ClickHouse中的数据字典

最新推荐文章于 2024-10-05 22:46:51 发布
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分类专栏： ClickHouse 文章标签： 数据类型
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ClickHouse的数据字典提供了一种内存存储方案，用于常量和频繁使用的维度表数据。字典支持主动和被动加载，以及动态更新，旨在减少不必要的join查询，提升查询效率。这种特性使得数据字典成为处理大量实时数据时的一个理想工具。

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数据字典

数据字典是ClickHouse中提供的一种非常简单实用的存储媒介。数据字典中的数据会主动或被动加载到内存，并支持动态更新，由于数据字典常驻内存的特性，所以它非常适合保存常量或经常使用的维度表数据，以避免不必要的join查询。
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ClickHouse中扩展字典类型及特点

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clickhouse 数据字典使用详解
congge_study的博客
12-20 5351
clickhouse 数据字典使用详解
【Clickhouse】Clickhouse 数据字典
九师兄
02-08 2024
1.概述 运行环境： Clickhouse 20.4.5.36 CentOS 7.6 数据字典概述： 数据字典是clickhouse提供的一种简单 实用的存储媒介，以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或被动加载到内存之中，并支持动态更新。由于字典数据常驻内存特特性，比较适合保存常量或者经常使用的维度表数据，以避免不必要的JOIN数据。 数据字典分为内置和扩展两种形式，内置数据字典是以clickhouse默认自带的字典；外部字典是通过用户自定义配置实现的字典。 在正常情况下字典中的数据只能通过
Clickhouse---数据字典
weixin_38813363的博客
05-02 929
数据字典是Clickhouse提供的一种非常简单、实用的存储媒介，以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或被动加载到内存，并支持动态更新。由于字典数据常驻内存的特性，所以非常适合保存常量或经常使用的维度表数据，避免不必要的JOIN查询。分为内置和扩展两种。 内置字典 Yandex.Metrica 只提供了字典的定义机制和取数函数 外部扩展字典 外部扩展字典是以插件的形式注册到Clickhouse中的，由用户自行定义数据模式及数据来源。目前扩展字典支持7种类型的内存布局和4类数据来源。 通过配置来
Clickhouse 数据字典
vkingnew 的技术博客
06-27 7433
数据字典是clickhouse提供的一种简单 实用的存储媒介，以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或被动加载到内存之中，并支持动态更新。由于字典数据常驻内存特特性，比较适合保存常量或者经常使用的维度表数据，以避免不必要的JOIN数据。 数据字典分为内置和扩展两种形式，内置数据字典是以clickhouse默认自带的字典；外部字典是通过用户自定义配置实现的字典。 ...
ClickHouse数据字典
qq_41081716的博客
12-25 847
ClickHouse数据字典
ClickHouse数据字典（很详细）
Machine4869的博客
11-17 5542
数据字典 参考：《ClickHouse原理解析与应用实践》第5章、第8章8.4.2节 数据字典是clickhouse提供的一种简单 实用的存储媒介，以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或被动加载到内存之中，并支持动态更新。由于字典数据常驻内存特特性，比较适合保存常量或者经常使用的维度表数据，以避免不必要的JOIN数据。 数据字典分为内置和扩展两种形式，内置数据字典是以clickhouse默认自带的字典；外部字典是通过用户自定义配置实现的字典。 在正常情况下，字典中的数据只能通过字典函数访问
clickhouse数据字典
最新发布
weixin_41463944的博客
10-05 640
clickhouse数据字典
大数据ClickHouse进阶（十七）：数据字典查询和删除
Lansonli（蓝深李）的博客
10-09 1368
dictGet('字典名称','获取的值','查询的值(参数)')，如果字典类型是复合型key（参照字典类型complex_key_hashed/complex_key_cache）对应字典类型,在使用dicGet时需要使用元组作为参数，例如：dicGetString('字典名称','获取的值',tuple(col1,col2))。我们在使用时，也可以直接使用dictGet(xx)传入对应的参数即可。:字典的名称，使用字典函数时需要通过字典名称访问数据。:字典的key值，数据通过key值定位。
大数据ClickHouse进阶（十八）：数据字典类型
Lansonli（蓝深李）的博客
10-11 1366
在创建字典表语句中使用“layout”来指定字典的类型，目前扩展字典支持7种类型，分别为flat、hashed、range_hashed、cache、complex_key_hashed、complex_key_cache、ip_trie，不同的字典类型决定了数据在内存中以何种结构组织和存储。使用complex_key_hashed字典表时传入条件key时，格式为tuple，tuple中到底传入几个参数，需要与创建该字典时指定的primary key顺序一样。下面分别介绍以上不同字典类型配置使用。
clickhouse 数据字典使用详解_clickhouse 字典(1)，2024年最新这可能是目前最全的
2401_84182428的博客
04-16 364
这意味着，ClickHouse目前的内置字典只是提供了定义机制和取数的函数，所以内置字典的现状较为尴尬，需要遵循它的规范自行导入数据，由于现实工作中使用场景很少，只做了解即可。正常情况下，字典中的数据只能通过字典函数访问（ClickHouse设置了一类字典函数，专门用于字典数据的取用）。外部扩展字典是以插件的形式注册到ClickHouse中，由用户自定义数据模式以及数据来源，目前扩展字典支持7种类型的内存布局和4类数据来源，性比内置字典，扩展字典才是更适合更多的业务场景。
Clickhouse—数据字典
热门推荐
10-31 4万+
Clickhouse 数据字典在Clickhouse 中有很多经典应用，它提供的功能有点类似Map-Join ,1. 字典表适合数据量较少场景，可以避免join ，对于非要join 不可的场景可以做打宽表来处理 2. 早期的Clickhouse 版本是通过配置文件(XML)来实现字典的，这个时候只能通过字典函数来访问，后面字典表的出现可以让我们像访问普通表一样访问字典数据，这个时候字典表其实就是字典的一个代理，从而可以很方便的实现数据的join 3. 字典库引擎主要解决了字典表过多的情况下通过配置文件来配置
clickhouse数据字典、系统监控
lixia0417mul2的博客
04-14 1356
clickhouse数据字典 clickhouse 分区操作日志监控 clickhouse 服务监控
Clickhouse 字典
JH_Zhai的博客
11-08 193
字典更新（除首次使用的加载之外）不会阻止查询。在更新期间，将使用旧版本的字典。如果在更新过程中发生错误，则将错误写入服务器日志，并使用旧版本的字典继续查询。您可以设置升级的时间间隔，ClickHouse将在此范围内选择一个统一的随机时间。为了在大量服务器上升级时分配字典源上的负载，这是必要的。ClickHouse定期更新字典。完全下载字典的更新间隔和缓存字典的无效间隔在 在几秒钟内标记。
大数据ClickHouse进阶（十六）：数据字典创建
Lansonli（蓝深李）的博客
10-05 1417
数据字典是ClickHouse提供一种非常简单、实用的存储媒介，他以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或者被动加载到内存并支持动态更新。由于字典数据常驻内存的特性，所以非常适合保存常量或经常使用的维度表数据，以避免不必要的JOIN查询。数据字典分为内置与扩展两种形式，内置字典是ClickHouse默认自带的字典，外部字典是用户通过自定义配置实现的字典。
ClickHouse使用MySQL实现字典查询
neweastsun的专栏
03-18 1873
外部字典是ClickHouse的一等公民，是Schema的一部分，我们可以使用本地DDL或 ON CLUSTER语句进行创建。实现细节多用户是透明的，它自动转换join查询为字典调用，用户体验及查询性能都值得我们去学习和使用。外部字典还有其他类型，如层次、多边形等字典，未来继续学习并分享。
Clickhouse字典表做数据权限
m0_62401275的博客
04-23 549
由于字典数据常驻内存特特性，比较适合保存常量或者经常使用的维度表数据，以避免不必要的join数据。创建权限配置表(权限维度都由attribute控制，此例取值范围就是部门'dept',角色'role'，由一个字段控制可以降低表的复杂度，更新数据比较方便)对于经常使用到的小数据量的配置表，比如权限表，我们可以做成字典表，增强性能，降低sql复杂度（普通表我们可能会join，但配置表有dictGet函数）而没有配置权限的用户会看到所有的数据，这是因为我们在逻辑里有所有维度都没有配置那他的权限就是最高的逻辑。
一文教你使用ClickHouse的字典(dictionary)
ClickHouseDB的博客
09-05 1993
如何保持数据规范化有时可以带来更快的查询，尤其是使用字典时。
Clickhouse 字典表使用场景
花&败
04-28 1650
一.字典创建和查询 1.创建表和数据： drop table t_region; create table t_region(region_id UInt64, parent_region UInt64, region_name String) ENGINE=TinyLog; insert into t_region values (1, 0, 'jiangsu'),(2, 1, 'suzhou'),(3, 2, 'huqiu'),(4, 0, 'anhui'),(5, 4, 'hefei');
clickhouse 数据字典
08-12
ClickHouse 数据字典中的重要系统表包括： 1. system.databases：该表包含了所有数据库的名称和相关信息。 2. system.tables：该表包含了所有表的名称、所属数据库、引擎类型以及其他属性信息。 3. system.columns...
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