Data1 Partition0 Data2 Partition2 DataN PartitionM … … app-2 … … app-n RPC DataNode NameNode MetaStore Controller manager Scheduler RPC app-1 Data1 Partition0 Data2 Partition2 DataN SELECT Goals.play_times_key AS key, sum(Goals.play_times_value) AS value FROM wegame ARRAY JOIN Goals GROUP BY key ORDER BY value DESC LIMIT 10 SELECT play_times_key AS key, sum(play_times_value) AS value FROM wegame ARRAY JOIN play_times_key, play_times_value GROUP BY key ORDER BY value DESC LIMIT 10 一切以用户价值为依归 24 业务应用实践 iData 2 如何使用ClickHouse ClickHouse集群 TGMARS DATA 消息中间件 RDBMS(MYSQL)

MergeTree() [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [PRIMARY KEY expr] [SAMPLE BY expr] [SETTINGS name=value, 省略...] 分区键 排序键 主键 index_granularity = 8192 索引粒度 MergeTree的存储结构 数据以分区的形式被组织 , PARTITION BY 各列独立存储 各列独立存储, 按ORDER BY 排序 一级索引, 按PRIMARY Key 排序 数据分区 数据的分区规则 l 不指定分区键 如果不使用分区键，既不使用PARTITION BY声 明任何分区表达式，则分区ID默认取名为all，所 有的数据都会被写入到这个all分区。 l 使用整型 如果分区键取值属于整型(兼容UInt64，包括 有符号整型和无符号整型)，且无法转换为日期类 型Y 记就能为1亿行数据记录索引。 索引粒度 基于索引粒度，将数据标记成多个小的区间 index_granularity，默认8192 索引数据的生成规则 依照索引粒度生成索引，紧凑存储,惜字如金。 PRIMARY KEY ID 索引的查询过程 假如现在有一份测试数据，共192行记录。其中，主键ID为String类型， ID的取值从A000、A001、A002，按顺序增长，直至A192为止。 MergeTree的

уровне таблиц Когда нельзя ломаться Как работает репликация Что будет в случае сетевого сбоя (partition)? › Consistency нет! ❋ Как и у любой системы с асинхронной репликацией ❋ Но можно включить Column–oriented › Сверхбыстрые интерактивные запросы › Диалект SQL + расширения › Плохо подходит для OLTP, Key–Value, хранения блобов › Линейная масштабируемость › Отказоустойчивость › Open source! Ещё раз

String, `Age` UInt8, ..., `HeartRate` UInt8, `Humidity` Float32, ... ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(Time) ORDER BY (Name, Time, Age, ...); ► Column-Orient Model How we do CREATE TABLE ), `Age` UInt8, ..., `HeartRate` UInt8, `Humidity` Float32, ... ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(Time) ORDER BY (Name, Time, Age, ...); ► Column-Orient Model How we do CPU : Intel AggregateFunction( groupArray, Tuple(DateTime, Float64)) ) ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(time_series_interval) ORDER BY (metric_name, time_series_interval) ► Time-Series-Orient

5. 将A_ temp_temp rename成 A_temp; 非传统： 在第2步采用： ALTER TABLE A REPLACE PARTITION 分区名 FROM A_temp 全球敏捷运维峰会 广州站 针对ClickHouse的保护机制 1. 被动缓存； 2. 主动缓存； 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse集群架构

Create tables here def test_drop_failover(started_cluster): with PartitionManager() as pm: pm.partition_instances(node1, node2, port=9009) #drop connection node1.query("INSERT INTO tt \ SELECT * FROM

of contributors 1 / 97 ClickHouse is NOT Good for › Frequent small inserts › Regular updates › Key-value access with high request rate › Over-normalized data › Blob or document storage 2 / 97 Highload Coordination system (Zookeeper, etcd) › MapReduce (Hadoop, Spark) › Network File System (S3, HDFS) › Key-Value Storage (Redis, Aerospike) › Relational DBMS (PostgreSQL, MySQL) › NoSQL DBMS (MongoDB, Couchbase) Coordination system (Zookeeper, etcd) › MapReduce (Hadoop, Spark) › Network File System (S3, HDFS) › Key-Value Storage (Redis, Aerospike) › Relational DBMS (PostgreSQL, MySQL) › Coordination system (Zookeeper

sum(sign)>0 ○ Need to use GROUP BY in every query ○ Not suitable for multi-column primary key Our Solution: PTS Key Features ● Only one config file needed for a new Clickhouse table ● Init and keep syncing DataSource: user:pass@tcp(example.com:3306)/user, Table: user, QueryKeys: [ // usually primary key id ], Pairs: { // field mapping id: id, name: name } } PTS Provider Transform Sinker ● Major

Отсутствие UPSERT 19 • Отсутствие точечных UPDATE и DELETE, а также UNIQUE KEY CONSTRAINT • Реализовать unique key в распределённой системе — нетривиальная задача Сложность масштабирования 20 Функции обработки текста на естественном языке • Потоковые запросы и complex event processing • Key-value витрины данных, инкрементальная агрегация в оперативке • Выполнение запросов с использованием

Отсутствие UPSERT 19 • Отсутствие точечных UPDATE и DELETE, а также UNIQUE KEY CONSTRAINT • Реализовать unique key в распределённой системе — нетривиальная задача Сложность масштабирования 20 Функции обработки текста на естественном языке • Потоковые запросы и complex event processing • Key-value витрины данных, инкрементальная агрегация в оперативке • Выполнение запросов с использованием