该篇内容由个人博客点击跳转同步更新！转载请注明出处！ 我不喜欢拿一堆数据的运行耗时来对比各个解决方案的性能等，有时候看一些测评长篇大论写耗时的一些对比，有时就差个 几百毫秒 我觉得也没啥必要，关键是好用就行，一切从简，我写博客也喜欢一切从简。 .Net操作Clickhouse的库比较少，大多数 ...

1、启动gpfdist服务 后台启动：nohup ./gpfdist -d /data1/gpfdist/ -p 5439 -t 600 -l /data1/gpfdist/gpfdist.log ...

第一阶段： 1，一定要正确设计索引 2，一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描） 3，一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 4，一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理 ...

clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬，如果还不知道可以 点这里 了解下。 最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试，记录一下测试结果，有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。 服务器信息 ...

大数据量的查询，不仅查询速度非常慢，而且还会导致数据库经常宕机（刚接到这个项目时候，数据库经常宕机o(╯□╰)o）。 那么，如何处理上亿级的数据量呢？如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查？仅以此篇文章作为处理的总结。 数据背景：下面是存放历史数据表的数据量，数据量确实很大，3亿多条。但这也仅仅是 ...

流水数据量在亿级别； 常见解决方案：用一个定时任务，每个月的第一天计算一次。 ...

该篇内容由个人博客点击跳转同步更新！转载请注明出处！ 前言 我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是 ...

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将 ...