0 ClickHouse 语法优化规则 ClickHouse 的 SQL 优化规则是基于 RBO(Rule Based Optimization),下面是一些优化规则 1 准备测试用表 1)上传官方的数据集 将 visits_v1.tar 和 hits_v1.tar 上传 ...
公司前期做智能营销,其中有一个基于标签全选人群的操作,让广告主能看到在当前标签条件下,能够全选多少人群,从而做到最大投放收益效果 产品背景 公司要实现一套基于标签的投放平台 主要想基于广告主给定的标签来圈定人群。然后在将广告投放出去,达到精准投放的效果 页面产品 页面大概涨这个样子: 数据量 . 每天日活的用户大概 万左右,假如 天 秒的活用用户量为 万 . 产品数量大概在 个 . 多个标签维度 ...
2021-02-19 19:58 2 553 推荐指数:
0 ClickHouse 语法优化规则 ClickHouse 的 SQL 优化规则是基于 RBO(Rule Based Optimization),下面是一些优化规则 1 准备测试用表 1)上传官方的数据集 将 visits_v1.tar 和 hits_v1.tar 上传 ...
ClickHouse优化典藏 原创 anselzhang ClickHouse周边 4月30日 收录于话题 #ClickHouse周边 2个 一、 基础优化1 表优化1.1 数据类型 建表时 ...
13个人围成一圈,从第1个人开始顺序报号1,2,3。凡报到3者退出圈子。找出最后留在圈子中的人原来的序号。要求用链表实现。 解题思路: 创建一个环形链表,给链表中的每一个节点从1~13编号,然后开始淘汰过程,对于淘汰的节点,序号置为0,淘汰完成之后,找到序号不为0的即为最后留下的。 运行 ...
13个人围成一圈,从第1个人开始顺序报号1,2,3。凡报到3者退出圈子。找出最后留在圈子中的人原来的序号。要求用链表实现。 点我看视频讲解+可运行代码,记得收藏视频,一键三连 解题思路: 创建一个环形链表,给链表中的每一个节点从1~13编号,然后开始淘汰过程,对于淘汰的节点,序号置为0,淘汰 ...
最近在做一个人群标签的项目,也就是根据客户的一些交易行为自动给客户打标签,而这些标签更有利于我们做商品推荐,目前打上标签的数据已达5亿+, 用户量大概1亿+,项目需求就是根据各种组合条件寻找标签和人群信息。 举个例子: 集合A: ( 购买过“牙膏“的人交易金额在10-500元 ...
题目:有n个人围成一圈,顺序排号。从第一个人开始报数(从1到3报数),凡报到3的人退出圈子,问最后留下的是原来的第几号的那位 思路:用一个数组存这n个人,里面的初始状态全设为1,表示都还在圈子里面。 然后用q来记录报的号,因为每次报号报到3的人就得退出圈子,用j来表示圈子内剩余的人 ...
max_table_size_to_drop 此参数在 /etc/clickhouse-server/config.xml 中, 应用于需要删除表或分区的情况, 默认 50GB。 如果你要删除的分区或表, 数据量达到了此参数值大小, 会删除失败 ...
Hadoop生态圈-CentOs7.5单机部署ClickHouse 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。 到了新的公司,认识了新的同事 ...