我们喜欢ClickHouse的物化视图. 物化视图可以实现聚合计算, 从Kafka读取数据, 实现最后点查询(last point queries)以及重组表主键索引和排序顺序. 除了这些功能之外, 物化视图可以在大量节点上很好地扩缩, 并可以处理大型数据集. 它们是ClickHouse的独特功能 ...

在上一篇关于物化视图的文章中, 我们介绍了一种构造ClickHouse物化视图的方法, 该视图使用SummingMergeTree引擎计算总和和计数. SummingMergeTree可以为这两种类型的聚合使用普通的SQL语法. 我们还让物化视图定义自动为数据创建基础表(.inner表). 这两种 ...

导入数据： 导出数据： ...

注意ClickHouse创建的表映射，经过操作发现对于MySQL的Deciaml类型的不能映射到ClickHouse中，ClickHouse映射的类型是String类型了 可以使用一下方法快速创建映射表并导入数据，还有有其他方法的大神留言 字段 ...

创建普通数据表 插入数据 执行查询 创建该表的物化视图，用来聚合每个城市的 money 和 人数 执行查询 populate 表示实时同步源表数据的变化，会影响性能。如果不加，则会在合并分区或者手动执行 optimeize table 的时候更新视图中的数据。 总结 ...

创建表 导入数据 查看表结构 clickhouse 左图 mysql 右图 ...

一、Clickhouse的物化视图 今天来简单介绍一下clickhouse的物化视图 物化视图与普通视图的区别： 普通视图不保存数据，保存的仅仅是查询语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询，物化视图则是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新 ...

　　ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化，它确实是给我们带来了查询效率的提升。用户查起来跟表没有区别，它就是一张表，它也像是一张时刻在预计算的表，创建的过程它是用了一个特殊引擎，加上后来 as select，就是 create 一个 table as select 的写法 ...