該篇內容由個人博客點擊跳轉同步更新！轉載請注明出處！ 我不喜歡拿一堆數據的運行耗時來對比各個解決方案的性能等，有時候看一些測評長篇大論寫耗時的一些對比，有時就差個 幾百毫秒 我覺得也沒啥必要，關鍵是好用就行，一切從簡，我寫博客也喜歡一切從簡。 .Net操作Clickhouse的庫比較少，大多數 ...

1、啟動gpfdist服務 后台啟動：nohup ./gpfdist -d /data1/gpfdist/ -p 5439 -t 600 -l /data1/gpfdist/gpfdist.log ...

第一階段： 1，一定要正確設計索引 2，一定要避免SQL語句全表掃描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之類的寫法都會導致全表掃描） 3，一定要避免 limit 10000000,20 這樣的查詢 4，一定要避免 LEFT JOIN 之類的查詢，不把這樣的邏輯處理 ...

clickhouse 在數據分析技術領域早已聲名遠揚，如果還不知道可以 點這里 了解下。 最近由於項目需求使用到了 clickhouse 做分析數據庫，於是用測試環境做了一個單表 6 億數據量的性能測試，記錄一下測試結果，有做超大數據量分析技術選型需求的朋友可以參考下。 服務器信息 ...

大數據量的查詢，不僅查詢速度非常慢，而且還會導致數據庫經常宕機（剛接到這個項目時候，數據庫經常宕機o(╯□╰)o）。 那么，如何處理上億級的數據量呢？如何從數據庫經常宕機到上億數據秒查？僅以此篇文章作為處理的總結。 數據背景：下面是存放歷史數據表的數據量，數據量確實很大，3億多條。但這也僅僅是 ...

流水數據量在億級別； 常見解決方案：用一個定時任務，每個月的第一天計算一次。 ...

該篇內容由個人博客點擊跳轉同步更新！轉載請注明出處！ 前言 我是在17年就聽說過Clickhouse,那時還未接觸過億數據的運算，那時我在的小公司對於千萬數據的解決方案還停留在分庫分表，最好的也是使用mycat做的集群。這些解決方案都比較復雜，畢竟通常來說那些需要大量存儲的數據基本都是 ...

1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。 2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將 ...