我們喜歡ClickHouse的物化視圖. 物化視圖可以實現聚合計算, 從Kafka讀取數據, 實現最后點查詢(last point queries)以及重組表主鍵索引和排序順序. 除了這些功能之外, 物化視圖可以在大量節點上很好地擴縮, 並可以處理大型數據集. 它們是ClickHouse的獨特功能 ...

在上一篇關於物化視圖的文章中, 我們介紹了一種構造ClickHouse物化視圖的方法, 該視圖使用SummingMergeTree引擎計算總和和計數. SummingMergeTree可以為這兩種類型的聚合使用普通的SQL語法. 我們還讓物化視圖定義自動為數據創建基礎表(.inner表). 這兩種 ...

導入數據： 導出數據： ...

注意ClickHouse創建的表映射，經過操作發現對於MySQL的Deciaml類型的不能映射到ClickHouse中，ClickHouse映射的類型是String類型了 可以使用一下方法快速創建映射表並導入數據，還有有其他方法的大神留言 字段 ...

創建普通數據表 插入數據 執行查詢 創建該表的物化視圖，用來聚合每個城市的 money 和 人數 執行查詢 populate 表示實時同步源表數據的變化，會影響性能。如果不加，則會在合並分區或者手動執行 optimeize table 的時候更新視圖中的數據。 總結 ...

創建表 導入數據 查看表結構 clickhouse 左圖 mysql 右圖 ...

一、Clickhouse的物化視圖 今天來簡單介紹一下clickhouse的物化視圖 物化視圖與普通視圖的區別： 普通視圖不保存數據，保存的僅僅是查詢語句，查詢的時候還是從原表讀取數據，可以將普通視圖理解為是個子查詢，物化視圖則是把查詢的結果根據相應的引擎存入到了磁盤或內存中，對數據重新 ...

　　ClickHouse 的物化視圖是一種查詢結果的持久化，它確實是給我們帶來了查詢效率的提升。用戶查起來跟表沒有區別，它就是一張表，它也像是一張時刻在預計算的表，創建的過程它是用了一個特殊引擎，加上后來 as select，就是 create 一個 table as select 的寫法 ...