ClickHouse-Kafka Engine 的正确使用方式
Kafka 是大数据领域非常流行的一款分布式消息中间件，是实时计算中必不可少的一环，同时一款 OLAP 系统能否对接 Kafka 也算是考量是否具备流批一体的衡量指标之一。ClickHouse 的 Kafka 表引擎能够直接与 Kafka 系统对接，进而订阅 Kafka 中的 Topic 并实时接受
TTL——管理 clickhouse 数据的生命周期
随着时间的推移，clickhouse 中的数据逐步增长。为了查询、存储效率的提升我们可能需要计划性删除、移动或聚合历史数据。针对此类数据生命周期管理，clickhouse 提供了简单且强大的工具——TTL，该工具作用于 DDL 子句中。这篇文章将探索 TTL 以及如何使用它来解决多种数据管理任务。
ClickHouse 删除操作
OLAP 数据库设计的宗旨在于分析适合一次插入多次查询的业务场景，市面上成熟的 AP 数据库在更新和删除操作上支持的均不是很好，当然 clickhouse 也不例外。但是不友好不代表不支持，本文主要介绍在 clickhouse 中如何实现数据的删除，以及最新版本中 clickhouse 所做的一些技
OLAP
未读
ClickHouse 随心所欲的聚合模型
clickhouse 强大的 MergeTree 系列引擎令人信服，其 ReplacingMergeTree、SummingMergeTree 在数据唯一性和汇总场景中表现非凡。但你是否还有保留最小(大)、平均等预聚合需求，甚至在一个模型中既有唯一性语意也有汇总、最小、最大、平均值语意该如何处理。在
ClickHouse 查询缓存
为了实现最佳性能，数据库需要优化其内部数据存储和处理管道的每一步。但是数据库执行的最好的工作是根本没有完成的工作！缓存是一种特别流行的技术，它通过存储早期计算的结果或远程数据来避免不必要的工作，而访问这些数据的成本往往很高。在今天的博文中，介绍一下 ClickHouse 缓存系列的最新成员——查询缓