clickhouse案例

ClickHouse 提供了多种案例来展示其功能和用途。其中一个案例是使用 ClickHouse 的 SummingMergeTree 引擎进行维度汇总聚合。在这种场景下，使用普通的 MergeTree 引擎可能会导致存储空间和查询时的临时聚合开销较大。而 SummingMergeTree 引擎通过预聚合的方式，显著减少了这些开销。

另一个案例是将 MySQL 数据库与 ClickHouse 实现实时同步。ClickHouse 的 MaterializeMySQL 引擎可以映射到 MySQL 中的某个数据库，并在 ClickHouse 中自动创建相应的 ReplacingMergeTree 表。通过读取 MySQL 的 Binlog 日志，并执行 DDL 和 DML 请求，ClickHouse 实现了基于 MySQL Binlog 机制的实时同步功能。

这些案例展示了 ClickHouse 的强大功能和灵活性，使其成为处理大数据分析和实时数据同步的理想选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [04-ClickHouse 实践案例](https://blog.csdn.net/q287573145/article/details/121651957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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