clickhouse的主要作用

ClickHouse 是一个高性能、面向列的分析数据库管理系统，主要用于处理大规模的实时数据分析和查询。它在吞吐量、查询速度和数据压缩比等方面具有很高的性能表现，是大数据领域中的重要工具之一。

ClickHouse 的主要作用包括以下几个方面：

1. 实时数据分析：ClickHouse 可以处理海量的实时数据，支持复杂的数据查询和分析，可以帮助用户快速获取有价值的数据。

2. 大数据存储：ClickHouse 可以存储大规模的数据，支持 PB 级别的数据存储，同时具有优秀的数据压缩和存储效率。

3. 高性能查询：ClickHouse 具有出色的查询性能，在支持高并发、大量数据查询的同时，保持较低的查询延迟和高吞吐量。

4. 实时数据处理：ClickHouse 支持实时数据的插入和更新操作，可以灵活地应对不同的实时数据处理需求。

5. 数据仓库和数据分析：ClickHouse 可以作为数据仓库和数据分析平台，为用户提供高效、可靠和灵活的数据存储和分析服务。

总的来说，ClickHouse 是一个高性能、可扩展、易用的数据分析和查询工具，具有很高的性能表现和可靠性，是大数据领域中的重要组成部分。

相关问题

查看clickhouse TTL

### ClickHouse 中 TTL 的功能和用法

#### 一、基本概念
TTL（Time to Live），即生存时间，在ClickHouse中的作用主要是自动管理数据生命周期。通过设置TTL表达式，可以定义数据何时应该被删除或迁移到其他存储介质上[^1]。

#### 二、语法结构
对于`MergeTree`家族引擎支持的数据表而言，可以在创建表格时直接指定每列的TTL规则：

CREATE TABLE example_table (
    d DateTime,
    a Int TTL d + INTERVAL 1 DAY,
    b Int TTL d + INTERVAL 1 DAY,
    c String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d;

上述例子展示了如何在建表语句中为特定字段设定TTL策略，使得这些字段内的记录会在一定条件满足后自动失效并清理掉[^5]。

#### 三、动态调整已有列的TTL配置
除了初始创建阶段外，还可以针对已经存在但未配置过期机制的列追加相应的参数；同样也允许修改之前所设下的任何期限规定：

ALTER TABLE example_table MODIFY COLUMN `c` String TTL d + TO_INTERVAL_DAY(7);

此命令会更改字符串类型列`c`的有效期间至自日期字段`d`起算往后推移一周的时间点为止。

#### 四、全局层面控制整个表的行为模式
不仅限于单个属性级别的定制化处理方式，还能够面向整张图表施加统一标准来决定其内部所有元素的命运走向：

ALTER TABLE example_table ADD TTL d + INTERVAL 3 MONTHS DELETE;

这里表示一旦到达由当前时刻加上三个月后的那个瞬间，则立即清除掉该条目下所有的关联资料项。

#### 五、手动触发TTL生效过程
默认情况下，当有新的片段生成或是发生后台合并动作之时才会考虑是否要激活预置好的TTL指令集。然而有时候可能希望即时检验效果或者强制执行某些变更措施而不必等待自然事件的发生，这时就可以利用如下所示的方法来进行干预操作：

SYSTEM STOP TTL MERGES;

SYSTEM START TTL MERGES;

ALTER TABLE ontime_chunk MATERIALIZE TTL;

前两条用于暂停/恢复基于TTL逻辑驱动的数据迁移流程，而后一条则是用来立刻让先前制定过的各项政策得到落实的机会[^2][^4]。

flink clickhouse sink

Flink ClickHouse Sink用于将Flink流式计算的结果写入ClickHouse数据库。Flink是一种流式处理引擎，而ClickHouse是一种用于大规模数据分析的列式数据库。Flink ClickHouse Sink的主要作用是实时地将Flink的计算结果持久化到ClickHouse以供后续的数据分析和查询。

Flink ClickHouse Sink的原理是通过连接ClickHouse数据库的接口，将计算结果以流的形式写入到ClickHouse的表中。它支持将数据写入到ClickHouse的单个表，也可以将数据根据某个字段的值进行分区写入到多个表中。这样的设计可以在处理大规模数据时提高写入性能，同时保证数据的一致性和完整性。

使用Flink ClickHouse Sink需要进行一些配置和参数的设置。首先，需要指定ClickHouse数据库的连接信息，包括数据库的地址、端口、用户名和密码等。然后，需要选择要写入的表以及字段的映射关系。最后，还可以设置一些写入数据的一致性和容错性的相关参数。

Flink ClickHouse Sink的优点是高性能和低延迟，它可以实时地将计算结果写入到ClickHouse数据库，方便后续的数据分析和查询。同时，它也支持数据的批量写入和分区写入，可以更好地利用ClickHouse的列式存储结构和分布式计算能力。

总之，Flink ClickHouse Sink是一个重要的组件，可以将Flink流式计算的结果持久化到ClickHouse数据库中，为后续的数据分析和查询提供支持。它的高性能和低延迟使得实时数据处理变得更加高效和可靠。