clickhouse的资料

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，专门为在线分析处理（OLAP）设计。它由俄罗斯的Yandex公司开发，并于2016年开源发布。

ClickHouse是为高性能和高可扩展性而设计的。它能够处理海量的数据，支持上亿行数据的实时查询和分析。采用列式存储的方式，可以提供更高的性能和更高的数据压缩率。对于数据仓库和大数据分析场景，ClickHouse是一个非常优秀的选择。

ClickHouse的应用场景包括大数据分析、实时数据仓库、日志和事件流分析等。它支持标准的SQL查询语言，并且具有丰富的聚合函数和优化特性。它还提供了灵活的数据分区方式，支持按时间和其他维度对数据进行分区，以便更快地查询特定时段的数据。

ClickHouse的架构采用分布式模式，可以在多个节点上进行数据的分布式存储和查询。它采用了MPP（Massively Parallel Processing）的计算模式，可以充分利用多核CPU和分布式集群的计算资源。同时，ClickHouse还具备良好的容错性和高可用性，支持数据副本和自动故障转移。

ClickHouse的部署和管理相对简单，可以在各种操作系统和云平台上运行。同时，ClickHouse还提供了与其他工具和框架的集成接口，比如支持从Kafka等消息队列中读取数据，支持数据导入导出的工具和API等。

总之，ClickHouse是一个高性能、高可扩展性的开源列式数据库系统，适用于大数据分析和实时数据仓库等场景。它具有丰富的功能和灵活的架构，可以满足各种数据分析和查询需求。点击这里可以查看更多关于ClickHouse的资料和文档。

相关问题

clickhouse ttl

### ClickHouse 中 TTL (Time to Live) 的功能和用法

#### 功能概述
ClickHouse 提供了丰富的 TTL 特性，允许用户定义数据的有效期限。通过设置 TTL 属性，可以指定何时删除过期的数据行或将它们移动到不同的存储介质上[^1]。

#### 执行机制
在执行查询过程中，ClickHouse 不会实时检查 TTL 规则；而是依赖于后台任务定期扫描并处理符合条件的数据。默认情况下，这个周期设定为每个小时一次。

#### 数据删除流程
对于设置了 `TTL` 表达式的表，在达到预设的时间点之后，系统将会启动相应的操作来清理不再需要保存的信息。具体来说就是根据给定的逻辑判断哪些记录应该被清除掉，并最终实施这一动作[^3]。

#### 存储迁移支持
除了简单的删除外，还能够利用 `TTL move` 来实现更灵活的数据管理方案——即将某些特定时间段内的资料转移到其他物理位置（比如硬盘或云卷）。这不仅有助于优化资源利用率，还能有效降低成本开销[^2]。

#### 配置方法与实例展示
为了更好地理解如何应用上述提到的各项能力，下面给出一段 Python 脚本作为例子：

from clickhouse_driver import Client

client = Client('localhost')

create_table_query = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_data (
    timestamp DateTime,
    value Float64
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY tuple()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
TTL timestamp + INTERVAL 7 DAY DELETE, 
     timestamp + INTERVAL 30 DAY TO DISK 'external_disk'
"""

try:
    client.execute(create_table_query)
except Exception as e:
    print(f"Error creating table: {e}")

这段代码创建了一个名为 `my_data` 的表格，其中包含了两个字段：一个是时间戳类型的 `timestamp` 和浮点数类型的 `value` 。这里特别指定了两条 TTL 规则：
- 当前时间超过 `timestamp` 字段所表示时刻七天后，则该条目会被标记为待删状态；
- 如果距离当前日期已经过去了三十日以上的话，那么对应的部分就会迁移到名称叫做 `'external_disk'` 的外部磁盘上去[^4]。

clickhouse 中文pdf

clickhouse 是一个开源的列式分布式数据库管理系统，它被用于快速存储和分析大规模数据集。clickhouse 支持高并发查询，具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于大数据分析、OLAP（在线分析处理）、时序数据等场景。

至于 clickhouse 的中文 PDF 文档，可以在 clickhouse 官方网站上找到。在官方文档中提供了详细的使用说明、配置指南、功能介绍等内容，并且有中文版的翻译。访问官方网站并进行文档下载是获取 clickhouse 相关中文 PDF 文档的主要途径。

另外，也可以通过搜索引擎或技术论坛等渠道，寻找其他开发者或用户分享的 clickhouse 中文 PDF 文档。这些文档可能是从官方文档翻译而来，或是经验总结和教程类的资料，能够提供更多实践经验和使用技巧。

总之，clickhouse 的中文 PDF 文档是帮助用户理解和使用 clickhouse 数据库的重要资源，通过官方和其他来源获取适合自己需求的文档，有助于提高使用效率和解决问题。希望以上回答对您有所帮助。