clickhouse压缩格式在哪设置

在 ClickHouse 中，可以通过以下两种方式设置压缩格式：

1. 在创建表时设置

在创建表时，可以通过 `ENGINE` 参数设置表的存储引擎，并指定压缩格式。例如：

CREATE TABLE my_table (
    id UInt64,
    name String,
    date Date,
    value Float64
) ENGINE = MergeTree()
  PARTITION BY toYYYYMM(date)
  ORDER BY (date, id)
  SETTINGS storage_compression = 'LZ4'

上述语句中，使用了 `MergeTree` 存储引擎，并通过 `SETTINGS storage_compression = 'LZ4'` 设置了压缩格式为 LZ4。

2. 在修改表结构时设置

在已有表中，可以通过 `ALTER TABLE` 语句修改表结构，并设置压缩格式。例如：

ALTER TABLE my_table MODIFY COLUMN value Float64 SETTINGS codec = 'zstd'

上述语句中，通过 `SETTINGS codec = 'zstd'` 设置了 `value` 列的压缩格式为 ZSTD。

需要注意的是，不同存储引擎支持的压缩格式可能不同，具体可参考 ClickHouse 文档中的说明。

相关问题

clickhouse存储csv数据的压缩率

ClickHouse 可以存储 CSV 数据，并且支持多种压缩格式，包括 LZ4、ZSTD、Gzip 等。具体的压缩率取决于数据本身的特性和使用的压缩算法。

一般来说，如果数据本身存在重复或者相似的部分，那么使用压缩算法可以有效减小数据存储的大小。但是如果数据本身比较随机或者没有太多重复的部分，那么压缩率就会比较低。

另外，不同的压缩算法在不同的数据类型和数据分布下表现也不同，所以需要根据实际情况进行选择。一般来说，LZ4 算法的压缩速度比较快，但是压缩率相对较低；ZSTD 算法的压缩速度比较慢，但是压缩率相对较高。Gzip 算法是一种通用的压缩算法，压缩率比较高，但是压缩速度相对较慢。

因此，具体的压缩率需要根据实际情况进行测试和评估，以确定最适合数据存储的压缩算法和参数。

Aerospike clickhouse

Aerospike和ClickHouse都是键值对内存数据库，但是它们的使用场景和特点有所不同。

Aerospike是一种高性能、可扩展的键值对内存数据库，适用于需要快速读写大量数据的场景，例如广告技术、实时分析和个性化推荐等。Aerospike支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、列表、映射和二进制数据等。Aerospike还支持多种读写操作，例如单个键值对读写、批量读写、范围查询和二次索引查询等。Aerospike的优点是高性能、可扩展、易于使用和部署，缺点是不支持复杂查询和事务。

ClickHouse是一种高性能、可扩展的列式存储数据库，适用于需要快速查询大量数据的场景，例如日志分析、数据仓库和实时报表等。ClickHouse的特点是支持高并发、高吞吐量的查询，支持复杂的SQL查询和聚合操作，支持多种数据格式和压缩算法，支持分布式部署和数据复制。ClickHouse的优点是高性能、可扩展、支持复杂查询和事务，缺点是不支持实时更新和删除操作。

以下是两个例子：

1.使用Aerospike存储和读取数据

import aerospike

# 连接Aerospike数据库
config = {
  'hosts': [ ('127.0.0.1', 3000) ]
}
client = aerospike.client(config).connect()

# 写入数据
key = ('test', 'demo', 'key1')
bins = {
  'name': 'Alice',
  'age': 25,
  'gender': 'female'
}
client.put(key, bins)

# 读取数据
(key, metadata, record) = client.get(key)
print(record)

# 关闭连接
client.close()

2.使用ClickHouse查询数据

-- 创建表
CREATE TABLE test (
  id UInt32,
  name String,
  age UInt8,
  gender String
) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id;

-- 插入数据
INSERT INTO test VALUES (1, 'Alice', 25, 'female'), (2, 'Bob', 30, 'male');

-- 查询数据
SELECT * FROM test WHERE age > 25;