数据库爱好者,目前主要专注于OLAP数据库,例如ClickHouse、ADB、GreenPlum等。
能力说明:
熟悉基本的Golang语法,能够理解程序的结构体,在命令行下调试和运行Golang程序。能使用Golang基本数据类型。
阿里云技能认证
详细说明
clickhouse 是 OLAP 数据库,但其具有独特的索引设计,所以如果拿 MySQL 或者其他 RDB 的优化经验来优化 clickhouse 可能得不到很好的效果,所以特此单独整理一篇文档,用于有 SQL 优化需求的同学,本人接触 clickhouse 时间也不长,难免有不足的地方,如果大家发现错误,还请不吝指正。
ClickHouse Keeper: 一个用 C++ 编写的 ZooKeeper 替代品介绍
本文介绍了如何使用ClickHouse进行向量搜索。总体来说,本文通俗易懂地介绍了如何使用ClickHouse进行向量搜索,包括概念、实现、高级功能和应用示例,对使用ClickHouse进行向量搜索提供了很好的概述。
本文介绍了向量搜索的概念,即使用数学向量来存储和检索数据。向量可以捕捉数据的语义关系,提高搜索效率。文章还提到了向量搜索在推荐、问题回答、图像/视频搜索等方面的应用。向量搜索可以应用于文本数据、图像数据、音频数据等不同类型的数据。最后,文章总结了向量搜索的挑战和现有技术,并展望了未来的研究方向。
ClickHouse具有强大的工具,可以高效地存储和处理时序数据,并可用于简单的解决方案和数据发掘,以及支持PB级的实时分析应用。
ClickHouse中的倒排索引能解决你什么问题?
以下是ClickHouse 23.8 (LTS) 版本一些亮点功能...这次发布涵盖了向量的算术运算、tuple的连接、cluster/clusterAllReplicas的默认参数、从元数据中计数(对于Parquet来说速度提高了5倍)、文件内跳数(对Parquet有巨大提升)、从对象存储中流式消费数据,等等
云数据库 ClickHouse 企业版是阿里云和 ClickHouse, Inc 战略合作打造的云原生ClickHouse 产品。企业版推出专属 SharedMergeTree 云原生引擎,支持存算分离,Serverless 秒级实时弹性,集群吞吐和查询效率线性扩展及 Lightweight update 实时更新能力。本文将详细揭秘 SharedMergeTree 实现机制,实时弹性扩展实现原理,lightweight update 技术实现原理,同时对企业版和开源版进行详细的性能测试对比。
在现实世界中,数据不仅需要存储,还需要处理。处理通常在应用程序端完成。但是,有些关键的处理点可以转移到ClickHouse,以提高数据的性能和可管理性。ClickHouse中最强大的工具之一就是物化视图。在这篇文章中,我们将探秘物化视图以及它们如何完成加速查询以及数据转换、过滤和路由等任务。 如果您想了解更多关于物化视图的信息,我们后续会提供一个免费的培训课程。
本文描述了部分特别值得我们重点关注的新功能。但值得注意的是,现在有几个功能已经在生产环境就绪,或处于默认启用的状态。您可以在这篇文章的末尾找到它们。
在本文中,我们将借此机会提示用户:字典在加速查询方面的强大作用 - 尤其是包含JOIN的查询,以及一些使用技巧。此外,本文中的所有示例都可以在我们的play.clickhouse.com环境中复现(参见 blogs 数据库)。
在这篇文章中,我们突出了新手用户遇到的最常见的12个问题,这些问题是由于在使用ClickHouse的过程中,不遵循最佳实践,甚至反最佳实践而导致的。对于每一个问题,我们都推荐了一个解决方案或正确的使用方法。
ClickHouse中的异步数据插入
Clickhouse运维之你最需要知道的SQL总结
从源码角度,分析PG事务号分配机制和防止事务号回卷
PG walsender订阅 CPU使用率高问题排查思路
最近在准备给新人培训,对于DBA相关的新人,最推荐的莫过于学习官方文档,像Oracle的concept,MySQL的reference等,MySQL被Oracle收购以后,文档也越来越完整和形象,对于刚学习的新人,学习官方文档有助于跟为系统得学习。
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