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Clickhouse怎么指定一级分区
在ClickHouse中,创建分区表时,可以通过指定分区键来创建一级分区。例如,如果要根据日期字段进行分区,可以按照如下创建分区表:
sql
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CREATE TABLE visits (
userid int,
visitdate date,
website String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(visitdate)
ORDER BY userid;
在这个例子中,PARTITION BY toYYYYMM(visitdate)指定了根据visitdate字段进行分区,toYYYYMM(visitdate)函数将visitdate字段转换成年月格式,作为一级分区的依据。创建完成后,数据将按照visitdate字段的年月值存储在不同的分区中。
clickhouse架构原理
ClickHouse是一个完全面向列式的分布式数据库。数据通过列存储,在查询过程中,数据通过数组来处理(向量或者列Chunk)。当进行查询时,操作被✍☚☛☟✌转发到数组上,而不是在特定♞的值上。因此被称为”向量化查询执行”,相对于实际的数据处理成本,向量化处理具有更低的转发成本。
这个设计思路并不是新的思路理念。历史可以追溯到“APL“编程语言时代:“A+“, “J“, “K“, and “Q“。数组编程广泛用于科学数据处理领域。而在关系型数据▧库中:也应♦用了“向量化“系统。
在加速查询处理上,有两种的方法:向量化查询执行和运行时代码生成。为每种查询类型都进行代码生成,去除所有的间接和动态转发处理。这些方法并不比其他方法好,当多个操作一起执行时,运行时代码生成☽会更好,可以充分累用CPU执行单元和Pipeline管道。
向量化查询执行实用性并不那么高,因为它涉及到临时向量,必须写到缓存中,并读取回来。如果临时数据并不适合L2缓存,它可能是一个问题。但是向量化查询执行更容易利用CPU的SIMD能力。一个研究论文显示将两个方法结合到一起效果会更好。ClickHouse主要使用向量化查询执行和有限的运行时代码生成支持(仅GROUP BY内部循环第一阶段被编译)。
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