20 Clickhouse/ClickTail Setup • Install Schema • cat schema/db.sql | clickhouse-client –multiline • cat schema/mysqlaudit.sql | clickhouse-client –multiline • Configure ClickTail • [Required Options] log_slow_rate_limit=1 log_slow_rate_type=query log_slow_verbosity=full log_slow_admin_statements=ON log_slow_slave_statements=ON slow_query_log_always_write_time=1 slow_query_log_use_global_control=all © 2018 Percona. 26 Clickhouse/ClickTail Setup • Install Schema • cat schema/db.sql | clickhouse-client –multiline • cat schema/mysql.sql | clickhouse-client –multiline • Configure ClickTail • [Required Options]

map, set, sub_match, …  Example:53 Range-based for Loop Initializer  Initializers for switch statements (C++17): struct Foo { int value; int result; }; Foo GetData() { return Foo(); } int main() { case 1: return data.result; } }54 Range-based for Loop Initializer  Initializers for if statements (C++17): struct Foo { int value; int result; }; Foo* GetData() { return new Foo(); } int main()

16G ，最好本值超 1024M innodb_flush_log_at_trx _commit 1 0 0 代表日志只大约每秒写入日志文件并且日志文件 刷新到磁盘 ; 1 为执行完没执行一条 SQL 马上 commit; 2 代表日志写入日志文件在每次提交 后 , 但是日志文件只有大约每秒才会刷新到磁盘上 . 对速度影响比较大，同时也关系数据完整性 innodb_log_file_size 设计合理的数据表结构：适当的数据冗余 设计合理的数据表结构：适当的数据冗余  对数据表建立合适有效的数据库索引 对数据表建立合适有效的数据库索引  数据查询：编写简洁高效的 数据查询：编写简洁高效的 SQL SQL 语句 语句 应用优化 应用优化 应用优化方式 应用优化方式 应用优化 应用优化 表结构设计原则 表结构设计原则 选择字段的一般原则是保小不保大，能用占用字节 少的字段就不用大字段。比如，主键，强烈建议用 date/tim date/tim e e 等 等 类型的字段建立索引 类型的字段建立索引  需要的时候建立联合索引，但是要注意查询 需要的时候建立联合索引，但是要注意查询 SQL SQL 语句的编写 语句的编写  谨慎建立 谨慎建立 unique unique 类型的索引（唯一索引） 类型的索引（唯一索引）  大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索，

Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 易用 AQL(Atlas Graph Query Language) ，类 SQL 的图查询 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， 基于 openCypher 向 ISO GQL 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合，最新数据实时入 库构图，为在线业务决策分析 Standard • Incorporate by reference specifications from SQL/Framework and SQL/Foundation • Capabilities needed by both SQL/PGQ (Property Graph Queries in SQL) and the GQL standard • GQL Specific Capabilities International Standard) Ballot starts •2023-11 – DIS ballot ends •2024-04 – International Standard 类 SQL 语言，简单易用，面向分析师友好 查询引擎：计算请求执行流程 Cypher AST Unresolved Logical Plan Logical Plan Optimized Logical

система Я расскажу 01 Почему ClickHouse — плохая система 02 И что с этим делать 03 3 Impala Spark SQL Presto/Trino Drill Actian Vortex Kylin Kudu MonetDB Actian Vector Actian Matrix Redshift Greenplum OmniSci (mapD) Brytlyt HyPER Pinot kdb+ Shakti MemSQL (SingleStore) Vertica SAP HANA Sybase IQ MS SQL with CS index Oracle Exadata IBM Netezza, IBM BLU TiDB Hawq Vectorwise Snowflake Citus Druid аутентификация • Все доступные средства тестирования в CI ClickHouse — удобная система 7 Язык SQL, адаптированный для удобства аналитики: • Алиасы в любом месте запроса • Массивы, кортежи, лямбда

much work on main thread • Android nested layouts • Functions and objects defined in loops • Statements like debugger, eval, with. • How to access Native Engine information • Object class modifications

подходит ClickHouse › Интерактивные запросы по данным, обновляемым в реальном времени › Диалект SQL + расширения › Стараемся заранее ничего не агрегировать › Нужны очищенные структурированные данные зрения CAP–теоремы Всё вместе › Column–oriented › Сверхбыстрые интерактивные запросы › Диалект SQL + расширения › Плохо подходит для OLTP, Key–Value, хранения блобов › Линейная масштабируемость ›

Clickhouse Mutation Trouble Shoot ● SQL is too big(max_ast_elements, max_expanded_ast_elements) ● Mutations are stuck (KILL MUTATION) ● Zookeeper OOM because of SQL length (Put ids in a Memory Engine temp

需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 高效聚合 高效写入  支持标准 SQL 写入，支持批量写入  支持 Schemaless 写入  支持从 Kafaka, MQTT, OPC, PI System 以及文 件直接导入  数据源导入时，可定义规则引擎 TDengine: FLOAT) TAGS ( `groupid` INT, `location` VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储

Content Vulnerability Scanning Job Service Admin Service Harbor components 3rd party components SQL Database Key/Value Storage Persistence components Local or Remote Storage (block, file, object)