目录
《ClickHouse入门、实战与进阶》
内容简介
为何写作本书
本书主要特点
如何阅读本书
致谢
全书目录
ClickHouse入门、实战与进阶
英文书名：ClickHouse in Action: From Novice to Expert
ChatGPT:作为一位在大数据领域工作的数据分析师，我一直对于高性能的列式存储数据库ClickHouse非常感兴趣。今天给大家推荐一本新书《ClickHouse入门、实战与进阶》。这本书的作者是一位在阿里巴巴和字节跳动等大型科技公司从事大数据开发多年的专家，因此我非常期待能够从他的经验中学习到更多关于ClickHouse的知识和技能。
首先，我非常喜欢这本书的结构和内容。全书共分为10章，从ClickHouse的基本概念、特点、应用场景、技术生态等入手，逐步深入讲解ClickHouse的实现原理、项目实战以及扩展应用等方面。作者的表述简练清晰，图文并茂，每一个知识点都配有大量的实际案例、图表说明和小贴士。通过这些案例，我不仅深入了解了ClickHouse的基本原理和架构，还学习了如何使用ClickHouse进行数据存储、查询和分析，以及如何在企业级项目实战中使用ClickHouse进行数据处理和分析。
其次，我认为这本书的实用性和实战性非常强。作者在每个章节中都提供了大量的实际案例和项目实战，这些案例涵盖了多个实际的业务场景，包括基于Spring Boot开发ClickHouse SQL查询工具、基于ClickHouse Bitmap实现DMP用户画像标签圈选人、基于ZooKeeper搭建ClickHouse分布式集群、基于Grafana搭建ClickHouse集群监监控平台等等。通过这些案例和项目，我不仅学习了如何使用ClickHouse进行数据处理和分析，还学习了如何在实际项目中应用ClickHouse进行大数据分析和处理。
最后，我认为这本书的推荐语可以总结为：
这是一本从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用4个维度全面讲解ClickHouse数据库的书籍，非常适合大数据OLAP领域的学习者和从业者阅读。
作者在书中提供了丰富的实际案例和项目实战，帮助读者从实际业务场景出发，深入了解ClickHouse的应用和技巧。如果您是一位在大数据领域工作的数据分析师或者数据工程师，或者对于ClickHouse数据库有兴趣，那么这本书将是您的不二之选。
图书《ClickHouse入门、实战与进阶》购买链接：
京东：/10077635610807.html/10077635610807.html
淘宝：/item.htm?id=723083440282/item.htm?id=723083440282
图书评价
（1）ClickHouse领域集大成之作，入门标准参考书，日常工作案头必备手册
（2）资深大数据专家和架构师在字节跳动和阿里巴巴的多年实践经验总结，抖音电商数据产品研发负责人等9位资深大数据专家联袂推荐
（3）从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用4个维度全面展开，精心设计上百个案例，助你快速掌握ClickHouse
大数据分析一直是互联网企业的核心技术，而ClickHouse是大数据分析中解决海量数据存储、OLAP分析的最佳方式之一。作者在我们团队有很丰富的ClickHouse应用经验。他的这本书几乎涵盖了ClickHouse的所有基本特性、使用技巧和应用开发，并通过丰富的图表、小贴士和代码案例等形式进行由浅入深的阐述，不仅是一本很好的ClickHouse的工具书，也是很好的大数据分析领域的参考资料。
——朱金清 字节跳动抖音电商数据产品研发负责人
对海量数据进行OLAP分析是近些年不可避免的应用场景，在企业的技术选型中，ClickHouse几乎都是首选。本书既对技术原理和使用语法进行了详实的讲解，又为从系统安装到企业内真实场景的项目实践落地给出了具体的例子，能够有效帮助读者快速掌握ClickHouse并应用到实战中，非常值得大家学习。
——刘兵兵字节跳动抖音电商罗盘策略研发负责人
ClickHouse非常新，发展也非常快，是一个非常有前景的高性能大数据OLAP分析引擎。本书融入了作者自己多年的ClickHouse开发实战经验，内容翔实、简洁流畅、循序渐进，对大数据OLAP分析引擎有深刻的理解，是不可多得的优秀图书。在大数据人工智能时代，各个行业都意识到了数字化转型对企业的重要性。希望大数据工程师、程序员们，都能停下来阅读这本高质量且非常实用的书, 系统地了解这项技术。
——郭宇阿里巴巴技术专家
-------------------------------------------
这本书倾注了作者极大的心血，从技术内幕核心原理讲解到实际业务项目实战开发，字斟句酌，全方位介绍了ClickHouse的原理和实战能力，努力让正在读这本书的你由浅入深地理解并掌握其中的精髓，着实是OLAP领域不可或缺的力作。
——罗光字节跳动技术专家
本书内容翔实、图文并茂，不论对于新手还是有一定经验的开发者，都能带来启迪和帮助，同时融合了作者在阿里和字节的实践经验，读后令人受益匪浅，大有裨益。
——梁莹莹字节跳动技术专家
对于海量数据的实时分析工作，ClickHouse无疑是我们必须了解的一门技术。本书内容详尽且专业，尤其是书中以知识点详解与实际案例相结合，无论是对于数据入门还是进阶实战的你，都有着很高的指导意义。
——刘杰字节跳动技术专家
四年磨一剑，终于迎来了光剑的又一本经典著作。本书围绕ClickHouse的整体架构、基础特性进行了简洁、清晰、细致的阐述，以实践为导向，展示了多场景的最佳实践与技术思考，不仅让学习变得简单有趣，更能让你对ClickHouse的认知提升一个新的高度。无论是渴望在分布式、大数据等领域发展的初学者，还是期待找到完备全面的ClickHouse高质量参考书的从业人员，本书都是不二之选。
——肖玉哲字节跳动技术专家
作者在OLAP业务场景有着丰富的实践经验。本书也是他在DMP业务实践中，使用ClickHouse解决电商千亿级别在线查询问题得出的总结和思考，相信能给到那些想尝试使用ClickHouse来解决大数据OLAP查询场景问题的朋友们带来很大帮助。
——张小侠字节跳动技术专家
这是一本企业级ClickHouse从入门、实战到进阶的技术书，从基本使用、部署、运维以及企业级实际业务场景中的最佳实践等视角，全方位介绍了大数据OLAP实时圈选以及大数据预览、洞察分析的使用经典案例，是一本非常优秀的ClickHouse实战参考手册，强烈推荐大家去读一读。
——彭家学字节跳动资深研发工程师
作者简介
陈光剑
资深大数据专家、后端技术专家和架构师，拥有超过的技术研发和管理经验，一线实战经验丰富。现就职于字节跳动，曾就职于阿里巴巴，主要从事企业智能数字化经营管理、电商智能数字化运营等系统架构设计和研发工作。
在大数据和企业级系统架构领域有非常深厚的积累，擅长大数据系统架构和分布式系统架构设计开发。同时在微服务架构和编程语言领域有非常丰富的实践经验，对函数式编程、领域建模和Kotlin、Go编程语言等技术有深入的理解和丰富的实践经验，热衷于新技术的学习和技术分享。业余爱好读书、书法和写作，推崇阳明心学。
著有《Kotlin 极简教程》《Spring Boot开发实战》《Kotlin从入门到进阶实战》等技术畅销书。
1.推荐语
字节跳动大数据专家撰写，集大成之作，4个维度全面展开，上百个案例，入门标准参考书，日常工作案头必备
2.编辑推荐
（1）作者背景资深：现就职于字节跳动，曾就职于阿里巴巴，主要从事企业智能数字化经营管理、电商智能数字化运营等系统架构设计和研发工作。
（2）作者经验丰富：作者在大数据、后端开发和架构领域有10余年研发和管理经验，积累非常深厚。
（3）内容系统全面：从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用4个维度全面展开，是ClickHouse领域集大成之作。
（4）注重实用实战：不仅在各个知识点都辅有大量的实际案例、图表说明和小贴士，而且还有多个综合性的项目案例贯穿全书。
3.关键字
OLAP Flink Spark 数据分析 数据库 实时数据分析 大数据 Doris 数据仓库 数据湖 流式数据
4.绑定作品
ClickHouse、Doris、大数据、数据库、数据仓库方面的图书
第1栏
ClickHouse领域集大成之作
第2栏
ClickHouse
入门标准参考书
日常工作案头必备
第3栏
字节跳动大数据专家撰写
字节和阿里多年经验总结
解决千亿级电商查询难题
字节和阿里9位专家力荐
基础知识、实现原理
项目实战、扩展应用
4个维度全面展开
精心设计上百个案例
第4栏
全面的基础知识
丰富的功能特性
简练清晰的表述
丰富实用的案例
第5栏
丰富的图表和案例
降低阅读门槛的小贴士
4 大工程综合案例
基于Grafana搭建ClickHouse集群监控平台
基于ZooKeeper搭建ClickHouse分布式集群
基于Spring Boot开发ClickHouseSQL查询工具
基于ClickHouse Bitmap实现DMP用户画像标签圈人
内容简介
本书是ClickHouse领域的集大成之作，从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用4个维度全面展开，表述简练清晰、案例丰富实用，既可以作为入门的标准参考书，又适合作为案头速查手册。书中内容是作者在阿里巴巴、字节跳动多年实战经验的总结，得到了字节跳动和阿里巴巴9位大数据专家的高度评价。
全书共10章，主要内容如下：
第1~3章整体介绍ClickHouse概念、特性、应用场景、技术生态、快速入门和基础数据类型等基础内容，目的是从本质上揭开ClickHouse高性能背后的秘密，帮助读者快速上手实践。
第4~6章重点讲解ClickHouse的高级数据类型、函数和SQL查询语法与配置实践等进阶内容，通过该部分内容的阅读和学习，你将全面掌握ClickHouse核心功能的使用方法和技巧。
第7~10章从企业级项目实战的角度出发，详细解析ClickHouse在实际业务项目中的使用，主要包括基于Spring Boot开发ClickHouse SQL查询工具、基于ClickHouse Bitmap实现DMP用户画像标签圈选人、基于ZooKeeper搭建ClickHouse分布式集群、基于Grafana搭建ClickHouse集群监监控平台等相关内容。通过该部分内容的阅读学习，你将掌握ClickHouse企业级项目实战开发的方方面面。
本书非常注重实用性和实战性，不仅在各个知识点都辅有大量的实际案例、图表说明和小贴士，而且还有多个综合性的项目案例贯穿全书。
本书是作者多年项目实践和学习思考过程的经验总结。书中图文并茂、由浅入深地介绍了ClickHouse的前世今生、业界使用生态、基础知识和实现原理的诸多细节，同时提供了企业级大数据分析业务中的项目实战，非常具有实用性。全书共10章：第1章和第2章介绍了ClickHouse的背景、核心特性以及环境配置方法；第3～6章详细介绍了ClickHouse的基础知识，包括基础数据类型、高级数据类型、函数、SQL基础和查询配置等内容；第7～10章是ClickHouse的具体项目实践。
为何写作本书
ClickHouse在发布了开源版本。自开源以来，社区一直保持着很高的活跃度，与用户遍布全球各地。目前，ClickHouse是大数据实时分析领域的主流选择之一。ClickHouse的目标是向人们提供世界上快的分析型数据库。在各种OLAP查询引擎评测中，ClickHouse的查询性能横扫各大OLAP数据库引擎，尤其是Ad Hoc即席查询性能，一直。因此，ClickHouse被广泛应用于即席查询业务场景中。
在学用ClickHouse的过程中，我发现我越来越喜欢ClickHouse，它的设计思想优秀，代码和架构都值得深入研究。ClickHouse团队精益求精的精神更值得我们每个人学然要快速迭代ClickHouse，但是ClickHouse团队依然不会放低要求，比如为了使用1个算法，会至少尝试10个算法，而且在选择了某个算法后，后续还会继续尝试其他更多算法，以便下次迭代时使用。正是由于这种精益求精、追求的态度，才有了ClickHouse的性能。感谢ClickHouse团队！
本书可以说是我对ClickHouse项目实践和学过程的粗结。我希望把这些学结，分享给更多需要使用ClickHouse来解决实际业务问题的朋友们。同时，通过写作，我加深了对 ClickHou能特性和架构实现原理的理解，也深刻体会到了学无止境的含义。写书的过程也是我系统学考ClickHouse的过程，如果这本书能够对你有所帮助或者启发，我将不胜欣慰。
本书主要特点
本书图文并茂、由浅入深地介绍了ClickHouse的前世今生、业界使用生态、基础知识和实现原理的诸多细节，以及ClickHouse在企业级大数据分析业务中的项目实战。本书注重实用性，给出了大量的操作实例和项目实战案例。
本书读者对象
本书是一本从入门到实战再阶，介绍ClickHouse开发的专业技术书，适合的读者对象主要为：
计算机、大数据、人工智能等相关专业的师生；
对企业数字化、大数据OLAP分析引擎、数据库等领域感兴趣的初学者；
大数据从业者、BI工程师、数据分析师、程序员等。
如何阅读本书
本书共10章。我希望通过简练清晰的表述和丰富实用的实例说明，细致全面地讲清楚ClickHouse的基础知识和丰能特性，以及如何使用ClickHous行实际业务项目的开发实战。通过本书，你将学会如何在几分钟内安装好ClickHouse环境并开始使用。然后，你将学使用ClickHouse的能，如基本数据类型、函数、SQL语法、稀疏索引、不同的表引擎、数据副本与分片、分布式库表管询和集群运维监控等。
本书整体上是按照由基础知识到实现原理再到项目实战的写作思路，循序地铺展开的。如果你对ClickHouse已经有一定了解，需行实际的项目实践，可以直接阅读第7～ 10章。如果你对ClickHouse还不是很了解，那么建议你按照本书的章节顺序阅读。
各章的主要内容如下。
第1章带领读者快入ClickHouse的世界，让读者全面了解ClickHouse的前世今生和核心特性。主要内括ClickHouse是什么，具有哪些特性，适合哪些应用场景等。通过该章，你将掌握ClickHouse 的核心特性，了解列存储、数据压缩、稀疏索引等存储层设计原理，以及MPP 架构、向量化查询执行引擎、动态代码生成等计算层的主要设计思想与原理。
第2章将 ClickHouse世界行具体操作实践括安装、部署、系统配置、客户端连接、ClickHouse基础命令行操作等。
第3章介绍ClickHouse基础数据类型括数值类型、字符串类型和时间类型等基本内容，以及这些基础数据类型的常用函数操作。
第4章介绍 ClickHouse 高级数据类型，主括数组、元组和嵌套等复合数据类型。另外，还介绍了如何使用聚合函数类型动态自定义类型，比如说 Bitmap 类型等。
第5章介绍 ClickHouse 函数，主括算术函数、数组函数、字符串函数、条件函数、时间函数、数学函数、聚合函数、窗口函数、空值函数和常用算子等。
第6章介绍 ClickHouse SQL基础和查询配置等相关内容，主括使用 SQL 来创建数据库、表、视图，新增数据库用户账户、角色等，行库表权限管理；同时，介绍了如何向 ClickHouse 表中插入数据，并对表中的数行查询，以及各种SQL查询子句的用法；后，介绍了如何通过EXPLAIN语句查看SQL执行计划以及执行流程。
第7章介绍如何使用 Spring Boot 来连接 ClickHouse服务器，一步步实现前后端的开发和集成测试的全过程。
第8章介绍如何使用 ClickHouse的 Bitmap 高级数据类型来实现超大规模数据场景（千亿、万亿级）用户画像标签圈人和人群画像洞察。主要内括DMP的基本概念、事实、维度、指标与标签的基本知识，如何使用 ClickHouse Bitmap实现支持任意维度标签组合的人群圈选，以及具体实现原理和圈选洞察SQL实例。
第9章以清晰、详细的步骤展示如何创建具有多个节点的 ClickHouse 集群；同时，介绍如何在 ClickHouse 集群上创建分布式数据库、分布式表和本地表，以及数据的读写操作方法和原理；后，讲解ClickHouse集群分片与副本的工作原理及分布式查询等内容。
第10章介绍如何从0到1使用Docker安装和配置Grafana、clickhouse-exporter与Prometheus，并搭建一个ClickHouse集群监控平台；同时，还介绍了如何自定义指标面板以及集群常用监控指标等实用内容。
致谢
在本书的写作和出版过程中，我得到了很多人的帮助和陪伴。
首先感谢我的妻子和两个可爱的孩子。正是有了你们的陪伴，我的工作和生活才更加有意义。我还要感谢我的父母。虽然你们可能不知道我写的是什么，但是正是有了你们的辛勤养育，我才能长成今天的我。
我衷心地感谢本书的编辑杨福川老师和李艺老师。在本书的写作过程中，你们耐心细致地对稿行了详尽、细致的审阅和批注，提出了很多宝贵的修改建议，也给予了我极大的鼓励，才让我终完成了这本书。同时，我还要感谢本书出版过程中所有付出辛勤劳动的机械工业出版社的工作人员。
在此，我还要感谢朱金清、刘兵兵、肖玉哲、张小侠、刘杰、罗光、郭宇、梁莹莹、彭家学等亲爱的同事们和朋友们（还有很多，在此就不一一列出了），感谢你们能够抽出宝贵时间审阅本书，同时给出了本书内容的勘误，倾情为本书语。能与你们成为同事和朋友，是我莫大的荣幸。
感谢在工作学中认识的所有师长、前辈、朋友和同事，能够认识你们并与你们一起学我的荣幸。
快乐生活，快乐学乐分享，快乐实践，知行合一。
最后，祝大家阅读愉快！
陈光剑
4月于杭州
全书目录
目录
赞誉
前言
第1章全面了解ClickHouse 1
1.1ClickHouse概述 1
1.2ClickHouse特性 6
1.2.1深度列存储 7
1.2.2向量化查询执行引擎 12
1.2.3数据压缩 18
1.2.4使用磁盘 19
1.2.5支持SQL 19
1.2.6实时数据更新 20
1.2.7稀疏索引 20
1.2.8运行时代码生成 21
1.2.9支持近似计算 22
1.2.10数据TTL 22
1.2.11高吞吐写入能力 22
1.2.12多核心并行计算 22
1.2.13多服务器分布式计算 22
1.2.14分布式 MPP 计算架构 23
1.2.15分片和副本 26
1.2.16完整的DBMS能力 26
1.2.17自适应连接算法 28
1.2.18数据复制和数据完整性 28
1.2.19提供复合数据类型和丰富的
函数库 28
1.3ClickHouse应用场景 28
1.3.1典型应用场景 28
1.3.2通用解决方案 29
1.4ClickHouse技术生态 29
1.4.1ClickHouse用户都有哪些 29
1.4.2ClickHouse的优点 36
1.4.3ClickHouse的缺点 37
1.4.4ClickHouse未来展望 37
1.5本章小结 37
第2章ClickHouse 快速入门 38
2.1安装与运行ClickHouse 38
2.1.1在macOS系统中安装
ClickHouse 39
2.1.2在Linux系统中安装
ClickHouse 40
2.1.3在Windows系统中使用
Docker安装ClickHouse 42
2.2ClickHouse常用命令行 49
2.2.1ClickHouse命令行清单 49
2.2.2实用命令行工具 49
2.3本章小结 55
第3章ClickHouse基础数据类型 56
3.1基础数据类型概述 57
3.2数值类型 62
3.3字符串类型 67
3.4时间类型 70
3.5本章小结 75
第4章ClickHouse高级数据类型 76
4.1数组类型 76
4.1.1数组类型定义 76
4.1.2创建数组 77
4.1.3数组基础操作 78
4.2元组类型 86
4.2.1元组定义 86
4.2.2创建元组 87
4.2.3使用元组 87
4.3嵌套数据类型 89
4.3.1嵌套类型定义 89
4.3.2创建嵌套类型 90
4.3.3嵌套类型的使用 90
4.4Map类型 91
4.4.1Map类型定义 91
4.4.2创建Map类型 91
4.4.3Map常用操作 92
4.5Nullable类型 95
4.6聚合函数类型 96
4.6.1聚合函数类型定义 96
4.6.2使用-State函数聚合物化
视图指标 97
4.6.3使用-Merge函数读取聚合
结果值 99
4.7Bitmap类型 100
4.7.1Bitmap简介 100
4.7.2创建Bitmap类型 101
4.7.3Bitmap常用操作函数 103
4.8本章小结 112
第5章ClickHouse函数 113
5.1概述 113
5.1.1ClickHouse函数简介 113
5.1.2ClickHouse函数分类 114
5.1.3表级别函数 116
5.1.4聚合函数算子 118
5.2算术函数 118
5.2.1加法函数 119
5.2.2减法函数 119
5.2.3乘法函数 120
5.2.4浮点除法函数 120
5.2.5整数除法函数 121
5.2.6带0整数除法函数 121
5.2.7取余函数 121
5.2.8带0取余函数 122
5.2.9负数函数 122
5.2.10绝对值函数 123
5.2.11大公约数函数 123
5.2.12最小公倍数函数 123
5.2.13大数函数 124
5.2.14最小数函数 124
5.3数组函数 124
5.3.1判断空数组函数 124
5.3.2判断非空数组函数 125
5.3.3数组长度函数 125
5.3.4根据范围构造数组函数 126
5.3.5根据元素字面量构造数组 126
5.3.6拼接数组函数 126
5.3.7根据下标获取元素函数 127
5.3.8判断是否包含元素函数 127
5.3.9判断是不是子数组函数 128
5.3.10判断两个数组是否有交集
函数 128
5.3.11返回元素下标函数 129
5.3.12数组切片函数 129
5.3.13数组升序排序函数 129
5.3.14数组降序排序函数 130
5.3.15数组自定义排序函数 130
5.3.16数组自定义逆序排序
函数 130
5.3.17计算数组不重复元素个数
函数 131
5.3.18数组元素去重函数 131
5.3.19数组交集函数 131
5.3.20数组归并函数 131
5.3.21数组逆序函数 132
5.3.22数组拍平函数 132
5.3.23数组压缩函数 132
5.3.24数组元素映射函数 133
5.3.25数组过滤函数 133
5.3.26求数组最小元素函数 134
5.3.27求数组大元素函数 134
5.3.28数组元素求和函数 135
5.3.29数组元素平均值函数 135
5.3.30数组元素相乘函数 136
5.3.31数组元素展开函数 136
5.4字符串函数 136
5.4.1字符串判空函数 137
5.4.2字符串非空判断函数 137
5.4.3字符串字节长度函数 137
5.4.4左补齐字符串函数 138
5.4.5右补齐字符串函数 138
5.4.6字符串转小写函数 138
5.4.7字符串转大写函数 139
5.4.8重复字符串函数 139
5.4.9拼接字符串函数 139
5.4.10计算子串函数 140
5.4.11base64编码函数 140
5.4.12base64函数 140
5.4.13判断开头字符串函数 141
5.4.14判断结尾字符串函数 141
5.4.15删除空白字符函数 141
5.4.16从HTML提取纯文本
函数 142
5.4.17字符串部分替换函数 142
5.4.18字符串全部替换函数 142
5.4.19字符串正则部分替换
函数 143
5.4.20字符串正则全部替换
函数 143
5.4.21计算子串下标函数 143
5.4.22正则匹配函数 144
5.4.23模糊匹配函数 144
5.4.24正则匹配次数函数 144
5.5条件函数 145
5.5.1单条件分支函数 145
5.5.2多条件分支函数 145
5.5.3NULL值判断 146
5.6时间函数 146
5.6.1计算当前时间函数 146
5.6.2计算今天日期函数 147
5.6.3计算昨天日期函数 147
5.6.4计算当前时区函数 147
5.6.5计算时区函数 147
5.6.6时区转换函数 148
5.6.7计算年份函数 148
5.6.8计算季度函数 149
5.6.9计算月份函数 149
5.6.10计算该年中第几天函数 149
5.6.11计算该月中第几天函数 150
5.6.12计算该周中第几天函数 150
5.6.13计算小时函数 150
5.6.14计算分钟函数 151
5.6.15计算秒函数 151
5.6.16计算UNIX时间戳函数 151
5.6.17时间加法函数 152
5.6.18时间减法函数 152
5.6.19计算相差天数函数 153
5.7数学函数 153
5.7.1生成随机数函数 153
5.7.2生成随机字符串函数 153
5.7.3向下取整函数 154
5.7.4向上取整函数 154
5.7.5大绝对值函数 154
5.7.6自然常数函数 155
5.7.7圆周率函数 155
5.7.8自然指数函数 156
5.7.9自然对数函数 156
5.7.10求根函数 156
5.7.11三次方根函数 157
5.7.12正弦函数 157
5.7.13余弦函数 157
5.7.14正切函数 157
5.7.15反正弦函数 158
5.7.16反余弦函数 158
5.7.17反正切函数 158
5.7.18指数函数 159
5.7.19符号函数 159
5.7.20伽马函数 160
5.8聚合函数 160
5.8.1计数函数 161
5.8.2近似去重计数函数 161
5.8.3精确去重计数函数 162
5.8.4近似计算不同值数量 162
5.8.5使用哈希算法近似计算
不同值数量 163
5.8.6计算出现频率最高的值 164
5.8.7计算总和函数 165
5.8.8计算大值函数 165
5.8.9计算最小值函数 167
5.8.10计算平均值函数 167
5.8.11绘制柱状图函数 168
5.8.12计算序列的偏度 168
5.8.13计算序列的样本偏度 169
5.8.14线性回归函数 170
5.8.15计算分位数 170
5.8.16用列值创建数组 171
5.8.17用列值创建数组并去重 171
5.9窗口函数 172
5.9.1自增行号函数 172
5.9.2跳跃排名函数 173
5.9.3连续排名函数 175
5.9.4窗口计数函数 176
5.9.5窗口大值函数 177
5.9.6窗口最小值函数 178
5.9.7窗口平均值函数 178
5.10空值函数 179
5.11常用算子 180
5.12本章小结 186
第6章ClickHouse SQL基础 187
6.1SQL概述 187
6.1.1SQL简史 187
6.1.2SQL命令类型 188
6.1.3ClickHouse SQL 190
6.1.4ClickHouse查询分类 190
6.2数据定义 192
6.2.1概述 192
6.2.2创建数据库 193
6.2.3删除数据库 196
6.2.4创建MergeTree表 196
6.2.5复制表 205
6.2.6从查询语句创建表 207
6.2.7从表函数创建表 209
6.2.8创建视图 214
6.2.9创建函数 232
6.2.10创建字典 234
6.2.11RENAME操作 238
6.2.12ALTER操作 238
6.2.13DROP操作 249
6.3数据操作 250
6.3.1概述 250
6.3.2插入数据 251
6.3.3UPDATE操作 251
6.3.4DELETE操作 255
6.3.5EXCHANGE操作 257
6.3.6OPTIMIZE操作 260
6.3.7ATTACH操作 261
6.3.8DETACH操作 263
6.4数据查询 265
6.4.1概述 265
6.4.2WITH子句 266
6.4.3FROM子句 268
6.4.4SAMPLE子句 270
6.4.5JOIN子句 271
6.4.6PREWHERE子句 273
6.4.7WHERE子句 276
6.4.8GROUP BY子句 277
6.4.9HAVING子句 280
6.4.10SELECT子句 283
6.4.11DISTINCT子句 285
6.4.12LIMIT子句 287
6.4.13SETTINGS子句 288
6.4.14UNION子句 292
6.4.15INTERSECT子句 295
6.4.16EXCEPT子句 297
6.4.17INTO OUTFILE子句 298
6.4.18FORMAT子句 299
6.4.19SHOW查询 302
6.4.20EXISTS查询 317
6.4.21KILL查询 318
6.5数据控制 322
6.5.1概述 322
6.5.2创建用户 325
6.5.3创建角色 332
6.5.4创建行策略 334
6.5.5创建配额 338
6.5.6创建配置文件 345
6.5.7修改用户、角色、行策略、
配额和配置 345
6.5.8撤销授权 346
6.6PROJECTION特性 347
6.6.1新增高基维度投影 347
6.6.2构建测试数据 348
6.6.3关闭投影优化开关测试 349
6.6.4开启投影优化开关测试 350
6.6.5性能数据 351
6.6.6维度字段基数对投影性能的
影响 352
6.7EXPLAIN命令 353
6.7.1EXPLAIN概述 353
6.7.2EXPLAIN语句类型 354
6.7.3EXPLAIN AST 354
6.7.4EXPLAIN SYNTAX 359
6.7.5EXPLAIN PLAN 360
6.7.6EXPLAIN PIPELINE 365
6.7.7EXPLAIN ESTIMATE 369
6.8本章小结 369
第7章基于Spring Boot开发Click-House SQL查询工具 370
7.1项目概述 370
7.1.1功能界面 370
7.1.2项目技术栈 371
7.2开发后端查询服务 374
7.2.1创建Spring Boot工程 374
7.2.2配置ClickHouse JDBC
依赖 375
7.2.3配置ClickHouse数据库
连接信息 376
7.2.4ClickHouse客户端查询
实现 376
7.2.5查询功能单元测试 378
7.2.6实现SQL查询HTTP
接口 379
7.2.7HTTP接口测试 379
7.3开发前端UI界面 381
7.3.1Node环境准备 381
7.3.2Arco Design简介 381
7.3.3创建Arco React工程 382
7.3.4实现SQL编辑器 387
7.3.5SQL查询功能实现 390
7.3.6格式化SQL实现 392
7.3.7实现JSONEditor来展示
查询结果 395
7.3.8格式化JSON实现 397
7.4系统集成部署 398
7.4.1打包前端静态资源 398
7.4.2集成到后端工程 399
7.5项目测试 400
7.6本章小结 402
第8章基于ClickHouse Bitmap实现DMP用户画像标签圈人 403
8.1项目背景知识 403
8.1.1数据管理平台 403
8.1.2客户数据平台 404
8.1.3客户关系管理 405
8.1.4数据仓库 406
8.1.5数据统计分析术语 407
8.2项目技术方案 409
8.2.1创建用户标签宽表 409
8.2.2创建Bitmap圈选表 409
8.2.3将用户标签宽表转为
Bitmap表 410
8.2.4人群数量计算 411
8.2.5实时人群圈选 412
8.2.6圈选人群包存储 413
8.2.7人群画像洞察 414
8.3本章小结 416
第9章基于ZooKeeper搭建Click-House分布式集群 417
9.1方案概述 417
9.2ZooKeeper集群环境准备 418
9.2.1ZooKeeper简介 418
9.2.2使用Docker安装
ZooKeeper 418
9.2.3配置ZooKeeper集群 420
9.2.4创建ZooKeeper集群的docker-compose.yaml配置文件 422
9.3ClickHouse集群环境准备 433
9.3.1使用Docker创建ClickHouse
集群 434
9.3.2配置ClickHouse分布式
集群 440
9.3.3新建docker-compose.yaml
配置文件 445
9.3.4启动ClickHouse集群所有
容器节点 448
9.3.5查看ClickHouse集群节点
状态 449
9.3.6查看ZooKeeper集群上的ClickHouse元数据路径
节点 452
9.3.7停止容器运行 453
9.3.8到ClickHouse系统表中查看ClickHouse集群信息 454
9.4创建库表 455
9.4.1登录到ClickHouse集群ch1
容器实例节点 455
9.4.2使用on cluster创建分布式
集群上的数据库 456
9.4.3查看ZooKeeper上分布式
DDL路径节点数据 457
9.4.4创建分布式表 462
9.4.5创建集群分布式逻辑表 469
9.5数据写入 470
9.5.1写数据方案 470
9.5.2写数据具体操作 472
9.6数据查询 473
9.6.1分布式查询原理 474
9.6.2分布式查询过程分析 474
9.6.3分布式子查询 475
9.7集群副本与分片 475
9.7.1简介 476
9.7.2副本离线 476
9.7.3副本扩缩容 476
9.7.4分片扩缩容 477
9.8本章小结 477
第10章基于Grafana搭建Click-
House集群监控平台 478
10.1方案简介 478
10.2环境准备 479
10.2.1Grafana简介 479
10.2.2安装Grafana 480
10.2.3安装Grafana ClickHouse
插件 482
10.2.4配置ClickHouse数据源 483
10.2.5安装clickhouse-exporter 488
10.2.6安装Prometheus 490
10.2.7启动Prometheus服务 492
10.2.8查看容器实例状态 493
10.2.9查看Prometheus容器
详情 493
10.2.10访问Prometheus服务 495
10.2.11添加Prometheus
数据源 496
10.3常用监控 497
10.3.1仪表盘模板 497
10.3.2创建可用内存看板 500
10.3.3自定义最近查询 503
10.3.4常用监控指标 506
10.4本章小结 507
【大数据 OLAP 技术新书推荐】 字节跳动阿里巴巴大厂资深架构师程序员多年实践经验总结《ClickHouse入门 实战与进阶》ClickHouse领域集大成之作 入门标准参考书日常工作案头必备手册
