drop table if exists tp; create table tp (type Int32, eventcnt UInt64, projection p (select sum(eventcnt), type group by type)) engine = ReplacingMergeTree order by type; insert into tp select numb...

Introduction to Handling JSON

Вмем привет! Подскажите кто знает пожалуйста - CH version 22.1.3.7 У нас 1 шард/3 реплики (схема и настройки прилагается в скриншоте) При инстерте или батч инсерте в дистрибутивную таблицу - все данные мгновенно реплицируются (видно во всех репликах) и данные можно получить через select на дистрибутивной таблице, но клиент (java jdbc) выдает ошибку Code: 286. DB::Exception: Received from lx51:9000. DB::Exception: Another quorum insert has been already started. (UNSATISFIED_QUORUM_FOR_PREVIOUS_WRITE) (version 22.1.3.7 (official build)) На 3х нодах где размещены реплики также ошибки в логах (также в скриншотах) при каждом новом инстерте меняется только хост ноды (lx51:9000, lx52:9000, lx53:9000) - но ошибка остается таже

Installation System Requirements ClickHouse can run on any Linux, FreeBSD, or Mac OS X with x86_64, AArch64, or PowerPC6

query-language-system}

query-language-system}

formats}

ClickHouse is on Meetup Pro with more than 441 members across 10 Meetups worldwide. Meetup Pro is the professional tool for organizing and communicating a network of users, partners, contributors and members.

rabbitmq-engine}

functions-for-working-with-json}

Changelog category (leave one): Improvement Changelog entry (a user-readable short description of the changes that goes to CHANGELOG.md): Mark window functions as ready for general use. Remove th...

alter-modify-query}

Найти, купить, снять квартиру, комнату, дом и коммерческую недвижимость в Москве. Объявления о продаже и аренде недвижимости от партнеров и проверенных собственников. Бесплатное размещение объявлений.

Use case I have a service which starts after clickhouse-server.service startup, but clickhouse-server.service considered started right after fork called by systemd (Type=simple). This causes connec...

select-group-by-clause}

В этом видео мы рассмотрим производительность ClickHouse при вставке в асинхронном режиме и сравним его производительность с kittenhouse в режиме reverse proxy. Презентация Яндекса: https://www.youtube.com/watch?v=W6h3_xykd2Y&t=4940s Установка kittenhouse: 1. Установите Go по инструкциям из https://golang.org 2. Склонируйте мой форк kittenhouse: `git clone https://github.com/YuriyNasretdinov/kittenhouse.git` 3. Зайдите в директорию с kittenhouse и установите его: `cd kittenhouse; go install -v` 4. Собранный kittenhouse будет находиться в `~/go/bin/kittenhouse` Использование reverse proxy: Предположим, что ClickHouse находится на localhost на порту по умолчанию, тогда reverse proxy на порту 8124 (открытый в интернет по умолчанию (!)) будет запущен таким образом: `kittenhouse -u='' -g='' -p 8124 -reverse -ch-addr=127.0.0.1:8123` Использование утилиты inserter для бенчмарков: 1. Сохраните файл из Gist как inserter.go в отдельной директории: https://gist.github.com/YuriyNasretdinov/be43cf200c2c3a160f13e3b5d784aa3c 2. Соберите файл с помощью `go mod init; go get .; go install -v` 3. Утилита inserter будет находиться в `~/go/bin/inserter` 4. Подберите нужные Вам параметры (использовать ли ClickHouse, какой адрес сервера, сколько нужно сделать вставок, и т.д.) и запустите бенчмарк. Посмотрите видео, для того, чтобы увидеть пример использования. В конце работы выводится среднее количество запросов в секунду (QPS) во время работы утилиты.

I am storing monetary values, and I read that FLOAT has internal rounding problems (although I can't say I ever noticed any problems) and that it is better to use DECIMAL. So I have been using DEC...

In data analytics, analysts often use moving averages. Moving averages help to smooth data series as well as identify long term trends. New Live View tables start to bring real-time capabilities to ClickHouse.One of the applications of Live View tables is a calculation of real-time metrics on the event data. Readings from IoT sensors, price ticks from the stock exchange, or some metrics from your production servers are some of the examples of event data streams. ClickHouse can store all this data with a good compression ratio and excellent analytical query performance.

http-interface}

ClickHouse® is a free analytics DBMS for big data. Contribute to ClickHouse/ClickHouse development by creating an account on GitHub.