🧮
ClickHouse
从列式存储原理到 MergeTree、物化视图与分布式集群,玩转 OLAP 分析。
- 01ClickHouse 概览认识 OLAP 与列式存储,理解 ClickHouse 为什么比 MySQL 快上百倍
- 02安装与客户端Docker 与包管理器安装 ClickHouse,掌握 client、HTTP 接口与配置文件结构
- 03数据类型整型浮点、String、日期时间、Enum、UUID,以及 Nullable 的代价与 LowCardinality 原理
- 04表引擎与 MergeTree引擎家族地图、MergeTree 建表语法、data part 物理结构与后台 merge 过程
- 05主键、排序键与稀疏索引理解 ORDER BY 与 PRIMARY KEY 的关系、index_granularity、索引如何跳过数据块
- 06分区与 TTLPARTITION BY 选择、分区裁剪、分区级操作,以及行级列级 TTL 与冷热分层
- 07Replacing 与 Collapsing 引擎在只追加的列存里实现更新与删除,FINAL 的代价与去重的正确姿势
- 08Summing 与 Aggregating 引擎预聚合原理、AggregateFunction 类型与 -State/-Merge 组合子
- 09物化视图插入触发机制、TO 表写法、常见预聚合模式与物化视图的陷阱
- 10数据导入与导出INSERT 批量原则、常用数据格式、表函数与 Kafka 引擎
- 11查询语法与常用函数SELECT 扩展语法、WITH 子句、SAMPLE、LIMIT BY 与字符串日期类型转换函数
- 12聚合函数与组合子uniq 家族的精度取舍、quantile 家族、argMin/argMax、topK 与组合子体系
- 13数组与嵌套结构Array 函数、ARRAY JOIN、Nested、Map、Tuple、JSON 与高阶函数
- 14窗口函数与漏斗留存OVER 语法、排名与偏移函数、滑动窗口聚合、windowFunnel 与 retention
- 15JOIN 与字典JOIN 类型与执行方式、为什么慢、join_algorithm、IN 替代与 dictGet 高性能查表
- 16跳数索引与查询优化minmax/set/bloom_filter 索引、Projection 投影、EXPLAIN 与 query_log 分析
- 17分布式表与集群分片与副本概念、cluster 配置、Distributed 引擎、分布式读写流程、GLOBAL IN/JOIN 与分片键设计
- 18副本与 ReplicatedMergeTreeClickHouse Keeper 与 ZooKeeper、复制原理、shard/replica 宏、故障恢复与脑裂防护
- 19运维与监控system 库常用表、内存与并发限制、mutation 代价、备份恢复与故障排查方法论
- 20项目实战:实时行为分析与报表串起全课程的 Kafka 摄取、物化视图预聚合、AggregatingMergeTree 与漏斗/留存/UV 报表完整建模