買這商品的人也買了...
-
人月神話:軟體專案管理之道 (20 週年紀念版)(The Mythical Man-Month: Essays on Software Engineering, Anniversary Edition, 2/e)$480$379 -
$294Maven 應用實戰 -
領域驅動設計:軟體核心複雜度的解決方法 (Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software)$680$530 -
Kafka 技術手冊|即時資料與串流處理 (Kafka: The Definitive Guide)$580$458 -
$250JavaEE 開發簡明教程 — 基於 Eclipse + Maven 環境的 SSM 架構 -
$414Apache Kafka 2.0 入門與實踐 -
$534數據中臺:讓數據用起來 -
$534超大流量分佈式系統架構解決方案:人人都是架構師2.0 -
依賴注入:原理、實作與設計模式 (Dependency Injection: Principles, Practices, Patterns, 2/e)$1,000$780 -
$502ASP.NET Core 項目開發實戰入門 -
$352數據中臺實戰:手把手教你搭建數據中臺 -
$594編程的邏輯:如何用面向對象方法實現復雜業務需求 -
重新認識 Vue.js:008天絕對看不完的 Vue.js 3 指南$600$468 -
資料密集型應用系統設計 (Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems)$980$774 -
完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經 (The Go Workshop: Learn to write clean, efficient code and build high-performance applications with Go)$880$695 -
CQRS 命令查詢職責分離模式 (Command Query Responsibility Segregation)$500$390 -
大話 AWS 雲端架構:雲端應用架構圖解輕鬆學, 2/e$620$484 -
單體式系統到微服務 (Monolith to Microservices)$580$458 -
跟著 Docker 隊長,修練 22天就精通 - 搭配 20小時作者線上教學,無縫接軌 Microservices、Cloud-native、Serverless、DevOps 開發架構$880$695 -
設計重構:25個管理技術債的技巧消除軟體設計臭味 (Refactoring for Software Design Smells: Managing Technical Debt)$520$406 -
實戰資料流架構:用 Apache Flink 建立永續高性能服務$880$695 -
Web API 設計原則|API 與微服務傳遞價值之道 (Principles of Web API Design: Delivering Value with APIs and Microservices)$520$411 -
Google 的軟體工程之道|從程式設計經驗中吸取教訓 (Software Engineering at Google)$880$695 -
軟體架構指標|改善架構品質的案例研究 (Software Architecture Metrics: Case Studies to Improve the Quality of Your Architecture)$580$458 -
ClickHouse 性能之巔從架構設計解讀性能之謎$534$507
中文年末書展|繁簡參展書2書75折 詳見活動內容 »
-
75折
為你寫的 Vue Components:從原子到系統,一步步用設計思維打造面面俱到的元件實戰力 (iThome 鐵人賽系列書)$780$585 -
75折
BDD in Action, 2/e (中文版)$960$720 -
75折
看不見的戰場:社群、AI 與企業資安危機$750$563 -
79折
AI 精準提問 × 高效應用:DeepSeek、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 一本搞定$390$308 -
7折
超實用!Word.Excel.PowerPoint 辦公室 Office 365 省時高手必備 50招, 4/e (暢銷回饋版)$420$294 -
75折
裂縫碎光:資安數位生存戰$550$412 -
85折
日本當代最強插畫 2025 : 150位當代最強畫師豪華作品集$640$544 -
79折
Google BI 解決方案:Looker Studio × AI 數據驅動行銷實作,完美整合 Google Analytics 4、Google Ads、ChatGPT、Gemini$630$498 -
79折
超有料 Plus!職場第一實用的 AI 工作術 - 用對 AI 工具、自動化 Agent, 讓生產力全面進化!$599$473 -
75折
從零開始學 Visual C# 2022 程式設計, 4/e (暢銷回饋版)$690$518 -
75折
Windows 11 制霸攻略:圖解 AI 與 Copilot 應用,輕鬆搞懂新手必學的 Windows 技巧$640$480 -
75折
精準駕馭 Word!論文寫作絕非難事 (好評回饋版)$480$360 -
Sam Yang 的插畫藝術:用 Procreate / PS 畫出最強男友視角 x 女孩美好日常$699$629 -
79折
AI 加持!Google Sheets 超級工作流$599$473 -
78折
想要 SSR? 快使用 Nuxt 吧!:Nuxt 讓 Vue.js 更好處理 SEO 搜尋引擎最佳化(iThome鐵人賽系列書)$780$608 -
78折
超實用!業務.總管.人資的辦公室 WORD 365 省時高手必備 50招 (第二版)$500$390 -
7折
Node-RED + YOLO + ESP32-CAM:AIoT 智慧物聯網與邊緣 AI 專題實戰$680$476 -
79折
「生成式⇄AI」:52 個零程式互動體驗,打造新世代人工智慧素養$599$473 -
7折
Windows APT Warfare:惡意程式前線戰術指南, 3/e$720$504 -
75折
我輩程式人:回顧從 Ada 到 AI 這條程式路,程式人如何改變世界的歷史與未來展望 (We, Programmers: A Chronicle of Coders from Ada to AI)$850$637 -
75折
不用自己寫!用 GitHub Copilot 搞定 LLM 應用開發$600$450 -
79折
Tensorflow 接班王者:Google JAX 深度學習又快又強大 (好評回饋版)$780$616 -
79折
GPT4 會你也會 - 共融機器人的多模態互動式情感分析 (好評回饋版)$700$553 -
79折
技術士技能檢定 電腦軟體應用丙級術科解題教本|Office 2021$460$363 -
75折
Notion 與 Notion AI 全能實戰手冊:生活、學習與職場的智慧策略 (暢銷回饋版)$560$420
相關主題
商品描述
本書是一本系統介紹Clickhouse的指導型工具書,
全書總共分為11章:
第1章介紹ClickHouse的由來、發展歷程、核心特點與核心特點。
第2~6章介紹了ClickHouse基礎使用部分,包括整體架構、如何安裝、
數據定義、數據引擎、數據查詢和函數的特性和使用方法。
第7~9章介紹了ClickHouse高級特性部分,包括數據庫管理操作,
數據分片、數據副本和高可用的特性和使用方法。
第10~11章介紹瞭如果自己手動實現ClickHouse中間件的思路和示例,
同時也介紹了幾款可視化工具與ClickHouse集成的方法。
目錄大綱
推薦序一
推薦序二
推薦序三
推薦序
推薦序五
讚譽
前言
1章 ClickHouse的前世今生1
1.1 傳統BI系統之殤2
1.2 現代BI系統的新思潮2
1.3 OLAP常見架構分類4
1.4 OLAP實現技術的演進6
1.5 一匹橫空出世的黑馬7
1.5.1 天下武功唯快不破8
1.5.2 社區活躍8
1.6 ClickHouse的發展歷程8
1.6.1 順理成章的MySQL時期9
1.6.2 另闢蹊徑的Metrage時期10
1.6.3 自我突破的OLAPServer時期10
1.6.4 水到渠成的ClickHouse時代11
1.7 ClickHouse的名稱含義12
1.8 ClickHouse適用的場景12
1.9 ClickHouse不適用的場景13
1.10 有誰在使用ClickHouse13
1.11 本章小結13
2章 ClickHouse架構概述14
2.1 ClickHouse的核心特性14
2.1.1 完備的DBMS功能15
2.1.2 列式存儲與數據壓縮15
2.1.3 向量化執行引擎16
2.1.4 關係模型與SQL查詢17
2.1.5 多樣化的表引擎18
2.1.6 多線程與分佈式18
2.1.7 多主架構19
2.1.8 在線查詢19
2.1.9 數據分片與分佈式查詢 19
2.2 ClickHouse的架構設計20
2.2.1 Column與Field20
2.2.2 DataType20
2.2.3 Block與Block流21
2.2.4 Table22
2.2.5 Parser與Interpreter22
2.2.6 Functions 與Aggregate Functions22
2.2.7 Cluster與Replication23
2.3 ClickHouse為何如此之快24
2.3.1 著眼硬件,先想後做24
2.3.2 算法在前,抽像在後24
2.3.3 勇於嚐鮮,不行就換25
2.3.4 特定場景,特殊優化25
2.3.5 持續測試,持續改進25
2.4 本章小結26
3章 安裝與部署27
3.1 ClickHouse的安裝過程27
3.1.1 環境準備27
3.1.2 安裝ClickHouse28
3.2 客戶端的訪問接口31
3.2.1 CLI31
3.2.2 JDBC33
3.3 內置的實用工具35
3.3.1 clickhouse-local35
3.3.2 clickhouse-benchmark36
3.4 本章小結38
4章 數據定義39
4.1 ClickHouse的數據類型39
4.1.1 基礎類型40
4.1.2 複合類型45
4.1.3 特殊類型48
4.2 如何定義數據表49
4.2.1 數據庫49
4.2.2 數據表50
4.2.3 默認值表達式52
4.2.4 臨時表53
4.2.5 分區表54
4.2.6 視圖55
4.3 數據表的基本作56
4.3.1 追加新字段56
4.3.2 修改數據類型56
4.3.3 修改備註56
4.3.4 刪除已有字段57
4.3.5 移動數據表57
4.3.6 清空數據表58
4.4 數據分區的基本作58
4.4.1 查詢分區信息58
4.4.2 刪除指定分區58
4.4.3 複製分區數據59
4.4.4 重置分區數據60
4.4.5 卸載與裝載分區60
4.4.6 備份與還原分區61
4.5 分佈式DDL執行61
4.6 數據的寫入61
4.7 數據的刪除與修改63
4.8 本章小結64
5章 數據字典65
5.1 內置字典65
5.1.1 內置字典配置說明65
5.1.2 使用內置字典67
5.2 外部擴展字典67
5.2.1 準備字典數據67
5.2.2 擴展字典配置文件的元素組成68
5.2.3 擴展字典的數據結構69
5.2.4 擴展字典的類型71
5.2.5 擴展字典的數據源79
5.2.6 擴展字典的數據更新策略84
5.2.7 擴展字典的基本作85
5.3 本章小結87
6章 MergeTree原理解析88
6.1 MergeTree的創建方式與存儲結構89
6.1.1 MergeTree的創建方式89
6.1.2 MergeTree的存儲結構91
6.2 數據分區93
6.2.1 數據的分區規則93
6.2.2 分區目錄的命名規則94
6.2.3 分區目錄的合併過程95
6.3 一級索引98
6.3.1 稀疏索引98
6.3.2 索引粒度99
6.3.3 索引數據的生成規則99
6.3.4 索引的查詢過程101
6.4 二級索引102
6.4.1 granularity與inde_granularity的關係104
6.4.2 跳數索引的類型105
6.5 數據存儲106
6.5.1 各列獨立存儲106
6.5.2 壓縮數據塊106
6.6 數據標記109
6.6.1 數據標記的生成規則109
6.6.2 數據標記的工作方式110
6.7 對於分區、索引、標記和壓縮數據的協同總結113
6.7.1 寫入過程113
6.7.2 查詢過程114
6.7.3 數據標記與壓縮數據塊的對應關係114
6.8 本章小結116
7章 MergeTree系列表引擎117
7.1 MergeTree117
7.1.1 數據TTL117
7.1.2 多路徑存儲策略121
7.2 ReplacingMergeTree128
7.3 SummingMergeTree130
7.4 AggregatingMergeTree134
7.5 CollapsingMergeTree137
7.6 VersionedCollapsingMergeTree140
7.7 各種MergeTree之間的關係總結141
7.7.1 繼承關係141
7.7.2 組合關係143
7.8 本章小結144
8章 其他常見類型表引擎145
8.1 外部存儲類型145
8.1.1 HDFS145
8.1.2 MySQL149
8.1.3 JDBC150
8.1.4 Kafka152
8.1.5 File157
8.2 內存類型158
8.2.1 Memory159
8.2.2 Set159
8.2.3 Join160
8.2.4 Buffer162
8.3 日誌類型164
8.3.1 TinyLog164
8.3.2 StripeLog165
8.3.3 Log166
8.4 接口類型167
8.4.1 Merge167
8.4.2 Dictionary168
8.4.3 Distributed169
8.5 其他類型170
8.5.1 Live View170
8.5.2 Null171
8.5.3 URL171
8.6 本章小結173
9章 數據查詢174
9.1 WITH子句175
9.2 FROM子句177
9.3 SAMPLE子句178
9.4 ARRAY JOIN子句180
9.5 JOIN子句183
9.5.1 連接精度184
9.5.2 連接類型186
9.5.3 多表連接189
9.5.4 註意事項190
9.6 WHERE與PREWHERE子句190
9.7 GROUP BY子句193
9.7.1 WITH ROLLUP194
9.7.2 WITH CUBE194
9.7.3 WITH TOTALS195
9.8 HAVING子句195
9.9 ORDER BY子句197
9.10 LIMIT BY子句198
9.11 LIMIT子句199
9.12 SELECT子句200
9.13 DISTINCT子句200
9.14 UNION ALL子句202
9.15 查看SQL執行計劃203
9.16 本章小結207
10章 副本與分片208
10.1 概述208
10.2 數據副本209
10.2.1 副本的特點212
10.2.2 ZooKeeper的配置方式212
10.2.3 副本的定義形式213
10.3 ReplicatedMergeTree原理解析214
10.3.1 數據結構215
10.3.2 副本協同的核心流程217
10.4 數據分片228
10.4.1 集的配置方式228
10.4.2 基於集實現分佈式DDL232
10.5 Distributed原理解析236
10.5.1 定義形式236
10.5.2 查詢的分類237
10.5.3 分片規則238
10.5.4 分佈式寫入的核心流程239
10.5.5 分佈式查詢的核心流程245
10.6 本章小結251
11章 管理與運維252
11.1 用戶配置252
11.1.1 用戶profile252
11.1.2 配置約束253
11.1.3 用戶定義254
11.2 權限管理257
11.2.1 訪問權限257
11.2.2 查詢權限258
11.2.3 數據行級權限259
11.3 熔斷機制261
11.4 數據備份263
11.4.1 導出文件備份263
11.4.2 通過快照表備份264
11.4.3 按分區備份264
11.5 服務監控265
11.5.1 系統表266
11.5.2 查詢日誌267
11.6 本章小結270
