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introduction
ClickHouse est une base de données d'analyse open source orientée colonnes créée parYandex pourOLAP et les cas d'utilisation de Big Data. La prise en charge par ClickHouse du traitement des requêtes en temps réel le rend adapté aux applications nécessitant des résultats analytiques inférieurs à une seconde. Le langage de requête de ClickHouse est un dialecte de SQL qui offre de puissantes capacités de requête déclaratives tout en offrant une familiarité et une courbe d’apprentissage plus courte pour l’utilisateur final.
Les bases de donnéesColumn-oriented stockent les enregistrements dans des blocs groupés par colonnes au lieu de lignes. En ne chargeant pas les données des colonnes absentes de la requête, les bases de données orientées colonnes perdent moins de temps à lire les données lors de l'exécution des requêtes. Par conséquent, ces bases de données peuvent calculer et renvoyer des résultats beaucoup plus rapidement que les systèmes traditionnels basés sur des lignes pour certaines charges de travail, telles que OLAP.
Les systèmesOnline Analytics Processing (OLAP) permettent d'organiser de grandes quantités de données et d'effectuer des requêtes complexes. Ils sont capables de gérer des pétaoctets de données et de renvoyer rapidement les résultats de la requête. OLAP est ainsi utile pour travailler dans des domaines tels que la science des données et l'analyse commerciale.
Dans ce tutoriel, vous installerez le serveur de base de données ClickHouse et le client sur votre ordinateur. Vous utiliserez le SGBD pour des tâches classiques et activerez éventuellement un accès distant à partir d'un autre serveur afin de pouvoir vous connecter à la base de données à partir d'un autre ordinateur. Ensuite, vous testerez ClickHouse en modélisant et en interrogeant des exemples de données de visite de sites Web.
Conditions préalables
-
Un serveur CentOS 7 avec un utilisateur non root et une configuration de pare-feu activés
sudo
. Vous pouvez suivre la configuration initiale du serveurtutorial pour créer l'utilisateur et cetutorial pour configurer le pare-feu. -
(Facultatif) Un serveur CentOS 7 secondaire avec un utilisateur non root activé pour
sudo
et une configuration de pare-feu. Vous pouvez suivre la configuration initiale du serveurtutorial et la configuration supplémentairetutorial pour le pare-feu.
[[step-1 -—- Installing-clickhouse]] == Étape 1 - Installation de ClickHouse
Dans cette section, vous installerez le serveur ClickHouse et les programmes clients en utilisantyum
.
Commencez par SSH sur votre serveur en exécutant:
ssh sammy@your_server_ip
Installez les dépendances de base en exécutant:
sudo yum install -y pygpgme yum-utils
Les packagespygpgme
sont utilisés pour ajouter et vérifier les signatures GPG tandis que lesyum-utils
permettent une gestion aisée des RPM sources.
Altinity, une société de conseil ClickHouse, gère un référentiel YUM contenant la dernière version de ClickHouse. Vous allez ajouter les détails du référentiel pour télécharger en toute sécurité les packages ClickHouse validés en créant le fichier. Pour vérifier le contenu du paquet, vous pouvez inspecter les sources à partir desquelles ils sont construits à ceGithub project.
Créez le fichier de détails du référentiel en exécutant:
sudo vi /etc/yum.repos.d/altinity_clickhouse.repo
Ensuite, ajoutez le contenu suivant au fichier:
/etc/yum.repos.d/altinity_clickhouse.repo
[altinity_clickhouse]
name=altinity_clickhouse
baseurl=https://packagecloud.io/altinity/clickhouse/el/7/$basearch
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=0
enabled=1
gpgkey=https://packagecloud.io/altinity/clickhouse/gpgkey
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300
[altinity_clickhouse-source]
name=altinity_clickhouse-source
baseurl=https://packagecloud.io/altinity/clickhouse/el/7/SRPMS
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=0
enabled=1
gpgkey=https://packagecloud.io/altinity/clickhouse/gpgkey
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300
Maintenant que vous avez ajouté les référentiels, activez-les avec la commande suivante:
sudo yum -q makecache -y --disablerepo='*' --enablerepo='altinity_clickhouse'
L'indicateur-q
indique à la commande de s'exécuter en mode silencieux. La commandemakecache
rend disponibles les packages spécifiés dans l'indicateur--enablerepo
.
Lors de l'exécution, vous verrez une sortie similaire à celle-ci:
OutputImporting GPG key 0x0F6E36F6:
Userid : "https://packagecloud.io/altinity/clickhouse (https://packagecloud.io/docs#gpg_signing) "
Fingerprint: 7001 38a9 6a20 6b22 bf28 3c06 ed26 58f3 0f6e 36f6
From : https://packagecloud.io/altinity/clickhouse/gpgkey
La sortie confirme qu'elle a bien été vérifiée et a ajouté la clé GPG.
Les packagesclickhouse-server
etclickhouse-client
seront désormais disponibles pour l'installation. Installez-les avec:
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
Vous avez correctement installé le serveur et le client ClickHouse. Vous êtes maintenant prêt à démarrer le service de base de données et à vous assurer qu’il fonctionne correctement.
[[step-2 -—- starting-the-service]] == Étape 2 - Démarrage du service
Le packageclickhouse-server
que vous avez installé dans la section précédente crée un servicesystemd
, qui effectue des actions telles que le démarrage, l'arrêt et le redémarrage du serveur de base de données. systemd
est un système d'initialisation pour Linux pour initialiser et gérer les services. Dans cette section, vous allez démarrer le service et vérifier qu’il fonctionne correctement.
Démarrez le serviceclickhouse-server
en exécutant:
sudo service clickhouse-server start
Vous verrez une sortie semblable à celle-ci:
OutputStart clickhouse-server service: Path to data directory in /etc/clickhouse-server/config.xml: /var/lib/clickhouse/
DONE
Pour vérifier que le service fonctionne correctement, exécutez:
sudo service clickhouse-server status
Il imprimera une sortie similaire à celle-ci indiquant que le serveur fonctionne correctement:
Outputclickhouse-server service is running
Vous avez démarré avec succès le serveur ClickHouse et pourrez désormais utiliser le programme CLI declickhouse-client
pour vous connecter au serveur.
[[step-3 -—- creation-databases-and-tables]] == Étape 3 - Création de bases de données et de tables
Dans ClickHouse, vous pouvez créer et supprimer des bases de données en exécutant des instructions SQL directement dans l'invite de base de données interactive. Les instructions consistent en des commandes respectant une syntaxe particulière qui indiquent au serveur de base de données d'effectuer l'opération demandée avec les données requises. Vous créez des bases de données en utilisant la syntaxeCREATE DATABASE table_name
. Pour créer une base de données, démarrez d'abord une session client en exécutant la commande suivante:
clickhouse-client --multiline
Cette commande vous connecte à l'invite du client où vous pouvez exécuter des instructions ClickHouse SQL pour effectuer des actions telles que:
-
Création, mise à jour et suppression de bases de données, tables, index, partitions et vues.
-
Exécution de requêtes pour extraire des données éventuellement filtrées et regroupées à l'aide de différentes conditions.
L'indicateur--multiline
indique à la CLI d'autoriser la saisie de requêtes qui s'étendent sur plusieurs lignes.
Dans cette étape, avec le client ClickHouse prêt pour l’insertion de données, vous allez créer une base de données et une table. Pour les besoins de ce didacticiel, vous allez créer une base de données nomméetest
, et à l'intérieur de laquelle vous allez créer une table nomméevisits
qui suit les durées de visite du site Web.
Maintenant que vous êtes dans l'invite de commande ClickHouse, créez votre base de donnéestest
en exécutant:
CREATE DATABASE test;
La sortie suivante indique que vous avez créé la base de données:
Output
CREATE DATABASE test
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
Une table ClickHouse est similaire aux tables d'autres bases de données relationnelles. il contient une collection de données connexes dans un format structuré. Vous pouvez spécifier des colonnes avec leurs types, ajouter des lignes de données et exécuter différents types de requêtes sur des tables.
La syntaxe de création de tables dans ClickHouse suit cet exemple de structure:
CREATE TABLE table_name
(
column_name1 column_type [options],
column_name2 column_type [options],
...
) ENGINE = engine
Les valeurstable_name
etcolumn_name
peuvent être n'importe quel identificateur ASCII valide. ClickHouse prend en charge un large éventail de types de colonnes; les plus populaires sont:
-
UInt64
: utilisé pour stocker des valeurs entières comprises entre 0 et 18446744073709551615. -
Float64
: utilisé pour stocker des nombres à virgule flottante tels que 2039.23, 10.5, etc. -
String
: utilisé pour stocker des caractères de longueur variable. Il ne nécessite pas d'attribut de longueur maximale, car il peut stocker des longueurs arbitraires. -
Date
: utilisé pour stocker les dates qui suivent le formatYYYY-MM-DD
. -
DateTime
: utilisé pour stocker les dates couplées à l'heure et suit le formatYYYY-MM-DD HH:MM:SS
.
Après les définitions de colonne, vous spécifiez le moteur utilisé pour la table. Dans ClickHouse,Engines détermine la structure physique des données sous-jacentes, les capacités d'interrogation de la table, ses modes d'accès simultanés et la prise en charge des index. Différents types de moteurs sont adaptés aux différentes applications. Le type de moteur le plus couramment utilisé et le plus largement applicable est leMergeTree
.
Maintenant que vous avez une vue d'ensemble de la création d'une table, vous allez créer une table. Commencez par confirmer la base de données que vous allez modifier:
USE test;
Vous verrez la sortie suivante indiquant que vous êtes passé à la base de donnéestest
à partir de la base de donnéesdefault
:
Output
USE test
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.
Le reste de ce guide supposera que vous exécutez des instructions dans le contexte de cette base de données.
Créez votre tablevisits
en exécutant cette commande:
CREATE TABLE visits (
id UInt64,
duration Float64,
url String,
created DateTime
) ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY id
ORDER BY id;
Voici un aperçu de ce que la commande fait. Vous créez une table nomméevisits
qui comporte quatre colonnes:
-
id
: la colonne de clé primaire. À l'instar d'autres systèmes de SGBDR, une colonne de clé primaire dans ClickHouse identifie de manière unique une ligne. chaque ligne doit avoir une valeur unique pour cette colonne. -
duration
: une colonne flottante utilisée pour stocker la durée de chaque visite en secondes. Les colonnesfloat
peuvent stocker des valeurs décimales telles que 12,50. -
url
: une colonne de chaîne qui stocke l'URL visitée, telle quehttp://example.com
. -
created
: une colonne de date et d'heure qui suit le moment de la visite.
Après les définitions de colonne, vous spécifiezMergeTree
comme moteur de stockage pour la table. LeMergeTree family de moteurs est recommandé pour les bases de données de production en raison de sa prise en charge optimisée des insertions en temps réel volumineuses, de sa robustesse globale et de la prise en charge des requêtes. En outre, les moteurs MergeTree prennent en charge le tri des lignes par clé primaire, le partitionnement des lignes, ainsi que la réplication et l'échantillonnage des données.
Si vous avez l'intention d'utiliser ClickHouse pour archiver des données qui ne sont pas souvent interrogées ou pour stocker des données temporaires, vous pouvez utiliser lesLog family de moteurs pour optimiser ce cas d'utilisation.
Une fois les définitions de colonne définies, vous définissez d’autres options au niveau de la table. La clausePRIMARY KEY
définitid
comme colonne de clé primaire et la clauseORDER BY
stockera les valeurs triées par la colonneid
. Une clé primaire identifie de manière unique une ligne et est utilisée pour accéder efficacement à une seule ligne et pour une colocation efficace des lignes.
Lors de l'exécution de l'instruction create, vous verrez la sortie suivante:
OutputCREATE TABLE visits
(
id UInt64,
duration Float64,
url String,
created DateTime
)
ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY id
ORDER BY id
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.010 sec.
Dans cette section, vous avez créé une base de données et un tableau pour suivre les données de visites de sites Web. Dans l'étape suivante, vous allez insérer des données dans la table, mettre à jour des données existantes et les supprimer.
[[step-4 -—- inserting-update-and-deleting-data-and-columns]] == Étape 4 - Insertion, mise à jour et suppression de données et de colonnes
Dans cette étape, vous utiliserez votre tablevisits
pour insérer, mettre à jour et supprimer des données. La commande suivante est un exemple de syntaxe pour l'insertion de lignes dans une table ClickHouse:
INSERT INTO table_name VALUES (column_1_value, column_2_value, ....);
Maintenant, insérez quelques lignes d'exemples de données de visite de site Web dans votre tablevisits
en exécutant chacune des instructions suivantes:
INSERT INTO visits VALUES (1, 10.5, 'http://example.com', '2019-01-01 00:01:01');
INSERT INTO visits VALUES (2, 40.2, 'http://example1.com', '2019-01-03 10:01:01');
INSERT INTO visits VALUES (3, 13, 'http://example2.com', '2019-01-03 12:01:01');
INSERT INTO visits VALUES (4, 2, 'http://example3.com', '2019-01-04 02:01:01');
La sortie suivante sera répétée pour chaque instruction insert:
Output
INSERT INTO visits VALUES
Ok.
1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.
La sortie de chaque ligne montre que vous l'avez insérée avec succès dans la tablevisits
.
Vous allez maintenant ajouter une colonne supplémentaire à la tablevisits
. Lors de l'ajout ou de la suppression de colonnes dans des tables existantes, ClickHouse prend en charge la syntaxeALTER
.
Par exemple, la syntaxe de base pour ajouter une colonne à une table est la suivante:
ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name column_type;
Ajoutez une colonne nomméelocation
qui stockera l'emplacement des visites sur un site Web en exécutant l'instruction suivante:
ALTER TABLE visits ADD COLUMN location String;
Vous verrez une sortie semblable à celle-ci:
OutputALTER TABLE visits
ADD COLUMN
location String
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.014 sec.
La sortie montre que vous avez ajouté la colonnelocation
avec succès.
À partir de la version 19.4.3, ClickHouse ne prend pas en charge la mise à jour et la suppression de lignes de données individuelles en raison de contraintes d’implémentation. Cependant, ClickHouse prend en charge les mises à jour et les suppressions en masse et dispose d'une syntaxe SQL distincte pour ces opérations afin de mettre en évidence leur utilisation non standard.
La syntaxe suivante est un exemple de mise à jour en masse de lignes:
ALTER TABLE table_name UPDATE column_1 = value_1, column_2 = value_2 ... WHERE filter_conditions;
Vous exécuterez l'instruction suivante pour mettre à jour la colonneurl
de toutes les lignes dont leduration
est inférieur à 15. Entrez-le dans l'invite de la base de données pour exécuter:
ALTER TABLE visits UPDATE url = 'http://example2.com' WHERE duration < 15;
La sortie de l'instruction de mise à jour en bloc sera la suivante:
Output
ALTER TABLE visits
UPDATE url = 'http://example2.com' WHERE duration < 15
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
La sortie indique que votre requête de mise à jour s'est terminée avec succès. Le0 rows in set
dans la sortie indique que la requête n'a renvoyé aucune ligne; ce sera le cas pour toute requête de mise à jour et de suppression.
L'exemple de syntaxe pour la suppression en bloc de lignes est similaire à la mise à jour de lignes et présente la structure suivante:
ALTER TABLE table_name DELETE WHERE filter_conditions;
Pour tester la suppression des données, exécutez l'instruction suivante pour supprimer toutes les lignes dont leduration
est inférieur à 5:
ALTER TABLE visits DELETE WHERE duration < 5;
La sortie de l'instruction de suppression en bloc sera semblable à:
Output
ALTER TABLE visits
DELETE WHERE duration < 5
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
La sortie confirme que vous avez supprimé les lignes d'une durée inférieure à cinq secondes.
Pour supprimer des colonnes de votre table, la syntaxe suivrait cet exemple de structure:
ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;
Supprimez la colonnelocation
que vous avez ajoutée précédemment en exécutant la commande suivante:
ALTER TABLE visits DROP COLUMN location;
La sortieDROP COLUMN
confirmant que vous avez supprimé la colonne sera la suivante:
OutputALTER TABLE visits
DROP COLUMN
location String
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.010 sec.
Maintenant que vous avez correctement inséré, mis à jour et supprimé des lignes et des colonnes dans votre tablevisits
, vous allez passer aux données d'interrogation à l'étape suivante.
[[step-5 -—- querying-data]] == Étape 5 - Interrogation des données
Le langage de requête de ClickHouse est un dialecte personnalisé de SQL avec des extensions et des fonctions adaptées aux charges de travail d’analyse. Au cours de cette étape, vous exécuterez des requêtes de sélection et d'agrégation pour récupérer les données et les résultats de votre tablevisits
.
Les requêtes de sélection vous permettent d'extraire des lignes et des colonnes de données filtrées par les conditions que vous spécifiez, ainsi que des options telles que le nombre de lignes à renvoyer. Vous pouvez sélectionner des lignes et des colonnes de données à l'aide de la syntaxeSELECT
. La syntaxe de base des requêtesSELECT
est:
SELECT func_1(column_1), func_2(column_2) FROM table_name WHERE filter_conditions row_options;
Exécutez l'instruction suivante pour récupérer les valeursurl
etduration
pour les lignes oùurl
esthttp://example.com
:
SELECT url, duration FROM visits WHERE url = 'http://example2.com' LIMIT 2;
Vous verrez la sortie suivante:
OutputSELECT
url,
duration
FROM visits
WHERE url = 'http://example2.com'
LIMIT 2
┌─url─────────────────┬─duration─┐
│ http://example2.com │ 10.5 │
└─────────────────────┴──────────┘
┌─url─────────────────┬─duration─┐
│ http://example2.com │ 13 │
└─────────────────────┴──────────┘
2 rows in set. Elapsed: 0.013 sec.
La sortie a renvoyé deux lignes correspondant aux conditions spécifiées. Maintenant que vous avez sélectionné les valeurs, vous pouvez passer à l’exécution de requêtes d’agrégation.
Les requêtes d'agrégation sont des requêtes qui opèrent sur un ensemble de valeurs et renvoient des valeurs de sortie uniques. Dans les bases de données d'analyse, ces requêtes sont exécutées fréquemment et sont bien optimisées par la base de données. Certaines fonctions d'agrégat prises en charge par ClickHouse sont:
-
count
: renvoie le nombre de lignes correspondant aux conditions spécifiées. -
sum
: renvoie la somme des valeurs de colonne sélectionnées. -
avg
: renvoie la moyenne des valeurs de colonne sélectionnées.
Certaines fonctions d'agrégation spécifiques à ClickHouse incluent:
-
uniq
: renvoie un nombre approximatif de lignes distinctes correspondantes. -
topK
: retourne un tableau des valeurs les plus fréquentes d'une colonne spécifique en utilisant un algorithme d'approximation.
Pour illustrer l'exécution des requêtes d'agrégation, vous calculerez la durée totale des visites en exécutant la requêtesum
:
SELECT SUM(duration) FROM visits;
Vous verrez une sortie semblable à celle-ci:
Output
SELECT SUM(duration)
FROM visits
┌─SUM(duration)─┐
│ 63.7 │
└───────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.010 sec.
Maintenant, calculez les deux premières URL en exécutant:
SELECT topK(2)(url) FROM visits;
Vous verrez une sortie semblable à celle-ci:
OutputSELECT topK(2)(url)
FROM visits
┌─topK(2)(url)──────────────────────────────────┐
│ ['http://example2.com','http://example1.com'] │
└───────────────────────────────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.010 sec.
Maintenant que vous avez correctement interrogé votre tablevisits
, vous allez supprimer les tables et les bases de données à l'étape suivante.
[[step-6 -—- deleting-tables-and-databases]] == Étape 6 - Suppression de tables et de bases de données
Dans cette section, vous supprimerez votre tablevisits
et la base de donnéestest
.
La syntaxe pour supprimer des tables suit cet exemple:
DROP TABLE table_name;
Pour supprimer la tablevisits
, exécutez l'instruction suivante:
DROP TABLE visits;
Vous verrez la sortie suivante déclarant que vous avez supprimé la table avec succès:
OutputDROP TABLE visits
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.
Vous pouvez supprimer des bases de données à l'aide de la syntaxeDROP database table_name
. Pour supprimer la base de donnéestest
, exécutez l'instruction suivante:
DROP DATABASE test;
Le résultat obtenu montre que vous avez supprimé la base de données avec succès:
Output
DROP DATABASE test
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
Vous avez supprimé des tables et des bases de données à cette étape. Maintenant que vous avez créé, mis à jour et supprimé des bases de données, des tables et des données dans votre instance ClickHouse, vous allez activer l’accès à distance à votre serveur de base de données dans la section suivante.
[[step-7 -—- setting-up-firewall-rules-optional]] == Étape 7 - Configuration des règles de pare-feu (facultatif)
Si vous ne souhaitez utiliser ClickHouse que localement avec des applications s'exécutant sur le même serveur, ou si aucun pare-feu n'est activé sur votre serveur, vous n'avez pas besoin de remplir cette section. Si au lieu de cela, vous vous connecterez au serveur de base de données ClickHouse à distance, suivez cette étape.
Actuellement, votre serveur a un pare-feu activé qui désactive votre adresse IP publique qui accède à tous les ports. Vous devez suivre les deux étapes suivantes pour autoriser l’accès à distance:
-
Ajoutez une règle de pare-feu autorisant les connexions entrantes au port
8123
, qui est le port HTTP exécuté par le serveur ClickHouse.
Si vous êtes dans l'invite de la base de données, quittez-la en tapantCTRL+D
.
Editez le fichier de configuration en exécutant:
sudo vi /etc/clickhouse-server/config.xml
Décommentez ensuite la ligne contenant<!-- <listen_host>0.0.0.0</listen_host> -->
, comme le fichier suivant:
/etc/clickhouse-server/config.xml
...
example.yandex.ru
-->
0.0.0.0
...
Enregistrez le fichier et quittezvi
. Pour que la nouvelle configuration à appliquer, redémarrez le service en exécutant:
sudo service clickhouse-server restart
Vous verrez la sortie suivante de cette commande:
OutputStop clickhouse-server service:
DONE
Start clickhouse-server service: Path to data directory in /etc/clickhouse-server/config.xml: /var/lib/clickhouse/
DONE
Ajoutez l’adresse IP du serveur distant à la zone dite publique:
sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-source=second_server_ip/32
Le serveur de ClickHouse écoute sur le port8123
pour les connexions HTTP et le port9000
pour les connexions declickhouse-client
. Autorisez l’accès aux deux ports pour l’adresse IP de votre deuxième serveur avec la commande suivante:
sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=8123/tcp
sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=9000/tcp
La sortie suivante des deux commandes indique que vous avez activé l'accès aux deux ports:
Outputsuccess
Maintenant que vous avez ajouté les règles, rechargez le pare-feu pour que les modifications prennent effet:
sudo firewall-cmd --reload
Cette commande affichera également un messagesuccess
. ClickHouse sera désormais accessible à partir de l'IP que vous avez ajoutée. N'hésitez pas à ajouter d'autres adresses IP, telles que l'adresse de votre ordinateur local, si nécessaire.
Pour vérifier que vous pouvez vous connecter au serveur ClickHouse à partir de la machine distante, suivez d'abord les étapes de l'étape 1 de ce didacticiel sur le deuxième serveur et assurez-vous que lesclickhouse-client
y sont installés.
Maintenant que vous êtes connecté au deuxième serveur, démarrez une session client en exécutant:
clickhouse-client --host your_server_ip --multiline
La sortie suivante indique que vous vous êtes connecté avec succès au serveur:
OutputClickHouse client version 19.4.3.
Connecting to your_server_ip:9000 as user default.
Connected to ClickHouse server version 19.4.3 revision 54416.
hostname :)
Au cours de cette étape, vous avez activé l’accès à distance à votre serveur de base de données ClickHouse en ajustant vos règles de pare-feu.
Conclusion
Vous avez correctement configuré une instance de base de données ClickHouse sur votre serveur et créé une base de données et une table, ajouté des données, effectué des requêtes et supprimé la base de données. Dans la documentation de ClickHouse, vous pouvez consulter leursbenchmarks par rapport à d’autres bases de données d’analyse open source et commerciales et à des références généralesdocuments. Les autres offres ClickHouse defeatures incluent le traitement distribué des requêtes sur plusieurs serveurs pour améliorer les performances et se protéger contre la perte de données en stockant les données sur différentsshards.