云数据库ClickHouse分析业务最佳实践.pdf

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1、ClickHouse表结构设计、关联查询优化 云数据库ClickHouse分析业务最佳实践 演讲人 阿里云 OLAP产品部 仁劼 2020/08/20 ClickHouse 表结构设计 MergeTree 原理 Update、Delete处理 建表优化 ClickHouse 表结构设计 MergeTree 原理 CREATE TABLE order_info ( oid String, -订单ID buyer_nick String, -顾客ID seller_nick String, -售货员ID payment Int16, -订单金额 order_status String, -订单状态

2、 . gmt_order_create DateTime, -下单时间 gmt_order_pay DateTime, -付款时间 gmt_update_time DateTime 记录边更实际 ) ENGINE = ReplacingMergeTree(gmt_update_time) PARTITION BY toYYYYMM(gmt_order_create) - 以月为单位分区 ORDER BY (seller_nick, gmt_order_create, oid) -订单主键 PRIMARY KEY (seller_nick, gmt_order_create) -正向索引列 SE

3、TTINGS index_granularity = 8192; 订单业务分析 Case： CREATE TABLE order_info ( oid VARCHAR, -订单ID buyer_nick VARCHAR, -顾客ID seller_nick VARCHAR, -售货员ID payment Integer, -订单金额 order_status VARCHAR, -订单状态 . gmt_order_create DateTime, -下单时间 gmt_order_pay DateTime, -付款时间 gmt_update_time DateTime 记录边更实际 PRIMARY KEY ( oid ) ); MYSQL 数据源ClickHouse 数据表 ClickHouse 表结构设计 MergeTree 结构 Level = 0 minBlockId = 0 maxBl