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SQL 语法
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数据类型
常用数据类型
BitEngine
BitMap64
MAP 类型
整型:UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, UInt128, UInt256, Int8, Int16, Int32, Int64, Int128, Int256
浮点数:Float32,Float64
定点型:Decimal(P,S),Decimal32(S),Decimal64(S),Decimal128(S)
日期 date
日期时间 DataTime DateTime64
字符串类型 String FixedString
地理空间(Geo)数据类型
数组(T)
UUID
可为空 Nullable
元组 Tuple
函数
常用函数
算数函数
数组函数
arrayJoin 函数
Bit & Bitmap 函数
BitEngine 函数
比较函数
条件函数
时间和日期函数
编码函数
字典函数
Nullable 函数
地理函数
Map 函数(自研)
哈希函数
高阶函数
IP & URL 函数
JSON 函数
逻辑函数
机器学习函数
数学函数
随机函数
取整函数
字符函数
类型转换函数
IN 运算符函数
UUID 函数
URL 函数
其他函数
聚合函数
ANY
argMax/argMin
Min/Max
AVG
Count
corr
covarPop
covarSamp
deltaSum
groupArray
groupUniqArray
Quantile
Sum
TopK
Uniq
groupUniqArray
groupArrayMovingAvg
groupArrayMovingSum
groupArraySample
groupBitAnd
groupBitmap
groupBitmapAnd
groupBitmapOr
groupBitmapXor
groupBitOr
groupBitXor
initializeAggregation
kurtpop
kurtsamp
mannwhitneyutest
maxmap
median
minmap
rankCorr
simplelinearregression
skewpop
skewsamp
stddevpop
stddevsamp
stochasticlinearregression
stochasticlogisticregression
studentttest
summap
varpop
varsamp
welchttest
窗口函数
表函数
file
generate
hdfs
input
jdbc
merge
mysql
numbers
odbc
postgresql
remote
S3
url
cluster
dictionary
null
运算符
IN 运算符
行为分析专用函数
概述
留存分析函数
漏斗分析函数
路径分析函数
优化器
MySQL 兼容性
表引擎
MergeTree
HaMergeTree
HaUniqueMergeTree
Distributed
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HDFS 外表
MySQL 外表
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执行计划 EXPLAIN
Explain Analyze字段说明
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基础概念
常见问题
SQL FAQ
数据管理 FAQ
相关协议
ByteHouse 企业版服务等级协议
数据中台产品和服务专用条款
API 参考
角色管理
ShowPrivilegesForRole - 获取角色权限
UpdateGrantsForRole - 更新角色权限
DeleteRole - 删除角色
ListGrantUsersForRole - 获取角色关联的用户列表
AssignRole - 授予角色
UnassignRole - 撤销角色
ListRoles - 角色列表
CreateRole - 创建角色
用户管理
ShowRolesForUser - 获取用户角色列表
UpdateGrantsForUser - 更新用户授权
GetUserDetail - 查询用户详情
GetUserInitialPassword - 获取用户初始密码
RevokePrivilegesForUserByID - 依据用户ID撤销用户权限
GrantPrivilegesToUserByID - 依据用户ID授予用户权限
ShowPrivilegesForUserByID - 依据用户ID获取权限
RevokePrivilegesFromUserByName - 依据用户名撤销用户权限
GrantPrivilegesToUserByName - 依据用户名授予用户权限
DeleteUser - 删除用户
UpdateUser - 更新用户
ShowPrivilegesForUserByName - 依据用户名获取权限
ListUsers - 用户列表
最佳实践
最佳实践:避免读写不一致性问题
最佳实践:Kafka 去重导入 ByteHouse
ByteHouse高性能向量检索技术指南
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基础概念
基础概念
最近更新时间:2022.12.28 14:16:53
首次发布时间:2022.12.28 14:16:53
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物理概念
地域(Region):
是火山引擎数据中心的地理位置区域,根据地理位置的不同划分了不同的地域。在实例创建后,实例的地域不可更改。
可用区(AZ):
是一个或多个物理数据中心的集合。在同一个地域内,可用区的电力网络相互独立,即一个可用区故障时不会影响到同地域内的其他可用区。不同地域的可用区相互隔离,相同地域的可用区可以互通。
集群概念
集群(Cluster):
集群是一组处于对应可用区的、相互独立的服务器,通过网络互联,提供完整的 ByteHouse 服务。一个 ByteHouse 集群提供一套完整的数据管理、数据导入、数据查询服务。不同集群之间,数据互相隔离(集群A 无法访问集群 B 的数据),查询和导入的性能均隔离(集群 A 的查询导入不会影响到集群 B 的性能)。
节点(Node):
指集群中的一台服务器。
分片(Shard):
在 ByteHouse 集群中,可以通过分片键(Shard Key)将数据拆分到不同节点,以做到数据的存储总量、导入性能、查询性能随集群规模增长而增长。拆分后的每一片数据即为分片。
副本(Replica):
在 ByteHouse 集群中可配置将一个分片的数据复制后存放在多节点,以做到单节点故障时,集群的访问不受影响。每一份数据即为一个副本。ByteHouse 企业版支持 2 种副本模式:
单副本:
即 ByteHouse 集群的一个分片仅含一个节点,单节点故障时 / 集群重启时,集群会不可查询,且不可导入。
双副本:
即 ByteHouse 集群的一个分片含两个节点,实现高可用,即便单节点故障 / 集群重启时,集群仍能正常提供服务。
规格(Size):
单个计算节点的 CPU/内存 配置大小,可选 4 核 16 GB - 64 核 256 GB。计算规格和集群的性能正相关。
节点数量(Count):
为集群的节点数量,如果选择了双副本,则节点数量必须为偶数。
单节点存储空间(Storage):
单个节点的数据盘空间,即 ByteHouse 可用的空间。
在单副本下,集群的总体存储为
单节点存储空间 * 节点数
,容量为
单节点存储空间 * 节点数
。
在双副本下,集群的总体存储为
单节点存储空间 * 节点数
,容量为
单节点存储空间 * 节点数/2
。
网络概念
私有网络(VPC,Virtual Private Cloud):
私有网络为云上资源构建隔离的、自主配置和管理的虚拟网络环境。详情可查看
私有网络文档
。此处,建议将 ByteHouse 集群和上游数据源(如 Kafka,MySQL 等)配置在一个 VPC 中,便于网络互访。
子网(Subnet):
子网是私有网络内的IP地址块,创建私有网络后,通过创建子网可以将私有网络划分为一个或多个网络模块。详情可查看
子网文档
。
安全组(Security Group):
安全组是一个逻辑意义上的分组,为同一个私有网络内具有相同安全保护需求并相互信任的云服务器提供访问策略,是重要的网络安全隔离手段。详情请参阅
安全组文档
。请保证当前安全组对于访问 ByteHouse 的 8123,9000 端口放行。