实时OLAP分析引擎Clickhouse高级进阶训练营

课程老师

吴老师 资深讲师

精通Hadoop、Spark、 Flink等 大数据技术栈各类技术实战应用，精通大数据数仓建模、中台方法论及实战设计，擅长大数据。架构设计与实时数据分析。主导开发国家水资源大数据平台、中国银行风控数据中心等大型国家级项目，对于自然语言处理技术在ToB和Toc领域的应用有着非常丰富的理解和经验等等。

课程大纲

01.Clickhouse进阶训练营 资料笔记添加助理领取（10节）

资料笔记添加助理领取 Masb1108

1.01-Clickhouse适用场景及安装包下载
2.02-Clickhouse分布式集群搭建及注意点
3.03-Clickhouse启动操作命令及目录解释
4.04-Clickhouse MergeTree引擎数据目录变化
5.05-Clickhouse一级索引生成与使用
6.06-Clickhouse二级索引-跳数索引原理及案例
7.07-Clickhouse 列级别TTL及案例
8.08-Clickhouse 表级别TTL及案例
9.09-Clickhouse 副本与分片
10.10-Clickhouse副本表及实操

02.Clickhouse进阶训练营 资料笔记添加助理领取（10节）

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1.11-Clickhouse数据分片及实操
2.12-Distribute分布式表引擎创建映射分片表
3.13-Distribute分布式表分片规则及操作
4.14-Clickhouse 数据查询数据准备
5.15-Clickhouse With 子句及使用方式
6.16-Clickhouse From 子句
7.17-Clickhouse Sample抽样子句
8.18-Clickhouse ArrayJoin子句及案例
9.19-Clickhouse Join子句连接精度及连接类型
10.20-Clickhouse使用Join注意事项

03.Clickhouse进阶训练营 资料笔记添加助理领取（10节）

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1.21-Clickhouse explain执行计划
2.22-Clickhouse Where与PreWhere操作
3.23-Clickhouse Where不自动优化情况
4.24-Clickhouse group by 修饰符操作
5.25-Clickhoues Having/order by查询
6.26-Clickhouse Limit by子句与Limit子句
7.27-Clickhouse数据字典介绍
8.28-Clickhouse字典表创建
9.29-Clickhouse字典表查询、删除
10.30-Clickhouse字典类型介绍

04.Clickhouse进阶训练营 资料笔记添加助理领取（9节）

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1.31-Clickhouse FLAT 字典类型及案例
2.32-Clickhouse HASHED字典类型及案例
3.33-Clickhouse RANGE_HASHED字典类型及案例
4.34-Clickhouse CACHE字典类型及案例
5.35-COMPLEX_KEY_HASHED字典类型及案例
6.36-COMPLEX_KEY_CACHE字典类型及案例
7.37-Clickhouse IP_TIRE 字典类型及案例
8.38-Clickhouse 本地数据源映射字典表
9.39-Clickhouse MySQL表映射字典表

课程详情

字节跳动为啥替换MySQL为ClickHouse，听说秒级查询6到飞起？

随着物联网IOT时代的到来，小中大各类公司中采集到的数据量也越来越多，从海量数据中高效挖掘出有价值数据成为各个公司亟待解决的首要问题，这其中大数据分析环节尤为重要，传统的大数据分析中需要将不同的框架和技术组合才能达到最终分析的效果，在人力成本、技术成本、硬件成本、维护成本方便让大数据分析变得昂贵，遥不可及，所以一个好的技术对于大数据分析来说非常重要。
字节跳动大数据中心拥有17万台服务器，每天处理超过200亿个跟踪事件，对数据做到秒级实时分析，拥有如此惊人的速度除了服务器量大之外，clickhouse功不可没。那么字节跳动为什么不用MySQL而选择ClickHouse存储数据呢？ClickHouse是何方“神圣”能做到海量数据秒级查询返回？
数据处理现阶段分为OLTP和OLAP分析。
OLTP:在线事务处理，优化的方向是高并发、高可用，针对各种增删改查场景,所以面临和解决的问题都是怎么解决高并发下的增删改查，怎么解决脏读、脏写，保证数据一致性等问题。
OLAP：在线分析处理，其优化方向则是高速数据处理能力、高速读取能力。一般又分为两个优化方向，一个是预先计算好各个维度的数据，存成Cube，分析的时候直接查询结果就行，这是MOLAP（Multidimensional OLAP，多维在线分析处理），典型代表的是Kylin。一个是结构化存好，然后用尽各种方法优化，分析的时候拼命计算，这是ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析处理），典型代表就是ClickHouse了。

ClickHouse有多火？在大数据领域，我们一般会将海量数据经过ETL后存放在Clickhouse中而非其他关系型数据库，因为针对大数据量的OLAP分析，Clickhouse的速度是MySQL的821倍。随着ClickHouse的广泛应用，在一些互联网企业面试中，ClickHouse技术是面试官非常爱问的技术点之一。
ClickHouse技术的出现让许多想做大数据并且有大数据分析业务场景的公司和企业耳目一新，ClickHouse具备安装维护简单、查询速度快、支持标准SQL、可以做OLAP分析等等特点，尤其在实时领域,ClickHouse解决和实时OLAP的很多痛点，例如：查询效率低下、数据分散、数据更新等问题，目前ClickHouse在各大公司中备受青睐。
一些小伙伴在即将使用Clickhouse技术时，经常面临各种问题，例如：ClickHouse适合什么场景？大数据中为什么要使用Clickhouse？ClickHouse为什么速度这么快？Clickhouse数据类型是否和MySQL一样？仅仅列式存储数据能不能解决速度慢？ClickHouse数据库各种引擎的使用场景？工作中到底应该选择什么样的表引擎？等等一系列问题。
那么针对以上各种问题，马士兵教育推出三天训练营 —— Clickhouse体系课程训练营,在3天训练营中你将学会Clickhouse特性、数据库引擎及表引擎等各种内容。