Advertisement

clickhouse-reader.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
ClickHouse-Reader 是一个帮助用户读取和分析 ClickHouse 数据库信息的实用工具，适用于需要高效处理大数据量及实时查询的应用场景。 直接解压Clickhousereader插件包并将其放置在datax\plugin目录下即可运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • clickhouse-reader.rar
    优质
    ClickHouse-Reader 是一个帮助用户读取和分析 ClickHouse 数据库信息的实用工具，适用于需要高效处理大数据量及实时查询的应用场景。 直接解压Clickhousereader插件包并将其放置在datax\plugin目录下即可运行。
     
  • ClickHouse-SQLAlchemy：SQLAlchemy中的ClickHouse方言
    优质
    ClickHouse-SQLAlchemy是SQLAlchemy框架的一个扩展插件，提供对ClickHouse数据库的支持，使得用户能够使用SQLAlchemy的对象关系映射(ORM)风格来操作ClickHouse数据。此工具简化了在Python应用中整合ClickHouse的过程。 Clickhouse-SQLAlchemy是SQLAlchemy的一个扩展，专为与Yandex的高性能列式数据库ClickHouse交互而设计。SQLAlchemy是Python中的一个流行ORM（对象关系映射）库，它允许开发者使用Python对象来操作数据库，而无需直接编写SQL语句。通过结合Clickhouse-SQLAlchemy，开发者可以在他们的Python应用中利用ClickHouse的强大功能，同时保持SQLAlchemy的灵活性和抽象层次。 **SQLAlchemy简介** SQLAlchemy是Python中的一个SQL工具包和ORM框架，它提供了一整套的数据库API和模式定义机制，允许开发者以面向对象的方式来处理数据库。SQLAlchemy的核心是其SQL表达式语言，它允许以Python表达式的形式构建SQL查询，同时还支持传统的字符串SQL语句。 **ClickHouse简介** ClickHouse是一个用于在线分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发。它的设计目标是快速处理海量数据，尤其适用于大数据分析场景。ClickHouse以其出色的读取性能、高并发处理能力和对实时分析的支持而闻名。 **Clickhouse-SQLAlchemy的功能** 1. **方言支持**：Clickhouse-SQLAlchemy为SQLAlchemy提供了ClickHouse的方言，使得SQLAlchemy可以理解和转换Python代码为ClickHouse兼容的SQL语句。 2. **对象关系映射**：尽管ClickHouse不是关系型数据库，Clickhouse-SQLAlchemy仍然提供了ORM接口，允许开发者以类和对象的方式操作数据，简化了与ClickHouse的数据交互。 3. **元数据定义**：Clickhouse-SQLAlchemy支持在Python中定义ClickHouse表的结构，包括列名、数据类型和索引等。 4. **执行查询**：通过SQLAlchemy的Session接口，开发者可以方便地进行CRUD操作，并将结果自动映射为Python对象。 5. **事务处理**：尽管ClickHouse不支持标准的ACID事务，Clickhouse-SQLAlchemy可能提供了一种模拟事务的方法，以适应不同的应用场景。 **使用Clickhouse-SQLAlchemy** 使用Clickhouse-Sqlalchemy通常涉及以下步骤： 1. 安装库：`pip install clickhouse-sqlalchemy` 2. 配置连接：定义连接URL。 3. 创建会话：`from sqlalchemy import create_engine; session = Session(bind=create_engine(connection_url))` 4. 定义模型：创建Python类，继承自`declarative_base()`，并定义列和表属性。 5. 数据操作：使用session对象进行增删查改操作。 **总结** Clickhouse-SQLAlchemy为Python开发者提供了一个桥梁，连接了强大的ClickHouse数据库和灵活的SQLAlchemy ORM。它简化了在Python应用中使用ClickHouse的过程，使得数据分析和处理变得更加高效和便捷。对于需要处理大量数据并进行复杂分析的项目，结合使用ClickHouse和Clickhouse-SQLAlchemy是一个值得考虑的解决方案。
     
  • ClickHouse的Golang驱动程序：clickhouse-go
    优质
    clickhouse-go是一款专为Go语言开发者设计的ClickHouse数据库客户端库。它提供了高效的数据操作接口和强大的功能支持，帮助用户轻松实现与ClickHouse的集成和数据交互。 ClickHouse 用于 Golang 的 SQL 数据库驱动程序的主要特点包括： - 使用本机 ClickHouse TCP 客户端-服务器协议。 - 兼容 database/sql 接口。 - 支持循环负载均衡。 - 批量写入支持：begin -> prepare -> (在循环中执行) -> commit - LZ4 压缩支持，默认使用纯 Go 实现的 LZ4，通过构建标签可以切换为使用 cgo 的 LZ4 库。 - 外部表的支持。 DSN（数据源名称）配置包括： - 用户名/密码：身份验证凭证； - 数据库选择当前默认数据库； - read_timeout / write_timeout 以秒为单位的超时设置； - no_delay 控制是否禁用 TCP 套接字上的 Nagle 算法，默认值为 true（即已禁用）。 - alt_hosts 单个逗号分隔地址主机列表，用于负载均衡目的 - connection_open_strategy 随机/顺序选择策略。默认随机选项从集合中选取服务器；in_order 按指定的顺序选择第一个活动服务器；time_random 通过基于当前时间的选择来实现随机性。 这些特性为使用 ClickHouse 的 Golang 开发者提供了强大的功能支持，包括连接管理和性能优化等关键方面。
     
  • ClickHouse资料
    优质
    ClickHouse是一款高效的列式数据库管理系统，特别擅长处理大规模数据的实时查询和分析任务。 提供关于ClickHouse的资料，包括CLICKHOUSE培训PPT及中文资料。
     
  • ClickHouse-JDBC：用于 ClickHouse 的 JDBC 驱动程序
    优质
    ClickHouse-JDBC 是一个连接 ClickHouse 数据库的 Java 应用程序接口驱动程序，允许开发者通过 JDBC 标准进行数据查询与操作。 ClickHouse JDBC 驱动程序提供了 ClickHouse 的基本且有限的功能实现。它支持最小功能子集。 使用方法： ```xml ru.yandex.clickhouse clickhouse-jdbc 0.3.1 ``` URL 语法：`jdbc:clickhouse://:[/]`，例如 `jdbc:clickhouse://localhost:8123/test` JDBC 驱动程序类：`ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver` 例如： ```java String url; ```
     
  • Logstash-Output-ClickHouse：实现ClickHouse在Logstash中的输出
    优质
    本项目介绍如何使用Logstash插件Output ClickHouse将数据高效地传输到ClickHouse数据库中，适用于日志分析和大数据处理场景。 我切换到vector-> 。Logstash插件是Lucidworks logstash json_batch的修改版本。该插件可用，并已对其进行修改以支持ClickHouse JSON格式，但仍然保留了容错功能。 使用时请注意，此插件的名称为clickhouse ，它仅支持当前形式的JSON数据。如果将来添加更多的输出格式，则可能会改回json_batch。 用法如下： ``` output { clickhouse { headers => [Authorization, Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=] http_hosts => [http://your.clickhouse1/, http://your.clickhouse2/, http://your.clickhouse3/] table => ```
     
  • DataX支持ClickHouse
    优质
    简介：DataX是一款开源的数据同步工具，能够高效地实现不同数据库间的批量数据传输。此版本新增了对ClickHouse的支持，进一步丰富了其生态系统和应用场景。 Python3版本的Datax支持Clickhouse数据库写入。