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但需要指出#xff0…特点
数据吞吐量非常大能够存储海量的数据并能够以水平扩展的方式进行扩容。对大表的查询计算处理效率也非常高甚至很多场景下都可以拥有数百列的数据规模很多大规模的数据查询也都能轻松达到毫秒级别
但需要指出Clickhouse高效性能的背后肯定伴随着计算机资源的大量消耗。Clickhouse对内存和CPU的占用率都非常高一个很普通的查询都可能需要消耗非常多的资源。因此Clickhouse的查询频率也不宜太高过于频繁的连续或者并发查询甚至很容易导致服务直接崩溃。
流程 我选择用docker起 看看磁盘大小决定docker数据目录
mkdir -p /home/docker
rsync -avz /var/lib/docker /home/docker
vim /etc/docker/daemon.json
{data-root: /home/docker
}
systemctl restart dockerdocker一把梭
docker run -d --name clickhouse-server \--ulimit nofile262144:262144 \-p 9000:9000 \-p 8123:8123 \--privilegedtrue --userroot \yandex/clickhouse-serverdocker run --init \--name bytebase \--publish 8080:8080 \--volume ~/.bytebase/data:/var/opt/bytebase \bytebase/bytebase
