一、依赖导入

<dependency>
	<groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
	<artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
	<version>0.1.52</version>
</dependency>
二、连接实体类
 
public class ConnEntiy {
    // 驱动器
    String driverName;
    // 连接对象地址
    String url;
    // 用户
    String user;
    // 密码
    String password;
    public ConnEntiy() {
    public ConnEntiy(String driverName, String url, String user, String password) {
        this.driverName = driverName;
        this.url = url;
        this.user = user;
        this.password = password;
    public String getDriverName() {
        return driverName;
    public void setDriverName(String driverName) {
        this.driverName = driverName;
    public String getUrl() {
        return url;
    public void setUrl(String url) {
        this.url = url;
    public String getUser() {
        return user;
    public void setUser(String user) {
        this.user = user;
    public String getPassword() {
        return password;
    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
三、接口类
 
public  interface Utils {
    public Connection connection(ConnEntiy connEntiy);
    public void  close(AutoCloseable... closes);
    public boolean insert(Connection connection,String sql,String...params);
    public boolean delete(Connection connection,String sql,String...params);
    public ResultSet QueryResultSet(Connection connection,String sql,String...params);
四、接口实现类
 
public class ClickHouseUtils implements Utils{
    @Override
    public  Connection connection(ConnEntiy connEntiy) {
        Connection conn=null;
        try {
            Class.forName(connEntiy.getDriverName());
            conn= DriverManager.getConnection(connEntiy.getUrl(),connEntiy.getUser(),connEntiy.getPassword());
        }catch(Exception e){
            System.out.println("connection fail ,please check your entities");
        return conn;
    @Override
    public void close(AutoCloseable... closes) {
        for (AutoCloseable close : closes) {
            if (close!=null) {
                try {
                    close.close();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }finally {
                    close=null;
    @Override
    public boolean  insert(Connection connection, String sql, String... params) {
        boolean b =false;
        ClickHousePreparedStatement pst=null;
        if (connection==null) {
            System.out.println("connection is empty");
            System.exit(-1);
        try {
            pst= (ClickHousePreparedStatement) connection.prepareStatement(sql);
            for (int i = 0; i < params.length; i++) {
                pst.setObject(i+1,params[i]);
            b= pst.execute();
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
        }finally{
            close(pst,connection);
        return b;
    @Override
    public boolean delete(Connection connection, String sql, String... params) {
        boolean b =false;
        ClickHousePreparedStatement pst=null;
        if (connection==null) {
            System.out.println("connection is empty");
            System.exit(-1);
        try {
            pst= (ClickHousePreparedStatement) connection.prepareStatement(sql);
            for (int i = 0; i < params.length; i++) {
                pst.setObject(i+1,params[i]);
            b= pst.execute();
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
        }finally{
            close(pst,connection);
        return b;
    @Override
    public ResultSet QueryResultSet(Connection connection, String sql, String... params) {
        ResultSet rst=null;
        ClickHousePreparedStatement pst=null;
        if (connection==null) {
            System.out.println("connection is empty");
            System.exit(-1);
        try {
            pst= (ClickHousePreparedStatement) connection.prepareStatement(sql);
            for (int i = 0; i < params.length; i++) {
                pst.setObject(i+1,params[i]);
            rst = pst.executeQuery();
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
        }finally{
            close(rst,pst,connection);
        return rst;
五、测试类
 
public class test {
    public static void main(String[] args)  {
        String driverName="ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver";
        String url="jdbc:clickhouse://192.168.50.100:9000/test";
        String user="root";
        String password="root";
        String sql="select * from test;";
        String[] params={};
        ConnEntiy connEntiy = new ConnEntiy(driverName, url, user, password);
        Utils utils = new ClickHouseUtils();
        Connection conn = utils.connection(connEntiy);
        utils.insert(conn,sql,params);
                    引言ClickHose作为一个新的列式数据库，其在实时数仓中作为结果存储的数据库。对于Java程序员来说，我们需要对于ClickHouse进行数据的增删查改，进而支持后续的处理业务。我使用面向对象的思想，实现Java操作ClickHouse的增删改，希望对于学习和使用ClickHouse的你有些帮助。一、依赖导入&lt;dependency&gt;	&lt;groupId&gt;ru.yandex.clickhouse&lt;/groupId&gt;	&lt;artifactId&gt;click
				文章目录1、什么是ClickHouse2、ClickHouse的特点**2.1 列式存储**2.2 **DBMS** 的功能2.3 多样化引擎2.4 高吞吐写入能力2.5 数据分区与线程级并行3、性能对比
1、什么是ClickHouse
ClickHouse是列式存储数据库（DBMS）——擅长分析数据，主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具：explain
新版本优化
建表、基于RBO的优化规则
单表查询，关联查询等的优化
物化视图(20.8版本之后，eg：物化MySQL)
				提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录前言一、ClickHouse是什么？二、使用步骤1.引入ClickHouse依赖2.编写查询代码总结
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
一、ClickHouse是什么？
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex https://www.yandex.com/ （跟 Google 一样做搜索的）开源的一套针对数据仓库场景的多维数据存储与检索工具，它通过针对性的设计力图




    

				文章目录一 建表优化1 数据类型1.1 时间字段的类型1.2 空值存储类型2 分区和索引3 表参数4 写入和删除优化5 常见配置5.1 CPU 资源5.2 内存资源5.3 存储二 CK底层语法优化1 count优化2消除子查询重复字段3 谓词下推4 聚合计算外推5 聚合函数消除6 删除重复的 order by key7 删除重复的 limit by key8 删除重复的 USING Key9 标量替换10 三元运算优化更多的文章和干货请关注公众号
一 建表优化
1 数据类型
1.1 时间字段的类型
				【介绍】ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。场景的关键特征 绝大多数是读请求数据以相当大的批次(> 1000行)更新，而不是单行更新;或者根本没有更新。已添加到数据库的数据不能修改。对于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。宽表，即每个表包含着大量的列查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少)对于简单查询，允许延迟大约50毫秒列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节)处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒可达数十亿行)事务不是必须的对数据一致性要求低每个查询有一个大表。除了他以外，其他的都很小。查询结果明显小于源数据。换句话说，数据经过过滤或聚合，因此结果适合于单个服务器的RAM中【本课重点】技术栈：SpringBoot2 MybatisPlusDruidJava 8VueElement-UID2-Crud-Plus 开发思路：前后端分离 项目重点：ClickHouse的Api使用 
				Java连接SQL Server数据库可以使用JDBC（Java Database Connectivity）技术。以下是实现增删改查的基本步骤：
1. 导入SQL Server JDBC驱动程序
在Java项目中，需要将SQL Server JDBC驱动程序添加到类路径中。可以从Microsoft官网下载最新版本的驱动程序。
2. 建立数据库连接
使用JDBC API中的DriverManager类和Connection接口建立与SQL Server数据库的连接。需要提供数据库的URL、用户名和密码等信息。
3. 执行SQL语句
使用Connection接口的createStatement()方法创建一个Statement对象，然后使用该对象执行SQL语句。可以执行增加、删除、修改和查询等操作。
4. 处理结果集
如果执行的是查询操作，可以使用ResultSet接口获取查询结果集。可以使用ResultSet对象的方法遍历结果集，获取每一行数据的各个字段值。
5. 关闭数据库连接
使用Connection接口的close()方法关闭数据库连接，释放资源。
以上是Java连接SQL Server数据库实现增删改查的基本步骤。具体实现可以参考JDBC API文档和SQL Server JDBC驱动程序的使用说明。
                    kafka1 | ERROR: missing mandatory config: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
kafka1 | ERROR: missing mandatory config: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
kafka2 | ERROR: missing mandatory config: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
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kafka3 | ERROR: missing mandatory config: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
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                操作系统经典问题之哲学家就餐算法
                    忽而今夏&_&: 
                    博主讲得很清晰，感谢！
                Python-sklearn之PCA主成分分析
                    sun_colo: 
                    第32行应该是[code=python][/print(pca.singular_values_)]