空間分析 ClickHouse空間分析運用

clickhouse是乙個用於聯機分析(olap)的列式資料庫管理系統(dbms)。

絕大多數是讀請求

資料以相當大的批次(> 1000行)更新，而不是單行更新;或者根本沒有更新。

已新增到資料庫的資料不能修改。

對於讀取，從資料庫中提取相當多的行，但只提取列的一小部分。

寬表，即每個表包含著大量的列

查詢相對較少(通常每台伺服器每秒查詢數百次或更少)

對於簡單查詢，允許延遲大約50毫秒

列中的資料相對較小：數字和短字串(例如，每個url 60個位元組)

處理單個查詢時需要高吞吐量(每台伺服器每秒可達數十億行)

事務不是必須的

對資料一致性要求低

每個查詢有乙個大表。除了他意以外，其他的都很小。

查詢結果明顯小於源資料。換句話說，資料經過過濾或聚合，因此結果適合於單個伺服器的ram中

很容易可以看出，olap場景與其他通常業務場景(例如,oltp或k/v)有很大的不同， 因此想要使用oltp或key-value資料庫去高效的處理分析查詢場景，並不是非常完美的適用方案。例如，使用olap資料庫去處理分析請求通常要優於使用mongodb或redis去處理分析請求。

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates dirmngrsudo apt-key adv --keyserver hkp: --recv e0c56bd4echo "deb  main/" | sudo tee     /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.listsudo apt-get updatesudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-clientsudo service clickhouse-server startclickhouse-client

create table pnts (lon  float64, lat float64) engine = mergetree() order by (lon, lat);time clickhouse-client --query="insert into pnts format csvwithnames" < test_data.csv

面篩選

select geohashencode(lon, lat, 5),count(1) from pnts group by geohashencode(lon, lat, 5)

緩衝區計算

geohash聚合

參考資料：

ClickHouse原始碼分析 SQL解析

clickhouse的sql解析入口函式 parsequery,函式原型 astptr parsequery iparser parser,const char begin,const char end,const std string query description,size t max qu...

clickhouse資料模型之留存分析

關於使用者留存模型是各大商業資料分析平台必不可少的功能，企業一般用該模型衡量使用者的活躍情況，也是能直接反應產品功能價值的直接指標 如，boss想要了解 改版後，對使用者加購以及後續下單情況的影響等。如下圖，這就是乙個典型的留存分析功能 通常實現上述需求的傳統做法是多表關聯，了解clickhouse...

世界座標系空間,頁面空間,裝置空間,物理裝置空間

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