阿里云clickhouse（阿里云click house adb对比）

本文目录一览：

• 1、clickhouse什么牌子
• 2、如何使用NineData访问ClickHouse数据库？
• 3、大数据学习什么

clickhouse什么牌子

ClickHouse作为一个来自俄罗斯的开源大数据产品非常的有名，去年9月份，ClickHouse团队独立，成立了自己的公司。

ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域，目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。

国内云计算的领导厂商阿里云率先推出了自己的ClickHouse托管产品，产品首页地址为云数据库ClickHouse。

如何使用NineData访问ClickHouse数据库？

在过去的几年ClickHouse一直在快速的增长，也受到大量开发者的认可，但长久以来，并没有特别趁手的工具产品来访问和管理，所以，在完成MySQL支持之后，NineData选择优先支持ClickHouse。本文将介绍，如何使用NineData帮助开发者，通过GUI的方式访问和管理ClickHouse数据库。

ClickHouse简介

ClickHouse凭借着其出色的分析查询性能，尤其是在日志处理上的优势，非常有效的解决了关系型数据库在海量数据场景下的分析查询短板问题。其语法与使用习惯也与当下最流行的数据库MySQL类似，迭代速度和对社区的响应也非常快，在过去的几年，ClickHouse收到大量开发者的认可。经过几年社区快速增长之后，在2021年ClickHouse Inc的成立也让该分析型数据库进入了开源与商业化一起发展的阶段。从目前的数据来看，未来ClickHouse还将是快速增长的分析型数据库之一。

使用NineData访问ClickHouse

整个使用过程也较为简单。首先，需要在NineData数据源页面创建ClickHouse数据源。需要注意的是：

NineData使用http/https协议访问和管理ClickHouse，所以这里需要填写对应的http/https端口（而不是Native的端口）

如果使用了SSL加密（ClickHouse Cloud的强制要求），则需要打开下面SSL加密选项（如果没有开启SSL加密，则无需打开该选项）

"接入地域"可以选择一个尽可能离服务器近一些的地域，可以适当增加访问速度

使用NineData访问ClickHouse

在填好连接信息之后，可以点击“连接测试”按钮，验证是否可以正常访问ClickHouse，如果信息都正确的话，则会提示上图右上角的“连接成功”信息。在完成数据源配置之后，就可以通过SQL窗口功能访问该数据源了。

NIneData正常访问ClickHouse

使用导航树查看数据库内部的对象

下图即为NineData所提供的ClickHouse导航对象树。较详细的展示了ClickHouse数据库内部的对象，除了常见的表对象外，NineData还提供了视图、字典、ROW POLICY等数据库对象，在服务器层面，则支持了用户、角色、QUOTA、自定义函数等对象的展示。相比于同类的产品，例如，Arctype、DBeaver、DataGrip、阿里云DMS、ClickHouse自己提供的local play等（注：目前最新的Navicat Premium 16版本还不支持ClickHouse），NineData支持是最完整，最细致的。另外，NineData导航树还支持表对象的搜索功能，可以帮助开发者方便的搜索到关注的数据表。

NineData所提供的ClickHouse导航对象树

导航树功能对比：NineData VS 其他

NineData的导航树提供了丰富而完整的数据库对象，对比常用的数据库GUI工具，NineData支持更加完整，体验更加友好。具体的对比如下：

NineData的导航树提供了丰富而完整的数

导航树功能对比：NineData VS 其他

说明：

Arctype是一个小型的数据库管理工具，前一段时间刚刚加入了ClickHouse Inc并不再更新原来的产品

local play是指ClickHouse自带的数据管理工具

DataGrid则是有JetBrains提供的数据库管理工具

DBeaver是一个第三方的开源数据库访问工具

DMS是阿里云数据库的一站式数据管理平台

智能的SQL补全提升效率

NineData提供了强大的SQL提示、补全功能，可以最大程度的帮助开发者更叫高效的完成SQL编写。例如，在如下的截图案例中，左图中，NineData会根据光标的位置和语法结构识别出，这里需要填写数据表名/视图名，则优先推荐该类对象。在右图中，NineData则通过语法结构，对象别名等信息，准确的推荐最可能匹配的列信息。

NineData提供了强大的SQL提示、补全

使用NineData保存常用的SQL

通常，对于运营人员来说，需要经常关注线上的业务数据；对于开发人员也需要经常关注线上系统的运行数据情况。NineData则可以通过“保存 SQL”功能，在线保存这些经常需要使用的SQL，用以完成一些常用数据库数据查询。

另外，NineData还支持全量的SQL运行历史保存，一方面用户可以使用该功能追溯实际行了哪些功能；也可以使用该功能，在历史SQL中找出常用的SQL。

小结

通过这篇介绍，可以看到如何使用NineData快速简单的访问与管理ClickHouse实例。

另外，NineData除了可以支持以GUI的方式访问和管理ClickHouse之外，NineData还支持MySQL到ClickHouse的数据迁移/同步/复制功能，相比ClickHouse内置的集成引擎，NineData很好的解决了上游MySQL DDL变更时的链路稳定性以及复制时对象映射等问题，可以帮助用户高性能、高效率、高稳定性的完成从MySQL到ClickHouse的数据复制。

大数据学习什么

大数据学以下内容：

阶段一：JavaSE基础核心

1.深入理解Java面向对象思想

2.掌握开发中常用基础API

3.熟练使用集合框架、IO流、异常

4.能够基于JDK8开发

5.熟练使用MySQL，掌握SQL语法

阶段二：Hadoop生态体系架构

1.Linux系统的安装和操作

2.熟练掌握Shell脚本语法

3.Idea、Maven等开发工具的使用

4.Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用

5.Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

6.Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用

7.Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发实战需求

8.Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、数据可靠性、数据一致性、数据乱序处理、零拷贝原理、高效读写原理、消费策略、再平衡等内容

9.统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、DataX、MaxWell等诸多框架，搭建数据采集系统，熟练掌握框架结构和企业级调优手段

阶段三：Spark生态体系架构

1.Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略

2.DophineScheduler的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行

3.了解数据仓库建模理论，充分熟悉电商行业数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解认识多种数据仓库技术模块

4.HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

5.开发工具GitGit Hub的熟练使用

6.Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

7.ElasticSearch的入门安装部署及调优

8.充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程及应用，初步了解机器学习算法

9.项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更加广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验

阶段四：Flink生态体系架构

1.熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等

2.使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标

3.ClickHouse安装、使用及调优

4.项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验

5.可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等

6.采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案