clickonce是什么文件

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click house 是一种什么样的数据库？相信很多做大数据开发的小伙伴呢，都已经使用过 click house， 我呢是最近才开始研究使用的， 今天就来给大家聊一聊这段时间以来我对 click house 在使用上的一些感受。我们知道，当 click house 被大家所熟知的时候，其实市面上早就已经有了非常多优秀的分布式数据库产品。 哎，他之所以能够在众多优秀的数据库竞争对手中脱颖而出，想必一定有他的过人之处。那么接下来我将从以下四个方面来谈一谈我对这款数据库的理解。第一个，我们从他的组织价格上来看， 它既是一个单实力的数据库，也可以是由多个实力联合在一起来组成的数据库集群。只不过这个 集群的组织形式呢，他并不是我们通常见到的 master slaver 架构组织形式，对于每一个 clear cos 实力来说，他们都是平等的关系，而他们的集群则是以表为单位进行组织的， 通过选择不同的建表方式来构建。具体做法则是选择有集群属性的表引擎，比如 replicated multitree 以及 disrupted。 这两类表引擎 分别代表了表的副本集群以及表的分片集群。只是这个副本规则或者分片规则都需要我们自己手动来配置。而且我们知道啊，一般对于集群来说， 想要数据能够在不同的机器之间完成数据的自动传递和交互，就额外需要一个指挥协调的人。而对于 click house 咨询来说， 这个指挥协调的人可以是 keeper， 也可以是 click house 自己提供的一个服务叫 click house keeper。 第二个，从建表语句上来看，他跟其他数据库最大的不同点在于，根据不同的业务场景，他提供了四大不同类型的表演情， 而且每个大类型中又细分了多个不同功能的小类，表面上看起来呢，让人眼花缭乱。 在实际应用中，我们用的最多的是 mojetch 家族提供的表引琴，在用这个表引琴建表的时候，有个特别需要注意的点，就是你的建表语句必须要提供几若干各自断的 odby 说明。 原因在于这个引擎叫 mojitch， 它是一种带锁引的数据存储结构。而所谓的锁引呢，本质上就是数据根据一定规 规则进行排序，而这个 order by 这段就是显示提供给目击区这种数据结构的排序依据。第三个， clear house 还提供了基于多个外部数据源的 integration 功能， 简单理解就是 click house 可以直接作为多个外部数据员的客户端，比如各种数据库、文件系统、消息对列等。 通过直接创建带对应数据源引擎的表，就可以通过 click house 直接读取到这些外部数据。而且还可以通过在 click house 进一步创建这些外部数据源的雾化仕途，进而把这个外部数据源给接入到 click house 内部存储起来。 这样一来呢，就实现了直接通过 click house 将外部数据啊导入的目的，省去了用额外的数据导入工具以及 及可能的 etl 开发成本。第四个，官方宣传它比一般的 olap 数据库快，给出的原因呢，除了有劣势，存储数据带锁引、数据压缩、向量化查询等很多数据库都具备的功能化，它区别于其他分布式数据库非常重要的一个原因在于， 你的每一次数据查询，它都会根据你的数据分布情况，最大限度地使用机器的 cpu 和内存资源， 通过多线程来并行执行查询动作。如果当前你的查询数据量很大，但是机器资源又不足的话，是很有可能直接把 k house 进程给干崩掉的。 而且经过一段时间的使用后发现它的使用成本啊比我们以往的一般分布式数据库都要高。主要体现在建表时需要太多 我们人为的思考和配置。比如建表时，除了思考必要的表字段外，还需要思考是建本地表、副本表还是分片表，是否需要创建分区，根据哪些字段进行排序，选择什么样的表引擎等等。而对于一般的普通分布式数据库来说，我们是不需要思考这么多内容的， 比如 elect 设计。当然，前期建表的繁琐带来的就是后续查询数据时的更加高效，而这也许就是 click house 在设计上的取舍。