diff --git a/.gitmodules b/.gitmodules
index ba03d8b4c6b..5dc56dfc079 100644
--- a/.gitmodules
+++ b/.gitmodules
@@ -221,3 +221,6 @@
 [submodule "contrib/NuRaft"]
 	path = contrib/NuRaft
 	url = https://github.com/ClickHouse-Extras/NuRaft.git
+[submodule "contrib/datasketches-cpp"]
+	path = contrib/datasketches-cpp
+	url = https://github.com/ClickHouse-Extras/datasketches-cpp.git
diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md
index 43531b60267..8590fefa66d 100644
--- a/CHANGELOG.md
+++ b/CHANGELOG.md
@@ -26,7 +26,7 @@
 #### Experimental feature
 
 * Add experimental `Replicated` database engine. It replicates DDL queries across multiple hosts. [#16193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/16193) ([tavplubix](https://github.com/tavplubix)).
-* Introduce experimental support for window functions, enabled with `allow_experimental_functions = 1`. This is a preliminary, alpha-quality implementation that is not suitable for production use and will change in backward-incompatible ways in future releases. Please see [the documentation](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/docs/en/sql-reference/window-functions/index.md#experimental-window-functions) for the list of supported features. [#20337](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/20337) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
+* Introduce experimental support for window functions, enabled with `allow_experimental_window_functions = 1`. This is a preliminary, alpha-quality implementation that is not suitable for production use and will change in backward-incompatible ways in future releases. Please see [the documentation](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/docs/en/sql-reference/window-functions/index.md#experimental-window-functions) for the list of supported features. [#20337](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/20337) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
 * Add the ability to backup/restore metadata files for DiskS3. [#18377](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/18377) ([Pavel Kovalenko](https://github.com/Jokser)).
 
 #### Performance Improvement
diff --git a/CMakeLists.txt b/CMakeLists.txt
index d310f7c298c..c4d429c565f 100644
--- a/CMakeLists.txt
+++ b/CMakeLists.txt
@@ -39,6 +39,8 @@ else()
     set(RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL STATUS)
 endif()
 
+enable_language(C CXX ASM)
+
 include (cmake/arch.cmake)
 include (cmake/target.cmake)
 include (cmake/tools.cmake)
@@ -248,19 +250,27 @@ if (ARCH_NATIVE)
     set (COMPILER_FLAGS "${COMPILER_FLAGS} -march=native")
 endif ()
 
-if (COMPILER_GCC OR COMPILER_CLANG)
-    # to make numeric_limits<__int128> works with GCC
-    set (_CXX_STANDARD "gnu++2a")
-else()
-    set (_CXX_STANDARD "c++2a")
-endif()
+if (${CMAKE_VERSION} VERSION_LESS "3.12.4")
+    # CMake < 3.12 doesn't support setting 20 as a C++ standard version.
+    # We will add C++ standard controlling flag in CMAKE_CXX_FLAGS manually for now.
 
-# cmake < 3.12 doesn't support 20. We'll set CMAKE_CXX_FLAGS for now
-# set (CMAKE_CXX_STANDARD 20)
-set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=${_CXX_STANDARD}")
+    if (COMPILER_GCC OR COMPILER_CLANG)
+        # to make numeric_limits<__int128> works with GCC
+        set (_CXX_STANDARD "gnu++2a")
+    else ()
+        set (_CXX_STANDARD "c++2a")
+    endif ()
 
-set (CMAKE_CXX_EXTENSIONS 0) # https://cmake.org/cmake/help/latest/prop_tgt/CXX_EXTENSIONS.html#prop_tgt:CXX_EXTENSIONS
-set (CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
+    set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=${_CXX_STANDARD}")
+else ()
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD 20)
+    set (CMAKE_CXX_EXTENSIONS ON) # Same as gnu++2a (ON) vs c++2a (OFF): https://cmake.org/cmake/help/latest/prop_tgt/CXX_EXTENSIONS.html
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
+endif ()
+
+set (CMAKE_C_STANDARD 11)
+set (CMAKE_C_EXTENSIONS ON)
+set (CMAKE_C_STANDARD_REQUIRED ON)
 
 if (COMPILER_GCC OR COMPILER_CLANG)
     # Enable C++14 sized global deallocation functions. It should be enabled by setting -std=c++14 but I'm not sure.
@@ -454,6 +464,7 @@ find_contrib_lib(double-conversion) # Must be before parquet
 include (cmake/find/ssl.cmake)
 include (cmake/find/ldap.cmake) # after ssl
 include (cmake/find/icu.cmake)
+include (cmake/find/xz.cmake)
 include (cmake/find/zlib.cmake)
 include (cmake/find/zstd.cmake)
 include (cmake/find/ltdl.cmake) # for odbc
@@ -501,6 +512,7 @@ include (cmake/find/msgpack.cmake)
 include (cmake/find/cassandra.cmake)
 include (cmake/find/sentry.cmake)
 include (cmake/find/stats.cmake)
+include (cmake/find/datasketches.cmake)
 
 set (USE_INTERNAL_CITYHASH_LIBRARY ON CACHE INTERNAL "")
 find_contrib_lib(cityhash)
diff --git a/base/common/CMakeLists.txt b/base/common/CMakeLists.txt
index b4bf4f55466..7dfb9bc10c0 100644
--- a/base/common/CMakeLists.txt
+++ b/base/common/CMakeLists.txt
@@ -47,6 +47,10 @@ endif()
 
 target_include_directories(common PUBLIC .. ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/..)
 
+if (OS_DARWIN AND NOT MAKE_STATIC_LIBRARIES)
+    target_link_libraries(common PUBLIC -Wl,-U,_inside_main)
+endif()
+
 # Allow explicit fallback to readline
 if (NOT ENABLE_REPLXX AND ENABLE_READLINE)
     message (STATUS "Attempt to fallback to readline explicitly")
diff --git a/base/common/DateLUTImpl.h b/base/common/DateLUTImpl.h
index 8d393465b82..363f281584e 100644
--- a/base/common/DateLUTImpl.h
+++ b/base/common/DateLUTImpl.h
@@ -853,15 +853,43 @@ public:
     {
         if (hours == 1)
             return toStartOfHour(t);
+
+        /** We will round the hour number since the midnight.
+          * It may split the day into non-equal intervals.
+          * For example, if we will round to 11-hour interval,
+          * the day will be split to the intervals 00:00:00..10:59:59, 11:00:00..21:59:59, 22:00:00..23:59:59.
+          * In case of daylight saving time or other transitions,
+          * the intervals can be shortened or prolonged to the amount of transition.
+          */
+
         UInt64 seconds = hours * 3600;
 
-        t = roundDown(t, seconds);
+        const LUTIndex index = findIndex(t);
+        const Values & values = lut[index];
 
-        if (t >= 0 && offset_is_whole_number_of_hours_during_epoch)
-            return t;
+        time_t time = t - values.date;
+        if (time >= values.time_at_offset_change())
+        {
+            /// Align to new hour numbers before rounding.
+            time += values.amount_of_offset_change();
+            time = time / seconds * seconds;
 
-        /// TODO check if it's correct.
-        return toStartOfHour(t);
+            /// Should subtract the shift back but only if rounded time is not before shift.
+            if (time >= values.time_at_offset_change())
+            {
+                time -= values.amount_of_offset_change();
+
+                /// With cutoff at the time of the shift. Otherwise we may end up with something like 23:00 previous day.
+                if (time < values.time_at_offset_change())
+                    time = values.time_at_offset_change();
+            }
+        }
+        else
+        {
+            time = time / seconds * seconds;
+        }
+
+        return values.date + time;
     }
 
     inline time_t toStartOfMinuteInterval(time_t t, UInt64 minutes) const
@@ -869,6 +897,14 @@ public:
         if (minutes == 1)
             return toStartOfMinute(t);
 
+        /** In contrast to "toStartOfHourInterval" function above,
+          * the minute intervals are not aligned to the midnight.
+          * You will get unexpected results if for example, you round down to 60 minute interval
+          * and there was a time shift to 30 minutes.
+          *
+          * But this is not specified in docs and can be changed in future.
+          */
+
         UInt64 seconds = 60 * minutes;
         return roundDown(t, seconds);
     }
diff --git a/base/common/arithmeticOverflow.h b/base/common/arithmeticOverflow.h
index a92fe56b9cb..c170d214636 100644
--- a/base/common/arithmeticOverflow.h
+++ b/base/common/arithmeticOverflow.h
@@ -25,6 +25,12 @@ namespace common
         return x - y;
     }
 
+    template <typename T>
+    inline auto NO_SANITIZE_UNDEFINED negateIgnoreOverflow(T x)
+    {
+        return -x;
+    }
+
     template <typename T>
     inline bool addOverflow(T x, T y, T & res)
     {
diff --git a/base/common/setTerminalEcho.cpp b/base/common/setTerminalEcho.cpp
index 658f27705ba..66db216a235 100644
--- a/base/common/setTerminalEcho.cpp
+++ b/base/common/setTerminalEcho.cpp
@@ -1,45 +1,28 @@
-// https://stackoverflow.com/questions/1413445/reading-a-password-from-stdcin
-
 #include <common/setTerminalEcho.h>
 #include <common/errnoToString.h>
 #include <stdexcept>
 #include <cstring>
 #include <string>
-
-#ifdef WIN32
-#include <windows.h>
-#else
 #include <termios.h>
 #include <unistd.h>
-#include <errno.h>
-#endif
+
 
 void setTerminalEcho(bool enable)
 {
-#ifdef WIN32
-    auto handle = GetStdHandle(STD_INPUT_HANDLE);
-    DWORD mode;
-    if (!GetConsoleMode(handle, &mode))
-        throw std::runtime_error(std::string("setTerminalEcho failed get: ") + std::to_string(GetLastError()));
+    /// Obtain terminal attributes,
+    /// toggle the ECHO flag
+    /// and set them back.
 
-    if (!enable)
-        mode &= ~ENABLE_ECHO_INPUT;
-    else
-        mode |= ENABLE_ECHO_INPUT;
+    struct termios tty{};
 
-    if (!SetConsoleMode(handle, mode))
-        throw std::runtime_error(std::string("setTerminalEcho failed set: ") + std::to_string(GetLastError()));
-#else
-    struct termios tty;
-    if (tcgetattr(STDIN_FILENO, &tty))
+    if (0 != tcgetattr(STDIN_FILENO, &tty))
         throw std::runtime_error(std::string("setTerminalEcho failed get: ") + errnoToString(errno));
-    if (!enable)
-        tty.c_lflag &= ~ECHO;
-    else
-        tty.c_lflag |= ECHO;
 
-    auto ret = tcsetattr(STDIN_FILENO, TCSANOW, &tty);
-    if (ret)
+    if (enable)
+        tty.c_lflag |= ECHO;
+    else
+        tty.c_lflag &= ~ECHO;
+
+    if (0 != tcsetattr(STDIN_FILENO, TCSANOW, &tty))
         throw std::runtime_error(std::string("setTerminalEcho failed set: ") + errnoToString(errno));
-#endif
 }
diff --git a/base/daemon/CMakeLists.txt b/base/daemon/CMakeLists.txt
index 26d59a57e7f..6ef87db6a61 100644
--- a/base/daemon/CMakeLists.txt
+++ b/base/daemon/CMakeLists.txt
@@ -5,6 +5,11 @@ add_library (daemon
 )
 
 target_include_directories (daemon PUBLIC ..)
+
+if (OS_DARWIN AND NOT MAKE_STATIC_LIBRARIES)
+    target_link_libraries (daemon PUBLIC -Wl,-undefined,dynamic_lookup)
+endif()
+
 target_link_libraries (daemon PUBLIC loggers PRIVATE clickhouse_common_io clickhouse_common_config common ${EXECINFO_LIBRARIES})
 
 if (USE_SENTRY)
diff --git a/cmake/autogenerated_versions.txt b/cmake/autogenerated_versions.txt
index bd7885bc41b..9d74179902d 100644
--- a/cmake/autogenerated_versions.txt
+++ b/cmake/autogenerated_versions.txt
@@ -1,9 +1,9 @@
 # This strings autochanged from release_lib.sh:
-SET(VERSION_REVISION 54449)
+SET(VERSION_REVISION 54450)
 SET(VERSION_MAJOR 21)
-SET(VERSION_MINOR 4)
+SET(VERSION_MINOR 5)
 SET(VERSION_PATCH 1)
-SET(VERSION_GITHASH af2135ef9dc72f16fa4f229b731262c3f0a8bbdc)
-SET(VERSION_DESCRIBE v21.4.1.1-prestable)
-SET(VERSION_STRING 21.4.1.1)
+SET(VERSION_GITHASH 3827789b3d8fd2021952e57e5110343d26daa1a1)
+SET(VERSION_DESCRIBE v21.5.1.1-prestable)
+SET(VERSION_STRING 21.5.1.1)
 # end of autochange
diff --git a/cmake/find/base64.cmake b/cmake/find/base64.cmake
index 7427baf9cad..acade11eb2f 100644
--- a/cmake/find/base64.cmake
+++ b/cmake/find/base64.cmake
@@ -1,4 +1,8 @@
-option (ENABLE_BASE64 "Enable base64" ${ENABLE_LIBRARIES})
+if(ARCH_AMD64 OR ARCH_ARM)
+    option (ENABLE_BASE64 "Enable base64" ${ENABLE_LIBRARIES})
+elseif(ENABLE_BASE64)
+    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "base64 library is only supported on x86_64 and aarch64")
+endif()
 
 if (NOT ENABLE_BASE64)
     return()
diff --git a/cmake/find/datasketches.cmake b/cmake/find/datasketches.cmake
new file mode 100644
index 00000000000..44ef324a9f2
--- /dev/null
+++ b/cmake/find/datasketches.cmake
@@ -0,0 +1,29 @@
+option (ENABLE_DATASKETCHES "Enable DataSketches" ${ENABLE_LIBRARIES})
+
+if (ENABLE_DATASKETCHES)
+
+option (USE_INTERNAL_DATASKETCHES_LIBRARY "Set to FALSE to use system DataSketches library instead of bundled" ${NOT_UNBUNDLED})
+
+if (NOT EXISTS "${ClickHouse_SOURCE_DIR}/contrib/datasketches-cpp/theta/CMakeLists.txt")
+    if (USE_INTERNAL_DATASKETCHES_LIBRARY)
+       message(WARNING "submodule contrib/datasketches-cpp is missing. to fix try run: \n git submodule update --init --recursive")
+    endif()
+    set(MISSING_INTERNAL_DATASKETCHES_LIBRARY 1)
+    set(USE_INTERNAL_DATASKETCHES_LIBRARY 0)
+endif()
+
+if (USE_INTERNAL_DATASKETCHES_LIBRARY)
+    set(DATASKETCHES_LIBRARY theta)
+    set(DATASKETCHES_INCLUDE_DIR "${ClickHouse_SOURCE_DIR}/contrib/datasketches-cpp/common/include" "${ClickHouse_SOURCE_DIR}/contrib/datasketches-cpp/theta/include")
+elseif (NOT MISSING_INTERNAL_DATASKETCHES_LIBRARY)
+    find_library(DATASKETCHES_LIBRARY theta)
+    find_path(DATASKETCHES_INCLUDE_DIR NAMES theta_sketch.hpp PATHS ${DATASKETCHES_INCLUDE_PATHS})
+endif()
+
+if (DATASKETCHES_LIBRARY AND DATASKETCHES_INCLUDE_DIR)
+    set(USE_DATASKETCHES 1)
+endif()
+
+endif()
+
+message (STATUS "Using datasketches=${USE_DATASKETCHES}: ${DATASKETCHES_INCLUDE_DIR} : ${DATASKETCHES_LIBRARY}")
diff --git a/cmake/find/fastops.cmake b/cmake/find/fastops.cmake
index 5ab320bdb7a..1675646654e 100644
--- a/cmake/find/fastops.cmake
+++ b/cmake/find/fastops.cmake
@@ -1,7 +1,7 @@
-if(NOT ARCH_ARM AND NOT OS_FREEBSD AND NOT OS_DARWIN)
+if(ARCH_AMD64 AND NOT OS_FREEBSD AND NOT OS_DARWIN)
     option(ENABLE_FASTOPS "Enable fast vectorized mathematical functions library by Mikhail Parakhin" ${ENABLE_LIBRARIES})
 elseif(ENABLE_FASTOPS)
-    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Fastops library is not supported on ARM, FreeBSD and Darwin")
+    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Fastops library is supported on x86_64 only, and not FreeBSD or Darwin")
 endif()
 
 if(NOT ENABLE_FASTOPS)
diff --git a/cmake/find/hdfs3.cmake b/cmake/find/hdfs3.cmake
index 7b385f24e1e..3aab2b612ef 100644
--- a/cmake/find/hdfs3.cmake
+++ b/cmake/find/hdfs3.cmake
@@ -1,4 +1,4 @@
-if(NOT ARCH_ARM AND NOT OS_FREEBSD AND NOT APPLE AND USE_PROTOBUF)
+if(NOT ARCH_ARM AND NOT OS_FREEBSD AND NOT APPLE AND USE_PROTOBUF AND NOT ARCH_PPC64LE)
     option(ENABLE_HDFS "Enable HDFS" ${ENABLE_LIBRARIES})
 elseif(ENABLE_HDFS OR USE_INTERNAL_HDFS3_LIBRARY)
     message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Cannot use HDFS3 with current configuration")
diff --git a/cmake/find/ldap.cmake b/cmake/find/ldap.cmake
index 7ead9be7606..d8baea89429 100644
--- a/cmake/find/ldap.cmake
+++ b/cmake/find/ldap.cmake
@@ -62,6 +62,7 @@ if (NOT OPENLDAP_FOUND AND NOT MISSING_INTERNAL_LDAP_LIBRARY)
     if (
         ( "${_system_name}" STREQUAL "linux"   AND "${_system_processor}" STREQUAL "x86_64"  ) OR
         ( "${_system_name}" STREQUAL "linux"   AND "${_system_processor}" STREQUAL "aarch64" ) OR
+        ( "${_system_name}" STREQUAL "linux"   AND "${_system_processor}" STREQUAL "ppc64le" ) OR
         ( "${_system_name}" STREQUAL "freebsd" AND "${_system_processor}" STREQUAL "x86_64"  ) OR
         ( "${_system_name}" STREQUAL "darwin"  AND "${_system_processor}" STREQUAL "x86_64"  ) OR
         ( "${_system_name}" STREQUAL "darwin"  AND "${_system_processor}" STREQUAL "aarch64"   )
diff --git a/cmake/find/s3.cmake b/cmake/find/s3.cmake
index 1bbf48fd6b0..1b0c652a31a 100644
--- a/cmake/find/s3.cmake
+++ b/cmake/find/s3.cmake
@@ -1,7 +1,7 @@
-if(NOT OS_FREEBSD AND NOT APPLE AND NOT ARCH_ARM)
+if(NOT OS_FREEBSD AND NOT APPLE)
     option(ENABLE_S3 "Enable S3" ${ENABLE_LIBRARIES})
 elseif(ENABLE_S3 OR USE_INTERNAL_AWS_S3_LIBRARY)
-    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Can't use S3 on ARM, Apple or FreeBSD")
+    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Can't use S3 on Apple or FreeBSD")
 endif()
 
 if(NOT ENABLE_S3)
diff --git a/cmake/find/xz.cmake b/cmake/find/xz.cmake
new file mode 100644
index 00000000000..0d19859c6b1
--- /dev/null
+++ b/cmake/find/xz.cmake
@@ -0,0 +1,27 @@
+option (USE_INTERNAL_XZ_LIBRARY "Set to OFF to use system xz (lzma) library instead of bundled" ${NOT_UNBUNDLED})
+
+if(NOT EXISTS "${ClickHouse_SOURCE_DIR}/contrib/xz/src/liblzma/api/lzma.h")
+    if(USE_INTERNAL_XZ_LIBRARY)
+        message(WARNING "submodule contrib/xz is missing. to fix try run: \n git submodule update --init --recursive")
+        message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Can't find internal xz (lzma) library")
+        set(USE_INTERNAL_XZ_LIBRARY 0)
+    endif()
+    set(MISSING_INTERNAL_XZ_LIBRARY 1)
+endif()
+
+if (NOT USE_INTERNAL_XZ_LIBRARY)
+    find_library (XZ_LIBRARY lzma)
+    find_path (XZ_INCLUDE_DIR NAMES lzma.h PATHS ${XZ_INCLUDE_PATHS})
+    if (NOT XZ_LIBRARY OR NOT XZ_INCLUDE_DIR)
+        message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "Can't find system xz (lzma) library")
+    endif ()
+endif ()
+
+if (XZ_LIBRARY AND XZ_INCLUDE_DIR)
+elseif (NOT MISSING_INTERNAL_XZ_LIBRARY)
+    set (USE_INTERNAL_XZ_LIBRARY 1)
+    set (XZ_LIBRARY liblzma)
+    set (XZ_INCLUDE_DIR ${ClickHouse_SOURCE_DIR}/contrib/xz/src/liblzma/api)
+endif ()
+
+message (STATUS "Using xz (lzma): ${XZ_INCLUDE_DIR} : ${XZ_LIBRARY}")
diff --git a/cmake/linux/default_libs.cmake b/cmake/linux/default_libs.cmake
index d3a727e9cb8..c1e4d450389 100644
--- a/cmake/linux/default_libs.cmake
+++ b/cmake/linux/default_libs.cmake
@@ -6,7 +6,7 @@ set (DEFAULT_LIBS "-nodefaultlibs")
 # We need builtins from Clang's RT even without libcxx - for ubsan+int128.
 # See https://bugs.llvm.org/show_bug.cgi?id=16404
 if (COMPILER_CLANG AND NOT (CMAKE_CROSSCOMPILING AND ARCH_AARCH64))
-    execute_process (COMMAND ${CMAKE_CXX_COMPILER} --print-file-name=libclang_rt.builtins-${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR}.a OUTPUT_VARIABLE BUILTINS_LIBRARY OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE)
+    execute_process (COMMAND ${CMAKE_CXX_COMPILER} --print-libgcc-file-name --rtlib=compiler-rt OUTPUT_VARIABLE BUILTINS_LIBRARY OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE)
 else ()
     set (BUILTINS_LIBRARY "-lgcc")
 endif ()
diff --git a/cmake/tools.cmake b/cmake/tools.cmake
index abb11843d59..44fc3b3e530 100644
--- a/cmake/tools.cmake
+++ b/cmake/tools.cmake
@@ -86,8 +86,3 @@ if (LINKER_NAME)
     message(STATUS "Using custom linker by name: ${LINKER_NAME}")
 endif ()
 
-if (ARCH_PPC64LE)
-    if (COMPILER_CLANG OR (COMPILER_GCC AND CMAKE_CXX_COMPILER_VERSION VERSION_LESS 8))
-        message(FATAL_ERROR "Only gcc-8 or higher is supported for powerpc architecture")
-    endif ()
-endif ()
diff --git a/cmake/warnings.cmake b/cmake/warnings.cmake
index 8122e9ef31e..a398c59e981 100644
--- a/cmake/warnings.cmake
+++ b/cmake/warnings.cmake
@@ -11,11 +11,6 @@ if (NOT MSVC)
     set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wextra")
 endif ()
 
-if (USE_DEBUG_HELPERS)
-    set (INCLUDE_DEBUG_HELPERS "-I${ClickHouse_SOURCE_DIR}/base -include ${ClickHouse_SOURCE_DIR}/src/Core/iostream_debug_helpers.h")
-    set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${INCLUDE_DEBUG_HELPERS}")
-endif ()
-
 # Add some warnings that are not available even with -Wall -Wextra -Wpedantic.
 # Intended for exploration of new compiler warnings that may be found useful.
 # Applies to clang only
diff --git a/contrib/CMakeLists.txt b/contrib/CMakeLists.txt
index 6a56b4cc733..4aeb67a5085 100644
--- a/contrib/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/CMakeLists.txt
@@ -215,15 +215,17 @@ if (USE_EMBEDDED_COMPILER AND USE_INTERNAL_LLVM_LIBRARY)
     set (LLVM_ENABLE_RTTI 1 CACHE INTERNAL "")
     set (LLVM_ENABLE_PIC 0 CACHE INTERNAL "")
     set (LLVM_TARGETS_TO_BUILD "X86;AArch64" CACHE STRING "")
-    # Yes it is set globally, but this is not enough, since llvm will add -std=c++11 after default
-    # And c++2a cannot be used, due to ambiguous operator !=
-    if (COMPILER_GCC OR COMPILER_CLANG)
-        set (_CXX_STANDARD "gnu++17")
-    else()
-        set (_CXX_STANDARD "c++17")
-    endif()
-    set (LLVM_CXX_STD ${_CXX_STANDARD} CACHE STRING "" FORCE)
+
+    # Need to use C++17 since the compilation is not possible with C++20 currently, due to ambiguous operator != etc.
+    # LLVM project will set its default value for the -std=... but our global setting from CMake will override it.
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD_bak ${CMAKE_CXX_STANDARD})
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD 17)
+
     add_subdirectory (llvm/llvm)
+
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD ${CMAKE_CXX_STANDARD_bak})
+    unset (CMAKE_CXX_STANDARD_bak)
+
     target_include_directories(LLVMSupport SYSTEM BEFORE PRIVATE ${ZLIB_INCLUDE_DIR})
 endif ()
 
@@ -280,7 +282,14 @@ if (USE_AMQPCPP)
     add_subdirectory (amqpcpp-cmake)
 endif()
 if (USE_CASSANDRA)
+    # Need to use C++17 since the compilation is not possible with C++20 currently.
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD_bak ${CMAKE_CXX_STANDARD})
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD 17)
+
     add_subdirectory (cassandra)
+
+    set (CMAKE_CXX_STANDARD ${CMAKE_CXX_STANDARD_bak})
+    unset (CMAKE_CXX_STANDARD_bak)
 endif()
 
 # Should go before:
diff --git a/contrib/NuRaft b/contrib/NuRaft
index 3d3683e7775..241fd3754a1 160000
--- a/contrib/NuRaft
+++ b/contrib/NuRaft
@@ -1 +1 @@
-Subproject commit 3d3683e77753cfe015a05fae95ddf418e19f59e1
+Subproject commit 241fd3754a1eb4d82ab68a9a875dc99391ec9f02
diff --git a/contrib/arrow b/contrib/arrow
index 744bdfe188f..616b3dc76a0 160000
--- a/contrib/arrow
+++ b/contrib/arrow
@@ -1 +1 @@
-Subproject commit 744bdfe188f018e5e05f5deebd4e9ee0a7706cf4
+Subproject commit 616b3dc76a0c8450b4027ded8a78e9619d7c845f
diff --git a/contrib/boost-cmake/CMakeLists.txt b/contrib/boost-cmake/CMakeLists.txt
index b9298f59f2b..0759935a7db 100644
--- a/contrib/boost-cmake/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/boost-cmake/CMakeLists.txt
@@ -160,6 +160,12 @@ if (NOT EXTERNAL_BOOST_FOUND)
     enable_language(ASM)
     SET(ASM_OPTIONS "-x assembler-with-cpp")
 
+    set (SRCS_CONTEXT
+        ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/dummy.cpp
+        ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/execution_context.cpp
+        ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/posix/stack_traits.cpp
+    )
+
     if (SANITIZE AND (SANITIZE STREQUAL "address" OR SANITIZE STREQUAL "thread"))
         add_compile_definitions(BOOST_USE_UCONTEXT)
 
@@ -169,39 +175,34 @@ if (NOT EXTERNAL_BOOST_FOUND)
             add_compile_definitions(BOOST_USE_TSAN)
         endif()
 
-        set (SRCS_CONTEXT
+        set (SRCS_CONTEXT ${SRCS_CONTEXT}
                 ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/fiber.cpp
                 ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/continuation.cpp
-                ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/dummy.cpp
-                ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/execution_context.cpp
-                ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/posix/stack_traits.cpp
         )
-    elseif (ARCH_ARM)
-        set (SRCS_CONTEXT
+    endif()
+    if (ARCH_ARM)
+        set (SRCS_CONTEXT ${SRCS_CONTEXT}
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/jump_arm64_aapcs_elf_gas.S
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/make_arm64_aapcs_elf_gas.S
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/ontop_arm64_aapcs_elf_gas.S
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/dummy.cpp
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/execution_context.cpp
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/posix/stack_traits.cpp
+        )
+    elseif (ARCH_PPC64LE)
+        set (SRCS_CONTEXT ${SRCS_CONTEXT}
+            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/jump_ppc64_sysv_elf_gas.S
+            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/make_ppc64_sysv_elf_gas.S
+            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/ontop_ppc64_sysv_elf_gas.S
         )
     elseif(OS_DARWIN)
-        set (SRCS_CONTEXT
+        set (SRCS_CONTEXT ${SRCS_CONTEXT}
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/jump_x86_64_sysv_macho_gas.S
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/make_x86_64_sysv_macho_gas.S
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/ontop_x86_64_sysv_macho_gas.S
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/dummy.cpp
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/execution_context.cpp
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/posix/stack_traits.cpp
         )
     else()
-        set (SRCS_CONTEXT
+        set (SRCS_CONTEXT ${SRCS_CONTEXT}
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/jump_x86_64_sysv_elf_gas.S
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/make_x86_64_sysv_elf_gas.S
             ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/asm/ontop_x86_64_sysv_elf_gas.S
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/dummy.cpp
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/execution_context.cpp
-            ${LIBRARY_DIR}/libs/context/src/posix/stack_traits.cpp
         )
     endif()
 
diff --git a/contrib/cctz-cmake/CMakeLists.txt b/contrib/cctz-cmake/CMakeLists.txt
index 90e33dc9f62..a3869478347 100644
--- a/contrib/cctz-cmake/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/cctz-cmake/CMakeLists.txt
@@ -97,12 +97,19 @@ if (NOT EXTERNAL_CCTZ_LIBRARY_FOUND OR NOT EXTERNAL_CCTZ_LIBRARY_WORKS)
             set(TZ_OBJS ${TZ_OBJS} ${TZ_OBJ})
 
             # https://stackoverflow.com/questions/14776463/compile-and-add-an-object-file-from-a-binary-with-cmake
-            add_custom_command(OUTPUT ${TZ_OBJ}
-                COMMAND cp ${TZDIR}/${TIMEZONE} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${TIMEZONE_ID}
-                COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} && ${OBJCOPY_PATH} -I binary ${OBJCOPY_ARCH_OPTIONS}
+            # PPC64LE fails to do this with objcopy, use ld or lld instead
+            if (ARCH_PPC64LE)
+                add_custom_command(OUTPUT ${TZ_OBJ}
+                    COMMAND cp ${TZDIR}/${TIMEZONE} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${TIMEZONE_ID}
+                    COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} && ${CMAKE_LINKER} -m elf64lppc -r -b binary -o ${TZ_OBJ} ${TIMEZONE_ID}
+                    COMMAND rm ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${TIMEZONE_ID})
+            else()
+                add_custom_command(OUTPUT ${TZ_OBJ}
+                    COMMAND cp ${TZDIR}/${TIMEZONE} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${TIMEZONE_ID}
+                    COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} && ${OBJCOPY_PATH} -I binary ${OBJCOPY_ARCH_OPTIONS}
                             --rename-section .data=.rodata,alloc,load,readonly,data,contents ${TIMEZONE_ID} ${TZ_OBJ}
-                COMMAND rm ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${TIMEZONE_ID})
-
+                    COMMAND rm ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${TIMEZONE_ID})
+            endif()
             set_source_files_properties(${TZ_OBJ} PROPERTIES EXTERNAL_OBJECT true GENERATED true)
         endforeach(TIMEZONE)
 
diff --git a/contrib/datasketches-cpp b/contrib/datasketches-cpp
new file mode 160000
index 00000000000..f915d35b2de
--- /dev/null
+++ b/contrib/datasketches-cpp
@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit f915d35b2de676683493c86c585141a1e1c83334
diff --git a/contrib/grpc b/contrib/grpc
index 7436366ceb3..8d558f03fe3 160000
--- a/contrib/grpc
+++ b/contrib/grpc
@@ -1 +1 @@
-Subproject commit 7436366ceb341ba5c00ea29f1645e02a2b70bf93
+Subproject commit 8d558f03fe370240081424fafa76cdc9301ea14b
diff --git a/contrib/jemalloc-cmake/CMakeLists.txt b/contrib/jemalloc-cmake/CMakeLists.txt
index b8a6474413a..73afa99f1d8 100644
--- a/contrib/jemalloc-cmake/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/jemalloc-cmake/CMakeLists.txt
@@ -1,7 +1,7 @@
-if (SANITIZE OR NOT (ARCH_AMD64 OR ARCH_ARM) OR NOT (OS_LINUX OR OS_FREEBSD OR OS_DARWIN))
+if (SANITIZE OR NOT (ARCH_AMD64 OR ARCH_ARM OR ARCH_PPC64LE) OR NOT (OS_LINUX OR OS_FREEBSD OR OS_DARWIN))
     if (ENABLE_JEMALLOC)
         message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL}
-                 "jemalloc is disabled implicitly: it doesn't work with sanitizers and can only be used with x86_64 or aarch64 on linux or freebsd.")
+                 "jemalloc is disabled implicitly: it doesn't work with sanitizers and can only be used with x86_64, aarch64 or ppc64le on linux or freebsd.")
     endif()
     set (ENABLE_JEMALLOC OFF)
 else()
@@ -107,6 +107,8 @@ if (ARCH_AMD64)
     set(JEMALLOC_INCLUDE_PREFIX "${JEMALLOC_INCLUDE_PREFIX}_x86_64")
 elseif (ARCH_ARM)
     set(JEMALLOC_INCLUDE_PREFIX "${JEMALLOC_INCLUDE_PREFIX}_aarch64")
+elseif (ARCH_PPC64LE)
+    set(JEMALLOC_INCLUDE_PREFIX "${JEMALLOC_INCLUDE_PREFIX}_ppc64le")
 else ()
     message (FATAL_ERROR "internal jemalloc: This arch is not supported")
 endif ()
diff --git a/contrib/jemalloc-cmake/include_linux_ppc64le/jemalloc/internal/jemalloc_internal_defs.h.in b/contrib/jemalloc-cmake/include_linux_ppc64le/jemalloc/internal/jemalloc_internal_defs.h.in
new file mode 100644
index 00000000000..8068861041f
--- /dev/null
+++ b/contrib/jemalloc-cmake/include_linux_ppc64le/jemalloc/internal/jemalloc_internal_defs.h.in
@@ -0,0 +1,367 @@
+/* include/jemalloc/internal/jemalloc_internal_defs.h.  Generated from jemalloc_internal_defs.h.in by configure.  */
+#ifndef JEMALLOC_INTERNAL_DEFS_H_
+#define JEMALLOC_INTERNAL_DEFS_H_
+/*
+ * If JEMALLOC_PREFIX is defined via --with-jemalloc-prefix, it will cause all
+ * public APIs to be prefixed.  This makes it possible, with some care, to use
+ * multiple allocators simultaneously.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_PREFIX */
+/* #undef JEMALLOC_CPREFIX */
+
+/*
+ * Define overrides for non-standard allocator-related functions if they are
+ * present on the system.
+ */
+#define JEMALLOC_OVERRIDE___LIBC_CALLOC
+#define JEMALLOC_OVERRIDE___LIBC_FREE
+#define JEMALLOC_OVERRIDE___LIBC_MALLOC
+#define JEMALLOC_OVERRIDE___LIBC_MEMALIGN
+#define JEMALLOC_OVERRIDE___LIBC_REALLOC
+#define JEMALLOC_OVERRIDE___LIBC_VALLOC
+/* #undef JEMALLOC_OVERRIDE___POSIX_MEMALIGN */
+
+/*
+ * JEMALLOC_PRIVATE_NAMESPACE is used as a prefix for all library-private APIs.
+ * For shared libraries, symbol visibility mechanisms prevent these symbols
+ * from being exported, but for static libraries, naming collisions are a real
+ * possibility.
+ */
+#define JEMALLOC_PRIVATE_NAMESPACE je_
+
+/*
+ * Hyper-threaded CPUs may need a special instruction inside spin loops in
+ * order to yield to another virtual CPU.
+ */
+#define CPU_SPINWAIT
+/* 1 if CPU_SPINWAIT is defined, 0 otherwise. */
+#define HAVE_CPU_SPINWAIT 0
+
+/*
+ * Number of significant bits in virtual addresses.  This may be less than the
+ * total number of bits in a pointer, e.g. on x64, for which the uppermost 16
+ * bits are the same as bit 47.
+ */
+#define LG_VADDR 64
+
+/* Defined if C11 atomics are available. */
+#define JEMALLOC_C11_ATOMICS 1
+
+/* Defined if GCC __atomic atomics are available. */
+#define JEMALLOC_GCC_ATOMIC_ATOMICS 1
+/* and the 8-bit variant support. */
+#define JEMALLOC_GCC_U8_ATOMIC_ATOMICS 1
+
+/* Defined if GCC __sync atomics are available. */
+#define JEMALLOC_GCC_SYNC_ATOMICS 1
+/* and the 8-bit variant support. */
+#define JEMALLOC_GCC_U8_SYNC_ATOMICS 1
+
+/*
+ * Defined if __builtin_clz() and __builtin_clzl() are available.
+ */
+#define JEMALLOC_HAVE_BUILTIN_CLZ
+
+/*
+ * Defined if os_unfair_lock_*() functions are available, as provided by Darwin.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_OS_UNFAIR_LOCK */
+
+/* Defined if syscall(2) is usable. */
+#define JEMALLOC_USE_SYSCALL
+
+/*
+ * Defined if secure_getenv(3) is available.
+ */
+// #define JEMALLOC_HAVE_SECURE_GETENV
+
+/*
+ * Defined if issetugid(2) is available.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_HAVE_ISSETUGID */
+
+/* Defined if pthread_atfork(3) is available. */
+#define JEMALLOC_HAVE_PTHREAD_ATFORK
+
+/* Defined if pthread_setname_np(3) is available. */
+#define JEMALLOC_HAVE_PTHREAD_SETNAME_NP
+
+/*
+ * Defined if clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_COARSE, ...) is available.
+ */
+#define JEMALLOC_HAVE_CLOCK_MONOTONIC_COARSE 1
+
+/*
+ * Defined if clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, ...) is available.
+ */
+#define JEMALLOC_HAVE_CLOCK_MONOTONIC 1
+
+/*
+ * Defined if mach_absolute_time() is available.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_HAVE_MACH_ABSOLUTE_TIME */
+
+/*
+ * Defined if _malloc_thread_cleanup() exists.  At least in the case of
+ * FreeBSD, pthread_key_create() allocates, which if used during malloc
+ * bootstrapping will cause recursion into the pthreads library.  Therefore, if
+ * _malloc_thread_cleanup() exists, use it as the basis for thread cleanup in
+ * malloc_tsd.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_MALLOC_THREAD_CLEANUP */
+
+/*
+ * Defined if threaded initialization is known to be safe on this platform.
+ * Among other things, it must be possible to initialize a mutex without
+ * triggering allocation in order for threaded allocation to be safe.
+ */
+#define JEMALLOC_THREADED_INIT
+
+/*
+ * Defined if the pthreads implementation defines
+ * _pthread_mutex_init_calloc_cb(), in which case the function is used in order
+ * to avoid recursive allocation during mutex initialization.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_MUTEX_INIT_CB */
+
+/* Non-empty if the tls_model attribute is supported. */
+#define JEMALLOC_TLS_MODEL __attribute__((tls_model("initial-exec")))
+
+/*
+ * JEMALLOC_DEBUG enables assertions and other sanity checks, and disables
+ * inline functions.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_DEBUG */
+
+/* JEMALLOC_STATS enables statistics calculation. */
+#define JEMALLOC_STATS
+
+/* JEMALLOC_EXPERIMENTAL_SMALLOCX_API enables experimental smallocx API. */
+/* #undef JEMALLOC_EXPERIMENTAL_SMALLOCX_API */
+
+/* JEMALLOC_PROF enables allocation profiling. */
+/* #undef JEMALLOC_PROF */
+
+/* Use libunwind for profile backtracing if defined. */
+/* #undef JEMALLOC_PROF_LIBUNWIND */
+
+/* Use libgcc for profile backtracing if defined. */
+/* #undef JEMALLOC_PROF_LIBGCC */
+
+/* Use gcc intrinsics for profile backtracing if defined. */
+/* #undef JEMALLOC_PROF_GCC */
+
+/*
+ * JEMALLOC_DSS enables use of sbrk(2) to allocate extents from the data storage
+ * segment (DSS).
+ */
+#define JEMALLOC_DSS
+
+/* Support memory filling (junk/zero). */
+#define JEMALLOC_FILL
+
+/* Support utrace(2)-based tracing. */
+/* #undef JEMALLOC_UTRACE */
+
+/* Support optional abort() on OOM. */
+/* #undef JEMALLOC_XMALLOC */
+
+/* Support lazy locking (avoid locking unless a second thread is launched). */
+/* #undef JEMALLOC_LAZY_LOCK */
+
+/*
+ * Minimum allocation alignment is 2^LG_QUANTUM bytes (ignoring tiny size
+ * classes).
+ */
+/* #undef LG_QUANTUM */
+
+/* One page is 2^LG_PAGE bytes. */
+#define LG_PAGE 16
+
+/*
+ * One huge page is 2^LG_HUGEPAGE bytes.  Note that this is defined even if the
+ * system does not explicitly support huge pages; system calls that require
+ * explicit huge page support are separately configured.
+ */
+#define LG_HUGEPAGE 21
+
+/*
+ * If defined, adjacent virtual memory mappings with identical attributes
+ * automatically coalesce, and they fragment when changes are made to subranges.
+ * This is the normal order of things for mmap()/munmap(), but on Windows
+ * VirtualAlloc()/VirtualFree() operations must be precisely matched, i.e.
+ * mappings do *not* coalesce/fragment.
+ */
+#define JEMALLOC_MAPS_COALESCE
+
+/*
+ * If defined, retain memory for later reuse by default rather than using e.g.
+ * munmap() to unmap freed extents.  This is enabled on 64-bit Linux because
+ * common sequences of mmap()/munmap() calls will cause virtual memory map
+ * holes.
+ */
+#define JEMALLOC_RETAIN
+
+/* TLS is used to map arenas and magazine caches to threads. */
+#define JEMALLOC_TLS
+
+/*
+ * Used to mark unreachable code to quiet "end of non-void" compiler warnings.
+ * Don't use this directly; instead use unreachable() from util.h
+ */
+#define JEMALLOC_INTERNAL_UNREACHABLE __builtin_unreachable
+
+/*
+ * ffs*() functions to use for bitmapping.  Don't use these directly; instead,
+ * use ffs_*() from util.h.
+ */
+#define JEMALLOC_INTERNAL_FFSLL __builtin_ffsll
+#define JEMALLOC_INTERNAL_FFSL __builtin_ffsl
+#define JEMALLOC_INTERNAL_FFS __builtin_ffs
+
+/*
+ * popcount*() functions to use for bitmapping.
+ */
+#define JEMALLOC_INTERNAL_POPCOUNTL __builtin_popcountl
+#define JEMALLOC_INTERNAL_POPCOUNT __builtin_popcount
+
+/*
+ * If defined, explicitly attempt to more uniformly distribute large allocation
+ * pointer alignments across all cache indices.
+ */
+#define JEMALLOC_CACHE_OBLIVIOUS
+
+/*
+ * If defined, enable logging facilities.  We make this a configure option to
+ * avoid taking extra branches everywhere.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_LOG */
+
+/*
+ * If defined, use readlinkat() (instead of readlink()) to follow
+ * /etc/malloc_conf.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_READLINKAT */
+
+/*
+ * Darwin (OS X) uses zones to work around Mach-O symbol override shortcomings.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_ZONE */
+
+/*
+ * Methods for determining whether the OS overcommits.
+ * JEMALLOC_PROC_SYS_VM_OVERCOMMIT_MEMORY: Linux's
+ *                                         /proc/sys/vm.overcommit_memory file.
+ * JEMALLOC_SYSCTL_VM_OVERCOMMIT: FreeBSD's vm.overcommit sysctl.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_SYSCTL_VM_OVERCOMMIT */
+#define JEMALLOC_PROC_SYS_VM_OVERCOMMIT_MEMORY
+
+/* Defined if madvise(2) is available. */
+#define JEMALLOC_HAVE_MADVISE
+
+/*
+ * Defined if transparent huge pages are supported via the MADV_[NO]HUGEPAGE
+ * arguments to madvise(2).
+ */
+#define JEMALLOC_HAVE_MADVISE_HUGE
+
+/*
+ * Methods for purging unused pages differ between operating systems.
+ *
+ *   madvise(..., MADV_FREE) : This marks pages as being unused, such that they
+ *                             will be discarded rather than swapped out.
+ *   madvise(..., MADV_DONTNEED) : If JEMALLOC_PURGE_MADVISE_DONTNEED_ZEROS is
+ *                                 defined, this immediately discards pages,
+ *                                 such that new pages will be demand-zeroed if
+ *                                 the address region is later touched;
+ *                                 otherwise this behaves similarly to
+ *                                 MADV_FREE, though typically with higher
+ *                                 system overhead.
+ */
+#define JEMALLOC_PURGE_MADVISE_FREE
+#define JEMALLOC_PURGE_MADVISE_DONTNEED
+#define JEMALLOC_PURGE_MADVISE_DONTNEED_ZEROS
+
+/* Defined if madvise(2) is available but MADV_FREE is not (x86 Linux only). */
+/* #undef JEMALLOC_DEFINE_MADVISE_FREE */
+
+/*
+ * Defined if MADV_DO[NT]DUMP is supported as an argument to madvise.
+ */
+#define JEMALLOC_MADVISE_DONTDUMP
+
+/*
+ * Defined if transparent huge pages (THPs) are supported via the
+ * MADV_[NO]HUGEPAGE arguments to madvise(2), and THP support is enabled.
+ */
+/* #undef JEMALLOC_THP */
+
+/* Define if operating system has alloca.h header. */
+#define JEMALLOC_HAS_ALLOCA_H 1
+
+/* C99 restrict keyword supported. */
+#define JEMALLOC_HAS_RESTRICT 1
+
+/* For use by hash code. */
+/* #undef JEMALLOC_BIG_ENDIAN */
+
+/* sizeof(int) == 2^LG_SIZEOF_INT. */
+#define LG_SIZEOF_INT 2
+
+/* sizeof(long) == 2^LG_SIZEOF_LONG. */
+#define LG_SIZEOF_LONG 3
+
+/* sizeof(long long) == 2^LG_SIZEOF_LONG_LONG. */
+#define LG_SIZEOF_LONG_LONG 3
+
+/* sizeof(intmax_t) == 2^LG_SIZEOF_INTMAX_T. */
+#define LG_SIZEOF_INTMAX_T 3
+
+/* glibc malloc hooks (__malloc_hook, __realloc_hook, __free_hook). */
+#define JEMALLOC_GLIBC_MALLOC_HOOK
+
+/* glibc memalign hook. */
+#define JEMALLOC_GLIBC_MEMALIGN_HOOK
+
+/* pthread support */
+#define JEMALLOC_HAVE_PTHREAD
+
+/* dlsym() support */
+#define JEMALLOC_HAVE_DLSYM
+
+/* Adaptive mutex support in pthreads. */
+#define JEMALLOC_HAVE_PTHREAD_MUTEX_ADAPTIVE_NP
+
+/* GNU specific sched_getcpu support */
+#define JEMALLOC_HAVE_SCHED_GETCPU
+
+/* GNU specific sched_setaffinity support */
+#define JEMALLOC_HAVE_SCHED_SETAFFINITY
+
+/*
+ * If defined, all the features necessary for background threads are present.
+ */
+#define JEMALLOC_BACKGROUND_THREAD 1
+
+/*
+ * If defined, jemalloc symbols are not exported (doesn't work when
+ * JEMALLOC_PREFIX is not defined).
+ */
+/* #undef JEMALLOC_EXPORT */
+
+/* config.malloc_conf options string. */
+#define JEMALLOC_CONFIG_MALLOC_CONF "@JEMALLOC_CONFIG_MALLOC_CONF@"
+
+/* If defined, jemalloc takes the malloc/free/etc. symbol names. */
+#define JEMALLOC_IS_MALLOC 1
+
+/*
+ * Defined if strerror_r returns char * if _GNU_SOURCE is defined.
+ */
+#define JEMALLOC_STRERROR_R_RETURNS_CHAR_WITH_GNU_SOURCE
+
+/* Performs additional safety checks when defined. */
+/* #undef JEMALLOC_OPT_SAFETY_CHECKS */
+
+#endif /* JEMALLOC_INTERNAL_DEFS_H_ */
diff --git a/contrib/libcpuid-cmake/CMakeLists.txt b/contrib/libcpuid-cmake/CMakeLists.txt
index 8c1be50b4e6..9baebb3ba1b 100644
--- a/contrib/libcpuid-cmake/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/libcpuid-cmake/CMakeLists.txt
@@ -1,11 +1,9 @@
-if (NOT ARCH_ARM)
+if(ARCH_AMD64)
     option (ENABLE_CPUID "Enable libcpuid library (only internal)" ${ENABLE_LIBRARIES})
-endif()
-
-if (ARCH_ARM AND ENABLE_CPUID)
-    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "cpuid is not supported on ARM")
+elseif(ENABLE_CPUID)
+    message (${RECONFIGURE_MESSAGE_LEVEL} "libcpuid is only supported on x86_64")
     set (ENABLE_CPUID 0)
-endif ()
+endif()
 
 if (NOT ENABLE_CPUID)
     add_library (cpuid INTERFACE)
diff --git a/contrib/libdivide/libdivide.h b/contrib/libdivide/libdivide.h
index 81057b7b43d..33d210310a1 100644
--- a/contrib/libdivide/libdivide.h
+++ b/contrib/libdivide/libdivide.h
@@ -18,78 +18,79 @@
 #include <stdint.h>
 
 #if defined(__cplusplus)
-    #include <cstdlib>
-    #include <cstdio>
-    #include <type_traits>
+#include <cstdio>
+#include <cstdlib>
+#include <type_traits>
 #else
-    #include <stdlib.h>
-    #include <stdio.h>
+#include <stdio.h>
+#include <stdlib.h>
 #endif
 
-#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
-    #include <immintrin.h>
-#elif defined(LIBDIVIDE_AVX2)
-    #include <immintrin.h>
-#elif defined(LIBDIVIDE_SSE2)
-    #include <emmintrin.h>
+#if defined(LIBDIVIDE_SSE2)
+#include <emmintrin.h>
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX2) || defined(LIBDIVIDE_AVX512)
+#include <immintrin.h>
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_NEON)
+#include <arm_neon.h>
 #endif
 
 #if defined(_MSC_VER)
-    #include <intrin.h>
-    // disable warning C4146: unary minus operator applied
-    // to unsigned type, result still unsigned
-    #pragma warning(disable: 4146)
-    #define LIBDIVIDE_VC
+#include <intrin.h>
+// disable warning C4146: unary minus operator applied
+// to unsigned type, result still unsigned
+#pragma warning(disable : 4146)
+#define LIBDIVIDE_VC
 #endif
 
 #if !defined(__has_builtin)
-    #define __has_builtin(x) 0
+#define __has_builtin(x) 0
 #endif
 
 #if defined(__SIZEOF_INT128__)
-    #define HAS_INT128_T
-    // clang-cl on Windows does not yet support 128-bit division
-    #if !(defined(__clang__) && defined(LIBDIVIDE_VC))
-        #define HAS_INT128_DIV
-    #endif
+#define HAS_INT128_T
+// clang-cl on Windows does not yet support 128-bit division
+#if !(defined(__clang__) && defined(LIBDIVIDE_VC))
+#define HAS_INT128_DIV
+#endif
 #endif
 
 #if defined(__x86_64__) || defined(_M_X64)
-    #define LIBDIVIDE_X86_64
+#define LIBDIVIDE_X86_64
 #endif
 
 #if defined(__i386__)
-    #define LIBDIVIDE_i386
+#define LIBDIVIDE_i386
 #endif
 
 #if defined(__GNUC__) || defined(__clang__)
-    #define LIBDIVIDE_GCC_STYLE_ASM
+#define LIBDIVIDE_GCC_STYLE_ASM
 #endif
 
 #if defined(__cplusplus) || defined(LIBDIVIDE_VC)
-    #define LIBDIVIDE_FUNCTION __FUNCTION__
+#define LIBDIVIDE_FUNCTION __FUNCTION__
 #else
-    #define LIBDIVIDE_FUNCTION __func__
+#define LIBDIVIDE_FUNCTION __func__
 #endif
 
-#define LIBDIVIDE_ERROR(msg) \
-    do { \
-        fprintf(stderr, "libdivide.h:%d: %s(): Error: %s\n", \
-            __LINE__, LIBDIVIDE_FUNCTION, msg); \
-        abort(); \
+#define LIBDIVIDE_ERROR(msg)                                                                     \
+    do {                                                                                         \
+        fprintf(stderr, "libdivide.h:%d: %s(): Error: %s\n", __LINE__, LIBDIVIDE_FUNCTION, msg); \
+        abort();                                                                                 \
     } while (0)
 
 #if defined(LIBDIVIDE_ASSERTIONS_ON)
-    #define LIBDIVIDE_ASSERT(x) \
-        do { \
-            if (!(x)) { \
-                fprintf(stderr, "libdivide.h:%d: %s(): Assertion failed: %s\n", \
-                    __LINE__, LIBDIVIDE_FUNCTION, #x); \
-                abort(); \
-            } \
-        } while (0)
+#define LIBDIVIDE_ASSERT(x)                                                           \
+    do {                                                                              \
+        if (!(x)) {                                                                   \
+            fprintf(stderr, "libdivide.h:%d: %s(): Assertion failed: %s\n", __LINE__, \
+                LIBDIVIDE_FUNCTION, #x);                                              \
+            abort();                                                                  \
+        }                                                                             \
+    } while (0)
 #else
-    #define LIBDIVIDE_ASSERT(x)
+#define LIBDIVIDE_ASSERT(x)
 #endif
 
 #ifdef __cplusplus
@@ -193,25 +194,33 @@ static inline struct libdivide_u32_branchfree_t libdivide_u32_branchfree_gen(uin
 static inline struct libdivide_s64_branchfree_t libdivide_s64_branchfree_gen(int64_t d);
 static inline struct libdivide_u64_branchfree_t libdivide_u64_branchfree_gen(uint64_t d);
 
-static inline int32_t  libdivide_s32_do(int32_t numer, const struct libdivide_s32_t *denom);
+static inline int32_t libdivide_s32_do(int32_t numer, const struct libdivide_s32_t *denom);
 static inline uint32_t libdivide_u32_do(uint32_t numer, const struct libdivide_u32_t *denom);
-static inline int64_t  libdivide_s64_do(int64_t numer, const struct libdivide_s64_t *denom);
+static inline int64_t libdivide_s64_do(int64_t numer, const struct libdivide_s64_t *denom);
 static inline uint64_t libdivide_u64_do(uint64_t numer, const struct libdivide_u64_t *denom);
 
-static inline int32_t  libdivide_s32_branchfree_do(int32_t numer, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
-static inline uint32_t libdivide_u32_branchfree_do(uint32_t numer, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
-static inline int64_t  libdivide_s64_branchfree_do(int64_t numer, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
-static inline uint64_t libdivide_u64_branchfree_do(uint64_t numer, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
+static inline int32_t libdivide_s32_branchfree_do(
+    int32_t numer, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
+static inline uint32_t libdivide_u32_branchfree_do(
+    uint32_t numer, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
+static inline int64_t libdivide_s64_branchfree_do(
+    int64_t numer, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
+static inline uint64_t libdivide_u64_branchfree_do(
+    uint64_t numer, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
 
-static inline int32_t  libdivide_s32_recover(const struct libdivide_s32_t *denom);
+static inline int32_t libdivide_s32_recover(const struct libdivide_s32_t *denom);
 static inline uint32_t libdivide_u32_recover(const struct libdivide_u32_t *denom);
-static inline int64_t  libdivide_s64_recover(const struct libdivide_s64_t *denom);
+static inline int64_t libdivide_s64_recover(const struct libdivide_s64_t *denom);
 static inline uint64_t libdivide_u64_recover(const struct libdivide_u64_t *denom);
 
-static inline int32_t  libdivide_s32_branchfree_recover(const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
-static inline uint32_t libdivide_u32_branchfree_recover(const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
-static inline int64_t  libdivide_s64_branchfree_recover(const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
-static inline uint64_t libdivide_u64_branchfree_recover(const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
+static inline int32_t libdivide_s32_branchfree_recover(
+    const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
+static inline uint32_t libdivide_u32_branchfree_recover(
+    const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
+static inline int64_t libdivide_s64_branchfree_recover(
+    const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
+static inline uint64_t libdivide_u64_branchfree_recover(
+    const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
 
 //////// Internal Utility Functions
 
@@ -229,8 +238,7 @@ static inline int32_t libdivide_mullhi_s32(int32_t x, int32_t y) {
 }
 
 static inline uint64_t libdivide_mullhi_u64(uint64_t x, uint64_t y) {
-#if defined(LIBDIVIDE_VC) && \
-    defined(LIBDIVIDE_X86_64)
+#if defined(LIBDIVIDE_VC) && defined(LIBDIVIDE_X86_64)
     return __umulh(x, y);
 #elif defined(HAS_INT128_T)
     __uint128_t xl = x, yl = y;
@@ -256,8 +264,7 @@ static inline uint64_t libdivide_mullhi_u64(uint64_t x, uint64_t y) {
 }
 
 static inline int64_t libdivide_mullhi_s64(int64_t x, int64_t y) {
-#if defined(LIBDIVIDE_VC) && \
-    defined(LIBDIVIDE_X86_64)
+#if defined(LIBDIVIDE_VC) && defined(LIBDIVIDE_X86_64)
     return __mulh(x, y);
 #elif defined(HAS_INT128_T)
     __int128_t xl = x, yl = y;
@@ -279,8 +286,7 @@ static inline int64_t libdivide_mullhi_s64(int64_t x, int64_t y) {
 }
 
 static inline int32_t libdivide_count_leading_zeros32(uint32_t val) {
-#if defined(__GNUC__) || \
-    __has_builtin(__builtin_clz)
+#if defined(__GNUC__) || __has_builtin(__builtin_clz)
     // Fast way to count leading zeros
     return __builtin_clz(val);
 #elif defined(LIBDIVIDE_VC)
@@ -290,8 +296,7 @@ static inline int32_t libdivide_count_leading_zeros32(uint32_t val) {
     }
     return 0;
 #else
-    if (val == 0)
-        return 32;
+    if (val == 0) return 32;
     int32_t result = 8;
     uint32_t hi = 0xFFU << 24;
     while ((val & hi) == 0) {
@@ -307,8 +312,7 @@ static inline int32_t libdivide_count_leading_zeros32(uint32_t val) {
 }
 
 static inline int32_t libdivide_count_leading_zeros64(uint64_t val) {
-#if defined(__GNUC__) || \
-    __has_builtin(__builtin_clzll)
+#if defined(__GNUC__) || __has_builtin(__builtin_clzll)
     // Fast way to count leading zeros
     return __builtin_clzll(val);
 #elif defined(LIBDIVIDE_VC) && defined(_WIN64)
@@ -328,14 +332,11 @@ static inline int32_t libdivide_count_leading_zeros64(uint64_t val) {
 // libdivide_64_div_32_to_32: divides a 64-bit uint {u1, u0} by a 32-bit
 // uint {v}. The result must fit in 32 bits.
 // Returns the quotient directly and the remainder in *r
-static inline uint32_t libdivide_64_div_32_to_32(uint32_t u1, uint32_t u0, uint32_t v, uint32_t *r) {
-#if (defined(LIBDIVIDE_i386) || defined(LIBDIVIDE_X86_64)) && \
-     defined(LIBDIVIDE_GCC_STYLE_ASM)
+static inline uint32_t libdivide_64_div_32_to_32(
+    uint32_t u1, uint32_t u0, uint32_t v, uint32_t *r) {
+#if (defined(LIBDIVIDE_i386) || defined(LIBDIVIDE_X86_64)) && defined(LIBDIVIDE_GCC_STYLE_ASM)
     uint32_t result;
-    __asm__("divl %[v]"
-            : "=a"(result), "=d"(*r)
-            : [v] "r"(v), "a"(u0), "d"(u1)
-            );
+    __asm__("divl %[v]" : "=a"(result), "=d"(*r) : [v] "r"(v), "a"(u0), "d"(u1));
     return result;
 #else
     uint64_t n = ((uint64_t)u1 << 32) | u0;
@@ -349,19 +350,13 @@ static inline uint32_t libdivide_64_div_32_to_32(uint32_t u1, uint32_t u0, uint3
 // uint {v}. The result must fit in 64 bits.
 // Returns the quotient directly and the remainder in *r
 static uint64_t libdivide_128_div_64_to_64(uint64_t u1, uint64_t u0, uint64_t v, uint64_t *r) {
-#if defined(LIBDIVIDE_X86_64) && \
-    defined(LIBDIVIDE_GCC_STYLE_ASM)
+    // N.B. resist the temptation to use __uint128_t here.
+    // In LLVM compiler-rt, it performs a 128/128 -> 128 division which is many times slower than
+    // necessary. In gcc it's better but still slower than the divlu implementation, perhaps because
+    // it's not inlined.
+#if defined(LIBDIVIDE_X86_64) && defined(LIBDIVIDE_GCC_STYLE_ASM)
     uint64_t result;
-    __asm__("divq %[v]"
-            : "=a"(result), "=d"(*r)
-            : [v] "r"(v), "a"(u0), "d"(u1)
-            );
-    return result;
-#elif defined(HAS_INT128_T) && \
-      defined(HAS_INT128_DIV)
-    __uint128_t n = ((__uint128_t)u1 << 64) | u0;
-    uint64_t result = (uint64_t)(n / v);
-    *r = (uint64_t)(n - result * (__uint128_t)v);
+    __asm__("divq %[v]" : "=a"(result), "=d"(*r) : [v] "r"(v), "a"(u0), "d"(u1));
     return result;
 #else
     // Code taken from Hacker's Delight:
@@ -369,19 +364,19 @@ static uint64_t libdivide_128_div_64_to_64(uint64_t u1, uint64_t u0, uint64_t v,
     // License permits inclusion here per:
     // http://www.hackersdelight.org/permissions.htm
 
-    const uint64_t b = (1ULL << 32); // Number base (32 bits)
-    uint64_t un1, un0; // Norm. dividend LSD's
-    uint64_t vn1, vn0; // Norm. divisor digits
-    uint64_t q1, q0; // Quotient digits
-    uint64_t un64, un21, un10; // Dividend digit pairs
-    uint64_t rhat; // A remainder
-    int32_t s; // Shift amount for norm
+    const uint64_t b = (1ULL << 32);  // Number base (32 bits)
+    uint64_t un1, un0;                // Norm. dividend LSD's
+    uint64_t vn1, vn0;                // Norm. divisor digits
+    uint64_t q1, q0;                  // Quotient digits
+    uint64_t un64, un21, un10;        // Dividend digit pairs
+    uint64_t rhat;                    // A remainder
+    int32_t s;                        // Shift amount for norm
 
     // If overflow, set rem. to an impossible value,
     // and return the largest possible quotient
     if (u1 >= v) {
-        *r = (uint64_t) -1;
-        return (uint64_t) -1;
+        *r = (uint64_t)-1;
+        return (uint64_t)-1;
     }
 
     // count leading zeros
@@ -390,7 +385,7 @@ static uint64_t libdivide_128_div_64_to_64(uint64_t u1, uint64_t u0, uint64_t v,
         // Normalize divisor
         v = v << s;
         un64 = (u1 << s) | (u0 >> (64 - s));
-        un10 = u0 << s; // Shift dividend left
+        un10 = u0 << s;  // Shift dividend left
     } else {
         // Avoid undefined behavior of (u0 >> 64).
         // The behavior is undefined if the right operand is
@@ -415,11 +410,10 @@ static uint64_t libdivide_128_div_64_to_64(uint64_t u1, uint64_t u0, uint64_t v,
     while (q1 >= b || q1 * vn0 > b * rhat + un1) {
         q1 = q1 - 1;
         rhat = rhat + vn1;
-        if (rhat >= b)
-            break;
+        if (rhat >= b) break;
     }
 
-     // Multiply and subtract
+    // Multiply and subtract
     un21 = un64 * b + un1 - q1 * v;
 
     // Compute the second quotient digit
@@ -429,8 +423,7 @@ static uint64_t libdivide_128_div_64_to_64(uint64_t u1, uint64_t u0, uint64_t v,
     while (q0 >= b || q0 * vn0 > b * rhat + un0) {
         q0 = q0 - 1;
         rhat = rhat + vn1;
-        if (rhat >= b)
-            break;
+        if (rhat >= b) break;
     }
 
     *r = (un21 * b + un0 - q0 * v) >> s;
@@ -445,8 +438,7 @@ static inline void libdivide_u128_shift(uint64_t *u1, uint64_t *u0, int32_t sign
         *u1 <<= shift;
         *u1 |= *u0 >> (64 - shift);
         *u0 <<= shift;
-    }
-    else if (signed_shift < 0) {
+    } else if (signed_shift < 0) {
         uint32_t shift = -signed_shift;
         *u0 >>= shift;
         *u0 |= *u1 << (64 - shift);
@@ -455,9 +447,9 @@ static inline void libdivide_u128_shift(uint64_t *u1, uint64_t *u0, int32_t sign
 }
 
 // Computes a 128 / 128 -> 64 bit division, with a 128 bit remainder.
-static uint64_t libdivide_128_div_128_to_64(uint64_t u_hi, uint64_t u_lo, uint64_t v_hi, uint64_t v_lo, uint64_t *r_hi, uint64_t *r_lo) {
-#if defined(HAS_INT128_T) && \
-    defined(HAS_INT128_DIV)
+static uint64_t libdivide_128_div_128_to_64(
+    uint64_t u_hi, uint64_t u_lo, uint64_t v_hi, uint64_t v_lo, uint64_t *r_hi, uint64_t *r_lo) {
+#if defined(HAS_INT128_T) && defined(HAS_INT128_DIV)
     __uint128_t ufull = u_hi;
     __uint128_t vfull = v_hi;
     ufull = (ufull << 64) | u_lo;
@@ -470,7 +462,10 @@ static uint64_t libdivide_128_div_128_to_64(uint64_t u_hi, uint64_t u_lo, uint64
 #else
     // Adapted from "Unsigned Doubleword Division" in Hacker's Delight
     // We want to compute u / v
-    typedef struct { uint64_t hi; uint64_t lo; } u128_t;
+    typedef struct {
+        uint64_t hi;
+        uint64_t lo;
+    } u128_t;
     u128_t u = {u_hi, u_lo};
     u128_t v = {v_hi, v_lo};
 
@@ -490,7 +485,7 @@ static uint64_t libdivide_128_div_128_to_64(uint64_t u_hi, uint64_t u_lo, uint64
     // Normalize the divisor so its MSB is 1
     u128_t v1t = v;
     libdivide_u128_shift(&v1t.hi, &v1t.lo, n);
-    uint64_t v1 = v1t.hi; // i.e. v1 = v1t >> 64
+    uint64_t v1 = v1t.hi;  // i.e. v1 = v1t >> 64
 
     // To ensure no overflow
     u128_t u1 = u;
@@ -508,7 +503,7 @@ static uint64_t libdivide_128_div_128_to_64(uint64_t u_hi, uint64_t u_lo, uint64
     // Make q0 correct or too small by 1
     // Equivalent to `if (q0 != 0) q0 = q0 - 1;`
     if (q0.hi != 0 || q0.lo != 0) {
-        q0.hi -= (q0.lo == 0); // borrow
+        q0.hi -= (q0.lo == 0);  // borrow
         q0.lo -= 1;
     }
 
@@ -520,22 +515,21 @@ static uint64_t libdivide_128_div_128_to_64(uint64_t u_hi, uint64_t u_lo, uint64
     // Each term is 128 bit
     // High half of full product (upper 128 bits!) are dropped
     u128_t q0v = {0, 0};
-    q0v.hi = q0.hi*v.lo + q0.lo*v.hi + libdivide_mullhi_u64(q0.lo, v.lo);
-    q0v.lo = q0.lo*v.lo;
+    q0v.hi = q0.hi * v.lo + q0.lo * v.hi + libdivide_mullhi_u64(q0.lo, v.lo);
+    q0v.lo = q0.lo * v.lo;
 
     // Compute u - q0v as u_q0v
     // This is the remainder
     u128_t u_q0v = u;
-    u_q0v.hi -= q0v.hi + (u.lo < q0v.lo); // second term is borrow
+    u_q0v.hi -= q0v.hi + (u.lo < q0v.lo);  // second term is borrow
     u_q0v.lo -= q0v.lo;
 
     // Check if u_q0v >= v
     // This checks if our remainder is larger than the divisor
-    if ((u_q0v.hi > v.hi) ||
-        (u_q0v.hi == v.hi && u_q0v.lo >= v.lo)) {
+    if ((u_q0v.hi > v.hi) || (u_q0v.hi == v.hi && u_q0v.lo >= v.lo)) {
         // Increment q0
         q0.lo += 1;
-        q0.hi += (q0.lo == 0); // carry
+        q0.hi += (q0.lo == 0);  // carry
 
         // Subtract v from remainder
         u_q0v.hi -= v.hi + (u_q0v.lo < v.lo);
@@ -611,7 +605,8 @@ struct libdivide_u32_branchfree_t libdivide_u32_branchfree_gen(uint32_t d) {
         LIBDIVIDE_ERROR("branchfree divider must be != 1");
     }
     struct libdivide_u32_t tmp = libdivide_internal_u32_gen(d, 1);
-    struct libdivide_u32_branchfree_t ret = {tmp.magic, (uint8_t)(tmp.more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK)};
+    struct libdivide_u32_branchfree_t ret = {
+        tmp.magic, (uint8_t)(tmp.more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK)};
     return ret;
 }
 
@@ -619,14 +614,12 @@ uint32_t libdivide_u32_do(uint32_t numer, const struct libdivide_u32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return numer >> more;
-    }
-    else {
+    } else {
         uint32_t q = libdivide_mullhi_u32(denom->magic, numer);
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             return t >> (more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK);
-        }
-        else {
+        } else {
             // All upper bits are 0,
             // don't need to mask them off.
             return q >> more;
@@ -634,7 +627,8 @@ uint32_t libdivide_u32_do(uint32_t numer, const struct libdivide_u32_t *denom) {
     }
 }
 
-uint32_t libdivide_u32_branchfree_do(uint32_t numer, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
+uint32_t libdivide_u32_branchfree_do(
+    uint32_t numer, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
     uint32_t q = libdivide_mullhi_u32(denom->magic, numer);
     uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
     return t >> denom->more;
@@ -671,7 +665,7 @@ uint32_t libdivide_u32_recover(const struct libdivide_u32_t *denom) {
         // Need to double it, and then add 1 to the quotient if doubling th
         // remainder would increase the quotient.
         // Note that rem<<1 cannot overflow, since rem < d and d is 33 bits
-        uint32_t full_q = half_q + half_q + ((rem<<1) >= d);
+        uint32_t full_q = half_q + half_q + ((rem << 1) >= d);
 
         // We rounded down in gen (hence +1)
         return full_q + 1;
@@ -700,7 +694,7 @@ uint32_t libdivide_u32_branchfree_recover(const struct libdivide_u32_branchfree_
         // Need to double it, and then add 1 to the quotient if doubling th
         // remainder would increase the quotient.
         // Note that rem<<1 cannot overflow, since rem < d and d is 33 bits
-        uint32_t full_q = half_q + half_q + ((rem<<1) >= d);
+        uint32_t full_q = half_q + half_q + ((rem << 1) >= d);
 
         // We rounded down in gen (hence +1)
         return full_q + 1;
@@ -747,7 +741,7 @@ static inline struct libdivide_u64_t libdivide_internal_u64_gen(uint64_t d, int
             proposed_m += proposed_m;
             const uint64_t twice_rem = rem + rem;
             if (twice_rem >= d || twice_rem < rem) proposed_m += 1;
-                more = floor_log_2_d | LIBDIVIDE_ADD_MARKER;
+            more = floor_log_2_d | LIBDIVIDE_ADD_MARKER;
         }
         result.magic = 1 + proposed_m;
         result.more = more;
@@ -770,7 +764,8 @@ struct libdivide_u64_branchfree_t libdivide_u64_branchfree_gen(uint64_t d) {
         LIBDIVIDE_ERROR("branchfree divider must be != 1");
     }
     struct libdivide_u64_t tmp = libdivide_internal_u64_gen(d, 1);
-    struct libdivide_u64_branchfree_t ret = {tmp.magic, (uint8_t)(tmp.more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK)};
+    struct libdivide_u64_branchfree_t ret = {
+        tmp.magic, (uint8_t)(tmp.more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK)};
     return ret;
 }
 
@@ -778,22 +773,21 @@ uint64_t libdivide_u64_do(uint64_t numer, const struct libdivide_u64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return numer >> more;
-    }
-    else {
+    } else {
         uint64_t q = libdivide_mullhi_u64(denom->magic, numer);
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             uint64_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             return t >> (more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
-        }
-        else {
-             // All upper bits are 0,
-             // don't need to mask them off.
+        } else {
+            // All upper bits are 0,
+            // don't need to mask them off.
             return q >> more;
         }
     }
 }
 
-uint64_t libdivide_u64_branchfree_do(uint64_t numer, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
+uint64_t libdivide_u64_branchfree_do(
+    uint64_t numer, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
     uint64_t q = libdivide_mullhi_u64(denom->magic, numer);
     uint64_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
     return t >> denom->more;
@@ -829,13 +823,14 @@ uint64_t libdivide_u64_recover(const struct libdivide_u64_t *denom) {
         // Note that the quotient is guaranteed <= 64 bits,
         // but the remainder may need 65!
         uint64_t r_hi, r_lo;
-        uint64_t half_q = libdivide_128_div_128_to_64(half_n_hi, half_n_lo, d_hi, d_lo, &r_hi, &r_lo);
+        uint64_t half_q =
+            libdivide_128_div_128_to_64(half_n_hi, half_n_lo, d_hi, d_lo, &r_hi, &r_lo);
         // We computed 2^(64+shift)/(m+2^64)
         // Double the remainder ('dr') and check if that is larger than d
         // Note that d is a 65 bit value, so r1 is small and so r1 + r1
         // cannot overflow
         uint64_t dr_lo = r_lo + r_lo;
-        uint64_t dr_hi = r_hi + r_hi + (dr_lo < r_lo); // last term is carry
+        uint64_t dr_hi = r_hi + r_hi + (dr_lo < r_lo);  // last term is carry
         int dr_exceeds_d = (dr_hi > d_hi) || (dr_hi == d_hi && dr_lo >= d_lo);
         uint64_t full_q = half_q + half_q + (dr_exceeds_d ? 1 : 0);
         return full_q + 1;
@@ -863,13 +858,14 @@ uint64_t libdivide_u64_branchfree_recover(const struct libdivide_u64_branchfree_
         // Note that the quotient is guaranteed <= 64 bits,
         // but the remainder may need 65!
         uint64_t r_hi, r_lo;
-        uint64_t half_q = libdivide_128_div_128_to_64(half_n_hi, half_n_lo, d_hi, d_lo, &r_hi, &r_lo);
+        uint64_t half_q =
+            libdivide_128_div_128_to_64(half_n_hi, half_n_lo, d_hi, d_lo, &r_hi, &r_lo);
         // We computed 2^(64+shift)/(m+2^64)
         // Double the remainder ('dr') and check if that is larger than d
         // Note that d is a 65 bit value, so r1 is small and so r1 + r1
         // cannot overflow
         uint64_t dr_lo = r_lo + r_lo;
-        uint64_t dr_hi = r_hi + r_hi + (dr_lo < r_lo); // last term is carry
+        uint64_t dr_hi = r_hi + r_hi + (dr_lo < r_lo);  // last term is carry
         int dr_exceeds_d = (dr_hi > d_hi) || (dr_hi == d_hi && dr_lo >= d_lo);
         uint64_t full_q = half_q + half_q + (dr_exceeds_d ? 1 : 0);
         return full_q + 1;
@@ -1023,8 +1019,7 @@ int32_t libdivide_s32_recover(const struct libdivide_s32_t *denom) {
         // the magic number's sign is opposite that of the divisor.
         // We want to compute the positive magic number.
         int negative_divisor = (more & LIBDIVIDE_NEGATIVE_DIVISOR);
-        int magic_was_negated = (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER)
-            ? denom->magic > 0 : denom->magic < 0;
+        int magic_was_negated = (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) ? denom->magic > 0 : denom->magic < 0;
 
         // Handle the power of 2 case (including branchfree)
         if (denom->magic == 0) {
@@ -1033,7 +1028,7 @@ int32_t libdivide_s32_recover(const struct libdivide_s32_t *denom) {
         }
 
         uint32_t d = (uint32_t)(magic_was_negated ? -denom->magic : denom->magic);
-        uint64_t n = 1ULL << (32 + shift); // this shift cannot exceed 30
+        uint64_t n = 1ULL << (32 + shift);  // this shift cannot exceed 30
         uint32_t q = (uint32_t)(n / d);
         int32_t result = (int32_t)q;
         result += 1;
@@ -1126,7 +1121,7 @@ int64_t libdivide_s64_do(int64_t numer, const struct libdivide_s64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
 
-    if (!denom->magic) { // shift path
+    if (!denom->magic) {  // shift path
         uint64_t mask = (1ULL << shift) - 1;
         uint64_t uq = numer + ((numer >> 63) & mask);
         int64_t q = (int64_t)uq;
@@ -1178,7 +1173,7 @@ int64_t libdivide_s64_branchfree_do(int64_t numer, const struct libdivide_s64_br
 int64_t libdivide_s64_recover(const struct libdivide_s64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
-    if (denom->magic == 0) { // shift path
+    if (denom->magic == 0) {  // shift path
         uint64_t absD = 1ULL << shift;
         if (more & LIBDIVIDE_NEGATIVE_DIVISOR) {
             absD = -absD;
@@ -1187,8 +1182,7 @@ int64_t libdivide_s64_recover(const struct libdivide_s64_t *denom) {
     } else {
         // Unsigned math is much easier
         int negative_divisor = (more & LIBDIVIDE_NEGATIVE_DIVISOR);
-        int magic_was_negated = (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER)
-            ? denom->magic > 0 : denom->magic < 0;
+        int magic_was_negated = (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) ? denom->magic > 0 : denom->magic < 0;
 
         uint64_t d = (uint64_t)(magic_was_negated ? -denom->magic : denom->magic);
         uint64_t n_hi = 1ULL << shift, n_lo = 0;
@@ -1206,30 +1200,305 @@ int64_t libdivide_s64_branchfree_recover(const struct libdivide_s64_branchfree_t
     return libdivide_s64_recover((const struct libdivide_s64_t *)denom);
 }
 
-#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
+#if defined(LIBDIVIDE_NEON)
 
-static inline __m512i libdivide_u32_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
-static inline __m512i libdivide_s32_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
-static inline __m512i libdivide_u64_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
-static inline __m512i libdivide_s64_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
+static inline uint32x4_t libdivide_u32_do_vec128(
+    uint32x4_t numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
+static inline int32x4_t libdivide_s32_do_vec128(
+    int32x4_t numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
+static inline uint64x2_t libdivide_u64_do_vec128(
+    uint64x2_t numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
+static inline int64x2_t libdivide_s64_do_vec128(
+    int64x2_t numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
 
-static inline __m512i libdivide_u32_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
-static inline __m512i libdivide_s32_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
-static inline __m512i libdivide_u64_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
-static inline __m512i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
+static inline uint32x4_t libdivide_u32_branchfree_do_vec128(
+    uint32x4_t numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
+static inline int32x4_t libdivide_s32_branchfree_do_vec128(
+    int32x4_t numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
+static inline uint64x2_t libdivide_u64_branchfree_do_vec128(
+    uint64x2_t numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
+static inline int64x2_t libdivide_s64_branchfree_do_vec128(
+    int64x2_t numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
 
 //////// Internal Utility Functions
 
-static inline __m512i libdivide_s64_signbits(__m512i v) {;
+// Logical right shift by runtime value.
+// NEON implements right shift as left shits by negative values.
+static inline uint32x4_t libdivide_u32_neon_srl(uint32x4_t v, uint8_t amt) {
+    int32_t wamt = static_cast<int32_t>(amt);
+    return vshlq_u32(v, vdupq_n_s32(-wamt));
+}
+
+static inline uint64x2_t libdivide_u64_neon_srl(uint64x2_t v, uint8_t amt) {
+    int64_t wamt = static_cast<int64_t>(amt);
+    return vshlq_u64(v, vdupq_n_s64(-wamt));
+}
+
+// Arithmetic right shift by runtime value.
+static inline int32x4_t libdivide_s32_neon_sra(int32x4_t v, uint8_t amt) {
+    int32_t wamt = static_cast<int32_t>(amt);
+    return vshlq_s32(v, vdupq_n_s32(-wamt));
+}
+
+static inline int64x2_t libdivide_s64_neon_sra(int64x2_t v, uint8_t amt) {
+    int64_t wamt = static_cast<int64_t>(amt);
+    return vshlq_s64(v, vdupq_n_s64(-wamt));
+}
+
+static inline int64x2_t libdivide_s64_signbits(int64x2_t v) { return vshrq_n_s64(v, 63); }
+
+static inline uint32x4_t libdivide_mullhi_u32_vec128(uint32x4_t a, uint32_t b) {
+    // Desire is [x0, x1, x2, x3]
+    uint32x4_t w1 = vreinterpretq_u32_u64(vmull_n_u32(vget_low_u32(a), b));  // [_, x0, _, x1]
+    uint32x4_t w2 = vreinterpretq_u32_u64(vmull_high_n_u32(a, b));           //[_, x2, _, x3]
+    return vuzp2q_u32(w1, w2);                                               // [x0, x1, x2, x3]
+}
+
+static inline int32x4_t libdivide_mullhi_s32_vec128(int32x4_t a, int32_t b) {
+    int32x4_t w1 = vreinterpretq_s32_s64(vmull_n_s32(vget_low_s32(a), b));  // [_, x0, _, x1]
+    int32x4_t w2 = vreinterpretq_s32_s64(vmull_high_n_s32(a, b));           //[_, x2, _, x3]
+    return vuzp2q_s32(w1, w2);                                              // [x0, x1, x2, x3]
+}
+
+static inline uint64x2_t libdivide_mullhi_u64_vec128(uint64x2_t x, uint64_t sy) {
+    // full 128 bits product is:
+    // x0*y0 + (x0*y1 << 32) + (x1*y0 << 32) + (x1*y1 << 64)
+    // Note x0,y0,x1,y1 are all conceptually uint32, products are 32x32->64.
+
+    // Get low and high words. x0 contains low 32 bits, x1 is high 32 bits.
+    uint64x2_t y = vdupq_n_u64(sy);
+    uint32x2_t x0 = vmovn_u64(x);
+    uint32x2_t y0 = vmovn_u64(y);
+    uint32x2_t x1 = vshrn_n_u64(x, 32);
+    uint32x2_t y1 = vshrn_n_u64(y, 32);
+
+    // Compute x0*y0.
+    uint64x2_t x0y0 = vmull_u32(x0, y0);
+    uint64x2_t x0y0_hi = vshrq_n_u64(x0y0, 32);
+
+    // Compute other intermediate products.
+    uint64x2_t temp = vmlal_u32(x0y0_hi, x1, y0);  // temp = x0y0_hi + x1*y0;
+    // We want to split temp into its low 32 bits and high 32 bits, both
+    // in the low half of 64 bit registers.
+    // Use shifts to avoid needing a reg for the mask.
+    uint64x2_t temp_lo = vshrq_n_u64(vshlq_n_u64(temp, 32), 32);  // temp_lo = temp & 0xFFFFFFFF;
+    uint64x2_t temp_hi = vshrq_n_u64(temp, 32);                   // temp_hi = temp >> 32;
+
+    temp_lo = vmlal_u32(temp_lo, x0, y1);  // temp_lo += x0*y0
+    temp_lo = vshrq_n_u64(temp_lo, 32);    // temp_lo >>= 32
+    temp_hi = vmlal_u32(temp_hi, x1, y1);  // temp_hi += x1*y1
+    uint64x2_t result = vaddq_u64(temp_hi, temp_lo);
+    return result;
+}
+
+static inline int64x2_t libdivide_mullhi_s64_vec128(int64x2_t x, int64_t sy) {
+    int64x2_t p = vreinterpretq_s64_u64(
+        libdivide_mullhi_u64_vec128(vreinterpretq_u64_s64(x), static_cast<uint64_t>(sy)));
+    int64x2_t y = vdupq_n_s64(sy);
+    int64x2_t t1 = vandq_s64(libdivide_s64_signbits(x), y);
+    int64x2_t t2 = vandq_s64(libdivide_s64_signbits(y), x);
+    p = vsubq_s64(p, t1);
+    p = vsubq_s64(p, t2);
+    return p;
+}
+
+////////// UINT32
+
+uint32x4_t libdivide_u32_do_vec128(uint32x4_t numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
+    uint8_t more = denom->more;
+    if (!denom->magic) {
+        return libdivide_u32_neon_srl(numers, more);
+    } else {
+        uint32x4_t q = libdivide_mullhi_u32_vec128(numers, denom->magic);
+        if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
+            // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
+            // return t >> denom->shift;
+            // Note we can use halving-subtract to avoid the shift.
+            uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
+            uint32x4_t t = vaddq_u32(vhsubq_u32(numers, q), q);
+            return libdivide_u32_neon_srl(t, shift);
+        } else {
+            return libdivide_u32_neon_srl(q, more);
+        }
+    }
+}
+
+uint32x4_t libdivide_u32_branchfree_do_vec128(
+    uint32x4_t numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
+    uint32x4_t q = libdivide_mullhi_u32_vec128(numers, denom->magic);
+    uint32x4_t t = vaddq_u32(vhsubq_u32(numers, q), q);
+    return libdivide_u32_neon_srl(t, denom->more);
+}
+
+////////// UINT64
+
+uint64x2_t libdivide_u64_do_vec128(uint64x2_t numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
+    uint8_t more = denom->more;
+    if (!denom->magic) {
+        return libdivide_u64_neon_srl(numers, more);
+    } else {
+        uint64x2_t q = libdivide_mullhi_u64_vec128(numers, denom->magic);
+        if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
+            // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
+            // return t >> denom->shift;
+            // No 64-bit halving subtracts in NEON :(
+            uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
+            uint64x2_t t = vaddq_u64(vshrq_n_u64(vsubq_u64(numers, q), 1), q);
+            return libdivide_u64_neon_srl(t, shift);
+        } else {
+            return libdivide_u64_neon_srl(q, more);
+        }
+    }
+}
+
+uint64x2_t libdivide_u64_branchfree_do_vec128(
+    uint64x2_t numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
+    uint64x2_t q = libdivide_mullhi_u64_vec128(numers, denom->magic);
+    uint64x2_t t = vaddq_u64(vshrq_n_u64(vsubq_u64(numers, q), 1), q);
+    return libdivide_u64_neon_srl(t, denom->more);
+}
+
+////////// SINT32
+
+int32x4_t libdivide_s32_do_vec128(int32x4_t numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
+    uint8_t more = denom->more;
+    if (!denom->magic) {
+        uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
+        uint32_t mask = (1U << shift) - 1;
+        int32x4_t roundToZeroTweak = vdupq_n_s32((int)mask);
+        // q = numer + ((numer >> 31) & roundToZeroTweak);
+        int32x4_t q = vaddq_s32(numers, vandq_s32(vshrq_n_s32(numers, 31), roundToZeroTweak));
+        q = libdivide_s32_neon_sra(q, shift);
+        int32x4_t sign = vdupq_n_s32((int8_t)more >> 7);
+        // q = (q ^ sign) - sign;
+        q = vsubq_s32(veorq_s32(q, sign), sign);
+        return q;
+    } else {
+        int32x4_t q = libdivide_mullhi_s32_vec128(numers, denom->magic);
+        if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
+            // must be arithmetic shift
+            int32x4_t sign = vdupq_n_s32((int8_t)more >> 7);
+            // q += ((numer ^ sign) - sign);
+            q = vaddq_s32(q, vsubq_s32(veorq_s32(numers, sign), sign));
+        }
+        // q >>= shift
+        q = libdivide_s32_neon_sra(q, more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK);
+        q = vaddq_s32(
+            q, vreinterpretq_s32_u32(vshrq_n_u32(vreinterpretq_u32_s32(q), 31)));  // q += (q < 0)
+        return q;
+    }
+}
+
+int32x4_t libdivide_s32_branchfree_do_vec128(
+    int32x4_t numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
+    int32_t magic = denom->magic;
+    uint8_t more = denom->more;
+    uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
+    // must be arithmetic shift
+    int32x4_t sign = vdupq_n_s32((int8_t)more >> 7);
+    int32x4_t q = libdivide_mullhi_s32_vec128(numers, magic);
+    q = vaddq_s32(q, numers);  // q += numers
+
+    // If q is non-negative, we have nothing to do
+    // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
+    // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2
+    uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
+    int32x4_t q_sign = vshrq_n_s32(q, 31);  // q_sign = q >> 31
+    int32x4_t mask = vdupq_n_s32((1U << shift) - is_power_of_2);
+    q = vaddq_s32(q, vandq_s32(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = libdivide_s32_neon_sra(q, shift);       // q >>= shift
+    q = vsubq_s32(veorq_s32(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
+    return q;
+}
+
+////////// SINT64
+
+int64x2_t libdivide_s64_do_vec128(int64x2_t numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
+    uint8_t more = denom->more;
+    int64_t magic = denom->magic;
+    if (magic == 0) {  // shift path
+        uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
+        uint64_t mask = (1ULL << shift) - 1;
+        int64x2_t roundToZeroTweak = vdupq_n_s64(mask);  // TODO: no need to sign extend
+        // q = numer + ((numer >> 63) & roundToZeroTweak);
+        int64x2_t q =
+            vaddq_s64(numers, vandq_s64(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
+        q = libdivide_s64_neon_sra(q, shift);
+        // q = (q ^ sign) - sign;
+        int64x2_t sign = vreinterpretq_s64_s8(vdupq_n_s8((int8_t)more >> 7));
+        q = vsubq_s64(veorq_s64(q, sign), sign);
+        return q;
+    } else {
+        int64x2_t q = libdivide_mullhi_s64_vec128(numers, magic);
+        if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
+            // must be arithmetic shift
+            int64x2_t sign = vdupq_n_s64((int8_t)more >> 7);  // TODO: no need to widen
+            // q += ((numer ^ sign) - sign);
+            q = vaddq_s64(q, vsubq_s64(veorq_s64(numers, sign), sign));
+        }
+        // q >>= denom->mult_path.shift
+        q = libdivide_s64_neon_sra(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
+        q = vaddq_s64(
+            q, vreinterpretq_s64_u64(vshrq_n_u64(vreinterpretq_u64_s64(q), 63)));  // q += (q < 0)
+        return q;
+    }
+}
+
+int64x2_t libdivide_s64_branchfree_do_vec128(
+    int64x2_t numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
+    int64_t magic = denom->magic;
+    uint8_t more = denom->more;
+    uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
+    // must be arithmetic shift
+    int64x2_t sign = vdupq_n_s64((int8_t)more >> 7);  // TODO: avoid sign extend
+
+    // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
+    int64x2_t q = libdivide_mullhi_s64_vec128(numers, magic);
+    q = vaddq_s64(q, numers);  // q += numers
+
+    // If q is non-negative, we have nothing to do.
+    // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
+    // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2.
+    uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
+    int64x2_t q_sign = libdivide_s64_signbits(q);  // q_sign = q >> 63
+    int64x2_t mask = vdupq_n_s64((1ULL << shift) - is_power_of_2);
+    q = vaddq_s64(q, vandq_s64(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = libdivide_s64_neon_sra(q, shift);       // q >>= shift
+    q = vsubq_s64(veorq_s64(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
+    return q;
+}
+
+#endif
+
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
+
+static inline __m512i libdivide_u32_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
+static inline __m512i libdivide_s32_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
+static inline __m512i libdivide_u64_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
+static inline __m512i libdivide_s64_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
+
+static inline __m512i libdivide_u32_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
+static inline __m512i libdivide_s32_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
+static inline __m512i libdivide_u64_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
+static inline __m512i libdivide_s64_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
+
+//////// Internal Utility Functions
+
+static inline __m512i libdivide_s64_signbits(__m512i v) {
+    ;
     return _mm512_srai_epi64(v, 63);
 }
 
-static inline __m512i libdivide_s64_shift_right_vector(__m512i v, int amt) {
+static inline __m512i libdivide_s64_shift_right_vec512(__m512i v, int amt) {
     return _mm512_srai_epi64(v, amt);
 }
 
 // Here, b is assumed to contain one 32-bit value repeated.
-static inline __m512i libdivide_mullhi_u32_vector(__m512i a, __m512i b) {
+static inline __m512i libdivide_mullhi_u32_vec512(__m512i a, __m512i b) {
     __m512i hi_product_0Z2Z = _mm512_srli_epi64(_mm512_mul_epu32(a, b), 32);
     __m512i a1X3X = _mm512_srli_epi64(a, 32);
     __m512i mask = _mm512_set_epi32(-1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0);
@@ -1238,7 +1507,7 @@ static inline __m512i libdivide_mullhi_u32_vector(__m512i a, __m512i b) {
 }
 
 // b is one 32-bit value repeated.
-static inline __m512i libdivide_mullhi_s32_vector(__m512i a, __m512i b) {
+static inline __m512i libdivide_mullhi_s32_vec512(__m512i a, __m512i b) {
     __m512i hi_product_0Z2Z = _mm512_srli_epi64(_mm512_mul_epi32(a, b), 32);
     __m512i a1X3X = _mm512_srli_epi64(a, 32);
     __m512i mask = _mm512_set_epi32(-1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0);
@@ -1247,30 +1516,31 @@ static inline __m512i libdivide_mullhi_s32_vector(__m512i a, __m512i b) {
 }
 
 // Here, y is assumed to contain one 64-bit value repeated.
-// https://stackoverflow.com/a/28827013
-static inline __m512i libdivide_mullhi_u64_vector(__m512i x, __m512i y) {
-    __m512i lomask = _mm512_set1_epi64(0xffffffff);
-    __m512i xh = _mm512_shuffle_epi32(x, (_MM_PERM_ENUM) 0xB1);
-    __m512i yh = _mm512_shuffle_epi32(y, (_MM_PERM_ENUM) 0xB1);
-    __m512i w0 = _mm512_mul_epu32(x, y);
-    __m512i w1 = _mm512_mul_epu32(x, yh);
-    __m512i w2 = _mm512_mul_epu32(xh, y);
-    __m512i w3 = _mm512_mul_epu32(xh, yh);
-    __m512i w0h = _mm512_srli_epi64(w0, 32);
-    __m512i s1 = _mm512_add_epi64(w1, w0h);
-    __m512i s1l = _mm512_and_si512(s1, lomask);
-    __m512i s1h = _mm512_srli_epi64(s1, 32);
-    __m512i s2 = _mm512_add_epi64(w2, s1l);
-    __m512i s2h = _mm512_srli_epi64(s2, 32);
-    __m512i hi = _mm512_add_epi64(w3, s1h);
-            hi = _mm512_add_epi64(hi, s2h);
+static inline __m512i libdivide_mullhi_u64_vec512(__m512i x, __m512i y) {
+    // see m128i variant for comments.
+    __m512i x0y0 = _mm512_mul_epu32(x, y);
+    __m512i x0y0_hi = _mm512_srli_epi64(x0y0, 32);
 
-    return hi;
+    __m512i x1 = _mm512_shuffle_epi32(x, (_MM_PERM_ENUM)_MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1));
+    __m512i y1 = _mm512_shuffle_epi32(y, (_MM_PERM_ENUM)_MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1));
+
+    __m512i x0y1 = _mm512_mul_epu32(x, y1);
+    __m512i x1y0 = _mm512_mul_epu32(x1, y);
+    __m512i x1y1 = _mm512_mul_epu32(x1, y1);
+
+    __m512i mask = _mm512_set1_epi64(0xFFFFFFFF);
+    __m512i temp = _mm512_add_epi64(x1y0, x0y0_hi);
+    __m512i temp_lo = _mm512_and_si512(temp, mask);
+    __m512i temp_hi = _mm512_srli_epi64(temp, 32);
+
+    temp_lo = _mm512_srli_epi64(_mm512_add_epi64(temp_lo, x0y1), 32);
+    temp_hi = _mm512_add_epi64(x1y1, temp_hi);
+    return _mm512_add_epi64(temp_lo, temp_hi);
 }
 
 // y is one 64-bit value repeated.
-static inline __m512i libdivide_mullhi_s64_vector(__m512i x, __m512i y) {
-    __m512i p = libdivide_mullhi_u64_vector(x, y);
+static inline __m512i libdivide_mullhi_s64_vec512(__m512i x, __m512i y) {
+    __m512i p = libdivide_mullhi_u64_vec512(x, y);
     __m512i t1 = _mm512_and_si512(libdivide_s64_signbits(x), y);
     __m512i t2 = _mm512_and_si512(libdivide_s64_signbits(y), x);
     p = _mm512_sub_epi64(p, t1);
@@ -1280,131 +1550,130 @@ static inline __m512i libdivide_mullhi_s64_vector(__m512i x, __m512i y) {
 
 ////////// UINT32
 
-__m512i libdivide_u32_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
+__m512i libdivide_u32_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return _mm512_srli_epi32(numers, more);
-    }
-    else {
-        __m512i q = libdivide_mullhi_u32_vector(numers, _mm512_set1_epi32(denom->magic));
+    } else {
+        __m512i q = libdivide_mullhi_u32_vec512(numers, _mm512_set1_epi32(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             // return t >> denom->shift;
             uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
             __m512i t = _mm512_add_epi32(_mm512_srli_epi32(_mm512_sub_epi32(numers, q), 1), q);
             return _mm512_srli_epi32(t, shift);
-        }
-        else {
+        } else {
             return _mm512_srli_epi32(q, more);
         }
     }
 }
 
-__m512i libdivide_u32_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
-    __m512i q = libdivide_mullhi_u32_vector(numers, _mm512_set1_epi32(denom->magic));
+__m512i libdivide_u32_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
+    __m512i q = libdivide_mullhi_u32_vec512(numers, _mm512_set1_epi32(denom->magic));
     __m512i t = _mm512_add_epi32(_mm512_srli_epi32(_mm512_sub_epi32(numers, q), 1), q);
     return _mm512_srli_epi32(t, denom->more);
 }
 
 ////////// UINT64
 
-__m512i libdivide_u64_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
+__m512i libdivide_u64_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return _mm512_srli_epi64(numers, more);
-    }
-    else {
-        __m512i q = libdivide_mullhi_u64_vector(numers, _mm512_set1_epi64(denom->magic));
+    } else {
+        __m512i q = libdivide_mullhi_u64_vec512(numers, _mm512_set1_epi64(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             // return t >> denom->shift;
             uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
             __m512i t = _mm512_add_epi64(_mm512_srli_epi64(_mm512_sub_epi64(numers, q), 1), q);
             return _mm512_srli_epi64(t, shift);
-        }
-        else {
+        } else {
             return _mm512_srli_epi64(q, more);
         }
     }
 }
 
-__m512i libdivide_u64_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
-    __m512i q = libdivide_mullhi_u64_vector(numers, _mm512_set1_epi64(denom->magic));
+__m512i libdivide_u64_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
+    __m512i q = libdivide_mullhi_u64_vec512(numers, _mm512_set1_epi64(denom->magic));
     __m512i t = _mm512_add_epi64(_mm512_srli_epi64(_mm512_sub_epi64(numers, q), 1), q);
     return _mm512_srli_epi64(t, denom->more);
 }
 
 ////////// SINT32
 
-__m512i libdivide_s32_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
+__m512i libdivide_s32_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
         uint32_t mask = (1U << shift) - 1;
         __m512i roundToZeroTweak = _mm512_set1_epi32(mask);
         // q = numer + ((numer >> 31) & roundToZeroTweak);
-        __m512i q = _mm512_add_epi32(numers, _mm512_and_si512(_mm512_srai_epi32(numers, 31), roundToZeroTweak));
+        __m512i q = _mm512_add_epi32(
+            numers, _mm512_and_si512(_mm512_srai_epi32(numers, 31), roundToZeroTweak));
         q = _mm512_srai_epi32(q, shift);
         __m512i sign = _mm512_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
         // q = (q ^ sign) - sign;
         q = _mm512_sub_epi32(_mm512_xor_si512(q, sign), sign);
         return q;
-    }
-    else {
-        __m512i q = libdivide_mullhi_s32_vector(numers, _mm512_set1_epi32(denom->magic));
+    } else {
+        __m512i q = libdivide_mullhi_s32_vec512(numers, _mm512_set1_epi32(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
-             // must be arithmetic shift
+            // must be arithmetic shift
             __m512i sign = _mm512_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-             // q += ((numer ^ sign) - sign);
+            // q += ((numer ^ sign) - sign);
             q = _mm512_add_epi32(q, _mm512_sub_epi32(_mm512_xor_si512(numers, sign), sign));
         }
         // q >>= shift
         q = _mm512_srai_epi32(q, more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK);
-        q = _mm512_add_epi32(q, _mm512_srli_epi32(q, 31)); // q += (q < 0)
+        q = _mm512_add_epi32(q, _mm512_srli_epi32(q, 31));  // q += (q < 0)
         return q;
     }
 }
 
-__m512i libdivide_s32_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
+__m512i libdivide_s32_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
     int32_t magic = denom->magic;
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
-     // must be arithmetic shift
+    // must be arithmetic shift
     __m512i sign = _mm512_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-    __m512i q = libdivide_mullhi_s32_vector(numers, _mm512_set1_epi32(magic));
-    q = _mm512_add_epi32(q, numers); // q += numers
+    __m512i q = libdivide_mullhi_s32_vec512(numers, _mm512_set1_epi32(magic));
+    q = _mm512_add_epi32(q, numers);  // q += numers
 
     // If q is non-negative, we have nothing to do
     // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
     // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2
     uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
-    __m512i q_sign = _mm512_srai_epi32(q, 31); // q_sign = q >> 31
+    __m512i q_sign = _mm512_srai_epi32(q, 31);  // q_sign = q >> 31
     __m512i mask = _mm512_set1_epi32((1U << shift) - is_power_of_2);
-    q = _mm512_add_epi32(q, _mm512_and_si512(q_sign, mask)); // q = q + (q_sign & mask)
-    q = _mm512_srai_epi32(q, shift); // q >>= shift
-    q = _mm512_sub_epi32(_mm512_xor_si512(q, sign), sign); // q = (q ^ sign) - sign
+    q = _mm512_add_epi32(q, _mm512_and_si512(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = _mm512_srai_epi32(q, shift);                          // q >>= shift
+    q = _mm512_sub_epi32(_mm512_xor_si512(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
     return q;
 }
 
 ////////// SINT64
 
-__m512i libdivide_s64_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
+__m512i libdivide_s64_do_vec512(__m512i numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     int64_t magic = denom->magic;
-    if (magic == 0) { // shift path
+    if (magic == 0) {  // shift path
         uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
         uint64_t mask = (1ULL << shift) - 1;
         __m512i roundToZeroTweak = _mm512_set1_epi64(mask);
         // q = numer + ((numer >> 63) & roundToZeroTweak);
-        __m512i q = _mm512_add_epi64(numers, _mm512_and_si512(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
-        q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, shift);
+        __m512i q = _mm512_add_epi64(
+            numers, _mm512_and_si512(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
+        q = libdivide_s64_shift_right_vec512(q, shift);
         __m512i sign = _mm512_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-         // q = (q ^ sign) - sign;
+        // q = (q ^ sign) - sign;
         q = _mm512_sub_epi64(_mm512_xor_si512(q, sign), sign);
         return q;
-    }
-    else {
-        __m512i q = libdivide_mullhi_s64_vector(numers, _mm512_set1_epi64(magic));
+    } else {
+        __m512i q = libdivide_mullhi_s64_vec512(numers, _mm512_set1_epi64(magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // must be arithmetic shift
             __m512i sign = _mm512_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
@@ -1412,46 +1681,53 @@ __m512i libdivide_s64_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s64_t *de
             q = _mm512_add_epi64(q, _mm512_sub_epi64(_mm512_xor_si512(numers, sign), sign));
         }
         // q >>= denom->mult_path.shift
-        q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
-        q = _mm512_add_epi64(q, _mm512_srli_epi64(q, 63)); // q += (q < 0)
+        q = libdivide_s64_shift_right_vec512(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
+        q = _mm512_add_epi64(q, _mm512_srli_epi64(q, 63));  // q += (q < 0)
         return q;
     }
 }
 
-__m512i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m512i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
+__m512i libdivide_s64_branchfree_do_vec512(
+    __m512i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
     int64_t magic = denom->magic;
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
     // must be arithmetic shift
     __m512i sign = _mm512_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
 
-     // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
-    __m512i q = libdivide_mullhi_s64_vector(numers, _mm512_set1_epi64(magic));
-    q = _mm512_add_epi64(q, numers); // q += numers
+    // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
+    __m512i q = libdivide_mullhi_s64_vec512(numers, _mm512_set1_epi64(magic));
+    q = _mm512_add_epi64(q, numers);  // q += numers
 
     // If q is non-negative, we have nothing to do.
     // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
     // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2.
     uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
-    __m512i q_sign = libdivide_s64_signbits(q); // q_sign = q >> 63
+    __m512i q_sign = libdivide_s64_signbits(q);  // q_sign = q >> 63
     __m512i mask = _mm512_set1_epi64((1ULL << shift) - is_power_of_2);
-    q = _mm512_add_epi64(q, _mm512_and_si512(q_sign, mask)); // q = q + (q_sign & mask)
-    q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, shift); // q >>= shift
-    q = _mm512_sub_epi64(_mm512_xor_si512(q, sign), sign); // q = (q ^ sign) - sign
+    q = _mm512_add_epi64(q, _mm512_and_si512(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = libdivide_s64_shift_right_vec512(q, shift);           // q >>= shift
+    q = _mm512_sub_epi64(_mm512_xor_si512(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
     return q;
 }
 
-#elif defined(LIBDIVIDE_AVX2)
+#endif
 
-static inline __m256i libdivide_u32_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
-static inline __m256i libdivide_s32_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
-static inline __m256i libdivide_u64_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
-static inline __m256i libdivide_s64_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX2)
 
-static inline __m256i libdivide_u32_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
-static inline __m256i libdivide_s32_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
-static inline __m256i libdivide_u64_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
-static inline __m256i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_u32_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_s32_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_u64_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_s64_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
+
+static inline __m256i libdivide_u32_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_s32_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_u64_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
+static inline __m256i libdivide_s64_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
 
 //////// Internal Utility Functions
 
@@ -1463,7 +1739,7 @@ static inline __m256i libdivide_s64_signbits(__m256i v) {
 }
 
 // Implementation of _mm256_srai_epi64 (from AVX512).
-static inline __m256i libdivide_s64_shift_right_vector(__m256i v, int amt) {
+static inline __m256i libdivide_s64_shift_right_vec256(__m256i v, int amt) {
     const int b = 64 - amt;
     __m256i m = _mm256_set1_epi64x(1ULL << (b - 1));
     __m256i x = _mm256_srli_epi64(v, amt);
@@ -1472,7 +1748,7 @@ static inline __m256i libdivide_s64_shift_right_vector(__m256i v, int amt) {
 }
 
 // Here, b is assumed to contain one 32-bit value repeated.
-static inline __m256i libdivide_mullhi_u32_vector(__m256i a, __m256i b) {
+static inline __m256i libdivide_mullhi_u32_vec256(__m256i a, __m256i b) {
     __m256i hi_product_0Z2Z = _mm256_srli_epi64(_mm256_mul_epu32(a, b), 32);
     __m256i a1X3X = _mm256_srli_epi64(a, 32);
     __m256i mask = _mm256_set_epi32(-1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0);
@@ -1481,7 +1757,7 @@ static inline __m256i libdivide_mullhi_u32_vector(__m256i a, __m256i b) {
 }
 
 // b is one 32-bit value repeated.
-static inline __m256i libdivide_mullhi_s32_vector(__m256i a, __m256i b) {
+static inline __m256i libdivide_mullhi_s32_vec256(__m256i a, __m256i b) {
     __m256i hi_product_0Z2Z = _mm256_srli_epi64(_mm256_mul_epi32(a, b), 32);
     __m256i a1X3X = _mm256_srli_epi64(a, 32);
     __m256i mask = _mm256_set_epi32(-1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, 0);
@@ -1490,30 +1766,31 @@ static inline __m256i libdivide_mullhi_s32_vector(__m256i a, __m256i b) {
 }
 
 // Here, y is assumed to contain one 64-bit value repeated.
-// https://stackoverflow.com/a/28827013
-static inline __m256i libdivide_mullhi_u64_vector(__m256i x, __m256i y) {
-    __m256i lomask = _mm256_set1_epi64x(0xffffffff);
-    __m256i xh = _mm256_shuffle_epi32(x, 0xB1);        // x0l, x0h, x1l, x1h
-    __m256i yh = _mm256_shuffle_epi32(y, 0xB1);        // y0l, y0h, y1l, y1h
-    __m256i w0 = _mm256_mul_epu32(x, y);               // x0l*y0l, x1l*y1l
-    __m256i w1 = _mm256_mul_epu32(x, yh);              // x0l*y0h, x1l*y1h
-    __m256i w2 = _mm256_mul_epu32(xh, y);              // x0h*y0l, x1h*y0l
-    __m256i w3 = _mm256_mul_epu32(xh, yh);             // x0h*y0h, x1h*y1h
-    __m256i w0h = _mm256_srli_epi64(w0, 32);
-    __m256i s1 = _mm256_add_epi64(w1, w0h);
-    __m256i s1l = _mm256_and_si256(s1, lomask);
-    __m256i s1h = _mm256_srli_epi64(s1, 32);
-    __m256i s2 = _mm256_add_epi64(w2, s1l);
-    __m256i s2h = _mm256_srli_epi64(s2, 32);
-    __m256i hi = _mm256_add_epi64(w3, s1h);
-            hi = _mm256_add_epi64(hi, s2h);
+static inline __m256i libdivide_mullhi_u64_vec256(__m256i x, __m256i y) {
+    // see m128i variant for comments.
+    __m256i x0y0 = _mm256_mul_epu32(x, y);
+    __m256i x0y0_hi = _mm256_srli_epi64(x0y0, 32);
 
-    return hi;
+    __m256i x1 = _mm256_shuffle_epi32(x, _MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1));
+    __m256i y1 = _mm256_shuffle_epi32(y, _MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1));
+
+    __m256i x0y1 = _mm256_mul_epu32(x, y1);
+    __m256i x1y0 = _mm256_mul_epu32(x1, y);
+    __m256i x1y1 = _mm256_mul_epu32(x1, y1);
+
+    __m256i mask = _mm256_set1_epi64x(0xFFFFFFFF);
+    __m256i temp = _mm256_add_epi64(x1y0, x0y0_hi);
+    __m256i temp_lo = _mm256_and_si256(temp, mask);
+    __m256i temp_hi = _mm256_srli_epi64(temp, 32);
+
+    temp_lo = _mm256_srli_epi64(_mm256_add_epi64(temp_lo, x0y1), 32);
+    temp_hi = _mm256_add_epi64(x1y1, temp_hi);
+    return _mm256_add_epi64(temp_lo, temp_hi);
 }
 
 // y is one 64-bit value repeated.
-static inline __m256i libdivide_mullhi_s64_vector(__m256i x, __m256i y) {
-    __m256i p = libdivide_mullhi_u64_vector(x, y);
+static inline __m256i libdivide_mullhi_s64_vec256(__m256i x, __m256i y) {
+    __m256i p = libdivide_mullhi_u64_vec256(x, y);
     __m256i t1 = _mm256_and_si256(libdivide_s64_signbits(x), y);
     __m256i t2 = _mm256_and_si256(libdivide_s64_signbits(y), x);
     p = _mm256_sub_epi64(p, t1);
@@ -1523,131 +1800,130 @@ static inline __m256i libdivide_mullhi_s64_vector(__m256i x, __m256i y) {
 
 ////////// UINT32
 
-__m256i libdivide_u32_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
+__m256i libdivide_u32_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return _mm256_srli_epi32(numers, more);
-    }
-    else {
-        __m256i q = libdivide_mullhi_u32_vector(numers, _mm256_set1_epi32(denom->magic));
+    } else {
+        __m256i q = libdivide_mullhi_u32_vec256(numers, _mm256_set1_epi32(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             // return t >> denom->shift;
             uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
             __m256i t = _mm256_add_epi32(_mm256_srli_epi32(_mm256_sub_epi32(numers, q), 1), q);
             return _mm256_srli_epi32(t, shift);
-        }
-        else {
+        } else {
             return _mm256_srli_epi32(q, more);
         }
     }
 }
 
-__m256i libdivide_u32_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
-    __m256i q = libdivide_mullhi_u32_vector(numers, _mm256_set1_epi32(denom->magic));
+__m256i libdivide_u32_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
+    __m256i q = libdivide_mullhi_u32_vec256(numers, _mm256_set1_epi32(denom->magic));
     __m256i t = _mm256_add_epi32(_mm256_srli_epi32(_mm256_sub_epi32(numers, q), 1), q);
     return _mm256_srli_epi32(t, denom->more);
 }
 
 ////////// UINT64
 
-__m256i libdivide_u64_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
+__m256i libdivide_u64_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return _mm256_srli_epi64(numers, more);
-    }
-    else {
-        __m256i q = libdivide_mullhi_u64_vector(numers, _mm256_set1_epi64x(denom->magic));
+    } else {
+        __m256i q = libdivide_mullhi_u64_vec256(numers, _mm256_set1_epi64x(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             // return t >> denom->shift;
             uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
             __m256i t = _mm256_add_epi64(_mm256_srli_epi64(_mm256_sub_epi64(numers, q), 1), q);
             return _mm256_srli_epi64(t, shift);
-        }
-        else {
+        } else {
             return _mm256_srli_epi64(q, more);
         }
     }
 }
 
-__m256i libdivide_u64_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
-    __m256i q = libdivide_mullhi_u64_vector(numers, _mm256_set1_epi64x(denom->magic));
+__m256i libdivide_u64_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
+    __m256i q = libdivide_mullhi_u64_vec256(numers, _mm256_set1_epi64x(denom->magic));
     __m256i t = _mm256_add_epi64(_mm256_srli_epi64(_mm256_sub_epi64(numers, q), 1), q);
     return _mm256_srli_epi64(t, denom->more);
 }
 
 ////////// SINT32
 
-__m256i libdivide_s32_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
+__m256i libdivide_s32_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
         uint32_t mask = (1U << shift) - 1;
         __m256i roundToZeroTweak = _mm256_set1_epi32(mask);
         // q = numer + ((numer >> 31) & roundToZeroTweak);
-        __m256i q = _mm256_add_epi32(numers, _mm256_and_si256(_mm256_srai_epi32(numers, 31), roundToZeroTweak));
+        __m256i q = _mm256_add_epi32(
+            numers, _mm256_and_si256(_mm256_srai_epi32(numers, 31), roundToZeroTweak));
         q = _mm256_srai_epi32(q, shift);
         __m256i sign = _mm256_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
         // q = (q ^ sign) - sign;
         q = _mm256_sub_epi32(_mm256_xor_si256(q, sign), sign);
         return q;
-    }
-    else {
-        __m256i q = libdivide_mullhi_s32_vector(numers, _mm256_set1_epi32(denom->magic));
+    } else {
+        __m256i q = libdivide_mullhi_s32_vec256(numers, _mm256_set1_epi32(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
-             // must be arithmetic shift
+            // must be arithmetic shift
             __m256i sign = _mm256_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-             // q += ((numer ^ sign) - sign);
+            // q += ((numer ^ sign) - sign);
             q = _mm256_add_epi32(q, _mm256_sub_epi32(_mm256_xor_si256(numers, sign), sign));
         }
         // q >>= shift
         q = _mm256_srai_epi32(q, more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK);
-        q = _mm256_add_epi32(q, _mm256_srli_epi32(q, 31)); // q += (q < 0)
+        q = _mm256_add_epi32(q, _mm256_srli_epi32(q, 31));  // q += (q < 0)
         return q;
     }
 }
 
-__m256i libdivide_s32_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
+__m256i libdivide_s32_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
     int32_t magic = denom->magic;
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
-     // must be arithmetic shift
+    // must be arithmetic shift
     __m256i sign = _mm256_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-    __m256i q = libdivide_mullhi_s32_vector(numers, _mm256_set1_epi32(magic));
-    q = _mm256_add_epi32(q, numers); // q += numers
+    __m256i q = libdivide_mullhi_s32_vec256(numers, _mm256_set1_epi32(magic));
+    q = _mm256_add_epi32(q, numers);  // q += numers
 
     // If q is non-negative, we have nothing to do
     // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
     // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2
     uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
-    __m256i q_sign = _mm256_srai_epi32(q, 31); // q_sign = q >> 31
+    __m256i q_sign = _mm256_srai_epi32(q, 31);  // q_sign = q >> 31
     __m256i mask = _mm256_set1_epi32((1U << shift) - is_power_of_2);
-    q = _mm256_add_epi32(q, _mm256_and_si256(q_sign, mask)); // q = q + (q_sign & mask)
-    q = _mm256_srai_epi32(q, shift); // q >>= shift
-    q = _mm256_sub_epi32(_mm256_xor_si256(q, sign), sign); // q = (q ^ sign) - sign
+    q = _mm256_add_epi32(q, _mm256_and_si256(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = _mm256_srai_epi32(q, shift);                          // q >>= shift
+    q = _mm256_sub_epi32(_mm256_xor_si256(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
     return q;
 }
 
 ////////// SINT64
 
-__m256i libdivide_s64_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
+__m256i libdivide_s64_do_vec256(__m256i numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     int64_t magic = denom->magic;
-    if (magic == 0) { // shift path
+    if (magic == 0) {  // shift path
         uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
         uint64_t mask = (1ULL << shift) - 1;
         __m256i roundToZeroTweak = _mm256_set1_epi64x(mask);
         // q = numer + ((numer >> 63) & roundToZeroTweak);
-        __m256i q = _mm256_add_epi64(numers, _mm256_and_si256(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
-        q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, shift);
+        __m256i q = _mm256_add_epi64(
+            numers, _mm256_and_si256(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
+        q = libdivide_s64_shift_right_vec256(q, shift);
         __m256i sign = _mm256_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-         // q = (q ^ sign) - sign;
+        // q = (q ^ sign) - sign;
         q = _mm256_sub_epi64(_mm256_xor_si256(q, sign), sign);
         return q;
-    }
-    else {
-        __m256i q = libdivide_mullhi_s64_vector(numers, _mm256_set1_epi64x(magic));
+    } else {
+        __m256i q = libdivide_mullhi_s64_vec256(numers, _mm256_set1_epi64x(magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // must be arithmetic shift
             __m256i sign = _mm256_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
@@ -1655,46 +1931,53 @@ __m256i libdivide_s64_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s64_t *de
             q = _mm256_add_epi64(q, _mm256_sub_epi64(_mm256_xor_si256(numers, sign), sign));
         }
         // q >>= denom->mult_path.shift
-        q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
-        q = _mm256_add_epi64(q, _mm256_srli_epi64(q, 63)); // q += (q < 0)
+        q = libdivide_s64_shift_right_vec256(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
+        q = _mm256_add_epi64(q, _mm256_srli_epi64(q, 63));  // q += (q < 0)
         return q;
     }
 }
 
-__m256i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m256i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
+__m256i libdivide_s64_branchfree_do_vec256(
+    __m256i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
     int64_t magic = denom->magic;
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
     // must be arithmetic shift
     __m256i sign = _mm256_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
 
-     // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
-    __m256i q = libdivide_mullhi_s64_vector(numers, _mm256_set1_epi64x(magic));
-    q = _mm256_add_epi64(q, numers); // q += numers
+    // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
+    __m256i q = libdivide_mullhi_s64_vec256(numers, _mm256_set1_epi64x(magic));
+    q = _mm256_add_epi64(q, numers);  // q += numers
 
     // If q is non-negative, we have nothing to do.
     // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
     // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2.
     uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
-    __m256i q_sign = libdivide_s64_signbits(q); // q_sign = q >> 63
+    __m256i q_sign = libdivide_s64_signbits(q);  // q_sign = q >> 63
     __m256i mask = _mm256_set1_epi64x((1ULL << shift) - is_power_of_2);
-    q = _mm256_add_epi64(q, _mm256_and_si256(q_sign, mask)); // q = q + (q_sign & mask)
-    q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, shift); // q >>= shift
-    q = _mm256_sub_epi64(_mm256_xor_si256(q, sign), sign); // q = (q ^ sign) - sign
+    q = _mm256_add_epi64(q, _mm256_and_si256(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = libdivide_s64_shift_right_vec256(q, shift);           // q >>= shift
+    q = _mm256_sub_epi64(_mm256_xor_si256(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
     return q;
 }
 
-#elif defined(LIBDIVIDE_SSE2)
+#endif
 
-static inline __m128i libdivide_u32_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
-static inline __m128i libdivide_s32_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
-static inline __m128i libdivide_u64_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
-static inline __m128i libdivide_s64_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
+#if defined(LIBDIVIDE_SSE2)
 
-static inline __m128i libdivide_u32_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
-static inline __m128i libdivide_s32_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
-static inline __m128i libdivide_u64_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
-static inline __m128i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_u32_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_u32_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_s32_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_s32_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_u64_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_u64_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_s64_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_s64_t *denom);
+
+static inline __m128i libdivide_u32_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_s32_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_u64_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom);
+static inline __m128i libdivide_s64_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom);
 
 //////// Internal Utility Functions
 
@@ -1706,7 +1989,7 @@ static inline __m128i libdivide_s64_signbits(__m128i v) {
 }
 
 // Implementation of _mm_srai_epi64 (from AVX512).
-static inline __m128i libdivide_s64_shift_right_vector(__m128i v, int amt) {
+static inline __m128i libdivide_s64_shift_right_vec128(__m128i v, int amt) {
     const int b = 64 - amt;
     __m128i m = _mm_set1_epi64x(1ULL << (b - 1));
     __m128i x = _mm_srli_epi64(v, amt);
@@ -1715,7 +1998,7 @@ static inline __m128i libdivide_s64_shift_right_vector(__m128i v, int amt) {
 }
 
 // Here, b is assumed to contain one 32-bit value repeated.
-static inline __m128i libdivide_mullhi_u32_vector(__m128i a, __m128i b) {
+static inline __m128i libdivide_mullhi_u32_vec128(__m128i a, __m128i b) {
     __m128i hi_product_0Z2Z = _mm_srli_epi64(_mm_mul_epu32(a, b), 32);
     __m128i a1X3X = _mm_srli_epi64(a, 32);
     __m128i mask = _mm_set_epi32(-1, 0, -1, 0);
@@ -1726,8 +2009,8 @@ static inline __m128i libdivide_mullhi_u32_vector(__m128i a, __m128i b) {
 // SSE2 does not have a signed multiplication instruction, but we can convert
 // unsigned to signed pretty efficiently. Again, b is just a 32 bit value
 // repeated four times.
-static inline __m128i libdivide_mullhi_s32_vector(__m128i a, __m128i b) {
-    __m128i p = libdivide_mullhi_u32_vector(a, b);
+static inline __m128i libdivide_mullhi_s32_vec128(__m128i a, __m128i b) {
+    __m128i p = libdivide_mullhi_u32_vec128(a, b);
     // t1 = (a >> 31) & y, arithmetic shift
     __m128i t1 = _mm_and_si128(_mm_srai_epi32(a, 31), b);
     __m128i t2 = _mm_and_si128(_mm_srai_epi32(b, 31), a);
@@ -1737,30 +2020,41 @@ static inline __m128i libdivide_mullhi_s32_vector(__m128i a, __m128i b) {
 }
 
 // Here, y is assumed to contain one 64-bit value repeated.
-// https://stackoverflow.com/a/28827013
-static inline __m128i libdivide_mullhi_u64_vector(__m128i x, __m128i y) {
-    __m128i lomask = _mm_set1_epi64x(0xffffffff);
-    __m128i xh = _mm_shuffle_epi32(x, 0xB1);        // x0l, x0h, x1l, x1h
-    __m128i yh = _mm_shuffle_epi32(y, 0xB1);        // y0l, y0h, y1l, y1h
-    __m128i w0 = _mm_mul_epu32(x, y);               // x0l*y0l, x1l*y1l
-    __m128i w1 = _mm_mul_epu32(x, yh);              // x0l*y0h, x1l*y1h
-    __m128i w2 = _mm_mul_epu32(xh, y);              // x0h*y0l, x1h*y0l
-    __m128i w3 = _mm_mul_epu32(xh, yh);             // x0h*y0h, x1h*y1h
-    __m128i w0h = _mm_srli_epi64(w0, 32);
-    __m128i s1 = _mm_add_epi64(w1, w0h);
-    __m128i s1l = _mm_and_si128(s1, lomask);
-    __m128i s1h = _mm_srli_epi64(s1, 32);
-    __m128i s2 = _mm_add_epi64(w2, s1l);
-    __m128i s2h = _mm_srli_epi64(s2, 32);
-    __m128i hi = _mm_add_epi64(w3, s1h);
-            hi = _mm_add_epi64(hi, s2h);
+static inline __m128i libdivide_mullhi_u64_vec128(__m128i x, __m128i y) {
+    // full 128 bits product is:
+    // x0*y0 + (x0*y1 << 32) + (x1*y0 << 32) + (x1*y1 << 64)
+    // Note x0,y0,x1,y1 are all conceptually uint32, products are 32x32->64.
 
-    return hi;
+    // Compute x0*y0.
+    // Note x1, y1 are ignored by mul_epu32.
+    __m128i x0y0 = _mm_mul_epu32(x, y);
+    __m128i x0y0_hi = _mm_srli_epi64(x0y0, 32);
+
+    // Get x1, y1 in the low bits.
+    // We could shuffle or right shift. Shuffles are preferred as they preserve
+    // the source register for the next computation.
+    __m128i x1 = _mm_shuffle_epi32(x, _MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1));
+    __m128i y1 = _mm_shuffle_epi32(y, _MM_SHUFFLE(3, 3, 1, 1));
+
+    // No need to mask off top 32 bits for mul_epu32.
+    __m128i x0y1 = _mm_mul_epu32(x, y1);
+    __m128i x1y0 = _mm_mul_epu32(x1, y);
+    __m128i x1y1 = _mm_mul_epu32(x1, y1);
+
+    // Mask here selects low bits only.
+    __m128i mask = _mm_set1_epi64x(0xFFFFFFFF);
+    __m128i temp = _mm_add_epi64(x1y0, x0y0_hi);
+    __m128i temp_lo = _mm_and_si128(temp, mask);
+    __m128i temp_hi = _mm_srli_epi64(temp, 32);
+
+    temp_lo = _mm_srli_epi64(_mm_add_epi64(temp_lo, x0y1), 32);
+    temp_hi = _mm_add_epi64(x1y1, temp_hi);
+    return _mm_add_epi64(temp_lo, temp_hi);
 }
 
 // y is one 64-bit value repeated.
-static inline __m128i libdivide_mullhi_s64_vector(__m128i x, __m128i y) {
-    __m128i p = libdivide_mullhi_u64_vector(x, y);
+static inline __m128i libdivide_mullhi_s64_vec128(__m128i x, __m128i y) {
+    __m128i p = libdivide_mullhi_u64_vec128(x, y);
     __m128i t1 = _mm_and_si128(libdivide_s64_signbits(x), y);
     __m128i t2 = _mm_and_si128(libdivide_s64_signbits(y), x);
     p = _mm_sub_epi64(p, t1);
@@ -1770,131 +2064,130 @@ static inline __m128i libdivide_mullhi_s64_vector(__m128i x, __m128i y) {
 
 ////////// UINT32
 
-__m128i libdivide_u32_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
+__m128i libdivide_u32_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_u32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return _mm_srli_epi32(numers, more);
-    }
-    else {
-        __m128i q = libdivide_mullhi_u32_vector(numers, _mm_set1_epi32(denom->magic));
+    } else {
+        __m128i q = libdivide_mullhi_u32_vec128(numers, _mm_set1_epi32(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             // return t >> denom->shift;
             uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
             __m128i t = _mm_add_epi32(_mm_srli_epi32(_mm_sub_epi32(numers, q), 1), q);
             return _mm_srli_epi32(t, shift);
-        }
-        else {
+        } else {
             return _mm_srli_epi32(q, more);
         }
     }
 }
 
-__m128i libdivide_u32_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
-    __m128i q = libdivide_mullhi_u32_vector(numers, _mm_set1_epi32(denom->magic));
+__m128i libdivide_u32_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_u32_branchfree_t *denom) {
+    __m128i q = libdivide_mullhi_u32_vec128(numers, _mm_set1_epi32(denom->magic));
     __m128i t = _mm_add_epi32(_mm_srli_epi32(_mm_sub_epi32(numers, q), 1), q);
     return _mm_srli_epi32(t, denom->more);
 }
 
 ////////// UINT64
 
-__m128i libdivide_u64_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
+__m128i libdivide_u64_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_u64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         return _mm_srli_epi64(numers, more);
-    }
-    else {
-        __m128i q = libdivide_mullhi_u64_vector(numers, _mm_set1_epi64x(denom->magic));
+    } else {
+        __m128i q = libdivide_mullhi_u64_vec128(numers, _mm_set1_epi64x(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // uint32_t t = ((numer - q) >> 1) + q;
             // return t >> denom->shift;
             uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
             __m128i t = _mm_add_epi64(_mm_srli_epi64(_mm_sub_epi64(numers, q), 1), q);
             return _mm_srli_epi64(t, shift);
-        }
-        else {
+        } else {
             return _mm_srli_epi64(q, more);
         }
     }
 }
 
-__m128i libdivide_u64_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
-    __m128i q = libdivide_mullhi_u64_vector(numers, _mm_set1_epi64x(denom->magic));
+__m128i libdivide_u64_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_u64_branchfree_t *denom) {
+    __m128i q = libdivide_mullhi_u64_vec128(numers, _mm_set1_epi64x(denom->magic));
     __m128i t = _mm_add_epi64(_mm_srli_epi64(_mm_sub_epi64(numers, q), 1), q);
     return _mm_srli_epi64(t, denom->more);
 }
 
 ////////// SINT32
 
-__m128i libdivide_s32_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
+__m128i libdivide_s32_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_s32_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     if (!denom->magic) {
         uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
         uint32_t mask = (1U << shift) - 1;
         __m128i roundToZeroTweak = _mm_set1_epi32(mask);
         // q = numer + ((numer >> 31) & roundToZeroTweak);
-        __m128i q = _mm_add_epi32(numers, _mm_and_si128(_mm_srai_epi32(numers, 31), roundToZeroTweak));
+        __m128i q =
+            _mm_add_epi32(numers, _mm_and_si128(_mm_srai_epi32(numers, 31), roundToZeroTweak));
         q = _mm_srai_epi32(q, shift);
         __m128i sign = _mm_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
         // q = (q ^ sign) - sign;
         q = _mm_sub_epi32(_mm_xor_si128(q, sign), sign);
         return q;
-    }
-    else {
-        __m128i q = libdivide_mullhi_s32_vector(numers, _mm_set1_epi32(denom->magic));
+    } else {
+        __m128i q = libdivide_mullhi_s32_vec128(numers, _mm_set1_epi32(denom->magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
-             // must be arithmetic shift
+            // must be arithmetic shift
             __m128i sign = _mm_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-             // q += ((numer ^ sign) - sign);
+            // q += ((numer ^ sign) - sign);
             q = _mm_add_epi32(q, _mm_sub_epi32(_mm_xor_si128(numers, sign), sign));
         }
         // q >>= shift
         q = _mm_srai_epi32(q, more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK);
-        q = _mm_add_epi32(q, _mm_srli_epi32(q, 31)); // q += (q < 0)
+        q = _mm_add_epi32(q, _mm_srli_epi32(q, 31));  // q += (q < 0)
         return q;
     }
 }
 
-__m128i libdivide_s32_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
+__m128i libdivide_s32_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_s32_branchfree_t *denom) {
     int32_t magic = denom->magic;
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_32_SHIFT_MASK;
-     // must be arithmetic shift
+    // must be arithmetic shift
     __m128i sign = _mm_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-    __m128i q = libdivide_mullhi_s32_vector(numers, _mm_set1_epi32(magic));
-    q = _mm_add_epi32(q, numers); // q += numers
+    __m128i q = libdivide_mullhi_s32_vec128(numers, _mm_set1_epi32(magic));
+    q = _mm_add_epi32(q, numers);  // q += numers
 
     // If q is non-negative, we have nothing to do
     // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
     // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2
     uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
-    __m128i q_sign = _mm_srai_epi32(q, 31); // q_sign = q >> 31
+    __m128i q_sign = _mm_srai_epi32(q, 31);  // q_sign = q >> 31
     __m128i mask = _mm_set1_epi32((1U << shift) - is_power_of_2);
-    q = _mm_add_epi32(q, _mm_and_si128(q_sign, mask)); // q = q + (q_sign & mask)
-    q = _mm_srai_epi32(q, shift); // q >>= shift
-    q = _mm_sub_epi32(_mm_xor_si128(q, sign), sign); // q = (q ^ sign) - sign
+    q = _mm_add_epi32(q, _mm_and_si128(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = _mm_srai_epi32(q, shift);                       // q >>= shift
+    q = _mm_sub_epi32(_mm_xor_si128(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
     return q;
 }
 
 ////////// SINT64
 
-__m128i libdivide_s64_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
+__m128i libdivide_s64_do_vec128(__m128i numers, const struct libdivide_s64_t *denom) {
     uint8_t more = denom->more;
     int64_t magic = denom->magic;
-    if (magic == 0) { // shift path
+    if (magic == 0) {  // shift path
         uint32_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
         uint64_t mask = (1ULL << shift) - 1;
         __m128i roundToZeroTweak = _mm_set1_epi64x(mask);
         // q = numer + ((numer >> 63) & roundToZeroTweak);
-        __m128i q = _mm_add_epi64(numers, _mm_and_si128(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
-        q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, shift);
+        __m128i q =
+            _mm_add_epi64(numers, _mm_and_si128(libdivide_s64_signbits(numers), roundToZeroTweak));
+        q = libdivide_s64_shift_right_vec128(q, shift);
         __m128i sign = _mm_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
-         // q = (q ^ sign) - sign;
+        // q = (q ^ sign) - sign;
         q = _mm_sub_epi64(_mm_xor_si128(q, sign), sign);
         return q;
-    }
-    else {
-        __m128i q = libdivide_mullhi_s64_vector(numers, _mm_set1_epi64x(magic));
+    } else {
+        __m128i q = libdivide_mullhi_s64_vec128(numers, _mm_set1_epi64x(magic));
         if (more & LIBDIVIDE_ADD_MARKER) {
             // must be arithmetic shift
             __m128i sign = _mm_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
@@ -1902,32 +2195,33 @@ __m128i libdivide_s64_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s64_t *de
             q = _mm_add_epi64(q, _mm_sub_epi64(_mm_xor_si128(numers, sign), sign));
         }
         // q >>= denom->mult_path.shift
-        q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
-        q = _mm_add_epi64(q, _mm_srli_epi64(q, 63)); // q += (q < 0)
+        q = libdivide_s64_shift_right_vec128(q, more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK);
+        q = _mm_add_epi64(q, _mm_srli_epi64(q, 63));  // q += (q < 0)
         return q;
     }
 }
 
-__m128i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
+__m128i libdivide_s64_branchfree_do_vec128(
+    __m128i numers, const struct libdivide_s64_branchfree_t *denom) {
     int64_t magic = denom->magic;
     uint8_t more = denom->more;
     uint8_t shift = more & LIBDIVIDE_64_SHIFT_MASK;
     // must be arithmetic shift
     __m128i sign = _mm_set1_epi32((int8_t)more >> 7);
 
-     // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
-    __m128i q = libdivide_mullhi_s64_vector(numers, _mm_set1_epi64x(magic));
-    q = _mm_add_epi64(q, numers); // q += numers
+    // libdivide_mullhi_s64(numers, magic);
+    __m128i q = libdivide_mullhi_s64_vec128(numers, _mm_set1_epi64x(magic));
+    q = _mm_add_epi64(q, numers);  // q += numers
 
     // If q is non-negative, we have nothing to do.
     // If q is negative, we want to add either (2**shift)-1 if d is
     // a power of 2, or (2**shift) if it is not a power of 2.
     uint32_t is_power_of_2 = (magic == 0);
-    __m128i q_sign = libdivide_s64_signbits(q); // q_sign = q >> 63
+    __m128i q_sign = libdivide_s64_signbits(q);  // q_sign = q >> 63
     __m128i mask = _mm_set1_epi64x((1ULL << shift) - is_power_of_2);
-    q = _mm_add_epi64(q, _mm_and_si128(q_sign, mask)); // q = q + (q_sign & mask)
-    q = libdivide_s64_shift_right_vector(q, shift); // q >>= shift
-    q = _mm_sub_epi64(_mm_xor_si128(q, sign), sign); // q = (q ^ sign) - sign
+    q = _mm_add_epi64(q, _mm_and_si128(q_sign, mask));  // q = q + (q_sign & mask)
+    q = libdivide_s64_shift_right_vec128(q, shift);     // q >>= shift
+    q = _mm_sub_epi64(_mm_xor_si128(q, sign), sign);    // q = (q ^ sign) - sign
     return q;
 }
 
@@ -1937,143 +2231,273 @@ __m128i libdivide_s64_branchfree_do_vector(__m128i numers, const struct libdivid
 
 #ifdef __cplusplus
 
-// The C++ divider class is templated on both an integer type
-// (like uint64_t) and an algorithm type.
-// * BRANCHFULL is the default algorithm type.
-// * BRANCHFREE is the branchfree algorithm type.
-enum {
-    BRANCHFULL,
-    BRANCHFREE
+enum Branching {
+    BRANCHFULL,  // use branching algorithms
+    BRANCHFREE   // use branchfree algorithms
 };
 
-#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
-    #define LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE __m512i
-#elif defined(LIBDIVIDE_AVX2)
-    #define LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE __m256i
-#elif defined(LIBDIVIDE_SSE2)
-    #define LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE __m128i
+#if defined(LIBDIVIDE_NEON)
+// Helper to deduce NEON vector type for integral type.
+template <typename T>
+struct NeonVecFor {};
+
+template <>
+struct NeonVecFor<uint32_t> {
+    typedef uint32x4_t type;
+};
+
+template <>
+struct NeonVecFor<int32_t> {
+    typedef int32x4_t type;
+};
+
+template <>
+struct NeonVecFor<uint64_t> {
+    typedef uint64x2_t type;
+};
+
+template <>
+struct NeonVecFor<int64_t> {
+    typedef int64x2_t type;
+};
 #endif
 
-#if !defined(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE)
-    #define LIBDIVIDE_DIVIDE_VECTOR(ALGO)
+// Versions of our algorithms for SIMD.
+#if defined(LIBDIVIDE_NEON)
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_NEON(ALGO, INT_TYPE)                                                 \
+    typename NeonVecFor<INT_TYPE>::type divide(typename NeonVecFor<INT_TYPE>::type n) const { \
+        return libdivide_##ALGO##_do_vec128(n, &denom);                                       \
+    }
 #else
-    #define LIBDIVIDE_DIVIDE_VECTOR(ALGO) \
-        LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE divide(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE n) const { \
-            return libdivide_##ALGO##_do_vector(n, &denom); \
-        }
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_NEON(ALGO, INT_TYPE)
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_SSE2)
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_SSE2(ALGO) \
+    __m128i divide(__m128i n) const { return libdivide_##ALGO##_do_vec128(n, &denom); }
+#else
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_SSE2(ALGO)
+#endif
+
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX2)
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_AVX2(ALGO) \
+    __m256i divide(__m256i n) const { return libdivide_##ALGO##_do_vec256(n, &denom); }
+#else
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_AVX2(ALGO)
+#endif
+
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_AVX512(ALGO) \
+    __m512i divide(__m512i n) const { return libdivide_##ALGO##_do_vec512(n, &denom); }
+#else
+#define LIBDIVIDE_DIVIDE_AVX512(ALGO)
 #endif
 
 // The DISPATCHER_GEN() macro generates C++ methods (for the given integer
 // and algorithm types) that redirect to libdivide's C API.
-#define DISPATCHER_GEN(T, ALGO) \
-    libdivide_##ALGO##_t denom; \
-    dispatcher() { } \
-    dispatcher(T d) \
-        : denom(libdivide_##ALGO##_gen(d)) \
-    { } \
-    T divide(T n) const { \
-        return libdivide_##ALGO##_do(n, &denom); \
-    } \
-    LIBDIVIDE_DIVIDE_VECTOR(ALGO) \
-    T recover() const { \
-        return libdivide_##ALGO##_recover(&denom); \
-    }
+#define DISPATCHER_GEN(T, ALGO)                                      \
+    libdivide_##ALGO##_t denom;                                      \
+    dispatcher() {}                                                  \
+    dispatcher(T d) : denom(libdivide_##ALGO##_gen(d)) {}            \
+    T divide(T n) const { return libdivide_##ALGO##_do(n, &denom); } \
+    T recover() const { return libdivide_##ALGO##_recover(&denom); } \
+    LIBDIVIDE_DIVIDE_NEON(ALGO, T)                                   \
+    LIBDIVIDE_DIVIDE_SSE2(ALGO)                                      \
+    LIBDIVIDE_DIVIDE_AVX2(ALGO)                                      \
+    LIBDIVIDE_DIVIDE_AVX512(ALGO)
 
 // The dispatcher selects a specific division algorithm for a given
 // type and ALGO using partial template specialization.
-template<bool IS_INTEGRAL, bool IS_SIGNED, int SIZEOF, int ALGO> struct dispatcher { };
+template <bool IS_INTEGRAL, bool IS_SIGNED, int SIZEOF, Branching ALGO>
+struct dispatcher {};
 
-template<> struct dispatcher<true, true, sizeof(int32_t), BRANCHFULL> { DISPATCHER_GEN(int32_t, s32) };
-template<> struct dispatcher<true, true, sizeof(int32_t), BRANCHFREE> { DISPATCHER_GEN(int32_t, s32_branchfree) };
-template<> struct dispatcher<true, false, sizeof(uint32_t), BRANCHFULL> { DISPATCHER_GEN(uint32_t, u32) };
-template<> struct dispatcher<true, false, sizeof(uint32_t), BRANCHFREE> { DISPATCHER_GEN(uint32_t, u32_branchfree) };
-template<> struct dispatcher<true, true, sizeof(int64_t), BRANCHFULL> { DISPATCHER_GEN(int64_t, s64) };
-template<> struct dispatcher<true, true, sizeof(int64_t), BRANCHFREE> { DISPATCHER_GEN(int64_t, s64_branchfree) };
-template<> struct dispatcher<true, false, sizeof(uint64_t), BRANCHFULL> { DISPATCHER_GEN(uint64_t, u64) };
-template<> struct dispatcher<true, false, sizeof(uint64_t), BRANCHFREE> { DISPATCHER_GEN(uint64_t, u64_branchfree) };
+template <>
+struct dispatcher<true, true, sizeof(int32_t), BRANCHFULL> {
+    DISPATCHER_GEN(int32_t, s32)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, true, sizeof(int32_t), BRANCHFREE> {
+    DISPATCHER_GEN(int32_t, s32_branchfree)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, false, sizeof(uint32_t), BRANCHFULL> {
+    DISPATCHER_GEN(uint32_t, u32)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, false, sizeof(uint32_t), BRANCHFREE> {
+    DISPATCHER_GEN(uint32_t, u32_branchfree)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, true, sizeof(int64_t), BRANCHFULL> {
+    DISPATCHER_GEN(int64_t, s64)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, true, sizeof(int64_t), BRANCHFREE> {
+    DISPATCHER_GEN(int64_t, s64_branchfree)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, false, sizeof(uint64_t), BRANCHFULL> {
+    DISPATCHER_GEN(uint64_t, u64)
+};
+template <>
+struct dispatcher<true, false, sizeof(uint64_t), BRANCHFREE> {
+    DISPATCHER_GEN(uint64_t, u64_branchfree)
+};
 
 // This is the main divider class for use by the user (C++ API).
 // The actual division algorithm is selected using the dispatcher struct
 // based on the integer and algorithm template parameters.
-template<typename T, int ALGO = BRANCHFULL>
+template <typename T, Branching ALGO = BRANCHFULL>
 class divider {
-public:
+   public:
     // We leave the default constructor empty so that creating
     // an array of dividers and then initializing them
     // later doesn't slow us down.
-    divider() { }
+    divider() {}
 
     // Constructor that takes the divisor as a parameter
-    divider(T d) : div(d) { }
+    divider(T d) : div(d) {}
 
     // Divides n by the divisor
-    T divide(T n) const {
-        return div.divide(n);
-    }
+    T divide(T n) const { return div.divide(n); }
 
     // Recovers the divisor, returns the value that was
     // used to initialize this divider object.
-    T recover() const {
-        return div.recover();
+    T recover() const { return div.recover(); }
+
+    bool operator==(const divider<T, ALGO> &other) const {
+        return div.denom.magic == other.denom.magic && div.denom.more == other.denom.more;
     }
 
-    bool operator==(const divider<T, ALGO>& other) const {
-        return div.denom.magic == other.denom.magic &&
-               div.denom.more == other.denom.more;
-    }
+    bool operator!=(const divider<T, ALGO> &other) const { return !(*this == other); }
 
-    bool operator!=(const divider<T, ALGO>& other) const {
-        return !(*this == other);
-    }
-
-#if defined(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE)
-    // Treats the vector as packed integer values with the same type as
-    // the divider (e.g. s32, u32, s64, u64) and divides each of
-    // them by the divider, returning the packed quotients.
-    LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE divide(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE n) const {
+    // Vector variants treat the input as packed integer values with the same type as the divider
+    // (e.g. s32, u32, s64, u64) and divides each of them by the divider, returning the packed
+    // quotients.
+#if defined(LIBDIVIDE_SSE2)
+    __m128i divide(__m128i n) const { return div.divide(n); }
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX2)
+    __m256i divide(__m256i n) const { return div.divide(n); }
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
+    __m512i divide(__m512i n) const { return div.divide(n); }
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_NEON)
+    typename NeonVecFor<T>::type divide(typename NeonVecFor<T>::type n) const {
         return div.divide(n);
     }
 #endif
 
-private:
+   private:
     // Storage for the actual divisor
-    dispatcher<std::is_integral<T>::value,
-               std::is_signed<T>::value, sizeof(T), ALGO> div;
+    dispatcher<std::is_integral<T>::value, std::is_signed<T>::value, sizeof(T), ALGO> div;
 };
 
 // Overload of operator / for scalar division
-template<typename T, int ALGO>
-T operator/(T n, const divider<T, ALGO>& div) {
+template <typename T, Branching ALGO>
+T operator/(T n, const divider<T, ALGO> &div) {
     return div.divide(n);
 }
 
 // Overload of operator /= for scalar division
-template<typename T, int ALGO>
-T& operator/=(T& n, const divider<T, ALGO>& div) {
+template <typename T, Branching ALGO>
+T &operator/=(T &n, const divider<T, ALGO> &div) {
     n = div.divide(n);
     return n;
 }
 
-#if defined(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE)
-    // Overload of operator / for vector division
-    template<typename T, int ALGO>
-    LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE operator/(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE n, const divider<T, ALGO>& div) {
-        return div.divide(n);
-    }
-    // Overload of operator /= for vector division
-    template<typename T, int ALGO>
-    LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE& operator/=(LIBDIVIDE_VECTOR_TYPE& n, const divider<T, ALGO>& div) {
-        n = div.divide(n);
-        return n;
-    }
+// Overloads for vector types.
+#if defined(LIBDIVIDE_SSE2)
+template <typename T, Branching ALGO>
+__m128i operator/(__m128i n, const divider<T, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <typename T, Branching ALGO>
+__m128i operator/=(__m128i &n, const divider<T, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX2)
+template <typename T, Branching ALGO>
+__m256i operator/(__m256i n, const divider<T, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <typename T, Branching ALGO>
+__m256i operator/=(__m256i &n, const divider<T, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
+#endif
+#if defined(LIBDIVIDE_AVX512)
+template <typename T, Branching ALGO>
+__m512i operator/(__m512i n, const divider<T, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <typename T, Branching ALGO>
+__m512i operator/=(__m512i &n, const divider<T, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
 #endif
 
-// libdivdie::branchfree_divider<T>
+#if defined(LIBDIVIDE_NEON)
+template <Branching ALGO>
+uint32x4_t operator/(uint32x4_t n, const divider<uint32_t, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <Branching ALGO>
+int32x4_t operator/(int32x4_t n, const divider<int32_t, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <Branching ALGO>
+uint64x2_t operator/(uint64x2_t n, const divider<uint64_t, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <Branching ALGO>
+int64x2_t operator/(int64x2_t n, const divider<int64_t, ALGO> &div) {
+    return div.divide(n);
+}
+
+template <Branching ALGO>
+uint32x4_t operator/=(uint32x4_t &n, const divider<uint32_t, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
+
+template <Branching ALGO>
+int32x4_t operator/=(int32x4_t &n, const divider<int32_t, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
+
+template <Branching ALGO>
+uint64x2_t operator/=(uint64x2_t &n, const divider<uint64_t, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
+
+template <Branching ALGO>
+int64x2_t operator/=(int64x2_t &n, const divider<int64_t, ALGO> &div) {
+    n = div.divide(n);
+    return n;
+}
+#endif
+
+#if __cplusplus >= 201103L || (defined(_MSC_VER) && _MSC_VER >= 1900)
+// libdivide::branchfree_divider<T>
 template <typename T>
 using branchfree_divider = divider<T, BRANCHFREE>;
+#endif
 
-} // namespace libdivide
+}  // namespace libdivide
 
-#endif // __cplusplus
+#endif  // __cplusplus
 
-#endif // LIBDIVIDE_H
+#endif  // LIBDIVIDE_H
diff --git a/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/lber_types.h b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/lber_types.h
new file mode 100644
index 00000000000..dbd59430527
--- /dev/null
+++ b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/lber_types.h
@@ -0,0 +1,63 @@
+/* include/lber_types.h. Generated from lber_types.hin by configure. */
+/* $OpenLDAP$ */
+/* This work is part of OpenLDAP Software <http://www.openldap.org/>.
+ *
+ * Copyright 1998-2020 The OpenLDAP Foundation.
+ * All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted only as authorized by the OpenLDAP
+ * Public License.
+ *
+ * A copy of this license is available in file LICENSE in the
+ * top-level directory of the distribution or, alternatively, at
+ * <http://www.OpenLDAP.org/license.html>.
+ */
+
+/*
+ * LBER types
+ */
+
+#ifndef _LBER_TYPES_H
+#define _LBER_TYPES_H
+
+#include <ldap_cdefs.h>
+
+LDAP_BEGIN_DECL
+
+/* LBER boolean, enum, integers (32 bits or larger) */
+#define LBER_INT_T int
+
+/* LBER tags (32 bits or larger) */
+#define LBER_TAG_T long
+
+/* LBER socket descriptor */
+#define LBER_SOCKET_T int
+
+/* LBER lengths (32 bits or larger) */
+#define LBER_LEN_T long
+
+/* ------------------------------------------------------------ */
+
+/* booleans, enumerations, and integers */
+typedef LBER_INT_T ber_int_t;
+
+/* signed and unsigned versions */
+typedef signed LBER_INT_T ber_sint_t;
+typedef unsigned LBER_INT_T ber_uint_t;
+
+/* tags */
+typedef unsigned LBER_TAG_T ber_tag_t;
+
+/* "socket" descriptors */
+typedef LBER_SOCKET_T ber_socket_t;
+
+/* lengths */
+typedef unsigned LBER_LEN_T ber_len_t;
+
+/* signed lengths */
+typedef signed LBER_LEN_T ber_slen_t;
+
+LDAP_END_DECL
+
+#endif /* _LBER_TYPES_H */
diff --git a/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/ldap_config.h b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/ldap_config.h
new file mode 100644
index 00000000000..89f7b40b884
--- /dev/null
+++ b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/ldap_config.h
@@ -0,0 +1,74 @@
+/* include/ldap_config.h. Generated from ldap_config.hin by configure. */
+/* $OpenLDAP$ */
+/* This work is part of OpenLDAP Software <http://www.openldap.org/>.
+ *
+ * Copyright 1998-2020 The OpenLDAP Foundation.
+ * All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted only as authorized by the OpenLDAP
+ * Public License.
+ *
+ * A copy of this license is available in file LICENSE in the
+ * top-level directory of the distribution or, alternatively, at
+ * <http://www.OpenLDAP.org/license.html>.
+ */
+
+/*
+ * This file works in conjunction with OpenLDAP configure system.
+ * If you do no like the values below, adjust your configure options.
+ */
+
+#ifndef _LDAP_CONFIG_H
+#define _LDAP_CONFIG_H
+
+/* directory separator */
+#ifndef LDAP_DIRSEP
+#ifndef _WIN32
+#define LDAP_DIRSEP "/"
+#else
+#define LDAP_DIRSEP "\\"
+#endif
+#endif
+
+/* directory for temporary files */
+#if defined(_WIN32)
+# define LDAP_TMPDIR "C:\\." /* we don't have much of a choice */
+#elif defined( _P_tmpdir )
+# define LDAP_TMPDIR _P_tmpdir
+#elif defined( P_tmpdir )
+# define LDAP_TMPDIR P_tmpdir
+#elif defined( _PATH_TMPDIR )
+# define LDAP_TMPDIR _PATH_TMPDIR
+#else
+# define LDAP_TMPDIR LDAP_DIRSEP "tmp"
+#endif
+
+/* directories */
+#ifndef LDAP_BINDIR
+#define LDAP_BINDIR        "/tmp/ldap-prefix/bin"
+#endif
+#ifndef LDAP_SBINDIR
+#define LDAP_SBINDIR       "/tmp/ldap-prefix/sbin"
+#endif
+#ifndef LDAP_DATADIR
+#define LDAP_DATADIR       "/tmp/ldap-prefix/share/openldap"
+#endif
+#ifndef LDAP_SYSCONFDIR
+#define LDAP_SYSCONFDIR    "/tmp/ldap-prefix/etc/openldap"
+#endif
+#ifndef LDAP_LIBEXECDIR
+#define LDAP_LIBEXECDIR    "/tmp/ldap-prefix/libexec"
+#endif
+#ifndef LDAP_MODULEDIR
+#define LDAP_MODULEDIR     "/tmp/ldap-prefix/libexec/openldap"
+#endif
+#ifndef LDAP_RUNDIR
+#define LDAP_RUNDIR        "/tmp/ldap-prefix/var"
+#endif
+#ifndef LDAP_LOCALEDIR
+#define LDAP_LOCALEDIR     ""
+#endif
+
+
+#endif /* _LDAP_CONFIG_H */
diff --git a/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/ldap_features.h b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/ldap_features.h
new file mode 100644
index 00000000000..f0cc7c3626f
--- /dev/null
+++ b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/ldap_features.h
@@ -0,0 +1,61 @@
+/* include/ldap_features.h. Generated from ldap_features.hin by configure. */
+/* $OpenLDAP$ */
+/* This work is part of OpenLDAP Software <http://www.openldap.org/>.
+ *
+ * Copyright 1998-2020 The OpenLDAP Foundation.
+ * All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted only as authorized by the OpenLDAP
+ * Public License.
+ *
+ * A copy of this license is available in file LICENSE in the
+ * top-level directory of the distribution or, alternatively, at
+ * <http://www.OpenLDAP.org/license.html>.
+ */
+
+/*
+ * LDAP Features
+ */
+
+#ifndef _LDAP_FEATURES_H
+#define _LDAP_FEATURES_H 1
+
+/* OpenLDAP API version macros */
+#define LDAP_VENDOR_VERSION 20501
+#define LDAP_VENDOR_VERSION_MAJOR 2
+#define LDAP_VENDOR_VERSION_MINOR 5
+#define LDAP_VENDOR_VERSION_PATCH X
+
+/*
+** WORK IN PROGRESS!
+**
+** OpenLDAP reentrancy/thread-safeness should be dynamically
+** checked using ldap_get_option().
+**
+** The -lldap implementation is not thread-safe.
+**
+** The -lldap_r implementation is:
+**     LDAP_API_FEATURE_THREAD_SAFE (basic thread safety)
+** but also be:
+**     LDAP_API_FEATURE_SESSION_THREAD_SAFE
+**     LDAP_API_FEATURE_OPERATION_THREAD_SAFE
+**
+** The preprocessor flag LDAP_API_FEATURE_X_OPENLDAP_THREAD_SAFE
+** can be used to determine if -lldap_r is available at compile
+** time.  You must define LDAP_THREAD_SAFE if and only if you
+** link with -lldap_r.
+**
+** If you fail to define LDAP_THREAD_SAFE when linking with
+** -lldap_r or define LDAP_THREAD_SAFE when linking with -lldap,
+** provided header definitions and declarations may be incorrect.
+**
+*/
+
+/* is -lldap_r available or not */
+#define LDAP_API_FEATURE_X_OPENLDAP_THREAD_SAFE 1
+
+/* LDAP v2 Referrals */
+/* #undef LDAP_API_FEATURE_X_OPENLDAP_V2_REFERRALS */
+
+#endif /* LDAP_FEATURES */
diff --git a/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/portable.h b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/portable.h
new file mode 100644
index 00000000000..2924b6713a4
--- /dev/null
+++ b/contrib/openldap-cmake/linux_ppc64le/include/portable.h
@@ -0,0 +1,1169 @@
+/* include/portable.h. Generated from portable.hin by configure. */
+/* include/portable.hin. Generated from configure.in by autoheader. */
+
+
+/* begin of portable.h.pre */
+/* This work is part of OpenLDAP Software <http://www.openldap.org/>.
+ *
+ * Copyright 1998-2020 The OpenLDAP Foundation
+ * All rights reserved.
+ *
+ * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+ * modification, are permitted only as authorized by the OpenLDAP
+ * Public License.
+ *
+ * A copy of this license is available in the file LICENSE in the
+ * top-level directory of the distribution or, alternatively, at
+ * <http://www.OpenLDAP.org/license.html>.
+ */
+
+#ifndef _LDAP_PORTABLE_H
+#define _LDAP_PORTABLE_H
+
+/* define this if needed to get reentrant functions */
+#ifndef REENTRANT
+#define REENTRANT 1
+#endif
+#ifndef _REENTRANT
+#define _REENTRANT 1
+#endif
+
+/* define this if needed to get threadsafe functions */
+#ifndef THREADSAFE
+#define THREADSAFE 1
+#endif
+#ifndef _THREADSAFE
+#define _THREADSAFE 1
+#endif
+#ifndef THREAD_SAFE
+#define THREAD_SAFE 1
+#endif
+#ifndef _THREAD_SAFE
+#define _THREAD_SAFE 1
+#endif
+
+#ifndef _SGI_MP_SOURCE
+#define _SGI_MP_SOURCE 1
+#endif
+
+/* end of portable.h.pre */
+
+
+/* Define if building universal (internal helper macro) */
+/* #undef AC_APPLE_UNIVERSAL_BUILD */
+
+/* define to use both <string.h> and <strings.h> */
+/* #undef BOTH_STRINGS_H */
+
+/* define if cross compiling */
+/* #undef CROSS_COMPILING */
+
+/* set to the number of arguments ctime_r() expects */
+#define CTIME_R_NARGS 2
+
+/* define if toupper() requires islower() */
+/* #undef C_UPPER_LOWER */
+
+/* define if sys_errlist is not declared in stdio.h or errno.h */
+/* #undef DECL_SYS_ERRLIST */
+
+/* define to enable slapi library */
+/* #undef ENABLE_SLAPI */
+
+/* defined to be the EXE extension */
+#define EXEEXT ""
+
+/* set to the number of arguments gethostbyaddr_r() expects */
+#define GETHOSTBYADDR_R_NARGS 8
+
+/* set to the number of arguments gethostbyname_r() expects */
+#define GETHOSTBYNAME_R_NARGS 6
+
+/* Define to 1 if `TIOCGWINSZ' requires <sys/ioctl.h>. */
+#define GWINSZ_IN_SYS_IOCTL 1
+
+/* define if you have AIX security lib */
+/* #undef HAVE_AIX_SECURITY */
+
+/* Define to 1 if you have the <arpa/inet.h> header file. */
+#define HAVE_ARPA_INET_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <arpa/nameser.h> header file. */
+#define HAVE_ARPA_NAMESER_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <assert.h> header file. */
+#define HAVE_ASSERT_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `bcopy' function. */
+#define HAVE_BCOPY 1
+
+/* Define to 1 if you have the <bits/types.h> header file. */
+#define HAVE_BITS_TYPES_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `chroot' function. */
+#define HAVE_CHROOT 1
+
+/* Define to 1 if you have the `closesocket' function. */
+/* #undef HAVE_CLOSESOCKET */
+
+/* Define to 1 if you have the <conio.h> header file. */
+/* #undef HAVE_CONIO_H */
+
+/* define if crypt(3) is available */
+/* #undef HAVE_CRYPT */
+
+/* Define to 1 if you have the <crypt.h> header file. */
+/* #undef HAVE_CRYPT_H */
+
+/* define if crypt_r() is also available */
+/* #undef HAVE_CRYPT_R */
+
+/* Define to 1 if you have the `ctime_r' function. */
+#define HAVE_CTIME_R 1
+
+/* define if you have Cyrus SASL */
+/* #undef HAVE_CYRUS_SASL */
+
+/* define if your system supports /dev/poll */
+/* #undef HAVE_DEVPOLL */
+
+/* Define to 1 if you have the <direct.h> header file. */
+/* #undef HAVE_DIRECT_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <dirent.h> header file, and it defines `DIR'.
+   */
+#define HAVE_DIRENT_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <dlfcn.h> header file. */
+#define HAVE_DLFCN_H 1
+
+/* Define to 1 if you don't have `vprintf' but do have `_doprnt.' */
+/* #undef HAVE_DOPRNT */
+
+/* define if system uses EBCDIC instead of ASCII */
+/* #undef HAVE_EBCDIC */
+
+/* Define to 1 if you have the `endgrent' function. */
+#define HAVE_ENDGRENT 1
+
+/* Define to 1 if you have the `endpwent' function. */
+#define HAVE_ENDPWENT 1
+
+/* define if your system supports epoll */
+#define HAVE_EPOLL 1
+
+/* Define to 1 if you have the <errno.h> header file. */
+#define HAVE_ERRNO_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `fcntl' function. */
+#define HAVE_FCNTL 1
+
+/* Define to 1 if you have the <fcntl.h> header file. */
+#define HAVE_FCNTL_H 1
+
+/* define if you actually have FreeBSD fetch(3) */
+/* #undef HAVE_FETCH */
+
+/* Define to 1 if you have the <filio.h> header file. */
+/* #undef HAVE_FILIO_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `flock' function. */
+#define HAVE_FLOCK 1
+
+/* Define to 1 if you have the `fstat' function. */
+#define HAVE_FSTAT 1
+
+/* Define to 1 if you have the `gai_strerror' function. */
+#define HAVE_GAI_STRERROR 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getaddrinfo' function. */
+#define HAVE_GETADDRINFO 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getdtablesize' function. */
+#define HAVE_GETDTABLESIZE 1
+
+/* Define to 1 if you have the `geteuid' function. */
+#define HAVE_GETEUID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getgrgid' function. */
+#define HAVE_GETGRGID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `gethostbyaddr_r' function. */
+#define HAVE_GETHOSTBYADDR_R 1
+
+/* Define to 1 if you have the `gethostbyname_r' function. */
+#define HAVE_GETHOSTBYNAME_R 1
+
+/* Define to 1 if you have the `gethostname' function. */
+#define HAVE_GETHOSTNAME 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getnameinfo' function. */
+#define HAVE_GETNAMEINFO 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getopt' function. */
+#define HAVE_GETOPT 1
+
+/* Define to 1 if you have the <getopt.h> header file. */
+#define HAVE_GETOPT_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getpassphrase' function. */
+/* #undef HAVE_GETPASSPHRASE */
+
+/* Define to 1 if you have the `getpeereid' function. */
+/* #undef HAVE_GETPEEREID */
+
+/* Define to 1 if you have the `getpeerucred' function. */
+/* #undef HAVE_GETPEERUCRED */
+
+/* Define to 1 if you have the `getpwnam' function. */
+#define HAVE_GETPWNAM 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getpwuid' function. */
+#define HAVE_GETPWUID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `getspnam' function. */
+#define HAVE_GETSPNAM 1
+
+/* Define to 1 if you have the `gettimeofday' function. */
+#define HAVE_GETTIMEOFDAY 1
+
+/* Define to 1 if you have the <gmp.h> header file. */
+/* #undef HAVE_GMP_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `gmtime_r' function. */
+#define HAVE_GMTIME_R 1
+
+/* define if you have GNUtls */
+/* #undef HAVE_GNUTLS */
+
+/* Define to 1 if you have the <gnutls/gnutls.h> header file. */
+/* #undef HAVE_GNUTLS_GNUTLS_H */
+
+/* if you have GNU Pth */
+/* #undef HAVE_GNU_PTH */
+
+/* Define to 1 if you have the <grp.h> header file. */
+#define HAVE_GRP_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `hstrerror' function. */
+#define HAVE_HSTRERROR 1
+
+/* define to you inet_aton(3) is available */
+#define HAVE_INET_ATON 1
+
+/* Define to 1 if you have the `inet_ntoa_b' function. */
+/* #undef HAVE_INET_NTOA_B */
+
+/* Define to 1 if you have the `inet_ntop' function. */
+#define HAVE_INET_NTOP 1
+
+/* Define to 1 if you have the `initgroups' function. */
+#define HAVE_INITGROUPS 1
+
+/* Define to 1 if you have the <inttypes.h> header file. */
+#define HAVE_INTTYPES_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `ioctl' function. */
+#define HAVE_IOCTL 1
+
+/* Define to 1 if you have the <io.h> header file. */
+/* #undef HAVE_IO_H */
+
+/* define if your system supports kqueue */
+/* #undef HAVE_KQUEUE */
+
+/* Define to 1 if you have the `gen' library (-lgen). */
+/* #undef HAVE_LIBGEN */
+
+/* Define to 1 if you have the `gmp' library (-lgmp). */
+/* #undef HAVE_LIBGMP */
+
+/* Define to 1 if you have the `inet' library (-linet). */
+/* #undef HAVE_LIBINET */
+
+/* define if you have libtool -ltdl */
+/* #undef HAVE_LIBLTDL */
+
+/* Define to 1 if you have the `net' library (-lnet). */
+/* #undef HAVE_LIBNET */
+
+/* Define to 1 if you have the `nsl' library (-lnsl). */
+/* #undef HAVE_LIBNSL */
+
+/* Define to 1 if you have the `nsl_s' library (-lnsl_s). */
+/* #undef HAVE_LIBNSL_S */
+
+/* Define to 1 if you have the `socket' library (-lsocket). */
+/* #undef HAVE_LIBSOCKET */
+
+/* Define to 1 if you have the <libutil.h> header file. */
+/* #undef HAVE_LIBUTIL_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `V3' library (-lV3). */
+/* #undef HAVE_LIBV3 */
+
+/* Define to 1 if you have the <limits.h> header file. */
+#define HAVE_LIMITS_H 1
+
+/* if you have LinuxThreads */
+/* #undef HAVE_LINUX_THREADS */
+
+/* Define to 1 if you have the <locale.h> header file. */
+#define HAVE_LOCALE_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `localtime_r' function. */
+#define HAVE_LOCALTIME_R 1
+
+/* Define to 1 if you have the `lockf' function. */
+#define HAVE_LOCKF 1
+
+/* Define to 1 if the system has the type `long long'. */
+#define HAVE_LONG_LONG 1
+
+/* Define to 1 if you have the <ltdl.h> header file. */
+/* #undef HAVE_LTDL_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <malloc.h> header file. */
+#define HAVE_MALLOC_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `memcpy' function. */
+#define HAVE_MEMCPY 1
+
+/* Define to 1 if you have the `memmove' function. */
+#define HAVE_MEMMOVE 1
+
+/* Define to 1 if you have the <memory.h> header file. */
+#define HAVE_MEMORY_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `memrchr' function. */
+#define HAVE_MEMRCHR 1
+
+/* Define to 1 if you have the `mkstemp' function. */
+#define HAVE_MKSTEMP 1
+
+/* Define to 1 if you have the `mktemp' function. */
+#define HAVE_MKTEMP 1
+
+/* define this if you have mkversion */
+#define HAVE_MKVERSION 1
+
+/* Define to 1 if you have the <ndir.h> header file, and it defines `DIR'. */
+/* #undef HAVE_NDIR_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <netinet/tcp.h> header file. */
+#define HAVE_NETINET_TCP_H 1
+
+/* define if strerror_r returns char* instead of int */
+/* #undef HAVE_NONPOSIX_STRERROR_R */
+
+/* if you have NT Event Log */
+/* #undef HAVE_NT_EVENT_LOG */
+
+/* if you have NT Service Manager */
+/* #undef HAVE_NT_SERVICE_MANAGER */
+
+/* if you have NT Threads */
+/* #undef HAVE_NT_THREADS */
+
+/* define if you have OpenSSL */
+#define HAVE_OPENSSL 1
+
+/* Define to 1 if you have the <openssl/bn.h> header file. */
+#define HAVE_OPENSSL_BN_H 1
+
+/* define if you have OpenSSL with CRL checking capability */
+#define HAVE_OPENSSL_CRL 1
+
+/* Define to 1 if you have the <openssl/crypto.h> header file. */
+#define HAVE_OPENSSL_CRYPTO_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <openssl/ssl.h> header file. */
+#define HAVE_OPENSSL_SSL_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `pipe' function. */
+#define HAVE_PIPE 1
+
+/* Define to 1 if you have the `poll' function. */
+#define HAVE_POLL 1
+
+/* Define to 1 if you have the <poll.h> header file. */
+#define HAVE_POLL_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <process.h> header file. */
+/* #undef HAVE_PROCESS_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <psap.h> header file. */
+/* #undef HAVE_PSAP_H */
+
+/* define to pthreads API spec revision */
+#define HAVE_PTHREADS 10
+
+/* define if you have pthread_detach function */
+#define HAVE_PTHREAD_DETACH 1
+
+/* Define to 1 if you have the `pthread_getconcurrency' function. */
+#define HAVE_PTHREAD_GETCONCURRENCY 1
+
+/* Define to 1 if you have the <pthread.h> header file. */
+#define HAVE_PTHREAD_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `pthread_kill' function. */
+#define HAVE_PTHREAD_KILL 1
+
+/* Define to 1 if you have the `pthread_kill_other_threads_np' function. */
+/* #undef HAVE_PTHREAD_KILL_OTHER_THREADS_NP */
+
+/* define if you have pthread_rwlock_destroy function */
+#define HAVE_PTHREAD_RWLOCK_DESTROY 1
+
+/* Define to 1 if you have the `pthread_setconcurrency' function. */
+#define HAVE_PTHREAD_SETCONCURRENCY 1
+
+/* Define to 1 if you have the `pthread_yield' function. */
+#define HAVE_PTHREAD_YIELD 1
+
+/* Define to 1 if you have the <pth.h> header file. */
+/* #undef HAVE_PTH_H */
+
+/* Define to 1 if the system has the type `ptrdiff_t'. */
+#define HAVE_PTRDIFF_T 1
+
+/* Define to 1 if you have the <pwd.h> header file. */
+#define HAVE_PWD_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `read' function. */
+#define HAVE_READ 1
+
+/* Define to 1 if you have the `recv' function. */
+#define HAVE_RECV 1
+
+/* Define to 1 if you have the `recvfrom' function. */
+#define HAVE_RECVFROM 1
+
+/* Define to 1 if you have the <regex.h> header file. */
+#define HAVE_REGEX_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <resolv.h> header file. */
+/* #undef HAVE_RESOLV_H */
+
+/* define if you have res_query() */
+/* #undef HAVE_RES_QUERY */
+
+/* define if OpenSSL needs RSAref */
+/* #undef HAVE_RSAREF */
+
+/* Define to 1 if you have the <sasl.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SASL_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sasl/sasl.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SASL_SASL_H */
+
+/* define if your SASL library has sasl_version() */
+/* #undef HAVE_SASL_VERSION */
+
+/* Define to 1 if you have the <sched.h> header file. */
+#define HAVE_SCHED_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `sched_yield' function. */
+#define HAVE_SCHED_YIELD 1
+
+/* Define to 1 if you have the `send' function. */
+#define HAVE_SEND 1
+
+/* Define to 1 if you have the `sendmsg' function. */
+#define HAVE_SENDMSG 1
+
+/* Define to 1 if you have the `sendto' function. */
+#define HAVE_SENDTO 1
+
+/* Define to 1 if you have the `setegid' function. */
+#define HAVE_SETEGID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `seteuid' function. */
+#define HAVE_SETEUID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `setgid' function. */
+#define HAVE_SETGID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `setpwfile' function. */
+/* #undef HAVE_SETPWFILE */
+
+/* Define to 1 if you have the `setsid' function. */
+#define HAVE_SETSID 1
+
+/* Define to 1 if you have the `setuid' function. */
+#define HAVE_SETUID 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sgtty.h> header file. */
+#define HAVE_SGTTY_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <shadow.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SHADOW_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `sigaction' function. */
+#define HAVE_SIGACTION 1
+
+/* Define to 1 if you have the `signal' function. */
+#define HAVE_SIGNAL 1
+
+/* Define to 1 if you have the `sigset' function. */
+#define HAVE_SIGSET 1
+
+/* define if you have -lslp */
+/* #undef HAVE_SLP */
+
+/* Define to 1 if you have the <slp.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SLP_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `snprintf' function. */
+#define HAVE_SNPRINTF 1
+
+/* if you have spawnlp() */
+/* #undef HAVE_SPAWNLP */
+
+/* Define to 1 if you have the <sqlext.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SQLEXT_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sql.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SQL_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <stddef.h> header file. */
+#define HAVE_STDDEF_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <stdint.h> header file. */
+#define HAVE_STDINT_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <stdlib.h> header file. */
+#define HAVE_STDLIB_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strdup' function. */
+#define HAVE_STRDUP 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strerror' function. */
+#define HAVE_STRERROR 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strerror_r' function. */
+#define HAVE_STRERROR_R 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strftime' function. */
+#define HAVE_STRFTIME 1
+
+/* Define to 1 if you have the <strings.h> header file. */
+#define HAVE_STRINGS_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <string.h> header file. */
+#define HAVE_STRING_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strpbrk' function. */
+#define HAVE_STRPBRK 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strrchr' function. */
+#define HAVE_STRRCHR 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strsep' function. */
+#define HAVE_STRSEP 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strspn' function. */
+#define HAVE_STRSPN 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strstr' function. */
+#define HAVE_STRSTR 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strtol' function. */
+#define HAVE_STRTOL 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strtoll' function. */
+#define HAVE_STRTOLL 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strtoq' function. */
+#define HAVE_STRTOQ 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strtoul' function. */
+#define HAVE_STRTOUL 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strtoull' function. */
+#define HAVE_STRTOULL 1
+
+/* Define to 1 if you have the `strtouq' function. */
+#define HAVE_STRTOUQ 1
+
+/* Define to 1 if `msg_accrightslen' is a member of `struct msghdr'. */
+/* #undef HAVE_STRUCT_MSGHDR_MSG_ACCRIGHTSLEN */
+
+/* Define to 1 if `msg_control' is a member of `struct msghdr'. */
+#define HAVE_STRUCT_MSGHDR_MSG_CONTROL 1
+
+/* Define to 1 if `pw_gecos' is a member of `struct passwd'. */
+#define HAVE_STRUCT_PASSWD_PW_GECOS 1
+
+/* Define to 1 if `pw_passwd' is a member of `struct passwd'. */
+#define HAVE_STRUCT_PASSWD_PW_PASSWD 1
+
+/* Define to 1 if `st_blksize' is a member of `struct stat'. */
+#define HAVE_STRUCT_STAT_ST_BLKSIZE 1
+
+/* Define to 1 if `st_fstype' is a member of `struct stat'. */
+/* #undef HAVE_STRUCT_STAT_ST_FSTYPE */
+
+/* define to 1 if st_fstype is char * */
+/* #undef HAVE_STRUCT_STAT_ST_FSTYPE_CHAR */
+
+/* define to 1 if st_fstype is int */
+/* #undef HAVE_STRUCT_STAT_ST_FSTYPE_INT */
+
+/* Define to 1 if `st_vfstype' is a member of `struct stat'. */
+/* #undef HAVE_STRUCT_STAT_ST_VFSTYPE */
+
+/* Define to 1 if you have the <synch.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYNCH_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `sysconf' function. */
+#define HAVE_SYSCONF 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sysexits.h> header file. */
+#define HAVE_SYSEXITS_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <syslog.h> header file. */
+#define HAVE_SYSLOG_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/devpoll.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_DEVPOLL_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/dir.h> header file, and it defines `DIR'.
+   */
+/* #undef HAVE_SYS_DIR_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/epoll.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_EPOLL_H 1
+
+/* define if you actually have sys_errlist in your libs */
+#define HAVE_SYS_ERRLIST 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/errno.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_ERRNO_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/event.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_EVENT_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/file.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_FILE_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/filio.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_FILIO_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/fstyp.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_FSTYP_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/ioctl.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_IOCTL_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/ndir.h> header file, and it defines `DIR'.
+   */
+/* #undef HAVE_SYS_NDIR_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/param.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_PARAM_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/poll.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_POLL_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/privgrp.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_PRIVGRP_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/resource.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_RESOURCE_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/select.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_SELECT_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/socket.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_SOCKET_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/stat.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_STAT_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/syslog.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_SYSLOG_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/time.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_TIME_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/types.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_TYPES_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/ucred.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_UCRED_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/uio.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_UIO_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/un.h> header file. */
+#define HAVE_SYS_UN_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/uuid.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_UUID_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <sys/vmount.h> header file. */
+/* #undef HAVE_SYS_VMOUNT_H */
+
+/* Define to 1 if you have <sys/wait.h> that is POSIX.1 compatible. */
+#define HAVE_SYS_WAIT_H 1
+
+/* define if you have -lwrap */
+/* #undef HAVE_TCPD */
+
+/* Define to 1 if you have the <tcpd.h> header file. */
+/* #undef HAVE_TCPD_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <termios.h> header file. */
+#define HAVE_TERMIOS_H 1
+
+/* if you have Solaris LWP (thr) package */
+/* #undef HAVE_THR */
+
+/* Define to 1 if you have the <thread.h> header file. */
+/* #undef HAVE_THREAD_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `thr_getconcurrency' function. */
+/* #undef HAVE_THR_GETCONCURRENCY */
+
+/* Define to 1 if you have the `thr_setconcurrency' function. */
+/* #undef HAVE_THR_SETCONCURRENCY */
+
+/* Define to 1 if you have the `thr_yield' function. */
+/* #undef HAVE_THR_YIELD */
+
+/* define if you have TLS */
+#define HAVE_TLS 1
+
+/* Define to 1 if you have the <unistd.h> header file. */
+#define HAVE_UNISTD_H 1
+
+/* Define to 1 if you have the <utime.h> header file. */
+#define HAVE_UTIME_H 1
+
+/* define if you have uuid_generate() */
+/* #undef HAVE_UUID_GENERATE */
+
+/* define if you have uuid_to_str() */
+/* #undef HAVE_UUID_TO_STR */
+
+/* Define to 1 if you have the <uuid/uuid.h> header file. */
+/* #undef HAVE_UUID_UUID_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `vprintf' function. */
+#define HAVE_VPRINTF 1
+
+/* Define to 1 if you have the `vsnprintf' function. */
+#define HAVE_VSNPRINTF 1
+
+/* Define to 1 if you have the `wait4' function. */
+#define HAVE_WAIT4 1
+
+/* Define to 1 if you have the `waitpid' function. */
+#define HAVE_WAITPID 1
+
+/* define if you have winsock */
+/* #undef HAVE_WINSOCK */
+
+/* define if you have winsock2 */
+/* #undef HAVE_WINSOCK2 */
+
+/* Define to 1 if you have the <winsock2.h> header file. */
+/* #undef HAVE_WINSOCK2_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <winsock.h> header file. */
+/* #undef HAVE_WINSOCK_H */
+
+/* Define to 1 if you have the <wiredtiger.h> header file. */
+/* #undef HAVE_WIREDTIGER_H */
+
+/* Define to 1 if you have the `write' function. */
+#define HAVE_WRITE 1
+
+/* define if select implicitly yields */
+#define HAVE_YIELDING_SELECT 1
+
+/* Define to 1 if you have the `_vsnprintf' function. */
+/* #undef HAVE__VSNPRINTF */
+
+/* define to 32-bit or greater integer type */
+#define LBER_INT_T int
+
+/* define to large integer type */
+#define LBER_LEN_T long
+
+/* define to socket descriptor type */
+#define LBER_SOCKET_T int
+
+/* define to large integer type */
+#define LBER_TAG_T long
+
+/* define to 1 if library is thread safe */
+#define LDAP_API_FEATURE_X_OPENLDAP_THREAD_SAFE 1
+
+/* define to LDAP VENDOR VERSION */
+/* #undef LDAP_API_FEATURE_X_OPENLDAP_V2_REFERRALS */
+
+/* define this to add debugging code */
+/* #undef LDAP_DEBUG */
+
+/* define if LDAP libs are dynamic */
+/* #undef LDAP_LIBS_DYNAMIC */
+
+/* define to support PF_INET6 */
+#define LDAP_PF_INET6 1
+
+/* define to support PF_LOCAL */
+#define LDAP_PF_LOCAL 1
+
+/* define this to add SLAPI code */
+/* #undef LDAP_SLAPI */
+
+/* define this to add syslog code */
+/* #undef LDAP_SYSLOG */
+
+/* Version */
+#define LDAP_VENDOR_VERSION 20501
+
+/* Major */
+#define LDAP_VENDOR_VERSION_MAJOR 2
+
+/* Minor */
+#define LDAP_VENDOR_VERSION_MINOR 5
+
+/* Patch */
+#define LDAP_VENDOR_VERSION_PATCH X
+
+/* Define to the sub-directory where libtool stores uninstalled libraries. */
+#define LT_OBJDIR ".libs/"
+
+/* define if memcmp is not 8-bit clean or is otherwise broken */
+/* #undef NEED_MEMCMP_REPLACEMENT */
+
+/* define if you have (or want) no threads */
+/* #undef NO_THREADS */
+
+/* define to use the original debug style */
+/* #undef OLD_DEBUG */
+
+/* Package */
+#define OPENLDAP_PACKAGE "OpenLDAP"
+
+/* Version */
+#define OPENLDAP_VERSION "2.5.X"
+
+/* Define to the address where bug reports for this package should be sent. */
+#define PACKAGE_BUGREPORT ""
+
+/* Define to the full name of this package. */
+#define PACKAGE_NAME ""
+
+/* Define to the full name and version of this package. */
+#define PACKAGE_STRING ""
+
+/* Define to the one symbol short name of this package. */
+#define PACKAGE_TARNAME ""
+
+/* Define to the home page for this package. */
+#define PACKAGE_URL ""
+
+/* Define to the version of this package. */
+#define PACKAGE_VERSION ""
+
+/* define if sched_yield yields the entire process */
+/* #undef REPLACE_BROKEN_YIELD */
+
+/* Define as the return type of signal handlers (`int' or `void'). */
+#define RETSIGTYPE void
+
+/* Define to the type of arg 1 for `select'. */
+#define SELECT_TYPE_ARG1 int
+
+/* Define to the type of args 2, 3 and 4 for `select'. */
+#define SELECT_TYPE_ARG234 (fd_set *)
+
+/* Define to the type of arg 5 for `select'. */
+#define SELECT_TYPE_ARG5 (struct timeval *)
+
+/* The size of `int', as computed by sizeof. */
+#define SIZEOF_INT 4
+
+/* The size of `long', as computed by sizeof. */
+#define SIZEOF_LONG 8
+
+/* The size of `long long', as computed by sizeof. */
+#define SIZEOF_LONG_LONG 8
+
+/* The size of `short', as computed by sizeof. */
+#define SIZEOF_SHORT 2
+
+/* The size of `wchar_t', as computed by sizeof. */
+#define SIZEOF_WCHAR_T 4
+
+/* define to support per-object ACIs */
+/* #undef SLAPD_ACI_ENABLED */
+
+/* define to support LDAP Async Metadirectory backend */
+/* #undef SLAPD_ASYNCMETA */
+
+/* define to support cleartext passwords */
+/* #undef SLAPD_CLEARTEXT */
+
+/* define to support crypt(3) passwords */
+/* #undef SLAPD_CRYPT */
+
+/* define to support DNS SRV backend */
+/* #undef SLAPD_DNSSRV */
+
+/* define to support LDAP backend */
+/* #undef SLAPD_LDAP */
+
+/* define to support MDB backend */
+/* #undef SLAPD_MDB */
+
+/* define to support LDAP Metadirectory backend */
+/* #undef SLAPD_META */
+
+/* define to support modules */
+/* #undef SLAPD_MODULES */
+
+/* dynamically linked module */
+#define SLAPD_MOD_DYNAMIC 2
+
+/* statically linked module */
+#define SLAPD_MOD_STATIC 1
+
+/* define to support cn=Monitor backend */
+/* #undef SLAPD_MONITOR */
+
+/* define to support NDB backend */
+/* #undef SLAPD_NDB */
+
+/* define to support NULL backend */
+/* #undef SLAPD_NULL */
+
+/* define for In-Directory Access Logging overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_ACCESSLOG */
+
+/* define for Audit Logging overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_AUDITLOG */
+
+/* define for Automatic Certificate Authority overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_AUTOCA */
+
+/* define for Collect overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_COLLECT */
+
+/* define for Attribute Constraint overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_CONSTRAINT */
+
+/* define for Dynamic Directory Services overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_DDS */
+
+/* define for Dynamic Directory Services overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_DEREF */
+
+/* define for Dynamic Group overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_DYNGROUP */
+
+/* define for Dynamic List overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_DYNLIST */
+
+/* define for Reverse Group Membership overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_MEMBEROF */
+
+/* define for Password Policy overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_PPOLICY */
+
+/* define for Proxy Cache overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_PROXYCACHE */
+
+/* define for Referential Integrity overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_REFINT */
+
+/* define for Return Code overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_RETCODE */
+
+/* define for Rewrite/Remap overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_RWM */
+
+/* define for Sequential Modify overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_SEQMOD */
+
+/* define for ServerSideSort/VLV overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_SSSVLV */
+
+/* define for Syncrepl Provider overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_SYNCPROV */
+
+/* define for Translucent Proxy overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_TRANSLUCENT */
+
+/* define for Attribute Uniqueness overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_UNIQUE */
+
+/* define for Value Sorting overlay */
+/* #undef SLAPD_OVER_VALSORT */
+
+/* define to support PASSWD backend */
+/* #undef SLAPD_PASSWD */
+
+/* define to support PERL backend */
+/* #undef SLAPD_PERL */
+
+/* define to support relay backend */
+/* #undef SLAPD_RELAY */
+
+/* define to support reverse lookups */
+/* #undef SLAPD_RLOOKUPS */
+
+/* define to support SHELL backend */
+/* #undef SLAPD_SHELL */
+
+/* define to support SOCK backend */
+/* #undef SLAPD_SOCK */
+
+/* define to support SASL passwords */
+/* #undef SLAPD_SPASSWD */
+
+/* define to support SQL backend */
+/* #undef SLAPD_SQL */
+
+/* define to support WiredTiger backend */
+/* #undef SLAPD_WT */
+
+/* define to support run-time loadable ACL */
+/* #undef SLAP_DYNACL */
+
+/* Define to 1 if you have the ANSI C header files. */
+#define STDC_HEADERS 1
+
+/* Define to 1 if you can safely include both <sys/time.h> and <time.h>. */
+#define TIME_WITH_SYS_TIME 1
+
+/* Define to 1 if your <sys/time.h> declares `struct tm'. */
+/* #undef TM_IN_SYS_TIME */
+
+/* set to urandom device */
+#define URANDOM_DEVICE "/dev/urandom"
+
+/* define to use OpenSSL BIGNUM for MP */
+/* #undef USE_MP_BIGNUM */
+
+/* define to use GMP for MP */
+/* #undef USE_MP_GMP */
+
+/* define to use 'long' for MP */
+/* #undef USE_MP_LONG */
+
+/* define to use 'long long' for MP */
+/* #undef USE_MP_LONG_LONG */
+
+/* Define WORDS_BIGENDIAN to 1 if your processor stores words with the most
+   significant byte first (like Motorola and SPARC, unlike Intel). */
+#if defined AC_APPLE_UNIVERSAL_BUILD
+# if defined __BIG_ENDIAN__
+#  define WORDS_BIGENDIAN 1
+# endif
+#else
+# ifndef WORDS_BIGENDIAN
+/* #  undef WORDS_BIGENDIAN */
+# endif
+#endif
+
+/* Define to the type of arg 3 for `accept'. */
+#define ber_socklen_t socklen_t
+
+/* Define to `char *' if <sys/types.h> does not define. */
+/* #undef caddr_t */
+
+/* Define to empty if `const' does not conform to ANSI C. */
+/* #undef const */
+
+/* Define to `int' if <sys/types.h> doesn't define. */
+/* #undef gid_t */
+
+/* Define to `int' if <sys/types.h> does not define. */
+/* #undef mode_t */
+
+/* Define to `long' if <sys/types.h> does not define. */
+/* #undef off_t */
+
+/* Define to `int' if <sys/types.h> does not define. */
+/* #undef pid_t */
+
+/* Define to `int' if <signal.h> does not define. */
+/* #undef sig_atomic_t */
+
+/* Define to `unsigned' if <sys/types.h> does not define. */
+/* #undef size_t */
+
+/* define to snprintf routine */
+/* #undef snprintf */
+
+/* Define like ber_socklen_t if <sys/socket.h> does not define. */
+/* #undef socklen_t */
+
+/* Define to `signed int' if <sys/types.h> does not define. */
+/* #undef ssize_t */
+
+/* Define to `int' if <sys/types.h> doesn't define. */
+/* #undef uid_t */
+
+/* define as empty if volatile is not supported */
+/* #undef volatile */
+
+/* define to snprintf routine */
+/* #undef vsnprintf */
+
+
+/* begin of portable.h.post */
+
+#ifdef _WIN32
+/* don't suck in all of the win32 api */
+# define WIN32_LEAN_AND_MEAN 1
+#endif
+
+#ifndef LDAP_NEEDS_PROTOTYPES
+/* force LDAP_P to always include prototypes */
+#define LDAP_NEEDS_PROTOTYPES 1
+#endif
+
+#ifndef LDAP_REL_ENG
+#if (LDAP_VENDOR_VERSION == 000000) && !defined(LDAP_DEVEL)
+#define LDAP_DEVEL
+#endif
+#if defined(LDAP_DEVEL) && !defined(LDAP_TEST)
+#define LDAP_TEST
+#endif
+#endif
+
+#ifdef HAVE_STDDEF_H
+# include <stddef.h>
+#endif
+
+#ifdef HAVE_EBCDIC
+/* ASCII/EBCDIC converting replacements for stdio funcs
+ * vsnprintf and snprintf are used too, but they are already
+ * checked by the configure script
+ */
+#define fputs ber_pvt_fputs
+#define fgets ber_pvt_fgets
+#define printf ber_pvt_printf
+#define fprintf ber_pvt_fprintf
+#define vfprintf ber_pvt_vfprintf
+#define vsprintf ber_pvt_vsprintf
+#endif
+
+#include "ac/fdset.h"
+
+#include "ldap_cdefs.h"
+#include "ldap_features.h"
+
+#include "ac/assert.h"
+#include "ac/localize.h"
+
+#endif /* _LDAP_PORTABLE_H */
+/* end of portable.h.post */
+
diff --git a/debian/changelog b/debian/changelog
index 23d63b41099..be77dfdefe9 100644
--- a/debian/changelog
+++ b/debian/changelog
@@ -1,5 +1,5 @@
-clickhouse (21.4.1.1) unstable; urgency=low
+clickhouse (21.5.1.1) unstable; urgency=low
 
   * Modified source code
 
- -- clickhouse-release <clickhouse-release@yandex-team.ru>  Sat, 06 Mar 2021 14:43:27 +0300
+ -- clickhouse-release <clickhouse-release@yandex-team.ru>  Fri, 02 Apr 2021 18:34:26 +0300
diff --git a/docker/client/Dockerfile b/docker/client/Dockerfile
index d9cd68254b7..2efba9735ae 100644
--- a/docker/client/Dockerfile
+++ b/docker/client/Dockerfile
@@ -1,7 +1,7 @@
 FROM ubuntu:18.04
 
 ARG repository="deb https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/ main/"
-ARG version=21.4.1.*
+ARG version=21.5.1.*
 
 RUN apt-get update \
     && apt-get install --yes --no-install-recommends \
diff --git a/docker/images.json b/docker/images.json
index 303bd159ce4..e2e22468596 100644
--- a/docker/images.json
+++ b/docker/images.json
@@ -138,7 +138,8 @@
             "docker/test/stateless_unbundled",
             "docker/test/stateless_pytest",
             "docker/test/integration/base",
-            "docker/test/fuzzer"
+            "docker/test/fuzzer",
+            "docker/test/keeper-jepsen"
          ]
     },
     "docker/packager/unbundled": {
@@ -159,5 +160,9 @@
     "docker/test/sqlancer": {
         "name": "yandex/clickhouse-sqlancer-test",
         "dependent": []
+    },
+    "docker/test/keeper-jepsen": {
+        "name": "yandex/clickhouse-keeper-jepsen-test",
+        "dependent": []
     }
 }
diff --git a/docker/packager/binary/Dockerfile b/docker/packager/binary/Dockerfile
index 91036d88d8c..94c7f934f6e 100644
--- a/docker/packager/binary/Dockerfile
+++ b/docker/packager/binary/Dockerfile
@@ -14,12 +14,8 @@ RUN apt-get update \
         lsb-release \
         wget \
         --yes --no-install-recommends --verbose-versions \
-    && cat /etc/resolv.conf \
-    && echo "nameserver 1.1.1.1" >> /etc/resolv.conf \
-    && nslookup -debug apt.llvm.org \
-    && ping -c1 apt.llvm.org \
-    && wget -nv --retry-connrefused --tries=10 -O /tmp/llvm-snapshot.gpg.key https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key \
     && export LLVM_PUBKEY_HASH="bda960a8da687a275a2078d43c111d66b1c6a893a3275271beedf266c1ff4a0cdecb429c7a5cccf9f486ea7aa43fd27f" \
+    && wget -nv -O /tmp/llvm-snapshot.gpg.key https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key \
     && echo "${LLVM_PUBKEY_HASH} /tmp/llvm-snapshot.gpg.key" | sha384sum -c \
     && apt-key add /tmp/llvm-snapshot.gpg.key \
     && export CODENAME="$(lsb_release --codename --short | tr 'A-Z' 'a-z')" \
@@ -36,10 +32,7 @@ RUN apt-get update \
         software-properties-common \
         --yes --no-install-recommends
 
-RUN cat /etc/resolv.conf \
-    && echo "nameserver 1.1.1.1" >> /etc/resolv.conf \
-    && nslookup -debug apt.llvm.org \
-    && apt-get update \
+RUN apt-get update \
     && apt-get install \
         bash \
         cmake \
diff --git a/docker/packager/binary/build.sh b/docker/packager/binary/build.sh
index a42789c6186..d5830bf620b 100755
--- a/docker/packager/binary/build.sh
+++ b/docker/packager/binary/build.sh
@@ -15,7 +15,6 @@ mkdir -p build/build_docker
 cd build/build_docker
 ccache --show-stats ||:
 ccache --zero-stats ||:
-ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOpenCL.so.1.0.0 /usr/lib/libOpenCL.so ||:
 rm -f CMakeCache.txt
 # Read cmake arguments into array (possibly empty)
 read -ra CMAKE_FLAGS <<< "${CMAKE_FLAGS:-}"
diff --git a/docker/packager/deb/build.sh b/docker/packager/deb/build.sh
index 6450e21d289..9ae80cb56b0 100755
--- a/docker/packager/deb/build.sh
+++ b/docker/packager/deb/build.sh
@@ -23,4 +23,3 @@ then
   fi
 fi
 ccache --show-stats ||:
-ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOpenCL.so.1.0.0 /usr/lib/libOpenCL.so ||:
diff --git a/docker/packager/unbundled/build.sh b/docker/packager/unbundled/build.sh
index 54575ab977c..99fc34fd9f3 100755
--- a/docker/packager/unbundled/build.sh
+++ b/docker/packager/unbundled/build.sh
@@ -13,4 +13,3 @@ mv /*.rpm /output ||: # if exists
 mv /*.tgz /output ||: # if exists
 
 ccache --show-stats ||:
-ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOpenCL.so.1.0.0 /usr/lib/libOpenCL.so ||:
diff --git a/docker/server/Dockerfile b/docker/server/Dockerfile
index 414eb23d044..05ca29f22d4 100644
--- a/docker/server/Dockerfile
+++ b/docker/server/Dockerfile
@@ -1,9 +1,24 @@
 FROM ubuntu:20.04
 
 ARG repository="deb https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/ main/"
-ARG version=21.4.1.*
+ARG version=21.5.1.*
 ARG gosu_ver=1.10
 
+# set non-empty deb_location_url url to create a docker image
+# from debs created by CI build, for example:
+# docker build . --network host --build-arg version="21.4.1.6282" --build-arg deb_location_url="https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/21852/069cfbff388b3d478d1a16dc7060b48073f5d522/clickhouse_build_check/clang-11_relwithdebuginfo_none_bundled_unsplitted_disable_False_deb/" -t filimonovq/clickhouse-server:pr21852
+ARG deb_location_url=""
+
+# set non-empty single_binary_location_url to create docker image
+# from a single binary url (useful for non-standard builds - with sanitizers, for arm64).
+# for example (run on aarch64 server):
+# docker build . --network host --build-arg single_binary_location_url="https://builds.clickhouse.tech/master/aarch64/clickhouse" -t altinity/clickhouse-server:master-testing-arm
+# note: clickhouse-odbc-bridge is not supported there.
+ARG single_binary_location_url=""
+
+# see https://github.com/moby/moby/issues/4032#issuecomment-192327844
+ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+
 # user/group precreated explicitly with fixed uid/gid on purpose.
 # It is especially important for rootless containers: in that case entrypoint
 # can't do chown and owners of mounted volumes should be configured externally.
@@ -19,20 +34,37 @@ RUN groupadd -r clickhouse --gid=101 \
         ca-certificates \
         dirmngr \
         gnupg \
+        locales \
+        wget \
+        tzdata \
     && mkdir -p /etc/apt/sources.list.d \
     && apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv E0C56BD4 \
     && echo $repository > /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list \
-    && apt-get update \
-    && env DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
-        apt-get --yes -o "Dpkg::Options::=--force-confdef" -o "Dpkg::Options::=--force-confold" upgrade \
-    && env DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
-        apt-get install --allow-unauthenticated --yes --no-install-recommends \
-            clickhouse-common-static=$version \
-            clickhouse-client=$version \
-            clickhouse-server=$version \
-            locales \
-            wget \
-            tzdata \
+    && if [ -n "$deb_location_url" ]; then \
+            echo "installing from custom url with deb packages: $deb_location_url" \
+            rm -rf /tmp/clickhouse_debs \
+            && mkdir -p /tmp/clickhouse_debs \
+            && wget --progress=bar:force:noscroll "${deb_location_url}/clickhouse-common-static_${version}_amd64.deb" -P /tmp/clickhouse_debs \
+            && wget --progress=bar:force:noscroll "${deb_location_url}/clickhouse-client_${version}_all.deb" -P /tmp/clickhouse_debs \
+            && wget --progress=bar:force:noscroll "${deb_location_url}/clickhouse-server_${version}_all.deb" -P /tmp/clickhouse_debs \
+            && dpkg -i /tmp/clickhouse_debs/*.deb ; \
+       elif [ -n "$single_binary_location_url" ]; then \
+            echo "installing from single binary url: $single_binary_location_url" \
+            && rm -rf /tmp/clickhouse_binary \
+            && mkdir -p /tmp/clickhouse_binary \
+            && wget --progress=bar:force:noscroll "$single_binary_location_url" -O /tmp/clickhouse_binary/clickhouse \
+            && chmod +x /tmp/clickhouse_binary/clickhouse \
+            && /tmp/clickhouse_binary/clickhouse install --user "clickhouse" --group "clickhouse" ; \
+       else \
+           echo "installing from repository: $repository" \
+           && apt-get update \
+           && apt-get --yes -o "Dpkg::Options::=--force-confdef" -o "Dpkg::Options::=--force-confold" upgrade \
+           && apt-get install --allow-unauthenticated --yes --no-install-recommends \
+                clickhouse-common-static=$version \
+                clickhouse-client=$version \
+                clickhouse-server=$version ; \
+       fi \
+    && clickhouse-local -q 'SELECT * FROM system.build_options' \
     && rm -rf \
         /var/lib/apt/lists/* \
         /var/cache/debconf \
diff --git a/docker/server/entrypoint.sh b/docker/server/entrypoint.sh
index 0138a165505..4486b0d9d7f 100755
--- a/docker/server/entrypoint.sh
+++ b/docker/server/entrypoint.sh
@@ -38,17 +38,16 @@ if ! $gosu test -f "$CLICKHOUSE_CONFIG" -a -r "$CLICKHOUSE_CONFIG"; then
     exit 1
 fi
 
-# port is needed to check if clickhouse-server is ready for connections
-HTTP_PORT="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=http_port)"
-
 # get CH directories locations
 DATA_DIR="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=path || true)"
 TMP_DIR="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=tmp_path || true)"
 USER_PATH="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=user_files_path || true)"
 LOG_PATH="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=logger.log || true)"
-LOG_DIR="$(dirname "$LOG_PATH" || true)"
+LOG_DIR=""
+if [ -n "$LOG_PATH" ]; then LOG_DIR="$(dirname "$LOG_PATH")"; fi
 ERROR_LOG_PATH="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=logger.errorlog || true)"
-ERROR_LOG_DIR="$(dirname "$ERROR_LOG_PATH" || true)"
+ERROR_LOG_DIR=""
+if [ -n "$ERROR_LOG_PATH" ]; then ERROR_LOG_DIR="$(dirname "$ERROR_LOG_PATH")"; fi
 FORMAT_SCHEMA_PATH="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=format_schema_path || true)"
 
 CLICKHOUSE_USER="${CLICKHOUSE_USER:-default}"
@@ -106,6 +105,9 @@ EOT
 fi
 
 if [ -n "$(ls /docker-entrypoint-initdb.d/)" ] || [ -n "$CLICKHOUSE_DB" ]; then
+    # port is needed to check if clickhouse-server is ready for connections
+    HTTP_PORT="$(clickhouse extract-from-config --config-file "$CLICKHOUSE_CONFIG" --key=http_port)"
+
     # Listen only on localhost until the initialization is done
     $gosu /usr/bin/clickhouse-server --config-file="$CLICKHOUSE_CONFIG" -- --listen_host=127.0.0.1 &
     pid="$!"
diff --git a/docker/test/Dockerfile b/docker/test/Dockerfile
index e727d2a3ecf..976c46ebe27 100644
--- a/docker/test/Dockerfile
+++ b/docker/test/Dockerfile
@@ -1,7 +1,7 @@
 FROM ubuntu:18.04
 
 ARG repository="deb https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/ main/"
-ARG version=21.4.1.*
+ARG version=21.5.1.*
 
 RUN apt-get update && \
     apt-get install -y apt-transport-https dirmngr && \
diff --git a/docker/test/base/Dockerfile b/docker/test/base/Dockerfile
index 158d2608f41..e8653c2122e 100644
--- a/docker/test/base/Dockerfile
+++ b/docker/test/base/Dockerfile
@@ -4,9 +4,8 @@ FROM ubuntu:20.04
 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive LLVM_VERSION=11
 
 RUN apt-get update \
-    && apt-get install apt-utils ca-certificates lsb-release wget gnupg apt-transport-https \
+    && apt-get install ca-certificates lsb-release wget gnupg apt-transport-https \
         --yes --no-install-recommends --verbose-versions \
-    && echo "nameserver 1.1.1.1" >> /etc/resolv.conf \
     && export LLVM_PUBKEY_HASH="bda960a8da687a275a2078d43c111d66b1c6a893a3275271beedf266c1ff4a0cdecb429c7a5cccf9f486ea7aa43fd27f" \
     && wget -nv -O /tmp/llvm-snapshot.gpg.key https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key \
     && echo "${LLVM_PUBKEY_HASH} /tmp/llvm-snapshot.gpg.key" | sha384sum -c \
@@ -32,8 +31,7 @@ RUN curl -O https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/utils/1/dpkg-deb \
     && chmod +x dpkg-deb \
     && cp dpkg-deb /usr/bin
 
-RUN echo "nameserver 1.1.1.1" >> /etc/resolv.conf \
-    && apt-get update \
+RUN apt-get update \
     && apt-get install \
         clang-${LLVM_VERSION} \
         debhelper \
diff --git a/docker/test/fasttest/Dockerfile b/docker/test/fasttest/Dockerfile
index 64be52d8e30..2864f7fc4da 100644
--- a/docker/test/fasttest/Dockerfile
+++ b/docker/test/fasttest/Dockerfile
@@ -1,7 +1,7 @@
 #  docker build -t yandex/clickhouse-fasttest .
 FROM ubuntu:20.04
 
-ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive LLVM_VERSION=10
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive LLVM_VERSION=11
 
 RUN apt-get update \
     && apt-get install ca-certificates lsb-release wget gnupg apt-transport-https \
@@ -43,20 +43,20 @@ RUN apt-get update \
         clang-tidy-${LLVM_VERSION} \
         cmake \
         curl \
-        lsof \
         expect \
         fakeroot \
-        git \
         gdb \
+        git \
         gperf \
         lld-${LLVM_VERSION} \
         llvm-${LLVM_VERSION} \
+        lsof \
         moreutils \
         ninja-build \
         psmisc \
         python3 \
-        python3-pip \
         python3-lxml \
+        python3-pip \
         python3-requests \
         python3-termcolor \
         rename \
diff --git a/docker/test/fasttest/run.sh b/docker/test/fasttest/run.sh
index bbd5443ffb6..c21a115289d 100755
--- a/docker/test/fasttest/run.sh
+++ b/docker/test/fasttest/run.sh
@@ -8,6 +8,9 @@ trap 'kill $(jobs -pr) ||:' EXIT
 # that we can run the "everything else" stage from the cloned source.
 stage=${stage:-}
 
+# Compiler version, normally set by Dockerfile
+export LLVM_VERSION=${LLVM_VERSION:-11}
+
 # A variable to pass additional flags to CMake.
 # Here we explicitly default it to nothing so that bash doesn't complain about
 # it being undefined. Also read it as array so that we can pass an empty list
@@ -70,7 +73,7 @@ function start_server
         --path "$FASTTEST_DATA"
         --user_files_path "$FASTTEST_DATA/user_files"
         --top_level_domains_path "$FASTTEST_DATA/top_level_domains"
-        --test_keeper_server.log_storage_path "$FASTTEST_DATA/coordination"
+        --keeper_server.log_storage_path "$FASTTEST_DATA/coordination"
     )
     clickhouse-server "${opts[@]}" &>> "$FASTTEST_OUTPUT/server.log" &
     server_pid=$!
@@ -124,22 +127,26 @@ continue
 
 function clone_root
 {
-    git clone https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git -- "$FASTTEST_SOURCE" | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/clone_log.txt"
+    git clone --depth 1 https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git -- "$FASTTEST_SOURCE" 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/clone_log.txt"
 
     (
         cd "$FASTTEST_SOURCE"
         if [ "$PULL_REQUEST_NUMBER" != "0" ]; then
-            if git fetch origin "+refs/pull/$PULL_REQUEST_NUMBER/merge"; then
+            if git fetch --depth 1 origin "+refs/pull/$PULL_REQUEST_NUMBER/merge"; then
                 git checkout FETCH_HEAD
-                echo 'Clonned merge head'
+                echo "Checked out pull/$PULL_REQUEST_NUMBER/merge ($(git rev-parse FETCH_HEAD))"
             else
-                git fetch origin "+refs/pull/$PULL_REQUEST_NUMBER/head"
+                git fetch --depth 1 origin "+refs/pull/$PULL_REQUEST_NUMBER/head"
                 git checkout "$COMMIT_SHA"
-                echo 'Checked out to commit'
+                echo "Checked out nominal SHA $COMMIT_SHA for PR $PULL_REQUEST_NUMBER"
             fi
         else
             if [ -v COMMIT_SHA ]; then
+                git fetch --depth 1 origin "$COMMIT_SHA"
                 git checkout "$COMMIT_SHA"
+                echo "Checked out nominal SHA $COMMIT_SHA for master"
+            else
+                echo  "Using default repository head $(git rev-parse HEAD)"
             fi
         fi
     )
@@ -181,7 +188,7 @@ function clone_submodules
         )
 
         git submodule sync
-        git submodule update --init --recursive "${SUBMODULES_TO_UPDATE[@]}"
+        git submodule update --depth 1 --init --recursive "${SUBMODULES_TO_UPDATE[@]}"
         git submodule foreach git reset --hard
         git submodule foreach git checkout @ -f
         git submodule foreach git clean -xfd
@@ -215,7 +222,7 @@ function run_cmake
 
     (
         cd "$FASTTEST_BUILD"
-        cmake "$FASTTEST_SOURCE" -DCMAKE_CXX_COMPILER=clang++-10 -DCMAKE_C_COMPILER=clang-10 "${CMAKE_LIBS_CONFIG[@]}" "${FASTTEST_CMAKE_FLAGS[@]}" | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/cmake_log.txt"
+        cmake "$FASTTEST_SOURCE" -DCMAKE_CXX_COMPILER="clang++-${LLVM_VERSION}" -DCMAKE_C_COMPILER="clang-${LLVM_VERSION}" "${CMAKE_LIBS_CONFIG[@]}" "${FASTTEST_CMAKE_FLAGS[@]}" 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/cmake_log.txt"
     )
 }
 
@@ -223,7 +230,7 @@ function build
 {
     (
         cd "$FASTTEST_BUILD"
-        time ninja clickhouse-bundle | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/build_log.txt"
+        time ninja clickhouse-bundle 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/build_log.txt"
         if [ "$COPY_CLICKHOUSE_BINARY_TO_OUTPUT" -eq "1" ]; then
             cp programs/clickhouse "$FASTTEST_OUTPUT/clickhouse"
         fi
@@ -420,7 +427,7 @@ case "$stage" in
     # See the compatibility hacks in `clone_root` stage above. Remove at the same time,
     # after Nov 1, 2020.
     cd "$FASTTEST_WORKSPACE"
-    clone_submodules | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/submodule_log.txt"
+    clone_submodules 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/submodule_log.txt"
     ;&
 "run_cmake")
     run_cmake
@@ -431,7 +438,7 @@ case "$stage" in
 "configure")
     # The `install_log.txt` is also needed for compatibility with old CI task --
     # if there is no log, it will decide that build failed.
-    configure | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/install_log.txt"
+    configure 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee "$FASTTEST_OUTPUT/install_log.txt"
     ;&
 "run_tests")
     run_tests
diff --git a/docker/test/fuzzer/run-fuzzer.sh b/docker/test/fuzzer/run-fuzzer.sh
index e21f9efae66..4bd3fa717a2 100755
--- a/docker/test/fuzzer/run-fuzzer.sh
+++ b/docker/test/fuzzer/run-fuzzer.sh
@@ -69,11 +69,25 @@ function watchdog
     killall -9 clickhouse-client ||:
 }
 
+function filter_exists
+{
+    local path
+    for path in "$@"; do
+        if [ -e "$path" ]; then
+            echo "$path"
+        else
+            echo "'$path' does not exists" >&2
+        fi
+    done
+}
+
 function fuzz
 {
     # Obtain the list of newly added tests. They will be fuzzed in more extreme way than other tests.
     # Don't overwrite the NEW_TESTS_OPT so that it can be set from the environment.
     NEW_TESTS="$(grep -P 'tests/queries/0_stateless/.*\.sql' ci-changed-files.txt | sed -r -e 's!^!ch/!' | sort -R)"
+    # ci-changed-files.txt contains also files that has been deleted/renamed, filter them out.
+    NEW_TESTS="$(filter_exists $NEW_TESTS)"
     if [[ -n "$NEW_TESTS" ]]
     then
         NEW_TESTS_OPT="${NEW_TESTS_OPT:---interleave-queries-file ${NEW_TESTS}}"
diff --git a/docker/test/keeper-jepsen/Dockerfile b/docker/test/keeper-jepsen/Dockerfile
new file mode 100644
index 00000000000..1a62d5e793f
--- /dev/null
+++ b/docker/test/keeper-jepsen/Dockerfile
@@ -0,0 +1,39 @@
+# docker build -t yandex/clickhouse-keeper-jepsen-test .
+FROM yandex/clickhouse-test-base
+
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+ENV CLOJURE_VERSION=1.10.3.814
+
+# arguments
+ENV PR_TO_TEST=""
+ENV SHA_TO_TEST=""
+
+ENV NODES_USERNAME="root"
+ENV NODES_PASSWORD=""
+ENV TESTS_TO_RUN="30"
+ENV TIME_LIMIT="30"
+
+
+# volumes
+ENV NODES_FILE_PATH="/nodes.txt"
+ENV TEST_OUTPUT="/test_output"
+
+RUN mkdir "/root/.ssh"
+RUN touch "/root/.ssh/known_hosts"
+
+# install java
+RUN apt-get update && apt-get install default-jre default-jdk libjna-java libjna-jni ssh gnuplot graphviz --yes --no-install-recommends
+
+# install clojure
+RUN curl -O "https://download.clojure.org/install/linux-install-${CLOJURE_VERSION}.sh" && \
+    chmod +x "linux-install-${CLOJURE_VERSION}.sh" && \
+    bash "./linux-install-${CLOJURE_VERSION}.sh"
+
+# install leiningen
+RUN curl -O "https://raw.githubusercontent.com/technomancy/leiningen/stable/bin/lein" && \
+    chmod +x ./lein && \
+    mv ./lein /usr/bin
+
+COPY run.sh /
+
+CMD ["/bin/bash", "/run.sh"]
diff --git a/docker/test/keeper-jepsen/run.sh b/docker/test/keeper-jepsen/run.sh
new file mode 100644
index 00000000000..352585e16e3
--- /dev/null
+++ b/docker/test/keeper-jepsen/run.sh
@@ -0,0 +1,22 @@
+#!/usr/bin/env bash
+set -euo pipefail
+
+
+CLICKHOUSE_PACKAGE=${CLICKHOUSE_PACKAGE:="https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/$PR_TO_TEST/$SHA_TO_TEST/clickhouse_build_check/clang-11_relwithdebuginfo_none_bundled_unsplitted_disable_False_binary/clickhouse"}
+CLICKHOUSE_REPO_PATH=${CLICKHOUSE_REPO_PATH:=""}
+
+
+if [ -z "$CLICKHOUSE_REPO_PATH" ]; then
+    CLICKHOUSE_REPO_PATH=ch
+    rm -rf ch ||:
+    mkdir ch ||:
+    wget -nv -nd -c "https://clickhouse-test-reports.s3.yandex.net/$PR_TO_TEST/$SHA_TO_TEST/repo/clickhouse_no_subs.tar.gz"
+    tar -C ch --strip-components=1 -xf clickhouse_no_subs.tar.gz
+    ls -lath ||:
+fi
+
+cd "$CLICKHOUSE_REPO_PATH/tests/jepsen.clickhouse-keeper"
+
+(lein run test-all --nodes-file "$NODES_FILE_PATH" --username "$NODES_USERNAME" --logging-json --password "$NODES_PASSWORD" --time-limit "$TIME_LIMIT" --concurrency 50 -r 50 --snapshot-distance 100 --stale-log-gap 100 --reserved-log-items 10 --lightweight-run  --clickhouse-source "$CLICKHOUSE_PACKAGE" -q --test-count "$TESTS_TO_RUN" || true) | tee "$TEST_OUTPUT/jepsen_run_all_tests.log"
+
+mv store "$TEST_OUTPUT/"
diff --git a/docker/test/performance-comparison/config/config.d/zzz-perf-comparison-tweaks-config.xml b/docker/test/performance-comparison/config/config.d/zzz-perf-comparison-tweaks-config.xml
index ee2006201b0..31f5b739c6d 100644
--- a/docker/test/performance-comparison/config/config.d/zzz-perf-comparison-tweaks-config.xml
+++ b/docker/test/performance-comparison/config/config.d/zzz-perf-comparison-tweaks-config.xml
@@ -3,7 +3,7 @@
     <mysql_port remove="remove"/>
     <interserver_http_port remove="remove"/>
     <tcp_with_proxy_port remove="remove"/>
-    <test_keeper_server remove="remove"/>
+    <keeper_server remove="remove"/>
     <listen_host>::</listen_host>
 
     <logger>
diff --git a/docker/test/sqlancer/Dockerfile b/docker/test/sqlancer/Dockerfile
index 6bcdc3df5cd..253ca1b729a 100644
--- a/docker/test/sqlancer/Dockerfile
+++ b/docker/test/sqlancer/Dockerfile
@@ -2,7 +2,6 @@
 FROM ubuntu:20.04
 
 RUN apt-get update --yes && env DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install wget unzip git openjdk-14-jdk maven python3 --yes --no-install-recommends
-
 RUN wget https://github.com/sqlancer/sqlancer/archive/master.zip -O /sqlancer.zip
 RUN mkdir /sqlancer && \
 	cd /sqlancer && \
diff --git a/docker/test/stateful/run.sh b/docker/test/stateful/run.sh
index 6b90a9e7e37..9e210dc92a2 100755
--- a/docker/test/stateful/run.sh
+++ b/docker/test/stateful/run.sh
@@ -13,6 +13,25 @@ dpkg -i package_folder/clickhouse-test_*.deb
 
 function start()
 {
+    if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
+        # NOTE We run "clickhouse server" instead of "clickhouse-server"
+        # to make "pidof clickhouse-server" return single pid of the main instance.
+        # We wil run main instance using "service clickhouse-server start"
+        sudo -E -u clickhouse /usr/bin/clickhouse server --config /etc/clickhouse-server1/config.xml --daemon \
+        -- --path /var/lib/clickhouse1/ --logger.stderr /var/log/clickhouse-server/stderr1.log \
+        --logger.log /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server1.log --logger.errorlog /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server1.err.log \
+        --tcp_port 19000 --tcp_port_secure 19440 --http_port 18123 --https_port 18443 --interserver_http_port 19009 --tcp_with_proxy_port 19010 \
+        --mysql_port 19004 \
+        --keeper_server.tcp_port 19181 --keeper_server.server_id 2
+
+        sudo -E -u clickhouse /usr/bin/clickhouse server --config /etc/clickhouse-server2/config.xml --daemon \
+        -- --path /var/lib/clickhouse2/ --logger.stderr /var/log/clickhouse-server/stderr2.log \
+        --logger.log /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server2.log --logger.errorlog /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server2.err.log \
+        --tcp_port 29000 --tcp_port_secure 29440 --http_port 28123 --https_port 28443 --interserver_http_port 29009 --tcp_with_proxy_port 29010 \
+        --mysql_port 29004 \
+        --keeper_server.tcp_port 29181 --keeper_server.server_id 3
+    fi
+
     counter=0
     until clickhouse-client --query "SELECT 1"
     do
@@ -35,9 +54,8 @@ start
 /s3downloader --dataset-names $DATASETS
 chmod 777 -R /var/lib/clickhouse
 clickhouse-client --query "SHOW DATABASES"
-clickhouse-client --query "ATTACH DATABASE datasets ENGINE = Ordinary"
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE test"
 
+clickhouse-client --query "ATTACH DATABASE datasets ENGINE = Ordinary"
 service clickhouse-server restart
 
 # Wait for server to start accepting connections
@@ -47,24 +65,50 @@ for _ in {1..120}; do
 done
 
 clickhouse-client --query "SHOW TABLES FROM datasets"
-clickhouse-client --query "SHOW TABLES FROM test"
-clickhouse-client --query "RENAME TABLE datasets.hits_v1 TO test.hits"
-clickhouse-client --query "RENAME TABLE datasets.visits_v1 TO test.visits"
-clickhouse-client --query "SHOW TABLES FROM test"
-
-if grep -q -- "--use-skip-list" /usr/bin/clickhouse-test ; then
-    SKIP_LIST_OPT="--use-skip-list"
-fi
-
-# We can have several additional options so we path them as array because it's
-# more idiologically correct.
-read -ra ADDITIONAL_OPTIONS <<< "${ADDITIONAL_OPTIONS:-}"
 
 if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
-    ADDITIONAL_OPTIONS+=('--replicated-database')
+    clickhouse-client --query "CREATE DATABASE test ON CLUSTER 'test_cluster_database_replicated'
+        ENGINE=Replicated('/test/clickhouse/db/test', '{shard}', '{replica}')"
+
+    clickhouse-client --query "CREATE TABLE test.hits AS datasets.hits_v1"
+    clickhouse-client --query "CREATE TABLE test.visits AS datasets.visits_v1"
+
+    clickhouse-client --query "INSERT INTO test.hits SELECT * FROM datasets.hits_v1"
+    clickhouse-client --query "INSERT INTO test.visits SELECT * FROM datasets.visits_v1"
+
+    clickhouse-client --query "DROP TABLE datasets.hits_v1"
+    clickhouse-client --query "DROP TABLE datasets.visits_v1"
+
+    MAX_RUN_TIME=$((MAX_RUN_TIME < 9000 ? MAX_RUN_TIME : 9000))  # min(MAX_RUN_TIME, 2.5 hours)
+    MAX_RUN_TIME=$((MAX_RUN_TIME != 0 ? MAX_RUN_TIME : 9000))    # set to 2.5 hours if 0 (unlimited)
+else
+    clickhouse-client --query "CREATE DATABASE test"
+    clickhouse-client --query "SHOW TABLES FROM test"
+    clickhouse-client --query "RENAME TABLE datasets.hits_v1 TO test.hits"
+    clickhouse-client --query "RENAME TABLE datasets.visits_v1 TO test.visits"
 fi
 
-clickhouse-test --testname --shard --zookeeper --no-stateless --hung-check --print-time "$SKIP_LIST_OPT" "${ADDITIONAL_OPTIONS[@]}" "$SKIP_TESTS_OPTION" 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee test_output/test_result.txt
+clickhouse-client --query "SHOW TABLES FROM test"
+clickhouse-client --query "SELECT count() FROM test.hits"
+clickhouse-client --query "SELECT count() FROM test.visits"
+
+function run_tests()
+{
+    set -x
+    # We can have several additional options so we path them as array because it's
+    # more idiologically correct.
+    read -ra ADDITIONAL_OPTIONS <<< "${ADDITIONAL_OPTIONS:-}"
+
+    if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
+        ADDITIONAL_OPTIONS+=('--replicated-database')
+    fi
+
+    clickhouse-test --testname --shard --zookeeper --no-stateless --hung-check --use-skip-list --print-time "${ADDITIONAL_OPTIONS[@]}" \
+        "$SKIP_TESTS_OPTION" 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee test_output/test_result.txt
+}
+
+export -f run_tests
+timeout "$MAX_RUN_TIME" bash -c run_tests ||:
 
 ./process_functional_tests_result.py || echo -e "failure\tCannot parse results" > /test_output/check_status.tsv
 
@@ -73,3 +117,9 @@ mv /var/log/clickhouse-server/stderr.log /test_output/ ||:
 if [[ -n "$WITH_COVERAGE" ]] && [[ "$WITH_COVERAGE" -eq 1 ]]; then
     tar -chf /test_output/clickhouse_coverage.tar.gz /profraw ||:
 fi
+if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
+    pigz < /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server1.log > /test_output/clickhouse-server1.log.gz ||:
+    pigz < /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server2.log > /test_output/clickhouse-server2.log.gz ||:
+    mv /var/log/clickhouse-server/stderr1.log /test_output/ ||:
+    mv /var/log/clickhouse-server/stderr2.log /test_output/ ||:
+fi
diff --git a/docker/test/stateless/process_functional_tests_result.py b/docker/test/stateless/process_functional_tests_result.py
index 27210ef9b80..02adf108212 100755
--- a/docker/test/stateless/process_functional_tests_result.py
+++ b/docker/test/stateless/process_functional_tests_result.py
@@ -12,6 +12,8 @@ UNKNOWN_SIGN = "[ UNKNOWN "
 SKIPPED_SIGN = "[ SKIPPED "
 HUNG_SIGN = "Found hung queries in processlist"
 
+NO_TASK_TIMEOUT_SIGN = "All tests have finished"
+
 def process_test_log(log_path):
     total = 0
     skipped = 0
@@ -19,10 +21,13 @@ def process_test_log(log_path):
     failed = 0
     success = 0
     hung = False
+    task_timeout = True
     test_results = []
     with open(log_path, 'r') as test_file:
         for line in test_file:
             line = line.strip()
+            if NO_TASK_TIMEOUT_SIGN in line:
+                task_timeout = False
             if HUNG_SIGN in line:
                 hung = True
             if any(sign in line for sign in (OK_SIGN, FAIL_SING, UNKNOWN_SIGN, SKIPPED_SIGN)):
@@ -52,7 +57,7 @@ def process_test_log(log_path):
                 else:
                     success += int(OK_SIGN in line)
                     test_results.append((test_name, "OK", test_time))
-    return total, skipped, unknown, failed, success, hung, test_results
+    return total, skipped, unknown, failed, success, hung, task_timeout, test_results
 
 def process_result(result_path):
     test_results = []
@@ -68,7 +73,7 @@ def process_result(result_path):
         state = "error"
 
     if result_path and os.path.exists(result_path):
-        total, skipped, unknown, failed, success, hung, test_results = process_test_log(result_path)
+        total, skipped, unknown, failed, success, hung, task_timeout, test_results = process_test_log(result_path)
         is_flacky_check = 1 < int(os.environ.get('NUM_TRIES', 1))
         # If no tests were run (success == 0) it indicates an error (e.g. server did not start or crashed immediately)
         # But it's Ok for "flaky checks" - they can contain just one test for check which is marked as skipped.
@@ -78,6 +83,9 @@ def process_result(result_path):
         if hung:
             description = "Some queries hung, "
             state = "failure"
+        elif task_timeout:
+            description = "Timeout, "
+            state = "failure"
         else:
             description = ""
 
diff --git a/docker/test/stateless/run.sh b/docker/test/stateless/run.sh
index 3119ae27c59..20132eafb75 100755
--- a/docker/test/stateless/run.sh
+++ b/docker/test/stateless/run.sh
@@ -34,36 +34,61 @@ if [ "$NUM_TRIES" -gt "1" ]; then
 
     # simpliest way to forward env variables to server
     sudo -E -u clickhouse /usr/bin/clickhouse-server --config /etc/clickhouse-server/config.xml --daemon
-    sleep 5
 else
-    service clickhouse-server start && sleep 5
+    service clickhouse-server start
 fi
 
-if grep -q -- "--use-skip-list" /usr/bin/clickhouse-test; then
-    SKIP_LIST_OPT="--use-skip-list"
+if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
+
+    sudo -E -u clickhouse /usr/bin/clickhouse server --config /etc/clickhouse-server1/config.xml --daemon \
+    -- --path /var/lib/clickhouse1/ --logger.stderr /var/log/clickhouse-server/stderr1.log \
+    --logger.log /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server1.log --logger.errorlog /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server1.err.log \
+    --tcp_port 19000 --tcp_port_secure 19440 --http_port 18123 --https_port 18443 --interserver_http_port 19009 --tcp_with_proxy_port 19010 \
+    --mysql_port 19004 \
+    --keeper_server.tcp_port 19181 --keeper_server.server_id 2 \
+    --macros.replica r2   # It doesn't work :(
+
+    sudo -E -u clickhouse /usr/bin/clickhouse server --config /etc/clickhouse-server2/config.xml --daemon \
+    -- --path /var/lib/clickhouse2/ --logger.stderr /var/log/clickhouse-server/stderr2.log \
+    --logger.log /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server2.log --logger.errorlog /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server2.err.log \
+    --tcp_port 29000 --tcp_port_secure 29440 --http_port 28123 --https_port 28443 --interserver_http_port 29009 --tcp_with_proxy_port 29010 \
+    --mysql_port 29004 \
+    --keeper_server.tcp_port 29181 --keeper_server.server_id 3 \
+    --macros.shard s2   # It doesn't work :(
+
+    MAX_RUN_TIME=$((MAX_RUN_TIME < 9000 ? MAX_RUN_TIME : 9000))  # min(MAX_RUN_TIME, 2.5 hours)
+    MAX_RUN_TIME=$((MAX_RUN_TIME != 0 ? MAX_RUN_TIME : 9000))    # set to 2.5 hours if 0 (unlimited)
 fi
 
+sleep 5
+
 function run_tests()
 {
+    set -x
     # We can have several additional options so we path them as array because it's
     # more idiologically correct.
     read -ra ADDITIONAL_OPTIONS <<< "${ADDITIONAL_OPTIONS:-}"
 
     # Skip these tests, because they fail when we rerun them multiple times
     if [ "$NUM_TRIES" -gt "1" ]; then
+        ADDITIONAL_OPTIONS+=('--order=random')
         ADDITIONAL_OPTIONS+=('--skip')
         ADDITIONAL_OPTIONS+=('00000_no_tests_to_skip')
-        ADDITIONAL_OPTIONS+=('--jobs')
-        ADDITIONAL_OPTIONS+=('4')
+        # Note that flaky check must be ran in parallel, but for now we run
+        # everything in parallel except DatabaseReplicated. See below.
     fi
 
     if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
         ADDITIONAL_OPTIONS+=('--replicated-database')
+    else
+        # Too many tests fail for DatabaseReplicated in parallel. All other
+        # configurations are OK.
+        ADDITIONAL_OPTIONS+=('--jobs')
+        ADDITIONAL_OPTIONS+=('8')
     fi
 
     clickhouse-test --testname --shard --zookeeper --hung-check --print-time \
-            --test-runs "$NUM_TRIES" \
-            "$SKIP_LIST_OPT" "${ADDITIONAL_OPTIONS[@]}" 2>&1 \
+            --use-skip-list --test-runs "$NUM_TRIES" "${ADDITIONAL_OPTIONS[@]}" 2>&1 \
         | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' \
         | tee -a test_output/test_result.txt
 }
@@ -74,10 +99,23 @@ timeout "$MAX_RUN_TIME" bash -c run_tests ||:
 
 ./process_functional_tests_result.py || echo -e "failure\tCannot parse results" > /test_output/check_status.tsv
 
-pigz < /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log > /test_output/clickhouse-server.log.gz ||:
+clickhouse-client -q "system flush logs" ||:
+
+pigz < /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log > /test_output/clickhouse-server.log.gz &
+clickhouse-client -q "select * from system.query_log format TSVWithNamesAndTypes" | pigz > /test_output/query-log.tsv.gz &
+clickhouse-client -q "select * from system.query_thread_log format TSVWithNamesAndTypes" | pigz > /test_output/query-thread-log.tsv.gz &
+wait ||:
+
 mv /var/log/clickhouse-server/stderr.log /test_output/ ||:
 if [[ -n "$WITH_COVERAGE" ]] && [[ "$WITH_COVERAGE" -eq 1 ]]; then
     tar -chf /test_output/clickhouse_coverage.tar.gz /profraw ||:
 fi
 tar -chf /test_output/text_log_dump.tar /var/lib/clickhouse/data/system/text_log ||:
 tar -chf /test_output/query_log_dump.tar /var/lib/clickhouse/data/system/query_log ||:
+
+if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
+    pigz < /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server1.log > /test_output/clickhouse-server1.log.gz ||:
+    pigz < /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server2.log > /test_output/clickhouse-server2.log.gz ||:
+    mv /var/log/clickhouse-server/stderr1.log /test_output/ ||:
+    mv /var/log/clickhouse-server/stderr2.log /test_output/ ||:
+fi
diff --git a/docs/README.md b/docs/README.md
index 8b3066501bf..a4df023a6ad 100644
--- a/docs/README.md
+++ b/docs/README.md
@@ -126,7 +126,13 @@ Contribute all new information in English language. Other languages are translat
 
 ### Adding a New File
 
-When adding a new file:
+When you add a new file, it should end with a link like:
+
+`[Original article](https://clickhouse.tech/docs/<path-to-the-page>) <!--hide-->`
+
+and there should be **a new empty line** after it.
+
+{## When adding a new file:
 
 - Make symbolic links for all other languages. You can use the following commands:
 
@@ -134,7 +140,7 @@ When adding a new file:
     $ cd /ClickHouse/clone/directory/docs
     $ ln -sr en/new/file.md lang/new/file.md
     ```
-
+##}
 <a name="adding-a-new-language"/>
 
 ### Adding a New Language
@@ -195,8 +201,11 @@ Templates:
 
 - [Function](_description_templates/template-function.md)
 - [Setting](_description_templates/template-setting.md)
+- [Server Setting](_description_templates/template-server-setting.md)
 - [Database or Table engine](_description_templates/template-engine.md)
 - [System table](_description_templates/template-system-table.md)
+- [Data type](_description_templates/data-type.md)
+- [Statement](_description_templates/statement.md)
 
 
 <a name="how-to-build-docs"/>
diff --git a/docs/en/commercial/cloud.md b/docs/en/commercial/cloud.md
index 91d2061c0af..953a0ab5748 100644
--- a/docs/en/commercial/cloud.md
+++ b/docs/en/commercial/cloud.md
@@ -31,9 +31,10 @@ toc_title: Cloud
 
 ## Alibaba Cloud {#alibaba-cloud}
 
-Alibaba Cloud Managed Service for ClickHouse [China Site](https://www.aliyun.com/product/clickhouse) (Will be available at international site at May, 2021) provides the following key features:
--   Highly reliable cloud disk storage engine based on Alibaba Cloud Apsara distributed system
--   Expand capacity on demand without manual data migration
+Alibaba Cloud Managed Service for ClickHouse. [China Site](https://www.aliyun.com/product/clickhouse) (will be available at the international site in May 2021). Provides the following key features:
+
+-   Highly reliable cloud disk storage engine based on [Alibaba Cloud Apsara](https://www.alibabacloud.com/product/apsara-stack) distributed system
+-   Expand capacity on-demand without manual data migration
 -   Support single-node, single-replica, multi-node, and multi-replica architectures, and support hot and cold data tiering
 -   Support access allow-list, one-key recovery, multi-layer network security protection, cloud disk encryption
 -   Seamless integration with cloud log systems, databases, and data application tools
diff --git a/docs/en/development/build-osx.md b/docs/en/development/build-osx.md
index e0b1be710f1..886e85bbf86 100644
--- a/docs/en/development/build-osx.md
+++ b/docs/en/development/build-osx.md
@@ -5,43 +5,77 @@ toc_title: Build on Mac OS X
 
 # How to Build ClickHouse on Mac OS X {#how-to-build-clickhouse-on-mac-os-x}
 
-Build should work on Mac OS X 10.15 (Catalina).
+Build should work on x86_64 (Intel) based macOS 10.15 (Catalina) and higher with recent Xcode's native AppleClang, or Homebrew's vanilla Clang or GCC compilers.
 
 ## Install Homebrew {#install-homebrew}
 
 ``` bash
-$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
+$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
 ```
 
+## Install Xcode and Command Line Tools {#install-xcode-and-command-line-tools}
+
+Install the latest [Xcode](https://apps.apple.com/am/app/xcode/id497799835?mt=12) from App Store.
+
+Open it at least once to accept the end-user license agreement and automatically install the required components.
+
+Then, make sure that the latest Comman Line Tools are installed and selected in the system:
+
+``` bash
+$ sudo rm -rf /Library/Developer/CommandLineTools
+$ sudo xcode-select --install
+```
+
+Reboot.
+
 ## Install Required Compilers, Tools, and Libraries {#install-required-compilers-tools-and-libraries}
 
 ``` bash
-$ brew install cmake ninja libtool gettext llvm
+$ brew update
+$ brew install cmake ninja libtool gettext llvm gcc
 ```
 
 ## Checkout ClickHouse Sources {#checkout-clickhouse-sources}
 
 ``` bash
-$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-or
-
-``` bash
-$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-
-$ cd ClickHouse
+$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git # or https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
 ```
 
 ## Build ClickHouse {#build-clickhouse}
 
-> Please note: ClickHouse doesn't support build with native Apple Clang compiler, we need use clang from LLVM.
+To build using Xcode's native AppleClang compiler:
 
 ``` bash
+$ cd ClickHouse
+$ rm -rf build
 $ mkdir build
 $ cd build
-$ cmake .. -DCMAKE_C_COMPILER=`brew --prefix llvm`/bin/clang -DCMAKE_CXX_COMPILER=`brew --prefix llvm`/bin/clang++ -DCMAKE_PREFIX_PATH=`brew --prefix llvm`
-$ ninja
+$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo -DENABLE_JEMALLOC=OFF ..
+$ cmake --build . --config RelWithDebInfo
+$ cd ..
+```
+
+To build using Homebrew's vanilla Clang compiler:
+
+``` bash
+$ cd ClickHouse
+$ rm -rf build
+$ mkdir build
+$ cd build
+$ cmake -DCMAKE_C_COMPILER=$(brew --prefix llvm)/bin/clang -DCMAKE_CXX_COMPILER==$(brew --prefix llvm)/bin/clang++ -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo -DENABLE_JEMALLOC=OFF ..
+$ cmake --build . --config RelWithDebInfo
+$ cd ..
+```
+
+To build using Homebrew's vanilla GCC compiler:
+
+``` bash
+$ cd ClickHouse
+$ rm -rf build
+$ mkdir build
+$ cd build
+$ cmake -DCMAKE_C_COMPILER=$(brew --prefix gcc)/bin/gcc-10 -DCMAKE_CXX_COMPILER=$(brew --prefix gcc)/bin/g++-10 -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo -DENABLE_JEMALLOC=OFF ..
+$ cmake --build . --config RelWithDebInfo
 $ cd ..
 ```
 
diff --git a/docs/en/engines/database-engines/atomic.md b/docs/en/engines/database-engines/atomic.md
index d8ad18daec2..d897631dd6e 100644
--- a/docs/en/engines/database-engines/atomic.md
+++ b/docs/en/engines/database-engines/atomic.md
@@ -3,15 +3,52 @@ toc_priority: 32
 toc_title: Atomic
 ---
 
-
 # Atomic {#atomic}
 
-It supports non-blocking `DROP` and `RENAME TABLE` queries and atomic `EXCHANGE TABLES t1 AND t2` queries. `Atomic` database engine is used by default.
+It supports non-blocking [DROP TABLE](#drop-detach-table) and [RENAME TABLE](#rename-table) queries and atomic [EXCHANGE TABLES t1 AND t2](#exchange-tables) queries. `Atomic` database engine is used by default.
 
 ## Creating a Database {#creating-a-database}
 
-```sql
-CREATE DATABASE test ENGINE = Atomic;
+``` sql
+    CREATE DATABASE test[ ENGINE = Atomic];
 ```
 
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/database-engines/atomic/) <!--hide-->
+## Specifics and recommendations {#specifics-and-recommendations}
+
+### Table UUID {#table-uuid}
+
+All tables in database `Atomic` have persistent [UUID](../../sql-reference/data-types/uuid.md) and store data in directory `/clickhouse_path/store/xxx/xxxyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy/`, where `xxxyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy` is UUID of the table. 
+Usually, the UUID is generated automatically, but the user can also explicitly specify the UUID in the same way when creating the table (this is not recommended). To display the `SHOW CREATE` query with the UUID you can use setting [show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil](../../operations/settings/settings.md#show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil). For example:
+
+```sql
+CREATE TABLE name UUID '28f1c61c-2970-457a-bffe-454156ddcfef' (n UInt64) ENGINE = ...;
+```
+### RENAME TABLE {#rename-table}
+
+`RENAME` queries are performed without changing UUID and moving table data. These queries do not wait for the completion of queries using the table and will be executed instantly.
+
+### DROP/DETACH TABLE {#drop-detach-table}
+
+On `DROP TABLE` no data is removed, database `Atomic` just marks table as dropped by moving metadata to `/clickhouse_path/metadata_dropped/` and notifies background thread. Delay before final table data deletion is specify by [database_atomic_delay_before_drop_table_sec](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#database_atomic_delay_before_drop_table_sec) setting.
+You can specify synchronous mode using `SYNC` modifier. Use the [database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously](../../operations/settings/settings.md#database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously) setting to do this. In this case `DROP` waits for running `SELECT`, `INSERT` and other queries which are using the table to finish. Table will be actually removed when it's not in use.
+
+### EXCHANGE TABLES {#exchange-tables}
+
+`EXCHANGE` query swaps tables atomically. So instead of this non-atomic operation:
+
+```sql
+RENAME TABLE new_table TO tmp, old_table TO new_table, tmp TO old_table;
+```
+you can use one atomic query:
+
+``` sql
+EXCHANGE TABLES new_table AND old_table;
+```
+
+### ReplicatedMergeTree in Atomic Database {#replicatedmergetree-in-atomic-database}
+
+For [ReplicatedMergeTree](../table-engines/mergetree-family/replication.md#table_engines-replication) tables is recomended do not specify parameters of engine - path in ZooKeeper and replica name. In this case will be used parameters of the configuration [default_replica_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#default_replica_path) and [default_replica_name](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#default_replica_name). If you want specify parameters of engine explicitly than recomended to use {uuid} macros. This is useful so that unique paths are automatically generated for each table in the ZooKeeper.
+
+## See Also
+
+-   [system.databases](../../operations/system-tables/databases.md) system table
diff --git a/docs/en/engines/database-engines/index.md b/docs/en/engines/database-engines/index.md
index 2db11998483..b6892099378 100644
--- a/docs/en/engines/database-engines/index.md
+++ b/docs/en/engines/database-engines/index.md
@@ -18,4 +18,8 @@ You can also use the following database engines:
 
 -   [Lazy](../../engines/database-engines/lazy.md)
 
+-   [Atomic](../../engines/database-engines/atomic.md)
+
+-   [PostgreSQL](../../engines/database-engines/postgresql.md)
+
 [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/engines/database-engines/materialize-mysql.md b/docs/en/engines/database-engines/materialize-mysql.md
index 2e361cc82f0..69d3122c268 100644
--- a/docs/en/engines/database-engines/materialize-mysql.md
+++ b/docs/en/engines/database-engines/materialize-mysql.md
@@ -69,7 +69,7 @@ MySQL DDL queries are converted into the corresponding ClickHouse DDL queries ([
 
 - MySQL `INSERT` query is converted into `INSERT` with `_sign=1`.
 
-- MySQl `DELETE` query is converted into `INSERT` with `_sign=-1`. 
+- MySQL `DELETE` query is converted into `INSERT` with `_sign=-1`. 
 
 - MySQL `UPDATE` query is converted into `INSERT` with `_sign=-1` and `INSERT` with `_sign=1`.
 
diff --git a/docs/en/engines/database-engines/postgresql.md b/docs/en/engines/database-engines/postgresql.md
new file mode 100644
index 00000000000..1fa86b7ac21
--- /dev/null
+++ b/docs/en/engines/database-engines/postgresql.md
@@ -0,0 +1,138 @@
+---
+toc_priority: 35
+toc_title: PostgreSQL
+---
+
+# PostgreSQL {#postgresql}
+
+Allows to connect to databases on a remote [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) server. Supports read and write operations (`SELECT` and `INSERT` queries) to exchange data between ClickHouse and PostgreSQL.
+
+Gives the real-time access to table list and table structure from remote PostgreSQL with the help of `SHOW TABLES` and `DESCRIBE TABLE` queries.
+
+Supports table structure modifications (`ALTER TABLE ... ADD|DROP COLUMN`). If `use_table_cache` parameter (see the Engine Parameters below) it set to `1`, the table structure is cached and not checked for being modified, but can be updated with `DETACH` and `ATTACH` queries.
+
+## Creating a Database {#creating-a-database}
+
+``` sql
+CREATE DATABASE test_database 
+ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'user', 'password'[, `use_table_cache`]);
+```
+
+**Engine Parameters**
+
+-   `host:port` — PostgreSQL server address.
+-   `database` — Remote database name.
+-   `user` — PostgreSQL user.
+-   `password` — User password.
+-   `use_table_cache` —  Defines if the database table structure is cached or not. Optional. Default value: `0`.
+
+## Data Types Support {#data_types-support}
+
+| PostgerSQL       | ClickHouse                                                   |
+|------------------|--------------------------------------------------------------|
+| DATE             | [Date](../../sql-reference/data-types/date.md)               |
+| TIMESTAMP        | [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)       |
+| REAL             | [Float32](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
+| DOUBLE           | [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
+| DECIMAL, NUMERIC | [Decimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md)       |
+| SMALLINT         | [Int16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
+| INTEGER          | [Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
+| BIGINT           | [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
+| SERIAL           | [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
+| BIGSERIAL        | [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
+| TEXT, CHAR       | [String](../../sql-reference/data-types/string.md)           |
+| INTEGER          | Nullable([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md))|
+| ARRAY            | [Array](../../sql-reference/data-types/array.md)             |
+ 
+
+## Examples of Use {#examples-of-use}
+
+Database in ClickHouse, exchanging data with the PostgreSQL server:
+
+``` sql
+CREATE DATABASE test_database 
+ENGINE = PostgreSQL('postgres1:5432', 'test_database', 'postgres', 'mysecretpassword', 1);
+```
+
+``` sql
+SHOW DATABASES;
+```
+
+``` text
+┌─name──────────┐
+│ default       │
+│ test_database │
+│ system        │
+└───────────────┘
+```
+
+``` sql
+SHOW TABLES FROM test_database;
+```
+
+``` text
+┌─name───────┐
+│ test_table │
+└────────────┘
+```
+
+Reading data from the PostgreSQL table:
+
+``` sql
+SELECT * FROM test_database.test_table;
+```
+
+``` text
+┌─id─┬─value─┐
+│  1 │     2 │
+└────┴───────┘
+```
+
+Writing data to the PostgreSQL table:
+
+``` sql
+INSERT INTO test_database.test_table VALUES (3,4);
+SELECT * FROM test_database.test_table;
+```
+
+``` text
+┌─int_id─┬─value─┐
+│      1 │     2 │
+│      3 │     4 │
+└────────┴───────┘
+```
+
+Consider the table structure was modified in PostgreSQL: 
+
+``` sql
+postgre> ALTER TABLE test_table ADD COLUMN data Text
+```
+
+As the `use_table_cache` parameter was set to `1` when the database was created, the table structure in ClickHouse was cached and therefore not modified:
+
+``` sql
+DESCRIBE TABLE test_database.test_table;
+```
+``` text
+┌─name───┬─type──────────────┐
+│ id     │ Nullable(Integer) │
+│ value  │ Nullable(Integer) │
+└────────┴───────────────────┘
+```
+
+After detaching the table and attaching it again, the structure was updated:
+
+``` sql
+DETACH TABLE test_database.test_table;
+ATTACH TABLE test_database.test_table;
+DESCRIBE TABLE test_database.test_table;
+```
+``` text
+┌─name───┬─type──────────────┐
+│ id     │ Nullable(Integer) │
+│ value  │ Nullable(Integer) │
+│ data   │ Nullable(String)  │
+└────────┴───────────────────┘
+```
+
+[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/database-engines/postgresql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/index.md b/docs/en/engines/table-engines/index.md
index e60cdf3c899..eb4fc583f88 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/index.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/index.md
@@ -47,12 +47,17 @@ Engines for communicating with other data storage and processing systems.
 
 Engines in the family:
 
--   [Kafka](../../engines/table-engines/integrations/kafka.md#kafka)
--   [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md#mysql)
--   [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md#table-engine-odbc)
--   [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md#table-engine-jdbc)
--   [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md#hdfs)
--   [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md#table-engine-s3)
+
+-   [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md)
+-   [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md)
+-   [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)
+-   [MongoDB](../../engines/table-engines/integrations/mongodb.md)
+-   [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md)
+-   [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md)
+-   [Kafka](../../engines/table-engines/integrations/kafka.md)
+-   [EmbeddedRocksDB](../../engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md)
+-   [RabbitMQ](../../engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md)
+-   [PostgreSQL](../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md)
 
 ### Special Engines {#special-engines}
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md
index e9e069933e5..88c8973eeab 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 6
+toc_priority: 9
 toc_title: EmbeddedRocksDB
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/hdfs.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
index 0782efe8e72..cf4bb5ecbf7 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 4
+toc_priority: 6
 toc_title: HDFS
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/index.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/index.md
index 28f38375448..eb1c5411e18 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/index.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/index.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 toc_folder_title: Integrations
-toc_priority: 30
+toc_priority: 1
 ---
 
 # Table Engines for Integrations {#table-engines-for-integrations}
@@ -19,5 +19,3 @@ List of supported integrations:
 -   [EmbeddedRocksDB](../../../engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md)
 -   [RabbitMQ](../../../engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md)
 -   [PostgreSQL](../../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md)
-
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/jdbc.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
index edbc5d3ed3e..82efb842ae7 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 2
+toc_priority: 3
 toc_title: JDBC
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/kafka.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/kafka.md
index 0ec50094a27..2eebf5bdb92 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/kafka.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/kafka.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 5
+toc_priority: 8
 toc_title: Kafka
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/mongodb.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/mongodb.md
index 2fee27ce80d..a378ab03f55 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/mongodb.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/mongodb.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 7
+toc_priority: 5
 toc_title: MongoDB
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/mysql.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/mysql.md
index 8b7caa12c91..3847e7a9e0e 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/mysql.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/mysql.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 3
+toc_priority: 4
 toc_title: MySQL
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/odbc.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/odbc.md
index 99efd870088..26bfb6aeb0d 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/odbc.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/odbc.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 1
+toc_priority: 2
 toc_title: ODBC
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/postgresql.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/postgresql.md
index 1a2ccf3e0dc..ad5bebb3dea 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/postgresql.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/postgresql.md
@@ -1,11 +1,11 @@
 ---
-toc_priority: 8
+toc_priority: 11
 toc_title: PostgreSQL
 ---
 
-# PosgtreSQL {#postgresql}
+# PostgreSQL {#postgresql}
 
-The PostgreSQL engine allows you to perform `SELECT` queries on data that is stored on a remote PostgreSQL server.
+The PostgreSQL engine allows to perform `SELECT` and `INSERT` queries on data that is stored on a remote PostgreSQL server.
 
 ## Creating a Table {#creating-a-table}
 
@@ -15,7 +15,7 @@ CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
     name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
     name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
     ...
-) ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password');
+) ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, `schema`]);
 ```
 
 See a detailed description of the [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create/table.md#create-table-query) query.
@@ -29,25 +29,51 @@ The table structure can differ from the original PostgreSQL table structure:
 **Engine Parameters**
 
 -   `host:port` — PostgreSQL server address.
-
 -   `database` — Remote database name.
-
 -   `table` — Remote table name.
-
 -   `user` — PostgreSQL user.
-
 -   `password` — User password.
+-   `schema` — Non-default table schema. Optional.
 
-SELECT Queries on PostgreSQL side run as `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` inside read-only PostgreSQL transaction with commit after each `SELECT` query.
+## Implementation Details {#implementation-details}
 
-Simple `WHERE` clauses such as `=, !=, >, >=, <, <=, IN` are executed on the PostgreSQL server.
+`SELECT` queries on PostgreSQL side run as `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` inside read-only PostgreSQL transaction with commit after each `SELECT` query.
+
+Simple `WHERE` clauses such as `=`, `!=`, `>`, `>=`, `<`, `<=`, and `IN` are executed on the PostgreSQL server.
 
 All joins, aggregations, sorting, `IN [ array ]` conditions and the `LIMIT` sampling constraint are executed in ClickHouse only after the query to PostgreSQL finishes.
 
-INSERT Queries on PostgreSQL side run as `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` inside PostgreSQL transaction with auto-commit after each `INSERT` statement.
+`INSERT` queries on PostgreSQL side run as `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` inside PostgreSQL transaction with auto-commit after each `INSERT` statement.
 
-PostgreSQL Array types converts into ClickHouse arrays.
-Be careful in PostgreSQL an array data created like a type_name[] may contain multi-dimensional arrays of different dimensions in different table rows in same column, but in ClickHouse it is only allowed to have multidimensional arrays of the same count of dimensions in all table rows in same column.
+PostgreSQL `Array` types are converted into ClickHouse arrays.
+
+!!! info "Note"
+    Be careful - in PostgreSQL an array data, created like a `type_name[]`, may contain multi-dimensional arrays of different dimensions in different table rows in same column. But in ClickHouse it is only allowed to have multidimensional arrays of the same count of dimensions in all table rows in same column.
+
+Replicas priority for PostgreSQL dictionary source is supported. The bigger the number in map, the less the priority. The highest priority is `0`. 
+
+In the example below replica `example01-1` has the highest priority:
+
+```xml
+<postgresql>
+    <port>5432</port>
+    <user>clickhouse</user>
+    <password>qwerty</password>
+    <replica>
+        <host>example01-1</host>
+        <priority>1</priority>
+    </replica>
+    <replica>
+        <host>example01-2</host>
+        <priority>2</priority>
+    </replica>
+    <db>db_name</db>
+    <table>table_name</table>
+    <where>id=10</where>
+    <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
+</postgresql>
+</source>
+```
 
 ## Usage Example {#usage-example}
 
@@ -64,10 +90,10 @@ PRIMARY KEY (int_id));
 
 CREATE TABLE
 
-postgres=# insert into test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
+postgres=# INSERT INTO test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
 INSERT 0 1
 
-postgresql> select * from test;
+postgresql> SELECT * FROM test;
  int_id | int_nullable | float | str  | float_nullable
 --------+--------------+-------+------+----------------
       1 |              |     2 | test |
@@ -87,20 +113,33 @@ ENGINE = PostgreSQL('localhost:5432', 'public', 'test', 'postges_user', 'postgre
 ```
 
 ``` sql
-SELECT * FROM postgresql_table WHERE str IN ('test') 
+SELECT * FROM postgresql_table WHERE str IN ('test');
 ```
 
 ``` text
 ┌─float_nullable─┬─str──┬─int_id─┐
 │           ᴺᵁᴸᴸ │ test │      1 │
 └────────────────┴──────┴────────┘
-1 rows in set. Elapsed: 0.019 sec.
 ```
 
+Using Non-default Schema:
 
-## See Also {#see-also}
+```text
+postgres=# CREATE SCHEMA "nice.schema";
 
--   [The ‘postgresql’ table function](../../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)
+postgres=# CREATE TABLE "nice.schema"."nice.table" (a integer);
+
+postgres=# INSERT INTO "nice.schema"."nice.table" SELECT i FROM generate_series(0, 99) as t(i)
+```
+
+```sql
+CREATE TABLE pg_table_schema_with_dots (a UInt32)
+        ENGINE PostgreSQL('localhost:5432', 'clickhouse', 'nice.table', 'postgrsql_user', 'password', 'nice.schema');
+```
+
+**See Also**
+
+-   [The `postgresql` table function](../../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)
 -   [Using PostgreSQL as a source of external dictionary](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)
 
 [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/postgresql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md
index 476192d3969..5fb9ce5b151 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 6
+toc_priority: 10
 toc_title: RabbitMQ
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/integrations/s3.md b/docs/en/engines/table-engines/integrations/s3.md
index 03340f2d8c9..3d02aa13812 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/integrations/s3.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/integrations/s3.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 4
+toc_priority: 7
 toc_title: S3
 ---
 
diff --git a/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md b/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
index 1a997b6b237..818830646cb 100644
--- a/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
+++ b/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
@@ -3,7 +3,7 @@ toc_priority: 35
 toc_title: AggregatingMergeTree
 ---
 
-# Aggregatingmergetree {#aggregatingmergetree}
+# AggregatingMergeTree {#aggregatingmergetree}
 
 The engine inherits from [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engines-mergetree), altering the logic for data parts merging. ClickHouse replaces all rows with the same primary key (or more accurately, with the same [sorting key](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)) with a single row (within a one data part) that stores a combination of states of aggregate functions.
 
diff --git a/docs/en/interfaces/third-party/client-libraries.md b/docs/en/interfaces/third-party/client-libraries.md
index c08eec61b1c..f5c85289171 100644
--- a/docs/en/interfaces/third-party/client-libraries.md
+++ b/docs/en/interfaces/third-party/client-libraries.md
@@ -23,6 +23,7 @@ toc_title: Client Libraries
     -   [SeasClick C++ client](https://github.com/SeasX/SeasClick)
     -   [one-ck](https://github.com/lizhichao/one-ck)
     -   [glushkovds/phpclickhouse-laravel](https://packagist.org/packages/glushkovds/phpclickhouse-laravel)
+    -   [kolya7k ClickHouse PHP extension](https://github.com//kolya7k/clickhouse-php)
 -   Go
     -   [clickhouse](https://github.com/kshvakov/clickhouse/)
     -   [go-clickhouse](https://github.com/roistat/go-clickhouse)
diff --git a/docs/en/introduction/adopters.md b/docs/en/introduction/adopters.md
index 23f7b596851..5c526ac7260 100644
--- a/docs/en/introduction/adopters.md
+++ b/docs/en/introduction/adopters.md
@@ -12,9 +12,13 @@ toc_title: Adopters
 |---------|----------|---------|--------------|------------------------------------------------------------------------------|-----------|
 | <a href="https://2gis.ru" class="favicon">2gis</a> | Maps | Monitoring | — | — | [Talk in Russian, July 2019](https://youtu.be/58sPkXfq6nw) |
 | <a href="https://getadmiral.com/" class="favicon">Admiral</a> | Martech | Engagement Management | — | — | [Webinar Slides, June 2020](https://altinity.com/presentations/2020/06/16/big-data-in-real-time-how-clickhouse-powers-admirals-visitor-relationships-for-publishers) |
+| <a href="http://www.adscribe.tv/" class="favicon">AdScribe</a> | Ads | TV Analytics | — | — | [A quote from CTO](https://altinity.com/24x7-support/) |
+| <a href="https://ahrefs.com/" class="favicon">Ahrefs</a> | SEO | Analytics | — | — | [Job listing](https://ahrefs.com/jobs/data-scientist-search) |
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+| <a href="https://apiroad.net/" class="favicon">ApiRoad</a> | API marketplace | Analytics | — | — | [Blog post, Nov 2018, Mar 2020](https://pixeljets.com/blog/clickhouse-vs-elasticsearch/) |
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 | <a href="https://arenadata.tech/" class="favicon">ArenaData</a> | Data Platform | Main product | — | — | [Slides in Russian, December 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup38/indexes.pdf) |
 | <a href="https://avito.ru/" class="favicon">Avito</a> | Classifieds | Monitoring | — | — | [Meetup, April 2020](https://www.youtube.com/watch?v=n1tm4j4W8ZQ) |
@@ -37,6 +41,7 @@ toc_title: Adopters
 | <a href="https://www.creditx.com" class="favicon">CraiditX 氪信</a> | Finance AI | Analysis | — | — | [Slides in English, November 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup33/udf.pptx) |
 | <a href="https://crazypanda.ru/en/" class="favicon">Crazypanda</a> | Games | | — | — | Live session on ClickHouse meetup |
 | <a href="https://www.criteo.com/" class="favicon">Criteo</a> | Retail | Main product | — | — | [Slides in English, October 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup18/3_storetail.pptx) |
+| <a href="https://cryptology.com/" class="favicon">Cryptology</a> | Digital Assets Trading Platform | — | — | — | [Job advertisement, March 2021](https://career.habr.com/companies/cryptology/vacancies) |
 | <a href="https://www.chinatelecomglobal.com/" class="favicon">Dataliance for China Telecom</a> | Telecom | Analytics | — | — | [Slides in Chinese, January 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup12/telecom.pdf) |
 | <a href="https://db.com" class="favicon">Deutsche Bank</a> | Finance | BI Analytics | — | — | [Slides in English, October 2019](https://bigdatadays.ru/wp-content/uploads/2019/10/D2-H3-3_Yakunin-Goihburg.pdf) |
 | <a href="https://deeplay.io/eng/" class="favicon">Deeplay</a> | Gaming Analytics | — | — | — | [Job advertisement, 2020](https://career.habr.com/vacancies/1000062568) |
@@ -49,11 +54,13 @@ toc_title: Adopters
 | <a href="https://fun.co/rp" class="favicon">FunCorp</a> | Games | | — | 14 bn records/day as of Jan 2021 | [Article](https://www.altinity.com/blog/migrating-from-redshift-to-clickhouse) |
 | <a href="https://geniee.co.jp" class="favicon">Geniee</a> | Ad network | Main product | — | — | [Blog post in Japanese, July 2017](https://tech.geniee.co.jp/entry/2017/07/20/160100) |
 | <a href="https://www.genotek.ru/" class="favicon">Genotek</a> | Bioinformatics | Main product | — | — | [Video, August 2020](https://youtu.be/v3KyZbz9lEE) |
+| <a href="https://glaber.io/" class="favicon">Glaber</a> | Monitoring | Main product | — | — | [Website](https://glaber.io/) |
 | <a href="https://www.huya.com/" class="favicon">HUYA</a> | Video Streaming | Analytics | — | — | [Slides in Chinese, October 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/7.%20ClickHouse万亿数据分析实践%20李本旺(sundy-li)%20虎牙.pdf) |
 | <a href="https://www.the-ica.com/" class="favicon">ICA</a> | FinTech | Risk Management | — | — | [Blog Post in English, Sep 2020](https://altinity.com/blog/clickhouse-vs-redshift-performance-for-fintech-risk-management?utm_campaign=ClickHouse%20vs%20RedShift&utm_content=143520807&utm_medium=social&utm_source=twitter&hss_channel=tw-3894792263) |
 | <a href="https://www.idealista.com" class="favicon">Idealista</a> | Real Estate | Analytics | — | — | [Blog Post in English, April 2019](https://clickhouse.tech/blog/en/clickhouse-meetup-in-madrid-on-april-2-2019) |
 | <a href="https://www.infovista.com/" class="favicon">Infovista</a> | Networks | Analytics | — | — | [Slides in English, October 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup30/infovista.pdf) |
 | <a href="https://www.innogames.com" class="favicon">InnoGames</a> | Games | Metrics, Logging | — | — | [Slides in Russian, September 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup28/graphite_and_clickHouse.pdf) |
+| <a href="https://instabug.com/" class="favicon">Instabug</a> | APM Platform | Main product | — | — | [A quote from Co-Founder](https://altinity.com/) |
 | <a href="https://www.instana.com" class="favicon">Instana</a> | APM Platform | Main product | — | — | [Twitter post](https://twitter.com/mieldonkers/status/1248884119158882304) |
 | <a href="https://integros.com" class="favicon">Integros</a> | Platform for video services | Analytics | — | — | [Slides in Russian, May 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup22/strategies.pdf) |
 | <a href="https://ippon.tech" class="favicon">Ippon Technologies</a> | Technology Consulting | — | — | — | [Talk in English, July 2020](https://youtu.be/GMiXCMFDMow?t=205) |
@@ -65,15 +72,19 @@ toc_title: Adopters
 | <a href="https://www.lbl.gov" class="favicon">Lawrence Berkeley National Laboratory</a> | Research | Traffic analysis | 1 server | 11.8 TiB | [Slides in English, April 2019](https://www.smitasin.com/presentations/2019-04-17_DOE-NSM.pdf) |
 | <a href="https://lifestreet.com/" class="favicon">LifeStreet</a> | Ad network | Main product | 75 servers (3 replicas) | 5.27 PiB | [Blog post in Russian, February 2017](https://habr.com/en/post/322620/) |
 | <a href="https://mcs.mail.ru/" class="favicon">Mail.ru Cloud Solutions</a> | Cloud services | Main product | — | — | [Article in Russian](https://mcs.mail.ru/help/db-create/clickhouse#) |
+| <a href="https://maxilect.com/" class="favicon">MAXILECT</a> | Ad Tech, Blockchain, ML, AI | — | — | — | [Job advertisement, 2021](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6780842017229430784/) |
 | <a href="https://tech.mymarilyn.ru" class="favicon">Marilyn</a> | Advertising | Statistics | — | — | [Talk in Russian, June 2017](https://www.youtube.com/watch?v=iXlIgx2khwc) |
 | <a href="https://mellodesign.ru/" class="favicon">Mello</a> | Marketing | Analytics | 1 server | — | [Article, Oct 2020](https://vc.ru/marketing/166180-razrabotka-tipovogo-otcheta-skvoznoy-analitiki) |
 | <a href="https://www.messagebird.com" class="favicon">MessageBird</a> | Telecommunications | Statistics | — | — | [Slides in English, November 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup20/messagebird.pdf) |
 | <a href="https://www.mindsdb.com/" class="favicon">MindsDB</a> | Machine Learning | Main Product | — | — | [Official Website](https://www.mindsdb.com/blog/machine-learning-models-as-tables-in-ch) |x
 | <a href="https://mux.com/" class="favicon">MUX</a> | Online Video | Video Analytics | — | — | [Talk in English, August 2019](https://altinity.com/presentations/2019/8/13/how-clickhouse-became-the-default-analytics-database-for-mux/) |
 | <a href="https://www.mgid.com/" class="favicon">MGID</a> | Ad network | Web-analytics | — | — | [Blog post in Russian, April 2020](http://gs-studio.com/news-about-it/32777----clickhouse---c) |
+| <a href="https://www.netskope.com/" class="favicon">Netskope</a> | Network Security | — | — | — | [Job advertisement, March 2021](https://www.mendeley.com/careers/job/senior-software-developer-backend-developer-1346348) |
+| <a href="https://niclabs.cl/" class="favicon">NIC Labs</a> | Network Monitoring | RaTA-DNS | — | — | [Blog post, March 2021](https://niclabs.cl/ratadns/2021/03/Clickhouse) |
 | <a href="https://getnoc.com/" class="favicon">NOC Project</a> | Network Monitoring | Analytics | Main Product | — | [Official Website](https://getnoc.com/features/big-data/) |
 | <a href="https://www.nuna.com/" class="favicon">Nuna Inc.</a> | Health Data Analytics | — | — | — | [Talk in English, July 2020](https://youtu.be/GMiXCMFDMow?t=170) |
 | <a href="https://www.oneapm.com/" class="favicon">OneAPM</a> | Monitorings and Data Analysis | Main product | — | — | [Slides in Chinese, October 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/8.%20clickhouse在OneAPM的应用%20杜龙.pdf) |
+| <a href="https://corp.ozon.com/" class="favicon">OZON</a> | E-commerce | — | — | — | [Official website](https://job.ozon.ru/vacancy/razrabotchik-clickhouse-ekspluatatsiya-40991870/) |
 | <a href="https://panelbear.com/" class="favicon">Panelbear | Analytics | Monitoring and Analytics | — | — | [Tech Stack, November 2020](https://panelbear.com/blog/tech-stack/) |
 | <a href="https://www.percent.cn/" class="favicon">Percent 百分点</a> | Analytics | Main Product | — | — | [Slides in Chinese, June 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup24/4.%20ClickHouse万亿数据双中心的设计与实践%20.pdf) |
 | <a href="https://www.percona.com/" class="favicon">Percona</a> | Performance analysis | Percona Monitoring and Management | — | — | [Official website, Mar 2020](https://www.percona.com/blog/2020/03/30/advanced-query-analysis-in-percona-monitoring-and-management-with-direct-clickhouse-access/) |
@@ -90,14 +101,17 @@ toc_title: Adopters
 | <a href="https://rspamd.com/" class="favicon">Rspamd</a> | Antispam | Analytics | — | — | [Official Website](https://rspamd.com/doc/modules/clickhouse.html) |
 | <a href="https://rusiem.com/en" class="favicon">RuSIEM</a> | SIEM | Main Product | — | — | [Official Website](https://rusiem.com/en/products/architecture) |
 | <a href="https://www.s7.ru" class="favicon">S7 Airlines</a> | Airlines | Metrics, Logging | — | — | [Talk in Russian, March 2019](https://www.youtube.com/watch?v=nwG68klRpPg&t=15s) |
+| <a href="https://www.sberbank.com/index" class="favicon">Sber</a> | Banking, Fintech, Retail, Cloud, Media | — | — | — | [Job advertisement, March 2021](https://career.habr.com/vacancies/1000073536) |
 | <a href="https://www.scireum.de/" class="favicon">scireum GmbH</a> | e-Commerce | Main product | — | — | [Talk in German, February 2020](https://www.youtube.com/watch?v=7QWAn5RbyR4) |
 | <a href="https://segment.com/" class="favicon">Segment</a> | Data processing | Main product | 9 * i3en.3xlarge nodes 7.5TB NVME SSDs, 96GB Memory, 12 vCPUs | — | [Slides, 2019](https://slides.com/abraithwaite/segment-clickhouse) |
+| <a href="https://sembot.io/" class="favicon">sembot.io</a> | Shopping Ads | — | — | — | A comment on LinkedIn, 2020 |
 | <a href="https://www.semrush.com/" class="favicon">SEMrush</a> | Marketing | Main product | — | — | [Slides in Russian, August 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup17/5_semrush.pdf) |
 | <a href="https://sentry.io/" class="favicon">Sentry</a> | Software Development | Main product | — | — | [Blog Post in English, May 2019](https://blog.sentry.io/2019/05/16/introducing-snuba-sentrys-new-search-infrastructure) |
 | <a href="https://seo.do/" class="favicon">seo.do</a> | Analytics | Main product | — | — | [Slides in English, November 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup35/CH%20Presentation-%20Metehan%20Çetinkaya.pdf) |
 | <a href="http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr" class="favicon">SGK</a> | Goverment Social Security | Analytics | — | — | [Slides in English, November 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup35/ClickHouse%20Meetup-Ramazan%20POLAT.pdf) |
 | <a href="http://english.sina.com/index.html" class="favicon">Sina</a> | News | — | — | — | [Slides in Chinese, October 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/6.%20ClickHouse最佳实践%20高鹏_新浪.pdf) |
 | <a href="https://smi2.ru/" class="favicon">SMI2</a> | News | Analytics | — | — | [Blog Post in Russian, November 2017](https://habr.com/ru/company/smi2/blog/314558/) |
+| <a href="https://www.spark.co.nz/" class="favicon">Spark New Zealand</a> | Telecommunications | Security Operations | — | — | [Blog Post, Feb 2020](https://blog.n0p.me/2020/02/2020-02-05-dnsmonster/) |
 | <a href="https://www.splunk.com/" class="favicon">Splunk</a> | Business Analytics | Main product | — | — | [Slides in English, January 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup12/splunk.pdf) |
 | <a href="https://www.spotify.com" class="favicon">Spotify</a> | Music | Experimentation | — | — | [Slides, July 2018](https://www.slideshare.net/glebus/using-clickhouse-for-experimentation-104247173) |
 | <a href="https://www.staffcop.ru/" class="favicon">Staffcop</a> | Information Security | Main Product | — | — | [Official website, Documentation](https://www.staffcop.ru/sce43) |
@@ -106,23 +120,31 @@ toc_title: Adopters
 | <a href="https://www.tencent.com" class="favicon">Tencent</a> | Big Data | Data processing | — | — | [Slides in Chinese, October 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/5.%20ClickHouse大数据集群应用_李俊飞腾讯网媒事业部.pdf) |
 | <a href="https://www.tencent.com" class="favicon">Tencent</a> | Messaging | Logging | — | — | [Talk in Chinese, November 2019](https://youtu.be/T-iVQRuw-QY?t=5050) |
 | <a href="https://www.tencentmusic.com/" class="favicon">Tencent Music Entertainment (TME)</a> | BigData | Data processing | — | — | [Blog in Chinese, June 2020](https://cloud.tencent.com/developer/article/1637840) |
+| <a href="https://www.tinybird.co/" class="favicon">Tinybird</a> | Real-time Data Products | Data processing | — | — | [Official website](https://www.tinybird.co/) |
 | <a href="https://trafficstars.com/" class="favicon">Traffic Stars</a> | AD network | — | — | — | [Slides in Russian, May 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup15/lightning/ninja.pdf) |
 | <a href="https://www.uber.com" class="favicon">Uber</a> | Taxi | Logging | — | — | [Slides, February 2020](https://presentations.clickhouse.tech/meetup40/uber.pdf) |
+| <a href="https://hello.utmstat.com/" class="favicon">UTMSTAT</a> | Analytics | Main product | — | — | [Blog post, June 2020](https://vc.ru/tribuna/133956-striming-dannyh-iz-servisa-skvoznoy-analitiki-v-clickhouse) |
 | <a href="https://vk.com" class="favicon">VKontakte</a> | Social Network | Statistics, Logging | — | — | [Slides in Russian, August 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup17/3_vk.pdf) |
+| <a href="https://www.vmware.com/" class="favicon">VMWare</a> | Cloud | VeloCloud, SDN | — | — | [Product documentation](https://docs.vmware.com/en/vRealize-Operations-Manager/8.3/com.vmware.vcom.metrics.doc/GUID-A9AD72E1-C948-4CA2-971B-919385AB3CA8.html) |
 | <a href="https://www.walmartlabs.com/" class="favicon">Walmart Labs</a> | Internet, Retail | — | — | — | [Talk in English, July 2020](https://youtu.be/GMiXCMFDMow?t=144) |
 | <a href="https://wargaming.com/en/" class="favicon">Wargaming</a> | Games | | — | — | [Interview](https://habr.com/en/post/496954/) |
+| <a href="https://www.wildberries.ru/" class="favicon">Wildberries</a> | E-commerce | | — | — | [Official website](https://it.wildberries.ru/) |
 | <a href="https://wisebits.com/" class="favicon">Wisebits</a> | IT Solutions | Analytics | — | — | [Slides in Russian, May 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup22/strategies.pdf) |
 | <a href="https://www.workato.com/" class="favicon">Workato</a> | Automation Software | — | — | — | [Talk in English, July 2020](https://youtu.be/GMiXCMFDMow?t=334) |
+| <a href="https://xenoss.io/" class="favicon">Xenoss</a> | Marketing, Advertising | — | — | — | [Instagram, March 2021](https://www.instagram.com/p/CNATV7qBgB1/) |
 | <a href="http://www.xiaoxintech.cn/" class="favicon">Xiaoxin Tech</a> | Education | Common purpose | — | — | [Slides in English, November 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup33/sync-clickhouse-with-mysql-mongodb.pptx) |
 | <a href="https://www.ximalaya.com/" class="favicon">Ximalaya</a> | Audio sharing | OLAP | — | — | [Slides in English, November 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup33/ximalaya.pdf) |
 | <a href="https://cloud.yandex.ru/services/managed-clickhouse" class="favicon">Yandex Cloud</a> | Public Cloud | Main product | — | — | [Talk in Russian, December 2019](https://www.youtube.com/watch?v=pgnak9e_E0o) |
 | <a href="https://cloud.yandex.ru/services/datalens" class="favicon">Yandex DataLens</a> | Business Intelligence | Main product | — | — | [Slides in Russian, December 2019](https://presentations.clickhouse.tech/meetup38/datalens.pdf) |
 | <a href="https://market.yandex.ru/" class="favicon">Yandex Market</a> | e-Commerce | Metrics, Logging | — | — | [Talk in Russian, January 2019](https://youtu.be/_l1qP0DyBcA?t=478) |
 | <a href="https://metrica.yandex.com" class="favicon">Yandex Metrica</a> | Web analytics | Main product | 630 servers in one cluster, 360 servers in another cluster, 1862 servers in one department | 133 PiB / 8.31 PiB / 120 trillion records | [Slides, February 2020](https://presentations.clickhouse.tech/meetup40/introduction/#13) |
+| <a href="https://www.yotascale.com/" class="favicon">Yotascale</a> | Cloud | Data pipeline | — | 2 bn records/day | [LinkedIn (Accomplishments)](https://www.linkedin.com/in/adilsaleem/) |
 | <a href="https://htc-cs.ru/" class="favicon">ЦВТ</a> | Software Development | Metrics, Logging | — | — | [Blog Post, March 2019, in Russian](https://vc.ru/dev/62715-kak-my-stroili-monitoring-na-prometheus-clickhouse-i-elk) |
 | <a href="https://mkb.ru/" class="favicon">МКБ</a> | Bank | Web-system monitoring | — | — | [Slides in Russian, September 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup28/mkb.pdf) |
 | <a href="https://cft.ru/" class="favicon">ЦФТ</a> | Banking, Financial products, Payments | — | — | — | [Meetup in Russian, April 2020](https://team.cft.ru/events/162) |
+| <a href="https://promo.croc.ru/digitalworker" class="favicon">Цифровой Рабочий</a> | Industrial IoT, Analytics | — | — | — | [Blog post in Russian, March 2021](https://habr.com/en/company/croc/blog/548018/) |
 | <a href="https://www.kakaocorp.com/" class="favicon">kakaocorp</a> | Internet company | — | — | — | [if(kakao)2020 conference](https://if.kakao.com/session/117) |
+| <a href="https://shop.okraina.ru/" class="favicon">ООО «МПЗ Богородский»</a> | Agriculture | — | — | — | [Article in Russian, November 2020](https://cloud.yandex.ru/cases/okraina) |
 | <a href="https://www.tesla.com/" class="favicon">Tesla</a> | Electric vehicle and clean energy company | — | — | — | [Vacancy description, March 2021](https://news.ycombinator.com/item?id=26306170) |
 
 [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/adopters/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index 89fcbafe663..2b3bdbd51ef 100644
--- a/docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -100,6 +100,11 @@ Default value: `1073741824` (1 GB).
     <size_limit>1073741824</size_limit>
 </core_dump> 
 ```
+## database_atomic_delay_before_drop_table_sec {#database_atomic_delay_before_drop_table_sec}
+
+Sets the delay before remove table data in seconds. If the query has `SYNC` modifier, this setting is ignored.
+
+Default value: `480` (8 minute).
 
 ## default_database {#default-database}
 
@@ -125,6 +130,25 @@ Settings profiles are located in the file specified in the parameter `user_confi
 <default_profile>default</default_profile>
 ```
 
+## default_replica_path {#default_replica_path}
+
+The path to the table in ZooKeeper.
+
+**Example**
+
+``` xml
+<default_replica_path>/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}</default_replica_path>
+```
+## default_replica_name {#default_replica_name}
+
+ The replica name in ZooKeeper.
+
+**Example**
+
+``` xml
+<default_replica_name>{replica}</default_replica_name>
+```
+
 ## dictionaries_config {#server_configuration_parameters-dictionaries_config}
 
 The path to the config file for external dictionaries.
@@ -502,7 +526,15 @@ On hosts with low RAM and swap, you possibly need setting `max_server_memory_usa
 
 ## max_concurrent_queries {#max-concurrent-queries}
 
-The maximum number of simultaneously processed requests.
+The maximum number of simultaneously processed queries related to MergeTree table. Queries may be limited by other settings: [max_concurrent_queries_for_all_users](#max-concurrent-queries-for-all-users), [min_marks_to_honor_max_concurrent_queries](#min-marks-to-honor-max-concurrent-queries).
+
+!!! info "Note"
+	These settings can be modified at runtime and will take effect immediately. Queries that are already running will remain unchanged.
+
+Possible values:
+
+-   Positive integer.
+-   0 — Disabled.
 
 **Example**
 
@@ -530,6 +562,21 @@ Default value: `0` that means no limit.
 
 -   [max_concurrent_queries](#max-concurrent-queries)
 
+## min_marks_to_honor_max_concurrent_queries {#min-marks-to-honor-max-concurrent-queries}
+
+The minimal number of marks read by the query for applying the [max_concurrent_queries](#max-concurrent-queries) setting.
+
+Possible values:
+
+-   Positive integer.
+-   0 — Disabled.
+
+**Example**
+
+``` xml
+<min_marks_to_honor_max_concurrent_queries>10</min_marks_to_honor_max_concurrent_queries>
+```
+
 ## max_connections {#max-connections}
 
 The maximum number of inbound connections.
diff --git a/docs/en/operations/settings/settings.md b/docs/en/operations/settings/settings.md
index 92587dbcf8f..b64fd528f98 100644
--- a/docs/en/operations/settings/settings.md
+++ b/docs/en/operations/settings/settings.md
@@ -769,6 +769,38 @@ Example:
 log_query_threads=1
 ```
 
+## log_comment {#settings-log-comment}
+
+Specifies the value for the `log_comment` field of the [system.query_log](../system-tables/query_log.md) table and comment text for the server log.
+
+It can be used to improve the readability of server logs. Additionally, it helps to select queries related to the test from the `system.query_log` after running [clickhouse-test](../../development/tests.md).
+
+Possible values:
+
+-   Any string no longer than [max_query_size](#settings-max_query_size). If length is exceeded, the server throws an exception.
+
+Default value: empty string.
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SET log_comment = 'log_comment test', log_queries = 1;
+SELECT 1;
+SYSTEM FLUSH LOGS;
+SELECT type, query FROM system.query_log WHERE log_comment = 'log_comment test' AND event_date >= yesterday() ORDER BY event_time DESC LIMIT 2;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─type────────┬─query─────┐
+│ QueryStart  │ SELECT 1; │
+│ QueryFinish │ SELECT 1; │
+└─────────────┴───────────┘
+```
+
 ## max_insert_block_size {#settings-max_insert_block_size}
 
 The size of blocks (in a count of rows) to form for insertion into a table.
@@ -1514,6 +1546,14 @@ FORMAT PrettyCompactMonoBlock
 
 Default value: 0
 
+## optimize_skip_unused_shards_limit {#optimize-skip-unused-shards-limit}
+
+Limit for number of sharding key values, turns off `optimize_skip_unused_shards` if the limit is reached.
+
+Too many values may require significant amount for processing, while the benefit is doubtful, since if you have huge number of values in `IN (...)`, then most likely the query will be sent to all shards anyway.
+
+Default value: 1000
+
 ## optimize_skip_unused_shards {#optimize-skip-unused-shards}
 
 Enables or disables skipping of unused shards for [SELECT](../../sql-reference/statements/select/index.md) queries that have sharding key condition in `WHERE/PREWHERE` (assuming that the data is distributed by sharding key, otherwise does nothing).
@@ -1874,7 +1914,7 @@ Default value: `0`.
 
 Enables or disables random shard insertion into a [Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed) table when there is no distributed key.
 
-By default, when inserting data into a `Distributed` table with more than one shard, the ClickHouse server will any insertion request if there is no distributed key. When `insert_distributed_one_random_shard = 1`, insertions are allowed and data is forwarded randomly among all shards.
+By default, when inserting data into a `Distributed` table with more than one shard, the ClickHouse server will reject any insertion request if there is no distributed key. When `insert_distributed_one_random_shard = 1`, insertions are allowed and data is forwarded randomly among all shards.
 
 Possible values:
 
@@ -2728,11 +2768,11 @@ Default value: `0`.
 
 ## engine_file_truncate_on_insert {#engine-file-truncate-on-insert}
 
-Enables or disables truncate before insert in file engine tables.
+Enables or disables truncate before insert in [File](../../engines/table-engines/special/file.md) engine tables.
 
 Possible values:
-- 0 — Disabled.
-- 1 — Enabled.
+- 0 — `INSERT` query appends new data to the end of the file.
+- 1 — `INSERT` replaces existing content of the file with the new data.
 
 Default value: `0`.
 
@@ -2747,4 +2787,72 @@ Possible values:
 
 Default value: `0`.
 
+## database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously {#database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously}
+
+Adds a modifier `SYNC` to all `DROP` and `DETACH` queries. 
+
+Possible values:
+
+-   0 — Queries will be executed with delay.
+-   1 — Queries will be executed without delay.
+
+Default value: `0`.
+
+## show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil {#show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil}
+
+Sets the `SHOW TABLE` query display.
+
+Possible values:
+
+-   0 — The query will be displayed without table UUID.
+-   1 — The query will be displayed with table UUID.
+
+Default value: `0`.
+
+## allow_experimental_live_view {#allow-experimental-live-view}
+
+Allows creation of experimental [live views](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view).
+
+Possible values:
+
+-   0 — Working with live views is disabled.
+-   1 — Working with live views is enabled.
+
+Default value: `0`.
+
+## live_view_heartbeat_interval {#live-view-heartbeat-interval}
+
+Sets the heartbeat interval in seconds to indicate [live view](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) is alive .
+
+Default value: `15`.
+
+## max_live_view_insert_blocks_before_refresh {#max-live-view-insert-blocks-before-refresh}
+
+Sets the maximum number of inserted blocks after which mergeable blocks are dropped and query for [live view](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) is re-executed.
+
+Default value: `64`.
+
+## temporary_live_view_timeout {#temporary-live-view-timeout}
+
+Sets the interval in seconds after which [live view](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) with timeout is deleted.
+
+Default value: `5`.
+
+## periodic_live_view_refresh {#periodic-live-view-refresh}
+
+Sets the interval in seconds after which periodically refreshed [live view](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) is forced to refresh.
+
+Default value: `60`.
+
+## check_query_single_value_result {#check_query_single_value_result}
+
+Defines the level of detail for the [CHECK TABLE](../../sql-reference/statements/check-table.md#checking-mergetree-tables) query result for `MergeTree` family engines .
+
+Possible values:
+
+-   0 — the query shows a check status for every individual data part of a table.
+-   1 — the query shows the general table check status.
+
+Default value: `0`.
+
 [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings/) <!-- hide -->
diff --git a/docs/en/operations/system-tables/replication_queue.md b/docs/en/operations/system-tables/replication_queue.md
index d1c74a771c6..f3e3a35f13b 100644
--- a/docs/en/operations/system-tables/replication_queue.md
+++ b/docs/en/operations/system-tables/replication_queue.md
@@ -14,7 +14,17 @@ Columns:
 
 -   `node_name` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Node name in ZooKeeper.
 
--   `type` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Type of the task in the queue: `GET_PARTS`, `MERGE_PARTS`, `DETACH_PARTS`, `DROP_PARTS`, or `MUTATE_PARTS`.
+-   `type` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Type of the task in the queue, one of:
+    - `GET_PART`       - Get the part from another replica.
+    - `ATTACH_PART`    - Attach the part, possibly from our own replica (if found in `detached` folder). 
+    You may think of it as a `GET_PART` with some optimisations as they're nearly identical.
+    - `MERGE_PARTS`    - Merge the parts.
+    - `DROP_RANGE`     - Delete the parts in the specified partition in the specified number range.
+    - `CLEAR_COLUMN`   - NOTE: Deprecated. Drop specific column from specified partition.
+    - `CLEAR_INDEX`    - NOTE: Deprecated. Drop specific index from specified partition.
+    - `REPLACE_RANGE`  - Drop certain range of partitions and replace them by new ones
+    - `MUTATE_PART`    - Apply one or several mutations to the part.
+    - `ALTER_METADATA` - Apply alter modification according to global /metadata and /columns paths
 
 -   `create_time` ([Datetime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Date and time when the task was submitted for execution.
 
diff --git a/docs/en/operations/system-tables/trace_log.md b/docs/en/operations/system-tables/trace_log.md
index b3b04795a60..e4c01a65d9d 100644
--- a/docs/en/operations/system-tables/trace_log.md
+++ b/docs/en/operations/system-tables/trace_log.md
@@ -20,10 +20,12 @@ Columns:
 
     When connecting to the server by `clickhouse-client`, you see the string similar to `Connected to ClickHouse server version 19.18.1 revision 54429.`. This field contains the `revision`, but not the `version` of a server.
 
--   `timer_type` ([Enum8](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — Timer type:
+-   `trace_type` ([Enum8](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — Trace type:
 
-    -   `Real` represents wall-clock time.
-    -   `CPU` represents CPU time.
+    -   `Real` represents collecting stack traces by wall-clock time.
+    -   `CPU` represents collecting stack traces by CPU time.
+    -   `Memory` represents collecting allocations and deallocations when memory allocation exceeds the subsequent watermark.
+    -   `MemorySample` represents collecting random allocations and deallocations.
 
 -   `thread_number` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Thread identifier.
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md b/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
index 5e7f1e4a98d..b9d504241db 100644
--- a/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
@@ -243,7 +243,7 @@ The function works according to the algorithm:
 **Syntax**
 
 ``` sql
-windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
+windowFunnel(window, [mode, [mode, ... ]])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
 ```
 
 **Arguments**
@@ -253,9 +253,11 @@ windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
 
 **Parameters**
 
--   `window` — Length of the sliding window. The unit of `window` depends on the `timestamp` itself and varies. Determined using the expression `timestamp of cond2 <= timestamp of cond1 + window`.
--   `mode` — It is an optional argument.
-    -   `'strict'` — When the `'strict'` is set, the windowFunnel() applies conditions only for the unique values.
+-   `window` — Length of the sliding window, it is the time interval between first condition and last condition. The unit of `window` depends on the `timestamp` itself and varies. Determined using the expression `timestamp of cond1 <= timestamp of cond2 <= ... <= timestamp of condN <= timestamp of cond1 + window`.
+-   `mode` — It is an optional argument. One or more modes can be set.
+    -   `'strict'` — If same condition holds for sequence of events then such non-unique events would be skipped. 
+    -   `'strict_order'` — Don't allow interventions of other events. E.g. in the case of `A->B->D->C`, it stops finding `A->B->C` at the `D` and the max event level is 2.
+    -   `'strict_increase'` — Apply conditions only to events with strictly increasing timestamps.
 
 **Returned value**
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md b/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
index 5b23ea81eae..4983220ed7f 100644
--- a/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
+++ b/docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
@@ -26,7 +26,7 @@ Function:
 
 -   Uses the HyperLogLog algorithm to approximate the number of different argument values.
 
-        212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
+        2^12 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
 
 -   Provides the determinate result (it doesn’t depend on the query processing order).
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md b/docs/en/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
index b7129725820..dc0b6e17198 100644
--- a/docs/en/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
+++ b/docs/en/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
@@ -69,6 +69,8 @@ Types of sources (`source_type`):
     -   [ClickHouse](#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse)
     -   [MongoDB](#dicts-external_dicts_dict_sources-mongodb)
     -   [Redis](#dicts-external_dicts_dict_sources-redis)
+    -   [Cassandra](#dicts-external_dicts_dict_sources-cassandra)
+    -   [PostgreSQL](#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)    
 
 ## Local File {#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file}
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/array-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/array-functions.md
index 5e1d9d4ba23..499376a70d4 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/array-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/array-functions.md
@@ -245,7 +245,7 @@ Elements set to `NULL` are handled as normal values.
 
 Returns the number of elements in the arr array for which func returns something other than 0. If ‘func’ is not specified, it returns the number of non-zero elements in the array.
 
-Note that the `arrayCount` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You can pass a lambda function to it as the first argument. 
+Note that the `arrayCount` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You can pass a lambda function to it as the first argument.
 
 ## countEqual(arr, x) {#countequalarr-x}
 
@@ -1229,7 +1229,7 @@ SELECT arrayReverseFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5,
 └────────────────────────────────────┘
 ```
 
-Note that the `arrayReverseFilter` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
+Note that the `arrayReverseFill` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
 
 ## arraySplit(func, arr1, …) {#array-split}
 
@@ -1293,7 +1293,7 @@ Note that the `arrayFirstIndex` is a [higher-order function](../../sql-reference
 
 ## arrayMin {#array-min}
 
-Returns the minimum of elements in the source array. 
+Returns the minimum of elements in the source array.
 
 If the `func` function is specified, returns the mininum of elements converted by this function.
 
@@ -1312,9 +1312,9 @@ arrayMin([func,] arr)
 
 **Returned value**
 
--   The minimum of function values (or the array minimum). 
+-   The minimum of function values (or the array minimum).
 
-Type: if `func` is specified, matches `func` return value type, else matches the array elements type. 
+Type: if `func` is specified, matches `func` return value type, else matches the array elements type.
 
 **Examples**
 
@@ -1348,7 +1348,7 @@ Result:
 
 ## arrayMax {#array-max}
 
-Returns the maximum of elements in the source array. 
+Returns the maximum of elements in the source array.
 
 If the `func` function is specified, returns the maximum of elements converted by this function.
 
@@ -1367,9 +1367,9 @@ arrayMax([func,] arr)
 
 **Returned value**
 
--   The maximum of function values (or the array maximum). 
+-   The maximum of function values (or the array maximum).
 
-Type: if `func` is specified, matches `func` return value type, else matches the array elements type. 
+Type: if `func` is specified, matches `func` return value type, else matches the array elements type.
 
 **Examples**
 
@@ -1403,7 +1403,7 @@ Result:
 
 ## arraySum {#array-sum}
 
-Returns the sum of elements in the source array. 
+Returns the sum of elements in the source array.
 
 If the `func` function is specified, returns the sum of elements converted by this function.
 
@@ -1418,7 +1418,7 @@ arraySum([func,] arr)
 **Arguments**
 
 -   `func` — Function. [Expression](../../sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md).
--   `arr` — Array. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).   
+-   `arr` — Array. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).
 
 **Returned value**
 
@@ -1458,7 +1458,7 @@ Result:
 
 ## arrayAvg {#array-avg}
 
-Returns the average of elements in the source array. 
+Returns the average of elements in the source array.
 
 If the `func` function is specified, returns the average of elements converted by this function.
 
@@ -1473,7 +1473,7 @@ arrayAvg([func,] arr)
 **Arguments**
 
 -   `func` — Function. [Expression](../../sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md).
--   `arr` — Array. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).   
+-   `arr` — Array. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).
 
 **Returned value**
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/bit-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/bit-functions.md
index 31d09e48e01..e07f28c0f24 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/bit-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/bit-functions.md
@@ -250,3 +250,53 @@ Result:
 └───────────────┘
 ```
 
+## bitHammingDistance {#bithammingdistance}
+
+Returns the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) between the bit representations of two integer values. Can be used with [SimHash](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#ngramsimhash) functions for detection of semi-duplicate strings. The smaller is the distance, the more likely those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+bitHammingDistance(int1, int2)
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `int1` — First integer value. [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `int2` — Second integer value. [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   The Hamming distance. 
+
+Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Examples**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT bitHammingDistance(111, 121);
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─bitHammingDistance(111, 121)─┐
+│                            3 │
+└──────────────────────────────┘
+```
+
+With [SimHash](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#ngramsimhash):
+
+``` sql
+SELECT bitHammingDistance(ngramSimHash('cat ate rat'), ngramSimHash('rat ate cat'));
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─bitHammingDistance(ngramSimHash('cat ate rat'), ngramSimHash('rat ate cat'))─┐
+│                                                                            5 │
+└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/files.md b/docs/en/sql-reference/functions/files.md
new file mode 100644
index 00000000000..9cbf8932465
--- /dev/null
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/files.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+toc_priority: 43
+toc_title: Files
+---
+
+# Functions for Working with Files {#functions-for-working-with-files}
+
+## file {#file}
+
+Reads file as a String. The file content is not parsed, so any information is read as one string and placed into the specified column.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+file(path)
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `path` — The relative path to the file from [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path). Path to file support following wildcards: `*`, `?`, `{abc,def}` and `{N..M}` where `N`, `M` — numbers, `'abc', 'def'` — strings.
+
+**Example**
+
+Inserting data from files a.txt and b.txt into a table as strings:
+
+Query:
+
+``` sql
+INSERT INTO table SELECT file('a.txt'), file('b.txt');
+```
+
+**See Also**
+
+-   [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path)
+-   [file](../table-functions/file.md)
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/hash-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/hash-functions.md
index 945ede4927f..c60067b06af 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/hash-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/hash-functions.md
@@ -7,6 +7,8 @@ toc_title: Hash
 
 Hash functions can be used for the deterministic pseudo-random shuffling of elements.
 
+Simhash is a hash function, which returns close hash values for close (similar) arguments.
+
 ## halfMD5 {#hash-functions-halfmd5}
 
 [Interprets](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_functions-reinterpretAsString) all the input parameters as strings and calculates the [MD5](https://en.wikipedia.org/wiki/MD5) hash value for each of them. Then combines hashes, takes the first 8 bytes of the hash of the resulting string, and interprets them as `UInt64` in big-endian byte order.
@@ -482,3 +484,938 @@ Result:
 
 -   [xxHash](http://cyan4973.github.io/xxHash/).
 
+## ngramSimHash {#ngramsimhash}
+
+Splits a ASCII string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-gram `simhash`. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramSimHash(string[, ngramsize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHash('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 1627567969 │
+└────────────┘
+```
+
+## ngramSimHashCaseInsensitive {#ngramsimhashcaseinsensitive}
+
+Splits a ASCII string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-gram `simhash`. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramSimHashCaseInsensitive(string[, ngramsize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHashCaseInsensitive('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌──────Hash─┐
+│ 562180645 │
+└───────────┘
+```
+
+## ngramSimHashUTF8 {#ngramsimhashutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-gram `simhash`. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramSimHashUTF8(string[, ngramsize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHashUTF8('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 1628157797 │
+└────────────┘
+```
+
+## ngramSimHashCaseInsensitiveUTF8 {#ngramsimhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-gram `simhash`. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramSimHashCaseInsensitiveUTF8(string[, ngramsize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 1636742693 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHash {#wordshinglesimhash}
+
+Splits a ASCII string into parts (shingles) of `shinglesize` words and returns the word shingle `simhash`. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleSimHash(string[, shinglesize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHash('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2328277067 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHashCaseInsensitive {#wordshinglesimhashcaseinsensitive}
+
+Splits a ASCII string into parts (shingles) of `shinglesize` words and returns the word shingle `simhash`. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleSimHashCaseInsensitive(string[, shinglesize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHashCaseInsensitive('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2194812424 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHashUTF8 {#wordshinglesimhashutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into parts (shingles) of `shinglesize` words and returns the word shingle `simhash`. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleSimHashUTF8(string[, shinglesize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optinal. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHashUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2328277067 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHashCaseInsensitiveUTF8 {#wordshinglesimhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into parts (shingles) of `shinglesize` words and returns the word shingle `simhash`. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). The smaller is the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) of the calculated `simhashes` of two strings, the more likely these strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleSimHashCaseInsensitiveUTF8(string[, shinglesize])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Hash value.
+
+Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2194812424 │
+└────────────┘
+```
+
+## ngramMinHash {#ngramminhash}
+
+Splits a ASCII string into n-grams of `ngramsize` symbols and calculates hash values for each n-gram. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHash(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHash('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (18333312859352735453,9054248444481805918) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashCaseInsensitive {#ngramminhashcaseinsensitive}
+
+Splits a ASCII string into n-grams of `ngramsize` symbols and calculates hash values for each n-gram. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashCaseInsensitive(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashCaseInsensitive('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (2106263556442004574,13203602793651726206) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashUTF8 {#ngramminhashutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into n-grams of `ngramsize` symbols and calculates hash values for each n-gram. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashUTF8(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (18333312859352735453,6742163577938632877) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8 {#ngramminhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into n-grams of `ngramsize` symbols and calculates hash values for each n-gram. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8(string [, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple───────────────────────────────────────┐
+│ (12493625717655877135,13203602793651726206) │
+└─────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArg {#ngramminhasharg}
+
+Splits a ASCII string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-grams with minimum and maximum hashes, calculated by the [ngramMinHash](#ngramminhash) function with the same input. Is case sensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashArg(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` n-grams each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArg('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ous','ick','lic','Hou','kHo','use'),('Hou','lic','ick','ous','ckH','Cli')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArgCaseInsensitive {#ngramminhashargcaseinsensitive}
+
+Splits a ASCII string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-grams with minimum and maximum hashes, calculated by the [ngramMinHashCaseInsensitive](#ngramminhashcaseinsensitive) function with the same input. Is case insensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashArgCaseInsensitive(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` n-grams each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArgCaseInsensitive('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ous','ick','lic','kHo','use','Cli'),('kHo','lic','ick','ous','ckH','Hou')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArgUTF8 {#ngramminhashargutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-grams with minimum and maximum hashes, calculated by the [ngramMinHashUTF8](#ngramminhashutf8) function with the same input. Is case sensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashArgUTF8(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` n-grams each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArgUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ous','ick','lic','Hou','kHo','use'),('kHo','Hou','lic','ick','ous','ckH')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArgCaseInsensitiveUTF8 {#ngramminhashargcaseinsensitiveutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into n-grams of `ngramsize` symbols and returns the n-grams with minimum and maximum hashes, calculated by the [ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8](#ngramminhashcaseinsensitiveutf8) function with the same input. Is case insensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+ngramMinHashArgCaseInsensitiveUTF8(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — The size of an n-gram. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` n-grams each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArgCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ckH','ous','ick','lic','kHo','use'),('kHo','lic','ick','ous','ckH','Hou')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHash {#wordshingleminhash}
+
+Splits a ASCII string into parts (shingles) of `shinglesize` words and calculates hash values for each word shingle. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHash(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHash('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (16452112859864147620,5844417301642981317) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashCaseInsensitive {#wordshingleminhashcaseinsensitive}
+
+Splits a ASCII string into parts (shingles) of `shinglesize` words and calculates hash values for each word shingle. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashCaseInsensitive(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashCaseInsensitive('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────┐
+│ (3065874883688416519,1634050779997673240) │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashUTF8 {#wordshingleminhashutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into parts (shingles) of `shinglesize` words and calculates hash values for each word shingle. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case sensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (16452112859864147620,5844417301642981317) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8 {#wordshingleminhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into parts (shingles) of `shinglesize` words and calculates hash values for each word shingle. Uses `hashnum` minimum hashes to calculate the minimum hash and `hashnum` maximum hashes to calculate the maximum hash. Returns a tuple with these hashes. Is case insensitive.
+
+Can be used for detection of semi-duplicate strings with [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). For two strings: if one of the returned hashes is the same for both strings, we think that those strings are the same.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two hashes — the minimum and the maximum.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────┐
+│ (3065874883688416519,1634050779997673240) │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArg {#wordshingleminhasharg}
+
+Splits a ASCII string into parts (shingles) of `shinglesize` words each and returns the shingles with minimum and maximum word hashes, calculated by the [wordshingleMinHash](#wordshingleminhash) function with the same input. Is case sensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArg(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` word shingles each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArg('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('OLAP','database','analytical'),('online','oriented','processing')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArgCaseInsensitive {#wordshingleminhashargcaseinsensitive}
+
+Splits a ASCII string into parts (shingles) of `shinglesize` words each and returns the shingles with minimum and maximum word hashes, calculated by the [wordShingleMinHashCaseInsensitive](#wordshingleminhashcaseinsensitive) function with the same input. Is case insensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArgCaseInsensitive(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` word shingles each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArgCaseInsensitive('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('queries','database','analytical'),('oriented','processing','DBMS')) │
+└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArgUTF8 {#wordshingleminhashargutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into parts (shingles) of `shinglesize` words each and returns the shingles with minimum and maximum word hashes, calculated by the [wordShingleMinHashUTF8](#wordshingleminhashutf8) function with the same input. Is case sensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArgUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` word shingles each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArgUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('OLAP','database','analytical'),('online','oriented','processing')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArgCaseInsensitiveUTF8 {#wordshingleminhashargcaseinsensitiveutf8}
+
+Splits a UTF-8 string into parts (shingles) of `shinglesize` words each and returns the shingles with minimum and maximum word hashes, calculated by the [wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8](#wordshingleminhashcaseinsensitiveutf8) function with the same input. Is case insensitive.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArgCaseInsensitiveUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `string` — String. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — The size of a word shingle. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — The number of minimum and maximum hashes used to calculate the result. Optional. Possible values: any number from `1` to `25`. Default value: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Returned value**
+
+-   Tuple with two tuples with `hashnum` word shingles each.
+
+Type: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArgCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('queries','database','analytical'),('oriented','processing','DBMS')) │
+└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/ip-address-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
index a24cd464946..0b5dd7160b8 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
@@ -394,3 +394,55 @@ Result:
 └──────────────────┴────────────────────┘
 ```
 
+## isIPAddressInRange {#isipaddressinrange}
+
+Determines if an IP address is contained in a network represented in the [CIDR](https://en.wikipedia.org/wiki/Classless_Inter-Domain_Routing) notation. Returns `1` if true, or `0` otherwise.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+isIPAddressInRange(address, prefix)
+```
+
+This function accepts both IPv4 and IPv6 addresses (and networks) represented as strings. It returns `0` if the IP version of the address and the CIDR don't match.
+
+**Arguments**
+
+-   `address` — An IPv4 or IPv6 address. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `prefix` — An IPv4 or IPv6 network prefix in CIDR. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+
+**Returned value**
+
+-   `1` or `0`.
+
+Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Example**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', '127.0.0.0/8')
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─isIPAddressInRange('127.0.0.1', '127.0.0.0/8')─┐
+│                                              1 │
+└────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', 'ffff::/16')
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─isIPAddressInRange('127.0.0.1', 'ffff::/16')─┐
+│                                            0 │
+└──────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/string-search-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/string-search-functions.md
index 86ed15e368d..01b1dd2d004 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/string-search-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/string-search-functions.md
@@ -12,7 +12,9 @@ The search is case-sensitive by default in all these functions. There are separa
 
 ## position(haystack, needle), locate(haystack, needle) {#position}
 
-Returns the position (in bytes) of the found substring in the string, starting from 1.
+Searches for the substring `needle` in the string `haystack`.
+
+Returns the position (in bytes) of the found substring in the string, starting from 1. 
 
 For a case-insensitive search, use the function [positionCaseInsensitive](#positioncaseinsensitive).
 
@@ -20,15 +22,22 @@ For a case-insensitive search, use the function [positionCaseInsensitive](#posit
 
 ``` sql
 position(haystack, needle[, start_pos])
-```
+``` 
+
+``` sql
+position(needle IN haystack)
+``` 
 
 Alias: `locate(haystack, needle[, start_pos])`.
 
+!!! note "Note"
+    Syntax of `position(needle IN haystack)` provides SQL-compatibility, the function works the same way as to `position(haystack, needle)`.
+
 **Arguments**
 
 -   `haystack` — String, in which substring will to be searched. [String](../../sql-reference/syntax.md#syntax-string-literal).
 -   `needle` — Substring to be searched. [String](../../sql-reference/syntax.md#syntax-string-literal).
--   `start_pos` — Optional parameter, position of the first character in the string to start search. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `start_pos` – Position of the first character in the string to start search. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md). Optional.
 
 **Returned values**
 
@@ -83,6 +92,36 @@ Result:
 └───────────────────────────────┘
 ```
 
+**Examples for POSITION(needle IN haystack) syntax**
+
+Query:
+
+```sql
+SELECT 3 = position('c' IN 'abc');
+```
+
+Result:
+
+```text
+┌─equals(3, position('abc', 'c'))─┐
+│                               1 │
+└─────────────────────────────────┘
+```
+
+Query:
+
+```sql
+SELECT 6 = position('/' IN s) FROM (SELECT 'Hello/World' AS s);
+```
+
+Result:
+
+```text
+┌─equals(6, position(s, '/'))─┐
+│                           1 │
+└─────────────────────────────┘
+```
+
 ## positionCaseInsensitive {#positioncaseinsensitive}
 
 The same as [position](#position) returns the position (in bytes) of the found substring in the string, starting from 1. Use the function for a case-insensitive search.
@@ -772,4 +811,3 @@ Result:
 │                             2 │
 └───────────────────────────────┘
 ```
-
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/tuple-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/tuple-functions.md
index 884e1ef754f..86442835425 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/tuple-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/tuple-functions.md
@@ -111,4 +111,55 @@ Result:
 
 -   [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)
 
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/tuple-functions/) <!--hide-->
+## tupleHammingDistance {#tuplehammingdistance}
+
+Returns the [Hamming Distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) between two tuples of the same size.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+tupleHammingDistance(tuple1, tuple2)
+```
+
+**Arguments**
+
+-   `tuple1` — First tuple. [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md).
+-   `tuple2` — Second tuple. [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md).
+
+Tuples should have the same type of the elements.
+
+**Returned value**
+
+-   The Hamming distance.
+
+Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Examples**
+
+Query:
+
+``` sql
+SELECT tupleHammingDistance((1, 2, 3), (3, 2, 1)) AS HammingDistance;
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─HammingDistance─┐
+│               2 │
+└─────────────────┘
+```
+
+Can be used with [MinHash](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#ngramminhash) functions for detection of semi-duplicate strings:
+
+``` sql
+SELECT tupleHammingDistance(wordShingleMinHash(string), wordShingleMinHashCaseInsensitive(string)) as HammingDistance FROM (SELECT 'Clickhouse is a column-oriented database management system for online analytical processing of queries.' AS string);
+```
+
+Result:
+
+``` text
+┌─HammingDistance─┐
+│               2 │
+└─────────────────┘
+```
diff --git a/docs/en/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md b/docs/en/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
index 8544356f895..d8d13d81d97 100644
--- a/docs/en/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
+++ b/docs/en/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
@@ -385,8 +385,6 @@ reinterpretAsUUID(fixed_string)
 
 -   `fixed_string` — Big-endian byte string. [FixedString](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md#fixedstring).
 
-## reinterpret(x, T) {#type_conversion_function-reinterpret}
-
 **Returned value**
 
 -   The UUID type value. [UUID](../../sql-reference/data-types/uuid.md#uuid-data-type).
@@ -398,9 +396,7 @@ String to UUID.
 Query:
 
 ``` sql
-SELECT reinterpret(toInt8(-1), 'UInt8') as int_to_uint,
-    reinterpret(toInt8(1), 'Float32') as int_to_float,
-    reinterpret('1', 'UInt32') as string_to_int;
+SELECT reinterpretAsUUID(reverse(unhex('000102030405060708090a0b0c0d0e0f')));
 ```
 
 Result:
@@ -431,15 +427,51 @@ Result:
 └─────────────────────┘
 ```
 
+## reinterpret(x, T) {#type_conversion_function-reinterpret}
+
+Use the same source in-memory bytes sequence for `x` value and reinterpret it to destination type
+
+Query:
+```sql
+SELECT reinterpret(toInt8(-1), 'UInt8') as int_to_uint,
+    reinterpret(toInt8(1), 'Float32') as int_to_float,
+    reinterpret('1', 'UInt32') as string_to_int;
+```
+
+Result:
+
+```
+┌─int_to_uint─┬─int_to_float─┬─string_to_int─┐
+│         255 │        1e-45 │            49 │
+└─────────────┴──────────────┴───────────────┘
+```
+
 ## CAST(x, T) {#type_conversion_function-cast}
 
-Converts input value `x` to the `T` data type.
+Converts input value `x` to the `T` data type. Unlike to `reinterpret` function use external representation of `x` value. 
 
 The syntax `CAST(x AS t)` is also supported.
 
 Note, that if value `x` does not fit the bounds of type T, the function overflows. For example, CAST(-1, 'UInt8') returns 255.
 
-**Example**
+**Examples**
+
+Query:
+
+```sql
+SELECT
+    cast(toInt8(-1), 'UInt8') AS cast_int_to_uint,
+    cast(toInt8(1), 'Float32') AS cast_int_to_float,
+    cast('1', 'UInt32') AS cast_string_to_int
+```
+
+Result:
+
+```
+┌─cast_int_to_uint─┬─cast_int_to_float─┬─cast_string_to_int─┐
+│              255 │                 1 │                  1 │
+└──────────────────┴───────────────────┴────────────────────┘
+```
 
 Query:
 
@@ -634,6 +666,7 @@ Result:
 ```
 
 ## parseDateTimeBestEffort {#parsedatetimebesteffort}
+## parseDateTime32BestEffort {#parsedatetime32besteffort}
 
 Converts a date and time in the [String](../../sql-reference/data-types/string.md) representation to [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md#data_type-datetime) data type.
 
@@ -822,10 +855,12 @@ Result:
 ```
 
 ## parseDateTimeBestEffortOrNull {#parsedatetimebesteffortornull}
+## parseDateTime32BestEffortOrNull {#parsedatetime32besteffortornull}
 
-Same as for [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) except that it returns null when it encounters a date format that cannot be processed.
+Same as for [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) except that it returns `NULL` when it encounters a date format that cannot be processed.
 
 ## parseDateTimeBestEffortOrZero {#parsedatetimebesteffortorzero}
+## parseDateTime32BestEffortOrZero {#parsedatetime32besteffortorzero}
 
 Same as for [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) except that it returns zero date or zero date time when it encounters a date format that cannot be processed.
 
@@ -1001,6 +1036,57 @@ Result:
 └─────────────────────────────────┘
 ```
 
+## parseDateTime64BestEffort {#parsedatetime64besteffort}
+
+Same as [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) function but also parse milliseconds and microseconds and return `DateTime64(3)` or `DateTime64(6)` data types.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+parseDateTime64BestEffort(time_string [, precision [, time_zone]])
+```
+
+**Parameters**
+
+-   `time_string` — String containing a date or date with time to convert. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `precision` — `3` for milliseconds, `6` for microseconds. Default `3`. Optional [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `time_zone` — [Timezone](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone). The function parses `time_string` according to the timezone. Optional. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+
+**Examples**
+
+Query:
+
+```sql
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01') AS a, toTypeName(a) AS t
+UNION ALL
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01 01:01:00.12346') AS a, toTypeName(a) AS t
+UNION ALL
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01 01:01:00.12346',6) AS a, toTypeName(a) AS t
+UNION ALL
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01 01:01:00.12346',3,'Europe/Moscow') AS a, toTypeName(a) AS t
+FORMAT PrettyCompactMonoBlcok
+```
+
+Result:
+
+```
+┌──────────────────────────a─┬─t──────────────────────────────┐
+│ 2021-01-01 01:01:00.123000 │ DateTime64(3)                  │
+│ 2021-01-01 00:00:00.000000 │ DateTime64(3)                  │
+│ 2021-01-01 01:01:00.123460 │ DateTime64(6)                  │
+│ 2020-12-31 22:01:00.123000 │ DateTime64(3, 'Europe/Moscow') │
+└────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
+```
+
+## parseDateTime64BestEffortOrNull {#parsedatetime32besteffortornull}
+
+Same as for [parseDateTime64BestEffort](#parsedatetime64besteffort) except that it returns `NULL` when it encounters a date format that cannot be processed.
+
+## parseDateTime64BestEffortOrZero {#parsedatetime64besteffortorzero}
+
+Same as for [parseDateTime64BestEffort](#parsedatetimebesteffort) except that it returns zero date or zero date time when it encounters a date format that cannot be processed.
+
+
 ## toLowCardinality {#tolowcardinality}
 
 Converts input parameter to the [LowCardianlity](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md) version of same data type.
@@ -1009,7 +1095,7 @@ To convert data from the `LowCardinality` data type use the [CAST](#type_convers
 
 **Syntax**
 
-``` sql
+```sql
 toLowCardinality(expr)
 ```
 
@@ -1027,7 +1113,7 @@ Type: `LowCardinality(expr_result_type)`
 
 Query:
 
-``` sql
+```sql
 SELECT toLowCardinality('1');
 ```
 
@@ -1045,7 +1131,8 @@ Result:
 
 ## toUnixTimestamp64Nano {#tounixtimestamp64nano}
 
-Converts a `DateTime64` to a `Int64` value with fixed sub-second precision. Input value is scaled up or down appropriately depending on it precision. Please note that output value is a timestamp in UTC, not in timezone of `DateTime64`.
+Converts a `DateTime64` to a `Int64` value with fixed sub-second precision.
+Input value is scaled up or down appropriately depending on it precision. Please note that output value is a timestamp in UTC, not in timezone of `DateTime64`.
 
 **Syntax**
 
@@ -1078,6 +1165,8 @@ Result:
 └──────────────────────────────┘
 ```
 
+Query: 
+
 ``` sql
 WITH toDateTime64('2019-09-16 19:20:12.345678910', 6) AS dt64
 SELECT toUnixTimestamp64Nano(dt64);
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/alter/column.md b/docs/en/sql-reference/statements/alter/column.md
index 030f1dd92dd..3ece30be5b8 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/alter/column.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/alter/column.md
@@ -144,7 +144,7 @@ This query changes the `name` column properties:
 
 -   TTL
 
-        For examples of columns TTL modifying, see [Column TTL](../../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md#mergetree-column-ttl).
+For examples of columns TTL modifying, see [Column TTL](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#mergetree-column-ttl).
 
 If the `IF EXISTS` clause is specified, the query won’t return an error if the column doesn’t exist.
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md b/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md
index 42396223b86..f7183ba525c 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md
@@ -40,7 +40,7 @@ Read about setting the partition expression in a section [How to specify the par
 
 After the query is executed, you can do whatever you want with the data in the `detached` directory — delete it from the file system, or just leave it.
 
-This query is replicated – it moves the data to the `detached` directory on all replicas. Note that you can execute this query only on a leader replica. To find out if a replica is a leader, perform the `SELECT` query to the [system.replicas](../../../operations/system-tables/replicas.md#system_tables-replicas) table. Alternatively, it is easier to make a `DETACH` query on all replicas - all the replicas throw an exception, except the leader replica.
+This query is replicated – it moves the data to the `detached` directory on all replicas. Note that you can execute this query only on a leader replica. To find out if a replica is a leader, perform the `SELECT` query to the [system.replicas](../../../operations/system-tables/replicas.md#system_tables-replicas) table. Alternatively, it is easier to make a `DETACH` query on all replicas - all the replicas throw an exception, except the leader replicas (as multiple leaders are allowed).
 
 ## DROP PARTITION\|PART {#alter_drop-partition}
 
@@ -85,9 +85,15 @@ ALTER TABLE visits ATTACH PART 201901_2_2_0;
 
 Read more about setting the partition expression in a section [How to specify the partition expression](#alter-how-to-specify-part-expr).
 
-This query is replicated. The replica-initiator checks whether there is data in the `detached` directory. If data exists, the query checks its integrity. If everything is correct, the query adds the data to the table. All other replicas download the data from the replica-initiator.
+This query is replicated. The replica-initiator checks whether there is data in the `detached` directory. 
+If data exists, the query checks its integrity. If everything is correct, the query adds the data to the table.
 
-So you can put data to the `detached` directory on one replica, and use the `ALTER ... ATTACH` query to add it to the table on all replicas.
+If the non-initiator replica, receiving the attach command, finds the part with the correct checksums in its own 
+`detached` folder, it attaches the data without fetching it from other replicas.
+If there is no part with the correct checksums, the data is downloaded from any replica having the part.
+
+You can put data to the `detached` directory on one replica and use the `ALTER ... ATTACH` query to add it to the 
+table on all replicas.
 
 ## ATTACH PARTITION FROM {#alter_attach-partition-from}
 
@@ -95,7 +101,8 @@ So you can put data to the `detached` directory on one replica, and use the `ALT
 ALTER TABLE table2 ATTACH PARTITION partition_expr FROM table1
 ```
 
-This query copies the data partition from the `table1` to `table2` adds data to exsisting in the `table2`. Note that data won’t be deleted from `table1`.
+This query copies the data partition from the `table1` to `table2`.
+Note that data won't be deleted neither from `table1` nor from `table2`.
 
 For the query to run successfully, the following conditions must be met:
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/attach.md b/docs/en/sql-reference/statements/attach.md
index ffb577a8839..01783e9cb2f 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/attach.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/attach.md
@@ -5,13 +5,14 @@ toc_title: ATTACH
 
 # ATTACH Statement {#attach}
 
-This query is exactly the same as [CREATE](../../sql-reference/statements/create/table.md), but
+Attaches the table, for example, when moving a database to another server. 
 
--   Instead of the word `CREATE` it uses the word `ATTACH`.
--   The query does not create data on the disk, but assumes that data is already in the appropriate places, and just adds information about the table to the server.
-    After executing an ATTACH query, the server will know about the existence of the table.
+The query does not create data on the disk, but assumes that data is already in the appropriate places, and just adds information about the table to the server. After executing an `ATTACH` query, the server will know about the existence of the table.
 
-If the table was previously detached ([DETACH](../../sql-reference/statements/detach.md)), meaning that its structure is known, you can use shorthand without defining the structure.
+If the table was previously detached ([DETACH](../../sql-reference/statements/detach.md)) query, meaning that its structure is known, you can use shorthand without defining the structure.
+
+## Syntax Forms {#syntax-forms}
+### Attach Existing Table {#attach-existing-table}
 
 ``` sql
 ATTACH TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
@@ -21,4 +22,38 @@ This query is used when starting the server. The server stores table metadata as
 
 If the table was detached permanently, it won't be reattached at the server start, so you need to use `ATTACH` query explicitly.
 
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/attach/) <!--hide-->
+### Сreate New Table And Attach Data {#create-new-table-and-attach-data}
+
+**With specify path to table data**
+
+```sql
+ATTACH TABLE name FROM 'path/to/data/' (col1 Type1, ...)
+```
+
+It creates new table with provided structure and attaches table data from provided directory in `user_files`.
+
+**Example**
+
+Query:
+
+```sql
+DROP TABLE IF EXISTS test;
+INSERT INTO TABLE FUNCTION file('01188_attach/test/data.TSV', 'TSV', 's String, n UInt8') VALUES ('test', 42);
+ATTACH TABLE test FROM '01188_attach/test' (s String, n UInt8) ENGINE = File(TSV);
+SELECT * FROM test;
+```
+Result:
+
+```sql
+┌─s────┬──n─┐
+│ test │ 42 │
+└──────┴────┘
+```
+
+**With specify table UUID** (Only for `Atomic` database)
+
+```sql
+ATTACH TABLE name UUID '<uuid>' (col1 Type1, ...)
+```
+
+It creates new table with provided structure and attaches data from table with the specified UUID.
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/check-table.md b/docs/en/sql-reference/statements/check-table.md
index 450447acaf8..65e6238ebbc 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/check-table.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/check-table.md
@@ -30,9 +30,36 @@ Performed over the tables with another table engines causes an exception.
 
 Engines from the `*Log` family don’t provide automatic data recovery on failure. Use the `CHECK TABLE` query to track data loss in a timely manner.
 
-For `MergeTree` family engines, the `CHECK TABLE` query shows a check status for every individual data part of a table on the local server.
+## Checking the MergeTree Family Tables {#checking-mergetree-tables}
 
-**If the data is corrupted**
+For `MergeTree` family engines, if [check_query_single_value_result](../../operations/settings/settings.md#check_query_single_value_result) = 0, the `CHECK TABLE` query shows a check status for every individual data part of a table on the local server. 
+
+```sql
+SET check_query_single_value_result = 0;
+CHECK TABLE test_table;
+```
+
+```text
+┌─part_path─┬─is_passed─┬─message─┐
+│ all_1_4_1 │         1 │         │
+│ all_1_4_2 │         1 │         │
+└───────────┴───────────┴─────────┘
+```
+
+If `check_query_single_value_result` = 0, the `CHECK TABLE` query shows the general table check status.
+
+```sql
+SET check_query_single_value_result = 1;
+CHECK TABLE test_table;
+```
+
+```text
+┌─result─┐
+│      1 │
+└────────┘
+```
+
+## If the Data Is Corrupted {#if-data-is-corrupted}
 
 If the table is corrupted, you can copy the non-corrupted data to another table. To do this:
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/create/table.md b/docs/en/sql-reference/statements/create/table.md
index b98888f7bfa..bad99980191 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/create/table.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/create/table.md
@@ -287,7 +287,9 @@ REPLACE TABLE myOldTable SELECT * FROM myOldTable WHERE CounterID <12345;
 
 ### Syntax
 
-{CREATE [OR REPLACE]|REPLACE} TABLE [db.]table_name
+``` sql
+{CREATE [OR REPLACE] | REPLACE} TABLE [db.]table_name
+```
 
 All syntax forms for `CREATE` query also work for this query. `REPLACE` for a non-existent table will cause an error.
 
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/create/view.md b/docs/en/sql-reference/statements/create/view.md
index 49463078c54..633db355d4a 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/create/view.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/create/view.md
@@ -68,7 +68,7 @@ To delete a view, use [DROP VIEW](../../../sql-reference/statements/drop.md#drop
 
 !!! important "Important"
     This is an experimental feature that may change in backwards-incompatible ways in the future releases.
-    Enable usage of live views and `WATCH` query using `set allow_experimental_live_view = 1`.
+    Enable usage of live views and `WATCH` query using [allow_experimental_live_view](../../../operations/settings/settings.md#allow-experimental-live-view) setting. Input the command `set allow_experimental_live_view = 1`.
 
 
 ```sql
@@ -90,7 +90,9 @@ Live views work similarly to how a query in a distributed table works. But inste
 
     See [WITH REFRESH](#live-view-with-refresh) to force periodic updates of a live view that in some cases can be used as a workaround.
 
-You can watch for changes in the live view query result using the [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md) query
+### Monitoring Changes {#live-view-monitoring}
+
+You can monitor changes in the `LIVE VIEW` query result using [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md) query.
 
 ```sql
 WATCH [db.]live_view
@@ -102,11 +104,10 @@ WATCH [db.]live_view
 CREATE TABLE mt (x Int8) Engine = MergeTree ORDER BY x;
 CREATE LIVE VIEW lv AS SELECT sum(x) FROM mt;
 ```
-
 Watch a live view while doing a parallel insert into the source table.
 
 ```sql
-WATCH lv
+WATCH lv;
 ```
 
 ```bash
@@ -128,16 +129,16 @@ INSERT INTO mt VALUES (2);
 INSERT INTO mt VALUES (3);
 ```
 
-or add [EVENTS](../../../sql-reference/statements/watch.md#events-clause) clause to just get change events.
+Or add [EVENTS](../../../sql-reference/statements/watch.md#events-clause) clause to just get change events.
 
 ```sql
-WATCH [db.]live_view EVENTS
+WATCH [db.]live_view EVENTS;
 ```
 
 **Example:**
 
 ```sql
-WATCH lv EVENTS
+WATCH lv EVENTS;
 ```
 
 ```bash
@@ -163,15 +164,15 @@ SELECT * FROM [db.]live_view WHERE ...
 
 You can force live view refresh using the `ALTER LIVE VIEW [db.]table_name REFRESH` statement.
 
-### With Timeout {#live-view-with-timeout}
+### WITH TIMEOUT Clause {#live-view-with-timeout}
 
-When a live view is create with a `WITH TIMEOUT` clause then the live view will be dropped automatically after the specified number of seconds elapse since the end of the last [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md) query that was watching the live view. 
+When a live view is created with a `WITH TIMEOUT` clause then the live view will be dropped automatically after the specified number of seconds elapse since the end of the last [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md) query that was watching the live view. 
 
 ```sql
 CREATE LIVE VIEW [db.]table_name WITH TIMEOUT [value_in_sec] AS SELECT ...
 ```
 
-If the timeout value is not specified then the value specified by the `temporary_live_view_timeout` setting is used.
+If the timeout value is not specified then the value specified by the [temporary_live_view_timeout](../../../operations/settings/settings.md#temporary-live-view-timeout) setting is used.
 
 **Example:**
 
@@ -180,7 +181,7 @@ CREATE TABLE mt (x Int8) Engine = MergeTree ORDER BY x;
 CREATE LIVE VIEW lv WITH TIMEOUT 15 AS SELECT sum(x) FROM mt;
 ```
 
-### With Refresh {#live-view-with-refresh}
+### WITH REFRESH Clause {#live-view-with-refresh}
 
 When a live view is created with a `WITH REFRESH` clause then it will be automatically refreshed after the specified number of seconds elapse since the last refresh or trigger.
 
@@ -188,7 +189,7 @@ When a live view is created with a `WITH REFRESH` clause then it will be automat
 CREATE LIVE VIEW [db.]table_name WITH REFRESH [value_in_sec] AS SELECT ...
 ```
 
-If the refresh value is not specified then the value specified by the `periodic_live_view_refresh` setting is used.
+If the refresh value is not specified then the value specified by the [periodic_live_view_refresh](../../../operations/settings/settings.md#periodic-live-view-refresh) setting is used.
 
 **Example:**
 
@@ -231,7 +232,7 @@ WATCH lv
 Code: 60. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Table default.lv doesn't exist.. 
 ```
 
-### Usage
+### Usage {#live-view-usage}
 
 Most common uses of live view tables include:
 
@@ -240,15 +241,4 @@ Most common uses of live view tables include:
 - Watching for table changes and triggering a follow-up select queries.
 - Watching metrics from system tables using periodic refresh.
 
-### Settings {#live-view-settings}
-
-You can use the following settings to control the behaviour of live views.
-
-- `allow_experimental_live_view` - enable live views. Default is `0`.
-- `live_view_heartbeat_interval` - the heartbeat interval in seconds to indicate live query is alive. Default is `15` seconds.
-- `max_live_view_insert_blocks_before_refresh` - maximum number of inserted blocks after which
-   mergeable blocks are dropped and query is re-executed. Default is `64` inserts.
-- `temporary_live_view_timeout` - interval after which live view with timeout is deleted. Default is `5` seconds.
-- `periodic_live_view_refresh` - interval after which periodically refreshed live view is forced to refresh. Default is `60` seconds.
-
 [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/create/view/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/system.md b/docs/en/sql-reference/statements/system.md
index 725024efe0c..2348a2a2668 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/system.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/system.md
@@ -264,6 +264,10 @@ Wait until a `ReplicatedMergeTree` table will be synced with other replicas in a
 SYSTEM SYNC REPLICA [db.]replicated_merge_tree_family_table_name
 ```
 
+After running this statement the `[db.]replicated_merge_tree_family_table_name` fetches commands from 
+the common replicated log into its own replication queue, and then the query waits till the replica processes all
+of the fetched commands.
+
 ### RESTART REPLICA {#query_language-system-restart-replica}
 
 Provides possibility to reinitialize Zookeeper sessions state for `ReplicatedMergeTree` table, will compare current state with Zookeeper as source of true and add tasks to Zookeeper queue if needed
diff --git a/docs/en/sql-reference/statements/watch.md b/docs/en/sql-reference/statements/watch.md
index 4da586259d2..be793d30f3d 100644
--- a/docs/en/sql-reference/statements/watch.md
+++ b/docs/en/sql-reference/statements/watch.md
@@ -17,19 +17,21 @@ WATCH [db.]live_view
 [FORMAT format]
 ```
 
-The `WATCH` query performs continuous data retrieval from a [live view](./create/view.md#live-view) table. Unless the `LIMIT` clause is specified it provides an infinite stream of query results from a [live view](./create/view.md#live-view).
+The `WATCH` query performs continuous data retrieval from a [LIVE VIEW](./create/view.md#live-view) table. Unless the `LIMIT` clause is specified it provides an infinite stream of query results from a [LIVE VIEW](./create/view.md#live-view).
 
 ```sql
-WATCH [db.]live_view
+WATCH [db.]live_view [EVENTS] [LIMIT n] [FORMAT format]
 ```
 
+## Virtual columns {#watch-virtual-columns}
+
 The virtual `_version` column in the query result indicates the current result version.
 
 **Example:**
 
 ```sql
 CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
-WATCH lv
+WATCH lv;
 ```
 
 ```bash
@@ -47,6 +49,8 @@ WATCH lv
 
 By default, the requested data is returned to the client, while in conjunction with [INSERT INTO](../../sql-reference/statements/insert-into.md) it can be forwarded to a different table.
 
+**Example:**
+
 ```sql
 INSERT INTO [db.]table WATCH [db.]live_view ...
 ```
@@ -56,14 +60,14 @@ INSERT INTO [db.]table WATCH [db.]live_view ...
 The `EVENTS` clause can be used to obtain a short form of the `WATCH` query where instead of the query result you will just get the latest query result version.
 
 ```sql
-WATCH [db.]live_view EVENTS
+WATCH [db.]live_view EVENTS;
 ```
 
 **Example:**
 
 ```sql
 CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
-WATCH lv EVENTS
+WATCH lv EVENTS;
 ```
 
 ```bash
@@ -78,17 +82,17 @@ WATCH lv EVENTS
 
 ## LIMIT Clause {#limit-clause}
 
-The `LIMIT n` clause species the number of updates the `WATCH` query should wait for before terminating. By default there is no limit on the number of updates and therefore the query will not terminate. The value of `0` indicates that the `WATCH` query should not wait for any new query results and therefore will return immediately once query is evaluated.
+The `LIMIT n` clause specifies the number of updates the `WATCH` query should wait for before terminating. By default there is no limit on the number of updates and therefore the query will not terminate. The value of `0` indicates that the `WATCH` query should not wait for any new query results and therefore will return immediately once query result is evaluated.
 
 ```sql
-WATCH [db.]live_view LIMIT 1
+WATCH [db.]live_view LIMIT 1;
 ```
 
 **Example:**
 
 ```sql
 CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
-WATCH lv EVENTS LIMIT 1
+WATCH lv EVENTS LIMIT 1;
 ```
 
 ```bash
@@ -102,5 +106,4 @@ WATCH lv EVENTS LIMIT 1
 The `FORMAT` clause works the same way as for the [SELECT](../../sql-reference/statements/select/format.md#format-clause).
 
 !!! info "Note"
-    The [JSONEachRowWithProgress](../../interfaces/formats/#jsoneachrowwithprogress) format should be used when watching [live view](./create/view.md#live-view) tables over the HTTP interface. The progress messages will be added to the output to keep the long-lived HTTP connection alive until the query result changes. The interval between progress messages is controlled using the [live_view_heartbeat_interval](./create/view.md#live-view-settings) setting.
-
+    The [JSONEachRowWithProgress](../../interfaces/formats.md#jsoneachrowwithprogress) format should be used when watching [LIVE VIEW](./create/view.md#live-view) tables over the HTTP interface. The progress messages will be added to the output to keep the long-lived HTTP connection alive until the query result changes. The interval between progress messages is controlled using the [live_view_heartbeat_interval](./create/view.md#live-view-settings) setting.
diff --git a/docs/en/sql-reference/table-functions/index.md b/docs/en/sql-reference/table-functions/index.md
index fef30c04c9d..d65a18ab985 100644
--- a/docs/en/sql-reference/table-functions/index.md
+++ b/docs/en/sql-reference/table-functions/index.md
@@ -21,16 +21,18 @@ You can use table functions in:
 !!! warning "Warning"
     You can’t use table functions if the [allow_ddl](../../operations/settings/permissions-for-queries.md#settings_allow_ddl) setting is disabled.
 
-| Function                                                        | Description                                                                                                                            |
-|-----------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [file](../../sql-reference/table-functions/file.md)             | Creates a File-engine table. |
-| [merge](../../sql-reference/table-functions/merge.md)           | Creates a Merge-engine table. |
-| [numbers](../../sql-reference/table-functions/numbers.md)       | Creates a table with a single column filled with integer numbers. |
-| [remote](../../sql-reference/table-functions/remote.md)         | Allows you to access remote servers without creating a Distributed-engine table. |
-| [url](../../sql-reference/table-functions/url.md)               | Creates a URL-engine table. |
-| [mysql](../../sql-reference/table-functions/mysql.md)           | Creates a MySQL-engine table. |
-| [postgresql](../../sql-reference/table-functions/postgresql.md) | Creates a PostgreSQL-engine table. |
-| [jdbc](../../sql-reference/table-functions/jdbc.md)             | Creates a JDBC-engine table. |
-| [odbc](../../sql-reference/table-functions/odbc.md)             | Creates a ODBC-engine table. |
-| [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md)             | Creates a HDFS-engine table. |
-| [s3](../../sql-reference/table-functions/s3.md)                 | Creates a S3-engine table. |
+| Function                                                         | Description                                                                                                                            |
+|------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| [file](../../sql-reference/table-functions/file.md)              | Creates a [File](../../engines/table-engines/special/file.md)-engine table.                                                            |
+| [merge](../../sql-reference/table-functions/merge.md)            | Creates a [Merge](../../engines/table-engines/special/merge.md)-engine table.                                                          |
+| [numbers](../../sql-reference/table-functions/numbers.md)        | Creates a table with a single column filled with integer numbers.                                                                      |
+| [remote](../../sql-reference/table-functions/remote.md)          | Allows you to access remote servers without creating a [Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md)-engine table. |
+| [url](../../sql-reference/table-functions/url.md)                | Creates a [Url](../../engines/table-engines/special/url.md)-engine table.                                                              |
+| [mysql](../../sql-reference/table-functions/mysql.md)            | Creates a [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)-engine table.                                                     |
+| [postgresql](../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)  | Creates a [PostgreSQL](../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md)-engine table.                                           |
+| [jdbc](../../sql-reference/table-functions/jdbc.md)              | Creates a [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md)-engine table.                                                       |
+| [odbc](../../sql-reference/table-functions/odbc.md)              | Creates a [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md)-engine table.                                                       |
+| [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md)              | Creates a [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md)-engine table.                                                       |
+| [s3](../../sql-reference/table-functions/s3.md)                  | Creates a [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md)-engine table.                                                           |
+
+[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/table-functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/en/sql-reference/table-functions/postgresql.md b/docs/en/sql-reference/table-functions/postgresql.md
index ad5d8a29904..bfb5fdf9be6 100644
--- a/docs/en/sql-reference/table-functions/postgresql.md
+++ b/docs/en/sql-reference/table-functions/postgresql.md
@@ -10,33 +10,17 @@ Allows `SELECT` and `INSERT` queries to be performed on data that is stored on a
 **Syntax**
 
 ``` sql
-postgresql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')
+postgresql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, `schema`])
 ```
 
 **Arguments**
 
 -   `host:port` — PostgreSQL server address.
-
 -   `database` — Remote database name.
-
 -   `table` — Remote table name.
-
 -   `user` — PostgreSQL user.
-
 -   `password` — User password.
-
-
-SELECT Queries on PostgreSQL side run as `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` inside read-only PostgreSQL transaction with commit after each `SELECT` query.
-
-Simple `WHERE` clauses such as `=, !=, >, >=, <, <=, IN` are executed on the PostgreSQL server.
-
-All joins, aggregations, sorting, `IN [ array ]` conditions and the `LIMIT` sampling constraint are executed in ClickHouse only after the query to PostgreSQL finishes.
-
-INSERT Queries on PostgreSQL side run as `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` inside PostgreSQL transaction with auto-commit after each `INSERT` statement.
-
-PostgreSQL Array types converts into ClickHouse arrays.
-
-Be careful in PostgreSQL an array data type column like Integer[] may contain arrays of different dimensions in different rows, but in ClickHouse it is only allowed to have multidimensional arrays of the same dimension in all rows.
+-   `schema` — Non-default table schema. Optional.
 
 **Returned Value**
 
@@ -45,6 +29,23 @@ A table object with the same columns as the original PostgreSQL table.
 !!! info "Note"
     In the `INSERT` query to distinguish table function `postgresql(...)` from table name with column names list you must use keywords `FUNCTION` or `TABLE FUNCTION`. See examples below.
 
+## Implementation Details {#implementation-details}
+
+`SELECT` queries on PostgreSQL side run as `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` inside read-only PostgreSQL transaction with commit after each `SELECT` query.
+
+Simple `WHERE` clauses such as `=`, `!=`, `>`, `>=`, `<`, `<=`, and `IN` are executed on the PostgreSQL server.
+
+All joins, aggregations, sorting, `IN [ array ]` conditions and the `LIMIT` sampling constraint are executed in ClickHouse only after the query to PostgreSQL finishes.
+
+`INSERT` queries on PostgreSQL side run as `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` inside PostgreSQL transaction with auto-commit after each `INSERT` statement.
+
+PostgreSQL Array types converts into ClickHouse arrays.
+
+!!! info "Note"
+    Be careful, in PostgreSQL an array data type column like Integer[] may contain arrays of different dimensions in different rows, but in ClickHouse it is only allowed to have multidimensional arrays of the same dimension in all rows.
+
+Supports replicas priority for PostgreSQL dictionary source. The bigger the number in map, the less the priority. The highest priority is `0`. 
+
 **Examples**
 
 Table in PostgreSQL:
@@ -60,10 +61,10 @@ PRIMARY KEY (int_id));
 
 CREATE TABLE
 
-postgres=# insert into test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
+postgres=# INSERT INTO test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
 INSERT 0 1
 
-postgresql> select * from test;
+postgresql> SELECT * FROM test;
  int_id | int_nullable | float | str  | float_nullable
 --------+--------------+-------+------+----------------
       1 |              |     2 | test |
@@ -96,9 +97,24 @@ SELECT * FROM postgresql('localhost:5432', 'test', 'test', 'postgresql_user', 'p
 └────────┴──────────────┴───────┴──────┴────────────────┘
 ```
 
+Using Non-default Schema:
+
+```text
+postgres=# CREATE SCHEMA "nice.schema";
+
+postgres=# CREATE TABLE "nice.schema"."nice.table" (a integer);
+
+postgres=# INSERT INTO "nice.schema"."nice.table" SELECT i FROM generate_series(0, 99) as t(i)
+```
+
+```sql
+CREATE TABLE pg_table_schema_with_dots (a UInt32)
+        ENGINE PostgreSQL('localhost:5432', 'clickhouse', 'nice.table', 'postgrsql_user', 'password', 'nice.schema');
+```
+
 **See Also**
 
--   [The ‘PostgreSQL’ table engine](../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md)
+-   [The PostgreSQL table engine](../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md)
 -   [Using PostgreSQL as a source of external dictionary](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)
 
 [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/table-functions/postgresql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/commercial/cloud.md b/docs/es/commercial/cloud.md
deleted file mode 100644
index bc593a82ad7..00000000000
--- a/docs/es/commercial/cloud.md
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 1
-toc_title: Nube
----
-
-# Proveedores de servicios en la nube de ClickHouse {#clickhouse-cloud-service-providers}
-
-!!! info "INFO"
-    Si ha lanzado una nube pública con el servicio ClickHouse administrado, no dude en [abrir una solicitud de extracción](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/commercial/cloud.md) añadiéndolo a la siguiente lista.
-
-## Nube de Yandex {#yandex-cloud}
-
-[Servicio administrado de Yandex para ClickHouse](https://cloud.yandex.com/services/managed-clickhouse?utm_source=referrals&utm_medium=clickhouseofficialsite&utm_campaign=link3) proporciona las siguientes características clave:
-
--   Servicio ZooKeeper totalmente gestionado para [Replicación de ClickHouse](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)
--   Múltiples opciones de tipo de almacenamiento
--   Réplicas en diferentes zonas de disponibilidad
--   Cifrado y aislamiento
--   Mantenimiento automatizado
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/commercial/cloud/) ##}
diff --git a/docs/es/commercial/index.md b/docs/es/commercial/index.md
deleted file mode 100644
index b367631ae1c..00000000000
--- a/docs/es/commercial/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Comercial
-toc_priority: 70
-toc_title: Comercial
----
-
-
diff --git a/docs/es/commercial/support.md b/docs/es/commercial/support.md
deleted file mode 100644
index a817d90dcb5..00000000000
--- a/docs/es/commercial/support.md
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 3
-toc_title: Apoyo
----
-
-# Proveedores de servicios de soporte comercial ClickHouse {#clickhouse-commercial-support-service-providers}
-
-!!! info "INFO"
-    Si ha lanzado un servicio de soporte comercial ClickHouse, no dude en [abrir una solicitud de extracción](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/commercial/support.md) añadiéndolo a la siguiente lista.
-
-## Altinidad {#altinity}
-
-Altinity ha ofrecido soporte y servicios empresariales ClickHouse desde 2017. Los clientes de Altinity van desde empresas Fortune 100 hasta startups. Visitar [Más información](https://www.altinity.com/) para más información.
-
-## Mafiree {#mafiree}
-
-[Descripción del servicio](http://mafiree.com/clickhouse-analytics-services.php)
-
-## MinervaDB {#minervadb}
-
-[Descripción del servicio](https://minervadb.com/index.php/clickhouse-consulting-and-support-by-minervadb/)
diff --git a/docs/es/development/architecture.md b/docs/es/development/architecture.md
deleted file mode 100644
index 1620a58a3a0..00000000000
--- a/docs/es/development/architecture.md
+++ /dev/null
@@ -1,203 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 62
-toc_title: "Descripci\xF3n general de la arquitectura ClickHouse"
----
-
-# Descripción general de la arquitectura ClickHouse {#overview-of-clickhouse-architecture}
-
-ClickHouse es un verdadero DBMS orientado a columnas. Los datos se almacenan por columnas y durante la ejecución de matrices (vectores o fragmentos de columnas). Siempre que sea posible, las operaciones se envían en matrices, en lugar de en valores individuales. Se llama “vectorized query execution,” y ayuda a reducir el costo del procesamiento de datos real.
-
-> Esta idea no es nada nuevo. Se remonta a la `APL` lenguaje de programación y sus descendientes: `A +`, `J`, `K`, y `Q`. La programación de matrices se utiliza en el procesamiento de datos científicos. Tampoco es esta idea algo nuevo en las bases de datos relacionales: por ejemplo, se usa en el `Vectorwise` sistema.
-
-Existen dos enfoques diferentes para acelerar el procesamiento de consultas: la ejecución de consultas vectorizadas y la generación de código en tiempo de ejecución. Este último elimina toda la indirección y el despacho dinámico. Ninguno de estos enfoques es estrictamente mejor que el otro. La generación de código de tiempo de ejecución puede ser mejor cuando fusiona muchas operaciones, utilizando así las unidades de ejecución de la CPU y la canalización. La ejecución de consultas vectorizadas puede ser menos práctica porque implica vectores temporales que deben escribirse en la memoria caché y leerse. Si los datos temporales no caben en la memoria caché L2, esto se convierte en un problema. Pero la ejecución de consultas vectorizadas utiliza más fácilmente las capacidades SIMD de la CPU. Un [documento de investigación](http://15721.courses.cs.cmu.edu/spring2016/papers/p5-sompolski.pdf) escrito por nuestros amigos muestra que es mejor combinar ambos enfoques. ClickHouse utiliza la ejecución de consultas vectorizadas y tiene un soporte inicial limitado para la generación de código en tiempo de ejecución.
-
-## Columna {#columns}
-
-`IColumn` interfaz se utiliza para representar columnas en la memoria (en realidad, fragmentos de columnas). Esta interfaz proporciona métodos auxiliares para la implementación de varios operadores relacionales. Casi todas las operaciones son inmutables: no modifican la columna original, sino que crean una nueva modificada. Por ejemplo, el `IColumn :: filter` método acepta una máscara de bytes de filtro. Se utiliza para el `WHERE` y `HAVING` operadores relacionales. Ejemplos adicionales: el `IColumn :: permute` para apoyar `ORDER BY`, el `IColumn :: cut` para apoyar `LIMIT`.
-
-Diversos `IColumn` aplicación (`ColumnUInt8`, `ColumnString`, y así sucesivamente) son responsables del diseño de memoria de las columnas. El diseño de memoria suele ser una matriz contigua. Para el tipo entero de columnas, es solo una matriz contigua, como `std :: vector`. Para `String` y `Array` columnas, son dos vectores: uno para todos los elementos de la matriz, colocados contiguamente, y un segundo para los desplazamientos al comienzo de cada matriz. También hay `ColumnConst` que almacena solo un valor en la memoria, pero parece una columna.
-
-## Campo {#field}
-
-Sin embargo, también es posible trabajar con valores individuales. Para representar un valor individual, el `Field` se utiliza. `Field` es sólo una unión discriminada de `UInt64`, `Int64`, `Float64`, `String` y `Array`. `IColumn` tiene el `operator[]` para obtener el valor n-ésimo como un `Field` y el `insert` método para agregar un `Field` al final de una columna. Estos métodos no son muy eficientes, ya que requieren tratar con temporal `Field` objetos que representan un valor individual. Hay métodos más eficientes, tales como `insertFrom`, `insertRangeFrom` y así sucesivamente.
-
-`Field` no tiene suficiente información sobre un tipo de datos específico para una tabla. Por ejemplo, `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, y `UInt64` todos están representados como `UInt64` en una `Field`.
-
-## Abstracciones con fugas {#leaky-abstractions}
-
-`IColumn` tiene métodos para transformaciones relacionales comunes de datos, pero no satisfacen todas las necesidades. Por ejemplo, `ColumnUInt64` no tiene un método para calcular la suma de dos columnas, y `ColumnString` no tiene un método para ejecutar una búsqueda de subcadena. Estas innumerables rutinas se implementan fuera de `IColumn`.
-
-Varias funciones en columnas se pueden implementar de una manera genérica, no eficiente utilizando `IColumn` para extraer `Field` valores, o de una manera especializada utilizando el conocimiento del diseño de la memoria interna de los datos en un `IColumn` aplicación. Se implementa mediante la conversión de funciones a un `IColumn` escriba y trate con la representación interna directamente. Por ejemplo, `ColumnUInt64` tiene el `getData` método que devuelve una referencia a una matriz interna, luego una rutina separada lee o llena esa matriz directamente. Tenemos “leaky abstractions” para permitir especializaciones eficientes de varias rutinas.
-
-## Tipos de datos {#data_types}
-
-`IDataType` es responsable de la serialización y deserialización: para leer y escribir fragmentos de columnas o valores individuales en formato binario o de texto. `IDataType` corresponde directamente a los tipos de datos en las tablas. Por ejemplo, hay `DataTypeUInt32`, `DataTypeDateTime`, `DataTypeString` y así sucesivamente.
-
-`IDataType` y `IColumn` están vagamente relacionados entre sí. Diferentes tipos de datos se pueden representar en la memoria por el mismo `IColumn` aplicación. Por ejemplo, `DataTypeUInt32` y `DataTypeDateTime` están representados por `ColumnUInt32` o `ColumnConstUInt32`. Además, el mismo tipo de datos se puede representar mediante `IColumn` aplicación. Por ejemplo, `DataTypeUInt8` puede ser representado por `ColumnUInt8` o `ColumnConstUInt8`.
-
-`IDataType` sólo almacena metadatos. Por ejemplo, `DataTypeUInt8` no almacena nada en absoluto (excepto vptr) y `DataTypeFixedString` tiendas solo `N` (el tamaño de las cadenas de tamaño fijo).
-
-`IDataType` tiene métodos auxiliares para varios formatos de datos. Los ejemplos son métodos para serializar un valor con posibles citas, para serializar un valor para JSON y para serializar un valor como parte del formato XML. No hay correspondencia directa con los formatos de datos. Por ejemplo, los diferentes formatos de datos `Pretty` y `TabSeparated` puede utilizar el mismo `serializeTextEscaped` método de ayuda de la `IDataType` interfaz.
-
-## Bloque {#block}
-
-A `Block` es un contenedor que representa un subconjunto (porción) de una tabla en la memoria. Es sólo un conjunto de triples: `(IColumn, IDataType, column name)`. Durante la ejecución de la consulta, los datos son procesados por `Block`s. Si tenemos un `Block`, tenemos datos (en el `IColumn` objeto), tenemos información sobre su tipo (en `IDataType`) que nos dice cómo lidiar con esa columna, y tenemos el nombre de la columna. Podría ser el nombre de columna original de la tabla o algún nombre artificial asignado para obtener resultados temporales de los cálculos.
-
-Cuando calculamos alguna función sobre columnas en un bloque, agregamos otra columna con su resultado al bloque, y no tocamos columnas para argumentos de la función porque las operaciones son inmutables. Más tarde, las columnas innecesarias se pueden eliminar del bloque, pero no se pueden modificar. Es conveniente para la eliminación de subexpresiones comunes.
-
-Se crean bloques para cada fragmento de datos procesado. Tenga en cuenta que para el mismo tipo de cálculo, los nombres y tipos de columna siguen siendo los mismos para diferentes bloques y solo cambian los datos de columna. Es mejor dividir los datos del bloque desde el encabezado del bloque porque los tamaños de bloque pequeños tienen una gran sobrecarga de cadenas temporales para copiar shared_ptrs y nombres de columna.
-
-## Bloquear flujos {#block-streams}
-
-Los flujos de bloques son para procesar datos. Usamos flujos de bloques para leer datos de algún lugar, realizar transformaciones de datos o escribir datos en algún lugar. `IBlockInputStream` tiene el `read` método para buscar el siguiente bloque mientras esté disponible. `IBlockOutputStream` tiene el `write` método para empujar el bloque en alguna parte.
-
-Los flujos son responsables de:
-
-1.  Leer o escribir en una mesa. La tabla solo devuelve una secuencia para leer o escribir bloques.
-2.  Implementación de formatos de datos. Por ejemplo, si desea enviar datos a un terminal en `Pretty` formato, crea un flujo de salida de bloque donde presiona bloques y los formatea.
-3.  Realización de transformaciones de datos. Digamos que tienes `IBlockInputStream` y desea crear una secuencia filtrada. Usted crea `FilterBlockInputStream` e inicializarlo con su transmisión. Luego, cuando tiras de un bloque de `FilterBlockInputStream`, extrae un bloque de su flujo, lo filtra y le devuelve el bloque filtrado. Las canalizaciones de ejecución de consultas se representan de esta manera.
-
-Hay transformaciones más sofisticadas. Por ejemplo, cuando tiras de `AggregatingBlockInputStream`, lee todos los datos de su origen, los agrega y, a continuación, devuelve un flujo de datos agregados para usted. Otro ejemplo: `UnionBlockInputStream` acepta muchas fuentes de entrada en el constructor y también una serie de subprocesos. Lanza múltiples hilos y lee de múltiples fuentes en paralelo.
-
-> Las secuencias de bloques usan el “pull” enfoque para controlar el flujo: cuando extrae un bloque de la primera secuencia, en consecuencia extrae los bloques requeridos de las secuencias anidadas, y toda la tubería de ejecución funcionará. Ni “pull” ni “push” es la mejor solución, porque el flujo de control está implícito y eso limita la implementación de varias características, como la ejecución simultánea de múltiples consultas (fusionando muchas tuberías). Esta limitación podría superarse con coroutines o simplemente ejecutando hilos adicionales que se esperan el uno al otro. Podemos tener más posibilidades si hacemos explícito el flujo de control: si localizamos la lógica para pasar datos de una unidad de cálculo a otra fuera de esas unidades de cálculo. Lea esto [artículo](http://journal.stuffwithstuff.com/2013/01/13/iteration-inside-and-out/) para más pensamientos.
-
-Debemos tener en cuenta que la canalización de ejecución de consultas crea datos temporales en cada paso. Tratamos de mantener el tamaño del bloque lo suficientemente pequeño para que los datos temporales se ajusten a la memoria caché de la CPU. Con esa suposición, escribir y leer datos temporales es casi gratis en comparación con otros cálculos. Podríamos considerar una alternativa, que es fusionar muchas operaciones en la tubería. Podría hacer que la tubería sea lo más corta posible y eliminar gran parte de los datos temporales, lo que podría ser una ventaja, pero también tiene inconvenientes. Por ejemplo, una canalización dividida facilita la implementación de almacenamiento en caché de datos intermedios, el robo de datos intermedios de consultas similares que se ejecutan al mismo tiempo y la fusión de canalizaciones para consultas similares.
-
-## Formato {#formats}
-
-Los formatos de datos se implementan con flujos de bloques. Hay “presentational” sólo es adecuado para la salida de datos al cliente, tales como `Pretty` formato, que proporciona sólo `IBlockOutputStream`. Y hay formatos de entrada / salida, como `TabSeparated` o `JSONEachRow`.
-
-También hay secuencias de filas: `IRowInputStream` y `IRowOutputStream`. Permiten pull/push datos por filas individuales, no por bloques. Y solo son necesarios para simplificar la implementación de formatos orientados a filas. Envoltura `BlockInputStreamFromRowInputStream` y `BlockOutputStreamFromRowOutputStream` le permite convertir flujos orientados a filas en flujos regulares orientados a bloques.
-
-## I/O {#io}
-
-Para la entrada / salida orientada a bytes, hay `ReadBuffer` y `WriteBuffer` clases abstractas. Se usan en lugar de C ++ `iostream`s. No se preocupe: cada proyecto maduro de C ++ está usando algo más que `iostream`s por buenas razones.
-
-`ReadBuffer` y `WriteBuffer` son solo un búfer contiguo y un cursor apuntando a la posición en ese búfer. Las implementaciones pueden poseer o no la memoria del búfer. Hay un método virtual para llenar el búfer con los siguientes datos (para `ReadBuffer`) o para vaciar el búfer en algún lugar (para `WriteBuffer`). Los métodos virtuales rara vez se llaman.
-
-Implementaciones de `ReadBuffer`/`WriteBuffer` se utilizan para trabajar con archivos y descriptores de archivos y sockets de red, para implementar la compresión (`CompressedWriteBuffer` is initialized with another WriteBuffer and performs compression before writing data to it), and for other purposes – the names `ConcatReadBuffer`, `LimitReadBuffer`, y `HashingWriteBuffer` hablar por sí mismos.
-
-Read / WriteBuffers solo se ocupan de bytes. Hay funciones de `ReadHelpers` y `WriteHelpers` archivos de encabezado para ayudar con el formato de entrada / salida. Por ejemplo, hay ayudantes para escribir un número en formato decimal.
-
-Veamos qué sucede cuando quieres escribir un conjunto de resultados en `JSON` formato a stdout. Tiene un conjunto de resultados listo para ser recuperado de `IBlockInputStream`. Usted crea `WriteBufferFromFileDescriptor(STDOUT_FILENO)` para escribir bytes en stdout. Usted crea `JSONRowOutputStream`, inicializado con eso `WriteBuffer` para escribir filas en `JSON` a stdout. Usted crea `BlockOutputStreamFromRowOutputStream` encima de él, para representarlo como `IBlockOutputStream`. Entonces usted llama `copyData` para transferir datos desde `IBlockInputStream` a `IBlockOutputStream` y todo funciona. Internamente, `JSONRowOutputStream` escribirá varios delimitadores JSON y llamará al `IDataType::serializeTextJSON` con una referencia a `IColumn` y el número de fila como argumentos. Consecuentemente, `IDataType::serializeTextJSON` llamará a un método de `WriteHelpers.h`: por ejemplo, `writeText` para tipos numéricos y `writeJSONString` para `DataTypeString`.
-
-## Tabla {#tables}
-
-El `IStorage` interfaz representa tablas. Las diferentes implementaciones de esa interfaz son diferentes motores de tabla. Los ejemplos son `StorageMergeTree`, `StorageMemory` y así sucesivamente. Las instancias de estas clases son solo tablas.
-
-Clave `IStorage` son `read` y `write`. También hay `alter`, `rename`, `drop` y así sucesivamente. El `read` método acepta los siguientes argumentos: el conjunto de columnas para leer de una tabla, el `AST` consulta a considerar, y el número deseado de flujos para devolver. Devuelve uno o varios `IBlockInputStream` objetos e información sobre la etapa de procesamiento de datos que se completó dentro de un motor de tablas durante la ejecución de la consulta.
-
-En la mayoría de los casos, el método de lectura solo es responsable de leer las columnas especificadas de una tabla, no de ningún procesamiento de datos adicional. Todo el procesamiento de datos adicional es realizado por el intérprete de consultas y está fuera de la responsabilidad de `IStorage`.
-
-Pero hay excepciones notables:
-
--   La consulta AST se pasa al `read` método, y el motor de tablas puede usarlo para derivar el uso del índice y leer menos datos de una tabla.
--   A veces, el motor de tablas puede procesar los datos a una etapa específica. Por ejemplo, `StorageDistributed` puede enviar una consulta a servidores remotos, pedirles que procesen datos a una etapa donde se puedan fusionar datos de diferentes servidores remotos y devolver esos datos preprocesados. El intérprete de consultas termina de procesar los datos.
-
-Tabla `read` método puede devolver múltiples `IBlockInputStream` objetos para permitir el procesamiento de datos en paralelo. Estos flujos de entrada de bloques múltiples pueden leer de una tabla en paralelo. A continuación, puede ajustar estas secuencias con varias transformaciones (como la evaluación de expresiones o el filtrado) que se pueden calcular de forma independiente y crear un `UnionBlockInputStream` encima de ellos, para leer desde múltiples flujos en paralelo.
-
-También hay `TableFunction`s. Estas son funciones que devuelven un `IStorage` objeto a utilizar en el `FROM` cláusula de una consulta.
-
-Para tener una idea rápida de cómo implementar su motor de tabla, vea algo simple, como `StorageMemory` o `StorageTinyLog`.
-
-> Como resultado de la `read` método, `IStorage` devoluciones `QueryProcessingStage` – information about what parts of the query were already calculated inside storage.
-
-## Analizador {#parsers}
-
-Un analizador de descenso recursivo escrito a mano analiza una consulta. Por ejemplo, `ParserSelectQuery` simplemente llama recursivamente a los analizadores subyacentes para varias partes de la consulta. Los analizadores crean un `AST`. El `AST` está representado por nodos, que son instancias de `IAST`.
-
-> Los generadores de analizadores no se utilizan por razones históricas.
-
-## Interprete {#interpreters}
-
-Los intérpretes son responsables de crear la canalización de ejecución de consultas `AST`. Hay intérpretes simples, como `InterpreterExistsQuery` y `InterpreterDropQuery` o el más sofisticado `InterpreterSelectQuery`. La canalización de ejecución de consultas es una combinación de flujos de entrada o salida de bloques. Por ejemplo, el resultado de interpretar el `SELECT` la consulta es la `IBlockInputStream` para leer el conjunto de resultados; el resultado de la consulta INSERT es el `IBlockOutputStream` para escribir datos para su inserción, y el resultado de interpretar el `INSERT SELECT` la consulta es la `IBlockInputStream` que devuelve un conjunto de resultados vacío en la primera lectura, pero que copia datos de `SELECT` a `INSERT` al mismo tiempo.
-
-`InterpreterSelectQuery` utilizar `ExpressionAnalyzer` y `ExpressionActions` maquinaria para el análisis de consultas y transformaciones. Aquí es donde se realizan la mayoría de las optimizaciones de consultas basadas en reglas. `ExpressionAnalyzer` es bastante complicado y debe reescribirse: se deben extraer varias transformaciones de consultas y optimizaciones para separar clases para permitir transformaciones modulares o consultas.
-
-## Función {#functions}
-
-Hay funciones ordinarias y funciones agregadas. Para las funciones agregadas, consulte la siguiente sección.
-
-Ordinary functions don't change the number of rows – they work as if they are processing each row independently. In fact, functions are not called for individual rows, but for `Block`de datos para implementar la ejecución de consultas vectorizadas.
-
-Hay algunas funciones diversas, como [BlockSize](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-blocksize), [rowNumberInBlock](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-rownumberinblock), y [runningAccumulate](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-runningaccumulate), que explotan el procesamiento de bloques y violan la independencia de las filas.
-
-ClickHouse tiene una tipificación fuerte, por lo que no hay conversión de tipo implícita. Si una función no admite una combinación específica de tipos, produce una excepción. Pero las funciones pueden funcionar (estar sobrecargadas) para muchas combinaciones diferentes de tipos. Por ejemplo, el `plus` función (para implementar el `+` operador) funciona para cualquier combinación de tipos numéricos: `UInt8` + `Float32`, `UInt16` + `Int8` y así sucesivamente. Además, algunas funciones variadas pueden aceptar cualquier número de argumentos, como el `concat` función.
-
-Implementar una función puede ser un poco inconveniente porque una función distribuye explícitamente tipos de datos compatibles y `IColumns`. Por ejemplo, el `plus` La función tiene código generado por la creación de instancias de una plantilla de C ++ para cada combinación de tipos numéricos y argumentos izquierdo y derecho constantes o no constantes.
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-Es un excelente lugar para implementar la generación de código en tiempo de ejecución para evitar la hinchazón del código de plantilla. Además, permite agregar funciones fusionadas como multiplicar-agregar fusionado o hacer comparaciones múltiples en una iteración de bucle.
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-Debido a la ejecución de consultas vectorizadas, las funciones no se cortocircuitan. Por ejemplo, si escribe `WHERE f(x) AND g(y)`, ambos lados se calculan, incluso para las filas, cuando `f(x)` es cero (excepto cuando `f(x)` es una expresión constante cero). Pero si la selectividad del `f(x)` la condición es alta, y el cálculo de `f(x)` es mucho más barato que `g(y)`, es mejor implementar el cálculo de paso múltiple. Primero calcularía `f(x)`, a continuación, filtrar columnas por el resultado, y luego calcular `g(y)` solo para trozos de datos más pequeños y filtrados.
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-## Funciones agregadas {#aggregate-functions}
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-Las funciones agregadas son funciones con estado. Acumulan valores pasados en algún estado y le permiten obtener resultados de ese estado. Se gestionan con el `IAggregateFunction` interfaz. Los estados pueden ser bastante simples (el estado para `AggregateFunctionCount` es sólo una sola `UInt64` valor) o bastante complejo (el estado de `AggregateFunctionUniqCombined` es una combinación de una matriz lineal, una tabla hash, y un `HyperLogLog` estructura de datos probabilística).
-
-Los Estados están asignados en `Arena` (un grupo de memoria) para tratar con múltiples estados mientras se ejecuta una alta cardinalidad `GROUP BY` consulta. Los estados pueden tener un constructor y destructor no trivial: por ejemplo, los estados de agregación complicados pueden asignar memoria adicional ellos mismos. Requiere cierta atención a la creación y destrucción de estados y a la adecuada aprobación de su orden de propiedad y destrucción.
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-Los estados de agregación se pueden serializar y deserializar para pasar a través de la red durante la ejecución de consultas distribuidas o para escribirlos en el disco donde no hay suficiente RAM. Incluso se pueden almacenar en una tabla con el `DataTypeAggregateFunction` para permitir la agregación incremental de datos.
-
-> El formato de datos serializados para los estados de función agregados no tiene versiones en este momento. Está bien si los estados agregados solo se almacenan temporalmente. Pero tenemos el `AggregatingMergeTree` motor de tabla para la agregación incremental, y la gente ya lo está utilizando en producción. Es la razón por la que se requiere compatibilidad con versiones anteriores al cambiar el formato serializado para cualquier función agregada en el futuro.
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-## Servidor {#server}
-
-El servidor implementa varias interfaces diferentes:
-
--   Una interfaz HTTP para cualquier cliente extranjero.
--   Una interfaz TCP para el cliente nativo de ClickHouse y para la comunicación entre servidores durante la ejecución de consultas distribuidas.
--   Una interfaz para transferir datos para la replicación.
-
-Internamente, es solo un servidor multiproceso primitivo sin corutinas ni fibras. Dado que el servidor no está diseñado para procesar una alta tasa de consultas simples, sino para procesar una tasa relativamente baja de consultas complejas, cada uno de ellos puede procesar una gran cantidad de datos para análisis.
-
-El servidor inicializa el `Context` clase con el entorno necesario para la ejecución de consultas: la lista de bases de datos disponibles, usuarios y derechos de acceso, configuración, clústeres, la lista de procesos, el registro de consultas, etc. Los intérpretes utilizan este entorno.
-
-Mantenemos una compatibilidad total con versiones anteriores y posteriores para el protocolo TCP del servidor: los clientes antiguos pueden hablar con servidores nuevos y los nuevos clientes pueden hablar con servidores antiguos. Pero no queremos mantenerlo eternamente, y estamos eliminando el soporte para versiones antiguas después de aproximadamente un año.
-
-!!! note "Nota"
-    Para la mayoría de las aplicaciones externas, recomendamos usar la interfaz HTTP porque es simple y fácil de usar. El protocolo TCP está más estrechamente vinculado a las estructuras de datos internas: utiliza un formato interno para pasar bloques de datos y utiliza marcos personalizados para datos comprimidos. No hemos lanzado una biblioteca C para ese protocolo porque requiere vincular la mayor parte de la base de código ClickHouse, lo cual no es práctico.
-
-## Ejecución de consultas distribuidas {#distributed-query-execution}
-
-Los servidores de una configuración de clúster son en su mayoría independientes. Puede crear un `Distributed` en uno o todos los servidores de un clúster. El `Distributed` table does not store data itself – it only provides a “view” a todas las tablas locales en varios nodos de un clúster. Cuando se SELECCIONA desde un `Distributed` tabla, reescribe esa consulta, elige nodos remotos de acuerdo con la configuración de equilibrio de carga y les envía la consulta. El `Distributed` table solicita a los servidores remotos que procesen una consulta hasta una etapa en la que se pueden fusionar resultados intermedios de diferentes servidores. Luego recibe los resultados intermedios y los fusiona. La tabla distribuida intenta distribuir tanto trabajo como sea posible a servidores remotos y no envía muchos datos intermedios a través de la red.
-
-Las cosas se vuelven más complicadas cuando tiene subconsultas en cláusulas IN o JOIN, y cada una de ellas usa un `Distributed` tabla. Tenemos diferentes estrategias para la ejecución de estas consultas.
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-No existe un plan de consulta global para la ejecución de consultas distribuidas. Cada nodo tiene su plan de consulta local para su parte del trabajo. Solo tenemos una ejecución simple de consultas distribuidas de un solo paso: enviamos consultas para nodos remotos y luego fusionamos los resultados. Pero esto no es factible para consultas complicadas con alta cardinalidad GROUP BY o con una gran cantidad de datos temporales para JOIN. En tales casos, necesitamos “reshuffle” datos entre servidores, lo que requiere una coordinación adicional. ClickHouse no admite ese tipo de ejecución de consultas, y tenemos que trabajar en ello.
-
-## Árbol de fusión {#merge-tree}
-
-`MergeTree` es una familia de motores de almacenamiento que admite la indexación por clave principal. La clave principal puede ser una tupla arbitraria de columnas o expresiones. Datos en un `MergeTree` se almacena en “parts”. Cada parte almacena los datos en el orden de la clave principal, por lo que la tupla de la clave principal ordena los datos lexicográficamente. Todas las columnas de la tabla se almacenan en `column.bin` archivos en estas partes. Los archivos consisten en bloques comprimidos. Cada bloque suele ser de 64 KB a 1 MB de datos sin comprimir, dependiendo del tamaño del valor promedio. Los bloques constan de valores de columna colocados contiguamente uno tras otro. Los valores de columna están en el mismo orden para cada columna (la clave principal define el orden), por lo que cuando itera por muchas columnas, obtiene valores para las filas correspondientes.
-
-La clave principal en sí es “sparse”. No aborda cada fila, sino solo algunos rangos de datos. Separado `primary.idx` file tiene el valor de la clave principal para cada fila N-ésima, donde se llama N `index_granularity` (generalmente, N = 8192). Además, para cada columna, tenemos `column.mrk` archivos con “marks,” que son desplazamientos a cada fila N-ésima en el archivo de datos. Cada marca es un par: el desplazamiento en el archivo al comienzo del bloque comprimido y el desplazamiento en el bloque descomprimido al comienzo de los datos. Por lo general, los bloques comprimidos están alineados por marcas, y el desplazamiento en el bloque descomprimido es cero. Datos para `primary.idx` siempre reside en la memoria, y los datos para `column.mrk` archivos se almacena en caché.
-
-Cuando vamos a leer algo de una parte en `MergeTree` miramos `primary.idx` datos y localice rangos que podrían contener datos solicitados, luego mire `column.mrk` datos y calcular compensaciones para dónde comenzar a leer esos rangos. Debido a la escasez, el exceso de datos puede ser leído. ClickHouse no es adecuado para una gran carga de consultas de puntos simples, porque todo el rango con `index_granularity` se deben leer filas para cada clave, y todo el bloque comprimido debe descomprimirse para cada columna. Hicimos que el índice sea disperso porque debemos poder mantener billones de filas por único servidor sin un consumo de memoria notable para el índice. Además, debido a que la clave principal es escasa, no es única: no puede verificar la existencia de la clave en la tabla en el momento de INSERTAR. Podría tener muchas filas con la misma clave en una tabla.
-
-Cuando `INSERT` un montón de datos en `MergeTree`, ese grupo está ordenado por orden de clave primaria y forma una nueva parte. Hay subprocesos de fondo que seleccionan periódicamente algunas partes y las fusionan en una sola parte ordenada para mantener el número de partes relativamente bajo. Es por eso que se llama `MergeTree`. Por supuesto, la fusión conduce a “write amplification”. Todas las partes son inmutables: solo se crean y eliminan, pero no se modifican. Cuando se ejecuta SELECT, contiene una instantánea de la tabla (un conjunto de partes). Después de la fusión, también mantenemos las piezas viejas durante algún tiempo para facilitar la recuperación después de la falla, por lo que si vemos que alguna parte fusionada probablemente esté rota, podemos reemplazarla con sus partes de origen.
-
-`MergeTree` no es un árbol de LSM porque no contiene “memtable” y “log”: inserted data is written directly to the filesystem. This makes it suitable only to INSERT data in batches, not by individual row and not very frequently – about once per second is ok, but a thousand times a second is not. We did it this way for simplicity's sake, and because we are already inserting data in batches in our applications.
-
-> Las tablas MergeTree solo pueden tener un índice (primario): no hay índices secundarios. Sería bueno permitir múltiples representaciones físicas bajo una tabla lógica, por ejemplo, para almacenar datos en más de un orden físico o incluso para permitir representaciones con datos preagregados junto con datos originales.
-
-Hay motores MergeTree que están haciendo un trabajo adicional durante las fusiones en segundo plano. Los ejemplos son `CollapsingMergeTree` y `AggregatingMergeTree`. Esto podría tratarse como soporte especial para actualizaciones. Tenga en cuenta que estas no son actualizaciones reales porque los usuarios generalmente no tienen control sobre el tiempo en que se ejecutan las fusiones en segundo plano y los datos en un `MergeTree` casi siempre se almacena en más de una parte, no en forma completamente fusionada.
-
-## Replicación {#replication}
-
-La replicación en ClickHouse se puede configurar por tabla. Podría tener algunas tablas replicadas y otras no replicadas en el mismo servidor. También puede tener tablas replicadas de diferentes maneras, como una tabla con replicación de dos factores y otra con replicación de tres factores.
-
-La replicación se implementa en el `ReplicatedMergeTree` motor de almacenamiento. El camino en `ZooKeeper` se especifica como un parámetro para el motor de almacenamiento. Todas las tablas con la misma ruta en `ZooKeeper` se convierten en réplicas entre sí: sincronizan sus datos y mantienen la coherencia. Las réplicas se pueden agregar y eliminar dinámicamente simplemente creando o soltando una tabla.
-
-La replicación utiliza un esquema multi-maestro asíncrono. Puede insertar datos en cualquier réplica que tenga una sesión con `ZooKeeper`, y los datos se replican en todas las demás réplicas de forma asíncrona. Como ClickHouse no admite UPDATE, la replicación está libre de conflictos. Como no hay reconocimiento de quórum de inserciones, los datos recién insertados pueden perderse si un nodo falla.
-
-Los metadatos para la replicación se almacenan en ZooKeeper. Hay un registro de replicación que enumera las acciones que se deben realizar. Las acciones son: obtener parte; fusionar partes; soltar una partición, etc. Cada réplica copia el registro de replicación en su cola y, a continuación, ejecuta las acciones desde la cola. Por ejemplo, en la inserción, el “get the part” la acción se crea en el registro y cada réplica descarga esa parte. Las fusiones se coordinan entre réplicas para obtener resultados idénticos en bytes. Todas las piezas se combinan de la misma manera en todas las réplicas. Se logra eligiendo una réplica como líder, y esa réplica inicia fusiones y escrituras “merge parts” acciones al registro.
-
-La replicación es física: solo las partes comprimidas se transfieren entre nodos, no consultas. Las fusiones se procesan en cada réplica de forma independiente en la mayoría de los casos para reducir los costos de red al evitar la amplificación de la red. Las piezas combinadas grandes se envían a través de la red solo en casos de retraso de replicación significativo.
-
-Además, cada réplica almacena su estado en ZooKeeper como el conjunto de piezas y sus sumas de comprobación. Cuando el estado en el sistema de archivos local difiere del estado de referencia en ZooKeeper, la réplica restaura su coherencia descargando partes faltantes y rotas de otras réplicas. Cuando hay algunos datos inesperados o rotos en el sistema de archivos local, ClickHouse no los elimina, sino que los mueve a un directorio separado y los olvida.
-
-!!! note "Nota"
-    El clúster ClickHouse consta de fragmentos independientes y cada fragmento consta de réplicas. El clúster es **no elástico**, por lo tanto, después de agregar un nuevo fragmento, los datos no se reequilibran automáticamente entre fragmentos. En su lugar, se supone que la carga del clúster debe ajustarse para que sea desigual. Esta implementación le da más control, y está bien para clústeres relativamente pequeños, como decenas de nodos. Pero para los clústeres con cientos de nodos que estamos utilizando en producción, este enfoque se convierte en un inconveniente significativo. Debemos implementar un motor de tablas que abarque todo el clúster con regiones replicadas dinámicamente que puedan dividirse y equilibrarse entre clústeres automáticamente.
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/architecture/) ##}
diff --git a/docs/es/development/browse-code.md b/docs/es/development/browse-code.md
deleted file mode 100644
index ca031ad03f3..00000000000
--- a/docs/es/development/browse-code.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 63
-toc_title: "Buscar c\xF3digo fuente"
----
-
-# Examinar el código fuente de ClickHouse {#browse-clickhouse-source-code}
-
-Usted puede utilizar **Woboq** navegador de código en línea disponible [aqui](https://clickhouse.tech/codebrowser/html_report/ClickHouse/src/index.html). Proporciona navegación de código y resaltado semántico, búsqueda e indexación. La instantánea de código se actualiza diariamente.
-
-Además, puede navegar por las fuentes en [GitHub](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse) como de costumbre.
-
-Si está interesado en qué IDE usar, recomendamos CLion, QT Creator, VS Code y KDevelop (con advertencias). Puedes usar cualquier IDE favorito. Vim y Emacs también cuentan.
diff --git a/docs/es/development/build-cross-arm.md b/docs/es/development/build-cross-arm.md
deleted file mode 100644
index 2758e9a0e94..00000000000
--- a/docs/es/development/build-cross-arm.md
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 67
-toc_title: "C\xF3mo construir ClickHouse en Linux para AARCH64 (ARM64)"
----
-
-# Cómo construir ClickHouse en Linux para la arquitectura AARCH64 (ARM64) {#how-to-build-clickhouse-on-linux-for-aarch64-arm64-architecture}
-
-Esto es para el caso cuando tiene una máquina Linux y desea usarla para compilar `clickhouse` binario que se ejecutará en otra máquina Linux con arquitectura de CPU AARCH64. Esto está destinado a las comprobaciones de integración continua que se ejecutan en servidores Linux.
-
-La compilación cruzada para AARCH64 se basa en el [Instrucciones de construcción](build.md), seguirlos primero.
-
-# Instalar Clang-8 {#install-clang-8}
-
-Siga las instrucciones de https://apt.llvm.org/ para la configuración de Ubuntu o Debian.
-Por ejemplo, en Ubuntu Bionic puede usar los siguientes comandos:
-
-``` bash
-echo "deb [trusted=yes] http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/llvm.list
-sudo apt-get update
-sudo apt-get install clang-8
-```
-
-# Instalar conjunto de herramientas de compilación cruzada {#install-cross-compilation-toolset}
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-mkdir -p build-aarch64/cmake/toolchain/linux-aarch64
-wget 'https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz?revision=2e88a73f-d233-4f96-b1f4-d8b36e9bb0b9&la=en' -O gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz
-tar xJf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz -C build-aarch64/cmake/toolchain/linux-aarch64 --strip-components=1
-```
-
-# Construir ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-mkdir build-arm64
-CC=clang-8 CXX=clang++-8 cmake . -Bbuild-arm64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/linux/toolchain-aarch64.cmake
-ninja -C build-arm64
-```
-
-El binario resultante se ejecutará solo en Linux con la arquitectura de CPU AARCH64.
diff --git a/docs/es/development/build-cross-osx.md b/docs/es/development/build-cross-osx.md
deleted file mode 100644
index d00e57c5d31..00000000000
--- a/docs/es/development/build-cross-osx.md
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 66
-toc_title: "C\xF3mo construir ClickHouse en Linux para Mac OS X"
----
-
-# Cómo construir ClickHouse en Linux para Mac OS X {#how-to-build-clickhouse-on-linux-for-mac-os-x}
-
-Esto es para el caso cuando tiene una máquina Linux y desea usarla para compilar `clickhouse` Esto está destinado a las comprobaciones de integración continuas que se ejecutan en servidores Linux. Si desea crear ClickHouse directamente en Mac OS X, continúe con [otra instrucción](build-osx.md).
-
-La compilación cruzada para Mac OS X se basa en el [Instrucciones de construcción](build.md), seguirlos primero.
-
-# Instalar Clang-8 {#install-clang-8}
-
-Siga las instrucciones de https://apt.llvm.org/ para la configuración de Ubuntu o Debian.
-Por ejemplo, los comandos para Bionic son como:
-
-``` bash
-sudo echo "deb [trusted=yes] http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main" >> /etc/apt/sources.list
-sudo apt-get install clang-8
-```
-
-# Instalar conjunto de herramientas de compilación cruzada {#install-cross-compilation-toolset}
-
-Recordemos la ruta donde instalamos `cctools` como ${CCTOOLS}
-
-``` bash
-mkdir ${CCTOOLS}
-
-git clone https://github.com/tpoechtrager/apple-libtapi.git
-cd apple-libtapi
-INSTALLPREFIX=${CCTOOLS} ./build.sh
-./install.sh
-cd ..
-
-git clone https://github.com/tpoechtrager/cctools-port.git
-cd cctools-port/cctools
-./configure --prefix=${CCTOOLS} --with-libtapi=${CCTOOLS} --target=x86_64-apple-darwin
-make install
-```
-
-Además, necesitamos descargar macOS X SDK en el árbol de trabajo.
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-wget 'https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs/releases/download/10.15/MacOSX10.15.sdk.tar.xz'
-mkdir -p build-darwin/cmake/toolchain/darwin-x86_64
-tar xJf MacOSX10.15.sdk.tar.xz -C build-darwin/cmake/toolchain/darwin-x86_64 --strip-components=1
-```
-
-# Construir ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-mkdir build-osx
-CC=clang-8 CXX=clang++-8 cmake . -Bbuild-osx -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/darwin/toolchain-x86_64.cmake \
-    -DCMAKE_AR:FILEPATH=${CCTOOLS}/bin/x86_64-apple-darwin-ar \
-    -DCMAKE_RANLIB:FILEPATH=${CCTOOLS}/bin/x86_64-apple-darwin-ranlib \
-    -DLINKER_NAME=${CCTOOLS}/bin/x86_64-apple-darwin-ld
-ninja -C build-osx
-```
-
-El binario resultante tendrá un formato ejecutable Mach-O y no se puede ejecutar en Linux.
diff --git a/docs/es/development/build-osx.md b/docs/es/development/build-osx.md
deleted file mode 100644
index 39eba389798..00000000000
--- a/docs/es/development/build-osx.md
+++ /dev/null
@@ -1,93 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 65
-toc_title: "C\xF3mo crear ClickHouse en Mac OS X"
----
-
-# Cómo crear ClickHouse en Mac OS X {#how-to-build-clickhouse-on-mac-os-x}
-
-Build debería funcionar en Mac OS X 10.15 (Catalina)
-
-## Instalar Homebrew {#install-homebrew}
-
-``` bash
-$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
-```
-
-## Instalar compiladores, herramientas y bibliotecas necesarios {#install-required-compilers-tools-and-libraries}
-
-``` bash
-$ brew install cmake ninja libtool gettext
-```
-
-## Fuentes de ClickHouse de pago {#checkout-clickhouse-sources}
-
-``` bash
-$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-o
-
-``` bash
-$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-
-$ cd ClickHouse
-```
-
-## Construir ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-$ mkdir build
-$ cd build
-$ cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER=`which clang++` -DCMAKE_C_COMPILER=`which clang`
-$ ninja
-$ cd ..
-```
-
-## Advertencia {#caveats}
-
-Si tiene la intención de ejecutar clickhouse-server, asegúrese de aumentar la variable maxfiles del sistema.
-
-!!! info "Nota"
-    Tendrás que usar sudo.
-
-Para ello, cree el siguiente archivo:
-
-/Library/LaunchDaemons/limit.maxfiles.lista:
-
-``` xml
-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN"
-        "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
-<plist version="1.0">
-  <dict>
-    <key>Label</key>
-    <string>limit.maxfiles</string>
-    <key>ProgramArguments</key>
-    <array>
-      <string>launchctl</string>
-      <string>limit</string>
-      <string>maxfiles</string>
-      <string>524288</string>
-      <string>524288</string>
-    </array>
-    <key>RunAtLoad</key>
-    <true/>
-    <key>ServiceIPC</key>
-    <false/>
-  </dict>
-</plist>
-```
-
-Ejecute el siguiente comando:
-
-``` bash
-$ sudo chown root:wheel /Library/LaunchDaemons/limit.maxfiles.plist
-```
-
-Reiniciar.
-
-Para verificar si está funcionando, puede usar `ulimit -n` comando.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/build_osx/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/development/build.md b/docs/es/development/build.md
deleted file mode 100644
index 42cd9b5433f..00000000000
--- a/docs/es/development/build.md
+++ /dev/null
@@ -1,141 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 64
-toc_title: "C\xF3mo crear ClickHouse en Linux"
----
-
-# Cómo construir ClickHouse para el desarrollo {#how-to-build-clickhouse-for-development}
-
-El siguiente tutorial se basa en el sistema Ubuntu Linux.
-Con los cambios apropiados, también debería funcionar en cualquier otra distribución de Linux.
-Plataformas compatibles: x86_64 y AArch64. El soporte para Power9 es experimental.
-
-## Instalar Git, CMake, Python y Ninja {#install-git-cmake-python-and-ninja}
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install git cmake python ninja-build
-```
-
-O cmake3 en lugar de cmake en sistemas más antiguos.
-
-## Instalar GCC 10 {#install-gcc-10}
-
-Hay varias formas de hacer esto.
-
-### Instalar desde un paquete PPA {#install-from-a-ppa-package}
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install software-properties-common
-$ sudo apt-add-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
-$ sudo apt-get update
-$ sudo apt-get install gcc-10 g++-10
-```
-
-### Instalar desde fuentes {#install-from-sources}
-
-Mira [Sistema abierto.](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/utils/ci/build-gcc-from-sources.sh)
-
-## Usar GCC 10 para compilaciones {#use-gcc-10-for-builds}
-
-``` bash
-$ export CC=gcc-10
-$ export CXX=g++-10
-```
-
-## Fuentes de ClickHouse de pago {#checkout-clickhouse-sources}
-
-``` bash
-$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-o
-
-``` bash
-$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-## Construir ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-$ cd ClickHouse
-$ mkdir build
-$ cd build
-$ cmake ..
-$ ninja
-$ cd ..
-```
-
-Para crear un ejecutable, ejecute `ninja clickhouse`.
-Esto creará el `programs/clickhouse` ejecutable, que se puede usar con `client` o `server` argumento.
-
-# Cómo construir ClickHouse en cualquier Linux {#how-to-build-clickhouse-on-any-linux}
-
-La compilación requiere los siguientes componentes:
-
--   Git (se usa solo para verificar las fuentes, no es necesario para la compilación)
--   CMake 3.10 o más reciente
--   Ninja (recomendado) o Hacer
--   Compilador de C ++: gcc 10 o clang 8 o más reciente
--   Enlazador: lld u oro (el clásico GNU ld no funcionará)
--   Python (solo se usa dentro de la compilación LLVM y es opcional)
-
-Si todos los componentes están instalados, puede compilar de la misma manera que los pasos anteriores.
-
-Ejemplo para Ubuntu Eoan:
-
-    sudo apt update
-    sudo apt install git cmake ninja-build g++ python
-    git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-    mkdir build && cd build
-    cmake ../ClickHouse
-    ninja
-
-Ejemplo de OpenSUSE Tumbleweed:
-
-    sudo zypper install git cmake ninja gcc-c++ python lld
-    git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-    mkdir build && cd build
-    cmake ../ClickHouse
-    ninja
-
-Ejemplo de Fedora Rawhide:
-
-    sudo yum update
-    yum --nogpg install git cmake make gcc-c++ python3
-    git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-    mkdir build && cd build
-    cmake ../ClickHouse
-    make -j $(nproc)
-
-# No tienes que construir ClickHouse {#you-dont-have-to-build-clickhouse}
-
-ClickHouse está disponible en binarios y paquetes preconstruidos. Los binarios son portátiles y se pueden ejecutar en cualquier tipo de Linux.
-
-Están diseñados para lanzamientos estables, preestablecidos y de prueba, siempre que para cada compromiso con el maestro y para cada solicitud de extracción.
-
-Para encontrar la construcción más fresca de `master`, ir a [se compromete página](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/commits/master), haga clic en la primera marca de verificación verde o cruz roja cerca de confirmar, y haga clic en “Details” enlace justo después “ClickHouse Build Check”.
-
-# Cómo construir el paquete Debian ClickHouse {#how-to-build-clickhouse-debian-package}
-
-## Instalar Git y Pbuilder {#install-git-and-pbuilder}
-
-``` bash
-$ sudo apt-get update
-$ sudo apt-get install git python pbuilder debhelper lsb-release fakeroot sudo debian-archive-keyring debian-keyring
-```
-
-## Fuentes de ClickHouse de pago {#checkout-clickhouse-sources-1}
-
-``` bash
-$ git clone --recursive --branch master https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-$ cd ClickHouse
-```
-
-## Ejecutar secuencia de comandos de lanzamiento {#run-release-script}
-
-``` bash
-$ ./release
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/build/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/development/contrib.md b/docs/es/development/contrib.md
deleted file mode 100644
index 3f3013570e5..00000000000
--- a/docs/es/development/contrib.md
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 70
-toc_title: Bibliotecas de terceros utilizadas
----
-
-# Bibliotecas de terceros utilizadas {#third-party-libraries-used}
-
-| Biblioteca         | Licencia                                                                                                                                         |
-|--------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| base64             | [Licencia BSD de 2 cláusulas](https://github.com/aklomp/base64/blob/a27c565d1b6c676beaf297fe503c4518185666f7/LICENSE)                            |
-| impulsar           | [Licencia de software Boost 1.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/boost-extra/blob/6883b40449f378019aec792f9983ce3afc7ff16e/LICENSE_1_0.txt) |
-| Bienvenido         | [MIT](https://github.com/google/brotli/blob/master/LICENSE)                                                                                      |
-| capnproto          | [MIT](https://github.com/capnproto/capnproto/blob/master/LICENSE)                                                                                |
-| Cctz               | [Licencia Apache 2.0](https://github.com/google/cctz/blob/4f9776a310f4952454636363def82c2bf6641d5f/LICENSE.txt)                                  |
-| doble conversión   | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/google/double-conversion/blob/cf2f0f3d547dc73b4612028a155b80536902ba02/LICENSE)                 |
-| FastMemcpy         | [MIT](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libmemcpy/impl/LICENSE)                                                          |
-| Más información    | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/google/googletest/blob/master/LICENSE)                                                          |
-| H3                 | [Licencia Apache 2.0](https://github.com/uber/h3/blob/master/LICENSE)                                                                            |
-| hyperscan          | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/intel/hyperscan/blob/master/LICENSE)                                                            |
-| libcxxabi          | [BSD + MIT](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libglibc-compatibility/libcxxabi/LICENSE.TXT)                              |
-| libdivide          | [Licencia Zlib](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libdivide/LICENSE.txt)                                              |
-| libgsasl           | [Información adicional](https://github.com/ClickHouse-Extras/libgsasl/blob/3b8948a4042e34fb00b4fb987535dc9e02e39040/LICENSE)                     |
-| libhdfs3           | [Licencia Apache 2.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/libhdfs3/blob/bd6505cbb0c130b0db695305b9a38546fa880e5a/LICENSE.txt)                   |
-| libmetrohash       | [Licencia Apache 2.0](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libmetrohash/LICENSE)                                         |
-| libpcg-al azar     | [Licencia Apache 2.0](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libpcg-random/LICENSE-APACHE.txt)                             |
-| Libressl           | [Licencia OpenSSL](https://github.com/ClickHouse-Extras/ssl/blob/master/COPYING)                                                                 |
-| Librdkafka         | [Licencia BSD de 2 cláusulas](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/363dcad5a23dc29381cc626620e68ae418b3af19/LICENSE)                      |
-| libwidechar_width | [CC0 1.0 Universal](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libwidechar_width/LICENSE)                                         |
-| llvm               | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/ClickHouse-Extras/llvm/blob/163def217817c90fb982a6daf384744d8472b92b/llvm/LICENSE.TXT)          |
-| lz4                | [Licencia BSD de 2 cláusulas](https://github.com/lz4/lz4/blob/c10863b98e1503af90616ae99725ecd120265dfb/LICENSE)                                  |
-| mariadb-conector-c | [Información adicional](https://github.com/ClickHouse-Extras/mariadb-connector-c/blob/3.1/COPYING.LIB)                                           |
-| murmurhash         | [Dominio público](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/murmurhash/LICENSE)                                               |
-| pdqsort            | [Licencia Zlib](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/pdqsort/license.txt)                                                |
-| Poco               | [Boost Software License - Versión 1.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/fe5505e56c27b6ecb0dcbc40c49dc2caf4e9637f/LICENSE)          |
-| protobuf           | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/ClickHouse-Extras/protobuf/blob/12735370922a35f03999afff478e1c6d7aa917a4/LICENSE)               |
-| Re2                | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/google/re2/blob/7cf8b88e8f70f97fd4926b56aa87e7f53b2717e0/LICENSE)                               |
-| UnixODBC           | [Información adicional](https://github.com/ClickHouse-Extras/UnixODBC/tree/b0ad30f7f6289c12b76f04bfb9d466374bb32168)                             |
-| Sistema abierto.   | [Licencia Zlib](https://github.com/ClickHouse-Extras/zlib-ng/blob/develop/LICENSE.md)                                                            |
-| zstd               | [Licencia de 3 cláusulas BSD](https://github.com/facebook/zstd/blob/dev/LICENSE)                                                                 |
diff --git a/docs/es/development/developer-instruction.md b/docs/es/development/developer-instruction.md
deleted file mode 100644
index 0ce5d0b457a..00000000000
--- a/docs/es/development/developer-instruction.md
+++ /dev/null
@@ -1,287 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: "La instrucci\xF3n para desarrolladores de ClickHouse para principiantes"
----
-
-La construcción de ClickHouse es compatible con Linux, FreeBSD y Mac OS X.
-
-# Si utiliza Windows {#if-you-use-windows}
-
-Si usa Windows, necesita crear una máquina virtual con Ubuntu. Para comenzar a trabajar con una máquina virtual, instale VirtualBox. Puede descargar Ubuntu desde el sitio web: https://www.ubuntu.com/#download. Por favor, cree una máquina virtual a partir de la imagen descargada (debe reservar al menos 4 GB de RAM para ello). Para ejecutar un terminal de línea de comandos en Ubuntu, busque un programa que contenga la palabra “terminal” en su nombre (gnome-terminal, konsole etc.) o simplemente presione Ctrl + Alt + T.
-
-# Si utiliza un sistema de 32 bits {#if-you-use-a-32-bit-system}
-
-ClickHouse no puede funcionar ni construir en un sistema de 32 bits. Debe adquirir acceso a un sistema de 64 bits y puede continuar leyendo.
-
-# Creación de un repositorio en GitHub {#creating-a-repository-on-github}
-
-Para comenzar a trabajar con el repositorio de ClickHouse, necesitará una cuenta de GitHub.
-
-Probablemente ya tenga uno, pero si no lo hace, regístrese en https://github.com . En caso de que no tenga claves SSH, debe generarlas y luego cargarlas en GitHub. Es necesario para enviar a través de sus parches. También es posible usar las mismas claves SSH que usa con cualquier otro servidor SSH, probablemente ya las tenga.
-
-Cree una bifurcación del repositorio ClickHouse. Para hacerlo por favor haga clic en el “fork” botón en la esquina superior derecha en https://github.com/ClickHouse/ClickHouse . Se bifurcará su propia copia de ClickHouse/ClickHouse a su cuenta.
-
-El proceso de desarrollo consiste en comprometer primero los cambios previstos en su bifurcación de ClickHouse y luego crear un “pull request” para que estos cambios sean aceptados en el repositorio principal (ClickHouse / ClickHouse).
-
-Para trabajar con repositorios git, instale `git`.
-
-Para hacer eso en Ubuntu, ejecutaría en la terminal de línea de comandos:
-
-    sudo apt update
-    sudo apt install git
-
-Puede encontrar un breve manual sobre el uso de Git aquí: https://education.github.com/git-cheat-sheet-education.pdf .
-Para obtener un manual detallado sobre Git, consulte https://git-scm.com/book/en/v2 .
-
-# Clonación de un repositorio en su máquina de desarrollo {#cloning-a-repository-to-your-development-machine}
-
-A continuación, debe descargar los archivos fuente en su máquina de trabajo. Esto se llama “to clone a repository” porque crea una copia local del repositorio en su máquina de trabajo.
-
-En el terminal de línea de comandos, ejecute:
-
-    git clone --recursive git@github.com:your_github_username/ClickHouse.git
-    cd ClickHouse
-
-Nota: por favor, sustituye *your_github_username* con lo que es apropiado!
-
-Este comando creará un directorio `ClickHouse` que contiene la copia de trabajo del proyecto.
-
-Es importante que la ruta al directorio de trabajo no contenga espacios en blanco, ya que puede ocasionar problemas con la ejecución del sistema de compilación.
-
-Tenga en cuenta que el repositorio ClickHouse utiliza `submodules`. That is what the references to additional repositories are called (i.e. external libraries on which the project depends). It means that when cloning the repository you need to specify the `--recursive` como en el ejemplo anterior. Si el repositorio se ha clonado sin submódulos, para descargarlos debe ejecutar lo siguiente:
-
-    git submodule init
-    git submodule update
-
-Puede verificar el estado con el comando: `git submodule status`.
-
-Si recibe el siguiente mensaje de error:
-
-    Permission denied (publickey).
-    fatal: Could not read from remote repository.
-
-    Please make sure you have the correct access rights
-    and the repository exists.
-
-Por lo general, significa que faltan las claves SSH para conectarse a GitHub. Estas teclas se encuentran normalmente en `~/.ssh`. Para que las claves SSH sean aceptadas, debe cargarlas en la sección de configuración de la interfaz de usuario de GitHub.
-
-También puede clonar el repositorio a través del protocolo https:
-
-    git clone https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-
-Sin embargo, esto no le permitirá enviar los cambios al servidor. Aún puede usarlo temporalmente y agregar las claves SSH más tarde reemplazando la dirección remota del repositorio con `git remote` comando.
-
-También puede agregar la dirección original del repositorio de ClickHouse a su repositorio local para extraer actualizaciones desde allí:
-
-    git remote add upstream git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-
-Después de ejecutar con éxito este comando, podrá extraer actualizaciones del repositorio principal de ClickHouse ejecutando `git pull upstream master`.
-
-## Trabajar con submódulos {#working-with-submodules}
-
-Trabajar con submódulos en git podría ser doloroso. Los siguientes comandos ayudarán a administrarlo:
-
-    # ! each command accepts --recursive
-    # Update remote URLs for submodules. Barely rare case
-    git submodule sync
-    # Add new submodules
-    git submodule init
-    # Update existing submodules to the current state
-    git submodule update
-    # Two last commands could be merged together
-    git submodule update --init
-
-Los siguientes comandos le ayudarían a restablecer todos los submódulos al estado inicial (!¡ADVERTENCIA! - cualquier cambio en el interior será eliminado):
-
-    # Synchronizes submodules' remote URL with .gitmodules
-    git submodule sync --recursive
-    # Update the registered submodules with initialize not yet initialized
-    git submodule update --init --recursive
-    # Reset all changes done after HEAD
-    git submodule foreach git reset --hard
-    # Clean files from .gitignore
-    git submodule foreach git clean -xfd
-    # Repeat last 4 commands for all submodule
-    git submodule foreach git submodule sync --recursive
-    git submodule foreach git submodule update --init --recursive
-    git submodule foreach git submodule foreach git reset --hard
-    git submodule foreach git submodule foreach git clean -xfd
-
-# Sistema de construcción {#build-system}
-
-ClickHouse utiliza CMake y Ninja para la construcción.
-
-CMake - un sistema de meta-construcción que puede generar archivos Ninja (tareas de construcción).
-Ninja: un sistema de compilación más pequeño con un enfoque en la velocidad utilizada para ejecutar esas tareas generadas por cmake.
-
-Para instalar en Ubuntu, Debian o Mint run `sudo apt install cmake ninja-build`.
-
-En CentOS, RedHat se ejecuta `sudo yum install cmake ninja-build`.
-
-Si usa Arch o Gentoo, probablemente lo sepa usted mismo cómo instalar CMake.
-
-Para instalar CMake y Ninja en Mac OS X, primero instale Homebrew y luego instale todo lo demás a través de brew:
-
-    /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
-    brew install cmake ninja
-
-A continuación, verifique la versión de CMake: `cmake --version`. Si está por debajo de 3.3, debe instalar una versión más reciente desde el sitio web: https://cmake.org/download/.
-
-# Bibliotecas externas opcionales {#optional-external-libraries}
-
-ClickHouse utiliza varias bibliotecas externas para la construcción. Todos ellos no necesitan ser instalados por separado, ya que se construyen junto con ClickHouse a partir de las fuentes ubicadas en los submódulos. Puede consultar la lista en `contrib`.
-
-# Compilador de C ++ {#c-compiler}
-
-Los compiladores GCC a partir de la versión 10 y Clang versión 8 o superior son compatibles para construir ClickHouse.
-
-Las compilaciones oficiales de Yandex actualmente usan GCC porque genera código de máquina de un rendimiento ligeramente mejor (con una diferencia de hasta varios por ciento según nuestros puntos de referencia). Y Clang es más conveniente para el desarrollo generalmente. Sin embargo, nuestra plataforma de integración continua (CI) ejecuta verificaciones de aproximadamente una docena de combinaciones de compilación.
-
-Para instalar GCC en Ubuntu, ejecute: `sudo apt install gcc g++`
-
-Compruebe la versión de gcc: `gcc --version`. Si está por debajo de 9, siga las instrucciones aquí: https://clickhouse.tech/docs/es/development/build/#install-gcc-10.
-
-La compilación de Mac OS X solo es compatible con Clang. Sólo tiene que ejecutar `brew install llvm`
-
-Si decide utilizar Clang, también puede instalar `libc++` y `lld` si usted sabe lo que es. Utilizar `ccache` también se recomienda.
-
-# El proceso de construcción {#the-building-process}
-
-Ahora que está listo para construir ClickHouse, le recomendamos que cree un directorio separado `build` dentro `ClickHouse` que contendrá todos los de la generación de artefactos:
-
-    mkdir build
-    cd build
-
-Puede tener varios directorios diferentes (build_release, build_debug, etc.) para diferentes tipos de construcción.
-
-Mientras que dentro de la `build` directorio, configure su compilación ejecutando CMake. Antes de la primera ejecución, debe definir variables de entorno que especifiquen el compilador (compilador gcc versión 10 en este ejemplo).
-
-Linux:
-
-    export CC=gcc-10 CXX=g++-10
-    cmake ..
-
-Mac OS X:
-
-    export CC=clang CXX=clang++
-    cmake ..
-
-El `CC` variable especifica el compilador para C (abreviatura de C Compiler), y `CXX` variable indica qué compilador de C ++ se usará para compilar.
-
-Para una construcción más rápida, puede recurrir al `debug` tipo de compilación: una compilación sin optimizaciones. Para ese suministro el siguiente parámetro `-D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug`:
-
-    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..
-
-Puede cambiar el tipo de compilación ejecutando este comando en el `build` directorio.
-
-Ejecutar ninja para construir:
-
-    ninja clickhouse-server clickhouse-client
-
-Solo los binarios requeridos se van a construir en este ejemplo.
-
-Si necesita construir todos los binarios (utilidades y pruebas), debe ejecutar ninja sin parámetros:
-
-    ninja
-
-La compilación completa requiere aproximadamente 30 GB de espacio libre en disco o 15 GB para construir los binarios principales.
-
-Cuando hay una gran cantidad de RAM disponible en la máquina de compilación, debe limitar el número de tareas de compilación que se ejecutan en paralelo con `-j` parámetro:
-
-    ninja -j 1 clickhouse-server clickhouse-client
-
-En máquinas con 4GB de RAM, se recomienda especificar 1, para 8GB de RAM `-j 2` se recomienda.
-
-Si recibe el mensaje: `ninja: error: loading 'build.ninja': No such file or directory`, significa que la generación de una configuración de compilación ha fallado y necesita inspeccionar el mensaje anterior.
-
-Cuando se inicie correctamente el proceso de construcción, verá el progreso de la compilación: el número de tareas procesadas y el número total de tareas.
-
-Al crear mensajes sobre archivos protobuf en la biblioteca libhdfs2, como `libprotobuf WARNING` puede aparecer. Afectan a nada y son seguros para ser ignorado.
-
-Tras la compilación exitosa, obtienes un archivo ejecutable `ClickHouse/<build_dir>/programs/clickhouse`:
-
-    ls -l programs/clickhouse
-
-# Ejecución del ejecutable construido de ClickHouse {#running-the-built-executable-of-clickhouse}
-
-Para ejecutar el servidor bajo el usuario actual, debe navegar hasta `ClickHouse/programs/server/` (situado fuera de `build`) y ejecutar:
-
-    ../../build/programs/clickhouse server
-
-En este caso, ClickHouse usará archivos de configuración ubicados en el directorio actual. Puede ejecutar `clickhouse server` desde cualquier directorio que especifique la ruta a un archivo de configuración como un parámetro de línea de comandos `--config-file`.
-
-Para conectarse a ClickHouse con clickhouse-client en otro terminal, vaya a `ClickHouse/build/programs/` y ejecutar `./clickhouse client`.
-
-Si usted consigue `Connection refused` mensaje en Mac OS X o FreeBSD, intente especificar la dirección de host 127.0.0.1:
-
-    clickhouse client --host 127.0.0.1
-
-Puede reemplazar la versión de producción del binario ClickHouse instalado en su sistema con su binario ClickHouse personalizado. Para ello, instale ClickHouse en su máquina siguiendo las instrucciones del sitio web oficial. A continuación, ejecute lo siguiente:
-
-    sudo service clickhouse-server stop
-    sudo cp ClickHouse/build/programs/clickhouse /usr/bin/
-    sudo service clickhouse-server start
-
-Tenga en cuenta que `clickhouse-client`, `clickhouse-server` y otros son enlaces simbólicos a los comúnmente compartidos `clickhouse` binario.
-
-También puede ejecutar su binario ClickHouse personalizado con el archivo de configuración del paquete ClickHouse instalado en su sistema:
-
-    sudo service clickhouse-server stop
-    sudo -u clickhouse ClickHouse/build/programs/clickhouse server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml
-
-# IDE (entorno de desarrollo integrado) {#ide-integrated-development-environment}
-
-Si no sabe qué IDE usar, le recomendamos que use CLion. CLion es un software comercial, pero ofrece un período de prueba gratuito de 30 días. También es gratuito para los estudiantes. CLion se puede usar tanto en Linux como en Mac OS X.
-
-KDevelop y QTCreator son otras excelentes alternativas de un IDE para desarrollar ClickHouse. KDevelop viene como un IDE muy útil aunque inestable. Si KDevelop se bloquea después de un tiempo al abrir el proyecto, debe hacer clic “Stop All” botón tan pronto como se ha abierto la lista de archivos del proyecto. Después de hacerlo, KDevelop debería estar bien para trabajar.
-
-Como editores de código simples, puede usar Sublime Text o Visual Studio Code, o Kate (todos los cuales están disponibles en Linux).
-
-Por si acaso, vale la pena mencionar que CLion crea `build` por sí mismo, también por sí mismo selecciona `debug` para el tipo de compilación, para la configuración usa una versión de CMake que está definida en CLion y no la instalada por usted, y finalmente, CLion usará `make` para ejecutar tareas de compilación en lugar de `ninja`. Este es un comportamiento normal, solo tenlo en cuenta para evitar confusiones.
-
-# Código de escritura {#writing-code}
-
-La descripción de la arquitectura ClickHouse se puede encontrar aquí: https://clickhouse.tech/docs/es/desarrollo/arquitectura/
-
-La Guía de estilo de código: https://clickhouse.tech/docs/en/development/style/
-
-Pruebas de escritura: https://clickhouse.tech/docs/en/development/tests/
-
-Lista de tareas: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22easy+task%22
-
-# Datos de prueba {#test-data}
-
-El desarrollo de ClickHouse a menudo requiere cargar conjuntos de datos realistas. Es particularmente importante para las pruebas de rendimiento. Tenemos un conjunto especialmente preparado de datos anónimos de Yandex.Métrica. Se requiere, además, unos 3 GB de espacio libre en disco. Tenga en cuenta que estos datos no son necesarios para realizar la mayoría de las tareas de desarrollo.
-
-    sudo apt install wget xz-utils
-
-    wget https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz
-    wget https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz
-
-    xz -v -d hits_v1.tsv.xz
-    xz -v -d visits_v1.tsv.xz
-
-    clickhouse-client
-
-    CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test
-
-    CREATE TABLE test.hits ( WatchID UInt64,  JavaEnable UInt8,  Title String,  GoodEvent Int16,  EventTime DateTime,  EventDate Date,  CounterID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RegionID UInt32,  UserID UInt64,  CounterClass Int8,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  URL String,  Referer String,  URLDomain String,  RefererDomain String,  Refresh UInt8,  IsRobot UInt8,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16),  URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8,  FlashMinor UInt8,  FlashMinor2 String,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8,  UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor FixedString(2),  CookieEnable UInt8,  JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  MobilePhone UInt8,  MobilePhoneModel String,  Params String,  IPNetworkID UInt32,  TraficSourceID Int8,  SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  IsArtifical UInt8,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  ClientTimeZone Int16,  ClientEventTime DateTime,  SilverlightVersion1 UInt8,  SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion3 UInt32,  SilverlightVersion4 UInt16,  PageCharset String,  CodeVersion UInt32,  IsLink UInt8,  IsDownload UInt8,  IsNotBounce UInt8,  FUniqID UInt64,  HID UInt32,  IsOldCounter UInt8,  IsEvent UInt8,  IsParameter UInt8,  DontCountHits UInt8,  WithHash UInt8,  HitColor FixedString(1),  UTCEventTime DateTime,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16),  RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  WindowName Int32,  OpenerName Int32,  HistoryLength Int16,  BrowserLanguage FixedString(2),  BrowserCountry FixedString(2),  SocialNetwork String,  SocialAction String,  HTTPError UInt16,  SendTiming Int32,  DNSTiming Int32,  ConnectTiming Int32,  ResponseStartTiming Int32,  ResponseEndTiming Int32,  FetchTiming Int32,  RedirectTiming Int32,  DOMInteractiveTiming Int32,  DOMContentLoadedTiming Int32,  DOMCompleteTiming Int32,  LoadEventStartTiming Int32,  LoadEventEndTiming Int32,  NSToDOMContentLoadedTiming Int32,  FirstPaintTiming Int32,  RedirectCount Int8,  SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  ParamPrice Int64,  ParamOrderID String,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16,  GoalsReached Array(UInt32),  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String,  UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String,  FromTag String,  HasGCLID UInt8,  RefererHash UInt64,  URLHash UInt64,  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  ShareService String,  ShareURL String,  ShareTitle String,  `ParsedParams.Key1` Array(String),  `ParsedParams.Key2` Array(String),  `ParsedParams.Key3` Array(String),  `ParsedParams.Key4` Array(String),  `ParsedParams.Key5` Array(String),  `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64),  IslandID FixedString(16),  RequestNum UInt32,  RequestTry UInt8) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID), EventTime);
-
-    CREATE TABLE test.visits ( CounterID UInt32,  StartDate Date,  Sign Int8,  IsNew UInt8,  VisitID UInt64,  UserID UInt64,  StartTime DateTime,  Duration UInt32,  UTCStartTime DateTime,  PageViews Int32,  Hits Int32,  IsBounce UInt8,  Referer String,  StartURL String,  RefererDomain String,  StartURLDomain String,  EndURL String,  LinkURL String,  IsDownload UInt8,  TraficSourceID Int8,  SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  PlaceID Int32,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16),  URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  IsYandex UInt8,  GoalReachesDepth Int32,  GoalReachesURL Int32,  GoalReachesAny Int32,  SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  MobilePhoneModel String,  ClientEventTime DateTime,  RegionID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  IPNetworkID UInt32,  SilverlightVersion3 UInt32,  CodeVersion UInt32,  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor UInt16,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion4 UInt16,  FlashVersion3 UInt16,  FlashVersion4 UInt16,  ClientTimeZone Int16,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8,  FlashMinor UInt8,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8,  MobilePhone UInt8,  SilverlightVersion1 UInt8,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  JavaEnable UInt8,  CookieEnable UInt8,  JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  BrowserLanguage UInt16,  BrowserCountry UInt16,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16),  Params Array(String),  `Goals.ID` Array(UInt32),  `Goals.Serial` Array(UInt32),  `Goals.EventTime` Array(DateTime),  `Goals.Price` Array(Int64),  `Goals.OrderID` Array(String),  `Goals.CurrencyID` Array(UInt32),  WatchIDs Array(UInt64),  ParamSumPrice Int64,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16,  ClickLogID UInt64,  ClickEventID Int32,  ClickGoodEvent Int32,  ClickEventTime DateTime,  ClickPriorityID Int32,  ClickPhraseID Int32,  ClickPageID Int32,  ClickPlaceID Int32,  ClickTypeID Int32,  ClickResourceID Int32,  ClickCost UInt32,  ClickClientIP UInt32,  ClickDomainID UInt32,  ClickURL String,  ClickAttempt UInt8,  ClickOrderID UInt32,  ClickBannerID UInt32,  ClickMarketCategoryID UInt32,  ClickMarketPP UInt32,  ClickMarketCategoryName String,  ClickMarketPPName String,  ClickAWAPSCampaignName String,  ClickPageName String,  ClickTargetType UInt16,  ClickTargetPhraseID UInt64,  ClickContextType UInt8,  ClickSelectType Int8,  ClickOptions String,  ClickGroupBannerID Int32,  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String,  UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String,  FromTag String,  HasGCLID UInt8,  FirstVisit DateTime,  PredLastVisit Date,  LastVisit Date,  TotalVisits UInt32,  `TraficSource.ID` Array(Int8),  `TraficSource.SearchEngineID` Array(UInt16),  `TraficSource.AdvEngineID` Array(UInt8),  `TraficSource.PlaceID` Array(UInt16),  `TraficSource.SocialSourceNetworkID` Array(UInt8),  `TraficSource.Domain` Array(String),  `TraficSource.SearchPhrase` Array(String),  `TraficSource.SocialSourcePage` Array(String),  Attendance FixedString(16),  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  NormalizedRefererHash UInt64,  SearchPhraseHash UInt64,  RefererDomainHash UInt64,  NormalizedStartURLHash UInt64,  StartURLDomainHash UInt64,  NormalizedEndURLHash UInt64,  TopLevelDomain UInt64,  URLScheme UInt64,  OpenstatServiceNameHash UInt64,  OpenstatCampaignIDHash UInt64,  OpenstatAdIDHash UInt64,  OpenstatSourceIDHash UInt64,  UTMSourceHash UInt64,  UTMMediumHash UInt64,  UTMCampaignHash UInt64,  UTMContentHash UInt64,  UTMTermHash UInt64,  FromHash UInt64,  WebVisorEnabled UInt8,  WebVisorActivity UInt32,  `ParsedParams.Key1` Array(String),  `ParsedParams.Key2` Array(String),  `ParsedParams.Key3` Array(String),  `ParsedParams.Key4` Array(String),  `ParsedParams.Key5` Array(String),  `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64),  `Market.Type` Array(UInt8),  `Market.GoalID` Array(UInt32),  `Market.OrderID` Array(String),  `Market.OrderPrice` Array(Int64),  `Market.PP` Array(UInt32),  `Market.DirectPlaceID` Array(UInt32),  `Market.DirectOrderID` Array(UInt32),  `Market.DirectBannerID` Array(UInt32),  `Market.GoodID` Array(String),  `Market.GoodName` Array(String),  `Market.GoodQuantity` Array(Int32),  `Market.GoodPrice` Array(Int64),  IslandID FixedString(16)) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID);
-
-    clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.hits FORMAT TSV" < hits_v1.tsv
-    clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.visits FORMAT TSV" < visits_v1.tsv
-
-# Creación de solicitud de extracción {#creating-pull-request}
-
-Navega a tu repositorio de fork en la interfaz de usuario de GitHub. Si ha estado desarrollando en una sucursal, debe seleccionar esa sucursal. Habrá un “Pull request” botón situado en la pantalla. En esencia, esto significa “create a request for accepting my changes into the main repository”.
-
-Se puede crear una solicitud de extracción incluso si el trabajo aún no se ha completado. En este caso, por favor ponga la palabra “WIP” (trabajo en curso) al comienzo del título, se puede cambiar más tarde. Esto es útil para la revisión cooperativa y la discusión de los cambios, así como para ejecutar todas las pruebas disponibles. Es importante que proporcione una breve descripción de sus cambios, que más tarde se utilizará para generar registros de cambios de lanzamiento.
-
-Las pruebas comenzarán tan pronto como los empleados de Yandex etiqueten su PR con una etiqueta “can be tested”. The results of some first checks (e.g. code style) will come in within several minutes. Build check results will arrive within half an hour. And the main set of tests will report itself within an hour.
-
-El sistema preparará compilaciones binarias ClickHouse para su solicitud de extracción individualmente. Para recuperar estas compilaciones, haga clic en “Details” junto al link “ClickHouse build check” en la lista de cheques. Allí encontrará enlaces directos a la construcción.deb paquetes de ClickHouse que puede implementar incluso en sus servidores de producción (si no tiene miedo).
-
-Lo más probable es que algunas de las compilaciones fallen las primeras veces. Esto se debe al hecho de que verificamos las compilaciones tanto con gcc como con clang, con casi todas las advertencias existentes (siempre con el `-Werror` bandera) habilitado para sonido. En esa misma página, puede encontrar todos los registros de compilación para que no tenga que compilar ClickHouse de todas las formas posibles.
diff --git a/docs/es/development/index.md b/docs/es/development/index.md
deleted file mode 100644
index 6f96f9b3f02..00000000000
--- a/docs/es/development/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Desarrollo
-toc_hidden: true
-toc_priority: 58
-toc_title: oculto
----
-
-# Desarrollo de ClickHouse {#clickhouse-development}
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/development/style.md b/docs/es/development/style.md
deleted file mode 100644
index ec55516fe2c..00000000000
--- a/docs/es/development/style.md
+++ /dev/null
@@ -1,841 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 68
-toc_title: "C\xF3mo escribir c\xF3digo C ++"
----
-
-# Cómo escribir código C ++ {#how-to-write-c-code}
-
-## Recomendaciones generales {#general-recommendations}
-
-**1.** Las siguientes son recomendaciones, no requisitos.
-
-**2.** Si está editando código, tiene sentido seguir el formato del código existente.
-
-**3.** El estilo de código es necesario para la coherencia. La consistencia facilita la lectura del código y también facilita la búsqueda del código.
-
-**4.** Muchas de las reglas no tienen razones lógicas; están dictadas por prácticas establecidas.
-
-## Formatear {#formatting}
-
-**1.** La mayor parte del formato se realizará automáticamente por `clang-format`.
-
-**2.** Las sangrías son 4 espacios. Configure el entorno de desarrollo para que una pestaña agregue cuatro espacios.
-
-**3.** Abrir y cerrar llaves deben estar en una línea separada.
-
-``` cpp
-inline void readBoolText(bool & x, ReadBuffer & buf)
-{
-    char tmp = '0';
-    readChar(tmp, buf);
-    x = tmp != '0';
-}
-```
-
-**4.** Si todo el cuerpo de la función es `statement`, se puede colocar en una sola línea. Coloque espacios alrededor de llaves (además del espacio al final de la línea).
-
-``` cpp
-inline size_t mask() const                { return buf_size() - 1; }
-inline size_t place(HashValue x) const    { return x & mask(); }
-```
-
-**5.** Para funciones. No coloque espacios alrededor de los corchetes.
-
-``` cpp
-void reinsert(const Value & x)
-```
-
-``` cpp
-memcpy(&buf[place_value], &x, sizeof(x));
-```
-
-**6.** En `if`, `for`, `while` y otras expresiones, se inserta un espacio delante del corchete de apertura (a diferencia de las llamadas a funciones).
-
-``` cpp
-for (size_t i = 0; i < rows; i += storage.index_granularity)
-```
-
-**7.** Agregar espacios alrededor de los operadores binarios (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, …) and the ternary operator `?:`.
-
-``` cpp
-UInt16 year = (s[0] - '0') * 1000 + (s[1] - '0') * 100 + (s[2] - '0') * 10 + (s[3] - '0');
-UInt8 month = (s[5] - '0') * 10 + (s[6] - '0');
-UInt8 day = (s[8] - '0') * 10 + (s[9] - '0');
-```
-
-**8.** Si se introduce un avance de línea, coloque al operador en una nueva línea y aumente la sangría antes de ella.
-
-``` cpp
-if (elapsed_ns)
-    message << " ("
-        << rows_read_on_server * 1000000000 / elapsed_ns << " rows/s., "
-        << bytes_read_on_server * 1000.0 / elapsed_ns << " MB/s.) ";
-```
-
-**9.** Puede utilizar espacios para la alineación dentro de una línea, si lo desea.
-
-``` cpp
-dst.ClickLogID         = click.LogID;
-dst.ClickEventID       = click.EventID;
-dst.ClickGoodEvent     = click.GoodEvent;
-```
-
-**10.** No use espacios alrededor de los operadores `.`, `->`.
-
-Si es necesario, el operador se puede envolver a la siguiente línea. En este caso, el desplazamiento frente a él aumenta.
-
-**11.** No utilice un espacio para separar los operadores unarios (`--`, `++`, `*`, `&`, …) from the argument.
-
-**12.** Pon un espacio después de una coma, pero no antes. La misma regla se aplica a un punto y coma dentro de un `for` expresion.
-
-**13.** No utilice espacios para separar el `[]` operador.
-
-**14.** En un `template <...>` expresión, use un espacio entre `template` y `<`; sin espacios después de `<` o antes `>`.
-
-``` cpp
-template <typename TKey, typename TValue>
-struct AggregatedStatElement
-{}
-```
-
-**15.** En clases y estructuras, escribe `public`, `private`, y `protected` en el mismo nivel que `class/struct`, y sangrar el resto del código.
-
-``` cpp
-template <typename T>
-class MultiVersion
-{
-public:
-    /// Version of object for usage. shared_ptr manage lifetime of version.
-    using Version = std::shared_ptr<const T>;
-    ...
-}
-```
-
-**16.** Si el mismo `namespace` se usa para todo el archivo, y no hay nada más significativo, no es necesario un desplazamiento dentro `namespace`.
-
-**17.** Si el bloque para un `if`, `for`, `while`, u otra expresión consiste en una sola `statement`, las llaves son opcionales. Coloque el `statement` en una línea separada, en su lugar. Esta regla también es válida para `if`, `for`, `while`, …
-
-Pero si el interior `statement` contiene llaves o `else`, el bloque externo debe escribirse entre llaves.
-
-``` cpp
-/// Finish write.
-for (auto & stream : streams)
-    stream.second->finalize();
-```
-
-**18.** No debería haber espacios al final de las líneas.
-
-**19.** Los archivos de origen están codificados en UTF-8.
-
-**20.** Los caracteres no ASCII se pueden usar en literales de cadena.
-
-``` cpp
-<< ", " << (timer.elapsed() / chunks_stats.hits) << " μsec/hit.";
-```
-
-**21.** No escriba varias expresiones en una sola línea.
-
-**22.** Agrupe secciones de código dentro de las funciones y sepárelas con no más de una línea vacía.
-
-**23.** Separe funciones, clases, etc. con una o dos líneas vacías.
-
-**24.** `A const` (relacionado con un valor) debe escribirse antes del nombre del tipo.
-
-``` cpp
-//correct
-const char * pos
-const std::string & s
-//incorrect
-char const * pos
-```
-
-**25.** Al declarar un puntero o referencia, el `*` y `&` Los símbolos deben estar separados por espacios en ambos lados.
-
-``` cpp
-//correct
-const char * pos
-//incorrect
-const char* pos
-const char *pos
-```
-
-**26.** Cuando utilice tipos de plantilla, alias con el `using` palabra clave (excepto en los casos más simples).
-
-En otras palabras, los parámetros de la plantilla se especifican solo en `using` y no se repiten en el código.
-
-`using` se puede declarar localmente, como dentro de una función.
-
-``` cpp
-//correct
-using FileStreams = std::map<std::string, std::shared_ptr<Stream>>;
-FileStreams streams;
-//incorrect
-std::map<std::string, std::shared_ptr<Stream>> streams;
-```
-
-**27.** No declare varias variables de diferentes tipos en una instrucción.
-
-``` cpp
-//incorrect
-int x, *y;
-```
-
-**28.** No utilice moldes de estilo C.
-
-``` cpp
-//incorrect
-std::cerr << (int)c <<; std::endl;
-//correct
-std::cerr << static_cast<int>(c) << std::endl;
-```
-
-**29.** En clases y estructuras, los miembros del grupo y las funciones por separado dentro de cada ámbito de visibilidad.
-
-**30.** Para clases y estructuras pequeñas, no es necesario separar la declaración del método de la implementación.
-
-Lo mismo es cierto para los métodos pequeños en cualquier clase o estructura.
-
-Para clases y estructuras con plantillas, no separe las declaraciones de métodos de la implementación (porque de lo contrario deben definirse en la misma unidad de traducción).
-
-**31.** Puede ajustar líneas en 140 caracteres, en lugar de 80.
-
-**32.** Utilice siempre los operadores de incremento / decremento de prefijo si no se requiere postfix.
-
-``` cpp
-for (Names::const_iterator it = column_names.begin(); it != column_names.end(); ++it)
-```
-
-## Comentario {#comments}
-
-**1.** Asegúrese de agregar comentarios para todas las partes no triviales del código.
-
-Esto es muy importante. Escribir el comentario puede ayudarte a darte cuenta de que el código no es necesario o que está diseñado incorrectamente.
-
-``` cpp
-/** Part of piece of memory, that can be used.
-  * For example, if internal_buffer is 1MB, and there was only 10 bytes loaded to buffer from file for reading,
-  * then working_buffer will have size of only 10 bytes
-  * (working_buffer.end() will point to position right after those 10 bytes available for read).
-  */
-```
-
-**2.** Los comentarios pueden ser tan detallados como sea necesario.
-
-**3.** Coloque comentarios antes del código que describen. En casos raros, los comentarios pueden aparecer después del código, en la misma línea.
-
-``` cpp
-/** Parses and executes the query.
-*/
-void executeQuery(
-    ReadBuffer & istr, /// Where to read the query from (and data for INSERT, if applicable)
-    WriteBuffer & ostr, /// Where to write the result
-    Context & context, /// DB, tables, data types, engines, functions, aggregate functions...
-    BlockInputStreamPtr & query_plan, /// Here could be written the description on how query was executed
-    QueryProcessingStage::Enum stage = QueryProcessingStage::Complete /// Up to which stage process the SELECT query
-    )
-```
-
-**4.** Los comentarios deben escribirse en inglés solamente.
-
-**5.** Si está escribiendo una biblioteca, incluya comentarios detallados que la expliquen en el archivo de encabezado principal.
-
-**6.** No agregue comentarios que no proporcionen información adicional. En particular, no deje comentarios vacíos como este:
-
-``` cpp
-/*
-* Procedure Name:
-* Original procedure name:
-* Author:
-* Date of creation:
-* Dates of modification:
-* Modification authors:
-* Original file name:
-* Purpose:
-* Intent:
-* Designation:
-* Classes used:
-* Constants:
-* Local variables:
-* Parameters:
-* Date of creation:
-* Purpose:
-*/
-```
-
-El ejemplo se toma prestado del recurso http://home.tamk.fi/~jaalto/course/coding-style/doc/unmaintainable-code/.
-
-**7.** No escriba comentarios de basura (autor, fecha de creación ..) al principio de cada archivo.
-
-**8.** Los comentarios de una sola línea comienzan con tres barras: `///` y los comentarios de varias líneas comienzan con `/**`. Estos comentarios son considerados “documentation”.
-
-Nota: Puede usar Doxygen para generar documentación a partir de estos comentarios. Pero Doxygen no se usa generalmente porque es más conveniente navegar por el código en el IDE.
-
-**9.** Los comentarios de varias líneas no deben tener líneas vacías al principio y al final (excepto la línea que cierra un comentario de varias líneas).
-
-**10.** Para comentar el código, use comentarios básicos, no “documenting” comentario.
-
-**11.** Elimine las partes comentadas del código antes de confirmar.
-
-**12.** No use blasfemias en comentarios o código.
-
-**13.** No use letras mayúsculas. No use puntuación excesiva.
-
-``` cpp
-/// WHAT THE FAIL???
-```
-
-**14.** No use comentarios para hacer delímetros.
-
-``` cpp
-///******************************************************
-```
-
-**15.** No comiencen las discusiones en los comentarios.
-
-``` cpp
-/// Why did you do this stuff?
-```
-
-**16.** No es necesario escribir un comentario al final de un bloque que describa de qué se trataba.
-
-``` cpp
-/// for
-```
-
-## Nombre {#names}
-
-**1.** Use letras minúsculas con guiones bajos en los nombres de variables y miembros de clase.
-
-``` cpp
-size_t max_block_size;
-```
-
-**2.** Para los nombres de las funciones (métodos), use camelCase comenzando con una letra minúscula.
-
-``` cpp
-std::string getName() const override { return "Memory"; }
-```
-
-**3.** Para los nombres de las clases (estructuras), use CamelCase comenzando con una letra mayúscula. Los prefijos distintos de I no se usan para interfaces.
-
-``` cpp
-class StorageMemory : public IStorage
-```
-
-**4.** `using` se nombran de la misma manera que las clases, o con `_t` al final.
-
-**5.** Nombres de argumentos de tipo de plantilla: en casos simples, use `T`; `T`, `U`; `T1`, `T2`.
-
-Para casos más complejos, siga las reglas para los nombres de clase o agregue el prefijo `T`.
-
-``` cpp
-template <typename TKey, typename TValue>
-struct AggregatedStatElement
-```
-
-**6.** Nombres de argumentos constantes de plantilla: siga las reglas para los nombres de variables o use `N` en casos simples.
-
-``` cpp
-template <bool without_www>
-struct ExtractDomain
-```
-
-**7.** Para clases abstractas (interfaces) puede agregar el `I` prefijo.
-
-``` cpp
-class IBlockInputStream
-```
-
-**8.** Si usa una variable localmente, puede usar el nombre corto.
-
-En todos los demás casos, use un nombre que describa el significado.
-
-``` cpp
-bool info_successfully_loaded = false;
-```
-
-**9.** Nombres de `define`s y las constantes globales usan ALL_CAPS con guiones bajos.
-
-``` cpp
-#define MAX_SRC_TABLE_NAMES_TO_STORE 1000
-```
-
-**10.** Los nombres de archivo deben usar el mismo estilo que su contenido.
-
-Si un archivo contiene una sola clase, nombre el archivo de la misma manera que la clase (CamelCase).
-
-Si el archivo contiene una sola función, nombre el archivo de la misma manera que la función (camelCase).
-
-**11.** Si el nombre contiene una abreviatura, :
-
--   Para los nombres de variables, la abreviatura debe usar letras minúsculas `mysql_connection` (ni `mySQL_connection`).
--   Para los nombres de clases y funciones, mantenga las letras mayúsculas en la abreviatura`MySQLConnection` (ni `MySqlConnection`).
-
-**12.** Los argumentos del constructor que se usan solo para inicializar los miembros de la clase deben nombrarse de la misma manera que los miembros de la clase, pero con un guión bajo al final.
-
-``` cpp
-FileQueueProcessor(
-    const std::string & path_,
-    const std::string & prefix_,
-    std::shared_ptr<FileHandler> handler_)
-    : path(path_),
-    prefix(prefix_),
-    handler(handler_),
-    log(&Logger::get("FileQueueProcessor"))
-{
-}
-```
-
-El sufijo de subrayado se puede omitir si el argumento no se usa en el cuerpo del constructor.
-
-**13.** No hay diferencia en los nombres de las variables locales y los miembros de la clase (no se requieren prefijos).
-
-``` cpp
-timer (not m_timer)
-```
-
-**14.** Para las constantes en un `enum`, usar CamelCase con una letra mayúscula. ALL_CAPS también es aceptable. Si el `enum` no es local, utilice un `enum class`.
-
-``` cpp
-enum class CompressionMethod
-{
-    QuickLZ = 0,
-    LZ4     = 1,
-};
-```
-
-**15.** Todos los nombres deben estar en inglés. La transliteración de palabras rusas no está permitida.
-
-    not Stroka
-
-**16.** Las abreviaturas son aceptables si son bien conocidas (cuando puede encontrar fácilmente el significado de la abreviatura en Wikipedia o en un motor de búsqueda).
-
-    `AST`, `SQL`.
-
-    Not `NVDH` (some random letters)
-
-Las palabras incompletas son aceptables si la versión abreviada es de uso común.
-
-También puede usar una abreviatura si el nombre completo se incluye junto a él en los comentarios.
-
-**17.** Los nombres de archivo con código fuente de C++ deben tener `.cpp` ampliación. Los archivos de encabezado deben tener `.h` ampliación.
-
-## Cómo escribir código {#how-to-write-code}
-
-**1.** Gestión de la memoria.
-
-Desasignación de memoria manual (`delete`) solo se puede usar en el código de la biblioteca.
-
-En el código de la biblioteca, el `delete` operador sólo se puede utilizar en destructores.
-
-En el código de la aplicación, la memoria debe ser liberada por el objeto que la posee.
-
-Ejemplos:
-
--   La forma más fácil es colocar un objeto en la pila o convertirlo en miembro de otra clase.
--   Para una gran cantidad de objetos pequeños, use contenedores.
--   Para la desasignación automática de un pequeño número de objetos que residen en el montón, use `shared_ptr/unique_ptr`.
-
-**2.** Gestión de recursos.
-
-Utilizar `RAII` y ver arriba.
-
-**3.** Manejo de errores.
-
-Utilice excepciones. En la mayoría de los casos, solo necesita lanzar una excepción y no necesita atraparla (debido a `RAII`).
-
-En las aplicaciones de procesamiento de datos fuera de línea, a menudo es aceptable no detectar excepciones.
-
-En los servidores que manejan las solicitudes de los usuarios, generalmente es suficiente detectar excepciones en el nivel superior del controlador de conexión.
-
-En las funciones de subproceso, debe capturar y mantener todas las excepciones para volver a lanzarlas en el subproceso principal después `join`.
-
-``` cpp
-/// If there weren't any calculations yet, calculate the first block synchronously
-if (!started)
-{
-    calculate();
-    started = true;
-}
-else /// If calculations are already in progress, wait for the result
-    pool.wait();
-
-if (exception)
-    exception->rethrow();
-```
-
-Nunca oculte excepciones sin manejo. Nunca simplemente ponga ciegamente todas las excepciones para iniciar sesión.
-
-``` cpp
-//Not correct
-catch (...) {}
-```
-
-Si necesita ignorar algunas excepciones, hágalo solo para las específicas y vuelva a lanzar el resto.
-
-``` cpp
-catch (const DB::Exception & e)
-{
-    if (e.code() == ErrorCodes::UNKNOWN_AGGREGATE_FUNCTION)
-        return nullptr;
-    else
-        throw;
-}
-```
-
-Al usar funciones con códigos de respuesta o `errno`, siempre verifique el resultado y arroje una excepción en caso de error.
-
-``` cpp
-if (0 != close(fd))
-    throwFromErrno("Cannot close file " + file_name, ErrorCodes::CANNOT_CLOSE_FILE);
-```
-
-`Do not use assert`.
-
-**4.** Tipos de excepción.
-
-No es necesario utilizar una jerarquía de excepciones compleja en el código de la aplicación. El texto de excepción debe ser comprensible para un administrador del sistema.
-
-**5.** Lanzar excepciones de destructores.
-
-Esto no es recomendable, pero está permitido.
-
-Utilice las siguientes opciones:
-
--   Crear una función (`done()` o `finalize()`) que hará todo el trabajo de antemano que podría conducir a una excepción. Si se llamó a esa función, no debería haber excepciones en el destructor más adelante.
--   Las tareas que son demasiado complejas (como enviar mensajes a través de la red) se pueden poner en un método separado al que el usuario de la clase tendrá que llamar antes de la destrucción.
--   Si hay una excepción en el destructor, es mejor registrarla que ocultarla (si el registrador está disponible).
--   En aplicaciones simples, es aceptable confiar en `std::terminate` (para los casos de `noexcept` de forma predeterminada en C ++ 11) para manejar excepciones.
-
-**6.** Bloques de código anónimos.
-
-Puede crear un bloque de código separado dentro de una sola función para hacer que ciertas variables sean locales, de modo que se llame a los destructores al salir del bloque.
-
-``` cpp
-Block block = data.in->read();
-
-{
-    std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
-    data.ready = true;
-    data.block = block;
-}
-
-ready_any.set();
-```
-
-**7.** Multithreading.
-
-En programas de procesamiento de datos fuera de línea:
-
--   Trate de obtener el mejor rendimiento posible en un solo núcleo de CPU. A continuación, puede paralelizar su código si es necesario.
-
-En aplicaciones de servidor:
-
--   Utilice el grupo de subprocesos para procesar solicitudes. En este punto, no hemos tenido ninguna tarea que requiera el cambio de contexto de espacio de usuario.
-
-La horquilla no se usa para la paralelización.
-
-**8.** Sincronización de hilos.
-
-A menudo es posible hacer que diferentes hilos usen diferentes celdas de memoria (incluso mejor: diferentes líneas de caché) y no usar ninguna sincronización de hilos (excepto `joinAll`).
-
-Si se requiere sincronización, en la mayoría de los casos, es suficiente usar mutex bajo `lock_guard`.
-
-En otros casos, use primitivas de sincronización del sistema. No utilice la espera ocupada.
-
-Las operaciones atómicas deben usarse solo en los casos más simples.
-
-No intente implementar estructuras de datos sin bloqueo a menos que sea su principal área de especialización.
-
-**9.** Punteros vs referencias.
-
-En la mayoría de los casos, prefiera referencias.
-
-**10.** Construir.
-
-Usar referencias constantes, punteros a constantes, `const_iterator`, y métodos const.
-
-Considerar `const` para ser predeterminado y usar no-`const` sólo cuando sea necesario.
-
-Al pasar variables por valor, usando `const` por lo general no tiene sentido.
-
-**11.** sin firmar.
-
-Utilizar `unsigned` si es necesario.
-
-**12.** Tipos numéricos.
-
-Utilice los tipos `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, `UInt64`, `Int8`, `Int16`, `Int32`, y `Int64`, así como `size_t`, `ssize_t`, y `ptrdiff_t`.
-
-No use estos tipos para números: `signed/unsigned long`, `long long`, `short`, `signed/unsigned char`, `char`.
-
-**13.** Pasando argumentos.
-
-Pasar valores complejos por referencia (incluyendo `std::string`).
-
-Si una función captura la propiedad de un objeto creado en el montón, cree el tipo de argumento `shared_ptr` o `unique_ptr`.
-
-**14.** Valores devueltos.
-
-En la mayoría de los casos, sólo tiene que utilizar `return`. No escribir `return std::move(res)`.
-
-Si la función asigna un objeto en el montón y lo devuelve, use `shared_ptr` o `unique_ptr`.
-
-En casos excepcionales, es posible que deba devolver el valor a través de un argumento. En este caso, el argumento debe ser una referencia.
-
-``` cpp
-using AggregateFunctionPtr = std::shared_ptr<IAggregateFunction>;
-
-/** Allows creating an aggregate function by its name.
-  */
-class AggregateFunctionFactory
-{
-public:
-    AggregateFunctionFactory();
-    AggregateFunctionPtr get(const String & name, const DataTypes & argument_types) const;
-```
-
-**15.** espacio de nombres.
-
-No hay necesidad de usar un `namespace` para el código de aplicación.
-
-Las bibliotecas pequeñas tampoco necesitan esto.
-
-Para bibliotecas medianas a grandes, coloque todo en un `namespace`.
-
-En la biblioteca `.h` archivo, se puede utilizar `namespace detail` para ocultar los detalles de implementación no necesarios para el código de la aplicación.
-
-En un `.cpp` archivo, puede usar un `static` o espacio de nombres anónimo para ocultar símbolos.
-
-Además, un `namespace` puede ser utilizado para un `enum` para evitar que los nombres correspondientes caigan en un `namespace` (pero es mejor usar un `enum class`).
-
-**16.** Inicialización diferida.
-
-Si se requieren argumentos para la inicialización, normalmente no debe escribir un constructor predeterminado.
-
-Si más adelante tendrá que retrasar la inicialización, puede agregar un constructor predeterminado que creará un objeto no válido. O, para un pequeño número de objetos, puede usar `shared_ptr/unique_ptr`.
-
-``` cpp
-Loader(DB::Connection * connection_, const std::string & query, size_t max_block_size_);
-
-/// For deferred initialization
-Loader() {}
-```
-
-**17.** Funciones virtuales.
-
-Si la clase no está destinada para uso polimórfico, no necesita hacer que las funciones sean virtuales. Esto también se aplica al destructor.
-
-**18.** Codificación.
-
-Usa UTF-8 en todas partes. Utilizar `std::string`y`char *`. No use `std::wstring`y`wchar_t`.
-
-**19.** Tala.
-
-Vea los ejemplos en todas partes del código.
-
-Antes de confirmar, elimine todo el registro de depuración y sin sentido, y cualquier otro tipo de salida de depuración.
-
-Se debe evitar el registro en ciclos, incluso en el nivel Trace.
-
-Los registros deben ser legibles en cualquier nivel de registro.
-
-El registro solo debe usarse en el código de la aplicación, en su mayor parte.
-
-Los mensajes de registro deben estar escritos en inglés.
-
-El registro debe ser preferiblemente comprensible para el administrador del sistema.
-
-No use blasfemias en el registro.
-
-Utilice la codificación UTF-8 en el registro. En casos excepcionales, puede usar caracteres que no sean ASCII en el registro.
-
-**20.** Entrada-salida.
-
-No utilice `iostreams` en ciclos internos que son críticos para el rendimiento de la aplicación (y nunca usan `stringstream`).
-
-Utilice el `DB/IO` biblioteca en su lugar.
-
-**21.** Fecha y hora.
-
-Ver el `DateLUT` biblioteca.
-
-**22.** incluir.
-
-Utilice siempre `#pragma once` en lugar de incluir guardias.
-
-**23.** utilizar.
-
-`using namespace` no se utiliza. Usted puede utilizar `using` con algo específico. Pero hazlo local dentro de una clase o función.
-
-**24.** No use `trailing return type` para funciones a menos que sea necesario.
-
-``` cpp
-auto f() -> void
-```
-
-**25.** Declaración e inicialización de variables.
-
-``` cpp
-//right way
-std::string s = "Hello";
-std::string s{"Hello"};
-
-//wrong way
-auto s = std::string{"Hello"};
-```
-
-**26.** Para funciones virtuales, escriba `virtual` en la clase base, pero escribe `override` en lugar de `virtual` en las clases descendientes.
-
-## Características no utilizadas de C ++ {#unused-features-of-c}
-
-**1.** La herencia virtual no se utiliza.
-
-**2.** Los especificadores de excepción de C ++ 03 no se usan.
-
-## Plataforma {#platform}
-
-**1.** Escribimos código para una plataforma específica.
-
-Pero en igualdad de condiciones, se prefiere el código multiplataforma o portátil.
-
-**2.** Idioma: C++20.
-
-**3.** Compilación: `gcc`. En este momento (agosto 2020), el código se compila utilizando la versión 9.3. (También se puede compilar usando `clang 8`.)
-
-Se utiliza la biblioteca estándar (`libc++`).
-
-**4.**OS: Linux Ubuntu, no más viejo que Precise.
-
-**5.**El código está escrito para la arquitectura de CPU x86_64.
-
-El conjunto de instrucciones de CPU es el conjunto mínimo admitido entre nuestros servidores. Actualmente, es SSE 4.2.
-
-**6.** Utilizar `-Wall -Wextra -Werror` flags de compilación.
-
-**7.** Use enlaces estáticos con todas las bibliotecas, excepto aquellas a las que son difíciles de conectar estáticamente (consulte la salida de la `ldd` comando).
-
-**8.** El código se desarrolla y se depura con la configuración de la versión.
-
-## Herramienta {#tools}
-
-**1.** KDevelop es un buen IDE.
-
-**2.** Para la depuración, use `gdb`, `valgrind` (`memcheck`), `strace`, `-fsanitize=...`, o `tcmalloc_minimal_debug`.
-
-**3.** Para crear perfiles, use `Linux Perf`, `valgrind` (`callgrind`), o `strace -cf`.
-
-**4.** Las fuentes están en Git.
-
-**5.** Usos de ensamblaje `CMake`.
-
-**6.** Los programas se lanzan usando `deb` paquete.
-
-**7.** Los compromisos a dominar no deben romper la compilación.
-
-Aunque solo las revisiones seleccionadas se consideran viables.
-
-**8.** Realice confirmaciones tan a menudo como sea posible, incluso si el código está parcialmente listo.
-
-Use ramas para este propósito.
-
-Si su código en el `master` branch todavía no se puede construir, excluirlo de la compilación antes de la `push`. Tendrá que terminarlo o eliminarlo dentro de unos días.
-
-**9.** Para cambios no triviales, use ramas y publíquelas en el servidor.
-
-**10.** El código no utilizado se elimina del repositorio.
-
-## Biblioteca {#libraries}
-
-**1.** Se utiliza la biblioteca estándar de C++20 (se permiten extensiones experimentales), así como `boost` y `Poco` marco.
-
-**2.** Si es necesario, puede usar cualquier biblioteca conocida disponible en el paquete del sistema operativo.
-
-Si ya hay una buena solución disponible, úsela, incluso si eso significa que debe instalar otra biblioteca.
-
-(Pero prepárese para eliminar las bibliotecas incorrectas del código.)
-
-**3.** Puede instalar una biblioteca que no esté en los paquetes, si los paquetes no tienen lo que necesita o tienen una versión obsoleta o el tipo de compilación incorrecto.
-
-**4.** Si la biblioteca es pequeña y no tiene su propio sistema de compilación complejo, coloque los archivos `contrib` carpeta.
-
-**5.** Siempre se da preferencia a las bibliotecas que ya están en uso.
-
-## Recomendaciones generales {#general-recommendations-1}
-
-**1.** Escribe el menor código posible.
-
-**2.** Pruebe la solución más simple.
-
-**3.** No escriba código hasta que sepa cómo va a funcionar y cómo funcionará el bucle interno.
-
-**4.** En los casos más simples, use `using` en lugar de clases o estructuras.
-
-**5.** Si es posible, no escriba constructores de copia, operadores de asignación, destructores (que no sean virtuales, si la clase contiene al menos una función virtual), mueva constructores o mueva operadores de asignación. En otras palabras, las funciones generadas por el compilador deben funcionar correctamente. Usted puede utilizar `default`.
-
-**6.** Se fomenta la simplificación del código. Reduzca el tamaño de su código siempre que sea posible.
-
-## Recomendaciones adicionales {#additional-recommendations}
-
-**1.** Especificar explícitamente `std::` para tipos de `stddef.h`
-
-no se recomienda. En otras palabras, recomendamos escribir `size_t` en su lugar `std::size_t` porque es más corto.
-
-Es aceptable agregar `std::`.
-
-**2.** Especificar explícitamente `std::` para funciones de la biblioteca C estándar
-
-no se recomienda. En otras palabras, escribir `memcpy` en lugar de `std::memcpy`.
-
-La razón es que hay funciones no estándar similares, tales como `memmem`. Utilizamos estas funciones en ocasiones. Estas funciones no existen en `namespace std`.
-
-Si usted escribe `std::memcpy` en lugar de `memcpy` en todas partes, entonces `memmem` sin `std::` se verá extraño.
-
-Sin embargo, todavía puedes usar `std::` si lo prefieres.
-
-**3.** Usar funciones de C cuando las mismas están disponibles en la biblioteca estándar de C ++.
-
-Esto es aceptable si es más eficiente.
-
-Por ejemplo, use `memcpy` en lugar de `std::copy` para copiar grandes trozos de memoria.
-
-**4.** Argumentos de función multilínea.
-
-Se permite cualquiera de los siguientes estilos de ajuste:
-
-``` cpp
-function(
-  T1 x1,
-  T2 x2)
-```
-
-``` cpp
-function(
-  size_t left, size_t right,
-  const & RangesInDataParts ranges,
-  size_t limit)
-```
-
-``` cpp
-function(size_t left, size_t right,
-  const & RangesInDataParts ranges,
-  size_t limit)
-```
-
-``` cpp
-function(size_t left, size_t right,
-      const & RangesInDataParts ranges,
-      size_t limit)
-```
-
-``` cpp
-function(
-      size_t left,
-      size_t right,
-      const & RangesInDataParts ranges,
-      size_t limit)
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/style/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/development/tests.md b/docs/es/development/tests.md
deleted file mode 120000
index c03d36c3916..00000000000
--- a/docs/es/development/tests.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../en/development/tests.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/es/engines/database-engines/atomic.md b/docs/es/engines/database-engines/atomic.md
deleted file mode 100644
index f019b94a00b..00000000000
--- a/docs/es/engines/database-engines/atomic.md
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
----
-toc_priority: 32
-toc_title: Atomic
----
-
-
-# Atomic {#atomic}
-
-It is supports non-blocking `DROP` and `RENAME TABLE` queries and atomic `EXCHANGE TABLES t1 AND t2` queries. Atomic database engine is used by default.
-
-## Creating a Database {#creating-a-database}
-
-```sql
-CREATE DATABASE test ENGINE = Atomic;
-```
-
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/database_engines/atomic/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/database-engines/index.md b/docs/es/engines/database-engines/index.md
deleted file mode 100644
index 8784b9bd02b..00000000000
--- a/docs/es/engines/database-engines/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,21 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Motores de base de datos
-toc_priority: 27
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Motores de base de datos {#database-engines}
-
-Los motores de bases de datos le permiten trabajar con tablas.
-
-De forma predeterminada, ClickHouse utiliza su motor de base de datos nativa, que proporciona [motores de mesa](../../engines/table-engines/index.md) y una [Dialecto SQL](../../sql-reference/syntax.md).
-
-También puede utilizar los siguientes motores de base de datos:
-
--   [MySQL](mysql.md)
-
--   [Perezoso](lazy.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/database-engines/lazy.md b/docs/es/engines/database-engines/lazy.md
deleted file mode 100644
index 0988c4cb395..00000000000
--- a/docs/es/engines/database-engines/lazy.md
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 31
-toc_title: Perezoso
----
-
-# Perezoso {#lazy}
-
-Mantiene las tablas en RAM solamente `expiration_time_in_seconds` segundos después del último acceso. Solo se puede usar con tablas \*Log.
-
-Está optimizado para almacenar muchas tablas pequeñas \* Log, para las cuales hay un largo intervalo de tiempo entre los accesos.
-
-## Creación de una base de datos {#creating-a-database}
-
-    CREATE DATABASE testlazy ENGINE = Lazy(expiration_time_in_seconds);
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/lazy/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/database-engines/mysql.md b/docs/es/engines/database-engines/mysql.md
deleted file mode 100644
index 5f1dec97f35..00000000000
--- a/docs/es/engines/database-engines/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,135 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 30
-toc_title: MySQL
----
-
-# MySQL {#mysql}
-
-Permite conectarse a bases de datos en un servidor MySQL remoto y realizar `INSERT` y `SELECT` consultas para intercambiar datos entre ClickHouse y MySQL.
-
-El `MySQL` motor de base de datos traducir consultas al servidor MySQL para que pueda realizar operaciones tales como `SHOW TABLES` o `SHOW CREATE TABLE`.
-
-No puede realizar las siguientes consultas:
-
--   `RENAME`
--   `CREATE TABLE`
--   `ALTER`
-
-## Creación de una base de datos {#creating-a-database}
-
-``` sql
-CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
-ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')
-```
-
-**Parámetros del motor**
-
--   `host:port` — MySQL server address.
--   `database` — Remote database name.
--   `user` — MySQL user.
--   `password` — User password.
-
-## Soporte de tipos de datos {#data_types-support}
-
-| MySQL                            | Haga clic en Casa                                            |
-|----------------------------------|--------------------------------------------------------------|
-| UNSIGNED TINYINT                 | [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| TINYINT                          | [Int8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)           |
-| UNSIGNED SMALLINT                | [UInt16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
-| SMALLINT                         | [Int16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| UNSIGNED INT, UNSIGNED MEDIUMINT | [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
-| INT, MEDIUMINT                   | [Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| UNSIGNED BIGINT                  | [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
-| BIGINT                           | [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| FLOAT                            | [Float32](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
-| DOUBLE                           | [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
-| DATE                             | [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md)              |
-| DATETIME, TIMESTAMP              | [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md)      |
-| BINARY                           | [Cadena fija](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) |
-
-Todos los demás tipos de datos MySQL se convierten en [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-[NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md) se admite.
-
-## Ejemplos de uso {#examples-of-use}
-
-Tabla en MySQL:
-
-``` text
-mysql> USE test;
-Database changed
-
-mysql> CREATE TABLE `mysql_table` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into mysql_table (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from mysql_table;
-+------+-----+
-| int_id | value |
-+------+-----+
-|      1 |     2 |
-+------+-----+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Base de datos en ClickHouse, intercambiando datos con el servidor MySQL:
-
-``` sql
-CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('localhost:3306', 'test', 'my_user', 'user_password')
-```
-
-``` sql
-SHOW DATABASES
-```
-
-``` text
-┌─name─────┐
-│ default  │
-│ mysql_db │
-│ system   │
-└──────────┘
-```
-
-``` sql
-SHOW TABLES FROM mysql_db
-```
-
-``` text
-┌─name─────────┐
-│  mysql_table │
-└──────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql_db.mysql_table
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─value─┐
-│      1 │     2 │
-└────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO mysql_db.mysql_table VALUES (3,4)
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql_db.mysql_table
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─value─┐
-│      1 │     2 │
-│      3 │     4 │
-└────────┴───────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/index.md b/docs/es/engines/index.md
deleted file mode 100644
index 03e4426dd8d..00000000000
--- a/docs/es/engines/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Motor
-toc_priority: 25
----
-
-
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/index.md b/docs/es/engines/table-engines/index.md
deleted file mode 100644
index 7be315e3ee3..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Motores de mesa
-toc_priority: 26
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Motores de mesa {#table_engines}
-
-El motor de tabla (tipo de tabla) determina:
-
--   Cómo y dónde se almacenan los datos, dónde escribirlos y dónde leerlos.
--   Qué consultas son compatibles y cómo.
--   Acceso a datos simultáneos.
--   Uso de índices, si está presente.
--   Si es posible la ejecución de solicitudes multiproceso.
--   Parámetros de replicación de datos.
-
-## Familias de motores {#engine-families}
-
-### Método de codificación de datos: {#mergetree}
-
-Los motores de mesa más universales y funcionales para tareas de alta carga. La propiedad compartida por estos motores es la inserción rápida de datos con el posterior procesamiento de datos en segundo plano. `MergeTree` Los motores familiares admiten la replicación de datos (con [Replicado\*](mergetree-family/replication.md#table_engines-replication) versiones de motores), particionamiento y otras características no admitidas en otros motores.
-
-Motores en la familia:
-
--   [Método de codificación de datos:](mergetree-family/mergetree.md#mergetree)
--   [ReplacingMergeTree](mergetree-family/replacingmergetree.md#replacingmergetree)
--   [SummingMergeTree](mergetree-family/summingmergetree.md#summingmergetree)
--   [AgregaciónMergeTree](mergetree-family/aggregatingmergetree.md#aggregatingmergetree)
--   [ColapsarMergeTree](mergetree-family/collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree)
--   [VersionedCollapsingMergeTree](mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md#versionedcollapsingmergetree)
--   [GraphiteMergeTree](mergetree-family/graphitemergetree.md#graphitemergetree)
-
-### Registro {#log}
-
-Ligero [motor](log-family/index.md) con funcionalidad mínima. Son los más efectivos cuando necesita escribir rápidamente muchas tablas pequeñas (hasta aproximadamente 1 millón de filas) y leerlas más tarde como un todo.
-
-Motores en la familia:
-
--   [TinyLog](log-family/tinylog.md#tinylog)
--   [StripeLog](log-family/stripelog.md#stripelog)
--   [Registro](log-family/log.md#log)
-
-### Motores de integración {#integration-engines}
-
-Motores para comunicarse con otros sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos.
-
-Motores en la familia:
-
--   [Kafka](integrations/kafka.md#kafka)
--   [MySQL](integrations/mysql.md#mysql)
--   [ODBC](integrations/odbc.md#table-engine-odbc)
--   [JDBC](integrations/jdbc.md#table-engine-jdbc)
--   [HDFS](integrations/hdfs.md#hdfs)
-
-### Motores especiales {#special-engines}
-
-Motores en la familia:
-
--   [Distribuido](special/distributed.md#distributed)
--   [Método de codificación de datos:](special/materializedview.md#materializedview)
--   [Diccionario](special/dictionary.md#dictionary)
--   \[Fusión\](special/merge.md#merge
--   [File](special/file.md#file)
--   [Nulo](special/null.md#null)
--   [Establecer](special/set.md#set)
--   [Unir](special/join.md#join)
--   [URL](special/url.md#table_engines-url)
--   [Vista](special/view.md#table_engines-view)
--   [Memoria](special/memory.md#memory)
--   [Búfer](special/buffer.md#buffer)
-
-## Virtual Columnas {#table_engines-virtual_columns}
-
-La columna virtual es un atributo de motor de tabla integral que se define en el código fuente del motor.
-
-No debe especificar columnas virtuales en el `CREATE TABLE` consulta y no puedes verlos en `SHOW CREATE TABLE` y `DESCRIBE TABLE` resultados de la consulta. Las columnas virtuales también son de solo lectura, por lo que no puede insertar datos en columnas virtuales.
-
-Para seleccionar datos de una columna virtual, debe especificar su nombre en el `SELECT` consulta. `SELECT *` no devuelve valores de columnas virtuales.
-
-Si crea una tabla con una columna que tiene el mismo nombre que una de las columnas virtuales de la tabla, la columna virtual se vuelve inaccesible. No recomendamos hacer esto. Para ayudar a evitar conflictos, los nombres de columna virtual suelen tener el prefijo de un guión bajo.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/integrations/hdfs.md b/docs/es/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
deleted file mode 100644
index 5e0211660f5..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
+++ /dev/null
@@ -1,123 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: HDFS
----
-
-# HDFS {#table_engines-hdfs}
-
-Este motor proporciona integración con [Acerca de nosotros](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop) permitiendo gestionar datos sobre [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html)a través de ClickHouse. Este motor es similar
-a la [File](../special/file.md#table_engines-file) y [URL](../special/url.md#table_engines-url) motores, pero proporciona características específicas de Hadoop.
-
-## Uso {#usage}
-
-``` sql
-ENGINE = HDFS(URI, format)
-```
-
-El `URI` El parámetro es el URI del archivo completo en HDFS.
-El `format` parámetro especifica uno de los formatos de archivo disponibles. Realizar
-`SELECT` consultas, el formato debe ser compatible para la entrada, y para realizar
-`INSERT` queries – for output. The available formats are listed in the
-[Formato](../../../interfaces/formats.md#formats) apartado.
-La parte de la ruta de `URI` puede contener globs. En este caso, la tabla sería de solo lectura.
-
-**Ejemplo:**
-
-**1.** Configurar el `hdfs_engine_table` tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV')
-```
-
-**2.** Llenar archivo:
-
-``` sql
-INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)
-```
-
-**3.** Consultar los datos:
-
-``` sql
-SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─value─┐
-│ one  │     1 │
-│ two  │     2 │
-└──────┴───────┘
-```
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
--   Las lecturas y escrituras pueden ser paralelas
--   No soportado:
-    -   `ALTER` y `SELECT...SAMPLE` operación.
-    -   Índices.
-    -   Replicación.
-
-**Globs en el camino**
-
-Múltiples componentes de ruta de acceso pueden tener globs. Para ser procesado, el archivo debe existir y coincidir con todo el patrón de ruta. Listado de archivos determina durante `SELECT` (no en `CREATE` momento).
-
--   `*` — Substitutes any number of any characters except `/` incluyendo cadena vacía.
--   `?` — Substitutes any single character.
--   `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
--   `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders.
-
-Construcciones con `{}` son similares a la [remoto](../../../sql-reference/table-functions/remote.md) función de la tabla.
-
-**Ejemplo**
-
-1.  Supongamos que tenemos varios archivos en formato TSV con los siguientes URI en HDFS:
-
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_3’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_3’
-
-1.  Hay varias maneras de hacer una tabla que consta de los seis archivos:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV')
-```
-
-Otra forma:
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_?', 'TSV')
-```
-
-La tabla consta de todos los archivos en ambos directorios (todos los archivos deben satisfacer el formato y el esquema descritos en la consulta):
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV')
-```
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Si la lista de archivos contiene rangos de números con ceros a la izquierda, use la construcción con llaves para cada dígito por separado o use `?`.
-
-**Ejemplo**
-
-Crear tabla con archivos llamados `file000`, `file001`, … , `file999`:
-
-``` sql
-CREARE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')
-```
-
-## Virtual Columnas {#virtual-columns}
-
--   `_path` — Path to the file.
--   `_file` — Name of the file.
-
-**Ver también**
-
--   [Virtual columnas](../index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/hdfs/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/integrations/index.md b/docs/es/engines/table-engines/integrations/index.md
deleted file mode 100644
index e57aaf88744..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/integrations/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Integraci\xF3n"
-toc_priority: 30
----
-
-
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/integrations/jdbc.md b/docs/es/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
deleted file mode 100644
index fd3450cef7c..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: JDBC
----
-
-# JDBC {#table-engine-jdbc}
-
-Permite que ClickHouse se conecte a bases de datos externas a través de [JDBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Java_Database_Connectivity).
-
-Para implementar la conexión JDBC, ClickHouse utiliza el programa independiente [Sistema abierto.](https://github.com/alex-krash/clickhouse-jdbc-bridge) que debería ejecutarse como un demonio.
-
-Este motor soporta el [NULL](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) tipo de datos.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
-(
-    columns list...
-)
-ENGINE = JDBC(dbms_uri, external_database, external_table)
-```
-
-**Parámetros del motor**
-
--   `dbms_uri` — URI of an external DBMS.
-
-    Formato: `jdbc:<driver_name>://<host_name>:<port>/?user=<username>&password=<password>`.
-    Ejemplo para MySQL: `jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root`.
-
--   `external_database` — Database in an external DBMS.
-
--   `external_table` — Name of the table in `external_database`.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-Crear una tabla en el servidor MySQL conectándose directamente con su cliente de consola:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Creación de una tabla en el servidor ClickHouse y selección de datos de ella:
-
-``` sql
-CREATE TABLE jdbc_table
-(
-    `int_id` Int32,
-    `int_nullable` Nullable(Int32),
-    `float` Float32,
-    `float_nullable` Nullable(Float32)
-)
-ENGINE JDBC('jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root', 'test', 'test')
-```
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM jdbc_table
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
-│      1 │         ᴺᵁᴸᴸ │     2 │           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [Función de la tabla de JDBC](../../../sql-reference/table-functions/jdbc.md).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/integrations/kafka.md b/docs/es/engines/table-engines/integrations/kafka.md
deleted file mode 100644
index 54250aae82a..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/integrations/kafka.md
+++ /dev/null
@@ -1,180 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 32
-toc_title: Kafka
----
-
-# Kafka {#kafka}
-
-Este motor funciona con [Acerca de nosotros](http://kafka.apache.org/).
-
-Kafka te permite:
-
--   Publicar o suscribirse a flujos de datos.
--   Organice el almacenamiento tolerante a fallos.
--   Secuencias de proceso a medida que estén disponibles.
-
-## Creación de una tabla {#table_engine-kafka-creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = Kafka()
-SETTINGS
-    kafka_broker_list = 'host:port',
-    kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
-    kafka_group_name = 'group_name',
-    kafka_format = 'data_format'[,]
-    [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
-    [kafka_schema = '',]
-    [kafka_num_consumers = N,]
-    [kafka_max_block_size = 0,]
-    [kafka_skip_broken_messages = N,]
-    [kafka_commit_every_batch = 0]
-```
-
-Parámetros requeridos:
-
--   `kafka_broker_list` – A comma-separated list of brokers (for example, `localhost:9092`).
--   `kafka_topic_list` – A list of Kafka topics.
--   `kafka_group_name` – A group of Kafka consumers. Reading margins are tracked for each group separately. If you don't want messages to be duplicated in the cluster, use the same group name everywhere.
--   `kafka_format` – Message format. Uses the same notation as the SQL `FORMAT` función, tal como `JSONEachRow`. Para obtener más información, consulte [Formato](../../../interfaces/formats.md) apartado.
-
-Parámetros opcionales:
-
--   `kafka_row_delimiter` – Delimiter character, which ends the message.
--   `kafka_schema` – Parameter that must be used if the format requires a schema definition. For example, [Cap'n Proto](https://capnproto.org/) requiere la ruta de acceso al archivo de esquema y el nombre de la raíz `schema.capnp:Message` objeto.
--   `kafka_num_consumers` – The number of consumers per table. Default: `1`. Especifique más consumidores si el rendimiento de un consumidor es insuficiente. El número total de consumidores no debe exceder el número de particiones en el tema, ya que solo se puede asignar un consumidor por partición.
--   `kafka_max_block_size` - El tamaño máximo de lote (en mensajes) para la encuesta (predeterminado: `max_block_size`).
--   `kafka_skip_broken_messages` – Kafka message parser tolerance to schema-incompatible messages per block. Default: `0`. Si `kafka_skip_broken_messages = N` entonces el motor salta *N* Mensajes de Kafka que no se pueden analizar (un mensaje es igual a una fila de datos).
--   `kafka_commit_every_batch` - Confirmar cada lote consumido y manejado en lugar de una única confirmación después de escribir un bloque completo (predeterminado: `0`).
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-  CREATE TABLE queue (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');
-
-  SELECT * FROM queue LIMIT 5;
-
-  CREATE TABLE queue2 (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
-                            kafka_topic_list = 'topic',
-                            kafka_group_name = 'group1',
-                            kafka_format = 'JSONEachRow',
-                            kafka_num_consumers = 4;
-
-  CREATE TABLE queue2 (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
-              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
-                       kafka_num_consumers = 4;
-```
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No utilice este método en nuevos proyectos. Si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
-      [, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers, kafka_skip_broken_messages])
-```
-
-</details>
-
-## Descripci {#description}
-
-Los mensajes entregados se realizan un seguimiento automático, por lo que cada mensaje de un grupo solo se cuenta una vez. Si desea obtener los datos dos veces, cree una copia de la tabla con otro nombre de grupo.
-
-Los grupos son flexibles y se sincronizan en el clúster. Por ejemplo, si tiene 10 temas y 5 copias de una tabla en un clúster, cada copia obtiene 2 temas. Si el número de copias cambia, los temas se redistribuyen automáticamente entre las copias. Lea más sobre esto en http://kafka.apache.org/intro .
-
-`SELECT` no es particularmente útil para leer mensajes (excepto para la depuración), ya que cada mensaje se puede leer solo una vez. Es más práctico crear subprocesos en tiempo real utilizando vistas materializadas. Para hacer esto:
-
-1.  Use el motor para crear un consumidor de Kafka y considérelo como un flujo de datos.
-2.  Crea una tabla con la estructura deseada.
-3.  Cree una vista materializada que convierta los datos del motor y los coloque en una tabla creada previamente.
-
-Cuando el `MATERIALIZED VIEW` se une al motor, comienza a recopilar datos en segundo plano. Esto le permite recibir continuamente mensajes de Kafka y convertirlos al formato requerido usando `SELECT`.
-Una tabla kafka puede tener tantas vistas materializadas como desee, no leen datos de la tabla kafka directamente, sino que reciben nuevos registros (en bloques), de esta manera puede escribir en varias tablas con diferentes niveles de detalle (con agrupación - agregación y sin).
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-  CREATE TABLE queue (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');
-
-  CREATE TABLE daily (
-    day Date,
-    level String,
-    total UInt64
-  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);
-
-  CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
-    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
-    FROM queue GROUP BY day, level;
-
-  SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;
-```
-
-Para mejorar el rendimiento, los mensajes recibidos se agrupan en bloques del tamaño de [Max_insert_block_size](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#settings-max_insert_block_size). Si el bloque no se formó dentro de [Nombre de la red inalámbrica (SSID):](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) milisegundos, los datos se vaciarán a la tabla independientemente de la integridad del bloque.
-
-Para detener la recepción de datos de tema o cambiar la lógica de conversión, desconecte la vista materializada:
-
-``` sql
-  DETACH TABLE consumer;
-  ATTACH TABLE consumer;
-```
-
-Si desea cambiar la tabla de destino utilizando `ALTER`, recomendamos deshabilitar la vista de material para evitar discrepancias entre la tabla de destino y los datos de la vista.
-
-## Configuración {#configuration}
-
-Similar a GraphiteMergeTree, el motor Kafka admite una configuración extendida utilizando el archivo de configuración ClickHouse. Hay dos claves de configuración que puede usar: global (`kafka`) y a nivel de tema (`kafka_*`). La configuración global se aplica primero y, a continuación, se aplica la configuración de nivel de tema (si existe).
-
-``` xml
-  <!-- Global configuration options for all tables of Kafka engine type -->
-  <kafka>
-    <debug>cgrp</debug>
-    <auto_offset_reset>smallest</auto_offset_reset>
-  </kafka>
-
-  <!-- Configuration specific for topic "logs" -->
-  <kafka_logs>
-    <retry_backoff_ms>250</retry_backoff_ms>
-    <fetch_min_bytes>100000</fetch_min_bytes>
-  </kafka_logs>
-```
-
-Para obtener una lista de posibles opciones de configuración, consulte [referencia de configuración librdkafka](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md). Usa el guión bajo (`_`) en lugar de un punto en la configuración de ClickHouse. Por ejemplo, `check.crcs=true` será `<check_crcs>true</check_crcs>`.
-
-## Virtual Columnas {#virtual-columns}
-
--   `_topic` — Kafka topic.
--   `_key` — Key of the message.
--   `_offset` — Offset of the message.
--   `_timestamp` — Timestamp of the message.
--   `_partition` — Partition of Kafka topic.
-
-**Ver también**
-
--   [Virtual columnas](../index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/kafka/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/integrations/mysql.md b/docs/es/engines/table-engines/integrations/mysql.md
deleted file mode 100644
index 52799117255..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/integrations/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: MySQL
----
-
-# Mysql {#mysql}
-
-El motor MySQL le permite realizar `SELECT` consultas sobre datos almacenados en un servidor MySQL remoto.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
-    ...
-) ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
-```
-
-Vea una descripción detallada del [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) consulta.
-
-La estructura de la tabla puede diferir de la estructura de la tabla MySQL original:
-
--   Los nombres de columna deben ser los mismos que en la tabla MySQL original, pero puede usar solo algunas de estas columnas y en cualquier orden.
--   Los tipos de columna pueden diferir de los de la tabla MySQL original. ClickHouse intenta [elenco](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) valores a los tipos de datos ClickHouse.
-
-**Parámetros del motor**
-
--   `host:port` — MySQL server address.
-
--   `database` — Remote database name.
-
--   `table` — Remote table name.
-
--   `user` — MySQL user.
-
--   `password` — User password.
-
--   `replace_query` — Flag that converts `INSERT INTO` consultas a `REPLACE INTO`. Si `replace_query=1`, la consulta se sustituye.
-
--   `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` expresión que se añade a la `INSERT` consulta.
-
-    Ejemplo: `INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('a', 2) ON DUPLICATE KEY UPDATE c2 = c2 + 1`, donde `on_duplicate_clause` ser `UPDATE c2 = c2 + 1`. Ver el [Documentación de MySQL](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/insert-on-duplicate.html) para encontrar qué `on_duplicate_clause` se puede utilizar con el `ON DUPLICATE KEY` clausula.
-
-    Especificar `on_duplicate_clause` tienes que pasar `0` a la `replace_query` parámetro. Si pasa simultáneamente `replace_query = 1` y `on_duplicate_clause`, ClickHouse genera una excepción.
-
-Simple `WHERE` cláusulas tales como `=, !=, >, >=, <, <=` se ejecutan en el servidor MySQL.
-
-El resto de las condiciones y el `LIMIT` La restricción de muestreo se ejecuta en ClickHouse solo después de que finalice la consulta a MySQL.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-Tabla en MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Tabla en ClickHouse, recuperando datos de la tabla MySQL creada anteriormente:
-
-``` sql
-CREATE TABLE mysql_table
-(
-    `float_nullable` Nullable(Float32),
-    `int_id` Int32
-)
-ENGINE = MySQL('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql_table
-```
-
-``` text
-┌─float_nullable─┬─int_id─┐
-│           ᴺᵁᴸᴸ │      1 │
-└────────────────┴────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [El ‘mysql’ función de la tabla](../../../sql-reference/table-functions/mysql.md)
--   [Uso de MySQL como fuente de diccionario externo](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/integrations/odbc.md b/docs/es/engines/table-engines/integrations/odbc.md
deleted file mode 100644
index 75c79484d61..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/integrations/odbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: ODBC
----
-
-# ODBC {#table-engine-odbc}
-
-Permite que ClickHouse se conecte a bases de datos externas a través de [ODBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Database_Connectivity).
-
-Para implementar con seguridad conexiones ODBC, ClickHouse usa un programa separado `clickhouse-odbc-bridge`. Si el controlador ODBC se carga directamente desde `clickhouse-server`, problemas de controlador pueden bloquear el servidor ClickHouse. ClickHouse se inicia automáticamente `clickhouse-odbc-bridge` cuando se requiere. El programa de puente ODBC se instala desde el mismo paquete que el `clickhouse-server`.
-
-Este motor soporta el [NULL](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) tipo de datos.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1],
-    name2 [type2],
-    ...
-)
-ENGINE = ODBC(connection_settings, external_database, external_table)
-```
-
-Vea una descripción detallada del [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) consulta.
-
-La estructura de la tabla puede diferir de la estructura de la tabla de origen:
-
--   Los nombres de columna deben ser los mismos que en la tabla de origen, pero puede usar solo algunas de estas columnas y en cualquier orden.
--   Los tipos de columna pueden diferir de los de la tabla de origen. ClickHouse intenta [elenco](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) valores a los tipos de datos ClickHouse.
-
-**Parámetros del motor**
-
--   `connection_settings` — Name of the section with connection settings in the `odbc.ini` file.
--   `external_database` — Name of a database in an external DBMS.
--   `external_table` — Name of a table in the `external_database`.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-**Recuperación de datos de la instalación local de MySQL a través de ODBC**
-
-Este ejemplo se comprueba para Ubuntu Linux 18.04 y el servidor MySQL 5.7.
-
-Asegúrese de que unixODBC y MySQL Connector están instalados.
-
-De forma predeterminada (si se instala desde paquetes), ClickHouse comienza como usuario `clickhouse`. Por lo tanto, debe crear y configurar este usuario en el servidor MySQL.
-
-``` bash
-$ sudo mysql
-```
-
-``` sql
-mysql> CREATE USER 'clickhouse'@'localhost' IDENTIFIED BY 'clickhouse';
-mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'clickhouse'@'clickhouse' WITH GRANT OPTION;
-```
-
-A continuación, configure la conexión en `/etc/odbc.ini`.
-
-``` bash
-$ cat /etc/odbc.ini
-[mysqlconn]
-DRIVER = /usr/local/lib/libmyodbc5w.so
-SERVER = 127.0.0.1
-PORT = 3306
-DATABASE = test
-USERNAME = clickhouse
-PASSWORD = clickhouse
-```
-
-Puede verificar la conexión usando el `isql` utilidad desde la instalación de unixODBC.
-
-``` bash
-$ isql -v mysqlconn
-+-------------------------+
-| Connected!                            |
-|                                       |
-...
-```
-
-Tabla en MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Tabla en ClickHouse, recuperando datos de la tabla MySQL:
-
-``` sql
-CREATE TABLE odbc_t
-(
-    `int_id` Int32,
-    `float_nullable` Nullable(Float32)
-)
-ENGINE = ODBC('DSN=mysqlconn', 'test', 'test')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM odbc_t
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─float_nullable─┐
-│      1 │           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [Diccionarios externos ODBC](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
--   [Tabla ODBC función](../../../sql-reference/table-functions/odbc.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/odbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/log-family/index.md b/docs/es/engines/table-engines/log-family/index.md
deleted file mode 100644
index a7a3016f967..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/log-family/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Familia de registro
-toc_priority: 29
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Familia del motor de registro {#log-engine-family}
-
-Estos motores fueron desarrollados para escenarios en los que necesita escribir rápidamente muchas tablas pequeñas (hasta aproximadamente 1 millón de filas) y leerlas más tarde en su conjunto.
-
-Motores de la familia:
-
--   [StripeLog](stripelog.md)
--   [Registro](log.md)
--   [TinyLog](tinylog.md)
-
-## Propiedades comunes {#common-properties}
-
-Motor:
-
--   Almacenar datos en un disco.
-
--   Agregue datos al final del archivo al escribir.
-
--   Bloqueos de soporte para el acceso a datos simultáneos.
-
-    Durante `INSERT` consultas, la tabla está bloqueada y otras consultas para leer y escribir datos esperan a que la tabla se desbloquee. Si no hay consultas de escritura de datos, se puede realizar cualquier número de consultas de lectura de datos simultáneamente.
-
--   No apoyo [mutación](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations) operación.
-
--   No admite índices.
-
-    Esto significa que `SELECT` las consultas para rangos de datos no son eficientes.
-
--   No escriba datos atómicamente.
-
-    Puede obtener una tabla con datos dañados si algo rompe la operación de escritura, por ejemplo, un cierre anormal del servidor.
-
-## Diferencia {#differences}
-
-El `TinyLog` es el más simple de la familia y proporciona la funcionalidad más pobre y la eficiencia más baja. El `TinyLog` el motor no admite la lectura de datos paralelos por varios hilos. Lee datos más lentamente que otros motores de la familia que admiten lectura paralela y utiliza casi tantos descriptores como los `Log` motor porque almacena cada columna en un archivo separado. Úselo en escenarios simples de baja carga.
-
-El `Log` y `StripeLog` Los motores admiten lectura de datos paralela. Al leer datos, ClickHouse usa múltiples hilos. Cada subproceso procesa un bloque de datos separado. El `Log` utiliza un archivo separado para cada columna de la tabla. `StripeLog` almacena todos los datos en un archivo. Como resultado, el `StripeLog` el motor utiliza menos descriptores en el sistema operativo, pero el `Log` proporciona una mayor eficiencia al leer datos.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/log_family/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/log-family/log.md b/docs/es/engines/table-engines/log-family/log.md
deleted file mode 100644
index 1db374390e4..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/log-family/log.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: Registro
----
-
-# Registro {#log}
-
-El motor pertenece a la familia de motores de registro. Consulte las propiedades comunes de los motores de registro y sus diferencias en [Familia del motor de registro](index.md) artículo.
-
-El registro difiere de [TinyLog](tinylog.md) en que un pequeño archivo de “marks” reside con los archivos de columna. Estas marcas se escriben en cada bloque de datos y contienen compensaciones que indican dónde comenzar a leer el archivo para omitir el número especificado de filas. Esto hace posible leer datos de tabla en múltiples hilos.
-Para el acceso a datos simultáneos, las operaciones de lectura se pueden realizar simultáneamente, mientras que las operaciones de escritura bloquean las lecturas entre sí.
-El motor de registro no admite índices. Del mismo modo, si la escritura en una tabla falla, la tabla se rompe y la lectura de ella devuelve un error. El motor de registro es adecuado para datos temporales, tablas de escritura única y para fines de prueba o demostración.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/log/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/log-family/stripelog.md b/docs/es/engines/table-engines/log-family/stripelog.md
deleted file mode 100644
index 0965e9a987c..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/log-family/stripelog.md
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 32
-toc_title: StripeLog
----
-
-# Lista de Stripelog {#stripelog}
-
-Este motor pertenece a la familia de motores de registro. Consulte las propiedades comunes de los motores de registro y sus diferencias en [Familia del motor de registro](index.md) artículo.
-
-Utilice este motor en escenarios en los que necesite escribir muchas tablas con una pequeña cantidad de datos (menos de 1 millón de filas).
-
-## Creación de una tabla {#table_engines-stripelog-creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    column1_name [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    column2_name [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = StripeLog
-```
-
-Vea la descripción detallada del [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) consulta.
-
-## Escribir los datos {#table_engines-stripelog-writing-the-data}
-
-El `StripeLog` el motor almacena todas las columnas en un archivo. Para cada `INSERT` consulta, ClickHouse agrega el bloque de datos al final de un archivo de tabla, escribiendo columnas una por una.
-
-Para cada tabla, ClickHouse escribe los archivos:
-
--   `data.bin` — Data file.
--   `index.mrk` — File with marks. Marks contain offsets for each column of each data block inserted.
-
-El `StripeLog` el motor no soporta el `ALTER UPDATE` y `ALTER DELETE` operación.
-
-## Lectura de los datos {#table_engines-stripelog-reading-the-data}
-
-El archivo con marcas permite ClickHouse paralelizar la lectura de datos. Esto significa que un `SELECT` query devuelve filas en un orden impredecible. Utilice el `ORDER BY` cláusula para ordenar filas.
-
-## Ejemplo de uso {#table_engines-stripelog-example-of-use}
-
-Creación de una tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE stripe_log_table
-(
-    timestamp DateTime,
-    message_type String,
-    message String
-)
-ENGINE = StripeLog
-```
-
-Insertar datos:
-
-``` sql
-INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The first regular message')
-INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The second regular message'),(now(),'WARNING','The first warning message')
-```
-
-Se utilizaron dos `INSERT` consultas para crear dos bloques de datos dentro del `data.bin` file.
-
-ClickHouse usa múltiples subprocesos al seleccionar datos. Cada subproceso lee un bloque de datos separado y devuelve las filas resultantes de forma independiente a medida que termina. Como resultado, el orden de los bloques de filas en la salida no coincide con el orden de los mismos bloques en la entrada en la mayoría de los casos. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT * FROM stripe_log_table
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
-│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR      │ The second regular message │
-│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING      │ The first warning message  │
-└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
-┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message───────────────────┐
-│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR      │ The first regular message │
-└─────────────────────┴──────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-Ordenación de los resultados (orden ascendente por defecto):
-
-``` sql
-SELECT * FROM stripe_log_table ORDER BY timestamp
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
-│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR      │ The first regular message  │
-│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR      │ The second regular message │
-│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING      │ The first warning message  │
-└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/stripelog/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/log-family/tinylog.md b/docs/es/engines/table-engines/log-family/tinylog.md
deleted file mode 100644
index a2cbf7257b6..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/log-family/tinylog.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: TinyLog
----
-
-# TinyLog {#tinylog}
-
-El motor pertenece a la familia de motores de registro. Ver [Familia del motor de registro](index.md) para las propiedades comunes de los motores de registro y sus diferencias.
-
-Este motor de tablas se usa normalmente con el método write-once: escribir datos una vez, luego leerlos tantas veces como sea necesario. Por ejemplo, puede usar `TinyLog`-type tablas para datos intermedios que se procesan en pequeños lotes. Tenga en cuenta que el almacenamiento de datos en un gran número de tablas pequeñas es ineficiente.
-
-Las consultas se ejecutan en una sola secuencia. En otras palabras, este motor está diseñado para tablas relativamente pequeñas (hasta aproximadamente 1,000,000 filas). Tiene sentido usar este motor de tablas si tiene muchas tablas pequeñas, ya que es más simple que el [Registro](log.md) motor (menos archivos necesitan ser abiertos).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/tinylog/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
deleted file mode 100644
index 2aedfbd2317..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: "Agregaci\xF3nMergeTree"
----
-
-# Aggregatingmergetree {#aggregatingmergetree}
-
-El motor hereda de [Método de codificación de datos:](mergetree.md#table_engines-mergetree), alterando la lógica para la fusión de partes de datos. ClickHouse reemplaza todas las filas con la misma clave principal (o más exactamente, con la misma [clave de clasificación](mergetree.md)) con una sola fila (dentro de una parte de datos) que almacena una combinación de estados de funciones agregadas.
-
-Usted puede utilizar `AggregatingMergeTree` tablas para la agregación de datos incrementales, incluidas las vistas materializadas agregadas.
-
-El motor procesa todas las columnas con los siguientes tipos:
-
--   [AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md)
--   [SimpleAggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md)
-
-Es apropiado usar `AggregatingMergeTree` si reduce el número de filas por pedidos.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = AggregatingMergeTree()
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[TTL expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Para obtener una descripción de los parámetros de solicitud, consulte [descripción de la solicitud](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Cláusulas de consulta**
-
-Al crear un `AggregatingMergeTree` mesa de la misma [clausula](mergetree.md) se requieren, como al crear un `MergeTree` tabla.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No use este método en proyectos nuevos y, si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
-```
-
-Todos los parámetros tienen el mismo significado que en `MergeTree`.
-</details>
-
-## SELECCIONAR e INSERTAR {#select-and-insert}
-
-Para insertar datos, utilice [INSERT SELECT](../../../sql-reference/statements/insert-into.md) consulta con funciones agregadas -State-.
-Al seleccionar datos de `AggregatingMergeTree` mesa, uso `GROUP BY` cláusula y las mismas funciones agregadas que al insertar datos, pero usando `-Merge` sufijo.
-
-En los resultados de `SELECT` consulta, los valores de `AggregateFunction` tipo tiene representación binaria específica de la implementación para todos los formatos de salida de ClickHouse. Si volcar datos en, por ejemplo, `TabSeparated` formato con `SELECT` consulta entonces este volcado se puede cargar de nuevo usando `INSERT` consulta.
-
-## Ejemplo de una vista materializada agregada {#example-of-an-aggregated-materialized-view}
-
-`AggregatingMergeTree` vista materializada que mira el `test.visits` tabla:
-
-``` sql
-CREATE MATERIALIZED VIEW test.basic
-ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate)
-AS SELECT
-    CounterID,
-    StartDate,
-    sumState(Sign)    AS Visits,
-    uniqState(UserID) AS Users
-FROM test.visits
-GROUP BY CounterID, StartDate;
-```
-
-Insertar datos en el `test.visits` tabla.
-
-``` sql
-INSERT INTO test.visits ...
-```
-
-Los datos se insertan tanto en la tabla como en la vista `test.basic` que realizará la agregación.
-
-Para obtener los datos agregados, necesitamos ejecutar una consulta como `SELECT ... GROUP BY ...` de la vista `test.basic`:
-
-``` sql
-SELECT
-    StartDate,
-    sumMerge(Visits) AS Visits,
-    uniqMerge(Users) AS Users
-FROM test.basic
-GROUP BY StartDate
-ORDER BY StartDate;
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md
deleted file mode 100644
index 027d5c2adf7..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,306 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: ColapsarMergeTree
----
-
-# ColapsarMergeTree {#table_engine-collapsingmergetree}
-
-El motor hereda de [Método de codificación de datos:](mergetree.md) y agrega la lógica de las filas que colapsan al algoritmo de fusión de partes de datos.
-
-`CollapsingMergeTree` elimina de forma asincrónica (colapsa) pares de filas si todos los campos de una clave de ordenación (`ORDER BY`) son equivalentes excepto el campo particular `Sign` que puede tener `1` y `-1` valor. Las filas sin un par se mantienen. Para más detalles, consulte el [Derrumbar](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing) sección del documento.
-
-El motor puede reducir significativamente el volumen de almacenamiento y aumentar la eficiencia de `SELECT` consulta como consecuencia.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Para obtener una descripción de los parámetros de consulta, consulte [descripción de la consulta](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**CollapsingMergeTree Parámetros**
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` es una “state” fila, `-1` es una “cancel” fila.
-
-    Column data type — `Int8`.
-
-**Cláusulas de consulta**
-
-Al crear un `CollapsingMergeTree` mesa, la misma [cláusulas de consulta](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) se requieren, como al crear un `MergeTree` tabla.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No use este método en proyectos nuevos y, si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] CollapsingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, sign)
-```
-
-Todos los parámetros excepto `sign` el mismo significado que en `MergeTree`.
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` — “state” fila, `-1` — “cancel” fila.
-
-    Column Data Type — `Int8`.
-
-</details>
-
-## Derrumbar {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing}
-
-### Datos {#data}
-
-Considere la situación en la que necesita guardar datos que cambian continuamente para algún objeto. Parece lógico tener una fila para un objeto y actualizarla en cualquier cambio, pero la operación de actualización es costosa y lenta para DBMS porque requiere la reescritura de los datos en el almacenamiento. Si necesita escribir datos rápidamente, la actualización no es aceptable, pero puede escribir los cambios de un objeto secuencialmente de la siguiente manera.
-
-Utilice la columna en particular `Sign`. Si `Sign = 1` significa que la fila es un estado de un objeto, llamémoslo “state” fila. Si `Sign = -1` significa la cancelación del estado de un objeto con los mismos atributos, llamémoslo “cancel” fila.
-
-Por ejemplo, queremos calcular cuántas páginas revisaron los usuarios en algún sitio y cuánto tiempo estuvieron allí. En algún momento escribimos la siguiente fila con el estado de la actividad del usuario:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-En algún momento después registramos el cambio de actividad del usuario y lo escribimos con las siguientes dos filas.
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-La primera fila cancela el estado anterior del objeto (usuario). Debe copiar los campos clave de ordenación del estado cancelado exceptuando `Sign`.
-
-La segunda fila contiene el estado actual.
-
-Como solo necesitamos el último estado de actividad del usuario, las filas
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-se puede eliminar colapsando el estado no válido (antiguo) de un objeto. `CollapsingMergeTree` hace esto mientras se fusionan las partes de datos.
-
-Por qué necesitamos 2 filas para cada cambio leído en el [Algoritmo](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm) apartado.
-
-**Propiedades peculiares de tal enfoque**
-
-1.  El programa que escribe los datos debe recordar el estado de un objeto para poder cancelarlo. “Cancel” debe contener copias de los campos de clave de ordenación “state” y lo opuesto `Sign`. Aumenta el tamaño inicial de almacenamiento, pero permite escribir los datos rápidamente.
-2.  Las matrices de largo crecimiento en columnas reducen la eficiencia del motor debido a la carga para escribir. Los datos más sencillos, mayor será la eficiencia.
-3.  El `SELECT` Los resultados dependen en gran medida de la consistencia del historial de cambios de objetos. Sea preciso al preparar los datos para insertarlos. Puede obtener resultados impredecibles en datos incoherentes, por ejemplo, valores negativos para métricas no negativas, como la profundidad de la sesión.
-
-### Algoritmo {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm}
-
-Cuando ClickHouse combina partes de datos, cada grupo de filas consecutivas tiene la misma clave de ordenación (`ORDER BY`) se reduce a no más de dos filas, una con `Sign = 1` (“state” fila) y otro con `Sign = -1` (“cancel” fila). En otras palabras, las entradas colapsan.
-
-Para cada parte de datos resultante, ClickHouse guarda:
-
-1.  El primero “cancel” y el último “state” si el número de “state” y “cancel” y la última fila es una “state” fila.
-2.  El último “state” fila, si hay más “state” filas que “cancel” filas.
-3.  El primero “cancel” fila, si hay más “cancel” filas que “state” filas.
-4.  Ninguna de las filas, en todos los demás casos.
-
-También cuando hay al menos 2 más “state” filas que “cancel” filas, o al menos 2 más “cancel” filas entonces “state” fila, la fusión continúa, pero ClickHouse trata esta situación como un error lógico y la registra en el registro del servidor. Este error puede producirse si se insertan los mismos datos más de una vez.
-
-Por lo tanto, el colapso no debe cambiar los resultados del cálculo de las estadísticas.
-Los cambios colapsaron gradualmente para que al final solo quedara el último estado de casi todos los objetos.
-
-El `Sign` se requiere porque el algoritmo de fusión no garantiza que todas las filas con la misma clave de clasificación estén en la misma parte de datos resultante e incluso en el mismo servidor físico. Proceso de ClickHouse `SELECT` consultas con múltiples hilos, y no puede predecir el orden de las filas en el resultado. La agregación es necesaria si hay una necesidad de obtener completamente “collapsed” datos de `CollapsingMergeTree` tabla.
-
-Para finalizar el colapso, escriba una consulta con `GROUP BY` cláusula y funciones agregadas que representan el signo. Por ejemplo, para calcular la cantidad, use `sum(Sign)` en lugar de `count()`. Para calcular la suma de algo, use `sum(Sign * x)` en lugar de `sum(x)` y así sucesivamente, y también añadir `HAVING sum(Sign) > 0`.
-
-Los agregados `count`, `sum` y `avg` podría calcularse de esta manera. El agregado `uniq` podría calcularse si un objeto tiene al menos un estado no colapsado. Los agregados `min` y `max` no se pudo calcular porque `CollapsingMergeTree` no guarda el historial de valores de los estados colapsados.
-
-Si necesita extraer datos sin agregación (por ejemplo, para comprobar si hay filas presentes cuyos valores más recientes coinciden con ciertas condiciones), puede utilizar el `FINAL` modificador para el `FROM` clausula. Este enfoque es significativamente menos eficiente.
-
-## Ejemplo de uso {#example-of-use}
-
-Datos de ejemplo:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Creación de la tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE UAct
-(
-    UserID UInt64,
-    PageViews UInt8,
-    Duration UInt8,
-    Sign Int8
-)
-ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
-ORDER BY UserID
-```
-
-Inserción de los datos:
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1)
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1),(4324182021466249494, 6, 185, 1)
-```
-
-Usamos dos `INSERT` consultas para crear dos partes de datos diferentes. Si insertamos los datos con una consulta, ClickHouse crea una parte de datos y nunca realizará ninguna fusión.
-
-Obtener los datos:
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-¿Qué vemos y dónde está colapsando?
-
-Con dos `INSERT` consultas, hemos creado 2 partes de datos. El `SELECT` la consulta se realizó en 2 hilos, y obtuvimos un orden aleatorio de filas. No se ha producido un colapso porque todavía no se había fusionado las partes de datos. ClickHouse fusiona parte de datos en un momento desconocido que no podemos predecir.
-
-Por lo tanto, necesitamos agregación:
-
-``` sql
-SELECT
-    UserID,
-    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
-    sum(Duration * Sign) AS Duration
-FROM UAct
-GROUP BY UserID
-HAVING sum(Sign) > 0
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
-```
-
-Si no necesitamos agregación y queremos forzar el colapso, podemos usar `FINAL` modificador para `FROM` clausula.
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct FINAL
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Esta forma de seleccionar los datos es muy ineficiente. No lo use para mesas grandes.
-
-## Ejemplo de otro enfoque {#example-of-another-approach}
-
-Datos de ejemplo:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-│ 4324182021466249494 │        -5 │     -146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-La idea es que las fusiones tengan en cuenta solo los campos clave. Y en el “Cancel” línea podemos especificar valores negativos que igualan la versión anterior de la fila al sumar sin usar la columna Sign. Para este enfoque, es necesario cambiar el tipo de datos `PageViews`,`Duration` para almacenar valores negativos de UInt8 -\> Int16.
-
-``` sql
-CREATE TABLE UAct
-(
-    UserID UInt64,
-    PageViews Int16,
-    Duration Int16,
-    Sign Int8
-)
-ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
-ORDER BY UserID
-```
-
-Vamos a probar el enfoque:
-
-``` sql
-insert into UAct values(4324182021466249494,  5,  146,  1);
-insert into UAct values(4324182021466249494, -5, -146, -1);
-insert into UAct values(4324182021466249494,  6,  185,  1);
-
-select * from UAct final; // avoid using final in production (just for a test or small tables)
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    UserID,
-    sum(PageViews) AS PageViews,
-    sum(Duration) AS Duration
-FROM UAct
-GROUP BY UserID
-```text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
-```
-
-``` sqk
-select count() FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌─count()─┐
-│       3 │
-└─────────┘
-```
-
-``` sql
-optimize table UAct final;
-
-select * FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/collapsingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md
deleted file mode 100644
index 6cbc0a9192e..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 32
-toc_title: "Clave de partici\xF3n personalizada"
----
-
-# Clave de partición personalizada {#custom-partitioning-key}
-
-La partición está disponible para el [Método de codificación de datos:](mergetree.md) mesas familiares (incluyendo [repetición](replication.md) tabla). [Vistas materializadas](../special/materializedview.md#materializedview) basado en tablas MergeTree soporte de particionamiento, también.
-
-Una partición es una combinación lógica de registros en una tabla por un criterio especificado. Puede establecer una partición por un criterio arbitrario, como por mes, por día o por tipo de evento. Cada partición se almacena por separado para simplificar las manipulaciones de estos datos. Al acceder a los datos, ClickHouse utiliza el subconjunto más pequeño de particiones posible.
-
-La partición se especifica en el `PARTITION BY expr` cláusula cuando [creando una tabla](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table). La clave de partición puede ser cualquier expresión de las columnas de la tabla. Por ejemplo, para especificar la partición por mes, utilice la expresión `toYYYYMM(date_column)`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE visits
-(
-    VisitDate Date,
-    Hour UInt8,
-    ClientID UUID
-)
-ENGINE = MergeTree()
-PARTITION BY toYYYYMM(VisitDate)
-ORDER BY Hour;
-```
-
-La clave de partición también puede ser una tupla de expresiones (similar a la [clave primaria](mergetree.md#primary-keys-and-indexes-in-queries)). Por ejemplo:
-
-``` sql
-ENGINE = ReplicatedCollapsingMergeTree('/clickhouse/tables/name', 'replica1', Sign)
-PARTITION BY (toMonday(StartDate), EventType)
-ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID));
-```
-
-En este ejemplo, establecemos la partición por los tipos de eventos que se produjeron durante la semana actual.
-
-Al insertar datos nuevos en una tabla, estos datos se almacenan como una parte separada (porción) ordenada por la clave principal. En 10-15 minutos después de insertar, las partes de la misma partición se fusionan en toda la parte.
-
-!!! info "INFO"
-    Una combinación solo funciona para partes de datos que tienen el mismo valor para la expresión de partición. Esto significa **no deberías hacer particiones demasiado granulares** (más de un millar de particiones). De lo contrario, el `SELECT` consulta funciona mal debido a un número excesivamente grande de archivos en el sistema de archivos y descriptores de archivos abiertos.
-
-Utilice el [sistema.parte](../../../operations/system-tables.md#system_tables-parts) tabla para ver las partes y particiones de la tabla. Por ejemplo, supongamos que tenemos un `visits` tabla con partición por mes. Vamos a realizar el `SELECT` consulta para el `system.parts` tabla:
-
-``` sql
-SELECT
-    partition,
-    name,
-    active
-FROM system.parts
-WHERE table = 'visits'
-```
-
-``` text
-┌─partition─┬─name───────────┬─active─┐
-│ 201901    │ 201901_1_3_1   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_1_9_2   │      1 │
-│ 201901    │ 201901_8_8_0   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_9_9_0   │      0 │
-│ 201902    │ 201902_4_6_1   │      1 │
-│ 201902    │ 201902_10_10_0 │      1 │
-│ 201902    │ 201902_11_11_0 │      1 │
-└───────────┴────────────────┴────────┘
-```
-
-El `partition` columna contiene los nombres de las particiones. Hay dos particiones en este ejemplo: `201901` y `201902`. Puede utilizar este valor de columna para especificar el nombre de partición en [ALTER … PARTITION](#alter_manipulations-with-partitions) consulta.
-
-El `name` columna contiene los nombres de las partes de datos de partición. Puede utilizar esta columna para especificar el nombre de la pieza [ALTER ATTACH PART](#alter_attach-partition) consulta.
-
-Vamos a desglosar el nombre de la primera parte: `201901_1_3_1`:
-
--   `201901` es el nombre de la partición.
--   `1` es el número mínimo del bloque de datos.
--   `3` es el número máximo del bloque de datos.
--   `1` es el nivel de fragmento (la profundidad del árbol de fusión del que se forma).
-
-!!! info "INFO"
-    Las partes de las tablas de tipo antiguo tienen el nombre: `20190117_20190123_2_2_0` (fecha mínima - fecha máxima - número de bloque mínimo - número de bloque máximo - nivel).
-
-El `active` columna muestra el estado de la pieza. `1` está activo; `0` está inactivo. Las partes inactivas son, por ejemplo, las partes de origen que quedan después de fusionarse con una parte más grande. Las partes de datos dañadas también se indican como inactivas.
-
-Como puede ver en el ejemplo, hay varias partes separadas de la misma partición (por ejemplo, `201901_1_3_1` y `201901_1_9_2`). Esto significa que estas partes aún no están fusionadas. ClickHouse combina las partes insertadas de datos periódicamente, aproximadamente 15 minutos después de la inserción. Además, puede realizar una fusión no programada utilizando el [OPTIMIZE](../../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) consulta. Ejemplo:
-
-``` sql
-OPTIMIZE TABLE visits PARTITION 201902;
-```
-
-``` text
-┌─partition─┬─name───────────┬─active─┐
-│ 201901    │ 201901_1_3_1   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_1_9_2   │      1 │
-│ 201901    │ 201901_8_8_0   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_9_9_0   │      0 │
-│ 201902    │ 201902_4_6_1   │      0 │
-│ 201902    │ 201902_4_11_2  │      1 │
-│ 201902    │ 201902_10_10_0 │      0 │
-│ 201902    │ 201902_11_11_0 │      0 │
-└───────────┴────────────────┴────────┘
-```
-
-Las partes inactivas se eliminarán aproximadamente 10 minutos después de la fusión.
-
-Otra forma de ver un conjunto de partes y particiones es ir al directorio de la tabla: `/var/lib/clickhouse/data/<database>/<table>/`. Por ejemplo:
-
-``` bash
-/var/lib/clickhouse/data/default/visits$ ls -l
-total 40
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  1 16:48 201901_1_3_1
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:17 201901_1_9_2
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 15:52 201901_8_8_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 15:52 201901_9_9_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:17 201902_10_10_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:17 201902_11_11_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:19 201902_4_11_2
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 12:09 201902_4_6_1
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  1 16:48 detached
-```
-
-Carpeta ‘201901_1_1_0’, ‘201901_1_7_1’ y así sucesivamente son los directorios de las partes. Cada parte se relaciona con una partición correspondiente y contiene datos solo para un mes determinado (la tabla de este ejemplo tiene particiones por mes).
-
-El `detached` el directorio contiene partes que se separaron de la tabla utilizando el [DETACH](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_detach-partition) consulta. Las partes dañadas también se mueven a este directorio, en lugar de eliminarse. El servidor no utiliza las piezas del `detached` directory. You can add, delete, or modify the data in this directory at any time – the server will not know about this until you run the [ATTACH](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_attach-partition) consulta.
-
-Tenga en cuenta que en el servidor operativo, no puede cambiar manualmente el conjunto de piezas o sus datos en el sistema de archivos, ya que el servidor no lo sabrá. Para tablas no replicadas, puede hacer esto cuando se detiene el servidor, pero no se recomienda. Para tablas replicadas, el conjunto de piezas no se puede cambiar en ningún caso.
-
-ClickHouse le permite realizar operaciones con las particiones: eliminarlas, copiar de una tabla a otra o crear una copia de seguridad. Consulte la lista de todas las operaciones en la sección [Manipulaciones con particiones y piezas](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/custom_partitioning_key/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md
deleted file mode 100644
index d33ddcebac2..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,174 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: GraphiteMergeTree
----
-
-# GraphiteMergeTree {#graphitemergetree}
-
-Este motor está diseñado para el adelgazamiento y la agregación / promedio (rollup) [Grafito](http://graphite.readthedocs.io/en/latest/index.html) datos. Puede ser útil para los desarrolladores que desean usar ClickHouse como almacén de datos para Graphite.
-
-Puede usar cualquier motor de tabla ClickHouse para almacenar los datos de Graphite si no necesita un paquete acumulativo, pero si necesita un paquete acumulativo, use `GraphiteMergeTree`. El motor reduce el volumen de almacenamiento y aumenta la eficiencia de las consultas de Graphite.
-
-El motor hereda propiedades de [Método de codificación de datos:](mergetree.md).
-
-## Creación de una tabla {#creating-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    Path String,
-    Time DateTime,
-    Value <Numeric_type>,
-    Version <Numeric_type>
-    ...
-) ENGINE = GraphiteMergeTree(config_section)
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Vea una descripción detallada del [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) consulta.
-
-Una tabla para los datos de grafito debe tener las siguientes columnas para los siguientes datos:
-
--   Nombre métrico (sensor de grafito). Tipo de datos: `String`.
-
--   Tiempo de medición de la métrica. Tipo de datos: `DateTime`.
-
--   Valor de la métrica. Tipo de datos: cualquier numérico.
-
--   Versión de la métrica. Tipo de datos: cualquier numérico.
-
-    ClickHouse guarda las filas con la versión más alta o la última escrita si las versiones son las mismas. Otras filas se eliminan durante la fusión de partes de datos.
-
-Los nombres de estas columnas deben establecerse en la configuración acumulativa.
-
-**GraphiteMergeTree parámetros**
-
--   `config_section` — Name of the section in the configuration file, where are the rules of rollup set.
-
-**Cláusulas de consulta**
-
-Al crear un `GraphiteMergeTree` mesa, la misma [clausula](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) se requieren, como al crear un `MergeTree` tabla.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No use este método en proyectos nuevos y, si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    EventDate Date,
-    Path String,
-    Time DateTime,
-    Value <Numeric_type>,
-    Version <Numeric_type>
-    ...
-) ENGINE [=] GraphiteMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, config_section)
-```
-
-Todos los parámetros excepto `config_section` el mismo significado que en `MergeTree`.
-
--   `config_section` — Name of the section in the configuration file, where are the rules of rollup set.
-
-</details>
-
-## Configuración acumulativa {#rollup-configuration}
-
-La configuración del paquete acumulativo está definida por [graphite_rollup](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) parámetro en la configuración del servidor. El nombre del parámetro podría ser cualquiera. Puede crear varias configuraciones y usarlas para diferentes tablas.
-
-Estructura de configuración Rollup:
-
-      required-columns
-      patterns
-
-### Columnas requeridas {#required-columns}
-
--   `path_column_name` — The name of the column storing the metric name (Graphite sensor). Default value: `Path`.
--   `time_column_name` — The name of the column storing the time of measuring the metric. Default value: `Time`.
--   `value_column_name` — The name of the column storing the value of the metric at the time set in `time_column_name`. Valor predeterminado: `Value`.
--   `version_column_name` — The name of the column storing the version of the metric. Default value: `Timestamp`.
-
-### Patrón {#patterns}
-
-Estructura del `patterns` apartado:
-
-``` text
-pattern
-    regexp
-    function
-pattern
-    regexp
-    age + precision
-    ...
-pattern
-    regexp
-    function
-    age + precision
-    ...
-pattern
-    ...
-default
-    function
-    age + precision
-    ...
-```
-
-!!! warning "Atención"
-    Los patrones deben ser estrictamente ordenados:
-
-      1. Patterns without `function` or `retention`.
-      1. Patterns with both `function` and `retention`.
-      1. Pattern `default`.
-
-Al procesar una fila, ClickHouse comprueba las reglas en el `pattern` apartado. Cada uno de `pattern` (incluir `default` secciones pueden contener `function` parámetro para la agregación, `retention` parámetros o ambos. Si el nombre de la métrica coincide con `regexp`, las reglas de la `pattern` sección (o secciones); de lo contrario, las reglas de la `default` sección se utilizan.
-
-Campos para `pattern` y `default` apartado:
-
--   `regexp`– A pattern for the metric name.
--   `age` – The minimum age of the data in seconds.
--   `precision`– How precisely to define the age of the data in seconds. Should be a divisor for 86400 (seconds in a day).
--   `function` – The name of the aggregating function to apply to data whose age falls within the range `[age, age + precision]`.
-
-### Ejemplo de configuración {#configuration-example}
-
-``` xml
-<graphite_rollup>
-    <version_column_name>Version</version_column_name>
-    <pattern>
-        <regexp>click_cost</regexp>
-        <function>any</function>
-        <retention>
-            <age>0</age>
-            <precision>5</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>86400</age>
-            <precision>60</precision>
-        </retention>
-    </pattern>
-    <default>
-        <function>max</function>
-        <retention>
-            <age>0</age>
-            <precision>60</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>3600</age>
-            <precision>300</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>86400</age>
-            <precision>3600</precision>
-        </retention>
-    </default>
-</graphite_rollup>
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/graphitemergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/index.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
deleted file mode 100644
index 359d58b2ff1..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Familia MergeTree
-toc_priority: 28
----
-
-
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
deleted file mode 100644
index a4bab840b52..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,654 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 30
-toc_title: "M\xE9todo de codificaci\xF3n de datos:"
----
-
-# Método de codificación de datos: {#table_engines-mergetree}
-
-El `MergeTree` motor y otros motores de esta familia (`*MergeTree`) son los motores de mesa ClickHouse más robustos.
-
-Motores en el `MergeTree` familia están diseñados para insertar una gran cantidad de datos en una tabla. Los datos se escriben rápidamente en la tabla parte por parte, luego se aplican reglas para fusionar las partes en segundo plano. Este método es mucho más eficiente que reescribir continuamente los datos en almacenamiento durante la inserción.
-
-Principales características:
-
--   Almacena datos ordenados por clave principal.
-
-    Esto le permite crear un pequeño índice disperso que ayuda a encontrar datos más rápido.
-
--   Las particiones se pueden utilizar si [clave de partición](custom-partitioning-key.md) se especifica.
-
-    ClickHouse admite ciertas operaciones con particiones que son más efectivas que las operaciones generales en los mismos datos con el mismo resultado. ClickHouse también corta automáticamente los datos de partición donde se especifica la clave de partición en la consulta. Esto también mejora el rendimiento de las consultas.
-
--   Soporte de replicación de datos.
-
-    La familia de `ReplicatedMergeTree` proporciona la replicación de datos. Para obtener más información, consulte [Replicación de datos](replication.md).
-
--   Soporte de muestreo de datos.
-
-    Si es necesario, puede establecer el método de muestreo de datos en la tabla.
-
-!!! info "INFO"
-    El [Fusionar](../special/merge.md#merge) el motor no pertenece al `*MergeTree` familia.
-
-## Creación de una tabla {#table_engine-mergetree-creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
-    ...
-    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
-    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
-) ENGINE = MergeTree()
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[PRIMARY KEY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Para obtener una descripción de los parámetros, consulte [Descripción de la consulta CREATE](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-!!! note "Nota"
-    `INDEX` es una característica experimental, ver [Índices de saltos de datos](#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes).
-
-### Cláusulas de consulta {#mergetree-query-clauses}
-
--   `ENGINE` — Name and parameters of the engine. `ENGINE = MergeTree()`. El `MergeTree` el motor no tiene parámetros.
-
--   `PARTITION BY` — The [clave de partición](custom-partitioning-key.md).
-
-    Para particionar por mes, utilice el `toYYYYMM(date_column)` expresión, donde `date_column` es una columna con una fecha del tipo [Fecha](../../../sql-reference/data-types/date.md). Los nombres de partición aquí tienen el `"YYYYMM"` formato.
-
--   `ORDER BY` — The sorting key.
-
-    Una tupla de columnas o expresiones arbitrarias. Ejemplo: `ORDER BY (CounterID, EventDate)`.
-
--   `PRIMARY KEY` — The primary key if it [difiere de la clave de clasificación](#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key).
-
-    De forma predeterminada, la clave principal es la misma que la clave de ordenación (que se especifica `ORDER BY` clausula). Por lo tanto, en la mayoría de los casos no es necesario especificar un `PRIMARY KEY` clausula.
-
--   `SAMPLE BY` — An expression for sampling.
-
-    Si se utiliza una expresión de muestreo, la clave principal debe contenerla. Ejemplo: `SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`.
-
--   `TTL` — A list of rules specifying storage duration of rows and defining logic of automatic parts movement [entre discos y volúmenes](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
-
-    La expresión debe tener una `Date` o `DateTime` columna como resultado. Ejemplo:
-    `TTL date + INTERVAL 1 DAY`
-
-    Tipo de regla `DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'` especifica una acción que debe realizarse con la pieza si la expresión está satisfecha (alcanza la hora actual): eliminación de filas caducadas, mover una pieza (si la expresión está satisfecha para todas las filas de una pieza) al disco especificado (`TO DISK 'xxx'`) o al volumen (`TO VOLUME 'xxx'`). El tipo predeterminado de la regla es la eliminación (`DELETE`). Se puede especificar una lista de varias reglas, pero no debe haber más de una `DELETE` regla.
-
-    Para obtener más información, consulte [TTL para columnas y tablas](#table_engine-mergetree-ttl)
-
--   `SETTINGS` — Additional parameters that control the behavior of the `MergeTree`:
-
-    -   `index_granularity` — Maximum number of data rows between the marks of an index. Default value: 8192. See [Almacenamiento de datos](#mergetree-data-storage).
-    -   `index_granularity_bytes` — Maximum size of data granules in bytes. Default value: 10Mb. To restrict the granule size only by number of rows, set to 0 (not recommended). See [Almacenamiento de datos](#mergetree-data-storage).
-    -   `enable_mixed_granularity_parts` — Enables or disables transitioning to control the granule size with the `index_granularity_bytes` configuración. Antes de la versión 19.11, sólo existía el `index_granularity` ajuste para restringir el tamaño del gránulo. El `index_granularity_bytes` mejora el rendimiento de ClickHouse al seleccionar datos de tablas con filas grandes (decenas y cientos de megabytes). Si tiene tablas con filas grandes, puede habilitar esta configuración para que las tablas mejoren la eficiencia de `SELECT` consulta.
-    -   `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper` — Storage method of the data parts headers in ZooKeeper. If `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper=1`, entonces ZooKeeper almacena menos datos. Para obtener más información, consulte [descripción del ajuste](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-use_minimalistic_part_header_in_zookeeper) en “Server configuration parameters”.
-    -   `min_merge_bytes_to_use_direct_io` — The minimum data volume for merge operation that is required for using direct I/O access to the storage disk. When merging data parts, ClickHouse calculates the total storage volume of all the data to be merged. If the volume exceeds `min_merge_bytes_to_use_direct_io` bytes, ClickHouse lee y escribe los datos en el disco de almacenamiento utilizando la interfaz de E / S directa (`O_DIRECT` opcion). Si `min_merge_bytes_to_use_direct_io = 0`, entonces la E/S directa está deshabilitada. Valor predeterminado: `10 * 1024 * 1024 * 1024` byte.
-        <a name="mergetree_setting-merge_with_ttl_timeout"></a>
-    -   `merge_with_ttl_timeout` — Minimum delay in seconds before repeating a merge with TTL. Default value: 86400 (1 day).
-    -   `write_final_mark` — Enables or disables writing the final index mark at the end of data part (after the last byte). Default value: 1. Don't turn it off.
-    -   `merge_max_block_size` — Maximum number of rows in block for merge operations. Default value: 8192.
-    -   `storage_policy` — Storage policy. See [Uso de varios dispositivos de bloque para el almacenamiento de datos](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
-
-**Ejemplo de configuración de secciones**
-
-``` sql
-ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
-```
-
-En el ejemplo, configuramos la partición por mes.
-
-También establecemos una expresión para el muestreo como un hash por el ID de usuario. Esto le permite pseudoaleatorizar los datos en la tabla para cada `CounterID` y `EventDate`. Si define un [SAMPLE](../../../sql-reference/statements/select/sample.md#select-sample-clause) cláusula al seleccionar los datos, ClickHouse devolverá una muestra de datos pseudoaleatoria uniforme para un subconjunto de usuarios.
-
-El `index_granularity` se puede omitir porque 8192 es el valor predeterminado.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No utilice este método en nuevos proyectos. Si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] MergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
-```
-
-**Parámetros MergeTree()**
-
--   `date-column` — The name of a column of the [Fecha](../../../sql-reference/data-types/date.md) tipo. ClickHouse crea automáticamente particiones por mes en función de esta columna. Los nombres de partición están en el `"YYYYMM"` formato.
--   `sampling_expression` — An expression for sampling.
--   `(primary, key)` — Primary key. Type: [Tupla()](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)
--   `index_granularity` — The granularity of an index. The number of data rows between the “marks” de un índice. El valor 8192 es apropiado para la mayoría de las tareas.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
-```
-
-El `MergeTree` engine se configura de la misma manera que en el ejemplo anterior para el método de configuración del motor principal.
-</details>
-
-## Almacenamiento de datos {#mergetree-data-storage}
-
-Una tabla consta de partes de datos ordenadas por clave principal.
-
-Cuando se insertan datos en una tabla, se crean partes de datos separadas y cada una de ellas se ordena lexicográficamente por clave principal. Por ejemplo, si la clave principal es `(CounterID, Date)`, los datos en la parte se ordenan por `CounterID`, y dentro de cada `CounterID` es ordenado por `Date`.
-
-Los datos que pertenecen a diferentes particiones se separan en diferentes partes. En el fondo, ClickHouse combina partes de datos para un almacenamiento más eficiente. Las piezas que pertenecen a particiones diferentes no se fusionan. El mecanismo de combinación no garantiza que todas las filas con la misma clave principal estén en la misma parte de datos.
-
-Cada parte de datos se divide lógicamente en gránulos. Un gránulo es el conjunto de datos indivisibles más pequeño que ClickHouse lee al seleccionar datos. ClickHouse no divide filas o valores, por lo que cada gránulo siempre contiene un número entero de filas. La primera fila de un gránulo está marcada con el valor de la clave principal de la fila. Para cada parte de datos, ClickHouse crea un archivo de índice que almacena las marcas. Para cada columna, ya sea en la clave principal o no, ClickHouse también almacena las mismas marcas. Estas marcas le permiten encontrar datos directamente en archivos de columnas.
-
-El tamaño del gránulo es restringido por `index_granularity` y `index_granularity_bytes` configuración del motor de tabla. El número de filas en un gránulo se encuentra en el `[1, index_granularity]` rango, dependiendo del tamaño de las filas. El tamaño de un gránulo puede exceder `index_granularity_bytes` si el tamaño de una sola fila es mayor que el valor de la configuración. En este caso, el tamaño del gránulo es igual al tamaño de la fila.
-
-## Claves e índices principales en consultas {#primary-keys-and-indexes-in-queries}
-
-Tome el `(CounterID, Date)` clave primaria como ejemplo. En este caso, la clasificación y el índice se pueden ilustrar de la siguiente manera:
-
-      Whole data:     [---------------------------------------------]
-      CounterID:      [aaaaaaaaaaaaaaaaaabbbbcdeeeeeeeeeeeeefgggggggghhhhhhhhhiiiiiiiiikllllllll]
-      Date:           [1111111222222233331233211111222222333211111112122222223111112223311122333]
-      Marks:           |      |      |      |      |      |      |      |      |      |      |
-                      a,1    a,2    a,3    b,3    e,2    e,3    g,1    h,2    i,1    i,3    l,3
-      Marks numbers:   0      1      2      3      4      5      6      7      8      9      10
-
-Si la consulta de datos especifica:
-
--   `CounterID in ('a', 'h')`, el servidor lee los datos en los rangos de marcas `[0, 3)` y `[6, 8)`.
--   `CounterID IN ('a', 'h') AND Date = 3`, el servidor lee los datos en los rangos de marcas `[1, 3)` y `[7, 8)`.
--   `Date = 3`, el servidor lee los datos en el rango de marcas `[1, 10]`.
-
-Los ejemplos anteriores muestran que siempre es más efectivo usar un índice que un análisis completo.
-
-Un índice disperso permite leer datos adicionales. Al leer un único rango de la clave primaria, hasta `index_granularity * 2` se pueden leer filas adicionales en cada bloque de datos.
-
-Los índices dispersos le permiten trabajar con una gran cantidad de filas de tabla, porque en la mayoría de los casos, dichos índices caben en la RAM de la computadora.
-
-ClickHouse no requiere una clave principal única. Puede insertar varias filas con la misma clave principal.
-
-### Selección de la clave principal {#selecting-the-primary-key}
-
-El número de columnas en la clave principal no está explícitamente limitado. Dependiendo de la estructura de datos, puede incluir más o menos columnas en la clave principal. Esto puede:
-
--   Mejorar el rendimiento de un índice.
-
-    Si la clave principal es `(a, b)`, a continuación, añadir otra columna `c` mejorará el rendimiento si se cumplen las siguientes condiciones:
-
-    -   Hay consultas con una condición en la columna `c`.
-    -   Rangos de datos largos (varias veces más `index_granularity`) con valores idénticos para `(a, b)` son comunes. En otras palabras, al agregar otra columna le permite omitir rangos de datos bastante largos.
-
--   Mejorar la compresión de datos.
-
-    ClickHouse ordena los datos por clave principal, por lo que cuanto mayor sea la consistencia, mejor será la compresión.
-
--   Proporcione una lógica adicional al fusionar partes de datos en el [ColapsarMergeTree](collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree) y [SummingMergeTree](summingmergetree.md) motor.
-
-    En este caso tiene sentido especificar el *clave de clasificación* que es diferente de la clave principal.
-
-Una clave principal larga afectará negativamente al rendimiento de la inserción y al consumo de memoria, pero las columnas adicionales de la clave principal no afectarán al rendimiento de ClickHouse durante `SELECT` consulta.
-
-### Elegir una clave principal que difiere de la clave de ordenación {#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key}
-
-Es posible especificar una clave principal (una expresión con valores que se escriben en el archivo de índice para cada marca) que es diferente de la clave de ordenación (una expresión para ordenar las filas en partes de datos). En este caso, la tupla de expresión de clave primaria debe ser un prefijo de la tupla de expresión de clave de ordenación.
-
-Esta característica es útil cuando se [SummingMergeTree](summingmergetree.md) y
-[AgregaciónMergeTree](aggregatingmergetree.md) motores de mesa. En un caso común cuando se utilizan estos motores, la tabla tiene dos tipos de columnas: *cota* y *medida*. Las consultas típicas agregan valores de columnas de medida con `GROUP BY` y filtrado por dimensiones. Debido a que SummingMergeTree y AggregatingMergeTree agregan filas con el mismo valor de la clave de ordenación, es natural agregarle todas las dimensiones. Como resultado, la expresión de clave consta de una larga lista de columnas y esta lista debe actualizarse con frecuencia con las dimensiones recién agregadas.
-
-En este caso, tiene sentido dejar solo unas pocas columnas en la clave principal que proporcionarán análisis de rango eficientes y agregarán las columnas de dimensión restantes a la tupla de clave de clasificación.
-
-[ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md) de la clave de ordenación es una operación ligera porque cuando se agrega una nueva columna simultáneamente a la tabla y a la clave de ordenación, las partes de datos existentes no necesitan ser cambiadas. Dado que la clave de ordenación anterior es un prefijo de la nueva clave de ordenación y no hay datos en la columna recién agregada, los datos se ordenan tanto por las claves de ordenación antiguas como por las nuevas en el momento de la modificación de la tabla.
-
-### Uso de índices y particiones en consultas {#use-of-indexes-and-partitions-in-queries}
-
-Para `SELECT` consultas, ClickHouse analiza si se puede usar un índice. Se puede usar un índice si el `WHERE/PREWHERE` clause tiene una expresión (como uno de los elementos de conjunción, o enteramente) que representa una operación de comparación de igualdad o desigualdad, o si tiene `IN` o `LIKE` con un prefijo fijo en columnas o expresiones que están en la clave principal o clave de partición, o en ciertas funciones parcialmente repetitivas de estas columnas, o relaciones lógicas de estas expresiones.
-
-Por lo tanto, es posible ejecutar rápidamente consultas en uno o varios rangos de la clave principal. En este ejemplo, las consultas serán rápidas cuando se ejecuten para una etiqueta de seguimiento específica, para una etiqueta y un intervalo de fechas específicos, para una etiqueta y una fecha específicas, para varias etiquetas con un intervalo de fechas, etc.
-
-Veamos el motor configurado de la siguiente manera:
-
-      ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate) SETTINGS index_granularity=8192
-
-En este caso, en consultas:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND CounterID = 34
-SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND (CounterID = 34 OR CounterID = 42)
-SELECT count() FROM table WHERE ((EventDate >= toDate('2014-01-01') AND EventDate <= toDate('2014-01-31')) OR EventDate = toDate('2014-05-01')) AND CounterID IN (101500, 731962, 160656) AND (CounterID = 101500 OR EventDate != toDate('2014-05-01'))
-```
-
-ClickHouse utilizará el índice de clave principal para recortar datos incorrectos y la clave de partición mensual para recortar particiones que están en intervalos de fechas incorrectos.
-
-Las consultas anteriores muestran que el índice se usa incluso para expresiones complejas. La lectura de la tabla está organizada de modo que el uso del índice no puede ser más lento que un escaneo completo.
-
-En el siguiente ejemplo, el índice no se puede usar.
-
-``` sql
-SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'
-```
-
-Para comprobar si ClickHouse puede usar el índice al ejecutar una consulta, use la configuración [Fecha de nacimiento](../../../operations/settings/settings.md#settings-force_index_by_date) y [force_primary_key](../../../operations/settings/settings.md).
-
-La clave para particionar por mes permite leer solo aquellos bloques de datos que contienen fechas del rango adecuado. En este caso, el bloque de datos puede contener datos para muchas fechas (hasta un mes). Dentro de un bloque, los datos se ordenan por clave principal, que puede no contener la fecha como la primera columna. Debido a esto, el uso de una consulta con solo una condición de fecha que no especifica el prefijo de clave principal hará que se lean más datos que para una sola fecha.
-
-### Uso del índice para claves primarias parcialmente monótonas {#use-of-index-for-partially-monotonic-primary-keys}
-
-Considere, por ejemplo, los días del mes. Ellos forman un [monótona secuencia](https://en.wikipedia.org/wiki/Monotonic_function) durante un mes, pero no monótono durante períodos más prolongados. Esta es una secuencia parcialmente monotónica. Si un usuario crea la tabla con clave primaria parcialmente monótona, ClickHouse crea un índice disperso como de costumbre. Cuando un usuario selecciona datos de este tipo de tabla, ClickHouse analiza las condiciones de consulta. Si el usuario desea obtener datos entre dos marcas del índice y ambas marcas caen dentro de un mes, ClickHouse puede usar el índice en este caso particular porque puede calcular la distancia entre los parámetros de una consulta y las marcas de índice.
-
-ClickHouse no puede usar un índice si los valores de la clave principal en el rango de parámetros de consulta no representan una secuencia monotónica. En este caso, ClickHouse utiliza el método de análisis completo.
-
-ClickHouse usa esta lógica no solo para secuencias de días del mes, sino para cualquier clave principal que represente una secuencia parcialmente monotónica.
-
-### Índices de saltos de datos (experimental) {#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes}
-
-La declaración de índice se encuentra en la sección de columnas del `CREATE` consulta.
-
-``` sql
-INDEX index_name expr TYPE type(...) GRANULARITY granularity_value
-```
-
-Para tablas de la `*MergeTree` familia, se pueden especificar índices de omisión de datos.
-
-Estos índices agregan cierta información sobre la expresión especificada en bloques, que consisten en `granularity_value` gránulos (el tamaño del gránulo se especifica utilizando el `index_granularity` ajuste en el motor de la tabla). Entonces estos agregados se usan en `SELECT` consultas para reducir la cantidad de datos a leer desde el disco omitiendo grandes bloques de datos donde el `where` consulta no puede ser satisfecha.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_name
-(
-    u64 UInt64,
-    i32 Int32,
-    s String,
-    ...
-    INDEX a (u64 * i32, s) TYPE minmax GRANULARITY 3,
-    INDEX b (u64 * length(s)) TYPE set(1000) GRANULARITY 4
-) ENGINE = MergeTree()
-...
-```
-
-ClickHouse puede utilizar los índices del ejemplo para reducir la cantidad de datos que se leen desde el disco en las siguientes consultas:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM table WHERE s < 'z'
-SELECT count() FROM table WHERE u64 * i32 == 10 AND u64 * length(s) >= 1234
-```
-
-#### Tipos de índices disponibles {#available-types-of-indices}
-
--   `minmax`
-
-    Almacena los extremos de la expresión especificada (si la expresión `tuple`, entonces almacena extremos para cada elemento de `tuple`), utiliza información almacenada para omitir bloques de datos como la clave principal.
-
--   `set(max_rows)`
-
-    Almacena valores únicos de la expresión especificada (no más de `max_rows` filas, `max_rows=0` medio “no limits”). Utiliza los valores para comprobar si `WHERE` expresión no es satisfactorio en un bloque de datos.
-
--   `ngrambf_v1(n, size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)`
-
-    Tiendas a [Filtro de floración](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) que contiene todos los ngrams de un bloque de datos. Funciona solo con cadenas. Puede ser utilizado para la optimización de `equals`, `like` y `in` expresiones.
-
-    -   `n` — ngram size,
-    -   `size_of_bloom_filter_in_bytes` — Bloom filter size in bytes (you can use large values here, for example, 256 or 512, because it can be compressed well).
-    -   `number_of_hash_functions` — The number of hash functions used in the Bloom filter.
-    -   `random_seed` — The seed for Bloom filter hash functions.
-
--   `tokenbf_v1(size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)`
-
-    Lo mismo que `ngrambf_v1`, pero almacena tokens en lugar de ngrams. Los tokens son secuencias separadas por caracteres no alfanuméricos.
-
--   `bloom_filter([false_positive])` — Stores a [Filtro de floración](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) para las columnas especificadas.
-
-    Opcional `false_positive` parámetro es la probabilidad de recibir una respuesta falsa positiva del filtro. Valores posibles: (0, 1). Valor predeterminado: 0.025.
-
-    Tipos de datos admitidos: `Int*`, `UInt*`, `Float*`, `Enum`, `Date`, `DateTime`, `String`, `FixedString`, `Array`, `LowCardinality`, `Nullable`.
-
-    Las siguientes funciones pueden usarlo: [igual](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md), [notEquals](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md), [en](../../../sql-reference/functions/in-functions.md), [noEn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md), [tener](../../../sql-reference/functions/array-functions.md).
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-INDEX sample_index (u64 * length(s)) TYPE minmax GRANULARITY 4
-INDEX sample_index2 (u64 * length(str), i32 + f64 * 100, date, str) TYPE set(100) GRANULARITY 4
-INDEX sample_index3 (lower(str), str) TYPE ngrambf_v1(3, 256, 2, 0) GRANULARITY 4
-```
-
-#### Funciones de apoyo {#functions-support}
-
-Condiciones en el `WHERE` cláusula contiene llamadas de las funciones que operan con columnas. Si la columna forma parte de un índice, ClickHouse intenta usar este índice al realizar las funciones. ClickHouse admite diferentes subconjuntos de funciones para usar índices.
-
-El `set` index se puede utilizar con todas las funciones. Subconjuntos de funciones para otros índices se muestran en la siguiente tabla.
-
-| Función (operador) / Índice                                                                              | clave primaria | minmax | Descripción | Sistema abierto. | bloom_filter |
-|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------|--------|-------------|------------------|---------------|
-| [igual (=, ==)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-equals)                | ✔              | ✔      | ✔           | ✔                | ✔             |
-| [notEquals(!=, \<\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-notequals)       | ✔              | ✔      | ✔           | ✔                | ✔             |
-| [como](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-like)                        | ✔              | ✔      | ✔           | ✗                | ✗             |
-| [No como](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-notlike)                  | ✔              | ✔      | ✔           | ✗                | ✗             |
-| [Comienza con](../../../sql-reference/functions/string-functions.md#startswith)                          | ✔              | ✔      | ✔           | ✔                | ✗             |
-| [Finaliza con](../../../sql-reference/functions/string-functions.md#endswith)                            | ✗              | ✗      | ✔           | ✔                | ✗             |
-| [multiSearchAny](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-multisearchany)    | ✗              | ✗      | ✔           | ✗                | ✗             |
-| [en](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions)                                      | ✔              | ✔      | ✔           | ✔                | ✔             |
-| [noEn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions)                                    | ✔              | ✔      | ✔           | ✔                | ✔             |
-| [menos (\<)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-less)                     | ✔              | ✔      | ✗           | ✗                | ✗             |
-| [mayor (\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greater)                  | ✔              | ✔      | ✗           | ✗                | ✗             |
-| [menosOrEquals (\<=)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-lessorequals)    | ✔              | ✔      | ✗           | ✗                | ✗             |
-| [mayorOrEquals (\>=)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greaterorequals) | ✔              | ✔      | ✗           | ✗                | ✗             |
-| [vaciar](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-empty)                             | ✔              | ✔      | ✗           | ✗                | ✗             |
-| [notEmpty](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-notempty)                        | ✔              | ✔      | ✗           | ✗                | ✗             |
-| hasToken                                                                                                 | ✗              | ✗      | ✗           | ✔                | ✗             |
-
-Las funciones con un argumento constante que es menor que el tamaño de ngram no pueden ser utilizadas por `ngrambf_v1` para la optimización de consultas.
-
-Los filtros Bloom pueden tener coincidencias falsas positivas, por lo que `ngrambf_v1`, `tokenbf_v1`, y `bloom_filter` los índices no se pueden usar para optimizar consultas donde se espera que el resultado de una función sea falso, por ejemplo:
-
--   Puede ser optimizado:
-    -   `s LIKE '%test%'`
-    -   `NOT s NOT LIKE '%test%'`
-    -   `s = 1`
-    -   `NOT s != 1`
-    -   `startsWith(s, 'test')`
--   No se puede optimizar:
-    -   `NOT s LIKE '%test%'`
-    -   `s NOT LIKE '%test%'`
-    -   `NOT s = 1`
-    -   `s != 1`
-    -   `NOT startsWith(s, 'test')`
-
-## Acceso a datos simultáneos {#concurrent-data-access}
-
-Para el acceso simultáneo a tablas, usamos versiones múltiples. En otras palabras, cuando una tabla se lee y actualiza simultáneamente, los datos se leen de un conjunto de partes que está actualizado en el momento de la consulta. No hay cerraduras largas. Las inserciones no se interponen en el camino de las operaciones de lectura.
-
-La lectura de una tabla se paralela automáticamente.
-
-## TTL para columnas y tablas {#table_engine-mergetree-ttl}
-
-Determina la duración de los valores.
-
-El `TTL` se puede establecer para toda la tabla y para cada columna individual. TTL de nivel de tabla también puede especificar la lógica de movimiento automático de datos entre discos y volúmenes.
-
-Las expresiones deben evaluar [Fecha](../../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) tipo de datos.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-TTL time_column
-TTL time_column + interval
-```
-
-Definir `interval`, utilizar [intervalo de tiempo](../../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime) operador.
-
-``` sql
-TTL date_time + INTERVAL 1 MONTH
-TTL date_time + INTERVAL 15 HOUR
-```
-
-### Columna TTL {#mergetree-column-ttl}
-
-Cuando los valores de la columna caducan, ClickHouse los reemplaza con los valores predeterminados para el tipo de datos de columna. Si todos los valores de columna en la parte de datos caducan, ClickHouse elimina esta columna de la parte de datos en un sistema de archivos.
-
-El `TTL` cláusula no se puede utilizar para columnas clave.
-
-Ejemplos:
-
-Creación de una tabla con TTL
-
-``` sql
-CREATE TABLE example_table
-(
-    d DateTime,
-    a Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
-    b Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
-    c String
-)
-ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY toYYYYMM(d)
-ORDER BY d;
-```
-
-Adición de TTL a una columna de una tabla existente
-
-``` sql
-ALTER TABLE example_table
-    MODIFY COLUMN
-    c String TTL d + INTERVAL 1 DAY;
-```
-
-Modificación de TTL de la columna
-
-``` sql
-ALTER TABLE example_table
-    MODIFY COLUMN
-    c String TTL d + INTERVAL 1 MONTH;
-```
-
-### Tabla TTL {#mergetree-table-ttl}
-
-La tabla puede tener una expresión para la eliminación de filas caducadas y varias expresiones para el movimiento automático de partes entre [discos o volúmenes](#table_engine-mergetree-multiple-volumes). Cuando las filas de la tabla caducan, ClickHouse elimina todas las filas correspondientes. Para la entidad de movimiento de piezas, todas las filas de una pieza deben cumplir los criterios de expresión de movimiento.
-
-``` sql
-TTL expr [DELETE|TO DISK 'aaa'|TO VOLUME 'bbb'], ...
-```
-
-El tipo de regla TTL puede seguir cada expresión TTL. Afecta a una acción que debe realizarse una vez que se satisface la expresión (alcanza la hora actual):
-
--   `DELETE` - Eliminar filas caducadas (acción predeterminada);
--   `TO DISK 'aaa'` - mover parte al disco `aaa`;
--   `TO VOLUME 'bbb'` - mover parte al disco `bbb`.
-
-Ejemplos:
-
-Creación de una tabla con TTL
-
-``` sql
-CREATE TABLE example_table
-(
-    d DateTime,
-    a Int
-)
-ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY toYYYYMM(d)
-ORDER BY d
-TTL d + INTERVAL 1 MONTH [DELETE],
-    d + INTERVAL 1 WEEK TO VOLUME 'aaa',
-    d + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb';
-```
-
-Modificación de TTL de la tabla
-
-``` sql
-ALTER TABLE example_table
-    MODIFY TTL d + INTERVAL 1 DAY;
-```
-
-**Eliminación de datos**
-
-Los datos con un TTL caducado se eliminan cuando ClickHouse fusiona partes de datos.
-
-Cuando ClickHouse ve que los datos han caducado, realiza una combinación fuera de programación. Para controlar la frecuencia de tales fusiones, puede establecer `merge_with_ttl_timeout`. Si el valor es demasiado bajo, realizará muchas fusiones fuera de horario que pueden consumir muchos recursos.
-
-Si realiza el `SELECT` consulta entre fusiones, puede obtener datos caducados. Para evitarlo, use el [OPTIMIZE](../../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) consulta antes `SELECT`.
-
-## Uso de varios dispositivos de bloque para el almacenamiento de datos {#table_engine-mergetree-multiple-volumes}
-
-### Implantación {#introduction}
-
-`MergeTree` Los motores de tablas familiares pueden almacenar datos en múltiples dispositivos de bloque. Por ejemplo, puede ser útil cuando los datos de una determinada tabla se dividen implícitamente en “hot” y “cold”. Los datos más recientes se solicitan regularmente, pero solo requieren una pequeña cantidad de espacio. Por el contrario, los datos históricos de cola gorda se solicitan raramente. Si hay varios discos disponibles, el “hot” los datos pueden estar ubicados en discos rápidos (por ejemplo, SSD NVMe o en memoria), mientras que “cold” datos - en los relativamente lentos (por ejemplo, HDD).
-
-La parte de datos es la unidad móvil mínima para `MergeTree`-mesas de motor. Los datos que pertenecen a una parte se almacenan en un disco. Las partes de datos se pueden mover entre discos en segundo plano (según la configuración del usuario) así como por medio de la [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition) consulta.
-
-### Plazo {#terms}
-
--   Disk — Block device mounted to the filesystem.
--   Default disk — Disk that stores the path specified in the [camino](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-path) configuración del servidor.
--   Volume — Ordered set of equal disks (similar to [JBOD](https://en.wikipedia.org/wiki/Non-RAID_drive_architectures)).
--   Storage policy — Set of volumes and the rules for moving data between them.
-
-Los nombres dados a las entidades descritas se pueden encontrar en las tablas del sistema, [sistema.almacenamiento_policies](../../../operations/system-tables.md#system_tables-storage_policies) y [sistema.disco](../../../operations/system-tables.md#system_tables-disks). Para aplicar una de las directivas de almacenamiento configuradas para una tabla, `storage_policy` establecimiento de `MergeTree`-mesas de la familia del motor.
-
-### Configuración {#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure}
-
-Los discos, los volúmenes y las políticas de almacenamiento deben declararse `<storage_configuration>` etiqueta ya sea en el archivo principal `config.xml` o en un archivo distinto en el `config.d` directorio.
-
-Estructura de configuración:
-
-``` xml
-<storage_configuration>
-    <disks>
-        <disk_name_1> <!-- disk name -->
-            <path>/mnt/fast_ssd/clickhouse/</path>
-        </disk_name_1>
-        <disk_name_2>
-            <path>/mnt/hdd1/clickhouse/</path>
-            <keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
-        </disk_name_2>
-        <disk_name_3>
-            <path>/mnt/hdd2/clickhouse/</path>
-            <keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
-        </disk_name_3>
-
-        ...
-    </disks>
-
-    ...
-</storage_configuration>
-```
-
-Tags:
-
--   `<disk_name_N>` — Disk name. Names must be different for all disks.
--   `path` — path under which a server will store data (`data` y `shadow` carpetas), debe terminarse con ‘/’.
--   `keep_free_space_bytes` — the amount of free disk space to be reserved.
-
-El orden de la definición del disco no es importante.
-
-Marcado de configuración de directivas de almacenamiento:
-
-``` xml
-<storage_configuration>
-    ...
-    <policies>
-        <policy_name_1>
-            <volumes>
-                <volume_name_1>
-                    <disk>disk_name_from_disks_configuration</disk>
-                    <max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
-                </volume_name_1>
-                <volume_name_2>
-                    <!-- configuration -->
-                </volume_name_2>
-                <!-- more volumes -->
-            </volumes>
-            <move_factor>0.2</move_factor>
-        </policy_name_1>
-        <policy_name_2>
-            <!-- configuration -->
-        </policy_name_2>
-
-        <!-- more policies -->
-    </policies>
-    ...
-</storage_configuration>
-```
-
-Tags:
-
--   `policy_name_N` — Policy name. Policy names must be unique.
--   `volume_name_N` — Volume name. Volume names must be unique.
--   `disk` — a disk within a volume.
--   `max_data_part_size_bytes` — the maximum size of a part that can be stored on any of the volume's disks.
--   `move_factor` — when the amount of available space gets lower than this factor, data automatically start to move on the next volume if any (by default, 0.1).
-
-Cofiguration ejemplos:
-
-``` xml
-<storage_configuration>
-    ...
-    <policies>
-        <hdd_in_order> <!-- policy name -->
-            <volumes>
-                <single> <!-- volume name -->
-                    <disk>disk1</disk>
-                    <disk>disk2</disk>
-                </single>
-            </volumes>
-        </hdd_in_order>
-
-        <moving_from_ssd_to_hdd>
-            <volumes>
-                <hot>
-                    <disk>fast_ssd</disk>
-                    <max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
-                </hot>
-                <cold>
-                    <disk>disk1</disk>
-                </cold>
-            </volumes>
-            <move_factor>0.2</move_factor>
-        </moving_from_ssd_to_hdd>
-    </policies>
-    ...
-</storage_configuration>
-```
-
-En un ejemplo dado, el `hdd_in_order` la política implementa el [Ronda-robin](https://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling) enfoque. Por lo tanto, esta política define solo un volumen (`single`), las partes de datos se almacenan en todos sus discos en orden circular. Dicha política puede ser bastante útil si hay varios discos similares montados en el sistema, pero RAID no está configurado. Tenga en cuenta que cada unidad de disco individual no es confiable y es posible que desee compensarlo con un factor de replicación de 3 o más.
-
-Si hay diferentes tipos de discos disponibles en el sistema, `moving_from_ssd_to_hdd` política se puede utilizar en su lugar. Volumen `hot` consta de un disco SSD (`fast_ssd`), y el tamaño máximo de una pieza que se puede almacenar en este volumen es de 1 GB. Todas las piezas con el tamaño más grande que 1GB serán almacenadas directamente en `cold` volumen, que contiene un disco duro `disk1`.
-Además, una vez que el disco `fast_ssd` se llena en más del 80%, los datos se transferirán al `disk1` por un proceso en segundo plano.
-
-El orden de enumeración de volúmenes dentro de una directiva de almacenamiento es importante. Una vez que un volumen está sobrellenado, los datos se mueven al siguiente. El orden de la enumeración del disco también es importante porque los datos se almacenan en ellos por turnos.
-
-Al crear una tabla, se puede aplicarle una de las directivas de almacenamiento configuradas:
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_non_default_policy (
-    EventDate Date,
-    OrderID UInt64,
-    BannerID UInt64,
-    SearchPhrase String
-) ENGINE = MergeTree
-ORDER BY (OrderID, BannerID)
-PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
-SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
-```
-
-El `default` política de almacenamiento implica el uso de un solo volumen, que consiste en un solo disco dado en `<path>`. Una vez que se crea una tabla, no se puede cambiar su política de almacenamiento.
-
-### Detalles {#details}
-
-En el caso de `MergeTree` tablas, los datos están llegando al disco de diferentes maneras:
-
--   Como resultado de un inserto (`INSERT` consulta).
--   Durante las fusiones de fondo y [mutación](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations).
--   Al descargar desde otra réplica.
--   Como resultado de la congelación de particiones [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition).
-
-En todos estos casos, excepto las mutaciones y la congelación de particiones, una pieza se almacena en un volumen y un disco de acuerdo con la política de almacenamiento dada:
-
-1.  El primer volumen (en el orden de definición) que tiene suficiente espacio en disco para almacenar una pieza (`unreserved_space > current_part_size`) y permite almacenar partes de un tamaño determinado (`max_data_part_size_bytes > current_part_size`) se elige.
-2.  Dentro de este volumen, se elige ese disco que sigue al que se utilizó para almacenar el fragmento de datos anterior y que tiene espacio libre más que el tamaño de la pieza (`unreserved_space - keep_free_space_bytes > current_part_size`).
-
-Bajo el capó, las mutaciones y la congelación de particiones hacen uso de [enlaces duros](https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_link). Los enlaces duros entre diferentes discos no son compatibles, por lo tanto, en tales casos las partes resultantes se almacenan en los mismos discos que los iniciales.
-
-En el fondo, las partes se mueven entre volúmenes en función de la cantidad de espacio libre (`move_factor` parámetro) según el orden en que se declaran los volúmenes en el archivo de configuración.
-Los datos nunca se transfieren desde el último y al primero. Uno puede usar tablas del sistema [sistema.part_log](../../../operations/system-tables.md#system_tables-part-log) (campo `type = MOVE_PART`) y [sistema.parte](../../../operations/system-tables.md#system_tables-parts) (campo `path` y `disk`) para monitorear movimientos de fondo. Además, la información detallada se puede encontrar en los registros del servidor.
-
-El usuario puede forzar el movimiento de una pieza o una partición de un volumen a otro mediante la consulta [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition), todas las restricciones para las operaciones en segundo plano se tienen en cuenta. La consulta inicia un movimiento por sí misma y no espera a que se completen las operaciones en segundo plano. El usuario recibirá un mensaje de error si no hay suficiente espacio libre disponible o si no se cumple alguna de las condiciones requeridas.
-
-Mover datos no interfiere con la replicación de datos. Por lo tanto, se pueden especificar diferentes directivas de almacenamiento para la misma tabla en diferentes réplicas.
-
-Después de la finalización de las fusiones y mutaciones de fondo, las partes viejas se eliminan solo después de un cierto período de tiempo (`old_parts_lifetime`).
-Durante este tiempo, no se mueven a otros volúmenes o discos. Por lo tanto, hasta que las partes finalmente se eliminen, aún se tienen en cuenta para la evaluación del espacio en disco ocupado.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/ru/operations/table_engines/mergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md
deleted file mode 100644
index a1e95c5b5f4..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: ReplacingMergeTree
----
-
-# ReplacingMergeTree {#replacingmergetree}
-
-El motor difiere de [Método de codificación de datos:](mergetree.md#table_engines-mergetree) en que elimina las entradas duplicadas con el mismo valor de clave principal (o más exactamente, con el mismo [clave de clasificación](mergetree.md) valor).
-
-La desduplicación de datos solo se produce durante una fusión. La fusión ocurre en segundo plano en un momento desconocido, por lo que no puede planificarla. Algunos de los datos pueden permanecer sin procesar. Aunque puede ejecutar una fusión no programada utilizando el `OPTIMIZE` consulta, no cuente con usarlo, porque el `OPTIMIZE` consulta leerá y escribirá una gran cantidad de datos.
-
-Así, `ReplacingMergeTree` es adecuado para borrar datos duplicados en segundo plano para ahorrar espacio, pero no garantiza la ausencia de duplicados.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[PRIMARY KEY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Para obtener una descripción de los parámetros de solicitud, consulte [descripción de la solicitud](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**ReplacingMergeTree Parámetros**
-
--   `ver` — column with version. Type `UInt*`, `Date` o `DateTime`. Parámetro opcional.
-
-    Al fusionar, `ReplacingMergeTree` de todas las filas con la misma clave primaria deja solo una:
-
-    -   Último en la selección, si `ver` no establecido.
-    -   Con la versión máxima, si `ver` indicado.
-
-**Cláusulas de consulta**
-
-Al crear un `ReplacingMergeTree` mesa de la misma [clausula](mergetree.md) se requieren, como al crear un `MergeTree` tabla.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No use este método en proyectos nuevos y, si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] ReplacingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [ver])
-```
-
-Todos los parámetros excepto `ver` el mismo significado que en `MergeTree`.
-
--   `ver` - columna con la versión. Parámetro opcional. Para una descripción, vea el texto anterior.
-
-</details>
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/replacingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md
deleted file mode 100644
index 505f5223800..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md
+++ /dev/null
@@ -1,218 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 31
-toc_title: "Replicaci\xF3n de datos"
----
-
-# Replicación de datos {#table_engines-replication}
-
-La replicación solo se admite para tablas de la familia MergeTree:
-
--   ReplicatedMergeTree
--   ReplicatedSummingMergeTree
--   ReplicatedReplacingMergeTree
--   ReplicatedAggregatingMergeTree
--   ReplicatedCollapsingMergeTree
--   ReplicatedVersionedCollapsingMergetree
--   ReplicatedGraphiteMergeTree
-
-La replicación funciona a nivel de una tabla individual, no de todo el servidor. Un servidor puede almacenar tablas replicadas y no replicadas al mismo tiempo.
-
-La replicación no depende de la fragmentación. Cada fragmento tiene su propia replicación independiente.
-
-Datos comprimidos para `INSERT` y `ALTER` se replica (para obtener más información, consulte la documentación para [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md#query_language_queries_alter)).
-
-`CREATE`, `DROP`, `ATTACH`, `DETACH` y `RENAME` las consultas se ejecutan en un único servidor y no se replican:
-
--   El `CREATE TABLE` query crea una nueva tabla replicable en el servidor donde se ejecuta la consulta. Si esta tabla ya existe en otros servidores, agrega una nueva réplica.
--   El `DROP TABLE` query elimina la réplica ubicada en el servidor donde se ejecuta la consulta.
--   El `RENAME` query cambia el nombre de la tabla en una de las réplicas. En otras palabras, las tablas replicadas pueden tener diferentes nombres en diferentes réplicas.
-
-Uso de ClickHouse [Apache ZooKeeper](https://zookeeper.apache.org) para almacenar metainformación de réplicas. Utilice ZooKeeper versión 3.4.5 o posterior.
-
-Para utilizar la replicación, establezca los parámetros [Zookeeper](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings_zookeeper) sección de configuración del servidor.
-
-!!! attention "Atención"
-    No descuides la configuración de seguridad. ClickHouse soporta el `digest` [Esquema de ACL](https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperProgrammers.html#sc_ZooKeeperAccessControl) del subsistema de seguridad ZooKeeper.
-
-Ejemplo de configuración de las direcciones del clúster ZooKeeper:
-
-``` xml
-<zookeeper>
-    <node index="1">
-        <host>example1</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node index="2">
-        <host>example2</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node index="3">
-        <host>example3</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-</zookeeper>
-```
-
-Puede especificar cualquier clúster ZooKeeper existente y el sistema utilizará un directorio en él para sus propios datos (el directorio se especifica al crear una tabla replicable).
-
-Si ZooKeeper no está establecido en el archivo de configuración, no puede crear tablas replicadas y las tablas replicadas existentes serán de solo lectura.
-
-ZooKeeper no se utiliza en `SELECT` consultas porque la replicación no afecta al rendimiento de `SELECT` y las consultas se ejecutan tan rápido como lo hacen para las tablas no replicadas. Al consultar tablas replicadas distribuidas, el comportamiento de ClickHouse se controla mediante la configuración [max_replica_delay_for_distributed_queries](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries) y [fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries](../../../operations/settings/settings.md#settings-fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries).
-
-Para cada `INSERT` consulta, aproximadamente diez entradas se agregan a ZooKeeper a través de varias transacciones. (Para ser más precisos, esto es para cada bloque de datos insertado; una consulta INSERT contiene un bloque o un bloque por `max_insert_block_size = 1048576` filas.) Esto conduce a latencias ligeramente más largas para `INSERT` en comparación con las tablas no replicadas. Pero si sigue las recomendaciones para insertar datos en lotes de no más de uno `INSERT` por segundo, no crea ningún problema. Todo el clúster ClickHouse utilizado para coordinar un clúster ZooKeeper tiene un total de varios cientos `INSERTs` por segundo. El rendimiento en las inserciones de datos (el número de filas por segundo) es tan alto como para los datos no replicados.
-
-Para clústeres muy grandes, puede usar diferentes clústeres de ZooKeeper para diferentes fragmentos. Sin embargo, esto no ha demostrado ser necesario en el Yandex.Clúster Metrica (aproximadamente 300 servidores).
-
-La replicación es asíncrona y multi-master. `INSERT` consultas (así como `ALTER`) se puede enviar a cualquier servidor disponible. Los datos se insertan en el servidor donde se ejecuta la consulta y, a continuación, se copian a los demás servidores. Debido a que es asincrónico, los datos insertados recientemente aparecen en las otras réplicas con cierta latencia. Si parte de las réplicas no está disponible, los datos se escriben cuando estén disponibles. Si hay una réplica disponible, la latencia es la cantidad de tiempo que tarda en transferir el bloque de datos comprimidos a través de la red.
-
-De forma predeterminada, una consulta INSERT espera la confirmación de la escritura de los datos de una sola réplica. Si los datos fue correctamente escrito a sólo una réplica y el servidor con esta réplica deja de existir, los datos almacenados se perderán. Para habilitar la confirmación de las escrituras de datos de varias réplicas, utilice `insert_quorum` opcion.
-
-Cada bloque de datos se escribe atómicamente. La consulta INSERT se divide en bloques hasta `max_insert_block_size = 1048576` filas. En otras palabras, si el `INSERT` consulta tiene menos de 1048576 filas, se hace atómicamente.
-
-Los bloques de datos se deduplican. Para varias escrituras del mismo bloque de datos (bloques de datos del mismo tamaño que contienen las mismas filas en el mismo orden), el bloque solo se escribe una vez. La razón de esto es en caso de fallas de red cuando la aplicación cliente no sabe si los datos se escribieron en la base de datos, por lo que `INSERT` consulta simplemente se puede repetir. No importa a qué réplica se enviaron los INSERT con datos idénticos. `INSERTs` son idempotentes. Los parámetros de desduplicación son controlados por [merge_tree](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-merge_tree) configuración del servidor.
-
-Durante la replicación, sólo los datos de origen que se van a insertar se transfieren a través de la red. La transformación de datos adicional (fusión) se coordina y se realiza en todas las réplicas de la misma manera. Esto minimiza el uso de la red, lo que significa que la replicación funciona bien cuando las réplicas residen en centros de datos diferentes. (Tenga en cuenta que la duplicación de datos en diferentes centros de datos es el objetivo principal de la replicación.)
-
-Puede tener cualquier número de réplicas de los mismos datos. El Yandex.Metrica utiliza doble replicación en producción. Cada servidor utiliza RAID-5 o RAID-6, y RAID-10 en algunos casos. Esta es una solución relativamente confiable y conveniente.
-
-El sistema supervisa la sincronicidad de los datos en las réplicas y puede recuperarse después de un fallo. La conmutación por error es automática (para pequeñas diferencias en los datos) o semiautomática (cuando los datos difieren demasiado, lo que puede indicar un error de configuración).
-
-## Creación de tablas replicadas {#creating-replicated-tables}
-
-El `Replicated` prefijo se agrega al nombre del motor de tabla. Por ejemplo:`ReplicatedMergeTree`.
-
-**Replicated\*MergeTree parámetros**
-
--   `zoo_path` — The path to the table in ZooKeeper.
--   `replica_name` — The replica name in ZooKeeper.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_name
-(
-    EventDate DateTime,
-    CounterID UInt32,
-    UserID UInt32
-) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}')
-PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
-ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
-SAMPLE BY intHash32(UserID)
-```
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Ejemplo en sintaxis obsoleta</summary>
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_name
-(
-    EventDate DateTime,
-    CounterID UInt32,
-    UserID UInt32
-) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}', EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID), EventTime), 8192)
-```
-
-</details>
-
-Como muestra el ejemplo, estos parámetros pueden contener sustituciones entre llaves. Los valores sustituidos se toman de la ‘macros’ sección del archivo de configuración. Ejemplo:
-
-``` xml
-<macros>
-    <layer>05</layer>
-    <shard>02</shard>
-    <replica>example05-02-1.yandex.ru</replica>
-</macros>
-```
-
-La ruta de acceso a la tabla en ZooKeeper debe ser única para cada tabla replicada. Las tablas en diferentes fragmentos deben tener rutas diferentes.
-En este caso, la ruta consta de las siguientes partes:
-
-`/clickhouse/tables/` es el prefijo común. Recomendamos usar exactamente este.
-
-`{layer}-{shard}` es el identificador de fragmento. En este ejemplo consta de dos partes, ya que el Yandex.Metrica clúster utiliza sharding de dos niveles. Para la mayoría de las tareas, puede dejar solo la sustitución {shard}, que se expandirá al identificador de fragmento.
-
-`table_name` es el nombre del nodo de la tabla en ZooKeeper. Es una buena idea hacerlo igual que el nombre de la tabla. Se define explícitamente, porque a diferencia del nombre de la tabla, no cambia después de una consulta RENAME.
-*HINT*: podría agregar un nombre de base de datos delante de `table_name` También. Nivel de Cifrado WEP `db_name.table_name`
-
-El nombre de réplica identifica diferentes réplicas de la misma tabla. Puede usar el nombre del servidor para esto, como en el ejemplo. El nombre solo tiene que ser único dentro de cada fragmento.
-
-Puede definir los parámetros explícitamente en lugar de utilizar sustituciones. Esto podría ser conveniente para probar y para configurar clústeres pequeños. Sin embargo, no puede usar consultas DDL distribuidas (`ON CLUSTER` en este caso.
-
-Cuando se trabaja con clústeres grandes, se recomienda utilizar sustituciones porque reducen la probabilidad de error.
-
-Ejecute el `CREATE TABLE` consulta en cada réplica. Esta consulta crea una nueva tabla replicada o agrega una nueva réplica a una existente.
-
-Si agrega una nueva réplica después de que la tabla ya contenga algunos datos en otras réplicas, los datos se copiarán de las otras réplicas a la nueva después de ejecutar la consulta. En otras palabras, la nueva réplica se sincroniza con las demás.
-
-Para eliminar una réplica, ejecute `DROP TABLE`. However, only one replica is deleted – the one that resides on the server where you run the query.
-
-## Recuperación después de fallos {#recovery-after-failures}
-
-Si ZooKeeper no está disponible cuando se inicia un servidor, las tablas replicadas cambian al modo de solo lectura. El sistema intenta conectarse periódicamente a ZooKeeper.
-
-Si ZooKeeper no está disponible durante un `INSERT`, o se produce un error al interactuar con ZooKeeper, se produce una excepción.
-
-Después de conectarse a ZooKeeper, el sistema comprueba si el conjunto de datos en el sistema de archivos local coincide con el conjunto de datos esperado (ZooKeeper almacena esta información). Si hay incoherencias menores, el sistema las resuelve sincronizando datos con las réplicas.
-
-Si el sistema detecta partes de datos rotas (con un tamaño incorrecto de archivos) o partes no reconocidas (partes escritas en el sistema de archivos pero no grabadas en ZooKeeper), las mueve al `detached` subdirectorio (no se eliminan). Las piezas que faltan se copian de las réplicas.
-
-Tenga en cuenta que ClickHouse no realiza ninguna acción destructiva, como eliminar automáticamente una gran cantidad de datos.
-
-Cuando el servidor se inicia (o establece una nueva sesión con ZooKeeper), solo verifica la cantidad y el tamaño de todos los archivos. Si los tamaños de los archivos coinciden pero los bytes se han cambiado en algún punto intermedio, esto no se detecta inmediatamente, sino solo cuando se intenta leer los datos `SELECT` consulta. La consulta produce una excepción sobre una suma de comprobación no coincidente o el tamaño de un bloque comprimido. En este caso, las partes de datos se agregan a la cola de verificación y se copian de las réplicas si es necesario.
-
-Si el conjunto local de datos difiere demasiado del esperado, se activa un mecanismo de seguridad. El servidor ingresa esto en el registro y se niega a iniciarse. La razón de esto es que este caso puede indicar un error de configuración, como si una réplica en un fragmento se configurara accidentalmente como una réplica en un fragmento diferente. Sin embargo, los umbrales para este mecanismo se establecen bastante bajos, y esta situación puede ocurrir durante la recuperación de falla normal. En este caso, los datos se restauran semiautomáticamente, mediante “pushing a button”.
-
-Para iniciar la recuperación, cree el nodo `/path_to_table/replica_name/flags/force_restore_data` en ZooKeeper con cualquier contenido, o ejecute el comando para restaurar todas las tablas replicadas:
-
-``` bash
-sudo -u clickhouse touch /var/lib/clickhouse/flags/force_restore_data
-```
-
-A continuación, reinicie el servidor. Al iniciar, el servidor elimina estos indicadores e inicia la recuperación.
-
-## Recuperación después de la pérdida completa de datos {#recovery-after-complete-data-loss}
-
-Si todos los datos y metadatos desaparecieron de uno de los servidores, siga estos pasos para la recuperación:
-
-1.  Instale ClickHouse en el servidor. Defina correctamente las sustituciones en el archivo de configuración que contiene el identificador de fragmento y las réplicas, si las usa.
-2.  Si tenía tablas no duplicadas que deben duplicarse manualmente en los servidores, copie sus datos desde una réplica (en el directorio `/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/`).
-3.  Copiar definiciones de tablas ubicadas en `/var/lib/clickhouse/metadata/` de una réplica. Si un identificador de fragmento o réplica se define explícitamente en las definiciones de tabla, corríjalo para que corresponda a esta réplica. (Como alternativa, inicie el servidor y `ATTACH TABLE` consultas que deberían haber estado en el .sql archivos en `/var/lib/clickhouse/metadata/`.)
-4.  Para iniciar la recuperación, cree el nodo ZooKeeper `/path_to_table/replica_name/flags/force_restore_data` con cualquier contenido o ejecute el comando para restaurar todas las tablas replicadas: `sudo -u clickhouse touch /var/lib/clickhouse/flags/force_restore_data`
-
-Luego inicie el servidor (reinicie, si ya se está ejecutando). Los datos se descargarán de las réplicas.
-
-Una opción de recuperación alternativa es eliminar información sobre la réplica perdida de ZooKeeper (`/path_to_table/replica_name`), luego vuelva a crear la réplica como se describe en “[Creación de tablas replicadas](#creating-replicated-tables)”.
-
-No hay restricción en el ancho de banda de la red durante la recuperación. Tenga esto en cuenta si está restaurando muchas réplicas a la vez.
-
-## La conversión de MergeTree a ReplicatedMergeTree {#converting-from-mergetree-to-replicatedmergetree}
-
-Usamos el término `MergeTree` para referirse a todos los motores de mesa en el `MergeTree family`, lo mismo que para `ReplicatedMergeTree`.
-
-Si usted tenía un `MergeTree` tabla replicada manualmente, puede convertirla en una tabla replicada. Es posible que tenga que hacer esto si ya ha recopilado una gran cantidad de datos `MergeTree` y ahora desea habilitar la replicación.
-
-Si los datos difieren en varias réplicas, primero sincronícelos o elimínelos en todas las réplicas, excepto en una.
-
-Cambie el nombre de la tabla MergeTree existente y, a continuación, cree un `ReplicatedMergeTree` mesa con el antiguo nombre.
-Mueva los datos de la tabla antigua a la `detached` subdirectorio dentro del directorio con los nuevos datos de la tabla (`/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/`).
-Luego ejecuta `ALTER TABLE ATTACH PARTITION` en una de las réplicas para agregar estas partes de datos al conjunto de trabajo.
-
-## La conversión de ReplicatedMergeTree a MergeTree {#converting-from-replicatedmergetree-to-mergetree}
-
-Cree una tabla MergeTree con un nombre diferente. Mueva todos los datos del directorio con el `ReplicatedMergeTree` datos de la tabla al directorio de datos de la nueva tabla. A continuación, elimine el `ReplicatedMergeTree` y reinicie el servidor.
-
-Si desea deshacerse de un `ReplicatedMergeTree` sin iniciar el servidor:
-
--   Eliminar el correspondiente `.sql` archivo en el directorio de metadatos (`/var/lib/clickhouse/metadata/`).
--   Eliminar la ruta correspondiente en ZooKeeper (`/path_to_table/replica_name`).
-
-Después de esto, puede iniciar el servidor, crear un `MergeTree` tabla, mueva los datos a su directorio y, a continuación, reinicie el servidor.
-
-## Recuperación cuando se pierden o se dañan los metadatos del clúster Zookeeper {#recovery-when-metadata-in-the-zookeeper-cluster-is-lost-or-damaged}
-
-Si los datos de ZooKeeper se perdieron o se dañaron, puede guardar los datos moviéndolos a una tabla no duplicada como se describió anteriormente.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/replication/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md
deleted file mode 100644
index 3ae9a1515c0..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,141 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: SummingMergeTree
----
-
-# SummingMergeTree {#summingmergetree}
-
-El motor hereda de [Método de codificación de datos:](mergetree.md#table_engines-mergetree). La diferencia es que al fusionar partes de datos para `SummingMergeTree` ClickHouse reemplaza todas las filas con la misma clave primaria (o más exactamente, con la misma [clave de clasificación](mergetree.md)) con una fila que contiene valores resumidos para las columnas con el tipo de datos numérico. Si la clave de ordenación está compuesta de manera que un solo valor de clave corresponde a un gran número de filas, esto reduce significativamente el volumen de almacenamiento y acelera la selección de datos.
-
-Recomendamos usar el motor junto con `MergeTree`. Almacenar datos completos en `MergeTree` mesa, y el uso `SummingMergeTree` para el almacenamiento de datos agregados, por ejemplo, al preparar informes. Tal enfoque evitará que pierda datos valiosos debido a una clave primaria compuesta incorrectamente.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = SummingMergeTree([columns])
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Para obtener una descripción de los parámetros de solicitud, consulte [descripción de la solicitud](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Parámetros de SummingMergeTree**
-
--   `columns` - una tupla con los nombres de las columnas donde se resumirán los valores. Parámetro opcional.
-    Las columnas deben ser de tipo numérico y no deben estar en la clave principal.
-
-    Si `columns` no especificado, ClickHouse resume los valores de todas las columnas con un tipo de datos numérico que no están en la clave principal.
-
-**Cláusulas de consulta**
-
-Al crear un `SummingMergeTree` mesa de la misma [clausula](mergetree.md) se requieren, como al crear un `MergeTree` tabla.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No use este método en proyectos nuevos y, si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] SummingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [columns])
-```
-
-Todos los parámetros excepto `columns` el mismo significado que en `MergeTree`.
-
--   `columns` — tuple with names of columns values of which will be summarized. Optional parameter. For a description, see the text above.
-
-</details>
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-Considere la siguiente tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE summtt
-(
-    key UInt32,
-    value UInt32
-)
-ENGINE = SummingMergeTree()
-ORDER BY key
-```
-
-Insertar datos:
-
-``` sql
-INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)
-```
-
-ClickHouse puede sumar todas las filas no completamente ([ver abajo](#data-processing)), entonces usamos una función agregada `sum` y `GROUP BY` cláusula en la consulta.
-
-``` sql
-SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
-```
-
-``` text
-┌─key─┬─sum(value)─┐
-│   2 │          1 │
-│   1 │          3 │
-└─────┴────────────┘
-```
-
-## Procesamiento de datos {#data-processing}
-
-Cuando los datos se insertan en una tabla, se guardan tal cual. ClickHouse combina las partes insertadas de los datos periódicamente y esto es cuando las filas con la misma clave principal se suman y se reemplazan con una para cada parte resultante de los datos.
-
-ClickHouse can merge the data parts so that different resulting parts of data cat consist rows with the same primary key, i.e. the summation will be incomplete. Therefore (`SELECT`) una función agregada [resumir()](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) y `GROUP BY` cláusula se debe utilizar en una consulta como se describe en el ejemplo anterior.
-
-### Reglas comunes para la suma {#common-rules-for-summation}
-
-Se resumen los valores de las columnas con el tipo de datos numérico. El conjunto de columnas está definido por el parámetro `columns`.
-
-Si los valores eran 0 en todas las columnas para la suma, se elimina la fila.
-
-Si la columna no está en la clave principal y no se resume, se selecciona un valor arbitrario entre los existentes.
-
-Los valores no se resumen para las columnas de la clave principal.
-
-### La suma en las columnas de función agregada {#the-summation-in-the-aggregatefunction-columns}
-
-Para columnas de [Tipo AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) ClickHouse se comporta como [AgregaciónMergeTree](aggregatingmergetree.md) agregación del motor según la función.
-
-### Estructuras anidadas {#nested-structures}
-
-La tabla puede tener estructuras de datos anidadas que se procesan de una manera especial.
-
-Si el nombre de una tabla anidada termina con `Map` y contiene al menos dos columnas que cumplen los siguientes criterios:
-
--   la primera columna es numérica `(*Int*, Date, DateTime)` o una cadena `(String, FixedString)`, vamos a llamarlo `key`,
--   las otras columnas son aritméticas `(*Int*, Float32/64)`, vamos a llamarlo `(values...)`,
-
-entonces esta tabla anidada se interpreta como una asignación de `key => (values...)`, y al fusionar sus filas, los elementos de dos conjuntos de datos se fusionan por `key` con una suma de los correspondientes `(values...)`.
-
-Ejemplos:
-
-``` text
-[(1, 100)] + [(2, 150)] -> [(1, 100), (2, 150)]
-[(1, 100)] + [(1, 150)] -> [(1, 250)]
-[(1, 100)] + [(1, 150), (2, 150)] -> [(1, 250), (2, 150)]
-[(1, 100), (2, 150)] + [(1, -100)] -> [(2, 150)]
-```
-
-Al solicitar datos, utilice el [sumMap(clave, valor)](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md) función para la agregación de `Map`.
-
-Para la estructura de datos anidados, no necesita especificar sus columnas en la tupla de columnas para la suma.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/summingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md b/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md
deleted file mode 100644
index d69bfe9440e..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,238 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: VersionedCollapsingMergeTree
----
-
-# VersionedCollapsingMergeTree {#versionedcollapsingmergetree}
-
-Este motor:
-
--   Permite la escritura rápida de estados de objetos que cambian continuamente.
--   Elimina los estados de objetos antiguos en segundo plano. Esto reduce significativamente el volumen de almacenamiento.
-
-Vea la sección [Derrumbar](#table_engines_versionedcollapsingmergetree) para más detalles.
-
-El motor hereda de [Método de codificación de datos:](mergetree.md#table_engines-mergetree) y agrega la lógica para colapsar filas al algoritmo para fusionar partes de datos. `VersionedCollapsingMergeTree` tiene el mismo propósito que [ColapsarMergeTree](collapsingmergetree.md) pero usa un algoritmo de colapso diferente que permite insertar los datos en cualquier orden con múltiples hilos. En particular, el `Version` columna ayuda a contraer las filas correctamente, incluso si se insertan en el orden incorrecto. En contraste, `CollapsingMergeTree` sólo permite la inserción estrictamente consecutiva.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Para obtener una descripción de los parámetros de consulta, consulte [descripción de la consulta](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Parámetros del motor**
-
-``` sql
-VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
-```
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` es una “state” fila, `-1` es una “cancel” fila.
-
-    El tipo de datos de columna debe ser `Int8`.
-
--   `version` — Name of the column with the version of the object state.
-
-    El tipo de datos de columna debe ser `UInt*`.
-
-**Cláusulas de consulta**
-
-Al crear un `VersionedCollapsingMergeTree` mesa, la misma [clausula](mergetree.md) se requieren como al crear un `MergeTree` tabla.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Método obsoleto para crear una tabla</summary>
-
-!!! attention "Atención"
-    No utilice este método en nuevos proyectos. Si es posible, cambie los proyectos antiguos al método descrito anteriormente.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] VersionedCollapsingMergeTree(date-column [, samp#table_engines_versionedcollapsingmergetreeling_expression], (primary, key), index_granularity, sign, version)
-```
-
-Todos los parámetros excepto `sign` y `version` el mismo significado que en `MergeTree`.
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` es una “state” fila, `-1` es una “cancel” fila.
-
-    Column Data Type — `Int8`.
-
--   `version` — Name of the column with the version of the object state.
-
-    El tipo de datos de columna debe ser `UInt*`.
-
-</details>
-
-## Derrumbar {#table_engines_versionedcollapsingmergetree}
-
-### Datos {#data}
-
-Considere una situación en la que necesite guardar datos que cambien continuamente para algún objeto. Es razonable tener una fila para un objeto y actualizar la fila siempre que haya cambios. Sin embargo, la operación de actualización es costosa y lenta para un DBMS porque requiere volver a escribir los datos en el almacenamiento. La actualización no es aceptable si necesita escribir datos rápidamente, pero puede escribir los cambios en un objeto secuencialmente de la siguiente manera.
-
-Utilice el `Sign` columna al escribir la fila. Si `Sign = 1` significa que la fila es un estado de un objeto (llamémoslo el “state” fila). Si `Sign = -1` indica la cancelación del estado de un objeto con los mismos atributos (llamémoslo el “cancel” fila). También use el `Version` columna, que debe identificar cada estado de un objeto con un número separado.
-
-Por ejemplo, queremos calcular cuántas páginas visitaron los usuarios en algún sitio y cuánto tiempo estuvieron allí. En algún momento escribimos la siguiente fila con el estado de la actividad del usuario:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-En algún momento después registramos el cambio de actividad del usuario y lo escribimos con las siguientes dos filas.
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-La primera fila cancela el estado anterior del objeto (usuario). Debe copiar todos los campos del estado cancelado excepto `Sign`.
-
-La segunda fila contiene el estado actual.
-
-Debido a que solo necesitamos el último estado de actividad del usuario, las filas
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-se puede eliminar, colapsando el estado no válido (antiguo) del objeto. `VersionedCollapsingMergeTree` hace esto mientras fusiona las partes de datos.
-
-Para averiguar por qué necesitamos dos filas para cada cambio, vea [Algoritmo](#table_engines-versionedcollapsingmergetree-algorithm).
-
-**Notas sobre el uso**
-
-1.  El programa que escribe los datos debe recordar el estado de un objeto para cancelarlo. El “cancel” cadena debe ser una copia de la “state” con lo opuesto `Sign`. Esto aumenta el tamaño inicial de almacenamiento, pero permite escribir los datos rápidamente.
-2.  Las matrices de largo crecimiento en columnas reducen la eficiencia del motor debido a la carga para escribir. Cuanto más sencillos sean los datos, mejor será la eficiencia.
-3.  `SELECT` Los resultados dependen en gran medida de la coherencia del historial de cambios de objetos. Sea preciso al preparar los datos para insertarlos. Puede obtener resultados impredecibles con datos incoherentes, como valores negativos para métricas no negativas, como la profundidad de la sesión.
-
-### Algoritmo {#table_engines-versionedcollapsingmergetree-algorithm}
-
-Cuando ClickHouse combina partes de datos, elimina cada par de filas que tienen la misma clave principal y versión y diferentes `Sign`. El orden de las filas no importa.
-
-Cuando ClickHouse inserta datos, ordena filas por la clave principal. Si el `Version` la columna no está en la clave principal, ClickHouse la agrega a la clave principal implícitamente como el último campo y la usa para ordenar.
-
-## Selección de datos {#selecting-data}
-
-ClickHouse no garantiza que todas las filas con la misma clave principal estén en la misma parte de datos resultante o incluso en el mismo servidor físico. Esto es cierto tanto para escribir los datos como para la posterior fusión de las partes de datos. Además, ClickHouse procesa `SELECT` consultas con múltiples subprocesos, y no puede predecir el orden de las filas en el resultado. Esto significa que la agregación es necesaria si hay una necesidad de obtener completamente “collapsed” datos de un `VersionedCollapsingMergeTree` tabla.
-
-Para finalizar el colapso, escriba una consulta con un `GROUP BY` cláusula y funciones agregadas que representan el signo. Por ejemplo, para calcular la cantidad, use `sum(Sign)` en lugar de `count()`. Para calcular la suma de algo, use `sum(Sign * x)` en lugar de `sum(x)` y agregar `HAVING sum(Sign) > 0`.
-
-Los agregados `count`, `sum` y `avg` se puede calcular de esta manera. El agregado `uniq` se puede calcular si un objeto tiene al menos un estado no colapsado. Los agregados `min` y `max` no se puede calcular porque `VersionedCollapsingMergeTree` no guarda el historial de valores de estados colapsados.
-
-Si necesita extraer los datos con “collapsing” pero sin agregación (por ejemplo, para verificar si hay filas presentes cuyos valores más nuevos coinciden con ciertas condiciones), puede usar el `FINAL` modificador para el `FROM` clausula. Este enfoque es ineficiente y no debe usarse con tablas grandes.
-
-## Ejemplo de uso {#example-of-use}
-
-Datos de ejemplo:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-Creación de la tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE UAct
-(
-    UserID UInt64,
-    PageViews UInt8,
-    Duration UInt8,
-    Sign Int8,
-    Version UInt8
-)
-ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(Sign, Version)
-ORDER BY UserID
-```
-
-Insertar los datos:
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1, 1)
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1, 1),(4324182021466249494, 6, 185, 1, 2)
-```
-
-Usamos dos `INSERT` consultas para crear dos partes de datos diferentes. Si insertamos los datos con una sola consulta, ClickHouse crea una parte de datos y nunca realizará ninguna fusión.
-
-Obtener los datos:
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-¿Qué vemos aquí y dónde están las partes colapsadas?
-Creamos dos partes de datos usando dos `INSERT` consulta. El `SELECT` la consulta se realizó en dos subprocesos, y el resultado es un orden aleatorio de filas.
-No se produjo el colapso porque las partes de datos aún no se han fusionado. ClickHouse fusiona partes de datos en un punto desconocido en el tiempo que no podemos predecir.
-
-Es por eso que necesitamos agregación:
-
-``` sql
-SELECT
-    UserID,
-    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
-    sum(Duration * Sign) AS Duration,
-    Version
-FROM UAct
-GROUP BY UserID, Version
-HAVING sum(Sign) > 0
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │       2 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴─────────┘
-```
-
-Si no necesitamos agregación y queremos forzar el colapso, podemos usar el `FINAL` modificador para el `FROM` clausula.
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct FINAL
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-Esta es una forma muy ineficiente de seleccionar datos. No lo use para mesas grandes.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/versionedcollapsingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/buffer.md b/docs/es/engines/table-engines/special/buffer.md
deleted file mode 100644
index b3a26ff356a..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/buffer.md
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: "B\xFAfer"
----
-
-# Búfer {#buffer}
-
-Almacena los datos para escribir en la memoria RAM, enjuagándolos periódicamente a otra tabla. Durante la operación de lectura, los datos se leen desde el búfer y la otra tabla simultáneamente.
-
-``` sql
-Buffer(database, table, num_layers, min_time, max_time, min_rows, max_rows, min_bytes, max_bytes)
-```
-
-Parámetros del motor:
-
--   `database` – Database name. Instead of the database name, you can use a constant expression that returns a string.
--   `table` – Table to flush data to.
--   `num_layers` – Parallelism layer. Physically, the table will be represented as `num_layers` de búferes independientes. Valor recomendado: 16.
--   `min_time`, `max_time`, `min_rows`, `max_rows`, `min_bytes`, y `max_bytes` – Conditions for flushing data from the buffer.
-
-Los datos se vacían del búfer y se escriben en la tabla de destino si `min*` condiciones o al menos una `max*` condición se cumplen.
-
--   `min_time`, `max_time` – Condition for the time in seconds from the moment of the first write to the buffer.
--   `min_rows`, `max_rows` – Condition for the number of rows in the buffer.
--   `min_bytes`, `max_bytes` – Condition for the number of bytes in the buffer.
-
-Durante la operación de escritura, los datos se insertan en un `num_layers` número de búferes aleatorios. O bien, si la parte de datos para insertar es lo suficientemente grande (mayor que `max_rows` o `max_bytes`), se escribe directamente en la tabla de destino, omitiendo el búfer.
-
-Las condiciones para el lavado de los datos se calculan por separado para cada uno de los `num_layers` búfer. Por ejemplo, si `num_layers = 16` y `max_bytes = 100000000`, el consumo máximo de RAM es de 1.6 GB.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE merge.hits_buffer AS merge.hits ENGINE = Buffer(merge, hits, 16, 10, 100, 10000, 1000000, 10000000, 100000000)
-```
-
-Creación de un ‘merge.hits_buffer’ mesa con la misma estructura que ‘merge.hits’ y usando el motor Buffer. Al escribir en esta tabla, los datos se almacenan en la memoria RAM y ‘merge.hits’ tabla. Se crean 16 búferes. Los datos de cada uno de ellos se vacían si han pasado 100 segundos o se han escrito un millón de filas o se han escrito 100 MB de datos; o si simultáneamente han pasado 10 segundos y se han escrito 10.000 filas y 10 MB de datos. Por ejemplo, si solo se ha escrito una fila, después de 100 segundos se vaciará, pase lo que pase. Pero si se han escrito muchas filas, los datos se vaciarán antes.
-
-Cuando se detiene el servidor, con DROP TABLE o DETACH TABLE, los datos del búfer también se vacían a la tabla de destino.
-
-Puede establecer cadenas vacías entre comillas simples para la base de datos y el nombre de la tabla. Esto indica la ausencia de una tabla de destino. En este caso, cuando se alcanzan las condiciones de descarga de datos, el búfer simplemente se borra. Esto puede ser útil para mantener una ventana de datos en la memoria.
-
-Al leer desde una tabla de búfer, los datos se procesan tanto desde el búfer como desde la tabla de destino (si hay uno).
-Tenga en cuenta que las tablas Buffer no admiten un índice. En otras palabras, los datos del búfer se analizan por completo, lo que puede ser lento para los búferes grandes. (Para los datos de una tabla subordinada, se utilizará el índice que admite.)
-
-Si el conjunto de columnas de la tabla Buffer no coincide con el conjunto de columnas de una tabla subordinada, se inserta un subconjunto de columnas que existen en ambas tablas.
-
-Si los tipos no coinciden con una de las columnas de la tabla Búfer y una tabla subordinada, se escribe un mensaje de error en el registro del servidor y se borra el búfer.
-Lo mismo sucede si la tabla subordinada no existe cuando se vacía el búfer.
-
-Si necesita ejecutar ALTER para una tabla subordinada y la tabla de búfer, se recomienda eliminar primero la tabla de búfer, ejecutar ALTER para la tabla subordinada y, a continuación, crear la tabla de búfer de nuevo.
-
-Si el servidor se reinicia de forma anormal, se pierden los datos del búfer.
-
-FINAL y SAMPLE no funcionan correctamente para las tablas Buffer. Estas condiciones se pasan a la tabla de destino, pero no se utilizan para procesar datos en el búfer. Si se requieren estas características, recomendamos usar solo la tabla Buffer para escribir, mientras lee desde la tabla de destino.
-
-Al agregar datos a un búfer, uno de los búferes está bloqueado. Esto provoca retrasos si se realiza una operación de lectura simultáneamente desde la tabla.
-
-Los datos que se insertan en una tabla de búfer pueden terminar en la tabla subordinada en un orden diferente y en bloques diferentes. Debido a esto, una tabla Buffer es difícil de usar para escribir en un CollapsingMergeTree correctamente. Para evitar problemas, puede establecer ‘num_layers’ a 1.
-
-Si se replica la tabla de destino, se pierden algunas características esperadas de las tablas replicadas al escribir en una tabla de búfer. Los cambios aleatorios en el orden de las filas y los tamaños de las partes de datos hacen que la desduplicación de datos deje de funcionar, lo que significa que no es posible tener un ‘exactly once’ escribir en tablas replicadas.
-
-Debido a estas desventajas, solo podemos recomendar el uso de una tabla Buffer en casos raros.
-
-Una tabla de búfer se usa cuando se reciben demasiados INSERT de un gran número de servidores durante una unidad de tiempo y los datos no se pueden almacenar en búfer antes de la inserción, lo que significa que los INSERT no pueden ejecutarse lo suficientemente rápido.
-
-Tenga en cuenta que no tiene sentido insertar datos una fila a la vez, incluso para las tablas de búfer. Esto solo producirá una velocidad de unos pocos miles de filas por segundo, mientras que la inserción de bloques de datos más grandes puede producir más de un millón de filas por segundo (consulte la sección “Performance”).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/buffer/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/dictionary.md b/docs/es/engines/table-engines/special/dictionary.md
deleted file mode 100644
index 6d9136a6a23..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/dictionary.md
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: Diccionario
----
-
-# Diccionario {#dictionary}
-
-El `Dictionary` el motor muestra el [diccionario](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) datos como una tabla ClickHouse.
-
-Como ejemplo, considere un diccionario de `products` con la siguiente configuración:
-
-``` xml
-<dictionaries>
-<dictionary>
-        <name>products</name>
-        <source>
-            <odbc>
-                <table>products</table>
-                <connection_string>DSN=some-db-server</connection_string>
-            </odbc>
-        </source>
-        <lifetime>
-            <min>300</min>
-            <max>360</max>
-        </lifetime>
-        <layout>
-            <flat/>
-        </layout>
-        <structure>
-            <id>
-                <name>product_id</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>title</name>
-                <type>String</type>
-                <null_value></null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-</dictionary>
-</dictionaries>
-```
-
-Consultar los datos del diccionario:
-
-``` sql
-SELECT
-    name,
-    type,
-    key,
-    attribute.names,
-    attribute.types,
-    bytes_allocated,
-    element_count,
-    source
-FROM system.dictionaries
-WHERE name = 'products'
-```
-
-``` text
-┌─name─────┬─type─┬─key────┬─attribute.names─┬─attribute.types─┬─bytes_allocated─┬─element_count─┬─source──────────┐
-│ products │ Flat │ UInt64 │ ['title']       │ ['String']      │        23065376 │        175032 │ ODBC: .products │
-└──────────┴──────┴────────┴─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┴───────────────┴─────────────────┘
-```
-
-Puede usar el [dictGet\*](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md#ext_dict_functions) función para obtener los datos del diccionario en este formato.
-
-Esta vista no es útil cuando necesita obtener datos sin procesar o cuando `JOIN` operación. Para estos casos, puede usar el `Dictionary` motor, que muestra los datos del diccionario en una tabla.
-
-Sintaxis:
-
-``` sql
-CREATE TABLE %table_name% (%fields%) engine = Dictionary(%dictionary_name%)`
-```
-
-Ejemplo de uso:
-
-``` sql
-create table products (product_id UInt64, title String) Engine = Dictionary(products);
-```
-
-      Ok
-
-Echa un vistazo a lo que hay en la mesa.
-
-``` sql
-select * from products limit 1;
-```
-
-``` text
-┌────product_id─┬─title───────────┐
-│        152689 │ Some item       │
-└───────────────┴─────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/dictionary/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/distributed.md b/docs/es/engines/table-engines/special/distributed.md
deleted file mode 100644
index bac407a651a..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/distributed.md
+++ /dev/null
@@ -1,152 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: Distribuido
----
-
-# Distribuido {#distributed}
-
-**Las tablas con motor distribuido no almacenan ningún dato por sí mismas**, pero permite el procesamiento de consultas distribuidas en varios servidores.
-La lectura se paralela automáticamente. Durante una lectura, se utilizan los índices de tabla en servidores remotos, si los hay.
-
-El motor distribuido acepta parámetros:
-
--   el nombre del clúster en el archivo de configuración del servidor
-
--   el nombre de una base de datos remota
-
--   el nombre de una tabla remota
-
--   (opcionalmente) clave de fragmentación
-
--   nombre de política (opcionalmente), se usará para almacenar archivos temporales para el envío asíncrono
-
-    Ver también:
-
-    -   `insert_distributed_sync` configuración
-    -   [Método de codificación de datos:](../mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes) para los ejemplos
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-Distributed(logs, default, hits[, sharding_key[, policy_name]])
-```
-
-Los datos se leerán desde todos los servidores ‘logs’ clúster, desde el valor predeterminado.tabla de éxitos ubicada en cada servidor del clúster.
-Los datos no solo se leen sino que se procesan parcialmente en los servidores remotos (en la medida en que esto sea posible).
-Por ejemplo, para una consulta con GROUP BY, los datos se agregarán en servidores remotos y los estados intermedios de las funciones agregadas se enviarán al servidor solicitante. Luego, los datos se agregarán más.
-
-En lugar del nombre de la base de datos, puede usar una expresión constante que devuelva una cadena. Por ejemplo: currentDatabase().
-
-logs – The cluster name in the server's config file.
-
-Los clústeres se establecen así:
-
-``` xml
-<remote_servers>
-    <logs>
-        <shard>
-            <!-- Optional. Shard weight when writing data. Default: 1. -->
-            <weight>1</weight>
-            <!-- Optional. Whether to write data to just one of the replicas. Default: false (write data to all replicas). -->
-            <internal_replication>false</internal_replication>
-            <replica>
-                <host>example01-01-1</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-            <replica>
-                <host>example01-01-2</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-        <shard>
-            <weight>2</weight>
-            <internal_replication>false</internal_replication>
-            <replica>
-                <host>example01-02-1</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-            <replica>
-                <host>example01-02-2</host>
-                <secure>1</secure>
-                <port>9440</port>
-            </replica>
-        </shard>
-    </logs>
-</remote_servers>
-```
-
-Aquí se define un clúster con el nombre ‘logs’ que consta de dos fragmentos, cada uno de los cuales contiene dos réplicas.
-Los fragmentos se refieren a los servidores que contienen diferentes partes de los datos (para leer todos los datos, debe acceder a todos los fragmentos).
-Las réplicas están duplicando servidores (para leer todos los datos, puede acceder a los datos en cualquiera de las réplicas).
-
-Los nombres de clúster no deben contener puntos.
-
-Los parámetros `host`, `port`, y opcionalmente `user`, `password`, `secure`, `compression` se especifican para cada servidor:
-- `host` – The address of the remote server. You can use either the domain or the IPv4 or IPv6 address. If you specify the domain, the server makes a DNS request when it starts, and the result is stored as long as the server is running. If the DNS request fails, the server doesn't start. If you change the DNS record, restart the server.
-- `port` – The TCP port for messenger activity (‘tcp_port’ en la configuración, generalmente establecido en 9000). No lo confundas con http_port.
-- `user` – Name of the user for connecting to a remote server. Default value: default. This user must have access to connect to the specified server. Access is configured in the users.xml file. For more information, see the section [Derechos de acceso](../../../operations/access-rights.md).
-- `password` – The password for connecting to a remote server (not masked). Default value: empty string.
-- `secure` - Use ssl para la conexión, por lo general también debe definir `port` = 9440. El servidor debe escuchar en `<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>` y tener certificados correctos.
-- `compression` - Utilice la compresión de datos. Valor predeterminado: true.
-
-When specifying replicas, one of the available replicas will be selected for each of the shards when reading. You can configure the algorithm for load balancing (the preference for which replica to access) – see the [load_balancing](../../../operations/settings/settings.md#settings-load_balancing) configuración.
-Si no se establece la conexión con el servidor, habrá un intento de conectarse con un breve tiempo de espera. Si la conexión falla, se seleccionará la siguiente réplica, y así sucesivamente para todas las réplicas. Si el intento de conexión falló para todas las réplicas, el intento se repetirá de la misma manera, varias veces.
-Esto funciona a favor de la resiliencia, pero no proporciona una tolerancia completa a errores: un servidor remoto podría aceptar la conexión, pero podría no funcionar o funcionar mal.
-
-Puede especificar solo uno de los fragmentos (en este caso, el procesamiento de consultas debe denominarse remoto, en lugar de distribuido) o hasta cualquier número de fragmentos. En cada fragmento, puede especificar entre una y cualquier número de réplicas. Puede especificar un número diferente de réplicas para cada fragmento.
-
-Puede especificar tantos clústeres como desee en la configuración.
-
-Para ver los clústeres, utilice el ‘system.clusters’ tabla.
-
-El motor distribuido permite trabajar con un clúster como un servidor local. Sin embargo, el clúster es inextensible: debe escribir su configuración en el archivo de configuración del servidor (mejor aún, para todos los servidores del clúster).
-
-The Distributed engine requires writing clusters to the config file. Clusters from the config file are updated on the fly, without restarting the server. If you need to send a query to an unknown set of shards and replicas each time, you don't need to create a Distributed table – use the ‘remote’ función de tabla en su lugar. Vea la sección [Funciones de tabla](../../../sql-reference/table-functions/index.md).
-
-Hay dos métodos para escribir datos en un clúster:
-
-Primero, puede definir a qué servidores escribir en qué datos y realizar la escritura directamente en cada fragmento. En otras palabras, realice INSERT en las tablas que la tabla distribuida “looks at”. Esta es la solución más flexible, ya que puede usar cualquier esquema de fragmentación, que podría ser no trivial debido a los requisitos del área temática. Esta es también la solución más óptima ya que los datos se pueden escribir en diferentes fragmentos de forma completamente independiente.
-
-En segundo lugar, puede realizar INSERT en una tabla distribuida. En este caso, la tabla distribuirá los datos insertados a través de los propios servidores. Para escribir en una tabla distribuida, debe tener un conjunto de claves de fragmentación (el último parámetro). Además, si solo hay un fragmento, la operación de escritura funciona sin especificar la clave de fragmentación, ya que no significa nada en este caso.
-
-Cada fragmento puede tener un peso definido en el archivo de configuración. Por defecto, el peso es igual a uno. Los datos se distribuyen entre fragmentos en la cantidad proporcional al peso del fragmento. Por ejemplo, si hay dos fragmentos y el primero tiene un peso de 9 mientras que el segundo tiene un peso de 10, el primero se enviará 9 / 19 partes de las filas, y el segundo se enviará 10 / 19.
-
-Cada fragmento puede tener el ‘internal_replication’ parámetro definido en el archivo de configuración.
-
-Si este parámetro se establece en ‘true’, la operación de escritura selecciona la primera réplica en buen estado y escribe datos en ella. Utilice esta alternativa si la tabla Distribuida “looks at” tablas replicadas. En otras palabras, si la tabla donde se escribirán los datos los replicará por sí misma.
-
-Si se establece en ‘false’ (el valor predeterminado), los datos se escriben en todas las réplicas. En esencia, esto significa que la tabla distribuida replica los datos en sí. Esto es peor que usar tablas replicadas, porque no se verifica la consistencia de las réplicas y, con el tiempo, contendrán datos ligeramente diferentes.
-
-Para seleccionar el fragmento al que se envía una fila de datos, se analiza la expresión de fragmentación y su resto se toma de dividirlo por el peso total de los fragmentos. La fila se envía al fragmento que corresponde al medio intervalo de los restos de ‘prev_weight’ a ‘prev_weights + weight’, donde ‘prev_weights’ es el peso total de los fragmentos con el número más pequeño, y ‘weight’ es el peso de este fragmento. Por ejemplo, si hay dos fragmentos, y el primero tiene un peso de 9 mientras que el segundo tiene un peso de 10, la fila se enviará al primer fragmento para los restos del rango \[0, 9), y al segundo para los restos del rango \[9, 19).
-
-La expresión de fragmentación puede ser cualquier expresión de constantes y columnas de tabla que devuelva un entero. Por ejemplo, puede usar la expresión ‘rand()’ para la distribución aleatoria de datos, o ‘UserID’ para la distribución por el resto de dividir la ID del usuario (entonces los datos de un solo usuario residirán en un solo fragmento, lo que simplifica la ejecución de IN y JOIN por los usuarios). Si una de las columnas no se distribuye lo suficientemente uniformemente, puede envolverla en una función hash: intHash64(UserID) .
-
-Un simple recordatorio de la división es una solución limitada para sharding y no siempre es apropiado. Funciona para volúmenes medianos y grandes de datos (docenas de servidores), pero no para volúmenes muy grandes de datos (cientos de servidores o más). En este último caso, use el esquema de fragmentación requerido por el área asunto, en lugar de usar entradas en Tablas distribuidas.
-
-SELECT queries are sent to all the shards and work regardless of how data is distributed across the shards (they can be distributed completely randomly). When you add a new shard, you don't have to transfer the old data to it. You can write new data with a heavier weight – the data will be distributed slightly unevenly, but queries will work correctly and efficiently.
-
-Debería preocuparse por el esquema de fragmentación en los siguientes casos:
-
--   Se utilizan consultas que requieren unir datos (IN o JOIN) mediante una clave específica. Si esta clave fragmenta datos, puede usar IN local o JOIN en lugar de GLOBAL IN o GLOBAL JOIN, que es mucho más eficiente.
--   Se usa una gran cantidad de servidores (cientos o más) con una gran cantidad de consultas pequeñas (consultas de clientes individuales: sitios web, anunciantes o socios). Para que las pequeñas consultas no afecten a todo el clúster, tiene sentido ubicar datos para un solo cliente en un solo fragmento. Alternativamente, como lo hemos hecho en Yandex.Metrica, puede configurar sharding de dos niveles: divida todo el clúster en “layers”, donde una capa puede consistir en varios fragmentos. Los datos de un único cliente se encuentran en una sola capa, pero los fragmentos se pueden agregar a una capa según sea necesario y los datos se distribuyen aleatoriamente dentro de ellos. Las tablas distribuidas se crean para cada capa y se crea una única tabla distribuida compartida para consultas globales.
-
-Los datos se escriben de forma asíncrona. Cuando se inserta en la tabla, el bloque de datos se acaba de escribir en el sistema de archivos local. Los datos se envían a los servidores remotos en segundo plano tan pronto como sea posible. El período de envío de datos está gestionado por el [Distributed_directory_monitor_sleep_time_ms](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms) y [Distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms) configuración. El `Distributed` el motor envía cada archivo con datos insertados por separado, pero puede habilitar el envío por lotes de archivos [distributed_directory_monitor_batch_inserts](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_batch_inserts) configuración. Esta configuración mejora el rendimiento del clúster al utilizar mejor los recursos de red y servidor local. Debe comprobar si los datos se envían correctamente comprobando la lista de archivos (datos en espera de ser enviados) en el directorio de la tabla: `/var/lib/clickhouse/data/database/table/`.
-
-Si el servidor dejó de existir o tuvo un reinicio aproximado (por ejemplo, después de un error de dispositivo) después de un INSERT en una tabla distribuida, es posible que se pierdan los datos insertados. Si se detecta un elemento de datos dañado en el directorio de la tabla, se transfiere al ‘broken’ subdirectorio y ya no se utiliza.
-
-Cuando la opción max_parallel_replicas está habilitada, el procesamiento de consultas se paralela en todas las réplicas dentro de un solo fragmento. Para obtener más información, consulte la sección [max_parallel_replicas](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_parallel_replicas).
-
-## Virtual Columnas {#virtual-columns}
-
--   `_shard_num` — Contains the `shard_num` (de `system.clusters`). Tipo: [UInt32](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-!!! note "Nota"
-    Ya [`remote`](../../../sql-reference/table-functions/remote.md)/`cluster` funciones de tabla crean internamente instancia temporal del mismo motor distribuido, `_shard_num` está disponible allí también.
-
-**Ver también**
-
--   [Virtual columnas](index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/distributed/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/external-data.md b/docs/es/engines/table-engines/special/external-data.md
deleted file mode 100644
index f2ce4abbb0f..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/external-data.md
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: Datos externos
----
-
-# Datos externos para el procesamiento de consultas {#external-data-for-query-processing}
-
-ClickHouse permite enviar a un servidor los datos necesarios para procesar una consulta, junto con una consulta SELECT. Estos datos se colocan en una tabla temporal (consulte la sección “Temporary tables”) y se puede utilizar en la consulta (por ejemplo, en operadores IN).
-
-Por ejemplo, si tiene un archivo de texto con identificadores de usuario importantes, puede cargarlo en el servidor junto con una consulta que utilice la filtración de esta lista.
-
-Si necesita ejecutar más de una consulta con un gran volumen de datos externos, no utilice esta función. Es mejor cargar los datos a la base de datos con anticipación.
-
-Los datos externos se pueden cargar mediante el cliente de línea de comandos (en modo no interactivo) o mediante la interfaz HTTP.
-
-En el cliente de línea de comandos, puede especificar una sección de parámetros en el formato
-
-``` bash
---external --file=... [--name=...] [--format=...] [--types=...|--structure=...]
-```
-
-Puede tener varias secciones como esta, para el número de tablas que se transmiten.
-
-**–external** – Marks the beginning of a clause.
-**–file** – Path to the file with the table dump, or -, which refers to stdin.
-Solo se puede recuperar una sola tabla de stdin.
-
-Los siguientes parámetros son opcionales: **–name**– Name of the table. If omitted, _data is used.
-**–format** – Data format in the file. If omitted, TabSeparated is used.
-
-Se requiere uno de los siguientes parámetros:**–types** – A list of comma-separated column types. For example: `UInt64,String`. The columns will be named _1, _2, …
-**–structure**– The table structure in the format`UserID UInt64`, `URL String`. Define los nombres y tipos de columna.
-
-Los archivos especificados en ‘file’ se analizará mediante el formato especificado en ‘format’ utilizando los tipos de datos especificados en ‘types’ o ‘structure’. La mesa será cargado en el servidor y accesibles, como una tabla temporal con el nombre de ‘name’.
-
-Ejemplos:
-
-``` bash
-$ echo -ne "1\n2\n3\n" | clickhouse-client --query="SELECT count() FROM test.visits WHERE TraficSourceID IN _data" --external --file=- --types=Int8
-849897
-$ cat /etc/passwd | sed 's/:/\t/g' | clickhouse-client --query="SELECT shell, count() AS c FROM passwd GROUP BY shell ORDER BY c DESC" --external --file=- --name=passwd --structure='login String, unused String, uid UInt16, gid UInt16, comment String, home String, shell String'
-/bin/sh 20
-/bin/false      5
-/bin/bash       4
-/usr/sbin/nologin       1
-/bin/sync       1
-```
-
-Cuando se utiliza la interfaz HTTP, los datos externos se pasan en el formato multipart/form-data. Cada tabla se transmite como un archivo separado. El nombre de la tabla se toma del nombre del archivo. El ‘query_string’ se pasa los parámetros ‘name_format’, ‘name_types’, y ‘name_structure’, donde ‘name’ es el nombre de la tabla a la que corresponden estos parámetros. El significado de los parámetros es el mismo que cuando se usa el cliente de línea de comandos.
-
-Ejemplo:
-
-``` bash
-$ cat /etc/passwd | sed 's/:/\t/g' > passwd.tsv
-
-$ curl -F 'passwd=@passwd.tsv;' 'http://localhost:8123/?query=SELECT+shell,+count()+AS+c+FROM+passwd+GROUP+BY+shell+ORDER+BY+c+DESC&passwd_structure=login+String,+unused+String,+uid+UInt16,+gid+UInt16,+comment+String,+home+String,+shell+String'
-/bin/sh 20
-/bin/false      5
-/bin/bash       4
-/usr/sbin/nologin       1
-/bin/sync       1
-```
-
-Para el procesamiento de consultas distribuidas, las tablas temporales se envían a todos los servidores remotos.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/external_data/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/file.md b/docs/es/engines/table-engines/special/file.md
deleted file mode 100644
index fb739506a22..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/file.md
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: File
----
-
-# File {#table_engines-file}
-
-El motor de tabla de archivos mantiene los datos en un archivo en uno de los [file
-formato](../../../interfaces/formats.md#formats) (TabSeparated, Native, etc.).
-
-Ejemplos de uso:
-
--   Exportación de datos de ClickHouse a archivo.
--   Convertir datos de un formato a otro.
--   Actualización de datos en ClickHouse mediante la edición de un archivo en un disco.
-
-## Uso en el servidor ClickHouse {#usage-in-clickhouse-server}
-
-``` sql
-File(Format)
-```
-
-El `Format` parámetro especifica uno de los formatos de archivo disponibles. Realizar
-`SELECT` consultas, el formato debe ser compatible para la entrada, y para realizar
-`INSERT` queries – for output. The available formats are listed in the
-[Formato](../../../interfaces/formats.md#formats) apartado.
-
-ClickHouse no permite especificar la ruta del sistema de archivos para`File`. Utilizará la carpeta definida por [camino](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) configuración en la configuración del servidor.
-
-Al crear una tabla usando `File(Format)` crea un subdirectorio vacío en esa carpeta. Cuando los datos se escriben en esa tabla, se colocan en `data.Format` en ese subdirectorio.
-
-Puede crear manualmente esta subcarpeta y archivo en el sistema de archivos del servidor y luego [ATTACH](../../../sql-reference/statements/misc.md) para mostrar información con el nombre coincidente, para que pueda consultar datos desde ese archivo.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Tenga cuidado con esta funcionalidad, ya que ClickHouse no realiza un seguimiento de los cambios externos en dichos archivos. El resultado de las escrituras simultáneas a través de ClickHouse y fuera de ClickHouse no está definido.
-
-**Ejemplo:**
-
-**1.** Configurar el `file_engine_table` tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE file_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=File(TabSeparated)
-```
-
-Por defecto, ClickHouse creará una carpeta `/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table`.
-
-**2.** Crear manualmente `/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table/data.TabSeparated` contener:
-
-``` bash
-$ cat data.TabSeparated
-one 1
-two 2
-```
-
-**3.** Consultar los datos:
-
-``` sql
-SELECT * FROM file_engine_table
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─value─┐
-│ one  │     1 │
-│ two  │     2 │
-└──────┴───────┘
-```
-
-## Uso en ClickHouse-local {#usage-in-clickhouse-local}
-
-En [Sistema abierto.](../../../operations/utilities/clickhouse-local.md#clickhouse-local) El motor de archivos acepta la ruta del archivo además de `Format`. Los flujos de entrada / salida predeterminados se pueden especificar utilizando nombres numéricos o legibles por humanos como `0` o `stdin`, `1` o `stdout`.
-**Ejemplo:**
-
-``` bash
-$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -q "CREATE TABLE table (a Int64, b Int64) ENGINE = File(CSV, stdin); SELECT a, b FROM table; DROP TABLE table"
-```
-
-## Detalles de la implementación {#details-of-implementation}
-
--   Multiple `SELECT` las consultas se pueden realizar simultáneamente, pero `INSERT` las consultas se esperarán entre sí.
--   Apoyado la creación de nuevos archivos por `INSERT` consulta.
--   Si el archivo existe, `INSERT` añadiría nuevos valores en él.
--   No soportado:
-    -   `ALTER`
-    -   `SELECT ... SAMPLE`
-    -   Indice
-    -   Replicación
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/file/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/generate.md b/docs/es/engines/table-engines/special/generate.md
deleted file mode 100644
index 67e664284b4..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/generate.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: GenerateRandom
----
-
-# Generaterandom {#table_engines-generate}
-
-El motor de tabla GenerateRandom produce datos aleatorios para el esquema de tabla determinado.
-
-Ejemplos de uso:
-
--   Se usa en la prueba para poblar una tabla grande reproducible.
--   Generar entrada aleatoria para pruebas de fuzzing.
-
-## Uso en el servidor ClickHouse {#usage-in-clickhouse-server}
-
-``` sql
-ENGINE = GenerateRandom(random_seed, max_string_length, max_array_length)
-```
-
-El `max_array_length` y `max_string_length` parámetros especifican la longitud máxima de todos
-columnas y cadenas de matriz correspondientemente en los datos generados.
-
-Generar motor de tabla sólo admite `SELECT` consulta.
-
-Es compatible con todos [Tipos de datos](../../../sql-reference/data-types/index.md) que se pueden almacenar en una tabla excepto `LowCardinality` y `AggregateFunction`.
-
-**Ejemplo:**
-
-**1.** Configurar el `generate_engine_table` tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE generate_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE = GenerateRandom(1, 5, 3)
-```
-
-**2.** Consultar los datos:
-
-``` sql
-SELECT * FROM generate_engine_table LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌─name─┬──────value─┐
-│ c4xJ │ 1412771199 │
-│ r    │ 1791099446 │
-│ 7#$  │  124312908 │
-└──────┴────────────┘
-```
-
-## Detalles de la implementación {#details-of-implementation}
-
--   No soportado:
-    -   `ALTER`
-    -   `SELECT ... SAMPLE`
-    -   `INSERT`
-    -   Indice
-    -   Replicación
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/generate/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/index.md b/docs/es/engines/table-engines/special/index.md
deleted file mode 100644
index 9927a1f61d9..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Especial
-toc_priority: 31
----
-
-
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/join.md b/docs/es/engines/table-engines/special/join.md
deleted file mode 100644
index 83e21b7c8cc..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/join.md
+++ /dev/null
@@ -1,111 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: Unir
----
-
-# Unir {#join}
-
-Estructura de datos preparada para usar en [JOIN](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operación.
-
-## Creación de una tabla {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
-) ENGINE = Join(join_strictness, join_type, k1[, k2, ...])
-```
-
-Vea la descripción detallada del [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) consulta.
-
-**Parámetros del motor**
-
--   `join_strictness` – [ÚNETE a la rigurosidad](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join-types).
--   `join_type` – [Tipo de unión](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join-types).
--   `k1[, k2, ...]` – Key columns from the `USING` cláusula que el `JOIN` operación se hace con.
-
-Entrar `join_strictness` y `join_type` parámetros sin comillas, por ejemplo, `Join(ANY, LEFT, col1)`. Deben coincidir con el `JOIN` operación para la que se utilizará la tabla. Si los parámetros no coinciden, ClickHouse no lanza una excepción y puede devolver datos incorrectos.
-
-## Uso de la tabla {#table-usage}
-
-### Ejemplo {#example}
-
-Creación de la tabla del lado izquierdo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE id_val(`id` UInt32, `val` UInt32) ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO id_val VALUES (1,11)(2,12)(3,13)
-```
-
-Creando el lado derecho `Join` tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE id_val_join(`id` UInt32, `val` UInt8) ENGINE = Join(ANY, LEFT, id)
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO id_val_join VALUES (1,21)(1,22)(3,23)
-```
-
-Unirse a las tablas:
-
-``` sql
-SELECT * FROM id_val ANY LEFT JOIN id_val_join USING (id) SETTINGS join_use_nulls = 1
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┬─id_val_join.val─┐
-│  1 │  11 │              21 │
-│  2 │  12 │            ᴺᵁᴸᴸ │
-│  3 │  13 │              23 │
-└────┴─────┴─────────────────┘
-```
-
-Como alternativa, puede recuperar datos del `Join` tabla, especificando el valor de la clave de unión:
-
-``` sql
-SELECT joinGet('id_val_join', 'val', toUInt32(1))
-```
-
-``` text
-┌─joinGet('id_val_join', 'val', toUInt32(1))─┐
-│                                         21 │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### Selección e inserción de datos {#selecting-and-inserting-data}
-
-Usted puede utilizar `INSERT` consultas para agregar datos al `Join`-mesas de motor. Si la tabla se creó con el `ANY` estricta, se ignoran los datos de las claves duplicadas. Con el `ALL` estricta, se agregan todas las filas.
-
-No se puede realizar una `SELECT` consulta directamente desde la tabla. En su lugar, use uno de los siguientes métodos:
-
--   Coloque la mesa hacia el lado derecho en un `JOIN` clausula.
--   Llame al [joinGet](../../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) función, que le permite extraer datos de la tabla de la misma manera que de un diccionario.
-
-### Limitaciones y ajustes {#join-limitations-and-settings}
-
-Al crear una tabla, se aplican los siguientes valores:
-
--   [Sistema abierto.](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls)
--   [Método de codificación de datos:](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_rows_in_join)
--   [Método de codificación de datos:](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_bytes_in_join)
--   [join_overflow_mode](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-join_overflow_mode)
--   [join_any_take_last_row](../../../operations/settings/settings.md#settings-join_any_take_last_row)
-
-El `Join`-las tablas del motor no se pueden usar en `GLOBAL JOIN` operación.
-
-El `Join`-motor permite el uso [Sistema abierto.](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) ajuste en el `CREATE TABLE` instrucción. Y [SELECT](../../../sql-reference/statements/select/index.md) consulta permite el uso `join_use_nulls` demasiado. Si tienes diferentes `join_use_nulls` configuración, puede obtener un error al unirse a la tabla. Depende del tipo de JOIN. Cuando se utiliza [joinGet](../../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) función, usted tiene que utilizar el mismo `join_use_nulls` ajuste en `CRATE TABLE` y `SELECT` instrucción.
-
-## Almacenamiento de datos {#data-storage}
-
-`Join` datos de la tabla siempre se encuentra en la memoria RAM. Al insertar filas en una tabla, ClickHouse escribe bloques de datos en el directorio del disco para que puedan restaurarse cuando se reinicie el servidor.
-
-Si el servidor se reinicia incorrectamente, el bloque de datos en el disco puede perderse o dañarse. En este caso, es posible que deba eliminar manualmente el archivo con datos dañados.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/join/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/materializedview.md b/docs/es/engines/table-engines/special/materializedview.md
deleted file mode 100644
index 87e5218eb6a..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/materializedview.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: "M\xE9todo de codificaci\xF3n de datos:"
----
-
-# Método de codificación de datos: {#materializedview}
-
-Se utiliza para implementar vistas materializadas (para obtener más información, consulte [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query)). Para almacenar datos, utiliza un motor diferente que se especificó al crear la vista. Al leer desde una tabla, solo usa este motor.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/materializedview/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/memory.md b/docs/es/engines/table-engines/special/memory.md
deleted file mode 100644
index 3d4f8ddff54..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/memory.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: Memoria
----
-
-# Memoria {#memory}
-
-El motor de memoria almacena datos en RAM, en forma sin comprimir. Los datos se almacenan exactamente en la misma forma en que se reciben cuando se leen. En otras palabras, la lectura de esta tabla es completamente gratuita.
-El acceso a los datos simultáneos está sincronizado. Los bloqueos son cortos: las operaciones de lectura y escritura no se bloquean entre sí.
-Los índices no son compatibles. La lectura está paralelizada.
-La productividad máxima (más de 10 GB/s) se alcanza en consultas simples, porque no hay lectura del disco, descomprimir o deserializar datos. (Cabe señalar que, en muchos casos, la productividad del motor MergeTree es casi tan alta.)
-Al reiniciar un servidor, los datos desaparecen de la tabla y la tabla queda vacía.
-Normalmente, el uso de este motor de tabla no está justificado. Sin embargo, se puede usar para pruebas y para tareas donde se requiere la velocidad máxima en un número relativamente pequeño de filas (hasta aproximadamente 100,000,000).
-
-El sistema utiliza el motor de memoria para tablas temporales con datos de consulta externos (consulte la sección “External data for processing a query”), y para la implementación de GLOBAL IN (véase la sección “IN operators”).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/memory/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/merge.md b/docs/es/engines/table-engines/special/merge.md
deleted file mode 100644
index 6ed2c272914..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/merge.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: Fusionar
----
-
-# Fusionar {#merge}
-
-El `Merge` motor (no debe confundirse con `MergeTree`) no almacena datos en sí, pero permite leer de cualquier número de otras tablas simultáneamente.
-La lectura se paralela automáticamente. No se admite la escritura en una tabla. Al leer, se usan los índices de las tablas que realmente se están leyendo, si existen.
-El `Merge` engine acepta parámetros: el nombre de la base de datos y una expresión regular para las tablas.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-Merge(hits, '^WatchLog')
-```
-
-Los datos se leerán de las tablas en el `hits` base de datos que tienen nombres que coinciden con la expresión regular ‘`^WatchLog`’.
-
-En lugar del nombre de la base de datos, puede usar una expresión constante que devuelva una cadena. Por ejemplo, `currentDatabase()`.
-
-Regular expressions — [Re2](https://github.com/google/re2) (soporta un subconjunto de PCRE), sensible a mayúsculas y minúsculas.
-Vea las notas sobre los símbolos de escape en expresiones regulares en el “match” apartado.
-
-Al seleccionar tablas para leer, el `Merge` no se seleccionará la tabla en sí, incluso si coincide con la expresión regular. Esto es para evitar bucles.
-Es posible crear dos `Merge` tablas que intentarán interminablemente leer los datos de los demás, pero esta no es una buena idea.
-
-La forma típica de usar el `Merge` para trabajar con un gran número de `TinyLog` tablas como si con una sola tabla.
-
-Ejemplo 2:
-
-Digamos que tiene una tabla antigua (WatchLog_old) y decidió cambiar la partición sin mover datos a una nueva tabla (WatchLog_new) y necesita ver datos de ambas tablas.
-
-``` sql
-CREATE TABLE WatchLog_old(date Date, UserId Int64, EventType String, Cnt UInt64)
-ENGINE=MergeTree(date, (UserId, EventType), 8192);
-INSERT INTO WatchLog_old VALUES ('2018-01-01', 1, 'hit', 3);
-
-CREATE TABLE WatchLog_new(date Date, UserId Int64, EventType String, Cnt UInt64)
-ENGINE=MergeTree PARTITION BY date ORDER BY (UserId, EventType) SETTINGS index_granularity=8192;
-INSERT INTO WatchLog_new VALUES ('2018-01-02', 2, 'hit', 3);
-
-CREATE TABLE WatchLog as WatchLog_old ENGINE=Merge(currentDatabase(), '^WatchLog');
-
-SELECT *
-FROM WatchLog
-```
-
-``` text
-┌───────date─┬─UserId─┬─EventType─┬─Cnt─┐
-│ 2018-01-01 │      1 │ hit       │   3 │
-└────────────┴────────┴───────────┴─────┘
-┌───────date─┬─UserId─┬─EventType─┬─Cnt─┐
-│ 2018-01-02 │      2 │ hit       │   3 │
-└────────────┴────────┴───────────┴─────┘
-```
-
-## Virtual Columnas {#virtual-columns}
-
--   `_table` — Contains the name of the table from which data was read. Type: [Cadena](../../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-    Puede establecer las condiciones constantes en `_table` en el `WHERE/PREWHERE` cláusula (por ejemplo, `WHERE _table='xyz'`). En este caso, la operación de lectura se realiza sólo para las tablas donde la condición en `_table` está satisfecho, por lo que el `_table` columna actúa como un índice.
-
-**Ver también**
-
--   [Virtual columnas](index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/merge/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/null.md b/docs/es/engines/table-engines/special/null.md
deleted file mode 100644
index cc05e7839c9..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/null.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: Nulo
----
-
-# Nulo {#null}
-
-Al escribir en una tabla Null, los datos se ignoran. Al leer desde una tabla Null, la respuesta está vacía.
-
-Sin embargo, puede crear una vista materializada en una tabla Null. Entonces los datos escritos en la tabla terminarán en la vista.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/null/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/set.md b/docs/es/engines/table-engines/special/set.md
deleted file mode 100644
index 4ff23202443..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/set.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: Establecer
----
-
-# Establecer {#set}
-
-Un conjunto de datos que siempre está en la memoria RAM. Está diseñado para su uso en el lado derecho del operador IN (consulte la sección “IN operators”).
-
-Puede usar INSERT para insertar datos en la tabla. Se agregarán nuevos elementos al conjunto de datos, mientras que los duplicados se ignorarán.
-Pero no puede realizar SELECT desde la tabla. La única forma de recuperar datos es usándolos en la mitad derecha del operador IN.
-
-Los datos siempre se encuentran en la memoria RAM. Para INSERT, los bloques de datos insertados también se escriben en el directorio de tablas en el disco. Al iniciar el servidor, estos datos se cargan en la RAM. En otras palabras, después de reiniciar, los datos permanecen en su lugar.
-
-Para un reinicio aproximado del servidor, el bloque de datos en el disco puede perderse o dañarse. En este último caso, es posible que deba eliminar manualmente el archivo con datos dañados.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/set/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/url.md b/docs/es/engines/table-engines/special/url.md
deleted file mode 100644
index 654b8e99a4e..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/url.md
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: URL
----
-
-# URL(URL, Formato) {#table_engines-url}
-
-Administra datos en un servidor HTTP/HTTPS remoto. Este motor es similar
-a la [File](file.md) motor.
-
-## Uso del motor en el servidor ClickHouse {#using-the-engine-in-the-clickhouse-server}
-
-El `format` debe ser uno que ClickHouse pueda usar en
-`SELECT` consultas y, si es necesario, en `INSERTs`. Para obtener la lista completa de formatos admitidos, consulte
-[Formato](../../../interfaces/formats.md#formats).
-
-El `URL` debe ajustarse a la estructura de un localizador uniforme de recursos. La dirección URL especificada debe apuntar a un servidor
-que utiliza HTTP o HTTPS. Esto no requiere ningún
-encabezados adicionales para obtener una respuesta del servidor.
-
-`INSERT` y `SELECT` las consultas se transforman en `POST` y `GET` peticiones,
-respectivamente. Para el procesamiento `POST` solicitudes, el servidor remoto debe admitir
-[Codificación de transferencia fragmentada](https://en.wikipedia.org/wiki/Chunked_transfer_encoding).
-
-Puede limitar el número máximo de saltos de redirección HTTP GET utilizando el [Nombre de la red inalámbrica (SSID):](../../../operations/settings/settings.md#setting-max_http_get_redirects) configuración.
-
-**Ejemplo:**
-
-**1.** Crear un `url_engine_table` tabla en el servidor :
-
-``` sql
-CREATE TABLE url_engine_table (word String, value UInt64)
-ENGINE=URL('http://127.0.0.1:12345/', CSV)
-```
-
-**2.** Cree un servidor HTTP básico utilizando las herramientas estándar de Python 3 y
-comenzarlo:
-
-``` python3
-from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
-
-class CSVHTTPServer(BaseHTTPRequestHandler):
-    def do_GET(self):
-        self.send_response(200)
-        self.send_header('Content-type', 'text/csv')
-        self.end_headers()
-
-        self.wfile.write(bytes('Hello,1\nWorld,2\n', "utf-8"))
-
-if __name__ == "__main__":
-    server_address = ('127.0.0.1', 12345)
-    HTTPServer(server_address, CSVHTTPServer).serve_forever()
-```
-
-``` bash
-$ python3 server.py
-```
-
-**3.** Solicitar datos:
-
-``` sql
-SELECT * FROM url_engine_table
-```
-
-``` text
-┌─word──┬─value─┐
-│ Hello │     1 │
-│ World │     2 │
-└───────┴───────┘
-```
-
-## Detalles de la implementación {#details-of-implementation}
-
--   Las lecturas y escrituras pueden ser paralelas
--   No soportado:
-    -   `ALTER` y `SELECT...SAMPLE` operación.
-    -   Índices.
-    -   Replicación.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/url/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/engines/table-engines/special/view.md b/docs/es/engines/table-engines/special/view.md
deleted file mode 100644
index dbb496bcca4..00000000000
--- a/docs/es/engines/table-engines/special/view.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: Vista
----
-
-# Vista {#table_engines-view}
-
-Se utiliza para implementar vistas (para obtener más información, consulte `CREATE VIEW query`). No almacena datos, pero solo almacena los datos especificados `SELECT` consulta. Al leer desde una tabla, ejecuta esta consulta (y elimina todas las columnas innecesarias de la consulta).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/view/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/faq/general.md b/docs/es/faq/general.md
deleted file mode 100644
index f8446e99152..00000000000
--- a/docs/es/faq/general.md
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 78
-toc_title: Preguntas generales
----
-
-# Preguntas generales {#general-questions}
-
-## ¿Por qué no usar algo como MapReduce? {#why-not-use-something-like-mapreduce}
-
-Podemos referirnos a sistemas como MapReduce como sistemas informáticos distribuidos en los que la operación de reducción se basa en la clasificación distribuida. La solución de código abierto más común en esta clase es [Acerca de nosotros](http://hadoop.apache.org). Yandex utiliza su solución interna, YT.
-
-Estos sistemas no son apropiados para consultas en línea debido a su alta latencia. En otras palabras, no se pueden usar como back-end para una interfaz web. Estos tipos de sistemas no son útiles para actualizaciones de datos en tiempo real. La clasificación distribuida no es la mejor manera de realizar operaciones de reducción si el resultado de la operación y todos los resultados intermedios (si los hay) se encuentran en la RAM de un único servidor, que generalmente es el caso de las consultas en línea. En tal caso, una tabla hash es una forma óptima de realizar operaciones de reducción. Un enfoque común para optimizar las tareas de reducción de mapas es la preagregación (reducción parcial) utilizando una tabla hash en RAM. El usuario realiza esta optimización manualmente. La clasificación distribuida es una de las principales causas de un rendimiento reducido cuando se ejecutan tareas simples de reducción de mapas.
-
-La mayoría de las implementaciones de MapReduce le permiten ejecutar código arbitrario en un clúster. Pero un lenguaje de consulta declarativo es más adecuado para OLAP para ejecutar experimentos rápidamente. Por ejemplo, Hadoop tiene Hive y Pig. También considere Cloudera Impala o Shark (obsoleto) para Spark, así como Spark SQL, Presto y Apache Drill. El rendimiento cuando se ejecutan tales tareas es muy subóptimo en comparación con los sistemas especializados, pero la latencia relativamente alta hace que sea poco realista utilizar estos sistemas como back-end para una interfaz web.
-
-## ¿Qué sucede si tengo un problema con las codificaciones al usar Oracle a través de ODBC? {#oracle-odbc-encodings}
-
-Si utiliza Oracle a través del controlador ODBC como fuente de diccionarios externos, debe establecer el valor `NLS_LANG` variable de entorno en `/etc/default/clickhouse`. Para obtener más información, consulte [Oracle NLS_LANG Preguntas frecuentes](https://www.oracle.com/technetwork/products/globalization/nls-lang-099431.html).
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-NLS_LANG=RUSSIAN_RUSSIA.UTF8
-```
-
-## Cómo exporto datos de ClickHouse a un archivo? {#how-to-export-to-file}
-
-### Uso de la cláusula INTO OUTFILE {#using-into-outfile-clause}
-
-Añadir un [INTO OUTFILE](../sql-reference/statements/select/into-outfile.md#into-outfile-clause) cláusula a su consulta.
-
-Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file'
-```
-
-De forma predeterminada, ClickHouse usa el [TabSeparated](../interfaces/formats.md#tabseparated) formato de datos de salida. Para seleccionar el [formato de datos](../interfaces/formats.md), utilizar el [Cláusula FORMAT](../sql-reference/statements/select/format.md#format-clause).
-
-Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file' FORMAT CSV
-```
-
-### Uso de una tabla de motor de archivo {#using-a-file-engine-table}
-
-Ver [File](../engines/table-engines/special/file.md).
-
-### Uso de la redirección de línea de comandos {#using-command-line-redirection}
-
-``` sql
-$ clickhouse-client --query "SELECT * from table" --format FormatName > result.txt
-```
-
-Ver [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md).
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/faq/general/) ##}
diff --git a/docs/es/faq/index.md b/docs/es/faq/index.md
deleted file mode 100644
index a44dbb31e89..00000000000
--- a/docs/es/faq/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: F.A.Q.
-toc_priority: 76
----
-
-
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md
deleted file mode 100644
index 066bf036266..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 17
-toc_title: Referencia de Big Data de AMPLab
----
-
-# Referencia de Big Data de AMPLab {#amplab-big-data-benchmark}
-
-Ver https://amplab.cs.berkeley.edu/benchmark/
-
-Regístrese para obtener una cuenta gratuita en https://aws.amazon.com. Requiere una tarjeta de crédito, correo electrónico y número de teléfono. Obtenga una nueva clave de acceso en https://console.aws.amazon.com/iam/home?nc2=h_m_sc#security_credential
-
-Ejecute lo siguiente en la consola:
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install s3cmd
-$ mkdir tiny; cd tiny;
-$ s3cmd sync s3://big-data-benchmark/pavlo/text-deflate/tiny/ .
-$ cd ..
-$ mkdir 1node; cd 1node;
-$ s3cmd sync s3://big-data-benchmark/pavlo/text-deflate/1node/ .
-$ cd ..
-$ mkdir 5nodes; cd 5nodes;
-$ s3cmd sync s3://big-data-benchmark/pavlo/text-deflate/5nodes/ .
-$ cd ..
-```
-
-Ejecute las siguientes consultas de ClickHouse:
-
-``` sql
-CREATE TABLE rankings_tiny
-(
-    pageURL String,
-    pageRank UInt32,
-    avgDuration UInt32
-) ENGINE = Log;
-
-CREATE TABLE uservisits_tiny
-(
-    sourceIP String,
-    destinationURL String,
-    visitDate Date,
-    adRevenue Float32,
-    UserAgent String,
-    cCode FixedString(3),
-    lCode FixedString(6),
-    searchWord String,
-    duration UInt32
-) ENGINE = MergeTree(visitDate, visitDate, 8192);
-
-CREATE TABLE rankings_1node
-(
-    pageURL String,
-    pageRank UInt32,
-    avgDuration UInt32
-) ENGINE = Log;
-
-CREATE TABLE uservisits_1node
-(
-    sourceIP String,
-    destinationURL String,
-    visitDate Date,
-    adRevenue Float32,
-    UserAgent String,
-    cCode FixedString(3),
-    lCode FixedString(6),
-    searchWord String,
-    duration UInt32
-) ENGINE = MergeTree(visitDate, visitDate, 8192);
-
-CREATE TABLE rankings_5nodes_on_single
-(
-    pageURL String,
-    pageRank UInt32,
-    avgDuration UInt32
-) ENGINE = Log;
-
-CREATE TABLE uservisits_5nodes_on_single
-(
-    sourceIP String,
-    destinationURL String,
-    visitDate Date,
-    adRevenue Float32,
-    UserAgent String,
-    cCode FixedString(3),
-    lCode FixedString(6),
-    searchWord String,
-    duration UInt32
-) ENGINE = MergeTree(visitDate, visitDate, 8192);
-```
-
-Volver a la consola:
-
-``` bash
-$ for i in tiny/rankings/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_tiny FORMAT CSV"; done
-$ for i in tiny/uservisits/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO uservisits_tiny FORMAT CSV"; done
-$ for i in 1node/rankings/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_1node FORMAT CSV"; done
-$ for i in 1node/uservisits/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO uservisits_1node FORMAT CSV"; done
-$ for i in 5nodes/rankings/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_5nodes_on_single FORMAT CSV"; done
-$ for i in 5nodes/uservisits/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO uservisits_5nodes_on_single FORMAT CSV"; done
-```
-
-Consultas para obtener muestras de datos:
-
-``` sql
-SELECT pageURL, pageRank FROM rankings_1node WHERE pageRank > 1000
-
-SELECT substring(sourceIP, 1, 8), sum(adRevenue) FROM uservisits_1node GROUP BY substring(sourceIP, 1, 8)
-
-SELECT
-    sourceIP,
-    sum(adRevenue) AS totalRevenue,
-    avg(pageRank) AS pageRank
-FROM rankings_1node ALL INNER JOIN
-(
-    SELECT
-        sourceIP,
-        destinationURL AS pageURL,
-        adRevenue
-    FROM uservisits_1node
-    WHERE (visitDate > '1980-01-01') AND (visitDate < '1980-04-01')
-) USING pageURL
-GROUP BY sourceIP
-ORDER BY totalRevenue DESC
-LIMIT 1
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/amplab_benchmark/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/criteo.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/criteo.md
deleted file mode 100644
index 79203b0276d..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/criteo.md
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 19
-toc_title: Registros de clics de Terabyte de Criteo
----
-
-# Terabyte de registros de clics de Criteo {#terabyte-of-click-logs-from-criteo}
-
-Descargue los datos de http://labs.criteo.com/downloads/download-terabyte-click-logs/
-
-Cree una tabla para importar el registro:
-
-``` sql
-CREATE TABLE criteo_log (date Date, clicked UInt8, int1 Int32, int2 Int32, int3 Int32, int4 Int32, int5 Int32, int6 Int32, int7 Int32, int8 Int32, int9 Int32, int10 Int32, int11 Int32, int12 Int32, int13 Int32, cat1 String, cat2 String, cat3 String, cat4 String, cat5 String, cat6 String, cat7 String, cat8 String, cat9 String, cat10 String, cat11 String, cat12 String, cat13 String, cat14 String, cat15 String, cat16 String, cat17 String, cat18 String, cat19 String, cat20 String, cat21 String, cat22 String, cat23 String, cat24 String, cat25 String, cat26 String) ENGINE = Log
-```
-
-Descargar los datos:
-
-``` bash
-$ for i in {00..23}; do echo $i; zcat datasets/criteo/day_${i#0}.gz | sed -r 's/^/2000-01-'${i/00/24}'\t/' | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO criteo_log FORMAT TabSeparated"; done
-```
-
-Crear una tabla para los datos convertidos:
-
-``` sql
-CREATE TABLE criteo
-(
-    date Date,
-    clicked UInt8,
-    int1 Int32,
-    int2 Int32,
-    int3 Int32,
-    int4 Int32,
-    int5 Int32,
-    int6 Int32,
-    int7 Int32,
-    int8 Int32,
-    int9 Int32,
-    int10 Int32,
-    int11 Int32,
-    int12 Int32,
-    int13 Int32,
-    icat1 UInt32,
-    icat2 UInt32,
-    icat3 UInt32,
-    icat4 UInt32,
-    icat5 UInt32,
-    icat6 UInt32,
-    icat7 UInt32,
-    icat8 UInt32,
-    icat9 UInt32,
-    icat10 UInt32,
-    icat11 UInt32,
-    icat12 UInt32,
-    icat13 UInt32,
-    icat14 UInt32,
-    icat15 UInt32,
-    icat16 UInt32,
-    icat17 UInt32,
-    icat18 UInt32,
-    icat19 UInt32,
-    icat20 UInt32,
-    icat21 UInt32,
-    icat22 UInt32,
-    icat23 UInt32,
-    icat24 UInt32,
-    icat25 UInt32,
-    icat26 UInt32
-) ENGINE = MergeTree(date, intHash32(icat1), (date, intHash32(icat1)), 8192)
-```
-
-Transforme los datos del registro sin procesar y colóquelos en la segunda tabla:
-
-``` sql
-INSERT INTO criteo SELECT date, clicked, int1, int2, int3, int4, int5, int6, int7, int8, int9, int10, int11, int12, int13, reinterpretAsUInt32(unhex(cat1)) AS icat1, reinterpretAsUInt32(unhex(cat2)) AS icat2, reinterpretAsUInt32(unhex(cat3)) AS icat3, reinterpretAsUInt32(unhex(cat4)) AS icat4, reinterpretAsUInt32(unhex(cat5)) AS icat5, reinterpretAsUInt32(unhex(cat6)) AS icat6, reinterpretAsUInt32(unhex(cat7)) AS icat7, reinterpretAsUInt32(unhex(cat8)) AS icat8, reinterpretAsUInt32(unhex(cat9)) AS icat9, reinterpretAsUInt32(unhex(cat10)) AS icat10, reinterpretAsUInt32(unhex(cat11)) AS icat11, reinterpretAsUInt32(unhex(cat12)) AS icat12, reinterpretAsUInt32(unhex(cat13)) AS icat13, reinterpretAsUInt32(unhex(cat14)) AS icat14, reinterpretAsUInt32(unhex(cat15)) AS icat15, reinterpretAsUInt32(unhex(cat16)) AS icat16, reinterpretAsUInt32(unhex(cat17)) AS icat17, reinterpretAsUInt32(unhex(cat18)) AS icat18, reinterpretAsUInt32(unhex(cat19)) AS icat19, reinterpretAsUInt32(unhex(cat20)) AS icat20, reinterpretAsUInt32(unhex(cat21)) AS icat21, reinterpretAsUInt32(unhex(cat22)) AS icat22, reinterpretAsUInt32(unhex(cat23)) AS icat23, reinterpretAsUInt32(unhex(cat24)) AS icat24, reinterpretAsUInt32(unhex(cat25)) AS icat25, reinterpretAsUInt32(unhex(cat26)) AS icat26 FROM criteo_log;
-
-DROP TABLE criteo_log;
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/criteo/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/index.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/index.md
deleted file mode 100644
index 28e06987af1..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Datos De Ejemplo
-toc_priority: 12
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Datos De Ejemplo {#example-datasets}
-
-En esta sección se describe cómo obtener conjuntos de datos de ejemplo e importarlos a ClickHouse.
-Para algunos conjuntos de datos también están disponibles consultas de ejemplo.
-
--   [Yandex anonimizado.Conjunto de datos de Metrica](metrica.md)
--   [Estrella Schema Benchmark](star-schema.md)
--   [Nombre de la red inalámbrica (SSID):](wikistat.md)
--   [Terabyte de registros de clics de Criteo](criteo.md)
--   [Referencia de Big Data de AMPLab](amplab-benchmark.md)
--   [Datos de taxis de Nueva York](nyc-taxi.md)
--   [A tiempo](ontime.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/metrica.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/metrica.md
deleted file mode 100644
index 0b3bc8b6833..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/metrica.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 14
-toc_title: El Yandex.Metrica Datos
----
-
-# Yandex anonimizado.Metrica Datos {#anonymized-yandex-metrica-data}
-
-El conjunto de datos consta de dos tablas que contienen datos anónimos sobre los hits (`hits_v1`) y visitas (`visits_v1`) el Yandex.Métrica. Puedes leer más sobre Yandex.Metrica en [Historial de ClickHouse](../../introduction/history.md) apartado.
-
-El conjunto de datos consta de dos tablas, cualquiera de ellas se puede descargar como `tsv.xz` o como particiones preparadas. Además, una versión extendida de la `hits` La tabla que contiene 100 millones de filas está disponible como TSV en https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_100m_obfuscated_v1.tsv.xz y como particiones preparadas en https://datasets.clickhouse.tech/hits/partitions/hits_100m_obfuscated_v1.tar.xz.
-
-## Obtención de tablas a partir de particiones preparadas {#obtaining-tables-from-prepared-partitions}
-
-Descargar e importar tabla de hits:
-
-``` bash
-curl -O https://datasets.clickhouse.tech/hits/partitions/hits_v1.tar
-tar xvf hits_v1.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-# check permissions on unpacked data, fix if required
-sudo service clickhouse-server restart
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.hits_v1"
-```
-
-Descargar e importar visitas:
-
-``` bash
-curl -O https://datasets.clickhouse.tech/visits/partitions/visits_v1.tar
-tar xvf visits_v1.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-# check permissions on unpacked data, fix if required
-sudo service clickhouse-server restart
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.visits_v1"
-```
-
-## Obtención de tablas a partir de un archivo TSV comprimido {#obtaining-tables-from-compressed-tsv-file}
-
-Descargar e importar hits desde un archivo TSV comprimido:
-
-``` bash
-curl https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
-# now create table
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS datasets"
-clickhouse-client --query "CREATE TABLE datasets.hits_v1 ( WatchID UInt64,  JavaEnable UInt8,  Title String,  GoodEvent Int16,  EventTime DateTime,  EventDate Date,  CounterID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RegionID UInt32,  UserID UInt64,  CounterClass Int8,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  URL String,  Referer String,  URLDomain String,  RefererDomain String,  Refresh UInt8,  IsRobot UInt8,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16), URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8, FlashMinor UInt8,  FlashMinor2 String,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8, UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor FixedString(2),  CookieEnable UInt8, JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  MobilePhone UInt8,  MobilePhoneModel String,  Params String,  IPNetworkID UInt32,  TraficSourceID Int8, SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  IsArtifical UInt8,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  ClientTimeZone Int16,  ClientEventTime DateTime,  SilverlightVersion1 UInt8, SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion3 UInt32,  SilverlightVersion4 UInt16,  PageCharset String,  CodeVersion UInt32,  IsLink UInt8,  IsDownload UInt8,  IsNotBounce UInt8,  FUniqID UInt64,  HID UInt32,  IsOldCounter UInt8, IsEvent UInt8,  IsParameter UInt8,  DontCountHits UInt8,  WithHash UInt8, HitColor FixedString(1),  UTCEventTime DateTime,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16), RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  WindowName Int32,  OpenerName Int32,  HistoryLength Int16,  BrowserLanguage FixedString(2),  BrowserCountry FixedString(2),  SocialNetwork String,  SocialAction String,  HTTPError UInt16, SendTiming Int32,  DNSTiming Int32,  ConnectTiming Int32,  ResponseStartTiming Int32,  ResponseEndTiming Int32,  FetchTiming Int32,  RedirectTiming Int32, DOMInteractiveTiming Int32,  DOMContentLoadedTiming Int32,  DOMCompleteTiming Int32,  LoadEventStartTiming Int32,  LoadEventEndTiming Int32, NSToDOMContentLoadedTiming Int32,  FirstPaintTiming Int32,  RedirectCount Int8, SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  ParamPrice Int64, ParamOrderID String,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16, GoalsReached Array(UInt32),  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String, UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String, FromTag String,  HasGCLID UInt8,  RefererHash UInt64,  URLHash UInt64,  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  ShareService String,  ShareURL String,  ShareTitle String,  ParsedParams Nested(Key1 String,  Key2 String, Key3 String, Key4 String, Key5 String,  ValueDouble Float64),  IslandID FixedString(16),  RequestNum UInt32,  RequestTry UInt8) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity = 8192"
-# import data
-cat hits_v1.tsv | clickhouse-client --query "INSERT INTO datasets.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000
-# optionally you can optimize table
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE datasets.hits_v1 FINAL"
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.hits_v1"
-```
-
-Descargue e importe visitas desde un archivo tsv comprimido:
-
-``` bash
-curl https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > visits_v1.tsv
-# now create table
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS datasets"
-clickhouse-client --query "CREATE TABLE datasets.visits_v1 ( CounterID UInt32,  StartDate Date,  Sign Int8,  IsNew UInt8,  VisitID UInt64,  UserID UInt64,  StartTime DateTime,  Duration UInt32,  UTCStartTime DateTime,  PageViews Int32,  Hits Int32,  IsBounce UInt8,  Referer String,  StartURL String,  RefererDomain String,  StartURLDomain String,  EndURL String,  LinkURL String,  IsDownload UInt8,  TraficSourceID Int8,  SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  PlaceID Int32,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16),  URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  IsYandex UInt8,  GoalReachesDepth Int32,  GoalReachesURL Int32,  GoalReachesAny Int32,  SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  MobilePhoneModel String,  ClientEventTime DateTime,  RegionID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  IPNetworkID UInt32,  SilverlightVersion3 UInt32,  CodeVersion UInt32,  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor UInt16,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion4 UInt16,  FlashVersion3 UInt16,  FlashVersion4 UInt16,  ClientTimeZone Int16,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8,  FlashMinor UInt8,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8,  MobilePhone UInt8,  SilverlightVersion1 UInt8,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  JavaEnable UInt8,  CookieEnable UInt8,  JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  BrowserLanguage UInt16,  BrowserCountry UInt16,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16),  Params Array(String),  Goals Nested(ID UInt32, Serial UInt32, EventTime DateTime,  Price Int64,  OrderID String, CurrencyID UInt32),  WatchIDs Array(UInt64),  ParamSumPrice Int64,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16,  ClickLogID UInt64,  ClickEventID Int32,  ClickGoodEvent Int32,  ClickEventTime DateTime,  ClickPriorityID Int32,  ClickPhraseID Int32,  ClickPageID Int32,  ClickPlaceID Int32,  ClickTypeID Int32,  ClickResourceID Int32,  ClickCost UInt32,  ClickClientIP UInt32,  ClickDomainID UInt32,  ClickURL String,  ClickAttempt UInt8,  ClickOrderID UInt32,  ClickBannerID UInt32,  ClickMarketCategoryID UInt32,  ClickMarketPP UInt32,  ClickMarketCategoryName String,  ClickMarketPPName String,  ClickAWAPSCampaignName String,  ClickPageName String,  ClickTargetType UInt16,  ClickTargetPhraseID UInt64,  ClickContextType UInt8,  ClickSelectType Int8,  ClickOptions String,  ClickGroupBannerID Int32,  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String,  UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String,  FromTag String,  HasGCLID UInt8,  FirstVisit DateTime,  PredLastVisit Date,  LastVisit Date,  TotalVisits UInt32,  TraficSource    Nested(ID Int8,  SearchEngineID UInt16, AdvEngineID UInt8, PlaceID UInt16, SocialSourceNetworkID UInt8, Domain String, SearchPhrase String, SocialSourcePage String),  Attendance FixedString(16),  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  NormalizedRefererHash UInt64,  SearchPhraseHash UInt64,  RefererDomainHash UInt64,  NormalizedStartURLHash UInt64,  StartURLDomainHash UInt64,  NormalizedEndURLHash UInt64,  TopLevelDomain UInt64,  URLScheme UInt64,  OpenstatServiceNameHash UInt64,  OpenstatCampaignIDHash UInt64,  OpenstatAdIDHash UInt64,  OpenstatSourceIDHash UInt64,  UTMSourceHash UInt64,  UTMMediumHash UInt64,  UTMCampaignHash UInt64,  UTMContentHash UInt64,  UTMTermHash UInt64,  FromHash UInt64,  WebVisorEnabled UInt8,  WebVisorActivity UInt32,  ParsedParams    Nested(Key1 String,  Key2 String,  Key3 String,  Key4 String, Key5 String, ValueDouble    Float64),  Market Nested(Type UInt8, GoalID UInt32, OrderID String,  OrderPrice Int64,  PP UInt32,  DirectPlaceID UInt32,  DirectOrderID  UInt32,  DirectBannerID UInt32,  GoodID String, GoodName String, GoodQuantity Int32,  GoodPrice Int64),  IslandID FixedString(16)) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity = 8192"
-# import data
-cat visits_v1.tsv | clickhouse-client --query "INSERT INTO datasets.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000
-# optionally you can optimize table
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE datasets.visits_v1 FINAL"
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.visits_v1"
-```
-
-## Consultas de ejemplo {#example-queries}
-
-[Tutorial de ClickHouse](../../getting-started/tutorial.md) se basa en Yandex.El conjunto de datos de Metrica y la forma recomendada de comenzar con este conjunto de datos es simplemente pasar por el tutorial.
-
-Se pueden encontrar ejemplos adicionales de consultas a estas tablas entre [pruebas estatales](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/tests/queries/1_stateful) de ClickHouse (se nombran `test.hists` y `test.visits` alli).
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md
deleted file mode 100644
index c6441311c96..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md
+++ /dev/null
@@ -1,390 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 16
-toc_title: Datos de taxis de Nueva York
----
-
-# Datos de taxis de Nueva York {#new-york-taxi-data}
-
-Este conjunto de datos se puede obtener de dos maneras:
-
--   importación de datos sin procesar
--   descarga de particiones preparadas
-
-## Cómo importar los datos sin procesar {#how-to-import-the-raw-data}
-
-Consulte https://github.com/toddwschneider/nyc-taxi-data y http://tech.marksblogg.com/billion-nyc-taxi-rides-redshift.html para obtener la descripción de un conjunto de datos e instrucciones para descargar.
-
-La descarga dará como resultado aproximadamente 227 GB de datos sin comprimir en archivos CSV. La descarga tarda aproximadamente una hora en una conexión de 1 Gbit (la descarga paralela de s3.amazonaws.com recupera al menos la mitad de un canal de 1 Gbit).
-Es posible que algunos de los archivos no se descarguen por completo. Verifique los tamaños de archivo y vuelva a descargar cualquiera que parezca dudoso.
-
-Algunos de los archivos pueden contener filas no válidas. Puede arreglarlos de la siguiente manera:
-
-``` bash
-sed -E '/(.*,){18,}/d' data/yellow_tripdata_2010-02.csv > data/yellow_tripdata_2010-02.csv_
-sed -E '/(.*,){18,}/d' data/yellow_tripdata_2010-03.csv > data/yellow_tripdata_2010-03.csv_
-mv data/yellow_tripdata_2010-02.csv_ data/yellow_tripdata_2010-02.csv
-mv data/yellow_tripdata_2010-03.csv_ data/yellow_tripdata_2010-03.csv
-```
-
-Entonces los datos deben ser preprocesados en PostgreSQL. Esto creará selecciones de puntos en los polígonos (para hacer coincidir los puntos en el mapa con los distritos de la ciudad de Nueva York) y combinará todos los datos en una única tabla plana desnormalizada mediante el uso de una unión. Para hacer esto, deberá instalar PostgreSQL con soporte PostGIS.
-
-Tenga cuidado al correr `initialize_database.sh` y volver a verificar manualmente que todas las tablas se crearon correctamente.
-
-Se tarda entre 20 y 30 minutos en procesar los datos de cada mes en PostgreSQL, por un total de aproximadamente 48 horas.
-
-Puede comprobar el número de filas descargadas de la siguiente manera:
-
-``` bash
-$ time psql nyc-taxi-data -c "SELECT count(*) FROM trips;"
-## Count
- 1298979494
-(1 row)
-
-real    7m9.164s
-```
-
-(Esto es un poco más de 1.1 mil millones de filas reportadas por Mark Litwintschik en una serie de publicaciones de blog.)
-
-Los datos en PostgreSQL utilizan 370 GB de espacio.
-
-Exportación de los datos de PostgreSQL:
-
-``` sql
-COPY
-(
-    SELECT trips.id,
-           trips.vendor_id,
-           trips.pickup_datetime,
-           trips.dropoff_datetime,
-           trips.store_and_fwd_flag,
-           trips.rate_code_id,
-           trips.pickup_longitude,
-           trips.pickup_latitude,
-           trips.dropoff_longitude,
-           trips.dropoff_latitude,
-           trips.passenger_count,
-           trips.trip_distance,
-           trips.fare_amount,
-           trips.extra,
-           trips.mta_tax,
-           trips.tip_amount,
-           trips.tolls_amount,
-           trips.ehail_fee,
-           trips.improvement_surcharge,
-           trips.total_amount,
-           trips.payment_type,
-           trips.trip_type,
-           trips.pickup,
-           trips.dropoff,
-
-           cab_types.type cab_type,
-
-           weather.precipitation_tenths_of_mm rain,
-           weather.snow_depth_mm,
-           weather.snowfall_mm,
-           weather.max_temperature_tenths_degrees_celsius max_temp,
-           weather.min_temperature_tenths_degrees_celsius min_temp,
-           weather.average_wind_speed_tenths_of_meters_per_second wind,
-
-           pick_up.gid pickup_nyct2010_gid,
-           pick_up.ctlabel pickup_ctlabel,
-           pick_up.borocode pickup_borocode,
-           pick_up.boroname pickup_boroname,
-           pick_up.ct2010 pickup_ct2010,
-           pick_up.boroct2010 pickup_boroct2010,
-           pick_up.cdeligibil pickup_cdeligibil,
-           pick_up.ntacode pickup_ntacode,
-           pick_up.ntaname pickup_ntaname,
-           pick_up.puma pickup_puma,
-
-           drop_off.gid dropoff_nyct2010_gid,
-           drop_off.ctlabel dropoff_ctlabel,
-           drop_off.borocode dropoff_borocode,
-           drop_off.boroname dropoff_boroname,
-           drop_off.ct2010 dropoff_ct2010,
-           drop_off.boroct2010 dropoff_boroct2010,
-           drop_off.cdeligibil dropoff_cdeligibil,
-           drop_off.ntacode dropoff_ntacode,
-           drop_off.ntaname dropoff_ntaname,
-           drop_off.puma dropoff_puma
-    FROM trips
-    LEFT JOIN cab_types
-        ON trips.cab_type_id = cab_types.id
-    LEFT JOIN central_park_weather_observations_raw weather
-        ON weather.date = trips.pickup_datetime::date
-    LEFT JOIN nyct2010 pick_up
-        ON pick_up.gid = trips.pickup_nyct2010_gid
-    LEFT JOIN nyct2010 drop_off
-        ON drop_off.gid = trips.dropoff_nyct2010_gid
-) TO '/opt/milovidov/nyc-taxi-data/trips.tsv';
-```
-
-La instantánea de datos se crea a una velocidad de aproximadamente 50 MB por segundo. Al crear la instantánea, PostgreSQL lee desde el disco a una velocidad de aproximadamente 28 MB por segundo.
-Esto toma alrededor de 5 horas. El archivo TSV resultante es 590612904969 bytes.
-
-Crear una tabla temporal en ClickHouse:
-
-``` sql
-CREATE TABLE trips
-(
-trip_id                 UInt32,
-vendor_id               String,
-pickup_datetime         DateTime,
-dropoff_datetime        Nullable(DateTime),
-store_and_fwd_flag      Nullable(FixedString(1)),
-rate_code_id            Nullable(UInt8),
-pickup_longitude        Nullable(Float64),
-pickup_latitude         Nullable(Float64),
-dropoff_longitude       Nullable(Float64),
-dropoff_latitude        Nullable(Float64),
-passenger_count         Nullable(UInt8),
-trip_distance           Nullable(Float64),
-fare_amount             Nullable(Float32),
-extra                   Nullable(Float32),
-mta_tax                 Nullable(Float32),
-tip_amount              Nullable(Float32),
-tolls_amount            Nullable(Float32),
-ehail_fee               Nullable(Float32),
-improvement_surcharge   Nullable(Float32),
-total_amount            Nullable(Float32),
-payment_type            Nullable(String),
-trip_type               Nullable(UInt8),
-pickup                  Nullable(String),
-dropoff                 Nullable(String),
-cab_type                Nullable(String),
-precipitation           Nullable(UInt8),
-snow_depth              Nullable(UInt8),
-snowfall                Nullable(UInt8),
-max_temperature         Nullable(UInt8),
-min_temperature         Nullable(UInt8),
-average_wind_speed      Nullable(UInt8),
-pickup_nyct2010_gid     Nullable(UInt8),
-pickup_ctlabel          Nullable(String),
-pickup_borocode         Nullable(UInt8),
-pickup_boroname         Nullable(String),
-pickup_ct2010           Nullable(String),
-pickup_boroct2010       Nullable(String),
-pickup_cdeligibil       Nullable(FixedString(1)),
-pickup_ntacode          Nullable(String),
-pickup_ntaname          Nullable(String),
-pickup_puma             Nullable(String),
-dropoff_nyct2010_gid    Nullable(UInt8),
-dropoff_ctlabel         Nullable(String),
-dropoff_borocode        Nullable(UInt8),
-dropoff_boroname        Nullable(String),
-dropoff_ct2010          Nullable(String),
-dropoff_boroct2010      Nullable(String),
-dropoff_cdeligibil      Nullable(String),
-dropoff_ntacode         Nullable(String),
-dropoff_ntaname         Nullable(String),
-dropoff_puma            Nullable(String)
-) ENGINE = Log;
-```
-
-Es necesario para convertir campos a tipos de datos más correctos y, si es posible, para eliminar NULL.
-
-``` bash
-$ time clickhouse-client --query="INSERT INTO trips FORMAT TabSeparated" < trips.tsv
-
-real    75m56.214s
-```
-
-Los datos se leen a una velocidad de 112-140 Mb / segundo.
-La carga de datos en una tabla de tipos de registro en una secuencia tardó 76 minutos.
-Los datos de esta tabla utilizan 142 GB.
-
-(Importar datos directamente desde Postgres también es posible usando `COPY ... TO PROGRAM`.)
-
-Unfortunately, all the fields associated with the weather (precipitation…average_wind_speed) were filled with NULL. Because of this, we will remove them from the final data set.
-
-Para empezar, crearemos una tabla en un único servidor. Posteriormente haremos la mesa distribuida.
-
-Crear y rellenar una tabla de resumen:
-
-``` sql
-CREATE TABLE trips_mergetree
-ENGINE = MergeTree(pickup_date, pickup_datetime, 8192)
-AS SELECT
-
-trip_id,
-CAST(vendor_id AS Enum8('1' = 1, '2' = 2, 'CMT' = 3, 'VTS' = 4, 'DDS' = 5, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14)) AS vendor_id,
-toDate(pickup_datetime) AS pickup_date,
-ifNull(pickup_datetime, toDateTime(0)) AS pickup_datetime,
-toDate(dropoff_datetime) AS dropoff_date,
-ifNull(dropoff_datetime, toDateTime(0)) AS dropoff_datetime,
-assumeNotNull(store_and_fwd_flag) IN ('Y', '1', '2') AS store_and_fwd_flag,
-assumeNotNull(rate_code_id) AS rate_code_id,
-assumeNotNull(pickup_longitude) AS pickup_longitude,
-assumeNotNull(pickup_latitude) AS pickup_latitude,
-assumeNotNull(dropoff_longitude) AS dropoff_longitude,
-assumeNotNull(dropoff_latitude) AS dropoff_latitude,
-assumeNotNull(passenger_count) AS passenger_count,
-assumeNotNull(trip_distance) AS trip_distance,
-assumeNotNull(fare_amount) AS fare_amount,
-assumeNotNull(extra) AS extra,
-assumeNotNull(mta_tax) AS mta_tax,
-assumeNotNull(tip_amount) AS tip_amount,
-assumeNotNull(tolls_amount) AS tolls_amount,
-assumeNotNull(ehail_fee) AS ehail_fee,
-assumeNotNull(improvement_surcharge) AS improvement_surcharge,
-assumeNotNull(total_amount) AS total_amount,
-CAST((assumeNotNull(payment_type) AS pt) IN ('CSH', 'CASH', 'Cash', 'CAS', 'Cas', '1') ? 'CSH' : (pt IN ('CRD', 'Credit', 'Cre', 'CRE', 'CREDIT', '2') ? 'CRE' : (pt IN ('NOC', 'No Charge', 'No', '3') ? 'NOC' : (pt IN ('DIS', 'Dispute', 'Dis', '4') ? 'DIS' : 'UNK'))) AS Enum8('CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'UNK' = 0, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4)) AS payment_type_,
-assumeNotNull(trip_type) AS trip_type,
-ifNull(toFixedString(unhex(pickup), 25), toFixedString('', 25)) AS pickup,
-ifNull(toFixedString(unhex(dropoff), 25), toFixedString('', 25)) AS dropoff,
-CAST(assumeNotNull(cab_type) AS Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3)) AS cab_type,
-
-assumeNotNull(pickup_nyct2010_gid) AS pickup_nyct2010_gid,
-toFloat32(ifNull(pickup_ctlabel, '0')) AS pickup_ctlabel,
-assumeNotNull(pickup_borocode) AS pickup_borocode,
-CAST(assumeNotNull(pickup_boroname) AS Enum8('Manhattan' = 1, 'Queens' = 4, 'Brooklyn' = 3, '' = 0, 'Bronx' = 2, 'Staten Island' = 5)) AS pickup_boroname,
-toFixedString(ifNull(pickup_ct2010, '000000'), 6) AS pickup_ct2010,
-toFixedString(ifNull(pickup_boroct2010, '0000000'), 7) AS pickup_boroct2010,
-CAST(assumeNotNull(ifNull(pickup_cdeligibil, ' ')) AS Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2)) AS pickup_cdeligibil,
-toFixedString(ifNull(pickup_ntacode, '0000'), 4) AS pickup_ntacode,
-
-CAST(assumeNotNull(pickup_ntaname) AS Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195)) AS pickup_ntaname,
-
-toUInt16(ifNull(pickup_puma, '0')) AS pickup_puma,
-
-assumeNotNull(dropoff_nyct2010_gid) AS dropoff_nyct2010_gid,
-toFloat32(ifNull(dropoff_ctlabel, '0')) AS dropoff_ctlabel,
-assumeNotNull(dropoff_borocode) AS dropoff_borocode,
-CAST(assumeNotNull(dropoff_boroname) AS Enum8('Manhattan' = 1, 'Queens' = 4, 'Brooklyn' = 3, '' = 0, 'Bronx' = 2, 'Staten Island' = 5)) AS dropoff_boroname,
-toFixedString(ifNull(dropoff_ct2010, '000000'), 6) AS dropoff_ct2010,
-toFixedString(ifNull(dropoff_boroct2010, '0000000'), 7) AS dropoff_boroct2010,
-CAST(assumeNotNull(ifNull(dropoff_cdeligibil, ' ')) AS Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2)) AS dropoff_cdeligibil,
-toFixedString(ifNull(dropoff_ntacode, '0000'), 4) AS dropoff_ntacode,
-
-CAST(assumeNotNull(dropoff_ntaname) AS Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195)) AS dropoff_ntaname,
-
-toUInt16(ifNull(dropoff_puma, '0')) AS dropoff_puma
-
-FROM trips
-```
-
-Esto toma 3030 segundos a una velocidad de aproximadamente 428,000 filas por segundo.
-Para cargarlo más rápido, puede crear la tabla con el `Log` motor en lugar de `MergeTree`. En este caso, la descarga funciona más rápido que 200 segundos.
-
-La tabla utiliza 126 GB de espacio en disco.
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(sum(bytes)) FROM system.parts WHERE table = 'trips_mergetree' AND active
-```
-
-``` text
-┌─formatReadableSize(sum(bytes))─┐
-│ 126.18 GiB                     │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-Entre otras cosas, puede ejecutar la consulta OPTIMIZE en MergeTree. Pero no es necesario ya que todo estará bien sin él.
-
-## Descarga de Prepared Partitions {#download-of-prepared-partitions}
-
-``` bash
-$ curl -O https://datasets.clickhouse.tech/trips_mergetree/partitions/trips_mergetree.tar
-$ tar xvf trips_mergetree.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-$ # check permissions of unpacked data, fix if required
-$ sudo service clickhouse-server restart
-$ clickhouse-client --query "select count(*) from datasets.trips_mergetree"
-```
-
-!!! info "INFO"
-    Si va a ejecutar las consultas que se describen a continuación, debe usar el nombre completo de la tabla, `datasets.trips_mergetree`.
-
-## Resultados en un solo servidor {#results-on-single-server}
-
-Q1:
-
-``` sql
-SELECT cab_type, count(*) FROM trips_mergetree GROUP BY cab_type
-```
-
-0.490 segundos.
-
-Q2:
-
-``` sql
-SELECT passenger_count, avg(total_amount) FROM trips_mergetree GROUP BY passenger_count
-```
-
-1.224 segundos.
-
-Q3:
-
-``` sql
-SELECT passenger_count, toYear(pickup_date) AS year, count(*) FROM trips_mergetree GROUP BY passenger_count, year
-```
-
-2.104 segundos.
-
-Q4:
-
-``` sql
-SELECT passenger_count, toYear(pickup_date) AS year, round(trip_distance) AS distance, count(*)
-FROM trips_mergetree
-GROUP BY passenger_count, year, distance
-ORDER BY year, count(*) DESC
-```
-
-3.593 segundos.
-
-Se utilizó el siguiente servidor:
-
-Dos CPU Intel (R) Xeon (R) E5-2650 v2 @ 2.60GHz, 16 núcleos físicos en total, 128 GiB RAM, 8x6 TB HD en hardware RAID-5
-
-El tiempo de ejecución es el mejor de tres carreras. Pero a partir de la segunda ejecución, las consultas leen datos de la memoria caché del sistema de archivos. No se produce más almacenamiento en caché: los datos se leen y procesan en cada ejecución.
-
-Creación de una tabla en tres servidores:
-
-En cada servidor:
-
-``` sql
-CREATE TABLE default.trips_mergetree_third ( trip_id UInt32,  vendor_id Enum8('1' = 1, '2' = 2, 'CMT' = 3, 'VTS' = 4, 'DDS' = 5, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14),  pickup_date Date,  pickup_datetime DateTime,  dropoff_date Date,  dropoff_datetime DateTime,  store_and_fwd_flag UInt8,  rate_code_id UInt8,  pickup_longitude Float64,  pickup_latitude Float64,  dropoff_longitude Float64,  dropoff_latitude Float64,  passenger_count UInt8,  trip_distance Float64,  fare_amount Float32,  extra Float32,  mta_tax Float32,  tip_amount Float32,  tolls_amount Float32,  ehail_fee Float32,  improvement_surcharge Float32,  total_amount Float32,  payment_type_ Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),  trip_type UInt8,  pickup FixedString(25),  dropoff FixedString(25),  cab_type Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),  pickup_nyct2010_gid UInt8,  pickup_ctlabel Float32,  pickup_borocode UInt8,  pickup_boroname Enum8('' = 0, 'Manhattan' = 1, 'Bronx' = 2, 'Brooklyn' = 3, 'Queens' = 4, 'Staten Island' = 5),  pickup_ct2010 FixedString(6),  pickup_boroct2010 FixedString(7),  pickup_cdeligibil Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2),  pickup_ntacode FixedString(4),  pickup_ntaname Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 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'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195),  dropoff_puma UInt16) ENGINE = MergeTree(pickup_date, pickup_datetime, 8192)
-```
-
-En el servidor de origen:
-
-``` sql
-CREATE TABLE trips_mergetree_x3 AS trips_mergetree_third ENGINE = Distributed(perftest, default, trips_mergetree_third, rand())
-```
-
-La siguiente consulta redistribuye los datos:
-
-``` sql
-INSERT INTO trips_mergetree_x3 SELECT * FROM trips_mergetree
-```
-
-Esto tarda 2454 segundos.
-
-En tres servidores:
-
-Q1: 0.212 segundos.
-Q2: 0.438 segundos.
-Q3: 0.733 segundos.
-Q4: 1.241 segundos.
-
-No hay sorpresas aquí, ya que las consultas se escalan linealmente.
-
-También tenemos los resultados de un clúster de 140 servidores:
-
-Q1: 0,028 seg.
-Q2: 0,043 seg.
-Q3: 0,051 seg.
-Q4: 0,072 seg.
-
-En este caso, el tiempo de procesamiento de la consulta está determinado sobre todo por la latencia de la red.
-Ejecutamos consultas utilizando un cliente ubicado en un centro de datos de Yandex en Finlandia en un clúster en Rusia, que agregó aproximadamente 20 ms de latencia.
-
-## Resumen {#summary}
-
-| servidor | Q1    | Q2    | Q3    | Q4    |
-|----------|-------|-------|-------|-------|
-| 1        | 0.490 | 1.224 | 2.104 | 3.593 |
-| 3        | 0.212 | 0.438 | 0.733 | 1.241 |
-| 140      | 0.028 | 0.043 | 0.051 | 0.072 |
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/nyc_taxi/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/ontime.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/ontime.md
deleted file mode 100644
index f89d74048bd..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/ontime.md
+++ /dev/null
@@ -1,412 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 15
-toc_title: A tiempo
----
-
-# A tiempo {#ontime}
-
-Este conjunto de datos se puede obtener de dos maneras:
-
--   importación de datos sin procesar
--   descarga de particiones preparadas
-
-## Importar desde datos sin procesar {#import-from-raw-data}
-
-Descarga de datos:
-
-``` bash
-for s in `seq 1987 2018`
-do
-for m in `seq 1 12`
-do
-wget https://transtats.bts.gov/PREZIP/On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_Performance_1987_present_${s}_${m}.zip
-done
-done
-```
-
-(a partir de https://github.com/Percona-Lab/ontime-airline-performance/blob/master/download.sh )
-
-Creación de una tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE `ontime` (
-  `Year` UInt16,
-  `Quarter` UInt8,
-  `Month` UInt8,
-  `DayofMonth` UInt8,
-  `DayOfWeek` UInt8,
-  `FlightDate` Date,
-  `UniqueCarrier` FixedString(7),
-  `AirlineID` Int32,
-  `Carrier` FixedString(2),
-  `TailNum` String,
-  `FlightNum` String,
-  `OriginAirportID` Int32,
-  `OriginAirportSeqID` Int32,
-  `OriginCityMarketID` Int32,
-  `Origin` FixedString(5),
-  `OriginCityName` String,
-  `OriginState` FixedString(2),
-  `OriginStateFips` String,
-  `OriginStateName` String,
-  `OriginWac` Int32,
-  `DestAirportID` Int32,
-  `DestAirportSeqID` Int32,
-  `DestCityMarketID` Int32,
-  `Dest` FixedString(5),
-  `DestCityName` String,
-  `DestState` FixedString(2),
-  `DestStateFips` String,
-  `DestStateName` String,
-  `DestWac` Int32,
-  `CRSDepTime` Int32,
-  `DepTime` Int32,
-  `DepDelay` Int32,
-  `DepDelayMinutes` Int32,
-  `DepDel15` Int32,
-  `DepartureDelayGroups` String,
-  `DepTimeBlk` String,
-  `TaxiOut` Int32,
-  `WheelsOff` Int32,
-  `WheelsOn` Int32,
-  `TaxiIn` Int32,
-  `CRSArrTime` Int32,
-  `ArrTime` Int32,
-  `ArrDelay` Int32,
-  `ArrDelayMinutes` Int32,
-  `ArrDel15` Int32,
-  `ArrivalDelayGroups` Int32,
-  `ArrTimeBlk` String,
-  `Cancelled` UInt8,
-  `CancellationCode` FixedString(1),
-  `Diverted` UInt8,
-  `CRSElapsedTime` Int32,
-  `ActualElapsedTime` Int32,
-  `AirTime` Int32,
-  `Flights` Int32,
-  `Distance` Int32,
-  `DistanceGroup` UInt8,
-  `CarrierDelay` Int32,
-  `WeatherDelay` Int32,
-  `NASDelay` Int32,
-  `SecurityDelay` Int32,
-  `LateAircraftDelay` Int32,
-  `FirstDepTime` String,
-  `TotalAddGTime` String,
-  `LongestAddGTime` String,
-  `DivAirportLandings` String,
-  `DivReachedDest` String,
-  `DivActualElapsedTime` String,
-  `DivArrDelay` String,
-  `DivDistance` String,
-  `Div1Airport` String,
-  `Div1AirportID` Int32,
-  `Div1AirportSeqID` Int32,
-  `Div1WheelsOn` String,
-  `Div1TotalGTime` String,
-  `Div1LongestGTime` String,
-  `Div1WheelsOff` String,
-  `Div1TailNum` String,
-  `Div2Airport` String,
-  `Div2AirportID` Int32,
-  `Div2AirportSeqID` Int32,
-  `Div2WheelsOn` String,
-  `Div2TotalGTime` String,
-  `Div2LongestGTime` String,
-  `Div2WheelsOff` String,
-  `Div2TailNum` String,
-  `Div3Airport` String,
-  `Div3AirportID` Int32,
-  `Div3AirportSeqID` Int32,
-  `Div3WheelsOn` String,
-  `Div3TotalGTime` String,
-  `Div3LongestGTime` String,
-  `Div3WheelsOff` String,
-  `Div3TailNum` String,
-  `Div4Airport` String,
-  `Div4AirportID` Int32,
-  `Div4AirportSeqID` Int32,
-  `Div4WheelsOn` String,
-  `Div4TotalGTime` String,
-  `Div4LongestGTime` String,
-  `Div4WheelsOff` String,
-  `Div4TailNum` String,
-  `Div5Airport` String,
-  `Div5AirportID` Int32,
-  `Div5AirportSeqID` Int32,
-  `Div5WheelsOn` String,
-  `Div5TotalGTime` String,
-  `Div5LongestGTime` String,
-  `Div5WheelsOff` String,
-  `Div5TailNum` String
-) ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY Year
-ORDER BY (Carrier, FlightDate)
-SETTINGS index_granularity = 8192;
-```
-
-Carga de datos:
-
-``` bash
-$ for i in *.zip; do echo $i; unzip -cq $i '*.csv' | sed 's/\.00//g' | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO ontime FORMAT CSVWithNames"; done
-```
-
-## Descarga de Prepared Partitions {#download-of-prepared-partitions}
-
-``` bash
-$ curl -O https://datasets.clickhouse.tech/ontime/partitions/ontime.tar
-$ tar xvf ontime.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-$ # check permissions of unpacked data, fix if required
-$ sudo service clickhouse-server restart
-$ clickhouse-client --query "select count(*) from datasets.ontime"
-```
-
-!!! info "INFO"
-    Si va a ejecutar las consultas que se describen a continuación, debe usar el nombre completo de la tabla, `datasets.ontime`.
-
-## Consulta {#queries}
-
-Q0.
-
-``` sql
-SELECT avg(c1)
-FROM
-(
-    SELECT Year, Month, count(*) AS c1
-    FROM ontime
-    GROUP BY Year, Month
-);
-```
-
-Q1. El número de vuelos por día desde el año 2000 hasta 2008
-
-``` sql
-SELECT DayOfWeek, count(*) AS c
-FROM ontime
-WHERE Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY DayOfWeek
-ORDER BY c DESC;
-```
-
-Preguntas frecuentes El número de vuelos retrasados por más de 10 minutos, agrupados por el día de la semana, para 2000-2008
-
-``` sql
-SELECT DayOfWeek, count(*) AS c
-FROM ontime
-WHERE DepDelay>10 AND Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY DayOfWeek
-ORDER BY c DESC;
-```
-
-Q3. El número de retrasos por parte del aeropuerto para 2000-2008
-
-``` sql
-SELECT Origin, count(*) AS c
-FROM ontime
-WHERE DepDelay>10 AND Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY Origin
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10;
-```
-
-Preguntas más frecuentes Número de retrasos por transportista para 2007
-
-``` sql
-SELECT Carrier, count(*)
-FROM ontime
-WHERE DepDelay>10 AND Year=2007
-GROUP BY Carrier
-ORDER BY count(*) DESC;
-```
-
-Q5. El porcentaje de retrasos por transportista para 2007
-
-``` sql
-SELECT Carrier, c, c2, c*100/c2 as c3
-FROM
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c
-    FROM ontime
-    WHERE DepDelay>10
-        AND Year=2007
-    GROUP BY Carrier
-)
-JOIN
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c2
-    FROM ontime
-    WHERE Year=2007
-    GROUP BY Carrier
-) USING Carrier
-ORDER BY c3 DESC;
-```
-
-Mejor versión de la misma consulta:
-
-``` sql
-SELECT Carrier, avg(DepDelay>10)*100 AS c3
-FROM ontime
-WHERE Year=2007
-GROUP BY Carrier
-ORDER BY c3 DESC
-```
-
-¿Por qué? La solicitud anterior de una gama más amplia de años, 2000-2008
-
-``` sql
-SELECT Carrier, c, c2, c*100/c2 as c3
-FROM
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c
-    FROM ontime
-    WHERE DepDelay>10
-        AND Year>=2000 AND Year<=2008
-    GROUP BY Carrier
-)
-JOIN
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c2
-    FROM ontime
-    WHERE Year>=2000 AND Year<=2008
-    GROUP BY Carrier
-) USING Carrier
-ORDER BY c3 DESC;
-```
-
-Mejor versión de la misma consulta:
-
-``` sql
-SELECT Carrier, avg(DepDelay>10)*100 AS c3
-FROM ontime
-WHERE Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY Carrier
-ORDER BY c3 DESC;
-```
-
-Preguntas frecuentes Porcentaje de vuelos retrasados por más de 10 minutos, por año
-
-``` sql
-SELECT Year, c1/c2
-FROM
-(
-    select
-        Year,
-        count(*)*100 as c1
-    from ontime
-    WHERE DepDelay>10
-    GROUP BY Year
-)
-JOIN
-(
-    select
-        Year,
-        count(*) as c2
-    from ontime
-    GROUP BY Year
-) USING (Year)
-ORDER BY Year;
-```
-
-Mejor versión de la misma consulta:
-
-``` sql
-SELECT Year, avg(DepDelay>10)*100
-FROM ontime
-GROUP BY Year
-ORDER BY Year;
-```
-
-¿Por qué? Los destinos más populares por el número de ciudades conectadas directamente para varios rangos de año
-
-``` sql
-SELECT DestCityName, uniqExact(OriginCityName) AS u
-FROM ontime
-WHERE Year >= 2000 and Year <= 2010
-GROUP BY DestCityName
-ORDER BY u DESC LIMIT 10;
-```
-
-Q9.
-
-``` sql
-SELECT Year, count(*) AS c1
-FROM ontime
-GROUP BY Year;
-```
-
-Q10.
-
-``` sql
-SELECT
-   min(Year), max(Year), Carrier, count(*) AS cnt,
-   sum(ArrDelayMinutes>30) AS flights_delayed,
-   round(sum(ArrDelayMinutes>30)/count(*),2) AS rate
-FROM ontime
-WHERE
-   DayOfWeek NOT IN (6,7) AND OriginState NOT IN ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')
-   AND DestState NOT IN ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')
-   AND FlightDate < '2010-01-01'
-GROUP by Carrier
-HAVING cnt>100000 and max(Year)>1990
-ORDER by rate DESC
-LIMIT 1000;
-```
-
-Bono:
-
-``` sql
-SELECT avg(cnt)
-FROM
-(
-    SELECT Year,Month,count(*) AS cnt
-    FROM ontime
-    WHERE DepDel15=1
-    GROUP BY Year,Month
-);
-
-SELECT avg(c1) FROM
-(
-    SELECT Year,Month,count(*) AS c1
-    FROM ontime
-    GROUP BY Year,Month
-);
-
-SELECT DestCityName, uniqExact(OriginCityName) AS u
-FROM ontime
-GROUP BY DestCityName
-ORDER BY u DESC
-LIMIT 10;
-
-SELECT OriginCityName, DestCityName, count() AS c
-FROM ontime
-GROUP BY OriginCityName, DestCityName
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10;
-
-SELECT OriginCityName, count() AS c
-FROM ontime
-GROUP BY OriginCityName
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10;
-```
-
-Esta prueba de rendimiento fue creada por Vadim Tkachenko. Ver:
-
--   https://www.percona.com/blog/2009/10/02/analyzing-air-traffic-performance-with-infobright-and-monetdb/
--   https://www.percona.com/blog/2009/10/26/air-traffic-queries-in-luciddb/
--   https://www.percona.com/blog/2009/11/02/air-traffic-queries-in-infinidb-early-alpha/
--   https://www.percona.com/blog/2014/04/21/using-apache-hadoop-and-impala-together-with-mysql-for-data-analysis/
--   https://www.percona.com/blog/2016/01/07/apache-spark-with-air-ontime-performance-data/
--   http://nickmakos.blogspot.ru/2012/08/analyzing-air-traffic-performance-with.html
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/ontime/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/star-schema.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/star-schema.md
deleted file mode 100644
index 43f878eb205..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/star-schema.md
+++ /dev/null
@@ -1,370 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 20
-toc_title: Estrella Schema Benchmark
----
-
-# Estrella Schema Benchmark {#star-schema-benchmark}
-
-Compilación de dbgen:
-
-``` bash
-$ git clone git@github.com:vadimtk/ssb-dbgen.git
-$ cd ssb-dbgen
-$ make
-```
-
-Generación de datos:
-
-!!! warning "Atención"
-    Con `-s 100` dbgen genera 600 millones de filas (67 GB), mientras que `-s 1000` genera 6 mil millones de filas (lo que lleva mucho tiempo)
-
-``` bash
-$ ./dbgen -s 1000 -T c
-$ ./dbgen -s 1000 -T l
-$ ./dbgen -s 1000 -T p
-$ ./dbgen -s 1000 -T s
-$ ./dbgen -s 1000 -T d
-```
-
-Creación de tablas en ClickHouse:
-
-``` sql
-CREATE TABLE customer
-(
-        C_CUSTKEY       UInt32,
-        C_NAME          String,
-        C_ADDRESS       String,
-        C_CITY          LowCardinality(String),
-        C_NATION        LowCardinality(String),
-        C_REGION        LowCardinality(String),
-        C_PHONE         String,
-        C_MKTSEGMENT    LowCardinality(String)
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY (C_CUSTKEY);
-
-CREATE TABLE lineorder
-(
-    LO_ORDERKEY             UInt32,
-    LO_LINENUMBER           UInt8,
-    LO_CUSTKEY              UInt32,
-    LO_PARTKEY              UInt32,
-    LO_SUPPKEY              UInt32,
-    LO_ORDERDATE            Date,
-    LO_ORDERPRIORITY        LowCardinality(String),
-    LO_SHIPPRIORITY         UInt8,
-    LO_QUANTITY             UInt8,
-    LO_EXTENDEDPRICE        UInt32,
-    LO_ORDTOTALPRICE        UInt32,
-    LO_DISCOUNT             UInt8,
-    LO_REVENUE              UInt32,
-    LO_SUPPLYCOST           UInt32,
-    LO_TAX                  UInt8,
-    LO_COMMITDATE           Date,
-    LO_SHIPMODE             LowCardinality(String)
-)
-ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYear(LO_ORDERDATE) ORDER BY (LO_ORDERDATE, LO_ORDERKEY);
-
-CREATE TABLE part
-(
-        P_PARTKEY       UInt32,
-        P_NAME          String,
-        P_MFGR          LowCardinality(String),
-        P_CATEGORY      LowCardinality(String),
-        P_BRAND         LowCardinality(String),
-        P_COLOR         LowCardinality(String),
-        P_TYPE          LowCardinality(String),
-        P_SIZE          UInt8,
-        P_CONTAINER     LowCardinality(String)
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY P_PARTKEY;
-
-CREATE TABLE supplier
-(
-        S_SUPPKEY       UInt32,
-        S_NAME          String,
-        S_ADDRESS       String,
-        S_CITY          LowCardinality(String),
-        S_NATION        LowCardinality(String),
-        S_REGION        LowCardinality(String),
-        S_PHONE         String
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY S_SUPPKEY;
-```
-
-Insertar datos:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO customer FORMAT CSV" < customer.tbl
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO part FORMAT CSV" < part.tbl
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO supplier FORMAT CSV" < supplier.tbl
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO lineorder FORMAT CSV" < lineorder.tbl
-```
-
-Conversión “star schema” a desnormalizado “flat schema”:
-
-``` sql
-SET max_memory_usage = 20000000000;
-
-CREATE TABLE lineorder_flat
-ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY toYear(LO_ORDERDATE)
-ORDER BY (LO_ORDERDATE, LO_ORDERKEY) AS
-SELECT
-    l.LO_ORDERKEY AS LO_ORDERKEY,
-    l.LO_LINENUMBER AS LO_LINENUMBER,
-    l.LO_CUSTKEY AS LO_CUSTKEY,
-    l.LO_PARTKEY AS LO_PARTKEY,
-    l.LO_SUPPKEY AS LO_SUPPKEY,
-    l.LO_ORDERDATE AS LO_ORDERDATE,
-    l.LO_ORDERPRIORITY AS LO_ORDERPRIORITY,
-    l.LO_SHIPPRIORITY AS LO_SHIPPRIORITY,
-    l.LO_QUANTITY AS LO_QUANTITY,
-    l.LO_EXTENDEDPRICE AS LO_EXTENDEDPRICE,
-    l.LO_ORDTOTALPRICE AS LO_ORDTOTALPRICE,
-    l.LO_DISCOUNT AS LO_DISCOUNT,
-    l.LO_REVENUE AS LO_REVENUE,
-    l.LO_SUPPLYCOST AS LO_SUPPLYCOST,
-    l.LO_TAX AS LO_TAX,
-    l.LO_COMMITDATE AS LO_COMMITDATE,
-    l.LO_SHIPMODE AS LO_SHIPMODE,
-    c.C_NAME AS C_NAME,
-    c.C_ADDRESS AS C_ADDRESS,
-    c.C_CITY AS C_CITY,
-    c.C_NATION AS C_NATION,
-    c.C_REGION AS C_REGION,
-    c.C_PHONE AS C_PHONE,
-    c.C_MKTSEGMENT AS C_MKTSEGMENT,
-    s.S_NAME AS S_NAME,
-    s.S_ADDRESS AS S_ADDRESS,
-    s.S_CITY AS S_CITY,
-    s.S_NATION AS S_NATION,
-    s.S_REGION AS S_REGION,
-    s.S_PHONE AS S_PHONE,
-    p.P_NAME AS P_NAME,
-    p.P_MFGR AS P_MFGR,
-    p.P_CATEGORY AS P_CATEGORY,
-    p.P_BRAND AS P_BRAND,
-    p.P_COLOR AS P_COLOR,
-    p.P_TYPE AS P_TYPE,
-    p.P_SIZE AS P_SIZE,
-    p.P_CONTAINER AS P_CONTAINER
-FROM lineorder AS l
-INNER JOIN customer AS c ON c.C_CUSTKEY = l.LO_CUSTKEY
-INNER JOIN supplier AS s ON s.S_SUPPKEY = l.LO_SUPPKEY
-INNER JOIN part AS p ON p.P_PARTKEY = l.LO_PARTKEY;
-```
-
-Las consultas:
-
-Q1.1
-
-``` sql
-SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE toYear(LO_ORDERDATE) = 1993 AND LO_DISCOUNT BETWEEN 1 AND 3 AND LO_QUANTITY < 25;
-```
-
-Q1.2
-
-``` sql
-SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE toYYYYMM(LO_ORDERDATE) = 199401 AND LO_DISCOUNT BETWEEN 4 AND 6 AND LO_QUANTITY BETWEEN 26 AND 35;
-```
-
-Q1.3
-
-``` sql
-SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE toISOWeek(LO_ORDERDATE) = 6 AND toYear(LO_ORDERDATE) = 1994
-  AND LO_DISCOUNT BETWEEN 5 AND 7 AND LO_QUANTITY BETWEEN 26 AND 35;
-```
-
-Q2.1
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(LO_REVENUE),
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    P_BRAND
-FROM lineorder_flat
-WHERE P_CATEGORY = 'MFGR#12' AND S_REGION = 'AMERICA'
-GROUP BY
-    year,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year,
-    P_BRAND;
-```
-
-Q2.2
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(LO_REVENUE),
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    P_BRAND
-FROM lineorder_flat
-WHERE P_BRAND >= 'MFGR#2221' AND P_BRAND <= 'MFGR#2228' AND S_REGION = 'ASIA'
-GROUP BY
-    year,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year,
-    P_BRAND;
-```
-
-Q2.3
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(LO_REVENUE),
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    P_BRAND
-FROM lineorder_flat
-WHERE P_BRAND = 'MFGR#2239' AND S_REGION = 'EUROPE'
-GROUP BY
-    year,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year,
-    P_BRAND;
-```
-
-Q3.1
-
-``` sql
-SELECT
-    C_NATION,
-    S_NATION,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_REGION = 'ASIA' AND S_REGION = 'ASIA' AND year >= 1992 AND year <= 1997
-GROUP BY
-    C_NATION,
-    S_NATION,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q3.2
-
-``` sql
-SELECT
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_NATION = 'UNITED STATES' AND S_NATION = 'UNITED STATES' AND year >= 1992 AND year <= 1997
-GROUP BY
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q3.3
-
-``` sql
-SELECT
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE (C_CITY = 'UNITED KI1' OR C_CITY = 'UNITED KI5') AND (S_CITY = 'UNITED KI1' OR S_CITY = 'UNITED KI5') AND year >= 1992 AND year <= 1997
-GROUP BY
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q3.4
-
-``` sql
-SELECT
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE (C_CITY = 'UNITED KI1' OR C_CITY = 'UNITED KI5') AND (S_CITY = 'UNITED KI1' OR S_CITY = 'UNITED KI5') AND toYYYYMM(LO_ORDERDATE) = 199712
-GROUP BY
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q4.1
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    C_NATION,
-    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_REGION = 'AMERICA' AND S_REGION = 'AMERICA' AND (P_MFGR = 'MFGR#1' OR P_MFGR = 'MFGR#2')
-GROUP BY
-    year,
-    C_NATION
-ORDER BY
-    year ASC,
-    C_NATION ASC;
-```
-
-Q4.2
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    S_NATION,
-    P_CATEGORY,
-    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_REGION = 'AMERICA' AND S_REGION = 'AMERICA' AND (year = 1997 OR year = 1998) AND (P_MFGR = 'MFGR#1' OR P_MFGR = 'MFGR#2')
-GROUP BY
-    year,
-    S_NATION,
-    P_CATEGORY
-ORDER BY
-    year ASC,
-    S_NATION ASC,
-    P_CATEGORY ASC;
-```
-
-Q4.3
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    S_CITY,
-    P_BRAND,
-    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
-FROM lineorder_flat
-WHERE S_NATION = 'UNITED STATES' AND (year = 1997 OR year = 1998) AND P_CATEGORY = 'MFGR#14'
-GROUP BY
-    year,
-    S_CITY,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year ASC,
-    S_CITY ASC,
-    P_BRAND ASC;
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/star_schema/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/example-datasets/wikistat.md b/docs/es/getting-started/example-datasets/wikistat.md
deleted file mode 100644
index 49d7263cdec..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/example-datasets/wikistat.md
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 18
-toc_title: "Nombre de la red inal\xE1mbrica (SSID):"
----
-
-# Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#wikistat}
-
-Ver: http://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/
-
-Creación de una tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE wikistat
-(
-    date Date,
-    time DateTime,
-    project String,
-    subproject String,
-    path String,
-    hits UInt64,
-    size UInt64
-) ENGINE = MergeTree(date, (path, time), 8192);
-```
-
-Carga de datos:
-
-``` bash
-$ for i in {2007..2016}; do for j in {01..12}; do echo $i-$j >&2; curl -sSL "http://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/$i/$i-$j/" | grep -oE 'pagecounts-[0-9]+-[0-9]+\.gz'; done; done | sort | uniq | tee links.txt
-$ cat links.txt | while read link; do wget http://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/$(echo $link | sed -r 's/pagecounts-([0-9]{4})([0-9]{2})[0-9]{2}-[0-9]+\.gz/\1/')/$(echo $link | sed -r 's/pagecounts-([0-9]{4})([0-9]{2})[0-9]{2}-[0-9]+\.gz/\1-\2/')/$link; done
-$ ls -1 /opt/wikistat/ | grep gz | while read i; do echo $i; gzip -cd /opt/wikistat/$i | ./wikistat-loader --time="$(echo -n $i | sed -r 's/pagecounts-([0-9]{4})([0-9]{2})([0-9]{2})-([0-9]{2})([0-9]{2})([0-9]{2})\.gz/\1-\2-\3 \4-00-00/')" | clickhouse-client --query="INSERT INTO wikistat FORMAT TabSeparated"; done
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/wikistat/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/index.md b/docs/es/getting-started/index.md
deleted file mode 100644
index 681c2017ac1..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Primeros pasos
-toc_hidden: true
-toc_priority: 8
-toc_title: oculto
----
-
-# Primeros pasos {#getting-started}
-
-Si eres nuevo en ClickHouse y quieres tener una sensación práctica de su rendimiento, antes que nada, debes pasar por el [proceso de instalación](install.md). Después de eso puedes:
-
--   [Ir a través de tutorial detallado](tutorial.md)
--   [Experimente con conjuntos de datos de ejemplo](example-datasets/ontime.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/install.md b/docs/es/getting-started/install.md
deleted file mode 100644
index 092ef47b2f7..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/install.md
+++ /dev/null
@@ -1,182 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 11
-toc_title: "Instalaci\xF3n"
----
-
-# Instalación {#installation}
-
-## Requisitos del sistema {#system-requirements}
-
-ClickHouse puede ejecutarse en cualquier Linux, FreeBSD o Mac OS X con arquitectura de CPU x86_64, AArch64 o PowerPC64LE.
-
-Los binarios oficiales preconstruidos generalmente se compilan para x86_64 y aprovechan el conjunto de instrucciones SSE 4.2, por lo que, a menos que se indique lo contrario, el uso de la CPU que lo admite se convierte en un requisito adicional del sistema. Aquí está el comando para verificar si la CPU actual tiene soporte para SSE 4.2:
-
-``` bash
-$ grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"
-```
-
-Para ejecutar ClickHouse en procesadores que no admiten SSE 4.2 o tienen arquitectura AArch64 o PowerPC64LE, debe [construir ClickHouse a partir de fuentes](#from-sources) con los ajustes de configuración adecuados.
-
-## Opciones de instalación disponibles {#available-installation-options}
-
-### De paquetes DEB {#install-from-deb-packages}
-
-Se recomienda utilizar pre-compilado oficial `deb` Paquetes para Debian o Ubuntu. Ejecute estos comandos para instalar paquetes:
-
-``` bash
-{% include 'install/deb.sh' %}
-```
-
-Si desea utilizar la versión más reciente, reemplace `stable` con `testing` (esto se recomienda para sus entornos de prueba).
-
-También puede descargar e instalar paquetes manualmente desde [aqui](https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/main/).
-
-#### Paquete {#packages}
-
--   `clickhouse-common-static` — Installs ClickHouse compiled binary files.
--   `clickhouse-server` — Creates a symbolic link for `clickhouse-server` e instala la configuración predeterminada del servidor.
--   `clickhouse-client` — Creates a symbolic link for `clickhouse-client` y otras herramientas relacionadas con el cliente. e instala los archivos de configuración del cliente.
--   `clickhouse-common-static-dbg` — Installs ClickHouse compiled binary files with debug info.
-
-### De paquetes RPM {#from-rpm-packages}
-
-Se recomienda utilizar pre-compilado oficial `rpm` También puede utilizar los paquetes para CentOS, RedHat y todas las demás distribuciones de Linux basadas en rpm.
-
-Primero, necesitas agregar el repositorio oficial:
-
-``` bash
-sudo yum install yum-utils
-sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
-sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
-```
-
-Si desea utilizar la versión más reciente, reemplace `stable` con `testing` (esto se recomienda para sus entornos de prueba). El `prestable` etiqueta a veces está disponible también.
-
-A continuación, ejecute estos comandos para instalar paquetes:
-
-``` bash
-sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client
-```
-
-También puede descargar e instalar paquetes manualmente desde [aqui](https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64).
-
-### De archivos Tgz {#from-tgz-archives}
-
-Se recomienda utilizar pre-compilado oficial `tgz` para todas las distribuciones de Linux, donde la instalación de `deb` o `rpm` paquetes no es posible.
-
-La versión requerida se puede descargar con `curl` o `wget` desde el repositorio https://repo.clickhouse.tech/tgz/.
-Después de eso, los archivos descargados deben desempaquetarse e instalarse con scripts de instalación. Ejemplo para la última versión:
-
-``` bash
-export LATEST_VERSION=`curl https://api.github.com/repos/ClickHouse/ClickHouse/tags 2>/dev/null | grep -Eo '[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+' | head -n 1`
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-common-static-$LATEST_VERSION.tgz
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-common-static-dbg-$LATEST_VERSION.tgz
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-server-$LATEST_VERSION.tgz
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-client-$LATEST_VERSION.tgz
-
-tar -xzvf clickhouse-common-static-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-common-static-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-
-tar -xzvf clickhouse-common-static-dbg-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-common-static-dbg-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-
-tar -xzvf clickhouse-server-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-server-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
-
-tar -xzvf clickhouse-client-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-client-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-```
-
-Para los entornos de producción, se recomienda utilizar las últimas `stable`-versión. Puede encontrar su número en la página de GitHub https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tags con postfix `-stable`.
-
-### Desde Docker Image {#from-docker-image}
-
-Para ejecutar ClickHouse dentro de Docker, siga la guía en [Eje de acoplador](https://hub.docker.com/r/yandex/clickhouse-server/). Esas imágenes usan oficial `deb` paquetes dentro.
-
-### De fuentes {#from-sources}
-
-Para compilar manualmente ClickHouse, siga las instrucciones para [Linux](../development/build.md) o [Mac OS X](../development/build-osx.md).
-
-Puede compilar paquetes e instalarlos o usar programas sin instalar paquetes. Además, al construir manualmente, puede deshabilitar el requisito de SSE 4.2 o compilar para CPU AArch64.
-
-      Client: programs/clickhouse-client
-      Server: programs/clickhouse-server
-
-Tendrá que crear carpetas de datos y metadatos y `chown` para el usuario deseado. Sus rutas se pueden cambiar en la configuración del servidor (src/programs/server/config.xml), por defecto son:
-
-      /opt/clickhouse/data/default/
-      /opt/clickhouse/metadata/default/
-
-En Gentoo, puedes usar `emerge clickhouse` para instalar ClickHouse desde fuentes.
-
-## Lanzar {#launch}
-
-Para iniciar el servidor como demonio, ejecute:
-
-``` bash
-$ sudo service clickhouse-server start
-```
-
-Si no tienes `service` comando ejecutar como
-
-``` bash
-$ sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
-```
-
-Vea los registros en el `/var/log/clickhouse-server/` directorio.
-
-Si el servidor no se inicia, compruebe las configuraciones en el archivo `/etc/clickhouse-server/config.xml`.
-
-También puede iniciar manualmente el servidor desde la consola:
-
-``` bash
-$ clickhouse-server --config-file=/etc/clickhouse-server/config.xml
-```
-
-En este caso, el registro se imprimirá en la consola, lo cual es conveniente durante el desarrollo.
-Si el archivo de configuración está en el directorio actual, no es necesario `--config-file` parámetro. De forma predeterminada, utiliza `./config.xml`.
-
-ClickHouse admite la configuración de restricción de acceso. Están ubicados en el `users.xml` archivo (junto a `config.xml`).
-De forma predeterminada, se permite el acceso desde cualquier lugar `default` usuario, sin una contraseña. Ver `user/default/networks`.
-Para obtener más información, consulte la sección [“Configuration Files”](../operations/configuration-files.md).
-
-Después de iniciar el servidor, puede usar el cliente de línea de comandos para conectarse a él:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client
-```
-
-Por defecto, se conecta a `localhost:9000` en nombre del usuario `default` sin una contraseña. También se puede usar para conectarse a un servidor remoto usando `--host` argumento.
-
-El terminal debe usar codificación UTF-8.
-Para obtener más información, consulte la sección [“Command-line client”](../interfaces/cli.md).
-
-Ejemplo:
-
-``` bash
-$ ./clickhouse-client
-ClickHouse client version 0.0.18749.
-Connecting to localhost:9000.
-Connected to ClickHouse server version 0.0.18749.
-
-:) SELECT 1
-
-SELECT 1
-
-┌─1─┐
-│ 1 │
-└───┘
-
-1 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
-
-:)
-```
-
-**Felicidades, el sistema funciona!**
-
-Para continuar experimentando, puede descargar uno de los conjuntos de datos de prueba o pasar por [tutorial](https://clickhouse.tech/tutorial.html).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/install/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/getting-started/playground.md b/docs/es/getting-started/playground.md
deleted file mode 100644
index 1ab7246e2d4..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/playground.md
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 14
-toc_title: Infantil
----
-
-# Zona de juegos ClickHouse {#clickhouse-playground}
-
-[Zona de juegos ClickHouse](https://play.clickhouse.tech?file=welcome) permite a las personas experimentar con ClickHouse ejecutando consultas al instante, sin configurar su servidor o clúster.
-Varios conjuntos de datos de ejemplo están disponibles en Playground, así como consultas de ejemplo que muestran las características de ClickHouse.
-
-Las consultas se ejecutan como un usuario de sólo lectura. Implica algunas limitaciones:
-
--   No se permiten consultas DDL
--   Las consultas INSERT no están permitidas
-
-También se aplican los siguientes valores:
-- [`max_result_bytes=10485760`](../operations/settings/query_complexity/#max-result-bytes)
-- [`max_result_rows=2000`](../operations/settings/query_complexity/#setting-max_result_rows)
-- [`result_overflow_mode=break`](../operations/settings/query_complexity/#result-overflow-mode)
-- [`max_execution_time=60000`](../operations/settings/query_complexity/#max-execution-time)
-
-ClickHouse Playground da la experiencia de m2.pequeño
-[Servicio administrado para ClickHouse](https://cloud.yandex.com/services/managed-clickhouse)
-instancia alojada en [El Yandex.Nube](https://cloud.yandex.com/).
-Más información sobre [proveedores de la nube](../commercial/cloud.md).
-
-La interfaz web de ClickHouse Playground realiza solicitudes a través de ClickHouse [HTTP API](../interfaces/http.md).
-El backend Playground es solo un clúster ClickHouse sin ninguna aplicación adicional del lado del servidor.
-El punto final HTTPS de ClickHouse también está disponible como parte de Playground.
-
-Puede realizar consultas al patio de recreo utilizando cualquier cliente HTTP, por ejemplo [rizo](https://curl.haxx.se) o [wget](https://www.gnu.org/software/wget/), o configurar una conexión usando [JDBC](../interfaces/jdbc.md) o [ODBC](../interfaces/odbc.md) controlador.
-Más información sobre los productos de software compatibles con ClickHouse está disponible [aqui](../interfaces/index.md).
-
-| Parámetro   | Valor                                         |
-|:------------|:----------------------------------------------|
-| Punto final | https://play-api.casa de clic.tecnología:8443 |
-| Usuario     | `playground`                                  |
-| Contraseña  | `clickhouse`                                  |
-
-Tenga en cuenta que este extremo requiere una conexión segura.
-
-Ejemplo:
-
-``` bash
-curl "https://play-api.clickhouse.tech:8443/?query=SELECT+'Play+ClickHouse!';&user=playground&password=clickhouse&database=datasets"
-```
diff --git a/docs/es/getting-started/tutorial.md b/docs/es/getting-started/tutorial.md
deleted file mode 100644
index 2cc9339f954..00000000000
--- a/docs/es/getting-started/tutorial.md
+++ /dev/null
@@ -1,664 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 12
-toc_title: Tutorial
----
-
-# Tutorial de ClickHouse {#clickhouse-tutorial}
-
-## Qué Esperar de Este Tutorial? {#what-to-expect-from-this-tutorial}
-
-Al pasar por este tutorial, aprenderá cómo configurar un clúster de ClickHouse simple. Será pequeño, pero tolerante a fallos y escalable. Luego usaremos uno de los conjuntos de datos de ejemplo para llenarlo con datos y ejecutar algunas consultas de demostración.
-
-## Configuración de nodo único {#single-node-setup}
-
-Para posponer las complejidades de un entorno distribuido, comenzaremos con la implementación de ClickHouse en un único servidor o máquina virtual. ClickHouse generalmente se instala desde [deb](install.md#install-from-deb-packages) o [RPM](install.md#from-rpm-packages) paquetes, pero hay [alternativa](install.md#from-docker-image) para los sistemas operativos que no los admiten.
-
-Por ejemplo, ha elegido `deb` paquetes y ejecutado:
-
-``` bash
-{% include 'install/deb.sh' %}
-```
-
-¿Qué tenemos en los paquetes que tengo instalados:
-
--   `clickhouse-client` el paquete contiene [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) aplicación, cliente interactivo de la consola ClickHouse.
--   `clickhouse-common` El paquete contiene un archivo ejecutable ClickHouse.
--   `clickhouse-server` El paquete contiene archivos de configuración para ejecutar ClickHouse como servidor.
-
-Los archivos de configuración del servidor se encuentran en `/etc/clickhouse-server/`. Antes de ir más lejos, tenga en cuenta el `<path>` elemento en `config.xml`. La ruta determina la ubicación para el almacenamiento de datos, por lo que debe ubicarse en un volumen con gran capacidad de disco; el valor predeterminado es `/var/lib/clickhouse/`. Si desea ajustar la configuración, no es útil editar directamente `config.xml` archivo, teniendo en cuenta que podría ser reescrito en futuras actualizaciones de paquetes. La forma recomendada de anular los elementos de configuración es crear [archivos en config.directorio d](../operations/configuration-files.md) que sirven como “patches” de configuración.XML.
-
-Como habrás notado, `clickhouse-server` no se inicia automáticamente después de la instalación del paquete. Tampoco se reiniciará automáticamente después de las actualizaciones. La forma en que inicia el servidor depende de su sistema de inicio, por lo general, es:
-
-``` bash
-sudo service clickhouse-server start
-```
-
-o
-
-``` bash
-sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
-```
-
-La ubicación predeterminada para los registros del servidor es `/var/log/clickhouse-server/`. El servidor está listo para manejar las conexiones de cliente una vez que registra el `Ready for connections` mensaje.
-
-Una vez que el `clickhouse-server` está en funcionamiento, podemos usar `clickhouse-client` para conectarse al servidor y ejecutar algunas consultas de prueba como `SELECT "Hello, world!";`.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Consejos rápidos para clickhouse-cliente</summary>
-
-Modo interactivo:
-
-``` bash
-clickhouse-client
-clickhouse-client --host=... --port=... --user=... --password=...
-```
-
-Habilitar consultas multilínea:
-
-``` bash
-clickhouse-client -m
-clickhouse-client --multiline
-```
-
-Ejecutar consultas en modo por lotes:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query='SELECT 1'
-echo 'SELECT 1' | clickhouse-client
-clickhouse-client <<< 'SELECT 1'
-```
-
-Insertar datos de un archivo en el formato especificado:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query='INSERT INTO table VALUES' < data.txt
-clickhouse-client --query='INSERT INTO table FORMAT TabSeparated' < data.tsv
-```
-
-</details>
-
-## Importar conjunto de datos de muestra {#import-sample-dataset}
-
-Ahora es el momento de llenar nuestro servidor ClickHouse con algunos datos de muestra. En este tutorial, usaremos los datos anónimos de Yandex.Metrica, el primer servicio que ejecuta ClickHouse en forma de producción antes de que se convirtiera en código abierto (más sobre eso en [sección de historia](../introduction/history.md)). Hay [múltiples formas de importar Yandex.Conjunto de datos de Metrica](example-datasets/metrica.md), y por el bien del tutorial, iremos con el más realista.
-
-### Descargar y extraer datos de tabla {#download-and-extract-table-data}
-
-``` bash
-curl https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
-curl https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > visits_v1.tsv
-```
-
-Los archivos extraídos tienen un tamaño de aproximadamente 10 GB.
-
-### Crear tablas {#create-tables}
-
-Como en la mayoría de los sistemas de gestión de bases de datos, ClickHouse agrupa lógicamente las tablas en “databases”. Hay un `default` base de datos, pero crearemos una nueva llamada `tutorial`:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tutorial"
-```
-
-La sintaxis para crear tablas es mucho más complicada en comparación con las bases de datos (ver [referencia](../sql-reference/statements/create.md). En general `CREATE TABLE` declaración tiene que especificar tres cosas clave:
-
-1.  Nombre de la tabla que se va a crear.
-2.  Table schema, i.e. list of columns and their [tipos de datos](../sql-reference/data-types/index.md).
-3.  [Motor de tabla](../engines/table-engines/index.md) y su configuración, que determina todos los detalles sobre cómo se ejecutarán físicamente las consultas a esta tabla.
-
-El Yandex.Metrica es un servicio de análisis web, y el conjunto de datos de muestra no cubre toda su funcionalidad, por lo que solo hay dos tablas para crear:
-
--   `hits` es una tabla con cada acción realizada por todos los usuarios en todos los sitios web cubiertos por el servicio.
--   `visits` es una tabla que contiene sesiones precompiladas en lugar de acciones individuales.
-
-Veamos y ejecutemos las consultas de tabla de creación real para estas tablas:
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_v1
-(
-    `WatchID` UInt64,
-    `JavaEnable` UInt8,
-    `Title` String,
-    `GoodEvent` Int16,
-    `EventTime` DateTime,
-    `EventDate` Date,
-    `CounterID` UInt32,
-    `ClientIP` UInt32,
-    `ClientIP6` FixedString(16),
-    `RegionID` UInt32,
-    `UserID` UInt64,
-    `CounterClass` Int8,
-    `OS` UInt8,
-    `UserAgent` UInt8,
-    `URL` String,
-    `Referer` String,
-    `URLDomain` String,
-    `RefererDomain` String,
-    `Refresh` UInt8,
-    `IsRobot` UInt8,
-    `RefererCategories` Array(UInt16),
-    `URLCategories` Array(UInt16),
-    `URLRegions` Array(UInt32),
-    `RefererRegions` Array(UInt32),
-    `ResolutionWidth` UInt16,
-    `ResolutionHeight` UInt16,
-    `ResolutionDepth` UInt8,
-    `FlashMajor` UInt8,
-    `FlashMinor` UInt8,
-    `FlashMinor2` String,
-    `NetMajor` UInt8,
-    `NetMinor` UInt8,
-    `UserAgentMajor` UInt16,
-    `UserAgentMinor` FixedString(2),
-    `CookieEnable` UInt8,
-    `JavascriptEnable` UInt8,
-    `IsMobile` UInt8,
-    `MobilePhone` UInt8,
-    `MobilePhoneModel` String,
-    `Params` String,
-    `IPNetworkID` UInt32,
-    `TraficSourceID` Int8,
-    `SearchEngineID` UInt16,
-    `SearchPhrase` String,
-    `AdvEngineID` UInt8,
-    `IsArtifical` UInt8,
-    `WindowClientWidth` UInt16,
-    `WindowClientHeight` UInt16,
-    `ClientTimeZone` Int16,
-    `ClientEventTime` DateTime,
-    `SilverlightVersion1` UInt8,
-    `SilverlightVersion2` UInt8,
-    `SilverlightVersion3` UInt32,
-    `SilverlightVersion4` UInt16,
-    `PageCharset` String,
-    `CodeVersion` UInt32,
-    `IsLink` UInt8,
-    `IsDownload` UInt8,
-    `IsNotBounce` UInt8,
-    `FUniqID` UInt64,
-    `HID` UInt32,
-    `IsOldCounter` UInt8,
-    `IsEvent` UInt8,
-    `IsParameter` UInt8,
-    `DontCountHits` UInt8,
-    `WithHash` UInt8,
-    `HitColor` FixedString(1),
-    `UTCEventTime` DateTime,
-    `Age` UInt8,
-    `Sex` UInt8,
-    `Income` UInt8,
-    `Interests` UInt16,
-    `Robotness` UInt8,
-    `GeneralInterests` Array(UInt16),
-    `RemoteIP` UInt32,
-    `RemoteIP6` FixedString(16),
-    `WindowName` Int32,
-    `OpenerName` Int32,
-    `HistoryLength` Int16,
-    `BrowserLanguage` FixedString(2),
-    `BrowserCountry` FixedString(2),
-    `SocialNetwork` String,
-    `SocialAction` String,
-    `HTTPError` UInt16,
-    `SendTiming` Int32,
-    `DNSTiming` Int32,
-    `ConnectTiming` Int32,
-    `ResponseStartTiming` Int32,
-    `ResponseEndTiming` Int32,
-    `FetchTiming` Int32,
-    `RedirectTiming` Int32,
-    `DOMInteractiveTiming` Int32,
-    `DOMContentLoadedTiming` Int32,
-    `DOMCompleteTiming` Int32,
-    `LoadEventStartTiming` Int32,
-    `LoadEventEndTiming` Int32,
-    `NSToDOMContentLoadedTiming` Int32,
-    `FirstPaintTiming` Int32,
-    `RedirectCount` Int8,
-    `SocialSourceNetworkID` UInt8,
-    `SocialSourcePage` String,
-    `ParamPrice` Int64,
-    `ParamOrderID` String,
-    `ParamCurrency` FixedString(3),
-    `ParamCurrencyID` UInt16,
-    `GoalsReached` Array(UInt32),
-    `OpenstatServiceName` String,
-    `OpenstatCampaignID` String,
-    `OpenstatAdID` String,
-    `OpenstatSourceID` String,
-    `UTMSource` String,
-    `UTMMedium` String,
-    `UTMCampaign` String,
-    `UTMContent` String,
-    `UTMTerm` String,
-    `FromTag` String,
-    `HasGCLID` UInt8,
-    `RefererHash` UInt64,
-    `URLHash` UInt64,
-    `CLID` UInt32,
-    `YCLID` UInt64,
-    `ShareService` String,
-    `ShareURL` String,
-    `ShareTitle` String,
-    `ParsedParams` Nested(
-        Key1 String,
-        Key2 String,
-        Key3 String,
-        Key4 String,
-        Key5 String,
-        ValueDouble Float64),
-    `IslandID` FixedString(16),
-    `RequestNum` UInt32,
-    `RequestTry` UInt8
-)
-ENGINE = MergeTree()
-PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
-ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
-SAMPLE BY intHash32(UserID)
-```
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.visits_v1
-(
-    `CounterID` UInt32,
-    `StartDate` Date,
-    `Sign` Int8,
-    `IsNew` UInt8,
-    `VisitID` UInt64,
-    `UserID` UInt64,
-    `StartTime` DateTime,
-    `Duration` UInt32,
-    `UTCStartTime` DateTime,
-    `PageViews` Int32,
-    `Hits` Int32,
-    `IsBounce` UInt8,
-    `Referer` String,
-    `StartURL` String,
-    `RefererDomain` String,
-    `StartURLDomain` String,
-    `EndURL` String,
-    `LinkURL` String,
-    `IsDownload` UInt8,
-    `TraficSourceID` Int8,
-    `SearchEngineID` UInt16,
-    `SearchPhrase` String,
-    `AdvEngineID` UInt8,
-    `PlaceID` Int32,
-    `RefererCategories` Array(UInt16),
-    `URLCategories` Array(UInt16),
-    `URLRegions` Array(UInt32),
-    `RefererRegions` Array(UInt32),
-    `IsYandex` UInt8,
-    `GoalReachesDepth` Int32,
-    `GoalReachesURL` Int32,
-    `GoalReachesAny` Int32,
-    `SocialSourceNetworkID` UInt8,
-    `SocialSourcePage` String,
-    `MobilePhoneModel` String,
-    `ClientEventTime` DateTime,
-    `RegionID` UInt32,
-    `ClientIP` UInt32,
-    `ClientIP6` FixedString(16),
-    `RemoteIP` UInt32,
-    `RemoteIP6` FixedString(16),
-    `IPNetworkID` UInt32,
-    `SilverlightVersion3` UInt32,
-    `CodeVersion` UInt32,
-    `ResolutionWidth` UInt16,
-    `ResolutionHeight` UInt16,
-    `UserAgentMajor` UInt16,
-    `UserAgentMinor` UInt16,
-    `WindowClientWidth` UInt16,
-    `WindowClientHeight` UInt16,
-    `SilverlightVersion2` UInt8,
-    `SilverlightVersion4` UInt16,
-    `FlashVersion3` UInt16,
-    `FlashVersion4` UInt16,
-    `ClientTimeZone` Int16,
-    `OS` UInt8,
-    `UserAgent` UInt8,
-    `ResolutionDepth` UInt8,
-    `FlashMajor` UInt8,
-    `FlashMinor` UInt8,
-    `NetMajor` UInt8,
-    `NetMinor` UInt8,
-    `MobilePhone` UInt8,
-    `SilverlightVersion1` UInt8,
-    `Age` UInt8,
-    `Sex` UInt8,
-    `Income` UInt8,
-    `JavaEnable` UInt8,
-    `CookieEnable` UInt8,
-    `JavascriptEnable` UInt8,
-    `IsMobile` UInt8,
-    `BrowserLanguage` UInt16,
-    `BrowserCountry` UInt16,
-    `Interests` UInt16,
-    `Robotness` UInt8,
-    `GeneralInterests` Array(UInt16),
-    `Params` Array(String),
-    `Goals` Nested(
-        ID UInt32,
-        Serial UInt32,
-        EventTime DateTime,
-        Price Int64,
-        OrderID String,
-        CurrencyID UInt32),
-    `WatchIDs` Array(UInt64),
-    `ParamSumPrice` Int64,
-    `ParamCurrency` FixedString(3),
-    `ParamCurrencyID` UInt16,
-    `ClickLogID` UInt64,
-    `ClickEventID` Int32,
-    `ClickGoodEvent` Int32,
-    `ClickEventTime` DateTime,
-    `ClickPriorityID` Int32,
-    `ClickPhraseID` Int32,
-    `ClickPageID` Int32,
-    `ClickPlaceID` Int32,
-    `ClickTypeID` Int32,
-    `ClickResourceID` Int32,
-    `ClickCost` UInt32,
-    `ClickClientIP` UInt32,
-    `ClickDomainID` UInt32,
-    `ClickURL` String,
-    `ClickAttempt` UInt8,
-    `ClickOrderID` UInt32,
-    `ClickBannerID` UInt32,
-    `ClickMarketCategoryID` UInt32,
-    `ClickMarketPP` UInt32,
-    `ClickMarketCategoryName` String,
-    `ClickMarketPPName` String,
-    `ClickAWAPSCampaignName` String,
-    `ClickPageName` String,
-    `ClickTargetType` UInt16,
-    `ClickTargetPhraseID` UInt64,
-    `ClickContextType` UInt8,
-    `ClickSelectType` Int8,
-    `ClickOptions` String,
-    `ClickGroupBannerID` Int32,
-    `OpenstatServiceName` String,
-    `OpenstatCampaignID` String,
-    `OpenstatAdID` String,
-    `OpenstatSourceID` String,
-    `UTMSource` String,
-    `UTMMedium` String,
-    `UTMCampaign` String,
-    `UTMContent` String,
-    `UTMTerm` String,
-    `FromTag` String,
-    `HasGCLID` UInt8,
-    `FirstVisit` DateTime,
-    `PredLastVisit` Date,
-    `LastVisit` Date,
-    `TotalVisits` UInt32,
-    `TraficSource` Nested(
-        ID Int8,
-        SearchEngineID UInt16,
-        AdvEngineID UInt8,
-        PlaceID UInt16,
-        SocialSourceNetworkID UInt8,
-        Domain String,
-        SearchPhrase String,
-        SocialSourcePage String),
-    `Attendance` FixedString(16),
-    `CLID` UInt32,
-    `YCLID` UInt64,
-    `NormalizedRefererHash` UInt64,
-    `SearchPhraseHash` UInt64,
-    `RefererDomainHash` UInt64,
-    `NormalizedStartURLHash` UInt64,
-    `StartURLDomainHash` UInt64,
-    `NormalizedEndURLHash` UInt64,
-    `TopLevelDomain` UInt64,
-    `URLScheme` UInt64,
-    `OpenstatServiceNameHash` UInt64,
-    `OpenstatCampaignIDHash` UInt64,
-    `OpenstatAdIDHash` UInt64,
-    `OpenstatSourceIDHash` UInt64,
-    `UTMSourceHash` UInt64,
-    `UTMMediumHash` UInt64,
-    `UTMCampaignHash` UInt64,
-    `UTMContentHash` UInt64,
-    `UTMTermHash` UInt64,
-    `FromHash` UInt64,
-    `WebVisorEnabled` UInt8,
-    `WebVisorActivity` UInt32,
-    `ParsedParams` Nested(
-        Key1 String,
-        Key2 String,
-        Key3 String,
-        Key4 String,
-        Key5 String,
-        ValueDouble Float64),
-    `Market` Nested(
-        Type UInt8,
-        GoalID UInt32,
-        OrderID String,
-        OrderPrice Int64,
-        PP UInt32,
-        DirectPlaceID UInt32,
-        DirectOrderID UInt32,
-        DirectBannerID UInt32,
-        GoodID String,
-        GoodName String,
-        GoodQuantity Int32,
-        GoodPrice Int64),
-    `IslandID` FixedString(16)
-)
-ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
-PARTITION BY toYYYYMM(StartDate)
-ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID)
-SAMPLE BY intHash32(UserID)
-```
-
-Puede ejecutar esas consultas utilizando el modo interactivo de `clickhouse-client` (simplemente ejecútelo en un terminal sin especificar una consulta por adelantado) o pruebe algunos [interfaz alternativa](../interfaces/index.md) Si quieres.
-
-Como podemos ver, `hits_v1` utiliza el [motor básico MergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md), mientras que el `visits_v1` utiliza el [Derrumbar](../engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md) variante.
-
-### Importar datos {#import-data}
-
-La importación de datos a ClickHouse se realiza a través de [INSERT INTO](../sql-reference/statements/insert-into.md) consulta como en muchas otras bases de datos SQL. Sin embargo, los datos generalmente se proporcionan en uno de los [Formatos de serialización compatibles](../interfaces/formats.md) en lugar de `VALUES` cláusula (que también es compatible).
-
-Los archivos que descargamos anteriormente están en formato separado por tabuladores, así que aquí le mostramos cómo importarlos a través del cliente de la consola:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv
-clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < visits_v1.tsv
-```
-
-ClickHouse tiene un montón de [ajustes para sintonizar](../operations/settings/index.md) y una forma de especificarlos en el cliente de la consola es a través de argumentos, como podemos ver con `--max_insert_block_size`. La forma más fácil de averiguar qué configuraciones están disponibles, qué significan y cuáles son los valores predeterminados es consultar el `system.settings` tabla:
-
-``` sql
-SELECT name, value, changed, description
-FROM system.settings
-WHERE name LIKE '%max_insert_b%'
-FORMAT TSV
-
-max_insert_block_size    1048576    0    "The maximum block size for insertion, if we control the creation of blocks for insertion."
-```
-
-Opcionalmente se puede [OPTIMIZE](../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) las tablas después de la importación. Las tablas que están configuradas con un motor de la familia MergeTree siempre fusionan partes de datos en segundo plano para optimizar el almacenamiento de datos (o al menos verificar si tiene sentido). Estas consultas obligan al motor de tablas a realizar la optimización del almacenamiento en este momento en lugar de algún tiempo después:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.hits_v1 FINAL"
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.visits_v1 FINAL"
-```
-
-Estas consultas inician una operación intensiva de E / S y CPU, por lo que si la tabla recibe datos nuevos de manera consistente, es mejor dejarlos solos y dejar que las fusiones se ejecuten en segundo plano.
-
-Ahora podemos comprobar si la importación de la tabla fue exitosa:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.hits_v1"
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.visits_v1"
-```
-
-## Consultas de ejemplo {#example-queries}
-
-``` sql
-SELECT
-    StartURL AS URL,
-    AVG(Duration) AS AvgDuration
-FROM tutorial.visits_v1
-WHERE StartDate BETWEEN '2014-03-23' AND '2014-03-30'
-GROUP BY URL
-ORDER BY AvgDuration DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(Sign) AS visits,
-    sumIf(Sign, has(Goals.ID, 1105530)) AS goal_visits,
-    (100. * goal_visits) / visits AS goal_percent
-FROM tutorial.visits_v1
-WHERE (CounterID = 912887) AND (toYYYYMM(StartDate) = 201403) AND (domain(StartURL) = 'yandex.ru')
-```
-
-## Implementación de clúster {#cluster-deployment}
-
-El clúster ClickHouse es un clúster homogéneo. Pasos para configurar:
-
-1.  Instale el servidor ClickHouse en todas las máquinas del clúster
-2.  Configurar configuraciones de clúster en archivos de configuración
-3.  Crear tablas locales en cada instancia
-4.  Crear un [Tabla distribuida](../engines/table-engines/special/distributed.md)
-
-[Tabla distribuida](../engines/table-engines/special/distributed.md) es en realidad una especie de “view” a las tablas locales del clúster ClickHouse. La consulta SELECT de una tabla distribuida se ejecuta utilizando recursos de todos los fragmentos del clúster. Puede especificar configuraciones para varios clústeres y crear varias tablas distribuidas que proporcionen vistas a diferentes clústeres.
-
-Ejemplo de configuración para un clúster con tres fragmentos, una réplica cada uno:
-
-``` xml
-<remote_servers>
-    <perftest_3shards_1replicas>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-    </perftest_3shards_1replicas>
-</remote_servers>
-```
-
-Para más demostraciones, vamos a crear una nueva tabla local con la misma `CREATE TABLE` consulta que utilizamos para `hits_v1`, pero nombre de tabla diferente:
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_local (...) ENGINE = MergeTree() ...
-```
-
-Creación de una tabla distribuida que proporcione una vista en las tablas locales del clúster:
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_all AS tutorial.hits_local
-ENGINE = Distributed(perftest_3shards_1replicas, tutorial, hits_local, rand());
-```
-
-Una práctica común es crear tablas distribuidas similares en todas las máquinas del clúster. Permite ejecutar consultas distribuidas en cualquier máquina del clúster. También hay una opción alternativa para crear una tabla distribuida temporal para una consulta SELECT determinada usando [remoto](../sql-reference/table-functions/remote.md) función de la tabla.
-
-Vamos a correr [INSERT SELECT](../sql-reference/statements/insert-into.md) en la tabla Distributed para extender la tabla a varios servidores.
-
-``` sql
-INSERT INTO tutorial.hits_all SELECT * FROM tutorial.hits_v1;
-```
-
-!!! warning "Aviso"
-    Este enfoque no es adecuado para la fragmentación de tablas grandes. Hay una herramienta separada [Método de codificación de datos:](../operations/utilities/clickhouse-copier.md) que puede volver a fragmentar tablas grandes arbitrarias.
-
-Como era de esperar, las consultas computacionalmente pesadas se ejecutan N veces más rápido si utilizan 3 servidores en lugar de uno.
-
-En este caso, hemos utilizado un clúster con 3 fragmentos, y cada uno contiene una sola réplica.
-
-Para proporcionar resiliencia en un entorno de producción, se recomienda que cada fragmento contenga 2-3 réplicas distribuidas entre varias zonas de disponibilidad o centros de datos (o al menos racks). Tenga en cuenta que ClickHouse admite un número ilimitado de réplicas.
-
-Ejemplo de configuración para un clúster de un fragmento que contiene tres réplicas:
-
-``` xml
-<remote_servers>
-    ...
-    <perftest_1shards_3replicas>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-             </replica>
-             <replica>
-                <host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-             </replica>
-             <replica>
-                <host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-             </replica>
-        </shard>
-    </perftest_1shards_3replicas>
-</remote_servers>
-```
-
-Para habilitar la replicación nativa [ZooKeeper](http://zookeeper.apache.org/) se requiere. ClickHouse se encarga de la coherencia de los datos en todas las réplicas y ejecuta el procedimiento de restauración después de la falla automáticamente. Se recomienda implementar el clúster ZooKeeper en servidores independientes (donde no se están ejecutando otros procesos, incluido ClickHouse).
-
-!!! note "Nota"
-    ZooKeeper no es un requisito estricto: en algunos casos simples, puede duplicar los datos escribiéndolos en todas las réplicas de su código de aplicación. Este enfoque es **ni** recomendado, en este caso, ClickHouse no podrá garantizar la coherencia de los datos en todas las réplicas. Por lo tanto, se convierte en responsabilidad de su aplicación.
-
-Las ubicaciones de ZooKeeper se especifican en el archivo de configuración:
-
-``` xml
-<zookeeper>
-    <node>
-        <host>zoo01.yandex.ru</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node>
-        <host>zoo02.yandex.ru</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node>
-        <host>zoo03.yandex.ru</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-</zookeeper>
-```
-
-Además, necesitamos establecer macros para identificar cada fragmento y réplica que se utilizan en la creación de tablas:
-
-``` xml
-<macros>
-    <shard>01</shard>
-    <replica>01</replica>
-</macros>
-```
-
-Si no hay réplicas en este momento en la creación de la tabla replicada, se crea una instancia de una nueva primera réplica. Si ya hay réplicas activas, la nueva réplica clona los datos de las existentes. Tiene la opción de crear primero todas las tablas replicadas y, a continuación, insertar datos en ella. Otra opción es crear algunas réplicas y agregar las otras después o durante la inserción de datos.
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_replica (...)
-ENGINE = ReplcatedMergeTree(
-    '/clickhouse_perftest/tables/{shard}/hits',
-    '{replica}'
-)
-...
-```
-
-Aquí usamos [ReplicatedMergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) motor de mesa. En los parámetros, especificamos la ruta ZooKeeper que contiene identificadores de fragmentos y réplicas.
-
-``` sql
-INSERT INTO tutorial.hits_replica SELECT * FROM tutorial.hits_local;
-```
-
-La replicación funciona en modo multi-master. Los datos se pueden cargar en cualquier réplica y el sistema los sincroniza automáticamente con otras instancias. La replicación es asíncrona, por lo que en un momento dado, no todas las réplicas pueden contener datos insertados recientemente. Al menos una réplica debe estar disponible para permitir la ingestión de datos. Otros sincronizarán los datos y repararán la coherencia una vez que vuelvan a activarse. Tenga en cuenta que este enfoque permite la baja posibilidad de una pérdida de datos recientemente insertados.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/tutorial/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/guides/apply-catboost-model.md b/docs/es/guides/apply-catboost-model.md
deleted file mode 100644
index b1fe50f3276..00000000000
--- a/docs/es/guides/apply-catboost-model.md
+++ /dev/null
@@ -1,239 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: "Aplicaci\xF3n de modelos CatBoost"
----
-
-# Aplicación de un modelo Catboost en ClickHouse {#applying-catboost-model-in-clickhouse}
-
-[CatBoost](https://catboost.ai) es una biblioteca de impulso de gradiente libre y de código abierto desarrollada en [Yandex](https://yandex.com/company/) para el aprendizaje automático.
-
-Con esta instrucción, aprenderá a aplicar modelos preentrenados en ClickHouse ejecutando la inferencia de modelos desde SQL.
-
-Para aplicar un modelo CatBoost en ClickHouse:
-
-1.  [Crear una tabla](#create-table).
-2.  [Insertar los datos en la tabla](#insert-data-to-table).
-3.  [Integrar CatBoost en ClickHouse](#integrate-catboost-into-clickhouse) (Paso opcional).
-4.  [Ejecute la inferencia del modelo desde SQL](#run-model-inference).
-
-Para obtener más información sobre la formación de modelos CatBoost, consulte [Entrenamiento y aplicación de modelos](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).
-
-## Requisito {#prerequisites}
-
-Si no tienes el [Acoplador](https://docs.docker.com/install/) sin embargo, instalarlo.
-
-!!! note "Nota"
-    [Acoplador](https://www.docker.com) es una plataforma de software que le permite crear contenedores que aíslan una instalación de CatBoost y ClickHouse del resto del sistema.
-
-Antes de aplicar un modelo CatBoost:
-
-**1.** Tire de la [Imagen de acoplador](https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) del registro:
-
-``` bash
-$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
-```
-
-Esta imagen de Docker contiene todo lo que necesita para ejecutar CatBoost y ClickHouse: código, tiempo de ejecución, bibliotecas, variables de entorno y archivos de configuración.
-
-**2.** Asegúrese de que la imagen de Docker se haya extraído correctamente:
-
-``` bash
-$ docker image ls
-REPOSITORY                            TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
-yandex/tutorial-catboost-clickhouse   latest              622e4d17945b        22 hours ago        1.37GB
-```
-
-**3.** Inicie un contenedor Docker basado en esta imagen:
-
-``` bash
-$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
-```
-
-## 1. Crear una tabla {#create-table}
-
-Para crear una tabla ClickHouse para el ejemplo de capacitación:
-
-**1.** Inicie el cliente de consola ClickHouse en el modo interactivo:
-
-``` bash
-$ clickhouse client
-```
-
-!!! note "Nota"
-    El servidor ClickHouse ya se está ejecutando dentro del contenedor Docker.
-
-**2.** Cree la tabla usando el comando:
-
-``` sql
-:) CREATE TABLE amazon_train
-(
-    date Date MATERIALIZED today(),
-    ACTION UInt8,
-    RESOURCE UInt32,
-    MGR_ID UInt32,
-    ROLE_ROLLUP_1 UInt32,
-    ROLE_ROLLUP_2 UInt32,
-    ROLE_DEPTNAME UInt32,
-    ROLE_TITLE UInt32,
-    ROLE_FAMILY_DESC UInt32,
-    ROLE_FAMILY UInt32,
-    ROLE_CODE UInt32
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY date
-```
-
-**3.** Salir del cliente de la consola ClickHouse:
-
-``` sql
-:) exit
-```
-
-## 2. Insertar los datos en la tabla {#insert-data-to-table}
-
-Para insertar los datos:
-
-**1.** Ejecute el siguiente comando:
-
-``` bash
-$ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv
-```
-
-**2.** Inicie el cliente de consola ClickHouse en el modo interactivo:
-
-``` bash
-$ clickhouse client
-```
-
-**3.** Asegúrese de que los datos se hayan cargado:
-
-``` sql
-:) SELECT count() FROM amazon_train
-
-SELECT count()
-FROM amazon_train
-
-+-count()-+
-|   65538 |
-+-------+
-```
-
-## 3. Integrar CatBoost en ClickHouse {#integrate-catboost-into-clickhouse}
-
-!!! note "Nota"
-    **Paso opcional.** La imagen de Docker contiene todo lo que necesita para ejecutar CatBoost y ClickHouse.
-
-Para integrar CatBoost en ClickHouse:
-
-**1.** Construir la biblioteca de evaluación.
-
-La forma más rápida de evaluar un modelo CatBoost es compilar `libcatboostmodel.<so|dll|dylib>` biblioteca. Para obtener más información acerca de cómo construir la biblioteca, vea [Documentación de CatBoost](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).
-
-**2.** Cree un nuevo directorio en cualquier lugar y con cualquier nombre, por ejemplo, `data` y poner la biblioteca creada en ella. La imagen de Docker ya contiene la biblioteca `data/libcatboostmodel.so`.
-
-**3.** Cree un nuevo directorio para el modelo de configuración en cualquier lugar y con cualquier nombre, por ejemplo, `models`.
-
-**4.** Cree un archivo de configuración de modelo con cualquier nombre, por ejemplo, `models/amazon_model.xml`.
-
-**5.** Describir la configuración del modelo:
-
-``` xml
-<models>
-    <model>
-        <!-- Model type. Now catboost only. -->
-        <type>catboost</type>
-        <!-- Model name. -->
-        <name>amazon</name>
-        <!-- Path to trained model. -->
-        <path>/home/catboost/tutorial/catboost_model.bin</path>
-        <!-- Update interval. -->
-        <lifetime>0</lifetime>
-    </model>
-</models>
-```
-
-**6.** Agregue la ruta de acceso a CatBoost y la configuración del modelo a la configuración de ClickHouse:
-
-``` xml
-<!-- File etc/clickhouse-server/config.d/models_config.xml. -->
-<catboost_dynamic_library_path>/home/catboost/data/libcatboostmodel.so</catboost_dynamic_library_path>
-<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>
-```
-
-## 4. Ejecute la inferencia del modelo desde SQL {#run-model-inference}
-
-Para el modelo de prueba, ejecute el cliente ClickHouse `$ clickhouse client`.
-
-Asegurémonos de que el modelo esté funcionando:
-
-``` sql
-:) SELECT
-    modelEvaluate('amazon',
-                RESOURCE,
-                MGR_ID,
-                ROLE_ROLLUP_1,
-                ROLE_ROLLUP_2,
-                ROLE_DEPTNAME,
-                ROLE_TITLE,
-                ROLE_FAMILY_DESC,
-                ROLE_FAMILY,
-                ROLE_CODE) > 0 AS prediction,
-    ACTION AS target
-FROM amazon_train
-LIMIT 10
-```
-
-!!! note "Nota"
-    Función [modelEvaluar](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-modelevaluate) devuelve tupla con predicciones sin procesar por clase para modelos multiclase.
-
-Vamos a predecir la probabilidad:
-
-``` sql
-:) SELECT
-    modelEvaluate('amazon',
-                RESOURCE,
-                MGR_ID,
-                ROLE_ROLLUP_1,
-                ROLE_ROLLUP_2,
-                ROLE_DEPTNAME,
-                ROLE_TITLE,
-                ROLE_FAMILY_DESC,
-                ROLE_FAMILY,
-                ROLE_CODE) AS prediction,
-    1. / (1 + exp(-prediction)) AS probability,
-    ACTION AS target
-FROM amazon_train
-LIMIT 10
-```
-
-!!! note "Nota"
-    Más información sobre [exp()](../sql-reference/functions/math-functions.md) función.
-
-Vamos a calcular LogLoss en la muestra:
-
-``` sql
-:) SELECT -avg(tg * log(prob) + (1 - tg) * log(1 - prob)) AS logloss
-FROM
-(
-    SELECT
-        modelEvaluate('amazon',
-                    RESOURCE,
-                    MGR_ID,
-                    ROLE_ROLLUP_1,
-                    ROLE_ROLLUP_2,
-                    ROLE_DEPTNAME,
-                    ROLE_TITLE,
-                    ROLE_FAMILY_DESC,
-                    ROLE_FAMILY,
-                    ROLE_CODE) AS prediction,
-        1. / (1. + exp(-prediction)) AS prob,
-        ACTION AS tg
-    FROM amazon_train
-)
-```
-
-!!! note "Nota"
-    Más información sobre [avg()](../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg) y [registro()](../sql-reference/functions/math-functions.md) función.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply_catboost_model/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/guides/index.md b/docs/es/guides/index.md
deleted file mode 100644
index c8332ac7846..00000000000
--- a/docs/es/guides/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Guiar
-toc_priority: 38
-toc_title: "Descripci\xF3n"
----
-
-# Guías de ClickHouse {#clickhouse-guides}
-
-Lista de instrucciones detalladas paso a paso que ayudan a resolver varias tareas usando ClickHouse:
-
--   [Tutorial sobre la configuración simple del clúster](../getting-started/tutorial.md)
--   [Aplicación de un modelo CatBoost en ClickHouse](apply-catboost-model.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/images/column-oriented.gif b/docs/es/images/column-oriented.gif
deleted file mode 100644
index d5ac7c82848..00000000000
Binary files a/docs/es/images/column-oriented.gif and /dev/null differ
diff --git a/docs/es/images/logo.svg b/docs/es/images/logo.svg
deleted file mode 100644
index b5ab923ff65..00000000000
--- a/docs/es/images/logo.svg
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="54" height="48" markdown="1" viewBox="0 0 9 8"><style>.o{fill:#fc0}.r{fill:red}</style><path d="M0,7 h1 v1 h-1 z" class="r"/><path d="M0,0 h1 v7 h-1 z" class="o"/><path d="M2,0 h1 v8 h-1 z" class="o"/><path d="M4,0 h1 v8 h-1 z" class="o"/><path d="M6,0 h1 v8 h-1 z" class="o"/><path d="M8,3.25 h1 v1.5 h-1 z" class="o"/></svg>
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/es/images/row-oriented.gif b/docs/es/images/row-oriented.gif
deleted file mode 100644
index 41395b5693e..00000000000
Binary files a/docs/es/images/row-oriented.gif and /dev/null differ
diff --git a/docs/es/index.md b/docs/es/index.md
deleted file mode 100644
index c76fe32e33b..00000000000
--- a/docs/es/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
----
-machine_translated: false
-machine_translated_rev: 
-toc_priority: 0
-toc_title: "Descripción"
----
-
-# ¿Qué es ClickHouse? {#what-is-clickhouse}
-
-ClickHouse es un sistema de gestión de bases de datos (DBMS), orientado a columnas, para el procesamiento analítico de consultas en línea (OLAP).
-
-En un DBMS “normal”, orientado a filas, los datos se almacenan en este orden:
-
-| Fila | Argumento   | JavaEnable | Titular                   | GoodEvent | EventTime           |
-|------|-------------|------------|---------------------------|-----------|---------------------|
-| #0  | 89354350662 | 1          | Relaciones con inversores | 1         | 2016-05-18 05:19:20 |
-| #1  | 90329509958 | 0          | Contáctenos               | 1         | 2016-05-18 08:10:20 |
-| #2  | 89953706054 | 1          | Mision                    | 1         | 2016-05-18 07:38:00 |
-| #N  | …           | …          | …                         | …         | …                   |
-
-En otras palabras, todos los valores relacionados con una fila se almacenan físicamente uno junto al otro.
-
-Ejemplos de un DBMS orientado a filas son MySQL, Postgres y MS SQL Server.
-
-En un DBMS orientado a columnas, los datos se almacenan así:
-
-| Fila:       | #0                       | #1                 | #2                 | #N |
-|-------------|---------------------------|---------------------|---------------------|-----|
-| Argumento:  | 89354350662               | 90329509958         | 89953706054         | …   |
-| JavaEnable: | 1                         | 0                   | 1                   | …   |
-| Titular:    | Relaciones con inversores | Contáctenos         | Mision              | …   |
-| GoodEvent:  | 1                         | 1                   | 1                   | …   |
-| EventTime:  | 2016-05-18 05:19:20       | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | …   |
-
-Estos ejemplos solo muestran el orden en el que se organizan los datos. Los valores de diferentes columnas se almacenan por separado y los datos de la misma columna se almacenan juntos.
-
-Ejemplos de un DBMS orientado a columnas: Vertica, Paraccel (Actian Matrix y Amazon Redshift), Sybase IQ, Exasol, Infobright, InfiniDB, MonetDB (VectorWise y Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid y kdb+.
-
-Los diferentes modos de ordenar los datos al guardarlos se adecúan mejor a diferentes escenarios. El escenario de acceso a los datos se refiere a qué consultas se hacen, con qué frecuencia y en qué proporción; cuántos datos se leen para cada tipo de consulta - filas, columnas y bytes; la relación entre lectura y actualización de datos; el tamaño de trabajo de los datos y qué tan localmente son usados; si se usan transacciones y qué tan aisladas están;requerimientos de replicación de los datos y de integridad lógica, requerimientos de latencia y caudal (throughput) para cada tipo de consulta, y cosas por el estilo.
-
-Cuanto mayor sea la carga en el sistema, más importante es personalizar el sistema configurado para que coincida con los requisitos del escenario de uso, y más fino será esta personalización. No existe un sistema que sea igualmente adecuado para escenarios significativamente diferentes. Si un sistema es adaptable a un amplio conjunto de escenarios, bajo una carga alta, el sistema manejará todos los escenarios igualmente mal, o funcionará bien para solo uno o algunos de los escenarios posibles.
-
-## Propiedades clave del escenario OLAP {#key-properties-of-olap-scenario}
-
--   La gran mayoría de las solicitudes son para acceso de lectura.
--   Los datos se actualizan en lotes bastante grandes (\> 1000 filas), no por filas individuales; o no se actualiza en absoluto.
--   Los datos se agregan a la base de datos pero no se modifican.
--   Para las lecturas, se extrae un número bastante grande de filas de la base de datos, pero solo un pequeño subconjunto de columnas.
--   Las tablas son “wide,” lo que significa que contienen un gran número de columnas.
--   Las consultas son relativamente raras (generalmente cientos de consultas por servidor o menos por segundo).
--   Para consultas simples, se permiten latencias de alrededor de 50 ms.
--   Los valores de columna son bastante pequeños: números y cadenas cortas (por ejemplo, 60 bytes por URL).
--   Requiere un alto rendimiento al procesar una sola consulta (hasta miles de millones de filas por segundo por servidor).
--   Las transacciones no son necesarias.
--   Bajos requisitos para la coherencia de los datos.
--   Hay una tabla grande por consulta. Todas las mesas son pequeñas, excepto una.
--   Un resultado de consulta es significativamente menor que los datos de origen. En otras palabras, los datos se filtran o se agregan, por lo que el resultado se ajusta a la RAM de un solo servidor.
-
-Es fácil ver que el escenario OLAP es muy diferente de otros escenarios populares (como el acceso OLTP o Key-Value). Por lo tanto, no tiene sentido intentar usar OLTP o una base de datos de valor clave para procesar consultas analíticas si desea obtener un rendimiento decente. Por ejemplo, si intenta usar MongoDB o Redis para análisis, obtendrá un rendimiento muy bajo en comparación con las bases de datos OLAP.
-
-## Por qué las bases de datos orientadas a columnas funcionan mejor en el escenario OLAP {#why-column-oriented-databases-work-better-in-the-olap-scenario}
-
-Las bases de datos orientadas a columnas son más adecuadas para los escenarios OLAP: son al menos 100 veces más rápidas en el procesamiento de la mayoría de las consultas. Las razones se explican en detalle a continuación, pero el hecho es más fácil de demostrar visualmente:
-
-**DBMS orientado a filas**
-
-![Row-oriented](images/row-oriented.gif#)
-
-**DBMS orientado a columnas**
-
-![Column-oriented](images/column-oriented.gif#)
-
-Ver la diferencia?
-
-### Entrada/salida {#inputoutput}
-
-1.  Para una consulta analítica, solo es necesario leer un pequeño número de columnas de tabla. En una base de datos orientada a columnas, puede leer solo los datos que necesita. Por ejemplo, si necesita 5 columnas de 100, puede esperar una reducción de 20 veces en E/S.
-2.  Dado que los datos se leen en paquetes, es más fácil de comprimir. Los datos en columnas también son más fáciles de comprimir. Esto reduce aún más el volumen de E/S.
-3.  Debido a la reducción de E / S, más datos se ajustan a la memoria caché del sistema.
-
-Por ejemplo, la consulta “count the number of records for each advertising platform” requiere leer uno “advertising platform ID” columna, que ocupa 1 byte sin comprimir. Si la mayor parte del tráfico no proviene de plataformas publicitarias, puede esperar al menos una compresión de 10 veces de esta columna. Cuando se utiliza un algoritmo de compresión rápida, la descompresión de datos es posible a una velocidad de al menos varios gigabytes de datos sin comprimir por segundo. En otras palabras, esta consulta se puede procesar a una velocidad de aproximadamente varios miles de millones de filas por segundo en un único servidor. Esta velocidad se logra realmente en la práctica.
-
-### CPU {#cpu}
-
-Dado que la ejecución de una consulta requiere procesar un gran número de filas, ayuda enviar todas las operaciones para vectores completos en lugar de para filas separadas, o implementar el motor de consultas para que casi no haya costo de envío. Si no hace esto, con cualquier subsistema de disco medio decente, el intérprete de consultas inevitablemente detiene la CPU. Tiene sentido almacenar datos en columnas y procesarlos, cuando sea posible, por columnas.
-
-Hay dos formas de hacer esto:
-
-1.  Un vector motor. Todas las operaciones se escriben para vectores, en lugar de para valores separados. Esto significa que no necesita llamar a las operaciones con mucha frecuencia, y los costos de envío son insignificantes. El código de operación contiene un ciclo interno optimizado.
-
-2.  Generación de código. El código generado para la consulta tiene todas las llamadas indirectas.
-
-Esto no se hace en “normal” bases de datos, porque no tiene sentido cuando se ejecutan consultas simples. Sin embargo, hay excepciones. Por ejemplo, MemSQL utiliza la generación de código para reducir la latencia al procesar consultas SQL. (A modo de comparación, los DBMS analíticos requieren la optimización del rendimiento, no la latencia.)
-
-Tenga en cuenta que para la eficiencia de la CPU, el lenguaje de consulta debe ser declarativo (SQL o MDX), o al menos un vector (J, K). La consulta solo debe contener bucles implícitos, lo que permite la optimización.
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/) ##}
diff --git a/docs/es/interfaces/cli.md b/docs/es/interfaces/cli.md
deleted file mode 100644
index 395f9831a4e..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/cli.md
+++ /dev/null
@@ -1,149 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 17
-toc_title: "Cliente de l\xEDnea de comandos"
----
-
-# Cliente de línea de comandos {#command-line-client}
-
-ClickHouse proporciona un cliente de línea de comandos nativo: `clickhouse-client`. El cliente admite opciones de línea de comandos y archivos de configuración. Para obtener más información, consulte [Configuración](#interfaces_cli_configuration).
-
-[Instalar](../getting-started/index.md) desde el `clickhouse-client` paquete y ejecútelo con el comando `clickhouse-client`.
-
-``` bash
-$ clickhouse-client
-ClickHouse client version 19.17.1.1579 (official build).
-Connecting to localhost:9000 as user default.
-Connected to ClickHouse server version 19.17.1 revision 54428.
-
-:)
-```
-
-Las diferentes versiones de cliente y servidor son compatibles entre sí, pero es posible que algunas funciones no estén disponibles en clientes anteriores. Se recomienda utilizar la misma versión del cliente que la aplicación de servidor. Cuando intenta usar un cliente de la versión anterior, entonces el servidor, `clickhouse-client` muestra el mensaje:
-
-      ClickHouse client version is older than ClickHouse server. It may lack support for new features.
-
-## Uso {#cli_usage}
-
-El cliente se puede utilizar en modo interactivo y no interactivo (por lotes). Para utilizar el modo por lotes, especifique el ‘query’ parámetro, o enviar datos a ‘stdin’ (verifica que ‘stdin’ no es un terminal), o ambos. Similar a la interfaz HTTP, cuando se utiliza el ‘query’ parámetro y el envío de datos a ‘stdin’ la solicitud es una concatenación de la ‘query’ parámetro, un avance de línea y los datos en ‘stdin’. Esto es conveniente para grandes consultas INSERT.
-
-Ejemplo de uso del cliente para insertar datos:
-
-``` bash
-$ echo -ne "1, 'some text', '2016-08-14 00:00:00'\n2, 'some more text', '2016-08-14 00:00:01'" | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMAT CSV";
-
-$ cat <<_EOF | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMAT CSV";
-3, 'some text', '2016-08-14 00:00:00'
-4, 'some more text', '2016-08-14 00:00:01'
-_EOF
-
-$ cat file.csv | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMAT CSV";
-```
-
-En el modo por lotes, el formato de datos predeterminado es TabSeparated. Puede establecer el formato en la cláusula FORMAT de la consulta.
-
-De forma predeterminada, solo puede procesar una única consulta en modo por lotes. Para realizar múltiples consultas desde un “script,” utilizar el `--multiquery` parámetro. Esto funciona para todas las consultas excepto INSERT . Los resultados de la consulta se generan consecutivamente sin separadores adicionales. Del mismo modo, para procesar un gran número de consultas, puede ejecutar ‘clickhouse-client’ para cada consulta. Tenga en cuenta que puede tomar decenas de milisegundos para iniciar el ‘clickhouse-client’ programa.
-
-En el modo interactivo, obtiene una línea de comandos donde puede ingresar consultas.
-
-Si ‘multiline’ no se especifica (el valor predeterminado): Para ejecutar la consulta, pulse Intro. El punto y coma no es necesario al final de la consulta. Para introducir una consulta de varias líneas, introduzca una barra invertida `\` antes de la alimentación de línea. Después de presionar Enter, se le pedirá que ingrese la siguiente línea de la consulta.
-
-Si se especifica multilínea: Para ejecutar una consulta, finalícela con un punto y coma y presione Intro. Si se omitió el punto y coma al final de la línea ingresada, se le pedirá que ingrese la siguiente línea de la consulta.
-
-Solo se ejecuta una sola consulta, por lo que se ignora todo después del punto y coma.
-
-Puede especificar `\G` en lugar o después del punto y coma. Esto indica el formato vertical. En este formato, cada valor se imprime en una línea separada, lo cual es conveniente para tablas anchas. Esta característica inusual se agregó por compatibilidad con la CLI de MySQL.
-
-La línea de comandos se basa en ‘replxx’ (similar a ‘readline’). En otras palabras, utiliza los atajos de teclado familiares y mantiene un historial. La historia está escrita para `~/.clickhouse-client-history`.
-
-De forma predeterminada, el formato utilizado es PrettyCompact. Puede cambiar el formato en la cláusula FORMAT de la consulta o especificando `\G` al final de la consulta, utilizando el `--format` o `--vertical` en la línea de comandos, o utilizando el archivo de configuración del cliente.
-
-Para salir del cliente, presione Ctrl+D o introduzca una de las siguientes opciones en lugar de una consulta: “exit”, “quit”, “logout”, “exit;”, “quit;”, “logout;”, “q”, “Q”, “:q”
-
-Al procesar una consulta, el cliente muestra:
-
-1.  Progreso, que se actualiza no más de 10 veces por segundo (de forma predeterminada). Para consultas rápidas, es posible que el progreso no tenga tiempo para mostrarse.
-2.  La consulta con formato después del análisis, para la depuración.
-3.  El resultado en el formato especificado.
-4.  El número de líneas en el resultado, el tiempo transcurrido y la velocidad promedio de procesamiento de consultas.
-
-Puede cancelar una consulta larga presionando Ctrl + C. Sin embargo, aún tendrá que esperar un poco para que el servidor aborte la solicitud. No es posible cancelar una consulta en determinadas etapas. Si no espera y presiona Ctrl + C por segunda vez, el cliente saldrá.
-
-El cliente de línea de comandos permite pasar datos externos (tablas temporales externas) para consultar. Para obtener más información, consulte la sección “External data for query processing”.
-
-### Consultas con parámetros {#cli-queries-with-parameters}
-
-Puede crear una consulta con parámetros y pasarles valores desde la aplicación cliente. Esto permite evitar formatear consultas con valores dinámicos específicos en el lado del cliente. Por ejemplo:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --param_parName="[1, 2]"  -q "SELECT * FROM table WHERE a = {parName:Array(UInt16)}"
-```
-
-#### Sintaxis de consulta {#cli-queries-with-parameters-syntax}
-
-Formatee una consulta como de costumbre, luego coloque los valores que desea pasar de los parámetros de la aplicación a la consulta entre llaves en el siguiente formato:
-
-``` sql
-{<name>:<data type>}
-```
-
--   `name` — Placeholder identifier. In the console client it should be used in app parameters as `--param_<name> = value`.
--   `data type` — [Tipo de datos](../sql-reference/data-types/index.md) del valor del parámetro de la aplicación. Por ejemplo, una estructura de datos como `(integer, ('string', integer))` puede tener el `Tuple(UInt8, Tuple(String, UInt8))` tipo de datos (también puede usar otro [entero](../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo).
-
-#### Ejemplo {#example}
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --param_tuple_in_tuple="(10, ('dt', 10))" -q "SELECT * FROM table WHERE val = {tuple_in_tuple:Tuple(UInt8, Tuple(String, UInt8))}"
-```
-
-## Configuración {#interfaces_cli_configuration}
-
-Puede pasar parámetros a `clickhouse-client` (todos los parámetros tienen un valor predeterminado) usando:
-
--   Desde la línea de comandos
-
-    Las opciones de la línea de comandos anulan los valores y valores predeterminados de los archivos de configuración.
-
--   Archivos de configuración.
-
-    Los valores de los archivos de configuración anulan los valores predeterminados.
-
-### Opciones de línea de comandos {#command-line-options}
-
--   `--host, -h` -– The server name, ‘localhost’ predeterminada. Puede utilizar el nombre o la dirección IPv4 o IPv6.
--   `--port` – The port to connect to. Default value: 9000. Note that the HTTP interface and the native interface use different ports.
--   `--user, -u` – The username. Default value: default.
--   `--password` – The password. Default value: empty string.
--   `--query, -q` – The query to process when using non-interactive mode.
--   `--database, -d` – Select the current default database. Default value: the current database from the server settings (‘default’ predeterminada).
--   `--multiline, -m` – If specified, allow multiline queries (do not send the query on Enter).
--   `--multiquery, -n` – If specified, allow processing multiple queries separated by semicolons.
--   `--format, -f` – Use the specified default format to output the result.
--   `--vertical, -E` – If specified, use the Vertical format by default to output the result. This is the same as ‘–format=Vertical’. En este formato, cada valor se imprime en una línea separada, lo que es útil cuando se muestran tablas anchas.
--   `--time, -t` – If specified, print the query execution time to ‘stderr’ en modo no interactivo.
--   `--stacktrace` – If specified, also print the stack trace if an exception occurs.
--   `--config-file` – The name of the configuration file.
--   `--secure` – If specified, will connect to server over secure connection.
--   `--param_<name>` — Value for a [consulta con parámetros](#cli-queries-with-parameters).
-
-### Archivos de configuración {#configuration_files}
-
-`clickhouse-client` utiliza el primer archivo existente de los siguientes:
-
--   Definido en el `--config-file` parámetro.
--   `./clickhouse-client.xml`
--   `~/.clickhouse-client/config.xml`
--   `/etc/clickhouse-client/config.xml`
-
-Ejemplo de un archivo de configuración:
-
-``` xml
-<config>
-    <user>username</user>
-    <password>password</password>
-    <secure>False</secure>
-</config>
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/cli/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/cpp.md b/docs/es/interfaces/cpp.md
deleted file mode 100644
index bc5dc3dbc24..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/cpp.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 24
-toc_title: Biblioteca de clientes de C++
----
-
-# Biblioteca de clientes de C++ {#c-client-library}
-
-Ver README en [Bienvenidos](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-cpp) repositorio.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/cpp/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/formats.md b/docs/es/interfaces/formats.md
deleted file mode 100644
index 03c1873d306..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/formats.md
+++ /dev/null
@@ -1,1212 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 21
-toc_title: Formatos de entrada y salida
----
-
-# Formatos para datos de entrada y salida {#formats}
-
-ClickHouse puede aceptar y devolver datos en varios formatos. Se puede utilizar un formato admitido para la entrada para analizar los datos proporcionados a `INSERT`s, para llevar a cabo `SELECT`s de una tabla respaldada por archivos como File, URL o HDFS, o para leer un diccionario externo. Se puede utilizar un formato compatible con la salida para organizar el
-resultados de un `SELECT`, y realizar `INSERT`s en una tabla respaldada por archivos.
-
-Los formatos soportados son:
-
-| Formato                                                         | Entrada | Salida |
-|-----------------------------------------------------------------|---------|--------|
-| [TabSeparated](#tabseparated)                                   | ✔       | ✔      |
-| [TabSeparatedRaw](#tabseparatedraw)                             | ✗       | ✔      |
-| [TabSeparatedWithNames](#tabseparatedwithnames)                 | ✔       | ✔      |
-| [TabSeparatedWithNamesAndTypes](#tabseparatedwithnamesandtypes) | ✔       | ✔      |
-| [Plantilla](#format-template)                                   | ✔       | ✔      |
-| [TemplateIgnoreSpaces](#templateignorespaces)                   | ✔       | ✗      |
-| [CSV](#csv)                                                     | ✔       | ✔      |
-| [CSVWithNames](#csvwithnames)                                   | ✔       | ✔      |
-| [CustomSeparated](#format-customseparated)                      | ✔       | ✔      |
-| [Valor](#data-format-values)                                    | ✔       | ✔      |
-| [Vertical](#vertical)                                           | ✗       | ✔      |
-| [VerticalRaw](#verticalraw)                                     | ✗       | ✔      |
-| [JSON](#json)                                                   | ✗       | ✔      |
-| [JSONCompact](#jsoncompact)                                     | ✗       | ✔      |
-| [JSONEachRow](#jsoneachrow)                                     | ✔       | ✔      |
-| [TSKV](#tskv)                                                   | ✔       | ✔      |
-| [Bastante](#pretty)                                             | ✗       | ✔      |
-| [PrettyCompact](#prettycompact)                                 | ✗       | ✔      |
-| [PrettyCompactMonoBlock](#prettycompactmonoblock)               | ✗       | ✔      |
-| [PrettyNoEscapes](#prettynoescapes)                             | ✗       | ✔      |
-| [Bienvenido a WordPress.](#prettyspace)                         | ✗       | ✔      |
-| [Protobuf](#protobuf)                                           | ✔       | ✔      |
-| [Avro](#data-format-avro)                                       | ✔       | ✔      |
-| [AvroConfluent](#data-format-avro-confluent)                    | ✔       | ✗      |
-| [Parquet](#data-format-parquet)                                 | ✔       | ✔      |
-| [ORC](#data-format-orc)                                         | ✔       | ✗      |
-| [RowBinary](#rowbinary)                                         | ✔       | ✔      |
-| [RowBinaryWithNamesAndTypes](#rowbinarywithnamesandtypes)       | ✔       | ✔      |
-| [Nativo](#native)                                               | ✔       | ✔      |
-| [Nulo](#null)                                                   | ✗       | ✔      |
-| [XML](#xml)                                                     | ✗       | ✔      |
-| [CapnProto](#capnproto)                                         | ✔       | ✗      |
-
-Puede controlar algunos parámetros de procesamiento de formato con la configuración de ClickHouse. Para obtener más información, lea el [Configuración](../operations/settings/settings.md) apartado.
-
-## TabSeparated {#tabseparated}
-
-En el formato TabSeparated, los datos se escriben por fila. Cada fila contiene valores separados por pestañas. Cada valor es seguido por una ficha, excepto el último valor de la fila, que es seguido por un avance de línea. Estrictamente las fuentes de línea Unix se asumen en todas partes. La última fila también debe contener un avance de línea al final. Los valores se escriben en formato de texto, sin incluir comillas y con caracteres especiales escapados.
-
-Este formato también está disponible bajo el nombre `TSV`.
-
-El `TabSeparated` es conveniente para procesar datos utilizando programas y scripts personalizados. Se usa de forma predeterminada en la interfaz HTTP y en el modo por lotes del cliente de línea de comandos. Este formato también permite transferir datos entre diferentes DBMS. Por ejemplo, puede obtener un volcado de MySQL y subirlo a ClickHouse, o viceversa.
-
-El `TabSeparated` el formato admite la salida de valores totales (cuando se usa WITH TOTALS) y valores extremos (cuando ‘extremes’ se establece en 1). En estos casos, los valores totales y los extremos se emiten después de los datos principales. El resultado principal, los valores totales y los extremos están separados entre sí por una línea vacía. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT EventDate, count() AS c FROM test.hits GROUP BY EventDate WITH TOTALS ORDER BY EventDate FORMAT TabSeparated``
-```
-
-``` text
-2014-03-17      1406958
-2014-03-18      1383658
-2014-03-19      1405797
-2014-03-20      1353623
-2014-03-21      1245779
-2014-03-22      1031592
-2014-03-23      1046491
-
-1970-01-01      8873898
-
-2014-03-17      1031592
-2014-03-23      1406958
-```
-
-### Formato de datos {#data-formatting}
-
-Los números enteros se escriben en forma decimal. Los números pueden contener un extra “+” carácter al principio (ignorado al analizar y no grabado al formatear). Los números no negativos no pueden contener el signo negativo. Al leer, se permite analizar una cadena vacía como cero, o (para tipos con signo) una cadena que consiste en solo un signo menos como cero. Los números que no encajan en el tipo de datos correspondiente se pueden analizar como un número diferente, sin un mensaje de error.
-
-Los números de punto flotante se escriben en forma decimal. El punto se usa como separador decimal. Las entradas exponenciales son compatibles, al igual que ‘inf’, ‘+inf’, ‘-inf’, y ‘nan’. Una entrada de números de coma flotante puede comenzar o terminar con un punto decimal.
-Durante el formateo, la precisión puede perderse en los números de coma flotante.
-Durante el análisis, no es estrictamente necesario leer el número representable de la máquina más cercano.
-
-Las fechas se escriben en formato AAAA-MM-DD y se analizan en el mismo formato, pero con los caracteres como separadores.
-Las fechas con horas se escriben en el formato `YYYY-MM-DD hh:mm:ss` y analizado en el mismo formato, pero con cualquier carácter como separadores.
-Todo esto ocurre en la zona horaria del sistema en el momento en que se inicia el cliente o servidor (dependiendo de cuál de ellos formatea los datos). Para fechas con horarios, no se especifica el horario de verano. Por lo tanto, si un volcado tiene tiempos durante el horario de verano, el volcado no coincide inequívocamente con los datos, y el análisis seleccionará una de las dos veces.
-Durante una operación de lectura, las fechas incorrectas y las fechas con horas se pueden analizar con desbordamiento natural o como fechas y horas nulas, sin un mensaje de error.
-
-Como excepción, el análisis de fechas con horas también se admite en el formato de marca de tiempo Unix, si consta de exactamente 10 dígitos decimales. El resultado no depende de la zona horaria. Los formatos AAAA-MM-DD hh:mm:ss y NNNNNNNNNN se diferencian automáticamente.
-
-Las cadenas se generan con caracteres especiales de escape de barra invertida. Las siguientes secuencias de escape se utilizan para la salida: `\b`, `\f`, `\r`, `\n`, `\t`, `\0`, `\'`, `\\`. El análisis también admite las secuencias `\a`, `\v`, y `\xHH` (secuencias de escape hexagonales) y cualquier `\c` secuencias, donde `c` es cualquier carácter (estas secuencias se convierten en `c`). Por lo tanto, la lectura de datos admite formatos donde un avance de línea se puede escribir como `\n` o `\` o como un avance de línea. Por ejemplo, la cadena `Hello world` con un avance de línea entre las palabras en lugar de espacio se puede analizar en cualquiera de las siguientes variaciones:
-
-``` text
-Hello\nworld
-
-Hello\
-world
-```
-
-La segunda variante es compatible porque MySQL la usa al escribir volcados separados por tabuladores.
-
-El conjunto mínimo de caracteres que debe escapar al pasar datos en formato TabSeparated: tabulación, salto de línea (LF) y barra invertida.
-
-Solo se escapa un pequeño conjunto de símbolos. Puede tropezar fácilmente con un valor de cadena que su terminal arruinará en la salida.
-
-Las matrices se escriben como una lista de valores separados por comas entre corchetes. Los elementos numéricos de la matriz tienen el formato normal. `Date` y `DateTime` están escritos entre comillas simples. Las cadenas se escriben entre comillas simples con las mismas reglas de escape que las anteriores.
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) se formatea como `\N`.
-
-Cada elemento de [Anidar](../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md) estructuras se representa como una matriz.
-
-Por ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE nestedt
-(
-    `id` UInt8,
-    `aux` Nested(
-        a UInt8,
-        b String
-    )
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO nestedt Values ( 1, [1], ['a'])
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM nestedt FORMAT TSV
-```
-
-``` text
-1  [1]    ['a']
-```
-
-## TabSeparatedRaw {#tabseparatedraw}
-
-Difiere de `TabSeparated` formato en que las filas se escriben sin escapar.
-Este formato solo es apropiado para generar un resultado de consulta, pero no para analizar (recuperar datos para insertar en una tabla).
-
-Este formato también está disponible bajo el nombre `TSVRaw`.
-
-## TabSeparatedWithNames {#tabseparatedwithnames}
-
-Difiere de la `TabSeparated` formato en que los nombres de columna se escriben en la primera fila.
-Durante el análisis, la primera fila se ignora por completo. No puede usar nombres de columna para determinar su posición o para comprobar su corrección.
-(Se puede agregar soporte para analizar la fila de encabezado en el futuro.)
-
-Este formato también está disponible bajo el nombre `TSVWithNames`.
-
-## TabSeparatedWithNamesAndTypes {#tabseparatedwithnamesandtypes}
-
-Difiere de la `TabSeparated` formato en que los nombres de columna se escriben en la primera fila, mientras que los tipos de columna están en la segunda fila.
-Durante el análisis, la primera y la segunda filas se ignoran por completo.
-
-Este formato también está disponible bajo el nombre `TSVWithNamesAndTypes`.
-
-## Plantilla {#format-template}
-
-Este formato permite especificar una cadena de formato personalizado con marcadores de posición para los valores con una regla de escape especificada.
-
-Utiliza la configuración `format_template_resultset`, `format_template_row`, `format_template_rows_between_delimiter` and some settings of other formats (e.g. `output_format_json_quote_64bit_integers` cuando se utiliza `JSON` escapar, ver más)
-
-Configuración `format_template_row` especifica la ruta de acceso al archivo, que contiene una cadena de formato para las filas con la siguiente sintaxis:
-
-`delimiter_1${column_1:serializeAs_1}delimiter_2${column_2:serializeAs_2} ... delimiter_N`,
-
-donde `delimiter_i` es un delimitador entre valores (`$` símbolo se puede escapar como `$$`),
-`column_i` es un nombre o índice de una columna cuyos valores se deben seleccionar o insertar (si está vacío, se omitirá la columna),
-`serializeAs_i` es una regla de escape para los valores de columna. Se admiten las siguientes reglas de escape:
-
--   `CSV`, `JSON`, `XML` (similar a los formatos de los mismos nombres)
--   `Escaped` (similar a `TSV`)
--   `Quoted` (similar a `Values`)
--   `Raw` (sin escapar, de manera similar a `TSVRaw`)
--   `None` (sin regla de escape, ver más)
-
-Si se omite una regla de escape, entonces `None` se utilizará. `XML` y `Raw` son adecuados sólo para la salida.
-
-Entonces, para la siguiente cadena de formato:
-
-      `Search phrase: ${SearchPhrase:Quoted}, count: ${c:Escaped}, ad price: $$${price:JSON};`
-
-los valores de `SearchPhrase`, `c` y `price` columnas, que se escapan como `Quoted`, `Escaped` y `JSON` se imprimirá (para seleccionar) o se esperará (para insertar) entre `Search phrase:`, `, count:`, `, ad price: $` y `;` delimitadores respectivamente. Por ejemplo:
-
-`Search phrase: 'bathroom interior design', count: 2166, ad price: $3;`
-
-El `format_template_rows_between_delimiter` setting especifica el delimitador entre filas, que se imprime (o se espera) después de cada fila, excepto la última (`\n` predeterminada)
-
-Configuración `format_template_resultset` especifica la ruta al archivo, que contiene una cadena de formato para el conjunto de resultados. La cadena de formato para el conjunto de resultados tiene la misma sintaxis que una cadena de formato para la fila y permite especificar un prefijo, un sufijo y una forma de imprimir información adicional. Contiene los siguientes marcadores de posición en lugar de nombres de columna:
-
--   `data` son las filas con datos en `format_template_row` formato, separados por `format_template_rows_between_delimiter`. Este marcador de posición debe ser el primer marcador de posición en la cadena de formato.
--   `totals` es la fila con valores totales en `format_template_row` formato (cuando se usa WITH TOTALS)
--   `min` es la fila con valores mínimos en `format_template_row` formato (cuando los extremos se establecen en 1)
--   `max` es la fila con valores máximos en `format_template_row` formato (cuando los extremos se establecen en 1)
--   `rows` es el número total de filas de salida
--   `rows_before_limit` es el número mínimo de filas que habría habido sin LIMIT. Salida solo si la consulta contiene LIMIT. Si la consulta contiene GROUP BY, rows_before_limit_at_least es el número exacto de filas que habría habido sin un LIMIT .
--   `time` es el tiempo de ejecución de la solicitud en segundos
--   `rows_read` es el número de filas que se ha leído
--   `bytes_read` es el número de bytes (sin comprimir) que se ha leído
-
-Marcador `data`, `totals`, `min` y `max` no debe tener una regla de escape especificada (o `None` debe especificarse explícitamente). Los marcadores de posición restantes pueden tener cualquier regla de escape especificada.
-Si el `format_template_resultset` valor es una cadena vacía, `${data}` se utiliza como valor predeterminado.
-Para el formato de consultas de inserción permite omitir algunas columnas o algunos campos si prefijo o sufijo (ver ejemplo).
-
-Seleccionar ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT SearchPhrase, count() AS c FROM test.hits GROUP BY SearchPhrase ORDER BY c DESC LIMIT 5 FORMAT Template SETTINGS
-format_template_resultset = '/some/path/resultset.format', format_template_row = '/some/path/row.format', format_template_rows_between_delimiter = '\n    '
-```
-
-`/some/path/resultset.format`:
-
-``` text
-<!DOCTYPE HTML>
-<html> <head> <title>Search phrases</title> </head>
- <body>
-  <table border="1"> <caption>Search phrases</caption>
-    <tr> <th>Search phrase</th> <th>Count</th> </tr>
-    ${data}
-  </table>
-  <table border="1"> <caption>Max</caption>
-    ${max}
-  </table>
-  <b>Processed ${rows_read:XML} rows in ${time:XML} sec</b>
- </body>
-</html>
-```
-
-`/some/path/row.format`:
-
-``` text
-<tr> <td>${0:XML}</td> <td>${1:XML}</td> </tr>
-```
-
-Resultado:
-
-``` html
-<!DOCTYPE HTML>
-<html> <head> <title>Search phrases</title> </head>
- <body>
-  <table border="1"> <caption>Search phrases</caption>
-    <tr> <th>Search phrase</th> <th>Count</th> </tr>
-    <tr> <td></td> <td>8267016</td> </tr>
-    <tr> <td>bathroom interior design</td> <td>2166</td> </tr>
-    <tr> <td>yandex</td> <td>1655</td> </tr>
-    <tr> <td>spring 2014 fashion</td> <td>1549</td> </tr>
-    <tr> <td>freeform photos</td> <td>1480</td> </tr>
-  </table>
-  <table border="1"> <caption>Max</caption>
-    <tr> <td></td> <td>8873898</td> </tr>
-  </table>
-  <b>Processed 3095973 rows in 0.1569913 sec</b>
- </body>
-</html>
-```
-
-Insertar ejemplo:
-
-``` text
-Some header
-Page views: 5, User id: 4324182021466249494, Useless field: hello, Duration: 146, Sign: -1
-Page views: 6, User id: 4324182021466249494, Useless field: world, Duration: 185, Sign: 1
-Total rows: 2
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO UserActivity FORMAT Template SETTINGS
-format_template_resultset = '/some/path/resultset.format', format_template_row = '/some/path/row.format'
-```
-
-`/some/path/resultset.format`:
-
-``` text
-Some header\n${data}\nTotal rows: ${:CSV}\n
-```
-
-`/some/path/row.format`:
-
-``` text
-Page views: ${PageViews:CSV}, User id: ${UserID:CSV}, Useless field: ${:CSV}, Duration: ${Duration:CSV}, Sign: ${Sign:CSV}
-```
-
-`PageViews`, `UserID`, `Duration` y `Sign` dentro de los marcadores de posición son nombres de columnas en la tabla. Valores después `Useless field` en filas y después `\nTotal rows:` en el sufijo será ignorado.
-Todos los delimitadores de los datos de entrada deben ser estrictamente iguales a los delimitadores de las cadenas de formato especificadas.
-
-## TemplateIgnoreSpaces {#templateignorespaces}
-
-Este formato es adecuado sólo para la entrada.
-Similar a `Template`, pero omite caracteres de espacio en blanco entre delimitadores y valores en la secuencia de entrada. Sin embargo, si las cadenas de formato contienen caracteres de espacio en blanco, se esperarán estos caracteres en la secuencia de entrada. También permite especificar marcadores de posición vacíos (`${}` o `${:None}`) para dividir algún delimitador en partes separadas para ignorar los espacios entre ellos. Dichos marcadores de posición se usan solo para omitir caracteres de espacio en blanco.
-Es posible leer `JSON` usando este formato, si los valores de las columnas tienen el mismo orden en todas las filas. Por ejemplo, la siguiente solicitud se puede utilizar para insertar datos del ejemplo de salida de formato [JSON](#json):
-
-``` sql
-INSERT INTO table_name FORMAT TemplateIgnoreSpaces SETTINGS
-format_template_resultset = '/some/path/resultset.format', format_template_row = '/some/path/row.format', format_template_rows_between_delimiter = ','
-```
-
-`/some/path/resultset.format`:
-
-``` text
-{${}"meta"${}:${:JSON},${}"data"${}:${}[${data}]${},${}"totals"${}:${:JSON},${}"extremes"${}:${:JSON},${}"rows"${}:${:JSON},${}"rows_before_limit_at_least"${}:${:JSON}${}}
-```
-
-`/some/path/row.format`:
-
-``` text
-{${}"SearchPhrase"${}:${}${phrase:JSON}${},${}"c"${}:${}${cnt:JSON}${}}
-```
-
-## TSKV {#tskv}
-
-Similar a TabSeparated , pero genera un valor en formato name=value . Los nombres se escapan de la misma manera que en el formato TabSeparated, y el símbolo = también se escapa.
-
-``` text
-SearchPhrase=   count()=8267016
-SearchPhrase=bathroom interior design    count()=2166
-SearchPhrase=yandex     count()=1655
-SearchPhrase=2014 spring fashion    count()=1549
-SearchPhrase=freeform photos       count()=1480
-SearchPhrase=angelina jolie    count()=1245
-SearchPhrase=omsk       count()=1112
-SearchPhrase=photos of dog breeds    count()=1091
-SearchPhrase=curtain designs        count()=1064
-SearchPhrase=baku       count()=1000
-```
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) se formatea como `\N`.
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null FORMAT TSKV
-```
-
-``` text
-x=1    y=\N
-```
-
-Cuando hay una gran cantidad de columnas pequeñas, este formato no es efectivo y generalmente no hay razón para usarlo. Sin embargo, no es peor que JSONEachRow en términos de eficiencia.
-
-Both data output and parsing are supported in this format. For parsing, any order is supported for the values of different columns. It is acceptable for some values to be omitted – they are treated as equal to their default values. In this case, zeros and blank rows are used as default values. Complex values that could be specified in the table are not supported as defaults.
-
-El análisis permite la presencia del campo adicional `tskv` sin el signo igual o un valor. Este campo se ignora.
-
-## CSV {#csv}
-
-Formato de valores separados por comas ([RFC](https://tools.ietf.org/html/rfc4180)).
-
-Al formatear, las filas están encerradas en comillas dobles. Una comilla doble dentro de una cadena se genera como dos comillas dobles en una fila. No hay otras reglas para escapar de los personajes. Fecha y fecha-hora están encerrados en comillas dobles. Los números se emiten sin comillas. Los valores están separados por un carácter delimitador, que es `,` predeterminada. El carácter delimitador se define en la configuración [Formato_csv_delimiter](../operations/settings/settings.md#settings-format_csv_delimiter). Las filas se separan usando el avance de línea Unix (LF). Las matrices se serializan en CSV de la siguiente manera: primero, la matriz se serializa en una cadena como en el formato TabSeparated, y luego la cadena resultante se envía a CSV en comillas dobles. Las tuplas en formato CSV se serializan como columnas separadas (es decir, se pierde su anidamiento en la tupla).
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --format_csv_delimiter="|" --query="INSERT INTO test.csv FORMAT CSV" < data.csv
-```
-
-\*De forma predeterminada, el delimitador es `,`. Ver el [Formato_csv_delimiter](../operations/settings/settings.md#settings-format_csv_delimiter) para obtener más información.
-
-Al analizar, todos los valores se pueden analizar con o sin comillas. Ambas comillas dobles y simples son compatibles. Las filas también se pueden organizar sin comillas. En este caso, se analizan hasta el carácter delimitador o el avance de línea (CR o LF). En violación del RFC, al analizar filas sin comillas, se ignoran los espacios y pestañas iniciales y finales. Para el avance de línea, se admiten los tipos Unix (LF), Windows (CR LF) y Mac OS Classic (CR LF).
-
-Los valores de entrada vacíos sin comillas se sustituyen por valores predeterminados para las columnas respectivas, si
-[Entrada_format_defaults_for_omitted_fields](../operations/settings/settings.md#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields)
-está habilitado.
-
-`NULL` se formatea como `\N` o `NULL` o una cadena vacía sin comillas (consulte la configuración [input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null) y [Entrada_format_defaults_for_omitted_fields](../operations/settings/settings.md#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields)).
-
-El formato CSV admite la salida de totales y extremos de la misma manera que `TabSeparated`.
-
-## CSVWithNames {#csvwithnames}
-
-También imprime la fila del encabezado, similar a `TabSeparatedWithNames`.
-
-## CustomSeparated {#format-customseparated}
-
-Similar a [Plantilla](#format-template), pero imprime o lee todas las columnas y usa la regla de escape de la configuración `format_custom_escaping_rule` y delimitadores desde la configuración `format_custom_field_delimiter`, `format_custom_row_before_delimiter`, `format_custom_row_after_delimiter`, `format_custom_row_between_delimiter`, `format_custom_result_before_delimiter` y `format_custom_result_after_delimiter`, no de cadenas de formato.
-También hay `CustomSeparatedIgnoreSpaces` formato, que es similar a `TemplateIgnoreSpaces`.
-
-## JSON {#json}
-
-Salida de datos en formato JSON. Además de las tablas de datos, también genera nombres y tipos de columnas, junto con información adicional: el número total de filas de salida y el número de filas que podrían haberse generado si no hubiera un LIMIT . Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT SearchPhrase, count() AS c FROM test.hits GROUP BY SearchPhrase WITH TOTALS ORDER BY c DESC LIMIT 5 FORMAT JSON
-```
-
-``` json
-{
-        "meta":
-        [
-                {
-                        "name": "SearchPhrase",
-                        "type": "String"
-                },
-                {
-                        "name": "c",
-                        "type": "UInt64"
-                }
-        ],
-
-        "data":
-        [
-                {
-                        "SearchPhrase": "",
-                        "c": "8267016"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "bathroom interior design",
-                        "c": "2166"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "yandex",
-                        "c": "1655"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "spring 2014 fashion",
-                        "c": "1549"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "freeform photos",
-                        "c": "1480"
-                }
-        ],
-
-        "totals":
-        {
-                "SearchPhrase": "",
-                "c": "8873898"
-        },
-
-        "extremes":
-        {
-                "min":
-                {
-                        "SearchPhrase": "",
-                        "c": "1480"
-                },
-                "max":
-                {
-                        "SearchPhrase": "",
-                        "c": "8267016"
-                }
-        },
-
-        "rows": 5,
-
-        "rows_before_limit_at_least": 141137
-}
-```
-
-El JSON es compatible con JavaScript. Para garantizar esto, algunos caracteres se escapan adicionalmente: la barra inclinada `/` se escapa como `\/`; saltos de línea alternativos `U+2028` y `U+2029`, que rompen algunos navegadores, se escapan como `\uXXXX`. Los caracteres de control ASCII se escapan: retroceso, avance de formulario, avance de línea, retorno de carro y tabulación horizontal se reemplazan con `\b`, `\f`, `\n`, `\r`, `\t` , así como los bytes restantes en el rango 00-1F usando `\uXXXX` sequences. Invalid UTF-8 sequences are changed to the replacement character � so the output text will consist of valid UTF-8 sequences. For compatibility with JavaScript, Int64 and UInt64 integers are enclosed in double-quotes by default. To remove the quotes, you can set the configuration parameter [output_format_json_quote_64bit_integers](../operations/settings/settings.md#session_settings-output_format_json_quote_64bit_integers) a 0.
-
-`rows` – The total number of output rows.
-
-`rows_before_limit_at_least` El número mínimo de filas habría sido sin LIMIT . Salida solo si la consulta contiene LIMIT.
-Si la consulta contiene GROUP BY, rows_before_limit_at_least es el número exacto de filas que habría habido sin un LIMIT .
-
-`totals` – Total values (when using WITH TOTALS).
-
-`extremes` – Extreme values (when extremes are set to 1).
-
-Este formato solo es apropiado para generar un resultado de consulta, pero no para analizar (recuperar datos para insertar en una tabla).
-
-Soporta ClickHouse [NULL](../sql-reference/syntax.md), que se muestra como `null` en la salida JSON.
-
-Ver también el [JSONEachRow](#jsoneachrow) formato.
-
-## JSONCompact {#jsoncompact}
-
-Difiere de JSON solo en que las filas de datos se generan en matrices, no en objetos.
-
-Ejemplo:
-
-``` json
-{
-        "meta":
-        [
-                {
-                        "name": "SearchPhrase",
-                        "type": "String"
-                },
-                {
-                        "name": "c",
-                        "type": "UInt64"
-                }
-        ],
-
-        "data":
-        [
-                ["", "8267016"],
-                ["bathroom interior design", "2166"],
-                ["yandex", "1655"],
-                ["fashion trends spring 2014", "1549"],
-                ["freeform photo", "1480"]
-        ],
-
-        "totals": ["","8873898"],
-
-        "extremes":
-        {
-                "min": ["","1480"],
-                "max": ["","8267016"]
-        },
-
-        "rows": 5,
-
-        "rows_before_limit_at_least": 141137
-}
-```
-
-Este formato solo es apropiado para generar un resultado de consulta, pero no para analizar (recuperar datos para insertar en una tabla).
-Ver también el `JSONEachRow` formato.
-
-## JSONEachRow {#jsoneachrow}
-
-Al usar este formato, ClickHouse genera filas como objetos JSON separados, delimitados por nuevas líneas, pero los datos en su conjunto no son JSON válidos.
-
-``` json
-{"SearchPhrase":"curtain designs","count()":"1064"}
-{"SearchPhrase":"baku","count()":"1000"}
-{"SearchPhrase":"","count()":"8267016"}
-```
-
-Al insertar los datos, debe proporcionar un objeto JSON independiente para cada fila.
-
-### Insertar datos {#inserting-data}
-
-``` sql
-INSERT INTO UserActivity FORMAT JSONEachRow {"PageViews":5, "UserID":"4324182021466249494", "Duration":146,"Sign":-1} {"UserID":"4324182021466249494","PageViews":6,"Duration":185,"Sign":1}
-```
-
-ClickHouse permite:
-
--   Cualquier orden de pares clave-valor en el objeto.
--   Omitiendo algunos valores.
-
-ClickHouse ignora los espacios entre los elementos y las comas después de los objetos. Puede pasar todos los objetos en una línea. No tiene que separarlos con saltos de línea.
-
-**Procesamiento de valores omitidos**
-
-ClickHouse sustituye los valores omitidos por los valores predeterminados para el [tipos de datos](../sql-reference/data-types/index.md).
-
-Si `DEFAULT expr` se especifica, ClickHouse utiliza diferentes reglas de sustitución dependiendo de la [Entrada_format_defaults_for_omitted_fields](../operations/settings/settings.md#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields) configuración.
-
-Considere la siguiente tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_table
-(
-    x UInt32,
-    a DEFAULT x * 2
-) ENGINE = Memory;
-```
-
--   Si `input_format_defaults_for_omitted_fields = 0`, entonces el valor predeterminado para `x` y `a` igual `0` (como el valor predeterminado para el `UInt32` tipo de datos).
--   Si `input_format_defaults_for_omitted_fields = 1`, entonces el valor predeterminado para `x` igual `0` pero el valor predeterminado de `a` igual `x * 2`.
-
-!!! note "Advertencia"
-    Al insertar datos con `insert_sample_with_metadata = 1`, ClickHouse consume más recursos computacionales, en comparación con la inserción con `insert_sample_with_metadata = 0`.
-
-### Selección de datos {#selecting-data}
-
-Considere el `UserActivity` tabla como un ejemplo:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Consulta `SELECT * FROM UserActivity FORMAT JSONEachRow` devoluciones:
-
-``` text
-{"UserID":"4324182021466249494","PageViews":5,"Duration":146,"Sign":-1}
-{"UserID":"4324182021466249494","PageViews":6,"Duration":185,"Sign":1}
-```
-
-A diferencia de la [JSON](#json) formato, no hay sustitución de secuencias UTF-8 no válidas. Los valores se escapan de la misma manera que para `JSON`.
-
-!!! note "Nota"
-    Cualquier conjunto de bytes se puede generar en las cadenas. Utilice el `JSONEachRow` si está seguro de que los datos de la tabla se pueden formatear como JSON sin perder ninguna información.
-
-### Uso de estructuras anidadas {#jsoneachrow-nested}
-
-Si tienes una mesa con [Anidar](../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md) columnas de tipo de datos, puede insertar datos JSON con la misma estructura. Habilite esta función con el [Entrada_format_import_nested_json](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_import_nested_json) configuración.
-
-Por ejemplo, considere la siguiente tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE json_each_row_nested (n Nested (s String, i Int32) ) ENGINE = Memory
-```
-
-Como se puede ver en el `Nested` descripción del tipo de datos, ClickHouse trata cada componente de la estructura anidada como una columna separada (`n.s` y `n.i` para nuestra mesa). Puede insertar datos de la siguiente manera:
-
-``` sql
-INSERT INTO json_each_row_nested FORMAT JSONEachRow {"n.s": ["abc", "def"], "n.i": [1, 23]}
-```
-
-Para insertar datos como un objeto JSON jerárquico, establezca [input_format_import_nested_json=1](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_import_nested_json).
-
-``` json
-{
-    "n": {
-        "s": ["abc", "def"],
-        "i": [1, 23]
-    }
-}
-```
-
-Sin esta configuración, ClickHouse produce una excepción.
-
-``` sql
-SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = 'input_format_import_nested_json'
-```
-
-``` text
-┌─name────────────────────────────┬─value─┐
-│ input_format_import_nested_json │ 0     │
-└─────────────────────────────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO json_each_row_nested FORMAT JSONEachRow {"n": {"s": ["abc", "def"], "i": [1, 23]}}
-```
-
-``` text
-Code: 117. DB::Exception: Unknown field found while parsing JSONEachRow format: n: (at row 1)
-```
-
-``` sql
-SET input_format_import_nested_json=1
-INSERT INTO json_each_row_nested FORMAT JSONEachRow {"n": {"s": ["abc", "def"], "i": [1, 23]}}
-SELECT * FROM json_each_row_nested
-```
-
-``` text
-┌─n.s───────────┬─n.i────┐
-│ ['abc','def'] │ [1,23] │
-└───────────────┴────────┘
-```
-
-## Nativo {#native}
-
-El formato más eficiente. Los datos son escritos y leídos por bloques en formato binario. Para cada bloque, el número de filas, número de columnas, nombres y tipos de columnas y partes de columnas de este bloque se registran una tras otra. En otras palabras, este formato es “columnar” – it doesn't convert columns to rows. This is the format used in the native interface for interaction between servers, for using the command-line client, and for C++ clients.
-
-Puede utilizar este formato para generar rápidamente volcados que sólo pueden ser leídos por el DBMS de ClickHouse. No tiene sentido trabajar con este formato usted mismo.
-
-## Nulo {#null}
-
-Nada es salida. Sin embargo, la consulta se procesa y, cuando se utiliza el cliente de línea de comandos, los datos se transmiten al cliente. Esto se usa para pruebas, incluidas las pruebas de rendimiento.
-Obviamente, este formato solo es apropiado para la salida, no para el análisis.
-
-## Bastante {#pretty}
-
-Salidas de datos como tablas de arte Unicode, también utilizando secuencias de escape ANSI para establecer colores en el terminal.
-Se dibuja una cuadrícula completa de la tabla, y cada fila ocupa dos líneas en la terminal.
-Cada bloque de resultados se muestra como una tabla separada. Esto es necesario para que los bloques se puedan generar sin resultados de almacenamiento en búfer (el almacenamiento en búfer sería necesario para calcular previamente el ancho visible de todos los valores).
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) se emite como `ᴺᵁᴸᴸ`.
-
-Ejemplo (mostrado para el [PrettyCompact](#prettycompact) formato):
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└───┴──────┘
-```
-
-Las filas no se escapan en formatos Pretty \*. Se muestra un ejemplo para el [PrettyCompact](#prettycompact) formato:
-
-``` sql
-SELECT 'String with \'quotes\' and \t character' AS Escaping_test
-```
-
-``` text
-┌─Escaping_test────────────────────────┐
-│ String with 'quotes' and      character │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-Para evitar volcar demasiados datos al terminal, solo se imprimen las primeras 10.000 filas. Si el número de filas es mayor o igual que 10.000, el mensaje “Showed first 10 000” se imprime.
-Este formato solo es apropiado para generar un resultado de consulta, pero no para analizar (recuperar datos para insertar en una tabla).
-
-El formato Pretty admite la salida de valores totales (cuando se usa WITH TOTALS) y extremos (cuando ‘extremes’ se establece en 1). En estos casos, los valores totales y los valores extremos se generan después de los datos principales, en tablas separadas. Ejemplo (mostrado para el [PrettyCompact](#prettycompact) formato):
-
-``` sql
-SELECT EventDate, count() AS c FROM test.hits GROUP BY EventDate WITH TOTALS ORDER BY EventDate FORMAT PrettyCompact
-```
-
-``` text
-┌──EventDate─┬───────c─┐
-│ 2014-03-17 │ 1406958 │
-│ 2014-03-18 │ 1383658 │
-│ 2014-03-19 │ 1405797 │
-│ 2014-03-20 │ 1353623 │
-│ 2014-03-21 │ 1245779 │
-│ 2014-03-22 │ 1031592 │
-│ 2014-03-23 │ 1046491 │
-└────────────┴─────────┘
-
-Totals:
-┌──EventDate─┬───────c─┐
-│ 1970-01-01 │ 8873898 │
-└────────────┴─────────┘
-
-Extremes:
-┌──EventDate─┬───────c─┐
-│ 2014-03-17 │ 1031592 │
-│ 2014-03-23 │ 1406958 │
-└────────────┴─────────┘
-```
-
-## PrettyCompact {#prettycompact}
-
-Difiere de [Bastante](#pretty) en que la cuadrícula se dibuja entre filas y el resultado es más compacto.
-Este formato se usa de forma predeterminada en el cliente de línea de comandos en modo interactivo.
-
-## PrettyCompactMonoBlock {#prettycompactmonoblock}
-
-Difiere de [PrettyCompact](#prettycompact) en que hasta 10,000 filas se almacenan en búfer, luego se salen como una sola tabla, no por bloques.
-
-## PrettyNoEscapes {#prettynoescapes}
-
-Difiere de Pretty en que las secuencias de escape ANSI no se usan. Esto es necesario para mostrar este formato en un navegador, así como para usar el ‘watch’ utilidad de línea de comandos.
-
-Ejemplo:
-
-``` bash
-$ watch -n1 "clickhouse-client --query='SELECT event, value FROM system.events FORMAT PrettyCompactNoEscapes'"
-```
-
-Puede usar la interfaz HTTP para mostrar en el navegador.
-
-### PrettyCompactNoEscapes {#prettycompactnoescapes}
-
-Lo mismo que el ajuste anterior.
-
-### PrettySpaceNoEscapes {#prettyspacenoescapes}
-
-Lo mismo que el ajuste anterior.
-
-## Bienvenido a WordPress {#prettyspace}
-
-Difiere de [PrettyCompact](#prettycompact) en ese espacio en blanco (caracteres de espacio) se usa en lugar de la cuadrícula.
-
-## RowBinary {#rowbinary}
-
-Formatea y analiza datos por fila en formato binario. Las filas y los valores se enumeran consecutivamente, sin separadores.
-Este formato es menos eficiente que el formato nativo, ya que está basado en filas.
-
-Los integradores usan una representación little-endian de longitud fija. Por ejemplo, UInt64 usa 8 bytes.
-DateTime se representa como UInt32 que contiene la marca de tiempo Unix como el valor.
-Date se representa como un objeto UInt16 que contiene el número de días desde 1970-01-01 como el valor.
-La cadena se representa como una longitud varint (sin signo [LEB128](https://en.wikipedia.org/wiki/LEB128)), seguido de los bytes de la cadena.
-FixedString se representa simplemente como una secuencia de bytes.
-
-La matriz se representa como una longitud varint (sin signo [LEB128](https://en.wikipedia.org/wiki/LEB128)), seguido de elementos sucesivos de la matriz.
-
-Para [NULL](../sql-reference/syntax.md#null-literal) soporte, se añade un byte adicional que contiene 1 o 0 antes de cada [NULL](../sql-reference/data-types/nullable.md) valor. Si 1, entonces el valor es `NULL` y este byte se interpreta como un valor separado. Si es 0, el valor después del byte no es `NULL`.
-
-## RowBinaryWithNamesAndTypes {#rowbinarywithnamesandtypes}
-
-Similar a [RowBinary](#rowbinary), pero con encabezado añadido:
-
--   [LEB128](https://en.wikipedia.org/wiki/LEB128)-número codificado de columnas (N)
--   N `String`s especificando nombres de columna
--   N `String`s especificando tipos de columna
-
-## Valor {#data-format-values}
-
-Imprime cada fila entre paréntesis. Las filas están separadas por comas. No hay coma después de la última fila. Los valores dentro de los corchetes también están separados por comas. Los números se emiten en formato decimal sin comillas. Las matrices se emiten entre corchetes. Las cadenas, fechas y fechas con horas se generan entre comillas. Las reglas de escape y el análisis son similares a las [TabSeparated](#tabseparated) formato. Durante el formateo, los espacios adicionales no se insertan, pero durante el análisis, se permiten y omiten (excepto los espacios dentro de los valores de la matriz, que no están permitidos). [NULL](../sql-reference/syntax.md) se representa como `NULL`.
-
-The minimum set of characters that you need to escape when passing data in Values ​​format: single quotes and backslashes.
-
-Este es el formato que se utiliza en `INSERT INTO t VALUES ...`, pero también puede usarlo para formatear los resultados de la consulta.
-
-Ver también: [input_format_values_interpret_expressions](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_values_interpret_expressions) y [input_format_values_deduce_templates_of_expressions](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_values_deduce_templates_of_expressions) configuración.
-
-## Vertical {#vertical}
-
-Imprime cada valor en una línea independiente con el nombre de columna especificado. Este formato es conveniente para imprimir solo una o varias filas si cada fila consta de un gran número de columnas.
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) se emite como `ᴺᵁᴸᴸ`.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-x: 1
-y: ᴺᵁᴸᴸ
-```
-
-Las filas no se escapan en formato vertical:
-
-``` sql
-SELECT 'string with \'quotes\' and \t with some special \n characters' AS test FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-test: string with 'quotes' and      with some special
- characters
-```
-
-Este formato solo es apropiado para generar un resultado de consulta, pero no para analizar (recuperar datos para insertar en una tabla).
-
-## VerticalRaw {#verticalraw}
-
-Similar a [Vertical](#vertical), pero con escapar deshabilitado. Este formato solo es adecuado para generar resultados de consultas, no para analizar (recibir datos e insertarlos en la tabla).
-
-## XML {#xml}
-
-El formato XML es adecuado solo para la salida, no para el análisis. Ejemplo:
-
-``` xml
-<?xml version='1.0' encoding='UTF-8' ?>
-<result>
-        <meta>
-                <columns>
-                        <column>
-                                <name>SearchPhrase</name>
-                                <type>String</type>
-                        </column>
-                        <column>
-                                <name>count()</name>
-                                <type>UInt64</type>
-                        </column>
-                </columns>
-        </meta>
-        <data>
-                <row>
-                        <SearchPhrase></SearchPhrase>
-                        <field>8267016</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>bathroom interior design</SearchPhrase>
-                        <field>2166</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>yandex</SearchPhrase>
-                        <field>1655</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>2014 spring fashion</SearchPhrase>
-                        <field>1549</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>freeform photos</SearchPhrase>
-                        <field>1480</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>angelina jolie</SearchPhrase>
-                        <field>1245</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>omsk</SearchPhrase>
-                        <field>1112</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>photos of dog breeds</SearchPhrase>
-                        <field>1091</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>curtain designs</SearchPhrase>
-                        <field>1064</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>baku</SearchPhrase>
-                        <field>1000</field>
-                </row>
-        </data>
-        <rows>10</rows>
-        <rows_before_limit_at_least>141137</rows_before_limit_at_least>
-</result>
-```
-
-Si el nombre de la columna no tiene un formato aceptable, simplemente ‘field’ se utiliza como el nombre del elemento. En general, la estructura XML sigue la estructura JSON.
-Just as for JSON, invalid UTF-8 sequences are changed to the replacement character � so the output text will consist of valid UTF-8 sequences.
-
-En los valores de cadena, los caracteres `<` y `&` se escaparon como `<` y `&`.
-
-Las matrices se emiten como `<array><elem>Hello</elem><elem>World</elem>...</array>`y tuplas como `<tuple><elem>Hello</elem><elem>World</elem>...</tuple>`.
-
-## CapnProto {#capnproto}
-
-Cap'n Proto es un formato de mensaje binario similar a Protocol Buffers y Thrift, pero no como JSON o MessagePack.
-
-Los mensajes de Cap'n Proto están estrictamente escritos y no autodescribidos, lo que significa que necesitan una descripción de esquema externo. El esquema se aplica sobre la marcha y se almacena en caché para cada consulta.
-
-``` bash
-$ cat capnproto_messages.bin | clickhouse-client --query "INSERT INTO test.hits FORMAT CapnProto SETTINGS format_schema='schema:Message'"
-```
-
-Donde `schema.capnp` se ve así:
-
-``` capnp
-struct Message {
-  SearchPhrase @0 :Text;
-  c @1 :Uint64;
-}
-```
-
-La deserialización es efectiva y generalmente no aumenta la carga del sistema.
-
-Ver también [Esquema de formato](#formatschema).
-
-## Protobuf {#protobuf}
-
-Protobuf - es un [Búferes de protocolo](https://developers.google.com/protocol-buffers/) formato.
-
-Este formato requiere un esquema de formato externo. El esquema se almacena en caché entre las consultas.
-ClickHouse soporta ambos `proto2` y `proto3` sintaxis. Se admiten campos repetidos / opcionales / requeridos.
-
-Ejemplos de uso:
-
-``` sql
-SELECT * FROM test.table FORMAT Protobuf SETTINGS format_schema = 'schemafile:MessageType'
-```
-
-``` bash
-cat protobuf_messages.bin | clickhouse-client --query "INSERT INTO test.table FORMAT Protobuf SETTINGS format_schema='schemafile:MessageType'"
-```
-
-donde el archivo `schemafile.proto` se ve así:
-
-``` capnp
-syntax = "proto3";
-
-message MessageType {
-  string name = 1;
-  string surname = 2;
-  uint32 birthDate = 3;
-  repeated string phoneNumbers = 4;
-};
-```
-
-Para encontrar la correspondencia entre las columnas de la tabla y los campos del tipo de mensaje de Protocol Buffers, ClickHouse compara sus nombres.
-Esta comparación no distingue entre mayúsculas y minúsculas y los caracteres `_` (subrayado) y `.` (punto) se consideran iguales.
-Si los tipos de una columna y un campo del mensaje de Protocol Buffers son diferentes, se aplica la conversión necesaria.
-
-Los mensajes anidados son compatibles. Por ejemplo, para el campo `z` en el siguiente tipo de mensaje
-
-``` capnp
-message MessageType {
-  message XType {
-    message YType {
-      int32 z;
-    };
-    repeated YType y;
-  };
-  XType x;
-};
-```
-
-ClickHouse intenta encontrar una columna llamada `x.y.z` (o `x_y_z` o `X.y_Z` y así sucesivamente).
-Los mensajes anidados son adecuados para [estructuras de datos anidados](../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md).
-
-Valores predeterminados definidos en un esquema protobuf como este
-
-``` capnp
-syntax = "proto2";
-
-message MessageType {
-  optional int32 result_per_page = 3 [default = 10];
-}
-```
-
-no se aplican; el [valores predeterminados de la tabla](../sql-reference/statements/create.md#create-default-values) se utilizan en lugar de ellos.
-
-ClickHouse entra y emite mensajes protobuf en el `length-delimited` formato.
-Significa que antes de cada mensaje debe escribirse su longitud como un [varint](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/encoding#varints).
-Ver también [cómo leer / escribir mensajes protobuf delimitados por longitud en idiomas populares](https://cwiki.apache.org/confluence/display/GEODE/Delimiting+Protobuf+Messages).
-
-## Avro {#data-format-avro}
-
-[Más información](http://avro.apache.org/) es un marco de serialización de datos orientado a filas desarrollado dentro del proyecto Hadoop de Apache.
-
-El formato ClickHouse Avro admite lectura y escritura [Archivos de datos Avro](http://avro.apache.org/docs/current/spec.html#Object+Container+Files).
-
-### Coincidencia de tipos de datos {#data_types-matching}
-
-La siguiente tabla muestra los tipos de datos admitidos y cómo coinciden con ClickHouse [tipos de datos](../sql-reference/data-types/index.md) en `INSERT` y `SELECT` consulta.
-
-| Tipo de datos Avro `INSERT`                 | Tipo de datos ClickHouse                                                                                                | Tipo de datos Avro `SELECT`  |
-|---------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------|
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [¿Cómo funciona?)](../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt(8\|16\|32)](../sql-reference/data-types/int-uint.md) | `int`                        |
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)                     | `long`                       |
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Float32](../sql-reference/data-types/float.md)                                                                         | `float`                      |
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Float64](../sql-reference/data-types/float.md)                                                                         | `double`                     |
-| `bytes`, `string`, `fixed`, `enum`          | [Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)                                                                         | `bytes`                      |
-| `bytes`, `string`, `fixed`                  | [Cadena fija (N)](../sql-reference/data-types/fixedstring.md)                                                           | `fixed(N)`                   |
-| `enum`                                      | [Enum (8\|16)](../sql-reference/data-types/enum.md)                                                                     | `enum`                       |
-| `array(T)`                                  | [Matriz (T)](../sql-reference/data-types/array.md)                                                                      | `array(T)`                   |
-| `union(null, T)`, `union(T, null)`          | [Nivel de Cifrado WEP)](../sql-reference/data-types/date.md)                                                            | `union(null, T)`             |
-| `null`                                      | [Nullable (nada)](../sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md)                                            | `null`                       |
-| `int (date)` \*                             | [Fecha](../sql-reference/data-types/date.md)                                                                            | `int (date)` \*              |
-| `long (timestamp-millis)` \*                | [¿Qué puedes encontrar en Neodigit)](../sql-reference/data-types/datetime.md)                                           | `long (timestamp-millis)` \* |
-| `long (timestamp-micros)` \*                | [Cómo hacer esto?)](../sql-reference/data-types/datetime.md)                                                            | `long (timestamp-micros)` \* |
-
-\* [Tipos lógicos Avro](http://avro.apache.org/docs/current/spec.html#Logical+Types)
-
-Tipos de datos Avro no admitidos: `record` (no root), `map`
-
-Tipos de datos lógicos Avro no admitidos: `uuid`, `time-millis`, `time-micros`, `duration`
-
-### Insertar datos {#inserting-data-1}
-
-Para insertar datos de un archivo Avro en la tabla ClickHouse:
-
-``` bash
-$ cat file.avro | clickhouse-client --query="INSERT INTO {some_table} FORMAT Avro"
-```
-
-El esquema raíz del archivo Avro de entrada debe ser de `record` tipo.
-
-Para encontrar la correspondencia entre las columnas de la tabla y los campos de Avro esquema ClickHouse compara sus nombres. Esta comparación distingue entre mayúsculas y minúsculas.
-Los campos no utilizados se omiten.
-
-Los tipos de datos de las columnas de tabla ClickHouse pueden diferir de los campos correspondientes de los datos de Avro insertados. Al insertar datos, ClickHouse interpreta los tipos de datos de acuerdo con la tabla anterior y luego [elenco](../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) los datos al tipo de columna correspondiente.
-
-### Selección de datos {#selecting-data-1}
-
-Para seleccionar datos de la tabla ClickHouse en un archivo Avro:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --query="SELECT * FROM {some_table} FORMAT Avro" > file.avro
-```
-
-Los nombres de columna deben:
-
--   comenzar con `[A-Za-z_]`
--   posteriormente contienen sólo `[A-Za-z0-9_]`
-
-La compresión de archivos Avro de salida y el intervalo de sincronización se pueden configurar con [Sistema abierto.](../operations/settings/settings.md#settings-output_format_avro_codec) y [Sistema abierto.](../operations/settings/settings.md#settings-output_format_avro_sync_interval) respectivamente.
-
-## AvroConfluent {#data-format-avro-confluent}
-
-AvroConfluent admite la decodificación de mensajes Avro de un solo objeto comúnmente utilizados con [Kafka](https://kafka.apache.org/) y [Registro de Esquemas Confluentes](https://docs.confluent.io/current/schema-registry/index.html).
-
-Cada mensaje de Avro incrusta un id de esquema que se puede resolver en el esquema real con la ayuda del Registro de esquemas.
-
-Los esquemas se almacenan en caché una vez resueltos.
-
-La URL del registro de esquemas se configura con [Todos los derechos reservados.](../operations/settings/settings.md#settings-format_avro_schema_registry_url)
-
-### Coincidencia de tipos de datos {#data_types-matching-1}
-
-Lo mismo que [Avro](#data-format-avro)
-
-### Uso {#usage}
-
-Para verificar rápidamente la resolución del esquema, puede usar [Método de codificación de datos:](https://github.com/edenhill/kafkacat) con [Sistema abierto.](../operations/utilities/clickhouse-local.md#clickhouse-local):
-
-``` bash
-$ kafkacat -b kafka-broker  -C -t topic1 -o beginning -f '%s' -c 3 | clickhouse-local   --input-format AvroConfluent --format_avro_schema_registry_url 'http://schema-registry' -S "field1 Int64, field2 String"  -q 'select *  from table'
-1 a
-2 b
-3 c
-```
-
-Utilizar `AvroConfluent` con [Kafka](../engines/table-engines/integrations/kafka.md):
-
-``` sql
-CREATE TABLE topic1_stream
-(
-    field1 String,
-    field2 String
-)
-ENGINE = Kafka()
-SETTINGS
-kafka_broker_list = 'kafka-broker',
-kafka_topic_list = 'topic1',
-kafka_group_name = 'group1',
-kafka_format = 'AvroConfluent';
-
-SET format_avro_schema_registry_url = 'http://schema-registry';
-
-SELECT * FROM topic1_stream;
-```
-
-!!! note "Advertencia"
-    Configuración `format_avro_schema_registry_url` necesita ser configurado en `users.xml` para mantener su valor después de un reinicio.
-
-## Parquet {#data-format-parquet}
-
-[Apache Parquet](http://parquet.apache.org/) es un formato de almacenamiento columnar generalizado en el ecosistema Hadoop. ClickHouse admite operaciones de lectura y escritura para este formato.
-
-### Coincidencia de tipos de datos {#data_types-matching-2}
-
-La siguiente tabla muestra los tipos de datos admitidos y cómo coinciden con ClickHouse [tipos de datos](../sql-reference/data-types/index.md) en `INSERT` y `SELECT` consulta.
-
-| Tipo de datos de parquet (`INSERT`) | Tipo de datos ClickHouse                                  | Tipo de datos de parquet (`SELECT`) |
-|-------------------------------------|-----------------------------------------------------------|-------------------------------------|
-| `UINT8`, `BOOL`                     | [UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `UINT8`                             |
-| `INT8`                              | [Int8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)           | `INT8`                              |
-| `UINT16`                            | [UInt16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)         | `UINT16`                            |
-| `INT16`                             | [Int16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `INT16`                             |
-| `UINT32`                            | [UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)         | `UINT32`                            |
-| `INT32`                             | [Int32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `INT32`                             |
-| `UINT64`                            | [UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)         | `UINT64`                            |
-| `INT64`                             | [Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `INT64`                             |
-| `FLOAT`, `HALF_FLOAT`               | [Float32](../sql-reference/data-types/float.md)           | `FLOAT`                             |
-| `DOUBLE`                            | [Float64](../sql-reference/data-types/float.md)           | `DOUBLE`                            |
-| `DATE32`                            | [Fecha](../sql-reference/data-types/date.md)              | `UINT16`                            |
-| `DATE64`, `TIMESTAMP`               | [FechaHora](../sql-reference/data-types/datetime.md)      | `UINT32`                            |
-| `STRING`, `BINARY`                  | [Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)           | `STRING`                            |
-| —                                   | [Cadena fija](../sql-reference/data-types/fixedstring.md) | `STRING`                            |
-| `DECIMAL`                           | [Decimal](../sql-reference/data-types/decimal.md)         | `DECIMAL`                           |
-
-ClickHouse admite una precisión configurable de `Decimal` tipo. El `INSERT` consulta trata el Parquet `DECIMAL` tipo como el ClickHouse `Decimal128` tipo.
-
-Tipos de datos de parquet no admitidos: `DATE32`, `TIME32`, `FIXED_SIZE_BINARY`, `JSON`, `UUID`, `ENUM`.
-
-Los tipos de datos de las columnas de tabla ClickHouse pueden diferir de los campos correspondientes de los datos de Parquet insertados. Al insertar datos, ClickHouse interpreta los tipos de datos de acuerdo con la tabla anterior y luego [elenco](../query_language/functions/type_conversion_functions/#type_conversion_function-cast) los datos de ese tipo de datos que se establece para la columna de tabla ClickHouse.
-
-### Insertar y seleccionar datos {#inserting-and-selecting-data}
-
-Puede insertar datos de Parquet desde un archivo en la tabla ClickHouse mediante el siguiente comando:
-
-``` bash
-$ cat {filename} | clickhouse-client --query="INSERT INTO {some_table} FORMAT Parquet"
-```
-
-Puede seleccionar datos de una tabla ClickHouse y guardarlos en algún archivo en el formato Parquet mediante el siguiente comando:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --query="SELECT * FROM {some_table} FORMAT Parquet" > {some_file.pq}
-```
-
-Para intercambiar datos con Hadoop, puede usar [Motor de mesa HDFS](../engines/table-engines/integrations/hdfs.md).
-
-## ORC {#data-format-orc}
-
-[Apache ORC](https://orc.apache.org/) es un formato de almacenamiento columnar generalizado en el ecosistema Hadoop. Solo puede insertar datos en este formato en ClickHouse.
-
-### Coincidencia de tipos de datos {#data_types-matching-3}
-
-La siguiente tabla muestra los tipos de datos admitidos y cómo coinciden con ClickHouse [tipos de datos](../sql-reference/data-types/index.md) en `INSERT` consulta.
-
-| Tipo de datos ORC (`INSERT`) | Tipo de datos ClickHouse                             |
-|------------------------------|------------------------------------------------------|
-| `UINT8`, `BOOL`              | [UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)     |
-| `INT8`                       | [Int8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)      |
-| `UINT16`                     | [UInt16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `INT16`                      | [Int16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)     |
-| `UINT32`                     | [UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `INT32`                      | [Int32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)     |
-| `UINT64`                     | [UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `INT64`                      | [Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)     |
-| `FLOAT`, `HALF_FLOAT`        | [Float32](../sql-reference/data-types/float.md)      |
-| `DOUBLE`                     | [Float64](../sql-reference/data-types/float.md)      |
-| `DATE32`                     | [Fecha](../sql-reference/data-types/date.md)         |
-| `DATE64`, `TIMESTAMP`        | [FechaHora](../sql-reference/data-types/datetime.md) |
-| `STRING`, `BINARY`           | [Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)      |
-| `DECIMAL`                    | [Decimal](../sql-reference/data-types/decimal.md)    |
-
-ClickHouse soporta la precisión configurable de la `Decimal` tipo. El `INSERT` consulta trata el ORC `DECIMAL` tipo como el ClickHouse `Decimal128` tipo.
-
-Tipos de datos ORC no admitidos: `DATE32`, `TIME32`, `FIXED_SIZE_BINARY`, `JSON`, `UUID`, `ENUM`.
-
-Los tipos de datos de las columnas de tabla ClickHouse no tienen que coincidir con los campos de datos ORC correspondientes. Al insertar datos, ClickHouse interpreta los tipos de datos de acuerdo con la tabla anterior y luego [elenco](../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) los datos al tipo de datos establecido para la columna de tabla ClickHouse.
-
-### Insertar datos {#inserting-data-2}
-
-Puede insertar datos ORC de un archivo en la tabla ClickHouse mediante el siguiente comando:
-
-``` bash
-$ cat filename.orc | clickhouse-client --query="INSERT INTO some_table FORMAT ORC"
-```
-
-Para intercambiar datos con Hadoop, puede usar [Motor de mesa HDFS](../engines/table-engines/integrations/hdfs.md).
-
-## Esquema de formato {#formatschema}
-
-El valor establece el nombre de archivo que contiene el esquema de formato `format_schema`.
-Es necesario establecer esta configuración cuando se utiliza uno de los formatos `Cap'n Proto` y `Protobuf`.
-El esquema de formato es una combinación de un nombre de archivo y el nombre de un tipo de mensaje en este archivo, delimitado por dos puntos,
-e.g. `schemafile.proto:MessageType`.
-Si el archivo tiene la extensión estándar para el formato (por ejemplo, `.proto` para `Protobuf`),
-se puede omitir y en este caso, el esquema de formato se ve así `schemafile:MessageType`.
-
-Si introduce o emite datos a través del [cliente](../interfaces/cli.md) en el [modo interactivo](../interfaces/cli.md#cli_usage), el nombre de archivo especificado en el esquema de formato
-puede contener una ruta absoluta o una ruta relativa al directorio actual en el cliente.
-Si utiliza el cliente en el [modo por lotes](../interfaces/cli.md#cli_usage), la ruta de acceso al esquema debe ser relativa por razones de seguridad.
-
-Si introduce o emite datos a través del [Interfaz HTTP](../interfaces/http.md) el nombre de archivo especificado en el esquema de formato
-debe estar ubicado en el directorio especificado en [format_schema_path](../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-format_schema_path)
-en la configuración del servidor.
-
-## Salto de errores {#skippingerrors}
-
-Algunos formatos como `CSV`, `TabSeparated`, `TSKV`, `JSONEachRow`, `Template`, `CustomSeparated` y `Protobuf` puede omitir la fila rota si se produjo un error de análisis y continuar el análisis desde el comienzo de la siguiente fila. Ver [Entrada_format_allow_errors_num](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_allow_errors_num) y
-[Entrada_format_allow_errors_ratio](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_allow_errors_ratio) configuración.
-Limitacion:
-- En caso de error de análisis `JSONEachRow` omite todos los datos hasta la nueva línea (o EOF), por lo que las filas deben estar delimitadas por `\n` para contar los errores correctamente.
-- `Template` y `CustomSeparated` use el delimitador después de la última columna y el delimitador entre filas para encontrar el comienzo de la siguiente fila, por lo que omitir errores solo funciona si al menos uno de ellos no está vacío.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/formats/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/http.md b/docs/es/interfaces/http.md
deleted file mode 100644
index ab510a268e3..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/http.md
+++ /dev/null
@@ -1,617 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 19
-toc_title: Interfaz HTTP
----
-
-# Interfaz HTTP {#http-interface}
-
-La interfaz HTTP le permite usar ClickHouse en cualquier plataforma desde cualquier lenguaje de programación. Lo usamos para trabajar desde Java y Perl, así como scripts de shell. En otros departamentos, la interfaz HTTP se usa desde Perl, Python y Go. La interfaz HTTP es más limitada que la interfaz nativa, pero tiene una mejor compatibilidad.
-
-De forma predeterminada, clickhouse-server escucha HTTP en el puerto 8123 (esto se puede cambiar en la configuración).
-
-Si realiza una solicitud GET / sin parámetros, devuelve 200 códigos de respuesta y la cadena que definió en [http_server_default_response](../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-http_server_default_response) valor predeterminado “Ok.” (con un avance de línea al final)
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/'
-Ok.
-```
-
-Use la solicitud GET / ping en los scripts de comprobación de estado. Este controlador siempre devuelve “Ok.” (con un avance de línea al final). Disponible a partir de la versión 18.12.13.
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/ping'
-Ok.
-```
-
-Enviar la solicitud como una URL ‘query’ parámetro, o como un POST. O envíe el comienzo de la consulta en el ‘query’ parámetro, y el resto en el POST (explicaremos más adelante por qué esto es necesario). El tamaño de la URL está limitado a 16 KB, así que tenga esto en cuenta al enviar consultas grandes.
-
-Si tiene éxito, recibirá el código de respuesta 200 y el resultado en el cuerpo de respuesta.
-Si se produce un error, recibirá el código de respuesta 500 y un texto de descripción de error en el cuerpo de la respuesta.
-
-Al usar el método GET, ‘readonly’ se establece. En otras palabras, para consultas que modifican datos, solo puede usar el método POST. Puede enviar la consulta en sí misma en el cuerpo POST o en el parámetro URL.
-
-Ejemplos:
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT%201'
-1
-
-$ wget -nv -O- 'http://localhost:8123/?query=SELECT 1'
-1
-
-$ echo -ne 'GET /?query=SELECT%201 HTTP/1.0\r\n\r\n' | nc localhost 8123
-HTTP/1.0 200 OK
-Date: Wed, 27 Nov 2019 10:30:18 GMT
-Connection: Close
-Content-Type: text/tab-separated-values; charset=UTF-8
-X-ClickHouse-Server-Display-Name: clickhouse.ru-central1.internal
-X-ClickHouse-Query-Id: 5abe861c-239c-467f-b955-8a201abb8b7f
-X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-
-1
-```
-
-Como puede ver, curl es algo inconveniente ya que los espacios deben ser URL escapadas.
-Aunque wget escapa de todo en sí, no recomendamos usarlo porque no funciona bien sobre HTTP 1.1 cuando se usa keep-alive y Transfer-Encoding: chunked .
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-1
-
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?query=' --data-binary @-
-1
-
-$ echo '1' | curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT' --data-binary @-
-1
-```
-
-Si se envía parte de la consulta en el parámetro y parte en el POST, se inserta un avance de línea entre estas dos partes de datos.
-Ejemplo (esto no funcionará):
-
-``` bash
-$ echo 'ECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?query=SEL' --data-binary @-
-Code: 59, e.displayText() = DB::Exception: Syntax error: failed at position 0: SEL
-ECT 1
-, expected One of: SHOW TABLES, SHOW DATABASES, SELECT, INSERT, CREATE, ATTACH, RENAME, DROP, DETACH, USE, SET, OPTIMIZE., e.what() = DB::Exception
-```
-
-De forma predeterminada, los datos se devuelven en formato TabSeparated (para obtener más información, “Formats” apartado).
-Utilice la cláusula FORMAT de la consulta para solicitar cualquier otro formato.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1 FORMAT Pretty' | curl 'http://localhost:8123/?' --data-binary @-
-┏━━━┓
-┃ 1 ┃
-┡━━━┩
-│ 1 │
-└───┘
-```
-
-El método POST de transmitir datos es necesario para las consultas INSERT. En este caso, puede escribir el comienzo de la consulta en el parámetro URL y usar POST para pasar los datos a insertar. Los datos a insertar podrían ser, por ejemplo, un volcado separado por tabuladores de MySQL. De esta manera, la consulta INSERT reemplaza LOAD DATA LOCAL INFILE de MySQL.
-
-Ejemplos: Crear una tabla:
-
-``` bash
-$ echo 'CREATE TABLE t (a UInt8) ENGINE = Memory' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-```
-
-Uso de la consulta INSERT familiar para la inserción de datos:
-
-``` bash
-$ echo 'INSERT INTO t VALUES (1),(2),(3)' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-```
-
-Los datos se pueden enviar por separado de la consulta:
-
-``` bash
-$ echo '(4),(5),(6)' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20VALUES' --data-binary @-
-```
-
-Puede especificar cualquier formato de datos. El ‘Values’ el formato es el mismo que el que se usa al escribir INSERT INTO t VALUES:
-
-``` bash
-$ echo '(7),(8),(9)' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20FORMAT%20Values' --data-binary @-
-```
-
-Para insertar datos de un volcado separado por tabuladores, especifique el formato correspondiente:
-
-``` bash
-$ echo -ne '10\n11\n12\n' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20FORMAT%20TabSeparated' --data-binary @-
-```
-
-Lectura del contenido de la tabla. Los datos se emiten en orden aleatorio debido al procesamiento de consultas paralelas:
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT%20a%20FROM%20t'
-7
-8
-9
-10
-11
-12
-1
-2
-3
-4
-5
-6
-```
-
-Eliminando la mesa.
-
-``` bash
-$ echo 'DROP TABLE t' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-```
-
-Para las solicitudes correctas que no devuelven una tabla de datos, se devuelve un cuerpo de respuesta vacío.
-
-Puede utilizar el formato interno de compresión ClickHouse al transmitir datos. Los datos comprimidos tienen un formato no estándar, y deberá usar el `clickhouse-compressor` programa para trabajar con él (se instala con el `clickhouse-client` paquete). Para aumentar la eficiencia de la inserción de datos, puede deshabilitar la verificación de suma de comprobación [http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress](../operations/settings/settings.md#settings-http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress) configuración.
-
-Si ha especificado `compress=1` en la URL, el servidor comprime los datos que le envía.
-Si ha especificado `decompress=1` en la dirección URL, el servidor descomprime los mismos datos que `POST` método.
-
-También puede optar por utilizar [Compresión HTTP](https://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_compression). Para enviar un `POST` solicitud, agregue el encabezado de solicitud `Content-Encoding: compression_method`. Para que ClickHouse comprima la respuesta, debe agregar `Accept-Encoding: compression_method`. Soporta ClickHouse `gzip`, `br`, y `deflate` [métodos de compresión](https://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_compression#Content-Encoding_tokens). Para habilitar la compresión HTTP, debe usar ClickHouse [enable_http_compression](../operations/settings/settings.md#settings-enable_http_compression) configuración. Puede configurar el nivel de compresión de datos [http_zlib_compression_level](#settings-http_zlib_compression_level) para todos los métodos de compresión.
-
-Puede usar esto para reducir el tráfico de red al transmitir una gran cantidad de datos o para crear volcados que se comprimen inmediatamente.
-
-Ejemplos de envío de datos con compresión:
-
-``` bash
-#Sending data to the server:
-$ curl -vsS "http://localhost:8123/?enable_http_compression=1" -d 'SELECT number FROM system.numbers LIMIT 10' -H 'Accept-Encoding: gzip'
-
-#Sending data to the client:
-$ echo "SELECT 1" | gzip -c | curl -sS --data-binary @- -H 'Content-Encoding: gzip' 'http://localhost:8123/'
-```
-
-!!! note "Nota"
-    Algunos clientes HTTP pueden descomprimir datos del servidor de forma predeterminada (con `gzip` y `deflate`) y puede obtener datos descomprimidos incluso si usa la configuración de compresión correctamente.
-
-Puede usar el ‘database’ Parámetro URL para especificar la base de datos predeterminada.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT number FROM numbers LIMIT 10' | curl 'http://localhost:8123/?database=system' --data-binary @-
-0
-1
-2
-3
-4
-5
-6
-7
-8
-9
-```
-
-De forma predeterminada, la base de datos que está registrada en la configuración del servidor se utiliza como base de datos predeterminada. De forma predeterminada, esta es la base de datos llamada ‘default’. Como alternativa, siempre puede especificar la base de datos utilizando un punto antes del nombre de la tabla.
-
-El nombre de usuario y la contraseña se pueden indicar de una de estas tres maneras:
-
-1.  Uso de la autenticación básica HTTP. Ejemplo:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://user:password@localhost:8123/' -d @-
-```
-
-1.  En el ‘user’ y ‘password’ Parámetros de URL. Ejemplo:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?user=user&password=password' -d @-
-```
-
-1.  Utilizar ‘X-ClickHouse-User’ y ‘X-ClickHouse-Key’ cabecera. Ejemplo:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl -H 'X-ClickHouse-User: user' -H 'X-ClickHouse-Key: password' 'http://localhost:8123/' -d @-
-```
-
-Si no se especifica el nombre de usuario, `default` se utiliza el nombre. Si no se especifica la contraseña, se utiliza la contraseña vacía.
-También puede utilizar los parámetros de URL para especificar cualquier configuración para procesar una sola consulta o perfiles completos de configuración. Ejemplo:http://localhost:8123/?perfil=web&max_rows_to_read=1000000000&consulta=SELECCIONA+1
-
-Para obtener más información, consulte [Configuración](../operations/settings/index.md) apartado.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT number FROM system.numbers LIMIT 10' | curl 'http://localhost:8123/?' --data-binary @-
-0
-1
-2
-3
-4
-5
-6
-7
-8
-9
-```
-
-Para obtener información sobre otros parámetros, consulte la sección “SET”.
-
-Del mismo modo, puede utilizar sesiones ClickHouse en el protocolo HTTP. Para hacer esto, debe agregar el `session_id` GET parámetro a la solicitud. Puede usar cualquier cadena como ID de sesión. De forma predeterminada, la sesión finaliza después de 60 segundos de inactividad. Para cambiar este tiempo de espera, modifique `default_session_timeout` configuración en la configuración del servidor, o `session_timeout` GET parámetro a la solicitud. Para comprobar el estado de la sesión, `session_check=1` parámetro. Solo se puede ejecutar una consulta a la vez en una sola sesión.
-
-Puede recibir información sobre el progreso de una consulta en `X-ClickHouse-Progress` encabezados de respuesta. Para hacer esto, habilite [send_progress_in_http_headers](../operations/settings/settings.md#settings-send_progress_in_http_headers). Ejemplo de la secuencia de encabezado:
-
-``` text
-X-ClickHouse-Progress: {"read_rows":"2752512","read_bytes":"240570816","total_rows_to_read":"8880128"}
-X-ClickHouse-Progress: {"read_rows":"5439488","read_bytes":"482285394","total_rows_to_read":"8880128"}
-X-ClickHouse-Progress: {"read_rows":"8783786","read_bytes":"819092887","total_rows_to_read":"8880128"}
-```
-
-Posibles campos de encabezado:
-
--   `read_rows` — Number of rows read.
--   `read_bytes` — Volume of data read in bytes.
--   `total_rows_to_read` — Total number of rows to be read.
--   `written_rows` — Number of rows written.
--   `written_bytes` — Volume of data written in bytes.
-
-Las solicitudes en ejecución no se detienen automáticamente si se pierde la conexión HTTP. El análisis y el formato de datos se realizan en el lado del servidor, y el uso de la red puede ser ineficaz.
-Opcional ‘query_id’ parámetro se puede pasar como el ID de consulta (cualquier cadena). Para obtener más información, consulte la sección “Settings, replace_running_query”.
-
-Opcional ‘quota_key’ parámetro se puede pasar como la clave de cuota (cualquier cadena). Para obtener más información, consulte la sección “Quotas”.
-
-La interfaz HTTP permite pasar datos externos (tablas temporales externas) para consultar. Para obtener más información, consulte la sección “External data for query processing”.
-
-## Almacenamiento en búfer de respuesta {#response-buffering}
-
-Puede habilitar el almacenamiento en búfer de respuestas en el lado del servidor. El `buffer_size` y `wait_end_of_query` Los parámetros URL se proporcionan para este propósito.
-
-`buffer_size` determina el número de bytes en el resultado para almacenar en búfer en la memoria del servidor. Si un cuerpo de resultado es mayor que este umbral, el búfer se escribe en el canal HTTP y los datos restantes se envían directamente al canal HTTP.
-
-Para asegurarse de que toda la respuesta se almacena en búfer, establezca `wait_end_of_query=1`. En este caso, los datos que no se almacenan en la memoria se almacenarán en un archivo de servidor temporal.
-
-Ejemplo:
-
-``` bash
-$ curl -sS 'http://localhost:8123/?max_result_bytes=4000000&buffer_size=3000000&wait_end_of_query=1' -d 'SELECT toUInt8(number) FROM system.numbers LIMIT 9000000 FORMAT RowBinary'
-```
-
-Utilice el almacenamiento en búfer para evitar situaciones en las que se produjo un error de procesamiento de consultas después de enviar al cliente el código de respuesta y los encabezados HTTP. En esta situación, se escribe un mensaje de error al final del cuerpo de la respuesta y, en el lado del cliente, el error solo se puede detectar en la etapa de análisis.
-
-### Consultas con parámetros {#cli-queries-with-parameters}
-
-Puede crear una consulta con parámetros y pasar valores para ellos desde los parámetros de solicitud HTTP correspondientes. Para obtener más información, consulte [Consultas con parámetros para CLI](cli.md#cli-queries-with-parameters).
-
-### Ejemplo {#example}
-
-``` bash
-$ curl -sS "<address>?param_id=2&param_phrase=test" -d "SELECT * FROM table WHERE int_column = {id:UInt8} and string_column = {phrase:String}"
-```
-
-## Interfaz HTTP predefinida {#predefined_http_interface}
-
-ClickHouse admite consultas específicas a través de la interfaz HTTP. Por ejemplo, puede escribir datos en una tabla de la siguiente manera:
-
-``` bash
-$ echo '(4),(5),(6)' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20VALUES' --data-binary @-
-```
-
-ClickHouse también es compatible con la interfaz HTTP predefinida que puede ayudarle a una integración más fácil con herramientas de terceros como [Prometheus exportador](https://github.com/percona-lab/clickhouse_exporter).
-
-Ejemplo:
-
--   En primer lugar, agregue esta sección al archivo de configuración del servidor:
-
-<!-- -->
-
-``` xml
-<http_handlers>
-    <rule>
-        <url>/predefined_query</url>
-        <methods>POST,GET</methods>
-        <handler>
-            <type>predefined_query_handler</type>
-            <query>SELECT * FROM system.metrics LIMIT 5 FORMAT Template SETTINGS format_template_resultset = 'prometheus_template_output_format_resultset', format_template_row = 'prometheus_template_output_format_row', format_template_rows_between_delimiter = '\n'</query>
-        </handler>
-    </rule>
-    <rule>...</rule>
-    <rule>...</rule>
-</http_handlers>
-```
-
--   Ahora puede solicitar la url directamente para los datos en el formato Prometheus:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ curl -v 'http://localhost:8123/predefined_query'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /predefined_query HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Tue, 28 Apr 2020 08:52:56 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
-< X-ClickHouse-Server-Display-Name: i-mloy5trc
-< Transfer-Encoding: chunked
-< X-ClickHouse-Query-Id: 96fe0052-01e6-43ce-b12a-6b7370de6e8a
-< X-ClickHouse-Format: Template
-< X-ClickHouse-Timezone: Asia/Shanghai
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-# HELP "Query" "Number of executing queries"
-# TYPE "Query" counter
-"Query" 1
-
-# HELP "Merge" "Number of executing background merges"
-# TYPE "Merge" counter
-"Merge" 0
-
-# HELP "PartMutation" "Number of mutations (ALTER DELETE/UPDATE)"
-# TYPE "PartMutation" counter
-"PartMutation" 0
-
-# HELP "ReplicatedFetch" "Number of data parts being fetched from replica"
-# TYPE "ReplicatedFetch" counter
-"ReplicatedFetch" 0
-
-# HELP "ReplicatedSend" "Number of data parts being sent to replicas"
-# TYPE "ReplicatedSend" counter
-"ReplicatedSend" 0
-
-* Connection #0 to host localhost left intact
-
-
-* Connection #0 to host localhost left intact
-```
-
-Como puede ver en el ejemplo, si `<http_handlers>` está configurado en la configuración.archivo xml y `<http_handlers>` puede contener muchos `<rule>s`. ClickHouse coincidirá con las solicitudes HTTP recibidas con el tipo predefinido en `<rule>` y el primer emparejado ejecuta el controlador. Luego, ClickHouse ejecutará la consulta predefinida correspondiente si la coincidencia es exitosa.
-
-> Ahora `<rule>` puede configurar `<method>`, `<headers>`, `<url>`,`<handler>`:
-> `<method>` es responsable de hacer coincidir la parte del método de la solicitud HTTP. `<method>` se ajusta plenamente a la definición de [método](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods) en el protocolo HTTP. Es una configuración opcional. Si no está definido en el archivo de configuración, no coincide con la parte del método de la solicitud HTTP.
->
-> `<url>` es responsable de hacer coincidir la parte url de la solicitud HTTP. Es compatible con [RE2](https://github.com/google/re2)expresiones regulares. Es una configuración opcional. Si no está definido en el archivo de configuración, no coincide con la parte url de la solicitud HTTP.
->
-> `<headers>` es responsable de hacer coincidir la parte del encabezado de la solicitud HTTP. Es compatible con las expresiones regulares de RE2. Es una configuración opcional. Si no está definido en el archivo de configuración, no coincide con la parte de encabezado de la solicitud HTTP.
->
-> `<handler>` contiene la parte de procesamiento principal. Ahora `<handler>` puede configurar `<type>`, `<status>`, `<content_type>`, `<response_content>`, `<query>`, `<query_param_name>`.
-> \> `<type>` Actualmente soporta tres tipos: **Dirección de correo electrónico**, **Nombre de la red inalámbrica (SSID):**, **estática**.
-> \>
-> \> `<query>` - utilizar con el tipo predefined_query_handler, ejecuta la consulta cuando se llama al controlador.
-> \>
-> \> `<query_param_name>` - utilizar con el tipo dynamic_query_handler, extrae y ejecuta el valor correspondiente al `<query_param_name>` valor en parámetros de solicitud HTTP.
-> \>
-> \> `<status>` - uso con tipo estático, código de estado de respuesta.
-> \>
-> \> `<content_type>` - uso con tipo estático, respuesta [tipo de contenido](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers/Content-Type).
-> \>
-> \> `<response_content>` - uso con tipo estático, contenido de respuesta enviado al cliente, cuando se usa el prefijo ‘file://’ o ‘config://’, encontrar el contenido del archivo o configuración enviar al cliente.
-
-A continuación están los métodos de configuración para los diferentes `<type>`.
-
-## Dirección de correo electrónico {#predefined_query_handler}
-
-`<predefined_query_handler>` admite la configuración de valores Settings y query_params. Puede configurar `<query>` en el tipo de `<predefined_query_handler>`.
-
-`<query>` valor es una consulta predefinida de `<predefined_query_handler>`, que es ejecutado por ClickHouse cuando se hace coincidir una solicitud HTTP y se devuelve el resultado de la consulta. Es una configuración imprescindible.
-
-En el ejemplo siguiente se definen los valores de `max_threads` y `max_alter_threads` configuración, a continuación, consulta la tabla del sistema para comprobar si estos ajustes se han establecido correctamente.
-
-Ejemplo:
-
-``` xml
-<http_handlers>
-    <rule>
-        <url><![CDATA[/query_param_with_url/\w+/(?P<name_1>[^/]+)(/(?P<name_2>[^/]+))?]]></url>
-        <method>GET</method>
-        <headers>
-            <XXX>TEST_HEADER_VALUE</XXX>
-            <PARAMS_XXX><![CDATA[(?P<name_1>[^/]+)(/(?P<name_2>[^/]+))?]]></PARAMS_XXX>
-        </headers>
-        <handler>
-            <type>predefined_query_handler</type>
-            <query>SELECT value FROM system.settings WHERE name = {name_1:String}</query>
-            <query>SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = {name_2:String}</query>
-        </handler>
-    </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl -H 'XXX:TEST_HEADER_VALUE' -H 'PARAMS_XXX:max_threads' 'http://localhost:8123/query_param_with_url/1/max_threads/max_alter_threads?max_threads=1&max_alter_threads=2'
-1
-max_alter_threads   2
-```
-
-!!! note "precaución"
-    En uno `<predefined_query_handler>` sólo es compatible con uno `<query>` de un tipo de plaquita.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#dynamic_query_handler}
-
-En `<dynamic_query_handler>`, consulta se escribe en forma de param de la solicitud HTTP. La diferencia es que en `<predefined_query_handler>`, consulta se escribe en el archivo de configuración. Puede configurar `<query_param_name>` en `<dynamic_query_handler>`.
-
-ClickHouse extrae y ejecuta el valor correspondiente al `<query_param_name>` valor en la url de la solicitud HTTP. El valor predeterminado de `<query_param_name>` ser `/query` . Es una configuración opcional. Si no hay una definición en el archivo de configuración, el parámetro no se pasa.
-
-Para experimentar con esta funcionalidad, el ejemplo define los valores de max_threads y max_alter_threads y consulta si la configuración se estableció correctamente.
-
-Ejemplo:
-
-``` xml
-<http_handlers>
-    <rule>
-    <headers>
-        <XXX>TEST_HEADER_VALUE_DYNAMIC</XXX>    </headers>
-    <handler>
-        <type>dynamic_query_handler</type>
-        <query_param_name>query_param</query_param_name>
-    </handler>
-    </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl  -H 'XXX:TEST_HEADER_VALUE_DYNAMIC'  'http://localhost:8123/own?max_threads=1&max_alter_threads=2&param_name_1=max_threads&param_name_2=max_alter_threads&query_param=SELECT%20name,value%20FROM%20system.settings%20where%20name%20=%20%7Bname_1:String%7D%20OR%20name%20=%20%7Bname_2:String%7D'
-max_threads 1
-max_alter_threads   2
-```
-
-## estática {#static}
-
-`<static>` puede volver [Content_type](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers/Content-Type), [estatus](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status) y response_content. response_content puede devolver el contenido especificado
-
-Ejemplo:
-
-Devuelve un mensaje.
-
-``` xml
-<http_handlers>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/hi</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <status>402</status>
-                <content_type>text/html; charset=UTF-8</content_type>
-                <response_content>Say Hi!</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-<http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl -vv  -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/hi'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /hi HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 402 Payment Required
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 03:51:26 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/html; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-* Connection #0 to host localhost left intact
-Say Hi!%
-```
-
-Busque el contenido de la configuración enviada al cliente.
-
-``` xml
-<get_config_static_handler><![CDATA[<html ng-app="SMI2"><head><base href="http://ui.tabix.io/"></head><body><div ui-view="" class="content-ui"></div><script src="http://loader.tabix.io/master.js"></script></body></html>]]></get_config_static_handler>
-
-<http_handlers>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/get_config_static_handler</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <response_content>config://get_config_static_handler</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl -v  -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/get_config_static_handler'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /get_config_static_handler HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 04:01:24 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-* Connection #0 to host localhost left intact
-<html ng-app="SMI2"><head><base href="http://ui.tabix.io/"></head><body><div ui-view="" class="content-ui"></div><script src="http://loader.tabix.io/master.js"></script></body></html>%
-```
-
-Encuentra el contenido del archivo enviado al cliente.
-
-``` xml
-<http_handlers>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/get_absolute_path_static_handler</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <content_type>text/html; charset=UTF-8</content_type>
-                <response_content>file:///absolute_path_file.html</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/get_relative_path_static_handler</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <content_type>text/html; charset=UTF-8</content_type>
-                <response_content>file://./relative_path_file.html</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ user_files_path='/var/lib/clickhouse/user_files'
-$ sudo echo "<html><body>Relative Path File</body></html>" > $user_files_path/relative_path_file.html
-$ sudo echo "<html><body>Absolute Path File</body></html>" > $user_files_path/absolute_path_file.html
-$ curl -vv -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/get_absolute_path_static_handler'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /get_absolute_path_static_handler HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 04:18:16 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/html; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-<html><body>Absolute Path File</body></html>
-* Connection #0 to host localhost left intact
-$ curl -vv -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/get_relative_path_static_handler'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /get_relative_path_static_handler HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 04:18:31 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/html; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-<html><body>Relative Path File</body></html>
-* Connection #0 to host localhost left intact
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/http_interface/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/index.md b/docs/es/interfaces/index.md
deleted file mode 100644
index 3632c8a9e29..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Interfaz
-toc_priority: 14
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Interfaz {#interfaces}
-
-ClickHouse proporciona dos interfaces de red (ambas se pueden ajustar opcionalmente en TLS para mayor seguridad):
-
--   [HTTP](http.md), que está documentado y fácil de usar directamente.
--   [TCP nativo](tcp.md), que tiene menos sobrecarga.
-
-En la mayoría de los casos, se recomienda utilizar la herramienta o biblioteca apropiada en lugar de interactuar con ellos directamente. Oficialmente apoyados por Yandex son los siguientes:
-
--   [Cliente de línea de comandos](cli.md)
--   [Controlador JDBC](jdbc.md)
--   [Controlador ODBC](odbc.md)
--   [Biblioteca cliente de C++](cpp.md)
-
-También hay una amplia gama de bibliotecas de terceros para trabajar con ClickHouse:
-
--   [Bibliotecas de clientes](third-party/client-libraries.md)
--   [Integración](third-party/integrations.md)
--   [Interfaces visuales](third-party/gui.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/jdbc.md b/docs/es/interfaces/jdbc.md
deleted file mode 100644
index 7303dec8960..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/jdbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 22
-toc_title: Controlador JDBC
----
-
-# Controlador JDBC {#jdbc-driver}
-
--   **[Conductor oficial](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-jdbc)**
--   Controladores de terceros:
-    -   [Sistema abierto.](https://github.com/housepower/ClickHouse-Native-JDBC)
-    -   [Método de codificación de datos:](https://github.com/blynkkk/clickhouse4j)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/mysql.md b/docs/es/interfaces/mysql.md
deleted file mode 100644
index a5124c61dd5..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 20
-toc_title: Interfaz MySQL
----
-
-# Interfaz MySQL {#mysql-interface}
-
-ClickHouse soporta el protocolo de cable MySQL. Puede ser habilitado por [mysql_port](../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-mysql_port) configuración en el archivo de configuración:
-
-``` xml
-<mysql_port>9004</mysql_port>
-```
-
-Ejemplo de conexión mediante la herramienta de línea de comandos `mysql`:
-
-``` bash
-$ mysql --protocol tcp -u default -P 9004
-```
-
-Salida si una conexión se realizó correctamente:
-
-``` text
-Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
-Your MySQL connection id is 4
-Server version: 20.2.1.1-ClickHouse
-
-Copyright (c) 2000, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
-
-Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
-affiliates. Other names may be trademarks of their respective
-owners.
-
-Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
-
-mysql>
-```
-
-Para la compatibilidad con todos los clientes MySQL, se recomienda especificar la contraseña de usuario con [doble SHA1](../operations/settings/settings-users.md#password_double_sha1_hex) en el archivo de configuración.
-Si la contraseña de usuario se especifica usando [SHA256](../operations/settings/settings-users.md#password_sha256_hex), algunos clientes no podrán autenticarse (mysqljs y versiones antiguas de la herramienta de línea de comandos mysql).
-
-Restricción:
-
--   las consultas preparadas no son compatibles
-
--   algunos tipos de datos se envían como cadenas
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/odbc.md b/docs/es/interfaces/odbc.md
deleted file mode 100644
index 6ccb979c7f7..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/odbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 23
-toc_title: Conductor ODBC
----
-
-# Conductor ODBC {#odbc-driver}
-
--   [Conductor oficial](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-odbc).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/odbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/tcp.md b/docs/es/interfaces/tcp.md
deleted file mode 100644
index 47df0d12829..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/tcp.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 18
-toc_title: Interfaz nativa (TCP)
----
-
-# Interfaz nativa (TCP) {#native-interface-tcp}
-
-El protocolo nativo se utiliza en el [cliente de línea de comandos](cli.md), para la comunicación entre servidores durante el procesamiento de consultas distribuidas, y también en otros programas de C, Desafortunadamente, el protocolo nativo de ClickHouse aún no tiene especificaciones formales, pero puede ser diseñado de manera inversa desde el código fuente de ClickHouse (comenzando [por aquí](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/src/Client)) y/o mediante la interceptación y el análisis del tráfico TCP.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/tcp/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/third-party/client-libraries.md b/docs/es/interfaces/third-party/client-libraries.md
deleted file mode 100644
index b61ab1a5d9c..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/third-party/client-libraries.md
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
----
-toc_priority: 26
-toc_title: Client Libraries
----
-
-# Client Libraries from Third-party Developers {#client-libraries-from-third-party-developers}
-
-!!! warning "Disclaimer"
-    Yandex does **not** maintain the libraries listed below and haven’t done any extensive testing to ensure their quality.
-
--   Python
-    -   [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm)
-    -   [clickhouse-driver](https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driver)
-    -   [clickhouse-client](https://github.com/yurial/clickhouse-client)
-    -   [aiochclient](https://github.com/maximdanilchenko/aiochclient)
-    -   [asynch](https://github.com/long2ice/asynch)
--   PHP
-    -   [smi2/phpclickhouse](https://packagist.org/packages/smi2/phpClickHouse)
-    -   [8bitov/clickhouse-php-client](https://packagist.org/packages/8bitov/clickhouse-php-client)
-    -   [bozerkins/clickhouse-client](https://packagist.org/packages/bozerkins/clickhouse-client)
-    -   [simpod/clickhouse-client](https://packagist.org/packages/simpod/clickhouse-client)
-    -   [seva-code/php-click-house-client](https://packagist.org/packages/seva-code/php-click-house-client)
-    -   [SeasClick C++ client](https://github.com/SeasX/SeasClick)
--   Go
-    -   [clickhouse](https://github.com/kshvakov/clickhouse/)
-    -   [go-clickhouse](https://github.com/roistat/go-clickhouse)
-    -   [mailrugo-clickhouse](https://github.com/mailru/go-clickhouse)
-    -   [golang-clickhouse](https://github.com/leprosus/golang-clickhouse)
--   NodeJs
-    -   [clickhouse (NodeJs)](https://github.com/TimonKK/clickhouse)
-    -   [node-clickhouse](https://github.com/apla/node-clickhouse)
--   Perl
-    -   [perl-DBD-ClickHouse](https://github.com/elcamlost/perl-DBD-ClickHouse)
-    -   [HTTP-ClickHouse](https://metacpan.org/release/HTTP-ClickHouse)
-    -   [AnyEvent-ClickHouse](https://metacpan.org/release/AnyEvent-ClickHouse)
--   Ruby
-    -   [ClickHouse (Ruby)](https://github.com/shlima/click_house)
-    -   [clickhouse-activerecord](https://github.com/PNixx/clickhouse-activerecord)
--   R
-    -   [clickhouse-r](https://github.com/hannesmuehleisen/clickhouse-r)
-    -   [RClickHouse](https://github.com/IMSMWU/RClickHouse)
--   Java
-    -   [clickhouse-client-java](https://github.com/VirtusAI/clickhouse-client-java)
-    -   [clickhouse-client](https://github.com/Ecwid/clickhouse-client)
--   Scala
-    -   [clickhouse-scala-client](https://github.com/crobox/clickhouse-scala-client)
--   Kotlin
-    -   [AORM](https://github.com/TanVD/AORM)
--   C#
-    -   [Octonica.ClickHouseClient](https://github.com/Octonica/ClickHouseClient)
-    -   [ClickHouse.Ado](https://github.com/killwort/ClickHouse-Net)
-    -   [ClickHouse.Client](https://github.com/DarkWanderer/ClickHouse.Client)
-    -   [ClickHouse.Net](https://github.com/ilyabreev/ClickHouse.Net)
--   Elixir
-    -   [clickhousex](https://github.com/appodeal/clickhousex/)
-    -   [pillar](https://github.com/sofakingworld/pillar)
--   Nim
-    -   [nim-clickhouse](https://github.com/leonardoce/nim-clickhouse)
-
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/client_libraries/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/third-party/gui.md b/docs/es/interfaces/third-party/gui.md
deleted file mode 100644
index 754c0f68c69..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/third-party/gui.md
+++ /dev/null
@@ -1,156 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 28
-toc_title: Interfaces Visuales
----
-
-# Interfaces visuales de desarrolladores de terceros {#visual-interfaces-from-third-party-developers}
-
-## De código abierto {#open-source}
-
-### Tabix {#tabix}
-
-Interfaz web para ClickHouse en el [Tabix](https://github.com/tabixio/tabix) proyecto.
-
-Función:
-
--   Funciona con ClickHouse directamente desde el navegador, sin la necesidad de instalar software adicional.
--   Editor de consultas con resaltado de sintaxis.
--   Autocompletado de comandos.
--   Herramientas para el análisis gráfico de la ejecución de consultas.
--   Opciones de esquema de color.
-
-[Documentación de Tabix](https://tabix.io/doc/).
-
-### Sistema abierto {#houseops}
-
-[Sistema abierto.](https://github.com/HouseOps/HouseOps) Es una interfaz de usuario / IDE para OSX, Linux y Windows.
-
-Función:
-
--   Generador de consultas con resaltado de sintaxis. Ver la respuesta en una tabla o vista JSON.
--   Exportar resultados de consultas como CSV o JSON.
--   Lista de procesos con descripciones. Modo de escritura. Capacidad de parar (`KILL`) proceso.
--   Gráfico de base de datos. Muestra todas las tablas y sus columnas con información adicional.
--   Una vista rápida del tamaño de la columna.
--   Configuración del servidor.
-
-Las siguientes características están planificadas para el desarrollo:
-
--   Gestión de bases de datos.
--   Gestión de usuarios.
--   Análisis de datos en tiempo real.
--   Supervisión de clúster.
--   Gestión de clústeres.
--   Monitoreo de tablas replicadas y Kafka.
-
-### Faro {#lighthouse}
-
-[Faro](https://github.com/VKCOM/lighthouse) Es una interfaz web ligera para ClickHouse.
-
-Función:
-
--   Lista de tablas con filtrado y metadatos.
--   Vista previa de la tabla con filtrado y clasificación.
--   Ejecución de consultas de sólo lectura.
-
-### Redash {#redash}
-
-[Redash](https://github.com/getredash/redash) es una plataforma para la visualización de datos.
-
-Admite múltiples fuentes de datos, incluido ClickHouse, Redash puede unir los resultados de consultas de diferentes fuentes de datos en un conjunto de datos final.
-
-Función:
-
--   Potente editor de consultas.
--   Explorador de base de datos.
--   Herramientas de visualización, que le permiten representar datos en diferentes formas.
-
-### DBeaver {#dbeaver}
-
-[DBeaver](https://dbeaver.io/) - Cliente de base de datos de escritorio universal con soporte ClickHouse.
-
-Función:
-
--   Desarrollo de consultas con resaltado de sintaxis y autocompletado.
--   Lista de tablas con filtros y búsqueda de metadatos.
--   Vista previa de datos de tabla.
--   Búsqueda de texto completo.
-
-### Sistema abierto {#clickhouse-cli}
-
-[Sistema abierto.](https://github.com/hatarist/clickhouse-cli) es un cliente de línea de comandos alternativo para ClickHouse, escrito en Python 3.
-
-Función:
-
--   Autocompletado.
--   Resaltado de sintaxis para las consultas y la salida de datos.
--   Soporte de buscapersonas para la salida de datos.
--   Comandos similares a PostgreSQL personalizados.
-
-### Sistema abierto {#clickhouse-flamegraph}
-
-[Sistema abierto.](https://github.com/Slach/clickhouse-flamegraph) es una herramienta especializada para visualizar el `system.trace_log` como [Flamegraph](http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html).
-
-### Bienvenidos al Portal de Licitación Electrónica de Licitación Electrónica {#clickhouse-plantuml}
-
-[Método de codificación de datos:](https://pypi.org/project/clickhouse-plantuml/) es un script para generar [PlantUML](https://plantuml.com/) diagrama de esquemas de tablas.
-
-## Comercial {#commercial}
-
-### DataGrip {#datagrip}
-
-[DataGrip](https://www.jetbrains.com/datagrip/) Es un IDE de base de datos de JetBrains con soporte dedicado para ClickHouse. También está integrado en otras herramientas basadas en IntelliJ: PyCharm, IntelliJ IDEA, GoLand, PhpStorm y otros.
-
-Función:
-
--   Finalización de código muy rápida.
--   Resaltado de sintaxis de ClickHouse.
--   Soporte para características específicas de ClickHouse, por ejemplo, columnas anidadas, motores de tablas.
--   Editor de datos.
--   Refactorizaciones.
--   Búsqueda y navegación.
-
-### Yandex DataLens {#yandex-datalens}
-
-[Yandex DataLens](https://cloud.yandex.ru/services/datalens) es un servicio de visualización y análisis de datos.
-
-Función:
-
--   Amplia gama de visualizaciones disponibles, desde simples gráficos de barras hasta paneles complejos.
--   Los paneles podrían ponerse a disposición del público.
--   Soporte para múltiples fuentes de datos, incluyendo ClickHouse.
--   Almacenamiento de datos materializados basados en ClickHouse.
-
-Nivel de Cifrado WEP [disponible de forma gratuita](https://cloud.yandex.com/docs/datalens/pricing) para proyectos de baja carga, incluso para uso comercial.
-
--   [Documentación de DataLens](https://cloud.yandex.com/docs/datalens/).
--   [Tutorial](https://cloud.yandex.com/docs/solutions/datalens/data-from-ch-visualization) en la visualización de datos de una base de datos ClickHouse.
-
-### Software de Holística {#holistics-software}
-
-[Holística](https://www.holistics.io/) es una plataforma de datos de pila completa y una herramienta de inteligencia de negocios.
-
-Función:
-
--   Correo electrónico automatizado, Slack y horarios de informes de Google Sheet.
--   Editor SQL con visualizaciones, control de versiones, autocompletado, componentes de consulta reutilizables y filtros dinámicos.
--   Análisis integrado de informes y cuadros de mando a través de iframe.
--   Preparación de datos y capacidades ETL.
--   Soporte de modelado de datos SQL para mapeo relacional de datos.
-
-### Mirador {#looker}
-
-[Mirador](https://looker.com) Es una plataforma de datos y una herramienta de inteligencia de negocios con soporte para más de 50 dialectos de bases de datos, incluido ClickHouse. Bravo está disponible como una plataforma SaaS y auto-organizada. Los usuarios pueden utilizar Looker a través del navegador para explorar datos, crear visualizaciones y paneles, programar informes y compartir sus conocimientos con colegas. Looker proporciona un amplio conjunto de herramientas para incrustar estas características en otras aplicaciones y una API
-para integrar datos con otras aplicaciones.
-
-Función:
-
--   Desarrollo fácil y ágil utilizando LookML, un lenguaje que soporta curado
-    [Modelado de datos](https://looker.com/platform/data-modeling) para apoyar a los redactores de informes y a los usuarios finales.
--   Potente integración de flujo de trabajo a través de Looker's [Acciones de datos](https://looker.com/platform/actions).
-
-[Cómo configurar ClickHouse en Looker.](https://docs.looker.com/setup-and-management/database-config/clickhouse)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/gui/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/third-party/index.md b/docs/es/interfaces/third-party/index.md
deleted file mode 100644
index adf50b05cdf..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/third-party/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: tercero
-toc_priority: 24
----
-
-
diff --git a/docs/es/interfaces/third-party/integrations.md b/docs/es/interfaces/third-party/integrations.md
deleted file mode 100644
index 7588bef0230..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/third-party/integrations.md
+++ /dev/null
@@ -1,108 +0,0 @@
----
-toc_priority: 27
-toc_title: Integrations
----
-
-# Integration Libraries from Third-party Developers {#integration-libraries-from-third-party-developers}
-
-!!! warning "Disclaimer"
-    Yandex does **not** maintain the tools and libraries listed below and haven’t done any extensive testing to ensure their quality.
-
-## Infrastructure Products {#infrastructure-products}
-
--   Relational database management systems
-    -   [MySQL](https://www.mysql.com)
-        -   [mysql2ch](https://github.com/long2ice/mysql2ch)
-        -   [ProxySQL](https://github.com/sysown/proxysql/wiki/ClickHouse-Support)
-        -   [clickhouse-mysql-data-reader](https://github.com/Altinity/clickhouse-mysql-data-reader)
-        -   [horgh-replicator](https://github.com/larsnovikov/horgh-replicator)
-    -   [PostgreSQL](https://www.postgresql.org)
-        -   [clickhousedb_fdw](https://github.com/Percona-Lab/clickhousedb_fdw)
-        -   [infi.clickhouse_fdw](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_fdw) (uses [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm))
-        -   [pg2ch](https://github.com/mkabilov/pg2ch)
-        -   [clickhouse_fdw](https://github.com/adjust/clickhouse_fdw)
-    -   [MSSQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SQL_Server)
-        -   [ClickHouseMigrator](https://github.com/zlzforever/ClickHouseMigrator)
--   Message queues
-    -   [Kafka](https://kafka.apache.org)
-        -   [clickhouse_sinker](https://github.com/housepower/clickhouse_sinker) (uses [Go client](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-go/))
-        -   [stream-loader-clickhouse](https://github.com/adform/stream-loader)
--   Stream processing
-    -   [Flink](https://flink.apache.org)
-        -   [flink-clickhouse-sink](https://github.com/ivi-ru/flink-clickhouse-sink)
--   Object storages
-    -   [S3](https://en.wikipedia.org/wiki/Amazon_S3)
-        -   [clickhouse-backup](https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup)
--   Container orchestration
-    -   [Kubernetes](https://kubernetes.io)
-        -   [clickhouse-operator](https://github.com/Altinity/clickhouse-operator)
--   Configuration management
-    -   [puppet](https://puppet.com)
-        -   [innogames/clickhouse](https://forge.puppet.com/innogames/clickhouse)
-        -   [mfedotov/clickhouse](https://forge.puppet.com/mfedotov/clickhouse)
--   Monitoring
-    -   [Graphite](https://graphiteapp.org)
-        -   [graphouse](https://github.com/yandex/graphouse)
-        -   [carbon-clickhouse](https://github.com/lomik/carbon-clickhouse) +
-        -   [graphite-clickhouse](https://github.com/lomik/graphite-clickhouse)
-        -   [graphite-ch-optimizer](https://github.com/innogames/graphite-ch-optimizer) - optimizes staled partitions in [\*GraphiteMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md#graphitemergetree) if rules from [rollup configuration](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md#rollup-configuration) could be applied
-    -   [Grafana](https://grafana.com/)
-        -   [clickhouse-grafana](https://github.com/Vertamedia/clickhouse-grafana)
-    -   [Prometheus](https://prometheus.io/)
-        -   [clickhouse_exporter](https://github.com/f1yegor/clickhouse_exporter)
-        -   [PromHouse](https://github.com/Percona-Lab/PromHouse)
-        -   [clickhouse_exporter](https://github.com/hot-wifi/clickhouse_exporter) (uses [Go client](https://github.com/kshvakov/clickhouse/))
-    -   [Nagios](https://www.nagios.org/)
-        -   [check_clickhouse](https://github.com/exogroup/check_clickhouse/)
-        -   [check_clickhouse.py](https://github.com/innogames/igmonplugins/blob/master/src/check_clickhouse.py)
-    -   [Zabbix](https://www.zabbix.com)
-        -   [clickhouse-zabbix-template](https://github.com/Altinity/clickhouse-zabbix-template)
-    -   [Sematext](https://sematext.com/)
-        -   [clickhouse integration](https://github.com/sematext/sematext-agent-integrations/tree/master/clickhouse)
--   Logging
-    -   [rsyslog](https://www.rsyslog.com/)
-        -   [omclickhouse](https://www.rsyslog.com/doc/master/configuration/modules/omclickhouse.html)
-    -   [fluentd](https://www.fluentd.org)
-        -   [loghouse](https://github.com/flant/loghouse) (for [Kubernetes](https://kubernetes.io))
-    -   [logagent](https://www.sematext.com/logagent)
-        -   [logagent output-plugin-clickhouse](https://sematext.com/docs/logagent/output-plugin-clickhouse/)
--   Geo
-    -   [MaxMind](https://dev.maxmind.com/geoip/)
-        -   [clickhouse-maxmind-geoip](https://github.com/AlexeyKupershtokh/clickhouse-maxmind-geoip)
-
-## Programming Language Ecosystems {#programming-language-ecosystems}
-
--   Python
-    -   [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org)
-        -   [sqlalchemy-clickhouse](https://github.com/cloudflare/sqlalchemy-clickhouse) (uses [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm))
-    -   [pandas](https://pandas.pydata.org)
-        -   [pandahouse](https://github.com/kszucs/pandahouse)
--   PHP
-    -   [Doctrine](https://www.doctrine-project.org/)
-        -   [dbal-clickhouse](https://packagist.org/packages/friendsofdoctrine/dbal-clickhouse)
--   R
-    -   [dplyr](https://db.rstudio.com/dplyr/)
-        -   [RClickHouse](https://github.com/IMSMWU/RClickHouse) (uses [clickhouse-cpp](https://github.com/artpaul/clickhouse-cpp))
--   Java
-    -   [Hadoop](http://hadoop.apache.org)
-        -   [clickhouse-hdfs-loader](https://github.com/jaykelin/clickhouse-hdfs-loader) (uses [JDBC](../../sql-reference/table-functions/jdbc.md))
--   Scala
-    -   [Akka](https://akka.io)
-        -   [clickhouse-scala-client](https://github.com/crobox/clickhouse-scala-client)
--   C#
-    -   [ADO.NET](https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/framework/data/adonet/ado-net-overview)
-        -   [ClickHouse.Ado](https://github.com/killwort/ClickHouse-Net)
-        -   [ClickHouse.Client](https://github.com/DarkWanderer/ClickHouse.Client)
-        -   [ClickHouse.Net](https://github.com/ilyabreev/ClickHouse.Net)
-        -   [ClickHouse.Net.Migrations](https://github.com/ilyabreev/ClickHouse.Net.Migrations)
--   Elixir
-    -   [Ecto](https://github.com/elixir-ecto/ecto)
-        -   [clickhouse_ecto](https://github.com/appodeal/clickhouse_ecto)
--   Ruby
-    -   [Ruby on Rails](https://rubyonrails.org/)
-        -   [activecube](https://github.com/bitquery/activecube)
-        -   [ActiveRecord](https://github.com/PNixx/clickhouse-activerecord)
-    -   [GraphQL](https://github.com/graphql)
-        -   [activecube-graphql](https://github.com/bitquery/activecube-graphql)
-
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/integrations/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/interfaces/third-party/proxy.md b/docs/es/interfaces/third-party/proxy.md
deleted file mode 100644
index e1aabf8fce4..00000000000
--- a/docs/es/interfaces/third-party/proxy.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 29
-toc_title: Proxy
----
-
-# Servidores proxy de desarrolladores de terceros {#proxy-servers-from-third-party-developers}
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-## chproxy {#chproxy}
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-[chproxy](https://github.com/Vertamedia/chproxy), es un proxy HTTP y equilibrador de carga para la base de datos ClickHouse.
-
-Función:
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--   Enrutamiento por usuario y almacenamiento en caché de respuestas.
--   Flexible límites.
--   Renovación automática del certificado SSL.
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-Implementado en Go.
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-## Bienvenido a WordPress {#kittenhouse}
-
-[Bienvenido a WordPress.](https://github.com/VKCOM/kittenhouse) está diseñado para ser un proxy local entre ClickHouse y el servidor de aplicaciones en caso de que sea imposible o inconveniente almacenar los datos INSERT en el lado de su aplicación.
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-Función:
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--   Almacenamiento en búfer de datos en memoria y en disco.
--   Enrutamiento por tabla.
--   Equilibrio de carga y comprobación de estado.
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-Implementado en Go.
-
-## Bienvenidos al Portal de Licitación Electrónica de Licitación Electrónica {#clickhouse-bulk}
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-[Bienvenidos al Portal de Licitación Electrónica de Licitación Electrónica](https://github.com/nikepan/clickhouse-bulk) es un simple colector de insertos ClickHouse.
-
-Función:
-
--   Agrupe las solicitudes y envíe por umbral o intervalo.
--   Múltiples servidores remotos.
--   Autenticación básica.
-
-Implementado en Go.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/proxy/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/introduction/adopters.md b/docs/es/introduction/adopters.md
deleted file mode 100644
index 4c0aa78d57b..00000000000
--- a/docs/es/introduction/adopters.md
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 8
-toc_title: Adoptante
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-
-# Adoptadores de ClickHouse {#clickhouse-adopters}
-
-!!! warning "Descargo"
-    La siguiente lista de empresas que utilizan ClickHouse y sus historias de éxito se recopila a partir de fuentes públicas, por lo que podría diferir de la realidad actual. Le agradeceríamos que compartiera la historia de adoptar ClickHouse en su empresa y [agregarlo a la lista](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/introduction/adopters.md), pero por favor asegúrese de que usted no tendrá ningunos problemas de NDA haciendo así. Proporcionar actualizaciones con publicaciones de otras compañías también es útil.
-
-| Empresa                                                                                         | Industria                          | Usecase                     | Tamaño de clúster                                                | (Un)Tamaño de datos comprimidos<abbr title="of single replica"><sup>\*</sup></abbr> | Referencia                                                                                                                                                                                                                             |
-|-------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------|-----------------------------|------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| <a href="https://2gis.ru" class="favicon">2gis</a>                                              | Asignar                            | Monitoreo                   | —                                                                | —                                                                                   | [Charla en ruso, julio 2019](https://youtu.be/58sPkXfq6nw)                                                                                                                                                                             |
-| <a href="https://alohabrowser.com/" class="favicon">Aloha Browser</a>                           | Aplicación móvil                   | Backend del navegador       | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, mayo 2019](https://github.com/yandex/clickhouse-presentations/blob/master/meetup22/aloha.pdf)                                                                                                                   |
-| <a href="https://amadeus.com/" class="favicon">Amadeus</a>                                      | Viaje                              | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Comunicado de prensa, abril de 2018](https://www.altinity.com/blog/2018/4/5/amadeus-technologies-launches-investment-and-insights-tool-based-on-machine-learning-and-strategy-algorithms)                                             |
-| <a href="https://www.appsflyer.com" class="favicon">Appsflyer</a>                               | Análisis móvil                     | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Charla en ruso, julio 2019](https://www.youtube.com/watch?v=M3wbRlcpBbY)                                                                                                                                                              |
-| <a href="https://arenadata.tech/" class="favicon">ArenaData</a>                                 | Plataforma de datos                | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, diciembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup38/indexes.pdf)                                                                                                        |
-| <a href="https://badoo.com" class="favicon">Badoo</a>                                           | Citas                              | Serie de tiempo             | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, diciembre 2019](https://presentations.clickhouse.tech/meetup38/forecast.pdf)                                                                                                                                    |
-| <a href="https://www.benocs.com/" class="favicon">Benocs</a>                                    | Telemetría y análisis de red       | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, octubre de 2017](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup9/lpm.pdf)                                                                                                         |
-| <a href="https://www.bloomberg.com/" class="favicon">Bloomberg</a>                              | Finanzas, Medios                   | Monitoreo                   | 102 servidores                                                   | —                                                                                   | [Diapositivas, Mayo 2018](https://www.slideshare.net/Altinity/http-analytics-for-6m-requests-per-second-using-clickhouse-by-alexander-bocharov)                                                                                        |
-| <a href="https://bloxy.info" class="favicon">Bloxy</a>                                          | Blockchain                         | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, agosto 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup17/4_bloxy.pptx)                                                                                                          |
-| <a href="https://www.chinatelecomglobal.com/" class="favicon">Dataliance para China Telecom</a> | Telecomunicaciones                 | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, enero 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup12/telecom.pdf)                                                                                                           |
-| <a href="https://carto.com/" class="favicon">CARTO</a>                                          | Inteligencia de negocios           | Análisis geográfico         | —                                                                | —                                                                                   | [Procesamiento geoespacial con ClickHouse](https://carto.com/blog/geospatial-processing-with-clickhouse/)                                                                                                                              |
-| <a href="http://public.web.cern.ch/public/" class="favicon">CERN</a>                            | Investigación                      | Experimento                 | —                                                                | —                                                                                   | [Comunicado de prensa, abril de 2012](https://www.yandex.com/company/press_center/press_releases/2012/2012-04-10/)                                                                                                                     |
-| <a href="http://cisco.com/" class="favicon">Cisco</a>                                           | Red                                | Análisis de tráfico         | —                                                                | —                                                                                   | [Charla relámpago, octubre 2019](https://youtu.be/-hI1vDR2oPY?t=5057)                                                                                                                                                                  |
-| <a href="https://www.citadelsecurities.com/" class="favicon">Citadel Securities</a>             | Financiación                       | —                           | —                                                                | —                                                                                   | [Contribución, marzo 2019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/4774)                                                                                                                                                         |
-| <a href="https://city-mobil.ru" class="favicon">Más información</a>                             | Taxi                               | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Blog Post en ruso, marzo 2020](https://habr.com/en/company/citymobil/blog/490660/)                                                                                                                                                    |
-| <a href="https://contentsquare.com" class="favicon">ContentSquare</a>                           | Análisis web                       | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Publicación de blog en francés, noviembre 2018](http://souslecapot.net/2018/11/21/patrick-chatain-vp-engineering-chez-contentsquare-penser-davantage-amelioration-continue-que-revolution-constante/)                                 |
-| <a href="https://cloudflare.com" class="favicon">Cloudflare</a>                                 | CDN                                | Análisis de tráfico         | 36 servidores                                                    | —                                                                                   | [Mensaje del blog, Mayo 2017](https://blog.cloudflare.com/how-cloudflare-analyzes-1m-dns-queries-per-second/), [Mensaje del blog, marzo 2018](https://blog.cloudflare.com/http-analytics-for-6m-requests-per-second-using-clickhouse/) |
-| <a href="https://coru.net/" class="favicon">Corunet</a>                                         | Analítica                          | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, Abril 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup21/predictive_models.pdf)                                                                                               |
-| <a href="https://www.creditx.com" class="favicon">CraiditX 氪信</a>                             | Finanzas AI                        | Análisis                    | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, noviembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup33/udf.pptx)                                                                                                        |
-| <a href="https://www.criteo.com/" class="favicon">Criteo</a>                                    | Menor                              | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, octubre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup18/3_storetail.pptx)                                                                                                  |
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-| <a href="https://www.diva-e.com" class="favicon">Diva-e</a>                                     | Consultoría digital                | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, septiembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup29/ClickHouse-MeetUp-Unusual-Applications-sd-2019-09-17.pdf)                                                       |
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-| <a href="https://www.idealista.com" class="favicon">Idealista</a>                               | Inmobiliario                       | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Blog Post en Inglés, Abril 2019](https://clickhouse.tech/blog/en/clickhouse-meetup-in-madrid-on-april-2-2019)                                                                                                                       |
-| <a href="https://www.infovista.com/" class="favicon">Infovista</a>                              | Red                                | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, octubre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup30/infovista.pdf)                                                                                                     |
-| <a href="https://www.innogames.com" class="favicon">InnoGames</a>                               | Juego                              | Métricas, Registro          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, septiembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup28/graphite_and_clickHouse.pdf)                                                                                       |
-| <a href="https://integros.com" class="favicon">Integros</a>                                     | Plataforma para servicios de video | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, mayo 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup22/strategies.pdf)                                                                                                          |
-| <a href="https://www.kodiakdata.com/" class="favicon">Datos de Kodiak</a>                       | Nube                               | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en Engish, Abril 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup13/kodiak_data.pdf)                                                                                                      |
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-| <a href="https://www.messagebird.com" class="favicon">Mensaje de pájaro</a>                     | Telecomunicaciones                 | Estadísticas                | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, noviembre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup20/messagebird.pdf)                                                                                                 |
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-| <a href="https://www.oneapm.com/" class="favicon">UnoAPM</a>                                    | Supervisión y análisis de datos    | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, octubre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/8.%20clickhouse在OneAPM的应用%20杜龙.pdf)                                                                            |
-| <a href="http://www.pragma-innovation.fr/" class="favicon">Pragma Innovation</a>                | Telemetría y Análisis de Big Data  | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, octubre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup18/4_pragma_innovation.pdf)                                                                                           |
-| <a href="https://www.qingcloud.com/" class="favicon">QINGCLOUD</a>                              | Servicios en la nube               | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, octubre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/4.%20Cloud%20%2B%20TSDB%20for%20ClickHouse%20张健%20QingCloud.pdf)                                                   |
-| <a href="https://qrator.net" class="favicon">Qrator</a>                                         | Protección DDoS                    | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Blog Post, marzo 2019](https://blog.qrator.net/en/clickhouse-ddos-mitigation_37/)                                                                                                                                                     |
-| <a href="https://www.percent.cn/" class="favicon">Percent 百分点</a>                            | Analítica                          | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, junio 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup24/4.%20ClickHouse万亿数据双中心的设计与实践%20.pdf)                                                                      |
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-| <a href="https://sentry.io/" class="favicon">Centinela</a>                                      | Desarrollador de software          | Backend para el producto    | —                                                                | —                                                                                   | [Publicación de blog en inglés, mayo 2019](https://blog.sentry.io/2019/05/16/introducing-snuba-sentrys-new-search-infrastructure)                                                                                                      |
-| <a href="http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr" class="favicon">SGK</a>                       | Gobierno Seguridad Social          | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, noviembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup35/ClickHouse%20Meetup-Ramazan%20POLAT.pdf)                                                                         |
-| <a href="https://seo.do/" class="favicon">el seo.¿</a>                                          | Analítica                          | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, noviembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup35/CH%20Presentation-%20Metehan%20Çetinkaya.pdf)                                                                    |
-| <a href="http://english.sina.com/index.html" class="favicon">Sina</a>                           | Noticia                            | —                           | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, octubre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/6.%20ClickHouse最佳实践%20高鹏_新浪.pdf)                                                                             |
-| <a href="https://smi2.ru/" class="favicon">SMI2</a>                                             | Noticia                            | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Blog Post en ruso, noviembre 2017](https://habr.com/ru/company/smi2/blog/314558/)                                                                                                                                                     |
-| <a href="https://www.splunk.com/" class="favicon">Salto</a>                                     | Análisis de negocios               | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, enero 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup12/splunk.pdf)                                                                                                          |
-| <a href="https://www.spotify.com" class="favicon">Spotify</a>                                   | Sica                               | Experimentación             | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas, julio 2018](https://www.slideshare.net/glebus/using-clickhouse-for-experimentation-104247173)                                                                                                                           |
-| <a href="https://www.tencent.com" class="favicon">Tencent</a>                                   | Grandes Datos                      | Procesamiento de datos      | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, octubre 2018](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup19/5.%20ClickHouse大数据集群应用_李俊飞腾讯网媒事业部.pdf)                                                              |
-| <a href="https://www.uber.com" class="favicon">Más información</a>                              | Taxi                               | Tala                        | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas, febrero de 2020](https://presentations.clickhouse.tech/meetup40/uber.pdf)                                                                                                                                               |
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-| <a href="https://wisebits.com/" class="favicon">Método de codificación de datos:</a>            | Soluciones de TI                   | Analítica                   | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, mayo 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup22/strategies.pdf)                                                                                                          |
-| <a href="http://www.xiaoxintech.cn/" class="favicon">Xiaoxin Tech</a>                           | Educación                          | Propósito común             | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en español, noviembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup33/sync-clickhouse-with-mysql-mongodb.pptx)                                                                         |
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-| <a href="https://cloud.yandex.ru/services/managed-clickhouse" class="favicon">Yandex Cloud</a>  | Nube pública                       | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Charla en ruso, diciembre 2019](https://www.youtube.com/watch?v=pgnak9e_E0o)                                                                                                                                                          |
-| <a href="https://cloud.yandex.ru/services/datalens" class="favicon">Yandex DataLens</a>         | Inteligencia de negocios           | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, diciembre 2019](https://presentations.clickhouse.tech/meetup38/datalens.pdf)                                                                                                                                    |
-| <a href="https://market.yandex.ru/" class="favicon">Yandex Market</a>                           | Comercio electrónico               | Métricas, Registro          | —                                                                | —                                                                                   | [Charla en ruso, enero 2019](https://youtu.be/_l1qP0DyBcA?t=478)                                                                                                                                                                       |
-| <a href="https://metrica.yandex.com" class="favicon">Yandex Metrica</a>                         | Análisis web                       | Producto principal          | 360 servidores en un clúster, 1862 servidores en un departamento | 66.41 PiB / 5.68 PiB                                                                | [Diapositivas, febrero de 2020](https://presentations.clickhouse.tech/meetup40/introduction/#13)                                                                                                                                       |
-| <a href="https://htc-cs.ru/" class="favicon">ЦВТ</a>                                            | Desarrollo de software             | Métricas, Registro          | —                                                                | —                                                                                   | [Blog Post, marzo 2019, en ruso](https://vc.ru/dev/62715-kak-my-stroili-monitoring-na-prometheus-clickhouse-i-elk)                                                                                                                     |
-| <a href="https://mkb.ru/" class="favicon">МКБ</a>                                               | Banco                              | Supervisión del sistema web | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en ruso, septiembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup28/mkb.pdf)                                                                                                           |
-| <a href="https://jinshuju.net" class="favicon">Jinshuju 金数据</a>                              | BI Analytics                       | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Diapositivas en chino, octubre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup24/3.%20金数据数据架构调整方案Public.pdf)                                                                               |
-| <a href="https://www.instana.com" class="favicon">Instana</a>                                   | Plataforma APM                     | Producto principal          | —                                                                | —                                                                                   | [Publicación de Twitter](https://twitter.com/mieldonkers/status/1248884119158882304)                                                                                                                                                   |
-| <a href="https://wargaming.com/en/" class="favicon">Wargaming</a>                               | Juego                              |                             | —                                                                | —                                                                                   | [Entrevista](https://habr.com/en/post/496954/)                                                                                                                                                                                         |
-| <a href="https://crazypanda.ru/en/" class="favicon">Crazypanda</a>                              | Juego                              |                             | —                                                                | —                                                                                   | Sesión en vivo en ClickHouse meetup                                                                                                                                                                                                    |
-| <a href="https://fun.co/rp" class="favicon">FunCorp</a>                                         | Juego                              |                             | —                                                                | —                                                                                   | [Artículo](https://www.altinity.com/blog/migrating-from-redshift-to-clickhouse)                                                                                                                                                        |
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-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/adopters/) <!--hide-->
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-toc_title: "Caracter\xEDsticas distintivas"
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-# Características distintivas de ClickHouse {#distinctive-features-of-clickhouse}
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-## DBMS orientado a columnas verdaderas {#true-column-oriented-dbms}
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-En un verdadero DBMS orientado a columnas, no se almacenan datos adicionales con los valores. Entre otras cosas, esto significa que los valores de longitud constante deben ser compatibles, para evitar almacenar su longitud “number” al lado de los valores. Como ejemplo, mil millones de valores de tipo UInt8 deberían consumir alrededor de 1 GB sin comprimir, o esto afecta fuertemente el uso de la CPU. Es esencial almacenar los datos de forma compacta (sin “garbage”) incluso sin comprimir, ya que la velocidad de descompresión (uso de CPU) depende principalmente del volumen de datos sin comprimir.
-
-Vale la pena señalar porque hay sistemas que pueden almacenar valores de diferentes columnas por separado, pero que no pueden procesar efectivamente las consultas analíticas debido a su optimización para otros escenarios. Los ejemplos son HBase, BigTable, Cassandra e HyperTable. En estos sistemas, obtendría un rendimiento de alrededor de cien mil filas por segundo, pero no cientos de millones de filas por segundo.
-
-También vale la pena señalar que ClickHouse es un sistema de administración de bases de datos, no una sola base de datos. ClickHouse permite crear tablas y bases de datos en tiempo de ejecución, cargar datos y ejecutar consultas sin volver a configurar y reiniciar el servidor.
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-## Compresión de datos {#data-compression}
-
-Algunos DBMS orientados a columnas (InfiniDB CE y MonetDB) no utilizan la compresión de datos. Sin embargo, la compresión de datos juega un papel clave para lograr un rendimiento excelente.
-
-## Almacenamiento en disco de datos {#disk-storage-of-data}
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-Mantener los datos físicamente ordenados por clave principal permite extraer datos para sus valores específicos o rangos de valores con baja latencia, menos de unas pocas docenas de milisegundos. Algunos DBMS orientados a columnas (como SAP HANA y Google PowerDrill) solo pueden funcionar en RAM. Este enfoque fomenta la asignación de un presupuesto de hardware más grande que el necesario para el análisis en tiempo real. ClickHouse está diseñado para funcionar en discos duros normales, lo que significa que el costo por GB de almacenamiento de datos es bajo, pero SSD y RAM adicional también se utilizan completamente si están disponibles.
-
-## Procesamiento paralelo en varios núcleos {#parallel-processing-on-multiple-cores}
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-Las consultas grandes se paralelizan naturalmente, tomando todos los recursos necesarios disponibles en el servidor actual.
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-## Procesamiento distribuido en varios servidores {#distributed-processing-on-multiple-servers}
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-Casi ninguno de los DBMS columnar mencionados anteriormente tiene soporte para el procesamiento de consultas distribuidas.
-En ClickHouse, los datos pueden residir en diferentes fragmentos. Cada fragmento puede ser un grupo de réplicas utilizadas para la tolerancia a errores. Todos los fragmentos se utilizan para ejecutar una consulta en paralelo, de forma transparente para el usuario.
-
-## Soporte SQL {#sql-support}
-
-ClickHouse admite un lenguaje de consulta declarativo basado en SQL que es idéntico al estándar SQL en muchos casos.
-Las consultas admitidas incluyen GROUP BY, ORDER BY, subconsultas en cláusulas FROM, IN y JOIN y subconsultas escalares.
-No se admiten subconsultas y funciones de ventana dependientes.
-
-## Motor del vector {#vector-engine}
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-Los datos no solo se almacenan mediante columnas, sino que se procesan mediante vectores (partes de columnas), lo que permite lograr una alta eficiencia de CPU.
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-## Actualizaciones de datos en tiempo real {#real-time-data-updates}
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-ClickHouse admite tablas con una clave principal. Para realizar consultas rápidamente en el rango de la clave principal, los datos se ordenan de forma incremental utilizando el árbol de combinación. Debido a esto, los datos se pueden agregar continuamente a la tabla. No se toman bloqueos cuando se ingieren nuevos datos.
-
-## Indice {#index}
-
-Tener un dato ordenado físicamente por clave principal permite extraer datos para sus valores específicos o rangos de valores con baja latencia, menos de unas pocas docenas de milisegundos.
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-## Adecuado para consultas en línea {#suitable-for-online-queries}
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-La baja latencia significa que las consultas se pueden procesar sin demora y sin intentar preparar una respuesta por adelantado, justo en el mismo momento mientras se carga la página de la interfaz de usuario. En otras palabras, en línea.
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-## Soporte para cálculos aproximados {#support-for-approximated-calculations}
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-ClickHouse proporciona varias formas de intercambiar precisión por rendimiento:
-
-1.  Funciones agregadas para el cálculo aproximado del número de valores distintos, medianas y cuantiles.
-2.  Ejecutar una consulta basada en una parte (muestra) de datos y obtener un resultado aproximado. En este caso, se recuperan proporcionalmente menos datos del disco.
-3.  Ejecutar una agregación para un número limitado de claves aleatorias, en lugar de para todas las claves. Bajo ciertas condiciones para la distribución de claves en los datos, esto proporciona un resultado razonablemente preciso mientras se utilizan menos recursos.
-
-## Replicación de datos e integridad de datos {#data-replication-and-data-integrity-support}
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-ClickHouse utiliza la replicación multi-maestro asincrónica. Después de escribir en cualquier réplica disponible, todas las réplicas restantes recuperan su copia en segundo plano. El sistema mantiene datos idénticos en diferentes réplicas. La recuperación después de la mayoría de las fallas se realiza automáticamente, o semiautomáticamente en casos complejos.
-
-Para obtener más información, consulte la sección [Replicación de datos](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
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-## Características que pueden considerarse desventajas {#clickhouse-features-that-can-be-considered-disadvantages}
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-1.  No hay transacciones completas.
-2.  Falta de capacidad para modificar o eliminar datos ya insertados con alta tasa y baja latencia. Hay eliminaciones y actualizaciones por lotes disponibles para limpiar o modificar datos, por ejemplo, para cumplir con [GDPR](https://gdpr-info.eu).
-3.  El índice disperso hace que ClickHouse no sea tan adecuado para consultas de puntos que recuperan filas individuales por sus claves.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/distinctive_features/) <!--hide-->
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-toc_priority: 7
-toc_title: Historia
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-
-# Historial de ClickHouse {#clickhouse-history}
-
-ClickHouse se ha desarrollado inicialmente para alimentar [El Yandex.Métrica](https://metrica.yandex.com/), [la segunda plataforma de análisis web más grande del mundo](http://w3techs.com/technologies/overview/traffic_analysis/all), y sigue siendo el componente central de este sistema. Con más de 13 billones de registros en la base de datos y más de 20 mil millones de eventos diarios, ClickHouse permite generar informes personalizados sobre la marcha directamente a partir de datos no agregados. Este artículo cubre brevemente los objetivos de ClickHouse en las primeras etapas de su desarrollo.
-
-El Yandex.Metrica construye informes personalizados sobre la marcha basados en hits y sesiones, con segmentos arbitrarios definidos por el usuario. Hacerlo a menudo requiere construir agregados complejos, como el número de usuarios únicos. Los nuevos datos para crear un informe llegan en tiempo real.
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-A partir de abril de 2014, Yandex.Metrica estaba rastreando alrededor de 12 mil millones de eventos (vistas de páginas y clics) diariamente. Todos estos eventos deben almacenarse para crear informes personalizados. Una sola consulta puede requerir escanear millones de filas en unos pocos cientos de milisegundos, o cientos de millones de filas en solo unos segundos.
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-## Uso en Yandex.Metrica y otros servicios de Yandex {#usage-in-yandex-metrica-and-other-yandex-services}
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-ClickHouse sirve para múltiples propósitos en Yandex.Métrica.
-Su tarea principal es crear informes en modo en línea utilizando datos no agregados. Utiliza un clúster de 374 servidores, que almacenan más de 20,3 billones de filas en la base de datos. El volumen de datos comprimidos es de aproximadamente 2 PB, sin tener en cuenta duplicados y réplicas. El volumen de datos sin comprimir (en formato TSV) sería de aproximadamente 17 PB.
-
-ClickHouse también juega un papel clave en los siguientes procesos:
-
--   Almacenamiento de datos para Session Replay de Yandex.Métrica.
--   Procesamiento de datos intermedios.
--   Creación de informes globales con Analytics.
--   Ejecutar consultas para depurar el Yandex.Motor Metrica.
--   Análisis de registros desde la API y la interfaz de usuario.
-
-Hoy en día, hay varias docenas de instalaciones de ClickHouse en otros servicios y departamentos de Yandex: verticales de búsqueda, comercio electrónico, publicidad, análisis de negocios, desarrollo móvil, servicios personales y otros.
-
-## Datos agregados y no agregados {#aggregated-and-non-aggregated-data}
-
-Existe una opinión generalizada de que para calcular las estadísticas de manera efectiva, debe agregar datos ya que esto reduce el volumen de datos.
-
-Pero la agregación de datos viene con muchas limitaciones:
-
--   Debe tener una lista predefinida de los informes necesarios.
--   El usuario no puede hacer informes personalizados.
--   Al agregar sobre un gran número de claves distintas, el volumen de datos apenas se reduce, por lo que la agregación es inútil.
--   Para un gran número de informes, hay demasiadas variaciones de agregación (explosión combinatoria).
--   Al agregar claves con alta cardinalidad (como las URL), el volumen de datos no se reduce en mucho (menos del doble).
--   Por esta razón, el volumen de datos con agregación podría crecer en lugar de reducirse.
--   Los usuarios no ven todos los informes que generamos para ellos. Una gran parte de esos cálculos es inútil.
--   La integridad lógica de los datos puede ser violada para varias agregaciones.
-
-Si no agregamos nada y trabajamos con datos no agregados, esto podría reducir el volumen de cálculos.
-
-Sin embargo, con la agregación, una parte significativa del trabajo se desconecta y se completa con relativa calma. Por el contrario, los cálculos en línea requieren calcular lo más rápido posible, ya que el usuario está esperando el resultado.
-
-El Yandex.Metrica tiene un sistema especializado para agregar datos llamado Metrage, que se utilizó para la mayoría de los informes.
-A partir de 2009, Yandex.Metrica también utilizó una base de datos OLAP especializada para datos no agregados llamada OLAPServer, que anteriormente se usaba para el generador de informes.
-OLAPServer funcionó bien para datos no agregados, pero tenía muchas restricciones que no permitían que se utilizara para todos los informes según lo deseado. Estos incluyeron la falta de soporte para tipos de datos (solo números) y la incapacidad de actualizar datos de forma incremental en tiempo real (solo se podía hacer reescribiendo datos diariamente). OLAPServer no es un DBMS, sino una base de datos especializada.
-
-El objetivo inicial de ClickHouse era eliminar las limitaciones de OLAPServer y resolver el problema de trabajar con datos no agregados para todos los informes, pero a lo largo de los años, se ha convertido en un sistema de gestión de bases de datos de propósito general adecuado para una amplia gama de tareas analíticas.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/history/) <!--hide-->
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-toc_folder_title: "Implantaci\xF3n"
-toc_priority: 1
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-
-
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-toc_priority: 6
-toc_title: Rendimiento
----
-
-# Rendimiento {#performance}
-
-De acuerdo con los resultados de las pruebas internas en Yandex, ClickHouse muestra el mejor rendimiento (tanto el mayor rendimiento para consultas largas como la menor latencia en consultas cortas) para escenarios operativos comparables entre los sistemas de su clase que estaban disponibles para pruebas. Puede ver los resultados de la prueba en un [página separada](https://clickhouse.tech/benchmark/dbms/).
-
-Numerosos puntos de referencia independientes llegaron a conclusiones similares. No son difíciles de encontrar mediante una búsqueda en Internet, o se puede ver [nuestra pequeña colección de enlaces relacionados](https://clickhouse.tech/#independent-benchmarks).
-
-## Rendimiento para una única consulta grande {#throughput-for-a-single-large-query}
-
-El rendimiento se puede medir en filas por segundo o megabytes por segundo. Si los datos se colocan en la caché de la página, una consulta que no es demasiado compleja se procesa en hardware moderno a una velocidad de aproximadamente 2-10 GB / s de datos sin comprimir en un solo servidor (para los casos más sencillos, la velocidad puede alcanzar 30 GB / s). Si los datos no se colocan en la memoria caché de la página, la velocidad depende del subsistema de disco y la velocidad de compresión de datos. Por ejemplo, si el subsistema de disco permite leer datos a 400 MB/s y la tasa de compresión de datos es 3, se espera que la velocidad sea de alrededor de 1,2 GB/s. Para obtener la velocidad en filas por segundo, divida la velocidad en bytes por segundo por el tamaño total de las columnas utilizadas en la consulta. Por ejemplo, si se extraen 10 bytes de columnas, se espera que la velocidad sea de alrededor de 100-200 millones de filas por segundo.
-
-La velocidad de procesamiento aumenta casi linealmente para el procesamiento distribuido, pero solo si el número de filas resultantes de la agregación o la clasificación no es demasiado grande.
-
-## Latencia al procesar consultas cortas {#latency-when-processing-short-queries}
-
-Si una consulta usa una clave principal y no selecciona demasiadas columnas y filas para procesar (cientos de miles), puede esperar menos de 50 milisegundos de latencia (dígitos individuales de milisegundos en el mejor de los casos) si los datos se colocan en la memoria caché de la página. De lo contrario, la latencia está dominada principalmente por el número de búsquedas. Si utiliza unidades de disco giratorias, para un sistema que no está sobrecargado, la latencia se puede estimar con esta fórmula: `seek time (10 ms) * count of columns queried * count of data parts`.
-
-## Rendimiento al procesar una gran cantidad de consultas cortas {#throughput-when-processing-a-large-quantity-of-short-queries}
-
-En las mismas condiciones, ClickHouse puede manejar varios cientos de consultas por segundo en un solo servidor (hasta varios miles en el mejor de los casos). Dado que este escenario no es típico para DBMS analíticos, se recomienda esperar un máximo de 100 consultas por segundo.
-
-## Rendimiento al insertar datos {#performance-when-inserting-data}
-
-Recomendamos insertar datos en paquetes de al menos 1000 filas o no más de una sola solicitud por segundo. Al insertar en una tabla MergeTree desde un volcado separado por tabuladores, la velocidad de inserción puede ser de 50 a 200 MB/s. Si las filas insertadas tienen alrededor de 1 Kb de tamaño, la velocidad será de 50,000 a 200,000 filas por segundo. Si las filas son pequeñas, el rendimiento puede ser mayor en filas por segundo (en los datos del sistema Banner -`>` 500.000 filas por segundo; en datos de grafito -`>` 1.000.000 de filas por segundo). Para mejorar el rendimiento, puede realizar varias consultas INSERT en paralelo, que se escala linealmente.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/performance/) <!--hide-->
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-machine_translated: true
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-toc_priority: 48
-toc_title: "Control de acceso y gesti\xF3n de cuentas"
----
-
-# Control de acceso y gestión de cuentas {#access-control}
-
-ClickHouse admite la administración de control de acceso basada en [RBAC](https://en.wikipedia.org/wiki/Role-based_access_control) enfoque.
-
-Entidades de acceso de ClickHouse:
-- [Cuenta de usuario](#user-account-management)
-- [Rol](#role-management)
-- [Política de fila](#row-policy-management)
-- [Perfil de configuración](#settings-profiles-management)
-- [Cuota](#quotas-management)
-
-Puede configurar entidades de acceso utilizando:
-
--   Flujo de trabajo controlado por SQL.
-
-    Es necesario [permitir](#enabling-access-control) esta funcionalidad.
-
--   Servidor [archivos de configuración](configuration-files.md) `users.xml` y `config.xml`.
-
-Se recomienda utilizar el flujo de trabajo controlado por SQL. Ambos métodos de configuración funcionan simultáneamente, por lo que si utiliza los archivos de configuración del servidor para administrar cuentas y derechos de acceso, puede pasar suavemente al flujo de trabajo controlado por SQL.
-
-!!! note "Advertencia"
-    No puede administrar la misma entidad de acceso mediante ambos métodos de configuración simultáneamente.
-
-## Uso {#access-control-usage}
-
-De forma predeterminada, el servidor ClickHouse proporciona la cuenta de usuario `default` que no está permitido usar control de acceso controlado por SQL y administración de cuentas, pero tiene todos los derechos y permisos. El `default` cuenta de usuario se utiliza en cualquier caso cuando el nombre de usuario no está definido, por ejemplo, al iniciar sesión desde el cliente o en consultas distribuidas. En el procesamiento de consultas distribuidas se utiliza una cuenta de usuario predeterminada, si la configuración del servidor o clúster no [usuario y contraseña](../engines/table-engines/special/distributed.md) propiedad.
-
-Si acaba de comenzar a usar ClickHouse, puede usar el siguiente escenario:
-
-1.  [Permitir](#enabling-access-control) Control de acceso basado en SQL y gestión de cuentas `default` usuario.
-2.  Inicie sesión bajo el `default` cuenta de usuario y crear todos los usuarios. No olvides crear una cuenta de administrador (`GRANT ALL ON *.* WITH GRANT OPTION TO admin_user_account`).
-3.  [Restringir permisos](settings/permissions-for-queries.md#permissions_for_queries) para el `default` usuario y deshabilitar el control de acceso impulsado por SQL y la administración de cuentas para ello.
-
-### Propiedades de la solución actual {#access-control-properties}
-
--   Puede conceder permisos para bases de datos y tablas incluso si no existen.
--   Si se eliminó una tabla, no se revocarán todos los privilegios que corresponden a esta tabla. Por lo tanto, si se crea una nueva tabla más tarde con el mismo nombre, todos los privilegios vuelven a ser reales. Para revocar los privilegios correspondientes a la tabla eliminada, debe realizar, por ejemplo, el `REVOKE ALL PRIVILEGES ON db.table FROM ALL` consulta.
--   No hay ninguna configuración de por vida para los privilegios.
-
-## Cuenta de usuario {#user-account-management}
-
-Una cuenta de usuario es una entidad de acceso que permite autorizar a alguien en ClickHouse. Una cuenta de usuario contiene:
-
--   Información de identificación.
--   [Privilegio](../sql-reference/statements/grant.md#grant-privileges) que definen un ámbito de consultas que el usuario puede realizar.
--   Hosts desde los que se permite la conexión al servidor ClickHouse.
--   Roles otorgados y predeterminados.
--   Configuración con sus restricciones que se aplican de forma predeterminada en el inicio de sesión del usuario.
--   Perfiles de configuración asignados.
-
-Los privilegios a una cuenta de usuario pueden ser otorgados por el [GRANT](../sql-reference/statements/grant.md) consulta o asignando [rol](#role-management). Para revocar privilegios de un usuario, ClickHouse proporciona el [REVOKE](../sql-reference/statements/revoke.md) consulta. Para listar los privilegios de un usuario, utilice - [SHOW GRANTS](../sql-reference/statements/show.md#show-grants-statement) instrucción.
-
-Consultas de gestión:
-
--   [CREATE USER](../sql-reference/statements/create.md#create-user-statement)
--   [ALTER USER](../sql-reference/statements/alter.md#alter-user-statement)
--   [DROP USER](../sql-reference/statements/misc.md#drop-user-statement)
--   [SHOW CREATE USER](../sql-reference/statements/show.md#show-create-user-statement)
-
-### Ajustes Aplicación {#access-control-settings-applying}
-
-Los ajustes se pueden establecer de diferentes maneras: para una cuenta de usuario, en sus roles y perfiles de configuración concedidos. En un inicio de sesión de usuario, si se establece una configuración en diferentes entidades de acceso, el valor y las restricciones de esta configuración se aplican mediante las siguientes prioridades (de mayor a menor):
-
-1.  Configuración de la cuenta de usuario.
-2.  La configuración de los roles predeterminados de la cuenta de usuario. Si se establece una configuración en algunos roles, el orden de la configuración que se aplica no está definido.
-3.  La configuración de los perfiles de configuración asignados a un usuario o a sus roles predeterminados. Si se establece una configuración en algunos perfiles, el orden de aplicación de la configuración no está definido.
-4.  Ajustes aplicados a todo el servidor de forma predeterminada o desde el [perfil predeterminado](server-configuration-parameters/settings.md#default-profile).
-
-## Rol {#role-management}
-
-Role es un contenedor para las entidades de acceso que se pueden conceder a una cuenta de usuario.
-
-El rol contiene:
-
--   [Privilegio](../sql-reference/statements/grant.md#grant-privileges)
--   Configuración y restricciones
--   Lista de funciones concedidas
-
-Consultas de gestión:
-
--   [CREATE ROLE](../sql-reference/statements/create.md#create-role-statement)
--   [ALTER ROLE](../sql-reference/statements/alter.md#alter-role-statement)
--   [DROP ROLE](../sql-reference/statements/misc.md#drop-role-statement)
--   [SET ROLE](../sql-reference/statements/misc.md#set-role-statement)
--   [SET DEFAULT ROLE](../sql-reference/statements/misc.md#set-default-role-statement)
--   [SHOW CREATE ROLE](../sql-reference/statements/show.md#show-create-role-statement)
-
-Los privilegios a un rol pueden ser otorgados por el [GRANT](../sql-reference/statements/grant.md) consulta. Para revocar privilegios de un rol, ClickHouse proporciona el [REVOKE](../sql-reference/statements/revoke.md) consulta.
-
-## Política de fila {#row-policy-management}
-
-La directiva de filas es un filtro que define qué filas está disponible para un usuario o para un rol. La directiva de filas contiene filtros para una tabla específica y una lista de roles y/o usuarios que deben usar esta directiva de filas.
-
-Consultas de gestión:
-
--   [CREATE ROW POLICY](../sql-reference/statements/create.md#create-row-policy-statement)
--   [ALTER ROW POLICY](../sql-reference/statements/alter.md#alter-row-policy-statement)
--   [DROP ROW POLICY](../sql-reference/statements/misc.md#drop-row-policy-statement)
--   [SHOW CREATE ROW POLICY](../sql-reference/statements/show.md#show-create-row-policy-statement)
-
-## Perfil de configuración {#settings-profiles-management}
-
-El perfil de configuración es una colección de [configuración](settings/index.md). El perfil de configuración contiene configuraciones y restricciones, y una lista de roles y/o usuarios a los que se aplica esta cuota.
-
-Consultas de gestión:
-
--   [CREATE SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/create.md#create-settings-profile-statement)
--   [ALTER SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/alter.md#alter-settings-profile-statement)
--   [DROP SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/misc.md#drop-settings-profile-statement)
--   [SHOW CREATE SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/show.md#show-create-settings-profile-statement)
-
-## Cuota {#quotas-management}
-
-La cuota limita el uso de recursos. Ver [Cuota](quotas.md).
-
-La cuota contiene un conjunto de límites para algunas duraciones y una lista de roles y / o usuarios que deben usar esta cuota.
-
-Consultas de gestión:
-
--   [CREATE QUOTA](../sql-reference/statements/create.md#create-quota-statement)
--   [ALTER QUOTA](../sql-reference/statements/alter.md#alter-quota-statement)
--   [DROP QUOTA](../sql-reference/statements/misc.md#drop-quota-statement)
--   [SHOW CREATE QUOTA](../sql-reference/statements/show.md#show-create-quota-statement)
-
-## Habilitación del control de acceso basado en SQL y la administración de cuentas {#enabling-access-control}
-
--   Configure un directorio para el almacenamiento de configuraciones.
-
-    ClickHouse almacena las configuraciones de entidades de acceso en la carpeta [access_control_path](server-configuration-parameters/settings.md#access_control_path) parámetro de configuración del servidor.
-
--   Habilite el control de acceso controlado por SQL y la administración de cuentas para al menos una cuenta de usuario.
-
-    De forma predeterminada, el control de acceso controlado por SQL y la administración de cuentas se activan para todos los usuarios. Debe configurar al menos un usuario en el `users.xml` archivo de configuración y asigne 1 al [access_management](settings/settings-users.md#access_management-user-setting) configuración.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/access_rights/) <!--hide-->
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deleted file mode 100644
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--- a/docs/es/operations/backup.md
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
----
-toc_priority: 49
-toc_title: Copia de seguridad de datos
----
-
-# Copia de seguridad de datos {#data-backup}
-
-Mientras que la [replicación](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) proporciona protección contra fallos de hardware, no protege de errores humanos: el borrado accidental de datos, elminar la tabla equivocada o una tabla en el clúster equivocado, y bugs de software que dan como resultado un procesado incorrecto de los datos o la corrupción de los datos. En muchos casos, errores como estos afectarán a todas las réplicas. ClickHouse dispone de salvaguardas para prevenir algunos tipos de errores — por ejemplo, por defecto [no se puede simplemente eliminar tablas con un motor similar a MergeTree que contenga más de 50 Gb de datos](server-configuration-parameters/settings.md#max-table-size-to-drop). Sin embargo, estas salvaguardas no cubren todos los casos posibles y pueden eludirse.
-
-Para mitigar eficazmente los posibles errores humanos, debe preparar cuidadosamente una estrategia para realizar copias de seguridad y restaurar sus datos **previamente**.
-
-Cada empresa tiene diferentes recursos disponibles y requisitos comerciales, por lo que no existe una solución universal para las copias de seguridad y restauraciones de ClickHouse que se adapten a cada situación. Lo que funciona para un gigabyte de datos probablemente no funcionará para decenas de petabytes. Hay una variedad de posibles enfoques con sus propios pros y contras, que se discutirán a continuación. Es una buena idea utilizar varios enfoques en lugar de uno solo para compensar sus diversas deficiencias.
-
-!!! note "Nota"
-    Tenga en cuenta que si realizó una copia de seguridad de algo y nunca intentó restaurarlo, es probable que la restauración no funcione correctamente cuando realmente la necesite (o al menos tomará más tiempo de lo que las empresas pueden tolerar). Por lo tanto, cualquiera que sea el enfoque de copia de seguridad que elija, asegúrese de automatizar el proceso de restauración también y ponerlo en practica en un clúster de ClickHouse de repuesto regularmente.
-
-## Duplicar datos de origen en otro lugar {#duplicating-source-data-somewhere-else}
-
-A menudo, los datos que se ingieren en ClickHouse se entregan a través de algún tipo de cola persistente, como [Acerca de nosotros](https://kafka.apache.org). En este caso, es posible configurar un conjunto adicional de suscriptores que leerá el mismo flujo de datos mientras se escribe en ClickHouse y lo almacenará en almacenamiento en frío en algún lugar. La mayoría de las empresas ya tienen algún almacenamiento en frío recomendado por defecto, que podría ser un almacén de objetos o un sistema de archivos distribuido como [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html).
-
-## Instantáneas del sistema de archivos {#filesystem-snapshots}
-
-Algunos sistemas de archivos locales proporcionan funcionalidad de instantánea (por ejemplo, [ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS)), pero podrían no ser la mejor opción para servir consultas en vivo. Una posible solución es crear réplicas adicionales con este tipo de sistema de archivos y excluirlas del [Distribuido](../engines/table-engines/special/distributed.md) tablas que se utilizan para `SELECT` consulta. Las instantáneas en tales réplicas estarán fuera del alcance de cualquier consulta que modifique los datos. Como beneficio adicional, estas réplicas podrían tener configuraciones de hardware especiales con más discos conectados por servidor, lo que sería rentable.
-
-## Método de codificación de datos: {#clickhouse-copier}
-
-[Método de codificación de datos:](utilities/clickhouse-copier.md) es una herramienta versátil que se creó inicialmente para volver a dividir tablas de tamaño petabyte. También se puede usar con fines de copia de seguridad y restauración porque copia datos de forma fiable entre tablas y clústeres de ClickHouse.
-
-Para volúmenes de datos más pequeños, un simple `INSERT INTO ... SELECT ...` a tablas remotas podría funcionar también.
-
-## Manipulaciones con piezas {#manipulations-with-parts}
-
-ClickHouse permite usar la consulta `ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION ...` para crear una copia local de particiones de tabla. Esto se implementa utilizando enlaces duros a la carpeta `/var/lib/clickhouse/shadow/`, por lo que generalmente no consume espacio adicional en disco para datos antiguos. Las copias creadas de archivos no son manejadas por el servidor ClickHouse, por lo que puede dejarlas allí: tendrá una copia de seguridad simple que no requiere ningún sistema externo adicional, pero seguirá siendo propenso a problemas de hardware. Por esta razón, es mejor copiarlos de forma remota en otra ubicación y luego eliminar las copias locales. Los sistemas de archivos distribuidos y los almacenes de objetos siguen siendo una buena opción para esto, pero los servidores de archivos conectados normales con una capacidad lo suficientemente grande podrían funcionar también (en este caso, la transferencia ocurrirá a través del sistema de archivos de red o tal vez [rsync](https://en.wikipedia.org/wiki/Rsync)).
-
-Para obtener más información sobre las consultas relacionadas con las manipulaciones de particiones, consulte [Documentación de ALTER](../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
-
-Una herramienta de terceros está disponible para automatizar este enfoque: [Haga clic en el botón de copia de seguridad](https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/backup/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/configuration-files.md b/docs/es/operations/configuration-files.md
deleted file mode 100644
index d9aa8567868..00000000000
--- a/docs/es/operations/configuration-files.md
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 50
-toc_title: "Archivos de configuraci\xF3n"
----
-
-# Archivos de configuración {#configuration_files}
-
-ClickHouse admite la administración de configuración de varios archivos. El archivo de configuración del servidor principal es `/etc/clickhouse-server/config.xml`. Otros archivos deben estar en el `/etc/clickhouse-server/config.d` directorio.
-
-!!! note "Nota"
-    Todos los archivos de configuración deben estar en formato XML. Además, deben tener el mismo elemento raíz, generalmente `<yandex>`.
-
-Algunos valores especificados en el archivo de configuración principal se pueden anular en otros archivos de configuración. El `replace` o `remove` se pueden especificar atributos para los elementos de estos archivos de configuración.
-
-Si no se especifica ninguno, combina el contenido de los elementos de forma recursiva, reemplazando los valores de los elementos secundarios duplicados.
-
-Si `replace` se especifica, reemplaza todo el elemento por el especificado.
-
-Si `remove` se especifica, elimina el elemento.
-
-La configuración también puede definir “substitutions”. Si un elemento tiene el `incl` atributo, la sustitución correspondiente del archivo se utilizará como el valor. De forma predeterminada, la ruta al archivo con sustituciones es `/etc/metrika.xml`. Esto se puede cambiar en el [include_from](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-include_from) elemento en la configuración del servidor. Los valores de sustitución se especifican en `/yandex/substitution_name` elementos en este archivo. Si una sustitución especificada en `incl` no existe, se registra en el registro. Para evitar que ClickHouse registre las sustituciones que faltan, especifique `optional="true"` atributo (por ejemplo, ajustes para [macro](server-configuration-parameters/settings.md)).
-
-Las sustituciones también se pueden realizar desde ZooKeeper. Para hacer esto, especifique el atributo `from_zk = "/path/to/node"`. El valor del elemento se sustituye por el contenido del nodo en `/path/to/node` en ZooKeeper. También puede colocar un subárbol XML completo en el nodo ZooKeeper y se insertará completamente en el elemento de origen.
-
-El `config.xml` file puede especificar una configuración separada con configuraciones de usuario, perfiles y cuotas. La ruta relativa a esta configuración se establece en el `users_config` elemento. Por defecto, es `users.xml`. Si `users_config` se omite, la configuración de usuario, los perfiles y las cuotas se especifican directamente en `config.xml`.
-
-La configuración de los usuarios se puede dividir en archivos separados similares a `config.xml` y `config.d/`.
-El nombre del directorio se define como `users_config` sin `.xml` postfix concatenado con `.d`.
-Directorio `users.d` se utiliza por defecto, como `users_config` por defecto `users.xml`.
-Por ejemplo, puede tener un archivo de configuración separado para cada usuario como este:
-
-``` bash
-$ cat /etc/clickhouse-server/users.d/alice.xml
-```
-
-``` xml
-<yandex>
-    <users>
-      <alice>
-          <profile>analytics</profile>
-            <networks>
-                  <ip>::/0</ip>
-            </networks>
-          <password_sha256_hex>...</password_sha256_hex>
-          <quota>analytics</quota>
-      </alice>
-    </users>
-</yandex>
-```
-
-Para cada archivo de configuración, el servidor también genera `file-preprocessed.xml` archivos al iniciar. Estos archivos contienen todas las sustituciones y anulaciones completadas, y están destinados para uso informativo. Si se utilizaron sustituciones de ZooKeeper en los archivos de configuración pero ZooKeeper no está disponible en el inicio del servidor, el servidor carga la configuración desde el archivo preprocesado.
-
-El servidor realiza un seguimiento de los cambios en los archivos de configuración, así como archivos y nodos ZooKeeper que se utilizaron al realizar sustituciones y anulaciones, y vuelve a cargar la configuración de los usuarios y clústeres sobre la marcha. Esto significa que puede modificar el clúster, los usuarios y su configuración sin reiniciar el servidor.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/configuration_files/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/index.md b/docs/es/operations/index.md
deleted file mode 100644
index 9a928fa0f01..00000000000
--- a/docs/es/operations/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Operaci\xF3n"
-toc_priority: 41
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Operación {#operations}
-
-El manual de operaciones de ClickHouse consta de las siguientes secciones principales:
-
--   [Requisito](requirements.md)
--   [Monitoreo](monitoring.md)
--   [Solución de problemas](troubleshooting.md)
--   [Recomendaciones de uso](tips.md)
--   [Procedimiento de actualización](update.md)
--   [Derechos de acceso](access-rights.md)
--   [Copia de seguridad de datos](backup.md)
--   [Archivos de configuración](configuration-files.md)
--   [Cuota](quotas.md)
--   [Tablas del sistema](system-tables.md)
--   [Parámetros de configuración del servidor](server-configuration-parameters/index.md)
--   [Cómo probar su hardware con ClickHouse](performance-test.md)
--   [Configuración](settings/index.md)
--   [Utilidad](utilities/index.md)
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/) ##}
diff --git a/docs/es/operations/monitoring.md b/docs/es/operations/monitoring.md
deleted file mode 100644
index 19912d23f3b..00000000000
--- a/docs/es/operations/monitoring.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Monitoreo
----
-
-# Monitoreo {#monitoring}
-
-Usted puede monitorear:
-
--   Utilización de recursos de hardware.
--   Métricas del servidor ClickHouse.
-
-## Utilización de recursos {#resource-utilization}
-
-ClickHouse no supervisa el estado de los recursos de hardware por sí mismo.
-
-Se recomienda encarecidamente configurar la supervisión para:
-
--   Carga y temperatura en los procesadores.
-
-    Usted puede utilizar [dmesg](https://en.wikipedia.org/wiki/Dmesg), [Turbostat](https://www.linux.org/docs/man8/turbostat.html) u otros instrumentos.
-
--   Utilización del sistema de almacenamiento, RAM y red.
-
-## Métricas del servidor ClickHouse {#clickhouse-server-metrics}
-
-El servidor ClickHouse tiene instrumentos integrados para el monitoreo de estado propio.
-
-Para realizar un seguimiento de los eventos del servidor, use los registros del servidor. Ver el [registrador](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-logger) sección del archivo de configuración.
-
-ClickHouse recoge:
-
--   Diferentes métricas de cómo el servidor utiliza recursos computacionales.
--   Estadísticas comunes sobre el procesamiento de consultas.
-
-Puede encontrar métricas en el [sistema.métricas](../operations/system-tables.md#system_tables-metrics), [sistema.evento](../operations/system-tables.md#system_tables-events), y [sistema.asynchronous_metrics](../operations/system-tables.md#system_tables-asynchronous_metrics) tabla.
-
-Puede configurar ClickHouse para exportar métricas a [Grafito](https://github.com/graphite-project). Ver el [Sección de grafito](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) en el archivo de configuración del servidor ClickHouse. Antes de configurar la exportación de métricas, debe configurar Graphite siguiendo sus [guiar](https://graphite.readthedocs.io/en/latest/install.html).
-
-Puede configurar ClickHouse para exportar métricas a [Prometeo](https://prometheus.io). Ver el [Sección Prometheus](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-prometheus) en el archivo de configuración del servidor ClickHouse. Antes de configurar la exportación de métricas, debe configurar Prometheus siguiendo su oficial [guiar](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/).
-
-Además, puede supervisar la disponibilidad del servidor a través de la API HTTP. Enviar el `HTTP GET` solicitud de `/ping`. Si el servidor está disponible, responde con `200 OK`.
-
-Para supervisar servidores en una configuración de clúster, debe establecer [max_replica_delay_for_distributed_queries](settings/settings.md#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries) parámetro y utilizar el recurso HTTP `/replicas_status`. Una solicitud para `/replicas_status` devoluciones `200 OK` si la réplica está disponible y no se retrasa detrás de las otras réplicas. Si una réplica se retrasa, devuelve `503 HTTP_SERVICE_UNAVAILABLE` con información sobre la brecha.
diff --git a/docs/es/operations/optimizing-performance/index.md b/docs/es/operations/optimizing-performance/index.md
deleted file mode 100644
index d2796c6e0d3..00000000000
--- a/docs/es/operations/optimizing-performance/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Optimizaci\xF3n del rendimiento"
-toc_priority: 52
----
-
-
diff --git a/docs/es/operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md b/docs/es/operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md
deleted file mode 100644
index a474dde6af2..00000000000
--- a/docs/es/operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: "Generaci\xF3n de perfiles de consultas"
----
-
-# Analizador de consultas de muestreo {#sampling-query-profiler}
-
-ClickHouse ejecuta el generador de perfiles de muestreo que permite analizar la ejecución de consultas. Utilizando el generador de perfiles puede encontrar rutinas de código fuente que se utilizan con más frecuencia durante la ejecución de la consulta. Puede rastrear el tiempo de CPU y el tiempo de reloj de pared invertido, incluido el tiempo de inactividad.
-
-Para usar el generador de perfiles:
-
--   Configurar el [trace_log](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-trace_log) sección de la configuración del servidor.
-
-    Esta sección configura la [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log) tabla del sistema que contiene los resultados del funcionamiento del generador de perfiles. Está configurado de forma predeterminada. Recuerde que los datos de esta tabla solo son válidos para un servidor en ejecución. Después de reiniciar el servidor, ClickHouse no limpia la tabla y toda la dirección de memoria virtual almacenada puede dejar de ser válida.
-
--   Configurar el [Los resultados de la prueba](../settings/settings.md#query_profiler_cpu_time_period_ns) o [query_profiler_real_time_period_ns](../settings/settings.md#query_profiler_real_time_period_ns) configuración. Ambos ajustes se pueden utilizar simultáneamente.
-
-    Estas opciones le permiten configurar temporizadores del generador de perfiles. Como estos son los ajustes de sesión, puede obtener diferentes frecuencias de muestreo para todo el servidor, usuarios individuales o perfiles de usuario, para su sesión interactiva y para cada consulta individual.
-
-La frecuencia de muestreo predeterminada es una muestra por segundo y tanto la CPU como los temporizadores reales están habilitados. Esta frecuencia permite recopilar suficiente información sobre el clúster ClickHouse. Al mismo tiempo, al trabajar con esta frecuencia, el generador de perfiles no afecta el rendimiento del servidor ClickHouse. Si necesita perfilar cada consulta individual, intente usar una mayor frecuencia de muestreo.
-
-Para analizar el `trace_log` tabla del sistema:
-
--   Instale el `clickhouse-common-static-dbg` paquete. Ver [Instalar desde paquetes DEB](../../getting-started/install.md#install-from-deb-packages).
-
--   Permitir funciones de introspección [allow_introspection_functions](../settings/settings.md#settings-allow_introspection_functions) configuración.
-
-    Por razones de seguridad, las funciones de introspección están deshabilitadas de forma predeterminada.
-
--   Utilice el `addressToLine`, `addressToSymbol` y `demangle` [funciones de la introspección](../../sql-reference/functions/introspection.md) para obtener nombres de funciones y sus posiciones en el código ClickHouse. Para obtener un perfil para alguna consulta, debe agregar datos del `trace_log` tabla. Puede agregar datos por funciones individuales o por los seguimientos de pila completos.
-
-Si necesita visualizar `trace_log` información, intente [Flamegraph](../../interfaces/third-party/gui/#clickhouse-flamegraph) y [Nivel de Cifrado WEP](https://github.com/laplab/clickhouse-speedscope).
-
-## Ejemplo {#example}
-
-En este ejemplo nos:
-
--   Filtrado `trace_log` datos por un identificador de consulta y la fecha actual.
-
--   Agregando por seguimiento de pila.
-
--   Usando funciones de introspección, obtendremos un informe de:
-
-    -   Nombres de símbolos y funciones de código fuente correspondientes.
-    -   Ubicaciones del código fuente de estas funciones.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT
-    count(),
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> concat(demangle(addressToSymbol(x)), '\n    ', addressToLine(x)), trace), '\n') AS sym
-FROM system.trace_log
-WHERE (query_id = 'ebca3574-ad0a-400a-9cbc-dca382f5998c') AND (event_date = today())
-GROUP BY trace
-ORDER BY count() DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-{% include "examples/sampling_query_profiler_result.txt" %}
-```
diff --git a/docs/es/operations/performance-test.md b/docs/es/operations/performance-test.md
deleted file mode 100644
index 97444f339cd..00000000000
--- a/docs/es/operations/performance-test.md
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: Prueba de hardware
----
-
-# Cómo probar su hardware con ClickHouse {#how-to-test-your-hardware-with-clickhouse}
-
-Con esta instrucción, puede ejecutar una prueba de rendimiento básica de ClickHouse en cualquier servidor sin instalar paquetes de ClickHouse.
-
-1.  Ir a “commits” página: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/commits/master
-
-2.  Haga clic en la primera marca de verificación verde o cruz roja con verde “ClickHouse Build Check” y haga clic en el “Details” enlace cerca “ClickHouse Build Check”. No existe tal enlace en algunas confirmaciones, por ejemplo, confirmaciones con documentación. En este caso, elija la confirmación más cercana que tenga este enlace.
-
-3.  Copie el enlace a “clickhouse” binario para amd64 o aarch64.
-
-4.  ssh al servidor y descargarlo con wget:
-
-<!-- -->
-
-      # For amd64:
-      wget https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/0/00ba767f5d2a929394ea3be193b1f79074a1c4bc/1578163263_binary/clickhouse
-      # For aarch64:
-      wget https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/0/00ba767f5d2a929394ea3be193b1f79074a1c4bc/1578161264_binary/clickhouse
-      # Then do:
-      chmod a+x clickhouse
-
-1.  Descargar configs:
-
-<!-- -->
-
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/config.xml
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/users.xml
-      mkdir config.d
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/config.d/path.xml -O config.d/path.xml
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/config.d/log_to_console.xml -O config.d/log_to_console.xml
-
-1.  Descargar archivos de referencia:
-
-<!-- -->
-
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/benchmark/clickhouse/benchmark-new.sh
-      chmod a+x benchmark-new.sh
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/benchmark/clickhouse/queries.sql
-
-1.  Descargue los datos de prueba de acuerdo con el [El Yandex.Conjunto de datos de Metrica](../getting-started/example-datasets/metrica.md) instrucción (“hits” tabla que contiene 100 millones de filas).
-
-<!-- -->
-
-      wget https://datasets.clickhouse.tech/hits/partitions/hits_100m_obfuscated_v1.tar.xz
-      tar xvf hits_100m_obfuscated_v1.tar.xz -C .
-      mv hits_100m_obfuscated_v1/* .
-
-1.  Ejecute el servidor:
-
-<!-- -->
-
-      ./clickhouse server
-
-1.  Verifique los datos: ssh al servidor en otro terminal
-
-<!-- -->
-
-      ./clickhouse client --query "SELECT count() FROM hits_100m_obfuscated"
-      100000000
-
-1.  Edite el benchmark-new.sh, cambie `clickhouse-client` a `./clickhouse client` y añadir `–-max_memory_usage 100000000000` parámetro.
-
-<!-- -->
-
-      mcedit benchmark-new.sh
-
-1.  Ejecute el punto de referencia:
-
-<!-- -->
-
-      ./benchmark-new.sh hits_100m_obfuscated
-
-1.  Envíe los números y la información sobre la configuración de su hardware a clickhouse-feedback@yandex-team.com
-
-Todos los resultados se publican aquí: https://clickhouse.tecnología/punto de referencia/hardware/
diff --git a/docs/es/operations/quotas.md b/docs/es/operations/quotas.md
deleted file mode 100644
index 9d84ce21339..00000000000
--- a/docs/es/operations/quotas.md
+++ /dev/null
@@ -1,112 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 51
-toc_title: Cuota
----
-
-# Cuota {#quotas}
-
-Las cuotas le permiten limitar el uso de recursos durante un período de tiempo o realizar un seguimiento del uso de recursos.
-Las cuotas se configuran en la configuración del usuario, que generalmente ‘users.xml’.
-
-El sistema también tiene una característica para limitar la complejidad de una sola consulta. Vea la sección “Restrictions on query complexity”).
-
-A diferencia de las restricciones de complejidad de consultas, las cuotas:
-
--   Coloque restricciones en un conjunto de consultas que se pueden ejecutar durante un período de tiempo, en lugar de limitar una sola consulta.
--   Tenga en cuenta los recursos gastados en todos los servidores remotos para el procesamiento de consultas distribuidas.
-
-Veamos la sección del ‘users.xml’ fichero que define las cuotas.
-
-``` xml
-<!-- Quotas -->
-<quotas>
-    <!-- Quota name. -->
-    <default>
-        <!-- Restrictions for a time period. You can set many intervals with different restrictions. -->
-        <interval>
-            <!-- Length of the interval. -->
-            <duration>3600</duration>
-
-            <!-- Unlimited. Just collect data for the specified time interval. -->
-            <queries>0</queries>
-            <errors>0</errors>
-            <result_rows>0</result_rows>
-            <read_rows>0</read_rows>
-            <execution_time>0</execution_time>
-        </interval>
-    </default>
-```
-
-De forma predeterminada, la cuota realiza un seguimiento del consumo de recursos para cada hora, sin limitar el uso.
-El consumo de recursos calculado para cada intervalo se envía al registro del servidor después de cada solicitud.
-
-``` xml
-<statbox>
-    <!-- Restrictions for a time period. You can set many intervals with different restrictions. -->
-    <interval>
-        <!-- Length of the interval. -->
-        <duration>3600</duration>
-
-        <queries>1000</queries>
-        <errors>100</errors>
-        <result_rows>1000000000</result_rows>
-        <read_rows>100000000000</read_rows>
-        <execution_time>900</execution_time>
-    </interval>
-
-    <interval>
-        <duration>86400</duration>
-
-        <queries>10000</queries>
-        <errors>1000</errors>
-        <result_rows>5000000000</result_rows>
-        <read_rows>500000000000</read_rows>
-        <execution_time>7200</execution_time>
-    </interval>
-</statbox>
-```
-
-Para el ‘statbox’ Las restricciones se establecen por cada hora y por cada 24 horas (86.400 segundos). El intervalo de tiempo se cuenta, a partir de un momento fijo definido por la implementación en el tiempo. En otras palabras, el intervalo de 24 horas no necesariamente comienza a medianoche.
-
-Cuando finaliza el intervalo, se borran todos los valores recopilados. Para la siguiente hora, el cálculo de la cuota comienza de nuevo.
-
-Estas son las cantidades que se pueden restringir:
-
-`queries` – The total number of requests.
-
-`errors` – The number of queries that threw an exception.
-
-`result_rows` – The total number of rows given as a result.
-
-`read_rows` – The total number of source rows read from tables for running the query on all remote servers.
-
-`execution_time` – The total query execution time, in seconds (wall time).
-
-Si se excede el límite durante al menos un intervalo de tiempo, se lanza una excepción con un texto sobre qué restricción se excedió, para qué intervalo y cuándo comienza el nuevo intervalo (cuando se pueden enviar consultas nuevamente).
-
-Las cuotas pueden usar el “quota key” característica para informar sobre los recursos para múltiples claves de forma independiente. Aquí hay un ejemplo de esto:
-
-``` xml
-<!-- For the global reports designer. -->
-<web_global>
-    <!-- keyed – The quota_key "key" is passed in the query parameter,
-            and the quota is tracked separately for each key value.
-        For example, you can pass a Yandex.Metrica username as the key,
-            so the quota will be counted separately for each username.
-        Using keys makes sense only if quota_key is transmitted by the program, not by a user.
-
-        You can also write <keyed_by_ip />, so the IP address is used as the quota key.
-        (But keep in mind that users can change the IPv6 address fairly easily.)
-    -->
-    <keyed />
-```
-
-La cuota se asigna a los usuarios ‘users’ sección de la configuración. Vea la sección “Access rights”.
-
-Para el procesamiento de consultas distribuidas, los importes acumulados se almacenan en el servidor del solicitante. Entonces, si el usuario va a otro servidor, la cuota allí “start over”.
-
-Cuando se reinicia el servidor, las cuotas se restablecen.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/quotas/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/requirements.md b/docs/es/operations/requirements.md
deleted file mode 100644
index d6f0f25cf21..00000000000
--- a/docs/es/operations/requirements.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: Requisito
----
-
-# Requisito {#requirements}
-
-## CPU {#cpu}
-
-Para la instalación desde paquetes deb precompilados, utilice una CPU con arquitectura x86_64 y soporte para las instrucciones de SSE 4.2. Para ejecutar ClickHouse con procesadores que no admiten SSE 4.2 o tienen arquitectura AArch64 o PowerPC64LE, debe compilar ClickHouse a partir de fuentes.
-
-ClickHouse implementa el procesamiento de datos paralelo y utiliza todos los recursos de hardware disponibles. Al elegir un procesador, tenga en cuenta que ClickHouse funciona de manera más eficiente en configuraciones con un gran número de núcleos pero con una velocidad de reloj más baja que en configuraciones con menos núcleos y una velocidad de reloj más alta. Por ejemplo, 16 núcleos con 2600 MHz es preferible a 8 núcleos con 3600 MHz.
-
-Se recomienda usar **Impulso de Turbo** y **hiper-threading** tecnología. Mejora significativamente el rendimiento con una carga de trabajo típica.
-
-## RAM {#ram}
-
-Recomendamos utilizar un mínimo de 4 GB de RAM para realizar consultas no triviales. El servidor ClickHouse puede ejecutarse con una cantidad mucho menor de RAM, pero requiere memoria para procesar consultas.
-
-El volumen requerido de RAM depende de:
-
--   La complejidad de las consultas.
--   La cantidad de datos que se procesan en las consultas.
-
-Para calcular el volumen requerido de RAM, debe estimar el tamaño de los datos temporales para [GROUP BY](../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-clause), [DISTINCT](../sql-reference/statements/select/distinct.md#select-distinct), [JOIN](../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) y otras operaciones que utilice.
-
-ClickHouse puede usar memoria externa para datos temporales. Ver [GROUP BY en memoria externa](../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-in-external-memory) para más detalles.
-
-## Archivo de intercambio {#swap-file}
-
-Deshabilite el archivo de intercambio para entornos de producción.
-
-## Subsistema de almacenamiento {#storage-subsystem}
-
-Necesita tener 2 GB de espacio libre en disco para instalar ClickHouse.
-
-El volumen de almacenamiento requerido para sus datos debe calcularse por separado. La evaluación debe incluir:
-
--   Estimación del volumen de datos.
-
-    Puede tomar una muestra de los datos y obtener el tamaño promedio de una fila de ella. Luego multiplique el valor por el número de filas que planea almacenar.
-
--   El coeficiente de compresión de datos.
-
-    Para estimar el coeficiente de compresión de datos, cargue una muestra de sus datos en ClickHouse y compare el tamaño real de los datos con el tamaño de la tabla almacenada. Por ejemplo, los datos de clickstream generalmente se comprimen de 6 a 10 veces.
-
-Para calcular el volumen final de datos que se almacenarán, aplique el coeficiente de compresión al volumen de datos estimado. Si planea almacenar datos en varias réplicas, multiplique el volumen estimado por el número de réplicas.
-
-## Red {#network}
-
-Si es posible, use redes de 10G o clase superior.
-
-El ancho de banda de la red es fundamental para procesar consultas distribuidas con una gran cantidad de datos intermedios. Además, la velocidad de la red afecta a los procesos de replicación.
-
-## Software {#software}
-
-ClickHouse está desarrollado principalmente para la familia de sistemas operativos Linux. La distribución de Linux recomendada es Ubuntu. El `tzdata` paquete debe ser instalado en el sistema.
-
-ClickHouse también puede funcionar en otras familias de sistemas operativos. Ver detalles en el [Primeros pasos](../getting-started/index.md) sección de la documentación.
diff --git a/docs/es/operations/server-configuration-parameters/index.md b/docs/es/operations/server-configuration-parameters/index.md
deleted file mode 100644
index e1e2e777b94..00000000000
--- a/docs/es/operations/server-configuration-parameters/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Par\xE1metros de configuraci\xF3n del servidor"
-toc_priority: 54
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Parámetros de configuración del servidor {#server-settings}
-
-Esta sección contiene descripciones de la configuración del servidor que no se puede cambiar en el nivel de sesión o consulta.
-
-Estos ajustes se almacenan en el `config.xml` archivo en el servidor ClickHouse.
-
-Otros ajustes se describen en el “[Configuración](../settings/index.md#session-settings-intro)” apartado.
-
-Antes de estudiar la configuración, lea el [Archivos de configuración](../configuration-files.md#configuration_files) sección y tomar nota del uso de sustituciones (el `incl` y `optional` atributo).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/server_configuration_parameters/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/docs/es/operations/server-configuration-parameters/settings.md
deleted file mode 100644
index 86264ed0440..00000000000
--- a/docs/es/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ /dev/null
@@ -1,906 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 57
-toc_title: "Configuraci\xF3n del servidor"
----
-
-# Configuración del servidor {#server-settings}
-
-## builtin_dictionaries_reload_interval {#builtin-dictionaries-reload-interval}
-
-El intervalo en segundos antes de volver a cargar los diccionarios integrados.
-
-ClickHouse recarga los diccionarios incorporados cada x segundos. Esto hace posible editar diccionarios “on the fly” sin reiniciar el servidor.
-
-Valor predeterminado: 3600.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<builtin_dictionaries_reload_interval>3600</builtin_dictionaries_reload_interval>
-```
-
-## compresión {#server-settings-compression}
-
-Ajustes de compresión de datos para [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)-mesas de motor.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No lo use si acaba de comenzar a usar ClickHouse.
-
-Plantilla de configuración:
-
-``` xml
-<compression>
-    <case>
-      <min_part_size>...</min_part_size>
-      <min_part_size_ratio>...</min_part_size_ratio>
-      <method>...</method>
-    </case>
-    ...
-</compression>
-```
-
-`<case>` campo:
-
--   `min_part_size` – The minimum size of a data part.
--   `min_part_size_ratio` – The ratio of the data part size to the table size.
--   `method` – Compression method. Acceptable values: `lz4` o `zstd`.
-
-Puede configurar múltiples `<case>` apartado.
-
-Acciones cuando se cumplen las condiciones:
-
--   Si un elemento de datos coincide con un conjunto de condiciones, ClickHouse utiliza el método de compresión especificado.
--   Si un elemento de datos coincide con varios conjuntos de condiciones, ClickHouse utiliza el primer conjunto de condiciones coincidente.
-
-Si no se cumplen condiciones para un elemento de datos, ClickHouse utiliza el `lz4` compresión.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<compression incl="clickhouse_compression">
-    <case>
-        <min_part_size>10000000000</min_part_size>
-        <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio>
-        <method>zstd</method>
-    </case>
-</compression>
-```
-
-## default_database {#default-database}
-
-La base de datos predeterminada.
-
-Para obtener una lista de bases de datos, [SHOW DATABASES](../../sql-reference/statements/show.md#show-databases) consulta.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<default_database>default</default_database>
-```
-
-## default_profile {#default-profile}
-
-Perfil de configuración predeterminado.
-
-Los perfiles de configuración se encuentran en el archivo especificado en el parámetro `user_config`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<default_profile>default</default_profile>
-```
-
-## Diccionarios_config {#server_configuration_parameters-dictionaries_config}
-
-La ruta de acceso al archivo de configuración para diccionarios externos.
-
-Camino:
-
--   Especifique la ruta absoluta o la ruta relativa al archivo de configuración del servidor.
--   La ruta puede contener comodines \* y ?.
-
-Ver también “[Diccionarios externos](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md)”.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<dictionaries_config>*_dictionary.xml</dictionaries_config>
-```
-
-## Diccionarios_lazy_load {#server_configuration_parameters-dictionaries_lazy_load}
-
-La carga perezosa de los diccionarios.
-
-Si `true`, entonces cada diccionario es creado en el primer uso. Si se produce un error en la creación del diccionario, la función que estaba utilizando el diccionario produce una excepción.
-
-Si `false`, todos los diccionarios se crean cuando se inicia el servidor, y si hay un error, el servidor se apaga.
-
-El valor predeterminado es `true`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<dictionaries_lazy_load>true</dictionaries_lazy_load>
-```
-
-## format_schema_path {#server_configuration_parameters-format_schema_path}
-
-La ruta de acceso al directorio con los esquemas para los datos de entrada, como los esquemas [CapnProto](../../interfaces/formats.md#capnproto) formato.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-  <!-- Directory containing schema files for various input formats. -->
-  <format_schema_path>format_schemas/</format_schema_path>
-```
-
-## grafito {#server_configuration_parameters-graphite}
-
-Envío de datos a [Grafito](https://github.com/graphite-project).
-
-Configuración:
-
--   host – The Graphite server.
--   port – The port on the Graphite server.
--   interval – The interval for sending, in seconds.
--   timeout – The timeout for sending data, in seconds.
--   root_path – Prefix for keys.
--   metrics – Sending data from the [sistema.métricas](../../operations/system-tables.md#system_tables-metrics) tabla.
--   events – Sending deltas data accumulated for the time period from the [sistema.evento](../../operations/system-tables.md#system_tables-events) tabla.
--   events_cumulative – Sending cumulative data from the [sistema.evento](../../operations/system-tables.md#system_tables-events) tabla.
--   asynchronous_metrics – Sending data from the [sistema.asynchronous_metrics](../../operations/system-tables.md#system_tables-asynchronous_metrics) tabla.
-
-Puede configurar múltiples `<graphite>` clausula. Por ejemplo, puede usar esto para enviar datos diferentes a intervalos diferentes.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<graphite>
-    <host>localhost</host>
-    <port>42000</port>
-    <timeout>0.1</timeout>
-    <interval>60</interval>
-    <root_path>one_min</root_path>
-    <metrics>true</metrics>
-    <events>true</events>
-    <events_cumulative>false</events_cumulative>
-    <asynchronous_metrics>true</asynchronous_metrics>
-</graphite>
-```
-
-## graphite_rollup {#server_configuration_parameters-graphite-rollup}
-
-Ajustes para reducir los datos de grafito.
-
-Para obtener más información, consulte [GraphiteMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md).
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<graphite_rollup_example>
-    <default>
-        <function>max</function>
-        <retention>
-            <age>0</age>
-            <precision>60</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>3600</age>
-            <precision>300</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>86400</age>
-            <precision>3600</precision>
-        </retention>
-    </default>
-</graphite_rollup_example>
-```
-
-## http_port/https_port {#http-porthttps-port}
-
-El puerto para conectarse al servidor a través de HTTP(s).
-
-Si `https_port` se especifica, [openSSL](#server_configuration_parameters-openssl) debe ser configurado.
-
-Si `http_port` se especifica, la configuración de OpenSSL se ignora incluso si está establecida.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<https_port>9999</https_port>
-```
-
-## http_server_default_response {#server_configuration_parameters-http_server_default_response}
-
-La página que se muestra de forma predeterminada al acceder al servidor HTTP de ClickHouse.
-El valor predeterminado es “Ok.” (con un avance de línea al final)
-
-**Ejemplo**
-
-Abrir `https://tabix.io/` al acceder `http://localhost: http_port`.
-
-``` xml
-<http_server_default_response>
-  <![CDATA[<html ng-app="SMI2"><head><base href="http://ui.tabix.io/"></head><body><div ui-view="" class="content-ui"></div><script src="http://loader.tabix.io/master.js"></script></body></html>]]>
-</http_server_default_response>
-```
-
-## include_from {#server_configuration_parameters-include_from}
-
-La ruta al archivo con sustituciones.
-
-Para obtener más información, consulte la sección “[Archivos de configuración](../configuration-files.md#configuration_files)”.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<include_from>/etc/metrica.xml</include_from>
-```
-
-## Interesante {#interserver-http-port}
-
-Puerto para el intercambio de datos entre servidores ClickHouse.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
-```
-
-## Sistema abierto {#interserver-http-host}
-
-El nombre de host que pueden utilizar otros servidores para acceder a este servidor.
-
-Si se omite, se define de la misma manera que el `hostname-f` comando.
-
-Útil para separarse de una interfaz de red específica.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<interserver_http_host>example.yandex.ru</interserver_http_host>
-```
-
-## interserver_http_credentials {#server-settings-interserver-http-credentials}
-
-El nombre de usuario y la contraseña utilizados para [replicación](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) con los motores Replicated\*. Estas credenciales sólo se utilizan para la comunicación entre réplicas y no están relacionadas con las credenciales de los clientes de ClickHouse. El servidor está comprobando estas credenciales para conectar réplicas y utiliza las mismas credenciales cuando se conecta a otras réplicas. Por lo tanto, estas credenciales deben establecerse igual para todas las réplicas de un clúster.
-De forma predeterminada, la autenticación no se utiliza.
-
-Esta sección contiene los siguientes parámetros:
-
--   `user` — username.
--   `password` — password.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<interserver_http_credentials>
-    <user>admin</user>
-    <password>222</password>
-</interserver_http_credentials>
-```
-
-## keep_alive_timeout {#keep-alive-timeout}
-
-El número de segundos que ClickHouse espera las solicitudes entrantes antes de cerrar la conexión. El valor predeterminado es de 3 segundos.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<keep_alive_timeout>3</keep_alive_timeout>
-```
-
-## listen_host {#server_configuration_parameters-listen_host}
-
-Restricción en hosts de los que pueden provenir las solicitudes. Si desea que el servidor responda a todos ellos, especifique `::`.
-
-Ejemplos:
-
-``` xml
-<listen_host>::1</listen_host>
-<listen_host>127.0.0.1</listen_host>
-```
-
-## registrador {#server_configuration_parameters-logger}
-
-Configuración de registro.
-
-Claves:
-
--   level – Logging level. Acceptable values: `trace`, `debug`, `information`, `warning`, `error`.
--   log – The log file. Contains all the entries according to `level`.
--   errorlog – Error log file.
--   size – Size of the file. Applies to `log`y`errorlog`. Una vez que el archivo alcanza `size`, ClickHouse archiva y cambia el nombre, y crea un nuevo archivo de registro en su lugar.
--   count – The number of archived log files that ClickHouse stores.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<logger>
-    <level>trace</level>
-    <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
-    <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
-    <size>1000M</size>
-    <count>10</count>
-</logger>
-```
-
-También se admite la escritura en el syslog. Config ejemplo:
-
-``` xml
-<logger>
-    <use_syslog>1</use_syslog>
-    <syslog>
-        <address>syslog.remote:10514</address>
-        <hostname>myhost.local</hostname>
-        <facility>LOG_LOCAL6</facility>
-        <format>syslog</format>
-    </syslog>
-</logger>
-```
-
-Claves:
-
--   use_syslog — Required setting if you want to write to the syslog.
--   address — The host\[:port\] of syslogd. If omitted, the local daemon is used.
--   hostname — Optional. The name of the host that logs are sent from.
--   facility — [La palabra clave syslog facility](https://en.wikipedia.org/wiki/Syslog#Facility) en letras mayúsculas con el “LOG_” prefijo: (`LOG_USER`, `LOG_DAEMON`, `LOG_LOCAL3` y así sucesivamente).
-    Valor predeterminado: `LOG_USER` si `address` se especifica, `LOG_DAEMON otherwise.`
--   format – Message format. Possible values: `bsd` y `syslog.`
-
-## macro {#macros}
-
-Sustituciones de parámetros para tablas replicadas.
-
-Se puede omitir si no se utilizan tablas replicadas.
-
-Para obtener más información, consulte la sección “[Creación de tablas replicadas](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)”.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<macros incl="macros" optional="true" />
-```
-
-## Método de codificación de datos: {#server-mark-cache-size}
-
-Tamaño aproximado (en bytes) de la memoria caché de marcas utilizadas por los motores de [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) familia.
-
-La memoria caché se comparte para el servidor y la memoria se asigna según sea necesario. El tamaño de la memoria caché debe ser al menos 5368709120.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<mark_cache_size>5368709120</mark_cache_size>
-```
-
-## max_concurrent_queries {#max-concurrent-queries}
-
-El número máximo de solicitudes procesadas simultáneamente.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries>
-```
-
-## max_connections {#max-connections}
-
-El número máximo de conexiones entrantes.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<max_connections>4096</max_connections>
-```
-
-## max_open_files {#max-open-files}
-
-El número máximo de archivos abiertos.
-
-Predeterminada: `maximum`.
-
-Recomendamos usar esta opción en Mac OS X desde el `getrlimit()` función devuelve un valor incorrecto.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<max_open_files>262144</max_open_files>
-```
-
-## max_table_size_to_drop {#max-table-size-to-drop}
-
-Restricción en la eliminación de tablas.
-
-Si el tamaño de un [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) mesa excede `max_table_size_to_drop` (en bytes), no puede eliminarlo usando una consulta DROP.
-
-Si aún necesita eliminar la tabla sin reiniciar el servidor ClickHouse, cree el `<clickhouse-path>/flags/force_drop_table` y ejecute la consulta DROP.
-
-Valor predeterminado: 50 GB.
-
-El valor 0 significa que puede eliminar todas las tablas sin restricciones.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<max_table_size_to_drop>0</max_table_size_to_drop>
-```
-
-## merge_tree {#server_configuration_parameters-merge_tree}
-
-Ajuste fino para tablas en el [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-Para obtener más información, vea MergeTreeSettings.h archivo de encabezado.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<merge_tree>
-    <max_suspicious_broken_parts>5</max_suspicious_broken_parts>
-</merge_tree>
-```
-
-## openSSL {#server_configuration_parameters-openssl}
-
-Configuración cliente/servidor SSL.
-
-El soporte para SSL es proporcionado por el `libpoco` biblioteca. La interfaz se describe en el archivo [Nombre de la red inalámbrica (SSID):h](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/master/NetSSL_OpenSSL/include/Poco/Net/SSLManager.h)
-
-Claves para la configuración del servidor/cliente:
-
--   privateKeyFile – The path to the file with the secret key of the PEM certificate. The file may contain a key and certificate at the same time.
--   certificateFile – The path to the client/server certificate file in PEM format. You can omit it if `privateKeyFile` contiene el certificado.
--   caConfig – The path to the file or directory that contains trusted root certificates.
--   verificationMode – The method for checking the node's certificates. Details are in the description of the [Contexto](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/master/NetSSL_OpenSSL/include/Poco/Net/Context.h) clase. Valores posibles: `none`, `relaxed`, `strict`, `once`.
--   verificationDepth – The maximum length of the verification chain. Verification will fail if the certificate chain length exceeds the set value.
--   loadDefaultCAFile – Indicates that built-in CA certificates for OpenSSL will be used. Acceptable values: `true`, `false`. \|
--   cipherList – Supported OpenSSL encryptions. For example: `ALL:!ADH:!LOW:!EXP:!MD5:@STRENGTH`.
--   cacheSessions – Enables or disables caching sessions. Must be used in combination with `sessionIdContext`. Valores aceptables: `true`, `false`.
--   sessionIdContext – A unique set of random characters that the server appends to each generated identifier. The length of the string must not exceed `SSL_MAX_SSL_SESSION_ID_LENGTH`. Este parámetro siempre se recomienda ya que ayuda a evitar problemas tanto si el servidor almacena en caché la sesión como si el cliente solicita el almacenamiento en caché. Valor predeterminado: `${application.name}`.
--   sessionCacheSize – The maximum number of sessions that the server caches. Default value: 1024\*20. 0 – Unlimited sessions.
--   sessionTimeout – Time for caching the session on the server.
--   extendedVerification – Automatically extended verification of certificates after the session ends. Acceptable values: `true`, `false`.
--   requireTLSv1 – Require a TLSv1 connection. Acceptable values: `true`, `false`.
--   requireTLSv1_1 – Require a TLSv1.1 connection. Acceptable values: `true`, `false`.
--   requireTLSv1 – Require a TLSv1.2 connection. Acceptable values: `true`, `false`.
--   fips – Activates OpenSSL FIPS mode. Supported if the library's OpenSSL version supports FIPS.
--   privateKeyPassphraseHandler – Class (PrivateKeyPassphraseHandler subclass) that requests the passphrase for accessing the private key. For example: `<privateKeyPassphraseHandler>`, `<name>KeyFileHandler</name>`, `<options><password>test</password></options>`, `</privateKeyPassphraseHandler>`.
--   invalidCertificateHandler – Class (a subclass of CertificateHandler) for verifying invalid certificates. For example: `<invalidCertificateHandler> <name>ConsoleCertificateHandler</name> </invalidCertificateHandler>` .
--   disableProtocols – Protocols that are not allowed to use.
--   preferServerCiphers – Preferred server ciphers on the client.
-
-**Ejemplo de configuración:**
-
-``` xml
-<openSSL>
-    <server>
-        <!-- openssl req -subj "/CN=localhost" -new -newkey rsa:2048 -days 365 -nodes -x509 -keyout /etc/clickhouse-server/server.key -out /etc/clickhouse-server/server.crt -->
-        <certificateFile>/etc/clickhouse-server/server.crt</certificateFile>
-        <privateKeyFile>/etc/clickhouse-server/server.key</privateKeyFile>
-        <!-- openssl dhparam -out /etc/clickhouse-server/dhparam.pem 4096 -->
-        <dhParamsFile>/etc/clickhouse-server/dhparam.pem</dhParamsFile>
-        <verificationMode>none</verificationMode>
-        <loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
-        <cacheSessions>true</cacheSessions>
-        <disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
-        <preferServerCiphers>true</preferServerCiphers>
-    </server>
-    <client>
-        <loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
-        <cacheSessions>true</cacheSessions>
-        <disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
-        <preferServerCiphers>true</preferServerCiphers>
-        <!-- Use for self-signed: <verificationMode>none</verificationMode> -->
-        <invalidCertificateHandler>
-            <!-- Use for self-signed: <name>AcceptCertificateHandler</name> -->
-            <name>RejectCertificateHandler</name>
-        </invalidCertificateHandler>
-    </client>
-</openSSL>
-```
-
-## part_log {#server_configuration_parameters-part-log}
-
-Registro de eventos asociados con [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md). Por ejemplo, agregar o fusionar datos. Puede utilizar el registro para simular algoritmos de combinación y comparar sus características. Puede visualizar el proceso de fusión.
-
-Las consultas se registran en el [sistema.part_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-part-log) tabla, no en un archivo separado. Puede configurar el nombre de esta tabla en el `table` parámetro (ver más abajo).
-
-Utilice los siguientes parámetros para configurar el registro:
-
--   `database` – Name of the database.
--   `table` – Name of the system table.
--   `partition_by` – Sets a [clave de partición personalizada](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md).
--   `flush_interval_milliseconds` – Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<part_log>
-    <database>system</database>
-    <table>part_log</table>
-    <partition_by>toMonday(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</part_log>
-```
-
-## camino {#server_configuration_parameters-path}
-
-La ruta de acceso al directorio que contiene los datos.
-
-!!! note "Nota"
-    La barra diagonal es obligatoria.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<path>/var/lib/clickhouse/</path>
-```
-
-## prometeo {#server_configuration_parameters-prometheus}
-
-Exponer datos de métricas para raspar desde [Prometeo](https://prometheus.io).
-
-Configuración:
-
--   `endpoint` – HTTP endpoint for scraping metrics by prometheus server. Start from ‘/’.
--   `port` – Port for `endpoint`.
--   `metrics` – Flag that sets to expose metrics from the [sistema.métricas](../system-tables.md#system_tables-metrics) tabla.
--   `events` – Flag that sets to expose metrics from the [sistema.evento](../system-tables.md#system_tables-events) tabla.
--   `asynchronous_metrics` – Flag that sets to expose current metrics values from the [sistema.asynchronous_metrics](../system-tables.md#system_tables-asynchronous_metrics) tabla.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
- <prometheus>
-        <endpoint>/metrics</endpoint>
-        <port>8001</port>
-        <metrics>true</metrics>
-        <events>true</events>
-        <asynchronous_metrics>true</asynchronous_metrics>
-    </prometheus>
-```
-
-## query_log {#server_configuration_parameters-query-log}
-
-Configuración de las consultas de registro recibidas con [log_queries=1](../settings/settings.md) configuración.
-
-Las consultas se registran en el [sistema.query_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-query_log) tabla, no en un archivo separado. Puede cambiar el nombre de la tabla en el `table` parámetro (ver más abajo).
-
-Utilice los siguientes parámetros para configurar el registro:
-
--   `database` – Name of the database.
--   `table` – Name of the system table the queries will be logged in.
--   `partition_by` – Sets a [clave de partición personalizada](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) para una mesa.
--   `flush_interval_milliseconds` – Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-Si la tabla no existe, ClickHouse la creará. Si la estructura del registro de consultas cambió cuando se actualizó el servidor ClickHouse, se cambia el nombre de la tabla con la estructura anterior y se crea una nueva tabla automáticamente.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<query_log>
-    <database>system</database>
-    <table>query_log</table>
-    <partition_by>toMonday(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</query_log>
-```
-
-## Sistema abierto {#server_configuration_parameters-query-thread-log}
-
-Configuración de subprocesos de registro de consultas recibidas con [Log_query_threads = 1](../settings/settings.md#settings-log-query-threads) configuración.
-
-Las consultas se registran en el [sistema.Sistema abierto.](../../operations/system-tables.md#system_tables-query-thread-log) tabla, no en un archivo separado. Puede cambiar el nombre de la tabla en el `table` parámetro (ver más abajo).
-
-Utilice los siguientes parámetros para configurar el registro:
-
--   `database` – Name of the database.
--   `table` – Name of the system table the queries will be logged in.
--   `partition_by` – Sets a [clave de partición personalizada](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) para una tabla del sistema.
--   `flush_interval_milliseconds` – Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-Si la tabla no existe, ClickHouse la creará. Si la estructura del registro de subprocesos de consulta cambió cuando se actualizó el servidor ClickHouse, se cambia el nombre de la tabla con la estructura anterior y se crea una nueva tabla automáticamente.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<query_thread_log>
-    <database>system</database>
-    <table>query_thread_log</table>
-    <partition_by>toMonday(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</query_thread_log>
-```
-
-## trace_log {#server_configuration_parameters-trace_log}
-
-Ajustes para el [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log) operación de la tabla del sistema.
-
-Parámetros:
-
--   `database` — Database for storing a table.
--   `table` — Table name.
--   `partition_by` — [Clave de partición personalizada](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) para una tabla del sistema.
--   `flush_interval_milliseconds` — Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-El archivo de configuración del servidor predeterminado `config.xml` contiene la siguiente sección de configuración:
-
-``` xml
-<trace_log>
-    <database>system</database>
-    <table>trace_log</table>
-    <partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</trace_log>
-```
-
-## query_masking_rules {#query-masking-rules}
-
-Reglas basadas en Regexp, que se aplicarán a las consultas, así como a todos los mensajes de registro antes de almacenarlos en los registros del servidor,
-`system.query_log`, `system.text_log`, `system.processes` tabla, y en los registros enviados al cliente. Eso permite prevenir
-fuga de datos sensible de consultas SQL (como nombres, correos electrónicos,
-identificadores o números de tarjetas de crédito) a los registros.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<query_masking_rules>
-    <rule>
-        <name>hide SSN</name>
-        <regexp>(^|\D)\d{3}-\d{2}-\d{4}($|\D)</regexp>
-        <replace>000-00-0000</replace>
-    </rule>
-</query_masking_rules>
-```
-
-Campos de configuración:
-- `name` - nombre de la regla (opcional)
-- `regexp` - Expresión regular compatible con RE2 (obligatoria)
-- `replace` - cadena de sustitución para datos confidenciales (opcional, por defecto - seis asteriscos)
-
-Las reglas de enmascaramiento se aplican a toda la consulta (para evitar fugas de datos confidenciales de consultas mal formadas / no analizables).
-
-`system.events` la tabla tiene contador `QueryMaskingRulesMatch` que tienen un número total de coincidencias de reglas de enmascaramiento de consultas.
-
-Para consultas distribuidas, cada servidor debe configurarse por separado; de lo contrario, las subconsultas pasan a otros
-los nodos se almacenarán sin enmascarar.
-
-## remote_servers {#server-settings-remote-servers}
-
-Configuración de los clústeres utilizados por [Distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md) motor de mesa y por el `cluster` función de la tabla.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<remote_servers incl="clickhouse_remote_servers" />
-```
-
-Para el valor de la `incl` atributo, consulte la sección “[Archivos de configuración](../configuration-files.md#configuration_files)”.
-
-**Ver también**
-
--   [skip_unavailable_shards](../settings/settings.md#settings-skip_unavailable_shards)
-
-## Zona horaria {#server_configuration_parameters-timezone}
-
-La zona horaria del servidor.
-
-Especificado como un identificador de la IANA para la zona horaria UTC o la ubicación geográfica (por ejemplo, África/Abidjan).
-
-La zona horaria es necesaria para las conversiones entre los formatos String y DateTime cuando los campos DateTime se envían al formato de texto (impreso en la pantalla o en un archivo) y cuando se obtiene DateTime de una cadena. Además, la zona horaria se usa en funciones que funcionan con la hora y la fecha si no recibieron la zona horaria en los parámetros de entrada.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<timezone>Europe/Moscow</timezone>
-```
-
-## Tcp_port {#server_configuration_parameters-tcp_port}
-
-Puerto para comunicarse con clientes a través del protocolo TCP.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<tcp_port>9000</tcp_port>
-```
-
-## Tcp_port_secure {#server_configuration_parameters-tcp_port_secure}
-
-Puerto TCP para una comunicación segura con los clientes. Úselo con [OpenSSL](#server_configuration_parameters-openssl) configuración.
-
-**Valores posibles**
-
-Entero positivo.
-
-**Valor predeterminado**
-
-``` xml
-<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>
-```
-
-## mysql_port {#server_configuration_parameters-mysql_port}
-
-Puerto para comunicarse con clientes a través del protocolo MySQL.
-
-**Valores posibles**
-
-Entero positivo.
-
-Ejemplo
-
-``` xml
-<mysql_port>9004</mysql_port>
-```
-
-## tmp_path {#server-settings-tmp_path}
-
-Ruta de acceso a datos temporales para procesar consultas grandes.
-
-!!! note "Nota"
-    La barra diagonal es obligatoria.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<tmp_path>/var/lib/clickhouse/tmp/</tmp_path>
-```
-
-## tmp_policy {#server-settings-tmp-policy}
-
-Política de [`storage_configuration`](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes) para almacenar archivos temporales.
-Si no se establece [`tmp_path`](#server-settings-tmp_path) se utiliza, de lo contrario se ignora.
-
-!!! note "Nota"
-    - `move_factor` se ignora
-- `keep_free_space_bytes` se ignora
-- `max_data_part_size_bytes` se ignora
-- debe tener exactamente un volumen en esa política
-
-## Uncompressed_cache_size {#server-settings-uncompressed_cache_size}
-
-Tamaño de la memoria caché (en bytes) para los datos sin comprimir utilizados por los motores de [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-Hay una caché compartida para el servidor. La memoria se asigna a pedido. La caché se usa si la opción [Use_uncompressed_cache](../settings/settings.md#setting-use_uncompressed_cache) está habilitado.
-
-La caché sin comprimir es ventajosa para consultas muy cortas en casos individuales.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<uncompressed_cache_size>8589934592</uncompressed_cache_size>
-```
-
-## user_files_path {#server_configuration_parameters-user_files_path}
-
-El directorio con archivos de usuario. Utilizado en la función de tabla [file()](../../sql-reference/table-functions/file.md).
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>
-```
-
-## users_config {#users-config}
-
-Ruta de acceso al archivo que contiene:
-
--   Configuraciones de usuario.
--   Derechos de acceso.
--   Perfiles de configuración.
--   Configuración de cuota.
-
-**Ejemplo**
-
-``` xml
-<users_config>users.xml</users_config>
-```
-
-## Zookeeper {#server-settings_zookeeper}
-
-Contiene la configuración que permite a ClickHouse interactuar con [ZooKeeper](http://zookeeper.apache.org/) Cluster.
-
-ClickHouse utiliza ZooKeeper para almacenar metadatos de réplicas cuando se utilizan tablas replicadas. Si no se utilizan tablas replicadas, se puede omitir esta sección de parámetros.
-
-Esta sección contiene los siguientes parámetros:
-
--   `node` — ZooKeeper endpoint. You can set multiple endpoints.
-
-    Por ejemplo:
-
-<!-- -->
-
-``` xml
-    <node index="1">
-        <host>example_host</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-```
-
-      The `index` attribute specifies the node order when trying to connect to the ZooKeeper cluster.
-
--   `session_timeout` — Maximum timeout for the client session in milliseconds.
--   `root` — The [Znode](http://zookeeper.apache.org/doc/r3.5.5/zookeeperOver.html#Nodes+and+ephemeral+nodes) que se utiliza como la raíz de los znodes utilizados por el servidor ClickHouse. Opcional.
--   `identity` — User and password, that can be required by ZooKeeper to give access to requested znodes. Optional.
-
-**Ejemplo de configuración**
-
-``` xml
-<zookeeper>
-    <node>
-        <host>example1</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node>
-        <host>example2</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
-    <operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
-    <!-- Optional. Chroot suffix. Should exist. -->
-    <root>/path/to/zookeeper/node</root>
-    <!-- Optional. Zookeeper digest ACL string. -->
-    <identity>user:password</identity>
-</zookeeper>
-```
-
-**Ver también**
-
--   [Replicación](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)
--   [Guía del programador ZooKeeper](http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperProgrammers.html)
-
-## use_minimalistic_part_header_in_zookeeper {#server-settings-use_minimalistic_part_header_in_zookeeper}
-
-Método de almacenamiento para encabezados de parte de datos en ZooKeeper.
-
-Esta configuración sólo se aplica a `MergeTree` familia. Se puede especificar:
-
--   A nivel mundial en el [merge_tree](#server_configuration_parameters-merge_tree) sección de la `config.xml` file.
-
-    ClickHouse utiliza la configuración para todas las tablas del servidor. Puede cambiar la configuración en cualquier momento. Las tablas existentes cambian su comportamiento cuando cambia la configuración.
-
--   Para cada tabla.
-
-    Al crear una tabla, especifique la correspondiente [ajuste del motor](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table). El comportamiento de una tabla existente con esta configuración no cambia, incluso si la configuración global cambia.
-
-**Valores posibles**
-
--   0 — Functionality is turned off.
--   1 — Functionality is turned on.
-
-Si `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1`, entonces [repetición](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) las tablas almacenan los encabezados de las partes de datos de forma compacta `znode`. Si la tabla contiene muchas columnas, este método de almacenamiento reduce significativamente el volumen de los datos almacenados en Zookeeper.
-
-!!! attention "Atención"
-    Después de aplicar `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1`, no puede degradar el servidor ClickHouse a una versión que no admite esta configuración. Tenga cuidado al actualizar ClickHouse en servidores de un clúster. No actualice todos los servidores a la vez. Es más seguro probar nuevas versiones de ClickHouse en un entorno de prueba o solo en unos pocos servidores de un clúster.
-
-      Data part headers already stored with this setting can't be restored to their previous (non-compact) representation.
-
-**Valor predeterminado:** 0.
-
-## disable_internal_dns_cache {#server-settings-disable-internal-dns-cache}
-
-Deshabilita la memoria caché DNS interna. Recomendado para operar ClickHouse en sistemas
-con infraestructura que cambia frecuentemente como Kubernetes.
-
-**Valor predeterminado:** 0.
-
-## dns_cache_update_period {#server-settings-dns-cache-update-period}
-
-El período de actualización de las direcciones IP almacenadas en la caché DNS interna de ClickHouse (en segundos).
-La actualización se realiza de forma asíncrona, en un subproceso del sistema separado.
-
-**Valor predeterminado**: 15.
-
-## access_control_path {#access_control_path}
-
-Ruta de acceso a una carpeta donde un servidor ClickHouse almacena configuraciones de usuario y rol creadas por comandos SQL.
-
-Valor predeterminado: `/var/lib/clickhouse/access/`.
-
-**Ver también**
-
--   [Control de acceso y gestión de cuentas](../access-rights.md#access-control)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/server_configuration_parameters/settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/constraints-on-settings.md b/docs/es/operations/settings/constraints-on-settings.md
deleted file mode 100644
index fe385f6ddbb..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/constraints-on-settings.md
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 62
-toc_title: "Restricciones en la configuraci\xF3n"
----
-
-# Restricciones en la configuración {#constraints-on-settings}
-
-Las restricciones en los ajustes se pueden definir en el `profiles` sección de la `user.xml` el archivo de configuración y prohíba a los usuarios cambiar algunos de los ajustes `SET` consulta.
-Las restricciones se definen como las siguientes:
-
-``` xml
-<profiles>
-  <user_name>
-    <constraints>
-      <setting_name_1>
-        <min>lower_boundary</min>
-      </setting_name_1>
-      <setting_name_2>
-        <max>upper_boundary</max>
-      </setting_name_2>
-      <setting_name_3>
-        <min>lower_boundary</min>
-        <max>upper_boundary</max>
-      </setting_name_3>
-      <setting_name_4>
-        <readonly/>
-      </setting_name_4>
-    </constraints>
-  </user_name>
-</profiles>
-```
-
-Si el usuario intenta violar las restricciones, se lanza una excepción y la configuración no se cambia.
-Se admiten tres tipos de restricciones: `min`, `max`, `readonly`. El `min` y `max` Las restricciones especifican los límites superior e inferior para una configuración numérica y se pueden usar en combinación. El `readonly` constraint especifica que el usuario no puede cambiar la configuración correspondiente en absoluto.
-
-**Ejemplo:** Dejar `users.xml` incluye líneas:
-
-``` xml
-<profiles>
-  <default>
-    <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
-    <force_index_by_date>0</force_index_by_date>
-    ...
-    <constraints>
-      <max_memory_usage>
-        <min>5000000000</min>
-        <max>20000000000</max>
-      </max_memory_usage>
-      <force_index_by_date>
-        <readonly/>
-      </force_index_by_date>
-    </constraints>
-  </default>
-</profiles>
-```
-
-Las siguientes consultas arrojan excepciones:
-
-``` sql
-SET max_memory_usage=20000000001;
-SET max_memory_usage=4999999999;
-SET force_index_by_date=1;
-```
-
-``` text
-Code: 452, e.displayText() = DB::Exception: Setting max_memory_usage should not be greater than 20000000000.
-Code: 452, e.displayText() = DB::Exception: Setting max_memory_usage should not be less than 5000000000.
-Code: 452, e.displayText() = DB::Exception: Setting force_index_by_date should not be changed.
-```
-
-**Nota:** el `default` perfil tiene un manejo especial: todas las restricciones definidas para el `default` profile se convierten en las restricciones predeterminadas, por lo que restringen a todos los usuarios hasta que se anulan explícitamente para estos usuarios.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/constraints_on_settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/index.md b/docs/es/operations/settings/index.md
deleted file mode 100644
index 37aab0a7e1b..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Configuraci\xF3n"
-toc_priority: 55
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Configuración {#session-settings-intro}
-
-Hay varias maneras de realizar todos los ajustes descritos en esta sección de documentación.
-
-Los ajustes se configuran en capas, por lo que cada capa subsiguiente redefine los ajustes anteriores.
-
-Formas de configurar los ajustes, por orden de prioridad:
-
--   Ajustes en el `users.xml` archivo de configuración del servidor.
-
-    Establecer en el elemento `<profiles>`.
-
--   Configuración de la sesión.
-
-    Enviar `SET setting=value` desde el cliente de consola ClickHouse en modo interactivo.
-    Del mismo modo, puede utilizar sesiones ClickHouse en el protocolo HTTP. Para hacer esto, debe especificar el `session_id` Parámetro HTTP.
-
--   Configuración de consulta.
-
-    -   Al iniciar el cliente de consola de ClickHouse en modo no interactivo, establezca el parámetro de inicio `--setting=value`.
-    -   Al usar la API HTTP, pase los parámetros CGI (`URL?setting_1=value&setting_2=value...`).
-
-Los ajustes que solo se pueden realizar en el archivo de configuración del servidor no se tratan en esta sección.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/permissions-for-queries.md b/docs/es/operations/settings/permissions-for-queries.md
deleted file mode 100644
index f9f669b876e..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/permissions-for-queries.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Permisos para consultas
----
-
-# Permisos para consultas {#permissions_for_queries}
-
-Las consultas en ClickHouse se pueden dividir en varios tipos:
-
-1.  Leer consultas de datos: `SELECT`, `SHOW`, `DESCRIBE`, `EXISTS`.
-2.  Escribir consultas de datos: `INSERT`, `OPTIMIZE`.
-3.  Cambiar la consulta de configuración: `SET`, `USE`.
-4.  [DDL](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_definition_language) consulta: `CREATE`, `ALTER`, `RENAME`, `ATTACH`, `DETACH`, `DROP` `TRUNCATE`.
-5.  `KILL QUERY`.
-
-La siguiente configuración regula los permisos de usuario según el tipo de consulta:
-
--   [sólo lectura](#settings_readonly) — Restricts permissions for all types of queries except DDL queries.
--   [Método de codificación de datos:](#settings_allow_ddl) — Restricts permissions for DDL queries.
-
-`KILL QUERY` se puede realizar con cualquier configuración.
-
-## sólo lectura {#settings_readonly}
-
-Restringe los permisos para leer datos, escribir datos y cambiar las consultas de configuración.
-
-Vea cómo las consultas se dividen en tipos [arriba](#permissions_for_queries).
-
-Valores posibles:
-
--   0 — All queries are allowed.
--   1 — Only read data queries are allowed.
--   2 — Read data and change settings queries are allowed.
-
-Después de configurar `readonly = 1` el usuario no puede cambiar `readonly` y `allow_ddl` configuración en la sesión actual.
-
-Cuando se utiliza el `GET` método en el [Interfaz HTTP](../../interfaces/http.md), `readonly = 1` se establece automáticamente. Para modificar los datos, `POST` método.
-
-Configuración `readonly = 1` prohibir al usuario cambiar todas las configuraciones. Hay una manera de prohibir al usuario
-de cambiar sólo ajustes específicos, para más detalles ver [restricciones en la configuración](constraints-on-settings.md).
-
-Valor predeterminado: 0
-
-## Método de codificación de datos: {#settings_allow_ddl}
-
-Permite o niega [DDL](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_definition_language) consulta.
-
-Vea cómo las consultas se dividen en tipos [arriba](#permissions_for_queries).
-
-Valores posibles:
-
--   0 — DDL queries are not allowed.
--   1 — DDL queries are allowed.
-
-No se puede ejecutar `SET allow_ddl = 1` si `allow_ddl = 0` para la sesión actual.
-
-Valor predeterminado: 1
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/permissions_for_queries/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/query-complexity.md b/docs/es/operations/settings/query-complexity.md
deleted file mode 100644
index 82bc235c30d..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/query-complexity.md
+++ /dev/null
@@ -1,300 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: Restricciones en la complejidad de consultas
----
-
-# Restricciones en la complejidad de consultas {#restrictions-on-query-complexity}
-
-Las restricciones en la complejidad de la consulta forman parte de la configuración.
-Se utilizan para proporcionar una ejecución más segura desde la interfaz de usuario.
-Casi todas las restricciones solo se aplican a `SELECT`. Para el procesamiento de consultas distribuidas, las restricciones se aplican en cada servidor por separado.
-
-ClickHouse comprueba las restricciones para las partes de datos, no para cada fila. Significa que puede exceder el valor de restricción con el tamaño de la parte de datos.
-
-Restricciones en el “maximum amount of something” puede tomar el valor 0, lo que significa “unrestricted”.
-La mayoría de las restricciones también tienen un ‘overflow_mode’ establecer, lo que significa qué hacer cuando se excede el límite.
-Puede tomar uno de dos valores: `throw` o `break`. Las restricciones en la agregación (group_by_overflow_mode) también tienen el valor `any`.
-
-`throw` – Throw an exception (default).
-
-`break` – Stop executing the query and return the partial result, as if the source data ran out.
-
-`any (only for group_by_overflow_mode)` – Continuing aggregation for the keys that got into the set, but don't add new keys to the set.
-
-## Método de codificación de datos: {#settings_max_memory_usage}
-
-La cantidad máxima de RAM que se utiliza para ejecutar una consulta en un único servidor.
-
-En el archivo de configuración predeterminado, el máximo es de 10 GB.
-
-La configuración no tiene en cuenta el volumen de memoria disponible ni el volumen total de memoria en la máquina.
-La restricción se aplica a una sola consulta dentro de un único servidor.
-Usted puede utilizar `SHOW PROCESSLIST` para ver el consumo de memoria actual para cada consulta.
-Además, el consumo máximo de memoria se rastrea para cada consulta y se escribe en el registro.
-
-El uso de memoria no se supervisa para los estados de ciertas funciones agregadas.
-
-El uso de memoria no se realiza un seguimiento completo de los estados de las funciones agregadas `min`, `max`, `any`, `anyLast`, `argMin`, `argMax` de `String` y `Array` argumento.
-
-El consumo de memoria también está restringido por los parámetros `max_memory_usage_for_user` y `max_memory_usage_for_all_queries`.
-
-## Max_memory_usage_for_user {#max-memory-usage-for-user}
-
-La cantidad máxima de RAM que se utilizará para ejecutar las consultas de un usuario en un único servidor.
-
-Los valores predeterminados se definen en [Configuración.h](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.h#L288). De forma predeterminada, el importe no está restringido (`max_memory_usage_for_user = 0`).
-
-Ver también la descripción de [Método de codificación de datos:](#settings_max_memory_usage).
-
-## Todos los derechos reservados {#max-memory-usage-for-all-queries}
-
-La cantidad máxima de RAM que se utilizará para ejecutar todas las consultas en un único servidor.
-
-Los valores predeterminados se definen en [Configuración.h](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.h#L289). De forma predeterminada, el importe no está restringido (`max_memory_usage_for_all_queries = 0`).
-
-Ver también la descripción de [Método de codificación de datos:](#settings_max_memory_usage).
-
-## ¿Qué puedes encontrar en Neodigit {#max-rows-to-read}
-
-Las siguientes restricciones se pueden verificar en cada bloque (en lugar de en cada fila). Es decir, las restricciones se pueden romper un poco.
-
-Un número máximo de filas que se pueden leer de una tabla al ejecutar una consulta.
-
-## ¿Qué puedes encontrar en Neodigit {#max-bytes-to-read}
-
-Un número máximo de bytes (datos sin comprimir) que se pueden leer de una tabla al ejecutar una consulta.
-
-## Método de codificación de datos: {#read-overflow-mode}
-
-Qué hacer cuando el volumen de datos leídos excede uno de los límites: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-## Método de codificación de datos: {#settings-max-rows-to-group-by}
-
-Un número máximo de claves únicas recibidas de la agregación. Esta configuración le permite limitar el consumo de memoria al agregar.
-
-## Grupo_by_overflow_mode {#group-by-overflow-mode}
-
-Qué hacer cuando el número de claves únicas para la agregación excede el límite: ‘throw’, ‘break’, o ‘any’. Por defecto, throw.
-Uso de la ‘any’ valor le permite ejecutar una aproximación de GROUP BY. La calidad de esta aproximación depende de la naturaleza estadística de los datos.
-
-## max_bytes_before_external_group_by {#settings-max_bytes_before_external_group_by}
-
-Habilita o deshabilita la ejecución de `GROUP BY` en la memoria externa. Ver [GROUP BY en memoria externa](../../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-in-external-memory).
-
-Valores posibles:
-
--   Volumen máximo de RAM (en bytes) que puede ser utilizado por el único [GROUP BY](../../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-clause) operación.
--   0 — `GROUP BY` en la memoria externa deshabilitada.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Método de codificación de datos: {#max-rows-to-sort}
-
-Un número máximo de filas antes de ordenar. Esto le permite limitar el consumo de memoria al ordenar.
-
-## Método de codificación de datos: {#max-bytes-to-sort}
-
-Un número máximo de bytes antes de ordenar.
-
-## sort_overflow_mode {#sort-overflow-mode}
-
-Qué hacer si el número de filas recibidas antes de ordenar excede uno de los límites: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-## max_result_rows {#setting-max_result_rows}
-
-Límite en el número de filas en el resultado. También se comprueba si hay subconsultas y en servidores remotos cuando se ejecutan partes de una consulta distribuida.
-
-## max_result_bytes {#max-result-bytes}
-
-Límite en el número de bytes en el resultado. Lo mismo que el ajuste anterior.
-
-## result_overflow_mode {#result-overflow-mode}
-
-Qué hacer si el volumen del resultado excede uno de los límites: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-Utilizar ‘break’ es similar a usar LIMIT. `Break` interrumpe la ejecución sólo en el nivel de bloque. Esto significa que la cantidad de filas devueltas es mayor que [max_result_rows](#setting-max_result_rows), múltiplo de [max_block_size](settings.md#setting-max_block_size) y depende de [max_threads](settings.md#settings-max_threads).
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SET max_threads = 3, max_block_size = 3333;
-SET max_result_rows = 3334, result_overflow_mode = 'break';
-
-SELECT *
-FROM numbers_mt(100000)
-FORMAT Null;
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-6666 rows in set. ...
-```
-
-## max_execution_time {#max-execution-time}
-
-Tiempo máximo de ejecución de la consulta en segundos.
-En este momento, no se comprueba una de las etapas de clasificación, o al fusionar y finalizar funciones agregadas.
-
-## timeout_overflow_mode {#timeout-overflow-mode}
-
-Qué hacer si la consulta se ejecuta más de ‘max_execution_time’: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-## Método de codificación de datos: {#min-execution-speed}
-
-Velocidad de ejecución mínima en filas por segundo. Comprobado en cada bloque de datos cuando ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirar. Si la velocidad de ejecución es menor, se produce una excepción.
-
-## Todos los derechos reservados {#min-execution-speed-bytes}
-
-Un número mínimo de bytes de ejecución por segundo. Comprobado en cada bloque de datos cuando ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirar. Si la velocidad de ejecución es menor, se produce una excepción.
-
-## Max_execution_speed {#max-execution-speed}
-
-Un número máximo de filas de ejecución por segundo. Comprobado en cada bloque de datos cuando ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirar. Si la velocidad de ejecución es alta, la velocidad de ejecución se reducirá.
-
-## Max_execution_speed_bytes {#max-execution-speed-bytes}
-
-Un número máximo de bytes de ejecución por segundo. Comprobado en cada bloque de datos cuando ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirar. Si la velocidad de ejecución es alta, la velocidad de ejecución se reducirá.
-
-## Tiempo de espera antes de comprobar_ejecución_velocidad {#timeout-before-checking-execution-speed}
-
-Comprueba que la velocidad de ejecución no sea demasiado lenta (no menos de ‘min_execution_speed’), después de que el tiempo especificado en segundos haya expirado.
-
-## Max_columns_to_read {#max-columns-to-read}
-
-Un número máximo de columnas que se pueden leer de una tabla en una sola consulta. Si una consulta requiere leer un mayor número de columnas, produce una excepción.
-
-## max_temporary_columns {#max-temporary-columns}
-
-Un número máximo de columnas temporales que se deben mantener en la memoria RAM al mismo tiempo cuando se ejecuta una consulta, incluidas las columnas constantes. Si hay más columnas temporales que esto, arroja una excepción.
-
-## max_temporary_non_const_columns {#max-temporary-non-const-columns}
-
-Lo mismo que ‘max_temporary_columns’, pero sin contar columnas constantes.
-Tenga en cuenta que las columnas constantes se forman con bastante frecuencia cuando se ejecuta una consulta, pero requieren aproximadamente cero recursos informáticos.
-
-## max_subquery_depth {#max-subquery-depth}
-
-Profundidad máxima de anidamiento de subconsultas. Si las subconsultas son más profundas, se produce una excepción. De forma predeterminada, 100.
-
-## max_pipeline_depth {#max-pipeline-depth}
-
-Profundidad máxima de la tubería. Corresponde al número de transformaciones que realiza cada bloque de datos durante el procesamiento de consultas. Contado dentro de los límites de un único servidor. Si la profundidad de la canalización es mayor, se produce una excepción. Por defecto, 1000.
-
-## max_ast_depth {#max-ast-depth}
-
-Profundidad máxima de anidamiento de un árbol sintáctico de consulta. Si se supera, se produce una excepción.
-En este momento, no se verifica durante el análisis, sino solo después de analizar la consulta. Es decir, se puede crear un árbol sintáctico demasiado profundo durante el análisis, pero la consulta fallará. Por defecto, 1000.
-
-## max_ast_elements {#max-ast-elements}
-
-Un número máximo de elementos en un árbol sintáctico de consulta. Si se supera, se produce una excepción.
-De la misma manera que la configuración anterior, se verifica solo después de analizar la consulta. De forma predeterminada, 50.000.
-
-## Método de codificación de datos: {#max-rows-in-set}
-
-Un número máximo de filas para un conjunto de datos en la cláusula IN creada a partir de una subconsulta.
-
-## Método de codificación de datos: {#max-bytes-in-set}
-
-Número máximo de bytes (datos sin comprimir) utilizados por un conjunto en la cláusula IN creada a partir de una subconsulta.
-
-## set_overflow_mode {#set-overflow-mode}
-
-Qué hacer cuando la cantidad de datos excede uno de los límites: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-## Método de codificación de datos: {#max-rows-in-distinct}
-
-Un número máximo de filas diferentes al usar DISTINCT.
-
-## Método de codificación de datos: {#max-bytes-in-distinct}
-
-Un número máximo de bytes utilizados por una tabla hash cuando se utiliza DISTINCT.
-
-## distinct_overflow_mode {#distinct-overflow-mode}
-
-Qué hacer cuando la cantidad de datos excede uno de los límites: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-## max_rows_to_transfer {#max-rows-to-transfer}
-
-Un número máximo de filas que se pueden pasar a un servidor remoto o guardar en una tabla temporal cuando se utiliza GLOBAL IN.
-
-## max_bytes_to_transfer {#max-bytes-to-transfer}
-
-Un número máximo de bytes (datos sin comprimir) que se pueden pasar a un servidor remoto o guardar en una tabla temporal cuando se utiliza GLOBAL IN.
-
-## transfer_overflow_mode {#transfer-overflow-mode}
-
-Qué hacer cuando la cantidad de datos excede uno de los límites: ‘throw’ o ‘break’. Por defecto, throw.
-
-## Método de codificación de datos: {#settings-max_rows_in_join}
-
-Limita el número de filas de la tabla hash que se utiliza al unir tablas.
-
-Esta configuración se aplica a [SELECT … JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operaciones y la [Unir](../../engines/table-engines/special/join.md) motor de mesa.
-
-Si una consulta contiene varias combinaciones, ClickHouse comprueba esta configuración para cada resultado intermedio.
-
-ClickHouse puede proceder con diferentes acciones cuando se alcanza el límite. Utilice el [join_overflow_mode](#settings-join_overflow_mode) configuración para elegir la acción.
-
-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Unlimited number of rows.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Método de codificación de datos: {#settings-max_bytes_in_join}
-
-Limita el tamaño en bytes de la tabla hash utilizada al unir tablas.
-
-Esta configuración se aplica a [SELECT … JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operaciones y [Unirse al motor de tabla](../../engines/table-engines/special/join.md).
-
-Si la consulta contiene combinaciones, ClickHouse comprueba esta configuración para cada resultado intermedio.
-
-ClickHouse puede proceder con diferentes acciones cuando se alcanza el límite. Utilizar [join_overflow_mode](#settings-join_overflow_mode) para elegir la acción.
-
-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Memory control is disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## join_overflow_mode {#settings-join_overflow_mode}
-
-Define qué acción realiza ClickHouse cuando se alcanza cualquiera de los siguientes límites de combinación:
-
--   [Método de codificación de datos:](#settings-max_bytes_in_join)
--   [Método de codificación de datos:](#settings-max_rows_in_join)
-
-Valores posibles:
-
--   `THROW` — ClickHouse throws an exception and breaks operation.
--   `BREAK` — ClickHouse breaks operation and doesn't throw an exception.
-
-Valor predeterminado: `THROW`.
-
-**Ver también**
-
--   [Cláusula JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join)
--   [Unirse al motor de tabla](../../engines/table-engines/special/join.md)
-
-## max_partitions_per_insert_block {#max-partitions-per-insert-block}
-
-Limita el número máximo de particiones en un único bloque insertado.
-
--   Entero positivo.
--   0 — Unlimited number of partitions.
-
-Valor predeterminado: 100.
-
-**Detalles**
-
-Al insertar datos, ClickHouse calcula el número de particiones en el bloque insertado. Si el número de particiones es mayor que `max_partitions_per_insert_block`, ClickHouse lanza una excepción con el siguiente texto:
-
-> “Too many partitions for single INSERT block (more than” ¿Cómo puedo hacerlo? “). The limit is controlled by ‘max_partitions_per_insert_block’ setting. A large number of partitions is a common misconception. It will lead to severe negative performance impact, including slow server startup, slow INSERT queries and slow SELECT queries. Recommended total number of partitions for a table is under 1000..10000. Please note, that partitioning is not intended to speed up SELECT queries (ORDER BY key is sufficient to make range queries fast). Partitions are intended for data manipulation (DROP PARTITION, etc).”
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/query_complexity/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/settings-profiles.md b/docs/es/operations/settings/settings-profiles.md
deleted file mode 100644
index 3d96a2c8fba..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/settings-profiles.md
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: "Perfiles de configuraci\xF3n"
----
-
-# Perfiles de configuración {#settings-profiles}
-
-Un perfil de configuración es una colección de configuraciones agrupadas con el mismo nombre.
-
-!!! note "Información"
-    ClickHouse también es compatible [Flujo de trabajo controlado por SQL](../access-rights.md#access-control) para administrar perfiles de configuración. Recomendamos usarlo.
-
-Un perfil puede tener cualquier nombre. El perfil puede tener cualquier nombre. Puede especificar el mismo perfil para diferentes usuarios. Lo más importante que puede escribir en el perfil de configuración es `readonly=1`, que asegura el acceso de sólo lectura.
-
-Los perfiles de configuración pueden heredar unos de otros. Para usar la herencia, indique una o varias `profile` configuraciones antes de las demás configuraciones que se enumeran en el perfil. En caso de que se defina una configuración en diferentes perfiles, se utiliza la última definida.
-
-Para aplicar todos los ajustes de un perfil, establezca el `profile` configuración.
-
-Ejemplo:
-
-Instale el `web` perfil.
-
-``` sql
-SET profile = 'web'
-```
-
-Los perfiles de configuración se declaran en el archivo de configuración del usuario. Esto suele ser `users.xml`.
-
-Ejemplo:
-
-``` xml
-<!-- Settings profiles -->
-<profiles>
-    <!-- Default settings -->
-    <default>
-        <!-- The maximum number of threads when running a single query. -->
-        <max_threads>8</max_threads>
-    </default>
-
-    <!-- Settings for quries from the user interface -->
-    <web>
-        <max_rows_to_read>1000000000</max_rows_to_read>
-        <max_bytes_to_read>100000000000</max_bytes_to_read>
-
-        <max_rows_to_group_by>1000000</max_rows_to_group_by>
-        <group_by_overflow_mode>any</group_by_overflow_mode>
-
-        <max_rows_to_sort>1000000</max_rows_to_sort>
-        <max_bytes_to_sort>1000000000</max_bytes_to_sort>
-
-        <max_result_rows>100000</max_result_rows>
-        <max_result_bytes>100000000</max_result_bytes>
-        <result_overflow_mode>break</result_overflow_mode>
-
-        <max_execution_time>600</max_execution_time>
-        <min_execution_speed>1000000</min_execution_speed>
-        <timeout_before_checking_execution_speed>15</timeout_before_checking_execution_speed>
-
-        <max_columns_to_read>25</max_columns_to_read>
-        <max_temporary_columns>100</max_temporary_columns>
-        <max_temporary_non_const_columns>50</max_temporary_non_const_columns>
-
-        <max_subquery_depth>2</max_subquery_depth>
-        <max_pipeline_depth>25</max_pipeline_depth>
-        <max_ast_depth>50</max_ast_depth>
-        <max_ast_elements>100</max_ast_elements>
-
-        <readonly>1</readonly>
-    </web>
-</profiles>
-```
-
-El ejemplo especifica dos perfiles: `default` y `web`.
-
-El `default` tiene un propósito especial: siempre debe estar presente y se aplica al iniciar el servidor. En otras palabras, el `default` perfil contiene la configuración predeterminada.
-
-El `web` profile es un perfil regular que se puede establecer utilizando el `SET` consulta o utilizando un parámetro URL en una consulta HTTP.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings_profiles/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/settings-users.md b/docs/es/operations/settings/settings-users.md
deleted file mode 100644
index 1c1ac7914f0..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/settings-users.md
+++ /dev/null
@@ -1,164 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 63
-toc_title: "Configuraci\xF3n del usuario"
----
-
-# Configuración del usuario {#user-settings}
-
-El `users` sección de la `user.xml` el archivo de configuración contiene la configuración del usuario.
-
-!!! note "Información"
-    ClickHouse también es compatible [Flujo de trabajo controlado por SQL](../access-rights.md#access-control) para la gestión de usuarios. Recomendamos usarlo.
-
-Estructura del `users` apartado:
-
-``` xml
-<users>
-    <!-- If user name was not specified, 'default' user is used. -->
-    <user_name>
-        <password></password>
-        <!-- Or -->
-        <password_sha256_hex></password_sha256_hex>
-
-        <access_management>0|1</access_management>
-
-        <networks incl="networks" replace="replace">
-        </networks>
-
-        <profile>profile_name</profile>
-
-        <quota>default</quota>
-
-        <databases>
-            <database_name>
-                <table_name>
-                    <filter>expression</filter>
-                <table_name>
-            </database_name>
-        </databases>
-    </user_name>
-    <!-- Other users settings -->
-</users>
-```
-
-### user_name/contraseña {#user-namepassword}
-
-La contraseña se puede especificar en texto sin formato o en SHA256 (formato hexagonal).
-
--   Para asignar una contraseña en texto sin formato (**no se recomienda**), colóquelo en un `password` elemento.
-
-    Por ejemplo, `<password>qwerty</password>`. La contraseña se puede dejar en blanco.
-
-<a id="password_sha256_hex"></a>
-
--   Para asignar una contraseña utilizando su hash SHA256, colóquela en un `password_sha256_hex` elemento.
-
-    Por ejemplo, `<password_sha256_hex>65e84be33532fb784c48129675f9eff3a682b27168c0ea744b2cf58ee02337c5</password_sha256_hex>`.
-
-    Ejemplo de cómo generar una contraseña desde el shell:
-
-          PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha256sum | tr -d '-'
-
-    La primera línea del resultado es la contraseña. La segunda línea es el hash SHA256 correspondiente.
-
-<a id="password_double_sha1_hex"></a>
-
--   Para la compatibilidad con los clientes MySQL, la contraseña se puede especificar en doble hash SHA1. Colóquelo en `password_double_sha1_hex` elemento.
-
-    Por ejemplo, `<password_double_sha1_hex>08b4a0f1de6ad37da17359e592c8d74788a83eb0</password_double_sha1_hex>`.
-
-    Ejemplo de cómo generar una contraseña desde el shell:
-
-          PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha1sum | tr -d '-' | xxd -r -p | sha1sum | tr -d '-'
-
-    La primera línea del resultado es la contraseña. La segunda línea es el hash SHA1 doble correspondiente.
-
-### access_management {#access_management-user-setting}
-
-Esta configuración habilita deshabilita el uso de [control de acceso y gestión de cuentas](../access-rights.md#access-control) para el usuario.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-### user_name/redes {#user-namenetworks}
-
-Lista de redes desde las que el usuario puede conectarse al servidor ClickHouse.
-
-Cada elemento de la lista puede tener una de las siguientes formas:
-
--   `<ip>` — IP address or network mask.
-
-    Ejemplos: `213.180.204.3`, `10.0.0.1/8`, `10.0.0.1/255.255.255.0`, `2a02:6b8::3`, `2a02:6b8::3/64`, `2a02:6b8::3/ffff:ffff:ffff:ffff::`.
-
--   `<host>` — Hostname.
-
-    Ejemplo: `example01.host.ru`.
-
-    Para comprobar el acceso, se realiza una consulta DNS y todas las direcciones IP devueltas se comparan con la dirección del mismo nivel.
-
--   `<host_regexp>` — Regular expression for hostnames.
-
-    Ejemplo, `^example\d\d-\d\d-\d\.host\.ru$`
-
-    Para comprobar el acceso, un [Consulta de DNS PTR](https://en.wikipedia.org/wiki/Reverse_DNS_lookup) se realiza para la dirección del mismo nivel y luego se aplica la expresión regular especificada. A continuación, se realiza otra consulta DNS para los resultados de la consulta PTR y todas las direcciones recibidas se comparan con la dirección del mismo nivel. Recomendamos encarecidamente que regexp termine con $ .
-
-Todos los resultados de las solicitudes DNS se almacenan en caché hasta que el servidor se reinicia.
-
-**Ejemplos**
-
-Para abrir el acceso del usuario desde cualquier red, especifique:
-
-``` xml
-<ip>::/0</ip>
-```
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No es seguro abrir el acceso desde cualquier red a menos que tenga un firewall configurado correctamente o el servidor no esté conectado directamente a Internet.
-
-Para abrir el acceso solo desde localhost, especifique:
-
-``` xml
-<ip>::1</ip>
-<ip>127.0.0.1</ip>
-```
-
-### user_name/perfil {#user-nameprofile}
-
-Puede asignar un perfil de configuración para el usuario. Los perfiles de configuración se configuran en una sección separada del `users.xml` file. Para obtener más información, consulte [Perfiles de configuración](settings-profiles.md).
-
-### user_name/cuota {#user-namequota}
-
-Las cuotas le permiten realizar un seguimiento o limitar el uso de recursos durante un período de tiempo. Las cuotas se configuran en el `quotas`
-sección de la `users.xml` archivo de configuración.
-
-Puede asignar un conjunto de cuotas para el usuario. Para obtener una descripción detallada de la configuración de las cuotas, consulte [Cuota](../quotas.md#quotas).
-
-### nombre_usuario/bases de datos {#user-namedatabases}
-
-En esta sección, puede limitar las filas devueltas por ClickHouse para `SELECT` consultas realizadas por el usuario actual, implementando así la seguridad básica a nivel de fila.
-
-**Ejemplo**
-
-La siguiente configuración obliga a que el usuario `user1` sólo puede ver las filas de `table1` como resultado de `SELECT` consultas, donde el valor de la `id` campo es 1000.
-
-``` xml
-<user1>
-    <databases>
-        <database_name>
-            <table1>
-                <filter>id = 1000</filter>
-            </table1>
-        </database_name>
-    </databases>
-</user1>
-```
-
-El `filter` puede ser cualquier expresión que resulte en un [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo de valor. Por lo general, contiene comparaciones y operadores lógicos. Filas de `database_name.table1` donde los resultados del filtro a 0 no se devuelven para este usuario. El filtrado es incompatible con `PREWHERE` operaciones y desactiva `WHERE→PREWHERE` optimización.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings_users/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/settings/settings.md b/docs/es/operations/settings/settings.md
deleted file mode 100644
index 62511dd9fc0..00000000000
--- a/docs/es/operations/settings/settings.md
+++ /dev/null
@@ -1,1254 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Configuración {#settings}
-
-## distributed_product_mode {#distributed-product-mode}
-
-Cambia el comportamiento de [subconsultas distribuidas](../../sql-reference/operators/in.md).
-
-ClickHouse applies this setting when the query contains the product of distributed tables, i.e. when the query for a distributed table contains a non-GLOBAL subquery for the distributed table.
-
-Restricción:
-
--   Solo se aplica para las subconsultas IN y JOIN.
--   Solo si la sección FROM utiliza una tabla distribuida que contiene más de un fragmento.
--   Si la subconsulta se refiere a una tabla distribuida que contiene más de un fragmento.
--   No se usa para un valor de tabla [remoto](../../sql-reference/table-functions/remote.md) función.
-
-Valores posibles:
-
--   `deny` — Default value. Prohibits using these types of subqueries (returns the “Double-distributed in/JOIN subqueries is denied” salvedad).
--   `local` — Replaces the database and table in the subquery with local ones for the destination server (shard), leaving the normal `IN`/`JOIN.`
--   `global` — Replaces the `IN`/`JOIN` consulta con `GLOBAL IN`/`GLOBAL JOIN.`
--   `allow` — Allows the use of these types of subqueries.
-
-## enable_optimize_predicate_expression {#enable-optimize-predicate-expression}
-
-Activa el pushdown de predicado en `SELECT` consulta.
-
-La extracción de predicados puede reducir significativamente el tráfico de red para consultas distribuidas.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-Uso
-
-Considere las siguientes consultas:
-
-1.  `SELECT count() FROM test_table WHERE date = '2018-10-10'`
-2.  `SELECT count() FROM (SELECT * FROM test_table) WHERE date = '2018-10-10'`
-
-Si `enable_optimize_predicate_expression = 1`, entonces el tiempo de ejecución de estas consultas es igual porque se aplica ClickHouse `WHERE` a la subconsulta al procesarla.
-
-Si `enable_optimize_predicate_expression = 0`, entonces el tiempo de ejecución de la segunda consulta es mucho más largo, porque el `WHERE` cláusula se aplica a todos los datos después de que finalice la subconsulta.
-
-## fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries {#settings-fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries}
-
-Fuerza una consulta a una réplica obsoleta si los datos actualizados no están disponibles. Ver [Replicación](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
-
-ClickHouse selecciona la más relevante de las réplicas obsoletas de la tabla.
-
-Se utiliza al realizar `SELECT` desde una tabla distribuida que apunta a tablas replicadas.
-
-De forma predeterminada, 1 (habilitado).
-
-## Fecha de nacimiento {#settings-force_index_by_date}
-
-Deshabilita la ejecución de consultas si el índice no se puede usar por fecha.
-
-Funciona con tablas de la familia MergeTree.
-
-Si `force_index_by_date=1`, ClickHouse comprueba si la consulta tiene una condición de clave de fecha que se puede usar para restringir intervalos de datos. Si no hay una condición adecuada, arroja una excepción. Sin embargo, no comprueba si la condición reduce la cantidad de datos a leer. Por ejemplo, la condición `Date != ' 2000-01-01 '` es aceptable incluso cuando coincide con todos los datos de la tabla (es decir, ejecutar la consulta requiere un escaneo completo). Para obtener más información acerca de los intervalos de datos en las tablas MergeTree, vea [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-## force_primary_key {#force-primary-key}
-
-Deshabilita la ejecución de consultas si no es posible la indexación mediante la clave principal.
-
-Funciona con tablas de la familia MergeTree.
-
-Si `force_primary_key=1`, ClickHouse comprueba si la consulta tiene una condición de clave principal que se puede usar para restringir rangos de datos. Si no hay una condición adecuada, arroja una excepción. Sin embargo, no comprueba si la condición reduce la cantidad de datos a leer. Para obtener más información acerca de los intervalos de datos en las tablas MergeTree, consulte [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-## Formato_esquema {#format-schema}
-
-Este parámetro es útil cuando se utilizan formatos que requieren una definición de esquema, como [Cap'n Proto](https://capnproto.org/) o [Protobuf](https://developers.google.com/protocol-buffers/). El valor depende del formato.
-
-## fsync_metadata {#fsync-metadata}
-
-Habilita o deshabilita [fsync](http://pubs.opengroup.org/onlinepubs/9699919799/functions/fsync.html) al escribir `.sql` file. Habilitado de forma predeterminada.
-
-Tiene sentido desactivarlo si el servidor tiene millones de pequeñas tablas que se crean y destruyen constantemente.
-
-## enable_http_compression {#settings-enable_http_compression}
-
-Habilita o deshabilita la compresión de datos en la respuesta a una solicitud HTTP.
-
-Para obtener más información, lea el [Descripción de la interfaz HTTP](../../interfaces/http.md).
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## http_zlib_compression_level {#settings-http_zlib_compression_level}
-
-Establece el nivel de compresión de datos en la respuesta a una solicitud HTTP si [enable_http_compression = 1](#settings-enable_http_compression).
-
-Valores posibles: Números del 1 al 9.
-
-Valor predeterminado: 3.
-
-## http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress {#settings-http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress}
-
-Habilita o deshabilita la verificación de suma de comprobación al descomprimir los datos HTTP POST del cliente. Se usa solo para el formato de compresión nativa ClickHouse (no se usa con `gzip` o `deflate`).
-
-Para obtener más información, lea el [Descripción de la interfaz HTTP](../../interfaces/http.md).
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## send_progress_in_http_headers {#settings-send_progress_in_http_headers}
-
-Habilita o deshabilita `X-ClickHouse-Progress` Encabezados de respuesta HTTP en `clickhouse-server` respuesta.
-
-Para obtener más información, lea el [Descripción de la interfaz HTTP](../../interfaces/http.md).
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#setting-max_http_get_redirects}
-
-Limita el número máximo de saltos de redirección HTTP GET para [URL](../../engines/table-engines/special/url.md)-mesas de motor. La configuración se aplica a ambos tipos de tablas: las creadas por [CREATE TABLE](../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) consulta y por el [URL](../../sql-reference/table-functions/url.md) función de la tabla.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier número entero positivo de saltos.
--   0 — No hops allowed.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Entrada_format_allow_errors_num {#settings-input_format_allow_errors_num}
-
-Establece el número máximo de errores aceptables al leer desde formatos de texto (CSV, TSV, etc.).
-
-El valor predeterminado es 0.
-
-Siempre emparejarlo con `input_format_allow_errors_ratio`.
-
-Si se produjo un error al leer filas, pero el contador de errores sigue siendo menor que `input_format_allow_errors_num`, ClickHouse ignora la fila y pasa a la siguiente.
-
-Si ambos `input_format_allow_errors_num` y `input_format_allow_errors_ratio` se exceden, ClickHouse lanza una excepción.
-
-## Entrada_format_allow_errors_ratio {#settings-input_format_allow_errors_ratio}
-
-Establece el porcentaje máximo de errores permitidos al leer desde formatos de texto (CSV, TSV, etc.).
-El porcentaje de errores se establece como un número de punto flotante entre 0 y 1.
-
-El valor predeterminado es 0.
-
-Siempre emparejarlo con `input_format_allow_errors_num`.
-
-Si se produjo un error al leer filas, pero el contador de errores sigue siendo menor que `input_format_allow_errors_ratio`, ClickHouse ignora la fila y pasa a la siguiente.
-
-Si ambos `input_format_allow_errors_num` y `input_format_allow_errors_ratio` se exceden, ClickHouse lanza una excepción.
-
-## input_format_values_interpret_expressions {#settings-input_format_values_interpret_expressions}
-
-Habilita o deshabilita el analizador SQL completo si el analizador de secuencias rápidas no puede analizar los datos. Esta configuración sólo se utiliza para [Valor](../../interfaces/formats.md#data-format-values) formato en la inserción de datos. Para obtener más información sobre el análisis de sintaxis, consulte [Sintaxis](../../sql-reference/syntax.md) apartado.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
-
-    En este caso, debe proporcionar datos con formato. Ver el [Formato](../../interfaces/formats.md) apartado.
-
--   1 — Enabled.
-
-    En este caso, puede usar una expresión SQL como valor, pero la inserción de datos es mucho más lenta de esta manera. Si inserta solo datos con formato, ClickHouse se comporta como si el valor de configuración fuera 0.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-Ejemplo de uso
-
-Inserte el [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) valor de tipo con los diferentes ajustes.
-
-``` sql
-SET input_format_values_interpret_expressions = 0;
-INSERT INTO datetime_t VALUES (now())
-```
-
-``` text
-Exception on client:
-Code: 27. DB::Exception: Cannot parse input: expected ) before: now()): (at row 1)
-```
-
-``` sql
-SET input_format_values_interpret_expressions = 1;
-INSERT INTO datetime_t VALUES (now())
-```
-
-``` text
-Ok.
-```
-
-La última consulta es equivalente a la siguiente:
-
-``` sql
-SET input_format_values_interpret_expressions = 0;
-INSERT INTO datetime_t SELECT now()
-```
-
-``` text
-Ok.
-```
-
-## input_format_values_deduce_templates_of_expressions {#settings-input_format_values_deduce_templates_of_expressions}
-
-Habilita o deshabilita la deducción de plantilla para expresiones SQL en [Valor](../../interfaces/formats.md#data-format-values) formato. Permite analizar e interpretar expresiones en `Values` mucho más rápido si las expresiones en filas consecutivas tienen la misma estructura. ClickHouse intenta deducir la plantilla de una expresión, analizar las siguientes filas utilizando esta plantilla y evaluar la expresión en un lote de filas analizadas correctamente.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-Para la siguiente consulta:
-
-``` sql
-INSERT INTO test VALUES (lower('Hello')), (lower('world')), (lower('INSERT')), (upper('Values')), ...
-```
-
--   Si `input_format_values_interpret_expressions=1` y `format_values_deduce_templates_of_expressions=0`, las expresiones se interpretan por separado para cada fila (esto es muy lento para un gran número de filas).
--   Si `input_format_values_interpret_expressions=0` y `format_values_deduce_templates_of_expressions=1`, las expresiones en la primera, segunda y tercera filas se analizan usando la plantilla `lower(String)` e interpretados juntos, la expresión en la cuarta fila se analiza con otra plantilla (`upper(String)`).
--   Si `input_format_values_interpret_expressions=1` y `format_values_deduce_templates_of_expressions=1`, lo mismo que en el caso anterior, pero también permite la alternativa a la interpretación de expresiones por separado si no es posible deducir la plantilla.
-
-## Entrada_format_values_accurate_types_of_literals {#settings-input-format-values-accurate-types-of-literals}
-
-Esta configuración sólo se utiliza cuando `input_format_values_deduce_templates_of_expressions = 1`. Puede suceder que las expresiones para alguna columna tengan la misma estructura, pero contengan literales numéricos de diferentes tipos, por ejemplo
-
-``` sql
-(..., abs(0), ...),             -- UInt64 literal
-(..., abs(3.141592654), ...),   -- Float64 literal
-(..., abs(-1), ...),            -- Int64 literal
-```
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
-
-    In this case, ClickHouse may use a more general type for some literals (e.g., `Float64` o `Int64` en lugar de `UInt64` para `42`), pero puede causar problemas de desbordamiento y precisión.
-
--   1 — Enabled.
-
-    En este caso, ClickHouse comprueba el tipo real de literal y utiliza una plantilla de expresión del tipo correspondiente. En algunos casos, puede ralentizar significativamente la evaluación de expresiones en `Values`.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-## Entrada_format_defaults_for_omitted_fields {#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields}
-
-Al realizar `INSERT` consultas, reemplace los valores de columna de entrada omitidos con valores predeterminados de las columnas respectivas. Esta opción sólo se aplica a [JSONEachRow](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow), [CSV](../../interfaces/formats.md#csv) y [TabSeparated](../../interfaces/formats.md#tabseparated) formato.
-
-!!! note "Nota"
-    Cuando esta opción está habilitada, los metadatos de la tabla extendida se envían del servidor al cliente. Consume recursos informáticos adicionales en el servidor y puede reducir el rendimiento.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-## input_format_tsv_empty_as_default {#settings-input-format-tsv-empty-as-default}
-
-Cuando esté habilitado, reemplace los campos de entrada vacíos en TSV con valores predeterminados. Para expresiones predeterminadas complejas `input_format_defaults_for_omitted_fields` debe estar habilitado también.
-
-Deshabilitado de forma predeterminada.
-
-## input_format_null_as_default {#settings-input-format-null-as-default}
-
-Habilita o deshabilita el uso de valores predeterminados si los datos de entrada `NULL`, pero el tipo de datos de la columna correspondiente en no `Nullable(T)` (para formatos de entrada de texto).
-
-## input_format_skip_unknown_fields {#settings-input-format-skip-unknown-fields}
-
-Habilita o deshabilita omitir la inserción de datos adicionales.
-
-Al escribir datos, ClickHouse produce una excepción si los datos de entrada contienen columnas que no existen en la tabla de destino. Si la omisión está habilitada, ClickHouse no inserta datos adicionales y no lanza una excepción.
-
-Formatos soportados:
-
--   [JSONEachRow](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow)
--   [CSVWithNames](../../interfaces/formats.md#csvwithnames)
--   [TabSeparatedWithNames](../../interfaces/formats.md#tabseparatedwithnames)
--   [TSKV](../../interfaces/formats.md#tskv)
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Entrada_format_import_nested_json {#settings-input_format_import_nested_json}
-
-Habilita o deshabilita la inserción de datos JSON con objetos anidados.
-
-Formatos soportados:
-
--   [JSONEachRow](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow)
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-Ver también:
-
--   [Uso de estructuras anidadas](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow-nested) con el `JSONEachRow` formato.
-
-## Entrada_format_with_names_use_header {#settings-input-format-with-names-use-header}
-
-Habilita o deshabilita la comprobación del orden de las columnas al insertar datos.
-
-Para mejorar el rendimiento de la inserción, se recomienda deshabilitar esta comprobación si está seguro de que el orden de columna de los datos de entrada es el mismo que en la tabla de destino.
-
-Formatos soportados:
-
--   [CSVWithNames](../../interfaces/formats.md#csvwithnames)
--   [TabSeparatedWithNames](../../interfaces/formats.md#tabseparatedwithnames)
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-## Date_time_input_format {#settings-date_time_input_format}
-
-Permite elegir un analizador de la representación de texto de fecha y hora.
-
-La configuración no se aplica a [Funciones de fecha y hora](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md).
-
-Valores posibles:
-
--   `'best_effort'` — Enables extended parsing.
-
-    ClickHouse puede analizar el básico `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` formato y todo [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) formatos de fecha y hora. Por ejemplo, `'2018-06-08T01:02:03.000Z'`.
-
--   `'basic'` — Use basic parser.
-
-    ClickHouse puede analizar solo lo básico `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` formato. Por ejemplo, `'2019-08-20 10:18:56'`.
-
-Valor predeterminado: `'basic'`.
-
-Ver también:
-
--   [Tipo de datos DateTime.](../../sql-reference/data-types/datetime.md)
--   [Funciones para trabajar con fechas y horas.](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md)
-
-## Por favor, introduzca su dirección de correo electrónico {#settings-join_default_strictness}
-
-Establece el rigor predeterminado para [Cláusulas JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join).
-
-Valores posibles:
-
--   `ALL` — If the right table has several matching rows, ClickHouse creates a [Producto cartesiano](https://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_product) de filas coincidentes. Esta es la normal `JOIN` comportamiento de SQL estándar.
--   `ANY` — If the right table has several matching rows, only the first one found is joined. If the right table has only one matching row, the results of `ANY` y `ALL` son los mismos.
--   `ASOF` — For joining sequences with an uncertain match.
--   `Empty string` — If `ALL` o `ANY` no se especifica en la consulta, ClickHouse produce una excepción.
-
-Valor predeterminado: `ALL`.
-
-## join_any_take_last_row {#settings-join_any_take_last_row}
-
-Cambia el comportamiento de las operaciones de unión con `ANY` rigor.
-
-!!! warning "Atención"
-    Esta configuración sólo se aplica a `JOIN` operaciones con [Unir](../../engines/table-engines/special/join.md) mesas de motores.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — If the right table has more than one matching row, only the first one found is joined.
--   1 — If the right table has more than one matching row, only the last one found is joined.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-Ver también:
-
--   [Cláusula JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join)
--   [Unirse al motor de tabla](../../engines/table-engines/special/join.md)
--   [Por favor, introduzca su dirección de correo electrónico](#settings-join_default_strictness)
-
-## Sistema abierto {#join_use_nulls}
-
-Establece el tipo de [JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md) comportamiento. Al fusionar tablas, pueden aparecer celdas vacías. ClickHouse los rellena de manera diferente según esta configuración.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — The empty cells are filled with the default value of the corresponding field type.
--   1 — `JOIN` se comporta de la misma manera que en SQL estándar. El tipo del campo correspondiente se convierte en [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md#data_type-nullable), y las celdas vacías se llenan con [NULL](../../sql-reference/syntax.md).
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## max_block_size {#setting-max_block_size}
-
-En ClickHouse, los datos se procesan mediante bloques (conjuntos de partes de columna). Los ciclos de procesamiento interno para un solo bloque son lo suficientemente eficientes, pero hay gastos notables en cada bloque. El `max_block_size` set es una recomendación para el tamaño del bloque (en un recuento de filas) para cargar desde las tablas. El tamaño del bloque no debe ser demasiado pequeño, por lo que los gastos en cada bloque aún se notan, pero no demasiado grande para que la consulta con LIMIT que se complete después del primer bloque se procese rápidamente. El objetivo es evitar consumir demasiada memoria al extraer un gran número de columnas en múltiples subprocesos y preservar al menos alguna localidad de caché.
-
-Valor predeterminado: 65,536.
-
-Bloquea el tamaño de `max_block_size` no siempre se cargan desde la tabla. Si es obvio que se deben recuperar menos datos, se procesa un bloque más pequeño.
-
-## preferred_block_size_bytes {#preferred-block-size-bytes}
-
-Utilizado para el mismo propósito que `max_block_size`, pero establece el tamaño de bloque recomendado en bytes adaptándolo al número de filas en el bloque.
-Sin embargo, el tamaño del bloque no puede ser más que `max_block_size` filas.
-Por defecto: 1,000,000. Solo funciona cuando se lee desde los motores MergeTree.
-
-## merge_tree_min_rows_for_concurrent_read {#setting-merge-tree-min-rows-for-concurrent-read}
-
-Si el número de filas que se leerán de un fichero [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) mesa excede `merge_tree_min_rows_for_concurrent_read` luego ClickHouse intenta realizar una lectura simultánea de este archivo en varios hilos.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 163840.
-
-## merge_tree_min_bytes_for_concurrent_read {#setting-merge-tree-min-bytes-for-concurrent-read}
-
-Si el número de bytes a leer de un archivo de un [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)-La tabla del motor excede `merge_tree_min_bytes_for_concurrent_read`, entonces ClickHouse intenta leer simultáneamente este archivo en varios subprocesos.
-
-Valor posible:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 251658240.
-
-## Método de codificación de datos: {#setting-merge-tree-min-rows-for-seek}
-
-Si la distancia entre dos bloques de datos que se leen en un archivo es menor que `merge_tree_min_rows_for_seek` filas, luego ClickHouse no busca a través del archivo, sino que lee los datos secuencialmente.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## merge_tree_min_bytes_for_seek {#setting-merge-tree-min-bytes-for-seek}
-
-Si la distancia entre dos bloques de datos que se leen en un archivo es menor que `merge_tree_min_bytes_for_seek` bytes, luego ClickHouse lee secuencialmente un rango de archivos que contiene ambos bloques, evitando así la búsqueda adicional.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## merge_tree_coarse_index_granularity {#setting-merge-tree-coarse-index-granularity}
-
-Al buscar datos, ClickHouse comprueba las marcas de datos en el archivo de índice. Si ClickHouse encuentra que las claves requeridas están en algún rango, divide este rango en `merge_tree_coarse_index_granularity` subintervalos y busca las claves necesarias allí de forma recursiva.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier entero incluso positivo.
-
-Valor predeterminado: 8.
-
-## merge_tree_max_rows_to_use_cache {#setting-merge-tree-max-rows-to-use-cache}
-
-Si ClickHouse debería leer más de `merge_tree_max_rows_to_use_cache` en una consulta, no usa la memoria caché de bloques sin comprimir.
-
-La memoria caché de bloques sin comprimir almacena datos extraídos para consultas. ClickHouse utiliza esta memoria caché para acelerar las respuestas a pequeñas consultas repetidas. Esta configuración protege la memoria caché del deterioro de las consultas que leen una gran cantidad de datos. El [Uncompressed_cache_size](../server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-uncompressed_cache_size) configuración del servidor define el tamaño de la memoria caché de bloques sin comprimir.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Default value: 128 ✕ 8192.
-
-## merge_tree_max_bytes_to_use_cache {#setting-merge-tree-max-bytes-to-use-cache}
-
-Si ClickHouse debería leer más de `merge_tree_max_bytes_to_use_cache` bytes en una consulta, no usa el caché de bloques sin comprimir.
-
-La memoria caché de bloques sin comprimir almacena datos extraídos para consultas. ClickHouse utiliza esta memoria caché para acelerar las respuestas a pequeñas consultas repetidas. Esta configuración protege la memoria caché del deterioro de las consultas que leen una gran cantidad de datos. El [Uncompressed_cache_size](../server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-uncompressed_cache_size) configuración del servidor define el tamaño de la memoria caché de bloques sin comprimir.
-
-Valor posible:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 2013265920.
-
-## Todos los derechos reservados {#settings-min-bytes-to-use-direct-io}
-
-El volumen de datos mínimo necesario para utilizar el acceso directo de E/S al disco de almacenamiento.
-
-ClickHouse usa esta configuración al leer datos de tablas. Si el volumen total de almacenamiento de todos los datos a leer excede `min_bytes_to_use_direct_io` luego ClickHouse lee los datos del disco de almacenamiento con el `O_DIRECT` opcion.
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Direct I/O is disabled.
--   Entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Log_queries {#settings-log-queries}
-
-Configuración del registro de consultas.
-
-Las consultas enviadas a ClickHouse con esta configuración se registran de acuerdo con las reglas [query_log](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) parámetro de configuración del servidor.
-
-Ejemplo:
-
-``` text
-log_queries=1
-```
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#settings-log-queries-min-type}
-
-`query_log` tipo mínimo para iniciar sesión.
-
-Valores posibles:
-- `QUERY_START` (`=1`)
-- `QUERY_FINISH` (`=2`)
-- `EXCEPTION_BEFORE_START` (`=3`)
-- `EXCEPTION_WHILE_PROCESSING` (`=4`)
-
-Valor predeterminado: `QUERY_START`.
-
-Se puede usar para limitar a qué entiries va `query_log`, digamos que eres interesante solo en errores, entonces puedes usar `EXCEPTION_WHILE_PROCESSING`:
-
-``` text
-log_queries_min_type='EXCEPTION_WHILE_PROCESSING'
-```
-
-## Log_query_threads {#settings-log-query-threads}
-
-Configuración del registro de subprocesos de consulta.
-
-Los subprocesos de consultas ejecutados por ClickHouse con esta configuración se registran de acuerdo con las reglas en el [Sistema abierto.](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) parámetro de configuración del servidor.
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-Ejemplo:
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-``` text
-log_query_threads=1
-```
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-## Max_insert_block_size {#settings-max_insert_block_size}
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-El tamaño de los bloques a formar para su inserción en una tabla.
-Esta configuración solo se aplica en los casos en que el servidor forma los bloques.
-Por ejemplo, para un INSERT a través de la interfaz HTTP, el servidor analiza el formato de datos y forma bloques del tamaño especificado.
-Pero al usar clickhouse-client, el cliente analiza los datos en sí, y el ‘max_insert_block_size’ configuración en el servidor no afecta el tamaño de los bloques insertados.
-La configuración tampoco tiene un propósito cuando se usa INSERT SELECT , ya que los datos se insertan usando los mismos bloques que se forman después de SELECT .
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-Valor predeterminado: 1.048.576.
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-El valor predeterminado es ligeramente más que `max_block_size`. La razón de esto se debe a que ciertos motores de mesa (`*MergeTree`) formar una parte de datos en el disco para cada bloque insertado, que es una entidad bastante grande. Similar, `*MergeTree` las tablas ordenan los datos durante la inserción y un tamaño de bloque lo suficientemente grande permiten clasificar más datos en la RAM.
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-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#min-insert-block-size-rows}
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-Establece el número mínimo de filas en el bloque que se pueden insertar en una tabla `INSERT` consulta. Los bloques de menor tamaño se aplastan en otros más grandes.
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-Valores posibles:
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--   Entero positivo.
--   0 — Squashing disabled.
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-Valor predeterminado: 1048576.
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-## Todos los derechos reservados {#min-insert-block-size-bytes}
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-Establece el número mínimo de bytes en el bloque que se pueden insertar en una tabla `INSERT` consulta. Los bloques de menor tamaño se aplastan en otros más grandes.
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-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Squashing disabled.
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-Valor predeterminado: 268435456.
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-## max_replica_delay_for_distributed_queries {#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries}
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-Deshabilita las réplicas rezagadas para consultas distribuidas. Ver [Replicación](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
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-Establece el tiempo en segundos. Si una réplica tiene un retraso superior al valor establecido, no se utiliza esta réplica.
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-Valor predeterminado: 300.
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-Se utiliza al realizar `SELECT` desde una tabla distribuida que apunta a tablas replicadas.
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-## max_threads {#settings-max_threads}
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-El número máximo de subprocesos de procesamiento de consultas, excluyendo subprocesos para recuperar datos de servidores ‘max_distributed_connections’ parámetro).
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-Este parámetro se aplica a los subprocesos que realizan las mismas etapas de la canalización de procesamiento de consultas en paralelo.
-Por ejemplo, al leer desde una tabla, si es posible evaluar expresiones con funciones, filtre con WHERE y preagregue para GROUP BY en paralelo usando al menos ‘max_threads’ número de hilos, entonces ‘max_threads’ se utilizan.
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-Valor predeterminado: el número de núcleos de CPU físicos.
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-Si normalmente se ejecuta menos de una consulta SELECT en un servidor a la vez, establezca este parámetro en un valor ligeramente inferior al número real de núcleos de procesador.
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-Para las consultas que se completan rápidamente debido a un LIMIT, puede establecer un ‘max_threads’. Por ejemplo, si el número necesario de entradas se encuentra en cada bloque y max_threads = 8, entonces se recuperan 8 bloques, aunque hubiera sido suficiente leer solo uno.
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-Cuanto menor sea el `max_threads` valor, menos memoria se consume.
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-## Método de codificación de datos: {#settings-max-insert-threads}
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-El número máximo de subprocesos para ejecutar el `INSERT SELECT` consulta.
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-Valores posibles:
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--   0 (or 1) — `INSERT SELECT` sin ejecución paralela.
--   Entero positivo. Más grande que 1.
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-Valor predeterminado: 0.
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-Paralelo `INSERT SELECT` sólo tiene efecto si el `SELECT` parte se ejecuta en paralelo, ver [max_threads](#settings-max_threads) configuración.
-Los valores más altos conducirán a un mayor uso de memoria.
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-## max_compress_block_size {#max-compress-block-size}
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-El tamaño máximo de bloques de datos sin comprimir antes de comprimir para escribir en una tabla. De forma predeterminada, 1.048.576 (1 MiB). Si se reduce el tamaño, la tasa de compresión se reduce significativamente, la velocidad de compresión y descompresión aumenta ligeramente debido a la localidad de la memoria caché, y se reduce el consumo de memoria. Por lo general, no hay ninguna razón para cambiar esta configuración.
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-No confunda bloques para la compresión (un fragmento de memoria que consta de bytes) con bloques para el procesamiento de consultas (un conjunto de filas de una tabla).
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-## Descripción del producto {#min-compress-block-size}
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-Para [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)" tabla. Para reducir la latencia al procesar consultas, un bloque se comprime al escribir la siguiente marca si su tamaño es al menos ‘min_compress_block_size’. De forma predeterminada, 65.536.
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-El tamaño real del bloque, si los datos sin comprimir son menores que ‘max_compress_block_size’, no es menor que este valor y no menor que el volumen de datos para una marca.
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-Veamos un ejemplo. Supongamos que ‘index_granularity’ se estableció en 8192 durante la creación de la tabla.
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-Estamos escribiendo una columna de tipo UInt32 (4 bytes por valor). Al escribir 8192 filas, el total será de 32 KB de datos. Como min_compress_block_size = 65,536, se formará un bloque comprimido por cada dos marcas.
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-Estamos escribiendo una columna URL con el tipo String (tamaño promedio de 60 bytes por valor). Al escribir 8192 filas, el promedio será ligeramente inferior a 500 KB de datos. Como esto es más de 65,536, se formará un bloque comprimido para cada marca. En este caso, al leer datos del disco en el rango de una sola marca, los datos adicionales no se descomprimirán.
-
-Por lo general, no hay ninguna razón para cambiar esta configuración.
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-## max_query_size {#settings-max_query_size}
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-La parte máxima de una consulta que se puede llevar a la RAM para analizar con el analizador SQL.
-La consulta INSERT también contiene datos para INSERT que es procesado por un analizador de secuencias independiente (que consume O(1) RAM), que no está incluido en esta restricción.
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-Valor predeterminado: 256 KiB.
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-## interactive_delay {#interactive-delay}
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-El intervalo en microsegundos para comprobar si la ejecución de la solicitud se ha cancelado y enviar el progreso.
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-Valor predeterminado: 100.000 (comprueba la cancelación y envía el progreso diez veces por segundo).
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-## ¿Cómo puedo hacerlo? {#connect-timeout-receive-timeout-send-timeout}
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-Tiempos de espera en segundos en el socket utilizado para comunicarse con el cliente.
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-Valor predeterminado: 10, 300, 300.
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-## Cancel_http_readonly_queries_on_client_close {#cancel-http-readonly-queries-on-client-close}
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-Cancels HTTP read-only queries (e.g. SELECT) when a client closes the connection without waiting for the response.
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-Valor predeterminado: 0
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-## poll_interval {#poll-interval}
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-Bloquear en un bucle de espera durante el número especificado de segundos.
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-Valor predeterminado: 10.
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-## max_distributed_connections {#max-distributed-connections}
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-El número máximo de conexiones simultáneas con servidores remotos para el procesamiento distribuido de una única consulta a una única tabla distribuida. Se recomienda establecer un valor no menor que el número de servidores en el clúster.
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-Valor predeterminado: 1024.
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-Los siguientes parámetros solo se usan al crear tablas distribuidas (y al iniciar un servidor), por lo que no hay ninguna razón para cambiarlas en tiempo de ejecución.
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-## Distributed_connections_pool_size {#distributed-connections-pool-size}
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-El número máximo de conexiones simultáneas con servidores remotos para el procesamiento distribuido de todas las consultas a una única tabla distribuida. Se recomienda establecer un valor no menor que el número de servidores en el clúster.
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-Valor predeterminado: 1024.
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-## Conecte_timeout_with_failover_ms {#connect-timeout-with-failover-ms}
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-El tiempo de espera en milisegundos para conectarse a un servidor remoto para un motor de tablas distribuidas ‘shard’ y ‘replica’ secciones se utilizan en la definición de clúster.
-Si no tiene éxito, se realizan varios intentos para conectarse a varias réplicas.
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-Valor predeterminado: 50.
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-## connections_with_failover_max_tries {#connections-with-failover-max-tries}
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-El número máximo de intentos de conexión con cada réplica para el motor de tablas distribuidas.
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-Valor predeterminado: 3.
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-## extremo {#extremes}
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-Ya sea para contar valores extremos (los mínimos y máximos en columnas de un resultado de consulta). Acepta 0 o 1. De forma predeterminada, 0 (deshabilitado).
-Para obtener más información, consulte la sección “Extreme values”.
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-## Use_uncompressed_cache {#setting-use_uncompressed_cache}
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-Si se debe usar una memoria caché de bloques sin comprimir. Acepta 0 o 1. De forma predeterminada, 0 (deshabilitado).
-El uso de la memoria caché sin comprimir (solo para tablas de la familia MergeTree) puede reducir significativamente la latencia y aumentar el rendimiento cuando se trabaja con un gran número de consultas cortas. Habilite esta configuración para los usuarios que envían solicitudes cortas frecuentes. También preste atención al [Uncompressed_cache_size](../server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-uncompressed_cache_size) configuration parameter (only set in the config file) – the size of uncompressed cache blocks. By default, it is 8 GiB. The uncompressed cache is filled in as needed and the least-used data is automatically deleted.
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-Para consultas que leen al menos un volumen algo grande de datos (un millón de filas o más), la memoria caché sin comprimir se desactiva automáticamente para ahorrar espacio para consultas realmente pequeñas. Esto significa que puede mantener el ‘use_uncompressed_cache’ ajuste siempre establecido en 1.
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-## Reemplazar_running_query {#replace-running-query}
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-Cuando se utiliza la interfaz HTTP, el ‘query_id’ parámetro puede ser pasado. Se trata de cualquier cadena que sirva como identificador de consulta.
-Si una consulta del mismo usuario ‘query_id’ que ya existe en este momento, el comportamiento depende de la ‘replace_running_query’ parámetro.
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-`0` (default) – Throw an exception (don't allow the query to run if a query with the same ‘query_id’ ya se está ejecutando).
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-`1` – Cancel the old query and start running the new one.
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-El Yandex.Metrica utiliza este parámetro establecido en 1 para implementar sugerencias para las condiciones de segmentación. Después de ingresar el siguiente carácter, si la consulta anterior aún no ha finalizado, debe cancelarse.
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-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#stream-flush-interval-ms}
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-Funciona para tablas con streaming en el caso de un tiempo de espera, o cuando un subproceso genera [Max_insert_block_size](#settings-max_insert_block_size) filas.
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-El valor predeterminado es 7500.
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-Cuanto menor sea el valor, más a menudo los datos se vacían en la tabla. Establecer el valor demasiado bajo conduce a un rendimiento deficiente.
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-## load_balancing {#settings-load_balancing}
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-Especifica el algoritmo de selección de réplicas que se utiliza para el procesamiento de consultas distribuidas.
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-ClickHouse admite los siguientes algoritmos para elegir réplicas:
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--   [Aleatorio](#load_balancing-random) (predeterminada)
--   [Nombre de host más cercano](#load_balancing-nearest_hostname)
--   [En orden](#load_balancing-in_order)
--   [Primero o aleatorio](#load_balancing-first_or_random)
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-### Aleatorio (por defecto) {#load_balancing-random}
-
-``` sql
-load_balancing = random
-```
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-El número de errores se cuenta para cada réplica. La consulta se envía a la réplica con el menor número de errores, y si hay varios de estos, a cualquiera de ellos.
-Desventajas: La proximidad del servidor no se tiene en cuenta; si las réplicas tienen datos diferentes, también obtendrá datos diferentes.
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-### Nombre de host más cercano {#load_balancing-nearest_hostname}
-
-``` sql
-load_balancing = nearest_hostname
-```
-
-The number of errors is counted for each replica. Every 5 minutes, the number of errors is integrally divided by 2. Thus, the number of errors is calculated for a recent time with exponential smoothing. If there is one replica with a minimal number of errors (i.e. errors occurred recently on the other replicas), the query is sent to it. If there are multiple replicas with the same minimal number of errors, the query is sent to the replica with a hostname that is most similar to the server's hostname in the config file (for the number of different characters in identical positions, up to the minimum length of both hostnames).
-
-Por ejemplo, example01-01-1 y example01-01-2.yandex.ru son diferentes en una posición, mientras que example01-01-1 y example01-02-2 difieren en dos lugares.
-Este método puede parecer primitivo, pero no requiere datos externos sobre la topología de red, y no compara las direcciones IP, lo que sería complicado para nuestras direcciones IPv6.
-
-Por lo tanto, si hay réplicas equivalentes, se prefiere la más cercana por nombre.
-También podemos suponer que al enviar una consulta al mismo servidor, en ausencia de fallas, una consulta distribuida también irá a los mismos servidores. Por lo tanto, incluso si se colocan datos diferentes en las réplicas, la consulta devolverá principalmente los mismos resultados.
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-### En orden {#load_balancing-in_order}
-
-``` sql
-load_balancing = in_order
-```
-
-Se accede a las réplicas con el mismo número de errores en el mismo orden en que se especifican en la configuración.
-Este método es apropiado cuando se sabe exactamente qué réplica es preferible.
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-### Primero o aleatorio {#load_balancing-first_or_random}
-
-``` sql
-load_balancing = first_or_random
-```
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-Este algoritmo elige la primera réplica del conjunto o una réplica aleatoria si la primera no está disponible. Es efectivo en configuraciones de topología de replicación cruzada, pero inútil en otras configuraciones.
-
-El `first_or_random` resuelve el problema del algoritmo `in_order` algoritmo. Con `in_order`, si una réplica se cae, la siguiente obtiene una carga doble mientras que las réplicas restantes manejan la cantidad habitual de tráfico. Cuando se utiliza el `first_or_random` algoritmo, la carga se distribuye uniformemente entre las réplicas que todavía están disponibles.
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-## prefer_localhost_replica {#settings-prefer-localhost-replica}
-
-Habilita/deshabilita el uso preferible de la réplica localhost al procesar consultas distribuidas.
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-Valores posibles:
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--   1 — ClickHouse always sends a query to the localhost replica if it exists.
--   0 — ClickHouse uses the balancing strategy specified by the [load_balancing](#settings-load_balancing) configuración.
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-Valor predeterminado: 1.
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-!!! warning "Advertencia"
-    Deshabilite esta configuración si usa [max_parallel_replicas](#settings-max_parallel_replicas).
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-## totals_mode {#totals-mode}
-
-Cómo calcular TOTALS cuando HAVING está presente, así como cuando max_rows_to_group_by y group_by_overflow_mode = ‘any’ están presentes.
-Vea la sección “WITH TOTALS modifier”.
-
-## totals_auto_threshold {#totals-auto-threshold}
-
-El umbral para `totals_mode = 'auto'`.
-Vea la sección “WITH TOTALS modifier”.
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-## max_parallel_replicas {#settings-max_parallel_replicas}
-
-El número máximo de réplicas para cada fragmento al ejecutar una consulta.
-Para obtener coherencia (para obtener diferentes partes de la misma división de datos), esta opción solo funciona cuando se establece la clave de muestreo.
-El retraso de réplica no está controlado.
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-## compilar {#compile}
-
-Habilitar la compilación de consultas. De forma predeterminada, 0 (deshabilitado).
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-La compilación solo se usa para parte de la canalización de procesamiento de consultas: para la primera etapa de agregación (GROUP BY).
-Si se compiló esta parte de la canalización, la consulta puede ejecutarse más rápido debido a la implementación de ciclos cortos y a las llamadas de función agregadas en línea. La mejora del rendimiento máximo (hasta cuatro veces más rápido en casos excepcionales) se ve para consultas con múltiples funciones agregadas simples. Por lo general, la ganancia de rendimiento es insignificante. En casos muy raros, puede ralentizar la ejecución de la consulta.
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-## min_count_to_compile {#min-count-to-compile}
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-¿Cuántas veces usar potencialmente un fragmento de código compilado antes de ejecutar la compilación? Por defecto, 3.
-For testing, the value can be set to 0: compilation runs synchronously and the query waits for the end of the compilation process before continuing execution. For all other cases, use values ​​starting with 1. Compilation normally takes about 5-10 seconds.
-Si el valor es 1 o más, la compilación se produce de forma asíncrona en un subproceso independiente. El resultado se utilizará tan pronto como esté listo, incluidas las consultas que se están ejecutando actualmente.
-
-Se requiere código compilado para cada combinación diferente de funciones agregadas utilizadas en la consulta y el tipo de claves en la cláusula GROUP BY.
-The results of the compilation are saved in the build directory in the form of .so files. There is no restriction on the number of compilation results since they don't use very much space. Old results will be used after server restarts, except in the case of a server upgrade – in this case, the old results are deleted.
-
-## output_format_json_quote_64bit_integers {#session_settings-output_format_json_quote_64bit_integers}
-
-Si el valor es true, los enteros aparecen entre comillas cuando se usan los formatos JSON\* Int64 y UInt64 (por compatibilidad con la mayoría de las implementaciones de JavaScript); de lo contrario, los enteros se generan sin las comillas.
-
-## Formato_csv_delimiter {#settings-format_csv_delimiter}
-
-El carácter interpretado como un delimitador en los datos CSV. De forma predeterminada, el delimitador es `,`.
-
-## input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null {#settings-input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null}
-
-Para el formato de entrada CSV, habilita o deshabilita el análisis de `NULL` como literal (sinónimo de `\N`).
-
-## output_format_csv_crlf_end_of_line {#settings-output-format-csv-crlf-end-of-line}
-
-Utilice el separador de línea de estilo DOS / Windows (CRLF) en CSV en lugar de estilo Unix (LF).
-
-## output_format_tsv_crlf_end_of_line {#settings-output-format-tsv-crlf-end-of-line}
-
-Utilice el separador de línea de estilo DOC / Windows (CRLF) en TSV en lugar del estilo Unix (LF).
-
-## insert_quorum {#settings-insert_quorum}
-
-Habilita las escrituras de quórum.
-
--   Si `insert_quorum < 2`, las escrituras de quórum están deshabilitadas.
--   Si `insert_quorum >= 2`, las escrituras de quórum están habilitadas.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-Quorum escribe
-
-`INSERT` solo tiene éxito cuando ClickHouse logra escribir correctamente datos en el `insert_quorum` de réplicas durante el `insert_quorum_timeout`. Si por alguna razón el número de réplicas con escrituras exitosas no alcanza el `insert_quorum`, la escritura se considera fallida y ClickHouse eliminará el bloque insertado de todas las réplicas donde los datos ya se han escrito.
-
-Todas las réplicas del quórum son consistentes, es decir, contienen datos de todas las réplicas anteriores `INSERT` consulta. El `INSERT` la secuencia está linealizada.
-
-Al leer los datos escritos desde el `insert_quorum` usted puede utilizar el [select_sequential_consistency](#settings-select_sequential_consistency) opcion.
-
-ClickHouse genera una excepción
-
--   Si el número de réplicas disponibles en el momento de la consulta es `insert_quorum`.
--   En un intento de escribir datos cuando el bloque anterior aún no se ha insertado en el `insert_quorum` de réplicas. Esta situación puede ocurrir si el usuario intenta realizar una `INSERT` antes de la anterior con el `insert_quorum` se ha completado.
-
-Ver también:
-
--   [insert_quorum_timeout](#settings-insert_quorum_timeout)
--   [select_sequential_consistency](#settings-select_sequential_consistency)
-
-## insert_quorum_timeout {#settings-insert_quorum_timeout}
-
-Escribir en tiempo de espera de quórum en segundos. Si el tiempo de espera ha pasado y aún no se ha realizado ninguna escritura, ClickHouse generará una excepción y el cliente debe repetir la consulta para escribir el mismo bloque en la misma réplica o en cualquier otra réplica.
-
-Valor predeterminado: 60 segundos.
-
-Ver también:
-
--   [insert_quorum](#settings-insert_quorum)
--   [select_sequential_consistency](#settings-select_sequential_consistency)
-
-## select_sequential_consistency {#settings-select_sequential_consistency}
-
-Habilita o deshabilita la coherencia secuencial para `SELECT` consulta:
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-Uso
-
-Cuando se habilita la coherencia secuencial, ClickHouse permite al cliente ejecutar el `SELECT` consulta sólo para aquellas réplicas que contienen datos de todas las `INSERT` consultas ejecutadas con `insert_quorum`. Si el cliente hace referencia a una réplica parcial, ClickHouse generará una excepción. La consulta SELECT no incluirá datos que aún no se hayan escrito en el quórum de réplicas.
-
-Ver también:
-
--   [insert_quorum](#settings-insert_quorum)
--   [insert_quorum_timeout](#settings-insert_quorum_timeout)
-
-## insert_deduplicate {#settings-insert-deduplicate}
-
-Habilita o deshabilita la desduplicación de bloques `INSERT` (para tablas replicadas\*
-
-Valores posibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 1.
-
-De forma predeterminada, los bloques insertados en tablas replicadas `INSERT` declaración se deduplican (ver [Replicación de datos](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)).
-
-## deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views {#settings-deduplicate-blocks-in-dependent-materialized-views}
-
-Habilita o deshabilita la comprobación de desduplicación para las vistas materializadas que reciben datos de tablas replicadas\*.
-
-Valores posibles:
-
-      0 — Disabled.
-      1 — Enabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-Uso
-
-De forma predeterminada, la desduplicación no se realiza para las vistas materializadas, sino que se realiza en sentido ascendente, en la tabla de origen.
-Si se omite un bloque INSERTed debido a la desduplicación en la tabla de origen, no habrá inserción en las vistas materializadas adjuntas. Este comportamiento existe para permitir la inserción de datos altamente agregados en vistas materializadas, para los casos en que los bloques insertados son los mismos después de la agregación de vistas materializadas pero derivados de diferentes INSERT en la tabla de origen.
-Al mismo tiempo, este comportamiento “breaks” `INSERT` idempotencia. Si una `INSERT` en la mesa principal fue exitoso y `INSERT` into a materialized view failed (e.g. because of communication failure with Zookeeper) a client will get an error and can retry the operation. However, the materialized view won't receive the second insert because it will be discarded by deduplication in the main (source) table. The setting `deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views` permite cambiar este comportamiento. Al reintentar, una vista materializada recibirá la inserción de repetición y realizará la comprobación de desduplicación por sí misma,
-ignorando el resultado de la comprobación para la tabla de origen, e insertará filas perdidas debido a la primera falla.
-
-## Método de codificación de datos: {#settings-max-network-bytes}
-
-Limita el volumen de datos (en bytes) que se recibe o se transmite a través de la red al ejecutar una consulta. Esta configuración se aplica a cada consulta individual.
-
-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Data volume control is disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Método de codificación de datos: {#settings-max-network-bandwidth}
-
-Limita la velocidad del intercambio de datos a través de la red en bytes por segundo. Esta configuración se aplica a todas las consultas.
-
-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Bandwidth control is disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Todos los derechos reservados {#settings-max-network-bandwidth-for-user}
-
-Limita la velocidad del intercambio de datos a través de la red en bytes por segundo. Esta configuración se aplica a todas las consultas que se ejecutan simultáneamente realizadas por un único usuario.
-
-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Control of the data speed is disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Todos los derechos reservados {#settings-max-network-bandwidth-for-all-users}
-
-Limita la velocidad a la que se intercambian datos a través de la red en bytes por segundo. Esta configuración se aplica a todas las consultas que se ejecutan simultáneamente en el servidor.
-
-Valores posibles:
-
--   Entero positivo.
--   0 — Control of the data speed is disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## count_distinct_implementation {#settings-count_distinct_implementation}
-
-Especifica cuál de las `uniq*` se deben utilizar para realizar el [COUNT(DISTINCT …)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-count) construcción.
-
-Valores posibles:
-
--   [uniq](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqcombined)
--   [UniqCombined64](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqexact)
-
-Valor predeterminado: `uniqExact`.
-
-## skip_unavailable_shards {#settings-skip_unavailable_shards}
-
-Habilita o deshabilita la omisión silenciosa de fragmentos no disponibles.
-
-El fragmento se considera no disponible si todas sus réplicas no están disponibles. Una réplica no está disponible en los siguientes casos:
-
--   ClickHouse no puede conectarse a la réplica por ningún motivo.
-
-    Al conectarse a una réplica, ClickHouse realiza varios intentos. Si todos estos intentos fallan, la réplica se considera que no está disponible.
-
--   La réplica no se puede resolver a través de DNS.
-
-    Si el nombre de host de la réplica no se puede resolver a través de DNS, puede indicar las siguientes situaciones:
-
-    -   El host de Replica no tiene registro DNS. Puede ocurrir en sistemas con DNS dinámico, por ejemplo, [Kubernetes](https://kubernetes.io), donde los nodos pueden ser irresolubles durante el tiempo de inactividad, y esto no es un error.
-
-    -   Error de configuración. El archivo de configuración de ClickHouse contiene un nombre de host incorrecto.
-
-Valores posibles:
-
--   1 — skipping enabled.
-
-    Si un fragmento no está disponible, ClickHouse devuelve un resultado basado en datos parciales y no informa de problemas de disponibilidad de nodos.
-
--   0 — skipping disabled.
-
-    Si un fragmento no está disponible, ClickHouse produce una excepción.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## Optize_skip_unused_shards {#settings-optimize_skip_unused_shards}
-
-Habilita o deshabilita la omisión de fragmentos no utilizados para las consultas SELECT que tienen la condición de clave de fragmentación en PREWHERE / WHERE (supone que los datos se distribuyen mediante clave de fragmentación, de lo contrario no hacer nada).
-
-Valor predeterminado: 0
-
-## Fuerza_optimize_skip_unused_shards {#settings-force_optimize_skip_unused_shards}
-
-Habilita o deshabilita la ejecución de consultas si [`optimize_skip_unused_shards`](#settings-optimize_skip_unused_shards) no es posible omitir fragmentos no utilizados. Si la omisión no es posible y la configuración está habilitada, se lanzará una excepción.
-
-Valores posibles:
-
--   0 - Discapacitados (no lanza)
--   1: deshabilite la ejecución de consultas solo si la tabla tiene una clave de fragmentación
--   2: deshabilita la ejecución de consultas independientemente de que se haya definido la clave de fragmentación para la tabla
-
-Valor predeterminado: 0
-
-## Optize_throw_if_noop {#setting-optimize_throw_if_noop}
-
-Habilita o deshabilita el lanzamiento de una excepción [OPTIMIZE](../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) la consulta no realizó una fusión.
-
-Predeterminada, `OPTIMIZE` devuelve con éxito incluso si no hizo nada. Esta configuración le permite diferenciar estas situaciones y obtener el motivo en un mensaje de excepción.
-
-Valores posibles:
-
--   1 — Throwing an exception is enabled.
--   0 — Throwing an exception is disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## distributed_replica_error_half_life {#settings-distributed_replica_error_half_life}
-
--   Tipo: segundos
--   Valor predeterminado: 60 segundos
-
-Controla la rapidez con la que se ponen a cero los errores en las tablas distribuidas. Si una réplica no está disponible durante algún tiempo, acumula 5 errores y distribut_replica_error_half_life se establece en 1 segundo, la réplica se considera normal 3 segundos después del último error.
-
-Ver también:
-
--   [Motor de tabla distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md)
--   [distributed_replica_error_cap](#settings-distributed_replica_error_cap)
-
-## distributed_replica_error_cap {#settings-distributed_replica_error_cap}
-
--   Tipo: unsigned int
--   Valor predeterminado: 1000
-
-El recuento de errores de cada réplica está limitado a este valor, lo que impide que una sola réplica acumule demasiados errores.
-
-Ver también:
-
--   [Motor de tabla distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md)
--   [distributed_replica_error_half_life](#settings-distributed_replica_error_half_life)
-
-## Distributed_directory_monitor_sleep_time_ms {#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms}
-
-Intervalo base para el [Distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md) motor de tabla para enviar datos. El intervalo real crece exponencialmente en caso de errores.
-
-Valores posibles:
-
--   Un número entero positivo de milisegundos.
-
-Valor predeterminado: 100 milisegundos.
-
-## Distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms {#distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms}
-
-Intervalo máximo para el [Distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md) motor de tabla para enviar datos. Limita el crecimiento exponencial del intervalo establecido en el [Distributed_directory_monitor_sleep_time_ms](#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms) configuración.
-
-Valores posibles:
-
--   Un número entero positivo de milisegundos.
-
-Valor predeterminado: 30000 milisegundos (30 segundos).
-
-## distributed_directory_monitor_batch_inserts {#distributed_directory_monitor_batch_inserts}
-
-Habilita/deshabilita el envío de datos insertados en lotes.
-
-Cuando el envío por lotes está habilitado, el [Distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md) El motor de tabla intenta enviar varios archivos de datos insertados en una operación en lugar de enviarlos por separado. El envío por lotes mejora el rendimiento del clúster al utilizar mejor los recursos del servidor y de la red.
-
-Valores posibles:
-
--   1 — Enabled.
--   0 — Disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## os_thread_priority {#setting-os-thread-priority}
-
-Establece la prioridad ([agradable](https://en.wikipedia.org/wiki/Nice_(Unix))) para subprocesos que ejecutan consultas. El programador del sistema operativo considera esta prioridad al elegir el siguiente hilo para ejecutar en cada núcleo de CPU disponible.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Para utilizar esta configuración, debe establecer el `CAP_SYS_NICE` capacidad. El `clickhouse-server` paquete lo configura durante la instalación. Algunos entornos virtuales no le permiten establecer `CAP_SYS_NICE` capacidad. En este caso, `clickhouse-server` muestra un mensaje al respecto al principio.
-
-Valores posibles:
-
--   Puede establecer valores en el rango `[-20, 19]`.
-
-Los valores más bajos significan mayor prioridad. Hilos con bajo `nice` Los valores de prioridad se ejecutan con más frecuencia que los subprocesos con valores altos. Los valores altos son preferibles para consultas no interactivas de larga ejecución porque les permite renunciar rápidamente a recursos en favor de consultas interactivas cortas cuando llegan.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-## query_profiler_real_time_period_ns {#query_profiler_real_time_period_ns}
-
-Establece el período para un temporizador de reloj real del [perfilador de consultas](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md). El temporizador de reloj real cuenta el tiempo del reloj de pared.
-
-Valores posibles:
-
--   Número entero positivo, en nanosegundos.
-
-    Valores recomendados:
-
-            - 10000000 (100 times a second) nanoseconds and less for single queries.
-            - 1000000000 (once a second) for cluster-wide profiling.
-
--   0 para apagar el temporizador.
-
-Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-Valor predeterminado: 1000000000 nanosegundos (una vez por segundo).
-
-Ver también:
-
--   Tabla del sistema [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log)
-
-## Los resultados de la prueba {#query_profiler_cpu_time_period_ns}
-
-Establece el período para un temporizador de reloj de CPU [perfilador de consultas](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md). Este temporizador solo cuenta el tiempo de CPU.
-
-Valores posibles:
-
--   Un número entero positivo de nanosegundos.
-
-    Valores recomendados:
-
-            - 10000000 (100 times a second) nanoseconds and more for single queries.
-            - 1000000000 (once a second) for cluster-wide profiling.
-
--   0 para apagar el temporizador.
-
-Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-Valor predeterminado: 1000000000 nanosegundos.
-
-Ver también:
-
--   Tabla del sistema [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log)
-
-## allow_introspection_functions {#settings-allow_introspection_functions}
-
-Habilita deshabilita [funciones de introspecciones](../../sql-reference/functions/introspection.md) para la creación de perfiles de consultas.
-
-Valores posibles:
-
--   1 — Introspection functions enabled.
--   0 — Introspection functions disabled.
-
-Valor predeterminado: 0.
-
-**Ver también**
-
--   [Analizador de consultas de muestreo](../optimizing-performance/sampling-query-profiler.md)
--   Tabla del sistema [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log)
-
-## input_format_parallel_parsing {#input-format-parallel-parsing}
-
--   Tipo: bool
--   Valor predeterminado: True
-
-Habilitar el análisis paralelo de los formatos de datos para preservar el orden. Solo se admite para los formatos TSV, TKSV, CSV y JSONEachRow.
-
-## También puede utilizar los siguientes métodos de envío: {#min-chunk-bytes-for-parallel-parsing}
-
--   Tipo: unsigned int
--   Valor predeterminado: 1 MiB
-
-El tamaño mínimo de fragmento en bytes, que cada subproceso analizará en paralelo.
-
-## Sistema abierto {#settings-output_format_avro_codec}
-
-Establece el códec de compresión utilizado para el archivo Avro de salida.
-
-Tipo: cadena
-
-Valores posibles:
-
--   `null` — No compression
--   `deflate` — Compress with Deflate (zlib)
--   `snappy` — Compress with [Rápido](https://google.github.io/snappy/)
-
-Valor predeterminado: `snappy` (si está disponible) o `deflate`.
-
-## Sistema abierto {#settings-output_format_avro_sync_interval}
-
-Establece el tamaño mínimo de datos (en bytes) entre los marcadores de sincronización para el archivo Avro de salida.
-
-Tipo: unsigned int
-
-Valores posibles: 32 (32 bytes) - 1073741824 (1 GiB)
-
-Valor predeterminado: 32768 (32 KiB)
-
-## Todos los derechos reservados {#settings-format_avro_schema_registry_url}
-
-Establece la URL del Registro de esquemas confluentes para usar con [AvroConfluent](../../interfaces/formats.md#data-format-avro-confluent) formato
-
-Tipo: URL
-
-Valor predeterminado: Vacío
-
-## background_pool_size {#background_pool_size}
-
-Establece el número de subprocesos que realizan operaciones en segundo plano en motores de tabla (por ejemplo, fusiona [Motor MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/index.md) tabla). Esta configuración se aplica al inicio del servidor ClickHouse y no se puede cambiar en una sesión de usuario. Al ajustar esta configuración, puede administrar la carga de la CPU y el disco. Un tamaño de grupo más pequeño utiliza menos recursos de CPU y disco, pero los procesos en segundo plano avanzan más lentamente, lo que eventualmente podría afectar el rendimiento de la consulta.
-
-Valores posibles:
-
--   Cualquier entero positivo.
-
-Valor predeterminado: 16.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings/) <!-- hide -->
diff --git a/docs/es/operations/system-tables.md b/docs/es/operations/system-tables.md
deleted file mode 100644
index 18e7f7227da..00000000000
--- a/docs/es/operations/system-tables.md
+++ /dev/null
@@ -1,1168 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 52
-toc_title: Tablas del sistema
----
-
-# Tablas del sistema {#system-tables}
-
-Las tablas del sistema se utilizan para implementar parte de la funcionalidad del sistema y para proporcionar acceso a información sobre cómo funciona el sistema.
-No puede eliminar una tabla del sistema (pero puede realizar DETACH).
-Las tablas del sistema no tienen archivos con datos en el disco o archivos con metadatos. El servidor crea todas las tablas del sistema cuando se inicia.
-Las tablas del sistema son de solo lectura.
-Están ubicados en el ‘system’ base.
-
-## sistema.asynchronous_metrics {#system_tables-asynchronous_metrics}
-
-Contiene métricas que se calculan periódicamente en segundo plano. Por ejemplo, la cantidad de RAM en uso.
-
-Columna:
-
--   `metric` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Metric name.
--   `value` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — Metric value.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.asynchronous_metrics LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─metric──────────────────────────────────┬──────value─┐
-│ jemalloc.background_thread.run_interval │          0 │
-│ jemalloc.background_thread.num_runs     │          0 │
-│ jemalloc.background_thread.num_threads  │          0 │
-│ jemalloc.retained                       │  422551552 │
-│ jemalloc.mapped                         │ 1682989056 │
-│ jemalloc.resident                       │ 1656446976 │
-│ jemalloc.metadata_thp                   │          0 │
-│ jemalloc.metadata                       │   10226856 │
-│ UncompressedCacheCells                  │          0 │
-│ MarkCacheFiles                          │          0 │
-└─────────────────────────────────────────┴────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [Monitoreo](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
--   [sistema.métricas](#system_tables-metrics) — Contains instantly calculated metrics.
--   [sistema.evento](#system_tables-events) — Contains a number of events that have occurred.
--   [sistema.metric_log](#system_tables-metric_log) — Contains a history of metrics values from tables `system.metrics` и `system.events`.
-
-## sistema.Cluster {#system-clusters}
-
-Contiene información sobre los clústeres disponibles en el archivo de configuración y los servidores que contienen.
-
-Columna:
-
--   `cluster` (String) — The cluster name.
--   `shard_num` (UInt32) — The shard number in the cluster, starting from 1.
--   `shard_weight` (UInt32) — The relative weight of the shard when writing data.
--   `replica_num` (UInt32) — The replica number in the shard, starting from 1.
--   `host_name` (String) — The host name, as specified in the config.
--   `host_address` (String) — The host IP address obtained from DNS.
--   `port` (UInt16) — The port to use for connecting to the server.
--   `user` (String) — The name of the user for connecting to the server.
--   `errors_count` (UInt32): número de veces que este host no pudo alcanzar la réplica.
--   `estimated_recovery_time` (UInt32): quedan segundos hasta que el recuento de errores de réplica se ponga a cero y se considere que vuelve a la normalidad.
-
-Tenga en cuenta que `errors_count` se actualiza una vez por consulta al clúster, pero `estimated_recovery_time` se vuelve a calcular bajo demanda. Entonces podría haber un caso distinto de cero `errors_count` y cero `estimated_recovery_time`, esa próxima consulta será cero `errors_count` e intente usar la réplica como si no tuviera errores.
-
-**Ver también**
-
--   [Motor de tabla distribuido](../engines/table-engines/special/distributed.md)
--   [distributed_replica_error_cap configuración](settings/settings.md#settings-distributed_replica_error_cap)
--   [distributed_replica_error_half_life configuración](settings/settings.md#settings-distributed_replica_error_half_life)
-
-## sistema.columna {#system-columns}
-
-Contiene información sobre las columnas de todas las tablas.
-
-Puede utilizar esta tabla para obtener información similar a la [DESCRIBE TABLE](../sql-reference/statements/misc.md#misc-describe-table) consulta, pero para varias tablas a la vez.
-
-El `system.columns` tabla contiene las siguientes columnas (el tipo de columna se muestra entre corchetes):
-
--   `database` (String) — Database name.
--   `table` (String) — Table name.
--   `name` (String) — Column name.
--   `type` (String) — Column type.
--   `default_kind` (String) — Expression type (`DEFAULT`, `MATERIALIZED`, `ALIAS`) para el valor predeterminado, o una cadena vacía si no está definida.
--   `default_expression` (String) — Expression for the default value, or an empty string if it is not defined.
--   `data_compressed_bytes` (UInt64) — The size of compressed data, in bytes.
--   `data_uncompressed_bytes` (UInt64) — The size of decompressed data, in bytes.
--   `marks_bytes` (UInt64) — The size of marks, in bytes.
--   `comment` (String) — Comment on the column, or an empty string if it is not defined.
--   `is_in_partition_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the partition expression.
--   `is_in_sorting_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the sorting key expression.
--   `is_in_primary_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the primary key expression.
--   `is_in_sampling_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the sampling key expression.
-
-## sistema.colaborador {#system-contributors}
-
-Contiene información sobre los colaboradores. Todos los constributores en orden aleatorio. El orden es aleatorio en el momento de la ejecución de la consulta.
-
-Columna:
-
--   `name` (String) — Contributor (author) name from git log.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.contributors LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─name─────────────┐
-│ Olga Khvostikova │
-│ Max Vetrov       │
-│ LiuYangkuan      │
-│ svladykin        │
-│ zamulla          │
-│ Šimon Podlipský  │
-│ BayoNet          │
-│ Ilya Khomutov    │
-│ Amy Krishnevsky  │
-│ Loud_Scream      │
-└──────────────────┘
-```
-
-Para descubrirlo en la tabla, use una consulta:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.contributors WHERE name='Olga Khvostikova'
-```
-
-``` text
-┌─name─────────────┐
-│ Olga Khvostikova │
-└──────────────────┘
-```
-
-## sistema.base {#system-databases}
-
-Esta tabla contiene una sola columna String llamada ‘name’ – the name of a database.
-Cada base de datos que el servidor conoce tiene una entrada correspondiente en la tabla.
-Esta tabla del sistema se utiliza para implementar el `SHOW DATABASES` consulta.
-
-## sistema.detached_parts {#system_tables-detached_parts}
-
-Contiene información sobre piezas separadas de [Método de codificación de datos:](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) tabla. El `reason` columna especifica por qué se separó la pieza. Para las piezas separadas por el usuario, el motivo está vacío. Tales partes se pueden unir con [ALTER TABLE ATTACH PARTITION\|PART](../sql-reference/statements/alter.md#alter_attach-partition) comando. Para obtener la descripción de otras columnas, consulte [sistema.parte](#system_tables-parts). Si el nombre de la pieza no es válido, los valores de algunas columnas pueden ser `NULL`. Tales partes se pueden eliminar con [ALTER TABLE DROP DETACHED PART](../sql-reference/statements/alter.md#alter_drop-detached).
-
-## sistema.diccionario {#system_tables-dictionaries}
-
-Contiene información sobre [diccionarios externos](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md).
-
-Columna:
-
--   `database` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Name of the database containing the dictionary created by DDL query. Empty string for other dictionaries.
--   `name` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — [Nombre del diccionario](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md).
--   `status` ([Enum8](../sql-reference/data-types/enum.md)) — Dictionary status. Possible values:
-    -   `NOT_LOADED` — Dictionary was not loaded because it was not used.
-    -   `LOADED` — Dictionary loaded successfully.
-    -   `FAILED` — Unable to load the dictionary as a result of an error.
-    -   `LOADING` — Dictionary is loading now.
-    -   `LOADED_AND_RELOADING` — Dictionary is loaded successfully, and is being reloaded right now (frequent reasons: [SYSTEM RELOAD DICTIONARY](../sql-reference/statements/system.md#query_language-system-reload-dictionary) consulta, tiempo de espera, configuración del diccionario ha cambiado).
-    -   `FAILED_AND_RELOADING` — Could not load the dictionary as a result of an error and is loading now.
--   `origin` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Path to the configuration file that describes the dictionary.
--   `type` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Type of a dictionary allocation. [Almacenamiento de diccionarios en la memoria](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md).
--   `key` — [Tipo de llave](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-key): Clave numérica ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) or Сomposite key ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — form “(type 1, type 2, …, type n)”.
--   `attribute.names` ([Matriz](../sql-reference/data-types/array.md)([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md))) — Array of [nombres de atributos](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes) proporcionada por el diccionario.
--   `attribute.types` ([Matriz](../sql-reference/data-types/array.md)([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md))) — Corresponding array of [tipos de atributos](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes) que son proporcionados por el diccionario.
--   `bytes_allocated` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Amount of RAM allocated for the dictionary.
--   `query_count` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Number of queries since the dictionary was loaded or since the last successful reboot.
--   `hit_rate` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — For cache dictionaries, the percentage of uses for which the value was in the cache.
--   `element_count` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Number of items stored in the dictionary.
--   `load_factor` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — Percentage filled in the dictionary (for a hashed dictionary, the percentage filled in the hash table).
--   `source` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Text describing the [fuente de datos](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md) para el diccionario.
--   `lifetime_min` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Minimum [vida](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md) del diccionario en la memoria, después de lo cual ClickHouse intenta volver a cargar el diccionario (si `invalidate_query` está configurado, entonces solo si ha cambiado). Establecer en segundos.
--   `lifetime_max` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Maximum [vida](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md) del diccionario en la memoria, después de lo cual ClickHouse intenta volver a cargar el diccionario (si `invalidate_query` está configurado, entonces solo si ha cambiado). Establecer en segundos.
--   `loading_start_time` ([FechaHora](../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Start time for loading the dictionary.
--   `last_successful_update_time` ([FechaHora](../sql-reference/data-types/datetime.md)) — End time for loading or updating the dictionary. Helps to monitor some troubles with external sources and investigate causes.
--   `loading_duration` ([Float32](../sql-reference/data-types/float.md)) — Duration of a dictionary loading.
--   `last_exception` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Text of the error that occurs when creating or reloading the dictionary if the dictionary couldn't be created.
-
-**Ejemplo**
-
-Configurar el diccionario.
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dictdb.dict
-(
-    `key` Int64 DEFAULT -1,
-    `value_default` String DEFAULT 'world',
-    `value_expression` String DEFAULT 'xxx' EXPRESSION 'toString(127 * 172)'
-)
-PRIMARY KEY key
-SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'dicttbl' DB 'dictdb'))
-LIFETIME(MIN 0 MAX 1)
-LAYOUT(FLAT())
-```
-
-Asegúrese de que el diccionario esté cargado.
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.dictionaries
-```
-
-``` text
-┌─database─┬─name─┬─status─┬─origin──────┬─type─┬─key────┬─attribute.names──────────────────────┬─attribute.types─────┬─bytes_allocated─┬─query_count─┬─hit_rate─┬─element_count─┬───────────load_factor─┬─source─────────────────────┬─lifetime_min─┬─lifetime_max─┬──loading_start_time─┌──last_successful_update_time─┬──────loading_duration─┬─last_exception─┐
-│ dictdb   │ dict │ LOADED │ dictdb.dict │ Flat │ UInt64 │ ['value_default','value_expression'] │ ['String','String'] │           74032 │           0 │        1 │             1 │ 0.0004887585532746823 │ ClickHouse: dictdb.dicttbl │            0 │            1 │ 2020-03-04 04:17:34 │   2020-03-04 04:30:34        │                 0.002 │                │
-└──────────┴──────┴────────┴─────────────┴──────┴────────┴──────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────┴─────────────┴──────────┴───────────────┴───────────────────────┴────────────────────────────┴──────────────┴──────────────┴─────────────────────┴──────────────────────────────┘───────────────────────┴────────────────┘
-```
-
-## sistema.evento {#system_tables-events}
-
-Contiene información sobre el número de eventos que se han producido en el sistema. Por ejemplo, en la tabla, puede encontrar cuántos `SELECT` las consultas se procesaron desde que se inició el servidor ClickHouse.
-
-Columna:
-
--   `event` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Event name.
--   `value` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Number of events occurred.
--   `description` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Event description.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.events LIMIT 5
-```
-
-``` text
-┌─event─────────────────────────────────┬─value─┬─description────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ Query                                 │    12 │ Number of queries to be interpreted and potentially executed. Does not include queries that failed to parse or were rejected due to AST size limits, quota limits or limits on the number of simultaneously running queries. May include internal queries initiated by ClickHouse itself. Does not count subqueries.                  │
-│ SelectQuery                           │     8 │ Same as Query, but only for SELECT queries.                                                                                                                                                                                                                │
-│ FileOpen                              │    73 │ Number of files opened.                                                                                                                                                                                                                                    │
-│ ReadBufferFromFileDescriptorRead      │   155 │ Number of reads (read/pread) from a file descriptor. Does not include sockets.                                                                                                                                                                             │
-│ ReadBufferFromFileDescriptorReadBytes │  9931 │ Number of bytes read from file descriptors. If the file is compressed, this will show the compressed data size.                                                                                                                                              │
-└───────────────────────────────────────┴───────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [sistema.asynchronous_metrics](#system_tables-asynchronous_metrics) — Contains periodically calculated metrics.
--   [sistema.métricas](#system_tables-metrics) — Contains instantly calculated metrics.
--   [sistema.metric_log](#system_tables-metric_log) — Contains a history of metrics values from tables `system.metrics` и `system.events`.
--   [Monitoreo](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
-
-## sistema.función {#system-functions}
-
-Contiene información sobre funciones normales y agregadas.
-
-Columna:
-
--   `name`(`String`) – The name of the function.
--   `is_aggregate`(`UInt8`) — Whether the function is aggregate.
-
-## sistema.graphite_retentions {#system-graphite-retentions}
-
-Contiene información sobre los parámetros [graphite_rollup](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) que se utilizan en tablas con [\*GraphiteMergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md) motor.
-
-Columna:
-
--   `config_name` (Cadena) - `graphite_rollup` nombre del parámetro.
--   `regexp` (Cadena) - Un patrón para el nombre de la métrica.
--   `function` (String) - El nombre de la función de agregación.
--   `age` (UInt64) - La edad mínima de los datos en segundos.
--   `precision` (UInt64) - Cómo definir con precisión la edad de los datos en segundos.
--   `priority` (UInt16) - Prioridad de patrón.
--   `is_default` (UInt8) - Si el patrón es el predeterminado.
--   `Tables.database` (Array(String)) - Matriz de nombres de tablas de base de datos que utilizan `config_name` parámetro.
--   `Tables.table` (Array(String)) - Matriz de nombres de tablas que utilizan `config_name` parámetro.
-
-## sistema.fusionar {#system-merges}
-
-Contiene información sobre fusiones y mutaciones de piezas actualmente en proceso para tablas de la familia MergeTree.
-
-Columna:
-
--   `database` (String) — The name of the database the table is in.
--   `table` (String) — Table name.
--   `elapsed` (Float64) — The time elapsed (in seconds) since the merge started.
--   `progress` (Float64) — The percentage of completed work from 0 to 1.
--   `num_parts` (UInt64) — The number of pieces to be merged.
--   `result_part_name` (String) — The name of the part that will be formed as the result of merging.
--   `is_mutation` (UInt8) - 1 si este proceso es una mutación parte.
--   `total_size_bytes_compressed` (UInt64) — The total size of the compressed data in the merged chunks.
--   `total_size_marks` (UInt64) — The total number of marks in the merged parts.
--   `bytes_read_uncompressed` (UInt64) — Number of bytes read, uncompressed.
--   `rows_read` (UInt64) — Number of rows read.
--   `bytes_written_uncompressed` (UInt64) — Number of bytes written, uncompressed.
--   `rows_written` (UInt64) — Number of rows written.
-
-## sistema.métricas {#system_tables-metrics}
-
-Contiene métricas que pueden calcularse instantáneamente o tener un valor actual. Por ejemplo, el número de consultas procesadas simultáneamente o el retraso de réplica actual. Esta tabla está siempre actualizada.
-
-Columna:
-
--   `metric` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Metric name.
--   `value` ([Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Metric value.
--   `description` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Metric description.
-
-La lista de métricas admitidas que puede encontrar en el [src/Common/CurrentMetrics.cpp](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Common/CurrentMetrics.cpp) archivo fuente de ClickHouse.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.metrics LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─metric─────────────────────┬─value─┬─description──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ Query                      │     1 │ Number of executing queries                                                                                                                                                                      │
-│ Merge                      │     0 │ Number of executing background merges                                                                                                                                                            │
-│ PartMutation               │     0 │ Number of mutations (ALTER DELETE/UPDATE)                                                                                                                                                        │
-│ ReplicatedFetch            │     0 │ Number of data parts being fetched from replicas                                                                                                                                                │
-│ ReplicatedSend             │     0 │ Number of data parts being sent to replicas                                                                                                                                                      │
-│ ReplicatedChecks           │     0 │ Number of data parts checking for consistency                                                                                                                                                    │
-│ BackgroundPoolTask         │     0 │ Number of active tasks in BackgroundProcessingPool (merges, mutations, fetches, or replication queue bookkeeping)                                                                                │
-│ BackgroundSchedulePoolTask │     0 │ Number of active tasks in BackgroundSchedulePool. This pool is used for periodic ReplicatedMergeTree tasks, like cleaning old data parts, altering data parts, replica re-initialization, etc.   │
-│ DiskSpaceReservedForMerge  │     0 │ Disk space reserved for currently running background merges. It is slightly more than the total size of currently merging parts.                                                                     │
-│ DistributedSend            │     0 │ Number of connections to remote servers sending data that was INSERTed into Distributed tables. Both synchronous and asynchronous mode.                                                          │
-└────────────────────────────┴───────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [sistema.asynchronous_metrics](#system_tables-asynchronous_metrics) — Contains periodically calculated metrics.
--   [sistema.evento](#system_tables-events) — Contains a number of events that occurred.
--   [sistema.metric_log](#system_tables-metric_log) — Contains a history of metrics values from tables `system.metrics` и `system.events`.
--   [Monitoreo](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
-
-## sistema.metric_log {#system_tables-metric_log}
-
-Contiene el historial de valores de métricas de tablas `system.metrics` y `system.events`, periódicamente enjuagado al disco.
-Para activar la recopilación de historial de métricas en `system.metric_log`, crear `/etc/clickhouse-server/config.d/metric_log.xml` con el siguiente contenido:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <metric_log>
-        <database>system</database>
-        <table>metric_log</table>
-        <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-        <collect_interval_milliseconds>1000</collect_interval_milliseconds>
-    </metric_log>
-</yandex>
-```
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.metric_log LIMIT 1 FORMAT Vertical;
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:                                                 2020-02-18
-event_time:                                                 2020-02-18 07:15:33
-milliseconds:                                               554
-ProfileEvent_Query:                                         0
-ProfileEvent_SelectQuery:                                   0
-ProfileEvent_InsertQuery:                                   0
-ProfileEvent_FileOpen:                                      0
-ProfileEvent_Seek:                                          0
-ProfileEvent_ReadBufferFromFileDescriptorRead:              1
-ProfileEvent_ReadBufferFromFileDescriptorReadFailed:        0
-ProfileEvent_ReadBufferFromFileDescriptorReadBytes:         0
-ProfileEvent_WriteBufferFromFileDescriptorWrite:            1
-ProfileEvent_WriteBufferFromFileDescriptorWriteFailed:      0
-ProfileEvent_WriteBufferFromFileDescriptorWriteBytes:       56
-...
-CurrentMetric_Query:                                        0
-CurrentMetric_Merge:                                        0
-CurrentMetric_PartMutation:                                 0
-CurrentMetric_ReplicatedFetch:                              0
-CurrentMetric_ReplicatedSend:                               0
-CurrentMetric_ReplicatedChecks:                             0
-...
-```
-
-**Ver también**
-
--   [sistema.asynchronous_metrics](#system_tables-asynchronous_metrics) — Contains periodically calculated metrics.
--   [sistema.evento](#system_tables-events) — Contains a number of events that occurred.
--   [sistema.métricas](#system_tables-metrics) — Contains instantly calculated metrics.
--   [Monitoreo](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
-
-## sistema.numero {#system-numbers}
-
-Esta tabla contiene una única columna UInt64 llamada ‘number’ que contiene casi todos los números naturales a partir de cero.
-Puede usar esta tabla para pruebas, o si necesita hacer una búsqueda de fuerza bruta.
-Las lecturas de esta tabla no están paralelizadas.
-
-## sistema.Números_mt {#system-numbers-mt}
-
-Lo mismo que ‘system.numbers’ pero las lecturas están paralelizadas. Los números se pueden devolver en cualquier orden.
-Se utiliza para pruebas.
-
-## sistema.una {#system-one}
-
-Esta tabla contiene una sola fila con una ‘dummy’ Columna UInt8 que contiene el valor 0.
-Esta tabla se utiliza si una consulta SELECT no especifica la cláusula FROM.
-Esto es similar a la tabla DUAL que se encuentra en otros DBMS.
-
-## sistema.parte {#system_tables-parts}
-
-Contiene información sobre partes de [Método de codificación de datos:](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) tabla.
-
-Cada fila describe una parte de datos.
-
-Columna:
-
--   `partition` (String) – The partition name. To learn what a partition is, see the description of the [ALTER](../sql-reference/statements/alter.md#query_language_queries_alter) consulta.
-
-    Formato:
-
-    -   `YYYYMM` para la partición automática por mes.
-    -   `any_string` al particionar manualmente.
-
--   `name` (`String`) – Name of the data part.
-
--   `active` (`UInt8`) – Flag that indicates whether the data part is active. If a data part is active, it's used in a table. Otherwise, it's deleted. Inactive data parts remain after merging.
-
--   `marks` (`UInt64`) – The number of marks. To get the approximate number of rows in a data part, multiply `marks` por la granularidad del índice (generalmente 8192) (esta sugerencia no funciona para la granularidad adaptativa).
-
--   `rows` (`UInt64`) – The number of rows.
-
--   `bytes_on_disk` (`UInt64`) – Total size of all the data part files in bytes.
-
--   `data_compressed_bytes` (`UInt64`) – Total size of compressed data in the data part. All the auxiliary files (for example, files with marks) are not included.
-
--   `data_uncompressed_bytes` (`UInt64`) – Total size of uncompressed data in the data part. All the auxiliary files (for example, files with marks) are not included.
-
--   `marks_bytes` (`UInt64`) – The size of the file with marks.
-
--   `modification_time` (`DateTime`) – The time the directory with the data part was modified. This usually corresponds to the time of data part creation.\|
-
--   `remove_time` (`DateTime`) – The time when the data part became inactive.
-
--   `refcount` (`UInt32`) – The number of places where the data part is used. A value greater than 2 indicates that the data part is used in queries or merges.
-
--   `min_date` (`Date`) – The minimum value of the date key in the data part.
-
--   `max_date` (`Date`) – The maximum value of the date key in the data part.
-
--   `min_time` (`DateTime`) – The minimum value of the date and time key in the data part.
-
--   `max_time`(`DateTime`) – The maximum value of the date and time key in the data part.
-
--   `partition_id` (`String`) – ID of the partition.
-
--   `min_block_number` (`UInt64`) – The minimum number of data parts that make up the current part after merging.
-
--   `max_block_number` (`UInt64`) – The maximum number of data parts that make up the current part after merging.
-
--   `level` (`UInt32`) – Depth of the merge tree. Zero means that the current part was created by insert rather than by merging other parts.
-
--   `data_version` (`UInt64`) – Number that is used to determine which mutations should be applied to the data part (mutations with a version higher than `data_version`).
-
--   `primary_key_bytes_in_memory` (`UInt64`) – The amount of memory (in bytes) used by primary key values.
-
--   `primary_key_bytes_in_memory_allocated` (`UInt64`) – The amount of memory (in bytes) reserved for primary key values.
-
--   `is_frozen` (`UInt8`) – Flag that shows that a partition data backup exists. 1, the backup exists. 0, the backup doesn't exist. For more details, see [FREEZE PARTITION](../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition)
-
--   `database` (`String`) – Name of the database.
-
--   `table` (`String`) – Name of the table.
-
--   `engine` (`String`) – Name of the table engine without parameters.
-
--   `path` (`String`) – Absolute path to the folder with data part files.
-
--   `disk` (`String`) – Name of a disk that stores the data part.
-
--   `hash_of_all_files` (`String`) – [sipHash128](../sql-reference/functions/hash-functions.md#hash_functions-siphash128) de archivos comprimidos.
-
--   `hash_of_uncompressed_files` (`String`) – [sipHash128](../sql-reference/functions/hash-functions.md#hash_functions-siphash128) de archivos sin comprimir (archivos con marcas, archivo de índice, etc.).
-
--   `uncompressed_hash_of_compressed_files` (`String`) – [sipHash128](../sql-reference/functions/hash-functions.md#hash_functions-siphash128) de datos en los archivos comprimidos como si estuvieran descomprimidos.
-
--   `bytes` (`UInt64`) – Alias for `bytes_on_disk`.
-
--   `marks_size` (`UInt64`) – Alias for `marks_bytes`.
-
-## sistema.part_log {#system_tables-part-log}
-
-El `system.part_log` se crea sólo si el [part_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-part-log) se especifica la configuración del servidor.
-
-Esta tabla contiene información sobre eventos que ocurrieron con [partes de datos](../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) en el [Método de codificación de datos:](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) tablas familiares, como agregar o fusionar datos.
-
-El `system.part_log` contiene las siguientes columnas:
-
--   `event_type` (Enum) — Type of the event that occurred with the data part. Can have one of the following values:
-    -   `NEW_PART` — Inserting of a new data part.
-    -   `MERGE_PARTS` — Merging of data parts.
-    -   `DOWNLOAD_PART` — Downloading a data part.
-    -   `REMOVE_PART` — Removing or detaching a data part using [DETACH PARTITION](../sql-reference/statements/alter.md#alter_detach-partition).
-    -   `MUTATE_PART` — Mutating of a data part.
-    -   `MOVE_PART` — Moving the data part from the one disk to another one.
--   `event_date` (Date) — Event date.
--   `event_time` (DateTime) — Event time.
--   `duration_ms` (UInt64) — Duration.
--   `database` (String) — Name of the database the data part is in.
--   `table` (String) — Name of the table the data part is in.
--   `part_name` (String) — Name of the data part.
--   `partition_id` (String) — ID of the partition that the data part was inserted to. The column takes the ‘all’ valor si la partición es por `tuple()`.
--   `rows` (UInt64) — The number of rows in the data part.
--   `size_in_bytes` (UInt64) — Size of the data part in bytes.
--   `merged_from` (Array(String)) — An array of names of the parts which the current part was made up from (after the merge).
--   `bytes_uncompressed` (UInt64) — Size of uncompressed bytes.
--   `read_rows` (UInt64) — The number of rows was read during the merge.
--   `read_bytes` (UInt64) — The number of bytes was read during the merge.
--   `error` (UInt16) — The code number of the occurred error.
--   `exception` (String) — Text message of the occurred error.
-
-El `system.part_log` se crea después de la primera inserción de datos `MergeTree` tabla.
-
-## sistema.procesa {#system_tables-processes}
-
-Esta tabla del sistema se utiliza para implementar el `SHOW PROCESSLIST` consulta.
-
-Columna:
-
--   `user` (String) – The user who made the query. Keep in mind that for distributed processing, queries are sent to remote servers under the `default` usuario. El campo contiene el nombre de usuario para una consulta específica, no para una consulta que esta consulta inició.
--   `address` (String) – The IP address the request was made from. The same for distributed processing. To track where a distributed query was originally made from, look at `system.processes` en el servidor de solicitud de consulta.
--   `elapsed` (Float64) – The time in seconds since request execution started.
--   `rows_read` (UInt64) – The number of rows read from the table. For distributed processing, on the requestor server, this is the total for all remote servers.
--   `bytes_read` (UInt64) – The number of uncompressed bytes read from the table. For distributed processing, on the requestor server, this is the total for all remote servers.
--   `total_rows_approx` (UInt64) – The approximation of the total number of rows that should be read. For distributed processing, on the requestor server, this is the total for all remote servers. It can be updated during request processing, when new sources to process become known.
--   `memory_usage` (UInt64) – Amount of RAM the request uses. It might not include some types of dedicated memory. See the [Método de codificación de datos:](../operations/settings/query-complexity.md#settings_max_memory_usage) configuración.
--   `query` (String) – The query text. For `INSERT`, no incluye los datos para insertar.
--   `query_id` (String) – Query ID, if defined.
-
-## sistema.text_log {#system_tables-text_log}
-
-Contiene entradas de registro. El nivel de registro que va a esta tabla se puede limitar con `text_log.level` configuración del servidor.
-
-Columna:
-
--   `event_date` (`Date`) - Fecha de la entrada.
--   `event_time` (`DateTime`) - Hora de la entrada.
--   `microseconds` (`UInt32`) - Microsegundos de la entrada.
--   `thread_name` (String) — Name of the thread from which the logging was done.
--   `thread_id` (UInt64) — OS thread ID.
--   `level` (`Enum8`) - Nivel de entrada.
-    -   `'Fatal' = 1`
-    -   `'Critical' = 2`
-    -   `'Error' = 3`
-    -   `'Warning' = 4`
-    -   `'Notice' = 5`
-    -   `'Information' = 6`
-    -   `'Debug' = 7`
-    -   `'Trace' = 8`
--   `query_id` (`String`) - ID de la consulta.
--   `logger_name` (`LowCardinality(String)`) - Name of the logger (i.e. `DDLWorker`)
--   `message` (`String`) - El mensaje en sí.
--   `revision` (`UInt32`) - Revisión de ClickHouse.
--   `source_file` (`LowCardinality(String)`) - Archivo de origen desde el que se realizó el registro.
--   `source_line` (`UInt64`) - Línea de origen desde la que se realizó el registro.
-
-## sistema.query_log {#system_tables-query_log}
-
-Contiene información sobre la ejecución de consultas. Para cada consulta, puede ver la hora de inicio del procesamiento, la duración del procesamiento, los mensajes de error y otra información.
-
-!!! note "Nota"
-    La tabla no contiene datos de entrada para `INSERT` consulta.
-
-ClickHouse crea esta tabla sólo si el [query_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) se especifica el parámetro server. Este parámetro establece las reglas de registro, como el intervalo de registro o el nombre de la tabla en la que se registrarán las consultas.
-
-Para habilitar el registro de consultas, [Log_queries](settings/settings.md#settings-log-queries) parámetro a 1. Para obtener más información, consulte el [Configuración](settings/settings.md) apartado.
-
-El `system.query_log` tabla registra dos tipos de consultas:
-
-1.  Consultas iniciales ejecutadas directamente por el cliente.
-2.  Consultas secundarias iniciadas por otras consultas (para la ejecución de consultas distribuidas). Para estos tipos de consultas, la información sobre las consultas principales se muestra en el `initial_*` columna.
-
-Columna:
-
--   `type` (`Enum8`) — Type of event that occurred when executing the query. Values:
-    -   `'QueryStart' = 1` — Successful start of query execution.
-    -   `'QueryFinish' = 2` — Successful end of query execution.
-    -   `'ExceptionBeforeStart' = 3` — Exception before the start of query execution.
-    -   `'ExceptionWhileProcessing' = 4` — Exception during the query execution.
--   `event_date` (Date) — Query starting date.
--   `event_time` (DateTime) — Query starting time.
--   `query_start_time` (DateTime) — Start time of query execution.
--   `query_duration_ms` (UInt64) — Duration of query execution.
--   `read_rows` (UInt64) — Number of read rows.
--   `read_bytes` (UInt64) — Number of read bytes.
--   `written_rows` (UInt64) — For `INSERT` consultas, el número de filas escritas. Para otras consultas, el valor de la columna es 0.
--   `written_bytes` (UInt64) — For `INSERT` consultas, el número de bytes escritos. Para otras consultas, el valor de la columna es 0.
--   `result_rows` (UInt64) — Number of rows in the result.
--   `result_bytes` (UInt64) — Number of bytes in the result.
--   `memory_usage` (UInt64) — Memory consumption by the query.
--   `query` (String) — Query string.
--   `exception` (String) — Exception message.
--   `stack_trace` (String) — Stack trace (a list of methods called before the error occurred). An empty string, if the query is completed successfully.
--   `is_initial_query` (UInt8) — Query type. Possible values:
-    -   1 — Query was initiated by the client.
-    -   0 — Query was initiated by another query for distributed query execution.
--   `user` (String) — Name of the user who initiated the current query.
--   `query_id` (String) — ID of the query.
--   `address` (IPv6) — IP address that was used to make the query.
--   `port` (UInt16) — The client port that was used to make the query.
--   `initial_user` (String) — Name of the user who ran the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_query_id` (String) — ID of the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_address` (IPv6) — IP address that the parent query was launched from.
--   `initial_port` (UInt16) — The client port that was used to make the parent query.
--   `interface` (UInt8) — Interface that the query was initiated from. Possible values:
-    -   1 — TCP.
-    -   2 — HTTP.
--   `os_user` (String) — OS's username who runs [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md).
--   `client_hostname` (String) — Hostname of the client machine where the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o se ejecuta otro cliente TCP.
--   `client_name` (String) — The [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro nombre de cliente TCP.
--   `client_revision` (UInt32) — Revision of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro cliente TCP.
--   `client_version_major` (UInt32) — Major version of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro cliente TCP.
--   `client_version_minor` (UInt32) — Minor version of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro cliente TCP.
--   `client_version_patch` (UInt32) — Patch component of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otra versión de cliente TCP.
--   `http_method` (UInt8) — HTTP method that initiated the query. Possible values:
-    -   0 — The query was launched from the TCP interface.
-    -   1 — `GET` se utilizó el método.
-    -   2 — `POST` se utilizó el método.
--   `http_user_agent` (String) — The `UserAgent` encabezado pasado en la solicitud HTTP.
--   `quota_key` (String) — The “quota key” especificado en el [cuota](quotas.md) ajuste (ver `keyed`).
--   `revision` (UInt32) — ClickHouse revision.
--   `thread_numbers` (Array(UInt32)) — Number of threads that are participating in query execution.
--   `ProfileEvents.Names` (Array(String)) — Counters that measure different metrics. The description of them could be found in the table [sistema.evento](#system_tables-events)
--   `ProfileEvents.Values` (Array(UInt64)) — Values of metrics that are listed in the `ProfileEvents.Names` columna.
--   `Settings.Names` (Array(String)) — Names of settings that were changed when the client ran the query. To enable logging changes to settings, set the `log_query_settings` parámetro a 1.
--   `Settings.Values` (Array(String)) — Values of settings that are listed in the `Settings.Names` columna.
-
-Cada consulta crea una o dos filas en el `query_log` tabla, dependiendo del estado de la consulta:
-
-1.  Si la ejecución de la consulta se realiza correctamente, se crean dos eventos con los tipos 1 y 2 (consulte `type` columna).
-2.  Si se produjo un error durante el procesamiento de la consulta, se crean dos eventos con los tipos 1 y 4.
-3.  Si se produjo un error antes de iniciar la consulta, se crea un solo evento con el tipo 3.
-
-De forma predeterminada, los registros se agregan a la tabla a intervalos de 7,5 segundos. Puede establecer este intervalo en el [query_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) configuración del servidor (consulte el `flush_interval_milliseconds` parámetro). Para vaciar los registros a la fuerza desde el búfer de memoria a la tabla, utilice `SYSTEM FLUSH LOGS` consulta.
-
-Cuando la tabla se elimina manualmente, se creará automáticamente sobre la marcha. Tenga en cuenta que se eliminarán todos los registros anteriores.
-
-!!! note "Nota"
-    El período de almacenamiento para los registros es ilimitado. Los registros no se eliminan automáticamente de la tabla. Debe organizar la eliminación de registros obsoletos usted mismo.
-
-Puede especificar una clave de partición arbitraria `system.query_log` mesa en el [query_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) configuración del servidor (consulte el `partition_by` parámetro).
-
-## sistema.Sistema abierto {#system_tables-query-thread-log}
-
-La tabla contiene información sobre cada subproceso de ejecución de consultas.
-
-ClickHouse crea esta tabla sólo si el [Sistema abierto.](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) se especifica el parámetro server. Este parámetro establece las reglas de registro, como el intervalo de registro o el nombre de la tabla en la que se registrarán las consultas.
-
-Para habilitar el registro de consultas, [Log_query_threads](settings/settings.md#settings-log-query-threads) parámetro a 1. Para obtener más información, consulte el [Configuración](settings/settings.md) apartado.
-
-Columna:
-
--   `event_date` (Date) — the date when the thread has finished execution of the query.
--   `event_time` (DateTime) — the date and time when the thread has finished execution of the query.
--   `query_start_time` (DateTime) — Start time of query execution.
--   `query_duration_ms` (UInt64) — Duration of query execution.
--   `read_rows` (UInt64) — Number of read rows.
--   `read_bytes` (UInt64) — Number of read bytes.
--   `written_rows` (UInt64) — For `INSERT` consultas, el número de filas escritas. Para otras consultas, el valor de la columna es 0.
--   `written_bytes` (UInt64) — For `INSERT` consultas, el número de bytes escritos. Para otras consultas, el valor de la columna es 0.
--   `memory_usage` (Int64) — The difference between the amount of allocated and freed memory in context of this thread.
--   `peak_memory_usage` (Int64) — The maximum difference between the amount of allocated and freed memory in context of this thread.
--   `thread_name` (String) — Name of the thread.
--   `thread_number` (UInt32) — Internal thread ID.
--   `os_thread_id` (Int32) — OS thread ID.
--   `master_thread_id` (UInt64) — OS initial ID of initial thread.
--   `query` (String) — Query string.
--   `is_initial_query` (UInt8) — Query type. Possible values:
-    -   1 — Query was initiated by the client.
-    -   0 — Query was initiated by another query for distributed query execution.
--   `user` (String) — Name of the user who initiated the current query.
--   `query_id` (String) — ID of the query.
--   `address` (IPv6) — IP address that was used to make the query.
--   `port` (UInt16) — The client port that was used to make the query.
--   `initial_user` (String) — Name of the user who ran the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_query_id` (String) — ID of the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_address` (IPv6) — IP address that the parent query was launched from.
--   `initial_port` (UInt16) — The client port that was used to make the parent query.
--   `interface` (UInt8) — Interface that the query was initiated from. Possible values:
-    -   1 — TCP.
-    -   2 — HTTP.
--   `os_user` (String) — OS's username who runs [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md).
--   `client_hostname` (String) — Hostname of the client machine where the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o se ejecuta otro cliente TCP.
--   `client_name` (String) — The [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro nombre de cliente TCP.
--   `client_revision` (UInt32) — Revision of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro cliente TCP.
--   `client_version_major` (UInt32) — Major version of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro cliente TCP.
--   `client_version_minor` (UInt32) — Minor version of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otro cliente TCP.
--   `client_version_patch` (UInt32) — Patch component of the [Casa de clics-cliente](../interfaces/cli.md) o otra versión de cliente TCP.
--   `http_method` (UInt8) — HTTP method that initiated the query. Possible values:
-    -   0 — The query was launched from the TCP interface.
-    -   1 — `GET` se utilizó el método.
-    -   2 — `POST` se utilizó el método.
--   `http_user_agent` (String) — The `UserAgent` encabezado pasado en la solicitud HTTP.
--   `quota_key` (String) — The “quota key” especificado en el [cuota](quotas.md) ajuste (ver `keyed`).
--   `revision` (UInt32) — ClickHouse revision.
--   `ProfileEvents.Names` (Array(String)) — Counters that measure different metrics for this thread. The description of them could be found in the table [sistema.evento](#system_tables-events)
--   `ProfileEvents.Values` (Array(UInt64)) — Values of metrics for this thread that are listed in the `ProfileEvents.Names` columna.
-
-De forma predeterminada, los registros se agregan a la tabla a intervalos de 7,5 segundos. Puede establecer este intervalo en el [Sistema abierto.](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) configuración del servidor (consulte el `flush_interval_milliseconds` parámetro). Para vaciar los registros a la fuerza desde el búfer de memoria a la tabla, utilice `SYSTEM FLUSH LOGS` consulta.
-
-Cuando la tabla se elimina manualmente, se creará automáticamente sobre la marcha. Tenga en cuenta que se eliminarán todos los registros anteriores.
-
-!!! note "Nota"
-    El período de almacenamiento para los registros es ilimitado. Los registros no se eliminan automáticamente de la tabla. Debe organizar la eliminación de registros obsoletos usted mismo.
-
-Puede especificar una clave de partición arbitraria `system.query_thread_log` mesa en el [Sistema abierto.](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) configuración del servidor (consulte el `partition_by` parámetro).
-
-## sistema.trace_log {#system_tables-trace_log}
-
-Contiene seguimientos de pila recopilados por el generador de perfiles de consultas de muestreo.
-
-ClickHouse crea esta tabla cuando el [trace_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-trace_log) se establece la sección de configuración del servidor. También el [query_profiler_real_time_period_ns](settings/settings.md#query_profiler_real_time_period_ns) y [Los resultados de la prueba](settings/settings.md#query_profiler_cpu_time_period_ns) los ajustes deben establecerse.
-
-Para analizar los registros, utilice el `addressToLine`, `addressToSymbol` y `demangle` funciones de inspección.
-
-Columna:
-
--   `event_date` ([Fecha](../sql-reference/data-types/date.md)) — Date of sampling moment.
-
--   `event_time` ([FechaHora](../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Timestamp of the sampling moment.
-
--   `timestamp_ns` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Timestamp of the sampling moment in nanoseconds.
-
--   `revision` ([UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — ClickHouse server build revision.
-
-    Cuando se conecta al servidor por `clickhouse-client`, ves la cadena similar a `Connected to ClickHouse server version 19.18.1 revision 54429.`. Este campo contiene el `revision`, pero no el `version` de un servidor.
-
--   `timer_type` ([Enum8](../sql-reference/data-types/enum.md)) — Timer type:
-
-    -   `Real` representa el tiempo del reloj de pared.
-    -   `CPU` representa el tiempo de CPU.
-
--   `thread_number` ([UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Thread identifier.
-
--   `query_id` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Query identifier that can be used to get details about a query that was running from the [query_log](#system_tables-query_log) tabla del sistema.
-
--   `trace` ([Matriz (UInt64)](../sql-reference/data-types/array.md)) — Stack trace at the moment of sampling. Each element is a virtual memory address inside ClickHouse server process.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:    2019-11-15
-event_time:    2019-11-15 15:09:38
-revision:      54428
-timer_type:    Real
-thread_number: 48
-query_id:      acc4d61f-5bd1-4a3e-bc91-2180be37c915
-trace:         [94222141367858,94222152240175,94222152325351,94222152329944,94222152330796,94222151449980,94222144088167,94222151682763,94222144088167,94222151682763,94222144088167,94222144058283,94222144059248,94222091840750,94222091842302,94222091831228,94222189631488,140509950166747,140509942945935]
-```
-
-## sistema.Replica {#system_tables-replicas}
-
-Contiene información y estado de las tablas replicadas que residen en el servidor local.
-Esta tabla se puede utilizar para el monitoreo. La tabla contiene una fila para cada tabla Replicated\*.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.replicas
-WHERE table = 'visits'
-FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-database:                   merge
-table:                      visits
-engine:                     ReplicatedCollapsingMergeTree
-is_leader:                  1
-can_become_leader:          1
-is_readonly:                0
-is_session_expired:         0
-future_parts:               1
-parts_to_check:             0
-zookeeper_path:             /clickhouse/tables/01-06/visits
-replica_name:               example01-06-1.yandex.ru
-replica_path:               /clickhouse/tables/01-06/visits/replicas/example01-06-1.yandex.ru
-columns_version:            9
-queue_size:                 1
-inserts_in_queue:           0
-merges_in_queue:            1
-part_mutations_in_queue:    0
-queue_oldest_time:          2020-02-20 08:34:30
-inserts_oldest_time:        1970-01-01 00:00:00
-merges_oldest_time:         2020-02-20 08:34:30
-part_mutations_oldest_time: 1970-01-01 00:00:00
-oldest_part_to_get:
-oldest_part_to_merge_to:    20200220_20284_20840_7
-oldest_part_to_mutate_to:
-log_max_index:              596273
-log_pointer:                596274
-last_queue_update:          2020-02-20 08:34:32
-absolute_delay:             0
-total_replicas:             2
-active_replicas:            2
-```
-
-Columna:
-
--   `database` (`String`) - Nombre de la base de datos
--   `table` (`String`) - Nombre de la tabla
--   `engine` (`String`) - Nombre del motor de tabla
--   `is_leader` (`UInt8`) - Si la réplica es la líder.
-    Sólo una réplica a la vez puede ser el líder. El líder es responsable de seleccionar las fusiones de fondo para realizar.
-    Tenga en cuenta que las escrituras se pueden realizar en cualquier réplica que esté disponible y tenga una sesión en ZK, independientemente de si es un líder.
--   `can_become_leader` (`UInt8`) - Si la réplica puede ser elegida como líder.
--   `is_readonly` (`UInt8`) - Si la réplica está en modo de sólo lectura.
-    Este modo se activa si la configuración no tiene secciones con ZooKeeper, si se produce un error desconocido al reinicializar sesiones en ZooKeeper y durante la reinicialización de sesiones en ZooKeeper.
--   `is_session_expired` (`UInt8`) - la sesión con ZooKeeper ha expirado. Básicamente lo mismo que `is_readonly`.
--   `future_parts` (`UInt32`) - El número de partes de datos que aparecerán como resultado de INSERTs o fusiones que aún no se han realizado.
--   `parts_to_check` (`UInt32`) - El número de partes de datos en la cola para la verificación. Una pieza se coloca en la cola de verificación si existe la sospecha de que podría estar dañada.
--   `zookeeper_path` (`String`) - Ruta de acceso a los datos de la tabla en ZooKeeper.
--   `replica_name` (`String`) - Nombre de réplica en ZooKeeper. Diferentes réplicas de la misma tabla tienen diferentes nombres.
--   `replica_path` (`String`) - Ruta de acceso a los datos de réplica en ZooKeeper. Lo mismo que concatenar ‘zookeeper_path/replicas/replica_path’.
--   `columns_version` (`Int32`) - Número de versión de la estructura de la tabla. Indica cuántas veces se realizó ALTER. Si las réplicas tienen versiones diferentes, significa que algunas réplicas aún no han hecho todas las ALTER.
--   `queue_size` (`UInt32`) - Tamaño de la cola para las operaciones en espera de ser realizadas. Las operaciones incluyen insertar bloques de datos, fusiones y otras acciones. Por lo general, coincide con `future_parts`.
--   `inserts_in_queue` (`UInt32`) - Número de inserciones de bloques de datos que deben realizarse. Las inserciones generalmente se replican con bastante rapidez. Si este número es grande, significa que algo anda mal.
--   `merges_in_queue` (`UInt32`) - El número de fusiones en espera de hacerse. A veces las fusiones son largas, por lo que este valor puede ser mayor que cero durante mucho tiempo.
--   `part_mutations_in_queue` (`UInt32`) - El número de mutaciones a la espera de hacerse.
--   `queue_oldest_time` (`DateTime`) - Si `queue_size` mayor que 0, muestra cuándo se agregó la operación más antigua a la cola.
--   `inserts_oldest_time` (`DateTime`) - Ver `queue_oldest_time`
--   `merges_oldest_time` (`DateTime`) - Ver `queue_oldest_time`
--   `part_mutations_oldest_time` (`DateTime`) - Ver `queue_oldest_time`
-
-Las siguientes 4 columnas tienen un valor distinto de cero solo cuando hay una sesión activa con ZK.
-
--   `log_max_index` (`UInt64`) - Número máximo de inscripción en el registro de actividad general.
--   `log_pointer` (`UInt64`) - Número máximo de entrada en el registro de actividad general que la réplica copió en su cola de ejecución, más uno. Si `log_pointer` es mucho más pequeño que `log_max_index`, algo está mal.
--   `last_queue_update` (`DateTime`) - Cuando la cola se actualizó la última vez.
--   `absolute_delay` (`UInt64`) - ¿Qué tan grande retraso en segundos tiene la réplica actual.
--   `total_replicas` (`UInt8`) - El número total de réplicas conocidas de esta tabla.
--   `active_replicas` (`UInt8`) - El número de réplicas de esta tabla que tienen una sesión en ZooKeeper (es decir, el número de réplicas en funcionamiento).
-
-Si solicita todas las columnas, la tabla puede funcionar un poco lentamente, ya que se realizan varias lecturas de ZooKeeper para cada fila.
-Si no solicita las últimas 4 columnas (log_max_index, log_pointer, total_replicas, active_replicas), la tabla funciona rápidamente.
-
-Por ejemplo, puede verificar que todo funcione correctamente de esta manera:
-
-``` sql
-SELECT
-    database,
-    table,
-    is_leader,
-    is_readonly,
-    is_session_expired,
-    future_parts,
-    parts_to_check,
-    columns_version,
-    queue_size,
-    inserts_in_queue,
-    merges_in_queue,
-    log_max_index,
-    log_pointer,
-    total_replicas,
-    active_replicas
-FROM system.replicas
-WHERE
-       is_readonly
-    OR is_session_expired
-    OR future_parts > 20
-    OR parts_to_check > 10
-    OR queue_size > 20
-    OR inserts_in_queue > 10
-    OR log_max_index - log_pointer > 10
-    OR total_replicas < 2
-    OR active_replicas < total_replicas
-```
-
-Si esta consulta no devuelve nada, significa que todo está bien.
-
-## sistema.configuración {#system-tables-system-settings}
-
-Contiene información sobre la configuración de sesión para el usuario actual.
-
-Columna:
-
--   `name` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Setting name.
--   `value` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Setting value.
--   `changed` ([UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Shows whether a setting is changed from its default value.
--   `description` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Short setting description.
--   `min` ([NULL](../sql-reference/data-types/nullable.md)([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md))) — Minimum value of the setting, if any is set via [limitación](settings/constraints-on-settings.md#constraints-on-settings). Si la configuración no tiene ningún valor mínimo, contiene [NULL](../sql-reference/syntax.md#null-literal).
--   `max` ([NULL](../sql-reference/data-types/nullable.md)([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md))) — Maximum value of the setting, if any is set via [limitación](settings/constraints-on-settings.md#constraints-on-settings). Si la configuración no tiene ningún valor máximo, contiene [NULL](../sql-reference/syntax.md#null-literal).
--   `readonly` ([UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Shows whether the current user can change the setting:
-    -   `0` — Current user can change the setting.
-    -   `1` — Current user can't change the setting.
-
-**Ejemplo**
-
-En el ejemplo siguiente se muestra cómo obtener información sobre la configuración cuyo nombre contiene `min_i`.
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.settings
-WHERE name LIKE '%min_i%'
-```
-
-``` text
-┌─name────────────────────────────────────────┬─value─────┬─changed─┬─description───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─min──┬─max──┬─readonly─┐
-│ min_insert_block_size_rows                  │ 1048576   │       0 │ Squash blocks passed to INSERT query to specified size in rows, if blocks are not big enough.                                                                         │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │        0 │
-│ min_insert_block_size_bytes                 │ 268435456 │       0 │ Squash blocks passed to INSERT query to specified size in bytes, if blocks are not big enough.                                                                        │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │        0 │
-│ read_backoff_min_interval_between_events_ms │ 1000      │       0 │ Settings to reduce the number of threads in case of slow reads. Do not pay attention to the event, if the previous one has passed less than a certain amount of time. │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │        0 │
-└─────────────────────────────────────────────┴───────────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────┴──────┴──────────┘
-```
-
-Uso de `WHERE changed` puede ser útil, por ejemplo, cuando se desea comprobar:
-
--   Si los ajustes de los archivos de configuración se cargan correctamente y están en uso.
--   Configuración que cambió en la sesión actual.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.settings WHERE changed AND name='load_balancing'
-```
-
-**Ver también**
-
--   [Configuración](settings/index.md#session-settings-intro)
--   [Permisos para consultas](settings/permissions-for-queries.md#settings_readonly)
--   [Restricciones en la configuración](settings/constraints-on-settings.md)
-
-## sistema.table_engines {#system.table_engines}
-
-``` text
-┌─name───────────────────┬─value───────┐
-│ max_threads            │ 8           │
-│ use_uncompressed_cache │ 0           │
-│ load_balancing         │ random      │
-│ max_memory_usage       │ 10000000000 │
-└────────────────────────┴─────────────┘
-```
-
-## sistema.merge_tree_settings {#system-merge_tree_settings}
-
-Contiene información sobre la configuración `MergeTree` tabla.
-
-Columna:
-
--   `name` (String) — Setting name.
--   `value` (String) — Setting value.
--   `description` (String) — Setting description.
--   `type` (String) — Setting type (implementation specific string value).
--   `changed` (UInt8) — Whether the setting was explicitly defined in the config or explicitly changed.
-
-## sistema.table_engines {#system-table-engines}
-
-Contiene la descripción de los motores de tablas admitidos por el servidor y su información de soporte de características.
-
-Esta tabla contiene las siguientes columnas (el tipo de columna se muestra entre corchetes):
-
--   `name` (String) — The name of table engine.
--   `supports_settings` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports `SETTINGS` clausula.
--   `supports_skipping_indices` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports [Índices de saltos](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes).
--   `supports_ttl` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports [TTL](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-ttl).
--   `supports_sort_order` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports clauses `PARTITION_BY`, `PRIMARY_KEY`, `ORDER_BY` y `SAMPLE_BY`.
--   `supports_replication` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports [Replicación de datos](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
--   `supports_duduplication` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports data deduplication.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.table_engines
-WHERE name in ('Kafka', 'MergeTree', 'ReplicatedCollapsingMergeTree')
-```
-
-``` text
-┌─name──────────────────────────┬─supports_settings─┬─supports_skipping_indices─┬─supports_sort_order─┬─supports_ttl─┬─supports_replication─┬─supports_deduplication─┐
-│ Kafka                         │                 1 │                         0 │                   0 │            0 │                    0 │                      0 │
-│ MergeTree                     │                 1 │                         1 │                   1 │            1 │                    0 │                      0 │
-│ ReplicatedCollapsingMergeTree │                 1 │                         1 │                   1 │            1 │                    1 │                      1 │
-└───────────────────────────────┴───────────────────┴───────────────────────────┴─────────────────────┴──────────────┴──────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   Familia MergeTree [cláusulas de consulta](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#mergetree-query-clauses)
--   Kafka [configuración](../engines/table-engines/integrations/kafka.md#table_engine-kafka-creating-a-table)
--   Unir [configuración](../engines/table-engines/special/join.md#join-limitations-and-settings)
-
-## sistema.tabla {#system-tables}
-
-Contiene metadatos de cada tabla que el servidor conoce. Las tablas separadas no se muestran en `system.tables`.
-
-Esta tabla contiene las siguientes columnas (el tipo de columna se muestra entre corchetes):
-
--   `database` (String) — The name of the database the table is in.
-
--   `name` (String) — Table name.
-
--   `engine` (String) — Table engine name (without parameters).
-
--   `is_temporary` (UInt8): marca que indica si la tabla es temporal.
-
--   `data_path` (String) - Ruta de acceso a los datos de la tabla en el sistema de archivos.
-
--   `metadata_path` (String) - Ruta de acceso a los metadatos de la tabla en el sistema de archivos.
-
--   `metadata_modification_time` (DateTime) - Hora de la última modificación de los metadatos de la tabla.
-
--   `dependencies_database` (Array(String)) - Dependencias de base de datos.
-
--   `dependencies_table` (Array(String)) - Dependencias de tabla ([Método de codificación de datos:](../engines/table-engines/special/materializedview.md) tablas basadas en la tabla actual).
-
--   `create_table_query` (String) - La consulta que se utilizó para crear la tabla.
-
--   `engine_full` (String) - Parámetros del motor de tabla.
-
--   `partition_key` (String) - La expresión de clave de partición especificada en la tabla.
-
--   `sorting_key` (String) - La expresión de clave de ordenación especificada en la tabla.
-
--   `primary_key` (String) - La expresión de clave principal especificada en la tabla.
-
--   `sampling_key` (String) - La expresión de clave de muestreo especificada en la tabla.
-
--   `storage_policy` (String) - La política de almacenamiento:
-
-    -   [Método de codificación de datos:](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes)
-    -   [Distribuido](../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed)
-
--   `total_rows` (Nullable(UInt64)) - Número total de filas, si es posible determinar rápidamente el número exacto de filas en la tabla, de lo contrario `Null` (incluyendo underying `Buffer` tabla).
-
--   `total_bytes` (Nullable(UInt64)) - Número total de bytes, si es posible determinar rápidamente el número exacto de bytes para la tabla en el almacenamiento, de lo contrario `Null` (**no** incluye cualquier almacenamiento subyacente).
-
-    -   If the table stores data on disk, returns used space on disk (i.e. compressed).
-    -   Si la tabla almacena datos en la memoria, devuelve el número aproximado de bytes utilizados en la memoria.
-
-El `system.tables` se utiliza en `SHOW TABLES` implementación de consultas.
-
-## sistema.Zookeeper {#system-zookeeper}
-
-La tabla no existe si ZooKeeper no está configurado. Permite leer datos del clúster ZooKeeper definido en la configuración.
-La consulta debe tener un ‘path’ condición de igualdad en la cláusula WHERE. Este es el camino en ZooKeeper para los niños para los que desea obtener datos.
-
-Consulta `SELECT * FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse'` salidas de datos para todos los niños en el `/clickhouse` nodo.
-Para generar datos para todos los nodos raíz, escriba path = ‘/’.
-Si la ruta especificada en ‘path’ no existe, se lanzará una excepción.
-
-Columna:
-
--   `name` (String) — The name of the node.
--   `path` (String) — The path to the node.
--   `value` (String) — Node value.
--   `dataLength` (Int32) — Size of the value.
--   `numChildren` (Int32) — Number of descendants.
--   `czxid` (Int64) — ID of the transaction that created the node.
--   `mzxid` (Int64) — ID of the transaction that last changed the node.
--   `pzxid` (Int64) — ID of the transaction that last deleted or added descendants.
--   `ctime` (DateTime) — Time of node creation.
--   `mtime` (DateTime) — Time of the last modification of the node.
--   `version` (Int32) — Node version: the number of times the node was changed.
--   `cversion` (Int32) — Number of added or removed descendants.
--   `aversion` (Int32) — Number of changes to the ACL.
--   `ephemeralOwner` (Int64) — For ephemeral nodes, the ID of the session that owns this node.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.zookeeper
-WHERE path = '/clickhouse/tables/01-08/visits/replicas'
-FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-name:           example01-08-1.yandex.ru
-value:
-czxid:          932998691229
-mzxid:          932998691229
-ctime:          2015-03-27 16:49:51
-mtime:          2015-03-27 16:49:51
-version:        0
-cversion:       47
-aversion:       0
-ephemeralOwner: 0
-dataLength:     0
-numChildren:    7
-pzxid:          987021031383
-path:           /clickhouse/tables/01-08/visits/replicas
-
-Row 2:
-──────
-name:           example01-08-2.yandex.ru
-value:
-czxid:          933002738135
-mzxid:          933002738135
-ctime:          2015-03-27 16:57:01
-mtime:          2015-03-27 16:57:01
-version:        0
-cversion:       37
-aversion:       0
-ephemeralOwner: 0
-dataLength:     0
-numChildren:    7
-pzxid:          987021252247
-path:           /clickhouse/tables/01-08/visits/replicas
-```
-
-## sistema.mutación {#system_tables-mutations}
-
-La tabla contiene información sobre [mutación](../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations) de las tablas MergeTree y su progreso. Cada comando de mutación está representado por una sola fila. La tabla tiene las siguientes columnas:
-
-**base**, **tabla** - El nombre de la base de datos y la tabla a la que se aplicó la mutación.
-
-**mutation_id** - La identificación de la mutación. Para las tablas replicadas, estos identificadores corresponden a los nombres de znode `<table_path_in_zookeeper>/mutations/` directorio en ZooKeeper. Para las tablas no duplicadas, los ID corresponden a los nombres de archivo en el directorio de datos de la tabla.
-
-**comando** - La cadena de comandos de mutación (la parte de la consulta después de `ALTER TABLE [db.]table`).
-
-**create_time** - Cuando este comando de mutación fue enviado para su ejecución.
-
-**block_numbers.partition_id**, **block_numbers.numero** - Una columna anidada. Para las mutaciones de tablas replicadas, contiene un registro para cada partición: el ID de partición y el número de bloque que fue adquirido por la mutación (en cada partición, solo se mutarán las partes que contienen bloques con números menores que el número de bloque adquirido por la mutación en esa partición). En tablas no replicadas, los números de bloque en todas las particiones forman una sola secuencia. Esto significa que para las mutaciones de tablas no replicadas, la columna contendrá un registro con un solo número de bloque adquirido por la mutación.
-
-**partes_a_do** - El número de partes de datos que deben mutarse para que finalice la mutación.
-
-**is_done** - Es la mutación hecho? Tenga en cuenta que incluso si `parts_to_do = 0` es posible que aún no se haya realizado una mutación de una tabla replicada debido a un INSERT de larga ejecución que creará una nueva parte de datos que deberá mutarse.
-
-Si hubo problemas con la mutación de algunas partes, las siguientes columnas contienen información adicional:
-
-**Método de codificación de datos:** - El nombre de la parte más reciente que no se pudo mutar.
-
-**Método de codificación de datos:** - El momento del fracaso de la mutación de la parte más reciente.
-
-**Método de codificación de datos:** - El mensaje de excepción que causó el error de mutación de parte más reciente.
-
-## sistema.disco {#system_tables-disks}
-
-Contiene información sobre los discos definidos en el [configuración del servidor](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure).
-
-Columna:
-
--   `name` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Name of a disk in the server configuration.
--   `path` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Path to the mount point in the file system.
--   `free_space` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Free space on disk in bytes.
--   `total_space` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Disk volume in bytes.
--   `keep_free_space` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Amount of disk space that should stay free on disk in bytes. Defined in the `keep_free_space_bytes` parámetro de configuración del disco.
-
-## sistema.almacenamiento_policies {#system_tables-storage_policies}
-
-Contiene información sobre las directivas de almacenamiento y los volúmenes [configuración del servidor](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure).
-
-Columna:
-
--   `policy_name` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Name of the storage policy.
--   `volume_name` ([Cadena](../sql-reference/data-types/string.md)) — Volume name defined in the storage policy.
--   `volume_priority` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Volume order number in the configuration.
--   `disks` ([Array(Cadena)](../sql-reference/data-types/array.md)) — Disk names, defined in the storage policy.
--   `max_data_part_size` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Maximum size of a data part that can be stored on volume disks (0 — no limit).
--   `move_factor` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — Ratio of free disk space. When the ratio exceeds the value of configuration parameter, ClickHouse start to move data to the next volume in order.
-
-Si la directiva de almacenamiento contiene más de un volumen, la información de cada volumen se almacena en la fila individual de la tabla.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/system_tables/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/tips.md b/docs/es/operations/tips.md
deleted file mode 100644
index deb226450aa..00000000000
--- a/docs/es/operations/tips.md
+++ /dev/null
@@ -1,251 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Recomendaciones de uso
----
-
-# Recomendaciones de uso {#usage-recommendations}
-
-## CPU Scaling Governor {#cpu-scaling-governor}
-
-Utilice siempre el `performance` gobernador de escala. El `on-demand` regulador de escala funciona mucho peor con una demanda constante.
-
-``` bash
-$ echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
-```
-
-## Limitaciones de la CPU {#cpu-limitations}
-
-Los procesadores pueden sobrecalentarse. Utilizar `dmesg` para ver si la velocidad de reloj de la CPU era limitada debido al sobrecalentamiento.
-La restricción también se puede establecer externamente en el nivel del centro de datos. Usted puede utilizar `turbostat` para controlarlo bajo una carga.
-
-## RAM {#ram}
-
-Para pequeñas cantidades de datos (hasta ~200 GB comprimidos), es mejor usar tanta memoria como el volumen de datos.
-Para grandes cantidades de datos y al procesar consultas interactivas (en línea), debe usar una cantidad razonable de RAM (128 GB o más) para que el subconjunto de datos en caliente quepa en la memoria caché de páginas.
-Incluso para volúmenes de datos de ~ 50 TB por servidor, el uso de 128 GB de RAM mejora significativamente el rendimiento de las consultas en comparación con 64 GB.
-
-No deshabilite el sobrecompromiso. Valor `cat /proc/sys/vm/overcommit_memory` debe ser 0 o 1. Ejecutar
-
-``` bash
-$ echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory
-```
-
-## Páginas enormes {#huge-pages}
-
-Siempre deshabilite las páginas enormes transparentes. Interfiere con los asignadores de memoria, lo que conduce a una degradación significativa del rendimiento.
-
-``` bash
-$ echo 'never' | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
-```
-
-Utilizar `perf top` para ver el tiempo pasado en el kernel para la administración de memoria.
-Las páginas enormes permanentes tampoco necesitan ser asignadas.
-
-## Subsistema de almacenamiento {#storage-subsystem}
-
-Si su presupuesto le permite usar SSD, use SSD.
-Si no, use HDD. Los discos duros SATA 7200 RPM servirán.
-
-Dar preferencia a una gran cantidad de servidores con discos duros locales sobre un número menor de servidores con estantes de discos conectados.
-Pero para almacenar archivos con consultas raras, los estantes funcionarán.
-
-## RAID {#raid}
-
-Al usar HDD, puede combinar su RAID-10, RAID-5, RAID-6 o RAID-50.
-Para Linux, el software RAID es mejor (con `mdadm`). No recomendamos usar LVM.
-Al crear RAID-10, seleccione el `far` diseño.
-Si su presupuesto lo permite, elija RAID-10.
-
-Si tiene más de 4 discos, utilice RAID-6 (preferido) o RAID-50, en lugar de RAID-5.
-Cuando use RAID-5, RAID-6 o RAID-50, siempre aumente stripe_cache_size, ya que el valor predeterminado generalmente no es la mejor opción.
-
-``` bash
-$ echo 4096 | sudo tee /sys/block/md2/md/stripe_cache_size
-```
-
-Calcule el número exacto a partir del número de dispositivos y el tamaño del bloque, utilizando la fórmula: `2 * num_devices * chunk_size_in_bytes / 4096`.
-
-Un tamaño de bloque de 1024 KB es suficiente para todas las configuraciones RAID.
-Nunca ajuste el tamaño del bloque demasiado pequeño o demasiado grande.
-
-Puede usar RAID-0 en SSD.
-Independientemente del uso de RAID, utilice siempre la replicación para la seguridad de los datos.
-
-Habilite NCQ con una cola larga. Para HDD, elija el programador CFQ, y para SSD, elija noop. No reduzca el ‘readahead’ configuración.
-Para HDD, habilite la memoria caché de escritura.
-
-## Sistema de archivos {#file-system}
-
-Ext4 es la opción más confiable. Establecer las opciones de montaje `noatime, nobarrier`.
-XFS también es adecuado, pero no ha sido probado tan a fondo con ClickHouse.
-La mayoría de los otros sistemas de archivos también deberían funcionar bien. Los sistemas de archivos con asignación retrasada funcionan mejor.
-
-## Núcleo de Linux {#linux-kernel}
-
-No use un kernel de Linux obsoleto.
-
-## Red {#network}
-
-Si está utilizando IPv6, aumente el tamaño de la caché de ruta.
-El kernel de Linux anterior a 3.2 tenía una multitud de problemas con la implementación de IPv6.
-
-Utilice al menos una red de 10 GB, si es posible. 1 Gb también funcionará, pero será mucho peor para parchear réplicas con decenas de terabytes de datos, o para procesar consultas distribuidas con una gran cantidad de datos intermedios.
-
-## ZooKeeper {#zookeeper}
-
-Probablemente ya esté utilizando ZooKeeper para otros fines. Puede usar la misma instalación de ZooKeeper, si aún no está sobrecargada.
-
-It's best to use a fresh version of ZooKeeper – 3.4.9 or later. The version in stable Linux distributions may be outdated.
-
-Nunca debe usar scripts escritos manualmente para transferir datos entre diferentes clústeres de ZooKeeper, ya que el resultado será incorrecto para los nodos secuenciales. Nunca utilice el “zkcopy” utilidad por la misma razón: https://github.com/ksprojects/zkcopy/issues/15
-
-Si desea dividir un clúster ZooKeeper existente en dos, la forma correcta es aumentar el número de sus réplicas y, a continuación, volver a configurarlo como dos clústeres independientes.
-
-No ejecute ZooKeeper en los mismos servidores que ClickHouse. Porque ZooKeeper es muy sensible a la latencia y ClickHouse puede utilizar todos los recursos del sistema disponibles.
-
-Con la configuración predeterminada, ZooKeeper es una bomba de tiempo:
-
-> El servidor ZooKeeper no eliminará archivos de instantáneas y registros antiguos cuando utilice la configuración predeterminada (consulte autopurge), y esto es responsabilidad del operador.
-
-Esta bomba debe ser desactivada.
-
-La configuración ZooKeeper (3.5.1) a continuación se usa en Yandex.Entorno de producción de Métrica al 20 de mayo de 2017:
-
-zoológico.Cómo:
-
-``` bash
-# http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/zookeeperAdmin.html
-
-# The number of milliseconds of each tick
-tickTime=2000
-# The number of ticks that the initial
-# synchronization phase can take
-initLimit=30000
-# The number of ticks that can pass between
-# sending a request and getting an acknowledgement
-syncLimit=10
-
-maxClientCnxns=2000
-
-maxSessionTimeout=60000000
-# the directory where the snapshot is stored.
-dataDir=/opt/zookeeper/{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/data
-# Place the dataLogDir to a separate physical disc for better performance
-dataLogDir=/opt/zookeeper/{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/logs
-
-autopurge.snapRetainCount=10
-autopurge.purgeInterval=1
-
-
-# To avoid seeks ZooKeeper allocates space in the transaction log file in
-# blocks of preAllocSize kilobytes. The default block size is 64M. One reason
-# for changing the size of the blocks is to reduce the block size if snapshots
-# are taken more often. (Also, see snapCount).
-preAllocSize=131072
-
-# Clients can submit requests faster than ZooKeeper can process them,
-# especially if there are a lot of clients. To prevent ZooKeeper from running
-# out of memory due to queued requests, ZooKeeper will throttle clients so that
-# there is no more than globalOutstandingLimit outstanding requests in the
-# system. The default limit is 1,000.ZooKeeper logs transactions to a
-# transaction log. After snapCount transactions are written to a log file a
-# snapshot is started and a new transaction log file is started. The default
-# snapCount is 10,000.
-snapCount=3000000
-
-# If this option is defined, requests will be will logged to a trace file named
-# traceFile.year.month.day.
-#traceFile=
-
-# Leader accepts client connections. Default value is "yes". The leader machine
-# coordinates updates. For higher update throughput at thes slight expense of
-# read throughput the leader can be configured to not accept clients and focus
-# on coordination.
-leaderServes=yes
-
-standaloneEnabled=false
-dynamicConfigFile=/etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/zoo.cfg.dynamic
-```
-
-Versión Java:
-
-``` text
-Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_25-b17)
-Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.25-b02, mixed mode)
-```
-
-Parámetros de JVM:
-
-``` bash
-NAME=zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}
-ZOOCFGDIR=/etc/$NAME/conf
-
-# TODO this is really ugly
-# How to find out, which jars are needed?
-# seems, that log4j requires the log4j.properties file to be in the classpath
-CLASSPATH="$ZOOCFGDIR:/usr/build/classes:/usr/build/lib/*.jar:/usr/share/zookeeper/zookeeper-3.5.1-metrika.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-log4j12-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-api-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/servlet-api-2.5-20081211.jar:/usr/share/zookeeper/netty-3.7.0.Final.jar:/usr/share/zookeeper/log4j-1.2.16.jar:/usr/share/zookeeper/jline-2.11.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/javacc.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-mapper-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-core-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/commons-cli-1.2.jar:/usr/src/java/lib/*.jar:/usr/etc/zookeeper"
-
-ZOOCFG="$ZOOCFGDIR/zoo.cfg"
-ZOO_LOG_DIR=/var/log/$NAME
-USER=zookeeper
-GROUP=zookeeper
-PIDDIR=/var/run/$NAME
-PIDFILE=$PIDDIR/$NAME.pid
-SCRIPTNAME=/etc/init.d/$NAME
-JAVA=/usr/bin/java
-ZOOMAIN="org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"
-ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
-JMXLOCALONLY=false
-JAVA_OPTS="-Xms{{ '{{' }} cluster.get('xms','128M') {{ '}}' }} \
-    -Xmx{{ '{{' }} cluster.get('xmx','1G') {{ '}}' }} \
-    -Xloggc:/var/log/$NAME/zookeeper-gc.log \
-    -XX:+UseGCLogFileRotation \
-    -XX:NumberOfGCLogFiles=16 \
-    -XX:GCLogFileSize=16M \
-    -verbose:gc \
-    -XX:+PrintGCTimeStamps \
-    -XX:+PrintGCDateStamps \
-    -XX:+PrintGCDetails
-    -XX:+PrintTenuringDistribution \
-    -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \
-    -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime \
-    -XX:+PrintSafepointStatistics \
-    -XX:+UseParNewGC \
-    -XX:+UseConcMarkSweepGC \
--XX:+CMSParallelRemarkEnabled"
-```
-
-Sal init:
-
-``` text
-description "zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }} centralized coordination service"
-
-start on runlevel [2345]
-stop on runlevel [!2345]
-
-respawn
-
-limit nofile 8192 8192
-
-pre-start script
-    [ -r "/etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/environment" ] || exit 0
-    . /etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/environment
-    [ -d $ZOO_LOG_DIR ] || mkdir -p $ZOO_LOG_DIR
-    chown $USER:$GROUP $ZOO_LOG_DIR
-end script
-
-script
-    . /etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/environment
-    [ -r /etc/default/zookeeper ] && . /etc/default/zookeeper
-    if [ -z "$JMXDISABLE" ]; then
-        JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=$JMXLOCALONLY"
-    fi
-    exec start-stop-daemon --start -c $USER --exec $JAVA --name zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }} \
-        -- -cp $CLASSPATH $JAVA_OPTS -Dzookeeper.log.dir=${ZOO_LOG_DIR} \
-        -Dzookeeper.root.logger=${ZOO_LOG4J_PROP} $ZOOMAIN $ZOOCFG
-end script
-```
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/tips/) ##}
diff --git a/docs/es/operations/troubleshooting.md b/docs/es/operations/troubleshooting.md
deleted file mode 100644
index 9e8d2caca59..00000000000
--- a/docs/es/operations/troubleshooting.md
+++ /dev/null
@@ -1,146 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: "Soluci\xF3n de problemas"
----
-
-# Solución de problemas {#troubleshooting}
-
--   [Instalación](#troubleshooting-installation-errors)
--   [Conexión al servidor](#troubleshooting-accepts-no-connections)
--   [Procesamiento de consultas](#troubleshooting-does-not-process-queries)
--   [Eficiencia del procesamiento de consultas](#troubleshooting-too-slow)
-
-## Instalación {#troubleshooting-installation-errors}
-
-### No puede obtener paquetes Deb del repositorio ClickHouse con Apt-get {#you-cannot-get-deb-packages-from-clickhouse-repository-with-apt-get}
-
--   Compruebe la configuración del firewall.
--   Si no puede acceder al repositorio por cualquier motivo, descargue los paquetes como se describe en el [Primeros pasos](../getting-started/index.md) artículo e instálelos manualmente usando el `sudo dpkg -i <packages>` comando. También necesitará el `tzdata` paquete.
-
-## Conexión al servidor {#troubleshooting-accepts-no-connections}
-
-Posibles problemas:
-
--   El servidor no se está ejecutando.
--   Parámetros de configuración inesperados o incorrectos.
-
-### El servidor no se está ejecutando {#server-is-not-running}
-
-**Compruebe si el servidor está ejecutado**
-
-Comando:
-
-``` bash
-$ sudo service clickhouse-server status
-```
-
-Si el servidor no se está ejecutando, inícielo con el comando:
-
-``` bash
-$ sudo service clickhouse-server start
-```
-
-**Comprobar registros**
-
-El registro principal de `clickhouse-server` está en `/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log` predeterminada.
-
-Si el servidor se inició correctamente, debería ver las cadenas:
-
--   `<Information> Application: starting up.` — Server started.
--   `<Information> Application: Ready for connections.` — Server is running and ready for connections.
-
-Si `clickhouse-server` error de inicio con un error de configuración, debería ver el `<Error>` cadena con una descripción de error. Por ejemplo:
-
-``` text
-2019.01.11 15:23:25.549505 [ 45 ] {} <Error> ExternalDictionaries: Failed reloading 'event2id' external dictionary: Poco::Exception. Code: 1000, e.code() = 111, e.displayText() = Connection refused, e.what() = Connection refused
-```
-
-Si no ve un error al final del archivo, revise todo el archivo a partir de la cadena:
-
-``` text
-<Information> Application: starting up.
-```
-
-Si intenta iniciar una segunda instancia de `clickhouse-server` en el servidor, verá el siguiente registro:
-
-``` text
-2019.01.11 15:25:11.151730 [ 1 ] {} <Information> : Starting ClickHouse 19.1.0 with revision 54413
-2019.01.11 15:25:11.154578 [ 1 ] {} <Information> Application: starting up
-2019.01.11 15:25:11.156361 [ 1 ] {} <Information> StatusFile: Status file ./status already exists - unclean restart. Contents:
-PID: 8510
-Started at: 2019-01-11 15:24:23
-Revision: 54413
-
-2019.01.11 15:25:11.156673 [ 1 ] {} <Error> Application: DB::Exception: Cannot lock file ./status. Another server instance in same directory is already running.
-2019.01.11 15:25:11.156682 [ 1 ] {} <Information> Application: shutting down
-2019.01.11 15:25:11.156686 [ 1 ] {} <Debug> Application: Uninitializing subsystem: Logging Subsystem
-2019.01.11 15:25:11.156716 [ 2 ] {} <Information> BaseDaemon: Stop SignalListener thread
-```
-
-**Ver sistema.d registros**
-
-Si no encuentra ninguna información útil en `clickhouse-server` registros o no hay registros, puede ver `system.d` registros usando el comando:
-
-``` bash
-$ sudo journalctl -u clickhouse-server
-```
-
-**Iniciar clickhouse-server en modo interactivo**
-
-``` bash
-$ sudo -u clickhouse /usr/bin/clickhouse-server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml
-```
-
-Este comando inicia el servidor como una aplicación interactiva con parámetros estándar del script de inicio automático. En este modo `clickhouse-server` imprime todos los mensajes de eventos en la consola.
-
-### Parámetros de configuración {#configuration-parameters}
-
-Comprobar:
-
--   Configuración de Docker.
-
-    Si ejecuta ClickHouse en Docker en una red IPv6, asegúrese de que `network=host` se establece.
-
--   Configuración del punto final.
-
-    Comprobar [listen_host](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-listen_host) y [Tcp_port](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-tcp_port) configuración.
-
-    El servidor ClickHouse acepta conexiones localhost solo de forma predeterminada.
-
--   Configuración del protocolo HTTP.
-
-    Compruebe la configuración del protocolo para la API HTTP.
-
--   Configuración de conexión segura.
-
-    Comprobar:
-
-    -   El [Tcp_port_secure](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-tcp_port_secure) configuración.
-    -   Ajustes para [Sertificados SSL](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-openssl).
-
-    Utilice los parámetros adecuados mientras se conecta. Por ejemplo, utilice el `port_secure` parámetro con `clickhouse_client`.
-
--   Configuración del usuario.
-
-    Es posible que esté utilizando el nombre de usuario o la contraseña incorrectos.
-
-## Procesamiento de consultas {#troubleshooting-does-not-process-queries}
-
-Si ClickHouse no puede procesar la consulta, envía una descripción de error al cliente. En el `clickhouse-client` obtienes una descripción del error en la consola. Si está utilizando la interfaz HTTP, ClickHouse envía la descripción del error en el cuerpo de la respuesta. Por ejemplo:
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/' --data-binary "SELECT a"
-Code: 47, e.displayText() = DB::Exception: Unknown identifier: a. Note that there are no tables (FROM clause) in your query, context: required_names: 'a' source_tables: table_aliases: private_aliases: column_aliases: public_columns: 'a' masked_columns: array_join_columns: source_columns: , e.what() = DB::Exception
-```
-
-Si empiezas `clickhouse-client` con el `stack-trace` parámetro, ClickHouse devuelve el seguimiento de la pila del servidor con la descripción de un error.
-
-Es posible que vea un mensaje sobre una conexión rota. En este caso, puede repetir la consulta. Si la conexión se rompe cada vez que realiza la consulta, compruebe si hay errores en los registros del servidor.
-
-## Eficiencia del procesamiento de consultas {#troubleshooting-too-slow}
-
-Si ve que ClickHouse funciona demasiado lentamente, debe perfilar la carga en los recursos del servidor y la red para sus consultas.
-
-Puede utilizar la utilidad clickhouse-benchmark para crear perfiles de consultas. Muestra el número de consultas procesadas por segundo, el número de filas procesadas por segundo y percentiles de tiempos de procesamiento de consultas.
diff --git a/docs/es/operations/update.md b/docs/es/operations/update.md
deleted file mode 100644
index 11d15381d72..00000000000
--- a/docs/es/operations/update.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: "Actualizaci\xF3n de ClickHouse"
----
-
-# Actualización de ClickHouse {#clickhouse-update}
-
-Si se instaló ClickHouse desde paquetes deb, ejecute los siguientes comandos en el servidor:
-
-``` bash
-$ sudo apt-get update
-$ sudo apt-get install clickhouse-client clickhouse-server
-$ sudo service clickhouse-server restart
-```
-
-Si ha instalado ClickHouse utilizando algo distinto de los paquetes deb recomendados, utilice el método de actualización adecuado.
-
-ClickHouse no admite una actualización distribuida. La operación debe realizarse consecutivamente en cada servidor separado. No actualice todos los servidores de un clúster simultáneamente, o el clúster no estará disponible durante algún tiempo.
diff --git a/docs/es/operations/utilities/clickhouse-benchmark.md b/docs/es/operations/utilities/clickhouse-benchmark.md
deleted file mode 100644
index 9bcafa40dfe..00000000000
--- a/docs/es/operations/utilities/clickhouse-benchmark.md
+++ /dev/null
@@ -1,156 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: Sistema abierto.
----
-
-# Sistema abierto {#clickhouse-benchmark}
-
-Se conecta a un servidor ClickHouse y envía repetidamente las consultas especificadas.
-
-Sintaxis:
-
-``` bash
-$ echo "single query" | clickhouse-benchmark [keys]
-```
-
-o
-
-``` bash
-$ clickhouse-benchmark [keys] <<< "single query"
-```
-
-Si desea enviar un conjunto de consultas, cree un archivo de texto y coloque cada consulta en la cadena individual de este archivo. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.numbers LIMIT 10000000
-SELECT 1
-```
-
-Luego pase este archivo a una entrada estándar de `clickhouse-benchmark`.
-
-``` bash
-clickhouse-benchmark [keys] < queries_file
-```
-
-## Claves {#clickhouse-benchmark-keys}
-
--   `-c N`, `--concurrency=N` — Number of queries that `clickhouse-benchmark` se envía simultáneamente. Valor predeterminado: 1.
--   `-d N`, `--delay=N` — Interval in seconds between intermediate reports (set 0 to disable reports). Default value: 1.
--   `-h WORD`, `--host=WORD` — Server host. Default value: `localhost`. Para el [modo de comparación](#clickhouse-benchmark-comparison-mode) puedes usar múltiples `-h` claves.
--   `-p N`, `--port=N` — Server port. Default value: 9000. For the [modo de comparación](#clickhouse-benchmark-comparison-mode) puedes usar múltiples `-p` claves.
--   `-i N`, `--iterations=N` — Total number of queries. Default value: 0.
--   `-r`, `--randomize` — Random order of queries execution if there is more then one input query.
--   `-s`, `--secure` — Using TLS connection.
--   `-t N`, `--timelimit=N` — Time limit in seconds. `clickhouse-benchmark` detiene el envío de consultas cuando se alcanza el límite de tiempo especificado. Valor predeterminado: 0 (límite de tiempo desactivado).
--   `--confidence=N` — Level of confidence for T-test. Possible values: 0 (80%), 1 (90%), 2 (95%), 3 (98%), 4 (99%), 5 (99.5%). Default value: 5. In the [modo de comparación](#clickhouse-benchmark-comparison-mode) `clickhouse-benchmark` realiza el [Prueba t independiente de dos muestras para estudiantes](https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test#Independent_two-sample_t-test) prueba para determinar si las dos distribuciones no son diferentes con el nivel de confianza seleccionado.
--   `--cumulative` — Printing cumulative data instead of data per interval.
--   `--database=DATABASE_NAME` — ClickHouse database name. Default value: `default`.
--   `--json=FILEPATH` — JSON output. When the key is set, `clickhouse-benchmark` emite un informe al archivo JSON especificado.
--   `--user=USERNAME` — ClickHouse user name. Default value: `default`.
--   `--password=PSWD` — ClickHouse user password. Default value: empty string.
--   `--stacktrace` — Stack traces output. When the key is set, `clickhouse-bencmark` las salidas acumulan rastros de excepciones.
--   `--stage=WORD` — Query processing stage at server. ClickHouse stops query processing and returns answer to `clickhouse-benchmark` en la etapa especificada. Valores posibles: `complete`, `fetch_columns`, `with_mergeable_state`. Valor predeterminado: `complete`.
--   `--help` — Shows the help message.
-
-Si desea aplicar alguna [configuración](../../operations/settings/index.md) para consultas, páselas como una clave `--<session setting name>= SETTING_VALUE`. Por ejemplo, `--max_memory_usage=1048576`.
-
-## Salida {#clickhouse-benchmark-output}
-
-Predeterminada, `clickhouse-benchmark` informes para cada `--delay` intervalo.
-
-Ejemplo del informe:
-
-``` text
-Queries executed: 10.
-
-localhost:9000, queries 10, QPS: 6.772, RPS: 67904487.440, MiB/s: 518.070, result RPS: 67721584.984, result MiB/s: 516.675.
-
-0.000%      0.145 sec.
-10.000%     0.146 sec.
-20.000%     0.146 sec.
-30.000%     0.146 sec.
-40.000%     0.147 sec.
-50.000%     0.148 sec.
-60.000%     0.148 sec.
-70.000%     0.148 sec.
-80.000%     0.149 sec.
-90.000%     0.150 sec.
-95.000%     0.150 sec.
-99.000%     0.150 sec.
-99.900%     0.150 sec.
-99.990%     0.150 sec.
-```
-
-En el informe puedes encontrar:
-
--   Número de consultas en el `Queries executed:` campo.
-
--   Cadena de estado que contiene (en orden):
-
-    -   Punto final del servidor ClickHouse.
-    -   Número de consultas procesadas.
-    -   QPS: QPS: ¿Cuántas consultas realizó el servidor por segundo durante un período `--delay` argumento.
-    -   RPS: ¿Cuántas filas lee el servidor por segundo durante un período `--delay` argumento.
-    -   MiB/s: ¿Cuántos mebibytes servidor leído por segundo durante un período especificado en el `--delay` argumento.
-    -   resultado RPS: ¿Cuántas filas colocadas por el servidor al resultado de una consulta por segundo durante un período `--delay` argumento.
-    -   resultado MiB/s. ¿Cuántos mebibytes colocados por el servidor al resultado de una consulta por segundo durante un período especificado en el `--delay` argumento.
-
--   Percentiles de tiempo de ejecución de consultas.
-
-## Modo de comparación {#clickhouse-benchmark-comparison-mode}
-
-`clickhouse-benchmark` puede comparar el rendimiento de dos servidores ClickHouse en ejecución.
-
-Para utilizar el modo de comparación, especifique los puntos finales de ambos servidores `--host`, `--port` claves. Las claves coinciden entre sí por posición en la lista de argumentos, la primera `--host` se empareja con la primera `--port` y así sucesivamente. `clickhouse-benchmark` establece conexiones a ambos servidores, luego envía consultas. Cada consulta dirigida a un servidor seleccionado al azar. Los resultados se muestran para cada servidor por separado.
-
-## Ejemplo {#clickhouse-benchmark-example}
-
-``` bash
-$ echo "SELECT * FROM system.numbers LIMIT 10000000 OFFSET 10000000" | clickhouse-benchmark -i 10
-```
-
-``` text
-Loaded 1 queries.
-
-Queries executed: 6.
-
-localhost:9000, queries 6, QPS: 6.153, RPS: 123398340.957, MiB/s: 941.455, result RPS: 61532982.200, result MiB/s: 469.459.
-
-0.000%      0.159 sec.
-10.000%     0.159 sec.
-20.000%     0.159 sec.
-30.000%     0.160 sec.
-40.000%     0.160 sec.
-50.000%     0.162 sec.
-60.000%     0.164 sec.
-70.000%     0.165 sec.
-80.000%     0.166 sec.
-90.000%     0.166 sec.
-95.000%     0.167 sec.
-99.000%     0.167 sec.
-99.900%     0.167 sec.
-99.990%     0.167 sec.
-
-
-
-Queries executed: 10.
-
-localhost:9000, queries 10, QPS: 6.082, RPS: 121959604.568, MiB/s: 930.478, result RPS: 60815551.642, result MiB/s: 463.986.
-
-0.000%      0.159 sec.
-10.000%     0.159 sec.
-20.000%     0.160 sec.
-30.000%     0.163 sec.
-40.000%     0.164 sec.
-50.000%     0.165 sec.
-60.000%     0.166 sec.
-70.000%     0.166 sec.
-80.000%     0.167 sec.
-90.000%     0.167 sec.
-95.000%     0.170 sec.
-99.000%     0.172 sec.
-99.900%     0.172 sec.
-99.990%     0.172 sec.
-```
diff --git a/docs/es/operations/utilities/clickhouse-copier.md b/docs/es/operations/utilities/clickhouse-copier.md
deleted file mode 100644
index 5717ffaa737..00000000000
--- a/docs/es/operations/utilities/clickhouse-copier.md
+++ /dev/null
@@ -1,176 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: "M\xE9todo de codificaci\xF3n de datos:"
----
-
-# Método de codificación de datos: {#clickhouse-copier}
-
-Copia datos de las tablas de un clúster en tablas de otro (o del mismo) clúster.
-
-Puede ejecutar varios `clickhouse-copier` instancias en diferentes servidores para realizar el mismo trabajo. ZooKeeper se utiliza para sincronizar los procesos.
-
-Después de comenzar, `clickhouse-copier`:
-
--   Se conecta a ZooKeeper y recibe:
-
-    -   Copia de trabajos.
-    -   El estado de los trabajos de copia.
-
--   Realiza los trabajos.
-
-    Cada proceso en ejecución elige el “closest” el fragmento del clúster de origen y copia los datos en el clúster de destino, reafirmando los datos si es necesario.
-
-`clickhouse-copier` realiza un seguimiento de los cambios en ZooKeeper y los aplica sobre la marcha.
-
-Para reducir el tráfico de red, recomendamos ejecutar `clickhouse-copier` en el mismo servidor donde se encuentran los datos de origen.
-
-## Ejecución de Clickhouse-copiadora {#running-clickhouse-copier}
-
-La utilidad debe ejecutarse manualmente:
-
-``` bash
-$ clickhouse-copier copier --daemon --config zookeeper.xml --task-path /task/path --base-dir /path/to/dir
-```
-
-Parámetros:
-
--   `daemon` — Starts `clickhouse-copier` en modo daemon.
--   `config` — The path to the `zookeeper.xml` con los parámetros para la conexión a ZooKeeper.
--   `task-path` — The path to the ZooKeeper node. This node is used for syncing `clickhouse-copier` procesos y tareas de almacenamiento. Las tareas se almacenan en `$task-path/description`.
--   `task-file` — Optional path to file with task configuration for initial upload to ZooKeeper.
--   `task-upload-force` — Force upload `task-file` incluso si el nodo ya existe.
--   `base-dir` — The path to logs and auxiliary files. When it starts, `clickhouse-copier` crear `clickhouse-copier_YYYYMMHHSS_<PID>` subdirectorios en `$base-dir`. Si se omite este parámetro, los directorios se crean en el directorio donde `clickhouse-copier` se puso en marcha.
-
-## Formato de Zookeeper.XML {#format-of-zookeeper-xml}
-
-``` xml
-<yandex>
-    <logger>
-        <level>trace</level>
-        <size>100M</size>
-        <count>3</count>
-    </logger>
-
-    <zookeeper>
-        <node index="1">
-            <host>127.0.0.1</host>
-            <port>2181</port>
-        </node>
-    </zookeeper>
-</yandex>
-```
-
-## Configuración de tareas de copia {#configuration-of-copying-tasks}
-
-``` xml
-<yandex>
-    <!-- Configuration of clusters as in an ordinary server config -->
-    <remote_servers>
-        <source_cluster>
-            <shard>
-                <internal_replication>false</internal_replication>
-                    <replica>
-                        <host>127.0.0.1</host>
-                        <port>9000</port>
-                    </replica>
-            </shard>
-            ...
-        </source_cluster>
-
-        <destination_cluster>
-        ...
-        </destination_cluster>
-    </remote_servers>
-
-    <!-- How many simultaneously active workers are possible. If you run more workers superfluous workers will sleep. -->
-    <max_workers>2</max_workers>
-
-    <!-- Setting used to fetch (pull) data from source cluster tables -->
-    <settings_pull>
-        <readonly>1</readonly>
-    </settings_pull>
-
-    <!-- Setting used to insert (push) data to destination cluster tables -->
-    <settings_push>
-        <readonly>0</readonly>
-    </settings_push>
-
-    <!-- Common setting for fetch (pull) and insert (push) operations. Also, copier process context uses it.
-         They are overlaid by <settings_pull/> and <settings_push/> respectively. -->
-    <settings>
-        <connect_timeout>3</connect_timeout>
-        <!-- Sync insert is set forcibly, leave it here just in case. -->
-        <insert_distributed_sync>1</insert_distributed_sync>
-    </settings>
-
-    <!-- Copying tasks description.
-         You could specify several table task in the same task description (in the same ZooKeeper node), they will be performed
-         sequentially.
-    -->
-    <tables>
-        <!-- A table task, copies one table. -->
-        <table_hits>
-            <!-- Source cluster name (from <remote_servers/> section) and tables in it that should be copied -->
-            <cluster_pull>source_cluster</cluster_pull>
-            <database_pull>test</database_pull>
-            <table_pull>hits</table_pull>
-
-            <!-- Destination cluster name and tables in which the data should be inserted -->
-            <cluster_push>destination_cluster</cluster_push>
-            <database_push>test</database_push>
-            <table_push>hits2</table_push>
-
-            <!-- Engine of destination tables.
-                 If destination tables have not be created, workers create them using columns definition from source tables and engine
-                 definition from here.
-
-                 NOTE: If the first worker starts insert data and detects that destination partition is not empty then the partition will
-                 be dropped and refilled, take it into account if you already have some data in destination tables. You could directly
-                 specify partitions that should be copied in <enabled_partitions/>, they should be in quoted format like partition column of
-                 system.parts table.
-            -->
-            <engine>
-            ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{cluster}/{shard}/hits2', '{replica}')
-            PARTITION BY toMonday(date)
-            ORDER BY (CounterID, EventDate)
-            </engine>
-
-            <!-- Sharding key used to insert data to destination cluster -->
-            <sharding_key>jumpConsistentHash(intHash64(UserID), 2)</sharding_key>
-
-            <!-- Optional expression that filter data while pull them from source servers -->
-            <where_condition>CounterID != 0</where_condition>
-
-            <!-- This section specifies partitions that should be copied, other partition will be ignored.
-                 Partition names should have the same format as
-                 partition column of system.parts table (i.e. a quoted text).
-                 Since partition key of source and destination cluster could be different,
-                 these partition names specify destination partitions.
-
-                 NOTE: In spite of this section is optional (if it is not specified, all partitions will be copied),
-                 it is strictly recommended to specify them explicitly.
-                 If you already have some ready partitions on destination cluster they
-                 will be removed at the start of the copying since they will be interpeted
-                 as unfinished data from the previous copying!!!
-            -->
-            <enabled_partitions>
-                <partition>'2018-02-26'</partition>
-                <partition>'2018-03-05'</partition>
-                ...
-            </enabled_partitions>
-        </table_hits>
-
-        <!-- Next table to copy. It is not copied until previous table is copying. -->
-        </table_visits>
-        ...
-        </table_visits>
-        ...
-    </tables>
-</yandex>
-```
-
-`clickhouse-copier` seguimiento de los cambios en `/task/path/description` y los aplica sobre la marcha. Por ejemplo, si cambia el valor de `max_workers`, el número de procesos que ejecutan tareas también cambiará.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/utils/clickhouse-copier/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/utilities/clickhouse-local.md b/docs/es/operations/utilities/clickhouse-local.md
deleted file mode 100644
index e122f668f53..00000000000
--- a/docs/es/operations/utilities/clickhouse-local.md
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: clickhouse-local
----
-
-# clickhouse-local {#clickhouse-local}
-
-El `clickhouse-local` El programa le permite realizar un procesamiento rápido en archivos locales, sin tener que implementar y configurar el servidor ClickHouse.
-
-Acepta datos que representan tablas y las consulta usando [Nombre de la red inalámbrica (SSID):](../../sql-reference/index.md).
-
-`clickhouse-local` utiliza el mismo núcleo que el servidor ClickHouse, por lo que es compatible con la mayoría de las características y el mismo conjunto de formatos y motores de tabla.
-
-Predeterminada `clickhouse-local` no tiene acceso a los datos en el mismo host, pero admite la carga de la configuración del servidor `--config-file` argumento.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No se recomienda cargar la configuración del servidor de producción en `clickhouse-local` Porque los datos pueden dañarse en caso de error humano.
-
-## Uso {#usage}
-
-Uso básico:
-
-``` bash
-$ clickhouse-local --structure "table_structure" --input-format "format_of_incoming_data" -q "query"
-```
-
-Argumento:
-
--   `-S`, `--structure` — table structure for input data.
--   `-if`, `--input-format` — input format, `TSV` predeterminada.
--   `-f`, `--file` — path to data, `stdin` predeterminada.
--   `-q` `--query` — queries to execute with `;` como delimitador.
--   `-N`, `--table` — table name where to put output data, `table` predeterminada.
--   `-of`, `--format`, `--output-format` — output format, `TSV` predeterminada.
--   `--stacktrace` — whether to dump debug output in case of exception.
--   `--verbose` — more details on query execution.
--   `-s` — disables `stderr` tala.
--   `--config-file` — path to configuration file in same format as for ClickHouse server, by default the configuration empty.
--   `--help` — arguments references for `clickhouse-local`.
-
-También hay argumentos para cada variable de configuración de ClickHouse que se usan más comúnmente en lugar de `--config-file`.
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-``` bash
-$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -S "a Int64, b Int64" -if "CSV" -q "SELECT * FROM table"
-Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 5182 rows/sec., 80.97 KiB/sec.
-1   2
-3   4
-```
-
-El ejemplo anterior es el mismo que:
-
-``` bash
-$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -q "CREATE TABLE table (a Int64, b Int64) ENGINE = File(CSV, stdin); SELECT a, b FROM table; DROP TABLE table"
-Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 4987 rows/sec., 77.93 KiB/sec.
-1   2
-3   4
-```
-
-Ahora vamos a usuario de memoria de salida para cada usuario de Unix:
-
-``` bash
-$ ps aux | tail -n +2 | awk '{ printf("%s\t%s\n", $1, $4) }' | clickhouse-local -S "user String, mem Float64" -q "SELECT user, round(sum(mem), 2) as memTotal FROM table GROUP BY user ORDER BY memTotal DESC FORMAT Pretty"
-```
-
-``` text
-Read 186 rows, 4.15 KiB in 0.035 sec., 5302 rows/sec., 118.34 KiB/sec.
-┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
-┃ user     ┃ memTotal ┃
-┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
-│ bayonet  │    113.5 │
-├──────────┼──────────┤
-│ root     │      8.8 │
-├──────────┼──────────┤
-...
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/utils/clickhouse-local/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/operations/utilities/index.md b/docs/es/operations/utilities/index.md
deleted file mode 100644
index a69397a326c..00000000000
--- a/docs/es/operations/utilities/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Utilidad
-toc_priority: 56
-toc_title: "Descripci\xF3n"
----
-
-# Utilidad ClickHouse {#clickhouse-utility}
-
--   [Sistema abierto.](clickhouse-local.md#clickhouse-local) — Allows running SQL queries on data without stopping the ClickHouse server, similar to how `awk` hace esto.
--   [Método de codificación de datos:](clickhouse-copier.md) — Copies (and reshards) data from one cluster to another cluster.
--   [Sistema abierto.](clickhouse-benchmark.md) — Loads server with the custom queries and settings.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/utils/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/roadmap.md b/docs/es/roadmap.md
deleted file mode 100644
index 60db1c608df..00000000000
--- a/docs/es/roadmap.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
----
-
-# Hoja De Ruta {#roadmap}
-
-## Q1 2020 {#q1-2020}
-
--   Control de acceso basado en roles
-
-## Q2 2020 {#q2-2020}
-
--   Integración con servicios de autenticación externos
--   Grupos de recursos para una distribución más precisa de la capacidad del clúster entre los usuarios
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/es/roadmap/) ##}
diff --git a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md b/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
deleted file mode 100644
index c9fdcb9478f..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
+++ /dev/null
@@ -1,245 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: Combinadores
----
-
-# Combinadores de funciones agregadas {#aggregate_functions_combinators}
-
-El nombre de una función agregada puede tener un sufijo anexado. Esto cambia la forma en que funciona la función de agregado.
-
-## -Si {#agg-functions-combinator-if}
-
-The suffix -If can be appended to the name of any aggregate function. In this case, the aggregate function accepts an extra argument – a condition (Uint8 type). The aggregate function processes only the rows that trigger the condition. If the condition was not triggered even once, it returns a default value (usually zeros or empty strings).
-
-Ejemplos: `sumIf(column, cond)`, `countIf(cond)`, `avgIf(x, cond)`, `quantilesTimingIf(level1, level2)(x, cond)`, `argMinIf(arg, val, cond)` y así sucesivamente.
-
-Con las funciones de agregado condicional, puede calcular agregados para varias condiciones a la vez, sin utilizar subconsultas y `JOIN`Por ejemplo, en Yandex.Metrica, las funciones de agregado condicional se utilizan para implementar la funcionalidad de comparación de segmentos.
-
-## -Matriz {#agg-functions-combinator-array}
-
-El sufijo -Array se puede agregar a cualquier función agregada. En este caso, la función de agregado toma argumentos del ‘Array(T)’ tipo (arrays) en lugar de ‘T’ argumentos de tipo. Si la función de agregado acepta varios argumentos, deben ser matrices de igual longitud. Al procesar matrices, la función de agregado funciona como la función de agregado original en todos los elementos de la matriz.
-
-Ejemplo 1: `sumArray(arr)` - Totales de todos los elementos de todos ‘arr’ matriz. En este ejemplo, podría haber sido escrito más simplemente: `sum(arraySum(arr))`.
-
-Ejemplo 2: `uniqArray(arr)` – Counts the number of unique elements in all ‘arr’ matriz. Esto podría hacerse de una manera más fácil: `uniq(arrayJoin(arr))`, pero no siempre es posible agregar ‘arrayJoin’ a una consulta.
-
--If y -Array se pueden combinar. Obstante, ‘Array’ debe venir primero, entonces ‘If’. Ejemplos: `uniqArrayIf(arr, cond)`, `quantilesTimingArrayIf(level1, level2)(arr, cond)`. Debido a este pedido, el ‘cond’ argumento no será una matriz.
-
-## -Estado {#agg-functions-combinator-state}
-
-Si aplica este combinador, la función de agregado no devuelve el valor resultante (como el número de valores únicos para el [uniq](reference.md#agg_function-uniq) función), pero un estado intermedio de la agregación (para `uniq`, esta es la tabla hash para calcular el número de valores únicos). Este es un `AggregateFunction(...)` que puede ser utilizado para su posterior procesamiento o almacenado en una tabla para terminar de agregar más tarde.
-
-Para trabajar con estos estados, use:
-
--   [AgregaciónMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md) motor de mesa.
--   [finalizeAggregation](../../sql-reference/functions/other-functions.md#function-finalizeaggregation) función.
--   [runningAccumulate](../../sql-reference/functions/other-functions.md#function-runningaccumulate) función.
--   [-Fusionar](#aggregate_functions_combinators-merge) combinador.
--   [-MergeState](#aggregate_functions_combinators-mergestate) combinador.
-
-## -Fusionar {#aggregate_functions_combinators-merge}
-
-Si aplica este combinador, la función de agregado toma el estado de agregación intermedio como argumento, combina los estados para finalizar la agregación y devuelve el valor resultante.
-
-## -MergeState {#aggregate_functions_combinators-mergestate}
-
-Combina los estados de agregación intermedios de la misma manera que el combinador -Merge. Sin embargo, no devuelve el valor resultante, sino un estado de agregación intermedio, similar al combinador -State.
-
-## -ForEach {#agg-functions-combinator-foreach}
-
-Convierte una función de agregado para tablas en una función de agregado para matrices que agrega los elementos de matriz correspondientes y devuelve una matriz de resultados. Por ejemplo, `sumForEach` para las matrices `[1, 2]`, `[3, 4, 5]`y`[6, 7]`devuelve el resultado `[10, 13, 5]` después de agregar los elementos de la matriz correspondientes.
-
-## -OPor defecto {#agg-functions-combinator-ordefault}
-
-Cambia el comportamiento de una función agregada.
-
-Si una función agregada no tiene valores de entrada, con este combinador devuelve el valor predeterminado para su tipo de datos de retorno. Se aplica a las funciones agregadas que pueden tomar datos de entrada vacíos.
-
-`-OrDefault` se puede utilizar con otros combinadores.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-<aggFunction>OrDefault(x)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — Aggregate function parameters.
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve el valor predeterminado del tipo devuelto de una función de agregado si no hay nada que agregar.
-
-El tipo depende de la función de agregado utilizada.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT avg(number), avgOrDefault(number) FROM numbers(0)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─avg(number)─┬─avgOrDefault(number)─┐
-│         nan │                    0 │
-└─────────────┴──────────────────────┘
-```
-
-También `-OrDefault` se puede utilizar con otros combinadores. Es útil cuando la función de agregado no acepta la entrada vacía.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT avgOrDefaultIf(x, x > 10)
-FROM
-(
-    SELECT toDecimal32(1.23, 2) AS x
-)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─avgOrDefaultIf(x, greater(x, 10))─┐
-│                              0.00 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-## -OrNull {#agg-functions-combinator-ornull}
-
-Cambia el comportamiento de una función agregada.
-
-Este combinador convierte un resultado de una función agregada en [NULL](../data-types/nullable.md) tipo de datos. Si la función de agregado no tiene valores para calcular devuelve [NULL](../syntax.md#null-literal).
-
-`-OrNull` se puede utilizar con otros combinadores.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-<aggFunction>OrNull(x)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — Aggregate function parameters.
-
-**Valores devueltos**
-
--   El resultado de la función de agregado, convertida a la `Nullable` tipo de datos.
--   `NULL`, si no hay nada que agregar.
-
-Tipo: `Nullable(aggregate function return type)`.
-
-**Ejemplo**
-
-Añadir `-orNull` hasta el final de la función agregada.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT sumOrNull(number), toTypeName(sumOrNull(number)) FROM numbers(10) WHERE number > 10
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─sumOrNull(number)─┬─toTypeName(sumOrNull(number))─┐
-│              ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(UInt64)              │
-└───────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-También `-OrNull` se puede utilizar con otros combinadores. Es útil cuando la función de agregado no acepta la entrada vacía.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT avgOrNullIf(x, x > 10)
-FROM
-(
-    SELECT toDecimal32(1.23, 2) AS x
-)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─avgOrNullIf(x, greater(x, 10))─┐
-│                           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## -Remuestrear {#agg-functions-combinator-resample}
-
-Permite dividir los datos en grupos y, a continuación, agregar por separado los datos de esos grupos. Los grupos se crean dividiendo los valores de una columna en intervalos.
-
-``` sql
-<aggFunction>Resample(start, end, step)(<aggFunction_params>, resampling_key)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `start` — Starting value of the whole required interval for `resampling_key` valor.
--   `stop` — Ending value of the whole required interval for `resampling_key` valor. Todo el intervalo no incluye el `stop` valor `[start, stop)`.
--   `step` — Step for separating the whole interval into subintervals. The `aggFunction` se ejecuta sobre cada uno de esos subintervalos de forma independiente.
--   `resampling_key` — Column whose values are used for separating data into intervals.
--   `aggFunction_params` — `aggFunction` parámetros.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Matriz de `aggFunction` resultados para cada subintervalo.
-
-**Ejemplo**
-
-Considere el `people` con los siguientes datos:
-
-``` text
-┌─name───┬─age─┬─wage─┐
-│ John   │  16 │   10 │
-│ Alice  │  30 │   15 │
-│ Mary   │  35 │    8 │
-│ Evelyn │  48 │ 11.5 │
-│ David  │  62 │  9.9 │
-│ Brian  │  60 │   16 │
-└────────┴─────┴──────┘
-```
-
-Obtengamos los nombres de las personas cuya edad se encuentra en los intervalos de `[30,60)` y `[60,75)`. Como usamos la representación entera para la edad, obtenemos edades en el `[30, 59]` y `[60,74]` intervalo.
-
-Para agregar nombres en una matriz, usamos el [Método de codificación de datos:](reference.md#agg_function-grouparray) función de agregado. Se necesita un argumento. En nuestro caso, es el `name` columna. El `groupArrayResample` función debe utilizar el `age` columna para agregar nombres por edad. Para definir los intervalos requeridos, pasamos el `30, 75, 30` discusiones sobre el `groupArrayResample` función.
-
-``` sql
-SELECT groupArrayResample(30, 75, 30)(name, age) FROM people
-```
-
-``` text
-┌─groupArrayResample(30, 75, 30)(name, age)─────┐
-│ [['Alice','Mary','Evelyn'],['David','Brian']] │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Considera los resultados.
-
-`Jonh` est? fuera de la muestra porque es demasiado joven. Otras personas se distribuyen de acuerdo con los intervalos de edad especificados.
-
-Ahora vamos a contar el número total de personas y su salario promedio en los intervalos de edad especificados.
-
-``` sql
-SELECT
-    countResample(30, 75, 30)(name, age) AS amount,
-    avgResample(30, 75, 30)(wage, age) AS avg_wage
-FROM people
-```
-
-``` text
-┌─amount─┬─avg_wage──────────────────┐
-│ [3,2]  │ [11.5,12.949999809265137] │
-└────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/combinators/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/index.md b/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/index.md
deleted file mode 100644
index 7c7d58d5f94..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Funciones agregadas
-toc_priority: 33
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Funciones agregadas {#aggregate-functions}
-
-Las funciones agregadas funcionan en el [normal](http://www.sql-tutorial.com/sql-aggregate-functions-sql-tutorial) forma esperada por los expertos en bases de datos.
-
-ClickHouse también es compatible:
-
--   [Funciones agregadas paramétricas](parametric-functions.md#aggregate_functions_parametric) que aceptan otros parámetros además de las columnas.
--   [Combinadores](combinators.md#aggregate_functions_combinators), que cambian el comportamiento de las funciones agregadas.
-
-## Procesamiento NULL {#null-processing}
-
-Durante la agregación, todos `NULL`s se omiten.
-
-**Ejemplos:**
-
-Considere esta tabla:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │    2 │
-│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 3 │    2 │
-│ 3 │    3 │
-│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└───┴──────┘
-```
-
-Digamos que necesita sumar los valores en el `y` columna:
-
-``` sql
-SELECT sum(y) FROM t_null_big
-```
-
-    ┌─sum(y)─┐
-    │      7 │
-    └────────┘
-
-El `sum` función interpreta `NULL` como `0`. En particular, esto significa que si la función recibe la entrada de una selección donde todos los valores son `NULL`, entonces el resultado será `0`, ni `NULL`.
-
-Ahora puedes usar el `groupArray` función para crear una matriz a partir de la `y` columna:
-
-``` sql
-SELECT groupArray(y) FROM t_null_big
-```
-
-``` text
-┌─groupArray(y)─┐
-│ [2,2,3]       │
-└───────────────┘
-```
-
-`groupArray` no incluye `NULL` en la matriz resultante.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md b/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
deleted file mode 100644
index ea32920401b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,499 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: "Param\xE9trico"
----
-
-# Funciones agregadas paramétricas {#aggregate_functions_parametric}
-
-Some aggregate functions can accept not only argument columns (used for compression), but a set of parameters – constants for initialization. The syntax is two pairs of brackets instead of one. The first is for parameters, and the second is for arguments.
-
-## histograma {#histogram}
-
-Calcula un histograma adaptativo. No garantiza resultados precisos.
-
-``` sql
-histogram(number_of_bins)(values)
-```
-
-Las funciones utiliza [Un algoritmo de árbol de decisión paralelo de transmisión](http://jmlr.org/papers/volume11/ben-haim10a/ben-haim10a.pdf). Los bordes de los contenedores de histograma se ajustan a medida que los nuevos datos entran en una función. En caso común, los anchos de los contenedores no son iguales.
-
-**Parámetros**
-
-`number_of_bins` — Upper limit for the number of bins in the histogram. The function automatically calculates the number of bins. It tries to reach the specified number of bins, but if it fails, it uses fewer bins.
-`values` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) resultando en valores de entrada.
-
-**Valores devueltos**
-
--   [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) de [Tuples](../../sql-reference/data-types/tuple.md) del siguiente formato:
-
-        ```
-        [(lower_1, upper_1, height_1), ... (lower_N, upper_N, height_N)]
-        ```
-
-        - `lower` — Lower bound of the bin.
-        - `upper` — Upper bound of the bin.
-        - `height` — Calculated height of the bin.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT histogram(5)(number + 1)
-FROM (
-    SELECT *
-    FROM system.numbers
-    LIMIT 20
-)
-```
-
-``` text
-┌─histogram(5)(plus(number, 1))───────────────────────────────────────────┐
-│ [(1,4.5,4),(4.5,8.5,4),(8.5,12.75,4.125),(12.75,17,4.625),(17,20,3.25)] │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Puede visualizar un histograma con el [Bar](../../sql-reference/functions/other-functions.md#function-bar) función, por ejemplo:
-
-``` sql
-WITH histogram(5)(rand() % 100) AS hist
-SELECT
-    arrayJoin(hist).3 AS height,
-    bar(height, 0, 6, 5) AS bar
-FROM
-(
-    SELECT *
-    FROM system.numbers
-    LIMIT 20
-)
-```
-
-``` text
-┌─height─┬─bar───┐
-│  2.125 │ █▋    │
-│   3.25 │ ██▌   │
-│  5.625 │ ████▏ │
-│  5.625 │ ████▏ │
-│  3.375 │ ██▌   │
-└────────┴───────┘
-```
-
-En este caso, debe recordar que no conoce los bordes del contenedor del histograma.
-
-## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, …) {#function-sequencematch}
-
-Comprueba si la secuencia contiene una cadena de eventos que coincida con el patrón.
-
-``` sql
-sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
-```
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Los eventos que ocurren en el mismo segundo pueden estar en la secuencia en un orden indefinido que afecta el resultado.
-
-**Parámetros**
-
--   `pattern` — Pattern string. See [Sintaxis de patrón](#sequence-function-pattern-syntax).
-
--   `timestamp` — Column considered to contain time data. Typical data types are `Date` y `DateTime`. También puede utilizar cualquiera de los [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipos de datos.
-
--   `cond1`, `cond2` — Conditions that describe the chain of events. Data type: `UInt8`. Puede pasar hasta 32 argumentos de condición. La función sólo tiene en cuenta los eventos descritos en estas condiciones. Si la secuencia contiene datos que no se describen en una condición, la función los omite.
-
-**Valores devueltos**
-
--   1, si el patrón coincide.
--   0, si el patrón no coincide.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-<a name="sequence-function-pattern-syntax"></a>
-**Sintaxis de patrón**
-
--   `(?N)` — Matches the condition argument at position `N`. Las condiciones están numeradas en el `[1, 32]` gama. Por ejemplo, `(?1)` coincide con el argumento pasado al `cond1` parámetro.
-
--   `.*` — Matches any number of events. You don't need conditional arguments to match this element of the pattern.
-
--   `(?t operator value)` — Sets the time in seconds that should separate two events. For example, pattern `(?1)(?t>1800)(?2)` coincide con los eventos que ocurren a más de 1800 segundos el uno del otro. Un número arbitrario de cualquier evento puede estar entre estos eventos. Puede usar el `>=`, `>`, `<`, `<=` operador.
-
-**Ejemplos**
-
-Considere los datos en el `t` tabla:
-
-``` text
-┌─time─┬─number─┐
-│    1 │      1 │
-│    2 │      3 │
-│    3 │      2 │
-└──────┴────────┘
-```
-
-Realizar la consulta:
-
-``` sql
-SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
-│                                                                     1 │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-La función encontró la cadena de eventos donde el número 2 sigue al número 1. Se saltó el número 3 entre ellos, porque el número no se describe como un evento. Si queremos tener en cuenta este número al buscar la cadena de eventos dada en el ejemplo, debemos establecer una condición para ello.
-
-``` sql
-SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 3) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 3))─┐
-│                                                                                        0 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-En este caso, la función no pudo encontrar la cadena de eventos que coincida con el patrón, porque el evento para el número 3 ocurrió entre 1 y 2. Si en el mismo caso comprobamos la condición para el número 4, la secuencia coincidiría con el patrón.
-
-``` sql
-SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 4))─┐
-│                                                                                        1 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [sequenceCount](#function-sequencecount)
-
-## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, …) {#function-sequencecount}
-
-Cuenta el número de cadenas de eventos que coinciden con el patrón. La función busca cadenas de eventos que no se superponen. Comienza a buscar la siguiente cadena después de que se haga coincidir la cadena actual.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Los eventos que ocurren en el mismo segundo pueden estar en la secuencia en un orden indefinido que afecta el resultado.
-
-``` sql
-sequenceCount(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `pattern` — Pattern string. See [Sintaxis de patrón](#sequence-function-pattern-syntax).
-
--   `timestamp` — Column considered to contain time data. Typical data types are `Date` y `DateTime`. También puede utilizar cualquiera de los [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipos de datos.
-
--   `cond1`, `cond2` — Conditions that describe the chain of events. Data type: `UInt8`. Puede pasar hasta 32 argumentos de condición. La función sólo tiene en cuenta los eventos descritos en estas condiciones. Si la secuencia contiene datos que no se describen en una condición, la función los omite.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Número de cadenas de eventos no superpuestas que coinciden.
-
-Tipo: `UInt64`.
-
-**Ejemplo**
-
-Considere los datos en el `t` tabla:
-
-``` text
-┌─time─┬─number─┐
-│    1 │      1 │
-│    2 │      3 │
-│    3 │      2 │
-│    4 │      1 │
-│    5 │      3 │
-│    6 │      2 │
-└──────┴────────┘
-```
-
-Cuente cuántas veces ocurre el número 2 después del número 1 con cualquier cantidad de otros números entre ellos:
-
-``` sql
-SELECT sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
-│                                                                       2 │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [sequenceMatch](#function-sequencematch)
-
-## ventanaEmbudo {#windowfunnel}
-
-Busca cadenas de eventos en una ventana de tiempo deslizante y calcula el número máximo de eventos que ocurrieron desde la cadena.
-
-La función funciona de acuerdo con el algoritmo:
-
--   La función busca datos que desencadenan la primera condición en la cadena y establece el contador de eventos en 1. Este es el momento en que comienza la ventana deslizante.
-
--   Si los eventos de la cadena ocurren secuencialmente dentro de la ventana, el contador se incrementa. Si se interrumpe la secuencia de eventos, el contador no se incrementa.
-
--   Si los datos tienen varias cadenas de eventos en diferentes puntos de finalización, la función solo generará el tamaño de la cadena más larga.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `window` — Length of the sliding window in seconds.
--   `mode` - Es un argumento opcional.
-    -   `'strict'` - Cuando el `'strict'` se establece, windowFunnel() aplica condiciones solo para los valores únicos.
--   `timestamp` — Name of the column containing the timestamp. Data types supported: [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md), [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md#data_type-datetime) y otros tipos de enteros sin signo (tenga en cuenta que aunque timestamp admite el `UInt64` tipo, su valor no puede exceder el máximo de Int64, que es 2 ^ 63 - 1).
--   `cond` — Conditions or data describing the chain of events. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-El número máximo de condiciones desencadenadas consecutivas de la cadena dentro de la ventana de tiempo deslizante.
-Se analizan todas las cadenas en la selección.
-
-Tipo: `Integer`.
-
-**Ejemplo**
-
-Determine si un período de tiempo establecido es suficiente para que el usuario seleccione un teléfono y lo compre dos veces en la tienda en línea.
-
-Establezca la siguiente cadena de eventos:
-
-1.  El usuario inició sesión en su cuenta en la tienda (`eventID = 1003`).
-2.  El usuario busca un teléfono (`eventID = 1007, product = 'phone'`).
-3.  El usuario realizó un pedido (`eventID = 1009`).
-4.  El usuario volvió a realizar el pedido (`eventID = 1010`).
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-01-28 │       1 │ 2019-01-29 10:00:00 │    1003 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-01-31 │       1 │ 2019-01-31 09:00:00 │    1007 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-01-30 │       1 │ 2019-01-30 08:00:00 │    1009 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-02-01 │       1 │ 2019-02-01 08:00:00 │    1010 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-```
-
-Averigüe hasta qué punto el usuario `user_id` podría atravesar la cadena en un período de enero a febrero de 2019.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    level,
-    count() AS c
-FROM
-(
-    SELECT
-        user_id,
-        windowFunnel(6048000000000000)(timestamp, eventID = 1003, eventID = 1009, eventID = 1007, eventID = 1010) AS level
-    FROM trend
-    WHERE (event_date >= '2019-01-01') AND (event_date <= '2019-02-02')
-    GROUP BY user_id
-)
-GROUP BY level
-ORDER BY level ASC
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─level─┬─c─┐
-│     4 │ 1 │
-└───────┴───┘
-```
-
-## retención {#retention}
-
-La función toma como argumentos un conjunto de condiciones de 1 a 32 argumentos de tipo `UInt8` que indican si se cumplió una determinada condición para el evento.
-Cualquier condición se puede especificar como un argumento (como en [WHERE](../../sql-reference/statements/select/where.md#select-where)).
-
-Las condiciones, excepto la primera, se aplican en pares: el resultado del segundo será verdadero si el primero y el segundo son verdaderos, del tercero si el primero y el fird son verdaderos, etc.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-retention(cond1, cond2, ..., cond32);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `cond` — an expression that returns a `UInt8` resultado (1 o 0).
-
-**Valor devuelto**
-
-La matriz de 1 o 0.
-
--   1 — condition was met for the event.
--   0 — condition wasn't met for the event.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consideremos un ejemplo de cálculo del `retention` función para determinar el tráfico del sitio.
-
-**1.** Сreate a table to illustrate an example.
-
-``` sql
-CREATE TABLE retention_test(date Date, uid Int32) ENGINE = Memory;
-
-INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-01', number FROM numbers(5);
-INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-02', number FROM numbers(10);
-INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-03', number FROM numbers(15);
-```
-
-Tabla de entrada:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT * FROM retention_test
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌───────date─┬─uid─┐
-│ 2020-01-01 │   0 │
-│ 2020-01-01 │   1 │
-│ 2020-01-01 │   2 │
-│ 2020-01-01 │   3 │
-│ 2020-01-01 │   4 │
-└────────────┴─────┘
-┌───────date─┬─uid─┐
-│ 2020-01-02 │   0 │
-│ 2020-01-02 │   1 │
-│ 2020-01-02 │   2 │
-│ 2020-01-02 │   3 │
-│ 2020-01-02 │   4 │
-│ 2020-01-02 │   5 │
-│ 2020-01-02 │   6 │
-│ 2020-01-02 │   7 │
-│ 2020-01-02 │   8 │
-│ 2020-01-02 │   9 │
-└────────────┴─────┘
-┌───────date─┬─uid─┐
-│ 2020-01-03 │   0 │
-│ 2020-01-03 │   1 │
-│ 2020-01-03 │   2 │
-│ 2020-01-03 │   3 │
-│ 2020-01-03 │   4 │
-│ 2020-01-03 │   5 │
-│ 2020-01-03 │   6 │
-│ 2020-01-03 │   7 │
-│ 2020-01-03 │   8 │
-│ 2020-01-03 │   9 │
-│ 2020-01-03 │  10 │
-│ 2020-01-03 │  11 │
-│ 2020-01-03 │  12 │
-│ 2020-01-03 │  13 │
-│ 2020-01-03 │  14 │
-└────────────┴─────┘
-```
-
-**2.** Agrupar usuarios por ID único `uid` utilizando el `retention` función.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    uid,
-    retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
-FROM retention_test
-WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
-GROUP BY uid
-ORDER BY uid ASC
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─uid─┬─r───────┐
-│   0 │ [1,1,1] │
-│   1 │ [1,1,1] │
-│   2 │ [1,1,1] │
-│   3 │ [1,1,1] │
-│   4 │ [1,1,1] │
-│   5 │ [0,0,0] │
-│   6 │ [0,0,0] │
-│   7 │ [0,0,0] │
-│   8 │ [0,0,0] │
-│   9 │ [0,0,0] │
-│  10 │ [0,0,0] │
-│  11 │ [0,0,0] │
-│  12 │ [0,0,0] │
-│  13 │ [0,0,0] │
-│  14 │ [0,0,0] │
-└─────┴─────────┘
-```
-
-**3.** Calcule el número total de visitas al sitio por día.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(r[1]) AS r1,
-    sum(r[2]) AS r2,
-    sum(r[3]) AS r3
-FROM
-(
-    SELECT
-        uid,
-        retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
-    FROM retention_test
-    WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
-    GROUP BY uid
-)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─r1─┬─r2─┬─r3─┐
-│  5 │  5 │  5 │
-└────┴────┴────┘
-```
-
-Donde:
-
--   `r1`- el número de visitantes únicos que visitaron el sitio durante 2020-01-01 (la `cond1` condición).
--   `r2`- el número de visitantes únicos que visitaron el sitio durante un período de tiempo específico entre 2020-01-01 y 2020-01-02 (`cond1` y `cond2` condición).
--   `r3`- el número de visitantes únicos que visitaron el sitio durante un período de tiempo específico entre 2020-01-01 y 2020-01-03 (`cond1` y `cond3` condición).
-
-## UniqUpTo(N)(x) {#uniquptonx}
-
-Calculates the number of different argument values ​​if it is less than or equal to N. If the number of different argument values is greater than N, it returns N + 1.
-
-Recomendado para usar con Ns pequeños, hasta 10. El valor máximo de N es 100.
-
-Para el estado de una función agregada, utiliza la cantidad de memoria igual a 1 + N \* el tamaño de un valor de bytes.
-Para las cadenas, almacena un hash no criptográfico de 8 bytes. Es decir, el cálculo se aproxima a las cadenas.
-
-La función también funciona para varios argumentos.
-
-Funciona lo más rápido posible, excepto en los casos en que se usa un valor N grande y el número de valores únicos es ligeramente menor que N.
-
-Ejemplo de uso:
-
-``` text
-Problem: Generate a report that shows only keywords that produced at least 5 unique users.
-Solution: Write in the GROUP BY query SearchPhrase HAVING uniqUpTo(4)(UserID) >= 5
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/parametric_functions/) <!--hide-->
-
-## sumMapFiltered(keys_to_keep)(claves, valores) {#summapfilteredkeys-to-keepkeys-values}
-
-El mismo comportamiento que [sumMap](reference.md#agg_functions-summap) excepto que una matriz de claves se pasa como un parámetro. Esto puede ser especialmente útil cuando se trabaja con una alta cardinalidad de claves.
diff --git a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/reference.md b/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
deleted file mode 100644
index 572c4d01051..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
+++ /dev/null
@@ -1,1914 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: Referencia
----
-
-# Referencia de función agregada {#aggregate-functions-reference}
-
-## contar {#agg_function-count}
-
-Cuenta el número de filas o valores no NULL.
-
-ClickHouse admite las siguientes sintaxis para `count`:
-- `count(expr)` o `COUNT(DISTINCT expr)`.
-- `count()` o `COUNT(*)`. El `count()` la sintaxis es específica de ClickHouse.
-
-**Parámetros**
-
-La función puede tomar:
-
--   Cero parámetros.
--   Una [expresion](../syntax.md#syntax-expressions).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Si se llama a la función sin parámetros, cuenta el número de filas.
--   Si el [expresion](../syntax.md#syntax-expressions) se pasa, entonces la función cuenta cuántas veces esta expresión devuelve no nula. Si la expresión devuelve un [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md)-type valor, entonces el resultado de `count` no se queda `Nullable`. La función devuelve 0 si la expresión devuelta `NULL` para todas las filas.
-
-En ambos casos el tipo del valor devuelto es [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Detalles**
-
-ClickHouse soporta el `COUNT(DISTINCT ...)` sintaxis. El comportamiento de esta construcción depende del [count_distinct_implementation](../../operations/settings/settings.md#settings-count_distinct_implementation) configuración. Define cuál de las [uniq\*](#agg_function-uniq) se utiliza para realizar la operación. El valor predeterminado es el [uniqExact](#agg_function-uniqexact) función.
-
-El `SELECT count() FROM table` consulta no está optimizado, porque el número de entradas en la tabla no se almacena por separado. Elige una pequeña columna de la tabla y cuenta el número de valores en ella.
-
-**Ejemplos**
-
-Ejemplo 1:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM t
-```
-
-``` text
-┌─count()─┐
-│       5 │
-└─────────┘
-```
-
-Ejemplo 2:
-
-``` sql
-SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = 'count_distinct_implementation'
-```
-
-``` text
-┌─name──────────────────────────┬─value─────┐
-│ count_distinct_implementation │ uniqExact │
-└───────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT count(DISTINCT num) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─uniqExact(num)─┐
-│              3 │
-└────────────────┘
-```
-
-Este ejemplo muestra que `count(DISTINCT num)` se realiza por el `uniqExact` función según el `count_distinct_implementation` valor de ajuste.
-
-## cualquiera (x) {#agg_function-any}
-
-Selecciona el primer valor encontrado.
-La consulta se puede ejecutar en cualquier orden e incluso en un orden diferente cada vez, por lo que el resultado de esta función es indeterminado.
-Para obtener un resultado determinado, puede usar el ‘min’ o ‘max’ función en lugar de ‘any’.
-
-En algunos casos, puede confiar en el orden de ejecución. Esto se aplica a los casos en que SELECT proviene de una subconsulta que usa ORDER BY.
-
-Cuando un `SELECT` consulta tiene el `GROUP BY` cláusula o al menos una función agregada, ClickHouse (en contraste con MySQL) requiere que todas las expresiones `SELECT`, `HAVING`, y `ORDER BY` las cláusulas pueden calcularse a partir de claves o de funciones agregadas. En otras palabras, cada columna seleccionada de la tabla debe usarse en claves o dentro de funciones agregadas. Para obtener un comportamiento como en MySQL, puede colocar las otras columnas en el `any` función de agregado.
-
-## Cualquier pesado (x) {#anyheavyx}
-
-Selecciona un valor que ocurre con frecuencia [pesos pesados](http://www.cs.umd.edu/~samir/498/karp.pdf) algoritmo. Si hay un valor que se produce más de la mitad de los casos en cada uno de los subprocesos de ejecución de la consulta, se devuelve este valor. Normalmente, el resultado es no determinista.
-
-``` sql
-anyHeavy(column)
-```
-
-**Argumento**
-
--   `column` – The column name.
-
-**Ejemplo**
-
-Tome el [A tiempo](../../getting-started/example-datasets/ontime.md) conjunto de datos y seleccione cualquier valor que ocurra con frecuencia `AirlineID` columna.
-
-``` sql
-SELECT anyHeavy(AirlineID) AS res
-FROM ontime
-```
-
-``` text
-┌───res─┐
-│ 19690 │
-└───────┘
-```
-
-## Cualquier último (x) {#anylastx}
-
-Selecciona el último valor encontrado.
-El resultado es tan indeterminado como para el `any` función.
-
-## Método de codificación de datos: {#groupbitand}
-
-Se aplica bit a bit `AND` para la serie de números.
-
-``` sql
-groupBitAnd(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt*` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Datos de prueba:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupBitAnd(num) FROM t
-```
-
-Donde `num` es la columna con los datos de prueba.
-
-Resultado:
-
-``` text
-binary     decimal
-00000100 = 4
-```
-
-## GrupoBitO {#groupbitor}
-
-Se aplica bit a bit `OR` para la serie de números.
-
-``` sql
-groupBitOr(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt*` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Datos de prueba:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupBitOr(num) FROM t
-```
-
-Donde `num` es la columna con los datos de prueba.
-
-Resultado:
-
-``` text
-binary     decimal
-01111101 = 125
-```
-
-## GrupoBitXor {#groupbitxor}
-
-Se aplica bit a bit `XOR` para la serie de números.
-
-``` sql
-groupBitXor(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt*` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Datos de prueba:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupBitXor(num) FROM t
-```
-
-Donde `num` es la columna con los datos de prueba.
-
-Resultado:
-
-``` text
-binary     decimal
-01101000 = 104
-```
-
-## Método de codificación de datos: {#groupbitmap}
-
-Mapa de bits o cálculos agregados de una columna entera sin signo, devuelve cardinalidad de tipo UInt64, si agrega el sufijo -State, luego devuelve [objeto de mapa de bits](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmap(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt64` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Datos de prueba:
-
-``` text
-UserID
-1
-1
-2
-3
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupBitmap(UserID) as num FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-num
-3
-```
-
-## Mínimo (x) {#agg_function-min}
-
-Calcula el mínimo.
-
-## máximo (x) {#agg_function-max}
-
-Calcula el máximo.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#agg-function-argmin}
-
-Calcula el ‘arg’ para un valor mínimo ‘val’ valor. Si hay varios valores diferentes de ‘arg’ para valores mínimos de ‘val’, el primero de estos valores encontrados es la salida.
-
-**Ejemplo:**
-
-``` text
-┌─user─────┬─salary─┐
-│ director │   5000 │
-│ manager  │   3000 │
-│ worker   │   1000 │
-└──────────┴────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT argMin(user, salary) FROM salary
-```
-
-``` text
-┌─argMin(user, salary)─┐
-│ worker               │
-└──────────────────────┘
-```
-
-## Descripción) {#agg-function-argmax}
-
-Calcula el ‘arg’ para un valor máximo ‘val’ valor. Si hay varios valores diferentes de ‘arg’ para valores máximos de ‘val’, el primero de estos valores encontrados es la salida.
-
-## suma (x) {#agg_function-sum}
-
-Calcula la suma.
-Solo funciona para números.
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#sumwithoverflowx}
-
-Calcula la suma de los números, utilizando el mismo tipo de datos para el resultado que para los parámetros de entrada. Si la suma supera el valor máximo para este tipo de datos, la función devuelve un error.
-
-Solo funciona para números.
-
-## Por ejemplo, el valor es el siguiente:)) {#agg_functions-summap}
-
-Totals el ‘value’ matriz de acuerdo con las claves especificadas en el ‘key’ matriz.
-Pasar una tupla de matrices de claves y valores es sinónimo de pasar dos matrices de claves y valores.
-El número de elementos en ‘key’ y ‘value’ debe ser el mismo para cada fila que se sume.
-Returns a tuple of two arrays: keys in sorted order, and values ​​summed for the corresponding keys.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE sum_map(
-    date Date,
-    timeslot DateTime,
-    statusMap Nested(
-        status UInt16,
-        requests UInt64
-    ),
-    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
-) ENGINE = Log;
-INSERT INTO sum_map VALUES
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));
-
-SELECT
-    timeslot,
-    sumMap(statusMap.status, statusMap.requests),
-    sumMap(statusMapTuple)
-FROM sum_map
-GROUP BY timeslot
-```
-
-``` text
-┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMap(statusMapTuple)─────────┐
-│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
-│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
-└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
-```
-
-## SkewPop {#skewpop}
-
-Calcula el [la asimetría](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness) de una secuencia.
-
-``` sql
-skewPop(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un número.
-
-**Valor devuelto**
-
-The skewness of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT skewPop(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## Sistema abierto {#skewsamp}
-
-Calcula el [asimetría de la muestra](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness) de una secuencia.
-
-Representa una estimación imparcial de la asimetría de una variable aleatoria si los valores pasados forman su muestra.
-
-``` sql
-skewSamp(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un número.
-
-**Valor devuelto**
-
-The skewness of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md). Si `n <= 1` (`n` es el tamaño de la muestra), luego la función devuelve `nan`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT skewSamp(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## KurtPop {#kurtpop}
-
-Calcula el [curtosis](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis) de una secuencia.
-
-``` sql
-kurtPop(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un número.
-
-**Valor devuelto**
-
-The kurtosis of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT kurtPop(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## KurtSamp {#kurtsamp}
-
-Calcula el [curtosis muestra](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis) de una secuencia.
-
-Representa una estimación imparcial de la curtosis de una variable aleatoria si los valores pasados forman su muestra.
-
-``` sql
-kurtSamp(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un número.
-
-**Valor devuelto**
-
-The kurtosis of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md). Si `n <= 1` (`n` es un tamaño de la muestra), luego la función devuelve `nan`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT kurtSamp(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## Acerca de) {#agg_function-avg}
-
-Calcula el promedio.
-Solo funciona para números.
-El resultado es siempre Float64.
-
-## avgPonderado {#avgweighted}
-
-Calcula el [media aritmética ponderada](https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_arithmetic_mean).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-avgWeighted(x, weight)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — Values. [Entero](../data-types/int-uint.md) o [punto flotante](../data-types/float.md).
--   `weight` — Weights of the values. [Entero](../data-types/int-uint.md) o [punto flotante](../data-types/float.md).
-
-Tipo de `x` y `weight` debe ser el mismo.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Media ponderada.
--   `NaN`. Si todos los pesos son iguales a 0.
-
-Tipo: [Float64](../data-types/float.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT avgWeighted(x, w)
-FROM values('x Int8, w Int8', (4, 1), (1, 0), (10, 2))
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─avgWeighted(x, weight)─┐
-│                      8 │
-└────────────────────────┘
-```
-
-## uniq {#agg_function-uniq}
-
-Calcula el número aproximado de diferentes valores del argumento.
-
-``` sql
-uniq(x[, ...])
-```
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros. Los parámetros pueden ser `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`, o tipos numéricos.
-
-**Valor devuelto**
-
--   A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo número.
-
-**Detalles de implementación**
-
-Función:
-
--   Calcula un hash para todos los parámetros en el agregado, luego lo usa en los cálculos.
-
--   Utiliza un algoritmo de muestreo adaptativo. Para el estado de cálculo, la función utiliza una muestra de valores hash de elemento de hasta 65536.
-
-        This algorithm is very accurate and very efficient on the CPU. When the query contains several of these functions, using `uniq` is almost as fast as using other aggregate functions.
-
--   Proporciona el resultado de forma determinista (no depende del orden de procesamiento de la consulta).
-
-Recomendamos usar esta función en casi todos los escenarios.
-
-**Ver también**
-
--   [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)
--   [UniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqCombined {#agg_function-uniqcombined}
-
-Calcula el número aproximado de diferentes valores de argumento.
-
-``` sql
-uniqCombined(HLL_precision)(x[, ...])
-```
-
-El `uniqCombined` es una buena opción para calcular el número de valores diferentes.
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros. Los parámetros pueden ser `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`, o tipos numéricos.
-
-`HLL_precision` es el logaritmo base-2 del número de células en [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog). Opcional, puede utilizar la función como `uniqCombined(x[, ...])`. El valor predeterminado para `HLL_precision` es 17, que es efectivamente 96 KiB de espacio (2 ^ 17 celdas, 6 bits cada una).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Numero [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo número.
-
-**Detalles de implementación**
-
-Función:
-
--   Calcula un hash (hash de 64 bits para `String` y 32 bits de lo contrario) para todos los parámetros en el agregado, luego lo usa en los cálculos.
-
--   Utiliza una combinación de tres algoritmos: matriz, tabla hash e HyperLogLog con una tabla de corrección de errores.
-
-        For a small number of distinct elements, an array is used. When the set size is larger, a hash table is used. For a larger number of elements, HyperLogLog is used, which will occupy a fixed amount of memory.
-
--   Proporciona el resultado de forma determinista (no depende del orden de procesamiento de la consulta).
-
-!!! note "Nota"
-    Dado que usa hash de 32 bits para no-`String` tipo, el resultado tendrá un error muy alto para cardinalidades significativamente mayores que `UINT_MAX` (el error aumentará rápidamente después de unas pocas decenas de miles de millones de valores distintos), por lo tanto, en este caso debe usar [UniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
-
-En comparación con el [uniq](#agg_function-uniq) función, el `uniqCombined`:
-
--   Consume varias veces menos memoria.
--   Calcula con una precisión varias veces mayor.
--   Por lo general, tiene un rendimiento ligeramente menor. En algunos escenarios, `uniqCombined` puede funcionar mejor que `uniq`, por ejemplo, con consultas distribuidas que transmiten un gran número de estados de agregación a través de la red.
-
-**Ver también**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [UniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## UniqCombined64 {#agg_function-uniqcombined64}
-
-Lo mismo que [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined), pero utiliza hash de 64 bits para todos los tipos de datos.
-
-## uniqHLL12 {#agg_function-uniqhll12}
-
-Calcula el número aproximado de diferentes valores de argumento [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog) algoritmo.
-
-``` sql
-uniqHLL12(x[, ...])
-```
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros. Los parámetros pueden ser `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`, o tipos numéricos.
-
-**Valor devuelto**
-
--   A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo número.
-
-**Detalles de implementación**
-
-Función:
-
--   Calcula un hash para todos los parámetros en el agregado, luego lo usa en los cálculos.
-
--   Utiliza el algoritmo HyperLogLog para aproximar el número de valores de argumento diferentes.
-
-        212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
-
--   Proporciona el resultado determinado (no depende del orden de procesamiento de la consulta).
-
-No recomendamos usar esta función. En la mayoría de los casos, use el [uniq](#agg_function-uniq) o [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined) función.
-
-**Ver también**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqExact {#agg_function-uniqexact}
-
-Calcula el número exacto de diferentes valores de argumento.
-
-``` sql
-uniqExact(x[, ...])
-```
-
-Utilice el `uniqExact` función si necesita absolutamente un resultado exacto. De lo contrario, use el [uniq](#agg_function-uniq) función.
-
-El `uniqExact` función utiliza más memoria que `uniq`, porque el tamaño del estado tiene un crecimiento ilimitado a medida que aumenta el número de valores diferentes.
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros. Los parámetros pueden ser `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`, o tipos numéricos.
-
-**Ver también**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#agg_function-grouparray}
-
-Crea una matriz de valores de argumento.
-Los valores se pueden agregar a la matriz en cualquier orden (indeterminado).
-
-La segunda versión (con el `max_size` parámetro) limita el tamaño de la matriz resultante a `max_size` elemento.
-Por ejemplo, `groupArray (1) (x)` es equivalente a `[any (x)]`.
-
-En algunos casos, aún puede confiar en el orden de ejecución. Esto se aplica a los casos en que `SELECT` procede de una subconsulta que utiliza `ORDER BY`.
-
-## GrupoArrayInsertAt {#grouparrayinsertat}
-
-Inserta un valor en la matriz en la posición especificada.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-groupArrayInsertAt(default_x, size)(x, pos);
-```
-
-Si en una consulta se insertan varios valores en la misma posición, la función se comporta de las siguientes maneras:
-
--   Si se ejecuta una consulta en un solo subproceso, se utiliza el primero de los valores insertados.
--   Si una consulta se ejecuta en varios subprocesos, el valor resultante es uno indeterminado de los valores insertados.
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — Value to be inserted. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) lo que resulta en uno de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
--   `pos` — Position at which the specified element `x` se va a insertar. La numeración de índices en la matriz comienza desde cero. [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
--   `default_x`— Default value for substituting in empty positions. Optional parameter. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) dando como resultado el tipo de datos configurado para `x` parámetro. Si `default_x` no está definido, el [valores predeterminados](../../sql-reference/statements/create.md#create-default-values) se utilizan.
--   `size`— Length of the resulting array. Optional parameter. When using this parameter, the default value `default_x` debe ser especificado. [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Matriz con valores insertados.
-
-Tipo: [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md#data-type-array).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','','1','','2','','3','','4']                         │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt('-')(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt('-')(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','-','1','-','2','-','3','-','4']                          │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','-','1','-','2']                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Inserción multihilo de elementos en una posición.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt(number, 0) FROM numbers_mt(10) SETTINGS max_block_size = 1;
-```
-
-Como resultado de esta consulta, obtiene un entero aleatorio en el `[0,9]` gama. Por ejemplo:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt(number, 0)─┐
-│ [7]                           │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## groupArrayMovingSum {#agg_function-grouparraymovingsum}
-
-Calcula la suma móvil de los valores de entrada.
-
-``` sql
-groupArrayMovingSum(numbers_for_summing)
-groupArrayMovingSum(window_size)(numbers_for_summing)
-```
-
-La función puede tomar el tamaño de la ventana como un parámetro. Si no se especifica, la función toma el tamaño de ventana igual al número de filas de la columna.
-
-**Parámetros**
-
--   `numbers_for_summing` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) dando como resultado un valor de tipo de datos numérico.
--   `window_size` — Size of the calculation window.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Matriz del mismo tamaño y tipo que los datos de entrada.
-
-**Ejemplo**
-
-La tabla de ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    `int` UInt8,
-    `float` Float32,
-    `dec` Decimal32(2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` text
-┌─int─┬─float─┬──dec─┐
-│   1 │   1.1 │ 1.10 │
-│   2 │   2.2 │ 2.20 │
-│   4 │   4.4 │ 4.40 │
-│   7 │  7.77 │ 7.77 │
-└─────┴───────┴──────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingSum(int) AS I,
-    groupArrayMovingSum(float) AS F,
-    groupArrayMovingSum(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
-│ [1,3,7,14] │ [1.1,3.3000002,7.7000003,15.47] │ [1.10,3.30,7.70,15.47] │
-└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingSum(2)(int) AS I,
-    groupArrayMovingSum(2)(float) AS F,
-    groupArrayMovingSum(2)(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
-│ [1,3,6,11] │ [1.1,3.3000002,6.6000004,12.17] │ [1.10,3.30,6.60,12.17] │
-└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-## Método de codificación de datos: {#agg_function-grouparraymovingavg}
-
-Calcula la media móvil de los valores de entrada.
-
-``` sql
-groupArrayMovingAvg(numbers_for_summing)
-groupArrayMovingAvg(window_size)(numbers_for_summing)
-```
-
-La función puede tomar el tamaño de la ventana como un parámetro. Si no se especifica, la función toma el tamaño de ventana igual al número de filas de la columna.
-
-**Parámetros**
-
--   `numbers_for_summing` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) dando como resultado un valor de tipo de datos numérico.
--   `window_size` — Size of the calculation window.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Matriz del mismo tamaño y tipo que los datos de entrada.
-
-La función utiliza [redondeando hacia cero](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero). Trunca los decimales insignificantes para el tipo de datos resultante.
-
-**Ejemplo**
-
-La tabla de ejemplo `b`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    `int` UInt8,
-    `float` Float32,
-    `dec` Decimal32(2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` text
-┌─int─┬─float─┬──dec─┐
-│   1 │   1.1 │ 1.10 │
-│   2 │   2.2 │ 2.20 │
-│   4 │   4.4 │ 4.40 │
-│   7 │  7.77 │ 7.77 │
-└─────┴───────┴──────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingAvg(int) AS I,
-    groupArrayMovingAvg(float) AS F,
-    groupArrayMovingAvg(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I─────────┬─F───────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
-│ [0,0,1,3] │ [0.275,0.82500005,1.9250001,3.8675] │ [0.27,0.82,1.92,3.86] │
-└───────────┴─────────────────────────────────────┴───────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingAvg(2)(int) AS I,
-    groupArrayMovingAvg(2)(float) AS F,
-    groupArrayMovingAvg(2)(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I─────────┬─F────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
-│ [0,1,3,5] │ [0.55,1.6500001,3.3000002,6.085] │ [0.55,1.65,3.30,6.08] │
-└───────────┴──────────────────────────────────┴───────────────────────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#groupuniqarrayx-groupuniqarraymax-sizex}
-
-Crea una matriz a partir de diferentes valores de argumento. El consumo de memoria es el mismo que para el `uniqExact` función.
-
-La segunda versión (con el `max_size` parámetro) limita el tamaño de la matriz resultante a `max_size` elemento.
-Por ejemplo, `groupUniqArray(1)(x)` es equivalente a `[any(x)]`.
-
-## cuantil {#quantile}
-
-Calcula un aproximado [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos.
-
-Esta función se aplica [muestreo de embalses](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling) con un tamaño de depósito de hasta 8192 y un generador de números aleatorios para el muestreo. El resultado es no determinista. Para obtener un cuantil exacto, use el [quantileExact](#quantileexact) función.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantile(level)(expr)
-```
-
-Apodo: `median`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil aproximado del nivel especificado.
-
-Tipo:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) para la entrada de tipo de datos numéricos.
--   [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) si los valores de entrada tienen `Date` tipo.
--   [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si los valores de entrada tienen `DateTime` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantile(val) FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantile(val)─┐
-│           1.5 │
-└───────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileDeterminista {#quantiledeterministic}
-
-Calcula un aproximado [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos.
-
-Esta función se aplica [muestreo de embalses](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling) con un tamaño de depósito de hasta 8192 y algoritmo determinista de muestreo. El resultado es determinista. Para obtener un cuantil exacto, use el [quantileExact](#quantileexact) función.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileDeterministic(level)(expr, determinator)
-```
-
-Apodo: `medianDeterministic`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
--   `determinator` — Number whose hash is used instead of a random number generator in the reservoir sampling algorithm to make the result of sampling deterministic. As a determinator you can use any deterministic positive number, for example, a user id or an event id. If the same determinator value occures too often, the function works incorrectly.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil aproximado del nivel especificado.
-
-Tipo:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) para la entrada de tipo de datos numéricos.
--   [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) si los valores de entrada tienen `Date` tipo.
--   [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si los valores de entrada tienen `DateTime` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileDeterministic(val, 1) FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileDeterministic(val, 1)─┐
-│                           1.5 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileExact {#quantileexact}
-
-Calcula exactamente el [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos.
-
-To get exact value, all the passed values ​​are combined into an array, which is then partially sorted. Therefore, the function consumes `O(n)` memoria, donde `n` es un número de valores que se pasaron. Sin embargo, para un pequeño número de valores, la función es muy efectiva.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileExact(level)(expr)
-```
-
-Apodo: `medianExact`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil del nivel especificado.
-
-Tipo:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) para la entrada de tipo de datos numéricos.
--   [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) si los valores de entrada tienen `Date` tipo.
--   [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si los valores de entrada tienen `DateTime` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileExact(number) FROM numbers(10)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileExact(number)─┐
-│                     5 │
-└───────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileExactWeighted {#quantileexactweighted}
-
-Calcula exactamente el [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos, teniendo en cuenta el peso de cada elemento.
-
-To get exact value, all the passed values ​​are combined into an array, which is then partially sorted. Each value is counted with its weight, as if it is present `weight` times. A hash table is used in the algorithm. Because of this, if the passed values ​​are frequently repeated, the function consumes less RAM than [quantileExact](#quantileexact). Puede usar esta función en lugar de `quantileExact` y especifique el peso 1.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileExactWeighted(level)(expr, weight)
-```
-
-Apodo: `medianExactWeighted`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
--   `weight` — Column with weights of sequence members. Weight is a number of value occurrences.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil del nivel especificado.
-
-Tipo:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) para la entrada de tipo de datos numéricos.
--   [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) si los valores de entrada tienen `Date` tipo.
--   [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si los valores de entrada tienen `DateTime` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─n─┬─val─┐
-│ 0 │   3 │
-│ 1 │   2 │
-│ 2 │   1 │
-│ 5 │   4 │
-└───┴─────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐
-│                             1 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileTiming {#quantiletiming}
-
-Con la precisión determinada calcula el [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos.
-
-El resultado es determinista (no depende del orden de procesamiento de la consulta). La función está optimizada para trabajar con secuencias que describen distribuciones como tiempos de carga de páginas web o tiempos de respuesta de back-end.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileTiming(level)(expr)
-```
-
-Apodo: `medianTiming`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
-
--   `expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) sobre una columna valores que devuelven un [Flotante\*](../../sql-reference/data-types/float.md)-tipo número.
-
-        - If negative values are passed to the function, the behavior is undefined.
-        - If the value is greater than 30,000 (a page loading time of more than 30 seconds), it is assumed to be 30,000.
-
-**Exactitud**
-
-El cálculo es preciso si:
-
--   El número total de valores no supera los 5670.
--   El número total de valores supera los 5670, pero el tiempo de carga de la página es inferior a 1024 ms.
-
-De lo contrario, el resultado del cálculo se redondea al múltiplo más cercano de 16 ms.
-
-!!! note "Nota"
-    Para calcular los cuantiles de tiempo de carga de la página, esta función es más efectiva y precisa que [cuantil](#quantile).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil del nivel especificado.
-
-Tipo: `Float32`.
-
-!!! note "Nota"
-    Si no se pasan valores a la función (cuando se `quantileTimingIf`), [NaN](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) se devuelve. El propósito de esto es diferenciar estos casos de los casos que resultan en cero. Ver [ORDER BY cláusula](../statements/select/order-by.md#select-order-by) para notas sobre la clasificación `NaN` valor.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─response_time─┐
-│            72 │
-│           112 │
-│           126 │
-│           145 │
-│           104 │
-│           242 │
-│           313 │
-│           168 │
-│           108 │
-└───────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileTiming(response_time) FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileTiming(response_time)─┐
-│                           126 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileTimingWeighted {#quantiletimingweighted}
-
-Con la precisión determinada calcula el [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos según el peso de cada miembro de secuencia.
-
-El resultado es determinista (no depende del orden de procesamiento de la consulta). La función está optimizada para trabajar con secuencias que describen distribuciones como tiempos de carga de páginas web o tiempos de respuesta de back-end.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileTimingWeighted(level)(expr, weight)
-```
-
-Apodo: `medianTimingWeighted`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
-
--   `expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) sobre una columna valores que devuelven un [Flotante\*](../../sql-reference/data-types/float.md)-tipo número.
-
-        - If negative values are passed to the function, the behavior is undefined.
-        - If the value is greater than 30,000 (a page loading time of more than 30 seconds), it is assumed to be 30,000.
-
--   `weight` — Column with weights of sequence elements. Weight is a number of value occurrences.
-
-**Exactitud**
-
-El cálculo es preciso si:
-
--   El número total de valores no supera los 5670.
--   El número total de valores supera los 5670, pero el tiempo de carga de la página es inferior a 1024 ms.
-
-De lo contrario, el resultado del cálculo se redondea al múltiplo más cercano de 16 ms.
-
-!!! note "Nota"
-    Para calcular los cuantiles de tiempo de carga de la página, esta función es más efectiva y precisa que [cuantil](#quantile).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil del nivel especificado.
-
-Tipo: `Float32`.
-
-!!! note "Nota"
-    Si no se pasan valores a la función (cuando se `quantileTimingIf`), [NaN](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) se devuelve. El propósito de esto es diferenciar estos casos de los casos que resultan en cero. Ver [ORDER BY cláusula](../statements/select/order-by.md#select-order-by) para notas sobre la clasificación `NaN` valor.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─response_time─┬─weight─┐
-│            68 │      1 │
-│           104 │      2 │
-│           112 │      3 │
-│           126 │      2 │
-│           138 │      1 │
-│           162 │      1 │
-└───────────────┴────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileTimingWeighted(response_time, weight) FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileTimingWeighted(response_time, weight)─┐
-│                                           112 │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileTDigest {#quantiletdigest}
-
-Calcula un aproximado [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos usando el [T-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) algoritmo.
-
-El error máximo es 1%. El consumo de memoria es `log(n)`, donde `n` es un número de valores. El resultado depende del orden de ejecución de la consulta y no es determinista.
-
-El rendimiento de la función es menor que el rendimiento de [cuantil](#quantile) o [quantileTiming](#quantiletiming). En términos de la relación entre el tamaño del estado y la precisión, esta función es mucho mejor que `quantile`.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileTDigest(level)(expr)
-```
-
-Apodo: `medianTDigest`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil aproximado del nivel especificado.
-
-Tipo:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) para la entrada de tipo de datos numéricos.
--   [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) si los valores de entrada tienen `Date` tipo.
--   [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si los valores de entrada tienen `DateTime` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileTDigest(number)─┐
-│                     4.5 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## quantileTDigestWeighted {#quantiletdigestweighted}
-
-Calcula un aproximado [cuantil](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) de una secuencia de datos numéricos usando el [T-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) algoritmo. La función tiene en cuenta el peso de cada miembro de secuencia. El error máximo es 1%. El consumo de memoria es `log(n)`, donde `n` es un número de valores.
-
-El rendimiento de la función es menor que el rendimiento de [cuantil](#quantile) o [quantileTiming](#quantiletiming). En términos de la relación entre el tamaño del estado y la precisión, esta función es mucho mejor que `quantile`.
-
-El resultado depende del orden de ejecución de la consulta y no es determinista.
-
-Cuando se utilizan múltiples `quantile*` funciones con diferentes niveles en una consulta, los estados internos no se combinan (es decir, la consulta funciona de manera menos eficiente de lo que podría). En este caso, use el [cantiles](#quantiles) función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-quantileTDigest(level)(expr)
-```
-
-Apodo: `medianTDigest`.
-
-**Parámetros**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` valor en el rango de `[0.01, 0.99]`. Valor predeterminado: 0.5. En `level=0.5` la función calcula [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
--   `weight` — Column with weights of sequence elements. Weight is a number of value occurrences.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cuantil aproximado del nivel especificado.
-
-Tipo:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) para la entrada de tipo de datos numéricos.
--   [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) si los valores de entrada tienen `Date` tipo.
--   [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si los valores de entrada tienen `DateTime` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
-│                                4.5 │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [mediana](#median)
--   [cantiles](#quantiles)
-
-## mediana {#median}
-
-El `median*` funciones son los alias para el `quantile*` función. Calculan la mediana de una muestra de datos numéricos.
-
-Función:
-
--   `median` — Alias for [cuantil](#quantile).
--   `medianDeterministic` — Alias for [quantileDeterminista](#quantiledeterministic).
--   `medianExact` — Alias for [quantileExact](#quantileexact).
--   `medianExactWeighted` — Alias for [quantileExactWeighted](#quantileexactweighted).
--   `medianTiming` — Alias for [quantileTiming](#quantiletiming).
--   `medianTimingWeighted` — Alias for [quantileTimingWeighted](#quantiletimingweighted).
--   `medianTDigest` — Alias for [quantileTDigest](#quantiletdigest).
--   `medianTDigestWeighted` — Alias for [quantileTDigestWeighted](#quantiletdigestweighted).
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT medianDeterministic(val, 1) FROM t
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─medianDeterministic(val, 1)─┐
-│                         1.5 │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## quantiles(level1, level2, …)(x) {#quantiles}
-
-Todas las funciones de cuantiles también tienen funciones de cuantiles correspondientes: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantilesTDigest`. Estas funciones calculan todos los cuantiles de los niveles enumerados en una sola pasada y devuelven una matriz de los valores resultantes.
-
-## Acerca de Nosotros) {#varsampx}
-
-Calcula la cantidad `Σ((x - x̅)^2) / (n - 1)`, donde `n` es el tamaño de la muestra y `x̅`es el valor promedio de `x`.
-
-Representa una estimación imparcial de la varianza de una variable aleatoria si los valores pasados forman su muestra.
-
-Devoluciones `Float64`. Cuando `n <= 1`, devoluciones `+∞`.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `varSampStable` función. Funciona más lento, pero proporciona un menor error computacional.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID):) {#varpopx}
-
-Calcula la cantidad `Σ((x - x̅)^2) / n`, donde `n` es el tamaño de la muestra y `x̅`es el valor promedio de `x`.
-
-En otras palabras, dispersión para un conjunto de valores. Devoluciones `Float64`.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `varPopStable` función. Funciona más lento, pero proporciona un menor error computacional.
-
-## Soporte técnico) {#stddevsampx}
-
-El resultado es igual a la raíz cuadrada de `varSamp(x)`.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `stddevSampStable` función. Funciona más lento, pero proporciona un menor error computacional.
-
-## stddevPop(x) {#stddevpopx}
-
-El resultado es igual a la raíz cuadrada de `varPop(x)`.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `stddevPopStable` función. Funciona más lento, pero proporciona un menor error computacional.
-
-## topK(N)(x) {#topknx}
-
-Devuelve una matriz de los valores aproximadamente más frecuentes de la columna especificada. La matriz resultante se ordena en orden descendente de frecuencia aproximada de valores (no por los valores mismos).
-
-Implementa el [Ahorro de espacio filtrado](http://www.l2f.inesc-id.pt/~fmmb/wiki/uploads/Work/misnis.ref0a.pdf) algoritmo para analizar TopK, basado en el algoritmo de reducción y combinación de [Ahorro de espacio paralelo](https://arxiv.org/pdf/1401.0702.pdf).
-
-``` sql
-topK(N)(column)
-```
-
-Esta función no proporciona un resultado garantizado. En ciertas situaciones, pueden producirse errores y pueden devolver valores frecuentes que no son los valores más frecuentes.
-
-Recomendamos usar el `N < 10` valor; el rendimiento se reduce con grandes `N` valor. Valor máximo de `N = 65536`.
-
-**Parámetros**
-
--   ‘N’ es el número de elementos a devolver.
-
-Si se omite el parámetro, se utiliza el valor predeterminado 10.
-
-**Argumento**
-
--   ' x ' – The value to calculate frequency.
-
-**Ejemplo**
-
-Tome el [A tiempo](../../getting-started/example-datasets/ontime.md) conjunto de datos y seleccione los tres valores más frecuentes `AirlineID` columna.
-
-``` sql
-SELECT topK(3)(AirlineID) AS res
-FROM ontime
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ [19393,19790,19805] │
-└─────────────────────┘
-```
-
-## topKPeso {#topkweighted}
-
-Similar a `topK` pero toma un argumento adicional de tipo entero - `weight`. Cada valor se contabiliza `weight` veces para el cálculo de la frecuencia.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-topKWeighted(N)(x, weight)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `N` — The number of elements to return.
-
-**Argumento**
-
--   `x` – The value.
--   `weight` — The weight. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-Devuelve una matriz de los valores con la suma aproximada máxima de pesos.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT topKWeighted(10)(number, number) FROM numbers(1000)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─topKWeighted(10)(number, number)──────────┐
-│ [999,998,997,996,995,994,993,992,991,990] │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## covarSamp(x, y) {#covarsampx-y}
-
-Calcula el valor de `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)`.
-
-Devuelve Float64. Cuando `n <= 1`, returns +∞.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `covarSampStable` función. Funciona más lento, pero proporciona un menor error computacional.
-
-## covarPop(x, y) {#covarpopx-y}
-
-Calcula el valor de `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / n`.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `covarPopStable` función. Funciona más lento pero proporciona un menor error computacional.
-
-## corr(x, y) {#corrx-y}
-
-Calcula el coeficiente de correlación de Pearson: `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / sqrt(Σ((x - x̅)^2) * Σ((y - y̅)^2))`.
-
-!!! note "Nota"
-    Esta función utiliza un algoritmo numéricamente inestable. Si necesita [estabilidad numérica](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) en los cálculos, utilice el `corrStable` función. Funciona más lento, pero proporciona un menor error computacional.
-
-## categoricalInformationValue {#categoricalinformationvalue}
-
-Calcula el valor de `(P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0)))` para cada categoría.
-
-``` sql
-categoricalInformationValue(category1, category2, ..., tag)
-```
-
-El resultado indica cómo una característica discreta (categórica `[category1, category2, ...]` contribuir a un modelo de aprendizaje que predice el valor de `tag`.
-
-## SimpleLinearRegression {#simplelinearregression}
-
-Realiza una regresión lineal simple (unidimensional).
-
-``` sql
-simpleLinearRegression(x, y)
-```
-
-Parámetros:
-
--   `x` — Column with dependent variable values.
--   `y` — Column with explanatory variable values.
-
-Valores devueltos:
-
-Constante `(a, b)` de la línea resultante `y = a*x + b`.
-
-**Ejemplos**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])─┐
-│ (1,0)                                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])─┐
-│ (1,3)                                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## stochasticLinearRegression {#agg_functions-stochasticlinearregression}
-
-Esta función implementa la regresión lineal estocástica. Admite parámetros personalizados para la tasa de aprendizaje, el coeficiente de regularización L2, el tamaño de mini lote y tiene pocos métodos para actualizar los pesos ([Adán](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Adam) (utilizado por defecto), [SGD simple](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent), [Impulso](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Momentum), [Nesterov](https://mipt.ru/upload/medialibrary/d7e/41-91.pdf)).
-
-### Parámetros {#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters}
-
-Hay 4 parámetros personalizables. Se pasan a la función secuencialmente, pero no es necesario pasar los cuatro; se usarán valores predeterminados, sin embargo, un buen modelo requirió algún ajuste de parámetros.
-
-``` text
-stochasticLinearRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
-```
-
-1.  `learning rate` es el coeficiente en la longitud del paso, cuando se realiza el paso de descenso de gradiente. Una tasa de aprendizaje demasiado grande puede causar pesos infinitos del modelo. El valor predeterminado es `0.00001`.
-2.  `l2 regularization coefficient` que puede ayudar a prevenir el sobreajuste. El valor predeterminado es `0.1`.
-3.  `mini-batch size` establece el número de elementos, cuyos gradientes se calcularán y sumarán para realizar un paso de descenso de gradiente. El descenso estocástico puro usa un elemento, sin embargo, tener lotes pequeños (aproximadamente 10 elementos) hace que los pasos de gradiente sean más estables. El valor predeterminado es `15`.
-4.  `method for updating weights`, son: `Adam` (predeterminada), `SGD`, `Momentum`, `Nesterov`. `Momentum` y `Nesterov` requieren un poco más de cálculos y memoria, sin embargo, resultan útiles en términos de velocidad de convergencia y estabilidad de los métodos de gradiente estocásticos.
-
-### Uso {#agg_functions-stochasticlinearregression-usage}
-
-`stochasticLinearRegression` se utiliza en dos pasos: ajustar el modelo y predecir nuevos datos. Para ajustar el modelo y guardar su estado para su uso posterior, utilizamos `-State` combinador, que básicamente guarda el estado (pesos del modelo, etc.).
-Para predecir usamos la función [evalMLMethod](../functions/machine-learning-functions.md#machine_learning_methods-evalmlmethod), que toma un estado como argumento, así como características para predecir.
-
-<a name="stochasticlinearregression-usage-fitting"></a>
-
-**1.** Accesorio
-
-Dicha consulta puede ser utilizada.
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS train_data
-(
-    param1 Float64,
-    param2 Float64,
-    target Float64
-) ENGINE = Memory;
-
-CREATE TABLE your_model ENGINE = Memory AS SELECT
-stochasticLinearRegressionState(0.1, 0.0, 5, 'SGD')(target, param1, param2)
-AS state FROM train_data;
-```
-
-Aquí también tenemos que insertar datos en `train_data` tabla. El número de parámetros no es fijo, depende solo del número de argumentos, pasados a `linearRegressionState`. Todos deben ser valores numéricos.
-Tenga en cuenta que la columna con valor objetivo (que nos gustaría aprender a predecir) se inserta como primer argumento.
-
-**2.** Predecir
-
-Después de guardar un estado en la tabla, podemos usarlo varias veces para la predicción, o incluso fusionarlo con otros estados y crear nuevos modelos aún mejores.
-
-``` sql
-WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
-```
-
-La consulta devolverá una columna de valores predichos. Tenga en cuenta que el primer argumento de `evalMLMethod` ser `AggregateFunctionState` objeto, siguiente son columnas de características.
-
-`test_data` es una mesa como `train_data` pero puede no contener el valor objetivo.
-
-### Nota {#agg_functions-stochasticlinearregression-notes}
-
-1.  Para fusionar dos modelos, el usuario puede crear dicha consulta:
-    `sql  SELECT state1 + state2 FROM your_models`
-    donde `your_models` la tabla contiene ambos modelos. Esta consulta devolverá un nuevo `AggregateFunctionState` objeto.
-
-2.  El usuario puede obtener pesos del modelo creado para sus propios fines sin guardar el modelo si no `-State` combinador se utiliza.
-    `sql  SELECT stochasticLinearRegression(0.01)(target, param1, param2) FROM train_data`
-    Dicha consulta se ajustará al modelo y devolverá sus pesos: primero son los pesos, que corresponden a los parámetros del modelo, el último es el sesgo. Entonces, en el ejemplo anterior, la consulta devolverá una columna con 3 valores.
-
-**Ver también**
-
--   [stochasticLogisticRegression](#agg_functions-stochasticlogisticregression)
--   [Diferencia entre regresiones lineales y logísticas](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
-
-## stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}
-
-Esta función implementa la regresión logística estocástica. Se puede usar para problemas de clasificación binaria, admite los mismos parámetros personalizados que stochasticLinearRegression y funciona de la misma manera.
-
-### Parámetros {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}
-
-Los parámetros son exactamente los mismos que en stochasticLinearRegression:
-`learning rate`, `l2 regularization coefficient`, `mini-batch size`, `method for updating weights`.
-Para obtener más información, consulte [parámetros](#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).
-
-``` text
-stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
-```
-
-1.  Accesorio
-
-<!-- -->
-
-    See the `Fitting` section in the [stochasticLinearRegression](#stochasticlinearregression-usage-fitting) description.
-
-    Predicted labels have to be in \[-1, 1\].
-
-1.  Predecir
-
-<!-- -->
-
-    Using saved state we can predict probability of object having label `1`.
-
-    ``` sql
-    WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-    evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
-    ```
-
-    The query will return a column of probabilities. Note that first argument of `evalMLMethod` is `AggregateFunctionState` object, next are columns of features.
-
-    We can also set a bound of probability, which assigns elements to different labels.
-
-    ``` sql
-    SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
-    (WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-    evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)
-    ```
-
-    Then the result will be labels.
-
-    `test_data` is a table like `train_data` but may not contain target value.
-
-**Ver también**
-
--   [stochasticLinearRegression](#agg_functions-stochasticlinearregression)
--   [Diferencia entre regresiones lineales y logísticas.](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
-
-## Método de codificación de datos: {#groupbitmapand}
-
-Calcula el AND de una columna de mapa de bits, devuelve la cardinalidad del tipo UInt64, si agrega el sufijo -State, luego devuelve [objeto de mapa de bits](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmapAnd(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt64` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapAnd(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapAnd(z)─┐
-│               3   │
-└───────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z)))─┐
-│ [6,8,10]                                         │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Método de codificación de datos: {#groupbitmapor}
-
-Calcula el OR de una columna de mapa de bits, devuelve la cardinalidad del tipo UInt64, si agrega el sufijo -State, luego devuelve [objeto de mapa de bits](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md). Esto es equivalente a `groupBitmapMerge`.
-
-``` sql
-groupBitmapOr(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt64` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapOr(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapOr(z)─┐
-│             15   │
-└──────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z)))─┐
-│ [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]           │
-└─────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Método de codificación de datos: {#groupbitmapxor}
-
-Calcula el XOR de una columna de mapa de bits, devuelve la cardinalidad del tipo UInt64, si agrega el sufijo -State, luego devuelve [objeto de mapa de bits](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmapOr(expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` tipo.
-
-**Valor de retorno**
-
-Valor de la `UInt64` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapXor(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapXor(z)─┐
-│              10   │
-└───────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z)))─┐
-│ [1,3,5,6,8,10,11,13,14,15]                       │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/reference/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/ansi.md b/docs/es/sql-reference/ansi.md
deleted file mode 100644
index 29e2c5b12e9..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/ansi.md
+++ /dev/null
@@ -1,180 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: ad252bbb4f7e2899c448eb42ecc39ff195c8faa1
-toc_priority: 40
-toc_title: Compatibilidad con ANSI
----
-
-# Compatibilidad de SQL ANSI de ClickHouse SQL Dialect {#ansi-sql-compatibility-of-clickhouse-sql-dialect}
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-!!! note "Nota"
-    Este artículo se basa en la Tabla 38, “Feature taxonomy and definition for mandatory features”, Annex F of ISO/IEC CD 9075-2:2013.
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-## Diferencias en el comportamiento {#differences-in-behaviour}
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-En la tabla siguiente se enumeran los casos en que la característica de consulta funciona en ClickHouse, pero no se comporta como se especifica en ANSI SQL.
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-| Feature ID | Nombre de la función                               | Diferencia                                                                                                                                 |
-|------------|----------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| E011       | Tipos de datos numéricos                           | El literal numérico con punto se interpreta como aproximado (`Float64`) en lugar de exacta (`Decimal`)                                     |
-| E051-05    | Los elementos seleccionados pueden ser renombrados | Los cambios de nombre de los elementos tienen un alcance de visibilidad más amplio que solo el resultado SELECT                            |
-| E141-01    | Restricciones NOT NULL                             | `NOT NULL` está implícito para las columnas de tabla de forma predeterminada                                                               |
-| E011-04    | Operadores aritméticos                             | ClickHouse se desborda en lugar de la aritmética comprobada y cambia el tipo de datos de resultado en función de las reglas personalizadas |
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-## Estado de la función {#feature-status}
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-| Feature ID | Nombre de la función                                                                                                                                    | Estatus                    | Comentario                                                                                                                                                                                                 |
-|------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| **E011**   | **Tipos de datos numéricos**                                                                                                                            | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E011-01    | Tipos de datos INTEGER y SMALLINT                                                                                                                       | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E011-02    | REAL, DOUBLE PRECISION y FLOAT tipos de datos tipos de datos                                                                                            | Parcial {.text-warning}     | `FLOAT(<binary_precision>)`, `REAL` y `DOUBLE PRECISION` no son compatibles                                                                                                                                |
-| E011-03    | Tipos de datos DECIMAL y NUMERIC                                                                                                                        | Parcial {.text-warning}     | Solo `DECIMAL(p,s)` es compatible, no `NUMERIC`                                                                                                                                                            |
-| E011-04    | Operadores aritméticos                                                                                                                                  | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E011-05    | Comparación numérica                                                                                                                                    | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E011-06    | Conversión implícita entre los tipos de datos numéricos                                                                                                 | No {.text-danger}           | ANSI SQL permite la conversión implícita arbitraria entre tipos numéricos, mientras que ClickHouse se basa en funciones que tienen múltiples sobrecargas en lugar de conversión implícita                  |
-| **E021**   | **Tipos de cadena de caracteres**                                                                                                                       | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E021-01    | Tipo de datos CHARACTER                                                                                                                                 | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E021-02    | Tipo de datos CHARACTER VARYING                                                                                                                         | No {.text-danger}           | `String` se comporta de manera similar, pero sin límite de longitud entre paréntesis                                                                                                                       |
-| E021-03    | Literales de caracteres                                                                                                                                 | Parcial {.text-warning}     | Sin concatenación automática de literales consecutivos y compatibilidad con el conjunto de caracteres                                                                                                      |
-| E021-04    | Función CHARACTER_LENGTH                                                                                                                               | Parcial {.text-warning}     | No `USING` clausula                                                                                                                                                                                        |
-| E021-05    | Función OCTET_LENGTH                                                                                                                                   | No {.text-danger}           | `LENGTH` se comporta de manera similar                                                                                                                                                                     |
-| E021-06    | SUBSTRING                                                                                                                                               | Parcial {.text-warning}     | No hay soporte para `SIMILAR` y `ESCAPE` cláusulas, no `SUBSTRING_REGEX` variante                                                                                                                          |
-| E021-07    | Concatenación de caracteres                                                                                                                             | Parcial {.text-warning}     | No `COLLATE` clausula                                                                                                                                                                                      |
-| E021-08    | Funciones SUPERIOR e INFERIOR                                                                                                                           | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E021-09    | Función TRIM                                                                                                                                            | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E021-10    | Conversión implícita entre los tipos de cadena de caracteres de longitud fija y longitud variable                                                       | No {.text-danger}           | ANSI SQL permite la conversión implícita arbitraria entre tipos de cadena, mientras que ClickHouse se basa en funciones que tienen múltiples sobrecargas en lugar de conversión implícita                  |
-| E021-11    | Función POSITION                                                                                                                                        | Parcial {.text-warning}     | No hay soporte para `IN` y `USING` cláusulas, no `POSITION_REGEX` variante                                                                                                                                 |
-| E021-12    | Comparación de caracteres                                                                                                                               | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E031**   | **Identificador**                                                                                                                                       | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E031-01    | Identificadores delimitados                                                                                                                             | Parcial {.text-warning}     | El soporte literal Unicode es limitado                                                                                                                                                                     |
-| E031-02    | Identificadores de minúsculas                                                                                                                           | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E031-03    | Trailing subrayado                                                                                                                                      | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E051**   | **Especificación básica de la consulta**                                                                                                                | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-01    | SELECT DISTINCT                                                                                                                                         | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-02    | Cláusula GROUP BY                                                                                                                                       | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-04    | GROUP BY puede contener columnas que no estén en `<select list>`                                                                                        | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-05    | Los elementos seleccionados pueden ser renombrados                                                                                                      | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-06    | Cláusula HAVING                                                                                                                                         | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-07    | Calificado \* en la lista de selección                                                                                                                  | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-08    | Nombre de correlación en la cláusula FROM                                                                                                               | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E051-09    | Cambiar el nombre de las columnas en la cláusula FROM                                                                                                   | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E061**   | **Predicados básicos y condiciones de búsqueda**                                                                                                        | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-01    | Predicado de comparación                                                                                                                                | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-02    | ENTRE predicado                                                                                                                                         | Parcial {.text-warning}     | No `SYMMETRIC` y `ASYMMETRIC` clausula                                                                                                                                                                     |
-| E061-03    | Predicado IN con lista de valores                                                                                                                       | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-04    | COMO predicado                                                                                                                                          | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-05    | Predicado LIKE: cláusula ESCAPE                                                                                                                         | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-06    | Predicado NULL                                                                                                                                          | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-07    | Predicado de comparación cuantificado                                                                                                                   | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-08    | Predicado EXISTS                                                                                                                                        | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-09    | Subconsultas en predicado de comparación                                                                                                                | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-11    | Subconsultas en el predicado IN                                                                                                                         | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-12    | Subconsultas en predicado de comparación cuantificado                                                                                                   | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-13    | Subconsultas correlacionadas                                                                                                                            | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E061-14    | Condición de búsqueda                                                                                                                                   | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E071**   | **Expresiones de consulta básicas**                                                                                                                     | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E071-01    | Operador de tabla UNION DISTINCT                                                                                                                        | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E071-02    | Operador de tabla UNION ALL                                                                                                                             | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E071-03    | EXCEPTO operador de tabla DISTINCT                                                                                                                      | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E071-05    | Las columnas combinadas a través de operadores de tabla no necesitan tener exactamente el mismo tipo de datos                                           | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E071-06    | Operadores de tabla en subconsultas                                                                                                                     | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E081**   | **Privilegios básicos**                                                                                                                                 | **Parcial**{.text-warning} | Trabajo en curso                                                                                                                                                                                           |
-| **E091**   | **Establecer funciones**                                                                                                                                | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-01    | AVG                                                                                                                                                     | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-02    | COUNT                                                                                                                                                   | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-03    | MAX                                                                                                                                                     | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-04    | MIN                                                                                                                                                     | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-05    | SUM                                                                                                                                                     | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-06    | Cuantificador ALL                                                                                                                                       | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E091-07    | Cuantificador DISTINCT                                                                                                                                  | Parcial {.text-warning}     | No se admiten todas las funciones agregadas                                                                                                                                                                |
-| **E101**   | **Manipulación de datos básicos**                                                                                                                       | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E101-01    | Instrucción INSERT                                                                                                                                      | Sí {.text-success}          | Nota: la clave principal en ClickHouse no implica el `UNIQUE` limitación                                                                                                                                   |
-| E101-03    | Instrucción UPDATE buscada                                                                                                                              | No {.text-danger}           | Hay una `ALTER UPDATE` declaración para la modificación de datos por lotes                                                                                                                                 |
-| E101-04    | Instrucción DELETE buscada                                                                                                                              | No {.text-danger}           | Hay una `ALTER DELETE` declaración para la eliminación de datos por lotes                                                                                                                                  |
-| **E111**   | **Instrucción SELECT de una sola fila**                                                                                                                 | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E121**   | **Soporte básico del cursor**                                                                                                                           | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-01    | DECLARE CURSOR                                                                                                                                          | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-02    | Las columnas PEDIR POR no necesitan estar en la lista de selección                                                                                      | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-03    | Expresiones de valor en la cláusula ORDER BY                                                                                                            | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-04    | Declaración ABIERTA                                                                                                                                     | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-06    | Instrucción UPDATE posicionada                                                                                                                          | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-07    | Instrucción DELETE posicionada                                                                                                                          | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-08    | Declaración CERRAR                                                                                                                                      | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-10    | Declaración FETCH: implícita NEXT                                                                                                                       | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E121-17    | CON Cursores HOLD                                                                                                                                       | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E131**   | **Soporte de valor nulo (nulos en lugar de valores)**                                                                                                   | **Parcial**{.text-warning} | Se aplican algunas restricciones                                                                                                                                                                           |
-| **E141**   | **Restricciones de integridad básicas**                                                                                                                 | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-01    | Restricciones NOT NULL                                                                                                                                  | Sí {.text-success}          | Nota: `NOT NULL` está implícito para las columnas de tabla de forma predeterminada                                                                                                                         |
-| E141-02    | Restricción UNIQUE de columnas NOT NULL                                                                                                                 | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-03    | Restricciones PRIMARY KEY                                                                                                                               | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-04    | Restricción básica FOREIGN KEY con el valor predeterminado NO ACTION para la acción de eliminación referencial y la acción de actualización referencial | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-06    | Restricción CHECK                                                                                                                                       | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-07    | Valores predeterminados de columna                                                                                                                      | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-08    | NO NULL inferido en CLAVE PRIMARIA                                                                                                                      | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| E141-10    | Los nombres de una clave externa se pueden especificar en cualquier orden                                                                               | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E151**   | **Soporte de transacciones**                                                                                                                            | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| E151-01    | Declaración COMMIT                                                                                                                                      | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E151-02    | Instrucción ROLLBACK                                                                                                                                    | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E152**   | **Instrucción SET TRANSACTION básica**                                                                                                                  | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| E152-01    | Instrucción SET TRANSACTION: cláusula ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE                                                                                      | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| E152-02    | Instrucción SET TRANSACTION: cláusulas READ ONLY y READ WRITE                                                                                           | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E153**   | **Consultas actualizables con subconsultas**                                                                                                            | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E161**   | **Comentarios SQL usando doble menos inicial**                                                                                                          | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E171**   | **Soporte SQLSTATE**                                                                                                                                    | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **E182**   | **Enlace de idioma de host**                                                                                                                            | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F031**   | **Manipulación básica del esquema**                                                                                                                     | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| F031-01    | Instrucción CREATE TABLE para crear tablas base persistentes                                                                                            | Parcial {.text-warning}     | No `SYSTEM VERSIONING`, `ON COMMIT`, `GLOBAL`, `LOCAL`, `PRESERVE`, `DELETE`, `REF IS`, `WITH OPTIONS`, `UNDER`, `LIKE`, `PERIOD FOR` cláusulas y sin soporte para tipos de datos resueltos por el usuario |
-| F031-02    | Instrucción CREATE VIEW                                                                                                                                 | Parcial {.text-warning}     | No `RECURSIVE`, `CHECK`, `UNDER`, `WITH OPTIONS` cláusulas y sin soporte para tipos de datos resueltos por el usuario                                                                                      |
-| F031-03    | Declaración GRANT                                                                                                                                       | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F031-04    | Sentencia ALTER TABLE: cláusula ADD COLUMN                                                                                                              | Parcial {.text-warning}     | No hay soporte para `GENERATED` cláusula y período de tiempo del sistema                                                                                                                                   |
-| F031-13    | Instrucción DROP TABLE: cláusula RESTRICT                                                                                                               | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| F031-16    | Instrucción DROP VIEW: cláusula RESTRICT                                                                                                                | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| F031-19    | Declaración REVOKE: cláusula RESTRICT                                                                                                                   | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F041**   | **Tabla unida básica**                                                                                                                                  | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-01    | Unión interna (pero no necesariamente la palabra clave INNER)                                                                                           | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-02    | Palabra clave INTERNA                                                                                                                                   | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-03    | LEFT OUTER JOIN                                                                                                                                         | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-04    | RIGHT OUTER JOIN                                                                                                                                        | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-05    | Las uniones externas se pueden anidar                                                                                                                   | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-07    | La tabla interna en una combinación externa izquierda o derecha también se puede usar en una combinación interna                                        | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F041-08    | Todos los operadores de comparación son compatibles (en lugar de solo =)                                                                                | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F051**   | **Fecha y hora básicas**                                                                                                                                | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| F051-01    | Tipo de datos DATE (incluido el soporte del literal DATE)                                                                                               | Parcial {.text-warning}     | No literal                                                                                                                                                                                                 |
-| F051-02    | Tipo de datos TIME (incluido el soporte del literal TIME) con una precisión de segundos fraccionarios de al menos 0                                     | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| F051-03    | Tipo de datos TIMESTAMP (incluido el soporte del literal TIMESTAMP) con una precisión de segundos fraccionarios de al menos 0 y 6                       | No {.text-danger}           | `DateTime64` tiempo proporciona una funcionalidad similar                                                                                                                                                  |
-| F051-04    | Predicado de comparación en los tipos de datos DATE, TIME y TIMESTAMP                                                                                   | Parcial {.text-warning}     | Sólo un tipo de datos disponible                                                                                                                                                                           |
-| F051-05    | CAST explícito entre tipos de fecha y hora y tipos de cadena de caracteres                                                                              | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F051-06    | CURRENT_DATE                                                                                                                                           | No {.text-danger}           | `today()` es similar                                                                                                                                                                                       |
-| F051-07    | LOCALTIME                                                                                                                                               | No {.text-danger}           | `now()` es similar                                                                                                                                                                                         |
-| F051-08    | LOCALTIMESTAMP                                                                                                                                          | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F081**   | **UNIÓN y EXCEPTO en vistas**                                                                                                                           | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F131**   | **Operaciones agrupadas**                                                                                                                               | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| F131-01    | Cláusulas WHERE, GROUP BY y HAVING admitidas en consultas con vistas agrupadas                                                                          | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F131-02    | Múltiples tablas admitidas en consultas con vistas agrupadas                                                                                            | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F131-03    | Establecer funciones admitidas en consultas con vistas agrupadas                                                                                        | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F131-04    | Subconsultas con cláusulas GROUP BY y HAVING y vistas agrupadas                                                                                         | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F131-05    | SELECCIONAR una sola fila con cláusulas GROUP BY y HAVING y vistas agrupadas                                                                            | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F181**   | **Múltiples módulos de apoyo**                                                                                                                          | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F201**   | **Función de fundición**                                                                                                                                | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F221**   | **Valores predeterminados explícitos**                                                                                                                  | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F261**   | **Expresión CASE**                                                                                                                                      | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
-| F261-01    | Caso simple                                                                                                                                             | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F261-02    | CASO buscado                                                                                                                                            | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F261-03    | NULLIF                                                                                                                                                  | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F261-04    | COALESCE                                                                                                                                                | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F311**   | **Instrucción de definición de esquema**                                                                                                                | **Parcial**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                            |
-| F311-01    | CREATE SCHEMA                                                                                                                                           | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| F311-02    | CREATE TABLE para tablas base persistentes                                                                                                              | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F311-03    | CREATE VIEW                                                                                                                                             | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| F311-04    | CREATE VIEW: WITH CHECK OPTION                                                                                                                          | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| F311-05    | Declaración GRANT                                                                                                                                       | Sí {.text-success}          |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F471**   | **Valores escalares de la subconsulta**                                                                                                                 | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F481**   | **Predicado NULL expandido**                                                                                                                            | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
-| **F812**   | **Marcado básico**                                                                                                                                      | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| **T321**   | **Rutinas básicas invocadas por SQL**                                                                                                                   | **No**{.text-danger}       |                                                                                                                                                                                                            |
-| T321-01    | Funciones definidas por el usuario sin sobrecarga                                                                                                       | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| T321-02    | Procedimientos almacenados definidos por el usuario sin sobrecarga                                                                                      | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| T321-03    | Invocación de función                                                                                                                                   | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| T321-04    | Declaración de LLAMADA                                                                                                                                  | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| T321-05    | Declaración DEVOLUCIÓN                                                                                                                                  | No {.text-danger}           |                                                                                                                                                                                                            |
-| **T631**   | **Predicado IN con un elemento de lista**                                                                                                               | **Sí**{.text-success}      |                                                                                                                                                                                                            |
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/aggregatefunction.md b/docs/es/sql-reference/data-types/aggregatefunction.md
deleted file mode 100644
index c7eab28c6ce..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/aggregatefunction.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 52
-toc_title: "Agregar funci\xF3n (nombre, types_of_arguments)...)"
----
-
-# AggregateFunction(name, types_of_arguments…) {#data-type-aggregatefunction}
-
-Aggregate functions can have an implementation-defined intermediate state that can be serialized to an AggregateFunction(…) data type and stored in a table, usually, by means of [una vista materializada](../../sql-reference/statements/create.md#create-view). La forma común de producir un estado de función agregada es llamando a la función agregada con el `-State` sufijo. Para obtener el resultado final de la agregación en el futuro, debe utilizar la misma función de agregado con el `-Merge`sufijo.
-
-`AggregateFunction` — parametric data type.
-
-**Parámetros**
-
--   Nombre de la función de agregado.
-
-        If the function is parametric, specify its parameters too.
-
--   Tipos de los argumentos de la función agregada.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    column1 AggregateFunction(uniq, UInt64),
-    column2 AggregateFunction(anyIf, String, UInt8),
-    column3 AggregateFunction(quantiles(0.5, 0.9), UInt64)
-) ENGINE = ...
-```
-
-[uniq](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniq), anyIf ([cualquier](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-any)+[Si](../../sql-reference/aggregate-functions/combinators.md#agg-functions-combinator-if)) y [cantiles](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md) son las funciones agregadas admitidas en ClickHouse.
-
-## Uso {#usage}
-
-### Inserción de datos {#data-insertion}
-
-Para insertar datos, utilice `INSERT SELECT` con agregado `-State`- función.
-
-**Ejemplos de funciones**
-
-``` sql
-uniqState(UserID)
-quantilesState(0.5, 0.9)(SendTiming)
-```
-
-En contraste con las funciones correspondientes `uniq` y `quantiles`, `-State`- funciones devuelven el estado, en lugar del valor final. En otras palabras, devuelven un valor de `AggregateFunction` tipo.
-
-En los resultados de `SELECT` consulta, los valores de `AggregateFunction` tipo tiene representación binaria específica de la implementación para todos los formatos de salida de ClickHouse. Si volcar datos en, por ejemplo, `TabSeparated` formato con `SELECT` consulta, entonces este volcado se puede cargar de nuevo usando `INSERT` consulta.
-
-### Selección de datos {#data-selection}
-
-Al seleccionar datos de `AggregatingMergeTree` mesa, uso `GROUP BY` cláusula y las mismas funciones agregadas que al insertar datos, pero usando `-Merge`sufijo.
-
-Una función agregada con `-Merge` sufijo toma un conjunto de estados, los combina y devuelve el resultado de la agregación de datos completa.
-
-Por ejemplo, las siguientes dos consultas devuelven el mismo resultado:
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM table
-
-SELECT uniqMerge(state) FROM (SELECT uniqState(UserID) AS state FROM table GROUP BY RegionID)
-```
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-Ver [AgregaciónMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md) Descripción del motor.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nested_data_structures/aggregatefunction/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/array.md b/docs/es/sql-reference/data-types/array.md
deleted file mode 100644
index d100361906e..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/array.md
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 51
-toc_title: Matriz (T)
----
-
-# Matriz (t) {#data-type-array}
-
-Una matriz de `T`-tipo de artículos. `T` puede ser cualquier tipo de datos, incluida una matriz.
-
-## Creación de una matriz {#creating-an-array}
-
-Puede usar una función para crear una matriz:
-
-``` sql
-array(T)
-```
-
-También puede usar corchetes.
-
-``` sql
-[]
-```
-
-Ejemplo de creación de una matriz:
-
-``` sql
-SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x─────┬─toTypeName(array(1, 2))─┐
-│ [1,2] │ Array(UInt8)            │
-└───────┴─────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x─────┬─toTypeName([1, 2])─┐
-│ [1,2] │ Array(UInt8)       │
-└───────┴────────────────────┘
-```
-
-## Trabajar con tipos de datos {#working-with-data-types}
-
-Al crear una matriz sobre la marcha, ClickHouse define automáticamente el tipo de argumento como el tipo de datos más estrecho que puede almacenar todos los argumentos enumerados. Si hay alguna [NULL](nullable.md#data_type-nullable) o literal [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal) valores, el tipo de un elemento de matriz también se convierte en [NULL](nullable.md).
-
-Si ClickHouse no pudo determinar el tipo de datos, genera una excepción. Por ejemplo, esto sucede cuando se intenta crear una matriz con cadenas y números simultáneamente (`SELECT array(1, 'a')`).
-
-Ejemplos de detección automática de tipos de datos:
-
-``` sql
-SELECT array(1, 2, NULL) AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x──────────┬─toTypeName(array(1, 2, NULL))─┐
-│ [1,2,NULL] │ Array(Nullable(UInt8))        │
-└────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Si intenta crear una matriz de tipos de datos incompatibles, ClickHouse produce una excepción:
-
-``` sql
-SELECT array(1, 'a')
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 1.1.54388):
-Code: 386. DB::Exception: Received from localhost:9000, 127.0.0.1. DB::Exception: There is no supertype for types UInt8, String because some of them are String/FixedString and some of them are not.
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/array/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/boolean.md b/docs/es/sql-reference/data-types/boolean.md
deleted file mode 100644
index 09a05c7369d..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/boolean.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: Booleana
----
-
-# Valores booleanos {#boolean-values}
-
-No hay un tipo separado para los valores booleanos. Utilice el tipo UInt8, restringido a los valores 0 o 1.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/boolean/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/date.md b/docs/es/sql-reference/data-types/date.md
deleted file mode 100644
index 71828fd8276..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/date.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: Fecha
----
-
-# Fecha {#date}
-
-Fecha. Almacenado en dos bytes como el número de días desde 1970-01-01 (sin signo). Permite almacenar valores desde justo después del comienzo de la Época Unix hasta el umbral superior definido por una constante en la etapa de compilación (actualmente, esto es hasta el año 2106, pero el último año totalmente soportado es 2105).
-
-El valor de fecha se almacena sin la zona horaria.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/date/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/datetime.md b/docs/es/sql-reference/data-types/datetime.md
deleted file mode 100644
index 0163da2002a..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/datetime.md
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 48
-toc_title: FechaHora
----
-
-# Datetime {#data_type-datetime}
-
-Permite almacenar un instante en el tiempo, que se puede expresar como una fecha del calendario y una hora de un día.
-
-Sintaxis:
-
-``` sql
-DateTime([timezone])
-```
-
-Rango de valores: \[1970-01-01 00:00:00, 2105-12-31 23:59:59\].
-
-Resolución: 1 segundo.
-
-## Observaciones de uso {#usage-remarks}
-
-El punto en el tiempo se guarda como un [Timestamp de Unix](https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time), independientemente de la zona horaria o el horario de verano. Además, el `DateTime` tipo puede almacenar zona horaria que es la misma para toda la columna, que afecta a cómo los valores de la `DateTime` Los valores de tipo se muestran en formato de texto y cómo se analizan los valores especificados como cadenas (‘2020-01-01 05:00:01’). La zona horaria no se almacena en las filas de la tabla (o en el conjunto de resultados), sino que se almacena en los metadatos de la columna.
-Se puede encontrar una lista de zonas horarias compatibles en el [Base de datos de zonas horarias de IANA](https://www.iana.org/time-zones).
-El `tzdata` paquete, que contiene [Base de datos de zonas horarias de IANA](https://www.iana.org/time-zones), debe instalarse en el sistema. Utilice el `timedatectl list-timezones` comando para listar zonas horarias conocidas por un sistema local.
-
-Puede establecer explícitamente una zona horaria para `DateTime`-type columnas al crear una tabla. Si la zona horaria no está establecida, ClickHouse usa el valor [Zona horaria](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone) parámetro en la configuración del servidor o la configuración del sistema operativo en el momento del inicio del servidor ClickHouse.
-
-El [Casa de clics-cliente](../../interfaces/cli.md) aplica la zona horaria del servidor de forma predeterminada si una zona horaria no se establece explícitamente al inicializar el tipo de datos. Para utilizar la zona horaria del cliente, ejecute `clickhouse-client` con el `--use_client_time_zone` parámetro.
-
-ClickHouse genera valores en `YYYY-MM-DD hh:mm:ss` formato de texto por defecto. Puede cambiar la salida con el [formatDateTime](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md#formatdatetime) función.
-
-Al insertar datos en ClickHouse, puede usar diferentes formatos de cadenas de fecha y hora, dependiendo del valor de la [Date_time_input_format](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format) configuración.
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-**1.** Creación de una tabla con un `DateTime`-tipo de columna e insertar datos en ella:
-
-``` sql
-CREATE TABLE dt
-(
-    `timestamp` DateTime('Europe/Moscow'),
-    `event_id` UInt8
-)
-ENGINE = TinyLog;
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO dt Values (1546300800, 1), ('2019-01-01 00:00:00', 2);
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt;
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 03:00:00 │        1 │
-│ 2019-01-01 00:00:00 │        2 │
-└─────────────────────┴──────────┘
-```
-
--   Al insertar datetime como un entero, se trata como Unix Timestamp (UTC). `1546300800` representar `'2019-01-01 00:00:00'` UTC. Sin embargo, como `timestamp` columna tiene `Europe/Moscow` (UTC + 3) zona horaria especificada, al emitir como cadena, el valor se mostrará como `'2019-01-01 03:00:00'`
--   Al insertar el valor de cadena como fecha y hora, se trata como si estuviera en la zona horaria de la columna. `'2019-01-01 00:00:00'` será tratado como estar en `Europe/Moscow` zona horaria y guardado como `1546290000`.
-
-**2.** Filtrado en `DateTime` valor
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt WHERE timestamp = toDateTime('2019-01-01 00:00:00', 'Europe/Moscow')
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00 │        2 │
-└─────────────────────┴──────────┘
-```
-
-`DateTime` se pueden filtrar usando un valor de cadena en `WHERE` predicado. Se convertirá a `DateTime` automática:
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt WHERE timestamp = '2019-01-01 00:00:00'
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 03:00:00 │        1 │
-└─────────────────────┴──────────┘
-```
-
-**3.** Obtener una zona horaria para un `DateTime`-tipo columna:
-
-``` sql
-SELECT toDateTime(now(), 'Europe/Moscow') AS column, toTypeName(column) AS x
-```
-
-``` text
-┌──────────────column─┬─x─────────────────────────┐
-│ 2019-10-16 04:12:04 │ DateTime('Europe/Moscow') │
-└─────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-**4.** Conversión de zona horaria
-
-``` sql
-SELECT
-toDateTime(timestamp, 'Europe/London') as lon_time,
-toDateTime(timestamp, 'Europe/Moscow') as mos_time
-FROM dt
-```
-
-``` text
-┌───────────lon_time──┬────────────mos_time─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00 │ 2019-01-01 03:00:00 │
-│ 2018-12-31 21:00:00 │ 2019-01-01 00:00:00 │
-└─────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [Funciones de conversión de tipos](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md)
--   [Funciones para trabajar con fechas y horas](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md)
--   [Funciones para trabajar con matrices](../../sql-reference/functions/array-functions.md)
--   [El `date_time_input_format` configuración](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format)
--   [El `timezone` parámetro de configuración del servidor](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone)
--   [Operadores para trabajar con fechas y horas](../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime)
--   [El `Date` tipo de datos](date.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/datetime/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/datetime64.md b/docs/es/sql-reference/data-types/datetime64.md
deleted file mode 100644
index 19ae28bf4f8..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/datetime64.md
+++ /dev/null
@@ -1,104 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 49
-toc_title: DateTime64
----
-
-# Datetime64 {#data_type-datetime64}
-
-Permite almacenar un instante en el tiempo, que se puede expresar como una fecha de calendario y una hora de un día, con una precisión de subsegundo definida
-
-Tamaño de la marca (precisión): 10<sup>-Precision</sup> segundo
-
-Sintaxis:
-
-``` sql
-DateTime64(precision, [timezone])
-```
-
-Internamente, almacena datos como un número de ‘ticks’ desde el inicio de la época (1970-01-01 00:00:00 UTC) como Int64. La resolución de tick está determinada por el parámetro precision. Además, el `DateTime64` tipo puede almacenar zona horaria que es la misma para toda la columna, que afecta a cómo los valores de la `DateTime64` Los valores de tipo se muestran en formato de texto y cómo se analizan los valores especificados como cadenas (‘2020-01-01 05:00:01.000’). La zona horaria no se almacena en las filas de la tabla (o en el conjunto de resultados), sino que se almacena en los metadatos de la columna. Ver detalles en [FechaHora](datetime.md).
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-**1.** Creación de una tabla con `DateTime64`-tipo de columna e insertar datos en ella:
-
-``` sql
-CREATE TABLE dt
-(
-    `timestamp` DateTime64(3, 'Europe/Moscow'),
-    `event_id` UInt8
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO dt Values (1546300800000, 1), ('2019-01-01 00:00:00', 2)
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt
-```
-
-``` text
-┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 03:00:00.000 │        1 │
-│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        2 │
-└─────────────────────────┴──────────┘
-```
-
--   Al insertar datetime como un entero, se trata como una marca de tiempo Unix (UTC) apropiadamente escalada. `1546300800000` (con precisión 3) representa `'2019-01-01 00:00:00'` UTC. Sin embargo, como `timestamp` columna tiene `Europe/Moscow` (UTC + 3) zona horaria especificada, al emitir como una cadena, el valor se mostrará como `'2019-01-01 03:00:00'`
--   Al insertar el valor de cadena como fecha y hora, se trata como si estuviera en la zona horaria de la columna. `'2019-01-01 00:00:00'` será tratado como estar en `Europe/Moscow` zona horaria y se almacena como `1546290000000`.
-
-**2.** Filtrado en `DateTime64` valor
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt WHERE timestamp = toDateTime64('2019-01-01 00:00:00', 3, 'Europe/Moscow')
-```
-
-``` text
-┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        2 │
-└─────────────────────────┴──────────┘
-```
-
-A diferencia de `DateTime`, `DateTime64` los valores no se convierten desde `String` automática
-
-**3.** Obtener una zona horaria para un `DateTime64`-tipo de valor:
-
-``` sql
-SELECT toDateTime64(now(), 3, 'Europe/Moscow') AS column, toTypeName(column) AS x
-```
-
-``` text
-┌──────────────────column─┬─x──────────────────────────────┐
-│ 2019-10-16 04:12:04.000 │ DateTime64(3, 'Europe/Moscow') │
-└─────────────────────────┴────────────────────────────────┘
-```
-
-**4.** Conversión de zona horaria
-
-``` sql
-SELECT
-toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/London') as lon_time,
-toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/Moscow') as mos_time
-FROM dt
-```
-
-``` text
-┌───────────────lon_time──┬────────────────mos_time─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00.000 │ 2019-01-01 03:00:00.000 │
-│ 2018-12-31 21:00:00.000 │ 2019-01-01 00:00:00.000 │
-└─────────────────────────┴─────────────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [Funciones de conversión de tipos](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md)
--   [Funciones para trabajar con fechas y horas](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md)
--   [Funciones para trabajar con matrices](../../sql-reference/functions/array-functions.md)
--   [El `date_time_input_format` configuración](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format)
--   [El `timezone` parámetro de configuración del servidor](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone)
--   [Operadores para trabajar con fechas y horas](../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime)
--   [`Date` tipo de datos](date.md)
--   [`DateTime` tipo de datos](datetime.md)
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/decimal.md b/docs/es/sql-reference/data-types/decimal.md
deleted file mode 100644
index 78cb296c9d3..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/decimal.md
+++ /dev/null
@@ -1,109 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: Decimal
----
-
-# Decimal(P, S), Decimal32(S), Decimal64(S), Decimal128(S) {#decimalp-s-decimal32s-decimal64s-decimal128s}
-
-Números de punto fijo firmados que mantienen la precisión durante las operaciones de suma, resta y multiplicación. Para la división se descartan los dígitos menos significativos (no redondeados).
-
-## Parámetros {#parameters}
-
--   P - precisión. Rango válido: \[ 1 : 38 \]. Determina cuántos dígitos decimales puede tener el número (incluida la fracción).
--   S - escala. Rango válido: \[ 0 : P \]. Determina cuántos dígitos decimales puede tener la fracción.
-
-Dependiendo del valor del parámetro P Decimal(P, S) es un sinónimo de:
-- P de \[ 1 : 9 \] - para Decimal32(S)
-- P de \[ 10 : 18 \] - para Decimal64(S)
-- P de \[ 19 : 38 \] - para Decimal128(S)
-
-## Rangos de valores decimales {#decimal-value-ranges}
-
--   Decimal32(S) - ( -1 \* 10^(9 - S), 1 \* 10^(9 - S) )
--   Decimal64(S) - ( -1 \* 10^(18 - S), 1 \* 10^(18 - S) )
--   Decimal128(S) - ( -1 \* 10^(38 - S), 1 \* 10^(38 - S) )
-
-Por ejemplo, Decimal32(4) puede contener números de -99999.9999 a 99999.9999 con el paso 0.0001.
-
-## Representación interna {#internal-representation}
-
-Internamente, los datos se representan como enteros con signo normal con el ancho de bits respectivo. Los rangos de valores reales que se pueden almacenar en la memoria son un poco más grandes que los especificados anteriormente, que se verifican solo en la conversión de una cadena.
-
-Debido a que las CPU modernas no admiten enteros de 128 bits de forma nativa, las operaciones en Decimal128 se emulan. Debido a esto, Decimal128 funciona significativamente más lento que Decimal32 / Decimal64.
-
-## Operaciones y tipo de resultado {#operations-and-result-type}
-
-Las operaciones binarias en Decimal dan como resultado un tipo de resultado más amplio (con cualquier orden de argumentos).
-
--   `Decimal64(S1) <op> Decimal32(S2) -> Decimal64(S)`
--   `Decimal128(S1) <op> Decimal32(S2) -> Decimal128(S)`
--   `Decimal128(S1) <op> Decimal64(S2) -> Decimal128(S)`
-
-Reglas para la escala:
-
--   Sumar, restar: S = max(S1, S2).
--   multuply: S = S1 + S2.
--   división: S = S1.
-
-Para operaciones similares entre Decimal y enteros, el resultado es Decimal del mismo tamaño que un argumento.
-
-Las operaciones entre Decimal y Float32 / Float64 no están definidas. Si los necesita, puede convertir explícitamente uno de los argumentos utilizando toDecimal32, toDecimal64, toDecimal128 o toFloat32, toFloat64 builtins. Tenga en cuenta que el resultado perderá precisión y la conversión de tipo es una operación computacionalmente costosa.
-
-Algunas funciones en Decimal devuelven el resultado como Float64 (por ejemplo, var o stddev). Los cálculos intermedios aún se pueden realizar en Decimal, lo que podría dar lugar a resultados diferentes entre las entradas Float64 y Decimal con los mismos valores.
-
-## Comprobaciones de desbordamiento {#overflow-checks}
-
-Durante los cálculos en Decimal, pueden producirse desbordamientos de enteros. Los dígitos excesivos en una fracción se descartan (no se redondean). Los dígitos excesivos en la parte entera conducirán a una excepción.
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(2, 4) AS x, x / 3
-```
-
-``` text
-┌──────x─┬─divide(toDecimal32(2, 4), 3)─┐
-│ 2.0000 │                       0.6666 │
-└────────┴──────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, x * x
-```
-
-``` text
-DB::Exception: Scale is out of bounds.
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, 6 * x
-```
-
-``` text
-DB::Exception: Decimal math overflow.
-```
-
-Las comprobaciones de desbordamiento conducen a la desaceleración de las operaciones. Si se sabe que los desbordamientos no son posibles, tiene sentido deshabilitar las verificaciones usando `decimal_check_overflow` configuración. Cuando las comprobaciones están deshabilitadas y se produce el desbordamiento, el resultado será incorrecto:
-
-``` sql
-SET decimal_check_overflow = 0;
-SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, 6 * x
-```
-
-``` text
-┌──────────x─┬─multiply(6, toDecimal32(4.2, 8))─┐
-│ 4.20000000 │                     -17.74967296 │
-└────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-Las comprobaciones de desbordamiento ocurren no solo en operaciones aritméticas sino también en la comparación de valores:
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(1, 8) < 100
-```
-
-``` text
-DB::Exception: Can't compare.
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/decimal/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/domains/index.md b/docs/es/sql-reference/data-types/domains/index.md
deleted file mode 100644
index 136058e35c8..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/domains/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 56
-toc_folder_title: Dominio
-toc_title: "Descripci\xF3n"
----
-
-# Dominio {#domains}
-
-Los dominios son tipos de propósito especial que agregan algunas características adicionales encima del tipo base existente, pero dejando intacto el formato en cable y en disco del tipo de datos subyacente. Por el momento, ClickHouse no admite dominios definidos por el usuario.
-
-Puede usar dominios en cualquier lugar que se pueda usar el tipo base correspondiente, por ejemplo:
-
--   Crear una columna de un tipo de dominio
--   Leer/escribir valores desde/a la columna de dominio
--   Úselo como un índice si un tipo base se puede usar como un índice
--   Funciones de llamada con valores de la columna de dominio
-
-### Características adicionales de los dominios {#extra-features-of-domains}
-
--   Nombre de tipo de columna explícito en `SHOW CREATE TABLE` o `DESCRIBE TABLE`
--   Entrada del formato humano-amistoso con `INSERT INTO domain_table(domain_column) VALUES(...)`
--   Salida al formato humano-amistoso para `SELECT domain_column FROM domain_table`
--   Carga de datos desde una fuente externa en el formato de uso humano: `INSERT INTO domain_table FORMAT CSV ...`
-
-### Limitacion {#limitations}
-
--   No se puede convertir la columna de índice del tipo base al tipo de dominio a través de `ALTER TABLE`.
--   No se pueden convertir implícitamente valores de cadena en valores de dominio al insertar datos de otra columna o tabla.
--   Domain no agrega restricciones en los valores almacenados.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/domains/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/domains/ipv4.md b/docs/es/sql-reference/data-types/domains/ipv4.md
deleted file mode 100644
index 6e271f10fd2..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/domains/ipv4.md
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: IPv4
----
-
-## IPv4 {#ipv4}
-
-`IPv4` es un dominio basado en `UInt32` tipo y sirve como un reemplazo con tipo para almacenar valores IPv4. Proporciona un almacenamiento compacto con el formato de entrada-salida amigable para los humanos y la información sobre el tipo de columna en la inspección.
-
-### Uso básico {#basic-usage}
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv4) ENGINE = MergeTree() ORDER BY url;
-
-DESCRIBE TABLE hits;
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─type───┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┐
-│ url  │ String │              │                    │         │                  │
-│ from │ IPv4   │              │                    │         │                  │
-└──────┴────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┘
-```
-
-O puede usar el dominio IPv4 como clave:
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv4) ENGINE = MergeTree() ORDER BY from;
-```
-
-`IPv4` domain admite formato de entrada personalizado como cadenas IPv4:
-
-``` sql
-INSERT INTO hits (url, from) VALUES ('https://wikipedia.org', '116.253.40.133')('https://clickhouse.tech', '183.247.232.58')('https://clickhouse.tech/docs/en/', '116.106.34.242');
-
-SELECT * FROM hits;
-```
-
-``` text
-┌─url────────────────────────────────┬───────────from─┐
-│ https://clickhouse.tech/docs/en/ │ 116.106.34.242 │
-│ https://wikipedia.org              │ 116.253.40.133 │
-│ https://clickhouse.tech          │ 183.247.232.58 │
-└────────────────────────────────────┴────────────────┘
-```
-
-Los valores se almacenan en forma binaria compacta:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(from), hex(from) FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(from)─┬─hex(from)─┐
-│ IPv4             │ B7F7E83A  │
-└──────────────────┴───────────┘
-```
-
-Los valores de dominio no se pueden convertir implícitamente en tipos distintos de `UInt32`.
-Si desea convertir `IPv4` valor a una cadena, tienes que hacer eso explícitamente con `IPv4NumToString()` función:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(s), IPv4NumToString(from) as s FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-    ┌─toTypeName(IPv4NumToString(from))─┬─s──────────────┐
-    │ String                            │ 183.247.232.58 │
-    └───────────────────────────────────┴────────────────┘
-
-O echar a un `UInt32` valor:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(i), CAST(from as UInt32) as i FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST(from, 'UInt32'))─┬──────────i─┐
-│ UInt32                           │ 3086477370 │
-└──────────────────────────────────┴────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/domains/ipv4) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/domains/ipv6.md b/docs/es/sql-reference/data-types/domains/ipv6.md
deleted file mode 100644
index 2f45a353053..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/domains/ipv6.md
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: IPv6
----
-
-## IPv6 {#ipv6}
-
-`IPv6` es un dominio basado en `FixedString(16)` tipo y sirve como un reemplazo con tipo para almacenar valores IPv6. Proporciona un almacenamiento compacto con el formato de entrada-salida amigable para los humanos y la información sobre el tipo de columna en la inspección.
-
-### Uso básico {#basic-usage}
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv6) ENGINE = MergeTree() ORDER BY url;
-
-DESCRIBE TABLE hits;
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─type───┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┐
-│ url  │ String │              │                    │         │                  │
-│ from │ IPv6   │              │                    │         │                  │
-└──────┴────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┘
-```
-
-O puedes usar `IPv6` dominio como clave:
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv6) ENGINE = MergeTree() ORDER BY from;
-```
-
-`IPv6` domain admite entradas personalizadas como cadenas IPv6:
-
-``` sql
-INSERT INTO hits (url, from) VALUES ('https://wikipedia.org', '2a02:aa08:e000:3100::2')('https://clickhouse.tech', '2001:44c8:129:2632:33:0:252:2')('https://clickhouse.tech/docs/en/', '2a02:e980:1e::1');
-
-SELECT * FROM hits;
-```
-
-``` text
-┌─url────────────────────────────────┬─from──────────────────────────┐
-│ https://clickhouse.tech          │ 2001:44c8:129:2632:33:0:252:2 │
-│ https://clickhouse.tech/docs/en/ │ 2a02:e980:1e::1               │
-│ https://wikipedia.org              │ 2a02:aa08:e000:3100::2        │
-└────────────────────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Los valores se almacenan en forma binaria compacta:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(from), hex(from) FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(from)─┬─hex(from)────────────────────────┐
-│ IPv6             │ 200144C8012926320033000002520002 │
-└──────────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-Los valores de dominio no se pueden convertir implícitamente en tipos distintos de `FixedString(16)`.
-Si desea convertir `IPv6` valor a una cadena, tienes que hacer eso explícitamente con `IPv6NumToString()` función:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(s), IPv6NumToString(from) as s FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(IPv6NumToString(from))─┬─s─────────────────────────────┐
-│ String                            │ 2001:44c8:129:2632:33:0:252:2 │
-└───────────────────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-O echar a un `FixedString(16)` valor:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(i), CAST(from as FixedString(16)) as i FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST(from, 'FixedString(16)'))─┬─i───────┐
-│ FixedString(16)                           │  ��� │
-└───────────────────────────────────────────┴─────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/domains/ipv6) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/enum.md b/docs/es/sql-reference/data-types/enum.md
deleted file mode 100644
index aa990dcaef9..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/enum.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 50
-toc_title: Enum
----
-
-# Enum {#enum}
-
-Tipo enumerado que consta de valores con nombre.
-
-Los valores con nombre deben declararse como `'string' = integer` par. ClickHouse almacena solo números, pero admite operaciones con los valores a través de sus nombres.
-
-Soporta ClickHouse:
-
--   de 8 bits `Enum`. Puede contener hasta 256 valores enumerados en el `[-128, 127]` gama.
--   de 16 bits `Enum`. Puede contener hasta 65536 valores enumerados en el `[-32768, 32767]` gama.
-
-ClickHouse elige automáticamente el tipo de `Enum` cuando se insertan datos. También puede utilizar `Enum8` o `Enum16` para estar seguro en el tamaño de almacenamiento.
-
-## Ejemplos de uso {#usage-examples}
-
-Aquí creamos una tabla con un `Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)` tipo columna:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_enum
-(
-    x Enum('hello' = 1, 'world' = 2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-Columna `x` sólo puede almacenar valores que se enumeran en la definición de tipo: `'hello'` o `'world'`. Si intenta guardar cualquier otro valor, ClickHouse generará una excepción. Tamaño de 8 bits para esto `Enum` se elige automáticamente.
-
-``` sql
-INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello')
-```
-
-``` text
-Ok.
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO t_enum values('a')
-```
-
-``` text
-Exception on client:
-Code: 49. DB::Exception: Unknown element 'a' for type Enum('hello' = 1, 'world' = 2)
-```
-
-Al consultar datos de la tabla, ClickHouse genera los valores de cadena de `Enum`.
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_enum
-```
-
-``` text
-┌─x─────┐
-│ hello │
-│ world │
-│ hello │
-└───────┘
-```
-
-Si necesita ver los equivalentes numéricos de las filas, debe `Enum` valor a tipo entero.
-
-``` sql
-SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum
-```
-
-``` text
-┌─CAST(x, 'Int8')─┐
-│               1 │
-│               2 │
-│               1 │
-└─────────────────┘
-```
-
-Para crear un valor Enum en una consulta, también debe usar `CAST`.
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(CAST('a', 'Enum(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST('a', 'Enum(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))─┐
-│ Enum8('a' = 1, 'b' = 2)                             │
-└─────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Reglas generales y uso {#general-rules-and-usage}
-
-A cada uno de los valores se le asigna un número en el rango `-128 ... 127` para `Enum8` o en el rango `-32768 ... 32767` para `Enum16`. Todas las cadenas y números deben ser diferentes. Se permite una cadena vacía. Si se especifica este tipo (en una definición de tabla), los números pueden estar en un orden arbitrario. Sin embargo, el orden no importa.
-
-Ni la cadena ni el valor numérico en un `Enum` puede ser [NULL](../../sql-reference/syntax.md).
-
-Un `Enum` puede estar contenido en [NULL](nullable.md) tipo. Entonces, si crea una tabla usando la consulta
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_enum_nullable
-(
-    x Nullable( Enum8('hello' = 1, 'world' = 2) )
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-puede almacenar no sólo `'hello'` y `'world'`, pero `NULL`, también.
-
-``` sql
-INSERT INTO t_enum_nullable Values('hello'),('world'),(NULL)
-```
-
-En RAM, un `Enum` columna se almacena de la misma manera que `Int8` o `Int16` de los valores numéricos correspondientes.
-
-Al leer en forma de texto, ClickHouse analiza el valor como una cadena y busca la cadena correspondiente del conjunto de valores Enum. Si no se encuentra, se lanza una excepción. Al leer en formato de texto, se lee la cadena y se busca el valor numérico correspondiente. Se lanzará una excepción si no se encuentra.
-Al escribir en forma de texto, escribe el valor como la cadena correspondiente. Si los datos de columna contienen elementos no utilizados (números que no son del conjunto válido), se produce una excepción. Al leer y escribir en forma binaria, funciona de la misma manera que para los tipos de datos Int8 e Int16.
-El valor predeterminado es el valor con el número más bajo.
-
-Durante `ORDER BY`, `GROUP BY`, `IN`, `DISTINCT` y así sucesivamente, las enumeraciones se comportan de la misma manera que los números correspondientes. Por ejemplo, ORDER BY los ordena numéricamente. Los operadores de igualdad y comparación funcionan de la misma manera en enumeraciones que en los valores numéricos subyacentes.
-
-Los valores de Enum no se pueden comparar con los números. Las enumeraciones se pueden comparar con una cadena constante. Si la cadena en comparación con no es un valor válido para el Enum, se lanzará una excepción. El operador IN es compatible con el Enum en el lado izquierdo y un conjunto de cadenas en el lado derecho. Las cadenas son los valores del Enum correspondiente.
-
-Most numeric and string operations are not defined for Enum values, e.g. adding a number to an Enum or concatenating a string to an Enum.
-Sin embargo, el Enum tiene un `toString` función que devuelve su valor de cadena.
-
-Los valores de Enum también se pueden convertir a tipos numéricos utilizando el `toT` función, donde T es un tipo numérico. Cuando T corresponde al tipo numérico subyacente de la enumeración, esta conversión es de costo cero.
-El tipo Enum se puede cambiar sin costo usando ALTER, si solo se cambia el conjunto de valores. Es posible agregar y eliminar miembros del Enum usando ALTER (eliminar es seguro solo si el valor eliminado nunca se ha usado en la tabla). Como salvaguardia, al cambiar el valor numérico de un miembro Enum definido previamente se producirá una excepción.
-
-Usando ALTER, es posible cambiar un Enum8 a un Enum16 o viceversa, al igual que cambiar un Int8 a Int16.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/enum/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/fixedstring.md b/docs/es/sql-reference/data-types/fixedstring.md
deleted file mode 100644
index f12a308b7de..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/fixedstring.md
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Cadena fija (N)
----
-
-# Cuerda fija {#fixedstring}
-
-Una cadena de longitud fija de `N` bytes (ni caracteres ni puntos de código).
-
-Para declarar una columna de `FixedString` tipo, utilice la siguiente sintaxis:
-
-``` sql
-<column_name> FixedString(N)
-```
-
-Donde `N` es un número natural.
-
-El `FixedString` tipo es eficiente cuando los datos tienen la longitud de `N` byte. En todos los demás casos, es probable que reduzca la eficiencia.
-
-Ejemplos de los valores que se pueden almacenar eficientemente en `FixedString`escrito columnas:
-
--   La representación binaria de direcciones IP (`FixedString(16)` para IPv6).
--   Language codes (ru_RU, en_US … ).
--   Currency codes (USD, RUB … ).
--   Representación binaria de hashes (`FixedString(16)` para MD5, `FixedString(32)` para SHA256).
-
-Para almacenar valores UUID, utilice el [UUID](uuid.md) tipo de datos.
-
-Al insertar los datos, ClickHouse:
-
--   Complementa una cadena con bytes nulos si la cadena contiene menos de `N` byte.
--   Lanza el `Too large value for FixedString(N)` excepción si la cadena contiene más de `N` byte.
-
-Al seleccionar los datos, ClickHouse no elimina los bytes nulos al final de la cadena. Si utiliza el `WHERE` cláusula, debe agregar bytes nulos manualmente para que coincida con el `FixedString` valor. En el ejemplo siguiente se muestra cómo utilizar el `WHERE` cláusula con `FixedString`.
-
-Consideremos la siguiente tabla con el único `FixedString(2)` columna:
-
-``` text
-┌─name──┐
-│ b     │
-└───────┘
-```
-
-Consulta `SELECT * FROM FixedStringTable WHERE a = 'b'` no devuelve ningún dato como resultado. Debemos complementar el patrón de filtro con bytes nulos.
-
-``` sql
-SELECT * FROM FixedStringTable
-WHERE a = 'b\0'
-```
-
-``` text
-┌─a─┐
-│ b │
-└───┘
-```
-
-Este comportamiento difiere de MySQL para el `CHAR` tipo (donde las cadenas se rellenan con espacios y los espacios se eliminan para la salida).
-
-Tenga en cuenta que la longitud del `FixedString(N)` el valor es constante. El [longitud](../../sql-reference/functions/array-functions.md#array_functions-length) función devuelve `N` incluso si el `FixedString(N)` sólo se rellena con bytes nulos, pero el valor [vaciar](../../sql-reference/functions/string-functions.md#empty) función devuelve `1` en este caso.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/fixedstring/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/float.md b/docs/es/sql-reference/data-types/float.md
deleted file mode 100644
index 3102dc9c14b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/float.md
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: "Descripci\xF3n del producto"
----
-
-# Descripción del producto {#float32-float64}
-
-[Números de punto flotante](https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754).
-
-Los tipos son equivalentes a los tipos de C:
-
--   `Float32` - `float`
--   `Float64` - `double`
-
-Le recomendamos que almacene los datos en formato entero siempre que sea posible. Por ejemplo, convierta números de precisión fija en valores enteros, como importes monetarios o tiempos de carga de página en milisegundos.
-
-## Uso de números de punto flotante {#using-floating-point-numbers}
-
--   Los cálculos con números de punto flotante pueden producir un error de redondeo.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT 1 - 0.9
-```
-
-``` text
-┌───────minus(1, 0.9)─┐
-│ 0.09999999999999998 │
-└─────────────────────┘
-```
-
--   El resultado del cálculo depende del método de cálculo (el tipo de procesador y la arquitectura del sistema informático).
--   Los cálculos de puntos flotantes pueden dar como resultado números como el infinito (`Inf`) y “not-a-number” (`NaN`). Esto debe tenerse en cuenta al procesar los resultados de los cálculos.
--   Al analizar números de punto flotante a partir de texto, el resultado puede no ser el número representable por máquina más cercano.
-
-## NaN y Inf {#data_type-float-nan-inf}
-
-A diferencia de SQL estándar, ClickHouse admite las siguientes categorías de números de punto flotante:
-
--   `Inf` – Infinity.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT 0.5 / 0
-```
-
-``` text
-┌─divide(0.5, 0)─┐
-│            inf │
-└────────────────┘
-```
-
--   `-Inf` – Negative infinity.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT -0.5 / 0
-```
-
-``` text
-┌─divide(-0.5, 0)─┐
-│            -inf │
-└─────────────────┘
-```
-
--   `NaN` – Not a number.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT 0 / 0
-```
-
-``` text
-┌─divide(0, 0)─┐
-│          nan │
-└──────────────┘
-```
-
-    See the rules for `NaN` sorting in the section [ORDER BY clause](../sql_reference/statements/select/order-by.md).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/float/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/index.md b/docs/es/sql-reference/data-types/index.md
deleted file mode 100644
index e26a42ebc44..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Tipos de datos
-toc_priority: 37
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Tipos de datos {#data_types}
-
-ClickHouse puede almacenar varios tipos de datos en celdas de tabla.
-
-En esta sección se describen los tipos de datos admitidos y las consideraciones especiales para usarlos o implementarlos, si los hubiere.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/int-uint.md b/docs/es/sql-reference/data-types/int-uint.md
deleted file mode 100644
index 976e1eb0782..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/int-uint.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64
----
-
-# UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64 {#uint8-uint16-uint32-uint64-int8-int16-int32-int64}
-
-Enteros de longitud fija, con o sin signo.
-
-## Rangos Int {#int-ranges}
-
--   Int8 - \[-128 : 127\]
--   Int16 - \[-32768 : 32767\]
--   Int32 - \[-2147483648 : 2147483647\]
--   Int64 - \[-9223372036854775808 : 9223372036854775807\]
-
-## Rangos de Uint {#uint-ranges}
-
--   UInt8 - \[0 : 255\]
--   UInt16 - \[0 : 65535\]
--   UInt32 - \[0 : 4294967295\]
--   UInt64 - \[0 : 18446744073709551615\]
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/int_uint/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/nested-data-structures/index.md b/docs/es/sql-reference/data-types/nested-data-structures/index.md
deleted file mode 100644
index 89ce044f7b4..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/nested-data-structures/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Estructuras de datos anidados
-toc_hidden: true
-toc_priority: 54
-toc_title: oculto
----
-
-# Estructuras de datos anidados {#nested-data-structures}
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nested_data_structures/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md b/docs/es/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md
deleted file mode 100644
index bf48b915954..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md
+++ /dev/null
@@ -1,106 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 57
-toc_title: Anidado (Nombre1 Tipo1, Nombre2 Tipo2, ...)
----
-
-# Nested(name1 Type1, Name2 Type2, …) {#nestedname1-type1-name2-type2}
-
-A nested data structure is like a table inside a cell. The parameters of a nested data structure – the column names and types – are specified the same way as in a [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md) consulta. Cada fila de la tabla puede corresponder a cualquier número de filas en una estructura de datos anidada.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE test.visits
-(
-    CounterID UInt32,
-    StartDate Date,
-    Sign Int8,
-    IsNew UInt8,
-    VisitID UInt64,
-    UserID UInt64,
-    ...
-    Goals Nested
-    (
-        ID UInt32,
-        Serial UInt32,
-        EventTime DateTime,
-        Price Int64,
-        OrderID String,
-        CurrencyID UInt32
-    ),
-    ...
-) ENGINE = CollapsingMergeTree(StartDate, intHash32(UserID), (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID), 8192, Sign)
-```
-
-Este ejemplo declara la `Goals` estructura de datos anidada, que contiene datos sobre conversiones (objetivos alcanzados). Cada fila en el ‘visits’ la tabla puede corresponder a cero o cualquier número de conversiones.
-
-Solo se admite un único nivel de anidamiento. Las columnas de estructuras anidadas que contienen matrices son equivalentes a matrices multidimensionales, por lo que tienen un soporte limitado (no hay soporte para almacenar estas columnas en tablas con el motor MergeTree).
-
-En la mayoría de los casos, cuando se trabaja con una estructura de datos anidada, sus columnas se especifican con nombres de columna separados por un punto. Estas columnas forman una matriz de tipos coincidentes. Todas las matrices de columnas de una sola estructura de datos anidados tienen la misma longitud.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    Goals.ID,
-    Goals.EventTime
-FROM test.visits
-WHERE CounterID = 101500 AND length(Goals.ID) < 5
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─Goals.ID───────────────────────┬─Goals.EventTime───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ [1073752,591325,591325]        │ ['2014-03-17 16:38:10','2014-03-17 16:38:48','2014-03-17 16:42:27']                       │
-│ [1073752]                      │ ['2014-03-17 00:28:25']                                                                   │
-│ [1073752]                      │ ['2014-03-17 10:46:20']                                                                   │
-│ [1073752,591325,591325,591325] │ ['2014-03-17 13:59:20','2014-03-17 22:17:55','2014-03-17 22:18:07','2014-03-17 22:18:51'] │
-│ []                             │ []                                                                                        │
-│ [1073752,591325,591325]        │ ['2014-03-17 11:37:06','2014-03-17 14:07:47','2014-03-17 14:36:21']                       │
-│ []                             │ []                                                                                        │
-│ []                             │ []                                                                                        │
-│ [591325,1073752]               │ ['2014-03-17 00:46:05','2014-03-17 00:46:05']                                             │
-│ [1073752,591325,591325,591325] │ ['2014-03-17 13:28:33','2014-03-17 13:30:26','2014-03-17 18:51:21','2014-03-17 18:51:45'] │
-└────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Es más fácil pensar en una estructura de datos anidados como un conjunto de múltiples matrices de columnas de la misma longitud.
-
-El único lugar donde una consulta SELECT puede especificar el nombre de una estructura de datos anidada completa en lugar de columnas individuales es la cláusula ARRAY JOIN. Para obtener más información, consulte “ARRAY JOIN clause”. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    Goal.ID,
-    Goal.EventTime
-FROM test.visits
-ARRAY JOIN Goals AS Goal
-WHERE CounterID = 101500 AND length(Goals.ID) < 5
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─Goal.ID─┬──────Goal.EventTime─┐
-│ 1073752 │ 2014-03-17 16:38:10 │
-│  591325 │ 2014-03-17 16:38:48 │
-│  591325 │ 2014-03-17 16:42:27 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 00:28:25 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 10:46:20 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 13:59:20 │
-│  591325 │ 2014-03-17 22:17:55 │
-│  591325 │ 2014-03-17 22:18:07 │
-│  591325 │ 2014-03-17 22:18:51 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 11:37:06 │
-└─────────┴─────────────────────┘
-```
-
-No puede realizar SELECT para toda una estructura de datos anidados. Solo puede enumerar explícitamente columnas individuales que forman parte de él.
-
-Para una consulta INSERT, debe pasar todas las matrices de columnas de componentes de una estructura de datos anidada por separado (como si fueran matrices de columnas individuales). Durante la inserción, el sistema comprueba que tienen la misma longitud.
-
-Para una consulta DESCRIBE, las columnas de una estructura de datos anidada se enumeran por separado de la misma manera.
-
-La consulta ALTER para elementos en una estructura de datos anidados tiene limitaciones.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nested_data_structures/nested/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/nullable.md b/docs/es/sql-reference/data-types/nullable.md
deleted file mode 100644
index bec05e1c756..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/nullable.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: 'NULL'
----
-
-# Nivel de Cifrado WEP) {#data_type-nullable}
-
-Permite almacenar marcador especial ([NULL](../../sql-reference/syntax.md)) que denota “missing value” junto con los valores normales permitidos por `TypeName`. Por ejemplo, un `Nullable(Int8)` tipo columna puede almacenar `Int8` valores de tipo, y las filas que no tienen un valor almacenarán `NULL`.
-
-Para un `TypeName`, no puede usar tipos de datos compuestos [Matriz](array.md) y [Tupla](tuple.md). Los tipos de datos compuestos pueden contener `Nullable` valores de tipo, como `Array(Nullable(Int8))`.
-
-A `Nullable` no se puede incluir en los índices de tabla.
-
-`NULL` es el valor predeterminado para cualquier `Nullable` tipo, a menos que se especifique lo contrario en la configuración del servidor ClickHouse.
-
-## Características de almacenamiento {#storage-features}
-
-Almacenar `Nullable` en una columna de tabla, ClickHouse usa un archivo separado con `NULL` máscaras además del archivo normal con valores. Las entradas en el archivo de máscaras permiten ClickHouse distinguir entre `NULL` y un valor predeterminado del tipo de datos correspondiente para cada fila de la tabla. Debido a un archivo adicional, `Nullable` La columna consume espacio de almacenamiento adicional en comparación con una normal similar.
-
-!!! info "Nota"
-    Utilizar `Nullable` casi siempre afecta negativamente al rendimiento, tenga esto en cuenta al diseñar sus bases de datos.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_null(x Int8, y Nullable(Int8)) ENGINE TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO t_null VALUES (1, NULL), (2, 3)
-```
-
-``` sql
-SELECT x + y FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─plus(x, y)─┐
-│       ᴺᵁᴸᴸ │
-│          5 │
-└────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nullable/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md b/docs/es/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
deleted file mode 100644
index 48591993cea..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-# SimpleAggregateFunction {#data-type-simpleaggregatefunction}
-
-El tipo de dato `SimpleAggregateFunction(name, types_of_arguments…)` almacena el valor actual de la función agregada, no almacena su estado completo como hace [`AggregateFunction`](aggregatefunction.md). Esta optimización se puede aplicar a las funciones con la siguiente propiedad: el resultado de aplicar una función `f` a un conjunto de filas `S1 UNION ALL S2` se puede obtener aplicando `f` a partes de la fila establecida por separado, y luego aplicar de nuevo `f` los resultados: `f(S1 UNION ALL S2) = f(f(S1) UNION ALL f(S2))`. Un ejemplo de función con esta propiedad es la suma. Esta propiedad garantiza que los resultados de agregación parcial son suficientes para calcular el combinado, por lo que no tenemos que almacenar y procesar ningún dato adicional.
-
-La lista de functiones de agregación soportadas son:
-
--   [`any`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-any)
--   [`anyLast`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#anylastx)
--   [`min`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-min)
--   [`max`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-max)
--   [`sum`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum)
--   [`groupBitAnd`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitand)
--   [`groupBitOr`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitor)
--   [`groupBitXor`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitxor)
-
-Cuando se usa `SimpleAggregateFunction(func, Type)` el resultado es almacenado datos `Type` así que no necesita aplicar los suficos `-Merge`/`-State` a las funciones de agregación para usarlas. Para la misma función de agregación `SimpleAggregateFunction` tiene un mejor rendimiento que `AggregateFunction`.
-
-**Parámetros**
-
--   Nombre de la función de agregado.
--   Tipos de los argumentos de la función agregada.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    column1 SimpleAggregateFunction(sum, UInt64),
-    column2 SimpleAggregateFunction(any, String)
-) ENGINE = ...
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/simpleaggregatefunction/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md b/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md
deleted file mode 100644
index d1e170ab343..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Expresion
----
-
-# Expresion {#expression}
-
-Las expresiones se utilizan para representar lambdas en funciones de orden superior.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/expression/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/index.md b/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/index.md
deleted file mode 100644
index 8c14a96bca9..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Tipos de datos especiales
-toc_hidden: true
-toc_priority: 55
-toc_title: oculto
----
-
-# Tipos de datos especiales {#special-data-types}
-
-Los valores de tipo de datos especiales no se pueden serializar para guardar en una tabla o salida en los resultados de la consulta, pero se pueden usar como un resultado intermedio durante la ejecución de la consulta.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md b/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md
deleted file mode 100644
index c4c4a67c8cd..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: Intervalo
----
-
-# Intervalo {#data-type-interval}
-
-La familia de tipos de datos que representan intervalos de fecha y hora. Los tipos resultantes del [INTERVAL](../../../sql-reference/operators/index.md#operator-interval) operador.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    `Interval` los valores de tipo de datos no se pueden almacenar en tablas.
-
-Estructura:
-
--   Intervalo de tiempo como un valor entero sin signo.
--   Tipo de intervalo.
-
-Tipos de intervalo admitidos:
-
--   `SECOND`
--   `MINUTE`
--   `HOUR`
--   `DAY`
--   `WEEK`
--   `MONTH`
--   `QUARTER`
--   `YEAR`
-
-Para cada tipo de intervalo, hay un tipo de datos independiente. Por ejemplo, el `DAY` el intervalo corresponde a la `IntervalDay` tipo de datos:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(INTERVAL 4 DAY)
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(toIntervalDay(4))─┐
-│ IntervalDay                  │
-└──────────────────────────────┘
-```
-
-## Observaciones de uso {#data-type-interval-usage-remarks}
-
-Usted puede utilizar `Interval`-type valores en operaciones aritméticas con [Fecha](../../../sql-reference/data-types/date.md) y [FechaHora](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)-type valores. Por ejemplo, puede agregar 4 días a la hora actual:
-
-``` sql
-SELECT now() as current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY
-```
-
-``` text
-┌───current_date_time─┬─plus(now(), toIntervalDay(4))─┐
-│ 2019-10-23 10:58:45 │           2019-10-27 10:58:45 │
-└─────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Los intervalos con diferentes tipos no se pueden combinar. No puedes usar intervalos como `4 DAY 1 HOUR`. Especifique los intervalos en unidades que son más pequeñas o iguales que la unidad más pequeña del intervalo, por ejemplo, el intervalo `1 day and an hour` se puede expresar como `25 HOUR` o `90000 SECOND`.
-
-No puede realizar operaciones aritméticas con `Interval`-type valores, pero puede agregar intervalos de diferentes tipos en consecuencia a los valores en `Date` o `DateTime` tipos de datos. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR
-```
-
-``` text
-┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐
-│ 2019-10-23 11:16:28 │                                    2019-10-27 14:16:28 │
-└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-La siguiente consulta provoca una excepción:
-
-``` sql
-select now() AS current_date_time, current_date_time + (INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR)
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 19.14.1):
-Code: 43. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Wrong argument types for function plus: if one argument is Interval, then another must be Date or DateTime..
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [INTERVAL](../../../sql-reference/operators/index.md#operator-interval) operador
--   [ToInterval](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#function-tointerval) funciones de conversión de tipo
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md b/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md
deleted file mode 100644
index 31c881d1cc6..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: Nada
----
-
-# Nada {#nothing}
-
-El único propósito de este tipo de datos es representar casos en los que no se espera un valor. Entonces no puedes crear un `Nothing` valor de tipo.
-
-Por ejemplo, literal [NULL](../../../sql-reference/syntax.md#null-literal) tiene tipo de `Nullable(Nothing)`. Ver más sobre [NULL](../../../sql-reference/data-types/nullable.md).
-
-El `Nothing` tipo puede también se utiliza para denotar matrices vacías:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(array())
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(array())─┐
-│ Array(Nothing)      │
-└─────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/nothing/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/set.md b/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/set.md
deleted file mode 100644
index 70b6d5d7383..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/special-data-types/set.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: Establecer
----
-
-# Establecer {#set}
-
-Utilizado para la mitad derecha de un [IN](../../operators/in.md#select-in-operators) expresion.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/set/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/string.md b/docs/es/sql-reference/data-types/string.md
deleted file mode 100644
index 603dd36cd8d..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/string.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: Cadena
----
-
-# Cadena {#string}
-
-Cuerdas de una longitud arbitraria. La longitud no está limitada. El valor puede contener un conjunto arbitrario de bytes, incluidos los bytes nulos.
-El tipo String reemplaza los tipos VARCHAR, BLOB, CLOB y otros de otros DBMS.
-
-## Codificación {#encodings}
-
-ClickHouse no tiene el concepto de codificaciones. Las cadenas pueden contener un conjunto arbitrario de bytes, que se almacenan y salen tal cual.
-Si necesita almacenar textos, le recomendamos que utilice la codificación UTF-8. Como mínimo, si su terminal usa UTF-8 (según lo recomendado), puede leer y escribir sus valores sin realizar conversiones.
-Del mismo modo, ciertas funciones para trabajar con cadenas tienen variaciones separadas que funcionan bajo el supuesto de que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado en UTF-8.
-Por ejemplo, el ‘length’ función calcula la longitud de cadena en bytes, mientras que la ‘lengthUTF8’ función calcula la longitud de la cadena en puntos de código Unicode, suponiendo que el valor está codificado UTF-8.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/string/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/tuple.md b/docs/es/sql-reference/data-types/tuple.md
deleted file mode 100644
index d6411df5290..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/tuple.md
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 53
-toc_title: Tuple (T1, T2, ...)
----
-
-# Tuple(t1, T2, …) {#tuplet1-t2}
-
-Una tupla de elementos, cada uno con un individuo [tipo](index.md#data_types).
-
-Las tuplas se utilizan para la agrupación temporal de columnas. Las columnas se pueden agrupar cuando se usa una expresión IN en una consulta y para especificar ciertos parámetros formales de las funciones lambda. Para obtener más información, consulte las secciones [IN operadores](../../sql-reference/operators/in.md) y [Funciones de orden superior](../../sql-reference/functions/higher-order-functions.md).
-
-Las tuplas pueden ser el resultado de una consulta. En este caso, para formatos de texto distintos de JSON, los valores están separados por comas entre corchetes. En formatos JSON, las tuplas se generan como matrices (entre corchetes).
-
-## Creación de una tupla {#creating-a-tuple}
-
-Puedes usar una función para crear una tupla:
-
-``` sql
-tuple(T1, T2, ...)
-```
-
-Ejemplo de creación de una tupla:
-
-``` sql
-SELECT tuple(1,'a') AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x───────┬─toTypeName(tuple(1, 'a'))─┐
-│ (1,'a') │ Tuple(UInt8, String)      │
-└─────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-## Trabajar con tipos de datos {#working-with-data-types}
-
-Al crear una tupla sobre la marcha, ClickHouse detecta automáticamente el tipo de cada argumento como el mínimo de los tipos que pueden almacenar el valor del argumento. Si el argumento es [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal), el tipo del elemento de tupla es [NULL](nullable.md).
-
-Ejemplo de detección automática de tipos de datos:
-
-``` sql
-SELECT tuple(1, NULL) AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x────────┬─toTypeName(tuple(1, NULL))──────┐
-│ (1,NULL) │ Tuple(UInt8, Nullable(Nothing)) │
-└──────────┴─────────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/tuple/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/data-types/uuid.md b/docs/es/sql-reference/data-types/uuid.md
deleted file mode 100644
index 633db62d65f..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/data-types/uuid.md
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: UUID
----
-
-# UUID {#uuid-data-type}
-
-Un identificador único universal (UUID) es un número de 16 bytes utilizado para identificar registros. Para obtener información detallada sobre el UUID, consulte [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Universally_unique_identifier).
-
-El ejemplo de valor de tipo UUID se representa a continuación:
-
-``` text
-61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0
-```
-
-Si no especifica el valor de la columna UUID al insertar un nuevo registro, el valor UUID se rellena con cero:
-
-``` text
-00000000-0000-0000-0000-000000000000
-```
-
-## Cómo generar {#how-to-generate}
-
-Para generar el valor UUID, ClickHouse proporciona el [GenerateUUIDv4](../../sql-reference/functions/uuid-functions.md) función.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-**Ejemplo 1**
-
-En este ejemplo se muestra la creación de una tabla con la columna de tipo UUID e insertar un valor en la tabla.
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_uuid (x UUID, y String) ENGINE=TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'Example 1'
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_uuid
-```
-
-``` text
-┌────────────────────────────────────x─┬─y─────────┐
-│ 417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50 │ Example 1 │
-└──────────────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-**Ejemplo 2**
-
-En este ejemplo, el valor de la columna UUID no se especifica al insertar un nuevo registro.
-
-``` sql
-INSERT INTO t_uuid (y) VALUES ('Example 2')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_uuid
-```
-
-``` text
-┌────────────────────────────────────x─┬─y─────────┐
-│ 417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50 │ Example 1 │
-│ 00000000-0000-0000-0000-000000000000 │ Example 2 │
-└──────────────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-## Restricción {#restrictions}
-
-El tipo de datos UUID sólo admite funciones que [Cadena](string.md) tipo de datos también soporta (por ejemplo, [minuto](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-min), [máximo](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-max), y [contar](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-count)).
-
-El tipo de datos UUID no es compatible con operaciones aritméticas (por ejemplo, [abdominales](../../sql-reference/functions/arithmetic-functions.md#arithm_func-abs)) o funciones agregadas, tales como [resumir](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) y [avg](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/uuid/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md
deleted file mode 100644
index 68f18367872..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: "Diccionarios jer\xE1rquicos"
----
-
-# Diccionarios jerárquicos {#hierarchical-dictionaries}
-
-ClickHouse soporta diccionarios jerárquicos con un [llave numérica](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict-numeric-key).
-
-Mira la siguiente estructura jerárquica:
-
-``` text
-0 (Common parent)
-│
-├── 1 (Russia)
-│   │
-│   └── 2 (Moscow)
-│       │
-│       └── 3 (Center)
-│
-└── 4 (Great Britain)
-    │
-    └── 5 (London)
-```
-
-Esta jerarquía se puede expresar como la siguiente tabla de diccionario.
-
-| region_id | parent_region | nombre_región |
-|------------|----------------|----------------|
-| 1          | 0              | Rusia          |
-| 2          | 1              | Moscu          |
-| 3          | 2              | Centrar        |
-| 4          | 0              | Gran Bretaña   |
-| 5          | 4              | Londres        |
-
-Esta tabla contiene una columna `parent_region` que contiene la clave del padre más cercano para el elemento.
-
-ClickHouse soporta el [jerárquica](external-dicts-dict-structure.md#hierarchical-dict-attr) propiedad para [diccionario externo](index.md) atributo. Esta propiedad le permite configurar el diccionario jerárquico similar al descrito anteriormente.
-
-El [dictGetHierarchy](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md#dictgethierarchy) función le permite obtener la cadena principal de un elemento.
-
-Para nuestro ejemplo, la estructura del diccionario puede ser la siguiente:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    <structure>
-        <id>
-            <name>region_id</name>
-        </id>
-
-        <attribute>
-            <name>parent_region</name>
-            <type>UInt64</type>
-            <null_value>0</null_value>
-            <hierarchical>true</hierarchical>
-        </attribute>
-
-        <attribute>
-            <name>region_name</name>
-            <type>String</type>
-            <null_value></null_value>
-        </attribute>
-
-    </structure>
-</dictionary>
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_hierarchical/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md
deleted file mode 100644
index 85001c181eb..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md
+++ /dev/null
@@ -1,396 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: Almacenamiento de diccionarios en la memoria
----
-
-# Almacenamiento de diccionarios en la memoria {#dicts-external-dicts-dict-layout}
-
-Hay una variedad de formas de almacenar diccionarios en la memoria.
-
-Recomendamos [plano](#flat), [Hashed](#dicts-external_dicts_dict_layout-hashed) y [Método de codificación de datos:](#complex-key-hashed). que proporcionan una velocidad de procesamiento óptima.
-
-No se recomienda el almacenamiento en caché debido al rendimiento potencialmente bajo y las dificultades para seleccionar los parámetros óptimos. Lea más en la sección “[cache](#cache)”.
-
-Hay varias formas de mejorar el rendimiento del diccionario:
-
--   Llame a la función para trabajar con el diccionario después `GROUP BY`.
--   Marque los atributos para extraer como inyectivos. Un atributo se llama injective si diferentes valores de atributo corresponden a claves diferentes. Entonces, cuando `GROUP BY` utiliza una función que obtiene un valor de atributo mediante la clave, esta función se elimina automáticamente de `GROUP BY`.
-
-ClickHouse genera una excepción para errores con diccionarios. Ejemplos de errores:
-
--   No se pudo cargar el diccionario al que se accede.
--   Error al consultar un `cached` diccionario.
-
-Puede ver la lista de diccionarios externos y sus estados en el `system.dictionaries` tabla.
-
-La configuración se ve así:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        ...
-        <layout>
-            <layout_type>
-                <!-- layout settings -->
-            </layout_type>
-        </layout>
-        ...
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-Correspondiente [Consulta DDL](../../statements/create.md#create-dictionary-query):
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (...)
-...
-LAYOUT(LAYOUT_TYPE(param value)) -- layout settings
-...
-```
-
-## Maneras de almacenar diccionarios en la memoria {#ways-to-store-dictionaries-in-memory}
-
--   [plano](#flat)
--   [Hashed](#dicts-external_dicts_dict_layout-hashed)
--   [Sistema abierto.](#dicts-external_dicts_dict_layout-sparse_hashed)
--   [cache](#cache)
--   [directo](#direct)
--   [range_hashed](#range-hashed)
--   [Método de codificación de datos:](#complex-key-hashed)
--   [complejo_key_cache](#complex-key-cache)
--   [Método de codificación de datos:](#ip-trie)
-
-### plano {#flat}
-
-El diccionario está completamente almacenado en la memoria en forma de matrices planas. ¿Cuánta memoria usa el diccionario? La cantidad es proporcional al tamaño de la clave más grande (en el espacio utilizado).
-
-La clave del diccionario tiene el `UInt64` tipo y el valor está limitado a 500.000. Si se descubre una clave más grande al crear el diccionario, ClickHouse produce una excepción y no crea el diccionario.
-
-Se admiten todos los tipos de fuentes. Al actualizar, los datos (de un archivo o de una tabla) se leen en su totalidad.
-
-Este método proporciona el mejor rendimiento entre todos los métodos disponibles para almacenar el diccionario.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<layout>
-  <flat />
-</layout>
-```
-
-o
-
-``` sql
-LAYOUT(FLAT())
-```
-
-### Hashed {#dicts-external_dicts_dict_layout-hashed}
-
-El diccionario está completamente almacenado en la memoria en forma de una tabla hash. El diccionario puede contener cualquier número de elementos con cualquier identificador En la práctica, el número de claves puede alcanzar decenas de millones de elementos.
-
-Se admiten todos los tipos de fuentes. Al actualizar, los datos (de un archivo o de una tabla) se leen en su totalidad.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<layout>
-  <hashed />
-</layout>
-```
-
-o
-
-``` sql
-LAYOUT(HASHED())
-```
-
-### Sistema abierto {#dicts-external_dicts_dict_layout-sparse_hashed}
-
-Similar a `hashed`, pero usa menos memoria a favor más uso de CPU.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<layout>
-  <sparse_hashed />
-</layout>
-```
-
-``` sql
-LAYOUT(SPARSE_HASHED())
-```
-
-### Método de codificación de datos: {#complex-key-hashed}
-
-Este tipo de almacenamiento es para su uso con material compuesto [claves](external-dicts-dict-structure.md). Similar a `hashed`.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<layout>
-  <complex_key_hashed />
-</layout>
-```
-
-``` sql
-LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED())
-```
-
-### range_hashed {#range-hashed}
-
-El diccionario se almacena en la memoria en forma de una tabla hash con una matriz ordenada de rangos y sus valores correspondientes.
-
-Este método de almacenamiento funciona de la misma manera que hash y permite el uso de intervalos de fecha / hora (tipo numérico arbitrario) además de la clave.
-
-Ejemplo: La tabla contiene descuentos para cada anunciante en el formato:
-
-``` text
-+---------|-------------|-------------|------+
-| advertiser id | discount start date | discount end date | amount |
-+===============+=====================+===================+========+
-| 123           | 2015-01-01          | 2015-01-15        | 0.15   |
-+---------|-------------|-------------|------+
-| 123           | 2015-01-16          | 2015-01-31        | 0.25   |
-+---------|-------------|-------------|------+
-| 456           | 2015-01-01          | 2015-01-15        | 0.05   |
-+---------|-------------|-------------|------+
-```
-
-Para utilizar un ejemplo para intervalos de fechas, defina el `range_min` y `range_max` elementos en el [estructura](external-dicts-dict-structure.md). Estos elementos deben contener elementos `name` y`type` (si `type` no se especifica, se utilizará el tipo predeterminado - Fecha). `type` puede ser de cualquier tipo numérico (Fecha / DateTime / UInt64 / Int32 / otros).
-
-Ejemplo:
-
-``` xml
-<structure>
-    <id>
-        <name>Id</name>
-    </id>
-    <range_min>
-        <name>first</name>
-        <type>Date</type>
-    </range_min>
-    <range_max>
-        <name>last</name>
-        <type>Date</type>
-    </range_max>
-    ...
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somedict (
-    id UInt64,
-    first Date,
-    last Date
-)
-PRIMARY KEY id
-LAYOUT(RANGE_HASHED())
-RANGE(MIN first MAX last)
-```
-
-Para trabajar con estos diccionarios, debe pasar un argumento adicional al `dictGetT` función, para la que se selecciona un rango:
-
-``` sql
-dictGetT('dict_name', 'attr_name', id, date)
-```
-
-Esta función devuelve el valor para el `id`s y el intervalo de fechas que incluye la fecha pasada.
-
-Detalles del algoritmo:
-
--   Si el `id` no se encuentra o no se encuentra un rango para el `id` devuelve el valor predeterminado para el diccionario.
--   Si hay rangos superpuestos, puede usar cualquiera.
--   Si el delimitador de rango es `NULL` o una fecha no válida (como 1900-01-01 o 2039-01-01), el rango se deja abierto. La gama puede estar abierta en ambos lados.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<yandex>
-        <dictionary>
-
-                ...
-
-                <layout>
-                        <range_hashed />
-                </layout>
-
-                <structure>
-                        <id>
-                                <name>Abcdef</name>
-                        </id>
-                        <range_min>
-                                <name>StartTimeStamp</name>
-                                <type>UInt64</type>
-                        </range_min>
-                        <range_max>
-                                <name>EndTimeStamp</name>
-                                <type>UInt64</type>
-                        </range_max>
-                        <attribute>
-                                <name>XXXType</name>
-                                <type>String</type>
-                                <null_value />
-                        </attribute>
-                </structure>
-
-        </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somedict(
-    Abcdef UInt64,
-    StartTimeStamp UInt64,
-    EndTimeStamp UInt64,
-    XXXType String DEFAULT ''
-)
-PRIMARY KEY Abcdef
-RANGE(MIN StartTimeStamp MAX EndTimeStamp)
-```
-
-### cache {#cache}
-
-El diccionario se almacena en una memoria caché que tiene un número fijo de celdas. Estas celdas contienen elementos de uso frecuente.
-
-Al buscar un diccionario, primero se busca en la memoria caché. Para cada bloque de datos, todas las claves que no se encuentran en la memoria caché o están desactualizadas se solicitan desde el origen utilizando `SELECT attrs... FROM db.table WHERE id IN (k1, k2, ...)`. Los datos recibidos se escriben en la memoria caché.
-
-Para los diccionarios de caché, la caducidad [vida](external-dicts-dict-lifetime.md) de datos en la memoria caché se puede establecer. Si más tiempo que `lifetime` ha pasado desde que se cargaron los datos en una celda, el valor de la celda no se usa y se vuelve a solicitar la próxima vez que se deba usar.
-Esta es la menos efectiva de todas las formas de almacenar diccionarios. La velocidad de la memoria caché depende en gran medida de la configuración correcta y del escenario de uso. Un diccionario de tipo de caché funciona bien solo cuando las tasas de aciertos son lo suficientemente altas (recomendado 99% y superior). Puede ver la tasa de aciertos promedio en el `system.dictionaries` tabla.
-
-Para mejorar el rendimiento de la caché, utilice una subconsulta con `LIMIT`, y llame a la función con el diccionario externamente.
-
-Apoyar [fuente](external-dicts-dict-sources.md): MySQL, ClickHouse, ejecutable, HTTP.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<layout>
-    <cache>
-        <!-- The size of the cache, in number of cells. Rounded up to a power of two. -->
-        <size_in_cells>1000000000</size_in_cells>
-    </cache>
-</layout>
-```
-
-o
-
-``` sql
-LAYOUT(CACHE(SIZE_IN_CELLS 1000000000))
-```
-
-Establezca un tamaño de caché lo suficientemente grande. Necesitas experimentar para seleccionar el número de celdas:
-
-1.  Establecer algún valor.
-2.  Ejecute consultas hasta que la memoria caché esté completamente llena.
-3.  Evalúe el consumo de memoria utilizando el `system.dictionaries` tabla.
-4.  Aumente o disminuya el número de celdas hasta que se alcance el consumo de memoria requerido.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No use ClickHouse como fuente, ya que es lento procesar consultas con lecturas aleatorias.
-
-### complejo_key_cache {#complex-key-cache}
-
-Este tipo de almacenamiento es para su uso con material compuesto [claves](external-dicts-dict-structure.md). Similar a `cache`.
-
-### directo {#direct}
-
-El diccionario no se almacena en la memoria y va directamente a la fuente durante el procesamiento de una solicitud.
-
-La clave del diccionario tiene el `UInt64` tipo.
-
-Todos los tipos de [fuente](external-dicts-dict-sources.md), excepto los archivos locales, son compatibles.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<layout>
-  <direct />
-</layout>
-```
-
-o
-
-``` sql
-LAYOUT(DIRECT())
-```
-
-### Método de codificación de datos: {#ip-trie}
-
-Este tipo de almacenamiento sirve para asignar prefijos de red (direcciones IP) a metadatos como ASN.
-
-Ejemplo: La tabla contiene prefijos de red y su correspondiente número AS y código de país:
-
-``` text
-  +-----------|-----|------+
-  | prefix          | asn   | cca2   |
-  +=================+=======+========+
-  | 202.79.32.0/20  | 17501 | NP     |
-  +-----------|-----|------+
-  | 2620:0:870::/48 | 3856  | US     |
-  +-----------|-----|------+
-  | 2a02:6b8:1::/48 | 13238 | RU     |
-  +-----------|-----|------+
-  | 2001:db8::/32   | 65536 | ZZ     |
-  +-----------|-----|------+
-```
-
-Cuando se utiliza este tipo de diseño, la estructura debe tener una clave compuesta.
-
-Ejemplo:
-
-``` xml
-<structure>
-    <key>
-        <attribute>
-            <name>prefix</name>
-            <type>String</type>
-        </attribute>
-    </key>
-    <attribute>
-            <name>asn</name>
-            <type>UInt32</type>
-            <null_value />
-    </attribute>
-    <attribute>
-            <name>cca2</name>
-            <type>String</type>
-            <null_value>??</null_value>
-    </attribute>
-    ...
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somedict (
-    prefix String,
-    asn UInt32,
-    cca2 String DEFAULT '??'
-)
-PRIMARY KEY prefix
-```
-
-La clave debe tener solo un atributo de tipo String que contenga un prefijo IP permitido. Todavía no se admiten otros tipos.
-
-Para consultas, debe utilizar las mismas funciones (`dictGetT` con una tupla) como para diccionarios con claves compuestas:
-
-``` sql
-dictGetT('dict_name', 'attr_name', tuple(ip))
-```
-
-La función toma cualquiera `UInt32` para IPv4, o `FixedString(16)` para IPv6:
-
-``` sql
-dictGetString('prefix', 'asn', tuple(IPv6StringToNum('2001:db8::1')))
-```
-
-Todavía no se admiten otros tipos. La función devuelve el atributo para el prefijo que corresponde a esta dirección IP. Si hay prefijos superpuestos, se devuelve el más específico.
-
-Los datos se almacenan en un `trie`. Debe encajar completamente en la RAM.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_layout/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md
deleted file mode 100644
index a1b50e40138..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: Actualizaciones del diccionario
----
-
-# Actualizaciones del diccionario {#dictionary-updates}
-
-ClickHouse actualiza periódicamente los diccionarios. El intervalo de actualización para los diccionarios completamente descargados y el intervalo de invalidación para los diccionarios almacenados en caché se `<lifetime>` etiqueta en segundos.
-
-Las actualizaciones del diccionario (aparte de la carga para el primer uso) no bloquean las consultas. Durante las actualizaciones, se utiliza la versión anterior de un diccionario. Si se produce un error durante una actualización, el error se escribe en el registro del servidor y las consultas continúan utilizando la versión anterior de los diccionarios.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    ...
-    <lifetime>300</lifetime>
-    ...
-</dictionary>
-```
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (...)
-...
-LIFETIME(300)
-...
-```
-
-Configuración `<lifetime>0</lifetime>` (`LIFETIME(0)`) impide que los diccionarios se actualicen.
-
-Puede establecer un intervalo de tiempo para las actualizaciones, y ClickHouse elegirá un tiempo uniformemente aleatorio dentro de este rango. Esto es necesario para distribuir la carga en la fuente del diccionario cuando se actualiza en una gran cantidad de servidores.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    ...
-    <lifetime>
-        <min>300</min>
-        <max>360</max>
-    </lifetime>
-    ...
-</dictionary>
-```
-
-o
-
-``` sql
-LIFETIME(MIN 300 MAX 360)
-```
-
-Si `<min>0</min>` y `<max>0</max>`, ClickHouse no vuelve a cargar el diccionario por tiempo de espera.
-En este caso, ClickHouse puede volver a cargar el diccionario anteriormente si el archivo de configuración del diccionario `SYSTEM RELOAD DICTIONARY` se ejecutó el comando.
-
-Al actualizar los diccionarios, el servidor ClickHouse aplica una lógica diferente según el tipo de [fuente](external-dicts-dict-sources.md):
-
-Al actualizar los diccionarios, el servidor ClickHouse aplica una lógica diferente según el tipo de [fuente](external-dicts-dict-sources.md):
-
--   Para un archivo de texto, comprueba el tiempo de modificación. Si la hora difiere de la hora previamente grabada, el diccionario se actualiza.
--   Para las tablas MyISAM, el tiempo de modificación se comprueba utilizando un `SHOW TABLE STATUS` consulta.
--   Los diccionarios de otras fuentes se actualizan cada vez de forma predeterminada.
-
-Para fuentes MySQL (InnoDB), ODBC y ClickHouse, puede configurar una consulta que actualizará los diccionarios solo si realmente cambiaron, en lugar de cada vez. Para ello, siga estos pasos:
-
--   La tabla del diccionario debe tener un campo que siempre cambie cuando se actualizan los datos de origen.
--   La configuración del origen debe especificar una consulta que recupere el campo de cambio. El servidor ClickHouse interpreta el resultado de la consulta como una fila, y si esta fila ha cambiado en relación con su estado anterior, el diccionario se actualiza. Especifique la consulta en el `<invalidate_query>` en la configuración de la [fuente](external-dicts-dict-sources.md).
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    ...
-    <odbc>
-      ...
-      <invalidate_query>SELECT update_time FROM dictionary_source where id = 1</invalidate_query>
-    </odbc>
-    ...
-</dictionary>
-```
-
-o
-
-``` sql
-...
-SOURCE(ODBC(... invalidate_query 'SELECT update_time FROM dictionary_source where id = 1'))
-...
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_lifetime/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
deleted file mode 100644
index afeef7b4480..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
+++ /dev/null
@@ -1,630 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: Fuentes de diccionarios externos
----
-
-# Fuentes de diccionarios externos {#dicts-external-dicts-dict-sources}
-
-Un diccionario externo se puede conectar desde muchas fuentes diferentes.
-
-Si el diccionario se configura usando xml-file, la configuración se ve así:
-
-``` xml
-<yandex>
-  <dictionary>
-    ...
-    <source>
-      <source_type>
-        <!-- Source configuration -->
-      </source_type>
-    </source>
-    ...
-  </dictionary>
-  ...
-</yandex>
-```
-
-En caso de [Consulta DDL](../../statements/create.md#create-dictionary-query), la configuración igual parecerá:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dict_name (...)
-...
-SOURCE(SOURCE_TYPE(param1 val1 ... paramN valN)) -- Source configuration
-...
-```
-
-El origen está configurado en el `source` apartado.
-
-Para tipos de origen [Archivo Local](#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file), [Archivo ejecutable](#dicts-external_dicts_dict_sources-executable), [HTTP(s))](#dicts-external_dicts_dict_sources-http), [Haga clic en Casa](#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse)
-ajustes opcionales están disponibles:
-
-``` xml
-<source>
-  <file>
-    <path>/opt/dictionaries/os.tsv</path>
-    <format>TabSeparated</format>
-  </file>
-  <settings>
-      <format_csv_allow_single_quotes>0</format_csv_allow_single_quotes>
-  </settings>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(FILE(path '/opt/dictionaries/os.tsv' format 'TabSeparated'))
-SETTINGS(format_csv_allow_single_quotes = 0)
-```
-
-Tipos de fuentes (`source_type`):
-
--   [Archivo Local](#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file)
--   [Archivo ejecutable](#dicts-external_dicts_dict_sources-executable)
--   [HTTP(s))](#dicts-external_dicts_dict_sources-http)
--   DBMS
-    -   [ODBC](#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
-    -   [MySQL](#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
-    -   [Haga clic en Casa](#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse)
-    -   [MongoDB](#dicts-external_dicts_dict_sources-mongodb)
-    -   [Redis](#dicts-external_dicts_dict_sources-redis)
-
-## Archivo Local {#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file}
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-  <file>
-    <path>/opt/dictionaries/os.tsv</path>
-    <format>TabSeparated</format>
-  </file>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(FILE(path '/opt/dictionaries/os.tsv' format 'TabSeparated'))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `path` – The absolute path to the file.
--   `format` – The file format. All the formats described in “[Formato](../../../interfaces/formats.md#formats)” son compatibles.
-
-## Archivo ejecutable {#dicts-external_dicts_dict_sources-executable}
-
-Trabajar con archivos ejecutables depende de [cómo se almacena el diccionario en la memoria](external-dicts-dict-layout.md). Si el diccionario se almacena usando `cache` y `complex_key_cache`, ClickHouse solicita las claves necesarias enviando una solicitud al STDIN del archivo ejecutable. De lo contrario, ClickHouse inicia el archivo ejecutable y trata su salida como datos del diccionario.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-    <executable>
-        <command>cat /opt/dictionaries/os.tsv</command>
-        <format>TabSeparated</format>
-    </executable>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(EXECUTABLE(command 'cat /opt/dictionaries/os.tsv' format 'TabSeparated'))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `command` – The absolute path to the executable file, or the file name (if the program directory is written to `PATH`).
--   `format` – The file format. All the formats described in “[Formato](../../../interfaces/formats.md#formats)” son compatibles.
-
-## Http(s) {#dicts-external_dicts_dict_sources-http}
-
-Trabajar con un servidor HTTP depende de [cómo se almacena el diccionario en la memoria](external-dicts-dict-layout.md). Si el diccionario se almacena usando `cache` y `complex_key_cache`, ClickHouse solicita las claves necesarias enviando una solicitud a través del `POST` método.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-    <http>
-        <url>http://[::1]/os.tsv</url>
-        <format>TabSeparated</format>
-        <credentials>
-            <user>user</user>
-            <password>password</password>
-        </credentials>
-        <headers>
-            <header>
-                <name>API-KEY</name>
-                <value>key</value>
-            </header>
-        </headers>
-    </http>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(HTTP(
-    url 'http://[::1]/os.tsv'
-    format 'TabSeparated'
-    credentials(user 'user' password 'password')
-    headers(header(name 'API-KEY' value 'key'))
-))
-```
-
-Para que ClickHouse tenga acceso a un recurso HTTPS, debe [configurar openSSL](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-openssl) en la configuración del servidor.
-
-Configuración de campos:
-
--   `url` – The source URL.
--   `format` – The file format. All the formats described in “[Formato](../../../interfaces/formats.md#formats)” son compatibles.
--   `credentials` – Basic HTTP authentication. Optional parameter.
-    -   `user` – Username required for the authentication.
-    -   `password` – Password required for the authentication.
--   `headers` – All custom HTTP headers entries used for the HTTP request. Optional parameter.
-    -   `header` – Single HTTP header entry.
-    -   `name` – Identifiant name used for the header send on the request.
-    -   `value` – Value set for a specific identifiant name.
-
-## ODBC {#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc}
-
-Puede utilizar este método para conectar cualquier base de datos que tenga un controlador ODBC.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-    <odbc>
-        <db>DatabaseName</db>
-        <table>ShemaName.TableName</table>
-        <connection_string>DSN=some_parameters</connection_string>
-        <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
-    </odbc>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(ODBC(
-    db 'DatabaseName'
-    table 'SchemaName.TableName'
-    connection_string 'DSN=some_parameters'
-    invalidate_query 'SQL_QUERY'
-))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `db` – Name of the database. Omit it if the database name is set in the `<connection_string>` parámetros.
--   `table` – Name of the table and schema if exists.
--   `connection_string` – Connection string.
--   `invalidate_query` – Query for checking the dictionary status. Optional parameter. Read more in the section [Actualización de diccionarios](external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-ClickHouse recibe símbolos de cotización del controlador ODBC y cita todas las configuraciones en las consultas al controlador, por lo que es necesario establecer el nombre de la tabla de acuerdo con el caso del nombre de la tabla en la base de datos.
-
-Si tiene problemas con las codificaciones al utilizar Oracle, consulte el [FAQ](../../../faq/general.md#oracle-odbc-encodings) artículo.
-
-### Vulnerabilidad conocida de la funcionalidad del diccionario ODBC {#known-vulnerability-of-the-odbc-dictionary-functionality}
-
-!!! attention "Atención"
-    Cuando se conecta a la base de datos a través del parámetro de conexión del controlador ODBC `Servername` puede ser sustituido. En este caso los valores de `USERNAME` y `PASSWORD` de `odbc.ini` se envían al servidor remoto y pueden verse comprometidos.
-
-**Ejemplo de uso inseguro**
-
-Vamos a configurar unixODBC para PostgreSQL. Contenido de `/etc/odbc.ini`:
-
-``` text
-[gregtest]
-Driver = /usr/lib/psqlodbca.so
-Servername = localhost
-PORT = 5432
-DATABASE = test_db
-#OPTION = 3
-USERNAME = test
-PASSWORD = test
-```
-
-Si luego realiza una consulta como
-
-``` sql
-SELECT * FROM odbc('DSN=gregtest;Servername=some-server.com', 'test_db');
-```
-
-El controlador ODBC enviará valores de `USERNAME` y `PASSWORD` de `odbc.ini` a `some-server.com`.
-
-### Ejemplo de Connecting Postgresql {#example-of-connecting-postgresql}
-
-Sistema operativo Ubuntu.
-
-Instalación de unixODBC y el controlador ODBC para PostgreSQL:
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install -y unixodbc odbcinst odbc-postgresql
-```
-
-Configuración `/etc/odbc.ini` (o `~/.odbc.ini`):
-
-``` text
-    [DEFAULT]
-    Driver = myconnection
-
-    [myconnection]
-    Description         = PostgreSQL connection to my_db
-    Driver              = PostgreSQL Unicode
-    Database            = my_db
-    Servername          = 127.0.0.1
-    UserName            = username
-    Password            = password
-    Port                = 5432
-    Protocol            = 9.3
-    ReadOnly            = No
-    RowVersioning       = No
-    ShowSystemTables    = No
-    ConnSettings        =
-```
-
-La configuración del diccionario en ClickHouse:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        <name>table_name</name>
-        <source>
-            <odbc>
-                <!-- You can specify the following parameters in connection_string: -->
-                <!-- DSN=myconnection;UID=username;PWD=password;HOST=127.0.0.1;PORT=5432;DATABASE=my_db -->
-                <connection_string>DSN=myconnection</connection_string>
-                <table>postgresql_table</table>
-            </odbc>
-        </source>
-        <lifetime>
-            <min>300</min>
-            <max>360</max>
-        </lifetime>
-        <layout>
-            <hashed/>
-        </layout>
-        <structure>
-            <id>
-                <name>id</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>some_column</name>
-                <type>UInt64</type>
-                <null_value>0</null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY table_name (
-    id UInt64,
-    some_column UInt64 DEFAULT 0
-)
-PRIMARY KEY id
-SOURCE(ODBC(connection_string 'DSN=myconnection' table 'postgresql_table'))
-LAYOUT(HASHED())
-LIFETIME(MIN 300 MAX 360)
-```
-
-Es posible que tenga que editar `odbc.ini` para especificar la ruta completa a la biblioteca con el controlador `DRIVER=/usr/local/lib/psqlodbcw.so`.
-
-### Ejemplo de conexión de MS SQL Server {#example-of-connecting-ms-sql-server}
-
-Sistema operativo Ubuntu.
-
-Instalación del controlador: :
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install tdsodbc freetds-bin sqsh
-```
-
-Configuración del controlador:
-
-``` bash
-    $ cat /etc/freetds/freetds.conf
-    ...
-
-    [MSSQL]
-    host = 192.168.56.101
-    port = 1433
-    tds version = 7.0
-    client charset = UTF-8
-
-    $ cat /etc/odbcinst.ini
-    ...
-
-    [FreeTDS]
-    Description     = FreeTDS
-    Driver          = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/odbc/libtdsodbc.so
-    Setup           = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/odbc/libtdsS.so
-    FileUsage       = 1
-    UsageCount      = 5
-
-    $ cat ~/.odbc.ini
-    ...
-
-    [MSSQL]
-    Description     = FreeTDS
-    Driver          = FreeTDS
-    Servername      = MSSQL
-    Database        = test
-    UID             = test
-    PWD             = test
-    Port            = 1433
-```
-
-Configuración del diccionario en ClickHouse:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        <name>test</name>
-        <source>
-            <odbc>
-                <table>dict</table>
-                <connection_string>DSN=MSSQL;UID=test;PWD=test</connection_string>
-            </odbc>
-        </source>
-
-        <lifetime>
-            <min>300</min>
-            <max>360</max>
-        </lifetime>
-
-        <layout>
-            <flat />
-        </layout>
-
-        <structure>
-            <id>
-                <name>k</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>s</name>
-                <type>String</type>
-                <null_value></null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY test (
-    k UInt64,
-    s String DEFAULT ''
-)
-PRIMARY KEY k
-SOURCE(ODBC(table 'dict' connection_string 'DSN=MSSQL;UID=test;PWD=test'))
-LAYOUT(FLAT())
-LIFETIME(MIN 300 MAX 360)
-```
-
-## DBMS {#dbms}
-
-### Mysql {#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql}
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-  <mysql>
-      <port>3306</port>
-      <user>clickhouse</user>
-      <password>qwerty</password>
-      <replica>
-          <host>example01-1</host>
-          <priority>1</priority>
-      </replica>
-      <replica>
-          <host>example01-2</host>
-          <priority>1</priority>
-      </replica>
-      <db>db_name</db>
-      <table>table_name</table>
-      <where>id=10</where>
-      <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
-  </mysql>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(MYSQL(
-    port 3306
-    user 'clickhouse'
-    password 'qwerty'
-    replica(host 'example01-1' priority 1)
-    replica(host 'example01-2' priority 1)
-    db 'db_name'
-    table 'table_name'
-    where 'id=10'
-    invalidate_query 'SQL_QUERY'
-))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `port` – The port on the MySQL server. You can specify it for all replicas, or for each one individually (inside `<replica>`).
-
--   `user` – Name of the MySQL user. You can specify it for all replicas, or for each one individually (inside `<replica>`).
-
--   `password` – Password of the MySQL user. You can specify it for all replicas, or for each one individually (inside `<replica>`).
-
--   `replica` – Section of replica configurations. There can be multiple sections.
-
-        - `replica/host` – The MySQL host.
-        - `replica/priority` – The replica priority. When attempting to connect, ClickHouse traverses the replicas in order of priority. The lower the number, the higher the priority.
-
--   `db` – Name of the database.
-
--   `table` – Name of the table.
-
--   `where` – The selection criteria. The syntax for conditions is the same as for `WHERE` cláusula en MySQL, por ejemplo, `id > 10 AND id < 20`. Parámetro opcional.
-
--   `invalidate_query` – Query for checking the dictionary status. Optional parameter. Read more in the section [Actualización de diccionarios](external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-MySQL se puede conectar en un host local a través de sockets. Para hacer esto, establezca `host` y `socket`.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-  <mysql>
-      <host>localhost</host>
-      <socket>/path/to/socket/file.sock</socket>
-      <user>clickhouse</user>
-      <password>qwerty</password>
-      <db>db_name</db>
-      <table>table_name</table>
-      <where>id=10</where>
-      <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
-  </mysql>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(MYSQL(
-    host 'localhost'
-    socket '/path/to/socket/file.sock'
-    user 'clickhouse'
-    password 'qwerty'
-    db 'db_name'
-    table 'table_name'
-    where 'id=10'
-    invalidate_query 'SQL_QUERY'
-))
-```
-
-### Haga clic en Casa {#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse}
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-    <clickhouse>
-        <host>example01-01-1</host>
-        <port>9000</port>
-        <user>default</user>
-        <password></password>
-        <db>default</db>
-        <table>ids</table>
-        <where>id=10</where>
-    </clickhouse>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(CLICKHOUSE(
-    host 'example01-01-1'
-    port 9000
-    user 'default'
-    password ''
-    db 'default'
-    table 'ids'
-    where 'id=10'
-))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `host` – The ClickHouse host. If it is a local host, the query is processed without any network activity. To improve fault tolerance, you can create a [Distribuido](../../../engines/table-engines/special/distributed.md) tabla e ingrésela en configuraciones posteriores.
--   `port` – The port on the ClickHouse server.
--   `user` – Name of the ClickHouse user.
--   `password` – Password of the ClickHouse user.
--   `db` – Name of the database.
--   `table` – Name of the table.
--   `where` – The selection criteria. May be omitted.
--   `invalidate_query` – Query for checking the dictionary status. Optional parameter. Read more in the section [Actualización de diccionarios](external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-### Mongodb {#dicts-external_dicts_dict_sources-mongodb}
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-    <mongodb>
-        <host>localhost</host>
-        <port>27017</port>
-        <user></user>
-        <password></password>
-        <db>test</db>
-        <collection>dictionary_source</collection>
-    </mongodb>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(MONGO(
-    host 'localhost'
-    port 27017
-    user ''
-    password ''
-    db 'test'
-    collection 'dictionary_source'
-))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `host` – The MongoDB host.
--   `port` – The port on the MongoDB server.
--   `user` – Name of the MongoDB user.
--   `password` – Password of the MongoDB user.
--   `db` – Name of the database.
--   `collection` – Name of the collection.
-
-### Redis {#dicts-external_dicts_dict_sources-redis}
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<source>
-    <redis>
-        <host>localhost</host>
-        <port>6379</port>
-        <storage_type>simple</storage_type>
-        <db_index>0</db_index>
-    </redis>
-</source>
-```
-
-o
-
-``` sql
-SOURCE(REDIS(
-    host 'localhost'
-    port 6379
-    storage_type 'simple'
-    db_index 0
-))
-```
-
-Configuración de campos:
-
--   `host` – The Redis host.
--   `port` – The port on the Redis server.
--   `storage_type` – The structure of internal Redis storage using for work with keys. `simple` es para fuentes simples y para fuentes de clave única hash, `hash_map` es para fuentes hash con dos teclas. Los orígenes a distancia y los orígenes de caché con clave compleja no son compatibles. Puede omitirse, el valor predeterminado es `simple`.
--   `db_index` – The specific numeric index of Redis logical database. May be omitted, default value is 0.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_sources/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md
deleted file mode 100644
index 74e8ccde074..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md
+++ /dev/null
@@ -1,175 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: Clave y campos del diccionario
----
-
-# Clave y campos del diccionario {#dictionary-key-and-fields}
-
-El `<structure>` cláusula describe la clave del diccionario y los campos disponibles para consultas.
-
-Descripción XML:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    <structure>
-        <id>
-            <name>Id</name>
-        </id>
-
-        <attribute>
-            <!-- Attribute parameters -->
-        </attribute>
-
-        ...
-
-    </structure>
-</dictionary>
-```
-
-Los atributos se describen en los elementos:
-
--   `<id>` — [Columna clave](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-key).
--   `<attribute>` — [Columna de datos](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes). Puede haber un número múltiple de atributos.
-
-Consulta DDL:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dict_name (
-    Id UInt64,
-    -- attributes
-)
-PRIMARY KEY Id
-...
-```
-
-Los atributos se describen en el cuerpo de la consulta:
-
--   `PRIMARY KEY` — [Columna clave](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-key)
--   `AttrName AttrType` — [Columna de datos](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes). Puede haber un número múltiple de atributos.
-
-## Clave {#ext_dict_structure-key}
-
-ClickHouse admite los siguientes tipos de claves:
-
--   Tecla numérica. `UInt64`. Definido en el `<id>` etiqueta o usando `PRIMARY KEY` palabra clave.
--   Clave compuesta. Conjunto de valores de diferentes tipos. Definido en la etiqueta `<key>` o `PRIMARY KEY` palabra clave.
-
-Una estructura xml puede contener `<id>` o `<key>`. La consulta DDL debe contener `PRIMARY KEY`.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No debe describir la clave como un atributo.
-
-### Tecla numérica {#ext_dict-numeric-key}
-
-Tipo: `UInt64`.
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<id>
-    <name>Id</name>
-</id>
-```
-
-Campos de configuración:
-
--   `name` – The name of the column with keys.
-
-Para consulta DDL:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (
-    Id UInt64,
-    ...
-)
-PRIMARY KEY Id
-...
-```
-
--   `PRIMARY KEY` – The name of the column with keys.
-
-### Clave compuesta {#composite-key}
-
-La clave puede ser un `tuple` de cualquier tipo de campo. El [diseño](external-dicts-dict-layout.md) en este caso debe ser `complex_key_hashed` o `complex_key_cache`.
-
-!!! tip "Consejo"
-    Una clave compuesta puede consistir en un solo elemento. Esto hace posible usar una cadena como clave, por ejemplo.
-
-La estructura clave se establece en el elemento `<key>`. Los campos clave se especifican en el mismo formato que el diccionario [atributo](external-dicts-dict-structure.md). Ejemplo:
-
-``` xml
-<structure>
-    <key>
-        <attribute>
-            <name>field1</name>
-            <type>String</type>
-        </attribute>
-        <attribute>
-            <name>field2</name>
-            <type>UInt32</type>
-        </attribute>
-        ...
-    </key>
-...
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (
-    field1 String,
-    field2 String
-    ...
-)
-PRIMARY KEY field1, field2
-...
-```
-
-Para una consulta al `dictGet*` función, una tupla se pasa como la clave. Ejemplo: `dictGetString('dict_name', 'attr_name', tuple('string for field1', num_for_field2))`.
-
-## Atributo {#ext_dict_structure-attributes}
-
-Ejemplo de configuración:
-
-``` xml
-<structure>
-    ...
-    <attribute>
-        <name>Name</name>
-        <type>ClickHouseDataType</type>
-        <null_value></null_value>
-        <expression>rand64()</expression>
-        <hierarchical>true</hierarchical>
-        <injective>true</injective>
-        <is_object_id>true</is_object_id>
-    </attribute>
-</structure>
-```
-
-o
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somename (
-    Name ClickHouseDataType DEFAULT '' EXPRESSION rand64() HIERARCHICAL INJECTIVE IS_OBJECT_ID
-)
-```
-
-Campos de configuración:
-
-| Etiqueta                                             | Descripci                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | Requerir |
-|------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------|
-| `name`                                               | Nombre de columna.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        | Sí       |
-| `type`                                               | Tipo de datos ClickHouse.<br/>ClickHouse intenta convertir el valor del diccionario al tipo de datos especificado. Por ejemplo, para MySQL, el campo podría ser `TEXT`, `VARCHAR`, o `BLOB` en la tabla fuente de MySQL, pero se puede cargar como `String` en ClickHouse.<br/>[NULL](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) no es compatible.                                    | Sí       |
-| `null_value`                                         | Valor predeterminado para un elemento no existente.<br/>En el ejemplo, es una cadena vacía. No se puede utilizar `NULL` en este campo.                                                                                                                                                                                                                                                    | Sí       |
-| `expression`                                         | [Expresion](../../syntax.md#syntax-expressions) que ClickHouse ejecuta en el valor.<br/>La expresión puede ser un nombre de columna en la base de datos SQL remota. Por lo tanto, puede usarlo para crear un alias para la columna remota.<br/><br/>Valor predeterminado: sin expresión.                                                                                                  | No       |
-| <a name="hierarchical-dict-attr"></a> `hierarchical` | Si `true` el atributo contiene el valor de una clave primaria para la clave actual. Ver [Diccionarios jerárquicos](external-dicts-dict-hierarchical.md).<br/><br/>Valor predeterminado: `false`.                                                                                                                                                                                          | No       |
-| `injective`                                          | Indicador que muestra si el `id -> attribute` la imagen es [inyectivo](https://en.wikipedia.org/wiki/Injective_function).<br/>Si `true`, ClickHouse puede colocar automáticamente después de la `GROUP BY` cláusula las solicitudes a los diccionarios con inyección. Por lo general, reduce significativamente la cantidad de tales solicitudes.<br/><br/>Valor predeterminado: `false`. | No       |
-| `is_object_id`                                       | Indicador que muestra si la consulta se ejecuta para un documento MongoDB mediante `ObjectID`.<br/><br/>Valor predeterminado: `false`.                                                                                                                                                                                                                                                    | No       |
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [Funciones para trabajar con diccionarios externos](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_structure/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md
deleted file mode 100644
index 87026003388..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: "Configuraci\xF3n de un diccionario externo"
----
-
-# Configuración de un diccionario externo {#dicts-external-dicts-dict}
-
-Si el diccionario se configura usando un archivo xml, la configuración del diccionario tiene la siguiente estructura:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    <name>dict_name</name>
-
-    <structure>
-      <!-- Complex key configuration -->
-    </structure>
-
-    <source>
-      <!-- Source configuration -->
-    </source>
-
-    <layout>
-      <!-- Memory layout configuration -->
-    </layout>
-
-    <lifetime>
-      <!-- Lifetime of dictionary in memory -->
-    </lifetime>
-</dictionary>
-```
-
-Correspondiente [Consulta DDL](../../statements/create.md#create-dictionary-query) tiene la siguiente estructura:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dict_name
-(
-    ... -- attributes
-)
-PRIMARY KEY ... -- complex or single key configuration
-SOURCE(...) -- Source configuration
-LAYOUT(...) -- Memory layout configuration
-LIFETIME(...) -- Lifetime of dictionary in memory
-```
-
--   `name` – The identifier that can be used to access the dictionary. Use the characters `[a-zA-Z0-9_\-]`.
--   [fuente](external-dicts-dict-sources.md) — Source of the dictionary.
--   [diseño](external-dicts-dict-layout.md) — Dictionary layout in memory.
--   [estructura](external-dicts-dict-structure.md) — Structure of the dictionary . A key and attributes that can be retrieved by this key.
--   [vida](external-dicts-dict-lifetime.md) — Frequency of dictionary updates.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md
deleted file mode 100644
index ecb4fa9fc63..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: "Descripci\xF3n General"
----
-
-# Diccionarios externos {#dicts-external-dicts}
-
-Puede agregar sus propios diccionarios de varias fuentes de datos. El origen de datos de un diccionario puede ser un archivo ejecutable o de texto local, un recurso HTTP u otro DBMS. Para obtener más información, consulte “[Fuentes para diccionarios externos](external-dicts-dict-sources.md)”.
-
-Haga clic en Casa:
-
--   Almacena total o parcialmente los diccionarios en RAM.
--   Actualiza periódicamente los diccionarios y carga dinámicamente los valores que faltan. En otras palabras, los diccionarios se pueden cargar dinámicamente.
--   Permite crear diccionarios externos con archivos xml o [Consultas DDL](../../statements/create.md#create-dictionary-query).
-
-La configuración de diccionarios externos se puede ubicar en uno o más archivos xml. La ruta de acceso a la configuración se especifica en el [Diccionarios_config](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-dictionaries_config) parámetro.
-
-Los diccionarios se pueden cargar en el inicio del servidor o en el primer uso, dependiendo de la [Diccionarios_lazy_load](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-dictionaries_lazy_load) configuración.
-
-El [diccionario](../../../operations/system-tables.md#system_tables-dictionaries) La tabla del sistema contiene información sobre los diccionarios configurados en el servidor. Para cada diccionario se puede encontrar allí:
-
--   Estado del diccionario.
--   Parámetros de configuración.
--   Métricas como la cantidad de RAM asignada para el diccionario o un número de consultas desde que el diccionario se cargó correctamente.
-
-El archivo de configuración del diccionario tiene el siguiente formato:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <comment>An optional element with any content. Ignored by the ClickHouse server.</comment>
-
-    <!--Optional element. File name with substitutions-->
-    <include_from>/etc/metrika.xml</include_from>
-
-
-    <dictionary>
-        <!-- Dictionary configuration. -->
-        <!-- There can be any number of <dictionary> sections in the configuration file. -->
-    </dictionary>
-
-</yandex>
-```
-
-Usted puede [configurar](external-dicts-dict.md) cualquier número de diccionarios en el mismo archivo.
-
-[Consultas DDL para diccionarios](../../statements/create.md#create-dictionary-query) no requiere ningún registro adicional en la configuración del servidor. Permiten trabajar con diccionarios como entidades de primera clase, como tablas o vistas.
-
-!!! attention "Atención"
-    Puede convertir valores para un diccionario pequeño describiéndolo en un `SELECT` consulta (ver el [transformar](../../../sql-reference/functions/other-functions.md) función). Esta funcionalidad no está relacionada con diccionarios externos.
-
-## Ver también {#ext-dicts-see-also}
-
--   [Configuración de un diccionario externo](external-dicts-dict.md)
--   [Almacenamiento de diccionarios en la memoria](external-dicts-dict-layout.md)
--   [Actualizaciones del diccionario](external-dicts-dict-lifetime.md)
--   [Fuentes de diccionarios externos](external-dicts-dict-sources.md)
--   [Clave y campos del diccionario](external-dicts-dict-structure.md)
--   [Funciones para trabajar con diccionarios externos](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/index.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/index.md
deleted file mode 100644
index 290b54cb7b8..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Diccionarios externos
-toc_priority: 37
----
-
-
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/index.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/index.md
deleted file mode 100644
index 21219fb3688..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Diccionario
-toc_priority: 35
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Diccionario {#dictionaries}
-
-Un diccionario es un mapeo (`key -> attributes`) que es conveniente para varios tipos de listas de referencia.
-
-ClickHouse admite funciones especiales para trabajar con diccionarios que se pueden usar en consultas. Es más fácil y más eficiente usar diccionarios con funciones que un `JOIN` con tablas de referencia.
-
-[NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal) los valores no se pueden almacenar en un diccionario.
-
-Soporta ClickHouse:
-
--   [Diccionarios incorporados](internal-dicts.md#internal_dicts) con una específica [conjunto de funciones](../../sql-reference/functions/ym-dict-functions.md).
--   [Diccionarios complementarios (externos)](external-dictionaries/external-dicts.md#dicts-external-dicts) con un [conjunto de funciones](../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/dictionaries/internal-dicts.md b/docs/es/sql-reference/dictionaries/internal-dicts.md
deleted file mode 100644
index 9f5217e6fc3..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/dictionaries/internal-dicts.md
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: Diccionarios internos
----
-
-# Diccionarios internos {#internal_dicts}
-
-ClickHouse contiene una función integrada para trabajar con una geobase.
-
-Esto le permite:
-
--   Utilice el ID de una región para obtener su nombre en el idioma deseado.
--   Utilice el ID de una región para obtener el ID de una ciudad, área, distrito federal, país o continente.
--   Compruebe si una región es parte de otra región.
--   Obtener una cadena de regiones principales.
-
-Todas las funciones de apoyo “translocality,” la capacidad de utilizar simultáneamente diferentes perspectivas sobre la propiedad de la región. Para obtener más información, consulte la sección “Functions for working with Yandex.Metrica dictionaries”.
-
-Los diccionarios internos están deshabilitados en el paquete predeterminado.
-Para habilitarlos, descomente los parámetros `path_to_regions_hierarchy_file` y `path_to_regions_names_files` en el archivo de configuración del servidor.
-
-La geobase se carga desde archivos de texto.
-
-Coloque el `regions_hierarchy*.txt` archivos en el `path_to_regions_hierarchy_file` directorio. Este parámetro de configuración debe contener la ruta `regions_hierarchy.txt` archivo (la jerarquía regional predeterminada), y los otros archivos (`regions_hierarchy_ua.txt`) debe estar ubicado en el mismo directorio.
-
-Ponga el `regions_names_*.txt` archivos en el `path_to_regions_names_files` directorio.
-
-También puede crear estos archivos usted mismo. El formato de archivo es el siguiente:
-
-`regions_hierarchy*.txt`: TabSeparated (sin encabezado), columnas:
-
--   ID de la región (`UInt32`)
--   ID de región padre (`UInt32`)
--   tipo de región (`UInt8`): 1 - continente, 3 - país, 4 - distrito federal, 5 - región, 6 - ciudad; otros tipos no tienen valores
--   población (`UInt32`) — optional column
-
-`regions_names_*.txt`: TabSeparated (sin encabezado), columnas:
-
--   ID de la región (`UInt32`)
--   nombre de la región (`String`) — Can't contain tabs or line feeds, even escaped ones.
-
-Una matriz plana se usa para almacenar en RAM. Por esta razón, los ID no deberían ser más de un millón.
-
-Los diccionarios se pueden actualizar sin reiniciar el servidor. Sin embargo, el conjunto de diccionarios disponibles no se actualiza.
-Para las actualizaciones, se comprueban los tiempos de modificación de archivos. Si un archivo ha cambiado, el diccionario se actualiza.
-El intervalo para comprobar si hay cambios se configura en el `builtin_dictionaries_reload_interval` parámetro.
-Las actualizaciones del diccionario (aparte de la carga al primer uso) no bloquean las consultas. Durante las actualizaciones, las consultas utilizan las versiones anteriores de los diccionarios. Si se produce un error durante una actualización, el error se escribe en el registro del servidor y las consultas continúan utilizando la versión anterior de los diccionarios.
-
-Recomendamos actualizar periódicamente los diccionarios con la geobase. Durante una actualización, genere nuevos archivos y escríbalos en una ubicación separada. Cuando todo esté listo, cambie el nombre a los archivos utilizados por el servidor.
-
-También hay funciones para trabajar con identificadores de sistema operativo y Yandex.Motores de búsqueda Metrica, pero no deben ser utilizados.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/internal_dicts/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/arithmetic-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/arithmetic-functions.md
deleted file mode 100644
index 02bd37a8169..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/arithmetic-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: "Aritm\xE9tica"
----
-
-# Funciones aritméticas {#arithmetic-functions}
-
-Para todas las funciones aritméticas, el tipo de resultado se calcula como el tipo de número más pequeño en el que encaja el resultado, si existe dicho tipo. El mínimo se toma simultáneamente en función del número de bits, si está firmado y si flota. Si no hay suficientes bits, se toma el tipo de bit más alto.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(0), toTypeName(0 + 0), toTypeName(0 + 0 + 0), toTypeName(0 + 0 + 0 + 0)
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(0)─┬─toTypeName(plus(0, 0))─┬─toTypeName(plus(plus(0, 0), 0))─┬─toTypeName(plus(plus(plus(0, 0), 0), 0))─┐
-│ UInt8         │ UInt16                 │ UInt32                          │ UInt64                                   │
-└───────────────┴────────────────────────┴─────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Las funciones aritméticas funcionan para cualquier par de tipos de UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64, Float32 o Float64.
-
-El desbordamiento se produce de la misma manera que en C ++.
-
-## más (a, b), a + b operador {#plusa-b-a-b-operator}
-
-Calcula la suma de los números.
-También puede agregar números enteros con una fecha o fecha y hora. En el caso de una fecha, agregar un entero significa agregar el número correspondiente de días. Para una fecha con hora, significa agregar el número correspondiente de segundos.
-
-## menos(a, b), a - b operador {#minusa-b-a-b-operator}
-
-Calcula la diferencia. El resultado siempre está firmado.
-
-You can also calculate integer numbers from a date or date with time. The idea is the same – see above for ‘plus’.
-
-## multiplicar(a, b) a \* b operador {#multiplya-b-a-b-operator}
-
-Calcula el producto de los números.
-
-## divide (a, b), operador a / b {#dividea-b-a-b-operator}
-
-Calcula el cociente de los números. El tipo de resultado es siempre un tipo de punto flotante.
-No es una división entera. Para la división de enteros, use el ‘intDiv’ función.
-Al dividir por cero obtienes ‘inf’, ‘-inf’, o ‘nan’.
-
-## Información de uso) {#intdiva-b}
-
-Calcula el cociente de los números. Se divide en enteros, redondeando hacia abajo (por el valor absoluto).
-Se produce una excepción al dividir por cero o al dividir un número negativo mínimo por menos uno.
-
-## IntDivOrZero (a, b) {#intdivorzeroa-b}
-
-Difiere de ‘intDiv’ en que devuelve cero al dividir por cero o al dividir un número negativo mínimo por menos uno.
-
-## modulo(a, b), a % b operador {#moduloa-b-a-b-operator}
-
-Calcula el resto después de la división.
-Si los argumentos son números de coma flotante, se convierten previamente en enteros eliminando la parte decimal.
-El resto se toma en el mismo sentido que en C ++. La división truncada se usa para números negativos.
-Se produce una excepción al dividir por cero o al dividir un número negativo mínimo por menos uno.
-
-## moduloOrZero (a, b) {#moduloorzeroa-b}
-
-Difiere de ‘modulo’ en que devuelve cero cuando el divisor es cero.
-
-## negate(a), -un operador {#negatea-a-operator}
-
-Calcula un número con el signo inverso. El resultado siempre está firmado.
-
-## abs (a) {#arithm_func-abs}
-
-Calcula el valor absoluto del número (a). Es decir, si un \<0, devuelve -a . Para los tipos sin firmar no hace nada. Para los tipos de enteros con signo, devuelve un número sin signo.
-
-## GCD (a, b) {#gcda-b}
-
-Devuelve el mayor divisor común de los números.
-Se produce una excepción al dividir por cero o al dividir un número negativo mínimo por menos uno.
-
-## Lcm(a, b) {#lcma-b}
-
-Devuelve el mínimo múltiplo común de los números.
-Se produce una excepción al dividir por cero o al dividir un número negativo mínimo por menos uno.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/arithmetic_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/array-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/array-functions.md
deleted file mode 100644
index 460e4775b44..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/array-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,1061 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: Trabajar con matrices
----
-
-# Funciones para trabajar con matrices {#functions-for-working-with-arrays}
-
-## vaciar {#function-empty}
-
-Devuelve 1 para una matriz vacía, o 0 para una matriz no vacía.
-El tipo de resultado es UInt8.
-La función también funciona para cadenas.
-
-## notEmpty {#function-notempty}
-
-Devuelve 0 para una matriz vacía, o 1 para una matriz no vacía.
-El tipo de resultado es UInt8.
-La función también funciona para cadenas.
-
-## longitud {#array_functions-length}
-
-Devuelve el número de elementos de la matriz.
-El tipo de resultado es UInt64.
-La función también funciona para cadenas.
-
-## Para obtener más información, consulta nuestra Política de privacidad y nuestras Condiciones de uso {#emptyarrayuint8-emptyarrayuint16-emptyarrayuint32-emptyarrayuint64}
-
-## Para obtener más información, consulta nuestra Política de privacidad y nuestras Condiciones de uso {#emptyarrayint8-emptyarrayint16-emptyarrayint32-emptyarrayint64}
-
-## Para obtener más información, consulta nuestra Política de privacidad y nuestras Condiciones de uso {#emptyarrayfloat32-emptyarrayfloat64}
-
-## emptyArrayDate, emptyArrayDateTime {#emptyarraydate-emptyarraydatetime}
-
-## emptyArrayString {#emptyarraystring}
-
-Acepta cero argumentos y devuelve una matriz vacía del tipo apropiado.
-
-## emptyArrayToSingle {#emptyarraytosingle}
-
-Acepta una matriz vacía y devuelve una matriz de un elemento que es igual al valor predeterminado.
-
-## rango(final), rango(inicio, fin \[, paso\]) {#rangeend-rangestart-end-step}
-
-Devuelve una matriz de números de principio a fin-1 por paso.
-Si el argumento `start` no se especifica, el valor predeterminado es 0.
-Si el argumento `step` no se especifica, el valor predeterminado es 1.
-Se comporta casi como pitónico `range`. Pero la diferencia es que todos los tipos de argumentos deben ser `UInt` numero.
-Por si acaso, se produce una excepción si se crean matrices con una longitud total de más de 100,000,000 de elementos en un bloque de datos.
-
-## array(x1, …), operator \[x1, …\] {#arrayx1-operator-x1}
-
-Crea una matriz a partir de los argumentos de la función.
-Los argumentos deben ser constantes y tener tipos que tengan el tipo común más pequeño. Se debe pasar al menos un argumento, porque de lo contrario no está claro qué tipo de matriz crear. Es decir, no puede usar esta función para crear una matriz vacía (para hacerlo, use el ‘emptyArray\*’ función descrita anteriormente).
-Devuelve un ‘Array(T)’ tipo resultado, donde ‘T’ es el tipo común más pequeño de los argumentos pasados.
-
-## arrayConcat {#arrayconcat}
-
-Combina matrices pasadas como argumentos.
-
-``` sql
-arrayConcat(arrays)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `arrays` – Arbitrary number of arguments of [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) tipo.
-    **Ejemplo**
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT arrayConcat([1, 2], [3, 4], [5, 6]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────┐
-│ [1,2,3,4,5,6] │
-└───────────────┘
-```
-
-## Por ejemplo, el operador arr\[n\] {#arrayelementarr-n-operator-arrn}
-
-Obtener el elemento con el índice `n` de la matriz `arr`. `n` debe ser de cualquier tipo entero.
-Los índices de una matriz comienzan desde uno.
-Los índices negativos son compatibles. En este caso, selecciona el elemento correspondiente numerado desde el final. Por ejemplo, `arr[-1]` es el último elemento de la matriz.
-
-Si el índice cae fuera de los límites de una matriz, devuelve algún valor predeterminado (0 para números, una cadena vacía para cadenas, etc.), a excepción del caso con una matriz no constante y un índice constante 0 (en este caso habrá un error `Array indices are 1-based`).
-
-## Tiene(arr, elem) {#hasarr-elem}
-
-Comprueba si el ‘arr’ la matriz tiene el ‘elem’ elemento.
-Devuelve 0 si el elemento no está en la matriz, o 1 si es.
-
-`NULL` se procesa como un valor.
-
-``` sql
-SELECT has([1, 2, NULL], NULL)
-```
-
-``` text
-┌─has([1, 2, NULL], NULL)─┐
-│                       1 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-## TieneTodo {#hasall}
-
-Comprueba si una matriz es un subconjunto de otra.
-
-``` sql
-hasAll(set, subset)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `set` – Array of any type with a set of elements.
--   `subset` – Array of any type with elements that should be tested to be a subset of `set`.
-
-**Valores de retorno**
-
--   `1`, si `set` contiene todos los elementos de `subset`.
--   `0`, de lo contrario.
-
-**Propiedades peculiares**
-
--   Una matriz vacía es un subconjunto de cualquier matriz.
--   `Null` procesado como un valor.
--   El orden de los valores en ambas matrices no importa.
-
-**Ejemplos**
-
-`SELECT hasAll([], [])` devoluciones 1.
-
-`SELECT hasAll([1, Null], [Null])` devoluciones 1.
-
-`SELECT hasAll([1.0, 2, 3, 4], [1, 3])` devoluciones 1.
-
-`SELECT hasAll(['a', 'b'], ['a'])` devoluciones 1.
-
-`SELECT hasAll([1], ['a'])` devuelve 0.
-
-`SELECT hasAll([[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [3, 5]])` devuelve 0.
-
-## TieneCualquier {#hasany}
-
-Comprueba si dos matrices tienen intersección por algunos elementos.
-
-``` sql
-hasAny(array1, array2)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array1` – Array of any type with a set of elements.
--   `array2` – Array of any type with a set of elements.
-
-**Valores de retorno**
-
--   `1`, si `array1` y `array2` tienen un elemento similar al menos.
--   `0`, de lo contrario.
-
-**Propiedades peculiares**
-
--   `Null` procesado como un valor.
--   El orden de los valores en ambas matrices no importa.
-
-**Ejemplos**
-
-`SELECT hasAny([1], [])` devoluciones `0`.
-
-`SELECT hasAny([Null], [Null, 1])` devoluciones `1`.
-
-`SELECT hasAny([-128, 1., 512], [1])` devoluciones `1`.
-
-`SELECT hasAny([[1, 2], [3, 4]], ['a', 'c'])` devoluciones `0`.
-
-`SELECT hasAll([[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [1, 2]])` devoluciones `1`.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#indexofarr-x}
-
-Devuelve el índice de la primera ‘x’ elemento (comenzando desde 1) si está en la matriz, o 0 si no lo está.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)
-```
-
-``` text
-┌─indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)─┐
-│                                 3 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-Elementos establecidos en `NULL` se manejan como valores normales.
-
-## Cuenta igual (arr, x) {#countequalarr-x}
-
-Devuelve el número de elementos de la matriz igual a x. Equivalente a arrayCount (elem -\> elem = x, arr).
-
-`NULL` los elementos se manejan como valores separados.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT countEqual([1, 2, NULL, NULL], NULL)
-```
-
-``` text
-┌─countEqual([1, 2, NULL, NULL], NULL)─┐
-│                                    2 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Información detallada) {#array_functions-arrayenumerate}
-
-Returns the array \[1, 2, 3, …, length (arr) \]
-
-Esta función se utiliza normalmente con ARRAY JOIN. Permite contar algo solo una vez para cada matriz después de aplicar ARRAY JOIN . Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    count() AS Reaches,
-    countIf(num = 1) AS Hits
-FROM test.hits
-ARRAY JOIN
-    GoalsReached,
-    arrayEnumerate(GoalsReached) AS num
-WHERE CounterID = 160656
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─Reaches─┬──Hits─┐
-│   95606 │ 31406 │
-└─────────┴───────┘
-```
-
-En este ejemplo, Reaches es el número de conversiones (las cadenas recibidas después de aplicar ARRAY JOIN) y Hits es el número de páginas vistas (cadenas antes de ARRAY JOIN). En este caso particular, puede obtener el mismo resultado de una manera más fácil:
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(length(GoalsReached)) AS Reaches,
-    count() AS Hits
-FROM test.hits
-WHERE (CounterID = 160656) AND notEmpty(GoalsReached)
-```
-
-``` text
-┌─Reaches─┬──Hits─┐
-│   95606 │ 31406 │
-└─────────┴───────┘
-```
-
-Esta función también se puede utilizar en funciones de orden superior. Por ejemplo, puede usarlo para obtener índices de matriz para elementos que coinciden con una condición.
-
-## arrayEnumerateUniq(arr, …) {#arrayenumerateuniqarr}
-
-Devuelve una matriz del mismo tamaño que la matriz de origen, indicando para cada elemento cuál es su posición entre los elementos con el mismo valor.
-Por ejemplo: arrayEnumerateUniq(\[10, 20, 10, 30\]) = \[1, 1, 2, 1\].
-
-Esta función es útil cuando se utiliza ARRAY JOIN y la agregación de elementos de matriz.
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    Goals.ID AS GoalID,
-    sum(Sign) AS Reaches,
-    sumIf(Sign, num = 1) AS Visits
-FROM test.visits
-ARRAY JOIN
-    Goals,
-    arrayEnumerateUniq(Goals.ID) AS num
-WHERE CounterID = 160656
-GROUP BY GoalID
-ORDER BY Reaches DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌──GoalID─┬─Reaches─┬─Visits─┐
-│   53225 │    3214 │   1097 │
-│ 2825062 │    3188 │   1097 │
-│   56600 │    2803 │    488 │
-│ 1989037 │    2401 │    365 │
-│ 2830064 │    2396 │    910 │
-│ 1113562 │    2372 │    373 │
-│ 3270895 │    2262 │    812 │
-│ 1084657 │    2262 │    345 │
-│   56599 │    2260 │    799 │
-│ 3271094 │    2256 │    812 │
-└─────────┴─────────┴────────┘
-```
-
-En este ejemplo, cada ID de objetivo tiene un cálculo del número de conversiones (cada elemento de la estructura de datos anidados Objetivos es un objetivo alcanzado, al que nos referimos como conversión) y el número de sesiones. Sin ARRAY JOIN, habríamos contado el número de sesiones como sum(Sign) . Pero en este caso particular, las filas se multiplicaron por la estructura de Objetivos anidados, por lo que para contar cada sesión una vez después de esto, aplicamos una condición al valor de la función arrayEnumerateUniq(Goals.ID) .
-
-La función arrayEnumerateUniq puede tomar varias matrices del mismo tamaño que los argumentos. En este caso, la singularidad se considera para tuplas de elementos en las mismas posiciones en todas las matrices.
-
-``` sql
-SELECT arrayEnumerateUniq([1, 1, 1, 2, 2, 2], [1, 1, 2, 1, 1, 2]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────┐
-│ [1,2,1,1,2,1] │
-└───────────────┘
-```
-
-Esto es necesario cuando se utiliza ARRAY JOIN con una estructura de datos anidados y una agregación adicional a través de múltiples elementos de esta estructura.
-
-## arrayPopBack {#arraypopback}
-
-Quita el último elemento de la matriz.
-
-``` sql
-arrayPopBack(array)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – Array.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arrayPopBack([1, 2, 3]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───┐
-│ [1,2] │
-└───────┘
-```
-
-## arrayPopFront {#arraypopfront}
-
-Quita el primer elemento de la matriz.
-
-``` sql
-arrayPopFront(array)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – Array.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arrayPopFront([1, 2, 3]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───┐
-│ [2,3] │
-└───────┘
-```
-
-## arrayPushBack {#arraypushback}
-
-Agrega un elemento al final de la matriz.
-
-``` sql
-arrayPushBack(array, single_value)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – Array.
--   `single_value` – A single value. Only numbers can be added to an array with numbers, and only strings can be added to an array of strings. When adding numbers, ClickHouse automatically sets the `single_value` tipo para el tipo de datos de la matriz. Para obtener más información sobre los tipos de datos en ClickHouse, consulte “[Tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types)”. Puede ser `NULL`. La función agrega un `NULL` elemento de matriz a una matriz, y el tipo de elementos de matriz se convierte en `Nullable`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arrayPushBack(['a'], 'b') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ ['a','b'] │
-└───────────┘
-```
-
-## arrayPushFront {#arraypushfront}
-
-Agrega un elemento al principio de la matriz.
-
-``` sql
-arrayPushFront(array, single_value)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – Array.
--   `single_value` – A single value. Only numbers can be added to an array with numbers, and only strings can be added to an array of strings. When adding numbers, ClickHouse automatically sets the `single_value` tipo para el tipo de datos de la matriz. Para obtener más información sobre los tipos de datos en ClickHouse, consulte “[Tipos de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types)”. Puede ser `NULL`. La función agrega un `NULL` elemento de matriz a una matriz, y el tipo de elementos de matriz se convierte en `Nullable`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arrayPushFront(['b'], 'a') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ ['a','b'] │
-└───────────┘
-```
-
-## arrayResize {#arrayresize}
-
-Cambia la longitud de la matriz.
-
-``` sql
-arrayResize(array, size[, extender])
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `array` — Array.
--   `size` — Required length of the array.
-    -   Si `size` es menor que el tamaño original de la matriz, la matriz se trunca desde la derecha.
--   Si `size` es mayor que el tamaño inicial de la matriz, la matriz se extiende a la derecha con `extender` valores predeterminados para el tipo de datos de los elementos de la matriz.
--   `extender` — Value for extending an array. Can be `NULL`.
-
-**Valor devuelto:**
-
-Una matriz de longitud `size`.
-
-**Ejemplos de llamadas**
-
-``` sql
-SELECT arrayResize([1], 3)
-```
-
-``` text
-┌─arrayResize([1], 3)─┐
-│ [1,0,0]             │
-└─────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayResize([1], 3, NULL)
-```
-
-``` text
-┌─arrayResize([1], 3, NULL)─┐
-│ [1,NULL,NULL]             │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## arraySlice {#arrayslice}
-
-Devuelve una porción de la matriz.
-
-``` sql
-arraySlice(array, offset[, length])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – Array of data.
--   `offset` – Indent from the edge of the array. A positive value indicates an offset on the left, and a negative value is an indent on the right. Numbering of the array items begins with 1.
--   `length` - La longitud de la porción requerida. Si especifica un valor negativo, la función devuelve un segmento abierto `[offset, array_length - length)`. Si omite el valor, la función devuelve el sector `[offset, the_end_of_array]`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arraySlice([1, 2, NULL, 4, 5], 2, 3) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────┐
-│ [2,NULL,4] │
-└────────────┘
-```
-
-Elementos de matriz establecidos en `NULL` se manejan como valores normales.
-
-## arraySort(\[func,\] arr, …) {#array_functions-sort}
-
-Ordena los elementos del `arr` matriz en orden ascendente. Si el `func` se especifica la función, el orden de clasificación está determinado por el resultado `func` función aplicada a los elementos de la matriz. Si `func` acepta múltiples argumentos, el `arraySort` función se pasa varias matrices que los argumentos de `func` corresponderá a. Los ejemplos detallados se muestran al final de `arraySort` descripci.
-
-Ejemplo de clasificación de valores enteros:
-
-``` sql
-SELECT arraySort([1, 3, 3, 0]);
-```
-
-``` text
-┌─arraySort([1, 3, 3, 0])─┐
-│ [0,1,3,3]               │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Ejemplo de ordenación de valores de cadena:
-
-``` sql
-SELECT arraySort(['hello', 'world', '!']);
-```
-
-``` text
-┌─arraySort(['hello', 'world', '!'])─┐
-│ ['!','hello','world']              │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-Considere el siguiente orden de clasificación `NULL`, `NaN` y `Inf` valor:
-
-``` sql
-SELECT arraySort([1, nan, 2, NULL, 3, nan, -4, NULL, inf, -inf]);
-```
-
-``` text
-┌─arraySort([1, nan, 2, NULL, 3, nan, -4, NULL, inf, -inf])─┐
-│ [-inf,-4,1,2,3,inf,nan,nan,NULL,NULL]                     │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
--   `-Inf` los valores son los primeros en la matriz.
--   `NULL` los valores son los últimos en la matriz.
--   `NaN` los valores están justo antes `NULL`.
--   `Inf` los valores están justo antes `NaN`.
-
-Tenga en cuenta que `arraySort` es una [función de orden superior](higher-order-functions.md). Puede pasarle una función lambda como primer argumento. En este caso, el orden de clasificación está determinado por el resultado de la función lambda aplicada a los elementos de la matriz.
-
-Consideremos el siguiente ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x) -> -x, [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [3,2,1] │
-└─────────┘
-```
-
-For each element of the source array, the lambda function returns the sorting key, that is, \[1 –\> -1, 2 –\> -2, 3 –\> -3\]. Since the `arraySort` función ordena las teclas en orden ascendente, el resultado es \[3, 2, 1\]. Por lo tanto, el `(x) –> -x` la función lambda establece la [orden descendente](#array_functions-reverse-sort) en una clasificación.
-
-La función lambda puede aceptar múltiples argumentos. En este caso, debe pasar el `arraySort` función varias matrices de idéntica longitud a las que corresponderán los argumentos de la función lambda. La matriz resultante constará de elementos de la primera matriz de entrada; los elementos de la siguiente matriz de entrada especifican las claves de clasificación. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────┐
-│ ['world', 'hello'] │
-└────────────────────┘
-```
-
-Aquí, los elementos que se pasan en la segunda matriz (\[2, 1\]) definen una clave de ordenación para el elemento correspondiente de la matriz de origen (\[‘hello’, ‘world’Es decir,, \[‘hello’ –\> 2, ‘world’ –\> 1\]. Since the lambda function doesn't use `x`, los valores reales de la matriz de origen no afectan el orden en el resultado. Tan, ‘hello’ será el segundo elemento en el resultado, y ‘world’ será la primera.
-
-Otros ejemplos se muestran a continuación.
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> y, [0, 1, 2], ['c', 'b', 'a']) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [2,1,0] │
-└─────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> -y, [0, 1, 2], [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [2,1,0] │
-└─────────┘
-```
-
-!!! note "Nota"
-    Para mejorar la eficiencia de clasificación, el [Transformación de Schwartzian](https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian_transform) se utiliza.
-
-## arrayReverseSort(\[func,\] arr, …) {#array_functions-reverse-sort}
-
-Ordena los elementos del `arr` matriz en orden descendente. Si el `func` se especifica la función, `arr` se ordena de acuerdo con el resultado de la `func` función aplicada a los elementos de la matriz, y luego la matriz ordenada se invierte. Si `func` acepta múltiples argumentos, el `arrayReverseSort` función se pasa varias matrices que los argumentos de `func` corresponderá a. Los ejemplos detallados se muestran al final de `arrayReverseSort` descripci.
-
-Ejemplo de clasificación de valores enteros:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort([1, 3, 3, 0]);
-```
-
-``` text
-┌─arrayReverseSort([1, 3, 3, 0])─┐
-│ [3,3,1,0]                      │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-Ejemplo de ordenación de valores de cadena:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort(['hello', 'world', '!']);
-```
-
-``` text
-┌─arrayReverseSort(['hello', 'world', '!'])─┐
-│ ['world','hello','!']                     │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Considere el siguiente orden de clasificación `NULL`, `NaN` y `Inf` valor:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort([1, nan, 2, NULL, 3, nan, -4, NULL, inf, -inf]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────────────────────────┐
-│ [inf,3,2,1,-4,-inf,nan,nan,NULL,NULL] │
-└───────────────────────────────────────┘
-```
-
--   `Inf` los valores son los primeros en la matriz.
--   `NULL` los valores son los últimos en la matriz.
--   `NaN` los valores están justo antes `NULL`.
--   `-Inf` los valores están justo antes `NaN`.
-
-Tenga en cuenta que el `arrayReverseSort` es una [función de orden superior](higher-order-functions.md). Puede pasarle una función lambda como primer argumento. Ejemplo se muestra a continuación.
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x) -> -x, [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [1,2,3] │
-└─────────┘
-```
-
-La matriz se ordena de la siguiente manera:
-
-1.  Al principio, la matriz de origen (\[1, 2, 3\]) se ordena de acuerdo con el resultado de la función lambda aplicada a los elementos de la matriz. El resultado es una matriz \[3, 2, 1\].
-2.  Matriz que se obtiene en el paso anterior, se invierte. Entonces, el resultado final es \[1, 2, 3\].
-
-La función lambda puede aceptar múltiples argumentos. En este caso, debe pasar el `arrayReverseSort` función varias matrices de idéntica longitud a las que corresponderán los argumentos de la función lambda. La matriz resultante constará de elementos de la primera matriz de entrada; los elementos de la siguiente matriz de entrada especifican las claves de clasificación. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ ['hello','world'] │
-└───────────────────┘
-```
-
-En este ejemplo, la matriz se ordena de la siguiente manera:
-
-1.  Al principio, la matriz de origen (\[‘hello’, ‘world’\]) se ordena de acuerdo con el resultado de la función lambda aplicada a los elementos de las matrices. Los elementos que se pasan en la segunda matriz (\[2, 1\]), definen las claves de ordenación para los elementos correspondientes de la matriz de origen. El resultado es una matriz \[‘world’, ‘hello’\].
-2.  Matriz que se ordenó en el paso anterior, se invierte. Entonces, el resultado final es \[‘hello’, ‘world’\].
-
-Otros ejemplos se muestran a continuación.
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> y, [4, 3, 5], ['a', 'b', 'c']) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [5,3,4] │
-└─────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> -y, [4, 3, 5], [1, 2, 3]) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [4,3,5] │
-└─────────┘
-```
-
-## arrayUniq(arr, …) {#arrayuniqarr}
-
-Si se pasa un argumento, cuenta el número de elementos diferentes en la matriz.
-Si se pasan varios argumentos, cuenta el número de tuplas diferentes de elementos en las posiciones correspondientes en múltiples matrices.
-
-Si desea obtener una lista de elementos únicos en una matriz, puede usar arrayReduce(‘groupUniqArray’ arr).
-
-## Información adicional) {#array-functions-join}
-
-Una función especial. Vea la sección [“ArrayJoin function”](array-join.md#functions_arrayjoin).
-
-## arrayDifference {#arraydifference}
-
-Calcula la diferencia entre los elementos de matriz adyacentes. Devuelve una matriz donde el primer elemento será 0, el segundo es la diferencia entre `a[1] - a[0]`, etc. The type of elements in the resulting array is determined by the type inference rules for subtraction (e.g. `UInt8` - `UInt8` = `Int16`).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayDifference(array)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – [Matriz](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/array/).
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve una matriz de diferencias entre los elementos adyacentes.
-
-Tipo: [UInt\*](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/int_uint/#uint-ranges), [En\*](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/int_uint/#int-ranges), [Flotante\*](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/float/).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT arrayDifference([1, 2, 3, 4])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─arrayDifference([1, 2, 3, 4])─┐
-│ [0,1,1,1]                     │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-Ejemplo del desbordamiento debido al tipo de resultado Int64:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT arrayDifference([0, 10000000000000000000])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─arrayDifference([0, 10000000000000000000])─┐
-│ [0,-8446744073709551616]                   │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayDistinct {#arraydistinct}
-
-Toma una matriz, devuelve una matriz que contiene solo los elementos distintos.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayDistinct(array)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – [Matriz](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/array/).
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve una matriz que contiene los elementos distintos.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT arrayDistinct([1, 2, 2, 3, 1])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─arrayDistinct([1, 2, 2, 3, 1])─┐
-│ [1,2,3]                        │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## Aquí hay algunas opciones) {#array_functions-arrayenumeratedense}
-
-Devuelve una matriz del mismo tamaño que la matriz de origen, lo que indica dónde aparece cada elemento por primera vez en la matriz de origen.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayEnumerateDense([10, 20, 10, 30])
-```
-
-``` text
-┌─arrayEnumerateDense([10, 20, 10, 30])─┐
-│ [1,2,1,3]                             │
-└───────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Información detallada) {#array-functions-arrayintersect}
-
-Toma varias matrices, devuelve una matriz con elementos que están presentes en todas las matrices de origen. El orden de los elementos en la matriz resultante es el mismo que en la primera matriz.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayIntersect([1, 2], [1, 3], [2, 3]) AS no_intersect,
-    arrayIntersect([1, 2], [1, 3], [1, 4]) AS intersect
-```
-
-``` text
-┌─no_intersect─┬─intersect─┐
-│ []           │ [1]       │
-└──────────────┴───────────┘
-```
-
-## arrayReduce {#arrayreduce}
-
-Aplica una función de agregado a los elementos de la matriz y devuelve su resultado. El nombre de la función de agregación se pasa como una cadena entre comillas simples `'max'`, `'sum'`. Cuando se utilizan funciones de agregado paramétrico, el parámetro se indica después del nombre de la función entre paréntesis `'uniqUpTo(6)'`.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayReduce(agg_func, arr1, arr2, ..., arrN)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `agg_func` — The name of an aggregate function which should be a constant [cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `arr` — Any number of [matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) escriba columnas como los parámetros de la función de agregación.
-
-**Valor devuelto**
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('max', [1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('max', [1, 2, 3])─┐
-│                             3 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-Si una función agregada toma varios argumentos, esta función debe aplicarse a varias matrices del mismo tamaño.
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('maxIf', [3, 5], [1, 0])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('maxIf', [3, 5], [1, 0])─┐
-│                                    3 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-Ejemplo con una función de agregado paramétrico:
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('uniqUpTo(3)', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('uniqUpTo(3)', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])─┐
-│                                                           4 │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayReduceInRanges {#arrayreduceinranges}
-
-Aplica una función de agregado a los elementos de matriz en rangos dados y devuelve una matriz que contiene el resultado correspondiente a cada rango. La función devolverá el mismo resultado que múltiples `arrayReduce(agg_func, arraySlice(arr1, index, length), ...)`.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayReduceInRanges(agg_func, ranges, arr1, arr2, ..., arrN)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `agg_func` — The name of an aggregate function which should be a constant [cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `ranges` — The ranges to aggretate which should be an [matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) de [tuplas](../../sql-reference/data-types/tuple.md) que contiene el índice y la longitud de cada rango.
--   `arr` — Any number of [matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) escriba columnas como los parámetros de la función de agregación.
-
-**Valor devuelto**
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduceInRanges(
-    'sum',
-    [(1, 5), (2, 3), (3, 4), (4, 4)],
-    [1000000, 200000, 30000, 4000, 500, 60, 7]
-) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────────────┐
-│ [1234500,234000,34560,4567] │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayReverse (arr) {#arrayreverse}
-
-Devuelve una matriz del mismo tamaño que la matriz original que contiene los elementos en orden inverso.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverse([1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReverse([1, 2, 3])─┐
-│ [3,2,1]                 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-## inversa(arr) {#array-functions-reverse}
-
-Sinónimo de [“arrayReverse”](#arrayreverse)
-
-## arrayFlatten {#arrayflatten}
-
-Convierte una matriz de matrices en una matriz plana.
-
-Función:
-
--   Se aplica a cualquier profundidad de matrices anidadas.
--   No cambia las matrices que ya son planas.
-
-La matriz aplanada contiene todos los elementos de todas las matrices de origen.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-flatten(array_of_arrays)
-```
-
-Apodo: `flatten`.
-
-**Parámetros**
-
--   `array_of_arrays` — [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) de matrices. Por ejemplo, `[[1,2,3], [4,5]]`.
-
-**Ejemplos**
-
-``` sql
-SELECT flatten([[[1]], [[2], [3]]])
-```
-
-``` text
-┌─flatten(array(array([1]), array([2], [3])))─┐
-│ [1,2,3]                                     │
-└─────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayCompact {#arraycompact}
-
-Elimina elementos duplicados consecutivos de una matriz. El orden de los valores de resultado está determinado por el orden de la matriz de origen.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayCompact(arr)
-```
-
-**Parámetros**
-
-`arr` — The [matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) inspeccionar.
-
-**Valor devuelto**
-
-La matriz sin duplicado.
-
-Tipo: `Array`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT arrayCompact([1, 1, nan, nan, 2, 3, 3, 3])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─arrayCompact([1, 1, nan, nan, 2, 3, 3, 3])─┐
-│ [1,nan,nan,2,3]                            │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayZip {#arrayzip}
-
-Combina varias matrices en una sola matriz. La matriz resultante contiene los elementos correspondientes de las matrices de origen agrupadas en tuplas en el orden de argumentos enumerado.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayZip(arr1, arr2, ..., arrN)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `arrN` — [Matriz](../data-types/array.md).
-
-La función puede tomar cualquier cantidad de matrices de diferentes tipos. Todas las matrices de entrada deben ser del mismo tamaño.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Matriz con elementos de las matrices de origen agrupadas en [tuplas](../data-types/tuple.md). Los tipos de datos en la tupla son los mismos que los tipos de las matrices de entrada y en el mismo orden en que se pasan las matrices.
-
-Tipo: [Matriz](../data-types/array.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT arrayZip(['a', 'b', 'c'], [5, 2, 1])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─arrayZip(['a', 'b', 'c'], [5, 2, 1])─┐
-│ [('a',5),('b',2),('c',1)]            │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayAUC {#arrayauc}
-
-Calcule AUC (Área bajo la curva, que es un concepto en el aprendizaje automático, vea más detalles: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic#Area_under_the_curve ).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-arrayAUC(arr_scores, arr_labels)
-```
-
-**Parámetros**
-- `arr_scores` — scores prediction model gives.
-- `arr_labels` — labels of samples, usually 1 for positive sample and 0 for negtive sample.
-
-**Valor devuelto**
-Devuelve el valor AUC con el tipo Float64.
-
-**Ejemplo**
-Consulta:
-
-``` sql
-select arrayAUC([0.1, 0.4, 0.35, 0.8], [0, 0, 1, 1])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─arrayAUC([0.1, 0.4, 0.35, 0.8], [0, 0, 1, 1])─┐
-│                                          0.75 │
-└────────────────────────────────────────---──┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/array_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/array-join.md b/docs/es/sql-reference/functions/array-join.md
deleted file mode 100644
index 555b609c5d2..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/array-join.md
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: arrayJoin
----
-
-# arrayJoin función {#functions_arrayjoin}
-
-Esta es una función muy inusual.
-
-Las funciones normales no cambian un conjunto de filas, sino que simplemente cambian los valores en cada fila (mapa).
-Las funciones agregadas comprimen un conjunto de filas (doblar o reducir).
-El ‘arrayJoin’ función toma cada fila y genera un conjunto de filas (desplegar).
-
-Esta función toma una matriz como argumento y propaga la fila de origen a varias filas para el número de elementos de la matriz.
-Todos los valores de las columnas simplemente se copian, excepto los valores de la columna donde se aplica esta función; se reemplaza con el valor de matriz correspondiente.
-
-Una consulta puede usar múltiples `arrayJoin` función. En este caso, la transformación se realiza varias veces.
-
-Tenga en cuenta la sintaxis ARRAY JOIN en la consulta SELECT, que proporciona posibilidades más amplias.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayJoin([1, 2, 3] AS src) AS dst, 'Hello', src
-```
-
-``` text
-┌─dst─┬─\'Hello\'─┬─src─────┐
-│   1 │ Hello     │ [1,2,3] │
-│   2 │ Hello     │ [1,2,3] │
-│   3 │ Hello     │ [1,2,3] │
-└─────┴───────────┴─────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/array_join/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/bit-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/bit-functions.md
deleted file mode 100644
index b5743051b7d..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/bit-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,255 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 48
-toc_title: Trozo
----
-
-# Bit Funciones {#bit-functions}
-
-Las funciones de bits funcionan para cualquier par de tipos de UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64, Float32 o Float64.
-
-El tipo de resultado es un entero con bits iguales a los bits máximos de sus argumentos. Si al menos uno de los argumentos está firmado, el resultado es un número firmado. Si un argumento es un número de coma flotante, se convierte en Int64.
-
-## pocoY(a, b) {#bitanda-b}
-
-## bitOr (a, b) {#bitora-b}
-
-## ¿Por qué?) {#bitxora-b}
-
-## ¿Por qué?) {#bitnota}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#bitshiftlefta-b}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#bitshiftrighta-b}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#bitrotatelefta-b}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#bitrotaterighta-b}
-
-## bitTest {#bittest}
-
-Toma cualquier entero y lo convierte en [forma binaria](https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_number) devuelve el valor de un bit en la posición especificada. La cuenta atrás comienza desde 0 de derecha a izquierda.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-SELECT bitTest(number, index)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `number` – integer number.
--   `index` – position of bit.
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve un valor de bit en la posición especificada.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-**Ejemplo**
-
-Por ejemplo, el número 43 en el sistema numérico base-2 (binario) es 101011.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitTest(43, 1)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitTest(43, 1)─┐
-│              1 │
-└────────────────┘
-```
-
-Otro ejemplo:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitTest(43, 2)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitTest(43, 2)─┐
-│              0 │
-└────────────────┘
-```
-
-## bitTestAll {#bittestall}
-
-Devuelve el resultado de [conjunción lógica](https://en.wikipedia.org/wiki/Logical_conjunction) (Operador AND) de todos los bits en posiciones dadas. La cuenta atrás comienza desde 0 de derecha a izquierda.
-
-La conjucción para operaciones bit a bit:
-
-0 AND 0 = 0
-
-0 AND 1 = 0
-
-1 AND 0 = 0
-
-1 AND 1 = 1
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-SELECT bitTestAll(number, index1, index2, index3, index4, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `number` – integer number.
--   `index1`, `index2`, `index3`, `index4` – positions of bit. For example, for set of positions (`index1`, `index2`, `index3`, `index4`) es verdadero si y solo si todas sus posiciones son verdaderas (`index1` ⋀ `index2`, ⋀ `index3` ⋀ `index4`).
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve el resultado de la conjunción lógica.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-**Ejemplo**
-
-Por ejemplo, el número 43 en el sistema numérico base-2 (binario) es 101011.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5)─┐
-│                          1 │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-Otro ejemplo:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5, 2)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5, 2)─┐
-│                             0 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## bitTestAny {#bittestany}
-
-Devuelve el resultado de [disyunción lógica](https://en.wikipedia.org/wiki/Logical_disjunction) (O operador) de todos los bits en posiciones dadas. La cuenta atrás comienza desde 0 de derecha a izquierda.
-
-La disyunción para las operaciones bit a bit:
-
-0 OR 0 = 0
-
-0 OR 1 = 1
-
-1 OR 0 = 1
-
-1 OR 1 = 1
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-SELECT bitTestAny(number, index1, index2, index3, index4, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `number` – integer number.
--   `index1`, `index2`, `index3`, `index4` – positions of bit.
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve el resultado de disjuction lógico.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-**Ejemplo**
-
-Por ejemplo, el número 43 en el sistema numérico base-2 (binario) es 101011.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAny(43, 0, 2)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitTestAny(43, 0, 2)─┐
-│                    1 │
-└──────────────────────┘
-```
-
-Otro ejemplo:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAny(43, 4, 2)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitTestAny(43, 4, 2)─┐
-│                    0 │
-└──────────────────────┘
-```
-
-## bitCount {#bitcount}
-
-Calcula el número de bits establecido en uno en la representación binaria de un número.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-bitCount(x)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — [Entero](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) o [punto flotante](../../sql-reference/data-types/float.md) numero. La función utiliza la representación de valor en la memoria. Permite admitir números de punto flotante.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Número de bits establecido en uno en el número de entrada.
-
-La función no convierte el valor de entrada a un tipo más grande ([extensión de signo](https://en.wikipedia.org/wiki/Sign_extension)). Entonces, por ejemplo, `bitCount(toUInt8(-1)) = 8`.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-**Ejemplo**
-
-Tomemos por ejemplo el número 333. Su representación binaria: 0000000101001101.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitCount(333)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─bitCount(333)─┐
-│             5 │
-└───────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/bit_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/bitmap-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/bitmap-functions.md
deleted file mode 100644
index 1643801c77b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/bitmap-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,496 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 49
-toc_title: Bits
----
-
-# Funciones de mapa de bits {#bitmap-functions}
-
-Las funciones de mapa de bits funcionan para dos mapas de bits Cálculo del valor del objeto, es devolver un nuevo mapa de bits o cardinalidad mientras se usa el cálculo de la fórmula, como y, o, xor, y no, etc.
-
-Hay 2 tipos de métodos de construcción para Bitmap Object. Uno debe ser construido por la función de agregación groupBitmap con -State , el otro debe ser construido por Array Object . También es para convertir objeto de mapa de bits a objeto de matriz.
-
-RoaringBitmap se envuelve en una estructura de datos, mientras que el almacenamiento real de los objetos de mapa de bits. Cuando la cardinalidad es menor o igual que 32, utiliza Set objet. Cuando la cardinalidad es mayor que 32, utiliza el objeto RoaringBitmap. Es por eso que el almacenamiento del conjunto de baja cardinalidad es más rápido.
-
-Para obtener más información sobre RoaringBitmap, consulte: [CRoaring](https://github.com/RoaringBitmap/CRoaring).
-
-## bitmapBuild {#bitmap_functions-bitmapbuild}
-
-Construya un mapa de bits a partir de una matriz de enteros sin signo.
-
-``` sql
-bitmapBuild(array)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `array` – unsigned integer array.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]) AS res, toTypeName(res)
-```
-
-``` text
-┌─res─┬─toTypeName(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]))─────┐
-│ 
    │ AggregateFunction(groupBitmap, UInt8)    │
-└─────┴──────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## bitmapToArray {#bitmaptoarray}
-
-Convertir mapa de bits a matriz entera.
-
-``` sql
-bitmapToArray(bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────┐
-│ [1,2,3,4,5] │
-└─────────────┘
-```
-
-## bitmapSubsetInRange {#bitmap-functions-bitmapsubsetinrange}
-
-Devuelve el subconjunto en el rango especificado (no incluye range_end).
-
-``` sql
-bitmapSubsetInRange(bitmap, range_start, range_end)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – [Objeto de mapa de bits](#bitmap_functions-bitmapbuild).
--   `range_start` – range start point. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `range_end` – range end point(excluded). Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapSubsetInRange(bitmapBuild([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,100,200,500]), toUInt32(30), toUInt32(200))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ [30,31,32,33,100] │
-└───────────────────┘
-```
-
-## bitmapSubsetLimit {#bitmapsubsetlimit}
-
-Crea un subconjunto de mapa de bits con n elementos tomados entre `range_start` y `cardinality_limit`.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-bitmapSubsetLimit(bitmap, range_start, cardinality_limit)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – [Objeto de mapa de bits](#bitmap_functions-bitmapbuild).
--   `range_start` – The subset starting point. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `cardinality_limit` – The subset cardinality upper limit. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-Subconjunto.
-
-Tipo: `Bitmap object`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapSubsetLimit(bitmapBuild([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,100,200,500]), toUInt32(30), toUInt32(200))) AS res
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─res───────────────────────┐
-│ [30,31,32,33,100,200,500] │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## bitmapContains {#bitmap_functions-bitmapcontains}
-
-Comprueba si el mapa de bits contiene un elemento.
-
-``` sql
-bitmapContains(haystack, needle)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `haystack` – [Objeto de mapa de bits](#bitmap_functions-bitmapbuild), donde la función busca.
--   `needle` – Value that the function searches. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   0 — If `haystack` no contiene `needle`.
--   1 — If `haystack` contener `needle`.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapContains(bitmapBuild([1,5,7,9]), toUInt32(9)) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│  1  │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapHasAny {#bitmaphasany}
-
-Comprueba si dos mapas de bits tienen intersección por algunos elementos.
-
-``` sql
-bitmapHasAny(bitmap1, bitmap2)
-```
-
-Si está seguro de que `bitmap2` contiene estrictamente un elemento, considere usar el [bitmapContains](#bitmap_functions-bitmapcontains) función. Funciona de manera más eficiente.
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap*` – bitmap object.
-
-**Valores de retorno**
-
--   `1`, si `bitmap1` y `bitmap2` tienen un elemento similar al menos.
--   `0`, de lo contrario.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapHasAny(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│  1  │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapHasAll {#bitmaphasall}
-
-Análogo a `hasAll(array, array)` devuelve 1 si el primer mapa de bits contiene todos los elementos del segundo, 0 de lo contrario.
-Si el segundo argumento es un mapa de bits vacío, devuelve 1.
-
-``` sql
-bitmapHasAll(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapHasAll(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│  0  │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapCardinalidad {#bitmapcardinality}
-
-Vuelva a ejecutar la cardinalidad del mapa de bits de tipo UInt64.
-
-``` sql
-bitmapCardinality(bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapCardinality(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   5 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapMin {#bitmapmin}
-
-Vuelva a ejecutar el valor más pequeño de tipo UInt64 en el conjunto, UINT32_MAX si el conjunto está vacío.
-
-    bitmapMin(bitmap)
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapMin(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-    ┌─res─┐
-    │   1 │
-    └─────┘
-
-## bitmapMax {#bitmapmax}
-
-Vuelva a ejecutar el mayor valor de tipo UInt64 en el conjunto, 0 si el conjunto está vacío.
-
-    bitmapMax(bitmap)
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapMax(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-    ┌─res─┐
-    │   5 │
-    └─────┘
-
-## bitmapTransform {#bitmaptransform}
-
-Transformar una matriz de valores en un mapa de bits a otra matriz de valores, el resultado es un nuevo mapa de bits.
-
-    bitmapTransform(bitmap, from_array, to_array)
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
--   `from_array` – UInt32 array. For idx in range \[0, from_array.size()), if bitmap contains from_array\[idx\], then replace it with to_array\[idx\]. Note that the result depends on array ordering if there are common elements between from_array and to_array.
--   `to_array` – UInt32 array, its size shall be the same to from_array.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapTransform(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]), cast([5,999,2] as Array(UInt32)), cast([2,888,20] as Array(UInt32)))) AS res
-```
-
-    ┌─res───────────────────┐
-    │ [1,3,4,6,7,8,9,10,20] │
-    └───────────────────────┘
-
-## bitmapAnd {#bitmapand}
-
-Dos mapa de bits y cálculo, el resultado es un nuevo mapa de bits.
-
-``` sql
-bitmapAnd(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapAnd(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│ [3] │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapO {#bitmapor}
-
-Dos mapa de bits o cálculo, el resultado es un nuevo mapa de bits.
-
-``` sql
-bitmapOr(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapOr(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────┐
-│ [1,2,3,4,5] │
-└─────────────┘
-```
-
-## bitmapXor {#bitmapxor}
-
-Dos bitmap xor cálculo, el resultado es un nuevo mapa de bits.
-
-``` sql
-bitmapXor(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapXor(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ [1,2,4,5] │
-└───────────┘
-```
-
-## bitmapAndnot {#bitmapandnot}
-
-Dos mapas de bits y no cálculo, el resultado es un nuevo mapa de bits.
-
-``` sql
-bitmapAndnot(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapAndnot(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───┐
-│ [1,2] │
-└───────┘
-```
-
-## Bienvenido a WordPress {#bitmapandcardinality}
-
-Dos mapa de bits y cálculo, devuelven cardinalidad de tipo UInt64.
-
-``` sql
-bitmapAndCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapAndCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   1 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapOrCardinalidad {#bitmaporcardinality}
-
-Dos mapa de bits o cálculo, retorno cardinalidad de tipo UInt64.
-
-``` sql
-bitmapOrCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapOrCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   5 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapXorCardinalidad {#bitmapxorcardinality}
-
-Dos bitmap xor cálculo, retorno cardinalidad de tipo UInt64.
-
-``` sql
-bitmapXorCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapXorCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   4 │
-└─────┘
-```
-
-## Por favor, introduzca su dirección de correo electrónico {#bitmapandnotcardinality}
-
-Dos mapas de bits yno cálculo, devuelve cardinalidad de tipo UInt64.
-
-``` sql
-bitmapAndnotCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT bitmapAndnotCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   2 │
-└─────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/bitmap_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/comparison-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/comparison-functions.md
deleted file mode 100644
index 316288c9bc1..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/comparison-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: "Comparaci\xF3n"
----
-
-# Funciones de comparación {#comparison-functions}
-
-Las funciones de comparación siempre devuelven 0 o 1 (Uint8).
-
-Se pueden comparar los siguientes tipos:
-
--   numero
--   cuerdas y cuerdas fijas
--   fechas
--   fechas con tiempos
-
-dentro de cada grupo, pero no entre diferentes grupos.
-
-Por ejemplo, no puede comparar una fecha con una cadena. Debe usar una función para convertir la cadena a una fecha, o viceversa.
-
-Las cadenas se comparan por bytes. Una cadena más corta es más pequeña que todas las cadenas que comienzan con ella y que contienen al menos un carácter más.
-
-## iguales, a = b y a == b operador {#function-equals}
-
-## notEquals, un ! operador = b y un \<\> b {#function-notequals}
-
-## menos, operador \<  {#function-less}
-
-## Saludos {#function-greater}
-
-## lessOrEquals, operador \<=  {#function-lessorequals}
-
-## greaterOrEquals, operador \>=  {#function-greaterorequals}
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/comparison_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/conditional-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/conditional-functions.md
deleted file mode 100644
index 5e6097d7c19..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/conditional-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,207 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: 'Condicional '
----
-
-# Funciones condicionales {#conditional-functions}
-
-## si {#if}
-
-Controla la bifurcación condicional. A diferencia de la mayoría de los sistemas, ClickHouse siempre evalúa ambas expresiones `then` y `else`.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-SELECT if(cond, then, else)
-```
-
-Si la condición `cond` evalúa a un valor distinto de cero, devuelve el resultado de la expresión `then` y el resultado de la expresión `else` si está presente, se omite. Si el `cond` es cero o `NULL` el resultado de la `then` expresión se omite y el resultado de la `else` expresión, si está presente, se devuelve.
-
-**Parámetros**
-
--   `cond` – The condition for evaluation that can be zero or not. The type is UInt8, Nullable(UInt8) or NULL.
--   `then` - La expresión que se va a devolver si se cumple la condición.
--   `else` - La expresión a devolver si no se cumple la condición.-
-
-**Valores devueltos**
-
-La función se ejecuta `then` y `else` expresiones y devuelve su resultado, dependiendo de si la condición `cond` terminó siendo cero o no.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT if(1, plus(2, 2), plus(2, 6))
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─plus(2, 2)─┐
-│          4 │
-└────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT if(0, plus(2, 2), plus(2, 6))
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─plus(2, 6)─┐
-│          8 │
-└────────────┘
-```
-
--   `then` y `else` debe tener el tipo común más bajo.
-
-**Ejemplo:**
-
-Toma esto `LEFT_RIGHT` tabla:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─left─┬─right─┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │     4 │
-│    1 │     3 │
-│    2 │     2 │
-│    3 │     1 │
-│    4 │  ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────┴───────┘
-```
-
-La siguiente consulta compara `left` y `right` valor:
-
-``` sql
-SELECT
-    left,
-    right,
-    if(left < right, 'left is smaller than right', 'right is greater or equal than left') AS is_smaller
-FROM LEFT_RIGHT
-WHERE isNotNull(left) AND isNotNull(right)
-
-┌─left─┬─right─┬─is_smaller──────────────────────────┐
-│    1 │     3 │ left is smaller than right          │
-│    2 │     2 │ right is greater or equal than left │
-│    3 │     1 │ right is greater or equal than left │
-└──────┴───────┴─────────────────────────────────────┘
-```
-
-Nota: `NULL` los valores no se utilizan en este ejemplo, compruebe [Valores NULL en condicionales](#null-values-in-conditionals) apartado.
-
-## Operador ternario {#ternary-operator}
-
-Funciona igual que `if` función.
-
-Sintaxis: `cond ? then : else`
-
-Devoluciones `then` si el `cond` evalúa que es verdadero (mayor que cero), de lo contrario devuelve `else`.
-
--   `cond` debe ser de tipo de `UInt8`, y `then` y `else` debe tener el tipo común más bajo.
-
--   `then` y `else` puede ser `NULL`
-
-**Ver también**
-
--   [ifNotFinite](other-functions.md#ifnotfinite).
-
-## MultiIf {#multiif}
-
-Le permite escribir el [CASE](../operators/index.md#operator_case) operador más compacto en la consulta.
-
-Sintaxis: `multiIf(cond_1, then_1, cond_2, then_2, ..., else)`
-
-**Parámetros:**
-
--   `cond_N` — The condition for the function to return `then_N`.
--   `then_N` — The result of the function when executed.
--   `else` — The result of the function if none of the conditions is met.
-
-La función acepta `2N+1` parámetros.
-
-**Valores devueltos**
-
-La función devuelve uno de los valores `then_N` o `else` dependiendo de las condiciones `cond_N`.
-
-**Ejemplo**
-
-De nuevo usando `LEFT_RIGHT` tabla.
-
-``` sql
-SELECT
-    left,
-    right,
-    multiIf(left < right, 'left is smaller', left > right, 'left is greater', left = right, 'Both equal', 'Null value') AS result
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─left─┬─right─┬─result──────────┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │     4 │ Null value      │
-│    1 │     3 │ left is smaller │
-│    2 │     2 │ Both equal      │
-│    3 │     1 │ left is greater │
-│    4 │  ᴺᵁᴸᴸ │ Null value      │
-└──────┴───────┴─────────────────┘
-```
-
-## Uso directo de resultados condicionales {#using-conditional-results-directly}
-
-Los condicionales siempre dan como resultado `0`, `1` o `NULL`. Entonces puedes usar resultados condicionales directamente como este:
-
-``` sql
-SELECT left < right AS is_small
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─is_small─┐
-│     ᴺᵁᴸᴸ │
-│        1 │
-│        0 │
-│        0 │
-│     ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────────┘
-```
-
-## Valores NULL en condicionales {#null-values-in-conditionals}
-
-Cuando `NULL` están involucrados en condicionales, el resultado también será `NULL`.
-
-``` sql
-SELECT
-    NULL < 1,
-    2 < NULL,
-    NULL < NULL,
-    NULL = NULL
-
-┌─less(NULL, 1)─┬─less(2, NULL)─┬─less(NULL, NULL)─┬─equals(NULL, NULL)─┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ          │ ᴺᵁᴸᴸ          │ ᴺᵁᴸᴸ             │ ᴺᵁᴸᴸ               │
-└───────────────┴───────────────┴──────────────────┴────────────────────┘
-```
-
-Por lo tanto, debe construir sus consultas cuidadosamente si los tipos son `Nullable`.
-
-El siguiente ejemplo demuestra esto al no agregar la condición equals a `multiIf`.
-
-``` sql
-SELECT
-    left,
-    right,
-    multiIf(left < right, 'left is smaller', left > right, 'right is smaller', 'Both equal') AS faulty_result
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─left─┬─right─┬─faulty_result────┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │     4 │ Both equal       │
-│    1 │     3 │ left is smaller  │
-│    2 │     2 │ Both equal       │
-│    3 │     1 │ right is smaller │
-│    4 │  ᴺᵁᴸᴸ │ Both equal       │
-└──────┴───────┴──────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/conditional_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/date-time-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/date-time-functions.md
deleted file mode 100644
index f80805d0558..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/date-time-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,450 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: Trabajar con fechas y horas
----
-
-# Funciones para trabajar con fechas y horas {#functions-for-working-with-dates-and-times}
-
-Soporte para zonas horarias
-
-Todas las funciones para trabajar con la fecha y la hora que tienen un uso lógico para la zona horaria pueden aceptar un segundo argumento de zona horaria opcional. Ejemplo: Asia/Ekaterimburgo. En este caso, utilizan la zona horaria especificada en lugar de la local (predeterminada).
-
-``` sql
-SELECT
-    toDateTime('2016-06-15 23:00:00') AS time,
-    toDate(time) AS date_local,
-    toDate(time, 'Asia/Yekaterinburg') AS date_yekat,
-    toString(time, 'US/Samoa') AS time_samoa
-```
-
-``` text
-┌────────────────time─┬─date_local─┬─date_yekat─┬─time_samoa──────────┐
-│ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 │ 2016-06-16 │ 2016-06-15 09:00:00 │
-└─────────────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Solo se admiten las zonas horarias que difieren de UTC por un número entero de horas.
-
-## Todos los derechos reservados {#totimezone}
-
-Convierta la hora o la fecha y la hora a la zona horaria especificada.
-
-## paraAño {#toyear}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt16 que contiene el número de año (AD).
-
-## aTrimestre {#toquarter}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número de trimestre.
-
-## ParaMes {#tomonth}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número de mes (1-12).
-
-## Todos los derechos reservados {#todayofyear}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt16 que contiene el número del día del año (1-366).
-
-## Todos los derechos reservados {#todayofmonth}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número del día del mes (1-31).
-
-## Todos los derechos reservados {#todayofweek}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número del día de la semana (el lunes es 1 y el domingo es 7).
-
-## ParaHora {#tohour}
-
-Convierte una fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número de la hora en el tiempo de 24 horas (0-23).
-This function assumes that if clocks are moved ahead, it is by one hour and occurs at 2 a.m., and if clocks are moved back, it is by one hour and occurs at 3 a.m. (which is not always true – even in Moscow the clocks were twice changed at a different time).
-
-## ToMinute {#tominute}
-
-Convierte una fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número del minuto de la hora (0-59).
-
-## aSegundo {#tosecond}
-
-Convierte una fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número del segundo en el minuto (0-59).
-Los segundos de salto no se contabilizan.
-
-## Todos los derechos reservados {#to-unix-timestamp}
-
-Para el argumento DateTime: convierte el valor a su representación numérica interna (Unix Timestamp).
-Para el argumento String: analice la fecha y hora de la cadena de acuerdo con la zona horaria (segundo argumento opcional, la zona horaria del servidor se usa de forma predeterminada) y devuelve la marca de tiempo de Unix correspondiente.
-Para el argumento Date : el comportamiento no está especificado.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-toUnixTimestamp(datetime)
-toUnixTimestamp(str, [timezone])
-```
-
-**Valor devuelto**
-
--   Devuelve la marca de tiempo de Unix.
-
-Tipo: `UInt32`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT toUnixTimestamp('2017-11-05 08:07:47', 'Asia/Tokyo') AS unix_timestamp
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─unix_timestamp─┐
-│     1509836867 │
-└────────────────┘
-```
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofyear}
-
-Redondea una fecha o fecha con la hora hasta el primer día del año.
-Devuelve la fecha.
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofisoyear}
-
-Redondea una fecha o fecha con la hora hasta el primer día del año ISO.
-Devuelve la fecha.
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofquarter}
-
-Redondea una fecha o fecha con la hora hasta el primer día del trimestre.
-El primer día del trimestre es el 1 de enero, el 1 de abril, el 1 de julio o el 1 de octubre.
-Devuelve la fecha.
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofmonth}
-
-Redondea una fecha o fecha con la hora hasta el primer día del mes.
-Devuelve la fecha.
-
-!!! attention "Atención"
-    El comportamiento de analizar fechas incorrectas es específico de la implementación. ClickHouse puede devolver una fecha cero, lanzar una excepción o hacer “natural” desbordamiento.
-
-## paraLunes {#tomonday}
-
-Redondea una fecha o fecha con hora al lunes más cercano.
-Devuelve la fecha.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#tostartofweektmode}
-
-Redondea una fecha o fecha con hora al domingo o lunes más cercano por modo.
-Devuelve la fecha.
-El argumento mode funciona exactamente igual que el argumento mode a toWeek() . Para la sintaxis de argumento único, se utiliza un valor de modo de 0.
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofday}
-
-Redondea una fecha con el tiempo hasta el comienzo del día.
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofhour}
-
-Redondea una fecha con el tiempo hasta el comienzo de la hora.
-
-## Todos los derechos reservados {#tostartofminute}
-
-Redondea una fecha con el tiempo hasta el inicio del minuto.
-
-## Acerca de nosotros {#tostartoffiveminute}
-
-Redondea una fecha con el tiempo hasta el inicio del intervalo de cinco minutos.
-
-## Acerca de Nosotros {#tostartoftenminutes}
-
-Redondea una fecha con el tiempo hasta el inicio del intervalo de diez minutos.
-
-## Para comenzar de quince minutos {#tostartoffifteenminutes}
-
-Redondea la fecha con el tiempo hasta el inicio del intervalo de quince minutos.
-
-## También puede usar una interfaz de usuario.\]) {#tostartofintervaltime-or-data-interval-x-unit-time-zone}
-
-Esta es una generalización de otras funciones llamadas `toStartOf*`. Por ejemplo,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 1 year)` devuelve lo mismo que `toStartOfYear(t)`,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 1 month)` devuelve lo mismo que `toStartOfMonth(t)`,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 1 day)` devuelve lo mismo que `toStartOfDay(t)`,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 15 minute)` devuelve lo mismo que `toStartOfFifteenMinutes(t)` sucesivamente.
-
-## Tiempo {#totime}
-
-Convierte una fecha con hora en una fecha fija determinada, preservando al mismo tiempo la hora.
-
-## Todos los derechos reservados {#torelativeyearnum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número del año, a partir de un determinado punto fijo en el pasado.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#torelativequarternum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número del trimestre, a partir de un determinado punto fijo en el pasado.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#torelativemonthnum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número del mes, a partir de un determinado punto fijo en el pasado.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#torelativeweeknum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número de la semana, a partir de un determinado punto fijo en el pasado.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#torelativedaynum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número del día, a partir de un determinado punto fijo en el pasado.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#torelativehournum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número de la hora, a partir de un determinado punto fijo en el pasado.
-
-## Todos los derechos reservados {#torelativeminutenum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número del minuto, a partir de un cierto punto fijo en el pasado.
-
-## Todos los derechos reservados {#torelativesecondnum}
-
-Convierte una fecha con hora o fecha en el número de la segunda, a partir de un cierto punto fijo en el pasado.
-
-## AISOAño {#toisoyear}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt16 que contiene el número ISO Year.
-
-## paraISOWeek {#toisoweek}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt8 que contiene el número de semana ISO.
-
-## ToWeek(fecha\[,modo\]) {#toweekdatemode}
-
-Esta función devuelve el número de semana para la fecha o la fecha y hora. La forma de dos argumentos de toWeek() le permite especificar si la semana comienza el domingo o el lunes y si el valor de retorno debe estar en el rango de 0 a 53 o de 1 a 53. Si se omite el argumento mode, el modo predeterminado es 0.
-`toISOWeek()`es una función de compatibilidad que es equivalente a `toWeek(date,3)`.
-La siguiente tabla describe cómo funciona el argumento mode.
-
-| Modo | Primer día de la semana | Gama | Week 1 is the first week … |
-|------|-------------------------|------|----------------------------|
-| 0    | Domingo                 | 0-53 | con un domingo de este año |
-| 1    | Lunes                   | 0-53 | con 4 o más días este año  |
-| 2    | Domingo                 | 1-53 | con un domingo de este año |
-| 3    | Lunes                   | 1-53 | con 4 o más días este año  |
-| 4    | Domingo                 | 0-53 | con 4 o más días este año  |
-| 5    | Lunes                   | 0-53 | con un lunes de este año   |
-| 6    | Domingo                 | 1-53 | con 4 o más días este año  |
-| 7    | Lunes                   | 1-53 | con un lunes de este año   |
-| 8    | Domingo                 | 1-53 | contiene 1 de enero        |
-| 9    | Lunes                   | 1-53 | contiene 1 de enero        |
-
-Para valores de modo con un significado de “with 4 or more days this year,” semanas están numeradas según ISO 8601:1988:
-
--   Si la semana que contiene el 1 de enero tiene 4 o más días en el nuevo año, es la semana 1.
-
--   De lo contrario, es la última semana del año anterior, y la semana siguiente es la semana 1.
-
-Para valores de modo con un significado de “contains January 1”, la semana contiene 1 de enero es la semana 1. No importa cuántos días en el nuevo año contenía la semana, incluso si contenía solo un día.
-
-``` sql
-toWeek(date, [, mode][, Timezone])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `date` – Date or DateTime.
--   `mode` – Optional parameter, Range of values is \[0,9\], default is 0.
--   `Timezone` – Optional parameter, it behaves like any other conversion function.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toDate('2016-12-27') AS date, toWeek(date) AS week0, toWeek(date,1) AS week1, toWeek(date,9) AS week9;
-```
-
-``` text
-┌───────date─┬─week0─┬─week1─┬─week9─┐
-│ 2016-12-27 │    52 │    52 │     1 │
-└────────────┴───────┴───────┴───────┘
-```
-
-## aYearWeek(fecha\[,modo\]) {#toyearweekdatemode}
-
-Devuelve año y semana para una fecha. El año en el resultado puede ser diferente del año en el argumento de fecha para la primera y la última semana del año.
-
-El argumento mode funciona exactamente igual que el argumento mode a toWeek() . Para la sintaxis de argumento único, se utiliza un valor de modo de 0.
-
-`toISOYear()`es una función de compatibilidad que es equivalente a `intDiv(toYearWeek(date,3),100)`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toDate('2016-12-27') AS date, toYearWeek(date) AS yearWeek0, toYearWeek(date,1) AS yearWeek1, toYearWeek(date,9) AS yearWeek9;
-```
-
-``` text
-┌───────date─┬─yearWeek0─┬─yearWeek1─┬─yearWeek9─┐
-│ 2016-12-27 │    201652 │    201652 │    201701 │
-└────────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
-```
-
-## ahora {#now}
-
-Acepta cero argumentos y devuelve la hora actual en uno de los momentos de ejecución de la solicitud.
-Esta función devuelve una constante, incluso si la solicitud tardó mucho en completarse.
-
-## hoy {#today}
-
-Acepta cero argumentos y devuelve la fecha actual en uno de los momentos de ejecución de la solicitud.
-Lo mismo que ‘toDate(now())’.
-
-## ayer {#yesterday}
-
-Acepta cero argumentos y devuelve la fecha de ayer en uno de los momentos de ejecución de la solicitud.
-Lo mismo que ‘today() - 1’.
-
-## timeSlot {#timeslot}
-
-Redondea el tiempo a la media hora.
-Esta función es específica de Yandex.Metrica, ya que media hora es la cantidad mínima de tiempo para dividir una sesión en dos sesiones si una etiqueta de seguimiento muestra las páginas vistas consecutivas de un solo usuario que difieren en el tiempo en estrictamente más de esta cantidad. Esto significa que las tuplas (el ID de etiqueta, el ID de usuario y el intervalo de tiempo) se pueden usar para buscar páginas vistas que se incluyen en la sesión correspondiente.
-
-## paraYYYYMM {#toyyyymm}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt32 que contiene el número de año y mes (YYYY \* 100 + MM).
-
-## paraYYYYMMDD {#toyyyymmdd}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt32 que contiene el número de año y mes (AAAA \* 10000 + MM \* 100 + DD).
-
-## paraYYYYMMDDhhmmss {#toyyyymmddhhmmss}
-
-Convierte una fecha o fecha con hora en un número UInt64 que contiene el número de año y mes (YYYY \* 10000000000 + MM \* 100000000 + DD \* 1000000 + hh \* 10000 + mm \* 100 + ss).
-
-## Por ejemplo, en el caso de que el usuario pueda acceder a la página de inicio de sesión, seleccione la página de inicio de sesión {#addyears-addmonths-addweeks-adddays-addhours-addminutes-addseconds-addquarters}
-
-La función agrega un intervalo de fecha / fecha y hora a una fecha / fecha y hora y luego devuelve la fecha / fecha y hora. Por ejemplo:
-
-``` sql
-WITH
-    toDate('2018-01-01') AS date,
-    toDateTime('2018-01-01 00:00:00') AS date_time
-SELECT
-    addYears(date, 1) AS add_years_with_date,
-    addYears(date_time, 1) AS add_years_with_date_time
-```
-
-``` text
-┌─add_years_with_date─┬─add_years_with_date_time─┐
-│          2019-01-01 │      2019-01-01 00:00:00 │
-└─────────────────────┴──────────────────────────┘
-```
-
-## restarAños, restarMeses, restarSemanas, restarDías, restarHoras, restarMinutos, restarSegundos, restarCuartos {#subtractyears-subtractmonths-subtractweeks-subtractdays-subtracthours-subtractminutes-subtractseconds-subtractquarters}
-
-La función resta un intervalo de fecha / fecha y hora a una fecha / fecha y hora y luego devuelve la fecha / fecha y hora. Por ejemplo:
-
-``` sql
-WITH
-    toDate('2019-01-01') AS date,
-    toDateTime('2019-01-01 00:00:00') AS date_time
-SELECT
-    subtractYears(date, 1) AS subtract_years_with_date,
-    subtractYears(date_time, 1) AS subtract_years_with_date_time
-```
-
-``` text
-┌─subtract_years_with_date─┬─subtract_years_with_date_time─┐
-│               2018-01-01 │           2018-01-01 00:00:00 │
-└──────────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-## dateDiff {#datediff}
-
-Devuelve la diferencia entre dos valores Date o DateTime.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-dateDiff('unit', startdate, enddate, [timezone])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `unit` — Time unit, in which the returned value is expressed. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-        Supported values:
-
-        | unit   |
-        | ---- |
-        |second  |
-        |minute  |
-        |hour    |
-        |day     |
-        |week    |
-        |month   |
-        |quarter |
-        |year    |
-
--   `startdate` — The first time value to compare. [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
--   `enddate` — The second time value to compare. [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
--   `timezone` — Optional parameter. If specified, it is applied to both `startdate` y `enddate`. Si no se especifica, las zonas horarias `startdate` y `enddate` se utilizan. Si no son lo mismo, el resultado no está especificado.
-
-**Valor devuelto**
-
-Diferencia entre `startdate` y `enddate` expresado en `unit`.
-
-Tipo: `int`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT dateDiff('hour', toDateTime('2018-01-01 22:00:00'), toDateTime('2018-01-02 23:00:00'));
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─dateDiff('hour', toDateTime('2018-01-01 22:00:00'), toDateTime('2018-01-02 23:00:00'))─┐
-│                                                                                     25 │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## timeSlots(Hora de inicio, Duración, \[, Tamaño\]) {#timeslotsstarttime-duration-size}
-
-Para un intervalo de tiempo a partir de ‘StartTime’ y continuando por ‘Duration’ segundos, devuelve una matriz de momentos en el tiempo, que consiste en puntos de este intervalo ‘Size’ en segundos. ‘Size’ es un parámetro opcional: una constante UInt32, establecida en 1800 por defecto.
-Por ejemplo, `timeSlots(toDateTime('2012-01-01 12:20:00'), 600) = [toDateTime('2012-01-01 12:00:00'), toDateTime('2012-01-01 12:30:00')]`.
-Esto es necesario para buscar páginas vistas en la sesión correspondiente.
-
-## formatDateTime(Hora, Formato\[, Zona horaria\]) {#formatdatetime}
-
-Function formats a Time according given Format string. N.B.: Format is a constant expression, e.g. you can not have multiple formats for single result column.
-
-Modificadores compatibles para Formato:
-(“Example” columna muestra el resultado de formateo para el tiempo `2018-01-02 22:33:44`)
-
-| Modificador     | Descripci                                                        | Ejemplo    |
-|-----------------|------------------------------------------------------------------|------------|
-| %C              | año dividido por 100 y truncado a entero (00-99)                 | 20         |
-| %d              | día del mes, cero acolchado (01-31)                              | 02         |
-| %D              | Fecha corta de MM/DD/YY, equivalente a %m/%d/%y                  | 01/02/18   |
-| %e              | día del mes, espacio acolchado ( 1-31)                           | 2          |
-| %F              | fecha corta AAAA-MM-DD, equivalente a %Y-%m-%d                   | 2018-01-02 |
-| %H              | hora en formato 24h (00-23)                                      | 22         |
-| %I              | hora en formato 12h (01-12)                                      | 10         |
-| %j              | día del año (001-366)                                            | 002        |
-| Más información | mes como un número decimal (01-12)                               | 01         |
-| %M              | minutos (00-59)                                                  | 33         |
-| %y              | carácter de nueva línea ('')                                     |            |
-| %p              | Designación AM o PM                                              | PM         |
-| %R              | HH de 24 horas: Tiempo del milímetro, equivalente a %H: %M       | 22:33      |
-| %S              | segundo (00-59)                                                  | 44         |
-| % t             | carácter de pestaña horizontal (')                               |            |
-| %T              | Formato de hora ISO 8601 (HH:MM:SS), equivalente a %H:%M:%S      | 22:33:44   |
-| %u              | ISO 8601 día de la semana como número con el lunes como 1 (1-7)  | 2          |
-| %V              | Número de semana ISO 8601 (01-53)                                | 01         |
-| % w             | día de la semana como un número decimal con domingo como 0 (0-6) | 2          |
-| %y              | Año, últimos dos dígitos (00-99)                                 | 18         |
-| %Y              | Año                                                              | 2018       |
-| %%              | signo                                                            | %          |
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/date_time_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/encoding-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/encoding-functions.md
deleted file mode 100644
index d3bbd68f335..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/encoding-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,175 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 52
-toc_title: "Codificaci\xF3n"
----
-
-# Funciones de codificación {#encoding-functions}
-
-## char {#char}
-
-Devuelve la cadena con la longitud como el número de argumentos pasados y cada byte tiene el valor del argumento correspondiente. Acepta varios argumentos de tipos numéricos. Si el valor del argumento está fuera del rango del tipo de datos UInt8, se convierte a UInt8 con posible redondeo y desbordamiento.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-char(number_1, [number_2, ..., number_n]);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `number_1, number_2, ..., number_n` — Numerical arguments interpreted as integers. Types: [En](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Flotante](../../sql-reference/data-types/float.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   una cadena de bytes.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT char(104.1, 101, 108.9, 108.9, 111) AS hello
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─hello─┐
-│ hello │
-└───────┘
-```
-
-Puede construir una cadena de codificación arbitraria pasando los bytes correspondientes. Aquí hay un ejemplo para UTF-8:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT char(0xD0, 0xBF, 0xD1, 0x80, 0xD0, 0xB8, 0xD0, 0xB2, 0xD0, 0xB5, 0xD1, 0x82) AS hello;
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─hello──┐
-│ привет │
-└────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT char(0xE4, 0xBD, 0xA0, 0xE5, 0xA5, 0xBD) AS hello;
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─hello─┐
-│ 你好  │
-└───────┘
-```
-
-## hexagonal {#hex}
-
-Devuelve una cadena que contiene la representación hexadecimal del argumento.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-hex(arg)
-```
-
-La función está usando letras mayúsculas `A-F` y no usar ningún prefijo (como `0x`) o sufijos (como `h`).
-
-Para argumentos enteros, imprime dígitos hexadecimales (“nibbles”) del más significativo al menos significativo (big endian o “human readable” orden). Comienza con el byte distinto de cero más significativo (se omiten los cero bytes principales) pero siempre imprime ambos dígitos de cada byte incluso si el dígito inicial es cero.
-
-Ejemplo:
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT hex(1);
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-01
-```
-
-Valores de tipo `Date` y `DateTime` están formateados como enteros correspondientes (el número de días desde Epoch para Date y el valor de Unix Timestamp para DateTime).
-
-Para `String` y `FixedString`, todos los bytes son simplemente codificados como dos números hexadecimales. No se omiten cero bytes.
-
-Los valores de los tipos de coma flotante y Decimal se codifican como su representación en la memoria. Como apoyamos la pequeña arquitectura endian, están codificados en little endian. No se omiten cero bytes iniciales / finales.
-
-**Parámetros**
-
--   `arg` — A value to convert to hexadecimal. Types: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md), [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Flotante](../../sql-reference/data-types/float.md), [Decimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md), [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Una cadena con la representación hexadecimal del argumento.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT hex(toFloat32(number)) as hex_presentation FROM numbers(15, 2);
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─hex_presentation─┐
-│ 00007041         │
-│ 00008041         │
-└──────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT hex(toFloat64(number)) as hex_presentation FROM numbers(15, 2);
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─hex_presentation─┐
-│ 0000000000002E40 │
-│ 0000000000003040 │
-└──────────────────┘
-```
-
-## unhex(str) {#unhexstr}
-
-Acepta una cadena que contiene cualquier número de dígitos hexadecimales y devuelve una cadena que contiene los bytes correspondientes. Admite letras mayúsculas y minúsculas A-F. El número de dígitos hexadecimales no tiene que ser par. Si es impar, el último dígito se interpreta como la mitad menos significativa del byte 00-0F. Si la cadena de argumento contiene algo que no sean dígitos hexadecimales, se devuelve algún resultado definido por la implementación (no se produce una excepción).
-Si desea convertir el resultado en un número, puede usar el ‘reverse’ y ‘reinterpretAsType’ función.
-
-## UUIDStringToNum (str) {#uuidstringtonumstr}
-
-Acepta una cadena que contiene 36 caracteres en el formato `123e4567-e89b-12d3-a456-426655440000`, y lo devuelve como un conjunto de bytes en un FixedString(16).
-
-## UUIDNumToString (str) {#uuidnumtostringstr}
-
-Acepta un valor de FixedString(16). Devuelve una cadena que contiene 36 caracteres en formato de texto.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#bitmasktolistnum}
-
-Acepta un entero. Devuelve una cadena que contiene la lista de potencias de dos que suman el número de origen cuando se suma. Están separados por comas sin espacios en formato de texto, en orden ascendente.
-
-## ¿Qué puedes encontrar en Neodigit) {#bitmasktoarraynum}
-
-Acepta un entero. Devuelve una matriz de números UInt64 que contiene la lista de potencias de dos que suman el número de origen cuando se suma. Los números en la matriz están en orden ascendente.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/encoding_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/ext-dict-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/ext-dict-functions.md
deleted file mode 100644
index 329e0b75664..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/ext-dict-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,205 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Trabajar con diccionarios externos
----
-
-# Funciones para trabajar con diccionarios externos {#ext_dict_functions}
-
-Para obtener información sobre cómo conectar y configurar diccionarios externos, consulte [Diccionarios externos](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md).
-
-## dictGet {#dictget}
-
-Recupera un valor de un diccionario externo.
-
-``` sql
-dictGet('dict_name', 'attr_name', id_expr)
-dictGetOrDefault('dict_name', 'attr_name', id_expr, default_value_expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `attr_name` — Name of the column of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `id_expr` — Key value. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) o [Tupla](../../sql-reference/data-types/tuple.md)valor -type dependiendo de la configuración del diccionario.
--   `default_value_expr` — Value returned if the dictionary doesn't contain a row with the `id_expr` clave. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo el valor en el tipo de datos configurado para `attr_name` atributo.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Si ClickHouse analiza el atributo correctamente en el [tipo de datos del atributo](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes), funciones devuelven el valor del atributo de diccionario que corresponde a `id_expr`.
-
--   Si no hay la clave, correspondiente a `id_expr` en el diccionario, entonces:
-
-        - `dictGet` returns the content of the `<null_value>` element specified for the attribute in the dictionary configuration.
-        - `dictGetOrDefault` returns the value passed as the `default_value_expr` parameter.
-
-ClickHouse produce una excepción si no puede analizar el valor del atributo o si el valor no coincide con el tipo de datos del atributo.
-
-**Ejemplo**
-
-Crear un archivo de texto `ext-dict-text.csv` que contiene los siguientes:
-
-``` text
-1,1
-2,2
-```
-
-La primera columna es `id` la segunda columna es `c1`.
-
-Configurar el diccionario externo:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        <name>ext-dict-test</name>
-        <source>
-            <file>
-                <path>/path-to/ext-dict-test.csv</path>
-                <format>CSV</format>
-            </file>
-        </source>
-        <layout>
-            <flat />
-        </layout>
-        <structure>
-            <id>
-                <name>id</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>c1</name>
-                <type>UInt32</type>
-                <null_value></null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-        <lifetime>0</lifetime>
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-Realizar la consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    dictGetOrDefault('ext-dict-test', 'c1', number + 1, toUInt32(number * 10)) AS val,
-    toTypeName(val) AS type
-FROM system.numbers
-LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌─val─┬─type───┐
-│   1 │ UInt32 │
-│   2 │ UInt32 │
-│  20 │ UInt32 │
-└─────┴────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [Diccionarios externos](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md)
-
-## dictHas {#dicthas}
-
-Comprueba si hay una clave en un diccionario.
-
-``` sql
-dictHas('dict_name', id_expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `id_expr` — Key value. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo de valor.
-
-**Valor devuelto**
-
--   0, si no hay clave.
--   1, si hay una llave.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-## dictGetHierarchy {#dictgethierarchy}
-
-Crea una matriz, que contiene todos los padres de una clave [diccionario jerárquico](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-dictGetHierarchy('dict_name', key)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `key` — Key value. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo de valor.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Padres por la llave.
-
-Tipo: [Matriz (UInt64)](../../sql-reference/data-types/array.md).
-
-## DictIsIn {#dictisin}
-
-Comprueba el antecesor de una clave a través de toda la cadena jerárquica en el diccionario.
-
-``` sql
-dictIsIn('dict_name', child_id_expr, ancestor_id_expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `child_id_expr` — Key to be checked. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo de valor.
--   `ancestor_id_expr` — Alleged ancestor of the `child_id_expr` clave. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo de valor.
-
-**Valor devuelto**
-
--   0, si `child_id_expr` no es un niño de `ancestor_id_expr`.
--   1, si `child_id_expr` es un niño de `ancestor_id_expr` o si `child_id_expr` es una `ancestor_id_expr`.
-
-Tipo: `UInt8`.
-
-## Otras funciones {#ext_dict_functions-other}
-
-ClickHouse admite funciones especializadas que convierten los valores de atributo de diccionario a un tipo de datos específico, independientemente de la configuración del diccionario.
-
-Función:
-
--   `dictGetInt8`, `dictGetInt16`, `dictGetInt32`, `dictGetInt64`
--   `dictGetUInt8`, `dictGetUInt16`, `dictGetUInt32`, `dictGetUInt64`
--   `dictGetFloat32`, `dictGetFloat64`
--   `dictGetDate`
--   `dictGetDateTime`
--   `dictGetUUID`
--   `dictGetString`
-
-Todas estas funciones tienen el `OrDefault` modificación. Por ejemplo, `dictGetDateOrDefault`.
-
-Sintaxis:
-
-``` sql
-dictGet[Type]('dict_name', 'attr_name', id_expr)
-dictGet[Type]OrDefault('dict_name', 'attr_name', id_expr, default_value_expr)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `attr_name` — Name of the column of the dictionary. [Literal de cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `id_expr` — Key value. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-tipo de valor.
--   `default_value_expr` — Value which is returned if the dictionary doesn't contain a row with the `id_expr` clave. [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un valor en el tipo de datos configurado para `attr_name` atributo.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Si ClickHouse analiza el atributo correctamente en el [tipo de datos del atributo](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes), funciones devuelven el valor del atributo de diccionario que corresponde a `id_expr`.
-
--   Si no se solicita `id_expr` en el diccionario entonces:
-
-        - `dictGet[Type]` returns the content of the `<null_value>` element specified for the attribute in the dictionary configuration.
-        - `dictGet[Type]OrDefault` returns the value passed as the `default_value_expr` parameter.
-
-ClickHouse produce una excepción si no puede analizar el valor del atributo o si el valor no coincide con el tipo de datos del atributo.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/ext_dict_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/functions-for-nulls.md b/docs/es/sql-reference/functions/functions-for-nulls.md
deleted file mode 100644
index e5b066d7228..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/functions-for-nulls.md
+++ /dev/null
@@ -1,312 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 63
-toc_title: Trabajar con argumentos Nullable
----
-
-# Funciones para trabajar con agregados anulables {#functions-for-working-with-nullable-aggregates}
-
-## IsNull {#isnull}
-
-Comprueba si el argumento es [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal).
-
-``` sql
-isNull(x)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — A value with a non-compound data type.
-
-**Valor devuelto**
-
--   `1` si `x` ser `NULL`.
--   `0` si `x` no es `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Consulta
-
-``` sql
-SELECT x FROM t_null WHERE isNull(y)
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 1 │
-└───┘
-```
-
-## isNotNull {#isnotnull}
-
-Comprueba si el argumento es [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal).
-
-``` sql
-isNotNull(x)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `x` — A value with a non-compound data type.
-
-**Valor devuelto**
-
--   `0` si `x` ser `NULL`.
--   `1` si `x` no es `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Consulta
-
-``` sql
-SELECT x FROM t_null WHERE isNotNull(y)
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-## Coalesce {#coalesce}
-
-Comprueba de izquierda a derecha si `NULL` se aprobaron argumentos y devuelve el primer no-`NULL` argumento.
-
-``` sql
-coalesce(x,...)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   Cualquier número de parámetros de un tipo no compuesto. Todos los parámetros deben ser compatibles por tipo de datos.
-
-**Valores devueltos**
-
--   El primer no-`NULL` argumento.
--   `NULL` si todos los argumentos son `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-Considere una lista de contactos que pueden especificar varias formas de contactar a un cliente.
-
-``` text
-┌─name─────┬─mail─┬─phone─────┬──icq─┐
-│ client 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │ 123-45-67 │  123 │
-│ client 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ      │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────────┴──────┴───────────┴──────┘
-```
-
-El `mail` y `phone` los campos son de tipo String, pero el `icq` campo `UInt32`, por lo que necesita ser convertido a `String`.
-
-Obtenga el primer método de contacto disponible para el cliente de la lista de contactos:
-
-``` sql
-SELECT coalesce(mail, phone, CAST(icq,'Nullable(String)')) FROM aBook
-```
-
-``` text
-┌─name─────┬─coalesce(mail, phone, CAST(icq, 'Nullable(String)'))─┐
-│ client 1 │ 123-45-67                                            │
-│ client 2 │ ᴺᵁᴸᴸ                                                 │
-└──────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## ifNull {#ifnull}
-
-Devuelve un valor alternativo si el argumento principal es `NULL`.
-
-``` sql
-ifNull(x,alt)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `x` — The value to check for `NULL`.
--   `alt` — The value that the function returns if `x` ser `NULL`.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Valor `x`, si `x` no es `NULL`.
--   Valor `alt`, si `x` ser `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT ifNull('a', 'b')
-```
-
-``` text
-┌─ifNull('a', 'b')─┐
-│ a                │
-└──────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT ifNull(NULL, 'b')
-```
-
-``` text
-┌─ifNull(NULL, 'b')─┐
-│ b                 │
-└───────────────────┘
-```
-
-## nullIf {#nullif}
-
-Devoluciones `NULL` si los argumentos son iguales.
-
-``` sql
-nullIf(x, y)
-```
-
-**Parámetros:**
-
-`x`, `y` — Values for comparison. They must be compatible types, or ClickHouse will generate an exception.
-
-**Valores devueltos**
-
--   `NULL` si los argumentos son iguales.
--   El `x` valor, si los argumentos no son iguales.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT nullIf(1, 1)
-```
-
-``` text
-┌─nullIf(1, 1)─┐
-│         ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT nullIf(1, 2)
-```
-
-``` text
-┌─nullIf(1, 2)─┐
-│            1 │
-└──────────────┘
-```
-
-## assumeNotNull {#assumenotnull}
-
-Resultados en un valor de tipo [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md) para un no- `Nullable` si el valor no es `NULL`.
-
-``` sql
-assumeNotNull(x)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `x` — The original value.
-
-**Valores devueltos**
-
--   El valor original del-`Nullable` tipo, si no es `NULL`.
--   El valor predeterminado para el-`Nullable` tipo si el valor original fue `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-Considere el `t_null` tabla.
-
-``` sql
-SHOW CREATE TABLE t_null
-```
-
-``` text
-┌─statement─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ CREATE TABLE default.t_null ( x Int8,  y Nullable(Int8)) ENGINE = TinyLog │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Aplicar el `assumeNotNull` función a la `y` columna.
-
-``` sql
-SELECT assumeNotNull(y) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─assumeNotNull(y)─┐
-│                0 │
-│                3 │
-└──────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(assumeNotNull(y)) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(assumeNotNull(y))─┐
-│ Int8                         │
-│ Int8                         │
-└──────────────────────────────┘
-```
-
-## Acerca de Nosotros {#tonullable}
-
-Convierte el tipo de argumento a `Nullable`.
-
-``` sql
-toNullable(x)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `x` — The value of any non-compound type.
-
-**Valor devuelto**
-
--   El valor de entrada con un `Nullable` tipo.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(10)
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(10)─┐
-│ UInt8          │
-└────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(toNullable(10))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(toNullable(10))─┐
-│ Nullable(UInt8)            │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/functions_for_nulls/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/geo.md b/docs/es/sql-reference/functions/geo.md
deleted file mode 100644
index b8e3a3b5ffd..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/geo.md
+++ /dev/null
@@ -1,510 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 62
-toc_title: "Trabajar con coordenadas geogr\xE1ficas"
----
-
-# Funciones para trabajar con coordenadas geográficas {#functions-for-working-with-geographical-coordinates}
-
-## GreatCircleDistance {#greatcircledistance}
-
-Calcule la distancia entre dos puntos en la superficie de la Tierra usando [la fórmula del gran círculo](https://en.wikipedia.org/wiki/Great-circle_distance).
-
-``` sql
-greatCircleDistance(lon1Deg, lat1Deg, lon2Deg, lat2Deg)
-```
-
-**Parámetros de entrada**
-
--   `lon1Deg` — Longitude of the first point in degrees. Range: `[-180°, 180°]`.
--   `lat1Deg` — Latitude of the first point in degrees. Range: `[-90°, 90°]`.
--   `lon2Deg` — Longitude of the second point in degrees. Range: `[-180°, 180°]`.
--   `lat2Deg` — Latitude of the second point in degrees. Range: `[-90°, 90°]`.
-
-Los valores positivos corresponden a latitud norte y longitud este, y los valores negativos corresponden a latitud sur y longitud oeste.
-
-**Valor devuelto**
-
-La distancia entre dos puntos en la superficie de la Tierra, en metros.
-
-Genera una excepción cuando los valores de los parámetros de entrada están fuera del intervalo.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT greatCircleDistance(55.755831, 37.617673, -55.755831, -37.617673)
-```
-
-``` text
-┌─greatCircleDistance(55.755831, 37.617673, -55.755831, -37.617673)─┐
-│                                                14132374.194975413 │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## pointInEllipses {#pointinellipses}
-
-Comprueba si el punto pertenece al menos a una de las elipses.
-Las coordenadas son geométricas en el sistema de coordenadas cartesianas.
-
-``` sql
-pointInEllipses(x, y, x₀, y₀, a₀, b₀,...,xₙ, yₙ, aₙ, bₙ)
-```
-
-**Parámetros de entrada**
-
--   `x, y` — Coordinates of a point on the plane.
--   `xᵢ, yᵢ` — Coordinates of the center of the `i`-ésimo puntos suspensivos.
--   `aᵢ, bᵢ` — Axes of the `i`-ésimo puntos suspensivos en unidades de coordenadas x, y.
-
-Los parámetros de entrada deben ser `2+4⋅n`, donde `n` es el número de puntos suspensivos.
-
-**Valores devueltos**
-
-`1` si el punto está dentro de al menos una de las elipses; `0`si no lo es.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT pointInEllipses(10., 10., 10., 9.1, 1., 0.9999)
-```
-
-``` text
-┌─pointInEllipses(10., 10., 10., 9.1, 1., 0.9999)─┐
-│                                               1 │
-└─────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## pointInPolygon {#pointinpolygon}
-
-Comprueba si el punto pertenece al polígono en el plano.
-
-``` sql
-pointInPolygon((x, y), [(a, b), (c, d) ...], ...)
-```
-
-**Valores de entrada**
-
--   `(x, y)` — Coordinates of a point on the plane. Data type — [Tupla](../../sql-reference/data-types/tuple.md) — A tuple of two numbers.
--   `[(a, b), (c, d) ...]` — Polygon vertices. Data type — [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md). Cada vértice está representado por un par de coordenadas `(a, b)`. Los vértices deben especificarse en sentido horario o antihorario. El número mínimo de vértices es 3. El polígono debe ser constante.
--   La función también admite polígonos con agujeros (secciones recortadas). En este caso, agregue polígonos que definan las secciones recortadas utilizando argumentos adicionales de la función. La función no admite polígonos no simplemente conectados.
-
-**Valores devueltos**
-
-`1` si el punto está dentro del polígono, `0` si no lo es.
-Si el punto está en el límite del polígono, la función puede devolver 0 o 1.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT pointInPolygon((3., 3.), [(6, 0), (8, 4), (5, 8), (0, 2)]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   1 │
-└─────┘
-```
-
-## geohashEncode {#geohashencode}
-
-Codifica la latitud y la longitud como una cadena geohash, consulte (http://geohash.org/, https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash).
-
-``` sql
-geohashEncode(longitude, latitude, [precision])
-```
-
-**Valores de entrada**
-
--   longitud - longitud parte de la coordenada que desea codificar. Flotando en el rango`[-180°, 180°]`
--   latitude : parte de latitud de la coordenada que desea codificar. Flotando en el rango `[-90°, 90°]`
--   precision - Opcional, longitud de la cadena codificada resultante, por defecto es `12`. Entero en el rango `[1, 12]`. Cualquier valor menor que `1` o mayor que `12` se convierte silenciosamente a `12`.
-
-**Valores devueltos**
-
--   alfanumérico `String` de coordenadas codificadas (se utiliza la versión modificada del alfabeto de codificación base32).
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT geohashEncode(-5.60302734375, 42.593994140625, 0) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res──────────┐
-│ ezs42d000000 │
-└──────────────┘
-```
-
-## geohashDecode {#geohashdecode}
-
-Decodifica cualquier cadena codificada por geohash en longitud y latitud.
-
-**Valores de entrada**
-
--   encoded string - cadena codificada geohash.
-
-**Valores devueltos**
-
--   (longitud, latitud) - 2-tupla de `Float64` valores de longitud y latitud.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT geohashDecode('ezs42') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────────────────┐
-│ (-5.60302734375,42.60498046875) │
-└─────────────────────────────────┘
-```
-
-## geoToH3 {#geotoh3}
-
-Devoluciones [H3](https://uber.github.io/h3/#/documentation/overview/introduction) índice de punto `(lon, lat)` con la resolución especificada.
-
-[H3](https://uber.github.io/h3/#/documentation/overview/introduction) es un sistema de indexación geográfica donde la superficie de la Tierra se divide en incluso azulejos hexagonales. Este sistema es jerárquico, es decir, cada hexágono en el nivel superior se puede dividir en siete incluso pero más pequeños y así sucesivamente.
-
-Este índice se utiliza principalmente para ubicaciones de bucketing y otras manipulaciones geoespaciales.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-geoToH3(lon, lat, resolution)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `lon` — Longitude. Type: [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md).
--   `lat` — Latitude. Type: [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md).
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Número de índice hexagonal.
--   0 en caso de error.
-
-Tipo: `UInt64`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT geoToH3(37.79506683, 55.71290588, 15) as h3Index
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌────────────h3Index─┐
-│ 644325524701193974 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## Información adicional {#geohashesinbox}
-
-Devuelve una matriz de cadenas codificadas por geohash de precisión dada que caen dentro e intersecan los límites de un cuadro dado, básicamente una cuadrícula 2D aplanada en una matriz.
-
-**Valores de entrada**
-
--   longitude_min - longitud mínima, valor flotante en el rango `[-180°, 180°]`
--   latitude_min - latitud mínima, valor flotante en el rango `[-90°, 90°]`
--   longitude_max - longitud máxima, valor flotante en el rango `[-180°, 180°]`
--   latitude_max - latitud máxima, valor flotante en el rango `[-90°, 90°]`
--   precisión - precisión del geohash, `UInt8` en el rango `[1, 12]`
-
-Tenga en cuenta que todos los parámetros de coordenadas deben ser del mismo tipo: `Float32` o `Float64`.
-
-**Valores devueltos**
-
--   matriz de cadenas de precisión largas de geohash-cajas que cubren el área proporcionada, no debe confiar en el orden de los artículos.
--   \[\] - matriz vacía si *minuto* valores de *latitud* y *longitud* no son menos que los correspondientes *máximo* valor.
-
-Tenga en cuenta que la función arrojará una excepción si la matriz resultante tiene más de 10'000'000 de elementos.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT geohashesInBox(24.48, 40.56, 24.785, 40.81, 4) AS thasos
-```
-
-``` text
-┌─thasos──────────────────────────────────────┐
-│ ['sx1q','sx1r','sx32','sx1w','sx1x','sx38'] │
-└─────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## h3GetBaseCell {#h3getbasecell}
-
-Devuelve el número de celda base del índice.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-h3GetBaseCell(index)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Número de celda base hexagonal. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3GetBaseCell(612916788725809151) as basecell
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─basecell─┐
-│       12 │
-└──────────┘
-```
-
-## H3HexAreaM2 {#h3hexaream2}
-
-Área hexagonal promedio en metros cuadrados a la resolución dada.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-h3HexAreaM2(resolution)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Area in m². Type: [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3HexAreaM2(13) as area
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─area─┐
-│ 43.9 │
-└──────┘
-```
-
-## h3IndexesAreNeighbors {#h3indexesareneighbors}
-
-Devuelve si los H3Indexes proporcionados son vecinos o no.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-h3IndexesAreNeighbors(index1, index2)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index1` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `index2` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Devoluciones `1` si los índices son vecinos, `0` de lo contrario. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3IndexesAreNeighbors(617420388351344639, 617420388352655359) AS n
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─n─┐
-│ 1 │
-└───┘
-```
-
-## H3ToChildren {#h3tochildren}
-
-Devuelve una matriz con los índices secundarios del índice dado.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-h3ToChildren(index, resolution)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Matriz con los índices H3 hijo. Matriz de tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3ToChildren(599405990164561919, 6) AS children
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─children───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ [603909588852408319,603909588986626047,603909589120843775,603909589255061503,603909589389279231,603909589523496959,603909589657714687] │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## H3ToParent {#h3toparent}
-
-Devuelve el índice primario (más grueso) que contiene el índice dado.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-h3ToParent(index, resolution)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Índice padre H3. Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3ToParent(599405990164561919, 3) as parent
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─────────────parent─┐
-│ 590398848891879423 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## H3ToString {#h3tostring}
-
-Convierte la representación H3Index del índice en la representación de cadena.
-
-``` sql
-h3ToString(index)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Representación de cadena del índice H3. Tipo: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3ToString(617420388352917503) as h3_string
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─h3_string───────┐
-│ 89184926cdbffff │
-└─────────────────┘
-```
-
-## stringToH3 {#stringtoh3}
-
-Convierte la representación de cadena en representación H3Index (UInt64).
-
-``` sql
-stringToH3(index_str)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index_str` — String representation of the H3 index. Type: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Número de índice hexagonal. Devuelve 0 en caso de error. Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT stringToH3('89184926cc3ffff') as index
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌──────────────index─┐
-│ 617420388351344639 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## h3GetResolution {#h3getresolution}
-
-Devuelve la resolución del índice.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-h3GetResolution(index)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Resolución del índice. Gama: `[0, 15]`. Tipo: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT h3GetResolution(617420388352917503) as res
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   9 │
-└─────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/geo/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/hash-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/hash-functions.md
deleted file mode 100644
index 165ca2be3d7..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/hash-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,484 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 50
-toc_title: Hash
----
-
-# Funciones de Hash {#hash-functions}
-
-Las funciones Hash se pueden usar para la barajada pseudoaleatoria determinista de elementos.
-
-## HalfMD5 {#hash-functions-halfmd5}
-
-[Interpretar](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_functions-reinterpretAsString) todos los parámetros de entrada como cadenas y calcula el [MD5](https://en.wikipedia.org/wiki/MD5) valor hash para cada uno de ellos. Luego combina hashes, toma los primeros 8 bytes del hash de la cadena resultante y los interpreta como `UInt64` en orden de bytes de big-endian.
-
-``` sql
-halfMD5(par1, ...)
-```
-
-La función es relativamente lenta (5 millones de cadenas cortas por segundo por núcleo del procesador).
-Considere usar el [sipHash64](#hash_functions-siphash64) función en su lugar.
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT halfMD5(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS halfMD5hash, toTypeName(halfMD5hash) AS type
-```
-
-``` text
-┌────────halfMD5hash─┬─type───┐
-│ 186182704141653334 │ UInt64 │
-└────────────────────┴────────┘
-```
-
-## MD5 {#hash_functions-md5}
-
-Calcula el MD5 de una cadena y devuelve el conjunto de bytes resultante como FixedString(16).
-Si no necesita MD5 en particular, pero necesita un hash criptográfico decente de 128 bits, use el ‘sipHash128’ función en su lugar.
-Si desea obtener el mismo resultado que la salida de la utilidad md5sum, use lower(hex(MD5(s)) .
-
-## sipHash64 {#hash_functions-siphash64}
-
-Produce un [SipHash](https://131002.net/siphash/) valor hash.
-
-``` sql
-sipHash64(par1,...)
-```
-
-Esta es una función hash criptográfica. Funciona al menos tres veces más rápido que el [MD5](#hash_functions-md5) función.
-
-Función [interpretar](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_functions-reinterpretAsString) todos los parámetros de entrada como cadenas y calcula el valor hash para cada uno de ellos. Luego combina hashes por el siguiente algoritmo:
-
-1.  Después de hash todos los parámetros de entrada, la función obtiene la matriz de hashes.
-2.  La función toma el primero y el segundo elementos y calcula un hash para la matriz de ellos.
-3.  Luego, la función toma el valor hash, calculado en el paso anterior, y el tercer elemento de la matriz hash inicial, y calcula un hash para la matriz de ellos.
-4.  El paso anterior se repite para todos los elementos restantes de la matriz hash inicial.
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT sipHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS SipHash, toTypeName(SipHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌──────────────SipHash─┬─type───┐
-│ 13726873534472839665 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## sipHash128 {#hash_functions-siphash128}
-
-Calcula SipHash a partir de una cadena.
-Acepta un argumento de tipo String. Devuelve FixedString(16).
-Difiere de sipHash64 en que el estado final de plegado xor solo se realiza hasta 128 bits.
-
-## cityHash64 {#cityhash64}
-
-Produce un [Método de codificación de datos:](https://github.com/google/cityhash) valor hash.
-
-``` sql
-cityHash64(par1,...)
-```
-
-Esta es una función hash rápida no criptográfica. Utiliza el algoritmo CityHash para parámetros de cadena y la función hash no criptográfica rápida específica de la implementación para parámetros con otros tipos de datos. La función utiliza el combinador CityHash para obtener los resultados finales.
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplos**
-
-Ejemplo de llamada:
-
-``` sql
-SELECT cityHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS CityHash, toTypeName(CityHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌─────────────CityHash─┬─type───┐
-│ 12072650598913549138 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-En el ejemplo siguiente se muestra cómo calcular la suma de comprobación de toda la tabla con precisión hasta el orden de fila:
-
-``` sql
-SELECT groupBitXor(cityHash64(*)) FROM table
-```
-
-## intHash32 {#inthash32}
-
-Calcula un código hash de 32 bits a partir de cualquier tipo de entero.
-Esta es una función hash no criptográfica relativamente rápida de calidad media para los números.
-
-## intHash64 {#inthash64}
-
-Calcula un código hash de 64 bits a partir de cualquier tipo de entero.
-Funciona más rápido que intHash32. Calidad media.
-
-## SHA1 {#sha1}
-
-## SHA224 {#sha224}
-
-## SHA256 {#sha256}
-
-Calcula SHA-1, SHA-224 o SHA-256 de una cadena y devuelve el conjunto de bytes resultante como FixedString(20), FixedString(28) o FixedString(32).
-La función funciona bastante lentamente (SHA-1 procesa alrededor de 5 millones de cadenas cortas por segundo por núcleo del procesador, mientras que SHA-224 y SHA-256 procesan alrededor de 2.2 millones).
-Recomendamos usar esta función solo en los casos en que necesite una función hash específica y no pueda seleccionarla.
-Incluso en estos casos, recomendamos aplicar la función offline y precalcular valores al insertarlos en la tabla, en lugar de aplicarlo en SELECTS.
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID):\]) {#urlhashurl-n}
-
-Una función hash no criptográfica rápida y de calidad decente para una cadena obtenida de una URL utilizando algún tipo de normalización.
-`URLHash(s)` – Calculates a hash from a string without one of the trailing symbols `/`,`?` o `#` al final, si está presente.
-`URLHash(s, N)` – Calculates a hash from a string up to the N level in the URL hierarchy, without one of the trailing symbols `/`,`?` o `#` al final, si está presente.
-Los niveles son los mismos que en URLHierarchy. Esta función es específica de Yandex.Métrica.
-
-## Método de codificación de datos: {#farmhash64}
-
-Produce un [Método de codificación de datos:](https://github.com/google/farmhash) valor hash.
-
-``` sql
-farmHash64(par1, ...)
-```
-
-La función utiliza el `Hash64` de todos [métodos disponibles](https://github.com/google/farmhash/blob/master/src/farmhash.h).
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT farmHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS FarmHash, toTypeName(FarmHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌─────────────FarmHash─┬─type───┐
-│ 17790458267262532859 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID): {#hash_functions-javahash}
-
-Calcular [Nivel de Cifrado WEP](http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/jdk/file/478a4add975b/src/share/classes/java/lang/String.java#l1452) de una cuerda. Esta función hash no es rápida ni tiene una buena calidad. La única razón para usarlo es cuando este algoritmo ya se usa en otro sistema y debe calcular exactamente el mismo resultado.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-SELECT javaHash('');
-```
-
-**Valor devuelto**
-
-A `Int32` tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT javaHash('Hello, world!');
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─javaHash('Hello, world!')─┐
-│               -1880044555 │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## javaHashUTF16LE {#javahashutf16le}
-
-Calcular [Nivel de Cifrado WEP](http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/jdk/file/478a4add975b/src/share/classes/java/lang/String.java#l1452) de una cadena, suponiendo que contiene bytes que representan una cadena en codificación UTF-16LE.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-javaHashUTF16LE(stringUtf16le)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `stringUtf16le` — a string in UTF-16LE encoding.
-
-**Valor devuelto**
-
-A `Int32` tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta correcta con cadena codificada UTF-16LE.
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT javaHashUTF16LE(convertCharset('test', 'utf-8', 'utf-16le'))
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─javaHashUTF16LE(convertCharset('test', 'utf-8', 'utf-16le'))─┐
-│                                                      3556498 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## HiveHash {#hash-functions-hivehash}
-
-Calcular `HiveHash` de una cuerda.
-
-``` sql
-SELECT hiveHash('');
-```
-
-Esto es sólo [Nivel de Cifrado WEP](#hash_functions-javahash) con poco de signo puesto a cero. Esta función se utiliza en [Colmena de Apache](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hive) para versiones anteriores a la 3.0. Esta función hash no es rápida ni tiene una buena calidad. La única razón para usarlo es cuando este algoritmo ya se usa en otro sistema y debe calcular exactamente el mismo resultado.
-
-**Valor devuelto**
-
-A `Int32` tipo de datos valor hash.
-
-Tipo: `hiveHash`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT hiveHash('Hello, world!');
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─hiveHash('Hello, world!')─┐
-│                 267439093 │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## Método de codificación de datos: {#metrohash64}
-
-Produce un [Método de codificación de datos:](http://www.jandrewrogers.com/2015/05/27/metrohash/) valor hash.
-
-``` sql
-metroHash64(par1, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
-La función toma un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT metroHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS MetroHash, toTypeName(MetroHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌────────────MetroHash─┬─type───┐
-│ 14235658766382344533 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## SaltarConsistentHash {#jumpconsistenthash}
-
-Calcula JumpConsistentHash forma un UInt64.
-Acepta dos argumentos: una clave de tipo UInt64 y el número de cubos. Devuelve Int32.
-Para obtener más información, consulte el enlace: [SaltarConsistentHash](https://arxiv.org/pdf/1406.2294.pdf)
-
-## murmurHash2_32, murmurHash2_64 {#murmurhash2-32-murmurhash2-64}
-
-Produce un [Método de codificación de datos:](https://github.com/aappleby/smhasher) valor hash.
-
-``` sql
-murmurHash2_32(par1, ...)
-murmurHash2_64(par1, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
-Ambas funciones toman un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   El `murmurHash2_32` función devuelve el valor hash que tiene el [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos.
--   El `murmurHash2_64` función devuelve el valor hash que tiene el [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT murmurHash2_64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS MurmurHash2, toTypeName(MurmurHash2) AS type
-```
-
-``` text
-┌──────────MurmurHash2─┬─type───┐
-│ 11832096901709403633 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## GccMurmurHash {#gccmurmurhash}
-
-Calcula un valor de 64 bits [Método de codificación de datos:](https://github.com/aappleby/smhasher) valor hash usando la misma semilla de hash que [Gcc](https://github.com/gcc-mirror/gcc/blob/41d6b10e96a1de98e90a7c0378437c3255814b16/libstdc%2B%2B-v3/include/bits/functional_hash.h#L191). Es portátil entre las compilaciones CLang y GCC.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-gccMurmurHash(par1, ...);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `par1, ...` — A variable number of parameters that can be any of the [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Valor hash calculado.
-
-Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT
-    gccMurmurHash(1, 2, 3) AS res1,
-    gccMurmurHash(('a', [1, 2, 3], 4, (4, ['foo', 'bar'], 1, (1, 2)))) AS res2
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─────────────────res1─┬────────────────res2─┐
-│ 12384823029245979431 │ 1188926775431157506 │
-└──────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-## murmurHash3_32, murmurHash3_64 {#murmurhash3-32-murmurhash3-64}
-
-Produce un [Método de codificación de datos:](https://github.com/aappleby/smhasher) valor hash.
-
-``` sql
-murmurHash3_32(par1, ...)
-murmurHash3_64(par1, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
-Ambas funciones toman un número variable de parámetros de entrada. Los parámetros pueden ser cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   El `murmurHash3_32` función devuelve un [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
--   El `murmurHash3_64` función devuelve un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT murmurHash3_32(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS MurmurHash3, toTypeName(MurmurHash3) AS type
-```
-
-``` text
-┌─MurmurHash3─┬─type───┐
-│     2152717 │ UInt32 │
-└─────────────┴────────┘
-```
-
-## murmurHash3_128 {#murmurhash3-128}
-
-Produce un [Método de codificación de datos:](https://github.com/aappleby/smhasher) valor hash.
-
-``` sql
-murmurHash3_128( expr )
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `expr` — [Expresiones](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md)-tipo de valor.
-
-**Valor devuelto**
-
-A [Cadena fija (16)](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) tipo de datos valor hash.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT murmurHash3_128('example_string') AS MurmurHash3, toTypeName(MurmurHash3) AS type
-```
-
-``` text
-┌─MurmurHash3──────┬─type────────────┐
-│ 6�1�4"S5KT�~~q │ FixedString(16) │
-└──────────────────┴─────────────────┘
-```
-
-## xxHash32, xxHash64 {#hash-functions-xxhash32}
-
-Calcular `xxHash` de una cuerda. Se propone en dos sabores, 32 y 64 bits.
-
-``` sql
-SELECT xxHash32('');
-
-OR
-
-SELECT xxHash64('');
-```
-
-**Valor devuelto**
-
-A `Uint32` o `Uint64` tipo de datos valor hash.
-
-Tipo: `xxHash`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT xxHash32('Hello, world!');
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─xxHash32('Hello, world!')─┐
-│                 834093149 │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [xxHash](http://cyan4973.github.io/xxHash/).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/hash_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/higher-order-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/higher-order-functions.md
deleted file mode 100644
index a4c97d81361..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/higher-order-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,264 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 57
-toc_title: Orden superior
----
-
-# Funciones de orden superior {#higher-order-functions}
-
-## `->` operador, función lambda (params, expr) {#operator-lambdaparams-expr-function}
-
-Allows describing a lambda function for passing to a higher-order function. The left side of the arrow has a formal parameter, which is any ID, or multiple formal parameters – any IDs in a tuple. The right side of the arrow has an expression that can use these formal parameters, as well as any table columns.
-
-Ejemplos: `x -> 2 * x, str -> str != Referer.`
-
-Las funciones de orden superior solo pueden aceptar funciones lambda como su argumento funcional.
-
-Una función lambda que acepta múltiples argumentos se puede pasar a una función de orden superior. En este caso, a la función de orden superior se le pasan varias matrices de idéntica longitud a las que corresponderán estos argumentos.
-
-Para algunas funciones, tales como [arrayCount](#higher_order_functions-array-count) o [arraySum](#higher_order_functions-array-count), el primer argumento (la función lambda) se puede omitir. En este caso, se supone un mapeo idéntico.
-
-No se puede omitir una función lambda para las siguientes funciones:
-
--   [arrayMap](#higher_order_functions-array-map)
--   [arrayFilter](#higher_order_functions-array-filter)
--   [arrayFill](#higher_order_functions-array-fill)
--   [arrayReverseFill](#higher_order_functions-array-reverse-fill)
--   [arraySplit](#higher_order_functions-array-split)
--   [arrayReverseSplit](#higher_order_functions-array-reverse-split)
--   [arrayFirst](#higher_order_functions-array-first)
--   [arrayFirstIndex](#higher_order_functions-array-first-index)
-
-### arrayMap(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-map}
-
-Devuelve una matriz obtenida de la aplicación original `func` función a cada elemento en el `arr` matriz.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT arrayMap(x -> (x + 2), [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [3,4,5] │
-└─────────┘
-```
-
-En el ejemplo siguiente se muestra cómo crear una tupla de elementos de diferentes matrices:
-
-``` sql
-SELECT arrayMap((x, y) -> (x, y), [1, 2, 3], [4, 5, 6]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ [(1,4),(2,5),(3,6)] │
-└─────────────────────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arrayMap` función.
-
-### arrayFilter(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-filter}
-
-Devuelve una matriz que contiene sólo los elementos en `arr1` para los cuales `func` devuelve algo distinto de 0.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT arrayFilter(x -> x LIKE '%World%', ['Hello', 'abc World']) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────┐
-│ ['abc World'] │
-└───────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayFilter(
-        (i, x) -> x LIKE '%World%',
-        arrayEnumerate(arr),
-        ['Hello', 'abc World'] AS arr)
-    AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│ [2] │
-└─────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arrayFilter` función.
-
-### arrayFill(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-fill}
-
-Escanear a través de `arr1` desde el primer elemento hasta el último elemento y reemplazar `arr1[i]` por `arr1[i - 1]` si `func` devuelve 0. El primer elemento de `arr1` no será reemplazado.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT arrayFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14, null, null]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res──────────────────────────────┐
-│ [1,1,3,11,12,12,12,5,6,14,14,14] │
-└──────────────────────────────────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arrayFill` función.
-
-### arrayReverseFill(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-reverse-fill}
-
-Escanear a través de `arr1` del último elemento al primer elemento y reemplace `arr1[i]` por `arr1[i + 1]` si `func` devuelve 0. El último elemento de `arr1` no será reemplazado.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14, null, null]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────────────────────┐
-│ [1,3,3,11,12,5,5,5,6,14,NULL,NULL] │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arrayReverseFill` función.
-
-### arraySplit(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-split}
-
-Dividir `arr1` en múltiples matrices. Cuando `func` devuelve algo distinto de 0, la matriz se dividirá en el lado izquierdo del elemento. La matriz no se dividirá antes del primer elemento.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT arraySplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────┐
-│ [[1,2,3],[4,5]] │
-└─────────────────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arraySplit` función.
-
-### arrayReverseSplit(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-reverse-split}
-
-Dividir `arr1` en múltiples matrices. Cuando `func` devuelve algo distinto de 0, la matriz se dividirá en el lado derecho del elemento. La matriz no se dividirá después del último elemento.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ [[1],[2,3,4],[5]] │
-└───────────────────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arraySplit` función.
-
-### arrayCount(\[func,\] arr1, …) {#higher_order_functions-array-count}
-
-Devuelve el número de elementos de la matriz arr para los cuales func devuelve algo distinto de 0. Si ‘func’ no se especifica, devuelve el número de elementos distintos de cero en la matriz.
-
-### arrayExists(\[func,\] arr1, …) {#arrayexistsfunc-arr1}
-
-Devuelve 1 si hay al menos un elemento en ‘arr’ para los cuales ‘func’ devuelve algo distinto de 0. De lo contrario, devuelve 0.
-
-### arrayAll(\[func,\] arr1, …) {#arrayallfunc-arr1}
-
-Devuelve 1 si ‘func’ devuelve algo distinto de 0 para todos los elementos en ‘arr’. De lo contrario, devuelve 0.
-
-### arraySum(\[func,\] arr1, …) {#higher-order-functions-array-sum}
-
-Devuelve la suma de la ‘func’ valor. Si se omite la función, simplemente devuelve la suma de los elementos de la matriz.
-
-### arrayFirst(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-first}
-
-Devuelve el primer elemento en el ‘arr1’ matriz para la cual ‘func’ devuelve algo distinto de 0.
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arrayFirst` función.
-
-### arrayFirstIndex(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-first-index}
-
-Devuelve el índice del primer elemento ‘arr1’ matriz para la cual ‘func’ devuelve algo distinto de 0.
-
-Tenga en cuenta que el primer argumento (función lambda) no se puede omitir en el `arrayFirstIndex` función.
-
-### arrayCumSum(\[func,\] arr1, …) {#arraycumsumfunc-arr1}
-
-Devuelve una matriz de sumas parciales de elementos en la matriz de origen (una suma en ejecución). Si el `func` se especifica la función, luego los valores de los elementos de la matriz se convierten mediante esta función antes de sumar.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayCumSum([1, 1, 1, 1]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res──────────┐
-│ [1, 2, 3, 4] │
-└──────────────┘
-```
-
-### Información de archivo) {#arraycumsumnonnegativearr}
-
-Lo mismo que `arrayCumSum`, devuelve una matriz de sumas parciales de elementos en la matriz de origen (una suma en ejecución). Diferente `arrayCumSum`, cuando el valor devuelto contiene un valor menor que cero, el valor se reemplaza con cero y el cálculo posterior se realiza con cero parámetros. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayCumSumNonNegative([1, 1, -4, 1]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ [1,2,0,1] │
-└───────────┘
-```
-
-### arraySort(\[func,\] arr1, …) {#arraysortfunc-arr1}
-
-Devuelve una matriz como resultado de ordenar los elementos de `arr1` en orden ascendente. Si el `func` se especifica la función, el orden de clasificación se determina por el resultado de la función `func` aplicado a los elementos de la matriz (arrays)
-
-El [Transformación de Schwartzian](https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian_transform) se utiliza para mejorar la eficiencia de clasificación.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]);
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────┐
-│ ['world', 'hello'] │
-└────────────────────┘
-```
-
-Para obtener más información sobre el `arraySort` método, véase el [Funciones para trabajar con matrices](array-functions.md#array_functions-sort) apartado.
-
-### arrayReverseSort(\[func,\] arr1, …) {#arrayreversesortfunc-arr1}
-
-Devuelve una matriz como resultado de ordenar los elementos de `arr1` en orden descendente. Si el `func` se especifica la función, el orden de clasificación se determina por el resultado de la función `func` aplicado a los elementos de la matriz (arrays).
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ ['hello','world'] │
-└───────────────────┘
-```
-
-Para obtener más información sobre el `arrayReverseSort` método, véase el [Funciones para trabajar con matrices](array-functions.md#array_functions-reverse-sort) apartado.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/higher_order_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/in-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/in-functions.md
deleted file mode 100644
index 3788582fa60..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/in-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: "Implementaci\xF3n del operador IN"
----
-
-# Funciones para implementar el operador IN {#functions-for-implementing-the-in-operator}
-
-## Información de uso {#in-functions}
-
-Vea la sección [IN operadores](../operators/in.md#select-in-operators).
-
-## tuple(x, y, …), operator (x, y, …) {#tuplex-y-operator-x-y}
-
-Una función que permite agrupar varias columnas.
-For columns with the types T1, T2, …, it returns a Tuple(T1, T2, …) type tuple containing these columns. There is no cost to execute the function.
-Las tuplas se usan normalmente como valores intermedios para un argumento de operadores IN, o para crear una lista de parámetros formales de funciones lambda. Las tuplas no se pueden escribir en una tabla.
-
-## Puede utilizar el siguiente ejemplo: {#tupleelementtuple-n-operator-x-n}
-
-Una función que permite obtener una columna de una tupla.
-‘N’ es el índice de columna, comenzando desde 1. N debe ser una constante. ‘N’ debe ser una constante. ‘N’ debe ser un entero postivo estricto no mayor que el tamaño de la tupla.
-No hay ningún costo para ejecutar la función.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/in_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/index.md b/docs/es/sql-reference/functions/index.md
deleted file mode 100644
index bbb0cfc7386..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Funci\xF3n"
-toc_priority: 32
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Función {#functions}
-
-Hay al menos \* dos tipos de funciones: funciones regulares (simplemente se llaman “functions”) and aggregate functions. These are completely different concepts. Regular functions work as if they are applied to each row separately (for each row, the result of the function doesn't depend on the other rows). Aggregate functions accumulate a set of values from various rows (i.e. they depend on the entire set of rows).
-
-En esta sección discutimos las funciones regulares. Para las funciones agregadas, consulte la sección “Aggregate functions”.
-
-\* - Existe un tercer tipo de función que el ‘arrayJoin’ la función pertenece a; las funciones de la tabla también se pueden mencionar por separado.\*
-
-## Fuerte mecanografía {#strong-typing}
-
-A diferencia del SQL estándar, ClickHouse tiene una tipificación fuerte. En otras palabras, no hace conversiones implícitas entre tipos. Cada función funciona para un conjunto específico de tipos. Esto significa que a veces necesita usar funciones de conversión de tipos.
-
-## Eliminación de subexpresiones comunes {#common-subexpression-elimination}
-
-Se considera que todas las expresiones de una consulta que tienen el mismo AST (el mismo registro o el mismo resultado del análisis sintáctico) tienen valores idénticos. Tales expresiones se concatenan y se ejecutan una vez. Las subconsultas idénticas también se eliminan de esta manera.
-
-## Tipos de resultados {#types-of-results}
-
-Todas las funciones devuelven un único retorno como resultado (no varios valores, y no valores cero). El tipo de resultado generalmente se define solo por los tipos de argumentos, no por los valores. Las excepciones son la función tupleElement (el operador a.N) y la función toFixedString.
-
-## Constante {#constants}
-
-Para simplificar, ciertas funciones solo pueden funcionar con constantes para algunos argumentos. Por ejemplo, el argumento correcto del operador LIKE debe ser una constante.
-Casi todas las funciones devuelven una constante para argumentos constantes. La excepción son las funciones que generan números aleatorios.
-El ‘now’ function devuelve valores diferentes para las consultas que se ejecutaron en diferentes momentos, pero el resultado se considera una constante, ya que la constancia solo es importante dentro de una sola consulta.
-Una expresión constante también se considera una constante (por ejemplo, la mitad derecha del operador LIKE se puede construir a partir de múltiples constantes).
-
-Las funciones se pueden implementar de diferentes maneras para argumentos constantes y no constantes (se ejecuta un código diferente). Pero los resultados para una constante y para una columna verdadera que contiene solo el mismo valor deben coincidir entre sí.
-
-## Procesamiento NULL {#null-processing}
-
-Las funciones tienen los siguientes comportamientos:
-
--   Si al menos uno de los argumentos de la función es `NULL` el resultado de la función es también `NULL`.
--   Comportamiento especial que se especifica individualmente en la descripción de cada función. En el código fuente de ClickHouse, estas funciones tienen `UseDefaultImplementationForNulls=false`.
-
-## Constancia {#constancy}
-
-Functions can't change the values of their arguments – any changes are returned as the result. Thus, the result of calculating separate functions does not depend on the order in which the functions are written in the query.
-
-## Manejo de errores {#error-handling}
-
-Algunas funciones pueden producir una excepción si los datos no son válidos. En este caso, la consulta se cancela y se devuelve un texto de error al cliente. Para el procesamiento distribuido, cuando se produce una excepción en uno de los servidores, los otros servidores también intentan anular la consulta.
-
-## Evaluación de las expresiones de argumento {#evaluation-of-argument-expressions}
-
-En casi todos los lenguajes de programación, uno de los argumentos puede no evaluarse para ciertos operadores. Esto suele ser los operadores `&&`, `||`, y `?:`.
-Pero en ClickHouse, los argumentos de las funciones (operadores) siempre se evalúan. Esto se debe a que partes enteras de columnas se evalúan a la vez, en lugar de calcular cada fila por separado.
-
-## Realización de funciones para el procesamiento de consultas distribuidas {#performing-functions-for-distributed-query-processing}
-
-Para el procesamiento de consultas distribuidas, se realizan tantas etapas de procesamiento de consultas como sea posible en servidores remotos, y el resto de las etapas (fusionando resultados intermedios y todo lo posterior) se realizan en el servidor solicitante.
-
-Esto significa que las funciones se pueden realizar en diferentes servidores.
-Por ejemplo, en la consulta `SELECT f(sum(g(x))) FROM distributed_table GROUP BY h(y),`
-
--   si una `distributed_table` tiene al menos dos fragmentos, las funciones ‘g’ y ‘h’ se realizan en servidores remotos, y la función ‘f’ se realiza en el servidor solicitante.
--   si una `distributed_table` tiene sólo un fragmento, todos los ‘f’, ‘g’, y ‘h’ funciones se realizan en el servidor de este fragmento.
-
-El resultado de una función generalmente no depende del servidor en el que se realice. Sin embargo, a veces esto es importante.
-Por ejemplo, las funciones que funcionan con diccionarios utilizan el diccionario que existe en el servidor en el que se están ejecutando.
-Otro ejemplo es el `hostName` función, que devuelve el nombre del servidor en el que se está ejecutando para `GROUP BY` por servidores en un `SELECT` consulta.
-
-Si se realiza una función en una consulta en el servidor solicitante, pero debe realizarla en servidores remotos, puede envolverla en un ‘any’ agregar o agregarlo a una clave en `GROUP BY`.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/introspection.md b/docs/es/sql-reference/functions/introspection.md
deleted file mode 100644
index 1482bbc3190..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/introspection.md
+++ /dev/null
@@ -1,310 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 65
-toc_title: "Introspecci\xF3n"
----
-
-# Funciones de introspección {#introspection-functions}
-
-Puede utilizar las funciones descritas en este capítulo para [ELF](https://en.wikipedia.org/wiki/Executable_and_Linkable_Format) y [DWARF](https://en.wikipedia.org/wiki/DWARF) para la creación de perfiles de consultas.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Estas funciones son lentas y pueden imponer consideraciones de seguridad.
-
-Para el correcto funcionamiento de las funciones de introspección:
-
--   Instale el `clickhouse-common-static-dbg` paquete.
-
--   Establezca el [allow_introspection_functions](../../operations/settings/settings.md#settings-allow_introspection_functions) a 1.
-
-        For security reasons introspection functions are disabled by default.
-
-ClickHouse guarda los informes del generador de perfiles [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log) tabla del sistema. Asegúrese de que la tabla y el generador de perfiles estén configurados correctamente.
-
-## addressToLine {#addresstoline}
-
-Convierte la dirección de memoria virtual dentro del proceso del servidor ClickHouse en el nombre de archivo y el número de línea en el código fuente de ClickHouse.
-
-Si utiliza paquetes oficiales de ClickHouse, debe instalar el `clickhouse-common-static-dbg` paquete.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-addressToLine(address_of_binary_instruction)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `address_of_binary_instruction` ([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Address of instruction in a running process.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Nombre de archivo del código fuente y el número de línea en este archivo delimitado por dos puntos.
-
-        For example, `/build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.cpp:199`, where `199` is a line number.
-
--   Nombre de un binario, si la función no pudo encontrar la información de depuración.
-
--   Cadena vacía, si la dirección no es válida.
-
-Tipo: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Habilitación de las funciones de introspección:
-
-``` sql
-SET allow_introspection_functions=1
-```
-
-Seleccionando la primera cadena de la `trace_log` tabla del sistema:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:              2019-11-19
-event_time:              2019-11-19 18:57:23
-revision:                54429
-timer_type:              Real
-thread_number:           48
-query_id:                421b6855-1858-45a5-8f37-f383409d6d72
-trace:                   [140658411141617,94784174532828,94784076370703,94784076372094,94784076361020,94784175007680,140658411116251,140658403895439]
-```
-
-El `trace` campo contiene el seguimiento de la pila en el momento del muestreo.
-
-Obtener el nombre de archivo del código fuente y el número de línea para una sola dirección:
-
-``` sql
-SELECT addressToLine(94784076370703) \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-addressToLine(94784076370703): /build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.cpp:199
-```
-
-Aplicando la función a todo el seguimiento de la pila:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> addressToLine(x), trace), '\n') AS trace_source_code_lines
-FROM system.trace_log
-LIMIT 1
-\G
-```
-
-El [arrayMap](higher-order-functions.md#higher_order_functions-array-map) permite procesar cada elemento individual de la `trace` matriz por el `addressToLine` función. El resultado de este procesamiento se ve en el `trace_source_code_lines` columna de salida.
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-trace_source_code_lines: /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread-2.27.so
-/usr/lib/debug/usr/bin/clickhouse
-/build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.cpp:199
-/build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.h:155
-/usr/include/c++/9/bits/atomic_base.h:551
-/usr/lib/debug/usr/bin/clickhouse
-/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread-2.27.so
-/build/glibc-OTsEL5/glibc-2.27/misc/../sysdeps/unix/sysv/linux/x86_64/clone.S:97
-```
-
-## addressToSymbol {#addresstosymbol}
-
-Convierte la dirección de memoria virtual dentro del proceso del servidor ClickHouse en el símbolo de los archivos de objetos ClickHouse.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-addressToSymbol(address_of_binary_instruction)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `address_of_binary_instruction` ([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Address of instruction in a running process.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Símbolo de archivos de objetos ClickHouse.
--   Cadena vacía, si la dirección no es válida.
-
-Tipo: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Habilitación de las funciones de introspección:
-
-``` sql
-SET allow_introspection_functions=1
-```
-
-Seleccionando la primera cadena de la `trace_log` tabla del sistema:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:    2019-11-20
-event_time:    2019-11-20 16:57:59
-revision:      54429
-timer_type:    Real
-thread_number: 48
-query_id:      724028bf-f550-45aa-910d-2af6212b94ac
-trace:         [94138803686098,94138815010911,94138815096522,94138815101224,94138815102091,94138814222988,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138806795179,94138806796144,94138753770094,94138753771646,94138753760572,94138852407232,140399185266395,140399178045583]
-```
-
-El `trace` campo contiene el seguimiento de la pila en el momento del muestreo.
-
-Obtener un símbolo para una sola dirección:
-
-``` sql
-SELECT addressToSymbol(94138803686098) \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-addressToSymbol(94138803686098): _ZNK2DB24IAggregateFunctionHelperINS_20AggregateFunctionSumImmNS_24AggregateFunctionSumDataImEEEEE19addBatchSinglePlaceEmPcPPKNS_7IColumnEPNS_5ArenaE
-```
-
-Aplicando la función a todo el seguimiento de la pila:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> addressToSymbol(x), trace), '\n') AS trace_symbols
-FROM system.trace_log
-LIMIT 1
-\G
-```
-
-El [arrayMap](higher-order-functions.md#higher_order_functions-array-map) permite procesar cada elemento individual de la `trace` matriz por el `addressToSymbols` función. El resultado de este procesamiento se ve en el `trace_symbols` columna de salida.
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-trace_symbols: _ZNK2DB24IAggregateFunctionHelperINS_20AggregateFunctionSumImmNS_24AggregateFunctionSumDataImEEEEE19addBatchSinglePlaceEmPcPPKNS_7IColumnEPNS_5ArenaE
-_ZNK2DB10Aggregator21executeWithoutKeyImplERPcmPNS0_28AggregateFunctionInstructionEPNS_5ArenaE
-_ZN2DB10Aggregator14executeOnBlockESt6vectorIN3COWINS_7IColumnEE13immutable_ptrIS3_EESaIS6_EEmRNS_22AggregatedDataVariantsERS1_IPKS3_SaISC_EERS1_ISE_SaISE_EERb
-_ZN2DB10Aggregator14executeOnBlockERKNS_5BlockERNS_22AggregatedDataVariantsERSt6vectorIPKNS_7IColumnESaIS9_EERS6_ISB_SaISB_EERb
-_ZN2DB10Aggregator7executeERKSt10shared_ptrINS_17IBlockInputStreamEERNS_22AggregatedDataVariantsE
-_ZN2DB27AggregatingBlockInputStream8readImplEv
-_ZN2DB17IBlockInputStream4readEv
-_ZN2DB26ExpressionBlockInputStream8readImplEv
-_ZN2DB17IBlockInputStream4readEv
-_ZN2DB26ExpressionBlockInputStream8readImplEv
-_ZN2DB17IBlockInputStream4readEv
-_ZN2DB28AsynchronousBlockInputStream9calculateEv
-_ZNSt17_Function_handlerIFvvEZN2DB28AsynchronousBlockInputStream4nextEvEUlvE_E9_M_invokeERKSt9_Any_data
-_ZN14ThreadPoolImplI20ThreadFromGlobalPoolE6workerESt14_List_iteratorIS0_E
-_ZZN20ThreadFromGlobalPoolC4IZN14ThreadPoolImplIS_E12scheduleImplIvEET_St8functionIFvvEEiSt8optionalImEEUlvE1_JEEEOS4_DpOT0_ENKUlvE_clEv
-_ZN14ThreadPoolImplISt6threadE6workerESt14_List_iteratorIS0_E
-execute_native_thread_routine
-start_thread
-clone
-```
-
-## demangle {#demangle}
-
-Convierte un símbolo que puede obtener utilizando el [addressToSymbol](#addresstosymbol) función a la función de C++ nombre.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-demangle(symbol)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `symbol` ([Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Symbol from an object file.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Nombre de la función C++
--   Cadena vacía si un símbolo no es válido.
-
-Tipo: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Habilitación de las funciones de introspección:
-
-``` sql
-SET allow_introspection_functions=1
-```
-
-Seleccionando la primera cadena de la `trace_log` tabla del sistema:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:    2019-11-20
-event_time:    2019-11-20 16:57:59
-revision:      54429
-timer_type:    Real
-thread_number: 48
-query_id:      724028bf-f550-45aa-910d-2af6212b94ac
-trace:         [94138803686098,94138815010911,94138815096522,94138815101224,94138815102091,94138814222988,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138806795179,94138806796144,94138753770094,94138753771646,94138753760572,94138852407232,140399185266395,140399178045583]
-```
-
-El `trace` campo contiene el seguimiento de la pila en el momento del muestreo.
-
-Obtener un nombre de función para una sola dirección:
-
-``` sql
-SELECT demangle(addressToSymbol(94138803686098)) \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-demangle(addressToSymbol(94138803686098)): DB::IAggregateFunctionHelper<DB::AggregateFunctionSum<unsigned long, unsigned long, DB::AggregateFunctionSumData<unsigned long> > >::addBatchSinglePlace(unsigned long, char*, DB::IColumn const**, DB::Arena*) const
-```
-
-Aplicando la función a todo el seguimiento de la pila:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> demangle(addressToSymbol(x)), trace), '\n') AS trace_functions
-FROM system.trace_log
-LIMIT 1
-\G
-```
-
-El [arrayMap](higher-order-functions.md#higher_order_functions-array-map) permite procesar cada elemento individual de la `trace` matriz por el `demangle` función. El resultado de este procesamiento se ve en el `trace_functions` columna de salida.
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-trace_functions: DB::IAggregateFunctionHelper<DB::AggregateFunctionSum<unsigned long, unsigned long, DB::AggregateFunctionSumData<unsigned long> > >::addBatchSinglePlace(unsigned long, char*, DB::IColumn const**, DB::Arena*) const
-DB::Aggregator::executeWithoutKeyImpl(char*&, unsigned long, DB::Aggregator::AggregateFunctionInstruction*, DB::Arena*) const
-DB::Aggregator::executeOnBlock(std::vector<COW<DB::IColumn>::immutable_ptr<DB::IColumn>, std::allocator<COW<DB::IColumn>::immutable_ptr<DB::IColumn> > >, unsigned long, DB::AggregatedDataVariants&, std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >&, std::vector<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >, std::allocator<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> > > >&, bool&)
-DB::Aggregator::executeOnBlock(DB::Block const&, DB::AggregatedDataVariants&, std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >&, std::vector<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >, std::allocator<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> > > >&, bool&)
-DB::Aggregator::execute(std::shared_ptr<DB::IBlockInputStream> const&, DB::AggregatedDataVariants&)
-DB::AggregatingBlockInputStream::readImpl()
-DB::IBlockInputStream::read()
-DB::ExpressionBlockInputStream::readImpl()
-DB::IBlockInputStream::read()
-DB::ExpressionBlockInputStream::readImpl()
-DB::IBlockInputStream::read()
-DB::AsynchronousBlockInputStream::calculate()
-std::_Function_handler<void (), DB::AsynchronousBlockInputStream::next()::{lambda()#1}>::_M_invoke(std::_Any_data const&)
-ThreadPoolImpl<ThreadFromGlobalPool>::worker(std::_List_iterator<ThreadFromGlobalPool>)
-ThreadFromGlobalPool::ThreadFromGlobalPool<ThreadPoolImpl<ThreadFromGlobalPool>::scheduleImpl<void>(std::function<void ()>, int, std::optional<unsigned long>)::{lambda()#3}>(ThreadPoolImpl<ThreadFromGlobalPool>::scheduleImpl<void>(std::function<void ()>, int, std::optional<unsigned long>)::{lambda()#3}&&)::{lambda()#1}::operator()() const
-ThreadPoolImpl<std::thread>::worker(std::_List_iterator<std::thread>)
-execute_native_thread_routine
-start_thread
-clone
-```
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/ip-address-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
deleted file mode 100644
index 6db0fe0584d..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,248 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 55
-toc_title: Trabajar con direcciones IP
----
-
-# Funciones para trabajar con direcciones IP {#functions-for-working-with-ip-addresses}
-
-## Número de código: IPv4NumToString (num) {#ipv4numtostringnum}
-
-Toma un número UInt32. Lo interpreta como una dirección IPv4 en big endian. Devuelve una cadena que contiene la dirección IPv4 correspondiente en el formato A.B.C.d (números separados por puntos en forma decimal).
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID):) {#ipv4stringtonums}
-
-La función inversa de IPv4NumToString. Si la dirección IPv4 tiene un formato no válido, devuelve 0.
-
-## Cómo hacer esto?) {#ipv4numtostringclasscnum}
-
-Similar a IPv4NumToString, pero usando xxx en lugar del último octeto.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    IPv4NumToStringClassC(ClientIP) AS k,
-    count() AS c
-FROM test.hits
-GROUP BY k
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─k──────────────┬─────c─┐
-│ 83.149.9.xxx   │ 26238 │
-│ 217.118.81.xxx │ 26074 │
-│ 213.87.129.xxx │ 25481 │
-│ 83.149.8.xxx   │ 24984 │
-│ 217.118.83.xxx │ 22797 │
-│ 78.25.120.xxx  │ 22354 │
-│ 213.87.131.xxx │ 21285 │
-│ 78.25.121.xxx  │ 20887 │
-│ 188.162.65.xxx │ 19694 │
-│ 83.149.48.xxx  │ 17406 │
-└────────────────┴───────┘
-```
-
-Desde el uso ‘xxx’ es altamente inusual, esto puede cambiarse en el futuro. Le recomendamos que no confíe en el formato exacto de este fragmento.
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?) {#ipv6numtostringx}
-
-Acepta un valor FixedString(16) que contiene la dirección IPv6 en formato binario. Devuelve una cadena que contiene esta dirección en formato de texto.
-Las direcciones IPv4 asignadas a IPv6 se emiten en el formato ::ffff:111.222.33.44. Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT IPv6NumToString(toFixedString(unhex('2A0206B8000000000000000000000011'), 16)) AS addr
-```
-
-``` text
-┌─addr─────────┐
-│ 2a02:6b8::11 │
-└──────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    IPv6NumToString(ClientIP6 AS k),
-    count() AS c
-FROM hits_all
-WHERE EventDate = today() AND substring(ClientIP6, 1, 12) != unhex('00000000000000000000FFFF')
-GROUP BY k
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─IPv6NumToString(ClientIP6)──────────────┬─────c─┐
-│ 2a02:2168:aaa:bbbb::2                   │ 24695 │
-│ 2a02:2698:abcd:abcd:abcd:abcd:8888:5555 │ 22408 │
-│ 2a02:6b8:0:fff::ff                      │ 16389 │
-│ 2a01:4f8:111:6666::2                    │ 16016 │
-│ 2a02:2168:888:222::1                    │ 15896 │
-│ 2a01:7e00::ffff:ffff:ffff:222           │ 14774 │
-│ 2a02:8109:eee:ee:eeee:eeee:eeee:eeee    │ 14443 │
-│ 2a02:810b:8888:888:8888:8888:8888:8888  │ 14345 │
-│ 2a02:6b8:0:444:4444:4444:4444:4444      │ 14279 │
-│ 2a01:7e00::ffff:ffff:ffff:ffff          │ 13880 │
-└─────────────────────────────────────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    IPv6NumToString(ClientIP6 AS k),
-    count() AS c
-FROM hits_all
-WHERE EventDate = today()
-GROUP BY k
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─IPv6NumToString(ClientIP6)─┬──────c─┐
-│ ::ffff:94.26.111.111       │ 747440 │
-│ ::ffff:37.143.222.4        │ 529483 │
-│ ::ffff:5.166.111.99        │ 317707 │
-│ ::ffff:46.38.11.77         │ 263086 │
-│ ::ffff:79.105.111.111      │ 186611 │
-│ ::ffff:93.92.111.88        │ 176773 │
-│ ::ffff:84.53.111.33        │ 158709 │
-│ ::ffff:217.118.11.22       │ 154004 │
-│ ::ffff:217.118.11.33       │ 148449 │
-│ ::ffff:217.118.11.44       │ 148243 │
-└────────────────────────────┴────────┘
-```
-
-## Nombre de la red inalámbrica (SSID):) {#ipv6stringtonums}
-
-La función inversa de IPv6NumToString. Si la dirección IPv6 tiene un formato no válido, devuelve una cadena de bytes nulos.
-HEX puede ser mayúscula o minúscula.
-
-## IPv4ToIPv6 (x) {#ipv4toipv6x}
-
-Toma un `UInt32` numero. Lo interpreta como una dirección IPv4 en [gran endian](https://en.wikipedia.org/wiki/Endianness). Devuelve un `FixedString(16)` valor que contiene la dirección IPv6 en formato binario. Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT IPv6NumToString(IPv4ToIPv6(IPv4StringToNum('192.168.0.1'))) AS addr
-```
-
-``` text
-┌─addr───────────────┐
-│ ::ffff:192.168.0.1 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## Para obtener más información, consulta nuestra Política de privacidad y nuestras Condiciones de uso) {#cutipv6x-bytestocutforipv6-bytestocutforipv4}
-
-Acepta un valor FixedString(16) que contiene la dirección IPv6 en formato binario. Devuelve una cadena que contiene la dirección del número especificado de bytes eliminados en formato de texto. Por ejemplo:
-
-``` sql
-WITH
-    IPv6StringToNum('2001:0DB8:AC10:FE01:FEED:BABE:CAFE:F00D') AS ipv6,
-    IPv4ToIPv6(IPv4StringToNum('192.168.0.1')) AS ipv4
-SELECT
-    cutIPv6(ipv6, 2, 0),
-    cutIPv6(ipv4, 0, 2)
-```
-
-``` text
-┌─cutIPv6(ipv6, 2, 0)─────────────────┬─cutIPv6(ipv4, 0, 2)─┐
-│ 2001:db8:ac10:fe01:feed:babe:cafe:0 │ ::ffff:192.168.0.0  │
-└─────────────────────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-## IPv4CIDRToRange (ipv4, Cidr), {#ipv4cidrtorangeipv4-cidr}
-
-Acepta un valor IPv4 y UInt8 que contiene el valor [CIDR](https://en.wikipedia.org/wiki/Classless_Inter-Domain_Routing). Devuelve una tupla con dos IPv4 que contienen el rango inferior y el rango superior de la subred.
-
-``` sql
-SELECT IPv4CIDRToRange(toIPv4('192.168.5.2'), 16)
-```
-
-``` text
-┌─IPv4CIDRToRange(toIPv4('192.168.5.2'), 16)─┐
-│ ('192.168.0.0','192.168.255.255')          │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## IPv6CIDRToRange(ipv6, Cidr), {#ipv6cidrtorangeipv6-cidr}
-
-Acepta un valor IPv6 y UInt8 que contiene el CIDR. Devuelve una tupla con dos IPv6 que contienen el rango inferior y el rango superior de la subred.
-
-``` sql
-SELECT IPv6CIDRToRange(toIPv6('2001:0db8:0000:85a3:0000:0000:ac1f:8001'), 32);
-```
-
-``` text
-┌─IPv6CIDRToRange(toIPv6('2001:0db8:0000:85a3:0000:0000:ac1f:8001'), 32)─┐
-│ ('2001:db8::','2001:db8:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff')                │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Acerca de nosotros) {#toipv4string}
-
-Un alias para `IPv4StringToNum()` que toma una forma de cadena de dirección IPv4 y devuelve el valor de [IPv4](../../sql-reference/data-types/domains/ipv4.md) tipo, que es binario igual al valor devuelto por `IPv4StringToNum()`.
-
-``` sql
-WITH
-    '171.225.130.45' as IPv4_string
-SELECT
-    toTypeName(IPv4StringToNum(IPv4_string)),
-    toTypeName(toIPv4(IPv4_string))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(IPv4StringToNum(IPv4_string))─┬─toTypeName(toIPv4(IPv4_string))─┐
-│ UInt32                                   │ IPv4                            │
-└──────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-WITH
-    '171.225.130.45' as IPv4_string
-SELECT
-    hex(IPv4StringToNum(IPv4_string)),
-    hex(toIPv4(IPv4_string))
-```
-
-``` text
-┌─hex(IPv4StringToNum(IPv4_string))─┬─hex(toIPv4(IPv4_string))─┐
-│ ABE1822D                          │ ABE1822D                 │
-└───────────────────────────────────┴──────────────────────────┘
-```
-
-## Acerca de nosotros) {#toipv6string}
-
-Un alias para `IPv6StringToNum()` que toma una forma de cadena de dirección IPv6 y devuelve el valor de [IPv6](../../sql-reference/data-types/domains/ipv6.md) tipo, que es binario igual al valor devuelto por `IPv6StringToNum()`.
-
-``` sql
-WITH
-    '2001:438:ffff::407d:1bc1' as IPv6_string
-SELECT
-    toTypeName(IPv6StringToNum(IPv6_string)),
-    toTypeName(toIPv6(IPv6_string))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(IPv6StringToNum(IPv6_string))─┬─toTypeName(toIPv6(IPv6_string))─┐
-│ FixedString(16)                          │ IPv6                            │
-└──────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-WITH
-    '2001:438:ffff::407d:1bc1' as IPv6_string
-SELECT
-    hex(IPv6StringToNum(IPv6_string)),
-    hex(toIPv6(IPv6_string))
-```
-
-``` text
-┌─hex(IPv6StringToNum(IPv6_string))─┬─hex(toIPv6(IPv6_string))─────────┐
-│ 20010438FFFF000000000000407D1BC1  │ 20010438FFFF000000000000407D1BC1 │
-└───────────────────────────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/ip_address_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/json-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/json-functions.md
deleted file mode 100644
index 09b66abb2b8..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/json-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,297 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 56
-toc_title: Trabajar con JSON
----
-
-# Funciones para trabajar con JSON {#functions-for-working-with-json}
-
-En el Yandex.Metrica, JSON es transmitido por los usuarios como parámetros de sesión. Hay algunas funciones especiales para trabajar con este JSON. (Aunque en la mayoría de los casos, los JSON también se procesan previamente, y los valores resultantes se colocan en columnas separadas en su formato procesado.) Todas estas funciones se basan en sólidas suposiciones sobre lo que puede ser el JSON, pero tratan de hacer lo menos posible para hacer el trabajo.
-
-Se hacen las siguientes suposiciones:
-
-1.  El nombre de campo (argumento de función) debe ser una constante.
-2.  El nombre del campo de alguna manera está codificado canónicamente en JSON. Por ejemplo: `visitParamHas('{"abc":"def"}', 'abc') = 1`, pero `visitParamHas('{"\\u0061\\u0062\\u0063":"def"}', 'abc') = 0`
-3.  Los campos se buscan en cualquier nivel de anidación, indiscriminadamente. Si hay varios campos coincidentes, se utiliza la primera aparición.
-4.  El JSON no tiene caracteres de espacio fuera de los literales de cadena.
-
-## visitParamHas (params, nombre) {#visitparamhasparams-name}
-
-Comprueba si hay un campo con el ‘name’ nombre.
-
-## visitParamExtractUInt (params, nombre) {#visitparamextractuintparams-name}
-
-Analiza UInt64 a partir del valor del campo denominado ‘name’. Si se trata de un campo de cadena, intenta analizar un número desde el principio de la cadena. Si el campo no existe, o existe pero no contiene un número, devuelve 0.
-
-## visitParamExtractInt (params, nombre) {#visitparamextractintparams-name}
-
-Lo mismo que para Int64.
-
-## visitParamExtractFloat (params, nombre) {#visitparamextractfloatparams-name}
-
-Lo mismo que para Float64.
-
-## visitParamExtractBool (params, nombre) {#visitparamextractboolparams-name}
-
-Analiza un valor verdadero/falso. El resultado es UInt8.
-
-## visitParamExtractRaw (params, nombre) {#visitparamextractrawparams-name}
-
-Devuelve el valor de un campo, incluidos los separadores.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-visitParamExtractRaw('{"abc":"\\n\\u0000"}', 'abc') = '"\\n\\u0000"'
-visitParamExtractRaw('{"abc":{"def":[1,2,3]}}', 'abc') = '{"def":[1,2,3]}'
-```
-
-## visitParamExtractString(params, nombre) {#visitparamextractstringparams-name}
-
-Analiza la cadena entre comillas dobles. El valor es sin escape. Si no se pudo desescapar, devuelve una cadena vacía.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-visitParamExtractString('{"abc":"\\n\\u0000"}', 'abc') = '\n\0'
-visitParamExtractString('{"abc":"\\u263a"}', 'abc') = '☺'
-visitParamExtractString('{"abc":"\\u263"}', 'abc') = ''
-visitParamExtractString('{"abc":"hello}', 'abc') = ''
-```
-
-Actualmente no hay soporte para puntos de código en el formato `\uXXXX\uYYYY` que no son del plano multilingüe básico (se convierten a CESU-8 en lugar de UTF-8).
-
-Las siguientes funciones se basan en [simdjson](https://github.com/lemire/simdjson) diseñado para requisitos de análisis JSON más complejos. La suposición 2 mencionada anteriormente todavía se aplica.
-
-## ¿Qué puedes encontrar en Neodigit) {#isvalidjsonjson}
-
-Comprueba que la cadena pasada es un json válido.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT isValidJSON('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 1
-SELECT isValidJSON('not a json') = 0
-```
-
-## JSONHas(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonhasjson-indices-or-keys}
-
-Si el valor existe en el documento JSON, `1` serán devueltos.
-
-Si el valor no existe, `0` serán devueltos.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT JSONHas('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 1
-SELECT JSONHas('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 4) = 0
-```
-
-`indices_or_keys` es una lista de cero o más argumentos, cada uno de ellos puede ser de cadena o entero.
-
--   Cadena = miembro del objeto de acceso por clave.
--   Entero positivo = acceder al n-ésimo miembro / clave desde el principio.
--   Entero negativo = acceder al n-ésimo miembro / clave desde el final.
-
-El índice mínimo del elemento es 1. Por lo tanto, el elemento 0 no existe.
-
-Puede usar enteros para acceder a matrices JSON y objetos JSON.
-
-Entonces, por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 1) = 'a'
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 2) = 'b'
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', -1) = 'b'
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', -2) = 'a'
-SELECT JSONExtractString('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 1) = 'hello'
-```
-
-## JSONLength(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonlengthjson-indices-or-keys}
-
-Devuelve la longitud de una matriz JSON o un objeto JSON.
-
-Si el valor no existe o tiene un tipo incorrecto, `0` serán devueltos.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 3
-SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 2
-```
-
-## JSONType(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsontypejson-indices-or-keys}
-
-Devuelve el tipo de un valor JSON.
-
-Si el valor no existe, `Null` serán devueltos.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 'Object'
-SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a') = 'String'
-SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 'Array'
-```
-
-## JSONExtractUInt(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractuintjson-indices-or-keys}
-
-## JSONExtractInt(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractintjson-indices-or-keys}
-
-## JSONExtractFloat(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractfloatjson-indices-or-keys}
-
-## JSONExtractBool(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractbooljson-indices-or-keys}
-
-Analiza un JSON y extrae un valor. Estas funciones son similares a `visitParam` función.
-
-Si el valor no existe o tiene un tipo incorrecto, `0` serán devueltos.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractInt('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 1) = -100
-SELECT JSONExtractFloat('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 2) = 200.0
-SELECT JSONExtractUInt('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', -1) = 300
-```
-
-## JSONExtractString(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractstringjson-indices-or-keys}
-
-Analiza un JSON y extrae una cadena. Esta función es similar a `visitParamExtractString` función.
-
-Si el valor no existe o tiene un tipo incorrecto, se devolverá una cadena vacía.
-
-El valor es sin escape. Si no se pudo desescapar, devuelve una cadena vacía.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractString('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a') = 'hello'
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\n\\u0000"}', 'abc') = '\n\0'
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\u263a"}', 'abc') = '☺'
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\u263"}', 'abc') = ''
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"hello}', 'abc') = ''
-```
-
-## JSONExtract(json\[, indices_or_keys…\], Return_type) {#jsonextractjson-indices-or-keys-return-type}
-
-Analiza un JSON y extrae un valor del tipo de datos ClickHouse dado.
-
-Esta es una generalización de la anterior `JSONExtract<type>` función.
-Esto significa
-`JSONExtract(..., 'String')` devuelve exactamente lo mismo que `JSONExtractString()`,
-`JSONExtract(..., 'Float64')` devuelve exactamente lo mismo que `JSONExtractFloat()`.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'Tuple(String, Array(Float64))') = ('hello',[-100,200,300])
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'Tuple(b Array(Float64), a String)') = ([-100,200,300],'hello')
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 'Array(Nullable(Int8))') = [-100, NULL, NULL]
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 4, 'Nullable(Int64)') = NULL
-SELECT JSONExtract('{"passed": true}', 'passed', 'UInt8') = 1
-SELECT JSONExtract('{"day": "Thursday"}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday\' = 1, \'Tuesday\' = 2, \'Wednesday\' = 3, \'Thursday\' = 4, \'Friday\' = 5, \'Saturday\' = 6)') = 'Thursday'
-SELECT JSONExtract('{"day": 5}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday\' = 1, \'Tuesday\' = 2, \'Wednesday\' = 3, \'Thursday\' = 4, \'Friday\' = 5, \'Saturday\' = 6)') = 'Friday'
-```
-
-## JSONExtractKeysAndValues(json\[, indices_or_keys…\], Value_type) {#jsonextractkeysandvaluesjson-indices-or-keys-value-type}
-
-Analiza los pares clave-valor de un JSON donde los valores son del tipo de datos ClickHouse especificado.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValues('{"x": {"a": 5, "b": 7, "c": 11}}', 'x', 'Int8') = [('a',5),('b',7),('c',11)]
-```
-
-## JSONExtractRaw(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractrawjson-indices-or-keys}
-
-Devuelve una parte de JSON como cadena sin analizar.
-
-Si la pieza no existe o tiene un tipo incorrecto, se devolverá una cadena vacía.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractRaw('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = '[-100, 200.0, 300]'
-```
-
-## JSONExtractArrayRaw(json\[, indices_or_keys…\]) {#jsonextractarrayrawjson-indices-or-keys}
-
-Devuelve una matriz con elementos de matriz JSON, cada uno representado como cadena sin analizar.
-
-Si la parte no existe o no es una matriz, se devolverá una matriz vacía.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractArrayRaw('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, "hello"]}', 'b') = ['-100', '200.0', '"hello"']'
-```
-
-## JSONExtractKeysAndValuesRaw {#json-extract-keys-and-values-raw}
-
-Extrae datos sin procesar de un objeto JSON.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-JSONExtractKeysAndValuesRaw(json[, p, a, t, h])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `json` — [Cadena](../data-types/string.md) con JSON válido.
--   `p, a, t, h` — Comma-separated indices or keys that specify the path to the inner field in a nested JSON object. Each argument can be either a [cadena](../data-types/string.md) para obtener el campo por la clave o un [entero](../data-types/int-uint.md) para obtener el campo N-ésimo (indexado desde 1, los enteros negativos cuentan desde el final). Si no se establece, todo el JSON se analiza como el objeto de nivel superior. Parámetro opcional.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Matriz con `('key', 'value')` tuplas. Ambos miembros de tupla son cadenas.
--   Vacíe la matriz si el objeto solicitado no existe o si la entrada JSON no es válida.
-
-Tipo: [Matriz](../data-types/array.md)([Tupla](../data-types/tuple.md)([Cadena](../data-types/string.md), [Cadena](../data-types/string.md)).
-
-**Ejemplos**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}')─┐
-│ [('a','[-100,200]'),('b','{"c":{"d":"hello","f":"world"}}')]                                 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', 'b')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', 'b')─┐
-│ [('c','{"d":"hello","f":"world"}')]                                                               │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', -1, 'c')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', -1, 'c')─┐
-│ [('d','"hello"'),('f','"world"')]                                                                     │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/json_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/logical-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/logical-functions.md
deleted file mode 100644
index 9588c219128..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/logical-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: "L\xF3gico"
----
-
-# Funciones lógicas {#logical-functions}
-
-Las funciones lógicas aceptan cualquier tipo numérico, pero devuelven un número UInt8 igual a 0 o 1.
-
-Cero como argumento se considera “false,” mientras que cualquier valor distinto de cero se considera “true”.
-
-## y, Y operador {#and-and-operator}
-
-## o, operador O {#or-or-operator}
-
-## no, NO operador {#not-not-operator}
-
-## xor {#xor}
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/logical_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/machine-learning-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/machine-learning-functions.md
deleted file mode 100644
index 70f8e3baf1b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/machine-learning-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 64
-toc_title: "Funciones de aprendizaje autom\xE1tico"
----
-
-# Funciones de aprendizaje automático {#machine-learning-functions}
-
-## evalMLMethod (predicción) {#machine_learning_methods-evalmlmethod}
-
-Predicción utilizando modelos de regresión ajustados utiliza `evalMLMethod` función. Ver enlace en `linearRegression`.
-
-### Regresión lineal estocástica {#stochastic-linear-regression}
-
-El [stochasticLinearRegression](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_functions-stochasticlinearregression) la función agregada implementa el método de descenso de gradiente estocástico utilizando el modelo lineal y la función de pérdida MSE. Utilizar `evalMLMethod` para predecir sobre nuevos datos.
-
-### Regresión logística estocástica {#stochastic-logistic-regression}
-
-El [stochasticLogisticRegression](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_functions-stochasticlogisticregression) la función de agregado implementa el método de descenso de gradiente estocástico para el problema de clasificación binaria. Utilizar `evalMLMethod` para predecir sobre nuevos datos.
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/math-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/math-functions.md
deleted file mode 100644
index fe1a3615ef2..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/math-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,116 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: "Matem\xE1tica"
----
-
-# Funciones matemáticas {#mathematical-functions}
-
-Todas las funciones devuelven un número Float64. La precisión del resultado es cercana a la precisión máxima posible, pero el resultado puede no coincidir con el número representable de la máquina más cercano al número real correspondiente.
-
-## e() {#e}
-
-Devuelve un número Float64 que está cerca del número e.
-
-## Ciudad() {#pi}
-
-Returns a Float64 number that is close to the number π.
-
-## exp(x) {#expx}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano al exponente del argumento.
-
-## Información) {#logx-lnx}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano al logaritmo natural del argumento.
-
-## exp2(x) {#exp2x}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano a 2 a la potencia de x.
-
-## log2 (x) {#log2x}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano al logaritmo binario del argumento.
-
-## exp10 (x) {#exp10x}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano a 10 a la potencia de x.
-
-## log10 (x) {#log10x}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano al logaritmo decimal del argumento.
-
-## sqrt(x) {#sqrtx}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano a la raíz cuadrada del argumento.
-
-## Cbrt (x) {#cbrtx}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano a la raíz cúbica del argumento.
-
-## erf(x) {#erfx}
-
-Si ‘x’ no es negativo, entonces `erf(x / σ√2)` es la probabilidad de que una variable aleatoria tenga una distribución normal con desviación estándar ‘σ’ toma el valor que está separado del valor esperado en más de ‘x’.
-
-Ejemplo (regla de tres sigma):
-
-``` sql
-SELECT erf(3 / sqrt(2))
-```
-
-``` text
-┌─erf(divide(3, sqrt(2)))─┐
-│      0.9973002039367398 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-## erfc(x) {#erfcx}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número Float64 cercano a 1 - erf(x), pero sin pérdida de precisión para grandes ‘x’ valor.
-
-## Lgamma (x) {#lgammax}
-
-El logaritmo de la función gamma.
-
-## ¿Qué puedes encontrar en Neodigit) {#tgammax}
-
-Función gamma.
-
-## sin(x) {#sinx}
-
-Sinusoidal.
-
-## cos(x) {#cosx}
-
-El coseno.
-
-## pantalla) {#tanx}
-
-Tangente.
-
-## (x) {#asinx}
-
-El arco sinusoidal.
-
-## Acerca de) {#acosx}
-
-El arco coseno.
-
-## atan (x) {#atanx}
-
-La tangente del arco.
-
-## pow(x, y), potencia(x, y) {#powx-y-powerx-y}
-
-Toma dos argumentos numéricos x e y. Devuelve un número Float64 cercano a x a la potencia de y.
-
-## IntExp2 {#intexp2}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número UInt64 cercano a 2 a la potencia de x.
-
-## IntExp10 {#intexp10}
-
-Acepta un argumento numérico y devuelve un número UInt64 cercano a 10 a la potencia de x.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/math_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/other-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/other-functions.md
deleted file mode 100644
index 3704355167a..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/other-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,1205 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 66
-toc_title: Otro
----
-
-# Otras funciones {#other-functions}
-
-## nombre de host() {#hostname}
-
-Devuelve una cadena con el nombre del host en el que se realizó esta función. Para el procesamiento distribuido, este es el nombre del host del servidor remoto, si la función se realiza en un servidor remoto.
-
-## getMacro {#getmacro}
-
-Obtiene un valor con nombre del [macro](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#macros) sección de la configuración del servidor.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-getMacro(name);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `name` — Name to retrieve from the `macros` apartado. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md#string).
-
-**Valor devuelto**
-
--   Valor de la macro especificada.
-
-Tipo: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Ejemplo `macros` sección en el archivo de configuración del servidor:
-
-``` xml
-<macros>
-    <test>Value</test>
-</macros>
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT getMacro('test');
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─getMacro('test')─┐
-│ Value            │
-└──────────────────┘
-```
-
-Una forma alternativa de obtener el mismo valor:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.macros
-WHERE macro = 'test';
-```
-
-``` text
-┌─macro─┬─substitution─┐
-│ test  │ Value        │
-└───────┴──────────────┘
-```
-
-## FQDN {#fqdn}
-
-Devuelve el nombre de dominio completo.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-fqdn();
-```
-
-Esta función no distingue entre mayúsculas y minúsculas.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cadena con el nombre de dominio completo.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT FQDN();
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─FQDN()──────────────────────────┐
-│ clickhouse.ru-central1.internal │
-└─────────────────────────────────┘
-```
-
-## Nombre básico {#basename}
-
-Extrae la parte final de una cadena después de la última barra o barra invertida. Esta función se utiliza a menudo para extraer el nombre de archivo de una ruta.
-
-``` sql
-basename( expr )
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `expr` — Expression resulting in a [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md) valor de tipo. Todas las barras diagonales inversas deben escaparse en el valor resultante.
-
-**Valor devuelto**
-
-Una cadena que contiene:
-
--   La parte final de una cadena después de la última barra o barra invertida.
-
-        If the input string contains a path ending with slash or backslash, for example, `/` or `c:\`, the function returns an empty string.
-
--   La cadena original si no hay barras diagonales o barras diagonales inversas.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT 'some/long/path/to/file' AS a, basename(a)
-```
-
-``` text
-┌─a──────────────────────┬─basename('some\\long\\path\\to\\file')─┐
-│ some\long\path\to\file │ file                                   │
-└────────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT 'some\\long\\path\\to\\file' AS a, basename(a)
-```
-
-``` text
-┌─a──────────────────────┬─basename('some\\long\\path\\to\\file')─┐
-│ some\long\path\to\file │ file                                   │
-└────────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT 'some-file-name' AS a, basename(a)
-```
-
-``` text
-┌─a──────────────┬─basename('some-file-name')─┐
-│ some-file-name │ some-file-name             │
-└────────────────┴────────────────────────────┘
-```
-
-## Ancho visible (x) {#visiblewidthx}
-
-Calcula el ancho aproximado al enviar valores a la consola en formato de texto (separado por tabuladores).
-Esta función es utilizada por el sistema para implementar formatos Pretty.
-
-`NULL` se representa como una cadena correspondiente a `NULL` en `Pretty` formato.
-
-``` sql
-SELECT visibleWidth(NULL)
-```
-
-``` text
-┌─visibleWidth(NULL)─┐
-│                  4 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#totypenamex}
-
-Devuelve una cadena que contiene el nombre de tipo del argumento pasado.
-
-Si `NULL` se pasa a la función como entrada, luego devuelve el `Nullable(Nothing)` tipo, que corresponde a un tipo interno `NULL` representación en ClickHouse.
-
-## BlockSize() {#function-blocksize}
-
-Obtiene el tamaño del bloque.
-En ClickHouse, las consultas siempre se ejecutan en bloques (conjuntos de partes de columna). Esta función permite obtener el tamaño del bloque al que lo llamó.
-
-## materializar (x) {#materializex}
-
-Convierte una constante en una columna completa que contiene solo un valor.
-En ClickHouse, las columnas completas y las constantes se representan de manera diferente en la memoria. Las funciones funcionan de manera diferente para argumentos constantes y argumentos normales (se ejecuta un código diferente), aunque el resultado es casi siempre el mismo. Esta función es para depurar este comportamiento.
-
-## ignore(…) {#ignore}
-
-Acepta cualquier argumento, incluyendo `NULL`. Siempre devuelve 0.
-Sin embargo, el argumento aún se evalúa. Esto se puede usar para puntos de referencia.
-
-## sueño (segundos) {#sleepseconds}
-
-Dormir ‘seconds’ segundos en cada bloque de datos. Puede especificar un número entero o un número de punto flotante.
-
-## sleepEachRow(segundos) {#sleepeachrowseconds}
-
-Dormir ‘seconds’ segundos en cada fila. Puede especificar un número entero o un número de punto flotante.
-
-## currentDatabase() {#currentdatabase}
-
-Devuelve el nombre de la base de datos actual.
-Puede utilizar esta función en los parámetros del motor de tablas en una consulta CREATE TABLE donde debe especificar la base de datos.
-
-## currentUser() {#other-function-currentuser}
-
-Devuelve el inicio de sesión del usuario actual. El inicio de sesión del usuario, que inició la consulta, se devolverá en caso de consulta distibuted.
-
-``` sql
-SELECT currentUser();
-```
-
-Apodo: `user()`, `USER()`.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Inicio de sesión del usuario actual.
--   Inicio de sesión del usuario que inició la consulta en caso de consulta distribuida.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT currentUser();
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─currentUser()─┐
-│ default       │
-└───────────────┘
-```
-
-## isConstant {#is-constant}
-
-Comprueba si el argumento es una expresión constante.
-
-A constant expression means an expression whose resulting value is known at the query analysis (i.e. before execution). For example, expressions over [literal](../syntax.md#literals) son expresiones constantes.
-
-La función está destinada al desarrollo, depuración y demostración.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-isConstant(x)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — Expression to check.
-
-**Valores devueltos**
-
--   `1` — `x` es constante.
--   `0` — `x` no es constante.
-
-Tipo: [UInt8](../data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplos**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT isConstant(x + 1) FROM (SELECT 43 AS x)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─isConstant(plus(x, 1))─┐
-│                      1 │
-└────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-WITH 3.14 AS pi SELECT isConstant(cos(pi))
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─isConstant(cos(pi))─┐
-│                   1 │
-└─────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT isConstant(number) FROM numbers(1)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─isConstant(number)─┐
-│                  0 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## isFinite(x) {#isfinitex}
-
-Acepta Float32 y Float64 y devuelve UInt8 igual a 1 si el argumento no es infinito y no es un NaN, de lo contrario 0.
-
-## IsInfinite(x) {#isinfinitex}
-
-Acepta Float32 y Float64 y devuelve UInt8 igual a 1 si el argumento es infinito, de lo contrario 0. Tenga en cuenta que se devuelve 0 para un NaN.
-
-## ifNotFinite {#ifnotfinite}
-
-Comprueba si el valor de punto flotante es finito.
-
-**Sintaxis**
-
-    ifNotFinite(x,y)
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — Value to be checked for infinity. Type: [Flotante\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
--   `y` — Fallback value. Type: [Flotante\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
-
-**Valor devuelto**
-
--   `x` si `x` es finito.
--   `y` si `x` no es finito.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-    SELECT 1/0 as infimum, ifNotFinite(infimum,42)
-
-Resultado:
-
-    ┌─infimum─┬─ifNotFinite(divide(1, 0), 42)─┐
-    │     inf │                            42 │
-    └─────────┴───────────────────────────────┘
-
-Puede obtener un resultado similar usando [operador ternario](conditional-functions.md#ternary-operator): `isFinite(x) ? x : y`.
-
-## isNaN(x) {#isnanx}
-
-Acepta Float32 y Float64 y devuelve UInt8 igual a 1 si el argumento es un NaN, de lo contrario 0.
-
-## hasColumnInTable(\[‘hostname’\[, ‘username’\[, ‘password’\]\],\] ‘database’, ‘table’, ‘column’) {#hascolumnintablehostname-username-password-database-table-column}
-
-Acepta cadenas constantes: nombre de base de datos, nombre de tabla y nombre de columna. Devuelve una expresión constante UInt8 igual a 1 si hay una columna; de lo contrario, 0. Si se establece el parámetro hostname, la prueba se ejecutará en un servidor remoto.
-La función produce una excepción si la tabla no existe.
-Para los elementos de una estructura de datos anidada, la función comprueba la existencia de una columna. Para la propia estructura de datos anidados, la función devuelve 0.
-
-## Bar {#function-bar}
-
-Permite construir un diagrama unicode-art.
-
-`bar(x, min, max, width)` dibuja una banda con un ancho proporcional a `(x - min)` e igual a `width` caracteres cuando `x = max`.
-
-Parámetros:
-
--   `x` — Size to display.
--   `min, max` — Integer constants. The value must fit in `Int64`.
--   `width` — Constant, positive integer, can be fractional.
-
-La banda se dibuja con precisión a un octavo de un símbolo.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    toHour(EventTime) AS h,
-    count() AS c,
-    bar(c, 0, 600000, 20) AS bar
-FROM test.hits
-GROUP BY h
-ORDER BY h ASC
-```
-
-``` text
-┌──h─┬──────c─┬─bar────────────────┐
-│  0 │ 292907 │ █████████▋         │
-│  1 │ 180563 │ ██████             │
-│  2 │ 114861 │ ███▋               │
-│  3 │  85069 │ ██▋                │
-│  4 │  68543 │ ██▎                │
-│  5 │  78116 │ ██▌                │
-│  6 │ 113474 │ ███▋               │
-│  7 │ 170678 │ █████▋             │
-│  8 │ 278380 │ █████████▎         │
-│  9 │ 391053 │ █████████████      │
-│ 10 │ 457681 │ ███████████████▎   │
-│ 11 │ 493667 │ ████████████████▍  │
-│ 12 │ 509641 │ ████████████████▊  │
-│ 13 │ 522947 │ █████████████████▍ │
-│ 14 │ 539954 │ █████████████████▊ │
-│ 15 │ 528460 │ █████████████████▌ │
-│ 16 │ 539201 │ █████████████████▊ │
-│ 17 │ 523539 │ █████████████████▍ │
-│ 18 │ 506467 │ ████████████████▊  │
-│ 19 │ 520915 │ █████████████████▎ │
-│ 20 │ 521665 │ █████████████████▍ │
-│ 21 │ 542078 │ ██████████████████ │
-│ 22 │ 493642 │ ████████████████▍  │
-│ 23 │ 400397 │ █████████████▎     │
-└────┴────────┴────────────────────┘
-```
-
-## transformar {#transform}
-
-Transforma un valor de acuerdo con la asignación explícitamente definida de algunos elementos a otros.
-Hay dos variaciones de esta función:
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?) {#transformx-array-from-array-to-default}
-
-`x` – What to transform.
-
-`array_from` – Constant array of values for converting.
-
-`array_to` – Constant array of values to convert the values in ‘from’ a.
-
-`default` – Which value to use if ‘x’ no es igual a ninguno de los valores en ‘from’.
-
-`array_from` y `array_to` – Arrays of the same size.
-
-Tipo:
-
-`transform(T, Array(T), Array(U), U) -> U`
-
-`T` y `U` pueden ser tipos numéricos, de cadena o de fecha o de fecha y hora.
-Cuando se indica la misma letra (T o U), para los tipos numéricos pueden no ser tipos coincidentes, sino tipos que tienen un tipo común.
-Por ejemplo, el primer argumento puede tener el tipo Int64, mientras que el segundo tiene el tipo Array(UInt16).
-
-Si el ‘x’ valor es igual a uno de los elementos en el ‘array_from’ matriz, devuelve el elemento existente (que está numerado igual) de la ‘array_to’ matriz. De lo contrario, devuelve ‘default’. Si hay varios elementos coincidentes en ‘array_from’, devuelve una de las coincidencias.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    transform(SearchEngineID, [2, 3], ['Yandex', 'Google'], 'Other') AS title,
-    count() AS c
-FROM test.hits
-WHERE SearchEngineID != 0
-GROUP BY title
-ORDER BY c DESC
-```
-
-``` text
-┌─title─────┬──────c─┐
-│ Yandex    │ 498635 │
-│ Google    │ 229872 │
-│ Other     │ 104472 │
-└───────────┴────────┘
-```
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?) {#transformx-array-from-array-to}
-
-Difiere de la primera variación en que el ‘default’ se omite el argumento.
-Si el ‘x’ valor es igual a uno de los elementos en el ‘array_from’ matriz, devuelve el elemento coincidente (que está numerado igual) de la ‘array_to’ matriz. De lo contrario, devuelve ‘x’.
-
-Tipo:
-
-`transform(T, Array(T), Array(T)) -> T`
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    transform(domain(Referer), ['yandex.ru', 'google.ru', 'vk.com'], ['www.yandex', 'example.com']) AS s,
-    count() AS c
-FROM test.hits
-GROUP BY domain(Referer)
-ORDER BY count() DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─s──────────────┬───────c─┐
-│                │ 2906259 │
-│ www.yandex     │  867767 │
-│ ███████.ru     │  313599 │
-│ mail.yandex.ru │  107147 │
-│ ██████.ru      │  100355 │
-│ █████████.ru   │   65040 │
-│ news.yandex.ru │   64515 │
-│ ██████.net     │   59141 │
-│ example.com    │   57316 │
-└────────────────┴─────────┘
-```
-
-## Tamaño de formatoReadable (x) {#formatreadablesizex}
-
-Acepta el tamaño (número de bytes). Devuelve un tamaño redondeado con un sufijo (KiB, MiB, etc.) como una cadena.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayJoin([1, 1024, 1024*1024, 192851925]) AS filesize_bytes,
-    formatReadableSize(filesize_bytes) AS filesize
-```
-
-``` text
-┌─filesize_bytes─┬─filesize───┐
-│              1 │ 1.00 B     │
-│           1024 │ 1.00 KiB   │
-│        1048576 │ 1.00 MiB   │
-│      192851925 │ 183.92 MiB │
-└────────────────┴────────────┘
-```
-
-## menos (a, b) {#leasta-b}
-
-Devuelve el valor más pequeño de a y b.
-
-## mayor(a, b) {#greatesta-b}
-
-Devuelve el valor más grande de a y b.
-
-## operatividad() {#uptime}
-
-Devuelve el tiempo de actividad del servidor en segundos.
-
-## versión() {#version}
-
-Devuelve la versión del servidor como una cadena.
-
-## Zona horaria() {#timezone}
-
-Devuelve la zona horaria del servidor.
-
-## blockNumber {#blocknumber}
-
-Devuelve el número de secuencia del bloque de datos donde se encuentra la fila.
-
-## rowNumberInBlock {#function-rownumberinblock}
-
-Devuelve el número ordinal de la fila en el bloque de datos. Los diferentes bloques de datos siempre se recalculan.
-
-## rowNumberInAllBlocks() {#rownumberinallblocks}
-
-Devuelve el número ordinal de la fila en el bloque de datos. Esta función solo considera los bloques de datos afectados.
-
-## vecino {#neighbor}
-
-La función de ventana que proporciona acceso a una fila en un desplazamiento especificado que viene antes o después de la fila actual de una columna determinada.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-neighbor(column, offset[, default_value])
-```
-
-El resultado de la función depende de los bloques de datos afectados y del orden de los datos en el bloque.
-Si realiza una subconsulta con ORDER BY y llama a la función desde fuera de la subconsulta, puede obtener el resultado esperado.
-
-**Parámetros**
-
--   `column` — A column name or scalar expression.
--   `offset` — The number of rows forwards or backwards from the current row of `column`. [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `default_value` — Optional. The value to be returned if offset goes beyond the scope of the block. Type of data blocks affected.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Valor para `column` en `offset` distancia de la fila actual si `offset` valor no está fuera de los límites del bloque.
--   Valor predeterminado para `column` si `offset` valor está fuera de los límites del bloque. Si `default_value` se da, entonces será utilizado.
-
-Tipo: tipo de bloques de datos afectados o tipo de valor predeterminado.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT number, neighbor(number, 2) FROM system.numbers LIMIT 10;
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─number─┬─neighbor(number, 2)─┐
-│      0 │                   2 │
-│      1 │                   3 │
-│      2 │                   4 │
-│      3 │                   5 │
-│      4 │                   6 │
-│      5 │                   7 │
-│      6 │                   8 │
-│      7 │                   9 │
-│      8 │                   0 │
-│      9 │                   0 │
-└────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT number, neighbor(number, 2, 999) FROM system.numbers LIMIT 10;
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─number─┬─neighbor(number, 2, 999)─┐
-│      0 │                        2 │
-│      1 │                        3 │
-│      2 │                        4 │
-│      3 │                        5 │
-│      4 │                        6 │
-│      5 │                        7 │
-│      6 │                        8 │
-│      7 │                        9 │
-│      8 │                      999 │
-│      9 │                      999 │
-└────────┴──────────────────────────┘
-```
-
-Esta función se puede utilizar para calcular el valor métrico interanual:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-WITH toDate('2018-01-01') AS start_date
-SELECT
-    toStartOfMonth(start_date + (number * 32)) AS month,
-    toInt32(month) % 100 AS money,
-    neighbor(money, -12) AS prev_year,
-    round(prev_year / money, 2) AS year_over_year
-FROM numbers(16)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌──────month─┬─money─┬─prev_year─┬─year_over_year─┐
-│ 2018-01-01 │    32 │         0 │              0 │
-│ 2018-02-01 │    63 │         0 │              0 │
-│ 2018-03-01 │    91 │         0 │              0 │
-│ 2018-04-01 │    22 │         0 │              0 │
-│ 2018-05-01 │    52 │         0 │              0 │
-│ 2018-06-01 │    83 │         0 │              0 │
-│ 2018-07-01 │    13 │         0 │              0 │
-│ 2018-08-01 │    44 │         0 │              0 │
-│ 2018-09-01 │    75 │         0 │              0 │
-│ 2018-10-01 │     5 │         0 │              0 │
-│ 2018-11-01 │    36 │         0 │              0 │
-│ 2018-12-01 │    66 │         0 │              0 │
-│ 2019-01-01 │    97 │        32 │           0.33 │
-│ 2019-02-01 │    28 │        63 │           2.25 │
-│ 2019-03-01 │    56 │        91 │           1.62 │
-│ 2019-04-01 │    87 │        22 │           0.25 │
-└────────────┴───────┴───────────┴────────────────┘
-```
-
-## EjecuciónDiferencia (x) {#other_functions-runningdifference}
-
-Calculates the difference between successive row values ​​in the data block.
-Devuelve 0 para la primera fila y la diferencia con respecto a la fila anterior para cada fila subsiguiente.
-
-El resultado de la función depende de los bloques de datos afectados y del orden de los datos en el bloque.
-Si realiza una subconsulta con ORDER BY y llama a la función desde fuera de la subconsulta, puede obtener el resultado esperado.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    EventID,
-    EventTime,
-    runningDifference(EventTime) AS delta
-FROM
-(
-    SELECT
-        EventID,
-        EventTime
-    FROM events
-    WHERE EventDate = '2016-11-24'
-    ORDER BY EventTime ASC
-    LIMIT 5
-)
-```
-
-``` text
-┌─EventID─┬───────────EventTime─┬─delta─┐
-│    1106 │ 2016-11-24 00:00:04 │     0 │
-│    1107 │ 2016-11-24 00:00:05 │     1 │
-│    1108 │ 2016-11-24 00:00:05 │     0 │
-│    1109 │ 2016-11-24 00:00:09 │     4 │
-│    1110 │ 2016-11-24 00:00:10 │     1 │
-└─────────┴─────────────────────┴───────┘
-```
-
-Tenga en cuenta que el tamaño del bloque afecta el resultado. Con cada nuevo bloque, el `runningDifference` estado de reset.
-
-``` sql
-SELECT
-    number,
-    runningDifference(number + 1) AS diff
-FROM numbers(100000)
-WHERE diff != 1
-```
-
-``` text
-┌─number─┬─diff─┐
-│      0 │    0 │
-└────────┴──────┘
-┌─number─┬─diff─┐
-│  65536 │    0 │
-└────────┴──────┘
-```
-
-``` sql
-set max_block_size=100000 -- default value is 65536!
-
-SELECT
-    number,
-    runningDifference(number + 1) AS diff
-FROM numbers(100000)
-WHERE diff != 1
-```
-
-``` text
-┌─number─┬─diff─┐
-│      0 │    0 │
-└────────┴──────┘
-```
-
-## runningDifferenceStartingWithFirstvalue {#runningdifferencestartingwithfirstvalue}
-
-Lo mismo que para [runningDifference](./other-functions.md#other_functions-runningdifference), la diferencia es el valor de la primera fila, devolvió el valor de la primera fila, y cada fila subsiguiente devuelve la diferencia de la fila anterior.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#macnumtostringnum}
-
-Acepta un número UInt64. Lo interpreta como una dirección MAC en big endian. Devuelve una cadena que contiene la dirección MAC correspondiente con el formato AA:BB:CC:DD:EE:FF (números separados por dos puntos en forma hexadecimal).
-
-## Sistema abierto.) {#macstringtonums}
-
-La función inversa de MACNumToString. Si la dirección MAC tiene un formato no válido, devuelve 0.
-
-## Sistema abierto.) {#macstringtoouis}
-
-Acepta una dirección MAC con el formato AA:BB:CC:DD:EE:FF (números separados por dos puntos en forma hexadecimal). Devuelve los primeros tres octetos como un número UInt64. Si la dirección MAC tiene un formato no válido, devuelve 0.
-
-## getSizeOfEnumType {#getsizeofenumtype}
-
-Devuelve el número de campos en [Enum](../../sql-reference/data-types/enum.md).
-
-``` sql
-getSizeOfEnumType(value)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `value` — Value of type `Enum`.
-
-**Valores devueltos**
-
--   El número de campos con `Enum` valores de entrada.
--   Se produce una excepción si el tipo no es `Enum`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT getSizeOfEnumType( CAST('a' AS Enum8('a' = 1, 'b' = 2) ) ) AS x
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-## BlockSerializedSize {#blockserializedsize}
-
-Devuelve el tamaño en el disco (sin tener en cuenta la compresión).
-
-``` sql
-blockSerializedSize(value[, value[, ...]])
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `value` — Any value.
-
-**Valores devueltos**
-
--   El número de bytes que se escribirán en el disco para el bloque de valores (sin compresión).
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT blockSerializedSize(maxState(1)) as x
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-## ToColumnTypeName {#tocolumntypename}
-
-Devuelve el nombre de la clase que representa el tipo de datos de la columna en la RAM.
-
-``` sql
-toColumnTypeName(value)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `value` — Any type of value.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Una cadena con el nombre de la clase que se utiliza para representar la `value` tipo de datos en la memoria RAM.
-
-**Ejemplo de la diferencia entre`toTypeName ' and ' toColumnTypeName`**
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
-│ DateTime                                            │
-└─────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toColumnTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
-```
-
-``` text
-┌─toColumnTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
-│ Const(UInt32)                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-El ejemplo muestra que el `DateTime` tipo de datos se almacena en la memoria como `Const(UInt32)`.
-
-## dumpColumnStructure {#dumpcolumnstructure}
-
-Produce una descripción detallada de las estructuras de datos en la memoria RAM
-
-``` sql
-dumpColumnStructure(value)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `value` — Any type of value.
-
-**Valores devueltos**
-
--   Una cadena que describe la estructura que se utiliza para representar el `value` tipo de datos en la memoria RAM.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT dumpColumnStructure(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))
-```
-
-``` text
-┌─dumpColumnStructure(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
-│ DateTime, Const(size = 1, UInt32(size = 1))                  │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## defaultValueOfArgumentType {#defaultvalueofargumenttype}
-
-Genera el valor predeterminado para el tipo de datos.
-
-No incluye valores predeterminados para columnas personalizadas establecidas por el usuario.
-
-``` sql
-defaultValueOfArgumentType(expression)
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `expression` — Arbitrary type of value or an expression that results in a value of an arbitrary type.
-
-**Valores devueltos**
-
--   `0` para los números.
--   Cadena vacía para cadenas.
--   `ᴺᵁᴸᴸ` para [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md).
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Int8) )
-```
-
-``` text
-┌─defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Int8'))─┐
-│                                           0 │
-└─────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Nullable(Int8) ) )
-```
-
-``` text
-┌─defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Nullable(Int8)'))─┐
-│                                                  ᴺᵁᴸᴸ │
-└───────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## replicar {#other-functions-replicate}
-
-Crea una matriz con un solo valor.
-
-Utilizado para la implementación interna de [arrayJoin](array-join.md#functions_arrayjoin).
-
-``` sql
-SELECT replicate(x, arr);
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `arr` — Original array. ClickHouse creates a new array of the same length as the original and fills it with the value `x`.
--   `x` — The value that the resulting array will be filled with.
-
-**Valor devuelto**
-
-Una matriz llena con el valor `x`.
-
-Tipo: `Array`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT replicate(1, ['a', 'b', 'c'])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─replicate(1, ['a', 'b', 'c'])─┐
-│ [1,1,1]                       │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## Sistema de archivosDisponible {#filesystemavailable}
-
-Devuelve la cantidad de espacio restante en el sistema de archivos donde se encuentran los archivos de las bases de datos. Siempre es más pequeño que el espacio libre total ([Sistema de archivosLibre](#filesystemfree)) porque algo de espacio está reservado para el sistema operativo.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-filesystemAvailable()
-```
-
-**Valor devuelto**
-
--   La cantidad de espacio restante disponible en bytes.
-
-Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(filesystemAvailable()) AS "Available space", toTypeName(filesystemAvailable()) AS "Type";
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─Available space─┬─Type───┐
-│ 30.75 GiB       │ UInt64 │
-└─────────────────┴────────┘
-```
-
-## Sistema de archivosLibre {#filesystemfree}
-
-Devuelve la cantidad total del espacio libre en el sistema de archivos donde se encuentran los archivos de las bases de datos. Ver también `filesystemAvailable`
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-filesystemFree()
-```
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cantidad de espacio libre en bytes.
-
-Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(filesystemFree()) AS "Free space", toTypeName(filesystemFree()) AS "Type";
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─Free space─┬─Type───┐
-│ 32.39 GiB  │ UInt64 │
-└────────────┴────────┘
-```
-
-## sistema de archivosCapacidad {#filesystemcapacity}
-
-Devuelve la capacidad del sistema de archivos en bytes. Para la evaluación, el [camino](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-path) al directorio de datos debe estar configurado.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-filesystemCapacity()
-```
-
-**Valor devuelto**
-
--   Información de capacidad del sistema de archivos en bytes.
-
-Tipo: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(filesystemCapacity()) AS "Capacity", toTypeName(filesystemCapacity()) AS "Type"
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─Capacity──┬─Type───┐
-│ 39.32 GiB │ UInt64 │
-└───────────┴────────┘
-```
-
-## finalizeAggregation {#function-finalizeaggregation}
-
-Toma el estado de la función agregada. Devuelve el resultado de la agregación (estado finalizado).
-
-## runningAccumulate {#function-runningaccumulate}
-
-Toma los estados de la función agregada y devuelve una columna con valores, son el resultado de la acumulación de estos estados para un conjunto de líneas de bloque, desde la primera hasta la línea actual.
-Por ejemplo, toma el estado de la función agregada (ejemplo runningAccumulate(uniqState(UserID)) ), y para cada fila de bloque, devuelve el resultado de la función agregada en la fusión de estados de todas las filas anteriores y la fila actual.
-Por lo tanto, el resultado de la función depende de la partición de los datos en los bloques y del orden de los datos en el bloque.
-
-## joinGet {#joinget}
-
-La función le permite extraer datos de la tabla de la misma manera que [diccionario](../../sql-reference/dictionaries/index.md).
-
-Obtiene datos de [Unir](../../engines/table-engines/special/join.md#creating-a-table) usando la clave de unión especificada.
-
-Solo admite tablas creadas con `ENGINE = Join(ANY, LEFT, <join_keys>)` instrucción.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-joinGet(join_storage_table_name, `value_column`, join_keys)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `join_storage_table_name` — an [identificador](../syntax.md#syntax-identifiers) indica dónde se realiza la búsqueda. El identificador se busca en la base de datos predeterminada (ver parámetro `default_database` en el archivo de configuración). Para reemplazar la base de datos predeterminada, utilice `USE db_name` o especifique la base de datos y la tabla a través del separador `db_name.db_table`, ver el ejemplo.
--   `value_column` — name of the column of the table that contains required data.
--   `join_keys` — list of keys.
-
-**Valor devuelto**
-
-Devuelve la lista de valores correspondientes a la lista de claves.
-
-Si cierto no existe en la tabla fuente, entonces `0` o `null` será devuelto basado en [Sistema abierto.](../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) configuración.
-
-Más información sobre `join_use_nulls` en [Únase a la operación](../../engines/table-engines/special/join.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` sql
-CREATE DATABASE db_test
-CREATE TABLE db_test.id_val(`id` UInt32, `val` UInt32) ENGINE = Join(ANY, LEFT, id) SETTINGS join_use_nulls = 1
-INSERT INTO db_test.id_val VALUES (1,11)(2,12)(4,13)
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┐
-│  4 │  13 │
-│  2 │  12 │
-│  1 │  11 │
-└────┴─────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT joinGet(db_test.id_val,'val',toUInt32(number)) from numbers(4) SETTINGS join_use_nulls = 1
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─joinGet(db_test.id_val, 'val', toUInt32(number))─┐
-│                                                0 │
-│                                               11 │
-│                                               12 │
-│                                                0 │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## modelEvaluate(model_name, …) {#function-modelevaluate}
-
-Evaluar modelo externo.
-Acepta un nombre de modelo y argumentos de modelo. Devuelve Float64.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#throwifx-custom-message}
-
-Lance una excepción si el argumento no es cero.
-custom_message - es un parámetro opcional: una cadena constante, proporciona un mensaje de error
-
-``` sql
-SELECT throwIf(number = 3, 'Too many') FROM numbers(10);
-```
-
-``` text
-↙ Progress: 0.00 rows, 0.00 B (0.00 rows/s., 0.00 B/s.) Received exception from server (version 19.14.1):
-Code: 395. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Too many.
-```
-
-## identidad {#identity}
-
-Devuelve el mismo valor que se usó como argumento. Se utiliza para la depuración y pruebas, permite cancelar el uso de índice, y obtener el rendimiento de la consulta de un análisis completo. Cuando se analiza la consulta para el posible uso del índice, el analizador no mira dentro `identity` función.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-identity(x)
-```
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT identity(42)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─identity(42)─┐
-│           42 │
-└──────────────┘
-```
-
-## randomPrintableASCII {#randomascii}
-
-Genera una cadena con un conjunto aleatorio de [ASCII](https://en.wikipedia.org/wiki/ASCII#Printable_characters) caracteres imprimibles.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-randomPrintableASCII(length)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `length` — Resulting string length. Positive integer.
-
-        If you pass `length < 0`, behavior of the function is undefined.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Cadena con un conjunto aleatorio de [ASCII](https://en.wikipedia.org/wiki/ASCII#Printable_characters) caracteres imprimibles.
-
-Tipo: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md)
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT number, randomPrintableASCII(30) as str, length(str) FROM system.numbers LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌─number─┬─str────────────────────────────┬─length(randomPrintableASCII(30))─┐
-│      0 │ SuiCOSTvC0csfABSw=UcSzp2.`rv8x │                               30 │
-│      1 │ 1Ag NlJ &RCN:*>HVPG;PE-nO"SUFD │                               30 │
-│      2 │ /"+<"wUTh:=LjJ Vm!c&hI*m#XTfzz │                               30 │
-└────────┴────────────────────────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/other_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/random-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/random-functions.md
deleted file mode 100644
index a614c217546..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/random-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 51
-toc_title: "Generaci\xF3n de n\xFAmeros pseudo-aleatorios"
----
-
-# Funciones para generar números pseudoaleatorios {#functions-for-generating-pseudo-random-numbers}
-
-Se utilizan generadores no criptográficos de números pseudoaleatorios.
-
-Todas las funciones aceptan cero argumentos o un argumento.
-Si se pasa un argumento, puede ser de cualquier tipo y su valor no se usa para nada.
-El único propósito de este argumento es evitar la eliminación de subexpresiones comunes, de modo que dos instancias diferentes de la misma función devuelvan columnas diferentes con números aleatorios diferentes.
-
-## rand {#rand}
-
-Devuelve un número pseudoaleatorio UInt32, distribuido uniformemente entre todos los números de tipo UInt32.
-Utiliza un generador congruente lineal.
-
-## rand64 {#rand64}
-
-Devuelve un número pseudoaleatorio UInt64, distribuido uniformemente entre todos los números de tipo UInt64.
-Utiliza un generador congruente lineal.
-
-## randConstant {#randconstant}
-
-Produce una columna constante con un valor aleatorio.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-randConstant([x])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `x` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) resultante en cualquiera de los [tipos de datos compatibles](../data-types/index.md#data_types). El valor resultante se descarta, pero la expresión en sí si se usa para omitir [Eliminación de subexpresiones común](index.md#common-subexpression-elimination) si la función se llama varias veces en una consulta. Parámetro opcional.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Número pseudoaleatorio.
-
-Tipo: [UInt32](../data-types/int-uint.md).
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT rand(), rand(1), rand(number), randConstant(), randConstant(1), randConstant(number)
-FROM numbers(3)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─────rand()─┬────rand(1)─┬─rand(number)─┬─randConstant()─┬─randConstant(1)─┬─randConstant(number)─┐
-│ 3047369878 │ 4132449925 │   4044508545 │     2740811946 │      4229401477 │           1924032898 │
-│ 2938880146 │ 1267722397 │   4154983056 │     2740811946 │      4229401477 │           1924032898 │
-│  956619638 │ 4238287282 │   1104342490 │     2740811946 │      4229401477 │           1924032898 │
-└────────────┴────────────┴──────────────┴────────────────┴─────────────────┴──────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/random_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/rounding-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/rounding-functions.md
deleted file mode 100644
index 1c231d4df1e..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/rounding-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,190 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Redondeo
----
-
-# Funciones de redondeo {#rounding-functions}
-
-## piso(x\[, N\]) {#floorx-n}
-
-Devuelve el número de ronda más grande que es menor o igual que `x`. Un número redondo es un múltiplo de 1 / 10N, o el número más cercano del tipo de datos apropiado si 1 / 10N no es exacto.
-‘N’ es una constante entera, parámetro opcional. Por defecto es cero, lo que significa redondear a un entero.
-‘N’ puede ser negativo.
-
-Ejemplos: `floor(123.45, 1) = 123.4, floor(123.45, -1) = 120.`
-
-`x` es cualquier tipo numérico. El resultado es un número del mismo tipo.
-Para argumentos enteros, tiene sentido redondear con un negativo `N` valor no negativo `N` la función no hace nada).
-Si el redondeo causa desbordamiento (por ejemplo, floor(-128, -1)), se devuelve un resultado específico de la implementación.
-
-## Por ejemplo:\]) {#ceilx-n-ceilingx-n}
-
-Devuelve el número redondo más pequeño que es mayor o igual que `x`. En todos los demás sentidos, es lo mismo que el `floor` función (véase más arriba).
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#truncx-n-truncatex-n}
-
-Devuelve el número redondo con el valor absoluto más grande que tiene un valor absoluto menor o igual que `x`‘s. In every other way, it is the same as the ’floor’ función (véase más arriba).
-
-## Ronda (x\[, N\]) {#rounding_functions-round}
-
-Redondea un valor a un número especificado de decimales.
-
-La función devuelve el número más cercano del orden especificado. En caso de que el número dado tenga la misma distancia que los números circundantes, la función utiliza el redondeo del banquero para los tipos de números flotantes y se redondea desde cero para los otros tipos de números.
-
-``` sql
-round(expression [, decimal_places])
-```
-
-**Parámetros:**
-
--   `expression` — A number to be rounded. Can be any [expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo el numérico [tipo de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types).
--   `decimal-places` — An integer value.
-    -   Si `decimal-places > 0` luego la función redondea el valor a la derecha del punto decimal.
-    -   Si `decimal-places < 0` luego la función redondea el valor a la izquierda del punto decimal.
-    -   Si `decimal-places = 0` entonces la función redondea el valor a entero. En este caso, el argumento puede omitirse.
-
-**Valor devuelto:**
-
-El número redondeado del mismo tipo que el número de entrada.
-
-### Ejemplos {#examples}
-
-**Ejemplo de uso**
-
-``` sql
-SELECT number / 2 AS x, round(x) FROM system.numbers LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌───x─┬─round(divide(number, 2))─┐
-│   0 │                        0 │
-│ 0.5 │                        0 │
-│   1 │                        1 │
-└─────┴──────────────────────────┘
-```
-
-**Ejemplos de redondeo**
-
-Redondeando al número más cercano.
-
-``` text
-round(3.2, 0) = 3
-round(4.1267, 2) = 4.13
-round(22,-1) = 20
-round(467,-2) = 500
-round(-467,-2) = -500
-```
-
-Redondeo del banquero.
-
-``` text
-round(3.5) = 4
-round(4.5) = 4
-round(3.55, 1) = 3.6
-round(3.65, 1) = 3.6
-```
-
-**Ver también**
-
--   [roundBankers](#roundbankers)
-
-## roundBankers {#roundbankers}
-
-Redondea un número a una posición decimal especificada.
-
--   Si el número de redondeo está a medio camino entre dos números, la función utiliza el redondeo del banquero.
-
-        Banker's rounding is a method of rounding fractional numbers. When the rounding number is halfway between two numbers, it's rounded to the nearest even digit at the specified decimal position. For example: 3.5 rounds up to 4, 2.5 rounds down to 2.
-
-        It's the default rounding method for floating point numbers defined in [IEEE 754](https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754#Roundings_to_nearest). The [round](#rounding_functions-round) function performs the same rounding for floating point numbers. The `roundBankers` function also rounds integers the same way, for example, `roundBankers(45, -1) = 40`.
-
--   En otros casos, la función redondea los números al entero más cercano.
-
-Usando el redondeo del banquero, puede reducir el efecto que tiene el redondeo de números en los resultados de sumar o restar estos números.
-
-Por ejemplo, suma números 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 con redondeo diferente:
-
--   Sin redondeo: 1.5 + 2.5 + 3.5 + 4.5 = 12.
--   Redondeo del banquero: 2 + 2 + 4 + 4 = 12.
--   Redondeando al entero más cercano: 2 + 3 + 4 + 5 = 14.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-roundBankers(expression [, decimal_places])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `expression` — A number to be rounded. Can be any [expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo el numérico [tipo de datos](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types).
--   `decimal-places` — Decimal places. An integer number.
-    -   `decimal-places > 0` — The function rounds the number to the given position right of the decimal point. Example: `roundBankers(3.55, 1) = 3.6`.
-    -   `decimal-places < 0` — The function rounds the number to the given position left of the decimal point. Example: `roundBankers(24.55, -1) = 20`.
-    -   `decimal-places = 0` — The function rounds the number to an integer. In this case the argument can be omitted. Example: `roundBankers(2.5) = 2`.
-
-**Valor devuelto**
-
-Un valor redondeado por el método de redondeo del banquero.
-
-### Ejemplos {#examples-1}
-
-**Ejemplo de uso**
-
-Consulta:
-
-``` sql
- SELECT number / 2 AS x, roundBankers(x, 0) AS b fROM system.numbers limit 10
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌───x─┬─b─┐
-│   0 │ 0 │
-│ 0.5 │ 0 │
-│   1 │ 1 │
-│ 1.5 │ 2 │
-│   2 │ 2 │
-│ 2.5 │ 2 │
-│   3 │ 3 │
-│ 3.5 │ 4 │
-│   4 │ 4 │
-│ 4.5 │ 4 │
-└─────┴───┘
-```
-
-**Ejemplos de redondeo de Banker**
-
-``` text
-roundBankers(0.4) = 0
-roundBankers(-3.5) = -4
-roundBankers(4.5) = 4
-roundBankers(3.55, 1) = 3.6
-roundBankers(3.65, 1) = 3.6
-roundBankers(10.35, 1) = 10.4
-roundBankers(10.755, 2) = 11,76
-```
-
-**Ver también**
-
--   [ronda](#rounding_functions-round)
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#roundtoexp2num}
-
-Acepta un número. Si el número es menor que uno, devuelve 0. De lo contrario, redondea el número al grado más cercano (todo no negativo) de dos.
-
-## RondaDuración(num) {#rounddurationnum}
-
-Acepta un número. Si el número es menor que uno, devuelve 0. De lo contrario, redondea el número a números del conjunto: 1, 10, 30, 60, 120, 180, 240, 300, 600, 1200, 1800, 3600, 7200, 18000, 36000. Esta función es específica de Yandex.Métrica y se utiliza para aplicar el informe sobre la duración del período de sesiones.
-
-## RondaEdad(num) {#roundagenum}
-
-Acepta un número. Si el número es menor que 18, devuelve 0. De lo contrario, redondea el número a un número del conjunto: 18, 25, 35, 45, 55. Esta función es específica de Yandex.Métrica y se utiliza para la aplicación del informe sobre la edad del usuario.
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo?) {#rounddownnum-arr}
-
-Acepta un número y lo redondea a un elemento en la matriz especificada. Si el valor es menor que el límite más bajo, se devuelve el límite más bajo.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/rounding_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
deleted file mode 100644
index d3809f8bf72..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,116 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: "Divisi\xF3n y fusi\xF3n de cuerdas y matrices"
----
-
-# Funciones para dividir y fusionar cuerdas y matrices {#functions-for-splitting-and-merging-strings-and-arrays}
-
-## Por ejemplo:) {#splitbycharseparator-s}
-
-Divide una cadena en subcadenas separadas por un carácter especificado. Utiliza una cadena constante `separator` que consiste en exactamente un carácter.
-Devuelve una matriz de subcadenas seleccionadas. Se pueden seleccionar subcadenas vacías si el separador aparece al principio o al final de la cadena, o si hay varios separadores consecutivos.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-splitByChar(<separator>, <s>)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `separator` — The separator which should contain exactly one character. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `s` — The string to split. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valores devueltos)**
-
-Devuelve una matriz de subcadenas seleccionadas. Las subcadenas vacías se pueden seleccionar cuando:
-
--   Se produce un separador al principio o al final de la cadena;
--   Hay varios separadores consecutivos;
--   La cadena original `s` está vacío.
-
-Tipo: [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) de [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT splitByChar(',', '1,2,3,abcde')
-```
-
-``` text
-┌─splitByChar(',', '1,2,3,abcde')─┐
-│ ['1','2','3','abcde']           │
-└─────────────────────────────────┘
-```
-
-## Por ejemplo:) {#splitbystringseparator-s}
-
-Divide una cadena en subcadenas separadas por una cadena. Utiliza una cadena constante `separator` de múltiples caracteres como separador. Si la cadena `separator` está vacío, dividirá la cadena `s` en una matriz de caracteres individuales.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-splitByString(<separator>, <s>)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `separator` — The separator. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `s` — The string to split. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valores devueltos)**
-
-Devuelve una matriz de subcadenas seleccionadas. Las subcadenas vacías se pueden seleccionar cuando:
-
-Tipo: [Matriz](../../sql-reference/data-types/array.md) de [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
--   Se produce un separador no vacío al principio o al final de la cadena;
--   Hay varios separadores consecutivos no vacíos;
--   La cadena original `s` está vacío mientras el separador no está vacío.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT splitByString(', ', '1, 2 3, 4,5, abcde')
-```
-
-``` text
-┌─splitByString(', ', '1, 2 3, 4,5, abcde')─┐
-│ ['1','2 3','4,5','abcde']                 │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT splitByString('', 'abcde')
-```
-
-``` text
-┌─splitByString('', 'abcde')─┐
-│ ['a','b','c','d','e']      │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-## Por ejemplo, se puede usar una matriz.\]) {#arraystringconcatarr-separator}
-
-Concatena las cadenas enumeradas en la matriz con el separador.'separador' es un parámetro opcional: una constante de cadena, establece una cadena vacía por defecto.
-Devuelve la cadena.
-
-## Sistema abierto.) {#alphatokenss}
-
-Selecciona subcadenas de bytes consecutivos de los rangos a-z y A-Z.Devuelve una matriz de subcadenas.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT alphaTokens('abca1abc')
-```
-
-``` text
-┌─alphaTokens('abca1abc')─┐
-│ ['abca','abc']          │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/splitting_merging_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/string-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/string-functions.md
deleted file mode 100644
index 43025465b31..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/string-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,489 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: Trabajar con cadenas
----
-
-# Funciones para trabajar con cadenas {#functions-for-working-with-strings}
-
-## vaciar {#empty}
-
-Devuelve 1 para una cadena vacía o 0 para una cadena no vacía.
-El tipo de resultado es UInt8.
-Una cadena se considera no vacía si contiene al menos un byte, incluso si se trata de un espacio o un byte nulo.
-La función también funciona para matrices.
-
-## notEmpty {#notempty}
-
-Devuelve 0 para una cadena vacía o 1 para una cadena no vacía.
-El tipo de resultado es UInt8.
-La función también funciona para matrices.
-
-## longitud {#length}
-
-Devuelve la longitud de una cadena en bytes (no en caracteres y no en puntos de código).
-El tipo de resultado es UInt64.
-La función también funciona para matrices.
-
-## longitudUTF8 {#lengthutf8}
-
-Devuelve la longitud de una cadena en puntos de código Unicode (no en caracteres), suponiendo que la cadena contiene un conjunto de bytes que componen texto codificado en UTF-8. Si no se cumple esta suposición, devuelve algún resultado (no arroja una excepción).
-El tipo de resultado es UInt64.
-
-## char_length, CHAR_LENGTH {#char-length}
-
-Devuelve la longitud de una cadena en puntos de código Unicode (no en caracteres), suponiendo que la cadena contiene un conjunto de bytes que componen texto codificado en UTF-8. Si no se cumple esta suposición, devuelve algún resultado (no arroja una excepción).
-El tipo de resultado es UInt64.
-
-## character_length, CHARACTER_LENGTH {#character-length}
-
-Devuelve la longitud de una cadena en puntos de código Unicode (no en caracteres), suponiendo que la cadena contiene un conjunto de bytes que componen texto codificado en UTF-8. Si no se cumple esta suposición, devuelve algún resultado (no arroja una excepción).
-El tipo de resultado es UInt64.
-
-## inferior, lcase {#lower}
-
-Convierte símbolos latinos ASCII en una cadena a minúsculas.
-
-## superior, ucase {#upper}
-
-Convierte los símbolos latinos ASCII en una cadena a mayúsculas.
-
-## Método de codificación de datos: {#lowerutf8}
-
-Convierte una cadena en minúsculas, suponiendo que la cadena contiene un conjunto de bytes que componen un texto codificado en UTF-8.
-No detecta el idioma. Entonces, para el turco, el resultado podría no ser exactamente correcto.
-Si la longitud de la secuencia de bytes UTF-8 es diferente para mayúsculas y minúsculas de un punto de código, el resultado puede ser incorrecto para este punto de código.
-Si la cadena contiene un conjunto de bytes que no es UTF-8, entonces el comportamiento no está definido.
-
-## superiorUTF8 {#upperutf8}
-
-Convierte una cadena en mayúsculas, suponiendo que la cadena contiene un conjunto de bytes que componen un texto codificado en UTF-8.
-No detecta el idioma. Entonces, para el turco, el resultado podría no ser exactamente correcto.
-Si la longitud de la secuencia de bytes UTF-8 es diferente para mayúsculas y minúsculas de un punto de código, el resultado puede ser incorrecto para este punto de código.
-Si la cadena contiene un conjunto de bytes que no es UTF-8, entonces el comportamiento no está definido.
-
-## Sistema abierto {#isvalidutf8}
-
-Devuelve 1, si el conjunto de bytes es válido codificado en UTF-8, de lo contrario 0.
-
-## Acerca de Nosotros {#tovalidutf8}
-
-Reemplaza los caracteres UTF-8 no válidos por `�` (U+FFFD) carácter. Todos los caracteres no válidos que se ejecutan en una fila se contraen en el único carácter de reemplazo.
-
-``` sql
-toValidUTF8( input_string )
-```
-
-Parámetros:
-
--   input_string — Any set of bytes represented as the [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md) objeto de tipo de datos.
-
-Valor devuelto: cadena UTF-8 válida.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toValidUTF8('\x61\xF0\x80\x80\x80b')
-```
-
-``` text
-┌─toValidUTF8('a����b')─┐
-│ a�b                   │
-└───────────────────────┘
-```
-
-## repetir {#repeat}
-
-Repite una cadena tantas veces como se especifique y concatena los valores replicados como una única cadena.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-repeat(s, n)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `s` — The string to repeat. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `n` — The number of times to repeat the string. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-La cadena única, que contiene la cadena `s` repetir `n` tiempo. Si `n` \< 1, la función devuelve cadena vacía.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT repeat('abc', 10)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─repeat('abc', 10)──────────────┐
-│ abcabcabcabcabcabcabcabcabcabc │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## inverso {#reverse}
-
-Invierte la cadena (como una secuencia de bytes).
-
-## reverseUTF8 {#reverseutf8}
-
-Invierte una secuencia de puntos de código Unicode, suponiendo que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto UTF-8. De lo contrario, hace otra cosa (no arroja una excepción).
-
-## format(pattern, s0, s1, …) {#format}
-
-Formatear el patrón constante con la cadena enumerada en los argumentos. `pattern` es un patrón de formato de Python simplificado. La cadena de formato contiene “replacement fields” rodeado de llaves `{}`. Cualquier cosa que no esté contenida entre llaves se considera texto literal, que se copia sin cambios en la salida. Si necesita incluir un carácter de llave en el texto literal, se puede escapar duplicando: `{{ '{{' }}` y `{{ '}}' }}`. Los nombres de campo pueden ser números (comenzando desde cero) o vacíos (luego se tratan como números de consecuencia).
-
-``` sql
-SELECT format('{1} {0} {1}', 'World', 'Hello')
-```
-
-``` text
-┌─format('{1} {0} {1}', 'World', 'Hello')─┐
-│ Hello World Hello                       │
-└─────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT format('{} {}', 'Hello', 'World')
-```
-
-``` text
-┌─format('{} {}', 'Hello', 'World')─┐
-│ Hello World                       │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-## concat {#concat}
-
-Concatena las cadenas enumeradas en los argumentos, sin un separador.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-concat(s1, s2, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
-Valores de tipo String o FixedString.
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve la cadena que resulta de concatenar los argumentos.
-
-Si alguno de los valores de argumento `NULL`, `concat` devoluciones `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT concat('Hello, ', 'World!')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─concat('Hello, ', 'World!')─┐
-│ Hello, World!               │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## ConcatAssumeInjective {#concatassumeinjective}
-
-Lo mismo que [concat](#concat), la diferencia es que usted necesita asegurar eso `concat(s1, s2, ...) → sn` es inyectivo, se utilizará para la optimización de GROUP BY.
-
-La función se llama “injective” si siempre devuelve un resultado diferente para diferentes valores de argumentos. En otras palabras: diferentes argumentos nunca arrojan un resultado idéntico.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-concatAssumeInjective(s1, s2, ...)
-```
-
-**Parámetros**
-
-Valores de tipo String o FixedString.
-
-**Valores devueltos**
-
-Devuelve la cadena que resulta de concatenar los argumentos.
-
-Si alguno de los valores de argumento `NULL`, `concatAssumeInjective` devoluciones `NULL`.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de entrada:
-
-``` sql
-CREATE TABLE key_val(`key1` String, `key2` String, `value` UInt32) ENGINE = TinyLog;
-INSERT INTO key_val VALUES ('Hello, ','World',1), ('Hello, ','World',2), ('Hello, ','World!',3), ('Hello',', World!',2);
-SELECT * from key_val;
-```
-
-``` text
-┌─key1────┬─key2─────┬─value─┐
-│ Hello,  │ World    │     1 │
-│ Hello,  │ World    │     2 │
-│ Hello,  │ World!   │     3 │
-│ Hello   │ , World! │     2 │
-└─────────┴──────────┴───────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT concat(key1, key2), sum(value) FROM key_val GROUP BY concatAssumeInjective(key1, key2)
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─concat(key1, key2)─┬─sum(value)─┐
-│ Hello, World!      │          3 │
-│ Hello, World!      │          2 │
-│ Hello, World       │          3 │
-└────────────────────┴────────────┘
-```
-
-## substring(s, desplazamiento, longitud), mid(s, desplazamiento, longitud), substr(s, desplazamiento, longitud) {#substring}
-
-Devuelve una subcadena que comienza con el byte ‘offset’ índice que es ‘length’ bytes de largo. La indexación de caracteres comienza desde uno (como en SQL estándar). El ‘offset’ y ‘length’ los argumentos deben ser constantes.
-
-## substringUTF8(s, desplazamiento, longitud) {#substringutf8}
-
-Lo mismo que ‘substring’, pero para puntos de código Unicode. Funciona bajo el supuesto de que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado en UTF-8. Si no se cumple esta suposición, devuelve algún resultado (no arroja una excepción).
-
-## Aquí hay algunas opciones) {#appendtrailingcharifabsent}
-
-Si el ‘s’ cadena no está vacía y no contiene el ‘c’ carácter al final, se añade el ‘c’ carácter hasta el final.
-
-## convertirCharset(s), de, a) {#convertcharset}
-
-Devuelve la cadena ‘s’ que se convirtió de la codificación en ‘from’ a la codificación en ‘to’.
-
-## Sistema abierto.) {#base64encode}
-
-Codificar ‘s’ cadena en base64
-
-## base64Decode(s)) {#base64decode}
-
-Decodificar cadena codificada en base64 ‘s’ en la cadena original. En caso de fallo plantea una excepción.
-
-## tryBase64Decode(s) {#trybase64decode}
-
-Similar a base64Decode, pero en caso de error se devolverá una cadena vacía.
-
-## endsWith(s, sufijo) {#endswith}
-
-Devuelve si se debe terminar con el sufijo especificado. Devuelve 1 si la cadena termina con el sufijo especificado, de lo contrario devuelve 0.
-
-## startsWith(str, prefijo) {#startswith}
-
-Devuelve 1 si la cadena comienza con el prefijo especificado, de lo contrario devuelve 0.
-
-``` sql
-SELECT startsWith('Spider-Man', 'Spi');
-```
-
-**Valores devueltos**
-
--   1, si la cadena comienza con el prefijo especificado.
--   0, si la cadena no comienza con el prefijo especificado.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT startsWith('Hello, world!', 'He');
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─startsWith('Hello, world!', 'He')─┐
-│                                 1 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-## recortar {#trim}
-
-Quita todos los caracteres especificados del inicio o el final de una cadena.
-De forma predeterminada, elimina todas las apariciones consecutivas de espacios en blanco comunes (carácter ASCII 32) de ambos extremos de una cadena.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-trim([[LEADING|TRAILING|BOTH] trim_character FROM] input_string)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `trim_character` — specified characters for trim. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `input_string` — string for trim. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-Una cadena sin caracteres especificados iniciales y (o) finales.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT trim(BOTH ' ()' FROM '(   Hello, world!   )')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─trim(BOTH ' ()' FROM '(   Hello, world!   )')─┐
-│ Hello, world!                                 │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## trimLeft {#trimleft}
-
-Quita todas las apariciones consecutivas de espacios en blanco comunes (carácter ASCII 32) desde el principio de una cadena. No elimina otros tipos de caracteres de espacios en blanco (tab, espacio sin interrupción, etc.).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-trimLeft(input_string)
-```
-
-Apodo: `ltrim(input_string)`.
-
-**Parámetros**
-
--   `input_string` — string to trim. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-Una cadena sin espacios en blanco comunes iniciales.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT trimLeft('     Hello, world!     ')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─trimLeft('     Hello, world!     ')─┐
-│ Hello, world!                       │
-└─────────────────────────────────────┘
-```
-
-## trimRight {#trimright}
-
-Quita todas las apariciones consecutivas de espacios en blanco comunes (carácter ASCII 32) del final de una cadena. No elimina otros tipos de caracteres de espacios en blanco (tab, espacio sin interrupción, etc.).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-trimRight(input_string)
-```
-
-Apodo: `rtrim(input_string)`.
-
-**Parámetros**
-
--   `input_string` — string to trim. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-Una cadena sin espacios en blanco comunes finales.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT trimRight('     Hello, world!     ')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─trimRight('     Hello, world!     ')─┐
-│      Hello, world!                   │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## AjusteTanto {#trimboth}
-
-Quita todas las apariciones consecutivas de espacios en blanco comunes (carácter ASCII 32) de ambos extremos de una cadena. No elimina otros tipos de caracteres de espacios en blanco (tab, espacio sin interrupción, etc.).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-trimBoth(input_string)
-```
-
-Apodo: `trim(input_string)`.
-
-**Parámetros**
-
--   `input_string` — string to trim. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valor devuelto**
-
-Una cadena sin espacios en blanco comunes iniciales y finales.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT trimBoth('     Hello, world!     ')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─trimBoth('     Hello, world!     ')─┐
-│ Hello, world!                       │
-└─────────────────────────────────────┘
-```
-
-## CRC32(s)) {#crc32}
-
-Devuelve la suma de comprobación CRC32 de una cadena, utilizando el polinomio CRC-32-IEEE 802.3 y el valor inicial `0xffffffff` (implementación zlib).
-
-El tipo de resultado es UInt32.
-
-## CRC32IEEE(s) {#crc32ieee}
-
-Devuelve la suma de comprobación CRC32 de una cadena, utilizando el polinomio CRC-32-IEEE 802.3.
-
-El tipo de resultado es UInt32.
-
-## CRC64(s)) {#crc64}
-
-Devuelve la suma de comprobación CRC64 de una cadena, utilizando el polinomio CRC-64-ECMA.
-
-El tipo de resultado es UInt64.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/string-replace-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/string-replace-functions.md
deleted file mode 100644
index 979d16d842b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/string-replace-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: Para reemplazar en cadenas
----
-
-# Funciones para buscar y reemplazar en cadenas {#functions-for-searching-and-replacing-in-strings}
-
-## replaceOne(pajar, patrón, reemplazo) {#replaceonehaystack-pattern-replacement}
-
-Sustituye la primera aparición, si existe, de la ‘pattern’ subcadena en ‘haystack’ con el ‘replacement’ subcadena.
-Sucesivo, ‘pattern’ y ‘replacement’ deben ser constantes.
-
-## replaceAll (pajar, patrón, reemplazo), replace (pajar, patrón, reemplazo) {#replaceallhaystack-pattern-replacement-replacehaystack-pattern-replacement}
-
-Sustituye todas las apariciones del ‘pattern’ subcadena en ‘haystack’ con el ‘replacement’ subcadena.
-
-## replaceRegexpOne (pajar, patrón, reemplazo) {#replaceregexponehaystack-pattern-replacement}
-
-Reemplazo usando el ‘pattern’ expresión regular. Una expresión regular re2.
-Sustituye sólo la primera ocurrencia, si existe.
-Un patrón se puede especificar como ‘replacement’. Este patrón puede incluir sustituciones `\0-\9`.
-Sustitución `\0` incluye toda la expresión regular. Sustitución `\1-\9` corresponden a los números de subpatrón. `\` en una plantilla, escapar de ella usando `\`.
-También tenga en cuenta que un literal de cadena requiere un escape adicional.
-
-Ejemplo 1. Conversión de la fecha a formato americano:
-
-``` sql
-SELECT DISTINCT
-    EventDate,
-    replaceRegexpOne(toString(EventDate), '(\\d{4})-(\\d{2})-(\\d{2})', '\\2/\\3/\\1') AS res
-FROM test.hits
-LIMIT 7
-FORMAT TabSeparated
-```
-
-``` text
-2014-03-17      03/17/2014
-2014-03-18      03/18/2014
-2014-03-19      03/19/2014
-2014-03-20      03/20/2014
-2014-03-21      03/21/2014
-2014-03-22      03/22/2014
-2014-03-23      03/23/2014
-```
-
-Ejemplo 2. Copiar una cadena diez veces:
-
-``` sql
-SELECT replaceRegexpOne('Hello, World!', '.*', '\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World! │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## replaceRegexpAll (pajar, patrón, reemplazo) {#replaceregexpallhaystack-pattern-replacement}
-
-Esto hace lo mismo, pero reemplaza todas las ocurrencias. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT replaceRegexpAll('Hello, World!', '.', '\\0\\0') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────────────┐
-│ HHeelllloo,,  WWoorrlldd!! │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-Como excepción, si una expresión regular funcionó en una subcadena vacía, el reemplazo no se realiza más de una vez.
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT replaceRegexpAll('Hello, World!', '^', 'here: ') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ here: Hello, World! │
-└─────────────────────┘
-```
-
-## Sistema abierto.) {#regexpquotemetas}
-
-La función agrega una barra invertida antes de algunos caracteres predefinidos en la cadena.
-Caracteres predefinidos: ‘0’, ‘\\’, ‘\|’, ‘(’, ‘)’, ‘^’, ‘$’, ‘.’, ‘\[’, '\]', ‘?’, '\*‘,’+‘,’{‘,’:‘,’-'.
-Esta implementación difiere ligeramente de re2::RE2::QuoteMeta. Escapa de byte cero como \\0 en lugar de 00 y escapa solo de los caracteres requeridos.
-Para obtener más información, consulte el enlace: [RE2](https://github.com/google/re2/blob/master/re2/re2.cc#L473)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_replace_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/string-search-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/string-search-functions.md
deleted file mode 100644
index c448872a186..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/string-search-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,383 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: Para buscar cadenas
----
-
-# Funciones para buscar cadenas {#functions-for-searching-strings}
-
-La búsqueda distingue entre mayúsculas y minúsculas de forma predeterminada en todas estas funciones. Hay variantes separadas para la búsqueda insensible a mayúsculas y minúsculas.
-
-## posición (pajar, aguja), localizar (pajar, aguja) {#position}
-
-Devuelve la posición (en bytes) de la subcadena encontrada en la cadena, comenzando desde 1.
-
-Funciona bajo el supuesto de que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado de un solo byte. Si no se cumple esta suposición y un carácter no se puede representar usando un solo byte, la función no lanza una excepción y devuelve algún resultado inesperado. Si el carácter se puede representar usando dos bytes, usará dos bytes y así sucesivamente.
-
-Para una búsqueda sin distinción de mayúsculas y minúsculas, utilice la función [positionCaseInsensitive](#positioncaseinsensitive).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-position(haystack, needle[, start_pos])
-```
-
-Apodo: `locate(haystack, needle[, start_pos])`.
-
-**Parámetros**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `start_pos` – Optional parameter, position of the first character in the string to start search. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)
-
-**Valores devueltos**
-
--   Posición inicial en bytes (contando desde 1), si se encontró subcadena.
--   0, si no se encontró la subcadena.
-
-Tipo: `Integer`.
-
-**Ejemplos**
-
-Frase “Hello, world!” contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado de un solo byte. La función devuelve algún resultado esperado:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT position('Hello, world!', '!')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─position('Hello, world!', '!')─┐
-│                             13 │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-La misma frase en ruso contiene caracteres que no se pueden representar usando un solo byte. La función devuelve algún resultado inesperado (uso [PosiciónUTF8](#positionutf8) función para texto codificado de varios bytes):
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT position('Привет, мир!', '!')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─position('Привет, мир!', '!')─┐
-│                            21 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## positionCaseInsensitive {#positioncaseinsensitive}
-
-Lo mismo que [posición](#position) devuelve la posición (en bytes) de la subcadena encontrada en la cadena, comenzando desde 1. Utilice la función para una búsqueda que no distingue entre mayúsculas y minúsculas.
-
-Funciona bajo el supuesto de que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado de un solo byte. Si no se cumple esta suposición y un carácter no se puede representar usando un solo byte, la función no lanza una excepción y devuelve algún resultado inesperado. Si el carácter se puede representar usando dos bytes, usará dos bytes y así sucesivamente.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-positionCaseInsensitive(haystack, needle[, start_pos])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `start_pos` – Optional parameter, position of the first character in the string to start search. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)
-
-**Valores devueltos**
-
--   Posición inicial en bytes (contando desde 1), si se encontró subcadena.
--   0, si no se encontró la subcadena.
-
-Tipo: `Integer`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT positionCaseInsensitive('Hello, world!', 'hello')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─positionCaseInsensitive('Hello, world!', 'hello')─┐
-│                                                 1 │
-└───────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## PosiciónUTF8 {#positionutf8}
-
-Devuelve la posición (en puntos Unicode) de la subcadena encontrada en la cadena, comenzando desde 1.
-
-Funciona bajo el supuesto de que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado en UTF-8. Si no se cumple esta suposición, la función no produce una excepción y devuelve algún resultado inesperado. Si el carácter se puede representar usando dos puntos Unicode, usará dos y así sucesivamente.
-
-Para una búsqueda sin distinción de mayúsculas y minúsculas, utilice la función [PosiciónCasoInsensitiveUTF8](#positioncaseinsensitiveutf8).
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-positionUTF8(haystack, needle[, start_pos])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `start_pos` – Optional parameter, position of the first character in the string to start search. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)
-
-**Valores devueltos**
-
--   Posición inicial en puntos Unicode (contando desde 1), si se encontró subcadena.
--   0, si no se encontró la subcadena.
-
-Tipo: `Integer`.
-
-**Ejemplos**
-
-Frase “Hello, world!” en ruso contiene un conjunto de puntos Unicode que representan un texto codificado de un solo punto. La función devuelve algún resultado esperado:
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT positionUTF8('Привет, мир!', '!')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─positionUTF8('Привет, мир!', '!')─┐
-│                                12 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-Frase “Salut, étudiante!”, donde el carácter `é` puede ser representado usando un un punto (`U+00E9`) o dos puntos (`U+0065U+0301`) la función se puede devolver algún resultado inesperado:
-
-Consulta de la carta `é`, que se representa un punto Unicode `U+00E9`:
-
-``` sql
-SELECT positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')─┐
-│                                     17 │
-└────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Consulta de la carta `é`, que se representa dos puntos Unicode `U+0065U+0301`:
-
-``` sql
-SELECT positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')─┐
-│                                     18 │
-└────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## PosiciónCasoInsensitiveUTF8 {#positioncaseinsensitiveutf8}
-
-Lo mismo que [PosiciónUTF8](#positionutf8), pero no distingue entre mayúsculas y minúsculas. Devuelve la posición (en puntos Unicode) de la subcadena encontrada en la cadena, comenzando desde 1.
-
-Funciona bajo el supuesto de que la cadena contiene un conjunto de bytes que representan un texto codificado en UTF-8. Si no se cumple esta suposición, la función no produce una excepción y devuelve algún resultado inesperado. Si el carácter se puede representar usando dos puntos Unicode, usará dos y así sucesivamente.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-positionCaseInsensitiveUTF8(haystack, needle[, start_pos])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `start_pos` – Optional parameter, position of the first character in the string to start search. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)
-
-**Valor devuelto**
-
--   Posición inicial en puntos Unicode (contando desde 1), si se encontró subcadena.
--   0, si no se encontró la subcadena.
-
-Tipo: `Integer`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT positionCaseInsensitiveUTF8('Привет, мир!', 'Мир')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─positionCaseInsensitiveUTF8('Привет, мир!', 'Мир')─┐
-│                                                  9 │
-└────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## multiSearchAllPositions {#multisearchallpositions}
-
-Lo mismo que [posición](string-search-functions.md#position) pero devuelve `Array` posiciones (en bytes) de las subcadenas correspondientes encontradas en la cadena. Las posiciones se indexan a partir de 1.
-
-La búsqueda se realiza en secuencias de bytes sin respecto a la codificación de cadenas y la intercalación.
-
--   Para la búsqueda ASCII sin distinción de mayúsculas y minúsculas, utilice la función `multiSearchAllPositionsCaseInsensitive`.
--   Para buscar en UTF-8, use la función [MultiSearchAllPositionsUTF8](#multiSearchAllPositionsUTF8).
--   Para la búsqueda UTF-8 sin distinción de mayúsculas y minúsculas, utilice la función multiSearchAllPositionsCaseInsensitiveUTF8.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-multiSearchAllPositions(haystack, [needle1, needle2, ..., needlen])
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Cadena](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-**Valores devueltos**
-
--   Matriz de posiciones iniciales en bytes (contando desde 1), si se encontró la subcadena correspondiente y 0 si no se encuentra.
-
-**Ejemplo**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT multiSearchAllPositions('Hello, World!', ['hello', '!', 'world'])
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─multiSearchAllPositions('Hello, World!', ['hello', '!', 'world'])─┐
-│ [0,13,0]                                                          │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## MultiSearchAllPositionsUTF8 {#multiSearchAllPositionsUTF8}
-
-Ver `multiSearchAllPositions`.
-
-## multiSearchFirstPosition(pajar, \[aguja<sub>1</sub>, aguja<sub>2</sub>, …, needle<sub>y</sub>\]) {#multisearchfirstposition}
-
-Lo mismo que `position` pero devuelve el desplazamiento más a la izquierda de la cadena `haystack` que se corresponde con algunas de las agujas.
-
-Para una búsqueda que no distingue entre mayúsculas y minúsculas o / y en formato UTF-8, use funciones `multiSearchFirstPositionCaseInsensitive, multiSearchFirstPositionUTF8, multiSearchFirstPositionCaseInsensitiveUTF8`.
-
-## multiSearchFirstIndex(pajar, \[aguja<sub>1</sub>, aguja<sub>2</sub>, …, needle<sub>y</sub>\]) {#multisearchfirstindexhaystack-needle1-needle2-needlen}
-
-Devuelve el índice `i` (a partir de 1) de la aguja encontrada más a la izquierda<sub>me</sub> en la cadena `haystack` y 0 de lo contrario.
-
-Para una búsqueda que no distingue entre mayúsculas y minúsculas o / y en formato UTF-8, use funciones `multiSearchFirstIndexCaseInsensitive, multiSearchFirstIndexUTF8, multiSearchFirstIndexCaseInsensitiveUTF8`.
-
-## multiSearchAny(pajar, \[aguja<sub>1</sub>, aguja<sub>2</sub>, …, needle<sub>y</sub>\]) {#function-multisearchany}
-
-Devuelve 1, si al menos una aguja de cuerda<sub>me</sub> coincide con la cadena `haystack` y 0 de lo contrario.
-
-Para una búsqueda que no distingue entre mayúsculas y minúsculas o / y en formato UTF-8, use funciones `multiSearchAnyCaseInsensitive, multiSearchAnyUTF8, multiSearchAnyCaseInsensitiveUTF8`.
-
-!!! note "Nota"
-    En todos `multiSearch*` el número de agujas debe ser inferior a 2<sup>8</sup> debido a la especificación de implementación.
-
-## match (pajar, patrón) {#matchhaystack-pattern}
-
-Comprueba si la cadena coincide con la `pattern` expresión regular. Un `re2` expresión regular. El [sintaxis](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax) de la `re2` expresiones regulares es más limitada que la sintaxis de las expresiones regulares de Perl.
-
-Devuelve 0 si no coincide, o 1 si coincide.
-
-Tenga en cuenta que el símbolo de barra invertida (`\`) se utiliza para escapar en la expresión regular. El mismo símbolo se usa para escapar en literales de cadena. Por lo tanto, para escapar del símbolo en una expresión regular, debe escribir dos barras invertidas (\\) en un literal de cadena.
-
-La expresión regular funciona con la cadena como si fuera un conjunto de bytes. La expresión regular no puede contener bytes nulos.
-Para que los patrones busquen subcadenas en una cadena, es mejor usar LIKE o ‘position’, ya que trabajan mucho más rápido.
-
-## multiMatchAny(pajar, \[patrón<sub>1</sub>, patrón<sub>2</sub>, …, pattern<sub>y</sub>\]) {#multimatchanyhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Lo mismo que `match`, pero devuelve 0 si ninguna de las expresiones regulares coincide y 1 si alguno de los patrones coincide. Se utiliza [hyperscan](https://github.com/intel/hyperscan) biblioteca. Para que los patrones busquen subcadenas en una cadena, es mejor usar `multiSearchAny` ya que funciona mucho más rápido.
-
-!!! note "Nota"
-    La longitud de cualquiera de los `haystack` cadena debe ser inferior a 2<sup>32</sup> bytes de lo contrario, se lanza la excepción. Esta restricción tiene lugar debido a la API de hiperscan.
-
-## multiMatchAnyIndex(pajar, \[patrón<sub>1</sub>, patrón<sub>2</sub>, …, pattern<sub>y</sub>\]) {#multimatchanyindexhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Lo mismo que `multiMatchAny`, pero devuelve cualquier índice que coincida con el pajar.
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?<sub>1</sub>, patrón<sub>2</sub>, …, pattern<sub>y</sub>\]) {#multimatchallindiceshaystack-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Lo mismo que `multiMatchAny`, pero devuelve la matriz de todas las indicaciones que coinciden con el pajar en cualquier orden.
-
-## multiFuzzyMatchAny(pajar, distancia, \[patrón<sub>1</sub>, patrón<sub>2</sub>, …, pattern<sub>y</sub>\]) {#multifuzzymatchanyhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Lo mismo que `multiMatchAny`, pero devuelve 1 si algún patrón coincide con el pajar dentro de una constante [editar distancia](https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance). Esta función también está en modo experimental y puede ser extremadamente lenta. Para obtener más información, consulte [documentación de hyperscan](https://intel.github.io/hyperscan/dev-reference/compilation.html#approximate-matching).
-
-## multiFuzzyMatchAnyIndex(pajar, distancia, \[patrón<sub>1</sub>, patrón<sub>2</sub>, …, pattern<sub>y</sub>\]) {#multifuzzymatchanyindexhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Lo mismo que `multiFuzzyMatchAny`, pero devuelve cualquier índice que coincida con el pajar dentro de una distancia de edición constante.
-
-## multiFuzzyMatchAllIndices(pajar, distancia, \[patrón<sub>1</sub>, patrón<sub>2</sub>, …, pattern<sub>y</sub>\]) {#multifuzzymatchallindiceshaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Lo mismo que `multiFuzzyMatchAny`, pero devuelve la matriz de todos los índices en cualquier orden que coincida con el pajar dentro de una distancia de edición constante.
-
-!!! note "Nota"
-    `multiFuzzyMatch*` las funciones no admiten expresiones regulares UTF-8, y dichas expresiones se tratan como bytes debido a la restricción de hiperscan.
-
-!!! note "Nota"
-    Para desactivar todas las funciones que utilizan hyperscan, utilice la configuración `SET allow_hyperscan = 0;`.
-
-## extracto(pajar, patrón) {#extracthaystack-pattern}
-
-Extrae un fragmento de una cadena utilizando una expresión regular. Si ‘haystack’ no coincide con el ‘pattern’ regex, se devuelve una cadena vacía. Si la expresión regular no contiene subpatrones, toma el fragmento que coincide con toda la expresión regular. De lo contrario, toma el fragmento que coincide con el primer subpatrón.
-
-## extractAll(pajar, patrón) {#extractallhaystack-pattern}
-
-Extrae todos los fragmentos de una cadena utilizando una expresión regular. Si ‘haystack’ no coincide con el ‘pattern’ regex, se devuelve una cadena vacía. Devuelve una matriz de cadenas que consiste en todas las coincidencias con la expresión regular. En general, el comportamiento es el mismo que el ‘extract’ función (toma el primer subpatrón, o la expresión completa si no hay un subpatrón).
-
-## como (pajar, patrón), operador de patrón COMO pajar {#function-like}
-
-Comprueba si una cadena coincide con una expresión regular simple.
-La expresión regular puede contener los metasímbolos `%` y `_`.
-
-`%` indica cualquier cantidad de bytes (incluidos cero caracteres).
-
-`_` indica cualquier byte.
-
-Utilice la barra invertida (`\`) para escapar de metasímbolos. Vea la nota sobre el escape en la descripción del ‘match’ función.
-
-Para expresiones regulares como `%needle%`, el código es más óptimo y trabaja tan rápido como el `position` función.
-Para otras expresiones regulares, el código es el mismo que para ‘match’ función.
-
-## notLike(haystack, pattern), haystack NOT LIKE operador de patrón {#function-notlike}
-
-Lo mismo que ‘like’ pero negativo.
-
-## ngramDistance(pajar, aguja) {#ngramdistancehaystack-needle}
-
-Calcula la distancia de 4 gramos entre `haystack` y `needle`: counts the symmetric difference between two multisets of 4-grams and normalizes it by the sum of their cardinalities. Returns float number from 0 to 1 – the closer to zero, the more strings are similar to each other. If the constant `needle` o `haystack` es más de 32Kb, arroja una excepción. Si algunos de los no constantes `haystack` o `needle` Las cadenas son más de 32Kb, la distancia es siempre una.
-
-Para la búsqueda sin distinción de mayúsculas y minúsculas o / y en formato UTF-8, use funciones `ngramDistanceCaseInsensitive, ngramDistanceUTF8, ngramDistanceCaseInsensitiveUTF8`.
-
-## ngramSearch(pajar, aguja) {#ngramsearchhaystack-needle}
-
-Lo mismo que `ngramDistance` pero calcula la diferencia no simétrica entre `needle` y `haystack` – the number of n-grams from needle minus the common number of n-grams normalized by the number of `needle` n-gramas. Cuanto más cerca de uno, más probable es `needle` está en el `haystack`. Puede ser útil para la búsqueda de cadenas difusas.
-
-Para la búsqueda sin distinción de mayúsculas y minúsculas o / y en formato UTF-8, use funciones `ngramSearchCaseInsensitive, ngramSearchUTF8, ngramSearchCaseInsensitiveUTF8`.
-
-!!! note "Nota"
-    For UTF-8 case we use 3-gram distance. All these are not perfectly fair n-gram distances. We use 2-byte hashes to hash n-grams and then calculate the (non-)symmetric difference between these hash tables – collisions may occur. With UTF-8 case-insensitive format we do not use fair `tolower` function – we zero the 5-th bit (starting from zero) of each codepoint byte and first bit of zeroth byte if bytes more than one – this works for Latin and mostly for all Cyrillic letters.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_search_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
deleted file mode 100644
index d5e41ee0e52..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,534 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: "Conversi\xF3n de tipo"
----
-
-# Funciones de conversión de tipos {#type-conversion-functions}
-
-## Problemas comunes de conversiones numéricas {#numeric-conversion-issues}
-
-Cuando convierte un valor de uno a otro tipo de datos, debe recordar que, en un caso común, es una operación insegura que puede provocar una pérdida de datos. Puede producirse una pérdida de datos si intenta ajustar el valor de un tipo de datos más grande a un tipo de datos más pequeño, o si convierte valores entre diferentes tipos de datos.
-
-ClickHouse tiene el [mismo comportamiento que los programas de C++](https://en.cppreference.com/w/cpp/language/implicit_conversion).
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#toint8163264}
-
-Convierte un valor de entrada en el [En](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos. Esta familia de funciones incluye:
-
--   `toInt8(expr)` — Results in the `Int8` tipo de datos.
--   `toInt16(expr)` — Results in the `Int16` tipo de datos.
--   `toInt32(expr)` — Results in the `Int32` tipo de datos.
--   `toInt64(expr)` — Results in the `Int64` tipo de datos.
-
-**Parámetros**
-
--   `expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un número o una cadena con la representación decimal de un número. No se admiten representaciones binarias, octales y hexadecimales de números. Los ceros principales son despojados.
-
-**Valor devuelto**
-
-Valor entero en el `Int8`, `Int16`, `Int32`, o `Int64` tipo de datos.
-
-Funciones de uso [redondeando hacia cero](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero), lo que significa que truncan dígitos fraccionarios de números.
-
-El comportamiento de las funciones [NaN y Inf](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) los argumentos no están definidos. Recuerde acerca de [problemas de conversión numérica](#numeric-conversion-issues), al usar las funciones.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toInt64(nan), toInt32(32), toInt16('16'), toInt8(8.8)
-```
-
-``` text
-┌─────────toInt64(nan)─┬─toInt32(32)─┬─toInt16('16')─┬─toInt8(8.8)─┐
-│ -9223372036854775808 │          32 │            16 │           8 │
-└──────────────────────┴─────────────┴───────────────┴─────────────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información? {#toint8163264orzero}
-
-Toma un argumento de tipo String e intenta analizarlo en Int (8 \| 16 \| 32 \| 64). Si falla, devuelve 0.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-select toInt64OrZero('123123'), toInt8OrZero('123qwe123')
-```
-
-``` text
-┌─toInt64OrZero('123123')─┬─toInt8OrZero('123qwe123')─┐
-│                  123123 │                         0 │
-└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo? {#toint8163264ornull}
-
-Toma un argumento de tipo String e intenta analizarlo en Int (8 \| 16 \| 32 \| 64). Si falla, devuelve NULL.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-select toInt64OrNull('123123'), toInt8OrNull('123qwe123')
-```
-
-``` text
-┌─toInt64OrNull('123123')─┬─toInt8OrNull('123qwe123')─┐
-│                  123123 │                      ᴺᵁᴸᴸ │
-└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#touint8163264}
-
-Convierte un valor de entrada en el [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) tipo de datos. Esta familia de funciones incluye:
-
--   `toUInt8(expr)` — Results in the `UInt8` tipo de datos.
--   `toUInt16(expr)` — Results in the `UInt16` tipo de datos.
--   `toUInt32(expr)` — Results in the `UInt32` tipo de datos.
--   `toUInt64(expr)` — Results in the `UInt64` tipo de datos.
-
-**Parámetros**
-
--   `expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions) devolviendo un número o una cadena con la representación decimal de un número. No se admiten representaciones binarias, octales y hexadecimales de números. Los ceros principales son despojados.
-
-**Valor devuelto**
-
-Valor entero en el `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, o `UInt64` tipo de datos.
-
-Funciones de uso [redondeando hacia cero](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero), lo que significa que truncan dígitos fraccionarios de números.
-
-El comportamiento de las funciones para los instrumentos negativos y para [NaN y Inf](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) los argumentos no están definidos. Si pasa una cadena con un número negativo, por ejemplo `'-32'`, ClickHouse genera una excepción. Recuerde acerca de [problemas de conversión numérica](#numeric-conversion-issues), al usar las funciones.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toUInt64(nan), toUInt32(-32), toUInt16('16'), toUInt8(8.8)
-```
-
-``` text
-┌───────toUInt64(nan)─┬─toUInt32(-32)─┬─toUInt16('16')─┬─toUInt8(8.8)─┐
-│ 9223372036854775808 │    4294967264 │             16 │            8 │
-└─────────────────────┴───────────────┴────────────────┴──────────────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información? {#touint8163264orzero}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo? {#touint8163264ornull}
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#tofloat3264}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo? {#tofloat3264orzero}
-
-## ¿Cómo puedo hacerlo? {#tofloat3264ornull}
-
-## Fecha {#todate}
-
-## Todos los derechos reservados {#todateorzero}
-
-## ToDateOrNull {#todateornull}
-
-## toDateTime {#todatetime}
-
-## ToDateTimeOrZero {#todatetimeorzero}
-
-## ToDateTimeOrNull {#todatetimeornull}
-
-## toDecimal(32/64/128) {#todecimal3264128}
-
-Convertir `value` a la [Decimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md) tipo de datos con precisión de `S`. El `value` puede ser un número o una cadena. El `S` (escala) parámetro especifica el número de decimales.
-
--   `toDecimal32(value, S)`
--   `toDecimal64(value, S)`
--   `toDecimal128(value, S)`
-
-## ¿Cómo puedo hacer esto? {#todecimal3264128ornull}
-
-Convierte una cadena de entrada en un [Información detallada))](../../sql-reference/data-types/decimal.md) valor de tipo de datos. Esta familia de funciones incluye:
-
--   `toDecimal32OrNull(expr, S)` — Results in `Nullable(Decimal32(S))` tipo de datos.
--   `toDecimal64OrNull(expr, S)` — Results in `Nullable(Decimal64(S))` tipo de datos.
--   `toDecimal128OrNull(expr, S)` — Results in `Nullable(Decimal128(S))` tipo de datos.
-
-Estas funciones deben usarse en lugar de `toDecimal*()` funciones, si usted prefiere conseguir un `NULL` valor de entrada en lugar de una excepción en el caso de un error de análisis de valor de entrada.
-
-**Parámetros**
-
--   `expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions), devuelve un valor en el [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md) tipo de datos. ClickHouse espera la representación textual del número decimal. Por ejemplo, `'1.111'`.
--   `S` — Scale, the number of decimal places in the resulting value.
-
-**Valor devuelto**
-
-Un valor en el `Nullable(Decimal(P,S))` tipo de datos. El valor contiene:
-
--   Número con `S` lugares decimales, si ClickHouse interpreta la cadena de entrada como un número.
--   `NULL`, si ClickHouse no puede interpretar la cadena de entrada como un número o si el número de entrada contiene más de `S` lugares decimales.
-
-**Ejemplos**
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 5) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──────val─┬─toTypeName(toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 5))─┐
-│ -1.11100 │ Nullable(Decimal(9, 5))                            │
-└──────────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 2) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──val─┬─toTypeName(toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 2))─┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Decimal(9, 2))                            │
-└──────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Por ejemplo: {#todecimal3264128orzero}
-
-Convierte un valor de entrada en el [Decimal (P, S)](../../sql-reference/data-types/decimal.md) tipo de datos. Esta familia de funciones incluye:
-
--   `toDecimal32OrZero( expr, S)` — Results in `Decimal32(S)` tipo de datos.
--   `toDecimal64OrZero( expr, S)` — Results in `Decimal64(S)` tipo de datos.
--   `toDecimal128OrZero( expr, S)` — Results in `Decimal128(S)` tipo de datos.
-
-Estas funciones deben usarse en lugar de `toDecimal*()` funciones, si usted prefiere conseguir un `0` valor de entrada en lugar de una excepción en el caso de un error de análisis de valor de entrada.
-
-**Parámetros**
-
--   `expr` — [Expresion](../syntax.md#syntax-expressions), devuelve un valor en el [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md) tipo de datos. ClickHouse espera la representación textual del número decimal. Por ejemplo, `'1.111'`.
--   `S` — Scale, the number of decimal places in the resulting value.
-
-**Valor devuelto**
-
-Un valor en el `Nullable(Decimal(P,S))` tipo de datos. El valor contiene:
-
--   Número con `S` lugares decimales, si ClickHouse interpreta la cadena de entrada como un número.
--   0 con `S` decimales, si ClickHouse no puede interpretar la cadena de entrada como un número o si el número de entrada contiene más de `S` lugares decimales.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 5) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──────val─┬─toTypeName(toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 5))─┐
-│ -1.11100 │ Decimal(9, 5)                                      │
-└──────────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 2) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──val─┬─toTypeName(toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 2))─┐
-│ 0.00 │ Decimal(9, 2)                                      │
-└──────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## ToString {#tostring}
-
-Funciones para convertir entre números, cadenas (pero no cadenas fijas), fechas y fechas con horas.
-Todas estas funciones aceptan un argumento.
-
-Al convertir a o desde una cadena, el valor se formatea o se analiza utilizando las mismas reglas que para el formato TabSeparated (y casi todos los demás formatos de texto). Si la cadena no se puede analizar, se lanza una excepción y se cancela la solicitud.
-
-Al convertir fechas a números o viceversa, la fecha corresponde al número de días desde el comienzo de la época Unix.
-Al convertir fechas con horas a números o viceversa, la fecha con hora corresponde al número de segundos desde el comienzo de la época Unix.
-
-Los formatos de fecha y fecha con hora para las funciones toDate/toDateTime se definen de la siguiente manera:
-
-``` text
-YYYY-MM-DD
-YYYY-MM-DD hh:mm:ss
-```
-
-Como excepción, si convierte de tipos numéricos UInt32, Int32, UInt64 o Int64 a Date, y si el número es mayor o igual que 65536, el número se interpreta como una marca de tiempo Unix (y no como el número de días) y se redondea a la fecha. Esto permite soporte para la ocurrencia común de la escritura ‘toDate(unix_timestamp)’, que de otra manera sería un error y requeriría escribir el más engorroso ‘toDate(toDateTime(unix_timestamp))’.
-
-La conversión entre una fecha y una fecha con la hora se realiza de la manera natural: agregando un tiempo nulo o eliminando el tiempo.
-
-La conversión entre tipos numéricos utiliza las mismas reglas que las asignaciones entre diferentes tipos numéricos en C++.
-
-Además, la función toString del argumento DateTime puede tomar un segundo argumento String que contiene el nombre de la zona horaria. Ejemplo: `Asia/Yekaterinburg` En este caso, la hora se formatea de acuerdo con la zona horaria especificada.
-
-``` sql
-SELECT
-    now() AS now_local,
-    toString(now(), 'Asia/Yekaterinburg') AS now_yekat
-```
-
-``` text
-┌───────────now_local─┬─now_yekat───────────┐
-│ 2016-06-15 00:11:21 │ 2016-06-15 02:11:21 │
-└─────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Ver también el `toUnixTimestamp` función.
-
-## ¿Qué puedes encontrar en Neodigit) {#tofixedstrings-n}
-
-Convierte un argumento de tipo String en un tipo FixedString(N) (una cadena con longitud fija N). N debe ser una constante.
-Si la cadena tiene menos bytes que N, se rellena con bytes nulos a la derecha. Si la cadena tiene más bytes que N, se produce una excepción.
-
-## Todos los derechos reservados.) {#tostringcuttozeros}
-
-Acepta un argumento String o FixedString. Devuelve la cadena con el contenido truncado en el primer byte cero encontrado.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT toFixedString('foo', 8) AS s, toStringCutToZero(s) AS s_cut
-```
-
-``` text
-┌─s─────────────┬─s_cut─┐
-│ foo\0\0\0\0\0 │ foo   │
-└───────────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toFixedString('foo\0bar', 8) AS s, toStringCutToZero(s) AS s_cut
-```
-
-``` text
-┌─s──────────┬─s_cut─┐
-│ foo\0bar\0 │ foo   │
-└────────────┴───────┘
-```
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#reinterpretasuint8163264}
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#reinterpretasint8163264}
-
-## ¿Cómo puedo obtener más información?) {#reinterpretasfloat3264}
-
-## reinterpretAsDate {#reinterpretasdate}
-
-## reinterpretAsDateTime {#reinterpretasdatetime}
-
-Estas funciones aceptan una cadena e interpretan los bytes colocados al principio de la cadena como un número en orden de host (little endian). Si la cadena no es lo suficientemente larga, las funciones funcionan como si la cadena estuviera rellenada con el número necesario de bytes nulos. Si la cadena es más larga de lo necesario, se ignoran los bytes adicionales. Una fecha se interpreta como el número de días desde el comienzo de la época Unix, y una fecha con hora se interpreta como el número de segundos desde el comienzo de la época Unix.
-
-## reinterpretAsString {#type_conversion_functions-reinterpretAsString}
-
-Esta función acepta un número o fecha o fecha con hora, y devuelve una cadena que contiene bytes que representan el valor correspondiente en orden de host (little endian). Los bytes nulos se eliminan desde el final. Por ejemplo, un valor de tipo UInt32 de 255 es una cadena que tiene un byte de longitud.
-
-## reinterpretAsFixedString {#reinterpretasfixedstring}
-
-Esta función acepta un número o fecha o fecha con hora, y devuelve un FixedString que contiene bytes que representan el valor correspondiente en orden de host (little endian). Los bytes nulos se eliminan desde el final. Por ejemplo, un valor de tipo UInt32 de 255 es un FixedString que tiene un byte de longitud.
-
-## CAST(x, T) {#type_conversion_function-cast}
-
-Convertir ‘x’ a la ‘t’ tipo de datos. La sintaxis CAST(x AS t) también es compatible.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    '2016-06-15 23:00:00' AS timestamp,
-    CAST(timestamp AS DateTime) AS datetime,
-    CAST(timestamp AS Date) AS date,
-    CAST(timestamp, 'String') AS string,
-    CAST(timestamp, 'FixedString(22)') AS fixed_string
-```
-
-``` text
-┌─timestamp───────────┬────────────datetime─┬───────date─┬─string──────────────┬─fixed_string──────────────┐
-│ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 │ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 23:00:00\0\0\0 │
-└─────────────────────┴─────────────────────┴────────────┴─────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-La conversión a FixedString(N) solo funciona para argumentos de tipo String o FixedString(N).
-
-Conversión de tipo a [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md) y la espalda es compatible. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(x) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(x)─┐
-│ Int8          │
-│ Int8          │
-└───────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(CAST(x, 'Nullable(UInt16)')) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST(x, 'Nullable(UInt16)'))─┐
-│ Nullable(UInt16)                        │
-│ Nullable(UInt16)                        │
-└─────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## toInterval(Year\|Quarter\|Month\|Week\|Day\|Hour\|Minute\|Second) {#function-tointerval}
-
-Convierte un argumento de tipo Number en un [Intervalo](../../sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md) tipo de datos.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-toIntervalSecond(number)
-toIntervalMinute(number)
-toIntervalHour(number)
-toIntervalDay(number)
-toIntervalWeek(number)
-toIntervalMonth(number)
-toIntervalQuarter(number)
-toIntervalYear(number)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `number` — Duration of interval. Positive integer number.
-
-**Valores devueltos**
-
--   El valor en `Interval` tipo de datos.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-WITH
-    toDate('2019-01-01') AS date,
-    INTERVAL 1 WEEK AS interval_week,
-    toIntervalWeek(1) AS interval_to_week
-SELECT
-    date + interval_week,
-    date + interval_to_week
-```
-
-``` text
-┌─plus(date, interval_week)─┬─plus(date, interval_to_week)─┐
-│                2019-01-08 │                   2019-01-08 │
-└───────────────────────────┴──────────────────────────────┘
-```
-
-## parseDateTimeBestEffort {#parsedatetimebesteffort}
-
-Convierte una fecha y una hora en el [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md) representación a [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md#data_type-datetime) tipo de datos.
-
-La función analiza [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601), [RFC 1123 - 5.2.14 RFC-822 Especificación de fecha y hora](https://tools.ietf.org/html/rfc1123#page-55), ClickHouse y algunos otros formatos de fecha y hora.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-parseDateTimeBestEffort(time_string [, time_zone]);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `time_string` — String containing a date and time to convert. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `time_zone` — Time zone. The function parses `time_string` según la zona horaria. [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Formatos no estándar admitidos**
-
--   Una cadena que contiene 9..10 dígitos [marca de tiempo unix](https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time).
--   Una cadena con un componente de fecha y hora: `YYYYMMDDhhmmss`, `DD/MM/YYYY hh:mm:ss`, `DD-MM-YY hh:mm`, `YYYY-MM-DD hh:mm:ss`, sucesivamente.
--   Una cadena con una fecha, pero sin componente de hora: `YYYY`, `YYYYMM`, `YYYY*MM`, `DD/MM/YYYY`, `DD-MM-YY` sucesivamente.
--   Una cadena con un día y una hora: `DD`, `DD hh`, `DD hh:mm`. En este caso `YYYY-MM` se sustituyen como `2000-01`.
--   Una cadena que incluye la fecha y la hora junto con la información de desplazamiento de zona horaria: `YYYY-MM-DD hh:mm:ss ±h:mm`, sucesivamente. Por ejemplo, `2020-12-12 17:36:00 -5:00`.
-
-Para todos los formatos con separador, la función analiza los nombres de meses expresados por su nombre completo o por las primeras tres letras de un nombre de mes. Ejemplos: `24/DEC/18`, `24-Dec-18`, `01-September-2018`.
-
-**Valor devuelto**
-
--   `time_string` convertido a la `DateTime` tipo de datos.
-
-**Ejemplos**
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('12/12/2020 12:12:57')
-AS parseDateTimeBestEffort;
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2020-12-12 12:12:57 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('Sat, 18 Aug 2018 07:22:16 GMT', 'Europe/Moscow')
-AS parseDateTimeBestEffort
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2018-08-18 10:22:16 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('1284101485')
-AS parseDateTimeBestEffort
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2015-07-07 12:04:41 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('2018-12-12 10:12:12')
-AS parseDateTimeBestEffort
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2018-12-12 10:12:12 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('10 20:19')
-```
-
-Resultado:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort('10 20:19')─┐
-│                 2000-01-10 20:19:00 │
-└─────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   \[Anuncio de ISO 8601 por @xkcd¿Por qué?/)
--   [RFC 1123](https://tools.ietf.org/html/rfc1123)
--   [Fecha](#todate)
--   [toDateTime](#todatetime)
-
-## parseDateTimeBestEffortOrNull {#parsedatetimebesteffortornull}
-
-Lo mismo que para [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) excepto que devuelve null cuando encuentra un formato de fecha que no se puede procesar.
-
-## parseDateTimeBestEffortOrZero {#parsedatetimebesteffortorzero}
-
-Lo mismo que para [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) excepto que devuelve una fecha cero o una fecha cero cuando encuentra un formato de fecha que no se puede procesar.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/type_conversion_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/url-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/url-functions.md
deleted file mode 100644
index de4c32ead2b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/url-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,209 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: Trabajar con URL
----
-
-# Funciones para trabajar con URL {#functions-for-working-with-urls}
-
-Todas estas funciones no siguen el RFC. Se simplifican al máximo para mejorar el rendimiento.
-
-## Funciones que extraen partes de una URL {#functions-that-extract-parts-of-a-url}
-
-Si la parte relevante no está presente en una URL, se devuelve una cadena vacía.
-
-### protocolo {#protocol}
-
-Extrae el protocolo de una URL.
-
-Examples of typical returned values: http, https, ftp, mailto, tel, magnet…
-
-### dominio {#domain}
-
-Extrae el nombre de host de una dirección URL.
-
-``` sql
-domain(url)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `url` — URL. Type: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-La URL se puede especificar con o sin un esquema. Ejemplos:
-
-``` text
-svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-https://yandex.com/time/
-```
-
-Para estos ejemplos, el `domain` función devuelve los siguientes resultados:
-
-``` text
-some.svn-hosting.com
-some.svn-hosting.com
-yandex.com
-```
-
-**Valores devueltos**
-
--   Nombre de host. Si ClickHouse puede analizar la cadena de entrada como una URL.
--   Cadena vacía. Si ClickHouse no puede analizar la cadena de entrada como una URL.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT domain('svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')
-```
-
-``` text
-┌─domain('svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')─┐
-│ some.svn-hosting.com                                   │
-└────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### Nuestros servicios {#domainwithoutwww}
-
-Devuelve el dominio y no elimina más de uno ‘www.’ desde el principio de la misma, si está presente.
-
-### topLevelDomain {#topleveldomain}
-
-Extrae el dominio de nivel superior de una URL.
-
-``` sql
-topLevelDomain(url)
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `url` — URL. Type: [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-La URL se puede especificar con o sin un esquema. Ejemplos:
-
-``` text
-svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-https://yandex.com/time/
-```
-
-**Valores devueltos**
-
--   Nombre de dominio. Si ClickHouse puede analizar la cadena de entrada como una URL.
--   Cadena vacía. Si ClickHouse no puede analizar la cadena de entrada como una URL.
-
-Tipo: `String`.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-SELECT topLevelDomain('svn+ssh://www.some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')
-```
-
-``` text
-┌─topLevelDomain('svn+ssh://www.some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')─┐
-│ com                                                                │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### FirstSignificantSubdomain {#firstsignificantsubdomain}
-
-Devuelve el “first significant subdomain”. Este es un concepto no estándar específico de Yandex.Métrica. El primer subdominio significativo es un dominio de segundo nivel si es ‘com’, ‘net’, ‘org’, o ‘co’. De lo contrario, es un dominio de tercer nivel. Por ejemplo, `firstSignificantSubdomain (‘https://news.yandex.ru/’) = ‘yandex’, firstSignificantSubdomain (‘https://news.yandex.com.tr/’) = ‘yandex’`. La lista de “insignificant” dominios de segundo nivel y otros detalles de implementación pueden cambiar en el futuro.
-
-### cutToFirstSignificantSubdomain {#cuttofirstsignificantsubdomain}
-
-Devuelve la parte del dominio que incluye subdominios de nivel superior “first significant subdomain” (véase la explicación anterior).
-
-Por ejemplo, `cutToFirstSignificantSubdomain('https://news.yandex.com.tr/') = 'yandex.com.tr'`.
-
-### camino {#path}
-
-Devuelve la ruta de acceso. Ejemplo: `/top/news.html` La ruta de acceso no incluye la cadena de consulta.
-
-### pathFull {#pathfull}
-
-Lo mismo que el anterior, pero incluyendo cadena de consulta y fragmento. Ejemplo: /top/news.html?Página = 2 # comentarios
-
-### queryString {#querystring}
-
-Devuelve la cadena de consulta. Ejemplo: page=1&lr=213. query-string no incluye el signo de interrogación inicial, así como # y todo después de #.
-
-### fragmento {#fragment}
-
-Devuelve el identificador de fragmento. el fragmento no incluye el símbolo hash inicial.
-
-### queryStringAndFragment {#querystringandfragment}
-
-Devuelve la cadena de consulta y el identificador de fragmento. Ejemplo: page=1#29390.
-
-### extractURLParameter(URL, nombre) {#extracturlparameterurl-name}
-
-Devuelve el valor de la ‘name’ parámetro en la URL, si está presente. De lo contrario, una cadena vacía. Si hay muchos parámetros con este nombre, devuelve la primera aparición. Esta función funciona bajo el supuesto de que el nombre del parámetro está codificado en la URL exactamente de la misma manera que en el argumento pasado.
-
-### extractURLParameters (URL) {#extracturlparametersurl}
-
-Devuelve una matriz de cadenas name=value correspondientes a los parámetros de URL. Los valores no se decodifican de ninguna manera.
-
-### ExtractURLParameterNames (URL) {#extracturlparameternamesurl}
-
-Devuelve una matriz de cadenas de nombre correspondientes a los nombres de los parámetros de URL. Los valores no se decodifican de ninguna manera.
-
-### URLJerarquía (URL) {#urlhierarchyurl}
-
-Devuelve una matriz que contiene la URL, truncada al final por los símbolos /,? en la ruta y la cadena de consulta. Los caracteres separadores consecutivos se cuentan como uno. El corte se realiza en la posición después de todos los caracteres separadores consecutivos.
-
-### URLPathHierarchy (URL) {#urlpathhierarchyurl}
-
-Lo mismo que el anterior, pero sin el protocolo y el host en el resultado. El elemento / (raíz) no está incluido. Ejemplo: la función se utiliza para implementar informes de árbol de la URL en Yandex. Métrica.
-
-``` text
-URLPathHierarchy('https://example.com/browse/CONV-6788') =
-[
-    '/browse/',
-    '/browse/CONV-6788'
-]
-```
-
-### decodeURLComponent (URL) {#decodeurlcomponenturl}
-
-Devuelve la dirección URL decodificada.
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT decodeURLComponent('http://127.0.0.1:8123/?query=SELECT%201%3B') AS DecodedURL;
-```
-
-``` text
-┌─DecodedURL─────────────────────────────┐
-│ http://127.0.0.1:8123/?query=SELECT 1; │
-└────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Funciones que eliminan parte de una URL {#functions-that-remove-part-of-a-url}
-
-Si la URL no tiene nada similar, la URL permanece sin cambios.
-
-### Sistema abierto {#cutwww}
-
-Elimina no más de uno ‘www.’ desde el principio del dominio de la URL, si está presente.
-
-### cutQueryString {#cutquerystring}
-
-Quita la cadena de consulta. El signo de interrogación también se elimina.
-
-### cutFragment {#cutfragment}
-
-Quita el identificador de fragmento. El signo de número también se elimina.
-
-### cutQueryStringAndFragment {#cutquerystringandfragment}
-
-Quita la cadena de consulta y el identificador de fragmento. El signo de interrogación y el signo de número también se eliminan.
-
-### cutURLParameter(URL, nombre) {#cuturlparameterurl-name}
-
-Elimina el ‘name’ Parámetro URL, si está presente. Esta función funciona bajo el supuesto de que el nombre del parámetro está codificado en la URL exactamente de la misma manera que en el argumento pasado.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/url_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/uuid-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/uuid-functions.md
deleted file mode 100644
index c99e16e17e3..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/uuid-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,122 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 53
-toc_title: Trabajando con UUID
----
-
-# Funciones para trabajar con UUID {#functions-for-working-with-uuid}
-
-Las funciones para trabajar con UUID se enumeran a continuación.
-
-## GenerateUUIDv4 {#uuid-function-generate}
-
-Genera el [UUID](../../sql-reference/data-types/uuid.md) de [versión 4](https://tools.ietf.org/html/rfc4122#section-4.4).
-
-``` sql
-generateUUIDv4()
-```
-
-**Valor devuelto**
-
-El valor de tipo UUID.
-
-**Ejemplo de uso**
-
-En este ejemplo se muestra la creación de una tabla con la columna de tipo UUID e insertar un valor en la tabla.
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_uuid (x UUID) ENGINE=TinyLog
-
-INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4()
-
-SELECT * FROM t_uuid
-```
-
-``` text
-┌────────────────────────────────────x─┐
-│ f4bf890f-f9dc-4332-ad5c-0c18e73f28e9 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## paraUUID (x) {#touuid-x}
-
-Convierte el valor de tipo de cadena en tipo UUID.
-
-``` sql
-toUUID(String)
-```
-
-**Valor devuelto**
-
-El valor de tipo UUID.
-
-**Ejemplo de uso**
-
-``` sql
-SELECT toUUID('61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0') AS uuid
-```
-
-``` text
-┌─────────────────────────────────uuid─┐
-│ 61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## UUIDStringToNum {#uuidstringtonum}
-
-Acepta una cadena que contiene 36 caracteres en el formato `xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx`, y lo devuelve como un conjunto de bytes en un [Cadena fija (16)](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md).
-
-``` sql
-UUIDStringToNum(String)
-```
-
-**Valor devuelto**
-
-Cadena fija (16)
-
-**Ejemplos de uso**
-
-``` sql
-SELECT
-    '612f3c40-5d3b-217e-707b-6a546a3d7b29' AS uuid,
-    UUIDStringToNum(uuid) AS bytes
-```
-
-``` text
-┌─uuid─────────────────────────────────┬─bytes────────────┐
-│ 612f3c40-5d3b-217e-707b-6a546a3d7b29 │ a/<@];!~p{jTj={) │
-└──────────────────────────────────────┴──────────────────┘
-```
-
-## UUIDNumToString {#uuidnumtostring}
-
-Acepta un [Cadena fija (16)](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) valor, y devuelve una cadena que contiene 36 caracteres en formato de texto.
-
-``` sql
-UUIDNumToString(FixedString(16))
-```
-
-**Valor devuelto**
-
-Cadena.
-
-**Ejemplo de uso**
-
-``` sql
-SELECT
-    'a/<@];!~p{jTj={)' AS bytes,
-    UUIDNumToString(toFixedString(bytes, 16)) AS uuid
-```
-
-``` text
-┌─bytes────────────┬─uuid─────────────────────────────────┐
-│ a/<@];!~p{jTj={) │ 612f3c40-5d3b-217e-707b-6a546a3d7b29 │
-└──────────────────┴──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [dictGetUUID](ext-dict-functions.md#ext_dict_functions-other)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/uuid_function/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/functions/ym-dict-functions.md b/docs/es/sql-reference/functions/ym-dict-functions.md
deleted file mode 100644
index 311bbe9f5e8..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/functions/ym-dict-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,155 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: Trabajando con Yandex.Diccionarios de Metrica
----
-
-# Funciones para trabajar con Yandex.Diccionarios de Metrica {#functions-for-working-with-yandex-metrica-dictionaries}
-
-Para que las funciones a continuación funcionen, la configuración del servidor debe especificar las rutas y direcciones para obtener todo el Yandex.Diccionarios Metrica. Los diccionarios se cargan en la primera llamada de cualquiera de estas funciones. Si las listas de referencia no se pueden cargar, se lanza una excepción.
-
-Para obtener información sobre cómo crear listas de referencia, consulte la sección “Dictionaries”.
-
-## Múltiples Geobases {#multiple-geobases}
-
-ClickHouse admite trabajar con múltiples geobases alternativas (jerarquías regionales) simultáneamente, con el fin de soportar diversas perspectivas sobre a qué países pertenecen ciertas regiones.
-
-El ‘clickhouse-server’ config especifica el archivo con la jerarquía regional::`<path_to_regions_hierarchy_file>/opt/geo/regions_hierarchy.txt</path_to_regions_hierarchy_file>`
-
-Además de este archivo, también busca archivos cercanos que tengan el símbolo _ y cualquier sufijo anexado al nombre (antes de la extensión del archivo).
-Por ejemplo, también encontrará el archivo `/opt/geo/regions_hierarchy_ua.txt` si está presente.
-
-`ua` se llama la clave del diccionario. Para un diccionario sin un sufijo, la clave es una cadena vacía.
-
-Todos los diccionarios se vuelven a cargar en tiempo de ejecución (una vez cada cierto número de segundos, como se define en el parámetro de configuración builtin_dictionaries_reload_interval , o una vez por hora por defecto). Sin embargo, la lista de diccionarios disponibles se define una vez, cuando se inicia el servidor.
-
-All functions for working with regions have an optional argument at the end – the dictionary key. It is referred to as the geobase.
-Ejemplo:
-
-``` sql
-regionToCountry(RegionID) – Uses the default dictionary: /opt/geo/regions_hierarchy.txt
-regionToCountry(RegionID, '') – Uses the default dictionary: /opt/geo/regions_hierarchy.txt
-regionToCountry(RegionID, 'ua') – Uses the dictionary for the 'ua' key: /opt/geo/regions_hierarchy_ua.txt
-```
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#regiontocityid-geobase}
-
-Accepts a UInt32 number – the region ID from the Yandex geobase. If this region is a city or part of a city, it returns the region ID for the appropriate city. Otherwise, returns 0.
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#regiontoareaid-geobase}
-
-Convierte una región en un área (tipo 5 en la geobase). En todos los demás sentidos, esta función es la misma que ‘regionToCity’.
-
-``` sql
-SELECT DISTINCT regionToName(regionToArea(toUInt32(number), 'ua'))
-FROM system.numbers
-LIMIT 15
-```
-
-``` text
-┌─regionToName(regionToArea(toUInt32(number), \'ua\'))─┐
-│                                                      │
-│ Moscow and Moscow region                             │
-│ St. Petersburg and Leningrad region                  │
-│ Belgorod region                                      │
-│ Ivanovsk region                                      │
-│ Kaluga region                                        │
-│ Kostroma region                                      │
-│ Kursk region                                         │
-│ Lipetsk region                                       │
-│ Orlov region                                         │
-│ Ryazan region                                        │
-│ Smolensk region                                      │
-│ Tambov region                                        │
-│ Tver region                                          │
-│ Tula region                                          │
-└──────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#regiontodistrictid-geobase}
-
-Convierte una región en un distrito federal (tipo 4 en la geobase). En todos los demás sentidos, esta función es la misma que ‘regionToCity’.
-
-``` sql
-SELECT DISTINCT regionToName(regionToDistrict(toUInt32(number), 'ua'))
-FROM system.numbers
-LIMIT 15
-```
-
-``` text
-┌─regionToName(regionToDistrict(toUInt32(number), \'ua\'))─┐
-│                                                          │
-│ Central federal district                                 │
-│ Northwest federal district                               │
-│ South federal district                                   │
-│ North Caucases federal district                          │
-│ Privolga federal district                                │
-│ Ural federal district                                    │
-│ Siberian federal district                                │
-│ Far East federal district                                │
-│ Scotland                                                 │
-│ Faroe Islands                                            │
-│ Flemish region                                           │
-│ Brussels capital region                                  │
-│ Wallonia                                                 │
-│ Federation of Bosnia and Herzegovina                     │
-└──────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#regiontocountryid-geobase}
-
-Convierte una región en un país. En todos los demás sentidos, esta función es la misma que ‘regionToCity’.
-Ejemplo: `regionToCountry(toUInt32(213)) = 225` convierte Moscú (213) a Rusia (225).
-
-### Aquí está el código de identificación.\]) {#regiontocontinentid-geobase}
-
-Convierte una región en un continente. En todos los demás sentidos, esta función es la misma que ‘regionToCity’.
-Ejemplo: `regionToContinent(toUInt32(213)) = 10001` convierte Moscú (213) a Eurasia (10001).
-
-### Nuestra misión es brindarle un servicio de calidad y confianza a nuestros clientes.) {#regiontotopcontinent-regiontotopcontinent}
-
-Encuentra el continente más alto en la jerarquía de la región.
-
-**Sintaxis**
-
-``` sql
-regionToTopContinent(id[, geobase]);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `id` — Region ID from the Yandex geobase. [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `geobase` — Dictionary key. See [Múltiples Geobases](#multiple-geobases). [Cadena](../../sql-reference/data-types/string.md). Opcional.
-
-**Valor devuelto**
-
--   Identificador del continente de nivel superior (este último cuando subes la jerarquía de regiones).
--   0, si no hay ninguno.
-
-Tipo: `UInt32`.
-
-### Aquí está el código de identificación de la población.\]) {#regiontopopulationid-geobase}
-
-Obtiene la población de una región.
-La población se puede registrar en archivos con la geobase. Vea la sección “External dictionaries”.
-Si la población no se registra para la región, devuelve 0.
-En la geobase de Yandex, la población podría registrarse para las regiones secundarias, pero no para las regiones parentales.
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#regioninlhs-rhs-geobase}
-
-Comprueba si un ‘lhs’ región pertenece a un ‘rhs’ regi. Devuelve un número UInt8 igual a 1 si pertenece, o 0 si no pertenece.
-The relationship is reflexive – any region also belongs to itself.
-
-### RegiónJerarquía (id\[, geobase\]) {#regionhierarchyid-geobase}
-
-Accepts a UInt32 number – the region ID from the Yandex geobase. Returns an array of region IDs consisting of the passed region and all parents along the chain.
-Ejemplo: `regionHierarchy(toUInt32(213)) = [213,1,3,225,10001,10000]`.
-
-### ¿Cómo puedo hacerlo?\]) {#regiontonameid-lang}
-
-Accepts a UInt32 number – the region ID from the Yandex geobase. A string with the name of the language can be passed as a second argument. Supported languages are: ru, en, ua, uk, by, kz, tr. If the second argument is omitted, the language ‘ru’ is used. If the language is not supported, an exception is thrown. Returns a string – the name of the region in the corresponding language. If the region with the specified ID doesn't exist, an empty string is returned.
-
-`ua` y `uk` ambos significan ucraniano.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/ym_dict_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/index.md b/docs/es/sql-reference/index.md
deleted file mode 100644
index c57c17bcaa8..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Referencia SQL
-toc_hidden: true
-toc_priority: 28
-toc_title: oculto
----
-
-# Referencia SQL {#sql-reference}
-
-ClickHouse admite los siguientes tipos de consultas:
-
--   [SELECT](statements/select/index.md)
--   [INSERT INTO](statements/insert-into.md)
--   [CREATE](statements/create.md)
--   [ALTER](statements/alter.md#query_language_queries_alter)
--   [Otros tipos de consultas](statements/misc.md)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/operators/in.md b/docs/es/sql-reference/operators/in.md
deleted file mode 100644
index 988aafb25cb..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/operators/in.md
+++ /dev/null
@@ -1,204 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-### IN Operadores {#select-in-operators}
-
-El `IN`, `NOT IN`, `GLOBAL IN`, y `GLOBAL NOT IN` están cubiertos por separado, ya que su funcionalidad es bastante rica.
-
-El lado izquierdo del operador es una sola columna o una tupla.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT UserID IN (123, 456) FROM ...
-SELECT (CounterID, UserID) IN ((34, 123), (101500, 456)) FROM ...
-```
-
-Si el lado izquierdo es una sola columna que está en el índice, y el lado derecho es un conjunto de constantes, el sistema usa el índice para procesar la consulta.
-
-Don't list too many values explicitly (i.e. millions). If a data set is large, put it in a temporary table (for example, see the section “External data for query processing”), luego use una subconsulta.
-
-El lado derecho del operador puede ser un conjunto de expresiones constantes, un conjunto de tuplas con expresiones constantes (mostradas en los ejemplos anteriores) o el nombre de una tabla de base de datos o subconsulta SELECT entre paréntesis.
-
-Si el lado derecho del operador es el nombre de una tabla (por ejemplo, `UserID IN users`), esto es equivalente a la subconsulta `UserID IN (SELECT * FROM users)`. Úselo cuando trabaje con datos externos que se envían junto con la consulta. Por ejemplo, la consulta se puede enviar junto con un conjunto de ID de usuario ‘users’ tabla temporal, que debe ser filtrada.
-
-Si el lado derecho del operador es un nombre de tabla que tiene el motor Set (un conjunto de datos preparado que siempre está en RAM), el conjunto de datos no se volverá a crear para cada consulta.
-
-La subconsulta puede especificar más de una columna para filtrar tuplas.
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT (CounterID, UserID) IN (SELECT CounterID, UserID FROM ...) FROM ...
-```
-
-Las columnas a la izquierda y a la derecha del operador IN deben tener el mismo tipo.
-
-El operador IN y la subconsulta pueden aparecer en cualquier parte de la consulta, incluidas las funciones agregadas y las funciones lambda.
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    EventDate,
-    avg(UserID IN
-    (
-        SELECT UserID
-        FROM test.hits
-        WHERE EventDate = toDate('2014-03-17')
-    )) AS ratio
-FROM test.hits
-GROUP BY EventDate
-ORDER BY EventDate ASC
-```
-
-``` text
-┌──EventDate─┬────ratio─┐
-│ 2014-03-17 │        1 │
-│ 2014-03-18 │ 0.807696 │
-│ 2014-03-19 │ 0.755406 │
-│ 2014-03-20 │ 0.723218 │
-│ 2014-03-21 │ 0.697021 │
-│ 2014-03-22 │ 0.647851 │
-│ 2014-03-23 │ 0.648416 │
-└────────────┴──────────┘
-```
-
-Para cada día después del 17 de marzo, cuente el porcentaje de páginas vistas realizadas por los usuarios que visitaron el sitio el 17 de marzo.
-Una subconsulta en la cláusula IN siempre se ejecuta una sola vez en un único servidor. No hay subconsultas dependientes.
-
-## Procesamiento NULL {#null-processing-1}
-
-Durante el procesamiento de la solicitud, el operador IN asume que el resultado de una operación [NULL](../syntax.md#null-literal) siempre es igual a `0`, independientemente de si `NULL` está en el lado derecho o izquierdo del operador. `NULL` Los valores no se incluyen en ningún conjunto de datos, no se corresponden entre sí y no se pueden comparar.
-
-Aquí hay un ejemplo con el `t_null` tabla:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Ejecución de la consulta `SELECT x FROM t_null WHERE y IN (NULL,3)` da el siguiente resultado:
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-Se puede ver que la fila en la que `y = NULL` se expulsa de los resultados de la consulta. Esto se debe a que ClickHouse no puede decidir si `NULL` está incluido en el `(NULL,3)` conjunto, devuelve `0` como resultado de la operación, y `SELECT` excluye esta fila de la salida final.
-
-``` sql
-SELECT y IN (NULL, 3)
-FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─in(y, tuple(NULL, 3))─┐
-│                     0 │
-│                     1 │
-└───────────────────────┘
-```
-
-## Subconsultas distribuidas {#select-distributed-subqueries}
-
-Hay dos opciones para IN-s con subconsultas (similar a JOINs): normal `IN` / `JOIN` y `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOIN`. Se diferencian en cómo se ejecutan para el procesamiento de consultas distribuidas.
-
-!!! attention "Atención"
-    Recuerde que los algoritmos descritos a continuación pueden funcionar de manera diferente dependiendo de la [configuración](../../operations/settings/settings.md) `distributed_product_mode` configuración.
-
-Cuando se utiliza el IN normal, la consulta se envía a servidores remotos, y cada uno de ellos ejecuta las subconsultas en el `IN` o `JOIN` clausula.
-
-Cuando se utiliza `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOINs`, primero todas las subconsultas se ejecutan para `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOINs`, y los resultados se recopilan en tablas temporales. A continuación, las tablas temporales se envían a cada servidor remoto, donde las consultas se ejecutan utilizando estos datos temporales.
-
-Para una consulta no distribuida, utilice el `IN` / `JOIN`.
-
-Tenga cuidado al usar subconsultas en el `IN` / `JOIN` para el procesamiento de consultas distribuidas.
-
-Veamos algunos ejemplos. Supongamos que cada servidor del clúster tiene un **local_table**. Cada servidor también tiene un **distributed_table** mesa con el **Distribuido** tipo, que mira todos los servidores del clúster.
-
-Para una consulta al **distributed_table**, la consulta se enviará a todos los servidores remotos y se ejecutará en ellos usando el **local_table**.
-
-Por ejemplo, la consulta
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table
-```
-
-se enviará a todos los servidores remotos como
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table
-```
-
-y ejecutar en cada uno de ellos en paralelo, hasta que llegue a la etapa donde se pueden combinar resultados intermedios. Luego, los resultados intermedios se devolverán al servidor solicitante y se fusionarán en él, y el resultado final se enviará al cliente.
-
-Ahora examinemos una consulta con IN:
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
--   Cálculo de la intersección de audiencias de dos sitios.
-
-Esta consulta se enviará a todos los servidores remotos como
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-En otras palabras, los datos establecidos en la cláusula IN se recopilarán en cada servidor de forma independiente, solo a través de los datos que se almacenan localmente en cada uno de los servidores.
-
-Esto funcionará correctamente y de manera óptima si está preparado para este caso y ha distribuido datos en los servidores de clúster de modo que los datos de un único ID de usuario residen completamente en un único servidor. En este caso, todos los datos necesarios estarán disponibles localmente en cada servidor. De lo contrario, el resultado será inexacto. Nos referimos a esta variación de la consulta como “local IN”.
-
-Para corregir cómo funciona la consulta cuando los datos se distribuyen aleatoriamente entre los servidores de clúster, puede especificar **distributed_table** dentro de una subconsulta. La consulta se vería así:
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-Esta consulta se enviará a todos los servidores remotos como
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-La subconsulta comenzará a ejecutarse en cada servidor remoto. Dado que la subconsulta utiliza una tabla distribuida, la subconsulta que se encuentra en cada servidor remoto se reenviará a cada servidor remoto como
-
-``` sql
-SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34
-```
-
-Por ejemplo, si tiene un clúster de 100 servidores, la ejecución de toda la consulta requerirá 10.000 solicitudes elementales, lo que generalmente se considera inaceptable.
-
-En tales casos, siempre debe usar GLOBAL IN en lugar de IN. Veamos cómo funciona para la consulta
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-El servidor del solicitante ejecutará la subconsulta
-
-``` sql
-SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34
-```
-
-y el resultado se colocará en una tabla temporal en la RAM. A continuación, la solicitud se enviará a cada servidor remoto como
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN _data1
-```
-
-y la tabla temporal `_data1` se enviará a cada servidor remoto con la consulta (el nombre de la tabla temporal está definido por la implementación).
-
-Esto es más óptimo que usar el IN normal. Sin embargo, tenga en cuenta los siguientes puntos:
-
-1.  Al crear una tabla temporal, los datos no se hacen únicos. Para reducir el volumen de datos transmitidos a través de la red, especifique DISTINCT en la subconsulta. (No necesita hacer esto para un IN normal.)
-2.  La tabla temporal se enviará a todos los servidores remotos. La transmisión no tiene en cuenta la topología de red. Por ejemplo, si 10 servidores remotos residen en un centro de datos que es muy remoto en relación con el servidor solicitante, los datos se enviarán 10 veces a través del canal al centro de datos remoto. Intente evitar grandes conjuntos de datos cuando use GLOBAL IN.
-3.  Al transmitir datos a servidores remotos, las restricciones en el ancho de banda de la red no son configurables. Puede sobrecargar la red.
-4.  Intente distribuir datos entre servidores para que no necesite usar GLOBAL IN de forma regular.
-5.  Si necesita utilizar GLOBAL IN con frecuencia, planifique la ubicación del clúster ClickHouse para que un único grupo de réplicas resida en no más de un centro de datos con una red rápida entre ellos, de modo que una consulta se pueda procesar completamente dentro de un único centro de datos.
-
-También tiene sentido especificar una tabla local en el `GLOBAL IN` cláusula, en caso de que esta tabla local solo esté disponible en el servidor solicitante y desee usar datos de ella en servidores remotos.
diff --git a/docs/es/sql-reference/operators/index.md b/docs/es/sql-reference/operators/index.md
deleted file mode 100644
index cc0eed53089..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/operators/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,277 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: Operador
----
-
-# Operador {#operators}
-
-ClickHouse transforma los operadores a sus funciones correspondientes en la etapa de análisis de consultas de acuerdo con su prioridad, precedencia y asociatividad.
-
-## Operadores de acceso {#access-operators}
-
-`a[N]` – Access to an element of an array. The `arrayElement(a, N)` función.
-
-`a.N` – Access to a tuple element. The `tupleElement(a, N)` función.
-
-## Operador de negación numérica {#numeric-negation-operator}
-
-`-a` – The `negate (a)` función.
-
-## Operadores de multiplicación y división {#multiplication-and-division-operators}
-
-`a * b` – The `multiply (a, b)` función.
-
-`a / b` – The `divide(a, b)` función.
-
-`a % b` – The `modulo(a, b)` función.
-
-## Operadores de suma y resta {#addition-and-subtraction-operators}
-
-`a + b` – The `plus(a, b)` función.
-
-`a - b` – The `minus(a, b)` función.
-
-## Operadores de comparación {#comparison-operators}
-
-`a = b` – The `equals(a, b)` función.
-
-`a == b` – The `equals(a, b)` función.
-
-`a != b` – The `notEquals(a, b)` función.
-
-`a <> b` – The `notEquals(a, b)` función.
-
-`a <= b` – The `lessOrEquals(a, b)` función.
-
-`a >= b` – The `greaterOrEquals(a, b)` función.
-
-`a < b` – The `less(a, b)` función.
-
-`a > b` – The `greater(a, b)` función.
-
-`a LIKE s` – The `like(a, b)` función.
-
-`a NOT LIKE s` – The `notLike(a, b)` función.
-
-`a BETWEEN b AND c` – The same as `a >= b AND a <= c`.
-
-`a NOT BETWEEN b AND c` – The same as `a < b OR a > c`.
-
-## Operadores para trabajar con conjuntos de datos {#operators-for-working-with-data-sets}
-
-*Ver [IN operadores](in.md).*
-
-`a IN ...` – The `in(a, b)` función.
-
-`a NOT IN ...` – The `notIn(a, b)` función.
-
-`a GLOBAL IN ...` – The `globalIn(a, b)` función.
-
-`a GLOBAL NOT IN ...` – The `globalNotIn(a, b)` función.
-
-## Operadores para trabajar con fechas y horas {#operators-datetime}
-
-### EXTRACT {#operator-extract}
-
-``` sql
-EXTRACT(part FROM date);
-```
-
-Extraer partes de una fecha determinada. Por ejemplo, puede recuperar un mes a partir de una fecha determinada o un segundo a partir de una hora.
-
-El `part` parámetro especifica qué parte de la fecha se va a recuperar. Los siguientes valores están disponibles:
-
--   `DAY` — The day of the month. Possible values: 1–31.
--   `MONTH` — The number of a month. Possible values: 1–12.
--   `YEAR` — The year.
--   `SECOND` — The second. Possible values: 0–59.
--   `MINUTE` — The minute. Possible values: 0–59.
--   `HOUR` — The hour. Possible values: 0–23.
-
-El `part` El parámetro no distingue entre mayúsculas y minúsculas.
-
-El `date` parámetro especifica la fecha o la hora a procesar. Bien [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) o [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md) tipo es compatible.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
-SELECT EXTRACT(DAY FROM toDate('2017-06-15'));
-SELECT EXTRACT(MONTH FROM toDate('2017-06-15'));
-SELECT EXTRACT(YEAR FROM toDate('2017-06-15'));
-```
-
-En el siguiente ejemplo creamos una tabla e insertamos en ella un valor con el `DateTime` tipo.
-
-``` sql
-CREATE TABLE test.Orders
-(
-    OrderId UInt64,
-    OrderName String,
-    OrderDate DateTime
-)
-ENGINE = Log;
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO test.Orders VALUES (1, 'Jarlsberg Cheese', toDateTime('2008-10-11 13:23:44'));
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(OrderDate) AS OrderYear,
-    toMonth(OrderDate) AS OrderMonth,
-    toDayOfMonth(OrderDate) AS OrderDay,
-    toHour(OrderDate) AS OrderHour,
-    toMinute(OrderDate) AS OrderMinute,
-    toSecond(OrderDate) AS OrderSecond
-FROM test.Orders;
-```
-
-``` text
-┌─OrderYear─┬─OrderMonth─┬─OrderDay─┬─OrderHour─┬─OrderMinute─┬─OrderSecond─┐
-│      2008 │         10 │       11 │        13 │          23 │          44 │
-└───────────┴────────────┴──────────┴───────────┴─────────────┴─────────────┘
-```
-
-Puedes ver más ejemplos en [prueba](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00619_extract.sql).
-
-### INTERVAL {#operator-interval}
-
-Crea un [Intervalo](../../sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md)-type valor que debe utilizarse en operaciones aritméticas con [Fecha](../../sql-reference/data-types/date.md) y [FechaHora](../../sql-reference/data-types/datetime.md)-type valores.
-
-Tipos de intervalos:
-- `SECOND`
-- `MINUTE`
-- `HOUR`
-- `DAY`
-- `WEEK`
-- `MONTH`
-- `QUARTER`
-- `YEAR`
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Los intervalos con diferentes tipos no se pueden combinar. No puedes usar expresiones como `INTERVAL 4 DAY 1 HOUR`. Especifique intervalos en unidades que sean más pequeñas o iguales que la unidad más pequeña del intervalo, por ejemplo, `INTERVAL 25 HOUR`. Puede usar operaciones consecutivas, como en el siguiente ejemplo.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR
-```
-
-``` text
-┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐
-│ 2019-10-23 11:16:28 │                                    2019-10-27 14:16:28 │
-└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Ver también**
-
--   [Intervalo](../../sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md) tipo de datos
--   [ToInterval](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#function-tointerval) funciones de conversión de tipo
-
-## Operador de Negación Lógica {#logical-negation-operator}
-
-`NOT a` – The `not(a)` función.
-
-## Operador lógico and {#logical-and-operator}
-
-`a AND b` – The`and(a, b)` función.
-
-## Operador lógico or {#logical-or-operator}
-
-`a OR b` – The `or(a, b)` función.
-
-## Operador condicional {#conditional-operator}
-
-`a ? b : c` – The `if(a, b, c)` función.
-
-Nota:
-
-El operador condicional calcula los valores de b y c, luego verifica si se cumple la condición a y luego devuelve el valor correspondiente. Si `b` o `C` es una [arrayJoin()](../../sql-reference/functions/array-join.md#functions_arrayjoin) función, cada fila se replicará independientemente de la “a” condición.
-
-## Expresión condicional {#operator_case}
-
-``` sql
-CASE [x]
-    WHEN a THEN b
-    [WHEN ... THEN ...]
-    [ELSE c]
-END
-```
-
-Si `x` se especifica, entonces `transform(x, [a, ...], [b, ...], c)` function is used. Otherwise – `multiIf(a, b, ..., c)`.
-
-Si no hay `ELSE c` cláusula en la expresión, el valor predeterminado es `NULL`.
-
-El `transform` no funciona con `NULL`.
-
-## Operador de Concatenación {#concatenation-operator}
-
-`s1 || s2` – The `concat(s1, s2) function.`
-
-## Operador de Creación Lambda {#lambda-creation-operator}
-
-`x -> expr` – The `lambda(x, expr) function.`
-
-Los siguientes operadores no tienen prioridad ya que son corchetes:
-
-## Operador de creación de matrices {#array-creation-operator}
-
-`[x1, ...]` – The `array(x1, ...) function.`
-
-## Operador de creación de tupla {#tuple-creation-operator}
-
-`(x1, x2, ...)` – The `tuple(x2, x2, ...) function.`
-
-## Asociatividad {#associativity}
-
-Todos los operadores binarios han dejado asociatividad. Por ejemplo, `1 + 2 + 3` se transforma a `plus(plus(1, 2), 3)`.
-A veces esto no funciona de la manera que esperas. Por ejemplo, `SELECT 4 > 2 > 3` resultará en 0.
-
-Para la eficiencia, el `and` y `or` funciones aceptan cualquier número de argumentos. Las cadenas correspondientes de `AND` y `OR` operadores se transforman en una sola llamada de estas funciones.
-
-## Comprobación de `NULL` {#checking-for-null}
-
-ClickHouse soporta el `IS NULL` y `IS NOT NULL` operador.
-
-### IS NULL {#operator-is-null}
-
--   Para [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md) valores de tipo, el `IS NULL` operador devuelve:
-    -   `1` si el valor es `NULL`.
-    -   `0` de lo contrario.
--   Para otros valores, el `IS NULL` operador siempre devuelve `0`.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT x+100 FROM t_null WHERE y IS NULL
-```
-
-``` text
-┌─plus(x, 100)─┐
-│          101 │
-└──────────────┘
-```
-
-### IS NOT NULL {#is-not-null}
-
--   Para [NULL](../../sql-reference/data-types/nullable.md) valores de tipo, el `IS NOT NULL` operador devuelve:
-    -   `0` si el valor es `NULL`.
-    -   `1` de lo contrario.
--   Para otros valores, el `IS NOT NULL` operador siempre devuelve `1`.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null WHERE y IS NOT NULL
-```
-
-``` text
-┌─x─┬─y─┐
-│ 2 │ 3 │
-└───┴───┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/operators/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/alter.md b/docs/es/sql-reference/statements/alter.md
deleted file mode 100644
index 194b0cea00f..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/alter.md
+++ /dev/null
@@ -1,602 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: ALTER
----
-
-## ALTER {#query_language_queries_alter}
-
-El `ALTER` consulta sólo se admite para `*MergeTree` mesas, así como `Merge`y`Distributed`. La consulta tiene varias variaciones.
-
-### Manipulaciones de columna {#column-manipulations}
-
-Cambiar la estructura de la tabla.
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN ...
-```
-
-En la consulta, especifique una lista de una o más acciones separadas por comas.
-Cada acción es una operación en una columna.
-
-Se admiten las siguientes acciones:
-
--   [ADD COLUMN](#alter_add-column) — Adds a new column to the table.
--   [DROP COLUMN](#alter_drop-column) — Deletes the column.
--   [CLEAR COLUMN](#alter_clear-column) — Resets column values.
--   [COMMENT COLUMN](#alter_comment-column) — Adds a text comment to the column.
--   [MODIFY COLUMN](#alter_modify-column) — Changes column's type, default expression and TTL.
-
-Estas acciones se describen en detalle a continuación.
-
-#### ADD COLUMN {#alter_add-column}
-
-``` sql
-ADD COLUMN [IF NOT EXISTS] name [type] [default_expr] [codec] [AFTER name_after]
-```
-
-Agrega una nueva columna a la tabla con el `name`, `type`, [`codec`](create.md#codecs) y `default_expr` (ver la sección [Expresiones predeterminadas](create.md#create-default-values)).
-
-Si el `IF NOT EXISTS` cláusula, la consulta no devolverá un error si la columna ya existe. Si especifica `AFTER name_after` (el nombre de otra columna), la columna se agrega después de la especificada en la lista de columnas de tabla. De lo contrario, la columna se agrega al final de la tabla. Tenga en cuenta que no hay forma de agregar una columna al principio de una tabla. Para una cadena de acciones, `name_after` puede ser el nombre de una columna que se agrega en una de las acciones anteriores.
-
-Agregar una columna solo cambia la estructura de la tabla, sin realizar ninguna acción con datos. Los datos no aparecen en el disco después de `ALTER`. Si faltan los datos para una columna al leer de la tabla, se rellena con valores predeterminados (realizando la expresión predeterminada si hay una, o usando ceros o cadenas vacías). La columna aparece en el disco después de fusionar partes de datos (consulte [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)).
-
-Este enfoque nos permite completar el `ALTER` consulta al instante, sin aumentar el volumen de datos antiguos.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits ADD COLUMN browser String AFTER user_id
-```
-
-#### DROP COLUMN {#alter_drop-column}
-
-``` sql
-DROP COLUMN [IF EXISTS] name
-```
-
-Elimina la columna con el nombre `name`. Si el `IF EXISTS` se especifica una cláusula, la consulta no devolverá un error si la columna no existe.
-
-Elimina datos del sistema de archivos. Dado que esto elimina archivos completos, la consulta se completa casi al instante.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits DROP COLUMN browser
-```
-
-#### CLEAR COLUMN {#alter_clear-column}
-
-``` sql
-CLEAR COLUMN [IF EXISTS] name IN PARTITION partition_name
-```
-
-Restablece todos los datos de una columna para una partición especificada. Obtenga más información sobre cómo configurar el nombre de la partición en la sección [Cómo especificar la expresión de partición](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Si el `IF EXISTS` se especifica una cláusula, la consulta no devolverá un error si la columna no existe.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits CLEAR COLUMN browser IN PARTITION tuple()
-```
-
-#### COMMENT COLUMN {#alter_comment-column}
-
-``` sql
-COMMENT COLUMN [IF EXISTS] name 'comment'
-```
-
-Agrega un comentario a la columna. Si el `IF EXISTS` se especifica una cláusula, la consulta no devolverá un error si la columna no existe.
-
-Cada columna puede tener un comentario. Si ya existe un comentario para la columna, un nuevo comentario sobrescribe el comentario anterior.
-
-Los comentarios se almacenan en el `comment_expression` columna devuelta por el [DESCRIBE TABLE](misc.md#misc-describe-table) consulta.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits COMMENT COLUMN browser 'The table shows the browser used for accessing the site.'
-```
-
-#### MODIFY COLUMN {#alter_modify-column}
-
-``` sql
-MODIFY COLUMN [IF EXISTS] name [type] [default_expr] [TTL]
-```
-
-Esta consulta cambia el `name` propiedades de la columna:
-
--   Tipo
-
--   Expresión predeterminada
-
--   TTL
-
-        For examples of columns TTL modifying, see [Column TTL](../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md#mergetree-column-ttl).
-
-Si el `IF EXISTS` se especifica una cláusula, la consulta no devolverá un error si la columna no existe.
-
-Al cambiar el tipo, los valores se convierten como si [ToType](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md) se les aplicaron funciones. Si solo se cambia la expresión predeterminada, la consulta no hace nada complejo y se completa casi al instante.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits MODIFY COLUMN browser Array(String)
-```
-
-Changing the column type is the only complex action – it changes the contents of files with data. For large tables, this may take a long time.
-
-Hay varias etapas de procesamiento:
-
--   Preparación de archivos temporales (nuevos) con datos modificados.
--   Cambiar el nombre de los archivos antiguos.
--   Cambiar el nombre de los archivos temporales (nuevos) a los nombres antiguos.
--   Eliminar los archivos antiguos.
-
-Solo la primera etapa lleva tiempo. Si hay un error en esta etapa, los datos no se cambian.
-Si hay un error durante una de las etapas sucesivas, los datos se pueden restaurar manualmente. La excepción es si los archivos antiguos se eliminaron del sistema de archivos, pero los datos de los nuevos archivos no se escribieron en el disco y se perdieron.
-
-El `ALTER` se replica la consulta para cambiar columnas. Las instrucciones se guardan en ZooKeeper, luego cada réplica las aplica. Todo `ALTER` las consultas se ejecutan en el mismo orden. La consulta espera a que se completen las acciones adecuadas en las otras réplicas. Sin embargo, una consulta para cambiar columnas en una tabla replicada se puede interrumpir y todas las acciones se realizarán de forma asincrónica.
-
-#### Limitaciones de consulta ALTER {#alter-query-limitations}
-
-El `ALTER` query le permite crear y eliminar elementos separados (columnas) en estructuras de datos anidadas, pero no en estructuras de datos anidadas completas. Para agregar una estructura de datos anidada, puede agregar columnas con un nombre como `name.nested_name` y el tipo `Array(T)`. Una estructura de datos anidada es equivalente a varias columnas de matriz con un nombre que tiene el mismo prefijo antes del punto.
-
-No hay soporte para eliminar columnas en la clave principal o la clave de muestreo (columnas que se utilizan en el `ENGINE` expresion). Solo es posible cambiar el tipo de las columnas que se incluyen en la clave principal si este cambio no provoca que se modifiquen los datos (por ejemplo, puede agregar valores a un Enum o cambiar un tipo de `DateTime` a `UInt32`).
-
-Si el `ALTER` la consulta no es suficiente para realizar los cambios en la tabla que necesita, puede crear una nueva tabla, copiar los datos [INSERT SELECT](insert-into.md#insert_query_insert-select) consulta, luego cambie las tablas usando el [RENAME](misc.md#misc_operations-rename) consulta y elimina la tabla anterior. Puede usar el [Método de codificación de datos:](../../operations/utilities/clickhouse-copier.md) como una alternativa a la `INSERT SELECT` consulta.
-
-El `ALTER` query bloquea todas las lecturas y escrituras para la tabla. En otras palabras, si un largo `SELECT` se está ejecutando en el momento de la `ALTER` consulta, el `ALTER` la consulta esperará a que se complete. Al mismo tiempo, todas las consultas nuevas a la misma tabla esperarán `ALTER` se está ejecutando.
-
-Para tablas que no almacenan datos por sí mismas (como `Merge` y `Distributed`), `ALTER` simplemente cambia la estructura de la tabla, y no cambia la estructura de las tablas subordinadas. Por ejemplo, cuando se ejecuta ALTER para un `Distributed` mesa, también tendrá que ejecutar `ALTER` para las tablas en todos los servidores remotos.
-
-### Manipulaciones con expresiones clave {#manipulations-with-key-expressions}
-
-Se admite el siguiente comando:
-
-``` sql
-MODIFY ORDER BY new_expression
-```
-
-Solo funciona para tablas en el [`MergeTree`](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) familia (incluyendo
-[repetición](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) tabla). El comando cambia el
-[clave de clasificación](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) de la mesa
-a `new_expression` (una expresión o una tupla de expresiones). La clave principal sigue siendo la misma.
-
-El comando es liviano en el sentido de que solo cambia los metadatos. Para mantener la propiedad esa parte de datos
-las filas están ordenadas por la expresión de clave de ordenación, no puede agregar expresiones que contengan columnas existentes
-a la clave de ordenación (sólo las columnas añadidas `ADD COLUMN` comando en el mismo `ALTER` consulta).
-
-### Manipulaciones con índices de saltos de datos {#manipulations-with-data-skipping-indices}
-
-Solo funciona para tablas en el [`*MergeTree`](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) familia (incluyendo
-[repetición](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) tabla). Las siguientes operaciones
-están disponibles:
-
--   `ALTER TABLE [db].name ADD INDEX name expression TYPE type GRANULARITY value AFTER name [AFTER name2]` - Agrega la descripción del índice a los metadatos de las tablas.
-
--   `ALTER TABLE [db].name DROP INDEX name` - Elimina la descripción del índice de los metadatos de las tablas y elimina los archivos de índice del disco.
-
-Estos comandos son livianos en el sentido de que solo cambian los metadatos o eliminan archivos.
-Además, se replican (sincronizando metadatos de índices a través de ZooKeeper).
-
-### Manipulaciones con restricciones {#manipulations-with-constraints}
-
-Ver más en [limitación](create.md#constraints)
-
-Las restricciones se pueden agregar o eliminar utilizando la siguiente sintaxis:
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db].name ADD CONSTRAINT constraint_name CHECK expression;
-ALTER TABLE [db].name DROP CONSTRAINT constraint_name;
-```
-
-Las consultas agregarán o eliminarán metadatos sobre restricciones de la tabla para que se procesen inmediatamente.
-
-Comprobación de restricciones *no se ejecutará* en los datos existentes si se agregaron.
-
-Todos los cambios en las tablas replicadas se transmiten a ZooKeeper, por lo que se aplicarán en otras réplicas.
-
-### Manipulaciones con particiones y piezas {#alter_manipulations-with-partitions}
-
-Las siguientes operaciones con [partición](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) están disponibles:
-
--   [DETACH PARTITION](#alter_detach-partition) – Moves a partition to the `detached` directorio y olvidarlo.
--   [DROP PARTITION](#alter_drop-partition) – Deletes a partition.
--   [ATTACH PART\|PARTITION](#alter_attach-partition) – Adds a part or partition from the `detached` directorio a la tabla.
--   [ATTACH PARTITION FROM](#alter_attach-partition-from) – Copies the data partition from one table to another and adds.
--   [REPLACE PARTITION](#alter_replace-partition) - Copia la partición de datos de una tabla a otra y reemplaza.
--   [MOVE PARTITION TO TABLE](#alter_move_to_table-partition)(#alter_move_to_table-partition) - Mover la partición de datos de una tabla a otra.
--   [CLEAR COLUMN IN PARTITION](#alter_clear-column-partition) - Restablece el valor de una columna especificada en una partición.
--   [CLEAR INDEX IN PARTITION](#alter_clear-index-partition) - Restablece el índice secundario especificado en una partición.
--   [FREEZE PARTITION](#alter_freeze-partition) – Creates a backup of a partition.
--   [FETCH PARTITION](#alter_fetch-partition) – Downloads a partition from another server.
--   [MOVE PARTITION\|PART](#alter_move-partition) – Move partition/data part to another disk or volume.
-
-<!-- -->
-
-#### DETACH PARTITION {#alter_detach-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name DETACH PARTITION partition_expr
-```
-
-Mueve todos los datos de la partición especificada `detached` directorio. El servidor se olvida de la partición de datos separada como si no existiera. El servidor no sabrá acerca de estos datos hasta que [ATTACH](#alter_attach-partition) consulta.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits DETACH PARTITION 201901
-```
-
-Lea cómo configurar la expresión de partición en una sección [Cómo especificar la expresión de partición](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Después de ejecutar la consulta, puede hacer lo que quiera con los datos en el `detached` directory — delete it from the file system, or just leave it.
-
-This query is replicated – it moves the data to the `detached` directorio en todas las réplicas. Tenga en cuenta que solo puede ejecutar esta consulta en una réplica de líder. Para averiguar si una réplica es un líder, realice `SELECT` consulta a la [sistema.Replica](../../operations/system-tables.md#system_tables-replicas) tabla. Alternativamente, es más fácil hacer un `DETACH` consulta en todas las réplicas: todas las réplicas producen una excepción, excepto la réplica líder.
-
-#### DROP PARTITION {#alter_drop-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name DROP PARTITION partition_expr
-```
-
-Elimina la partición especificada de la tabla. Esta consulta etiqueta la partición como inactiva y elimina los datos por completo, aproximadamente en 10 minutos.
-
-Lea cómo configurar la expresión de partición en una sección [Cómo especificar la expresión de partición](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-The query is replicated – it deletes data on all replicas.
-
-#### DROP DETACHED PARTITION\|PART {#alter_drop-detached}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name DROP DETACHED PARTITION|PART partition_expr
-```
-
-Quita la parte especificada o todas las partes de la partición especificada de `detached`.
-Más información sobre cómo establecer la expresión de partición en una sección [Cómo especificar la expresión de partición](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-#### ATTACH PARTITION\|PART {#alter_attach-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name ATTACH PARTITION|PART partition_expr
-```
-
-Agrega datos a la tabla desde el `detached` directorio. Es posible agregar datos para una partición completa o para una parte separada. Ejemplos:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits ATTACH PARTITION 201901;
-ALTER TABLE visits ATTACH PART 201901_2_2_0;
-```
-
-Más información sobre cómo establecer la expresión de partición en una sección [Cómo especificar la expresión de partición](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Esta consulta se replica. El iniciador de réplica comprueba si hay datos en el `detached` directorio. Si existen datos, la consulta comprueba su integridad. Si todo es correcto, la consulta agrega los datos a la tabla. Todas las demás réplicas descargan los datos del iniciador de réplica.
-
-Entonces puedes poner datos en el `detached` en una réplica, y utilice el directorio `ALTER ... ATTACH` consulta para agregarlo a la tabla en todas las réplicas.
-
-#### ATTACH PARTITION FROM {#alter_attach-partition-from}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table2 ATTACH PARTITION partition_expr FROM table1
-```
-
-Esta consulta copia la partición de datos `table1` a `table2` añade datos a los que existen en el `table2`. Tenga en cuenta que los datos no se eliminarán de `table1`.
-
-Para que la consulta se ejecute correctamente, se deben cumplir las siguientes condiciones:
-
--   Ambas tablas deben tener la misma estructura.
--   Ambas tablas deben tener la misma clave de partición.
-
-#### REPLACE PARTITION {#alter_replace-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table2 REPLACE PARTITION partition_expr FROM table1
-```
-
-Esta consulta copia la partición de datos `table1` a `table2` y reemplaza la partición existente en el `table2`. Tenga en cuenta que los datos no se eliminarán de `table1`.
-
-Para que la consulta se ejecute correctamente, se deben cumplir las siguientes condiciones:
-
--   Ambas tablas deben tener la misma estructura.
--   Ambas tablas deben tener la misma clave de partición.
-
-#### MOVE PARTITION TO TABLE {#alter_move_to_table-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_source MOVE PARTITION partition_expr TO TABLE table_dest
-```
-
-Esta consulta mueve la partición de datos `table_source` a `table_dest` con la eliminación de los datos de `table_source`.
-
-Para que la consulta se ejecute correctamente, se deben cumplir las siguientes condiciones:
-
--   Ambas tablas deben tener la misma estructura.
--   Ambas tablas deben tener la misma clave de partición.
--   Ambas tablas deben ser de la misma familia de motores. (replicado o no replicado)
--   Ambas tablas deben tener la misma política de almacenamiento.
-
-#### CLEAR COLUMN IN PARTITION {#alter_clear-column-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name CLEAR COLUMN column_name IN PARTITION partition_expr
-```
-
-Restablece todos los valores de la columna especificada en una partición. Si el `DEFAULT` cláusula se determinó al crear una tabla, esta consulta establece el valor de columna en un valor predeterminado especificado.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits CLEAR COLUMN hour in PARTITION 201902
-```
-
-#### FREEZE PARTITION {#alter_freeze-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name FREEZE [PARTITION partition_expr]
-```
-
-Esta consulta crea una copia de seguridad local de una partición especificada. Si el `PARTITION` se omite la cláusula, la consulta crea la copia de seguridad de todas las particiones a la vez.
-
-!!! note "Nota"
-    Todo el proceso de copia de seguridad se realiza sin detener el servidor.
-
-Tenga en cuenta que para las tablas de estilo antiguo puede especificar el prefijo del nombre de la partición (por ejemplo, ‘2019’) - entonces la consulta crea la copia de seguridad para todas las particiones correspondientes. Lea cómo configurar la expresión de partición en una sección [Cómo especificar la expresión de partición](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-En el momento de la ejecución, para una instantánea de datos, la consulta crea vínculos rígidos a los datos de una tabla. Los enlaces duros se colocan en el directorio `/var/lib/clickhouse/shadow/N/...`, donde:
-
--   `/var/lib/clickhouse/` es el directorio ClickHouse de trabajo especificado en la configuración.
--   `N` es el número incremental de la copia de seguridad.
-
-!!! note "Nota"
-    Si usted usa [un conjunto de discos para el almacenamiento de datos en una tabla](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes), el `shadow/N` directorio aparece en cada disco, almacenando partes de datos que coinciden con el `PARTITION` expresion.
-
-La misma estructura de directorios se crea dentro de la copia de seguridad que dentro `/var/lib/clickhouse/`. La consulta realiza ‘chmod’ para todos los archivos, prohibiendo escribir en ellos.
-
-Después de crear la copia de seguridad, puede copiar los datos desde `/var/lib/clickhouse/shadow/` al servidor remoto y, a continuación, elimínelo del servidor local. Tenga en cuenta que el `ALTER t FREEZE PARTITION` consulta no se replica. Crea una copia de seguridad local solo en el servidor local.
-
-La consulta crea una copia de seguridad casi instantáneamente (pero primero espera a que las consultas actuales a la tabla correspondiente terminen de ejecutarse).
-
-`ALTER TABLE t FREEZE PARTITION` copia solo los datos, no los metadatos de la tabla. Para hacer una copia de seguridad de los metadatos de la tabla, copie el archivo `/var/lib/clickhouse/metadata/database/table.sql`
-
-Para restaurar los datos de una copia de seguridad, haga lo siguiente:
-
-1.  Cree la tabla si no existe. Para ver la consulta, utilice el .archivo sql (reemplazar `ATTACH` en ella con `CREATE`).
-2.  Copie los datos de la `data/database/table/` directorio dentro de la copia de seguridad a la `/var/lib/clickhouse/data/database/table/detached/` directorio.
-3.  Ejecutar `ALTER TABLE t ATTACH PARTITION` consultas para agregar los datos a una tabla.
-
-La restauración desde una copia de seguridad no requiere detener el servidor.
-
-Para obtener más información sobre las copias de seguridad y la restauración de datos, consulte [Copia de seguridad de datos](../../operations/backup.md) apartado.
-
-#### CLEAR INDEX IN PARTITION {#alter_clear-index-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name CLEAR INDEX index_name IN PARTITION partition_expr
-```
-
-La consulta funciona de forma similar a `CLEAR COLUMN`, pero restablece un índice en lugar de una columna de datos.
-
-#### FETCH PARTITION {#alter_fetch-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name FETCH PARTITION partition_expr FROM 'path-in-zookeeper'
-```
-
-Descarga una partición desde otro servidor. Esta consulta solo funciona para las tablas replicadas.
-
-La consulta hace lo siguiente:
-
-1.  Descarga la partición del fragmento especificado. En ‘path-in-zookeeper’ debe especificar una ruta al fragmento en ZooKeeper.
-2.  Luego, la consulta coloca los datos descargados en el `detached` directorio de la `table_name` tabla. Utilice el [ATTACH PARTITION\|PART](#alter_attach-partition) consulta para agregar los datos a la tabla.
-
-Por ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE users FETCH PARTITION 201902 FROM '/clickhouse/tables/01-01/visits';
-ALTER TABLE users ATTACH PARTITION 201902;
-```
-
-Tenga en cuenta que:
-
--   El `ALTER ... FETCH PARTITION` consulta no se replica. Coloca la partición en el `detached` sólo en el servidor local.
--   El `ALTER TABLE ... ATTACH` consulta se replica. Agrega los datos a todas las réplicas. Los datos se agregan a una de las réplicas desde el `detached` directorio, y para los demás - de réplicas vecinas.
-
-Antes de descargar, el sistema verifica si la partición existe y la estructura de la tabla coincide. La réplica más adecuada se selecciona automáticamente de las réplicas en buen estado.
-
-Aunque se llama a la consulta `ALTER TABLE`, no cambia la estructura de la tabla y no cambiar inmediatamente los datos disponibles en la tabla.
-
-#### MOVE PARTITION\|PART {#alter_move-partition}
-
-Mueve particiones o partes de datos a otro volumen o disco para `MergeTree`-mesas de motor. Ver [Uso de varios dispositivos de bloque para el almacenamiento de datos](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name MOVE PARTITION|PART partition_expr TO DISK|VOLUME 'disk_name'
-```
-
-El `ALTER TABLE t MOVE` consulta:
-
--   No replicado, porque diferentes réplicas pueden tener diferentes directivas de almacenamiento.
--   Devuelve un error si el disco o volumen especificado no está configurado. La consulta también devuelve un error si no se pueden aplicar las condiciones de movimiento de datos especificadas en la directiva de almacenamiento.
--   Puede devolver un error en el caso, cuando los datos que se moverán ya se mueven por un proceso en segundo plano, concurrente `ALTER TABLE t MOVE` consulta o como resultado de la fusión de datos de fondo. Un usuario no debe realizar ninguna acción adicional en este caso.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-ALTER TABLE hits MOVE PART '20190301_14343_16206_438' TO VOLUME 'slow'
-ALTER TABLE hits MOVE PARTITION '2019-09-01' TO DISK 'fast_ssd'
-```
-
-#### Cómo establecer la expresión de partición {#alter-how-to-specify-part-expr}
-
-Puede especificar la expresión de partición en `ALTER ... PARTITION` de diferentes maneras:
-
--   Como valor de la `partition` columna de la `system.parts` tabla. Por ejemplo, `ALTER TABLE visits DETACH PARTITION 201901`.
--   Como la expresión de la columna de la tabla. Se admiten constantes y expresiones constantes. Por ejemplo, `ALTER TABLE visits DETACH PARTITION toYYYYMM(toDate('2019-01-25'))`.
--   Usando el ID de partición. El ID de partición es un identificador de cadena de la partición (legible por humanos, si es posible) que se usa como nombres de particiones en el sistema de archivos y en ZooKeeper. El ID de partición debe especificarse en el `PARTITION ID` cláusula, entre comillas simples. Por ejemplo, `ALTER TABLE visits DETACH PARTITION ID '201901'`.
--   En el [ALTER ATTACH PART](#alter_attach-partition) y [DROP DETACHED PART](#alter_drop-detached) consulta, para especificar el nombre de una parte, utilice un literal de cadena con un valor `name` columna de la [sistema.detached_parts](../../operations/system-tables.md#system_tables-detached_parts) tabla. Por ejemplo, `ALTER TABLE visits ATTACH PART '201901_1_1_0'`.
-
-El uso de comillas al especificar la partición depende del tipo de expresión de partición. Por ejemplo, para el `String` tipo, debe especificar su nombre entre comillas (`'`). Para el `Date` y `Int*` tipos no se necesitan comillas.
-
-Para las tablas de estilo antiguo, puede especificar la partición como un número `201901` o una cadena `'201901'`. La sintaxis para las tablas de nuevo estilo es más estricta con los tipos (similar al analizador para el formato de entrada VALUES).
-
-Todas las reglas anteriores también son ciertas para el [OPTIMIZE](misc.md#misc_operations-optimize) consulta. Si necesita especificar la única partición al optimizar una tabla no particionada, establezca la expresión `PARTITION tuple()`. Por ejemplo:
-
-``` sql
-OPTIMIZE TABLE table_not_partitioned PARTITION tuple() FINAL;
-```
-
-Los ejemplos de `ALTER ... PARTITION` las consultas se demuestran en las pruebas [`00502_custom_partitioning_local`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00502_custom_partitioning_local.sql) y [`00502_custom_partitioning_replicated_zookeeper`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00502_custom_partitioning_replicated_zookeeper.sql).
-
-### Manipulaciones con Tabla TTL {#manipulations-with-table-ttl}
-
-Usted puede cambiar [tabla TTL](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#mergetree-table-ttl) con una solicitud del siguiente formulario:
-
-``` sql
-ALTER TABLE table-name MODIFY TTL ttl-expression
-```
-
-### Sincronicidad de las consultas ALTER {#synchronicity-of-alter-queries}
-
-Para tablas no replicables, todas `ALTER` las consultas se realizan de forma sincrónica. Para las tablas replicables, la consulta solo agrega instrucciones para las acciones apropiadas para `ZooKeeper`, y las acciones mismas se realizan tan pronto como sea posible. Sin embargo, la consulta puede esperar a que estas acciones se completen en todas las réplicas.
-
-Para `ALTER ... ATTACH|DETACH|DROP` consultas, puede utilizar el `replication_alter_partitions_sync` configuración para configurar la espera.
-Valores posibles: `0` – do not wait; `1` – only wait for own execution (default); `2` – wait for all.
-
-### Mutación {#alter-mutations}
-
-Las mutaciones son una variante de consulta ALTER que permite cambiar o eliminar filas en una tabla. En contraste con el estándar `UPDATE` y `DELETE` consultas destinadas a cambios de datos puntuales, las mutaciones están destinadas a operaciones pesadas que cambian muchas filas en una tabla. Apoyado para el `MergeTree` familia de motores de mesa, incluidos los motores con soporte de replicación.
-
-Las tablas existentes están listas para las mutaciones tal como están (no es necesaria la conversión), pero después de que la primera mutación se aplica a una tabla, su formato de metadatos se vuelve incompatible con las versiones anteriores del servidor y volver a una versión anterior se vuelve imposible.
-
-Comandos disponibles actualmente:
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE filter_expr
-```
-
-El `filter_expr` debe ser de tipo `UInt8`. La consulta elimina las filas de la tabla para la que esta expresión toma un valor distinto de cero.
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db.]table UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr
-```
-
-El `filter_expr` debe ser de tipo `UInt8`. Esta consulta actualiza los valores de las columnas especificadas a los valores de las expresiones correspondientes `filter_expr` toma un valor distinto de cero. Los valores se convierten al tipo de columna utilizando el `CAST` operador. No se admite la actualización de columnas que se utilizan en el cálculo de la clave principal o de partición.
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db.]table MATERIALIZE INDEX name IN PARTITION partition_name
-```
-
-La consulta reconstruye el índice secundario `name` en la partición `partition_name`.
-
-Una consulta puede contener varios comandos separados por comas.
-
-Para las tablas \*MergeTree, las mutaciones se ejecutan reescribiendo partes de datos completas. No hay atomicidad - las partes se sustituyen por partes mutadas tan pronto como están listas y una `SELECT` La consulta que comenzó a ejecutarse durante una mutación verá datos de partes que ya han sido mutadas junto con datos de partes que aún no han sido mutadas.
-
-Las mutaciones están totalmente ordenadas por su orden de creación y se aplican a cada parte en ese orden. Las mutaciones también se ordenan parcialmente con INSERTs: los datos que se insertaron en la tabla antes de que se enviara la mutación se mutarán y los datos que se insertaron después de eso no se mutarán. Tenga en cuenta que las mutaciones no bloquean INSERTs de ninguna manera.
-
-Una consulta de mutación regresa inmediatamente después de agregar la entrada de mutación (en el caso de tablas replicadas a ZooKeeper, para tablas no replicadas, al sistema de archivos). La mutación en sí se ejecuta de forma asíncrona utilizando la configuración del perfil del sistema. Para realizar un seguimiento del progreso de las mutaciones, puede usar el [`system.mutations`](../../operations/system-tables.md#system_tables-mutations) tabla. Una mutación que se envió correctamente continuará ejecutándose incluso si se reinician los servidores ClickHouse. No hay forma de revertir la mutación una vez que se presenta, pero si la mutación está atascada por alguna razón, puede cancelarse con el [`KILL MUTATION`](misc.md#kill-mutation) consulta.
-
-Las entradas de mutaciones terminadas no se eliminan de inmediato (el número de entradas conservadas viene determinado por el `finished_mutations_to_keep` parámetro del motor de almacenamiento). Las entradas de mutación más antiguas se eliminan.
-
-## ALTER USER {#alter-user-statement}
-
-Cambia las cuentas de usuario de ClickHouse.
-
-### Sintaxis {#alter-user-syntax}
-
-``` sql
-ALTER USER [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [IDENTIFIED [WITH {PLAINTEXT_PASSWORD|SHA256_PASSWORD|DOUBLE_SHA1_PASSWORD}] BY {'password'|'hash'}]
-    [[ADD|DROP] HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
-    [DEFAULT ROLE role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...] ]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-### Descripci {#alter-user-dscr}
-
-Utilizar `ALTER USER` debe tener el [ALTER USER](grant.md#grant-access-management) privilegio.
-
-### Ejemplos {#alter-user-examples}
-
-Establecer roles concedidos como predeterminados:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE role1, role2
-```
-
-Si los roles no se otorgan previamente a un usuario, ClickHouse produce una excepción.
-
-Establezca todas las funciones concedidas como predeterminadas:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE ALL
-```
-
-Si se otorga un rol a un usuario en el futuro, se convertirá en predeterminado automáticamente.
-
-Establezca todas las funciones otorgadas a excepción predeterminada `role1` y `role2`:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE ALL EXCEPT role1, role2
-```
-
-## ALTER ROLE {#alter-role-statement}
-
-Cambia los roles.
-
-### Sintaxis {#alter-role-syntax}
-
-``` sql
-ALTER ROLE [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-## ALTER ROW POLICY {#alter-row-policy-statement}
-
-Cambia la política de fila.
-
-### Sintaxis {#alter-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-ALTER [ROW] POLICY [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name] ON [database.]table
-    [RENAME TO new_name]
-    [AS {PERMISSIVE | RESTRICTIVE}]
-    [FOR SELECT]
-    [USING {condition | NONE}][,...]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-## ALTER QUOTA {#alter-quota-statement}
-
-Cambia las cuotas.
-
-### Sintaxis {#alter-quota-syntax}
-
-``` sql
-ALTER QUOTA [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [KEYED BY {'none' | 'user name' | 'ip address' | 'client key' | 'client key or user name' | 'client key or ip address'}]
-    [FOR [RANDOMIZED] INTERVAL number {SECOND | MINUTE | HOUR | DAY | WEEK | MONTH | QUARTER | YEAR}
-        {MAX { {QUERIES | ERRORS | RESULT ROWS | RESULT BYTES | READ ROWS | READ BYTES | EXECUTION TIME} = number } [,...] |
-        NO LIMITS | TRACKING ONLY} [,...]]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-## ALTER SETTINGS PROFILE {#alter-settings-profile-statement}
-
-Cambia las cuotas.
-
-### Sintaxis {#alter-settings-profile-syntax}
-
-``` sql
-ALTER SETTINGS PROFILE [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | INHERIT 'profile_name'] [,...]
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/alter/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/create.md b/docs/es/sql-reference/statements/create.md
deleted file mode 100644
index db3194ae114..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/create.md
+++ /dev/null
@@ -1,502 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: CREATE
----
-
-# CREATE Consultas {#create-queries}
-
-## CREATE DATABASE {#query-language-create-database}
-
-Crea una base de datos.
-
-``` sql
-CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] [ENGINE = engine(...)]
-```
-
-### Clausula {#clauses}
-
--   `IF NOT EXISTS`
-    Si el `db_name` base de datos ya existe, entonces ClickHouse no crea una nueva base de datos y:
-
-    -   No lanza una excepción si se especifica una cláusula.
-    -   Lanza una excepción si no se especifica la cláusula.
-
--   `ON CLUSTER`
-    ClickHouse crea el `db_name` base de datos en todos los servidores de un clúster especificado.
-
--   `ENGINE`
-
-    -   [MySQL](../../engines/database-engines/mysql.md)
-        Le permite recuperar datos del servidor MySQL remoto.
-        De forma predeterminada, ClickHouse usa su propio [motor de base de datos](../../engines/database-engines/index.md).
-
-## CREATE TABLE {#create-table-query}
-
-El `CREATE TABLE` consulta puede tener varias formas.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [compression_codec] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [compression_codec] [TTL expr2],
-    ...
-) ENGINE = engine
-```
-
-Crea una tabla llamada ‘name’ en el ‘db’ base de datos o la base de datos actual si ‘db’ no está establecida, con la estructura especificada entre paréntesis y ‘engine’ motor.
-La estructura de la tabla es una lista de descripciones de columnas. Si los índices son compatibles con el motor, se indican como parámetros para el motor de tablas.
-
-Una descripción de columna es `name type` en el caso más simple. Ejemplo: `RegionID UInt32`.
-Las expresiones también se pueden definir para los valores predeterminados (ver más abajo).
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name AS [db2.]name2 [ENGINE = engine]
-```
-
-Crea una tabla con la misma estructura que otra tabla. Puede especificar un motor diferente para la tabla. Si no se especifica el motor, se utilizará el mismo motor que para el `db2.name2` tabla.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name AS table_function()
-```
-
-Crea una tabla con la estructura y los datos [función de la tabla](../table-functions/index.md#table-functions).
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = engine AS SELECT ...
-```
-
-Crea una tabla con una estructura como el resultado de la `SELECT` consulta, con el ‘engine’ motor, y lo llena con datos de SELECT.
-
-En todos los casos, si `IF NOT EXISTS` se especifica, la consulta no devolverá un error si la tabla ya existe. En este caso, la consulta no hará nada.
-
-Puede haber otras cláusulas después del `ENGINE` cláusula en la consulta. Consulte la documentación detallada sobre cómo crear tablas en las descripciones de [motores de mesa](../../engines/table-engines/index.md#table_engines).
-
-### Valores predeterminados {#create-default-values}
-
-La descripción de la columna puede especificar una expresión para un valor predeterminado, de una de las siguientes maneras:`DEFAULT expr`, `MATERIALIZED expr`, `ALIAS expr`.
-Ejemplo: `URLDomain String DEFAULT domain(URL)`.
-
-Si no se define una expresión para el valor predeterminado, los valores predeterminados se establecerán en ceros para números, cadenas vacías para cadenas, matrices vacías para matrices y `1970-01-01` para fechas o zero unix timestamp para las fechas con el tiempo. Los NULL no son compatibles.
-
-Si se define la expresión predeterminada, el tipo de columna es opcional. Si no hay un tipo definido explícitamente, se utiliza el tipo de expresión predeterminado. Ejemplo: `EventDate DEFAULT toDate(EventTime)` – the ‘Date’ tipo será utilizado para el ‘EventDate’ columna.
-
-Si el tipo de datos y la expresión predeterminada se definen explícitamente, esta expresión se convertirá al tipo especificado utilizando funciones de conversión de tipos. Ejemplo: `Hits UInt32 DEFAULT 0` significa lo mismo que `Hits UInt32 DEFAULT toUInt32(0)`.
-
-Default expressions may be defined as an arbitrary expression from table constants and columns. When creating and changing the table structure, it checks that expressions don't contain loops. For INSERT, it checks that expressions are resolvable – that all columns they can be calculated from have been passed.
-
-`DEFAULT expr`
-
-Valor predeterminado Normal. Si la consulta INSERT no especifica la columna correspondiente, se completará calculando la expresión correspondiente.
-
-`MATERIALIZED expr`
-
-Expresión materializada. Dicha columna no se puede especificar para INSERT, porque siempre se calcula.
-Para un INSERT sin una lista de columnas, estas columnas no se consideran.
-Además, esta columna no se sustituye cuando se utiliza un asterisco en una consulta SELECT. Esto es para preservar el invariante que el volcado obtuvo usando `SELECT *` se puede volver a insertar en la tabla usando INSERT sin especificar la lista de columnas.
-
-`ALIAS expr`
-
-Sinónimo. Tal columna no se almacena en la tabla en absoluto.
-Sus valores no se pueden insertar en una tabla, y no se sustituye cuando se usa un asterisco en una consulta SELECT.
-Se puede usar en SELECT si el alias se expande durante el análisis de consultas.
-
-Cuando se utiliza la consulta ALTER para agregar nuevas columnas, no se escriben datos antiguos para estas columnas. En su lugar, al leer datos antiguos que no tienen valores para las nuevas columnas, las expresiones se calculan sobre la marcha de forma predeterminada. Sin embargo, si la ejecución de las expresiones requiere diferentes columnas que no están indicadas en la consulta, estas columnas se leerán adicionalmente, pero solo para los bloques de datos que lo necesitan.
-
-Si agrega una nueva columna a una tabla pero luego cambia su expresión predeterminada, los valores utilizados para los datos antiguos cambiarán (para los datos donde los valores no se almacenaron en el disco). Tenga en cuenta que cuando se ejecutan combinaciones en segundo plano, los datos de las columnas que faltan en una de las partes de combinación se escriben en la parte combinada.
-
-No es posible establecer valores predeterminados para elementos en estructuras de datos anidadas.
-
-### Limitación {#constraints}
-
-Junto con las descripciones de columnas, se podrían definir restricciones:
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [compression_codec] [TTL expr1],
-    ...
-    CONSTRAINT constraint_name_1 CHECK boolean_expr_1,
-    ...
-) ENGINE = engine
-```
-
-`boolean_expr_1` podría por cualquier expresión booleana. Si se definen restricciones para la tabla, cada una de ellas se verificará para cada fila en `INSERT` query. If any constraint is not satisfied — server will raise an exception with constraint name and checking expression.
-
-Agregar una gran cantidad de restricciones puede afectar negativamente el rendimiento de grandes `INSERT` consulta.
-
-### Expresión TTL {#ttl-expression}
-
-Define el tiempo de almacenamiento de los valores. Solo se puede especificar para tablas de la familia MergeTree. Para la descripción detallada, ver [TTL para columnas y tablas](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-ttl).
-
-### Códecs de compresión de columna {#codecs}
-
-De forma predeterminada, ClickHouse aplica el `lz4` método de compresión. Para `MergeTree`- familia de motor puede cambiar el método de compresión predeterminado en el [compresión](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-compression) sección de una configuración de servidor. También puede definir el método de compresión para cada columna `CREATE TABLE` consulta.
-
-``` sql
-CREATE TABLE codec_example
-(
-    dt Date CODEC(ZSTD),
-    ts DateTime CODEC(LZ4HC),
-    float_value Float32 CODEC(NONE),
-    double_value Float64 CODEC(LZ4HC(9))
-    value Float32 CODEC(Delta, ZSTD)
-)
-ENGINE = <Engine>
-...
-```
-
-Si se especifica un códec, el códec predeterminado no se aplica. Los códecs se pueden combinar en una tubería, por ejemplo, `CODEC(Delta, ZSTD)`. Para seleccionar la mejor combinación de códecs para su proyecto, pase puntos de referencia similares a los descritos en Altinity [Nuevas codificaciones para mejorar la eficiencia de ClickHouse](https://www.altinity.com/blog/2019/7/new-encodings-to-improve-clickhouse) artículo.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No puede descomprimir archivos de base de datos ClickHouse con utilidades externas como `lz4`. En su lugar, use el especial [Compresor de clickhouse](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/programs/compressor) utilidad.
-
-La compresión es compatible con los siguientes motores de tablas:
-
--   [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) familia. Admite códecs de compresión de columnas y selecciona el método de compresión predeterminado mediante [compresión](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-compression) configuración.
--   [Registro](../../engines/table-engines/log-family/index.md) familia. Utiliza el `lz4` método de compresión por defecto y soporta códecs de compresión de columna.
--   [Establecer](../../engines/table-engines/special/set.md). Solo admite la compresión predeterminada.
--   [Unir](../../engines/table-engines/special/join.md). Solo admite la compresión predeterminada.
-
-ClickHouse admite códecs de propósito común y códecs especializados.
-
-#### Especializados Codecs {#create-query-specialized-codecs}
-
-Estos códecs están diseñados para hacer que la compresión sea más efectiva mediante el uso de características específicas de los datos. Algunos de estos códecs no comprimen los datos por sí mismos. En su lugar, preparan los datos para un códec de propósito común, que lo comprime mejor que sin esta preparación.
-
-Especializados codecs:
-
--   `Delta(delta_bytes)` — Compression approach in which raw values are replaced by the difference of two neighboring values, except for the first value that stays unchanged. Up to `delta_bytes` se utilizan para almacenar valores delta, por lo que `delta_bytes` es el tamaño máximo de los valores brutos. Posible `delta_bytes` valores: 1, 2, 4, 8. El valor predeterminado para `delta_bytes` ser `sizeof(type)` si es igual a 1, 2, 4 u 8. En todos los demás casos, es 1.
--   `DoubleDelta` — Calculates delta of deltas and writes it in compact binary form. Optimal compression rates are achieved for monotonic sequences with a constant stride, such as time series data. Can be used with any fixed-width type. Implements the algorithm used in Gorilla TSDB, extending it to support 64-bit types. Uses 1 extra bit for 32-byte deltas: 5-bit prefixes instead of 4-bit prefixes. For additional information, see Compressing Time Stamps in [Gorila: Una base de datos de series temporales rápida, escalable y en memoria](http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf).
--   `Gorilla` — Calculates XOR between current and previous value and writes it in compact binary form. Efficient when storing a series of floating point values that change slowly, because the best compression rate is achieved when neighboring values are binary equal. Implements the algorithm used in Gorilla TSDB, extending it to support 64-bit types. For additional information, see Compressing Values in [Gorila: Una base de datos de series temporales rápida, escalable y en memoria](http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf).
--   `T64` — Compression approach that crops unused high bits of values in integer data types (including `Enum`, `Date` y `DateTime`). En cada paso de su algoritmo, el códec toma un bloque de 64 valores, los coloca en una matriz de 64x64 bits, lo transpone, recorta los bits de valores no utilizados y devuelve el resto como una secuencia. Los bits no utilizados son los bits, que no difieren entre los valores máximo y mínimo en toda la parte de datos para la que se utiliza la compresión.
-
-`DoubleDelta` y `Gorilla` códecs se utilizan en Gorilla TSDB como los componentes de su algoritmo de compresión. El enfoque de gorila es efectivo en escenarios en los que hay una secuencia de valores que cambian lentamente con sus marcas de tiempo. Las marcas de tiempo se comprimen efectivamente por el `DoubleDelta` códec, y los valores son efectivamente comprimidos por el `Gorilla` códec. Por ejemplo, para obtener una tabla almacenada efectivamente, puede crearla en la siguiente configuración:
-
-``` sql
-CREATE TABLE codec_example
-(
-    timestamp DateTime CODEC(DoubleDelta),
-    slow_values Float32 CODEC(Gorilla)
-)
-ENGINE = MergeTree()
-```
-
-#### Códecs de uso general {#create-query-general-purpose-codecs}
-
-Códecs:
-
--   `NONE` — No compression.
--   `LZ4` — Lossless [algoritmo de compresión de datos](https://github.com/lz4/lz4) utilizado por defecto. Aplica compresión rápida LZ4.
--   `LZ4HC[(level)]` — LZ4 HC (high compression) algorithm with configurable level. Default level: 9. Setting `level <= 0` aplica el nivel predeterminado. Niveles posibles: \[1, 12\]. Rango de nivel recomendado: \[4, 9\].
--   `ZSTD[(level)]` — [Algoritmo de compresión ZSTD](https://en.wikipedia.org/wiki/Zstandard) con configurable `level`. Niveles posibles: \[1, 22\]. Valor predeterminado: 1.
-
-Los altos niveles de compresión son útiles para escenarios asimétricos, como comprimir una vez, descomprimir repetidamente. Los niveles más altos significan una mejor compresión y un mayor uso de la CPU.
-
-## Tablas temporales {#temporary-tables}
-
-ClickHouse admite tablas temporales que tienen las siguientes características:
-
--   Las tablas temporales desaparecen cuando finaliza la sesión, incluso si se pierde la conexión.
--   Una tabla temporal solo utiliza el motor de memoria.
--   No se puede especificar la base de datos para una tabla temporal. Se crea fuera de las bases de datos.
--   Imposible crear una tabla temporal con consulta DDL distribuida en todos los servidores de clúster (mediante `ON CLUSTER`): esta tabla sólo existe en la sesión actual.
--   Si una tabla temporal tiene el mismo nombre que otra y una consulta especifica el nombre de la tabla sin especificar la base de datos, se utilizará la tabla temporal.
--   Para el procesamiento de consultas distribuidas, las tablas temporales utilizadas en una consulta se pasan a servidores remotos.
-
-Para crear una tabla temporal, utilice la siguiente sintaxis:
-
-``` sql
-CREATE TEMPORARY TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-)
-```
-
-En la mayoría de los casos, las tablas temporales no se crean manualmente, sino cuando se utilizan datos externos para una consulta o para `(GLOBAL) IN`. Para obtener más información, consulte las secciones correspondientes
-
-Es posible usar tablas con [MOTOR = Memoria](../../engines/table-engines/special/memory.md) en lugar de tablas temporales.
-
-## Consultas DDL distribuidas (cláusula ON CLUSTER) {#distributed-ddl-queries-on-cluster-clause}
-
-El `CREATE`, `DROP`, `ALTER`, y `RENAME` las consultas admiten la ejecución distribuida en un clúster.
-Por ejemplo, la siguiente consulta crea el `all_hits` `Distributed` la tabla en cada host `cluster`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS all_hits ON CLUSTER cluster (p Date, i Int32) ENGINE = Distributed(cluster, default, hits)
-```
-
-Para ejecutar estas consultas correctamente, cada host debe tener la misma definición de clúster (para simplificar la sincronización de configuraciones, puede usar sustituciones de ZooKeeper). También deben conectarse a los servidores ZooKeeper.
-La versión local de la consulta finalmente se implementará en cada host del clúster, incluso si algunos hosts no están disponibles actualmente. El orden para ejecutar consultas dentro de un único host está garantizado.
-
-## CREATE VIEW {#create-view}
-
-``` sql
-CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name] [ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...
-```
-
-Crea una vista. Hay dos tipos de vistas: normal y MATERIALIZADO.
-
-Las vistas normales no almacenan ningún dato, solo realizan una lectura desde otra tabla. En otras palabras, una vista normal no es más que una consulta guardada. Al leer desde una vista, esta consulta guardada se utiliza como una subconsulta en la cláusula FROM.
-
-Como ejemplo, suponga que ha creado una vista:
-
-``` sql
-CREATE VIEW view AS SELECT ...
-```
-
-y escribió una consulta:
-
-``` sql
-SELECT a, b, c FROM view
-```
-
-Esta consulta es totalmente equivalente a usar la subconsulta:
-
-``` sql
-SELECT a, b, c FROM (SELECT ...)
-```
-
-Las vistas materializadas almacenan datos transformados por la consulta SELECT correspondiente.
-
-Al crear una vista materializada sin `TO [db].[table]`, you must specify ENGINE – the table engine for storing data.
-
-Al crear una vista materializada con `TO [db].[table]` usted no debe usar `POPULATE`.
-
-Una vista materializada se organiza de la siguiente manera: al insertar datos en la tabla especificada en SELECT, parte de los datos insertados se convierte mediante esta consulta SELECT y el resultado se inserta en la vista.
-
-Si especifica POPULATE, los datos de tabla existentes se insertan en la vista al crearlos, como si `CREATE TABLE ... AS SELECT ...` . De lo contrario, la consulta solo contiene los datos insertados en la tabla después de crear la vista. No recomendamos usar POPULATE, ya que los datos insertados en la tabla durante la creación de la vista no se insertarán en ella.
-
-A `SELECT` consulta puede contener `DISTINCT`, `GROUP BY`, `ORDER BY`, `LIMIT`… Note that the corresponding conversions are performed independently on each block of inserted data. For example, if `GROUP BY` se establece, los datos se agregan durante la inserción, pero solo dentro de un solo paquete de datos insertados. Los datos no se agregarán más. La excepción es cuando se utiliza un ENGINE que realiza de forma independiente la agregación de datos, como `SummingMergeTree`.
-
-La ejecución de `ALTER` las consultas sobre vistas materializadas no se han desarrollado completamente, por lo que podrían ser inconvenientes. Si la vista materializada utiliza la construcción `TO [db.]name` puede `DETACH` la vista, ejecutar `ALTER` para la tabla de destino, y luego `ATTACH` el previamente separado (`DETACH`) vista.
-
-Las vistas tienen el mismo aspecto que las tablas normales. Por ejemplo, se enumeran en el resultado de la `SHOW TABLES` consulta.
-
-No hay una consulta separada para eliminar vistas. Para eliminar una vista, utilice `DROP TABLE`.
-
-## CREATE DICTIONARY {#create-dictionary-query}
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY [IF NOT EXISTS] [db.]dictionary_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    key1 type1  [DEFAULT|EXPRESSION expr1] [HIERARCHICAL|INJECTIVE|IS_OBJECT_ID],
-    key2 type2  [DEFAULT|EXPRESSION expr2] [HIERARCHICAL|INJECTIVE|IS_OBJECT_ID],
-    attr1 type2 [DEFAULT|EXPRESSION expr3],
-    attr2 type2 [DEFAULT|EXPRESSION expr4]
-)
-PRIMARY KEY key1, key2
-SOURCE(SOURCE_NAME([param1 value1 ... paramN valueN]))
-LAYOUT(LAYOUT_NAME([param_name param_value]))
-LIFETIME({MIN min_val MAX max_val | max_val})
-```
-
-Crear [diccionario externo](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) con dado [estructura](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md), [fuente](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md), [diseño](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md) y [vida](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-La estructura del diccionario externo consta de atributos. Los atributos de diccionario se especifican de manera similar a las columnas de la tabla. La única propiedad de atributo requerida es su tipo, todas las demás propiedades pueden tener valores predeterminados.
-
-Dependiendo del diccionario [diseño](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md) se pueden especificar uno o más atributos como claves de diccionario.
-
-Para obtener más información, consulte [Diccionarios externos](../dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) apartado.
-
-## CREATE USER {#create-user-statement}
-
-Crea un [cuenta de usuario](../../operations/access-rights.md#user-account-management).
-
-### Sintaxis {#create-user-syntax}
-
-``` sql
-CREATE USER [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [IDENTIFIED [WITH {NO_PASSWORD|PLAINTEXT_PASSWORD|SHA256_PASSWORD|SHA256_HASH|DOUBLE_SHA1_PASSWORD|DOUBLE_SHA1_HASH}] BY {'password'|'hash'}]
-    [HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
-    [DEFAULT ROLE role [,...]]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-#### Identificación {#identification}
-
-Hay múltiples formas de identificación del usuario:
-
--   `IDENTIFIED WITH no_password`
--   `IDENTIFIED WITH plaintext_password BY 'qwerty'`
--   `IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'qwerty'` o `IDENTIFIED BY 'password'`
--   `IDENTIFIED WITH sha256_hash BY 'hash'`
--   `IDENTIFIED WITH double_sha1_password BY 'qwerty'`
--   `IDENTIFIED WITH double_sha1_hash BY 'hash'`
-
-#### Anfitrión del usuario {#user-host}
-
-El host de usuario es un host desde el que se podría establecer una conexión con el servidor ClickHouse. El host se puede especificar en el `HOST` sección de consulta de las siguientes maneras:
-
--   `HOST IP 'ip_address_or_subnetwork'` — User can connect to ClickHouse server only from the specified IP address or a [subred](https://en.wikipedia.org/wiki/Subnetwork). Ejemplos: `HOST IP '192.168.0.0/16'`, `HOST IP '2001:DB8::/32'`. Para su uso en producción, sólo especifique `HOST IP` elementos (direcciones IP y sus máscaras), ya que usan `host` y `host_regexp` podría causar latencia adicional.
--   `HOST ANY` — User can connect from any location. This is default option.
--   `HOST LOCAL` — User can connect only locally.
--   `HOST NAME 'fqdn'` — User host can be specified as FQDN. For example, `HOST NAME 'mysite.com'`.
--   `HOST NAME REGEXP 'regexp'` — You can use [pcre](http://www.pcre.org/) expresiones regulares al especificar hosts de usuario. Por ejemplo, `HOST NAME REGEXP '.*\.mysite\.com'`.
--   `HOST LIKE 'template'` — Allows you use the [LIKE](../functions/string-search-functions.md#function-like) operador para filtrar los hosts de usuario. Por ejemplo, `HOST LIKE '%'` es equivalente a `HOST ANY`, `HOST LIKE '%.mysite.com'` filtros todos los anfitriones en el `mysite.com` dominio.
-
-Otra forma de especificar el host es usar `@` sintaxis con el nombre de usuario. Ejemplos:
-
--   `CREATE USER mira@'127.0.0.1'` — Equivalent to the `HOST IP` sintaxis.
--   `CREATE USER mira@'localhost'` — Equivalent to the `HOST LOCAL` sintaxis.
--   `CREATE USER mira@'192.168.%.%'` — Equivalent to the `HOST LIKE` sintaxis.
-
-!!! info "Advertencia"
-    ClickHouse trata `user_name@'address'` como un nombre de usuario en su conjunto. Por lo tanto, técnicamente puede crear múltiples usuarios con `user_name` y diferentes construcciones después `@`. No recomendamos hacerlo.
-
-### Ejemplos {#create-user-examples}
-
-Crear la cuenta de usuario `mira` protegido por la contraseña `qwerty`:
-
-``` sql
-CREATE USER mira HOST IP '127.0.0.1' IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'qwerty'
-```
-
-`mira` debe iniciar la aplicación cliente en el host donde se ejecuta el servidor ClickHouse.
-
-Crear la cuenta de usuario `john`, asignarle roles y hacer que estos roles sean predeterminados:
-
-``` sql
-CREATE USER john DEFAULT ROLE role1, role2
-```
-
-Crear la cuenta de usuario `john` y hacer todos sus roles futuros por defecto:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE ALL
-```
-
-Cuando se asignará algún rol a `john` en el futuro se convertirá en predeterminado automáticamente.
-
-Crear la cuenta de usuario `john` y hacer todos sus futuros roles por defecto excepto `role1` y `role2`:
-
-``` sql
-ALTER USER john DEFAULT ROLE ALL EXCEPT role1, role2
-```
-
-## CREATE ROLE {#create-role-statement}
-
-Crea un [rol](../../operations/access-rights.md#role-management).
-
-### Sintaxis {#create-role-syntax}
-
-``` sql
-CREATE ROLE [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-### Descripci {#create-role-description}
-
-El rol es un conjunto de [privilegio](grant.md#grant-privileges). Un usuario concedido con un rol obtiene todos los privilegios de este rol.
-
-A un usuario se le pueden asignar varios roles. Los usuarios pueden aplicar sus roles otorgados en combinaciones arbitrarias por el [SET ROLE](misc.md#set-role-statement) instrucción. El ámbito final de los privilegios es un conjunto combinado de todos los privilegios de todos los roles aplicados. Si un usuario tiene privilegios otorgados directamente a su cuenta de usuario, también se combinan con los privilegios otorgados por roles.
-
-El usuario puede tener roles predeterminados que se aplican al iniciar sesión del usuario. Para establecer roles predeterminados, utilice el [SET DEFAULT ROLE](misc.md#set-default-role-statement) declaración o el [ALTER USER](alter.md#alter-user-statement) instrucción.
-
-Para revocar un rol, utilice el [REVOKE](revoke.md) instrucción.
-
-Para eliminar el rol, utilice el [DROP ROLE](misc.md#drop-role-statement) instrucción. El rol eliminado se revoca automáticamente de todos los usuarios y roles a los que se concedió.
-
-### Ejemplos {#create-role-examples}
-
-``` sql
-CREATE ROLE accountant;
-GRANT SELECT ON db.* TO accountant;
-```
-
-Esta secuencia de consultas crea el rol `accountant` que tiene el privilegio de leer datos del `accounting` base.
-
-Conceder el rol al usuario `mira`:
-
-``` sql
-GRANT accountant TO mira;
-```
-
-Después de conceder el rol, el usuario puede usarlo y realizar las consultas permitidas. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SET ROLE accountant;
-SELECT * FROM db.*;
-```
-
-## CREATE ROW POLICY {#create-row-policy-statement}
-
-Crea un [filtro para filas](../../operations/access-rights.md#row-policy-management) que un usuario puede leer de una tabla.
-
-### Sintaxis {#create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-CREATE [ROW] POLICY [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] policy_name [ON CLUSTER cluster_name] ON [db.]table
-    [AS {PERMISSIVE | RESTRICTIVE}]
-    [FOR SELECT]
-    [USING condition]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-#### Sección AS {#create-row-policy-as}
-
-Con esta sección puede crear políticas permisivas o restrictivas.
-
-La política permisiva concede acceso a las filas. Las políticas permisivas que se aplican a la misma tabla se combinan usando el valor booleano `OR` operador. Las políticas son permisivas de forma predeterminada.
-
-La política restrictiva restringe el acceso a la fila. Las políticas restrictivas que se aplican a la misma tabla se combinan usando el valor booleano `AND` operador.
-
-Las políticas restrictivas se aplican a las filas que pasaron los filtros permisivos. Si establece directivas restrictivas pero no directivas permisivas, el usuario no puede obtener ninguna fila de la tabla.
-
-#### Sección A {#create-row-policy-to}
-
-En la sección `TO` puede dar una lista mixta de roles y usuarios, por ejemplo, `CREATE ROW POLICY ... TO accountant, john@localhost`.
-
-Palabra clave `ALL` significa todos los usuarios de ClickHouse, incluido el usuario actual. Palabras clave `ALL EXCEPT` permitir excluir a algunos usuarios de la lista de todos los usuarios, por ejemplo `CREATE ROW POLICY ... TO ALL EXCEPT accountant, john@localhost`
-
-### Ejemplos {#examples}
-
--   `CREATE ROW POLICY filter ON mydb.mytable FOR SELECT USING a<1000 TO accountant, john@localhost`
--   `CREATE ROW POLICY filter ON mydb.mytable FOR SELECT USING a<1000 TO ALL EXCEPT mira`
-
-## CREATE QUOTA {#create-quota-statement}
-
-Crea un [cuota](../../operations/access-rights.md#quotas-management) que se puede asignar a un usuario o a un rol.
-
-### Sintaxis {#create-quota-syntax}
-
-``` sql
-CREATE QUOTA [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [KEYED BY {'none' | 'user name' | 'ip address' | 'client key' | 'client key or user name' | 'client key or ip address'}]
-    [FOR [RANDOMIZED] INTERVAL number {SECOND | MINUTE | HOUR | DAY | WEEK | MONTH | QUARTER | YEAR}
-        {MAX { {QUERIES | ERRORS | RESULT ROWS | RESULT BYTES | READ ROWS | READ BYTES | EXECUTION TIME} = number } [,...] |
-         NO LIMITS | TRACKING ONLY} [,...]]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-### Ejemplo {#create-quota-example}
-
-Limite el número máximo de consultas para el usuario actual con 123 consultas en una restricción de 15 meses:
-
-``` sql
-CREATE QUOTA qA FOR INTERVAL 15 MONTH MAX QUERIES 123 TO CURRENT_USER
-```
-
-## CREATE SETTINGS PROFILE {#create-settings-profile-statement}
-
-Crea un [perfil de configuración](../../operations/access-rights.md#settings-profiles-management) que se puede asignar a un usuario o a un rol.
-
-### Sintaxis {#create-settings-profile-syntax}
-
-``` sql
-CREATE SETTINGS PROFILE [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | INHERIT 'profile_name'] [,...]
-```
-
-# Ejemplo {#create-settings-profile-syntax}
-
-Crear el `max_memory_usage_profile` perfil de configuración con valor y restricciones para el `max_memory_usage` configuración. Asignarlo a `robin`:
-
-``` sql
-CREATE SETTINGS PROFILE max_memory_usage_profile SETTINGS max_memory_usage = 100000001 MIN 90000000 MAX 110000000 TO robin
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/create/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/grant.md b/docs/es/sql-reference/statements/grant.md
deleted file mode 100644
index 783324e22db..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/grant.md
+++ /dev/null
@@ -1,476 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: GRANT
----
-
-# GRANT {#grant}
-
--   Conceder [privilegio](#grant-privileges) a las cuentas o roles de usuario de ClickHouse.
--   Asigna roles a cuentas de usuario u otros roles.
-
-Para revocar privilegios, utilice el [REVOKE](revoke.md) instrucción. También puede enumerar los privilegios concedidos por el [SHOW GRANTS](show.md#show-grants-statement) instrucción.
-
-## Concesión de sintaxis de privilegios {#grant-privigele-syntax}
-
-``` sql
-GRANT [ON CLUSTER cluster_name] privilege[(column_name [,...])] [,...] ON {db.table|db.*|*.*|table|*} TO {user | role | CURRENT_USER} [,...] [WITH GRANT OPTION]
-```
-
--   `privilege` — Type of privilege.
--   `role` — ClickHouse user role.
--   `user` — ClickHouse user account.
-
-El `WITH GRANT OPTION` subvenciones de cláusula `user` o `role` con permiso para realizar el `GRANT` consulta. Los usuarios pueden otorgar privilegios del mismo alcance que tienen y menos.
-
-## Concesión de sintaxis de roles {#assign-role-syntax}
-
-``` sql
-GRANT [ON CLUSTER cluster_name] role [,...] TO {user | another_role | CURRENT_USER} [,...] [WITH ADMIN OPTION]
-```
-
--   `role` — ClickHouse user role.
--   `user` — ClickHouse user account.
-
-El `WITH ADMIN OPTION` conjuntos de cláusulas [ADMIN OPTION](#admin-option-privilege) privilegio para `user` o `role`.
-
-## Uso {#grant-usage}
-
-Utilizar `GRANT` su cuenta debe tener el `GRANT OPTION` privilegio. Puede otorgar privilegios solo dentro del ámbito de los privilegios de su cuenta.
-
-Por ejemplo, el administrador ha otorgado privilegios a `john` cuenta por la consulta:
-
-``` sql
-GRANT SELECT(x,y) ON db.table TO john WITH GRANT OPTION
-```
-
-Significa que `john` tiene el permiso para realizar:
-
--   `SELECT x,y FROM db.table`.
--   `SELECT x FROM db.table`.
--   `SELECT y FROM db.table`.
-
-`john` no puede realizar `SELECT z FROM db.table`. El `SELECT * FROM db.table` también no está disponible. Al procesar esta consulta, ClickHouse no devuelve ningún dato, incluso `x` y `y`. La única excepción es si una tabla `x` y `y` columnas, en este caso ClickHouse devuelve todos los datos.
-
-También `john` tiene el `GRANT OPTION` privilegios, por lo que puede otorgar a otros usuarios con privilegios del mismo o del menor alcance.
-
-Especificación de privilegios que puede utilizar asterisco (`*`) en lugar de una tabla o un nombre de base de datos. Por ejemplo, el `GRANT SELECT ON db.* TO john` consulta permite `john` para realizar el `SELECT` consulta sobre todas las tablas en `db` base. Además, puede omitir el nombre de la base de datos. En este caso, se otorgan privilegios para la base de datos actual, por ejemplo: `GRANT SELECT ON * TO john` otorga el privilegio en todas las tablas de la base de datos actual, `GRANT SELECT ON mytable TO john` otorga el privilegio sobre el `mytable` tabla en la base de datos actual.
-
-Acceso a la `system` base de datos siempre está permitida (ya que esta base de datos se utiliza para procesar consultas).
-
-Puede conceder varios privilegios a varias cuentas en una consulta. Consulta `GRANT SELECT, INSERT ON *.* TO john, robin` permite cuentas `john` y `robin` para realizar el `INSERT` y `SELECT` consultas sobre todas las tablas en todas las bases de datos en el servidor.
-
-## Privilegio {#grant-privileges}
-
-Privilegio es un permiso para realizar un tipo específico de consultas.
-
-Los privilegios tienen una estructura jerárquica. Un conjunto de consultas permitidas depende del ámbito de privilegios.
-
-Jerarquía de privilegios:
-
--   [SELECT](#grant-select)
--   [INSERT](#grant-insert)
--   [ALTER](#grant-alter)
-    -   `ALTER TABLE`
-        -   `ALTER UPDATE`
-        -   `ALTER DELETE`
-        -   `ALTER COLUMN`
-            -   `ALTER ADD COLUMN`
-            -   `ALTER DROP COLUMN`
-            -   `ALTER MODIFY COLUMN`
-            -   `ALTER COMMENT COLUMN`
-            -   `ALTER CLEAR COLUMN`
-            -   `ALTER RENAME COLUMN`
-        -   `ALTER INDEX`
-            -   `ALTER ORDER BY`
-            -   `ALTER ADD INDEX`
-            -   `ALTER DROP INDEX`
-            -   `ALTER MATERIALIZE INDEX`
-            -   `ALTER CLEAR INDEX`
-        -   `ALTER CONSTRAINT`
-            -   `ALTER ADD CONSTRAINT`
-            -   `ALTER DROP CONSTRAINT`
-        -   `ALTER TTL`
-        -   `ALTER MATERIALIZE TTL`
-        -   `ALTER SETTINGS`
-        -   `ALTER MOVE PARTITION`
-        -   `ALTER FETCH PARTITION`
-        -   `ALTER FREEZE PARTITION`
-    -   `ALTER VIEW`
-        -   `ALTER VIEW REFRESH`
-        -   `ALTER VIEW MODIFY QUERY`
--   [CREATE](#grant-create)
-    -   `CREATE DATABASE`
-    -   `CREATE TABLE`
-    -   `CREATE VIEW`
-    -   `CREATE DICTIONARY`
-    -   `CREATE TEMPORARY TABLE`
--   [DROP](#grant-drop)
-    -   `DROP DATABASE`
-    -   `DROP TABLE`
-    -   `DROP VIEW`
-    -   `DROP DICTIONARY`
--   [TRUNCATE](#grant-truncate)
--   [OPTIMIZE](#grant-optimize)
--   [SHOW](#grant-show)
-    -   `SHOW DATABASES`
-    -   `SHOW TABLES`
-    -   `SHOW COLUMNS`
-    -   `SHOW DICTIONARIES`
--   [KILL QUERY](#grant-kill-query)
--   [ACCESS MANAGEMENT](#grant-access-management)
-    -   `CREATE USER`
-    -   `ALTER USER`
-    -   `DROP USER`
-    -   `CREATE ROLE`
-    -   `ALTER ROLE`
-    -   `DROP ROLE`
-    -   `CREATE ROW POLICY`
-    -   `ALTER ROW POLICY`
-    -   `DROP ROW POLICY`
-    -   `CREATE QUOTA`
-    -   `ALTER QUOTA`
-    -   `DROP QUOTA`
-    -   `CREATE SETTINGS PROFILE`
-    -   `ALTER SETTINGS PROFILE`
-    -   `DROP SETTINGS PROFILE`
-    -   `SHOW ACCESS`
-        -   `SHOW_USERS`
-        -   `SHOW_ROLES`
-        -   `SHOW_ROW_POLICIES`
-        -   `SHOW_QUOTAS`
-        -   `SHOW_SETTINGS_PROFILES`
-    -   `ROLE ADMIN`
--   [SYSTEM](#grant-system)
-    -   `SYSTEM SHUTDOWN`
-    -   `SYSTEM DROP CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP DNS CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP MARK CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP UNCOMPRESSED CACHE`
-    -   `SYSTEM RELOAD`
-        -   `SYSTEM RELOAD CONFIG`
-        -   `SYSTEM RELOAD DICTIONARY`
-        -   `SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES`
-    -   `SYSTEM MERGES`
-    -   `SYSTEM TTL MERGES`
-    -   `SYSTEM FETCHES`
-    -   `SYSTEM MOVES`
-    -   `SYSTEM SENDS`
-        -   `SYSTEM DISTRIBUTED SENDS`
-        -   `SYSTEM REPLICATED SENDS`
-    -   `SYSTEM REPLICATION QUEUES`
-    -   `SYSTEM SYNC REPLICA`
-    -   `SYSTEM RESTART REPLICA`
-    -   `SYSTEM FLUSH`
-        -   `SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED`
-        -   `SYSTEM FLUSH LOGS`
--   [INTROSPECTION](#grant-introspection)
-    -   `addressToLine`
-    -   `addressToSymbol`
-    -   `demangle`
--   [SOURCES](#grant-sources)
-    -   `FILE`
-    -   `URL`
-    -   `REMOTE`
-    -   `YSQL`
-    -   `ODBC`
-    -   `JDBC`
-    -   `HDFS`
-    -   `S3`
--   [dictGet](#grant-dictget)
-
-Ejemplos de cómo se trata esta jerarquía:
-
--   El `ALTER` privilegio incluye todos los demás `ALTER*` privilegio.
--   `ALTER CONSTRAINT` incluir `ALTER ADD CONSTRAINT` y `ALTER DROP CONSTRAINT` privilegio.
-
-Los privilegios se aplican a diferentes niveles. Conocer un nivel sugiere sintaxis disponible para privilegios.
-
-Niveles (de menor a mayor):
-
--   `COLUMN` — Privilege can be granted for column, table, database, or globally.
--   `TABLE` — Privilege can be granted for table, database, or globally.
--   `VIEW` — Privilege can be granted for view, database, or globally.
--   `DICTIONARY` — Privilege can be granted for dictionary, database, or globally.
--   `DATABASE` — Privilege can be granted for database or globally.
--   `GLOBAL` — Privilege can be granted only globally.
--   `GROUP` — Groups privileges of different levels. When `GROUP`-level privilegio se concede, sólo los privilegios del grupo se conceden que corresponden a la sintaxis utilizada.
-
-Ejemplos de sintaxis permitida:
-
--   `GRANT SELECT(x) ON db.table TO user`
--   `GRANT SELECT ON db.* TO user`
-
-Ejemplos de sintaxis no permitida:
-
--   `GRANT CREATE USER(x) ON db.table TO user`
--   `GRANT CREATE USER ON db.* TO user`
-
-El privilegio especial [ALL](#grant-all) otorga todos los privilegios a una cuenta de usuario o un rol.
-
-De forma predeterminada, una cuenta de usuario o un rol no tiene privilegios.
-
-Si un usuario o rol no tiene privilegios, se muestra como [NONE](#grant-none) privilegio.
-
-Algunas consultas por su implementación requieren un conjunto de privilegios. Por ejemplo, para realizar el [RENAME](misc.md#misc_operations-rename) consulta necesita los siguientes privilegios: `SELECT`, `CREATE TABLE`, `INSERT` y `DROP TABLE`.
-
-### SELECT {#grant-select}
-
-Permite realizar [SELECT](select/index.md) consulta.
-
-Nivel de privilegio: `COLUMN`.
-
-**Descripci**
-
-El usuario concedido con este privilegio puede realizar `SELECT` consultas sobre una lista especificada de columnas en la tabla y la base de datos especificadas. Si el usuario incluye otras columnas, entonces se especifica una consulta no devuelve datos.
-
-Considere el siguiente privilegio:
-
-``` sql
-GRANT SELECT(x,y) ON db.table TO john
-```
-
-Este privilegio permite `john` realizar cualquier `SELECT` consulta que involucra datos de la `x` y/o `y` columnas en `db.table`. Por ejemplo, `SELECT x FROM db.table`. `john` no puede realizar `SELECT z FROM db.table`. El `SELECT * FROM db.table` también no está disponible. Al procesar esta consulta, ClickHouse no devuelve ningún dato, incluso `x` y `y`. La única excepción es si una tabla `x` y `y` columnas, en este caso ClickHouse devuelve todos los datos.
-
-### INSERT {#grant-insert}
-
-Permite realizar [INSERT](insert-into.md) consulta.
-
-Nivel de privilegio: `COLUMN`.
-
-**Descripci**
-
-El usuario concedido con este privilegio puede realizar `INSERT` consultas sobre una lista especificada de columnas en la tabla y la base de datos especificadas. Si el usuario incluye otras columnas, entonces se especifica una consulta no inserta ningún dato.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
-GRANT INSERT(x,y) ON db.table TO john
-```
-
-El privilegio concedido permite `john` para insertar datos en el `x` y/o `y` columnas en `db.table`.
-
-### ALTER {#grant-alter}
-
-Permite realizar [ALTER](alter.md) consultas correspondientes a la siguiente jerarquía de privilegios:
-
--   `ALTER`. Nivel: `COLUMN`.
-    -   `ALTER TABLE`. Nivel: `GROUP`
-        -   `ALTER UPDATE`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `UPDATE`
-        -   `ALTER DELETE`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `DELETE`
-        -   `ALTER COLUMN`. Nivel: `GROUP`
-            -   `ALTER ADD COLUMN`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `ADD COLUMN`
-            -   `ALTER DROP COLUMN`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `DROP COLUMN`
-            -   `ALTER MODIFY COLUMN`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `MODIFY COLUMN`
-            -   `ALTER COMMENT COLUMN`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `COMMENT COLUMN`
-            -   `ALTER CLEAR COLUMN`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `CLEAR COLUMN`
-            -   `ALTER RENAME COLUMN`. Nivel: `COLUMN`. Apodo: `RENAME COLUMN`
-        -   `ALTER INDEX`. Nivel: `GROUP`. Apodo: `INDEX`
-            -   `ALTER ORDER BY`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `ALTER MODIFY ORDER BY`, `MODIFY ORDER BY`
-            -   `ALTER ADD INDEX`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `ADD INDEX`
-            -   `ALTER DROP INDEX`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `DROP INDEX`
-            -   `ALTER MATERIALIZE INDEX`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `MATERIALIZE INDEX`
-            -   `ALTER CLEAR INDEX`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `CLEAR INDEX`
-        -   `ALTER CONSTRAINT`. Nivel: `GROUP`. Apodo: `CONSTRAINT`
-            -   `ALTER ADD CONSTRAINT`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `ADD CONSTRAINT`
-            -   `ALTER DROP CONSTRAINT`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `DROP CONSTRAINT`
-        -   `ALTER TTL`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `ALTER MODIFY TTL`, `MODIFY TTL`
-        -   `ALTER MATERIALIZE TTL`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `MATERIALIZE TTL`
-        -   `ALTER SETTINGS`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `ALTER SETTING`, `ALTER MODIFY SETTING`, `MODIFY SETTING`
-        -   `ALTER MOVE PARTITION`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `ALTER MOVE PART`, `MOVE PARTITION`, `MOVE PART`
-        -   `ALTER FETCH PARTITION`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `FETCH PARTITION`
-        -   `ALTER FREEZE PARTITION`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `FREEZE PARTITION`
-    -   `ALTER VIEW` Nivel: `GROUP`
-        -   `ALTER VIEW REFRESH`. Nivel: `VIEW`. Apodo: `ALTER LIVE VIEW REFRESH`, `REFRESH VIEW`
-        -   `ALTER VIEW MODIFY QUERY`. Nivel: `VIEW`. Apodo: `ALTER TABLE MODIFY QUERY`
-
-Ejemplos de cómo se trata esta jerarquía:
-
--   El `ALTER` privilegio incluye todos los demás `ALTER*` privilegio.
--   `ALTER CONSTRAINT` incluir `ALTER ADD CONSTRAINT` y `ALTER DROP CONSTRAINT` privilegio.
-
-**Nota**
-
--   El `MODIFY SETTING` privilege permite modificar la configuración del motor de tablas. In no afecta la configuración o los parámetros de configuración del servidor.
--   El `ATTACH` operación necesita el [CREATE](#grant-create) privilegio.
--   El `DETACH` operación necesita el [DROP](#grant-drop) privilegio.
--   Para detener la mutación por el [KILL MUTATION](misc.md#kill-mutation) consulta, necesita tener un privilegio para iniciar esta mutación. Por ejemplo, si desea detener el `ALTER UPDATE` consulta, necesita el `ALTER UPDATE`, `ALTER TABLE`, o `ALTER` privilegio.
-
-### CREATE {#grant-create}
-
-Permite realizar [CREATE](create.md) y [ATTACH](misc.md#attach) Consultas DDL correspondientes a la siguiente jerarquía de privilegios:
-
--   `CREATE`. Nivel: `GROUP`
-    -   `CREATE DATABASE`. Nivel: `DATABASE`
-    -   `CREATE TABLE`. Nivel: `TABLE`
-    -   `CREATE VIEW`. Nivel: `VIEW`
-    -   `CREATE DICTIONARY`. Nivel: `DICTIONARY`
-    -   `CREATE TEMPORARY TABLE`. Nivel: `GLOBAL`
-
-**Nota**
-
--   Para eliminar la tabla creada, un usuario necesita [DROP](#grant-drop).
-
-### DROP {#grant-drop}
-
-Permite realizar [DROP](misc.md#drop) y [DETACH](misc.md#detach) consultas correspondientes a la siguiente jerarquía de privilegios:
-
--   `DROP`. Nivel:
-    -   `DROP DATABASE`. Nivel: `DATABASE`
-    -   `DROP TABLE`. Nivel: `TABLE`
-    -   `DROP VIEW`. Nivel: `VIEW`
-    -   `DROP DICTIONARY`. Nivel: `DICTIONARY`
-
-### TRUNCATE {#grant-truncate}
-
-Permite realizar [TRUNCATE](misc.md#truncate-statement) consulta.
-
-Nivel de privilegio: `TABLE`.
-
-### OPTIMIZE {#grant-optimize}
-
-Permite realizar el [OPTIMIZE TABLE](misc.md#misc_operations-optimize) consulta.
-
-Nivel de privilegio: `TABLE`.
-
-### SHOW {#grant-show}
-
-Permite realizar `SHOW`, `DESCRIBE`, `USE`, y `EXISTS` consultas, correspondientes a la siguiente jerarquía de privilegios:
-
--   `SHOW`. Nivel: `GROUP`
-    -   `SHOW DATABASES`. Nivel: `DATABASE`. Permite ejecutar `SHOW DATABASES`, `SHOW CREATE DATABASE`, `USE <database>` consulta.
-    -   `SHOW TABLES`. Nivel: `TABLE`. Permite ejecutar `SHOW TABLES`, `EXISTS <table>`, `CHECK <table>` consulta.
-    -   `SHOW COLUMNS`. Nivel: `COLUMN`. Permite ejecutar `SHOW CREATE TABLE`, `DESCRIBE` consulta.
-    -   `SHOW DICTIONARIES`. Nivel: `DICTIONARY`. Permite ejecutar `SHOW DICTIONARIES`, `SHOW CREATE DICTIONARY`, `EXISTS <dictionary>` consulta.
-
-**Nota**
-
-Un usuario tiene el `SHOW` privilegio si tiene algún otro privilegio relativo a la tabla, diccionario o base de datos especificados.
-
-### KILL QUERY {#grant-kill-query}
-
-Permite realizar el [KILL](misc.md#kill-query-statement) consultas correspondientes a la siguiente jerarquía de privilegios:
-
-Nivel de privilegio: `GLOBAL`.
-
-**Nota**
-
-`KILL QUERY` privilege permite a un usuario matar consultas de otros usuarios.
-
-### ACCESS MANAGEMENT {#grant-access-management}
-
-Permite a un usuario realizar consultas que administran usuarios, roles y directivas de fila.
-
--   `ACCESS MANAGEMENT`. Nivel: `GROUP`
-    -   `CREATE USER`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `ALTER USER`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `DROP USER`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `CREATE ROLE`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `ALTER ROLE`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `DROP ROLE`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `ROLE ADMIN`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `CREATE ROW POLICY`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `CREATE POLICY`
-    -   `ALTER ROW POLICY`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `ALTER POLICY`
-    -   `DROP ROW POLICY`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `DROP POLICY`
-    -   `CREATE QUOTA`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `ALTER QUOTA`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `DROP QUOTA`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `CREATE SETTINGS PROFILE`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `CREATE PROFILE`
-    -   `ALTER SETTINGS PROFILE`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `ALTER PROFILE`
-    -   `DROP SETTINGS PROFILE`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `DROP PROFILE`
-    -   `SHOW ACCESS`. Nivel: `GROUP`
-        -   `SHOW_USERS`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SHOW CREATE USER`
-        -   `SHOW_ROLES`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SHOW CREATE ROLE`
-        -   `SHOW_ROW_POLICIES`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SHOW POLICIES`, `SHOW CREATE ROW POLICY`, `SHOW CREATE POLICY`
-        -   `SHOW_QUOTAS`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SHOW CREATE QUOTA`
-        -   `SHOW_SETTINGS_PROFILES`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SHOW PROFILES`, `SHOW CREATE SETTINGS PROFILE`, `SHOW CREATE PROFILE`
-
-El `ROLE ADMIN` privilege permite a un usuario otorgar y revocar cualquier función, incluidas aquellas que no se otorgan al usuario con la opción de administrador.
-
-### SYSTEM {#grant-system}
-
-Permite a un usuario realizar el [SYSTEM](system.md) consultas correspondientes a la siguiente jerarquía de privilegios.
-
--   `SYSTEM`. Nivel: `GROUP`
-    -   `SYSTEM SHUTDOWN`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SYSTEM KILL`, `SHUTDOWN`
-    -   `SYSTEM DROP CACHE`. Apodo: `DROP CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP DNS CACHE`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SYSTEM DROP DNS`, `DROP DNS CACHE`, `DROP DNS`
-        -   `SYSTEM DROP MARK CACHE`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SYSTEM DROP MARK`, `DROP MARK CACHE`, `DROP MARKS`
-        -   `SYSTEM DROP UNCOMPRESSED CACHE`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SYSTEM DROP UNCOMPRESSED`, `DROP UNCOMPRESSED CACHE`, `DROP UNCOMPRESSED`
-    -   `SYSTEM RELOAD`. Nivel: `GROUP`
-        -   `SYSTEM RELOAD CONFIG`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `RELOAD CONFIG`
-        -   `SYSTEM RELOAD DICTIONARY`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `SYSTEM RELOAD DICTIONARIES`, `RELOAD DICTIONARY`, `RELOAD DICTIONARIES`
-        -   `SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES`. Nivel: `GLOBAL`. Aliases: R`ELOAD EMBEDDED DICTIONARIES`
-    -   `SYSTEM MERGES`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP MERGES`, `SYSTEM START MERGES`, `STOP MERGES`, `START MERGES`
-    -   `SYSTEM TTL MERGES`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP TTL MERGES`, `SYSTEM START TTL MERGES`, `STOP TTL MERGES`, `START TTL MERGES`
-    -   `SYSTEM FETCHES`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP FETCHES`, `SYSTEM START FETCHES`, `STOP FETCHES`, `START FETCHES`
-    -   `SYSTEM MOVES`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP MOVES`, `SYSTEM START MOVES`, `STOP MOVES`, `START MOVES`
-    -   `SYSTEM SENDS`. Nivel: `GROUP`. Apodo: `SYSTEM STOP SENDS`, `SYSTEM START SENDS`, `STOP SENDS`, `START SENDS`
-        -   `SYSTEM DISTRIBUTED SENDS`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP DISTRIBUTED SENDS`, `SYSTEM START DISTRIBUTED SENDS`, `STOP DISTRIBUTED SENDS`, `START DISTRIBUTED SENDS`
-        -   `SYSTEM REPLICATED SENDS`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP REPLICATED SENDS`, `SYSTEM START REPLICATED SENDS`, `STOP REPLICATED SENDS`, `START REPLICATED SENDS`
-    -   `SYSTEM REPLICATION QUEUES`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYSTEM STOP REPLICATION QUEUES`, `SYSTEM START REPLICATION QUEUES`, `STOP REPLICATION QUEUES`, `START REPLICATION QUEUES`
-    -   `SYSTEM SYNC REPLICA`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `SYNC REPLICA`
-    -   `SYSTEM RESTART REPLICA`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `RESTART REPLICA`
-    -   `SYSTEM FLUSH`. Nivel: `GROUP`
-        -   `SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED`. Nivel: `TABLE`. Apodo: `FLUSH DISTRIBUTED`
-        -   `SYSTEM FLUSH LOGS`. Nivel: `GLOBAL`. Apodo: `FLUSH LOGS`
-
-El `SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES` privilegios otorgados implícitamente por el `SYSTEM RELOAD DICTIONARY ON *.*` privilegio.
-
-### INTROSPECTION {#grant-introspection}
-
-Permite usar [introspección](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md) función.
-
--   `INTROSPECTION`. Nivel: `GROUP`. Apodo: `INTROSPECTION FUNCTIONS`
-    -   `addressToLine`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `addressToSymbol`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `demangle`. Nivel: `GLOBAL`
-
-### SOURCES {#grant-sources}
-
-Permite utilizar fuentes de datos externas. Se aplica a [motores de mesa](../../engines/table-engines/index.md) y [funciones de la tabla](../table-functions/index.md#table-functions).
-
--   `SOURCES`. Nivel: `GROUP`
-    -   `FILE`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `URL`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `REMOTE`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `YSQL`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `ODBC`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `JDBC`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `HDFS`. Nivel: `GLOBAL`
-    -   `S3`. Nivel: `GLOBAL`
-
-El `SOURCES` privilege permite el uso de todas las fuentes. También puede otorgar un privilegio para cada fuente individualmente. Para usar fuentes, necesita privilegios adicionales.
-
-Ejemplos:
-
--   Para crear una tabla con el [Motor de tablas MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md) usted necesita `CREATE TABLE (ON db.table_name)` y `MYSQL` privilegio.
--   Para utilizar el [función de tabla mysql](../table-functions/mysql.md) usted necesita `CREATE TEMPORARY TABLE` y `MYSQL` privilegio.
-
-### dictGet {#grant-dictget}
-
--   `dictGet`. Apodo: `dictHas`, `dictGetHierarchy`, `dictIsIn`
-
-Permite a un usuario ejecutar [dictGet](../functions/ext-dict-functions.md#dictget), [dictHas](../functions/ext-dict-functions.md#dicthas), [dictGetHierarchy](../functions/ext-dict-functions.md#dictgethierarchy), [DictIsIn](../functions/ext-dict-functions.md#dictisin) función.
-
-Nivel de privilegio: `DICTIONARY`.
-
-**Ejemplos**
-
--   `GRANT dictGet ON mydb.mydictionary TO john`
--   `GRANT dictGet ON mydictionary TO john`
-
-### ALL {#grant-all}
-
-Otorga todos los privilegios de la entidad regulada a una cuenta de usuario o un rol.
-
-### NONE {#grant-none}
-
-No otorga ningún privilegio.
-
-### ADMIN OPTION {#admin-option-privilege}
-
-El `ADMIN OPTION` privilege permite a un usuario otorgar su rol a otro usuario.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/grant/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/index.md b/docs/es/sql-reference/statements/index.md
deleted file mode 100644
index befef794c1c..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Instrucci\xF3n"
-toc_priority: 31
----
-
-
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/insert-into.md b/docs/es/sql-reference/statements/insert-into.md
deleted file mode 100644
index 4f64af830e7..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/insert-into.md
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: INSERT INTO
----
-
-## INSERT {#insert}
-
-Adición de datos.
-
-Formato de consulta básico:
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
-```
-
-La consulta puede especificar una lista de columnas para insertar `[(c1, c2, c3)]`. En este caso, el resto de las columnas se llenan con:
-
--   Los valores calculados a partir del `DEFAULT` expresiones especificadas en la definición de la tabla.
--   Ceros y cadenas vacías, si `DEFAULT` expresiones no están definidas.
-
-Si [strict_insert_defaults=1](../../operations/settings/settings.md), columnas que no tienen `DEFAULT` definido debe figurar en la consulta.
-
-Los datos se pueden pasar al INSERT en cualquier [formato](../../interfaces/formats.md#formats) con el apoyo de ClickHouse. El formato debe especificarse explícitamente en la consulta:
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT format_name data_set
-```
-
-For example, the following query format is identical to the basic version of INSERT … VALUES:
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT Values (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
-```
-
-ClickHouse elimina todos los espacios y un avance de línea (si hay uno) antes de los datos. Al formar una consulta, recomendamos colocar los datos en una nueva línea después de los operadores de consulta (esto es importante si los datos comienzan con espacios).
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-INSERT INTO t FORMAT TabSeparated
-11  Hello, world!
-22  Qwerty
-```
-
-Puede insertar datos por separado de la consulta mediante el cliente de línea de comandos o la interfaz HTTP. Para obtener más información, consulte la sección “[Interfaz](../../interfaces/index.md#interfaces)”.
-
-### Limitación {#constraints}
-
-Si la tabla tiene [limitación](create.md#constraints), their expressions will be checked for each row of inserted data. If any of those constraints is not satisfied — server will raise an exception containing constraint name and expression, the query will be stopped.
-
-### Insertar los resultados de `SELECT` {#insert_query_insert-select}
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] SELECT ...
-```
-
-Las columnas se asignan de acuerdo con su posición en la cláusula SELECT. Sin embargo, sus nombres en la expresión SELECT y la tabla para INSERT pueden diferir. Si es necesario, se realiza la fundición de tipo.
-
-Ninguno de los formatos de datos, excepto Valores, permite establecer valores para expresiones como `now()`, `1 + 2` y así sucesivamente. El formato Values permite el uso limitado de expresiones, pero esto no se recomienda, porque en este caso se usa código ineficiente para su ejecución.
-
-No se admiten otras consultas para modificar partes de datos: `UPDATE`, `DELETE`, `REPLACE`, `MERGE`, `UPSERT`, `INSERT UPDATE`.
-Sin embargo, puede eliminar datos antiguos usando `ALTER TABLE ... DROP PARTITION`.
-
-`FORMAT` cláusula debe especificarse al final de la consulta si `SELECT` cláusula contiene la función de tabla [entrada()](../table-functions/input.md).
-
-### Consideraciones de rendimiento {#performance-considerations}
-
-`INSERT` ordena los datos de entrada por clave principal y los divide en particiones por una clave de partición. Si inserta datos en varias particiones a la vez, puede reducir significativamente el rendimiento del `INSERT` consulta. Para evitar esto:
-
--   Agregue datos en lotes bastante grandes, como 100.000 filas a la vez.
--   Agrupe los datos por una clave de partición antes de cargarlos en ClickHouse.
-
-El rendimiento no disminuirá si:
-
--   Los datos se agregan en tiempo real.
--   Carga datos que normalmente están ordenados por tiempo.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/insert_into/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/misc.md b/docs/es/sql-reference/statements/misc.md
deleted file mode 100644
index 49cbc4fe558..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/misc.md
+++ /dev/null
@@ -1,358 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: Otro
----
-
-# Consultas Misceláneas {#miscellaneous-queries}
-
-## ATTACH {#attach}
-
-Esta consulta es exactamente la misma que `CREATE`, pero
-
--   En lugar de la palabra `CREATE` utiliza la palabra `ATTACH`.
--   La consulta no crea datos en el disco, pero supone que los datos ya están en los lugares apropiados, y simplemente agrega información sobre la tabla al servidor.
-    Después de ejecutar una consulta ATTACH, el servidor sabrá sobre la existencia de la tabla.
-
-Si la tabla se separó previamente (`DETACH`), lo que significa que su estructura es conocida, puede usar taquigrafía sin definir la estructura.
-
-``` sql
-ATTACH TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Esta consulta se utiliza al iniciar el servidor. El servidor almacena los metadatos de la tabla como archivos con `ATTACH` consultas, que simplemente se ejecuta en el lanzamiento (con la excepción de las tablas del sistema, que se crean explícitamente en el servidor).
-
-## CHECK TABLE {#check-table}
-
-Comprueba si los datos de la tabla están dañados.
-
-``` sql
-CHECK TABLE [db.]name
-```
-
-El `CHECK TABLE` query compara los tamaños de archivo reales con los valores esperados que se almacenan en el servidor. Si los tamaños de archivo no coinciden con los valores almacenados, significa que los datos están dañados. Esto puede deberse, por ejemplo, a un bloqueo del sistema durante la ejecución de la consulta.
-
-La respuesta de consulta contiene el `result` columna con una sola fila. La fila tiene un valor de
-[Booleana](../../sql-reference/data-types/boolean.md) tipo:
-
--   0 - Los datos de la tabla están dañados.
--   1 - Los datos mantienen la integridad.
-
-El `CHECK TABLE` query admite los siguientes motores de tablas:
-
--   [Registro](../../engines/table-engines/log-family/log.md)
--   [TinyLog](../../engines/table-engines/log-family/tinylog.md)
--   [StripeLog](../../engines/table-engines/log-family/stripelog.md)
--   [Familia MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)
-
-Realizado sobre las tablas con otros motores de tabla causa una excepción.
-
-Motores del `*Log` la familia no proporciona la recuperación automática de datos en caso de fallo. Utilice el `CHECK TABLE` consulta para rastrear la pérdida de datos de manera oportuna.
-
-Para `MergeTree` motores familiares, el `CHECK TABLE` query muestra un estado de comprobación para cada parte de datos individual de una tabla en el servidor local.
-
-**Si los datos están dañados**
-
-Si la tabla está dañada, puede copiar los datos no dañados a otra tabla. Para hacer esto:
-
-1.  Cree una nueva tabla con la misma estructura que la tabla dañada. Para ello, ejecute la consulta `CREATE TABLE <new_table_name> AS <damaged_table_name>`.
-2.  Establezca el [max_threads](../../operations/settings/settings.md#settings-max_threads) valor a 1 para procesar la siguiente consulta en un único subproceso. Para ello, ejecute la consulta `SET max_threads = 1`.
-3.  Ejecutar la consulta `INSERT INTO <new_table_name> SELECT * FROM <damaged_table_name>`. Esta solicitud copia los datos no dañados de la tabla dañada a otra tabla. Solo se copiarán los datos anteriores a la parte dañada.
-4.  Reinicie el `clickhouse-client` para restablecer el `max_threads` valor.
-
-## DESCRIBE TABLE {#misc-describe-table}
-
-``` sql
-DESC|DESCRIBE TABLE [db.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Devuelve lo siguiente `String` tipo columnas:
-
--   `name` — Column name.
--   `type`— Column type.
--   `default_type` — Clause that is used in [expresión predeterminada](create.md#create-default-values) (`DEFAULT`, `MATERIALIZED` o `ALIAS`). La columna contiene una cadena vacía, si no se especifica la expresión predeterminada.
--   `default_expression` — Value specified in the `DEFAULT` clausula.
--   `comment_expression` — Comment text.
-
-Las estructuras de datos anidadas se generan en “expanded” formato. Cada columna se muestra por separado, con el nombre después de un punto.
-
-## DETACH {#detach}
-
-Elimina información sobre el ‘name’ tabla desde el servidor. El servidor deja de saber sobre la existencia de la tabla.
-
-``` sql
-DETACH TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Esto no elimina los datos ni los metadatos de la tabla. En el próximo lanzamiento del servidor, el servidor leerá los metadatos y volverá a conocer la tabla.
-Del mismo modo, un “detached” se puede volver a conectar usando el `ATTACH` consulta (con la excepción de las tablas del sistema, que no tienen metadatos almacenados para ellas).
-
-No hay `DETACH DATABASE` consulta.
-
-## DROP {#drop}
-
-Esta consulta tiene dos tipos: `DROP DATABASE` y `DROP TABLE`.
-
-``` sql
-DROP DATABASE [IF EXISTS] db [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Elimina todas las tablas dentro del ‘db’ base de datos, a continuación, elimina ‘db’ base de datos en sí.
-Si `IF EXISTS` se especifica, no devuelve un error si la base de datos no existe.
-
-``` sql
-DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Elimina la tabla.
-Si `IF EXISTS` se especifica, no devuelve un error si la tabla no existe o la base de datos no existe.
-
-    DROP DICTIONARY [IF EXISTS] [db.]name
-
-Elimina el diccionario.
-Si `IF EXISTS` se especifica, no devuelve un error si la tabla no existe o la base de datos no existe.
-
-## DROP USER {#drop-user-statement}
-
-Elimina un usuario.
-
-### Sintaxis {#drop-user-syntax}
-
-``` sql
-DROP USER [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP ROLE {#drop-role-statement}
-
-Elimina un rol.
-
-El rol eliminado se revoca de todas las entidades donde se concedió.
-
-### Sintaxis {#drop-role-syntax}
-
-``` sql
-DROP ROLE [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP ROW POLICY {#drop-row-policy-statement}
-
-Elimina una directiva de fila.
-
-La directiva de filas eliminadas se revoca de todas las entidades a las que se asignó.
-
-### Sintaxis {#drop-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-DROP [ROW] POLICY [IF EXISTS] name [,...] ON [database.]table [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP QUOTA {#drop-quota-statement}
-
-Elimina una cuota.
-
-La cuota eliminada se revoca de todas las entidades a las que se asignó.
-
-### Sintaxis {#drop-quota-syntax}
-
-``` sql
-DROP QUOTA [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP SETTINGS PROFILE {#drop-settings-profile-statement}
-
-Elimina una cuota.
-
-La cuota eliminada se revoca de todas las entidades a las que se asignó.
-
-### Sintaxis {#drop-settings-profile-syntax}
-
-``` sql
-DROP [SETTINGS] PROFILE [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## EXISTS {#exists-statement}
-
-``` sql
-EXISTS [TEMPORARY] [TABLE|DICTIONARY] [db.]name [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Devuelve una sola `UInt8`columna -type, que contiene el valor único `0` si la tabla o base de datos no existe, o `1` si la tabla existe en la base de datos especificada.
-
-## KILL QUERY {#kill-query-statement}
-
-``` sql
-KILL QUERY [ON CLUSTER cluster]
-  WHERE <where expression to SELECT FROM system.processes query>
-  [SYNC|ASYNC|TEST]
-  [FORMAT format]
-```
-
-Intenta terminar por la fuerza las consultas que se están ejecutando actualmente.
-Las consultas a finalizar se seleccionan en el sistema.tabla de procesos utilizando los criterios definidos en el `WHERE` cláusula de la `KILL` consulta.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
--- Forcibly terminates all queries with the specified query_id:
-KILL QUERY WHERE query_id='2-857d-4a57-9ee0-327da5d60a90'
-
--- Synchronously terminates all queries run by 'username':
-KILL QUERY WHERE user='username' SYNC
-```
-
-Los usuarios de solo lectura solo pueden detener sus propias consultas.
-
-De forma predeterminada, se utiliza la versión asincrónica de las consultas (`ASYNC`), que no espera la confirmación de que las consultas se han detenido.
-
-La versión síncrona (`SYNC`) espera a que se detengan todas las consultas y muestra información sobre cada proceso a medida que se detiene.
-La respuesta contiene el `kill_status` columna, que puede tomar los siguientes valores:
-
-1.  ‘finished’ – The query was terminated successfully.
-2.  ‘waiting’ – Waiting for the query to end after sending it a signal to terminate.
-3.  The other values ​​explain why the query can't be stopped.
-
-Una consulta de prueba (`TEST`) sólo comprueba los derechos del usuario y muestra una lista de consultas para detener.
-
-## KILL MUTATION {#kill-mutation}
-
-``` sql
-KILL MUTATION [ON CLUSTER cluster]
-  WHERE <where expression to SELECT FROM system.mutations query>
-  [TEST]
-  [FORMAT format]
-```
-
-Intenta cancelar y quitar [mutación](alter.md#alter-mutations) que se están ejecutando actualmente. Las mutaciones para cancelar se seleccionan en el [`system.mutations`](../../operations/system-tables.md#system_tables-mutations) utilizando el filtro especificado por el `WHERE` cláusula de la `KILL` consulta.
-
-Una consulta de prueba (`TEST`) sólo comprueba los derechos del usuario y muestra una lista de consultas para detener.
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
--- Cancel and remove all mutations of the single table:
-KILL MUTATION WHERE database = 'default' AND table = 'table'
-
--- Cancel the specific mutation:
-KILL MUTATION WHERE database = 'default' AND table = 'table' AND mutation_id = 'mutation_3.txt'
-```
-
-The query is useful when a mutation is stuck and cannot finish (e.g. if some function in the mutation query throws an exception when applied to the data contained in the table).
-
-Los cambios ya realizados por la mutación no se revierten.
-
-## OPTIMIZE {#misc_operations-optimize}
-
-``` sql
-OPTIMIZE TABLE [db.]name [ON CLUSTER cluster] [PARTITION partition | PARTITION ID 'partition_id'] [FINAL] [DEDUPLICATE]
-```
-
-Esta consulta intenta inicializar una combinación no programada de partes de datos para tablas con un motor de tablas [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) familia.
-
-El `OPTMIZE` consulta también es compatible con el [Método de codificación de datos:](../../engines/table-engines/special/materializedview.md) y el [Búfer](../../engines/table-engines/special/buffer.md) motor. No se admiten otros motores de tabla.
-
-Cuando `OPTIMIZE` se utiliza con el [ReplicatedMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) la familia de motores de tablas, ClickHouse crea una tarea para fusionar y espera la ejecución en todos los nodos (si `replication_alter_partitions_sync` está habilitada la configuración).
-
--   Si `OPTIMIZE` no realiza una fusión por ningún motivo, no notifica al cliente. Para habilitar las notificaciones, [Optize_throw_if_noop](../../operations/settings/settings.md#setting-optimize_throw_if_noop) configuración.
--   Si especifica un `PARTITION`, sólo la partición especificada está optimizada. [Cómo establecer la expresión de partición](alter.md#alter-how-to-specify-part-expr).
--   Si especifica `FINAL`, la optimización se realiza incluso cuando todos los datos ya están en una parte.
--   Si especifica `DEDUPLICATE`, luego se deduplicarán filas completamente idénticas (se comparan todas las columnas), tiene sentido solo para el motor MergeTree.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    `OPTIMIZE` no se puede arreglar el “Too many parts” error.
-
-## RENAME {#misc_operations-rename}
-
-Cambia el nombre de una o más tablas.
-
-``` sql
-RENAME TABLE [db11.]name11 TO [db12.]name12, [db21.]name21 TO [db22.]name22, ... [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Todas las tablas se renombran bajo bloqueo global. Cambiar el nombre de las tablas es una operación ligera. Si ha indicado otra base de datos después de TO, la tabla se moverá a esta base de datos. Sin embargo, los directorios con bases de datos deben residir en el mismo sistema de archivos (de lo contrario, se devuelve un error).
-
-## SET {#query-set}
-
-``` sql
-SET param = value
-```
-
-Asignar `value` a la `param` [configuración](../../operations/settings/index.md) para la sesión actual. No se puede cambiar [configuración del servidor](../../operations/server-configuration-parameters/index.md) de esta manera.
-
-También puede establecer todos los valores del perfil de configuración especificado en una sola consulta.
-
-``` sql
-SET profile = 'profile-name-from-the-settings-file'
-```
-
-Para obtener más información, consulte [Configuración](../../operations/settings/settings.md).
-
-## SET ROLE {#set-role-statement}
-
-Activa roles para el usuario actual.
-
-### Sintaxis {#set-role-syntax}
-
-``` sql
-SET ROLE {DEFAULT | NONE | role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}
-```
-
-## SET DEFAULT ROLE {#set-default-role-statement}
-
-Establece roles predeterminados para un usuario.
-
-Los roles predeterminados se activan automáticamente al iniciar sesión del usuario. Puede establecer como predeterminado sólo los roles concedidos anteriormente. Si el rol no se concede a un usuario, ClickHouse produce una excepción.
-
-### Sintaxis {#set-default-role-syntax}
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE {NONE | role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]} TO {user|CURRENT_USER} [,...]
-```
-
-### Ejemplos {#set-default-role-examples}
-
-Establecer varios roles predeterminados para un usuario:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE role1, role2, ... TO user
-```
-
-Establezca todos los roles concedidos como predeterminados para un usuario:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE ALL TO user
-```
-
-Borrar roles predeterminados de un usuario:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE NONE TO user
-```
-
-Establezca todos los roles concedidos como predeterminados excepto algunos de ellos:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE ALL EXCEPT role1, role2 TO user
-```
-
-## TRUNCATE {#truncate-statement}
-
-``` sql
-TRUNCATE TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Elimina todos los datos de una tabla. Cuando la cláusula `IF EXISTS` se omite, la consulta devuelve un error si la tabla no existe.
-
-El `TRUNCATE` consulta no es compatible con [Vista](../../engines/table-engines/special/view.md), [File](../../engines/table-engines/special/file.md), [URL](../../engines/table-engines/special/url.md) y [Nulo](../../engines/table-engines/special/null.md) motores de mesa.
-
-## USE {#use}
-
-``` sql
-USE db
-```
-
-Permite establecer la base de datos actual para la sesión.
-La base de datos actual se utiliza para buscar tablas si la base de datos no está definida explícitamente en la consulta con un punto antes del nombre de la tabla.
-Esta consulta no se puede realizar cuando se usa el protocolo HTTP, ya que no existe un concepto de sesión.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/misc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/revoke.md b/docs/es/sql-reference/statements/revoke.md
deleted file mode 100644
index 2c5ee0a40f7..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/revoke.md
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: REVOKE
----
-
-# REVOKE {#revoke}
-
-Revoca privilegios de usuarios o roles.
-
-## Sintaxis {#revoke-syntax}
-
-**Revocación de privilegios de usuarios**
-
-``` sql
-REVOKE [ON CLUSTER cluster_name] privilege[(column_name [,...])] [,...] ON {db.table|db.*|*.*|table|*} FROM {user | CURRENT_USER} [,...] | ALL | ALL EXCEPT {user | CURRENT_USER} [,...]
-```
-
-**Revocación de roles de usuarios**
-
-``` sql
-REVOKE [ON CLUSTER cluster_name] [ADMIN OPTION FOR] role [,...] FROM {user | role | CURRENT_USER} [,...] | ALL | ALL EXCEPT {user_name | role_name | CURRENT_USER} [,...]
-```
-
-## Descripci {#revoke-description}
-
-Para revocar algún privilegio, puede usar un privilegio de alcance más amplio que planea revocar. Por ejemplo, si un usuario tiene `SELECT (x,y)` privilegio, administrador puede realizar `REVOKE SELECT(x,y) ...`, o `REVOKE SELECT * ...` o incluso `REVOKE ALL PRIVILEGES ...` consulta para revocar este privilegio.
-
-### Revocaciones parciales {#partial-revokes-dscr}
-
-Puede revocar una parte de un privilegio. Por ejemplo, si un usuario tiene `SELECT *.*` privilegio puede revocarle un privilegio para leer datos de alguna tabla o una base de datos.
-
-## Ejemplos {#revoke-example}
-
-Otorgue el `john` cuenta de usuario con un privilegio para seleccionar de todas las bases de datos `accounts` una:
-
-``` sql
-GRANT SELECT ON *.* TO john;
-REVOKE SELECT ON accounts.* FROM john;
-```
-
-Otorgue el `mira` cuenta de usuario con un privilegio para seleccionar entre todas las columnas `accounts.staff` excepción de la tabla `wage` una.
-
-``` sql
-GRANT SELECT ON accounts.staff TO mira;
-REVOKE SELECT(wage) ON accounts.staff FROM mira;
-```
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings/) ##}
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/array-join.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/array-join.md
deleted file mode 100644
index d0393dce76a..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/array-join.md
+++ /dev/null
@@ -1,282 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# ARRAY JOIN Cláusula {#select-array-join-clause}
-
-Es una operación común para las tablas que contienen una columna de matriz para producir una nueva tabla que tiene una columna con cada elemento de matriz individual de esa columna inicial, mientras que los valores de otras columnas se duplican. Este es el caso básico de lo que `ARRAY JOIN` cláusula hace.
-
-Su nombre proviene del hecho de que se puede considerar como una ejecución `JOIN` con una matriz o estructura de datos anidada. La intención es similar a la [arrayJoin](../../functions/array-join.md#functions_arrayjoin) función, pero la funcionalidad de la cláusula es más amplia.
-
-Sintaxis:
-
-``` sql
-SELECT <expr_list>
-FROM <left_subquery>
-[LEFT] ARRAY JOIN <array>
-[WHERE|PREWHERE <expr>]
-...
-```
-
-Solo puede especificar uno `ARRAY JOIN` cláusula en una `SELECT` consulta.
-
-Tipos admitidos de `ARRAY JOIN` se enumeran a continuación:
-
--   `ARRAY JOIN` - En el caso base, las matrices vacías no se incluyen en el resultado de `JOIN`.
--   `LEFT ARRAY JOIN` - El resultado de `JOIN` contiene filas con matrices vacías. El valor de una matriz vacía se establece en el valor predeterminado para el tipo de elemento de matriz (normalmente 0, cadena vacía o NULL).
-
-## Ejemplos básicos de ARRAY JOIN {#basic-array-join-examples}
-
-Los siguientes ejemplos demuestran el uso de la `ARRAY JOIN` y `LEFT ARRAY JOIN` clausula. Vamos a crear una tabla con un [Matriz](../../../sql-reference/data-types/array.md) escriba la columna e inserte valores en ella:
-
-``` sql
-CREATE TABLE arrays_test
-(
-    s String,
-    arr Array(UInt8)
-) ENGINE = Memory;
-
-INSERT INTO arrays_test
-VALUES ('Hello', [1,2]), ('World', [3,4,5]), ('Goodbye', []);
-```
-
-``` text
-┌─s───────────┬─arr─────┐
-│ Hello       │ [1,2]   │
-│ World       │ [3,4,5] │
-│ Goodbye     │ []      │
-└─────────────┴─────────┘
-```
-
-El siguiente ejemplo utiliza el `ARRAY JOIN` clausula:
-
-``` sql
-SELECT s, arr
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─┐
-│ Hello │   1 │
-│ Hello │   2 │
-│ World │   3 │
-│ World │   4 │
-│ World │   5 │
-└───────┴─────┘
-```
-
-El siguiente ejemplo utiliza el `LEFT ARRAY JOIN` clausula:
-
-``` sql
-SELECT s, arr
-FROM arrays_test
-LEFT ARRAY JOIN arr;
-```
-
-``` text
-┌─s───────────┬─arr─┐
-│ Hello       │   1 │
-│ Hello       │   2 │
-│ World       │   3 │
-│ World       │   4 │
-│ World       │   5 │
-│ Goodbye     │   0 │
-└─────────────┴─────┘
-```
-
-## Uso de alias {#using-aliases}
-
-Se puede especificar un alias para una matriz en el `ARRAY JOIN` clausula. En este caso, este alias puede acceder a un elemento de matriz, pero el nombre original tiene acceso a la matriz en sí. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT s, arr, a
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr AS a;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─────┬─a─┐
-│ Hello │ [1,2]   │ 1 │
-│ Hello │ [1,2]   │ 2 │
-│ World │ [3,4,5] │ 3 │
-│ World │ [3,4,5] │ 4 │
-│ World │ [3,4,5] │ 5 │
-└───────┴─────────┴───┘
-```
-
-Usando alias, puede realizar `ARRAY JOIN` con una matriz externa. Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT s, arr_external
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN [1, 2, 3] AS arr_external;
-```
-
-``` text
-┌─s───────────┬─arr_external─┐
-│ Hello       │            1 │
-│ Hello       │            2 │
-│ Hello       │            3 │
-│ World       │            1 │
-│ World       │            2 │
-│ World       │            3 │
-│ Goodbye     │            1 │
-│ Goodbye     │            2 │
-│ Goodbye     │            3 │
-└─────────────┴──────────────┘
-```
-
-Múltiples matrices se pueden separar por comas en el `ARRAY JOIN` clausula. En este caso, `JOIN` se realiza con ellos simultáneamente (la suma directa, no el producto cartesiano). Tenga en cuenta que todas las matrices deben tener el mismo tamaño. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT s, arr, a, num, mapped
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr AS a, arrayEnumerate(arr) AS num, arrayMap(x -> x + 1, arr) AS mapped;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─────┬─a─┬─num─┬─mapped─┐
-│ Hello │ [1,2]   │ 1 │   1 │      2 │
-│ Hello │ [1,2]   │ 2 │   2 │      3 │
-│ World │ [3,4,5] │ 3 │   1 │      4 │
-│ World │ [3,4,5] │ 4 │   2 │      5 │
-│ World │ [3,4,5] │ 5 │   3 │      6 │
-└───────┴─────────┴───┴─────┴────────┘
-```
-
-El siguiente ejemplo utiliza el [arrayEnumerate](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#array_functions-arrayenumerate) función:
-
-``` sql
-SELECT s, arr, a, num, arrayEnumerate(arr)
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr AS a, arrayEnumerate(arr) AS num;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─────┬─a─┬─num─┬─arrayEnumerate(arr)─┐
-│ Hello │ [1,2]   │ 1 │   1 │ [1,2]               │
-│ Hello │ [1,2]   │ 2 │   2 │ [1,2]               │
-│ World │ [3,4,5] │ 3 │   1 │ [1,2,3]             │
-│ World │ [3,4,5] │ 4 │   2 │ [1,2,3]             │
-│ World │ [3,4,5] │ 5 │   3 │ [1,2,3]             │
-└───────┴─────────┴───┴─────┴─────────────────────┘
-```
-
-## ARRAY JOIN con estructura de datos anidada {#array-join-with-nested-data-structure}
-
-`ARRAY JOIN` también funciona con [estructuras de datos anidados](../../../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md):
-
-``` sql
-CREATE TABLE nested_test
-(
-    s String,
-    nest Nested(
-    x UInt8,
-    y UInt32)
-) ENGINE = Memory;
-
-INSERT INTO nested_test
-VALUES ('Hello', [1,2], [10,20]), ('World', [3,4,5], [30,40,50]), ('Goodbye', [], []);
-```
-
-``` text
-┌─s───────┬─nest.x──┬─nest.y─────┐
-│ Hello   │ [1,2]   │ [10,20]    │
-│ World   │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-│ Goodbye │ []      │ []         │
-└─────────┴─────────┴────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN nest;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─┐
-│ Hello │      1 │     10 │
-│ Hello │      2 │     20 │
-│ World │      3 │     30 │
-│ World │      4 │     40 │
-│ World │      5 │     50 │
-└───────┴────────┴────────┘
-```
-
-Al especificar nombres de estructuras de datos anidadas en `ARRAY JOIN` el significado es el mismo `ARRAY JOIN` con todos los elementos de la matriz en los que consiste. Los ejemplos se enumeran a continuación:
-
-``` sql
-SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN `nest.x`, `nest.y`;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─┐
-│ Hello │      1 │     10 │
-│ Hello │      2 │     20 │
-│ World │      3 │     30 │
-│ World │      4 │     40 │
-│ World │      5 │     50 │
-└───────┴────────┴────────┘
-```
-
-Esta variación también tiene sentido:
-
-``` sql
-SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN `nest.x`;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─────┐
-│ Hello │      1 │ [10,20]    │
-│ Hello │      2 │ [10,20]    │
-│ World │      3 │ [30,40,50] │
-│ World │      4 │ [30,40,50] │
-│ World │      5 │ [30,40,50] │
-└───────┴────────┴────────────┘
-```
-
-Se puede usar un alias para una estructura de datos anidada, con el fin de seleccionar `JOIN` resultado o la matriz de origen. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT s, `n.x`, `n.y`, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN nest AS n;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─n.x─┬─n.y─┬─nest.x──┬─nest.y─────┐
-│ Hello │   1 │  10 │ [1,2]   │ [10,20]    │
-│ Hello │   2 │  20 │ [1,2]   │ [10,20]    │
-│ World │   3 │  30 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-│ World │   4 │  40 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-│ World │   5 │  50 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-└───────┴─────┴─────┴─────────┴────────────┘
-```
-
-Ejemplo de uso del [arrayEnumerate](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#array_functions-arrayenumerate) función:
-
-``` sql
-SELECT s, `n.x`, `n.y`, `nest.x`, `nest.y`, num
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN nest AS n, arrayEnumerate(`nest.x`) AS num;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─n.x─┬─n.y─┬─nest.x──┬─nest.y─────┬─num─┐
-│ Hello │   1 │  10 │ [1,2]   │ [10,20]    │   1 │
-│ Hello │   2 │  20 │ [1,2]   │ [10,20]    │   2 │
-│ World │   3 │  30 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │   1 │
-│ World │   4 │  40 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │   2 │
-│ World │   5 │  50 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │   3 │
-└───────┴─────┴─────┴─────────┴────────────┴─────┘
-```
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-El orden de ejecución de la consulta se optimiza cuando se ejecuta `ARRAY JOIN`. Aunque `ARRAY JOIN` debe especificarse siempre antes de la [WHERE](where.md)/[PREWHERE](prewhere.md) cláusula en una consulta, técnicamente se pueden realizar en cualquier orden, a menos que resultado de `ARRAY JOIN` se utiliza para filtrar. El optimizador de consultas controla el orden de procesamiento.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/distinct.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/distinct.md
deleted file mode 100644
index bf90f9f7d60..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/distinct.md
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Cláusula DISTINCT {#select-distinct}
-
-Si `SELECT DISTINCT` se especifica, sólo las filas únicas permanecerán en un resultado de consulta. Por lo tanto, solo quedará una sola fila de todos los conjuntos de filas completamente coincidentes en el resultado.
-
-## Procesamiento nulo {#null-processing}
-
-`DISTINCT` trabaja con [NULL](../../syntax.md#null-literal) como si `NULL` Era un valor específico, y `NULL==NULL`. En otras palabras, en el `DISTINCT` resultados, diferentes combinaciones con `NULL` se producen sólo una vez. Se diferencia de `NULL` procesamiento en la mayoría de los otros contextos.
-
-## Alternativa {#alternatives}
-
-Es posible obtener el mismo resultado aplicando [GROUP BY](group-by.md) en el mismo conjunto de valores especificados como `SELECT` cláusula, sin utilizar ninguna función agregada. Pero hay pocas diferencias de `GROUP BY` enfoque:
-
--   `DISTINCT` se puede aplicar junto con `GROUP BY`.
--   Cuando [ORDER BY](order-by.md) se omite y [LIMIT](limit.md) se define, la consulta deja de ejecutarse inmediatamente después de que se haya leído el número requerido de filas diferentes.
--   Los bloques de datos se generan a medida que se procesan, sin esperar a que finalice la ejecución de toda la consulta.
-
-## Limitacion {#limitations}
-
-`DISTINCT` no se admite si `SELECT` tiene al menos una columna de matriz.
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-ClickHouse admite el uso de `DISTINCT` y `ORDER BY` para diferentes columnas en una consulta. El `DISTINCT` cláusula se ejecuta antes de `ORDER BY` clausula.
-
-Tabla de ejemplo:
-
-``` text
-┌─a─┬─b─┐
-│ 2 │ 1 │
-│ 1 │ 2 │
-│ 3 │ 3 │
-│ 2 │ 4 │
-└───┴───┘
-```
-
-Al seleccionar datos con el `SELECT DISTINCT a FROM t1 ORDER BY b ASC` consulta, obtenemos el siguiente resultado:
-
-``` text
-┌─a─┐
-│ 2 │
-│ 1 │
-│ 3 │
-└───┘
-```
-
-Si cambiamos la dirección de clasificación `SELECT DISTINCT a FROM t1 ORDER BY b DESC`, obtenemos el siguiente resultado:
-
-``` text
-┌─a─┐
-│ 3 │
-│ 1 │
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-Fila `2, 4` se cortó antes de clasificar.
-
-Tenga en cuenta esta especificidad de implementación al programar consultas.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/format.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/format.md
deleted file mode 100644
index 00ca29ec755..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/format.md
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# FORMAT Cláusula {#format-clause}
-
-ClickHouse soporta una amplia gama de [formatos de serialización](../../../interfaces/formats.md) que se pueden usar en los resultados de consultas, entre otras cosas. Hay varias formas de elegir un formato para `SELECT` salida, uno de ellos es especificar `FORMAT format` al final de la consulta para obtener los datos resultantes en cualquier formato específico.
-
-El formato específico se puede utilizar ya sea por conveniencia, integración con otros sistemas o ganancia de rendimiento.
-
-## Formato predeterminado {#default-format}
-
-Si el `FORMAT` se omite la cláusula, se utiliza el formato predeterminado, que depende tanto de la configuración como de la interfaz utilizada para acceder al servidor ClickHouse. Para el [Interfaz HTTP](../../../interfaces/http.md) y el [cliente de línea de comandos](../../../interfaces/cli.md) En el modo batch, el formato predeterminado es `TabSeparated`. Para el cliente de línea de comandos en modo interactivo, el formato predeterminado es `PrettyCompact` (produce tablas compactas legibles por humanos).
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-Cuando se utiliza el cliente de línea de comandos, los datos siempre se pasan a través de la red en un formato interno eficiente (`Native`). El cliente interpreta independientemente el `FORMAT` cláusula de la consulta y formatea los datos en sí (aliviando así la red y el servidor de la carga adicional).
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/from.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/from.md
deleted file mode 100644
index 718df7b952c..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/from.md
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Cláusula FROM {#select-from}
-
-El `FROM` cláusula especifica la fuente de la que se leen los datos:
-
--   [Tabla](../../../engines/table-engines/index.md)
--   [Subconsultas](index.md) {## TODO: mejor enlace ##}
--   [Función de la tabla](../../table-functions/index.md#table-functions)
-
-[JOIN](join.md) y [ARRAY JOIN](array-join.md) también pueden utilizarse para ampliar la funcionalidad del `FROM` clausula.
-
-La subconsulta es otra `SELECT` consulta que se puede especificar entre paréntesis dentro `FROM` clausula.
-
-`FROM` cláusula puede contener múltiples fuentes de datos, separadas por comas, que es equivalente a realizar [CROSS JOIN](join.md) en ellos.
-
-## Modificador FINAL {#select-from-final}
-
-Cuando `FINAL` se especifica, ClickHouse fusiona completamente los datos antes de devolver el resultado y, por lo tanto, realiza todas las transformaciones de datos que ocurren durante las fusiones para el motor de tabla dado.
-
-Es aplicable cuando se seleccionan datos de tablas que utilizan [Método de codificación de datos:](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)- familia del motor (excepto `GraphiteMergeTree`). También soportado para:
-
--   [Replicado](../../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) versiones de `MergeTree` motor.
--   [Vista](../../../engines/table-engines/special/view.md), [Búfer](../../../engines/table-engines/special/buffer.md), [Distribuido](../../../engines/table-engines/special/distributed.md), y [Método de codificación de datos:](../../../engines/table-engines/special/materializedview.md) motores que funcionan sobre otros motores, siempre que se hayan creado sobre `MergeTree`-mesas de motor.
-
-### Inconveniente {#drawbacks}
-
-Consultas que usan `FINAL` se ejecutan no tan rápido como consultas similares que no lo hacen, porque:
-
--   La consulta se ejecuta en un solo subproceso y los datos se combinan durante la ejecución de la consulta.
--   Consultas con `FINAL` leer columnas de clave primaria además de las columnas especificadas en la consulta.
-
-**En la mayoría de los casos, evite usar `FINAL`.** El enfoque común es utilizar diferentes consultas que asumen los procesos en segundo plano de la `MergeTree` el motor aún no ha sucedido y tratar con él mediante la aplicación de agregación (por ejemplo, para descartar duplicados). {## TODO: ejemplos ##}
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-Si el `FROM` se omite la cláusula, los datos se leerán desde el `system.one` tabla.
-El `system.one` table contiene exactamente una fila (esta tabla cumple el mismo propósito que la tabla DUAL que se encuentra en otros DBMS).
-
-Para ejecutar una consulta, todas las columnas enumeradas en la consulta se extraen de la tabla adecuada. Las columnas no necesarias para la consulta externa se eliminan de las subconsultas.
-Si una consulta no muestra ninguna columnas (por ejemplo, `SELECT count() FROM t`), alguna columna se extrae de la tabla de todos modos (se prefiere la más pequeña), para calcular el número de filas.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/group-by.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/group-by.md
deleted file mode 100644
index d6be9dc06e3..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/group-by.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# GRUPO POR Cláusula {#select-group-by-clause}
-
-`GROUP BY` cláusula cambia el `SELECT` consulta en un modo de agregación, que funciona de la siguiente manera:
-
--   `GROUP BY` clause contiene una lista de expresiones (o una sola expresión, que se considera la lista de longitud uno). Esta lista actúa como un “grouping key”, mientras que cada expresión individual será referida como un “key expressions”.
--   Todas las expresiones en el [SELECT](index.md), [HAVING](having.md), y [ORDER BY](order-by.md) clausula **deber** se calculará basándose en expresiones clave **o** en [funciones agregadas](../../../sql-reference/aggregate-functions/index.md) sobre expresiones no clave (incluidas columnas simples). En otras palabras, cada columna seleccionada de la tabla debe usarse en una expresión clave o dentro de una función agregada, pero no en ambas.
--   Resultado de la agregación `SELECT` la consulta contendrá tantas filas como valores únicos de “grouping key” en la tabla de origen. Por lo general, esto reduce significativamente el recuento de filas, a menudo en órdenes de magnitud, pero no necesariamente: el recuento de filas se mantiene igual si todo “grouping key” los valores fueron distintos.
-
-!!! note "Nota"
-    Hay una forma adicional de ejecutar la agregación sobre una tabla. Si una consulta contiene columnas de tabla solo dentro de funciones agregadas, el `GROUP BY clause` se puede omitir, y se asume la agregación por un conjunto vacío de claves. Tales consultas siempre devuelven exactamente una fila.
-
-## Procesamiento NULL {#null-processing}
-
-Para agrupar, ClickHouse interpreta [NULL](../../syntax.md#null-literal) como valor, y `NULL==NULL`. Se diferencia de `NULL` procesamiento en la mayoría de los otros contextos.
-
-Aquí hay un ejemplo para mostrar lo que esto significa.
-
-Supongamos que tienes esta tabla:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │    2 │
-│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 3 │    2 │
-│ 3 │    3 │
-│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└───┴──────┘
-```
-
-Consulta `SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y` resultados en:
-
-``` text
-┌─sum(x)─┬────y─┐
-│      4 │    2 │
-│      3 │    3 │
-│      5 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴──────┘
-```
-
-Se puede ver que `GROUP BY` para `y = NULL` resumir `x` como si `NULL` es este valor.
-
-Si pasa varias teclas a `GROUP BY` el resultado le dará todas las combinaciones de la selección, como si `NULL` fueron un valor específico.
-
-## CON TOTALS Modificador {#with-totals-modifier}
-
-Si el `WITH TOTALS` se especifica el modificador, se calculará otra fila. Esta fila tendrá columnas clave que contienen valores predeterminados (zeros o líneas vacías) y columnas de funciones agregadas con los valores calculados en todas las filas (el “total” valor).
-
-Esta fila adicional solo se produce en `JSON*`, `TabSeparated*`, y `Pretty*` formatos, por separado de las otras filas:
-
--   En `JSON*` formatos, esta fila se muestra como una ‘totals’ campo.
--   En `TabSeparated*` formatea, la fila viene después del resultado principal, precedida por una fila vacía (después de los otros datos).
--   En `Pretty*` formatea, la fila se muestra como una tabla separada después del resultado principal.
--   En los otros formatos no está disponible.
-
-`WITH TOTALS` se puede ejecutar de diferentes maneras cuando HAVING está presente. El comportamiento depende de la ‘totals_mode’ configuración.
-
-### Configuración del procesamiento de totales {#configuring-totals-processing}
-
-Predeterminada, `totals_mode = 'before_having'`. En este caso, ‘totals’ se calcula en todas las filas, incluidas las que no pasan por HAVING y `max_rows_to_group_by`.
-
-Las otras alternativas incluyen solo las filas que pasan por HAVING en ‘totals’, y comportarse de manera diferente con el ajuste `max_rows_to_group_by` y `group_by_overflow_mode = 'any'`.
-
-`after_having_exclusive` – Don't include rows that didn't pass through `max_rows_to_group_by`. En otras palabras, ‘totals’ tendrá menos o el mismo número de filas que si `max_rows_to_group_by` se omitieron.
-
-`after_having_inclusive` – Include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ en ‘totals’. En otras palabras, ‘totals’ tendrá más o el mismo número de filas como lo haría si `max_rows_to_group_by` se omitieron.
-
-`after_having_auto` – Count the number of rows that passed through HAVING. If it is more than a certain amount (by default, 50%), include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ en ‘totals’. De lo contrario, no los incluya.
-
-`totals_auto_threshold` – By default, 0.5. The coefficient for `after_having_auto`.
-
-Si `max_rows_to_group_by` y `group_by_overflow_mode = 'any'` no se utilizan, todas las variaciones de `after_having` son los mismos, y se puede utilizar cualquiera de ellos (por ejemplo, `after_having_auto`).
-
-Puede usar WITH TOTALS en subconsultas, incluidas las subconsultas en la cláusula JOIN (en este caso, se combinan los valores totales respectivos).
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    count(),
-    median(FetchTiming > 60 ? 60 : FetchTiming),
-    count() - sum(Refresh)
-FROM hits
-```
-
-Sin embargo, a diferencia del SQL estándar, si la tabla no tiene ninguna fila (o no hay ninguna, o no hay ninguna después de usar WHERE para filtrar), se devuelve un resultado vacío, y no el resultado de una de las filas que contienen los valores iniciales de las funciones agregadas.
-
-A diferencia de MySQL (y conforme a SQL estándar), no puede obtener algún valor de alguna columna que no esté en una función clave o agregada (excepto expresiones constantes). Para evitar esto, puede usar el ‘any’ función de agregado (obtener el primer valor encontrado) o ‘min/max’.
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    domainWithoutWWW(URL) AS domain,
-    count(),
-    any(Title) AS title -- getting the first occurred page header for each domain.
-FROM hits
-GROUP BY domain
-```
-
-Para cada valor de clave diferente encontrado, GROUP BY calcula un conjunto de valores de función agregados.
-
-GROUP BY no se admite para columnas de matriz.
-
-No se puede especificar una constante como argumentos para funciones agregadas. Ejemplo: sum(1). En lugar de esto, puedes deshacerte de la constante. Ejemplo: `count()`.
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-La agregación es una de las características más importantes de un DBMS orientado a columnas, y por lo tanto su implementación es una de las partes más optimizadas de ClickHouse. De forma predeterminada, la agregación se realiza en la memoria utilizando una tabla hash. Tiene más de 40 especializaciones que se eligen automáticamente dependiendo de “grouping key” tipos de datos.
-
-### GROUP BY en memoria externa {#select-group-by-in-external-memory}
-
-Puede habilitar el volcado de datos temporales en el disco para restringir el uso de memoria durante `GROUP BY`.
-El [max_bytes_before_external_group_by](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_bytes_before_external_group_by) determina el umbral de consumo de RAM para el dumping `GROUP BY` datos temporales al sistema de archivos. Si se establece en 0 (el valor predeterminado), está deshabilitado.
-
-Cuando se utiliza `max_bytes_before_external_group_by`, le recomendamos que establezca `max_memory_usage` aproximadamente el doble de alto. Esto es necesario porque hay dos etapas para la agregación: leer los datos y formar datos intermedios (1) y fusionar los datos intermedios (2). El volcado de datos al sistema de archivos solo puede ocurrir durante la etapa 1. Si los datos temporales no se volcaron, entonces la etapa 2 puede requerir hasta la misma cantidad de memoria que en la etapa 1.
-
-Por ejemplo, si [Método de codificación de datos:](../../../operations/settings/settings.md#settings_max_memory_usage) se estableció en 10000000000 y desea usar agregación externa, tiene sentido establecer `max_bytes_before_external_group_by` a 10000000000, y `max_memory_usage` a 20000000000. Cuando se activa la agregación externa (si hubo al menos un volcado de datos temporales), el consumo máximo de RAM es solo un poco más que `max_bytes_before_external_group_by`.
-
-Con el procesamiento de consultas distribuidas, la agregación externa se realiza en servidores remotos. Para que el servidor solicitante use solo una pequeña cantidad de RAM, establezca `distributed_aggregation_memory_efficient` a 1.
-
-Al fusionar datos en el disco, así como al fusionar resultados de servidores remotos cuando `distributed_aggregation_memory_efficient` la configuración está habilitada, consume hasta `1/256 * the_number_of_threads` de la cantidad total de RAM.
-
-Cuando la agregación externa está habilitada, si `max_bytes_before_external_group_by` of data (i.e. data was not flushed), the query runs just as fast as without external aggregation. If any temporary data was flushed, the run time will be several times longer (approximately three times).
-
-Si usted tiene un [ORDER BY](order-by.md) con un [LIMIT](limit.md) despues `GROUP BY`, entonces la cantidad de RAM usada depende de la cantidad de datos en `LIMIT`, no en toda la tabla. Pero si el `ORDER BY` no tiene `LIMIT`, no se olvide de habilitar la clasificación externa (`max_bytes_before_external_sort`).
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/having.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/having.md
deleted file mode 100644
index ce65b95e54f..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/having.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Cláusula HAVING {#having-clause}
-
-Permite filtrar los resultados de agregación producidos por [GROUP BY](group-by.md). Es similar a la [WHERE](where.md) cláusula, pero la diferencia es que `WHERE` se realiza antes de la agregación, mientras que `HAVING` se realiza después de eso.
-
-Es posible hacer referencia a los resultados de la agregación de `SELECT` cláusula en `HAVING` cláusula por su alias. Alternativamente, `HAVING` cláusula puede filtrar los resultados de agregados adicionales que no se devuelven en los resultados de la consulta.
-
-## Limitacion {#limitations}
-
-`HAVING` no se puede usar si no se realiza la agregación. Utilizar `WHERE` en su lugar.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/index.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/index.md
deleted file mode 100644
index 653f737b1d0..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,158 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: SELECT
----
-
-# SELECCIONAR consultas Sintaxis {#select-queries-syntax}
-
-`SELECT` realiza la recuperación de datos.
-
-``` sql
-[WITH expr_list|(subquery)]
-SELECT [DISTINCT] expr_list
-[FROM [db.]table | (subquery) | table_function] [FINAL]
-[SAMPLE sample_coeff]
-[ARRAY JOIN ...]
-[GLOBAL] [ANY|ALL|ASOF] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI] JOIN (subquery)|table (ON <expr_list>)|(USING <column_list>)
-[PREWHERE expr]
-[WHERE expr]
-[GROUP BY expr_list] [WITH TOTALS]
-[HAVING expr]
-[ORDER BY expr_list] [WITH FILL] [FROM expr] [TO expr] [STEP expr] 
-[LIMIT [offset_value, ]n BY columns]
-[LIMIT [n, ]m] [WITH TIES]
-[UNION ALL ...]
-[INTO OUTFILE filename]
-[FORMAT format]
-```
-
-Todas las cláusulas son opcionales, excepto la lista requerida de expresiones inmediatamente después `SELECT` que está cubierto con más detalle [debajo](#select-clause).
-
-Los detalles de cada cláusula opcional se cubren en secciones separadas, que se enumeran en el mismo orden en que se ejecutan:
-
--   [CON cláusula](with.md)
--   [Cláusula DISTINCT](distinct.md)
--   [Cláusula FROM](from.md)
--   [Cláusula SAMPLE](sample.md)
--   [Cláusula JOIN](join.md)
--   [Cláusula PREWHERE](prewhere.md)
--   [Cláusula WHERE](where.md)
--   [Cláusula GROUP BY](group-by.md)
--   [Cláusula LIMIT BY](limit-by.md)
--   [Cláusula HAVING](having.md)
--   [Cláusula SELECT](#select-clause)
--   [Cláusula LIMIT](limit.md)
--   [UNION ALL cláusula](union.md)
-
-## SELECT Cláusula {#select-clause}
-
-[Expresiones](../../syntax.md#syntax-expressions) especificado en el `SELECT` cláusula se calculan después de que todas las operaciones en las cláusulas descritas anteriormente hayan finalizado. Estas expresiones funcionan como si se aplicaran a filas separadas en el resultado. Si las expresiones en el `SELECT` cláusula contiene funciones agregadas, a continuación, ClickHouse procesa funciones agregadas y expresiones utilizadas como sus argumentos durante el [GROUP BY](group-by.md) agregación.
-
-Si desea incluir todas las columnas en el resultado, use el asterisco (`*`) simbolo. Por ejemplo, `SELECT * FROM ...`.
-
-Para hacer coincidir algunas columnas en el resultado con un [Re2](https://en.wikipedia.org/wiki/RE2_(software)) expresión regular, puede utilizar el `COLUMNS` expresion.
-
-``` sql
-COLUMNS('regexp')
-```
-
-Por ejemplo, considere la tabla:
-
-``` sql
-CREATE TABLE default.col_names (aa Int8, ab Int8, bc Int8) ENGINE = TinyLog
-```
-
-La siguiente consulta selecciona datos de todas las columnas que contienen `a` símbolo en su nombre.
-
-``` sql
-SELECT COLUMNS('a') FROM col_names
-```
-
-``` text
-┌─aa─┬─ab─┐
-│  1 │  1 │
-└────┴────┘
-```
-
-Las columnas seleccionadas no se devuelven en orden alfabético.
-
-Puede utilizar múltiples `COLUMNS` expresiones en una consulta y aplicarles funciones.
-
-Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT COLUMNS('a'), COLUMNS('c'), toTypeName(COLUMNS('c')) FROM col_names
-```
-
-``` text
-┌─aa─┬─ab─┬─bc─┬─toTypeName(bc)─┐
-│  1 │  1 │  1 │ Int8           │
-└────┴────┴────┴────────────────┘
-```
-
-Cada columna devuelta por el `COLUMNS` expresión se pasa a la función como un argumento separado. También puede pasar otros argumentos a la función si los admite. Tenga cuidado al usar funciones. Si una función no admite la cantidad de argumentos que le ha pasado, ClickHouse lanza una excepción.
-
-Por ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT COLUMNS('a') + COLUMNS('c') FROM col_names
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 19.14.1):
-Code: 42. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Number of arguments for function plus doesn't match: passed 3, should be 2.
-```
-
-En este ejemplo, `COLUMNS('a')` devuelve dos columnas: `aa` y `ab`. `COLUMNS('c')` devuelve el `bc` columna. El `+` el operador no puede aplicar a 3 argumentos, por lo que ClickHouse lanza una excepción con el mensaje relevante.
-
-Columnas que coinciden con el `COLUMNS` expresión puede tener diferentes tipos de datos. Si `COLUMNS` no coincide con ninguna columna y es la única expresión en `SELECT`, ClickHouse lanza una excepción.
-
-### Asterisco {#asterisk}
-
-Puede poner un asterisco en cualquier parte de una consulta en lugar de una expresión. Cuando se analiza la consulta, el asterisco se expande a una lista de todas las columnas de la tabla `MATERIALIZED` y `ALIAS` columna). Solo hay unos pocos casos en los que se justifica el uso de un asterisco:
-
--   Al crear un volcado de tabla.
--   Para tablas que contienen solo unas pocas columnas, como las tablas del sistema.
--   Para obtener información sobre qué columnas están en una tabla. En este caso, establezca `LIMIT 1`. Pero es mejor usar el `DESC TABLE` consulta.
--   Cuando hay una filtración fuerte en un pequeño número de columnas usando `PREWHERE`.
--   En subconsultas (ya que las columnas que no son necesarias para la consulta externa están excluidas de las subconsultas).
-
-En todos los demás casos, no recomendamos usar el asterisco, ya que solo le da los inconvenientes de un DBMS columnar en lugar de las ventajas. En otras palabras, no se recomienda usar el asterisco.
-
-### Valores extremos {#extreme-values}
-
-Además de los resultados, también puede obtener valores mínimos y máximos para las columnas de resultados. Para hacer esto, establezca el **extremo** a 1. Los mínimos y máximos se calculan para tipos numéricos, fechas y fechas con horas. Para otras columnas, se generan los valores predeterminados.
-
-An extra two rows are calculated – the minimums and maximums, respectively. These extra two rows are output in `JSON*`, `TabSeparated*`, y `Pretty*` [formato](../../../interfaces/formats.md), separado de las otras filas. No se emiten para otros formatos.
-
-En `JSON*` los valores extremos se emiten en un formato separado. ‘extremes’ campo. En `TabSeparated*` , la fila viene después del resultado principal, y después de ‘totals’ si está presente. Está precedido por una fila vacía (después de los otros datos). En `Pretty*` formatea, la fila se muestra como una tabla separada después del resultado principal, y después de `totals` si está presente.
-
-Los valores extremos se calculan para las filas anteriores `LIMIT`, pero después `LIMIT BY`. Sin embargo, cuando se usa `LIMIT offset, size`, las filas antes `offset` están incluidos en `extremes`. En las solicitudes de secuencia, el resultado también puede incluir un pequeño número de filas que pasaron por `LIMIT`.
-
-### Nota {#notes}
-
-Puedes usar sinónimos (`AS` aliases) en cualquier parte de una consulta.
-
-El `GROUP BY` y `ORDER BY` las cláusulas no admiten argumentos posicionales. Esto contradice MySQL, pero se ajusta al SQL estándar. Por ejemplo, `GROUP BY 1, 2` will be interpreted as grouping by constants (i.e. aggregation of all rows into one).
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-Si la consulta omite el `DISTINCT`, `GROUP BY` y `ORDER BY` cláusulas y el `IN` y `JOIN` subconsultas, la consulta se procesará por completo, utilizando O (1) cantidad de RAM. De lo contrario, la consulta podría consumir mucha RAM si no se especifican las restricciones adecuadas:
-
--   `max_memory_usage`
--   `max_rows_to_group_by`
--   `max_rows_to_sort`
--   `max_rows_in_distinct`
--   `max_bytes_in_distinct`
--   `max_rows_in_set`
--   `max_bytes_in_set`
--   `max_rows_in_join`
--   `max_bytes_in_join`
--   `max_bytes_before_external_sort`
--   `max_bytes_before_external_group_by`
-
-Para obtener más información, consulte la sección “Settings”. Es posible utilizar la clasificación externa (guardar tablas temporales en un disco) y la agregación externa.
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/select/) ##}
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/into-outfile.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/into-outfile.md
deleted file mode 100644
index 70f5687611e..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/into-outfile.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# INTO OUTFILE Cláusula {#into-outfile-clause}
-
-Añadir el `INTO OUTFILE filename` cláusula (donde filename es un literal de cadena) para `SELECT query` para redirigir su salida al archivo especificado en el lado del cliente.
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
--   Esta funcionalidad está disponible en el [cliente de línea de comandos](../../../interfaces/cli.md) y [Sistema abierto.](../../../operations/utilities/clickhouse-local.md#clickhouse-local). Por lo tanto, una consulta enviada a través de [Interfaz HTTP](../../../interfaces/http.md) fallará.
--   La consulta fallará si ya existe un archivo con el mismo nombre de archivo.
--   Predeterminado [formato de salida](../../../interfaces/formats.md) ser `TabSeparated` (como en el modo por lotes de cliente de línea de comandos).
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/join.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/join.md
deleted file mode 100644
index 4f0c5095008..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/join.md
+++ /dev/null
@@ -1,187 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Cláusula JOIN {#select-join}
-
-Join produce una nueva tabla combinando columnas de una o varias tablas utilizando valores comunes a cada una. Es una operación común en bases de datos con soporte SQL, que corresponde a [álgebra relacional](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra#Joins_and_join-like_operators) unir. El caso especial de una combinación de tabla a menudo se conoce como “self-join”.
-
-Sintaxis:
-
-``` sql
-SELECT <expr_list>
-FROM <left_table>
-[GLOBAL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI|ANY|ASOF] JOIN <right_table>
-(ON <expr_list>)|(USING <column_list>) ...
-```
-
-Expresiones de `ON` y columnas de `USING` cláusula se llaman “join keys”. A menos que se indique lo contrario, join produce un [Producto cartesiano](https://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_product) de filas con coincidencia “join keys”, lo que podría producir resultados con muchas más filas que las tablas de origen.
-
-## Tipos admitidos de JOIN {#select-join-types}
-
-Todo estándar [SQL JOIN](https://en.wikipedia.org/wiki/Join_(SQL)) tipos son compatibles:
-
--   `INNER JOIN`, sólo se devuelven las filas coincidentes.
--   `LEFT OUTER JOIN`, filas no coincidentes de la tabla izquierda se devuelven además de las filas coincidentes.
--   `RIGHT OUTER JOIN`, filas no coincidentes de la tabla izquierda se devuelven además de las filas coincidentes.
--   `FULL OUTER JOIN`, las filas que no coinciden de ambas tablas se devuelven además de las filas coincidentes.
--   `CROSS JOIN`, produce el producto cartesiano de tablas enteras, “join keys” ser **ni** indicado.
-
-`JOIN` sin tipo especificado implica `INNER`. Palabra clave `OUTER` se puede omitir con seguridad. Sintaxis alternativa para `CROSS JOIN` está especificando múltiples tablas en [Cláusula FROM](from.md) separados por comas.
-
-Tipos de unión adicionales disponibles en ClickHouse:
-
--   `LEFT SEMI JOIN` y `RIGHT SEMI JOIN`, una lista blanca en “join keys”, sin producir un producto cartesiano.
--   `LEFT ANTI JOIN` y `RIGHT ANTI JOIN`, una lista negra sobre “join keys”, sin producir un producto cartesiano.
--   `LEFT ANY JOIN`, `RIGHT ANY JOIN` and `INNER ANY JOIN`, partially (for opposite side of `LEFT` and `RIGHT`) or completely (for `INNER` and `FULL`) disables the cartesian product for standard `JOIN` types.
--   `ASOF JOIN` and `LEFT ASOF JOIN`, joining sequences with a non-exact match. `ASOF JOIN` usage is described below.
-
-## Setting {#join-settings}
-
-!!! note "Nota"
-    El valor de rigor predeterminado se puede anular usando [Por favor, introduzca su dirección de correo electrónico](../../../operations/settings/settings.md#settings-join_default_strictness) configuración.
-
-### ASOF JOIN Uso {#asof-join-usage}
-
-`ASOF JOIN` es útil cuando necesita unir registros que no tienen una coincidencia exacta.
-
-Tablas para `ASOF JOIN` debe tener una columna de secuencia ordenada. Esta columna no puede estar sola en una tabla y debe ser uno de los tipos de datos: `UInt32`, `UInt64`, `Float32`, `Float64`, `Date`, y `DateTime`.
-
-Sintaxis `ASOF JOIN ... ON`:
-
-``` sql
-SELECT expressions_list
-FROM table_1
-ASOF LEFT JOIN table_2
-ON equi_cond AND closest_match_cond
-```
-
-Puede usar cualquier número de condiciones de igualdad y exactamente una condición de coincidencia más cercana. Por ejemplo, `SELECT count() FROM table_1 ASOF LEFT JOIN table_2 ON table_1.a == table_2.b AND table_2.t <= table_1.t`.
-
-Condiciones admitidas para la coincidencia más cercana: `>`, `>=`, `<`, `<=`.
-
-Sintaxis `ASOF JOIN ... USING`:
-
-``` sql
-SELECT expressions_list
-FROM table_1
-ASOF JOIN table_2
-USING (equi_column1, ... equi_columnN, asof_column)
-```
-
-`ASOF JOIN` utilizar `equi_columnX` para unirse a la igualdad y `asof_column` para unirse en el partido más cercano con el `table_1.asof_column >= table_2.asof_column` condición. El `asof_column` columna siempre el último en el `USING` clausula.
-
-Por ejemplo, considere las siguientes tablas:
-
-         table_1                           table_2
-      event   | ev_time | user_id       event   | ev_time | user_id
-    ----------|---------|----------   ----------|---------|----------
-                  ...                               ...
-    event_1_1 |  12:00  |  42         event_2_1 |  11:59  |   42
-                  ...                 event_2_2 |  12:30  |   42
-    event_1_2 |  13:00  |  42         event_2_3 |  13:00  |   42
-                  ...                               ...
-
-`ASOF JOIN` puede tomar la marca de tiempo de un evento de usuario de `table_1` y encontrar un evento en `table_2` donde la marca de tiempo es la más cercana a la marca de tiempo del evento `table_1` correspondiente a la condición de coincidencia más cercana. Los valores de marca de tiempo iguales son los más cercanos si están disponibles. Aquí, el `user_id` se puede utilizar para unirse a la igualdad y el `ev_time` columna se puede utilizar para unirse en el partido más cercano. En nuestro ejemplo, `event_1_1` se puede unir con `event_2_1` y `event_1_2` se puede unir con `event_2_3`, pero `event_2_2` no se puede unir.
-
-!!! note "Nota"
-    `ASOF` unirse es **ni** apoyado en el [Unir](../../../engines/table-engines/special/join.md) motor de mesa.
-
-## Unión distribuida {#global-join}
-
-Hay dos formas de ejecutar la unión que involucra tablas distribuidas:
-
--   Cuando se utiliza una normal `JOIN`, la consulta se envía a servidores remotos. Las subconsultas se ejecutan en cada una de ellas para crear la tabla correcta, y la unión se realiza con esta tabla. En otras palabras, la tabla correcta se forma en cada servidor por separado.
--   Cuando se utiliza `GLOBAL ... JOIN`, primero el servidor requestor ejecuta una subconsulta para calcular la tabla correcta. Esta tabla temporal se pasa a cada servidor remoto y las consultas se ejecutan en ellos utilizando los datos temporales que se transmitieron.
-
-Tenga cuidado al usar `GLOBAL`. Para obtener más información, consulte [Subconsultas distribuidas](../../operators/in.md#select-distributed-subqueries) apartado.
-
-## Recomendaciones de uso {#usage-recommendations}
-
-### Procesamiento de celdas vacías o NULL {#processing-of-empty-or-null-cells}
-
-Al unir tablas, pueden aparecer las celdas vacías. Configuración [Sistema abierto.](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) definir cómo ClickHouse llena estas celdas.
-
-Si el `JOIN` las llaves son [NULL](../../data-types/nullable.md) campos, las filas donde al menos una de las claves tiene el valor [NULL](../../../sql-reference/syntax.md#null-literal) no se unen.
-
-### Sintaxis {#syntax}
-
-Las columnas especificadas en `USING` debe tener los mismos nombres en ambas subconsultas, y las otras columnas deben tener un nombre diferente. Puede utilizar alias para cambiar los nombres de las columnas en subconsultas.
-
-El `USING` clause especifica una o más columnas a unir, lo que establece la igualdad de estas columnas. La lista de columnas se establece sin corchetes. No se admiten condiciones de unión más complejas.
-
-### Limitaciones de sintaxis {#syntax-limitations}
-
-Para múltiples `JOIN` cláusulas en una sola `SELECT` consulta:
-
--   Tomando todas las columnas a través de `*` está disponible solo si se unen tablas, no subconsultas.
--   El `PREWHERE` cláusula no está disponible.
-
-Para `ON`, `WHERE`, y `GROUP BY` clausula:
-
--   Las expresiones arbitrarias no se pueden utilizar en `ON`, `WHERE`, y `GROUP BY` cláusulas, pero puede definir una expresión en un `SELECT` cláusula y luego usarla en estas cláusulas a través de un alias.
-
-### Rendimiento {#performance}
-
-Cuando se ejecuta un `JOIN`, no hay optimización del orden de ejecución en relación con otras etapas de la consulta. La combinación (una búsqueda en la tabla de la derecha) se ejecuta antes de filtrar `WHERE` y antes de la agregación.
-
-Cada vez que se ejecuta una consulta `JOIN`, la subconsulta se ejecuta de nuevo porque el resultado no se almacena en caché. Para evitar esto, use el especial [Unir](../../../engines/table-engines/special/join.md) motor de tabla, que es una matriz preparada para unirse que siempre está en RAM.
-
-En algunos casos, es más eficiente de usar [IN](../../operators/in.md) en lugar de `JOIN`.
-
-Si necesita un `JOIN` para unirse a tablas de dimensión (son tablas relativamente pequeñas que contienen propiedades de dimensión, como nombres para campañas publicitarias), un `JOIN` podría no ser muy conveniente debido al hecho de que se vuelve a acceder a la tabla correcta para cada consulta. Para tales casos, hay un “external dictionaries” característica que debe utilizar en lugar de `JOIN`. Para obtener más información, consulte [Diccionarios externos](../../dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) apartado.
-
-### Limitaciones de memoria {#memory-limitations}
-
-De forma predeterminada, ClickHouse usa el [hash unirse](https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_join) algoritmo. ClickHouse toma el `<right_table>` y crea una tabla hash para ello en RAM. Después de algún umbral de consumo de memoria, ClickHouse vuelve a fusionar el algoritmo de unión.
-
-Si necesita restringir el consumo de memoria de la operación de unión, use la siguiente configuración:
-
--   [Método de codificación de datos:](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_rows_in_join) — Limits number of rows in the hash table.
--   [Método de codificación de datos:](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_bytes_in_join) — Limits size of the hash table.
-
-Cuando se alcanza cualquiera de estos límites, ClickHouse actúa como el [join_overflow_mode](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-join_overflow_mode) configuración instruye.
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT
-    CounterID,
-    hits,
-    visits
-FROM
-(
-    SELECT
-        CounterID,
-        count() AS hits
-    FROM test.hits
-    GROUP BY CounterID
-) ANY LEFT JOIN
-(
-    SELECT
-        CounterID,
-        sum(Sign) AS visits
-    FROM test.visits
-    GROUP BY CounterID
-) USING CounterID
-ORDER BY hits DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─CounterID─┬───hits─┬─visits─┐
-│   1143050 │ 523264 │  13665 │
-│    731962 │ 475698 │ 102716 │
-│    722545 │ 337212 │ 108187 │
-│    722889 │ 252197 │  10547 │
-│   2237260 │ 196036 │   9522 │
-│  23057320 │ 147211 │   7689 │
-│    722818 │  90109 │  17847 │
-│     48221 │  85379 │   4652 │
-│  19762435 │  77807 │   7026 │
-│    722884 │  77492 │  11056 │
-└───────────┴────────┴────────┘
-```
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/limit-by.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/limit-by.md
deleted file mode 100644
index 92bc8426b78..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/limit-by.md
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# LIMITAR POR Cláusula {#limit-by-clause}
-
-Una consulta con el `LIMIT n BY expressions` cláusula selecciona la primera `n` para cada valor distinto de `expressions`. La clave para `LIMIT BY` puede contener cualquier número de [expresiones](../../syntax.md#syntax-expressions).
-
-ClickHouse admite las siguientes variantes de sintaxis:
-
--   `LIMIT [offset_value, ]n BY expressions`
--   `LIMIT n OFFSET offset_value BY expressions`
-
-Durante el procesamiento de consultas, ClickHouse selecciona los datos ordenados por clave de ordenación. La clave de ordenación se establece explícitamente utilizando un [ORDER BY](order-by.md) cláusula o implícitamente como una propiedad del motor de tablas. Entonces se aplica ClickHouse `LIMIT n BY expressions` y devuelve la primera `n` filas para cada combinación distinta de `expressions`. Si `OFFSET` se especifica, a continuación, para cada bloque de datos que pertenece a una combinación distinta de `expressions`, ClickHouse salta `offset_value` número de filas desde el principio del bloque y devuelve un máximo de `n` filas como resultado. Si `offset_value` es mayor que el número de filas en el bloque de datos, ClickHouse devuelve cero filas del bloque.
-
-!!! note "Nota"
-    `LIMIT BY` no está relacionado con [LIMIT](limit.md). Ambos se pueden usar en la misma consulta.
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-Tabla de muestra:
-
-``` sql
-CREATE TABLE limit_by(id Int, val Int) ENGINE = Memory;
-INSERT INTO limit_by VALUES (1, 10), (1, 11), (1, 12), (2, 20), (2, 21);
-```
-
-Consulta:
-
-``` sql
-SELECT * FROM limit_by ORDER BY id, val LIMIT 2 BY id
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┐
-│  1 │  10 │
-│  1 │  11 │
-│  2 │  20 │
-│  2 │  21 │
-└────┴─────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM limit_by ORDER BY id, val LIMIT 1, 2 BY id
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┐
-│  1 │  11 │
-│  1 │  12 │
-│  2 │  21 │
-└────┴─────┘
-```
-
-El `SELECT * FROM limit_by ORDER BY id, val LIMIT 2 OFFSET 1 BY id` query devuelve el mismo resultado.
-
-La siguiente consulta devuelve las 5 referencias principales para cada `domain, device_type` par con un máximo de 100 filas en total (`LIMIT n BY + LIMIT`).
-
-``` sql
-SELECT
-    domainWithoutWWW(URL) AS domain,
-    domainWithoutWWW(REFERRER_URL) AS referrer,
-    device_type,
-    count() cnt
-FROM hits
-GROUP BY domain, referrer, device_type
-ORDER BY cnt DESC
-LIMIT 5 BY domain, device_type
-LIMIT 100
-```
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/limit.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/limit.md
deleted file mode 100644
index 60caf7f09b9..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/limit.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Cláusula LIMIT {#limit-clause}
-
-`LIMIT m` permite seleccionar la primera `m` filas del resultado.
-
-`LIMIT n, m` permite seleccionar el `m` el resultado después de omitir la primera `n` filas. El `LIMIT m OFFSET n` sintaxis es equivalente.
-
-`n` y `m` deben ser enteros no negativos.
-
-Si no hay [ORDER BY](order-by.md) cláusula que ordena explícitamente los resultados, la elección de las filas para el resultado puede ser arbitraria y no determinista.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/order-by.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/order-by.md
deleted file mode 100644
index 3955cc1665a..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/order-by.md
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# ORDEN POR CLÁUSULA {#select-order-by}
-
-El `ORDER BY` cláusula contiene una lista de expresiones, cada una de las cuales puede atribuirse con `DESC` (descendente) o `ASC` modificador (ascendente) que determina la dirección de clasificación. Si no se especifica la dirección, `ASC` se supone, por lo que generalmente se omite. La dirección de ordenación se aplica a una sola expresión, no a toda la lista. Ejemplo: `ORDER BY Visits DESC, SearchPhrase`
-
-Las filas que tienen valores idénticos para la lista de expresiones de clasificación se generan en un orden arbitrario, que también puede ser no determinista (diferente cada vez).
-Si se omite la cláusula ORDER BY, el orden de las filas tampoco está definido, y también puede ser no determinista.
-
-## Clasificación de valores especiales {#sorting-of-special-values}
-
-Hay dos enfoques para `NaN` y `NULL` orden de clasificación:
-
--   Por defecto o con el `NULLS LAST` modificador: primero los valores, luego `NaN`, entonces `NULL`.
--   Con el `NULLS FIRST` modificador: primero `NULL`, entonces `NaN`, luego otros valores.
-
-### Ejemplo {#example}
-
-Para la mesa
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    2 │
-│ 1 │  nan │
-│ 2 │    2 │
-│ 3 │    4 │
-│ 5 │    6 │
-│ 6 │  nan │
-│ 7 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 6 │    7 │
-│ 8 │    9 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Ejecute la consulta `SELECT * FROM t_null_nan ORDER BY y NULLS FIRST` conseguir:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 7 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 1 │  nan │
-│ 6 │  nan │
-│ 2 │    2 │
-│ 2 │    2 │
-│ 3 │    4 │
-│ 5 │    6 │
-│ 6 │    7 │
-│ 8 │    9 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Cuando se ordenan los números de coma flotante, los NaN están separados de los otros valores. Independientemente del orden de clasificación, los NaN vienen al final. En otras palabras, para la clasificación ascendente se colocan como si fueran más grandes que todos los demás números, mientras que para la clasificación descendente se colocan como si fueran más pequeños que el resto.
-
-## Soporte de colación {#collation-support}
-
-Para ordenar por valores de cadena, puede especificar la intercalación (comparación). Ejemplo: `ORDER BY SearchPhrase COLLATE 'tr'` - para ordenar por palabra clave en orden ascendente, utilizando el alfabeto turco, insensible a mayúsculas y minúsculas, suponiendo que las cadenas están codificadas en UTF-8. COLLATE se puede especificar o no para cada expresión en ORDER BY de forma independiente. Si se especifica ASC o DESC, se especifica COLLATE después de él. Cuando se usa COLLATE, la clasificación siempre distingue entre mayúsculas y minúsculas.
-
-Solo recomendamos usar COLLATE para la clasificación final de un pequeño número de filas, ya que la clasificación con COLLATE es menos eficiente que la clasificación normal por bytes.
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-Menos RAM se utiliza si un pequeño suficiente [LIMIT](limit.md) se especifica además `ORDER BY`. De lo contrario, la cantidad de memoria gastada es proporcional al volumen de datos para clasificar. Para el procesamiento de consultas distribuidas, si [GROUP BY](group-by.md) se omite, la clasificación se realiza parcialmente en servidores remotos y los resultados se fusionan en el servidor solicitante. Esto significa que para la ordenación distribuida, el volumen de datos a ordenar puede ser mayor que la cantidad de memoria en un único servidor.
-
-Si no hay suficiente RAM, es posible realizar la clasificación en la memoria externa (creando archivos temporales en un disco). Utilice el ajuste `max_bytes_before_external_sort` para este propósito. Si se establece en 0 (el valor predeterminado), la ordenación externa está deshabilitada. Si está habilitada, cuando el volumen de datos a ordenar alcanza el número especificado de bytes, los datos recopilados se ordenan y se vuelcan en un archivo temporal. Después de leer todos los datos, todos los archivos ordenados se fusionan y se generan los resultados. Los archivos se escriben en el `/var/lib/clickhouse/tmp/` directorio en la configuración (de forma predeterminada, pero puede usar el `tmp_path` parámetro para cambiar esta configuración).
-
-La ejecución de una consulta puede usar más memoria que `max_bytes_before_external_sort`. Por este motivo, esta configuración debe tener un valor significativamente menor que `max_memory_usage`. Como ejemplo, si su servidor tiene 128 GB de RAM y necesita ejecutar una sola consulta, establezca `max_memory_usage` de hasta 100 GB, y `max_bytes_before_external_sort` para 80 GB.
-
-La clasificación externa funciona con mucha menos eficacia que la clasificación en RAM.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/prewhere.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/prewhere.md
deleted file mode 100644
index 17d283f59f1..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/prewhere.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# PREWHERE Cláusula {#prewhere-clause}
-
-Prewhere es una optimización para aplicar el filtrado de manera más eficiente. Está habilitado de forma predeterminada incluso si `PREWHERE` cláusula no se especifica explícitamente. Funciona moviendo automáticamente parte de [WHERE](where.md) condición a la etapa prewhere. El papel de `PREWHERE` cláusula es sólo para controlar esta optimización si usted piensa que usted sabe cómo hacerlo mejor de lo que sucede por defecto.
-
-Con la optimización prewhere, al principio solo se leen las columnas necesarias para ejecutar la expresión prewhere. Luego se leen las otras columnas que son necesarias para ejecutar el resto de la consulta, pero solo aquellos bloques donde está la expresión prewhere “true” al menos para algunas filas. Si hay muchos bloques donde la expresión prewhere es “false” para todas las filas y prewhere necesita menos columnas que otras partes de la consulta, esto a menudo permite leer muchos menos datos del disco para la ejecución de la consulta.
-
-## Control de Prewhere manualmente {#controlling-prewhere-manually}
-
-La cláusula tiene el mismo significado que la `WHERE` clausula. La diferencia radica en qué datos se leen de la tabla. Al controlar manualmente `PREWHERE` para las condiciones de filtración utilizadas por una minoría de las columnas de la consulta, pero que proporcionan una filtración de datos segura. Esto reduce el volumen de datos a leer.
-
-Una consulta puede especificar simultáneamente `PREWHERE` y `WHERE`. En este caso, `PREWHERE` preceder `WHERE`.
-
-Si el `optimize_move_to_prewhere` se establece en 0, heurística para mover automáticamente partes de expresiones de `WHERE` a `PREWHERE` están deshabilitados.
-
-## Limitacion {#limitations}
-
-`PREWHERE` sólo es compatible con tablas de la `*MergeTree` familia.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/sample.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/sample.md
deleted file mode 100644
index 54b3f69e19c..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/sample.md
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Cláusula SAMPLE {#select-sample-clause}
-
-El `SAMPLE` cláusula permite aproximadamente `SELECT` procesamiento de consultas.
-
-Cuando se habilita el muestreo de datos, la consulta no se realiza en todos los datos, sino solo en una cierta fracción de datos (muestra). Por ejemplo, si necesita calcular estadísticas para todas las visitas, es suficiente ejecutar la consulta en la fracción 1/10 de todas las visitas y luego multiplicar el resultado por 10.
-
-El procesamiento de consultas aproximado puede ser útil en los siguientes casos:
-
--   Cuando tiene requisitos de temporización estrictos (como \<100 ms) pero no puede justificar el costo de recursos de hardware adicionales para cumplirlos.
--   Cuando sus datos sin procesar no son precisos, la aproximación no degrada notablemente la calidad.
--   Los requisitos comerciales se centran en los resultados aproximados (por rentabilidad o para comercializar los resultados exactos a los usuarios premium).
-
-!!! note "Nota"
-    Sólo puede utilizar el muestreo con las tablas en el [Método de codificación de datos:](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) familia, y sólo si la expresión de muestreo se especificó durante la creación de la tabla (ver [Motor MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table)).
-
-Las características del muestreo de datos se enumeran a continuación:
-
--   El muestreo de datos es un mecanismo determinista. El resultado de la misma `SELECT .. SAMPLE` la consulta es siempre la misma.
--   El muestreo funciona consistentemente para diferentes tablas. Para tablas con una sola clave de muestreo, una muestra con el mismo coeficiente siempre selecciona el mismo subconjunto de datos posibles. Por ejemplo, una muestra de ID de usuario toma filas con el mismo subconjunto de todos los ID de usuario posibles de diferentes tablas. Esto significa que puede utilizar el ejemplo en subconsultas [IN](../../operators/in.md) clausula. Además, puede unir muestras usando el [JOIN](join.md) clausula.
--   El muestreo permite leer menos datos de un disco. Tenga en cuenta que debe especificar la clave de muestreo correctamente. Para obtener más información, consulte [Creación de una tabla MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table).
-
-Para el `SAMPLE` cláusula se admite la siguiente sintaxis:
-
-| SAMPLE Clause Syntax | Descripci                                                                                                                                                                                                                                                                     |
-|----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `SAMPLE k`           | Aqui `k` es el número de 0 a 1.</br>La consulta se ejecuta en `k` de datos. Por ejemplo, `SAMPLE 0.1` ejecuta la consulta en el 10% de los datos. [Leer más](#select-sample-k)                                                                                                |
-| `SAMPLE n`           | Aqui `n` es un entero suficientemente grande.</br>La consulta se ejecuta en una muestra de al menos `n` filas (pero no significativamente más que esto). Por ejemplo, `SAMPLE 10000000` ejecuta la consulta en un mínimo de 10.000.000 de filas. [Leer más](#select-sample-n) |
-| `SAMPLE k OFFSET m`  | Aqui `k` y `m` son los números del 0 al 1.</br>La consulta se ejecuta en una muestra de `k` de los datos. Los datos utilizados para el ejemplo se compensan por `m` fracción. [Leer más](#select-sample-offset)                                                               |
-
-## SAMPLE K {#select-sample-k}
-
-Aqui `k` es el número de 0 a 1 (se admiten notaciones fraccionarias y decimales). Por ejemplo, `SAMPLE 1/2` o `SAMPLE 0.5`.
-
-En un `SAMPLE k` cláusula, la muestra se toma de la `k` de datos. El ejemplo se muestra a continuación:
-
-``` sql
-SELECT
-    Title,
-    count() * 10 AS PageViews
-FROM hits_distributed
-SAMPLE 0.1
-WHERE
-    CounterID = 34
-GROUP BY Title
-ORDER BY PageViews DESC LIMIT 1000
-```
-
-En este ejemplo, la consulta se ejecuta en una muestra de 0,1 (10%) de datos. Los valores de las funciones agregadas no se corrigen automáticamente, por lo que para obtener un resultado aproximado, el valor `count()` se multiplica manualmente por 10.
-
-## SAMPLE N {#select-sample-n}
-
-Aqui `n` es un entero suficientemente grande. Por ejemplo, `SAMPLE 10000000`.
-
-En este caso, la consulta se ejecuta en una muestra de al menos `n` filas (pero no significativamente más que esto). Por ejemplo, `SAMPLE 10000000` ejecuta la consulta en un mínimo de 10.000.000 de filas.
-
-Dado que la unidad mínima para la lectura de datos es un gránulo (su tamaño se establece mediante el `index_granularity` ajuste), tiene sentido establecer una muestra que es mucho más grande que el tamaño del gránulo.
-
-Cuando se utiliza el `SAMPLE n` cláusula, no sabe qué porcentaje relativo de datos se procesó. Por lo tanto, no sabe el coeficiente por el que se deben multiplicar las funciones agregadas. Utilice el `_sample_factor` columna virtual para obtener el resultado aproximado.
-
-El `_sample_factor` columna contiene coeficientes relativos que se calculan dinámicamente. Esta columna se crea automáticamente cuando [crear](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) una tabla con la clave de muestreo especificada. Los ejemplos de uso del `_sample_factor` columna se muestran a continuación.
-
-Consideremos la tabla `visits`, que contiene las estadísticas sobre las visitas al sitio. El primer ejemplo muestra cómo calcular el número de páginas vistas:
-
-``` sql
-SELECT sum(PageViews * _sample_factor)
-FROM visits
-SAMPLE 10000000
-```
-
-El siguiente ejemplo muestra cómo calcular el número total de visitas:
-
-``` sql
-SELECT sum(_sample_factor)
-FROM visits
-SAMPLE 10000000
-```
-
-El siguiente ejemplo muestra cómo calcular la duración media de la sesión. Tenga en cuenta que no necesita usar el coeficiente relativo para calcular los valores promedio.
-
-``` sql
-SELECT avg(Duration)
-FROM visits
-SAMPLE 10000000
-```
-
-## SAMPLE K OFFSET M {#select-sample-offset}
-
-Aqui `k` y `m` son números del 0 al 1. Los ejemplos se muestran a continuación.
-
-**Ejemplo 1**
-
-``` sql
-SAMPLE 1/10
-```
-
-En este ejemplo, la muestra es 1/10 de todos los datos:
-
-`[++------------]`
-
-**Ejemplo 2**
-
-``` sql
-SAMPLE 1/10 OFFSET 1/2
-```
-
-Aquí, se toma una muestra del 10% de la segunda mitad de los datos.
-
-`[------++------]`
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/union.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/union.md
deleted file mode 100644
index d3aec34ba4b..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/union.md
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# UNION Cláusula {#union-clause}
-
-Usted puede utilizar `UNION ALL` combinar cualquier número de `SELECT` consultas extendiendo sus resultados. Ejemplo:
-
-``` sql
-SELECT CounterID, 1 AS table, toInt64(count()) AS c
-    FROM test.hits
-    GROUP BY CounterID
-
-UNION ALL
-
-SELECT CounterID, 2 AS table, sum(Sign) AS c
-    FROM test.visits
-    GROUP BY CounterID
-    HAVING c > 0
-```
-
-Las columnas de resultados coinciden con su índice (orden dentro `SELECT`). Si los nombres de columna no coinciden, los nombres del resultado final se toman de la primera consulta.
-
-La fundición de tipo se realiza para uniones. Por ejemplo, si dos consultas que se combinan tienen el mismo campo-`Nullable` y `Nullable` tipos de un tipo compatible, el resultado `UNION ALL` tiene una `Nullable` campo de tipo.
-
-Consultas que son parte de `UNION ALL` no se puede encerrar entre corchetes redondos. [ORDER BY](order-by.md) y [LIMIT](limit.md) se aplican a consultas separadas, no al resultado final. Si necesita aplicar una conversión al resultado final, puede colocar todas las consultas con `UNION ALL` en una subconsulta en el [FROM](from.md) clausula.
-
-## Limitacion {#limitations}
-
-Solo `UNION ALL` se admite. Regular `UNION` (`UNION DISTINCT`) no es compatible. Si necesita `UNION DISTINCT` usted puede escribir `SELECT DISTINCT` de una subconsulta que contiene `UNION ALL`.
-
-## Detalles de implementación {#implementation-details}
-
-Consultas que son parte de `UNION ALL` se puede ejecutar simultáneamente, y sus resultados se pueden mezclar juntos.
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/where.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/where.md
deleted file mode 100644
index 18caecdf7a5..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/where.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# DONDE Cláusula {#select-where}
-
-`WHERE` cláusula permite filtrar los datos que provienen de [FROM](from.md) cláusula de `SELECT`.
-
-Si hay un `WHERE` cláusula, debe contener una expresión con el `UInt8` tipo. Esta suele ser una expresión con comparación y operadores lógicos. Las filas en las que esta expresión se evalúa como 0 se explican a partir de otras transformaciones o resultados.
-
-`WHERE` expresión se evalúa en la capacidad de utilizar índices y poda de partición, si el motor de tabla subyacente lo admite.
-
-!!! note "Nota"
-    Hay una optimización de filtrado llamada [preliminar](prewhere.md).
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/select/with.md b/docs/es/sql-reference/statements/select/with.md
deleted file mode 100644
index 7629226bbcc..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/select/with.md
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# CON Cláusula {#with-clause}
-
-Esta sección proporciona soporte para expresiones de tabla común ([CTE](https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_and_recursive_queries_in_SQL)), por lo que los resultados de `WITH` cláusula se puede utilizar en el interior `SELECT` clausula.
-
-## Limitacion {#limitations}
-
-1.  No se admiten consultas recursivas.
-2.  Cuando se usa subconsulta dentro de la sección WITH , su resultado debe ser escalar con exactamente una fila.
-3.  Los resultados de la expresión no están disponibles en las subconsultas.
-
-## Ejemplos {#examples}
-
-**Ejemplo 1:** Usando expresión constante como “variable”
-
-``` sql
-WITH '2019-08-01 15:23:00' as ts_upper_bound
-SELECT *
-FROM hits
-WHERE
-    EventDate = toDate(ts_upper_bound) AND
-    EventTime <= ts_upper_bound
-```
-
-**Ejemplo 2:** Evictar el resultado de la expresión de sum (bytes) de la lista de columnas de la cláusula SELECT
-
-``` sql
-WITH sum(bytes) as s
-SELECT
-    formatReadableSize(s),
-    table
-FROM system.parts
-GROUP BY table
-ORDER BY s
-```
-
-**Ejemplo 3:** Uso de los resultados de la subconsulta escalar
-
-``` sql
-/* this example would return TOP 10 of most huge tables */
-WITH
-    (
-        SELECT sum(bytes)
-        FROM system.parts
-        WHERE active
-    ) AS total_disk_usage
-SELECT
-    (sum(bytes) / total_disk_usage) * 100 AS table_disk_usage,
-    table
-FROM system.parts
-GROUP BY table
-ORDER BY table_disk_usage DESC
-LIMIT 10
-```
-
-**Ejemplo 4:** Reutilización de la expresión en subconsulta
-
-Como solución alternativa para la limitación actual para el uso de expresiones en subconsultas, puede duplicarla.
-
-``` sql
-WITH ['hello'] AS hello
-SELECT
-    hello,
-    *
-FROM
-(
-    WITH ['hello'] AS hello
-    SELECT hello
-)
-```
-
-``` text
-┌─hello─────┬─hello─────┐
-│ ['hello'] │ ['hello'] │
-└───────────┴───────────┘
-```
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/show.md b/docs/es/sql-reference/statements/show.md
deleted file mode 100644
index e7783692452..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/show.md
+++ /dev/null
@@ -1,169 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: SHOW
----
-
-# MOSTRAR consultas {#show-queries}
-
-## SHOW CREATE TABLE {#show-create-table}
-
-``` sql
-SHOW CREATE [TEMPORARY] [TABLE|DICTIONARY] [db.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Devuelve una sola `String`-tipo ‘statement’ column, which contains a single value – the `CREATE` consulta utilizada para crear el objeto especificado.
-
-## SHOW DATABASES {#show-databases}
-
-``` sql
-SHOW DATABASES [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Imprime una lista de todas las bases de datos.
-Esta consulta es idéntica a `SELECT name FROM system.databases [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]`.
-
-## SHOW PROCESSLIST {#show-processlist}
-
-``` sql
-SHOW PROCESSLIST [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Envía el contenido de la [sistema.procesa](../../operations/system-tables.md#system_tables-processes) tabla, que contiene una lista de consultas que se están procesando en este momento, exceptuando `SHOW PROCESSLIST` consulta.
-
-El `SELECT * FROM system.processes` query devuelve datos sobre todas las consultas actuales.
-
-Consejo (ejecutar en la consola):
-
-``` bash
-$ watch -n1 "clickhouse-client --query='SHOW PROCESSLIST'"
-```
-
-## SHOW TABLES {#show-tables}
-
-Muestra una lista de tablas.
-
-``` sql
-SHOW [TEMPORARY] TABLES [{FROM | IN} <db>] [LIKE '<pattern>' | WHERE expr] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-Si el `FROM` no se especifica la cláusula, la consulta devuelve la lista de tablas de la base de datos actual.
-
-Puede obtener los mismos resultados que el `SHOW TABLES` consulta de la siguiente manera:
-
-``` sql
-SELECT name FROM system.tables WHERE database = <db> [AND name LIKE <pattern>] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-**Ejemplo**
-
-La siguiente consulta selecciona las dos primeras filas de la lista de tablas `system` base de datos, cuyos nombres contienen `co`.
-
-``` sql
-SHOW TABLES FROM system LIKE '%co%' LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─name───────────────────────────┐
-│ aggregate_function_combinators │
-│ collations                     │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## SHOW DICTIONARIES {#show-dictionaries}
-
-Muestra una lista de [diccionarios externos](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md).
-
-``` sql
-SHOW DICTIONARIES [FROM <db>] [LIKE '<pattern>'] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-Si el `FROM` no se especifica la cláusula, la consulta devuelve la lista de diccionarios de la base de datos actual.
-
-Puede obtener los mismos resultados que el `SHOW DICTIONARIES` consulta de la siguiente manera:
-
-``` sql
-SELECT name FROM system.dictionaries WHERE database = <db> [AND name LIKE <pattern>] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-**Ejemplo**
-
-La siguiente consulta selecciona las dos primeras filas de la lista de tablas `system` base de datos, cuyos nombres contienen `reg`.
-
-``` sql
-SHOW DICTIONARIES FROM db LIKE '%reg%' LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─name─────────┐
-│ regions      │
-│ region_names │
-└──────────────┘
-```
-
-## SHOW GRANTS {#show-grants-statement}
-
-Muestra privilegios para un usuario.
-
-### Sintaxis {#show-grants-syntax}
-
-``` sql
-SHOW GRANTS [FOR user]
-```
-
-Si no se especifica user, la consulta devuelve privilegios para el usuario actual.
-
-## SHOW CREATE USER {#show-create-user-statement}
-
-Muestra los parámetros que se usaron en un [creación de usuario](create.md#create-user-statement).
-
-`SHOW CREATE USER` no genera contraseñas de usuario.
-
-### Sintaxis {#show-create-user-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE USER [name | CURRENT_USER]
-```
-
-## SHOW CREATE ROLE {#show-create-role-statement}
-
-Muestra los parámetros que se usaron en un [creación de roles](create.md#create-role-statement)
-
-### Sintaxis {#show-create-role-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE ROLE name
-```
-
-## SHOW CREATE ROW POLICY {#show-create-row-policy-statement}
-
-Muestra los parámetros que se usaron en un [creación de políticas de fila](create.md#create-row-policy-statement)
-
-### Sintaxis {#show-create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE [ROW] POLICY name ON [database.]table
-```
-
-## SHOW CREATE QUOTA {#show-create-quota-statement}
-
-Muestra los parámetros que se usaron en un [creación de cuotas](create.md#create-quota-statement)
-
-### Sintaxis {#show-create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE QUOTA [name | CURRENT]
-```
-
-## SHOW CREATE SETTINGS PROFILE {#show-create-settings-profile-statement}
-
-Muestra los parámetros que se usaron en un [configuración creación de perfil](create.md#create-settings-profile-statement)
-
-### Sintaxis {#show-create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE [SETTINGS] PROFILE name
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/show/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/statements/system.md b/docs/es/sql-reference/statements/system.md
deleted file mode 100644
index 1443dd9a740..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/statements/system.md
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: SYSTEM
----
-
-# Consultas del sistema {#query-language-system}
-
--   [RELOAD DICTIONARIES](#query_language-system-reload-dictionaries)
--   [RELOAD DICTIONARY](#query_language-system-reload-dictionary)
--   [DROP DNS CACHE](#query_language-system-drop-dns-cache)
--   [DROP MARK CACHE](#query_language-system-drop-mark-cache)
--   [FLUSH LOGS](#query_language-system-flush_logs)
--   [RELOAD CONFIG](#query_language-system-reload-config)
--   [SHUTDOWN](#query_language-system-shutdown)
--   [KILL](#query_language-system-kill)
--   [STOP DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-stop-distributed-sends)
--   [FLUSH DISTRIBUTED](#query_language-system-flush-distributed)
--   [START DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-start-distributed-sends)
--   [STOP MERGES](#query_language-system-stop-merges)
--   [START MERGES](#query_language-system-start-merges)
-
-## RELOAD DICTIONARIES {#query_language-system-reload-dictionaries}
-
-Vuelve a cargar todos los diccionarios que se han cargado correctamente antes.
-De forma predeterminada, los diccionarios se cargan perezosamente (ver [Diccionarios_lazy_load](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-dictionaries_lazy_load)), por lo que en lugar de cargarse automáticamente al inicio, se inicializan en el primer acceso a través de la función dictGet o SELECT desde tablas con ENGINE = Dictionary . El `SYSTEM RELOAD DICTIONARIES` consulta vuelve a cargar dichos diccionarios (LOADED).
-Siempre vuelve `Ok.` independientemente del resultado de la actualización del diccionario.
-
-## RELOAD DICTIONARY Dictionary_name {#query_language-system-reload-dictionary}
-
-Recarga completamente un diccionario `dictionary_name`, independientemente del estado del diccionario (LOADED / NOT_LOADED / FAILED).
-Siempre vuelve `Ok.` independientemente del resultado de la actualización del diccionario.
-El estado del diccionario se puede comprobar consultando el `system.dictionaries` tabla.
-
-``` sql
-SELECT name, status FROM system.dictionaries;
-```
-
-## DROP DNS CACHE {#query_language-system-drop-dns-cache}
-
-Restablece la caché DNS interna de ClickHouse. A veces (para versiones anteriores de ClickHouse) es necesario usar este comando al cambiar la infraestructura (cambiar la dirección IP de otro servidor de ClickHouse o el servidor utilizado por los diccionarios).
-
-Para obtener una administración de caché más conveniente (automática), consulte disable_internal_dns_cache, dns_cache_update_period parameters.
-
-## DROP MARK CACHE {#query_language-system-drop-mark-cache}
-
-Restablece la caché de marcas. Utilizado en el desarrollo de ClickHouse y pruebas de rendimiento.
-
-## FLUSH LOGS {#query_language-system-flush_logs}
-
-Flushes buffers of log messages to system tables (e.g. system.query_log). Allows you to not wait 7.5 seconds when debugging.
-
-## RELOAD CONFIG {#query_language-system-reload-config}
-
-Vuelve a cargar la configuración de ClickHouse. Se usa cuando la configuración se almacena en ZooKeeeper.
-
-## SHUTDOWN {#query_language-system-shutdown}
-
-Normalmente se apaga ClickHouse (como `service clickhouse-server stop` / `kill {$pid_clickhouse-server}`)
-
-## KILL {#query_language-system-kill}
-
-Anula el proceso de ClickHouse (como `kill -9 {$ pid_clickhouse-server}`)
-
-## Administración de tablas distribuidas {#query-language-system-distributed}
-
-ClickHouse puede administrar [distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md) tabla. Cuando un usuario inserta datos en estas tablas, ClickHouse primero crea una cola de los datos que se deben enviar a los nodos del clúster y, a continuación, los envía de forma asincrónica. Puede administrar el procesamiento de colas con el [STOP DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-stop-distributed-sends), [FLUSH DISTRIBUTED](#query_language-system-flush-distributed), y [START DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-start-distributed-sends) consulta. También puede insertar sincrónicamente datos distribuidos con el `insert_distributed_sync` configuración.
-
-### STOP DISTRIBUTED SENDS {#query_language-system-stop-distributed-sends}
-
-Deshabilita la distribución de datos en segundo plano al insertar datos en tablas distribuidas.
-
-``` sql
-SYSTEM STOP DISTRIBUTED SENDS [db.]<distributed_table_name>
-```
-
-### FLUSH DISTRIBUTED {#query_language-system-flush-distributed}
-
-Obliga a ClickHouse a enviar datos a nodos de clúster de forma sincrónica. Si algún nodo no está disponible, ClickHouse produce una excepción y detiene la ejecución de la consulta. Puede volver a intentar la consulta hasta que tenga éxito, lo que sucederá cuando todos los nodos estén nuevamente en línea.
-
-``` sql
-SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED [db.]<distributed_table_name>
-```
-
-### START DISTRIBUTED SENDS {#query_language-system-start-distributed-sends}
-
-Habilita la distribución de datos en segundo plano al insertar datos en tablas distribuidas.
-
-``` sql
-SYSTEM START DISTRIBUTED SENDS [db.]<distributed_table_name>
-```
-
-### STOP MERGES {#query_language-system-stop-merges}
-
-Proporciona la posibilidad de detener las fusiones en segundo plano para las tablas de la familia MergeTree:
-
-``` sql
-SYSTEM STOP MERGES [[db.]merge_tree_family_table_name]
-```
-
-!!! note "Nota"
-    `DETACH / ATTACH` la tabla comenzará las fusiones de fondo para la tabla, incluso en caso de que las fusiones se hayan detenido para todas las tablas MergeTree antes.
-
-### START MERGES {#query_language-system-start-merges}
-
-Proporciona la posibilidad de iniciar fusiones en segundo plano para tablas de la familia MergeTree:
-
-``` sql
-SYSTEM START MERGES [[db.]merge_tree_family_table_name]
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/system/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/syntax.md b/docs/es/sql-reference/syntax.md
deleted file mode 100644
index 93cd44c2b91..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/syntax.md
+++ /dev/null
@@ -1,187 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 31
-toc_title: Sintaxis
----
-
-# Sintaxis {#syntax}
-
-Hay dos tipos de analizadores en el sistema: el analizador SQL completo (un analizador de descenso recursivo) y el analizador de formato de datos (un analizador de flujo rápido).
-En todos los casos, excepto el `INSERT` consulta, sólo se utiliza el analizador SQL completo.
-El `INSERT` consulta utiliza ambos analizadores:
-
-``` sql
-INSERT INTO t VALUES (1, 'Hello, world'), (2, 'abc'), (3, 'def')
-```
-
-El `INSERT INTO t VALUES` fragmento es analizado por el analizador completo, y los datos `(1, 'Hello, world'), (2, 'abc'), (3, 'def')` es analizado por el analizador de flujo rápido. También puede activar el analizador completo de los datos mediante el [input_format_values_interpret_expressions](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_values_interpret_expressions) configuración. Cuando `input_format_values_interpret_expressions = 1`, ClickHouse primero intenta analizar valores con el analizador de flujo rápido. Si falla, ClickHouse intenta usar el analizador completo para los datos, tratándolo como un SQL [expresion](#syntax-expressions).
-
-Los datos pueden tener cualquier formato. Cuando se recibe una consulta, el servidor no calcula más de [max_query_size](../operations/settings/settings.md#settings-max_query_size) bytes de la solicitud en RAM (por defecto, 1 MB), y el resto se analiza la secuencia.
-Permite evitar problemas con grandes `INSERT` consulta.
-
-Cuando se utiliza el `Values` formato en un `INSERT` consulta, puede parecer que los datos se analizan igual que las expresiones en un `SELECT` consulta, pero esto no es cierto. El `Values` formato es mucho más limitado.
-
-El resto de este artículo cubre el analizador completo. Para obtener más información sobre los analizadores de formato, consulte [Formato](../interfaces/formats.md) apartado.
-
-## Espacio {#spaces}
-
-Puede haber cualquier número de símbolos de espacio entre las construcciones sintácticas (incluidos el principio y el final de una consulta). Los símbolos de espacio incluyen el espacio, tabulación, avance de línea, CR y avance de formulario.
-
-## Comentario {#comments}
-
-ClickHouse admite comentarios de estilo SQL y de estilo C.
-Los comentarios de estilo SQL comienzan con `--` y continuar hasta el final de la línea, un espacio después `--` se puede omitir.
-C-estilo son de `/*` a `*/`y puede ser multilínea, tampoco se requieren espacios.
-
-## Palabras clave {#syntax-keywords}
-
-Las palabras clave no distinguen entre mayúsculas y minúsculas cuando corresponden a:
-
--   Estándar SQL. Por ejemplo, `SELECT`, `select` y `SeLeCt` son todos válidos.
--   Implementación en algunos DBMS populares (MySQL o Postgres). Por ejemplo, `DateTime` es lo mismo que `datetime`.
-
-Si el nombre del tipo de datos distingue entre mayúsculas y minúsculas `system.data_type_families` tabla.
-
-A diferencia de SQL estándar, todas las demás palabras clave (incluidos los nombres de funciones) son **minúsculas**.
-
-Las palabras clave no están reservadas; se tratan como tales solo en el contexto correspondiente. Si usted usa [identificador](#syntax-identifiers) con el mismo nombre que las palabras clave, encerrarlas en comillas dobles o backticks. Por ejemplo, la consulta `SELECT "FROM" FROM table_name` es válido si la tabla `table_name` tiene columna con el nombre `"FROM"`.
-
-## Identificador {#syntax-identifiers}
-
-Los identificadores son:
-
--   Nombres de clúster, base de datos, tabla, partición y columna.
--   Función.
--   Tipos de datos.
--   [Alias de expresión](#syntax-expression_aliases).
-
-Los identificadores pueden ser citados o no citados. Este último es preferido.
-
-Los identificadores no citados deben coincidir con la expresión regular `^[a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]*$` y no puede ser igual a [Palabras clave](#syntax-keywords). Ejemplos: `x, _1, X_y__Z123_.`
-
-Si desea utilizar identificadores iguales a las palabras clave o si desea utilizar otros símbolos en los identificadores, cítelo con comillas dobles o retrocesos, por ejemplo, `"id"`, `` `id` ``.
-
-## Literal {#literals}
-
-Hay numérico, cadena, compuesto, y `NULL` literal.
-
-### Numérico {#numeric}
-
-Literal numérico, intenta ser analizado:
-
--   Primero, como un número firmado de 64 bits, usando el [strtoull](https://en.cppreference.com/w/cpp/string/byte/strtoul) función.
--   Si no tiene éxito, como un número de 64 bits sin signo, [Sistema abierto.](https://en.cppreference.com/w/cpp/string/byte/strtol) función.
--   Si no tiene éxito, como un número de punto flotante [strtod](https://en.cppreference.com/w/cpp/string/byte/strtof) función.
--   De lo contrario, devuelve un error.
-
-El valor literal tiene el tipo más pequeño en el que se ajusta el valor.
-Por ejemplo, 1 se analiza como `UInt8` pero 256 se analiza como `UInt16`. Para obtener más información, consulte [Tipos de datos](../sql-reference/data-types/index.md).
-
-Ejemplos: `1`, `18446744073709551615`, `0xDEADBEEF`, `01`, `0.1`, `1e100`, `-1e-100`, `inf`, `nan`.
-
-### Cadena {#syntax-string-literal}
-
-Solo se admiten literales de cadena entre comillas simples. Los caracteres incluidos se pueden escapar de barra invertida. Las siguientes secuencias de escape tienen un valor especial correspondiente: `\b`, `\f`, `\r`, `\n`, `\t`, `\0`, `\a`, `\v`, `\xHH`. En todos los demás casos, secuencias de escape en el formato `\c`, donde `c` cualquier carácter, se convierten a `c`. Significa que puedes usar las secuencias `\'`y`\\`. El valor tendrá el [Cadena](../sql-reference/data-types/string.md) tipo.
-
-En literales de cadena, necesitas escapar al menos `'` y `\`. Las comillas simples se pueden escapar con las comillas simples, literales `'It\'s'` y `'It''s'` son iguales.
-
-### Compuesto {#compound}
-
-Las matrices se construyen con corchetes `[1, 2, 3]`. Nuples están construidos con paréntesis `(1, 'Hello, world!', 2)`.
-Técnicamente, estos no son literales, sino expresiones con el operador de creación de matriz y el operador de creación de tuplas, respectivamente.
-Una matriz debe constar de al menos un elemento y una tupla debe tener al menos dos elementos.
-Hay un caso separado cuando aparecen tuplas en el `IN` cláusula de un `SELECT` consulta. Los resultados de la consulta pueden incluir tuplas, pero las tuplas no se pueden guardar en una base de datos (excepto las tablas con [Memoria](../engines/table-engines/special/memory.md) motor).
-
-### NULL {#null-literal}
-
-Indica que falta el valor.
-
-Para almacenar `NULL` en un campo de tabla, debe ser del [NULL](../sql-reference/data-types/nullable.md) tipo.
-
-Dependiendo del formato de datos (entrada o salida), `NULL` puede tener una representación diferente. Para obtener más información, consulte la documentación de [Formatos de datos](../interfaces/formats.md#formats).
-
-Hay muchos matices para el procesamiento `NULL`. Por ejemplo, si al menos uno de los argumentos de una operación de comparación es `NULL`, el resultado de esta operación también es `NULL`. Lo mismo es cierto para la multiplicación, la suma y otras operaciones. Para obtener más información, lea la documentación de cada operación.
-
-En las consultas, puede verificar `NULL` utilizando el [IS NULL](operators/index.md#operator-is-null) y [IS NOT NULL](operators/index.md) operadores y las funciones relacionadas `isNull` y `isNotNull`.
-
-## Función {#functions}
-
-Las llamadas a funciones se escriben como un identificador con una lista de argumentos (posiblemente vacíos) entre corchetes redondos. A diferencia de SQL estándar, los corchetes son necesarios, incluso para una lista de argumentos vacía. Ejemplo: `now()`.
-Hay funciones regulares y agregadas (ver la sección “Aggregate functions”). Algunas funciones agregadas pueden contener dos listas de argumentos entre paréntesis. Ejemplo: `quantile (0.9) (x)`. Estas funciones agregadas se llaman “parametric” funciones, y los argumentos en la primera lista se llaman “parameters”. La sintaxis de las funciones agregadas sin parámetros es la misma que para las funciones regulares.
-
-## Operador {#operators}
-
-Los operadores se convierten a sus funciones correspondientes durante el análisis de consultas, teniendo en cuenta su prioridad y asociatividad.
-Por ejemplo, la expresión `1 + 2 * 3 + 4` se transforma a `plus(plus(1, multiply(2, 3)), 4)`.
-
-## Tipos de datos y motores de tabla de base de datos {#data_types-and-database-table-engines}
-
-Tipos de datos y motores de tablas en el `CREATE` las consultas se escriben de la misma manera que los identificadores o funciones. En otras palabras, pueden o no contener una lista de argumentos entre corchetes. Para obtener más información, consulte las secciones “Data types,” “Table engines,” y “CREATE”.
-
-## Alias de expresión {#syntax-expression_aliases}
-
-Un alias es un nombre definido por el usuario para la expresión en una consulta.
-
-``` sql
-expr AS alias
-```
-
--   `AS` — The keyword for defining aliases. You can define the alias for a table name or a column name in a `SELECT` cláusula sin usar el `AS` palabra clave.
-
-        For example, `SELECT table_name_alias.column_name FROM table_name table_name_alias`.
-
-        In the [CAST](sql_reference/functions/type_conversion_functions.md#type_conversion_function-cast) function, the `AS` keyword has another meaning. See the description of the function.
-
--   `expr` — Any expression supported by ClickHouse.
-
-        For example, `SELECT column_name * 2 AS double FROM some_table`.
-
--   `alias` — Name for `expr`. Los alias deben cumplir con el [identificador](#syntax-identifiers) sintaxis.
-
-        For example, `SELECT "table t".column_name FROM table_name AS "table t"`.
-
-### Notas sobre el uso {#notes-on-usage}
-
-Los alias son globales para una consulta o subconsulta, y puede definir un alias en cualquier parte de una consulta para cualquier expresión. Por ejemplo, `SELECT (1 AS n) + 2, n`.
-
-Los alias no son visibles en subconsultas y entre subconsultas. Por ejemplo, al ejecutar la consulta `SELECT (SELECT sum(b.a) + num FROM b) - a.a AS num FROM a` ClickHouse genera la excepción `Unknown identifier: num`.
-
-Si se define un alias para las columnas de resultados `SELECT` cláusula de una subconsulta, estas columnas son visibles en la consulta externa. Por ejemplo, `SELECT n + m FROM (SELECT 1 AS n, 2 AS m)`.
-
-Tenga cuidado con los alias que son iguales a los nombres de columna o tabla. Consideremos el siguiente ejemplo:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    a Int,
-    b Int
-)
-ENGINE = TinyLog()
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    argMax(a, b),
-    sum(b) AS b
-FROM t
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 18.14.17):
-Code: 184. DB::Exception: Received from localhost:9000, 127.0.0.1. DB::Exception: Aggregate function sum(b) is found inside another aggregate function in query.
-```
-
-En este ejemplo, declaramos tabla `t` con columna `b`. Luego, al seleccionar los datos, definimos el `sum(b) AS b` apodo. Como los alias son globales, ClickHouse sustituyó el literal `b` en la expresión `argMax(a, b)` con la expresión `sum(b)`. Esta sustitución causó la excepción.
-
-## Asterisco {#asterisk}
-
-En un `SELECT` consulta, un asterisco puede reemplazar la expresión. Para obtener más información, consulte la sección “SELECT”.
-
-## Expresiones {#syntax-expressions}
-
-Una expresión es una función, identificador, literal, aplicación de un operador, expresión entre paréntesis, subconsulta o asterisco. También puede contener un alias.
-Una lista de expresiones es una o más expresiones separadas por comas.
-Las funciones y los operadores, a su vez, pueden tener expresiones como argumentos.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/sql_reference/syntax/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/file.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/file.md
deleted file mode 100644
index 0d1c9b66016..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/file.md
+++ /dev/null
@@ -1,121 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: file
----
-
-# file {#file}
-
-Crea una tabla a partir de un archivo. Esta función de tabla es similar a [URL](url.md) y [Hdfs](hdfs.md) aquel.
-
-``` sql
-file(path, format, structure)
-```
-
-**Parámetros de entrada**
-
--   `path` — The relative path to the file from [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path). Soporte de ruta a archivo siguiendo globs en modo de solo lectura: `*`, `?`, `{abc,def}` y `{N..M}` donde `N`, `M` — numbers, \``'abc', 'def'` — strings.
--   `format` — The [formato](../../interfaces/formats.md#formats) del archivo.
--   `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-
-**Valor devuelto**
-
-Una tabla con la estructura especificada para leer o escribir datos en el archivo especificado.
-
-**Ejemplo**
-
-Configuración `user_files_path` y el contenido del archivo `test.csv`:
-
-``` bash
-$ grep user_files_path /etc/clickhouse-server/config.xml
-    <user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>
-
-$ cat /var/lib/clickhouse/user_files/test.csv
-    1,2,3
-    3,2,1
-    78,43,45
-```
-
-Tabla de`test.csv` y selección de las dos primeras filas de ella:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
-LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
-│       1 │       2 │       3 │
-│       3 │       2 │       1 │
-└─────────┴─────────┴─────────┘
-```
-
-``` sql
--- getting the first 10 lines of a table that contains 3 columns of UInt32 type from a CSV file
-SELECT * FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') LIMIT 10
-```
-
-**Globs en el camino**
-
-Múltiples componentes de ruta de acceso pueden tener globs. Para ser procesado, el archivo debe existir y coincidir con todo el patrón de ruta (no solo el sufijo o el prefijo).
-
--   `*` — Substitutes any number of any characters except `/` incluyendo cadena vacía.
--   `?` — Substitutes any single character.
--   `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
--   `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders.
-
-Construcciones con `{}` son similares a la [función de tabla remota](../../sql-reference/table-functions/remote.md)).
-
-**Ejemplo**
-
-1.  Supongamos que tenemos varios archivos con las siguientes rutas relativas:
-
--   ‘some_dir/some_file_1’
--   ‘some_dir/some_file_2’
--   ‘some_dir/some_file_3’
--   ‘another_dir/some_file_1’
--   ‘another_dir/some_file_2’
--   ‘another_dir/some_file_3’
-
-1.  Consulta la cantidad de filas en estos archivos:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM file('{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-1.  Consulta la cantidad de filas en todos los archivos de estos dos directorios:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM file('{some,another}_dir/*', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Si su lista de archivos contiene rangos de números con ceros a la izquierda, use la construcción con llaves para cada dígito por separado o use `?`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consultar los datos desde archivos nombrados `file000`, `file001`, … , `file999`:
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM file('big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-## Virtual Columnas {#virtual-columns}
-
--   `_path` — Path to the file.
--   `_file` — Name of the file.
-
-**Ver también**
-
--   [Virtual columnas](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/#table_engines-virtual_columns)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/file/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/generate.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/generate.md
deleted file mode 100644
index fd107370481..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/generate.md
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: generateRandom
----
-
-# generateRandom {#generaterandom}
-
-Genera datos aleatorios con un esquema dado.
-Permite rellenar tablas de prueba con datos.
-Admite todos los tipos de datos que se pueden almacenar en la tabla, excepto `LowCardinality` y `AggregateFunction`.
-
-``` sql
-generateRandom('name TypeName[, name TypeName]...', [, 'random_seed'[, 'max_string_length'[, 'max_array_length']]]);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `name` — Name of corresponding column.
--   `TypeName` — Type of corresponding column.
--   `max_array_length` — Maximum array length for all generated arrays. Defaults to `10`.
--   `max_string_length` — Maximum string length for all generated strings. Defaults to `10`.
--   `random_seed` — Specify random seed manually to produce stable results. If NULL — seed is randomly generated.
-
-**Valor devuelto**
-
-Un objeto de tabla con el esquema solicitado.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-``` sql
-SELECT * FROM generateRandom('a Array(Int8), d Decimal32(4), c Tuple(DateTime64(3), UUID)', 1, 10, 2) LIMIT 3;
-```
-
-``` text
-┌─a────────┬────────────d─┬─c──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ [77]     │ -124167.6723 │ ('2061-04-17 21:59:44.573','3f72f405-ec3e-13c8-44ca-66ef335f7835') │
-│ [32,110] │ -141397.7312 │ ('1979-02-09 03:43:48.526','982486d1-5a5d-a308-e525-7bd8b80ffa73') │
-│ [68]     │  -67417.0770 │ ('2080-03-12 14:17:31.269','110425e5-413f-10a6-05ba-fa6b3e929f15') │
-└──────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/generate/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/hdfs.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/hdfs.md
deleted file mode 100644
index 8c90f1d49ca..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/hdfs.md
+++ /dev/null
@@ -1,104 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Hdfs
----
-
-# Hdfs {#hdfs}
-
-Crea una tabla a partir de archivos en HDFS. Esta función de tabla es similar a [URL](url.md) y [file](file.md) aquel.
-
-``` sql
-hdfs(URI, format, structure)
-```
-
-**Parámetros de entrada**
-
--   `URI` — The relative URI to the file in HDFS. Path to file support following globs in readonly mode: `*`, `?`, `{abc,def}` y `{N..M}` donde `N`, `M` — numbers, \``'abc', 'def'` — strings.
--   `format` — The [formato](../../interfaces/formats.md#formats) del archivo.
--   `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-
-**Valor devuelto**
-
-Una tabla con la estructura especificada para leer o escribir datos en el archivo especificado.
-
-**Ejemplo**
-
-Tabla de `hdfs://hdfs1:9000/test` y selección de las dos primeras filas de ella:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/test', 'TSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
-LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
-│       1 │       2 │       3 │
-│       3 │       2 │       1 │
-└─────────┴─────────┴─────────┘
-```
-
-**Globs en el camino**
-
-Múltiples componentes de ruta de acceso pueden tener globs. Para ser procesado, el archivo debe existir y coincidir con todo el patrón de ruta (no solo el sufijo o el prefijo).
-
--   `*` — Substitutes any number of any characters except `/` incluyendo cadena vacía.
--   `?` — Substitutes any single character.
--   `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
--   `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders.
-
-Construcciones con `{}` son similares a la [función de tabla remota](../../sql-reference/table-functions/remote.md)).
-
-**Ejemplo**
-
-1.  Supongamos que tenemos varios archivos con los siguientes URI en HDFS:
-
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_3’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_3’
-
-1.  Consulta la cantidad de filas en estos archivos:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-1.  Consulta la cantidad de filas en todos los archivos de estos dos directorios:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-!!! warning "Advertencia"
-    Si su lista de archivos contiene rangos de números con ceros a la izquierda, use la construcción con llaves para cada dígito por separado o use `?`.
-
-**Ejemplo**
-
-Consultar los datos desde archivos nombrados `file000`, `file001`, … , `file999`:
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-## Virtual Columnas {#virtual-columns}
-
--   `_path` — Path to the file.
--   `_file` — Name of the file.
-
-**Ver también**
-
--   [Virtual columnas](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/#table_engines-virtual_columns)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/hdfs/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/index.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/index.md
deleted file mode 100644
index 60882327e6a..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Funciones de tabla
-toc_priority: 34
-toc_title: "Implantaci\xF3n"
----
-
-# Funciones de tabla {#table-functions}
-
-Las funciones de tabla son métodos para construir tablas.
-
-Puede usar funciones de tabla en:
-
--   [FROM](../statements/select/from.md) cláusula de la `SELECT` consulta.
-
-        The method for creating a temporary table that is available only in the current query. The table is deleted when the query finishes.
-
--   [CREAR TABLA COMO \<table_function()\>](../statements/create.md#create-table-query) consulta.
-
-        It's one of the methods of creating a table.
-
-!!! warning "Advertencia"
-    No puede usar funciones de tabla si el [Método de codificación de datos:](../../operations/settings/permissions-for-queries.md#settings_allow_ddl) la configuración está deshabilitada.
-
-| Función              | Descripci                                                                                                                              |
-|----------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [file](file.md)      | Crea un [File](../../engines/table-engines/special/file.md)-mesa del motor.                                                            |
-| [fusionar](merge.md) | Crea un [Fusionar](../../engines/table-engines/special/merge.md)-mesa del motor.                                                       |
-| [numero](numbers.md) | Crea una tabla con una sola columna llena de números enteros.                                                                          |
-| [remoto](remote.md)  | Le permite acceder a servidores remotos sin crear un [Distribuido](../../engines/table-engines/special/distributed.md)-mesa del motor. |
-| [URL](url.md)        | Crea un [URL](../../engines/table-engines/special/url.md)-mesa del motor.                                                              |
-| [mysql](mysql.md)    | Crea un [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)-mesa del motor.                                                     |
-| [jdbc](jdbc.md)      | Crea un [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md)-mesa del motor.                                                       |
-| [Nosotros](odbc.md)  | Crea un [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md)-mesa del motor.                                                       |
-| [Hdfs](hdfs.md)      | Crea un [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md)-mesa del motor.                                                       |
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/input.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/input.md
deleted file mode 100644
index c56e1c86ba9..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/input.md
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: entrada
----
-
-# entrada {#input}
-
-`input(structure)` - función de tabla que permite convertir e insertar efectivamente los datos enviados al
-servidor con estructura dada a la tabla con otra estructura.
-
-`structure` - estructura de los datos enviados al servidor en el siguiente formato `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-Por ejemplo, `'id UInt32, name String'`.
-
-Esta función sólo se puede utilizar en `INSERT SELECT` consulta y sólo una vez, pero por lo demás se comporta como función de tabla ordinaria
-(por ejemplo, se puede usar en subconsulta, etc.).
-
-Los datos se pueden enviar de cualquier manera como para ordinario `INSERT` consulta y pasado en cualquier disponible [formato](../../interfaces/formats.md#formats)
-que debe especificarse al final de la consulta (a diferencia de lo ordinario `INSERT SELECT`).
-
-La característica principal de esta función es que cuando el servidor recibe datos del cliente, los convierte simultáneamente
-según la lista de expresiones en el `SELECT` cláusula e inserta en la tabla de destino. Tabla temporal
-con todos los datos transferidos no se crea.
-
-**Ejemplos**
-
--   Deje que el `test` tiene la siguiente estructura `(a String, b String)`
-    y datos en `data.csv` tiene una estructura diferente `(col1 String, col2 Date, col3 Int32)`. Consulta de inserción
-    datos de la `data.csv` en el `test` con conversión simultánea se ve así:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO test SELECT lower(col1), col3 * col3 FROM input('col1 String, col2 Date, col3 Int32') FORMAT CSV";
-```
-
--   Si `data.csv` contiene datos de la misma estructura `test_structure` como la mesa `test` entonces estas dos consultas son iguales:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO test FORMAT CSV"
-$ cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO test SELECT * FROM input('test_structure') FORMAT CSV"
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/input/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/jdbc.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/jdbc.md
deleted file mode 100644
index fd848ca78a2..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/jdbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: jdbc
----
-
-# jdbc {#table-function-jdbc}
-
-`jdbc(jdbc_connection_uri, schema, table)` - devuelve la tabla que está conectado a través del controlador JDBC.
-
-Esta función de tabla requiere `clickhouse-jdbc-bridge` programa para estar en ejecución.
-Admite tipos Nullable (basados en DDL de la tabla remota que se consulta).
-
-**Ejemplos**
-
-``` sql
-SELECT * FROM jdbc('jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root', 'schema', 'table')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM jdbc('mysql://localhost:3306/?user=root&password=root', 'schema', 'table')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM jdbc('datasource://mysql-local', 'schema', 'table')
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/merge.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/merge.md
deleted file mode 100644
index 137e764c84d..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/merge.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: fusionar
----
-
-# fusionar {#merge}
-
-`merge(db_name, 'tables_regexp')` – Creates a temporary Merge table. For more information, see the section “Table engines, Merge”.
-
-La estructura de la tabla se toma de la primera tabla encontrada que coincide con la expresión regular.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/merge/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/mysql.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/mysql.md
deleted file mode 100644
index b48c18a9472..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: mysql
----
-
-# mysql {#mysql}
-
-Permitir `SELECT` consultas que se realizarán en los datos que se almacenan en un servidor MySQL remoto.
-
-``` sql
-mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
-```
-
-**Parámetros**
-
--   `host:port` — MySQL server address.
-
--   `database` — Remote database name.
-
--   `table` — Remote table name.
-
--   `user` — MySQL user.
-
--   `password` — User password.
-
--   `replace_query` — Flag that converts `INSERT INTO` consultas a `REPLACE INTO`. Si `replace_query=1`, la consulta se reemplaza.
-
--   `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` expresión que se añade a la `INSERT` consulta.
-
-        Example: `INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('a', 2) ON DUPLICATE KEY UPDATE c2 = c2 + 1`, where `on_duplicate_clause` is `UPDATE c2 = c2 + 1`. See the MySQL documentation to find which `on_duplicate_clause` you can use with the `ON DUPLICATE KEY` clause.
-
-        To specify `on_duplicate_clause` you need to pass `0` to the `replace_query` parameter. If you simultaneously pass `replace_query = 1` and `on_duplicate_clause`, ClickHouse generates an exception.
-
-Simple `WHERE` cláusulas tales como `=, !=, >, >=, <, <=` se ejecutan actualmente en el servidor MySQL.
-
-El resto de las condiciones y el `LIMIT` La restricción de muestreo se ejecuta en ClickHouse solo después de que finalice la consulta a MySQL.
-
-**Valor devuelto**
-
-Un objeto de tabla con las mismas columnas que la tabla MySQL original.
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-Tabla en MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Selección de datos de ClickHouse:
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123')
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
-│      1 │         ᴺᵁᴸᴸ │     2 │           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [El ‘MySQL’ motor de mesa](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)
--   [Uso de MySQL como fuente de diccionario externo](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/numbers.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/numbers.md
deleted file mode 100644
index 5901a50fae2..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/numbers.md
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: numero
----
-
-# numero {#numbers}
-
-`numbers(N)` – Returns a table with the single ‘number’ columna (UInt64) que contiene enteros de 0 a N-1.
-`numbers(N, M)` - Devuelve una tabla con el único ‘number’ columna (UInt64) que contiene enteros de N a (N + M - 1).
-
-Similar a la `system.numbers` tabla, puede ser utilizado para probar y generar valores sucesivos, `numbers(N, M)` más eficiente que `system.numbers`.
-
-Las siguientes consultas son equivalentes:
-
-``` sql
-SELECT * FROM numbers(10);
-SELECT * FROM numbers(0, 10);
-SELECT * FROM system.numbers LIMIT 10;
-```
-
-Ejemplos:
-
-``` sql
--- Generate a sequence of dates from 2010-01-01 to 2010-12-31
-select toDate('2010-01-01') + number as d FROM numbers(365);
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/numbers/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/odbc.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/odbc.md
deleted file mode 100644
index 9ba2bfeeaac..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/odbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,108 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: Nosotros
----
-
-# Nosotros {#table-functions-odbc}
-
-Devuelve la tabla que está conectada a través de [ODBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Database_Connectivity).
-
-``` sql
-odbc(connection_settings, external_database, external_table)
-```
-
-Parámetros:
-
--   `connection_settings` — Name of the section with connection settings in the `odbc.ini` file.
--   `external_database` — Name of a database in an external DBMS.
--   `external_table` — Name of a table in the `external_database`.
-
-Para implementar con seguridad conexiones ODBC, ClickHouse usa un programa separado `clickhouse-odbc-bridge`. Si el controlador ODBC se carga directamente desde `clickhouse-server`, problemas de controlador pueden bloquear el servidor ClickHouse. ClickHouse se inicia automáticamente `clickhouse-odbc-bridge` cuando se requiere. El programa de puente ODBC se instala desde el mismo paquete que el `clickhouse-server`.
-
-Los campos con el `NULL` Los valores de la tabla externa se convierten en los valores predeterminados para el tipo de datos base. Por ejemplo, si un campo de tabla MySQL remoto tiene `INT NULL` tipo se convierte a 0 (el valor predeterminado para ClickHouse `Int32` tipo de datos).
-
-## Ejemplo de uso {#usage-example}
-
-**Obtener datos de la instalación local de MySQL a través de ODBC**
-
-Este ejemplo se comprueba para Ubuntu Linux 18.04 y el servidor MySQL 5.7.
-
-Asegúrese de que unixODBC y MySQL Connector están instalados.
-
-De forma predeterminada (si se instala desde paquetes), ClickHouse comienza como usuario `clickhouse`. Por lo tanto, debe crear y configurar este usuario en el servidor MySQL.
-
-``` bash
-$ sudo mysql
-```
-
-``` sql
-mysql> CREATE USER 'clickhouse'@'localhost' IDENTIFIED BY 'clickhouse';
-mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'clickhouse'@'clickhouse' WITH GRANT OPTION;
-```
-
-A continuación, configure la conexión en `/etc/odbc.ini`.
-
-``` bash
-$ cat /etc/odbc.ini
-[mysqlconn]
-DRIVER = /usr/local/lib/libmyodbc5w.so
-SERVER = 127.0.0.1
-PORT = 3306
-DATABASE = test
-USERNAME = clickhouse
-PASSWORD = clickhouse
-```
-
-Puede verificar la conexión usando el `isql` utilidad desde la instalación de unixODBC.
-
-``` bash
-$ isql -v mysqlconn
-+-------------------------+
-| Connected!                            |
-|                                       |
-...
-```
-
-Tabla en MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Recuperación de datos de la tabla MySQL en ClickHouse:
-
-``` sql
-SELECT * FROM odbc('DSN=mysqlconn', 'test', 'test')
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
-│      1 │            0 │     2 │              0 │
-└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
-```
-
-## Ver también {#see-also}
-
--   [Diccionarios externos ODBC](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
--   [Motor de tabla ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md).
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/remote.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/remote.md
deleted file mode 100644
index e9784cb4cd1..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/remote.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: remoto
----
-
-# remoto, remoteSecure {#remote-remotesecure}
-
-Le permite acceder a servidores remotos sin crear un `Distributed` tabla.
-
-Firma:
-
-``` sql
-remote('addresses_expr', db, table[, 'user'[, 'password']])
-remote('addresses_expr', db.table[, 'user'[, 'password']])
-remoteSecure('addresses_expr', db, table[, 'user'[, 'password']])
-remoteSecure('addresses_expr', db.table[, 'user'[, 'password']])
-```
-
-`addresses_expr` – An expression that generates addresses of remote servers. This may be just one server address. The server address is `host:port` o simplemente `host`. El host se puede especificar como nombre de servidor o como dirección IPv4 o IPv6. Una dirección IPv6 se especifica entre corchetes. El puerto es el puerto TCP del servidor remoto. Si se omite el puerto, utiliza `tcp_port` del archivo de configuración del servidor (por defecto, 9000).
-
-!!! important "Importante"
-    El puerto es necesario para una dirección IPv6.
-
-Ejemplos:
-
-``` text
-example01-01-1
-example01-01-1:9000
-localhost
-127.0.0.1
-[::]:9000
-[2a02:6b8:0:1111::11]:9000
-```
-
-Se pueden separar varias direcciones por comas. En este caso, ClickHouse usará procesamiento distribuido, por lo que enviará la consulta a todas las direcciones especificadas (como a fragmentos con datos diferentes).
-
-Ejemplo:
-
-``` text
-example01-01-1,example01-02-1
-```
-
-Parte de la expresión se puede especificar entre llaves. El ejemplo anterior se puede escribir de la siguiente manera:
-
-``` text
-example01-0{1,2}-1
-```
-
-Los corchetes rizados pueden contener un rango de números separados por dos puntos (enteros no negativos). En este caso, el rango se expande a un conjunto de valores que generan direcciones de fragmentos. Si el primer número comienza con cero, los valores se forman con la misma alineación cero. El ejemplo anterior se puede escribir de la siguiente manera:
-
-``` text
-example01-{01..02}-1
-```
-
-Si tiene varios pares de llaves, genera el producto directo de los conjuntos correspondientes.
-
-Las direcciones y partes de las direcciones entre llaves se pueden separar mediante el símbolo de tubería (\|). En este caso, los conjuntos de direcciones correspondientes se interpretan como réplicas y la consulta se enviará a la primera réplica en buen estado. Sin embargo, las réplicas se iteran en el orden establecido actualmente en el [load_balancing](../../operations/settings/settings.md) configuración.
-
-Ejemplo:
-
-``` text
-example01-{01..02}-{1|2}
-```
-
-En este ejemplo se especifican dos fragmentos que tienen dos réplicas cada uno.
-
-El número de direcciones generadas está limitado por una constante. En este momento esto es 1000 direcciones.
-
-Uso de la `remote` función de la tabla es menos óptima que la creación de un `Distributed` mesa, porque en este caso, la conexión del servidor se restablece para cada solicitud. Además, si se establecen nombres de host, los nombres se resuelven y los errores no se cuentan cuando se trabaja con varias réplicas. Cuando procese un gran número de consultas, cree siempre el `Distributed` mesa antes de tiempo, y no utilice el `remote` función de la tabla.
-
-El `remote` puede ser útil en los siguientes casos:
-
--   Acceder a un servidor específico para la comparación de datos, la depuración y las pruebas.
--   Consultas entre varios clústeres de ClickHouse con fines de investigación.
--   Solicitudes distribuidas poco frecuentes que se realizan manualmente.
--   Solicitudes distribuidas donde el conjunto de servidores se redefine cada vez.
-
-Si el usuario no está especificado, `default` se utiliza.
-Si no se especifica la contraseña, se utiliza una contraseña vacía.
-
-`remoteSecure` - igual que `remote` but with secured connection. Default port — [Tcp_port_secure](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-tcp_port_secure) de config o 9440.
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/remote/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/sql-reference/table-functions/url.md b/docs/es/sql-reference/table-functions/url.md
deleted file mode 100644
index 6f86a5b2068..00000000000
--- a/docs/es/sql-reference/table-functions/url.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: URL
----
-
-# URL {#url}
-
-`url(URL, format, structure)` - devuelve una tabla creada a partir del `URL` con dado
-`format` y `structure`.
-
-URL - Dirección de servidor HTTP o HTTPS, que puede aceptar `GET` y/o `POST` peticiones.
-
-formato - [formato](../../interfaces/formats.md#formats) de los datos.
-
-estructura - estructura de la tabla en `'UserID UInt64, Name String'` formato. Determina los nombres y tipos de columna.
-
-**Ejemplo**
-
-``` sql
--- getting the first 3 lines of a table that contains columns of String and UInt32 type from HTTP-server which answers in CSV format.
-SELECT * FROM url('http://127.0.0.1:12345/', CSV, 'column1 String, column2 UInt32') LIMIT 3
-```
-
-[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/url/) <!--hide-->
diff --git a/docs/es/whats-new/changelog/2017.md b/docs/es/whats-new/changelog/2017.md
deleted file mode 120000
index d581cbbb422..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/changelog/2017.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/2017.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/es/whats-new/changelog/2018.md b/docs/es/whats-new/changelog/2018.md
deleted file mode 120000
index 22874fcae85..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/changelog/2018.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/2018.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/es/whats-new/changelog/2019.md b/docs/es/whats-new/changelog/2019.md
deleted file mode 120000
index 0f3f095f8a1..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/changelog/2019.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/2019.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/es/whats-new/changelog/index.md b/docs/es/whats-new/changelog/index.md
deleted file mode 120000
index 5461b93ec8c..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/changelog/index.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/index.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/es/whats-new/index.md b/docs/es/whats-new/index.md
deleted file mode 100644
index f1336b241ec..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Qu\xE9 hay de Nuevo"
-toc_priority: 72
----
-
-
diff --git a/docs/es/whats-new/roadmap.md b/docs/es/whats-new/roadmap.md
deleted file mode 100644
index d32833b7d14..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/roadmap.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 74
-toc_title: Hoja de ruta
----
-
-# Hoja de ruta {#roadmap}
-
-## Q1 2020 {#q1-2020}
-
--   Control de acceso basado en roles
-
-## Q2 2020 {#q2-2020}
-
--   Integración con servicios de autenticación externos
--   Grupos de recursos para una distribución más precisa de la capacidad del clúster entre los usuarios
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/roadmap/) ##}
diff --git a/docs/es/whats-new/security-changelog.md b/docs/es/whats-new/security-changelog.md
deleted file mode 100644
index 86d2e7df2f7..00000000000
--- a/docs/es/whats-new/security-changelog.md
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 76
-toc_title: Seguridad Changelog
----
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 19.14.3.3, 2019-09-10 {#fixed-in-clickhouse-release-19-14-3-3-2019-09-10}
-
-### CVE-2019-15024 {#cve-2019-15024}
-
-Аn attacker that has write access to ZooKeeper and who ican run a custom server available from the network where ClickHouse runs, can create a custom-built malicious server that will act as a ClickHouse replica and register it in ZooKeeper. When another replica will fetch data part from the malicious replica, it can force clickhouse-server to write to arbitrary path on filesystem.
-
-Créditos: Eldar Zaitov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-### CVE-2019-16535 {#cve-2019-16535}
-
-Аn OOB read, OOB write and integer underflow in decompression algorithms can be used to achieve RCE or DoS via native protocol.
-
-Créditos: Eldar Zaitov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-### CVE-2019-16536 {#cve-2019-16536}
-
-Un cliente autenticado malintencionado puede desencadenar el desbordamiento de pila que conduce a DoS.
-
-Créditos: Eldar Zaitov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 19.13.6.1, 2019-09-20 {#fixed-in-clickhouse-release-19-13-6-1-2019-09-20}
-
-### CVE-2019-18657 {#cve-2019-18657}
-
-Función de la tabla `url` la vulnerabilidad permitió al atacante inyectar encabezados HTTP arbitrarios en la solicitud.
-
-Crédito: [Nikita Tikhomirov](https://github.com/NSTikhomirov)
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 18.12.13, 2018-09-10 {#fixed-in-clickhouse-release-18-12-13-2018-09-10}
-
-### CVE-2018-14672 {#cve-2018-14672}
-
-Las funciones para cargar modelos CatBoost permitieron el recorrido de ruta y la lectura de archivos arbitrarios a través de mensajes de error.
-
-Créditos: Andrey Krasichkov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 18.10.3, 2018-08-13 {#fixed-in-clickhouse-release-18-10-3-2018-08-13}
-
-### CVE-2018-14671 {#cve-2018-14671}
-
-unixODBC permitía cargar objetos compartidos arbitrarios desde el sistema de archivos, lo que provocó una vulnerabilidad de ejecución remota de código.
-
-Créditos: Andrey Krasichkov y Evgeny Sidorov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 1.1.54388, 2018-06-28 {#fixed-in-clickhouse-release-1-1-54388-2018-06-28}
-
-### CVE-2018-14668 {#cve-2018-14668}
-
-“remote” función de tabla permitió símbolos arbitrarios en “user”, “password” y “default_database” campos que llevaron a ataques de falsificación de solicitudes de protocolo cruzado.
-
-Créditos: Andrey Krasichkov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 1.1.54390, 2018-07-06 {#fixed-in-clickhouse-release-1-1-54390-2018-07-06}
-
-### CVE-2018-14669 {#cve-2018-14669}
-
-ClickHouse cliente MySQL tenía “LOAD DATA LOCAL INFILE” funcionalidad habilitada que permitió a una base de datos MySQL maliciosa leer archivos arbitrarios desde el servidor ClickHouse conectado.
-
-Créditos: Andrey Krasichkov y Evgeny Sidorov del equipo de seguridad de la información de Yandex
-
-## Corregido en la versión de ClickHouse 1.1.54131, 2017-01-10 {#fixed-in-clickhouse-release-1-1-54131-2017-01-10}
-
-### CVE-2018-14670 {#cve-2018-14670}
-
-Una configuración incorrecta en el paquete deb podría conducir al uso no autorizado de la base de datos.
-
-Créditos: Centro Nacional de Seguridad Cibernética del Reino Unido (NCSC)
-
-{## [Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/security_changelog/) ##}
diff --git a/docs/fr/commercial/cloud.md b/docs/fr/commercial/cloud.md
deleted file mode 100644
index 13013065bfe..00000000000
--- a/docs/fr/commercial/cloud.md
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 1
-toc_title: Nuage
----
-
-# Fournisseurs De Services Cloud ClickHouse {#clickhouse-cloud-service-providers}
-
-!!! info "Info"
-    Si vous avez lancé un cloud public avec un service clickhouse géré, n'hésitez pas à [ouvrir une demande d'extraction](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/commercial/cloud.md) ajouter à la liste suivante.
-
-## Yandex Cloud {#yandex-cloud}
-
-[Service géré Yandex pour ClickHouse](https://cloud.yandex.com/services/managed-clickhouse?utm_source=referrals&utm_medium=clickhouseofficialsite&utm_campaign=link3) offre les fonctionnalités suivantes:
-
--   Service ZooKeeper entièrement géré pour [Réplication de ClickHouse](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)
--   Choix multiples de type de stockage
--   Répliques dans différentes zones de disponibilité
--   Le chiffrement et l'isolement
--   Automatisation de la maintenance
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/commercial/cloud/) ##}
diff --git a/docs/fr/commercial/index.md b/docs/fr/commercial/index.md
deleted file mode 100644
index 388f9a47fc8..00000000000
--- a/docs/fr/commercial/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Commercial
-toc_priority: 70
-toc_title: Commercial
----
-
-
diff --git a/docs/fr/commercial/support.md b/docs/fr/commercial/support.md
deleted file mode 100644
index f5ce091272f..00000000000
--- a/docs/fr/commercial/support.md
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 3
-toc_title: Soutien
----
-
-# Fournisseurs De Services De Soutien Commercial ClickHouse {#clickhouse-commercial-support-service-providers}
-
-!!! info "Info"
-    Si vous avez lancé un service de support commercial ClickHouse, n'hésitez pas à [ouvrir une demande d'extraction](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/commercial/support.md) ajouter à la liste suivante.
-
-## Altinity {#altinity}
-
-Altinity offre le support et les services de ClickHouse d'entreprise depuis 2017. Les clients d'Altinity vont des entreprises Fortune 100 aux startups. Visiter [www.altinity.com](https://www.altinity.com/) pour plus d'informations.
-
-## Mafiree {#mafiree}
-
-[Description du Service](http://mafiree.com/clickhouse-analytics-services.php)
-
-## MinervaDB {#minervadb}
-
-[Description du Service](https://minervadb.com/index.php/clickhouse-consulting-and-support-by-minervadb/)
diff --git a/docs/fr/development/architecture.md b/docs/fr/development/architecture.md
deleted file mode 100644
index 7c105d430f6..00000000000
--- a/docs/fr/development/architecture.md
+++ /dev/null
@@ -1,203 +0,0 @@
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-toc_priority: 62
-toc_title: Vue d'ensemble de L'Architecture ClickHouse
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-# Vue d'ensemble de L'Architecture ClickHouse {#overview-of-clickhouse-architecture}
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-ClickHouse est un véritable SGBD orienté colonne. Les données sont stockées par colonnes et lors de l'exécution de tableaux (vecteurs ou morceaux de colonnes). Dans la mesure du possible, les opérations sont distribuées sur des tableaux, plutôt que sur des valeurs individuelles. Il est appelé “vectorized query execution,” et cela aide à réduire le coût du traitement des données réel.
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-> Cette idée n'est pas nouvelle. Il remonte à la `APL` langage de programmation et ses descendants: `A +`, `J`, `K`, et `Q`. La programmation de tableau est utilisée dans le traitement des données scientifiques. Cette idée n'est pas non plus nouvelle dans les bases de données relationnelles: par exemple, elle est utilisée dans le `Vectorwise` système.
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-Il existe deux approches différentes pour accélérer le traitement des requêtes: l'exécution vectorisée des requêtes et la génération de code d'exécution. Ce dernier supprime toute indirection et expédition dynamique. Aucune de ces approches est strictement meilleure que l'autre. La génération de code d'exécution peut être meilleure lorsqu'elle fusionne de nombreuses opérations, utilisant ainsi pleinement les unités D'exécution du processeur et le pipeline. L'exécution de requête vectorisée peut être moins pratique car elle implique des vecteurs temporaires qui doivent être écrits dans le cache et lus. Si les données temporaires ne rentre pas dans le cache L2, cela devient un problème. Mais l'exécution de requête vectorisée utilise plus facilement les capacités SIMD de la CPU. Un [document de recherche](http://15721.courses.cs.cmu.edu/spring2016/papers/p5-sompolski.pdf) écrit par nos amis montre qu'il est préférable de combiner les deux approches. ClickHouse utilise l'exécution de requête vectorisée et a un support initial limité pour la génération de code d'exécution.
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-## Colonne {#columns}
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-`IColumn` l'interface est utilisée pour représenter des colonnes en mémoire (en fait, des morceaux de colonnes). Cette interface fournit des méthodes d'aide pour la mise en œuvre de divers opérateurs relationnels. Presque toutes les opérations sont immuables: elles ne modifient pas la colonne d'origine, mais en créent une nouvelle modifiée. Par exemple, l' `IColumn :: filter` méthode accepte un masque d'octet de filtre. Il est utilisé pour le `WHERE` et `HAVING` opérateurs relationnels. Exemples supplémentaires: `IColumn :: permute` méthode de soutien `ORDER BY`, le `IColumn :: cut` méthode de soutien `LIMIT`.
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-Divers `IColumn` application (`ColumnUInt8`, `ColumnString` et ainsi de suite) sont responsables de la mémoire disposition de colonnes. La disposition de la mémoire est généralement un tableau contigu. Pour le type entier de colonnes, c'est juste un contiguë tableau, comme `std :: vector`. Pour `String` et `Array` colonnes, il s'agit de deux vecteurs: Un pour tous les éléments du tableau, placé de manière contiguë, et un second pour les décalages au début de chaque tableau. Il y a aussi `ColumnConst` cela stocke une seule valeur en mémoire, mais ressemble à une colonne.
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-## Champ {#field}
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-Néanmoins, il est possible de travailler avec des valeurs individuelles ainsi. Pour représenter une valeur individuelle, la `Field` est utilisée. `Field` est juste une union discriminée de `UInt64`, `Int64`, `Float64`, `String` et `Array`. `IColumn` a l' `operator[]` méthode pour obtenir la n-ème valeur en tant que `Field` et la `insert` méthode pour ajouter un `Field` à la fin d'une colonne. Ces méthodes ne sont pas très efficaces, car ils nécessitent de traiter avec temporaire `Field` des objets représentant une valeur individuelle. Il existe des méthodes plus efficaces, telles que `insertFrom`, `insertRangeFrom` et ainsi de suite.
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-`Field` ne pas avoir assez d'informations sur un type de données spécifique pour une table. Exemple, `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, et `UInt64` tous sont représentés comme `UInt64` dans un `Field`.
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-## Abstractions Qui Fuient {#leaky-abstractions}
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-`IColumn` a des méthodes pour les transformations relationnelles communes des données, mais elles ne répondent pas à tous les besoins. Exemple, `ColumnUInt64` ne pas avoir une méthode pour calculer la somme des deux colonnes, et `ColumnString` n'a pas de méthode pour exécuter une recherche de sous-chaîne. Ces innombrables routines sont mises en œuvre en dehors de `IColumn`.
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-Diverses fonctions sur les colonnes peuvent être implémentées de manière générique et non efficace en utilisant `IColumn` méthodes pour extraire `Field` valeurs, ou d'une manière spécialisée en utilisant la connaissance de la disposition de la mémoire interne des données dans un `IColumn` application. Il est implémenté en lançant des fonctions à un `IColumn` tapez et traitez directement la représentation interne. Exemple, `ColumnUInt64` a l' `getData` méthode qui renvoie une référence à un tableau interne, puis une autre routine lit ou remplit ce tableau directement. Nous avons “leaky abstractions” permettent de spécialisations diverses routines.
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-## Types De Données {#data_types}
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-`IDataType` est responsable de la sérialisation et de la désérialisation: pour la lecture et l'écriture de morceaux de colonnes ou de valeurs individuelles sous forme binaire ou de texte. `IDataType` correspond directement aux types de données dans les tables. Par exemple, il y a `DataTypeUInt32`, `DataTypeDateTime`, `DataTypeString` et ainsi de suite.
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-`IDataType` et `IColumn` ne sont que faiblement liés les uns aux autres. Différents types de données peuvent être représentés en mémoire par le même `IColumn` application. Exemple, `DataTypeUInt32` et `DataTypeDateTime` sont tous deux représentés par `ColumnUInt32` ou `ColumnConstUInt32`. En outre, le même type de données peut être représentée par différents `IColumn` application. Exemple, `DataTypeUInt8` peut être représenté par `ColumnUInt8` ou `ColumnConstUInt8`.
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-`IDataType` stocke uniquement les métadonnées. Par exemple, `DataTypeUInt8` ne stocke rien du tout (sauf vptr) et `DataTypeFixedString` magasins juste `N` (la taille des chaînes de taille fixe).
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-`IDataType` a des méthodes d'aide pour différents formats de données. Des exemples sont des méthodes pour sérialiser une valeur avec des guillemets possibles, pour sérialiser une valeur pour JSON et pour sérialiser une valeur dans le format XML. Il n'y a pas de correspondance directe avec les formats de données. Par exemple, les différents formats de données `Pretty` et `TabSeparated` pouvez utiliser le même `serializeTextEscaped` méthode d'aide à partir de la `IDataType` interface.
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-## Bloc {#block}
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-A `Block` est un conteneur qui représente un sous-ensemble (morceau) d'une table en mémoire. C'est juste un ensemble de triplets: `(IColumn, IDataType, column name)`. Pendant l'exécution de la requête, les données sont traitées par `Block`s. Si nous avons un `Block`, nous disposons de données (dans le `IColumn` objet), nous avons des informations sur son type (dans `IDataType`) qui nous indique comment traiter cette colonne, et nous avons le nom de la colonne. Il peut s'agir du nom de colonne d'origine de la table ou d'un nom artificiel attribué pour obtenir des résultats temporaires de calculs.
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-Lorsque nous calculons une fonction sur des colonnes dans un bloc, nous ajoutons une autre colonne avec son résultat au bloc, et nous ne touchons pas les colonnes pour les arguments de la fonction car les opérations sont immuables. Plus tard, les colonnes inutiles peuvent être supprimées du bloc, mais pas modifiées. Il est pratique pour l'élimination des sous-expressions communes.
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-Des blocs sont créés pour chaque bloc de données traité. Notez que pour le même type de calcul, les noms et les types de colonnes restent les mêmes pour différents blocs, et seules les données de colonne changent. Il est préférable de diviser les données de bloc de l'en-tête de bloc car les petites tailles de Bloc ont une surcharge élevée de chaînes temporaires pour copier shared_ptrs et les noms de colonnes.
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-## Bloquer Les Flux {#block-streams}
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-Les flux de blocs sont destinés au traitement des données. Nous utilisons des flux de blocs pour lire des données quelque part, effectuer des transformations de données ou écrire des données quelque part. `IBlockInputStream` a l' `read` méthode pour récupérer le bloc suivant, tandis que des. `IBlockOutputStream` a l' `write` méthode pour pousser le bloc quelque part.
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-Les flux sont responsables de:
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-1.  De la lecture ou de l'écriture dans une table. La table renvoie simplement un flux pour lire ou écrire des blocs.
-2.  Mise en œuvre des formats de données. Par exemple, si vous souhaitez envoyer des données vers un terminal `Pretty` format, vous créez un flux de sortie de bloc où vous poussez des blocs, et il les formate.
-3.  Effectuer des transformations de données. Disons que vous avez `IBlockInputStream` et veulent créer un flux filtré. Vous créez `FilterBlockInputStream` et l'initialiser avec votre flux de données. Puis quand vous tirez un bloc de `FilterBlockInputStream`, il extrait un bloc de votre flux, le filtre et vous renvoie le bloc filtré. Les pipelines d'exécution des requêtes sont représentés de cette façon.
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-Il y a des transformations plus sophistiquées. Par exemple, lorsque vous tirez de `AggregatingBlockInputStream` il lit toutes les données à partir de sa source, agrégats, puis renvoie un flux de données agrégées pour vous. Un autre exemple: `UnionBlockInputStream` accepte de nombreuses sources d'entrée dans le constructeur et également un certain nombre de threads. Il lance plusieurs threads et lit à partir de plusieurs sources en parallèle.
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-> Les flux de blocs utilisent le “pull” approche pour contrôler le flux: lorsque vous extrayez un bloc du premier flux, il extrait par conséquent les blocs requis des flux imbriqués, et l'ensemble du pipeline d'exécution fonctionnera. Ni “pull” ni “push” est la meilleure solution, car le flux de contrôle est implicite, ce qui limite l'implémentation de diverses fonctionnalités telles que l'exécution simultanée de plusieurs requêtes (fusion de plusieurs pipelines ensemble). Cette limitation pourrait être surmontée avec des coroutines ou simplement en exécutant des threads supplémentaires qui s'attendent les uns aux autres. Nous pouvons avoir plus de possibilités si nous rendons le flux de contrôle explicite: si nous localisons la logique pour passer des données d'une unité de calcul à une autre en dehors de ces unités de calcul. Lire ce [article](http://journal.stuffwithstuff.com/2013/01/13/iteration-inside-and-out/) pour plus de pensées.
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-Il convient de noter que le pipeline d'exécution de la requête crée des données temporaires à chaque étape. Nous essayons de garder la taille du bloc suffisamment petite pour que les données temporaires tiennent dans le cache du processeur. Avec cette hypothèse, l'écriture et la lecture de données temporaires sont presque libres en comparaison avec d'autres calculs. Nous pourrions envisager une alternative, qui est de fusionner de nombreuses opérations dans le pipeline ensemble. Cela pourrait rendre le pipeline aussi court que possible et supprimer une grande partie des données temporaires, ce qui pourrait être un avantage, mais cela présente également des inconvénients. Par exemple, un pipeline divisé facilite l'implémentation de la mise en cache de données intermédiaires, le vol de données intermédiaires à partir de requêtes similaires exécutées en même temps et la fusion de pipelines pour des requêtes similaires.
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-## Format {#formats}
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-Les formats de données sont implémentés avec des flux de blocs. Il y a “presentational” formats appropriés uniquement pour la sortie de données vers le client, tels que `Pretty` format, qui fournit seulement `IBlockOutputStream`. Et il existe des formats d'entrée / sortie, tels que `TabSeparated` ou `JSONEachRow`.
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-Il y a aussi des flux de lignes: `IRowInputStream` et `IRowOutputStream`. Ils vous permettent de tirer/pousser des données par des lignes individuelles, pas par des blocs. Et ils ne sont nécessaires que pour simplifier la mise en œuvre des formats orientés ligne. Wrapper `BlockInputStreamFromRowInputStream` et `BlockOutputStreamFromRowOutputStream` vous permet de convertir des flux orientés ligne en flux orientés blocs réguliers.
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-## I/O {#io}
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-Pour l'entrée/sortie orientée octet, il y a `ReadBuffer` et `WriteBuffer` les classes abstraites. Ils sont utilisés à la place de C++ `iostream`s. Ne vous inquiétez pas: chaque projet c++ mature utilise autre chose que `iostream`s pour de bonnes raisons.
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-`ReadBuffer` et `WriteBuffer` sont juste un tampon contigu et un curseur pointant vers la position dans ce tampon. Les implémentations peuvent posséder ou non la mémoire du tampon. Il existe une méthode virtuelle pour remplir le tampon avec les données suivantes (pour `ReadBuffer`) ou pour vider le tampon quelque part (pour `WriteBuffer`). Les méthodes virtuelles sont rarement cités.
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-Les implémentations de `ReadBuffer`/`WriteBuffer` sont utilisés pour travailler avec des fichiers et des descripteurs de fichiers et des sockets réseau, pour implémenter la compression (`CompressedWriteBuffer` is initialized with another WriteBuffer and performs compression before writing data to it), and for other purposes – the names `ConcatReadBuffer`, `LimitReadBuffer`, et `HashingWriteBuffer` parler pour eux-mêmes.
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-Read / WriteBuffers ne traite que les octets. Il y a des fonctions de `ReadHelpers` et `WriteHelpers` fichiers d'en-tête pour aider à formater l'entrée / sortie. Par exemple, il existe des assistants pour écrire un nombre au format décimal.
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-Regardons ce qui se passe lorsque vous voulez écrire un ensemble de résultats dans `JSON` format de sortie standard (stdout). Vous avez un jeu de résultats prêt à être récupéré `IBlockInputStream`. Vous créez `WriteBufferFromFileDescriptor(STDOUT_FILENO)` pour écrire des octets dans stdout. Vous créez `JSONRowOutputStream`, initialisé avec qui `WriteBuffer`, pour écrire des lignes dans `JSON` à stdout. Vous créez `BlockOutputStreamFromRowOutputStream` de plus, pour la représenter comme `IBlockOutputStream`. Ensuite, vous appelez `copyData` pour transférer des données de `IBlockInputStream` de `IBlockOutputStream` et tout fonctionne. Interne, `JSONRowOutputStream` écrira divers délimiteurs JSON et appellera `IDataType::serializeTextJSON` méthode avec une référence à `IColumn` et le numéro de ligne comme arguments. Conséquent, `IDataType::serializeTextJSON` appellera une méthode de `WriteHelpers.h`: exemple, `writeText` pour les types numériques et `writeJSONString` pour `DataTypeString`.
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-## Table {#tables}
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-Le `IStorage` l'interface représente les tables. Différentes implémentations de cette interface sont des moteurs de table différents. Les exemples sont `StorageMergeTree`, `StorageMemory` et ainsi de suite. Les Instances de ces classes ne sont que des tables.
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-Clé `IStorage` les méthodes sont `read` et `write`. Il y a aussi des `alter`, `rename`, `drop` et ainsi de suite. Le `read` méthode accepte les arguments suivants: l'ensemble de colonnes à lire à partir d'un tableau, l' `AST` requête à considérer, et le nombre souhaité de flux de retour. Il renvoie un ou plusieurs `IBlockInputStream` objets et informations sur l'étape de traitement des données qui a été effectuée dans un moteur de table lors de l'exécution de la requête.
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-Dans la plupart des cas, la méthode read n'est responsable que de la lecture des colonnes spécifiées à partir d'une table, et non d'un traitement ultérieur des données. Tout traitement ultérieur des données est effectué par l'interpréteur de requêtes et n'est pas de la responsabilité de `IStorage`.
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-Mais il y a des exceptions notables:
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--   La requête AST est transmise au `read` et le moteur de table peut l'utiliser pour dériver l'utilisation de l'index et pour lire moins de données à partir d'une table.
--   Parfois, le moteur de table peut traiter les données lui-même à une étape spécifique. Exemple, `StorageDistributed` peut envoyer une requête aux serveurs distants, leur demander de traiter les données à une étape où les données de différents serveurs distants peuvent être fusionnées, et renvoyer ces données prétraitées. L'interpréteur de requête termine ensuite le traitement des données.
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-Table `read` la méthode peut retourner plusieurs `IBlockInputStream` objets permettant le traitement parallèle des données. Ces flux d'entrée de bloc multiples peuvent lire à partir d'une table en parallèle. Ensuite, vous pouvez envelopper ces flux avec diverses transformations (telles que l'évaluation d'expression ou le filtrage) qui peuvent être calculées indépendamment et créer un `UnionBlockInputStream` en plus d'eux, pour lire à partir de plusieurs flux en parallèle.
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-Il y a aussi des `TableFunction`s. Ce sont des fonctions qui renvoient un `IStorage` objet à utiliser dans le `FROM` la clause d'une requête.
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-Pour avoir une idée rapide de la façon d'implémenter votre moteur de table, regardez quelque chose de simple, comme `StorageMemory` ou `StorageTinyLog`.
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-> Comme le résultat de l' `read` méthode, `IStorage` retourner `QueryProcessingStage` – information about what parts of the query were already calculated inside storage.
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-## Analyseur {#parsers}
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-Un analyseur de descente récursif écrit à la main analyse une requête. Exemple, `ParserSelectQuery` appelle simplement récursivement les analyseurs sous-jacents pour diverses parties de la requête. Les analyseurs créent un `AST`. Le `AST` est représenté par des nœuds, qui sont des instances de `IAST`.
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-> Les générateurs d'analyseurs ne sont pas utilisés pour des raisons historiques.
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-## Interprète {#interpreters}
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-Les interprètes sont responsables de la création du pipeline d'exécution des requêtes à partir `AST`. Il existe des interprètes simples, tels que `InterpreterExistsQuery` et `InterpreterDropQuery` ou le plus sophistiqué de `InterpreterSelectQuery`. Le pipeline d'exécution de requête est une combinaison de flux d'entrée ou de sortie de bloc. Par exemple, le résultat de l'interprétation de la `SELECT` la requête est la `IBlockInputStream` pour lire le jeu de résultats; le résultat de la requête d'INSERTION est l' `IBlockOutputStream` pour écrire des données à insérer, et le résultat de l'interprétation `INSERT SELECT` la requête est la `IBlockInputStream` cela renvoie un jeu de résultats vide lors de la première lecture, mais qui copie `SELECT` de `INSERT` dans le même temps.
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-`InterpreterSelectQuery` utiliser `ExpressionAnalyzer` et `ExpressionActions` machines pour l'analyse des requêtes et des transformations. C'est là que la plupart des optimisations de requêtes basées sur des règles sont effectuées. `ExpressionAnalyzer` est assez désordonné et devrait être réécrit: diverses transformations et optimisations de requête doivent être extraites dans des classes séparées pour permettre des transformations modulaires ou une requête.
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-## Fonction {#functions}
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-Il y a des fonctions ordinaires et des fonctions agrégées. Pour les fonctions d'agrégation, voir la section suivante.
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-Ordinary functions don't change the number of rows – they work as if they are processing each row independently. In fact, functions are not called for individual rows, but for `Block`'s de données pour implémenter l'exécution de requête vectorisée.
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-Il y a quelques fonctions diverses, comme [la taille de bloc](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-blocksize), [rowNumberInBlock](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-rownumberinblock), et [runningAccumulate](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-runningaccumulate), qui exploitent le traitement de bloc et violent l'indépendance des lignes.
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-ClickHouse a un typage fort, donc il n'y a pas de conversion de type implicite. Si une fonction ne prend pas en charge une combinaison spécifique de types, elle lève une exception. Mais les fonctions peuvent fonctionner (être surchargées) pour de nombreuses combinaisons de types différentes. Par exemple, l' `plus` fonction (pour mettre en œuvre la `+` opérateur) fonctionne pour toute combinaison de types numériques: `UInt8` + `Float32`, `UInt16` + `Int8` et ainsi de suite. En outre, certaines fonctions variadiques peuvent accepter n'importe quel nombre d'arguments, tels que `concat` fonction.
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-L'implémentation d'une fonction peut être légèrement gênante car une fonction distribue explicitement les types de données pris en charge et pris en charge `IColumns`. Par exemple, l' `plus` la fonction a du code généré par l'instanciation D'un modèle C++ pour chaque combinaison de types numériques, et des arguments gauche et droit constants ou non constants.
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-C'est un excellent endroit pour implémenter la génération de code d'exécution pour éviter le gonflement du code de modèle. En outre, il permet d'ajouter des fonctions fusionnées comme Fusionné Multiplier-Ajouter ou de faire plusieurs comparaisons dans une itération de boucle.
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-En raison de l'exécution de requête vectorisée, les fonctions ne sont pas court-circuitées. Par exemple, si vous écrivez `WHERE f(x) AND g(y)` les deux faces sont calculés, même pour les lignes, quand `f(x)` est égal à zéro (sauf quand `f(x)` est une expression constante nulle). Mais si la sélectivité de l' `f(x)` la condition est élevée, et le calcul de `f(x)` est beaucoup moins cher que `g(y)`, il est préférable d'implémenter le calcul multi-pass. Il serait d'abord calculer `f(x)` puis filtrer les colonnes par la suite, puis de calculer `g(y)` uniquement pour les petits morceaux de données filtrés.
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-## Les Fonctions D'Agrégation {#aggregate-functions}
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-Les fonctions d'agrégation sont des fonctions avec État. Ils accumulent les valeurs passées dans certains etats et vous permettent d'obtenir des résultats de cet état. Ils sont gérés avec le `IAggregateFunction` interface. Les États peuvent être assez simples (l'État pour `AggregateFunctionCount` est juste un seul `UInt64` valeur) ou très complexes (l'état de `AggregateFunctionUniqCombined` est une combinaison linéaire du tableau, d'une table de hachage, et un `HyperLogLog` structure probabiliste des données).
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-Les États sont répartis en `Arena` (un pool de mémoire) pour traiter plusieurs états lors de l'exécution d'une cardinalité élevée `GROUP BY` requête. Les États peuvent avoir un constructeur et un destructeur non triviaux: par exemple, les États d'agrégation compliqués peuvent allouer eux-mêmes de la mémoire supplémentaire. Il faut accorder une certaine attention à la création et à la destruction des États et à la transmission appropriée de leur propriété et de leur ordre de destruction.
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-Les États d'agrégation peuvent être sérialisés et désérialisés pour passer sur le réseau pendant l'exécution de la requête distribuée ou pour les écrire sur le disque où il n'y a pas assez de RAM. Ils peuvent même être stockés dans une table avec le `DataTypeAggregateFunction` pour permettre l'agrégation incrémentielle des données.
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-> Le format de données sérialisé pour les états de fonction d'agrégat n'est pas versionné pour le moment. C'est ok si les États d'agrégat ne sont stockés que temporairement. Mais nous avons l' `AggregatingMergeTree` moteur de table pour l'agrégation incrémentielle, et les gens l'utilisent déjà en production. C'est la raison pour laquelle la rétrocompatibilité est requise lors de la modification du format sérialisé pour toute fonction d'agrégat à l'avenir.
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-## Serveur {#server}
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-Le serveur implémente plusieurs interfaces différentes:
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--   Une interface HTTP pour tous les clients étrangers.
--   Une interface TCP pour le client clickhouse natif et pour la communication inter-serveur lors de l'exécution de la requête distribuée.
--   Une interface pour transférer des données pour la réplication.
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-En interne, il s'agit simplement d'un serveur multithread primitif sans coroutines ni fibres. Étant donné que le serveur n'est pas conçu pour traiter un taux élevé de requêtes simples, mais pour traiter un taux relativement faible de requêtes complexes, chacun d'eux peut traiter une grande quantité de données à des fins d'analyse.
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-Le serveur initialise le `Context` classe avec l'environnement nécessaire à l'exécution des requêtes: la liste des bases de données disponibles, des utilisateurs et des droits d'accès, des paramètres, des clusters, la liste des processus, le journal des requêtes, etc. Les interprètes utilisent cet environnement.
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-Nous maintenons une compatibilité ascendante et descendante complète pour le protocole TCP du serveur: les anciens clients peuvent parler à de nouveaux serveurs, et les nouveaux clients peuvent parler à d'anciens serveurs. Mais nous ne voulons pas le maintenir éternellement, et nous supprimons le support pour les anciennes versions après environ un an.
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-!!! note "Note"
-    Pour la plupart des applications externes, nous vous recommandons d'utiliser L'interface HTTP car elle est simple et facile à utiliser. Le protocole TCP est plus étroitement lié aux structures de données internes: il utilise un format interne pour passer des blocs de données, et il utilise un cadrage personnalisé pour les données compressées. Nous n'avons pas publié de bibliothèque C pour ce protocole car elle nécessite de lier la plupart de la base de code ClickHouse, ce qui n'est pas pratique.
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-## Exécution De Requête Distribuée {#distributed-query-execution}
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-Les serveurs d'une configuration de cluster sont pour la plupart indépendants. Vous pouvez créer un `Distributed` table sur un ou tous les serveurs dans un cluster. Le `Distributed` table does not store data itself – it only provides a “view” à toutes les tables sur plusieurs nœuds d'un cluster. Lorsque vous sélectionnez à partir d'un `Distributed` table, il réécrit cette requête, choisit les nœuds distants en fonction des paramètres d'équilibrage de charge et leur envoie la requête. Le `Distributed` table demande aux serveurs distants de traiter une requête jusqu'à une étape où les résultats intermédiaires de différents serveurs peuvent être fusionnés. Puis il reçoit les résultats intermédiaires et les fusionne. La table distribuée essaie de distribuer autant de travail que possible aux serveurs distants et n'envoie pas beaucoup de données intermédiaires sur le réseau.
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-Les choses deviennent plus compliquées lorsque vous avez des sous-requêtes dans des clauses IN ou JOIN, et que chacune d'elles utilise un `Distributed` table. Nous avons différentes stratégies pour l'exécution de ces requêtes.
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-Il n'existe pas de plan de requête global pour l'exécution des requêtes distribuées. Chaque nœud a son plan de requête local pour sa partie du travail. Nous n'avons qu'une simple exécution de requête distribuée en une seule passe: nous envoyons des requêtes pour les nœuds distants, puis fusionnons les résultats. Mais cela n'est pas possible pour les requêtes compliquées avec des groupes de cardinalité élevés ou avec une grande quantité de données temporaires pour la jointure. Dans de tels cas, nous avons besoin de “reshuffle” données entre les serveurs, ce qui nécessite une coordination supplémentaire. ClickHouse ne supporte pas ce type d'exécution de requête, et nous devons y travailler.
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-## Fusion De L'Arbre {#merge-tree}
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-`MergeTree` est une famille de moteurs de stockage qui prend en charge l'indexation par clé primaire. La clé primaire peut être un tuple arbitraire de colonnes ou d'expressions. De données dans un `MergeTree` la table est stockée dans “parts”. Chaque partie stocke les données dans l'ordre de la clé primaire, de sorte que les données sont ordonnées lexicographiquement par le tuple de clé primaire. Toutes les colonnes du tableau sont stockés dans différents `column.bin` les fichiers dans ces régions. Les fichiers sont constitués de blocs compressés. Chaque bloc est généralement de 64 KO à 1 Mo de données non compressées, en fonction de la taille de la valeur moyenne. Les blocs sont constitués de valeurs de colonne placées de manière contiguë l'une après l'autre. Les valeurs de colonne sont dans le même ordre pour chaque colonne (la clé primaire définit l'ordre), donc lorsque vous itérez par plusieurs colonnes, vous obtenez des valeurs pour les lignes correspondantes.
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-La clé primaire elle-même est “sparse”. Il ne traite pas chaque ligne, mais seulement certaines plages de données. Séparé `primary.idx` fichier a la valeur de la clé primaire pour chaque N-ième ligne, où N est appelé `index_granularity` (habituellement, N = 8192). Aussi, pour chaque colonne, nous avons `column.mrk` les fichiers avec l' “marks,” qui sont des décalages à chaque N-ème ligne dans le fichier de données. Chaque marque est une paire: le décalage dans le fichier au début du bloc compressé, et le décalage dans le bloc décompressé au début des données. Habituellement, les blocs compressés sont alignés par des marques, et le décalage dans le bloc décompressé est nul. Les données pour `primary.idx` réside toujours dans la mémoire, et les données pour `column.mrk` les fichiers sont mis en cache.
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-Quand nous allons lire quelque chose d'une partie dans `MergeTree` nous regardons `primary.idx` données et locate plages qui pourraient contenir des données demandées, puis regardez `column.mrk` données et calculer des décalages pour savoir où commencer à lire ces plages. En raison de la rareté, les données excédentaires peuvent être lues. ClickHouse ne convient pas à une charge élevée de requêtes ponctuelles simples, car toute la gamme avec `index_granularity` les lignes doivent être lues pour chaque clé, et le bloc compressé entier doit être décompressé pour chaque colonne. Nous avons rendu l'index clairsemé parce que nous devons être en mesure de maintenir des milliards de lignes par serveur unique sans consommation de mémoire notable pour l'index. De plus, comme la clé primaire est clairsemée, elle n'est pas unique: elle ne peut pas vérifier l'existence de la clé dans la table au moment de l'insertion. Vous pourriez avoir plusieurs lignes avec la même clé dans une table.
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-Lorsque vous `INSERT` un tas de données dans `MergeTree`, ce groupe est trié par ordre de clé primaire et forme une nouvelle partie. Il existe des threads d'arrière-plan qui sélectionnent périodiquement certaines parties et les fusionnent en une seule partie triée pour maintenir le nombre de parties relativement faible. C'est pourquoi il est appelé `MergeTree`. Bien sûr, la fusion conduit à “write amplification”. Toutes les parties sont immuables: elles sont seulement créées et supprimées, mais pas modifiées. Lorsque SELECT est exécuté, il contient un instantané de la table (un ensemble de parties). Après la Fusion, nous conservons également les anciennes pièces pendant un certain temps pour faciliter une récupération après une défaillance, donc si nous voyons qu'une partie fusionnée est probablement cassée, nous pouvons la remplacer par ses parties sources.
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-`MergeTree` n'est pas un arbre LSM car il ne contient pas “memtable” et “log”: inserted data is written directly to the filesystem. This makes it suitable only to INSERT data in batches, not by individual row and not very frequently – about once per second is ok, but a thousand times a second is not. We did it this way for simplicity's sake, and because we are already inserting data in batches in our applications.
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-> Les tables MergeTree ne peuvent avoir qu'un seul index (primaire): il n'y a pas d'index secondaires. Il serait bon d'autoriser plusieurs représentations physiques sous une table logique, par exemple, pour stocker des données dans plus d'un ordre physique ou même pour autoriser des représentations avec des données pré-agrégées avec des données originales.
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-Il existe des moteurs MergeTree qui effectuent un travail supplémentaire lors des fusions en arrière-plan. Les exemples sont `CollapsingMergeTree` et `AggregatingMergeTree`. Cela pourrait être traité comme un support spécial pour les mises à jour. Gardez à l'esprit que ce ne sont pas de vraies mises à jour car les utilisateurs n'ont généralement aucun contrôle sur le moment où les fusions en arrière-plan sont exécutées et les données dans un `MergeTree` la table est presque toujours stockée dans plus d'une partie, pas sous une forme complètement fusionnée.
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-## Réplication {#replication}
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-La réplication dans ClickHouse peut être configurée sur une base par table. Vous pouvez avoir des tables répliquées et des tables non répliquées sur le même serveur. Vous pouvez également avoir des tables répliquées de différentes manières, comme une table avec une réplication à deux facteurs et une autre avec trois facteurs.
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-La réplication est implémentée dans le `ReplicatedMergeTree` moteur de stockage. Le chemin d'accès dans `ZooKeeper` est spécifié comme paramètre pour le moteur de stockage. Toutes les tables avec le même chemin dans `ZooKeeper` devenez des répliques les unes des autres: elles synchronisent leurs données et maintiennent la cohérence. Les répliques peuvent être ajoutées et supprimées dynamiquement simplement en créant ou en supprimant une table.
-
-La réplication utilise un schéma multi-maître asynchrone. Vous pouvez insérer des données dans n'importe quel réplica qui a une session avec `ZooKeeper`, et les données sont répliquées à toutes les autres répliques de manière asynchrone. Parce que ClickHouse ne prend pas en charge les mises à jour, la réplication est sans conflit. Comme il n'y a pas d'accusé de réception de quorum des insertions, les données juste insérées peuvent être perdues si un nœud échoue.
-
-Les métadonnées pour la réplication sont stockées dans ZooKeeper. Il existe un journal de réplication qui répertorie les actions à effectuer. Les Actions sont: obtenir une partie; fusionner des parties; déposer une partition, et ainsi de suite. Chaque réplica copie le journal de réplication dans sa file d'attente, puis exécute les actions de la file d'attente. Par exemple, sur l'insertion, l' “get the part” l'action est créée dans le journal, et chaque réplique téléchargements de la partie. Les fusions sont coordonnées entre les répliques pour obtenir des résultats identiques aux octets. Toutes les parties sont fusionnées de la même manière sur toutes les répliques. Il est réalisé en élisant une réplique en tant que leader, et cette réplique initie fusionne et écrit “merge parts” actions dans le journal.
-
-La réplication est physique: seules les parties compressées sont transférées entre les nœuds, pas les requêtes. Les fusions sont traitées sur chaque réplique indépendamment dans la plupart des cas pour réduire les coûts du réseau en évitant l'amplification du réseau. Grand fusionné les pièces sont envoyées sur le réseau uniquement en cas de retard de réplication.
-
-En outre, chaque réplique stocke son état dans ZooKeeper comme l'ensemble des pièces et ses sommes de contrôle. Lorsque l'état sur le système de fichiers local diverge de l'état de référence dans ZooKeeper, le réplica restaure sa cohérence en téléchargeant les parties manquantes et brisées à partir d'autres réplicas. Lorsqu'il y a des données inattendues ou brisées dans le système de fichiers local, ClickHouse ne les supprime pas, mais les déplace dans un répertoire séparé et les oublie.
-
-!!! note "Note"
-    Le cluster ClickHouse est constitué de fragments indépendants, et chaque fragment est constitué de répliques. Le cluster est **pas élastique**, donc, après avoir ajouté un nouveau fragment, les données ne sont pas rééquilibrées automatiquement entre les fragments. Au lieu de cela, la charge du cluster est censée être ajustée pour être inégale. Cette implémentation vous donne plus de contrôle, et c'est ok pour des clusters relativement petits, tels que des dizaines de nœuds. Mais pour les clusters avec des centaines de nœuds que nous utilisons en production, cette approche devient un inconvénient important. Nous devrions implémenter un moteur de table qui s'étend sur le cluster avec des régions répliquées dynamiquement qui pourraient être divisées et équilibrées automatiquement entre les clusters.
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/architecture/) ##}
diff --git a/docs/fr/development/browse-code.md b/docs/fr/development/browse-code.md
deleted file mode 100644
index ef8beb600c6..00000000000
--- a/docs/fr/development/browse-code.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 63
-toc_title: Parcourir Le Code Source
----
-
-# Parcourir Le Code Source De ClickHouse {#browse-clickhouse-source-code}
-
-Vous pouvez utiliser **Woboq** navigateur de code en ligne disponible [ici](https://clickhouse.tech/codebrowser/html_report/ClickHouse/src/index.html). Il fournit la navigation de code et la mise en évidence sémantique, la recherche et l'indexation. L'instantané de code est mis à jour quotidiennement.
-
-Aussi, vous pouvez parcourir les sources sur [GitHub](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse) comme à l'habitude.
-
-Si vous êtes intéressé par L'IDE à utiliser, nous vous recommandons CLion, Qt Creator, VS Code et KDevelop (avec des mises en garde). Vous pouvez utiliser N'importe quel IDE préféré. Vim et Emacs comptent également.
diff --git a/docs/fr/development/build-cross-arm.md b/docs/fr/development/build-cross-arm.md
deleted file mode 100644
index 472862eabe5..00000000000
--- a/docs/fr/development/build-cross-arm.md
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 67
-toc_title: Comment Construire ClickHouse sur Linux pour AARCH64 (ARM64)
----
-
-# Comment Construire ClickHouse sur Linux pour L'Architecture AARCH64 (ARM64)  {#how-to-build-clickhouse-on-linux-for-aarch64-arm64-architecture}
-
-C'est pour le cas où vous avez machine Linux et que vous voulez utiliser pour construire `clickhouse` binaire qui fonctionnera sur une autre machine Linux avec une architecture CPU AARCH64. Ceci est destiné aux contrôles d'intégration continus qui s'exécutent sur des serveurs Linux.
-
-La construction croisée pour AARCH64 est basée sur [Instructions de construction](build.md), suivez d'abord.
-
-# Installer Clang-8 {#install-clang-8}
-
-Suivez les instructions de https://apt.llvm.org/ pour votre configuration Ubuntu ou Debian.
-Par exemple, dans Ubuntu Bionic vous pouvez utiliser les commandes suivantes:
-
-``` bash
-echo "deb [trusted=yes] http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/llvm.list
-sudo apt-get update
-sudo apt-get install clang-8
-```
-
-# Installer Un Ensemble D'Outils De Compilation Croisée {#install-cross-compilation-toolset}
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-mkdir -p build-aarch64/cmake/toolchain/linux-aarch64
-wget 'https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz?revision=2e88a73f-d233-4f96-b1f4-d8b36e9bb0b9&la=en' -O gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz
-tar xJf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz -C build-aarch64/cmake/toolchain/linux-aarch64 --strip-components=1
-```
-
-# Construire ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-mkdir build-arm64
-CC=clang-8 CXX=clang++-8 cmake . -Bbuild-arm64 -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/linux/toolchain-aarch64.cmake
-ninja -C build-arm64
-```
-
-Le binaire résultant s'exécutera uniquement sur Linux avec l'architecture CPU AARCH64.
diff --git a/docs/fr/development/build-cross-osx.md b/docs/fr/development/build-cross-osx.md
deleted file mode 100644
index a15d4650edb..00000000000
--- a/docs/fr/development/build-cross-osx.md
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 66
-toc_title: Comment Construire ClickHouse sur Linux pour Mac OS X
----
-
-# Comment Construire ClickHouse sur Linux pour Mac OS X {#how-to-build-clickhouse-on-linux-for-mac-os-x}
-
-C'est pour le cas où vous avez machine Linux et que vous voulez utiliser pour construire `clickhouse` binaire qui s'exécutera sur OS X. Ceci est destiné aux contrôles d'intégration continus qui s'exécutent sur des serveurs Linux. Si vous voulez construire ClickHouse directement sur Mac OS X, puis procéder à [une autre instruction](build-osx.md).
-
-Le cross-build pour Mac OS X est basé sur le [Instructions de construction](build.md), suivez d'abord.
-
-# Installer Clang-8 {#install-clang-8}
-
-Suivez les instructions de https://apt.llvm.org/ pour votre configuration Ubuntu ou Debian.
-Par exemple les commandes pour Bionic sont comme:
-
-``` bash
-sudo echo "deb [trusted=yes] http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main" >> /etc/apt/sources.list
-sudo apt-get install clang-8
-```
-
-# Installer Un Ensemble D'Outils De Compilation Croisée {#install-cross-compilation-toolset}
-
-Souvenons nous du chemin où nous installons `cctools` comme ${CCTOOLS}
-
-``` bash
-mkdir ${CCTOOLS}
-
-git clone https://github.com/tpoechtrager/apple-libtapi.git
-cd apple-libtapi
-INSTALLPREFIX=${CCTOOLS} ./build.sh
-./install.sh
-cd ..
-
-git clone https://github.com/tpoechtrager/cctools-port.git
-cd cctools-port/cctools
-./configure --prefix=${CCTOOLS} --with-libtapi=${CCTOOLS} --target=x86_64-apple-darwin
-make install
-```
-
-En outre, nous devons télécharger macOS X SDK dans l'arbre de travail.
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-wget 'https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs/releases/download/10.15/MacOSX10.15.sdk.tar.xz'
-mkdir -p build-darwin/cmake/toolchain/darwin-x86_64
-tar xJf MacOSX10.15.sdk.tar.xz -C build-darwin/cmake/toolchain/darwin-x86_64 --strip-components=1
-```
-
-# Construire ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-cd ClickHouse
-mkdir build-osx
-CC=clang-8 CXX=clang++-8 cmake . -Bbuild-osx -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/darwin/toolchain-x86_64.cmake \
-    -DCMAKE_AR:FILEPATH=${CCTOOLS}/bin/x86_64-apple-darwin-ar \
-    -DCMAKE_RANLIB:FILEPATH=${CCTOOLS}/bin/x86_64-apple-darwin-ranlib \
-    -DLINKER_NAME=${CCTOOLS}/bin/x86_64-apple-darwin-ld
-ninja -C build-osx
-```
-
-Le binaire résultant aura un format exécutable Mach-O et ne pourra pas être exécuté sous Linux.
diff --git a/docs/fr/development/build-osx.md b/docs/fr/development/build-osx.md
deleted file mode 100644
index 677e257a637..00000000000
--- a/docs/fr/development/build-osx.md
+++ /dev/null
@@ -1,93 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 65
-toc_title: Comment Construire ClickHouse sur Mac OS X
----
-
-# Comment Construire ClickHouse sur Mac OS X {#how-to-build-clickhouse-on-mac-os-x}
-
-Build devrait fonctionner sur Mac OS X 10.15 (Catalina)
-
-## Installer Homebrew {#install-homebrew}
-
-``` bash
-$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
-```
-
-## Installez les compilateurs, outils et bibliothèques requis {#install-required-compilers-tools-and-libraries}
-
-``` bash
-$ brew install cmake ninja libtool gettext
-```
-
-## Commander Clickhouse Sources {#checkout-clickhouse-sources}
-
-``` bash
-$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-ou
-
-``` bash
-$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-
-$ cd ClickHouse
-```
-
-## Construire ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-$ mkdir build
-$ cd build
-$ cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER=`which clang++` -DCMAKE_C_COMPILER=`which clang`
-$ ninja
-$ cd ..
-```
-
-## Mises en garde {#caveats}
-
-Si vous avez l'intention d'exécuter clickhouse-server, assurez-vous d'augmenter la variable maxfiles du système.
-
-!!! info "Note"
-    Vous aurez besoin d'utiliser sudo.
-
-Pour ce faire, créez le fichier suivant:
-
-/ Bibliothèque / LaunchDaemons / limite.maxfiles.plist:
-
-``` xml
-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN"
-        "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
-<plist version="1.0">
-  <dict>
-    <key>Label</key>
-    <string>limit.maxfiles</string>
-    <key>ProgramArguments</key>
-    <array>
-      <string>launchctl</string>
-      <string>limit</string>
-      <string>maxfiles</string>
-      <string>524288</string>
-      <string>524288</string>
-    </array>
-    <key>RunAtLoad</key>
-    <true/>
-    <key>ServiceIPC</key>
-    <false/>
-  </dict>
-</plist>
-```
-
-Exécutez la commande suivante:
-
-``` bash
-$ sudo chown root:wheel /Library/LaunchDaemons/limit.maxfiles.plist
-```
-
-Redémarrer.
-
-Pour vérifier si elle fonctionne, vous pouvez utiliser `ulimit -n` commande.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/build_osx/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/development/build.md b/docs/fr/development/build.md
deleted file mode 100644
index 4889373c52a..00000000000
--- a/docs/fr/development/build.md
+++ /dev/null
@@ -1,141 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 64
-toc_title: Comment Construire ClickHouse sur Linux
----
-
-# Comment Construire ClickHouse pour le développement {#how-to-build-clickhouse-for-development}
-
-Le tutoriel suivant est basé sur le système Linux Ubuntu.
-Avec les modifications appropriées, il devrait également fonctionner sur toute autre distribution Linux.
-Plates-formes prises en charge: x86_64 et AArch64. La prise en charge de Power9 est expérimentale.
-
-## Installez Git, CMake, Python et Ninja {#install-git-cmake-python-and-ninja}
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install git cmake python ninja-build
-```
-
-Ou cmake3 au lieu de cmake sur les systèmes plus anciens.
-
-## Installer GCC 10 {#install-gcc-10}
-
-Il y a plusieurs façons de le faire.
-
-### Installer à partir d'un paquet PPA {#install-from-a-ppa-package}
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install software-properties-common
-$ sudo apt-add-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
-$ sudo apt-get update
-$ sudo apt-get install gcc-10 g++-10
-```
-
-### Installer à partir de Sources {#install-from-sources}
-
-Regarder [utils/ci/build-gcc-from-sources.sh](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/utils/ci/build-gcc-from-sources.sh)
-
-## Utilisez GCC 10 pour les Builds {#use-gcc-10-for-builds}
-
-``` bash
-$ export CC=gcc-10
-$ export CXX=g++-10
-```
-
-## Commander Clickhouse Sources {#checkout-clickhouse-sources}
-
-``` bash
-$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-ou
-
-``` bash
-$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-```
-
-## Construire ClickHouse {#build-clickhouse}
-
-``` bash
-$ cd ClickHouse
-$ mkdir build
-$ cd build
-$ cmake ..
-$ ninja
-$ cd ..
-```
-
-Pour créer un exécutable, exécutez `ninja clickhouse`.
-Cela va créer de l' `programs/clickhouse` exécutable, qui peut être utilisé avec `client` ou `server` argument.
-
-# Comment Construire ClickHouse sur N'importe quel Linux {#how-to-build-clickhouse-on-any-linux}
-
-La construction nécessite les composants suivants:
-
--   Git (est utilisé uniquement pour extraire les sources, ce n'est pas nécessaire pour la construction)
--   CMake 3.10 ou plus récent
--   Ninja (recommandé) ou faire
--   Compilateur C++: gcc 10 ou clang 8 ou plus récent
--   Linker: lld ou gold (le classique GNU LD ne fonctionnera pas)
--   Python (est seulement utilisé dans la construction LLVM et il est facultatif)
-
-Si tous les composants sont installés, vous pouvez construire de la même manière que les étapes ci-dessus.
-
-Exemple pour Ubuntu Eoan:
-
-    sudo apt update
-    sudo apt install git cmake ninja-build g++ python
-    git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-    mkdir build && cd build
-    cmake ../ClickHouse
-    ninja
-
-Exemple Pour openSUSE Tumbleweed:
-
-    sudo zypper install git cmake ninja gcc-c++ python lld
-    git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-    mkdir build && cd build
-    cmake ../ClickHouse
-    ninja
-
-Exemple Pour Fedora Rawhide:
-
-    sudo yum update
-    yum --nogpg install git cmake make gcc-c++ python3
-    git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-    mkdir build && cd build
-    cmake ../ClickHouse
-    make -j $(nproc)
-
-# Vous N'avez pas à construire ClickHouse {#you-dont-have-to-build-clickhouse}
-
-ClickHouse est disponible dans des binaires et des paquets pré-construits. Les binaires sont portables et peuvent être exécutés sur N'importe quelle saveur Linux.
-
-Ils sont conçus pour les versions stables, préconfigurables et de test aussi longtemps que pour chaque commit à master et pour chaque requête d'extraction.
-
-Pour trouver la construction la plus fraîche de `master`, aller à [page commits](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/commits/master), cliquez sur la première coche verte ou Croix Rouge près de commit, et cliquez sur le “Details” lien à droite après “ClickHouse Build Check”.
-
-# Comment construire le paquet ClickHouse Debian {#how-to-build-clickhouse-debian-package}
-
-## Installer Git et Pbuilder {#install-git-and-pbuilder}
-
-``` bash
-$ sudo apt-get update
-$ sudo apt-get install git python pbuilder debhelper lsb-release fakeroot sudo debian-archive-keyring debian-keyring
-```
-
-## Commander Clickhouse Sources {#checkout-clickhouse-sources-1}
-
-``` bash
-$ git clone --recursive --branch master https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-$ cd ClickHouse
-```
-
-## Exécuter Le Script De Publication {#run-release-script}
-
-``` bash
-$ ./release
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/build/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/development/contrib.md b/docs/fr/development/contrib.md
deleted file mode 100644
index 6909ef905bd..00000000000
--- a/docs/fr/development/contrib.md
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 70
-toc_title: "Biblioth\xE8ques Tierces Utilis\xE9es"
----
-
-# Bibliothèques Tierces Utilisées {#third-party-libraries-used}
-
-| Bibliothèque         | Licence                                                                                                                                        |
-|----------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| base64               | [Licence BSD 2-Clause](https://github.com/aklomp/base64/blob/a27c565d1b6c676beaf297fe503c4518185666f7/LICENSE)                                 |
-| stimuler             | [Licence Logicielle Boost 1.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/boost-extra/blob/6883b40449f378019aec792f9983ce3afc7ff16e/LICENSE_1_0.txt) |
-| brotli               | [MIT](https://github.com/google/brotli/blob/master/LICENSE)                                                                                    |
-| capnproto            | [MIT](https://github.com/capnproto/capnproto/blob/master/LICENSE)                                                                              |
-| cctz                 | [Licence Apache 2.0](https://github.com/google/cctz/blob/4f9776a310f4952454636363def82c2bf6641d5f/LICENSE.txt)                                 |
-| double-conversion    | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/google/double-conversion/blob/cf2f0f3d547dc73b4612028a155b80536902ba02/LICENSE)                      |
-| FastMemcpy           | [MIT](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libmemcpy/impl/LICENSE)                                                        |
-| googletest           | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/google/googletest/blob/master/LICENSE)                                                               |
-| h3                   | [Licence Apache 2.0](https://github.com/uber/h3/blob/master/LICENSE)                                                                           |
-| hyperscan            | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/intel/hyperscan/blob/master/LICENSE)                                                                 |
-| libcxxabi            | [BSD + MIT](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libglibc-compatibility/libcxxabi/LICENSE.TXT)                            |
-| libdivide            | [Licence Zlib](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libdivide/LICENSE.txt)                                             |
-| libgsasl             | [LGPL v2.1](https://github.com/ClickHouse-Extras/libgsasl/blob/3b8948a4042e34fb00b4fb987535dc9e02e39040/LICENSE)                               |
-| libhdfs3             | [Licence Apache 2.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/libhdfs3/blob/bd6505cbb0c130b0db695305b9a38546fa880e5a/LICENSE.txt)                  |
-| libmetrohash         | [Licence Apache 2.0](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libmetrohash/LICENSE)                                        |
-| libpcg-aléatoire     | [Licence Apache 2.0](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libpcg-random/LICENSE-APACHE.txt)                            |
-| libressl             | [Licence OpenSSL](https://github.com/ClickHouse-Extras/ssl/blob/master/COPYING)                                                                |
-| librdkafka           | [Licence BSD 2-Clause](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/363dcad5a23dc29381cc626620e68ae418b3af19/LICENSE)                           |
-| libwidechar_width   | [CC0 1.0 universel](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libwidechar_width/LICENSE)                                       |
-| llvm                 | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/ClickHouse-Extras/llvm/blob/163def217817c90fb982a6daf384744d8472b92b/llvm/LICENSE.TXT)               |
-| lz4                  | [Licence BSD 2-Clause](https://github.com/lz4/lz4/blob/c10863b98e1503af90616ae99725ecd120265dfb/LICENSE)                                       |
-| mariadb-connecteur-c | [LGPL v2.1](https://github.com/ClickHouse-Extras/mariadb-connector-c/blob/3.1/COPYING.LIB)                                                     |
-| murmurhash           | [Domaine Public](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/murmurhash/LICENSE)                                              |
-| pdqsort              | [Licence Zlib](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/pdqsort/license.txt)                                               |
-| poco                 | [Licence Du Logiciel Boost-Version 1.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/fe5505e56c27b6ecb0dcbc40c49dc2caf4e9637f/LICENSE)       |
-| protobuf             | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/ClickHouse-Extras/protobuf/blob/12735370922a35f03999afff478e1c6d7aa917a4/LICENSE)                    |
-| re2                  | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/google/re2/blob/7cf8b88e8f70f97fd4926b56aa87e7f53b2717e0/LICENSE)                                    |
-| UnixODBC             | [LGPL v2.1](https://github.com/ClickHouse-Extras/UnixODBC/tree/b0ad30f7f6289c12b76f04bfb9d466374bb32168)                                       |
-| zlib-ng              | [Licence Zlib](https://github.com/ClickHouse-Extras/zlib-ng/blob/develop/LICENSE.md)                                                           |
-| zstd                 | [Licence BSD 3-Clause](https://github.com/facebook/zstd/blob/dev/LICENSE)                                                                      |
diff --git a/docs/fr/development/developer-instruction.md b/docs/fr/development/developer-instruction.md
deleted file mode 100644
index 610216925c3..00000000000
--- a/docs/fr/development/developer-instruction.md
+++ /dev/null
@@ -1,287 +0,0 @@
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-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: "Le D\xE9butant Clickhouse Developer Instruction"
----
-
-La construction de ClickHouse est prise en charge sous Linux, FreeBSD et Mac OS X.
-
-# Si Vous Utilisez Windows {#if-you-use-windows}
-
-Si vous utilisez Windows, vous devez créer une machine virtuelle avec Ubuntu. Pour commencer à travailler avec une machine virtuelle, installez VirtualBox. Vous pouvez télécharger Ubuntu sur le site: https://www.ubuntu.com/#download. veuillez créer une machine virtuelle à partir de l'image téléchargée (vous devez réserver au moins 4 Go de RAM pour cela). Pour exécuter un terminal de ligne de commande dans Ubuntu, recherchez un programme contenant le mot “terminal” dans son nom (gnome-terminal, konsole etc.) ou appuyez simplement sur Ctrl + Alt + T.
-
-# Si vous utilisez un système 32 bits {#if-you-use-a-32-bit-system}
-
-ClickHouse ne peut pas fonctionner ou construire sur un système 32 bits. Vous devez acquérir l'accès à un système 64 bits et vous pouvez continuer la lecture.
-
-# Création d'un référentiel sur GitHub {#creating-a-repository-on-github}
-
-Pour commencer à travailler avec clickhouse repository, vous aurez besoin d'un compte GitHub.
-
-Vous en avez probablement déjà un, mais si vous ne le faites pas, veuillez vous inscrire à https://github.com. dans le cas où vous n'avez pas de clés SSH, vous devez les générer, puis les télécharger sur GitHub. Il est nécessaire pour l'envoi de vos correctifs. Il est également possible d'utiliser les mêmes clés SSH que vous utilisez avec d'autres serveurs SSH - vous les avez probablement déjà.
-
-Créer un fork de clickhouse repository. Pour ce faire, cliquez sur l' “fork” bouton dans le coin supérieur droit à https://github.com/ClickHouse/ClickHouse. il fourche votre propre copie de ClickHouse / ClickHouse à votre compte.
-
-Le processus de développement consiste d'abord à valider les modifications prévues dans votre fork de ClickHouse, puis à créer un “pull request” pour que ces modifications soient acceptées dans le référentiel principal (ClickHouse/ClickHouse).
-
-Pour travailler avec les dépôts git, veuillez installer `git`.
-
-Pour ce faire dans Ubuntu vous exécutez dans le terminal de ligne de commande:
-
-    sudo apt update
-    sudo apt install git
-
-Un bref manuel sur l'utilisation de Git peut être trouvé ici: https://education.github.com/git-cheat-sheet-education.pdf.
-Pour un manuel détaillé sur Git voir https://git-scm.com/book/en/v2.
-
-# Clonage D'un référentiel sur votre machine de développement {#cloning-a-repository-to-your-development-machine}
-
-Ensuite, vous devez télécharger les fichiers source sur votre machine de travail. Ceci est appelé “to clone a repository” parce qu'il crée une copie locale du dépôt sur votre machine de travail.
-
-Dans le terminal de ligne de commande exécuter:
-
-    git clone --recursive git@github.com:your_github_username/ClickHouse.git
-    cd ClickHouse
-
-Remarque: Veuillez remplacer *your_github_username* avec ce qui est approprié!
-
-Cette commande va créer un répertoire `ClickHouse` contenant la copie de travail du projet.
-
-Il est important que le chemin d'accès au répertoire de travail ne contienne aucun espace, car cela peut entraîner des problèmes lors de l'exécution du système de construction.
-
-Veuillez noter que clickhouse repository utilise `submodules`. That is what the references to additional repositories are called (i.e. external libraries on which the project depends). It means that when cloning the repository you need to specify the `--recursive` drapeau comme dans l'exemple ci-dessus. Si le dépôt a été cloné sans submodules, pour télécharger, vous devez exécuter les opérations suivantes:
-
-    git submodule init
-    git submodule update
-
-Vous pouvez vérifier l'état avec la commande: `git submodule status`.
-
-Si vous obtenez le message d'erreur suivantes:
-
-    Permission denied (publickey).
-    fatal: Could not read from remote repository.
-
-    Please make sure you have the correct access rights
-    and the repository exists.
-
-Cela signifie généralement que les clés SSH pour la connexion à GitHub sont manquantes. Ces clés sont normalement situés dans `~/.ssh`. Pour que les clés SSH soient acceptées, vous devez les télécharger dans la section Paramètres de L'interface utilisateur GitHub.
-
-Vous pouvez également cloner le référentiel via le protocole https:
-
-    git clone https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
-
-Ceci, cependant, ne vous permettra pas d'envoyer vos modifications sur le serveur. Vous pouvez toujours l'utiliser temporairement et ajouter les clés SSH plus tard en remplaçant l'adresse distante du référentiel par `git remote` commande.
-
-Vous pouvez également ajouter l'adresse du dépôt clickhouse original à votre référentiel local pour extraire les mises à jour à partir de là:
-
-    git remote add upstream git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
-
-Après avoir exécuté avec succès cette commande vous serez en mesure de tirer les mises à jour du repo clickhouse principal en exécutant `git pull upstream master`.
-
-## Travailler avec des Submodules {#working-with-submodules}
-
-Travailler avec des sous-modules dans git pourrait être douloureux. Prochaines commandes aidera à gérer:
-
-    # ! each command accepts --recursive
-    # Update remote URLs for submodules. Barely rare case
-    git submodule sync
-    # Add new submodules
-    git submodule init
-    # Update existing submodules to the current state
-    git submodule update
-    # Two last commands could be merged together
-    git submodule update --init
-
-Les commandes suivantes vous aideront à réinitialiser tous les sous-modules à l'état initial (!AVERTISSEMENT! - tout changement à l'intérieur sera supprimé):
-
-    # Synchronizes submodules' remote URL with .gitmodules
-    git submodule sync --recursive
-    # Update the registered submodules with initialize not yet initialized
-    git submodule update --init --recursive
-    # Reset all changes done after HEAD
-    git submodule foreach git reset --hard
-    # Clean files from .gitignore
-    git submodule foreach git clean -xfd
-    # Repeat last 4 commands for all submodule
-    git submodule foreach git submodule sync --recursive
-    git submodule foreach git submodule update --init --recursive
-    git submodule foreach git submodule foreach git reset --hard
-    git submodule foreach git submodule foreach git clean -xfd
-
-# Système De Construction {#build-system}
-
-ClickHouse utilise CMake et Ninja pour la construction.
-
-CMake - un système de méta-construction qui peut générer des fichiers Ninja (tâches de construction).
-Ninja - un système de construction plus petit avec un accent sur la vitesse utilisée pour exécuter ces tâches générées cmake.
-
-Pour installer sur Ubuntu, Debian ou mint run `sudo apt install cmake ninja-build`.
-
-Sur CentOS, RedHat run `sudo yum install cmake ninja-build`.
-
-Si vous utilisez Arch ou Gentoo, vous savez probablement vous - même comment installer CMake.
-
-Pour installer CMake et Ninja sur Mac OS X installez D'abord Homebrew puis installez tout le reste via brew:
-
-    /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
-    brew install cmake ninja
-
-Ensuite, vérifiez la version de CMake: `cmake --version`. Si elle est inférieure à 3.3, vous devez installer une version plus récente du site web: https://cmake.org/download/.
-
-# Bibliothèques Externes Facultatives {#optional-external-libraries}
-
-ClickHouse utilise plusieurs bibliothèques externes pour la construction. Tous n'ont pas besoin d'être installés séparément car ils sont construits avec ClickHouse à partir des sources situées dans les sous-modules. Vous pouvez vérifier la liste dans `contrib`.
-
-# Compilateur C++  {#c-compiler}
-
-Les compilateurs GCC à partir de la version 10 et Clang version 8 ou supérieure sont pris en charge pour construire ClickHouse.
-
-Les builds officiels de Yandex utilisent actuellement GCC car ils génèrent du code machine de performances légèrement meilleures (ce qui donne une différence allant jusqu'à plusieurs pour cent selon nos benchmarks). Et Clang est plus pratique pour le développement habituellement. Cependant, notre plate-forme d'intégration continue (CI) vérifie environ une douzaine de combinaisons de construction.
-
-Pour installer GCC sur Ubuntu Exécutez: `sudo apt install gcc g++`
-
-Vérifiez la version de gcc: `gcc --version`. Si elle est inférieure à 10, suivez les instructions ici: https://clickhouse.tech/docs/fr/development/build/#install-gcc-10.
-
-Mac OS X build est pris en charge uniquement pour Clang. Il suffit d'exécuter `brew install llvm`
-
-Si vous décidez d'utiliser Clang, vous pouvez également installer `libc++` et `lld` si vous savez ce que c'est. Utiliser `ccache` est également recommandé.
-
-# Le Processus De Construction {#the-building-process}
-
-Maintenant que vous êtes prêt à construire ClickHouse nous vous conseillons de créer un répertoire séparé `build` à l'intérieur de `ClickHouse` qui contiendra tous les artefacts de construction:
-
-    mkdir build
-    cd build
-
-Vous pouvez avoir plusieurs répertoires différents (build_release, build_debug, etc.) pour les différents types de construction.
-
-Tandis qu'à l'intérieur de la `build` répertoire, configurez votre build en exécutant CMake. Avant la première exécution, vous devez définir des variables d'environnement qui spécifient le compilateur (compilateur gcc version 10 dans cet exemple).
-
-Linux:
-
-    export CC=gcc-10 CXX=g++-10
-    cmake ..
-
-Mac OS X:
-
-    export CC=clang CXX=clang++
-    cmake ..
-
-Le `CC` variable spécifie le compilateur pour C (abréviation de compilateur C), et `CXX` variable indique quel compilateur C++ doit être utilisé pour la construction.
-
-Pour une version plus rapide, vous pouvez recourir à l' `debug` build type - Une construction sans optimisations. Pour cela fournissez le paramètre suivant `-D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug`:
-
-    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..
-
-Vous pouvez modifier le type de génération en exécutant cette commande dans le `build` répertoire.
-
-Exécutez ninja pour construire:
-
-    ninja clickhouse-server clickhouse-client
-
-Seules les binaires vont être construites dans cet exemple.
-
-Si vous avez besoin de construire tous les binaires (utilitaires et tests), vous devez exécuter ninja sans paramètres:
-
-    ninja
-
-La construction complète nécessite environ 30 Go d'espace disque libre ou 15 Go pour construire les binaires principaux.
-
-Lorsqu'une grande quantité de RAM est disponible sur la machine de construction vous devez limiter le nombre de tâches de construction exécutées en parallèle avec `-j` param:
-
-    ninja -j 1 clickhouse-server clickhouse-client
-
-Sur les machines avec 4 Go de RAM, il est recommandé de spécifier 1, pour 8 Go de RAM `-j 2` est recommandé.
-
-Si vous recevez le message: `ninja: error: loading 'build.ninja': No such file or directory`, cela signifie que la génération d'une configuration de construction a échoué et que vous devez inspecter le message ci-dessus.
-
-Après le démarrage réussi du processus de construction, vous verrez la progression de la construction - le nombre de tâches traitées et le nombre total de tâches.
-
-Lors de la construction de messages sur les fichiers protobuf dans la bibliothèque libhdfs2 comme `libprotobuf WARNING` peuvent apparaître. Ils touchent rien et sont sûrs d'être ignoré.
-
-Lors de la construction, vous obtenez un fichier exécutable `ClickHouse/<build_dir>/programs/clickhouse`:
-
-    ls -l programs/clickhouse
-
-# Exécution de L'exécutable construit de ClickHouse {#running-the-built-executable-of-clickhouse}
-
-Pour exécuter le serveur sous l'utilisateur actuel vous devez naviguer vers `ClickHouse/programs/server/` (situé à l'extérieur de `build` et les exécuter:
-
-    ../../build/programs/clickhouse server
-
-Dans ce cas, ClickHouse utilisera les fichiers de configuration situés dans le répertoire courant. Vous pouvez l'exécuter `clickhouse server` depuis n'importe quel répertoire spécifiant le chemin d'accès à un fichier de configuration en tant que paramètre de ligne de commande `--config-file`.
-
-Pour vous connecter à ClickHouse avec clickhouse-client dans un autre terminal, accédez à `ClickHouse/build/programs/` et exécuter `./clickhouse client`.
-
-Si vous obtenez `Connection refused` message sur Mac OS X ou FreeBSD, essayez de spécifier l'adresse hôte 127.0.0.1:
-
-    clickhouse client --host 127.0.0.1
-
-Vous pouvez remplacer la version de production de clickhouse binary installée dans votre système par votre clickhouse Binary sur mesure. Pour ce faire, installez ClickHouse sur votre machine en suivant les instructions du site officiel. Ensuite, exécutez ce qui suit:
-
-    sudo service clickhouse-server stop
-    sudo cp ClickHouse/build/programs/clickhouse /usr/bin/
-    sudo service clickhouse-server start
-
-Notez que `clickhouse-client`, `clickhouse-server` et d'autres sont des liens symboliques à la commune `clickhouse` binaire.
-
-Vous pouvez également exécuter votre binaire ClickHouse personnalisé avec le fichier de configuration du package clickhouse installé sur votre système:
-
-    sudo service clickhouse-server stop
-    sudo -u clickhouse ClickHouse/build/programs/clickhouse server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml
-
-# IDE (environnement de développement intégré) {#ide-integrated-development-environment}
-
-Si vous ne savez pas quel IDE utiliser, nous vous recommandons D'utiliser CLion. CLion est un logiciel commercial, mais il offre une période d'essai gratuite de 30 jours. Il est également gratuit pour les étudiants. CLion peut être utilisé à la fois sur Linux et sur Mac OS X.
-
-KDevelop et QTCreator sont d'autres grandes alternatives D'un IDE pour développer ClickHouse. KDevelop est un IDE très pratique bien qu'instable. Si KDevelop se bloque après un certain temps lors de l'ouverture du projet, vous devez cliquer sur “Stop All” bouton dès qu'il a ouvert la liste des fichiers du projet. Après cela, KDevelop devrait être bien pour travailler avec.
-
-En tant qu'éditeurs de code simples, vous pouvez utiliser Sublime Text ou Visual Studio Code, ou Kate (qui sont tous disponibles sur Linux).
-
-Juste au cas où, il convient de mentionner que CLion crée `build` chemin sur son propre, il aussi sur son propre sélectionne `debug` pour le type de construction, pour la configuration, il utilise une version de CMake définie dans CLion et non celle installée par vous, et enfin, CLion utilisera `make` pour exécuter construire des tâches au lieu de `ninja`. C'est un comportement normal, gardez cela à l'esprit pour éviter toute confusion.
-
-# L'Écriture De Code {#writing-code}
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-La description de l'architecture ClickHouse peut être trouvée ici: https://clickhouse.tech/docs/fr/développement/architecture/
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-Le code Style Guide: https://clickhouse.tech/docs/fr/développement/style/
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-Rédaction de tests: https://clickhouse.tech/docs/fr/développement/tests/
-
-Liste des tâches: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22easy+task%22
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-# Des Données De Test {#test-data}
-
-Le développement de ClickHouse nécessite souvent le chargement d'ensembles de données réalistes. Il est particulièrement important pour les tests de performance. Nous avons un ensemble spécialement préparé de données anonymisées de Yandex.Metrica. Il nécessite en outre quelques 3 Go d'espace disque libre. Notez que ces données ne sont pas requises pour accomplir la plupart des tâches de développement.
-
-    sudo apt install wget xz-utils
-
-    wget https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz
-    wget https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz
-
-    xz -v -d hits_v1.tsv.xz
-    xz -v -d visits_v1.tsv.xz
-
-    clickhouse-client
-
-    CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test
-
-    CREATE TABLE test.hits ( WatchID UInt64,  JavaEnable UInt8,  Title String,  GoodEvent Int16,  EventTime DateTime,  EventDate Date,  CounterID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RegionID UInt32,  UserID UInt64,  CounterClass Int8,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  URL String,  Referer String,  URLDomain String,  RefererDomain String,  Refresh UInt8,  IsRobot UInt8,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16),  URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8,  FlashMinor UInt8,  FlashMinor2 String,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8,  UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor FixedString(2),  CookieEnable UInt8,  JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  MobilePhone UInt8,  MobilePhoneModel String,  Params String,  IPNetworkID UInt32,  TraficSourceID Int8,  SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  IsArtifical UInt8,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  ClientTimeZone Int16,  ClientEventTime DateTime,  SilverlightVersion1 UInt8,  SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion3 UInt32,  SilverlightVersion4 UInt16,  PageCharset String,  CodeVersion UInt32,  IsLink UInt8,  IsDownload UInt8,  IsNotBounce UInt8,  FUniqID UInt64,  HID UInt32,  IsOldCounter UInt8,  IsEvent UInt8,  IsParameter UInt8,  DontCountHits UInt8,  WithHash UInt8,  HitColor FixedString(1),  UTCEventTime DateTime,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16),  RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  WindowName Int32,  OpenerName Int32,  HistoryLength Int16,  BrowserLanguage FixedString(2),  BrowserCountry FixedString(2),  SocialNetwork String,  SocialAction String,  HTTPError UInt16,  SendTiming Int32,  DNSTiming Int32,  ConnectTiming Int32,  ResponseStartTiming Int32,  ResponseEndTiming Int32,  FetchTiming Int32,  RedirectTiming Int32,  DOMInteractiveTiming Int32,  DOMContentLoadedTiming Int32,  DOMCompleteTiming Int32,  LoadEventStartTiming Int32,  LoadEventEndTiming Int32,  NSToDOMContentLoadedTiming Int32,  FirstPaintTiming Int32,  RedirectCount Int8,  SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  ParamPrice Int64,  ParamOrderID String,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16,  GoalsReached Array(UInt32),  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String,  UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String,  FromTag String,  HasGCLID UInt8,  RefererHash UInt64,  URLHash UInt64,  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  ShareService String,  ShareURL String,  ShareTitle String,  `ParsedParams.Key1` Array(String),  `ParsedParams.Key2` Array(String),  `ParsedParams.Key3` Array(String),  `ParsedParams.Key4` Array(String),  `ParsedParams.Key5` Array(String),  `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64),  IslandID FixedString(16),  RequestNum UInt32,  RequestTry UInt8) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID), EventTime);
-
-    CREATE TABLE test.visits ( CounterID UInt32,  StartDate Date,  Sign Int8,  IsNew UInt8,  VisitID UInt64,  UserID UInt64,  StartTime DateTime,  Duration UInt32,  UTCStartTime DateTime,  PageViews Int32,  Hits Int32,  IsBounce UInt8,  Referer String,  StartURL String,  RefererDomain String,  StartURLDomain String,  EndURL String,  LinkURL String,  IsDownload UInt8,  TraficSourceID Int8,  SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  PlaceID Int32,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16),  URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  IsYandex UInt8,  GoalReachesDepth Int32,  GoalReachesURL Int32,  GoalReachesAny Int32,  SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  MobilePhoneModel String,  ClientEventTime DateTime,  RegionID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  IPNetworkID UInt32,  SilverlightVersion3 UInt32,  CodeVersion UInt32,  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor UInt16,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion4 UInt16,  FlashVersion3 UInt16,  FlashVersion4 UInt16,  ClientTimeZone Int16,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8,  FlashMinor UInt8,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8,  MobilePhone UInt8,  SilverlightVersion1 UInt8,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  JavaEnable UInt8,  CookieEnable UInt8,  JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  BrowserLanguage UInt16,  BrowserCountry UInt16,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16),  Params Array(String),  `Goals.ID` Array(UInt32),  `Goals.Serial` Array(UInt32),  `Goals.EventTime` Array(DateTime),  `Goals.Price` Array(Int64),  `Goals.OrderID` Array(String),  `Goals.CurrencyID` Array(UInt32),  WatchIDs Array(UInt64),  ParamSumPrice Int64,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16,  ClickLogID UInt64,  ClickEventID Int32,  ClickGoodEvent Int32,  ClickEventTime DateTime,  ClickPriorityID Int32,  ClickPhraseID Int32,  ClickPageID Int32,  ClickPlaceID Int32,  ClickTypeID Int32,  ClickResourceID Int32,  ClickCost UInt32,  ClickClientIP UInt32,  ClickDomainID UInt32,  ClickURL String,  ClickAttempt UInt8,  ClickOrderID UInt32,  ClickBannerID UInt32,  ClickMarketCategoryID UInt32,  ClickMarketPP UInt32,  ClickMarketCategoryName String,  ClickMarketPPName String,  ClickAWAPSCampaignName String,  ClickPageName String,  ClickTargetType UInt16,  ClickTargetPhraseID UInt64,  ClickContextType UInt8,  ClickSelectType Int8,  ClickOptions String,  ClickGroupBannerID Int32,  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String,  UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String,  FromTag String,  HasGCLID UInt8,  FirstVisit DateTime,  PredLastVisit Date,  LastVisit Date,  TotalVisits UInt32,  `TraficSource.ID` Array(Int8),  `TraficSource.SearchEngineID` Array(UInt16),  `TraficSource.AdvEngineID` Array(UInt8),  `TraficSource.PlaceID` Array(UInt16),  `TraficSource.SocialSourceNetworkID` Array(UInt8),  `TraficSource.Domain` Array(String),  `TraficSource.SearchPhrase` Array(String),  `TraficSource.SocialSourcePage` Array(String),  Attendance FixedString(16),  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  NormalizedRefererHash UInt64,  SearchPhraseHash UInt64,  RefererDomainHash UInt64,  NormalizedStartURLHash UInt64,  StartURLDomainHash UInt64,  NormalizedEndURLHash UInt64,  TopLevelDomain UInt64,  URLScheme UInt64,  OpenstatServiceNameHash UInt64,  OpenstatCampaignIDHash UInt64,  OpenstatAdIDHash UInt64,  OpenstatSourceIDHash UInt64,  UTMSourceHash UInt64,  UTMMediumHash UInt64,  UTMCampaignHash UInt64,  UTMContentHash UInt64,  UTMTermHash UInt64,  FromHash UInt64,  WebVisorEnabled UInt8,  WebVisorActivity UInt32,  `ParsedParams.Key1` Array(String),  `ParsedParams.Key2` Array(String),  `ParsedParams.Key3` Array(String),  `ParsedParams.Key4` Array(String),  `ParsedParams.Key5` Array(String),  `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64),  `Market.Type` Array(UInt8),  `Market.GoalID` Array(UInt32),  `Market.OrderID` Array(String),  `Market.OrderPrice` Array(Int64),  `Market.PP` Array(UInt32),  `Market.DirectPlaceID` Array(UInt32),  `Market.DirectOrderID` Array(UInt32),  `Market.DirectBannerID` Array(UInt32),  `Market.GoodID` Array(String),  `Market.GoodName` Array(String),  `Market.GoodQuantity` Array(Int32),  `Market.GoodPrice` Array(Int64),  IslandID FixedString(16)) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID);
-
-    clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.hits FORMAT TSV" < hits_v1.tsv
-    clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.visits FORMAT TSV" < visits_v1.tsv
-
-# La Création De Pull Request {#creating-pull-request}
-
-Accédez à votre référentiel fork dans L'interface utilisateur de GitHub. Si vous avez développé dans une branche, vous devez sélectionner cette branche. Il y aura un “Pull request” bouton situé sur l'écran. En substance, cela signifie “create a request for accepting my changes into the main repository”.
-
-Une demande d'extraction peuvent être créés, même si le travail n'est pas encore terminée. Dans ce cas veuillez mettre le mot “WIP” (travaux en cours) au début du titre, il peut être modifié plus tard. Ceci est utile pour l'examen coopératif et la discussion des changements ainsi que pour l'exécution de tous les tests disponibles. Il est important que vous fournissiez une brève description de vos modifications, il sera ensuite utilisé pour générer des journaux de modifications de version.
-
-Les tests commenceront dès que les employés de Yandex étiqueteront votre PR avec une étiquette “can be tested”. The results of some first checks (e.g. code style) will come in within several minutes. Build check results will arrive within half an hour. And the main set of tests will report itself within an hour.
-
-Le système préparera les builds binaires ClickHouse pour votre demande de tirage individuellement. Pour récupérer ces versions cliquez sur le “Details” lien à côté “ClickHouse build check” entrée dans la liste de vérifications. Vous y trouverez des liens directs vers les construit .paquets deb de ClickHouse que vous pouvez déployer même sur vos serveurs de production (si vous n'avez pas peur).
-
-Très probablement, certaines des constructions échoueront à la première fois. Cela est dû au fait que nous avons vérifier s'appuie à la fois avec gcc, ainsi qu'avec clang, pratiquement tous les avertissements existants (toujours avec le `-Werror` drapeau) activé pour clang. Sur cette même page, vous pouvez trouver tous les journaux de construction afin que vous n'ayez pas à construire ClickHouse de toutes les manières possibles.
diff --git a/docs/fr/development/index.md b/docs/fr/development/index.md
deleted file mode 100644
index 6a6dbe34dda..00000000000
--- a/docs/fr/development/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "D\xE9veloppement"
-toc_hidden: true
-toc_priority: 58
-toc_title: "cach\xE9s"
----
-
-# Développement De ClickHouse {#clickhouse-development}
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/development/style.md b/docs/fr/development/style.md
deleted file mode 100644
index ad3b470f7b4..00000000000
--- a/docs/fr/development/style.md
+++ /dev/null
@@ -1,841 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 68
-toc_title: "Comment \xE9crire du Code C++ "
----
-
-# Comment écrire du Code C++  {#how-to-write-c-code}
-
-## Recommandations Générales {#general-recommendations}
-
-**1.** Ce qui suit sont des recommandations, pas des exigences.
-
-**2.** Si vous modifiez du code, il est logique de suivre le formatage du code existant.
-
-**3.** Le style de Code est nécessaire pour la cohérence. La cohérence facilite la lecture du code et facilite également la recherche du code.
-
-**4.** Beaucoup de règles n'ont pas de raisons logiques; elles sont dictées par des pratiques établies.
-
-## Formater {#formatting}
-
-**1.** La plupart du formatage se fera automatiquement par `clang-format`.
-
-**2.** Les tirets sont 4 espaces. Configurez votre environnement de développement afin qu'un onglet ajoute quatre espaces.
-
-**3.** Les crochets d'ouverture et de fermeture doivent être sur une ligne séparée.
-
-``` cpp
-inline void readBoolText(bool & x, ReadBuffer & buf)
-{
-    char tmp = '0';
-    readChar(tmp, buf);
-    x = tmp != '0';
-}
-```
-
-**4.** Si le corps entier de la fonction est un `statement` il peut donc être placé sur une seule ligne. Place des espaces autour des accolades (en plus de l'espace à la fin de la ligne).
-
-``` cpp
-inline size_t mask() const                { return buf_size() - 1; }
-inline size_t place(HashValue x) const    { return x & mask(); }
-```
-
-**5.** Pour les fonctions. Ne mettez pas d'espaces entre parenthèses.
-
-``` cpp
-void reinsert(const Value & x)
-```
-
-``` cpp
-memcpy(&buf[place_value], &x, sizeof(x));
-```
-
-**6.** Dans `if`, `for`, `while` et d'autres expressions, un espace est inséré devant le support d'ouverture (par opposition aux appels de fonction).
-
-``` cpp
-for (size_t i = 0; i < rows; i += storage.index_granularity)
-```
-
-**7.** Ajouter des espaces autour des opérateurs binaires (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, …) and the ternary operator `?:`.
-
-``` cpp
-UInt16 year = (s[0] - '0') * 1000 + (s[1] - '0') * 100 + (s[2] - '0') * 10 + (s[3] - '0');
-UInt8 month = (s[5] - '0') * 10 + (s[6] - '0');
-UInt8 day = (s[8] - '0') * 10 + (s[9] - '0');
-```
-
-**8.** Si un saut de ligne est entré, placez l'opérateur sur une nouvelle ligne et augmentez le retrait avant.
-
-``` cpp
-if (elapsed_ns)
-    message << " ("
-        << rows_read_on_server * 1000000000 / elapsed_ns << " rows/s., "
-        << bytes_read_on_server * 1000.0 / elapsed_ns << " MB/s.) ";
-```
-
-**9.** Vous pouvez utiliser des espaces pour l'alignement dans une ligne, si vous le souhaitez.
-
-``` cpp
-dst.ClickLogID         = click.LogID;
-dst.ClickEventID       = click.EventID;
-dst.ClickGoodEvent     = click.GoodEvent;
-```
-
-**10.** N'utilisez pas d'espaces autour des opérateurs `.`, `->`.
-
-Si nécessaire, l'opérateur peut être renvoyé à la ligne suivante. Dans ce cas, le décalage devant celui-ci est augmenté.
-
-**11.** N'utilisez pas d'espace pour séparer les opérateurs unaires (`--`, `++`, `*`, `&`, …) from the argument.
-
-**12.** Mettre un espace après une virgule, mais pas avant. La même règle vaut pour un point-virgule à l'intérieur d'un `for` expression.
-
-**13.** Ne pas utiliser des espaces pour séparer les `[]` opérateur.
-
-**14.** Dans un `template <...>` expression, utiliser un espace entre les `template` et `<`; pas d'espace après `<` ou avant `>`.
-
-``` cpp
-template <typename TKey, typename TValue>
-struct AggregatedStatElement
-{}
-```
-
-**15.** Dans les classes et les structures, écrivez `public`, `private`, et `protected` sur le même niveau que `class/struct` et tiret le reste du code.
-
-``` cpp
-template <typename T>
-class MultiVersion
-{
-public:
-    /// Version of object for usage. shared_ptr manage lifetime of version.
-    using Version = std::shared_ptr<const T>;
-    ...
-}
-```
-
-**16.** Si le même `namespace` est utilisé pour l'ensemble du fichier, et il n'y a rien d'autre significatif, un décalage n'est pas nécessaire à l'intérieur `namespace`.
-
-**17.** Si le bloc pour un `if`, `for`, `while` ou autres expressions se compose d'un seul `statement`, les accolades sont facultatives. Place de la `statement` sur une ligne séparée, à la place. Cette règle est également valable pour les imbriqués `if`, `for`, `while`, …
-
-Mais si l'intérieur `statement` contient des accolades ou `else` le bloc externe doit être écrit dans les accolades.
-
-``` cpp
-/// Finish write.
-for (auto & stream : streams)
-    stream.second->finalize();
-```
-
-**18.** Il ne devrait pas y avoir d'espaces aux extrémités des lignes.
-
-**19.** Les fichiers Source sont encodés en UTF-8.
-
-**20.** Les caractères non-ASCII peuvent être utilisés dans les littéraux de chaîne.
-
-``` cpp
-<< ", " << (timer.elapsed() / chunks_stats.hits) << " μsec/hit.";
-```
-
-**21.** N'écrivez pas plusieurs expressions sur une seule ligne.
-
-**22.** Groupez les sections de code à l'intérieur des fonctions et séparez-les avec pas plus d'une ligne vide.
-
-**23.** Séparez les fonctions, les classes, etc. avec une ou deux lignes vides.
-
-**24.** `A const` (liés à une valeur) doit être écrit avant le nom du type.
-
-``` cpp
-//correct
-const char * pos
-const std::string & s
-//incorrect
-char const * pos
-```
-
-**25.** Lors de la déclaration d'un pointeur ou d'une référence, le `*` et `&` les symboles doivent être séparés par des espaces des deux côtés.
-
-``` cpp
-//correct
-const char * pos
-//incorrect
-const char* pos
-const char *pos
-```
-
-**26.** Lors de l'utilisation de types de modèles, les alias avec le `using` mot-clé (sauf dans les cas les plus simples).
-
-En d'autres termes, les paramètres du modèle sont indiquées que dans `using` et ne sont pas répétés dans le code.
-
-`using` peut être déclaré localement, comme dans une fonction.
-
-``` cpp
-//correct
-using FileStreams = std::map<std::string, std::shared_ptr<Stream>>;
-FileStreams streams;
-//incorrect
-std::map<std::string, std::shared_ptr<Stream>> streams;
-```
-
-**27.** Ne déclarez pas plusieurs variables de types différents dans une instruction.
-
-``` cpp
-//incorrect
-int x, *y;
-```
-
-**28.** N'utilisez pas de moulages de style C.
-
-``` cpp
-//incorrect
-std::cerr << (int)c <<; std::endl;
-//correct
-std::cerr << static_cast<int>(c) << std::endl;
-```
-
-**29.** Dans les classes et les structures, groupez les membres et les fonctions séparément dans chaque portée de visibilité.
-
-**30.** Pour les petites classes et structures, il n'est pas nécessaire de séparer la déclaration de méthode de l'implémentation.
-
-La même chose est vraie pour les petites méthodes dans toutes les classes ou structures.
-
-Pour les classes et les structures modélisées, ne séparez pas les déclarations de méthode de l'implémentation (car sinon elles doivent être définies dans la même unité de traduction).
-
-**31.** Vous pouvez envelopper des lignes à 140 caractères, au lieu de 80.
-
-**32.** Utilisez toujours les opérateurs d'incrémentation/décrémentation de préfixe si postfix n'est pas requis.
-
-``` cpp
-for (Names::const_iterator it = column_names.begin(); it != column_names.end(); ++it)
-```
-
-## Commentaire {#comments}
-
-**1.** Assurez-vous d'ajouter des commentaires pour toutes les parties non triviales du code.
-
-C'est très important. Écrit le commentaire peut vous aider à réaliser que le code n'est pas nécessaire, ou qu'il est mal conçu.
-
-``` cpp
-/** Part of piece of memory, that can be used.
-  * For example, if internal_buffer is 1MB, and there was only 10 bytes loaded to buffer from file for reading,
-  * then working_buffer will have size of only 10 bytes
-  * (working_buffer.end() will point to position right after those 10 bytes available for read).
-  */
-```
-
-**2.** Les commentaires peuvent être aussi détaillées que nécessaire.
-
-**3.** Placez les commentaires avant le code qu'ils décrivent. Dans de rares cas, des commentaires peuvent venir après le code, sur la même ligne.
-
-``` cpp
-/** Parses and executes the query.
-*/
-void executeQuery(
-    ReadBuffer & istr, /// Where to read the query from (and data for INSERT, if applicable)
-    WriteBuffer & ostr, /// Where to write the result
-    Context & context, /// DB, tables, data types, engines, functions, aggregate functions...
-    BlockInputStreamPtr & query_plan, /// Here could be written the description on how query was executed
-    QueryProcessingStage::Enum stage = QueryProcessingStage::Complete /// Up to which stage process the SELECT query
-    )
-```
-
-**4.** Les commentaires doivent être rédigés en anglais seulement.
-
-**5.** Si vous écrivez une bibliothèque, incluez des commentaires détaillés l'expliquant dans le fichier d'en-tête principal.
-
-**6.** N'ajoutez pas de commentaires qui ne fournissent pas d'informations supplémentaires. En particulier, ne laissez pas de commentaires vides comme celui-ci:
-
-``` cpp
-/*
-* Procedure Name:
-* Original procedure name:
-* Author:
-* Date of creation:
-* Dates of modification:
-* Modification authors:
-* Original file name:
-* Purpose:
-* Intent:
-* Designation:
-* Classes used:
-* Constants:
-* Local variables:
-* Parameters:
-* Date of creation:
-* Purpose:
-*/
-```
-
-L'exemple est emprunté à partir de la ressource http://home.tamk.fi/~jaalto/cours/coding-style/doc/désuète-code/.
-
-**7.** Ne pas écrire des commentaires de déchets (auteur, date de création .. au début de chaque fichier.
-
-**8.** Les commentaires sur une seule ligne commencent par trois barres obliques: `///` et les commentaires multi-lignes commencer avec `/**`. Ces commentaires sont pris en considération “documentation”.
-
-REMARQUE: Vous pouvez utiliser Doxygen pour générer de la documentation à partir de ces commentaires. Mais Doxygen n'est généralement pas utilisé car il est plus pratique de naviguer dans le code dans L'IDE.
-
-**9.** Les commentaires multilignes ne doivent pas avoir de lignes vides au début et à la fin (sauf la ligne qui ferme un commentaire multilignes).
-
-**10.** Pour commenter le code, utilisez des commentaires de base, pas “documenting” commentaire.
-
-**11.** Supprimez les parties commentées du code avant de valider.
-
-**12.** N'utilisez pas de blasphème dans les commentaires ou le code.
-
-**13.** N'utilisez pas de majuscules. N'utilisez pas de ponctuation excessive.
-
-``` cpp
-/// WHAT THE FAIL???
-```
-
-**14.** N'utilisez pas de commentaires pour créer des délimiteurs.
-
-``` cpp
-///******************************************************
-```
-
-**15.** Ne commencez pas les discussions dans les commentaires.
-
-``` cpp
-/// Why did you do this stuff?
-```
-
-**16.** Il n'est pas nécessaire d'écrire un commentaire à la fin d'un bloc décrivant de quoi il s'agissait.
-
-``` cpp
-/// for
-```
-
-## Nom {#names}
-
-**1.** Utilisez des lettres minuscules avec des traits de soulignement dans les noms des variables et des membres de la classe.
-
-``` cpp
-size_t max_block_size;
-```
-
-**2.** Pour les noms de fonctions (méthodes), utilisez camelCase commençant par une lettre minuscule.
-
-``` cpp
-std::string getName() const override { return "Memory"; }
-```
-
-**3.** Pour les noms de classes (structures), utilisez CamelCase commençant par une lettre majuscule. Les préfixes autres que I ne sont pas utilisés pour les interfaces.
-
-``` cpp
-class StorageMemory : public IStorage
-```
-
-**4.** `using` sont nommées de la même manière que les classes, ou avec `_t` sur la fin.
-
-**5.** Noms des arguments de type de modèle: dans les cas simples, utilisez `T`; `T`, `U`; `T1`, `T2`.
-
-Pour les cas plus complexes, suivez les règles pour les noms de classe ou ajoutez le préfixe `T`.
-
-``` cpp
-template <typename TKey, typename TValue>
-struct AggregatedStatElement
-```
-
-**6.** Noms des arguments constants du modèle: suivez les règles pour les noms de variables ou utilisez `N` dans les cas simples.
-
-``` cpp
-template <bool without_www>
-struct ExtractDomain
-```
-
-**7.** Pour les classes abstraites (interfaces), vous pouvez ajouter `I` préfixe.
-
-``` cpp
-class IBlockInputStream
-```
-
-**8.** Si vous utilisez une variable localement, vous pouvez utiliser le nom court.
-
-Dans tous les autres cas, utilisez un nom qui décrit la signification.
-
-``` cpp
-bool info_successfully_loaded = false;
-```
-
-**9.** Les noms de `define`les constantes s et globales utilisent ALL_CAPS avec des traits de soulignement.
-
-``` cpp
-#define MAX_SRC_TABLE_NAMES_TO_STORE 1000
-```
-
-**10.** Les noms de fichiers doivent utiliser le même style que leur contenu.
-
-Si un fichier contient une seule classe, nommez-le de la même manière que la classe (CamelCase).
-
-Si le fichier contient une seule fonction, nommez le fichier de la même manière que la fonction (camelCase).
-
-**11.** Si le nom contient une abréviation, puis:
-
--   Pour les noms de variables, l'abréviation doit utiliser des lettres minuscules `mysql_connection` (pas `mySQL_connection`).
--   Pour les noms de classes et de fonctions, conservez les majuscules dans l'abréviation`MySQLConnection` (pas `MySqlConnection`).
-
-**12.** Les arguments du constructeur utilisés uniquement pour initialiser les membres de la classe doivent être nommés de la même manière que les membres de la classe, mais avec un trait de soulignement à la fin.
-
-``` cpp
-FileQueueProcessor(
-    const std::string & path_,
-    const std::string & prefix_,
-    std::shared_ptr<FileHandler> handler_)
-    : path(path_),
-    prefix(prefix_),
-    handler(handler_),
-    log(&Logger::get("FileQueueProcessor"))
-{
-}
-```
-
-Le suffixe de soulignement peut être omis si l'argument n'est pas utilisé dans le corps du constructeur.
-
-**13.** Il n'y a pas de différence dans les noms des variables locales et des membres de classe (aucun préfixe requis).
-
-``` cpp
-timer (not m_timer)
-```
-
-**14.** Pour les constantes dans un `enum`, utilisez CamelCase avec une lettre majuscule. ALL_CAPS est également acceptable. Si l' `enum` est non local, utilisez un `enum class`.
-
-``` cpp
-enum class CompressionMethod
-{
-    QuickLZ = 0,
-    LZ4     = 1,
-};
-```
-
-**15.** Tous les noms doivent être en anglais. La translittération des mots russes n'est pas autorisé.
-
-    not Stroka
-
-**16.** Les abréviations sont acceptables si elles sont bien connues (quand vous pouvez facilement trouver la signification de l'abréviation dans Wikipédia ou dans un moteur de recherche).
-
-    `AST`, `SQL`.
-
-    Not `NVDH` (some random letters)
-
-Les mots incomplets sont acceptables si la version abrégée est d'usage courant.
-
-Vous pouvez également utiliser une abréviation si le nom complet est ensuite incluse dans les commentaires.
-
-**17.** Les noms de fichiers avec le code source C++ doivent avoir `.cpp` extension. Fichiers d'en-tête doit avoir la `.h` extension.
-
-## Comment écrire du Code {#how-to-write-code}
-
-**1.** Gestion de la mémoire.
-
-Désallocation manuelle de la mémoire (`delete`) ne peut être utilisé que dans le code de la bibliothèque.
-
-Dans le code de la bibliothèque, de la `delete` l'opérateur ne peut être utilisé dans des destructeurs.
-
-Dans le code de l'application, la mémoire doit être libérée par l'objet qui la possède.
-
-Exemple:
-
--   Le plus simple est de placer un objet sur la pile, ou d'en faire un membre d'une autre classe.
--   Pour un grand nombre de petits objets, utiliser des récipients.
--   Pour la désallocation automatique d'un petit nombre d'objets qui résident dans le tas, utilisez `shared_ptr/unique_ptr`.
-
-**2.** La gestion des ressources.
-
-Utiliser `RAII` et voir ci-dessus.
-
-**3.** La gestion des erreurs.
-
-Utilisez des exceptions. Dans la plupart des cas, vous avez seulement besoin de lancer une exception, et n'avez pas besoin de l'attraper (à cause de `RAII`).
-
-Dans les applications de traitement de données hors ligne, il est souvent acceptable de ne pas attraper d'exceptions.
-
-Dans les serveurs qui gèrent les demandes des utilisateurs, il suffit généralement d'attraper des exceptions au niveau supérieur du gestionnaire de connexion.
-
-Dans les fonctions de thread, vous devez attraper et conserver toutes les exceptions pour les repasser dans le thread principal après `join`.
-
-``` cpp
-/// If there weren't any calculations yet, calculate the first block synchronously
-if (!started)
-{
-    calculate();
-    started = true;
-}
-else /// If calculations are already in progress, wait for the result
-    pool.wait();
-
-if (exception)
-    exception->rethrow();
-```
-
-Ne cachez jamais les exceptions sans les manipuler. Ne mettez jamais aveuglément toutes les exceptions au journal.
-
-``` cpp
-//Not correct
-catch (...) {}
-```
-
-Si vous devez ignorer certaines exceptions, ne le faites que pour des exceptions spécifiques et repensez le reste.
-
-``` cpp
-catch (const DB::Exception & e)
-{
-    if (e.code() == ErrorCodes::UNKNOWN_AGGREGATE_FUNCTION)
-        return nullptr;
-    else
-        throw;
-}
-```
-
-Lorsque vous utilisez des fonctions avec des codes de réponse ou `errno` toujours vérifier le résultat et de lever une exception en cas d'erreur.
-
-``` cpp
-if (0 != close(fd))
-    throwFromErrno("Cannot close file " + file_name, ErrorCodes::CANNOT_CLOSE_FILE);
-```
-
-`Do not use assert`.
-
-**4.** Les types d'Exception.
-
-Il n'est pas nécessaire d'utiliser une hiérarchie d'exceptions complexe dans le code de l'application. Le texte d'exception doit être compréhensible pour un administrateur système.
-
-**5.** Lancer des exceptions de destructeurs.
-
-Ce n'est pas recommandé, mais il est permis.
-
-Utilisez les options suivantes:
-
--   Créer une fonction (`done()` ou `finalize()`) qui vont faire tout le travail en amont qui pourrait conduire à une exception. Si cette fonction a été appelée, il ne devrait y avoir aucune exception dans le destructeur plus tard.
--   Les tâches trop complexes (comme l'envoi de messages sur le réseau) peuvent être placées dans une méthode distincte que l'utilisateur de la classe devra appeler avant la destruction.
--   Si il y a une exception dans le destructeur, il est préférable de l'enregistrer que de le cacher (si l'enregistreur est disponible).
--   Dans les applications simples, il est acceptable de compter sur `std::terminate` (pour les cas de `noexcept` par défaut en C++11) pour gérer les exceptions.
-
-**6.** Blocs de code anonymes.
-
-Vous pouvez créer un bloc de code séparé à l'intérieur d'une seule fonction afin de rendre certaines variables locales, de sorte que les destructeurs sont appelés à la sortie du bloc.
-
-``` cpp
-Block block = data.in->read();
-
-{
-    std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
-    data.ready = true;
-    data.block = block;
-}
-
-ready_any.set();
-```
-
-**7.** Multithreading.
-
-Dans les programmes de traitement de données hors ligne:
-
--   Essayez d'obtenir les meilleures performances possibles sur un seul noyau CPU. Vous pouvez ensuite paralléliser votre code si nécessaire.
-
-Dans les applications serveur:
-
--   Utiliser le pool de threads pour traiter les demandes. À ce stade, nous n'avons pas eu de tâches nécessitant un changement de contexte dans l'espace utilisateur.
-
-La fourche n'est pas utilisé pour la parallélisation.
-
-**8.** Synchronisation des threads.
-
-Souvent, il est possible de faire en sorte que différents threads utilisent différentes cellules de mémoire (encore mieux: différentes lignes de cache,) et de ne pas utiliser de synchronisation de thread (sauf `joinAll`).
-
-Si la synchronisation est nécessaire, dans la plupart des cas, il suffit d'utiliser mutex sous `lock_guard`.
-
-Dans d'autres cas, utilisez des primitives de synchronisation système. Ne pas utiliser occupé attendre.
-
-Les opérations atomiques ne doivent être utilisées que dans les cas les plus simples.
-
-N'essayez pas d'implémenter des structures de données sans verrou à moins qu'il ne s'agisse de votre principal domaine d'expertise.
-
-**9.** Pointeurs vs références.
-
-Dans la plupart des cas, préférez les références.
-
-**10.** const.
-
-Utiliser des références constantes, des pointeurs vers des constantes, `const_iterator` et const méthodes.
-
-Considérer `const` pour être par défaut et utiliser non-`const` seulement quand c'est nécessaire.
-
-Lors du passage de variables par valeur, en utilisant `const` habituellement ne fait pas de sens.
-
-**11.** non signé.
-
-Utiliser `unsigned` si nécessaire.
-
-**12.** Les types numériques.
-
-Utiliser les types `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, `UInt64`, `Int8`, `Int16`, `Int32`, et `Int64` ainsi que `size_t`, `ssize_t`, et `ptrdiff_t`.
-
-N'utilisez pas ces types pour les nombres: `signed/unsigned long`, `long long`, `short`, `signed/unsigned char`, `char`.
-
-**13.** Passer des arguments.
-
-Passer des valeurs complexes par référence (y compris `std::string`).
-
-Si une fonction capture la propriété d'un objet créé dans le tas, définissez le type d'argument `shared_ptr` ou `unique_ptr`.
-
-**14.** Les valeurs de retour.
-
-Dans la plupart des cas, il suffit d'utiliser `return`. Ne pas écrire `return std::move(res)`.
-
-Si la fonction alloue un objet sur le tas et le renvoie, utilisez `shared_ptr` ou `unique_ptr`.
-
-Dans de rares cas, vous devrez peut-être renvoyer la valeur via un argument. Dans ce cas, l'argument doit être une référence.
-
-``` cpp
-using AggregateFunctionPtr = std::shared_ptr<IAggregateFunction>;
-
-/** Allows creating an aggregate function by its name.
-  */
-class AggregateFunctionFactory
-{
-public:
-    AggregateFunctionFactory();
-    AggregateFunctionPtr get(const String & name, const DataTypes & argument_types) const;
-```
-
-**15.** espace de noms.
-
-Il n'est pas nécessaire d'utiliser une `namespace` pour le code de l'application.
-
-Les petites bibliothèques n'ont pas besoin de cela non plus.
-
-Pour les bibliothèques moyennes et grandes, mettez tout dans un `namespace`.
-
-Dans la bibliothèque `.h` fichier, vous pouvez utiliser `namespace detail` pour masquer les détails d'implémentation non nécessaires pour le code de l'application.
-
-Dans un `.cpp` fichier, vous pouvez utiliser un `static` ou un espace de noms anonyme pour masquer les symboles.
-
-Aussi, un `namespace` peut être utilisé pour un `enum` pour éviter que les noms correspondants ne tombent dans un `namespace` (mais il est préférable d'utiliser un `enum class`).
-
-**16.** Initialisation différée.
-
-Si des arguments sont requis pour l'initialisation, vous ne devriez normalement pas écrire de constructeur par défaut.
-
-Si plus tard, vous devez retarder l'initialisation, vous pouvez ajouter un constructeur par défaut qui créera un objet invalide. Ou, pour un petit nombre d'objets, vous pouvez utiliser `shared_ptr/unique_ptr`.
-
-``` cpp
-Loader(DB::Connection * connection_, const std::string & query, size_t max_block_size_);
-
-/// For deferred initialization
-Loader() {}
-```
-
-**17.** Des fonctions virtuelles.
-
-Si la classe n'est pas destinée à une utilisation polymorphe, vous n'avez pas besoin de rendre les fonctions virtuelles. Ceci s'applique également pour le destructeur.
-
-**18.** Encodage.
-
-Utilisez UTF-8 partout. Utiliser `std::string`et`char *`. Ne pas utiliser de `std::wstring`et`wchar_t`.
-
-**19.** Journalisation.
-
-Voir les exemples partout dans le code.
-
-Avant de valider, supprimez toute journalisation sans signification et de débogage, ainsi que tout autre type de sortie de débogage.
-
-L'enregistrement des cycles doit être évité, même au niveau de la Trace.
-
-Les journaux doivent être lisibles à tout niveau d'enregistrement.
-
-La journalisation ne doit être utilisée que dans le code de l'application, pour la plupart.
-
-Les messages du journal doivent être écrits en anglais.
-
-Le journal devrait de préférence être compréhensible pour l'administrateur système.
-
-N'utilisez pas de blasphème dans le journal.
-
-Utilisez L'encodage UTF-8 dans le journal. Dans de rares cas, vous pouvez utiliser des caractères non-ASCII dans le journal.
-
-**20.** D'entrée-sortie.
-
-Ne pas utiliser de `iostreams` dans les cycles internes qui sont critiques pour les performances de l'application (et ne jamais utiliser `stringstream`).
-
-L'utilisation de la `DB/IO` la bibliothèque la place.
-
-**21.** La Date et l'heure.
-
-Voir la `DateLUT` bibliothèque.
-
-**22.** comprendre.
-
-Toujours utiliser `#pragma once` au lieu d'inclure des gardes.
-
-**23.** utiliser.
-
-`using namespace` n'est pas utilisé. Vous pouvez utiliser `using` avec quelque chose de spécifique. Mais faire local à l'intérieur d'une classe ou d'une fonction.
-
-**24.** Ne pas utiliser de `trailing return type` pour les fonctions, sauf si nécessaire.
-
-``` cpp
-auto f() -> void
-```
-
-**25.** Déclaration et initialisation des variables.
-
-``` cpp
-//right way
-std::string s = "Hello";
-std::string s{"Hello"};
-
-//wrong way
-auto s = std::string{"Hello"};
-```
-
-**26.** Pour les fonctions virtuelles, écrire `virtual` dans la classe de base, mais d'écrire `override` plutôt `virtual` dans les classes descendantes.
-
-## Fonctionnalités inutilisées de C++ {#unused-features-of-c}
-
-**1.** L'héritage virtuel n'est pas utilisé.
-
-**2.** Les spécificateurs d'Exception de C++03 ne sont pas utilisés.
-
-## Plate {#platform}
-
-**1.** Nous écrivons du code pour une plate-forme spécifique.
-
-Mais toutes choses étant égales par ailleurs, le code multi-plateforme ou portable est préféré.
-
-**2.** Langue: C++20.
-
-**3.** Compilateur: `gcc`. En ce moment (août 2020), le code est compilé en utilisant la version 9.3. (Il peut également être compilé en utilisant `clang 8`.)
-
-La bibliothèque standard est utilisée (`libc++`).
-
-**4.**OS: Linux Ubuntu, pas plus vieux que précis.
-
-**5.**Le Code est écrit pour l'architecture CPU x86_64.
-
-Le jeu D'instructions CPU est l'ensemble minimum pris en charge parmi nos serveurs. Actuellement, il s'agit de SSE 4.2.
-
-**6.** Utiliser `-Wall -Wextra -Werror` drapeaux de compilation.
-
-**7.** Utilisez la liaison statique avec toutes les bibliothèques sauf celles qui sont difficiles à connecter statiquement (voir la sortie de la `ldd` commande).
-
-**8.** Le Code est développé et débogué avec les paramètres de version.
-
-## Outils {#tools}
-
-**1.** KDevelop est un bon IDE.
-
-**2.** Pour le débogage, utilisez `gdb`, `valgrind` (`memcheck`), `strace`, `-fsanitize=...`, ou `tcmalloc_minimal_debug`.
-
-**3.** Pour le profilage, utilisez `Linux Perf`, `valgrind` (`callgrind`), ou `strace -cf`.
-
-**4.** Les Sources sont dans Git.
-
-**5.** Assemblée utilise `CMake`.
-
-**6.** Les programmes sont libérés en utilisant `deb` paquet.
-
-**7.** Les Commits à master ne doivent pas casser la construction.
-
-Bien que seules les révisions sélectionnées soient considérées comme réalisables.
-
-**8.** Faire s'engage aussi souvent que possible, même si le code n'est que partiellement prêt.
-
-Utilisez des branches à cet effet.
-
-Si votre code dans le `master` la branche n'est pas constructible pourtant, l'exclure de la construction avant que le `push`. Vous devrez le terminer ou l'enlever dans quelques jours.
-
-**9.** Pour les modifications non triviales, utilisez les branches et publiez-les sur le serveur.
-
-**10.** Le code inutilisé est supprimé du référentiel.
-
-## Bibliothèque {#libraries}
-
-**1.** La bibliothèque standard C++20 est utilisée (les extensions expérimentales sont autorisées), ainsi que `boost` et `Poco` Framework.
-
-**2.** Si nécessaire, vous pouvez utiliser toutes les bibliothèques bien connues disponibles dans le package OS.
-
-S'il existe déjà une bonne solution, utilisez-la, même si cela signifie que vous devez installer une autre bibliothèque.
-
-(Mais soyez prêt à supprimer les mauvaises bibliothèques du code.)
-
-**3.** Vous pouvez installer une bibliothèque qui n'est pas dans les paquets, les paquets n'ont pas ce que vous souhaitez ou avez une version périmée ou le mauvais type de compilation.
-
-**4.** Si la Bibliothèque est petite et n'a pas son propre système de construction complexe, placez les fichiers source dans le `contrib` dossier.
-
-**5.** La préférence est toujours donnée aux bibliothèques déjà utilisées.
-
-## Recommandations Générales {#general-recommendations-1}
-
-**1.** Écrivez aussi peu de code que possible.
-
-**2.** Essayez la solution la plus simple.
-
-**3.** N'écrivez pas de code tant que vous ne savez pas comment cela va fonctionner et comment la boucle interne fonctionnera.
-
-**4.** Dans les cas les plus simples, utilisez `using` au lieu de classes ou des structures.
-
-**5.** Si possible, n'écrivez pas de constructeurs de copie, d'opérateurs d'affectation, de destructeurs (autres que Virtuels, si la classe contient au moins une fonction virtuelle), de constructeurs de déplacement ou d'opérateurs d'affectation de déplacement. En d'autres termes, les fonctions générées par le compilateur doivent fonctionner correctement. Vous pouvez utiliser `default`.
-
-**6.** La simplification du Code est encouragée. Réduire la taille de votre code si possible.
-
-## Recommandations Supplémentaires {#additional-recommendations}
-
-**1.** Spécifier explicitement `std::` pour les types de `stddef.h`
-
-n'est pas recommandé. En d'autres termes, nous vous recommandons d'écriture `size_t` plutôt `std::size_t` parce que c'est plus court.
-
-Il est acceptable d'ajouter `std::`.
-
-**2.** Spécifier explicitement `std::` pour les fonctions de la bibliothèque C standard
-
-n'est pas recommandé. En d'autres termes, écrire `memcpy` plutôt `std::memcpy`.
-
-La raison en est qu'il existe des fonctions non standard similaires, telles que `memmem`. Nous utilisons ces fonctions à l'occasion. Ces fonctions n'existent pas dans `namespace std`.
-
-Si vous écrivez `std::memcpy` plutôt `memcpy` partout, puis `memmem` sans `std::` va sembler étrange.
-
-Néanmoins, vous pouvez toujours utiliser `std::` si vous le souhaitez.
-
-**3.** Utilisation des fonctions de C lorsque les mêmes sont disponibles dans la bibliothèque C++ standard.
-
-Ceci est acceptable s'il est plus efficace.
-
-Par exemple, l'utilisation `memcpy` plutôt `std::copy` pour copier de gros morceaux de mémoire.
-
-**4.** Arguments de fonction multiligne.
-
-L'un des styles d'emballage suivants est autorisé:
-
-``` cpp
-function(
-  T1 x1,
-  T2 x2)
-```
-
-``` cpp
-function(
-  size_t left, size_t right,
-  const & RangesInDataParts ranges,
-  size_t limit)
-```
-
-``` cpp
-function(size_t left, size_t right,
-  const & RangesInDataParts ranges,
-  size_t limit)
-```
-
-``` cpp
-function(size_t left, size_t right,
-      const & RangesInDataParts ranges,
-      size_t limit)
-```
-
-``` cpp
-function(
-      size_t left,
-      size_t right,
-      const & RangesInDataParts ranges,
-      size_t limit)
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/development/style/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/development/tests.md b/docs/fr/development/tests.md
deleted file mode 120000
index c03d36c3916..00000000000
--- a/docs/fr/development/tests.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../en/development/tests.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/fr/engines/database-engines/atomic.md b/docs/fr/engines/database-engines/atomic.md
deleted file mode 100644
index f019b94a00b..00000000000
--- a/docs/fr/engines/database-engines/atomic.md
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
----
-toc_priority: 32
-toc_title: Atomic
----
-
-
-# Atomic {#atomic}
-
-It is supports non-blocking `DROP` and `RENAME TABLE` queries and atomic `EXCHANGE TABLES t1 AND t2` queries. Atomic database engine is used by default.
-
-## Creating a Database {#creating-a-database}
-
-```sql
-CREATE DATABASE test ENGINE = Atomic;
-```
-
-[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/database_engines/atomic/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/database-engines/index.md b/docs/fr/engines/database-engines/index.md
deleted file mode 100644
index a5b08b63453..00000000000
--- a/docs/fr/engines/database-engines/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,21 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Moteurs De Base De Donn\xE9es"
-toc_priority: 27
-toc_title: Introduction
----
-
-# Moteurs De Base De Données {#database-engines}
-
-Moteurs de base de données vous permettent de travailler avec des tables.
-
-Par défaut, ClickHouse utilise son moteur de base de données natif, qui fournit [moteurs de table](../../engines/table-engines/index.md) et un [Dialecte SQL](../../sql-reference/syntax.md).
-
-Vous pouvez également utiliser les moteurs de base de données suivants:
-
--   [MySQL](mysql.md)
-
--   [Paresseux](lazy.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/database-engines/lazy.md b/docs/fr/engines/database-engines/lazy.md
deleted file mode 100644
index 545936ae861..00000000000
--- a/docs/fr/engines/database-engines/lazy.md
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 31
-toc_title: Paresseux
----
-
-# Paresseux {#lazy}
-
-Conserve les tables en RAM uniquement `expiration_time_in_seconds` secondes après le dernier accès. Peut être utilisé uniquement avec les tables \* Log.
-
-Il est optimisé pour stocker de nombreuses petites tables \*Log, pour lesquelles il y a un long intervalle de temps entre les accès.
-
-## La création d'une Base de données {#creating-a-database}
-
-    CREATE DATABASE testlazy ENGINE = Lazy(expiration_time_in_seconds);
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/lazy/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/database-engines/mysql.md b/docs/fr/engines/database-engines/mysql.md
deleted file mode 100644
index b40c8961b92..00000000000
--- a/docs/fr/engines/database-engines/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,135 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 30
-toc_title: MySQL
----
-
-# MySQL {#mysql}
-
-Permet de se connecter à des bases de données sur un serveur MySQL distant et `INSERT` et `SELECT` requêtes pour échanger des données entre Clickhouse et MySQL.
-
-Le `MySQL` moteur de base de données traduire les requêtes sur le serveur MySQL afin que vous puissiez effectuer des opérations telles que `SHOW TABLES` ou `SHOW CREATE TABLE`.
-
-Vous ne pouvez pas effectuer les requêtes suivantes:
-
--   `RENAME`
--   `CREATE TABLE`
--   `ALTER`
-
-## La création d'une Base de données {#creating-a-database}
-
-``` sql
-CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
-ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')
-```
-
-**Les Paramètres Du Moteur**
-
--   `host:port` — MySQL server address.
--   `database` — Remote database name.
--   `user` — MySQL user.
--   `password` — User password.
-
-## Types De Données Soutien {#data_types-support}
-
-| MySQL                            | ClickHouse                                                   |
-|----------------------------------|--------------------------------------------------------------|
-| UNSIGNED TINYINT                 | [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| TINYINT                          | [Int8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)           |
-| UNSIGNED SMALLINT                | [UInt16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
-| SMALLINT                         | [Int16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| UNSIGNED INT, UNSIGNED MEDIUMINT | [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
-| INT, MEDIUMINT                   | [Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| UNSIGNED BIGINT                  | [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
-| BIGINT                           | [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
-| FLOAT                            | [Float32](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
-| DOUBLE                           | [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
-| DATE                             | [Date](../../sql-reference/data-types/date.md)               |
-| DATETIME, TIMESTAMP              | [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)       |
-| BINARY                           | [FixedString](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) |
-
-Tous les autres types de données MySQL sont convertis en [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-[Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md) est pris en charge.
-
-## Exemples D'utilisation {#examples-of-use}
-
-Table dans MySQL:
-
-``` text
-mysql> USE test;
-Database changed
-
-mysql> CREATE TABLE `mysql_table` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into mysql_table (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from mysql_table;
-+------+-----+
-| int_id | value |
-+------+-----+
-|      1 |     2 |
-+------+-----+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Base de données dans ClickHouse, échange de données avec le serveur MySQL:
-
-``` sql
-CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('localhost:3306', 'test', 'my_user', 'user_password')
-```
-
-``` sql
-SHOW DATABASES
-```
-
-``` text
-┌─name─────┐
-│ default  │
-│ mysql_db │
-│ system   │
-└──────────┘
-```
-
-``` sql
-SHOW TABLES FROM mysql_db
-```
-
-``` text
-┌─name─────────┐
-│  mysql_table │
-└──────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql_db.mysql_table
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─value─┐
-│      1 │     2 │
-└────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO mysql_db.mysql_table VALUES (3,4)
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql_db.mysql_table
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─value─┐
-│      1 │     2 │
-│      3 │     4 │
-└────────┴───────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/index.md b/docs/fr/engines/index.md
deleted file mode 100644
index 3dfb7bf3748..00000000000
--- a/docs/fr/engines/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Moteur
-toc_priority: 25
----
-
-
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/index.md b/docs/fr/engines/table-engines/index.md
deleted file mode 100644
index 51654fd6bb2..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Moteurs De Table
-toc_priority: 26
-toc_title: Introduction
----
-
-# Moteurs De Table {#table_engines}
-
-Le moteur de table (type de table) détermine:
-
--   Comment et où les données sont stockées, où les écrire et où les lire.
--   Quelles requêtes sont prises en charge et comment.
--   Accès simultané aux données.
--   Utilisation des index, si elle est présente.
--   Indique si l'exécution d'une requête multithread est possible.
--   Paramètres de réplication des données.
-
-## Familles De Moteurs {#engine-families}
-
-### MergeTree {#mergetree}
-
-Les moteurs de table les plus universels et fonctionnels pour les tâches à forte charge. La propriété partagée par ces moteurs est l'insertion rapide des données avec traitement ultérieur des données d'arrière-plan. `MergeTree` les moteurs de la famille prennent en charge la réplication des données (avec [Répliqué\*](mergetree-family/replication.md#table_engines-replication) versions de moteurs), le partitionnement, et d'autres fonctionnalités non prises en charge dans d'autres moteurs.
-
-Moteurs dans la famille:
-
--   [MergeTree](mergetree-family/mergetree.md#mergetree)
--   [ReplacingMergeTree](mergetree-family/replacingmergetree.md#replacingmergetree)
--   [SummingMergeTree](mergetree-family/summingmergetree.md#summingmergetree)
--   [AggregatingMergeTree](mergetree-family/aggregatingmergetree.md#aggregatingmergetree)
--   [CollapsingMergeTree](mergetree-family/collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree)
--   [VersionedCollapsingMergeTree](mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md#versionedcollapsingmergetree)
--   [GraphiteMergeTree](mergetree-family/graphitemergetree.md#graphitemergetree)
-
-### Journal {#log}
-
-Léger [moteur](log-family/index.md) avec une fonctionnalité minimale. Ils sont les plus efficaces lorsque vous devez écrire rapidement de nombreuses petites tables (jusqu'à environ 1 million de lignes) et les lire plus tard dans leur ensemble.
-
-Moteurs dans la famille:
-
--   [TinyLog](log-family/tinylog.md#tinylog)
--   [StripeLog](log-family/stripelog.md#stripelog)
--   [Journal](log-family/log.md#log)
-
-### Moteurs D'Intégration {#integration-engines}
-
-Moteurs de communication avec d'autres systèmes de stockage et de traitement de données.
-
-Moteurs dans la famille:
-
--   [Kafka](integrations/kafka.md#kafka)
--   [MySQL](integrations/mysql.md#mysql)
--   [ODBC](integrations/odbc.md#table-engine-odbc)
--   [JDBC](integrations/jdbc.md#table-engine-jdbc)
--   [HDFS](integrations/hdfs.md#hdfs)
-
-### Moteurs Spéciaux {#special-engines}
-
-Moteurs dans la famille:
-
--   [Distribué](special/distributed.md#distributed)
--   [MaterializedView](special/materializedview.md#materializedview)
--   [Dictionnaire](special/dictionary.md#dictionary)
--   \[Fusion\](spécial/de fusion.md#fusion
--   [Fichier](special/file.md#file)
--   [NULL](special/null.md#null)
--   [Définir](special/set.md#set)
--   [Rejoindre](special/join.md#join)
--   [URL](special/url.md#table_engines-url)
--   [Vue](special/view.md#table_engines-view)
--   [Mémoire](special/memory.md#memory)
--   [Tampon](special/buffer.md#buffer)
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#table_engines-virtual_columns}
-
-Colonne virtuelle est un attribut de moteur de table intégrale qui est défini dans le code source du moteur.
-
-Vous ne devez pas spécifier de colonnes virtuelles dans `CREATE TABLE` requête et vous ne pouvez pas les voir dans `SHOW CREATE TABLE` et `DESCRIBE TABLE` les résultats de la requête. Les colonnes virtuelles sont également en lecture seule, vous ne pouvez donc pas insérer de données dans des colonnes virtuelles.
-
-Pour sélectionner des données dans une colonne virtuelle, vous devez spécifier son nom `SELECT` requête. `SELECT *` ne renvoie pas de valeurs à partir de colonnes virtuelles.
-
-Si vous créez une table avec une colonne portant le même nom que l'une des colonnes virtuelles de la table, la colonne virtuelle devient inaccessible. Nous ne recommandons pas de faire cela. Pour éviter les conflits, les noms de colonnes virtuelles sont généralement précédés d'un trait de soulignement.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/hdfs.md b/docs/fr/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
deleted file mode 100644
index 7416ed7ba91..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
+++ /dev/null
@@ -1,123 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: HDFS
----
-
-# HDFS {#table_engines-hdfs}
-
-Ce moteur fournit l'intégration avec [Apache Hadoop](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop) l'écosystème en permettant de gérer les données sur [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html)via ClickHouse. Ce moteur est similaire
-à l' [Fichier](../special/file.md#table_engines-file) et [URL](../special/url.md#table_engines-url) moteurs, mais fournit des fonctionnalités spécifiques Hadoop.
-
-## Utilisation {#usage}
-
-``` sql
-ENGINE = HDFS(URI, format)
-```
-
-Le `URI` paramètre est L'URI du fichier entier dans HDFS.
-Le `format` paramètre spécifie l'un des formats de fichier disponibles. Effectuer
-`SELECT` requêtes, le format doit être pris en charge pour l'entrée, et à effectuer
-`INSERT` queries – for output. The available formats are listed in the
-[Format](../../../interfaces/formats.md#formats) section.
-Le chemin le cadre de `URI` peut contenir des globules. Dans ce cas, le tableau serait en lecture seule.
-
-**Exemple:**
-
-**1.** Configurer le `hdfs_engine_table` table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV')
-```
-
-**2.** Remplir le fichier:
-
-``` sql
-INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)
-```
-
-**3.** Interroger les données:
-
-``` sql
-SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─value─┐
-│ one  │     1 │
-│ two  │     2 │
-└──────┴───────┘
-```
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
--   Les lectures et les écritures peuvent être parallèles
--   Pas pris en charge:
-    -   `ALTER` et `SELECT...SAMPLE` opérations.
-    -   Index.
-    -   Réplication.
-
-**Globs dans le chemin**
-
-Plusieurs composants de chemin peuvent avoir des globs. Pour être traité, le fichier devrait exister et correspondre au modèle de chemin entier. Liste des fichiers détermine pendant `SELECT` (pas à l' `CREATE` moment).
-
--   `*` — Substitutes any number of any characters except `/` y compris la chaîne vide.
--   `?` — Substitutes any single character.
--   `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
--   `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders.
-
-Les Constructions avec `{}` sont similaires à l' [distant](../../../sql-reference/table-functions/remote.md) table de fonction.
-
-**Exemple**
-
-1.  Supposons que nous ayons plusieurs fichiers au format TSV avec les URI suivants sur HDFS:
-
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_3’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_3’
-
-1.  Il y a plusieurs façons de faire une table composée des six fichiers:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV')
-```
-
-Une autre façon:
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_?', 'TSV')
-```
-
-Table se compose de tous les fichiers dans les deux répertoires (tous les fichiers doivent satisfaire le format et le schéma décrits dans la requête):
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV')
-```
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Si la liste des fichiers contient des plages de nombres avec des zéros en tête, utilisez la construction avec des accolades pour chaque chiffre séparément ou utilisez `?`.
-
-**Exemple**
-
-Créer une table avec des fichiers nommés `file000`, `file001`, … , `file999`:
-
-``` sql
-CREARE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')
-```
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#virtual-columns}
-
--   `_path` — Path to the file.
--   `_file` — Name of the file.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Les colonnes virtuelles](../index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/hdfs/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/index.md b/docs/fr/engines/table-engines/integrations/index.md
deleted file mode 100644
index 205b631880b..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Int\xE9gration"
-toc_priority: 30
----
-
-
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/jdbc.md b/docs/fr/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
deleted file mode 100644
index e67209f2709..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: JDBC
----
-
-# JDBC {#table-engine-jdbc}
-
-Permet à ClickHouse de se connecter à des bases de données externes via [JDBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Java_Database_Connectivity).
-
-Pour implémenter la connexion JDBC, ClickHouse utilise le programme séparé [clickhouse-JDBC-pont](https://github.com/alex-krash/clickhouse-jdbc-bridge) cela devrait fonctionner comme un démon.
-
-Ce moteur prend en charge le [Nullable](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) type de données.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
-(
-    columns list...
-)
-ENGINE = JDBC(dbms_uri, external_database, external_table)
-```
-
-**Les Paramètres Du Moteur**
-
--   `dbms_uri` — URI of an external DBMS.
-
-    Format: `jdbc:<driver_name>://<host_name>:<port>/?user=<username>&password=<password>`.
-    Exemple pour MySQL: `jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root`.
-
--   `external_database` — Database in an external DBMS.
-
--   `external_table` — Name of the table in `external_database`.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-Création d'une table dans le serveur MySQL en se connectant directement avec son client console:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Création d'une table dans le serveur ClickHouse et sélection des données:
-
-``` sql
-CREATE TABLE jdbc_table
-(
-    `int_id` Int32,
-    `int_nullable` Nullable(Int32),
-    `float` Float32,
-    `float_nullable` Nullable(Float32)
-)
-ENGINE JDBC('jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root', 'test', 'test')
-```
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM jdbc_table
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
-│      1 │         ᴺᵁᴸᴸ │     2 │           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Fonction de table JDBC](../../../sql-reference/table-functions/jdbc.md).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/kafka.md b/docs/fr/engines/table-engines/integrations/kafka.md
deleted file mode 100644
index c8c16f2c3c4..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/kafka.md
+++ /dev/null
@@ -1,180 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 32
-toc_title: Kafka
----
-
-# Kafka {#kafka}
-
-Ce moteur fonctionne avec [Apache Kafka](http://kafka.apache.org/).
-
-Kafka vous permet de:
-
--   Publier ou s'abonner aux flux de données.
--   Organiser le stockage tolérant aux pannes.
--   Traiter les flux à mesure qu'ils deviennent disponibles.
-
-## Création d'une Table {#table_engine-kafka-creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = Kafka()
-SETTINGS
-    kafka_broker_list = 'host:port',
-    kafka_topic_list = 'topic1,topic2,...',
-    kafka_group_name = 'group_name',
-    kafka_format = 'data_format'[,]
-    [kafka_row_delimiter = 'delimiter_symbol',]
-    [kafka_schema = '',]
-    [kafka_num_consumers = N,]
-    [kafka_max_block_size = 0,]
-    [kafka_skip_broken_messages = N,]
-    [kafka_commit_every_batch = 0]
-```
-
-Les paramètres requis:
-
--   `kafka_broker_list` – A comma-separated list of brokers (for example, `localhost:9092`).
--   `kafka_topic_list` – A list of Kafka topics.
--   `kafka_group_name` – A group of Kafka consumers. Reading margins are tracked for each group separately. If you don't want messages to be duplicated in the cluster, use the same group name everywhere.
--   `kafka_format` – Message format. Uses the same notation as the SQL `FORMAT` la fonction, tels que `JSONEachRow`. Pour plus d'informations, voir le [Format](../../../interfaces/formats.md) section.
-
-Paramètres facultatifs:
-
--   `kafka_row_delimiter` – Delimiter character, which ends the message.
--   `kafka_schema` – Parameter that must be used if the format requires a schema definition. For example, [Cap'n Proto](https://capnproto.org/) nécessite le chemin d'accès du fichier de schéma et le nom de la racine `schema.capnp:Message` objet.
--   `kafka_num_consumers` – The number of consumers per table. Default: `1`. Spécifiez plus de consommateurs si le débit d'un consommateur est insuffisant. Le nombre total de consommateurs ne doit pas dépasser le nombre de partitions dans la rubrique, car un seul consommateur peut être affecté par partition.
--   `kafka_max_block_size` - La taille maximale du lot (dans les messages) pour le sondage (par défaut: `max_block_size`).
--   `kafka_skip_broken_messages` – Kafka message parser tolerance to schema-incompatible messages per block. Default: `0`. Si `kafka_skip_broken_messages = N` puis le moteur saute *N* Messages Kafka qui ne peuvent pas être analysés (un message est égal à une ligne de données).
--   `kafka_commit_every_batch` - Commit chaque lot consommé et traité au lieu d'un seul commit après avoir écrit un bloc entier (par défaut: `0`).
-
-Exemple:
-
-``` sql
-  CREATE TABLE queue (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');
-
-  SELECT * FROM queue LIMIT 5;
-
-  CREATE TABLE queue2 (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost:9092',
-                            kafka_topic_list = 'topic',
-                            kafka_group_name = 'group1',
-                            kafka_format = 'JSONEachRow',
-                            kafka_num_consumers = 4;
-
-  CREATE TABLE queue2 (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1')
-              SETTINGS kafka_format = 'JSONEachRow',
-                       kafka_num_consumers = 4;
-```
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets. Si possible, optez anciens projets à la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-Kafka(kafka_broker_list, kafka_topic_list, kafka_group_name, kafka_format
-      [, kafka_row_delimiter, kafka_schema, kafka_num_consumers, kafka_skip_broken_messages])
-```
-
-</details>
-
-## Description {#description}
-
-Les messages livrés sont suivis automatiquement, de sorte que chaque message d'un groupe n'est compté qu'une seule fois. Si vous souhaitez obtenir les données deux fois, créez une copie de la table avec un autre nom de groupe.
-
-Les groupes sont flexibles et synchronisés sur le cluster. Par exemple, si vous avez 10 thèmes et 5 copies d'une table dans un cluster, chaque copie obtient 2 sujets. Si le nombre de copies change, les rubriques sont redistribuées automatiquement entre les copies. En savoir plus à ce sujet à http://kafka.apache.org/intro.
-
-`SELECT` n'est pas particulièrement utile pour la lecture de messages (sauf pour le débogage), car chaque message ne peut être lu qu'une seule fois. Il est plus pratique de créer des threads en temps réel à l'aide de vues matérialisées. Pour ce faire:
-
-1.  Utilisez le moteur pour créer un consommateur Kafka et considérez-le comme un flux de données.
-2.  Créez une table avec la structure souhaitée.
-3.  Créer une vue matérialisée qui convertit les données du moteur et le met dans une table créée précédemment.
-
-Lorsque l' `MATERIALIZED VIEW` rejoint le moteur, il commence à collecter des données en arrière-plan. Cela vous permet de recevoir continuellement des messages de Kafka et de les convertir au format requis en utilisant `SELECT`.
-Une table kafka peut avoir autant de vues matérialisées que vous le souhaitez, elles ne lisent pas directement les données de la table kafka, mais reçoivent de nouveaux enregistrements( en blocs), de cette façon vous pouvez écrire sur plusieurs tables avec différents niveaux de détail (avec regroupement - agrégation et sans).
-
-Exemple:
-
-``` sql
-  CREATE TABLE queue (
-    timestamp UInt64,
-    level String,
-    message String
-  ) ENGINE = Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow');
-
-  CREATE TABLE daily (
-    day Date,
-    level String,
-    total UInt64
-  ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192);
-
-  CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily
-    AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total
-    FROM queue GROUP BY day, level;
-
-  SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP BY level;
-```
-
-Pour améliorer les performances, les messages reçus sont regroupées en blocs de la taille de [max_insert_block_size](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#settings-max_insert_block_size). Si le bloc n'a pas été formé à l'intérieur [stream_flush_interval_ms](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) millisecondes, les données seront vidées dans le tableau, indépendamment de l'intégralité du bloc.
-
-Pour arrêter de recevoir des données de rubrique ou pour modifier la logique de conversion, détachez la vue matérialisée:
-
-``` sql
-  DETACH TABLE consumer;
-  ATTACH TABLE consumer;
-```
-
-Si vous souhaitez modifier la table cible en utilisant `ALTER`, nous vous recommandons de désactiver la vue matériel pour éviter les divergences entre la table cible et les données de la vue.
-
-## Configuration {#configuration}
-
-Similaire à GraphiteMergeTree, le moteur Kafka prend en charge la configuration étendue à l'aide du fichier de configuration ClickHouse. Il y a deux clés de configuration que vous pouvez utiliser: global (`kafka`) et des rubriques (`kafka_*`). La configuration globale est appliquée en premier, puis la configuration au niveau de la rubrique est appliquée (si elle existe).
-
-``` xml
-  <!-- Global configuration options for all tables of Kafka engine type -->
-  <kafka>
-    <debug>cgrp</debug>
-    <auto_offset_reset>smallest</auto_offset_reset>
-  </kafka>
-
-  <!-- Configuration specific for topic "logs" -->
-  <kafka_logs>
-    <retry_backoff_ms>250</retry_backoff_ms>
-    <fetch_min_bytes>100000</fetch_min_bytes>
-  </kafka_logs>
-```
-
-Pour obtenir une liste des options de configuration possibles, consultez [librdkafka référence de configuration](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md). Utilisez le trait de soulignement (`_`) au lieu d'un point dans la configuration ClickHouse. Exemple, `check.crcs=true` sera `<check_crcs>true</check_crcs>`.
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#virtual-columns}
-
--   `_topic` — Kafka topic.
--   `_key` — Key of the message.
--   `_offset` — Offset of the message.
--   `_timestamp` — Timestamp of the message.
--   `_partition` — Partition of Kafka topic.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Les colonnes virtuelles](../index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/kafka/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/mysql.md b/docs/fr/engines/table-engines/integrations/mysql.md
deleted file mode 100644
index bc291e0aebe..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: MySQL
----
-
-# Mysql {#mysql}
-
-Le moteur MySQL vous permet d'effectuer `SELECT` requêtes sur les données stockées sur un serveur MySQL distant.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
-    ...
-) ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
-```
-
-Voir une description détaillée de la [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) requête.
-
-La structure de la table peut différer de la structure de la table MySQL d'origine:
-
--   Les noms de colonnes doivent être les mêmes que dans la table MySQL d'origine, mais vous pouvez utiliser seulement certaines de ces colonnes et dans n'importe quel ordre.
--   Les types de colonnes peuvent différer de ceux de la table MySQL d'origine. ClickHouse essaie de [jeter](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) valeurs des types de données ClickHouse.
-
-**Les Paramètres Du Moteur**
-
--   `host:port` — MySQL server address.
-
--   `database` — Remote database name.
-
--   `table` — Remote table name.
-
--   `user` — MySQL user.
-
--   `password` — User password.
-
--   `replace_query` — Flag that converts `INSERT INTO` les requêtes de `REPLACE INTO`. Si `replace_query=1` la requête est substitué.
-
--   `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` expression qui est ajoutée à la `INSERT` requête.
-
-    Exemple: `INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('a', 2) ON DUPLICATE KEY UPDATE c2 = c2 + 1`, où `on_duplicate_clause` être `UPDATE c2 = c2 + 1`. Voir la [Documentation de MySQL](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/insert-on-duplicate.html) pour trouver lequel `on_duplicate_clause` vous pouvez utiliser avec le `ON DUPLICATE KEY` clause.
-
-    Spécifier `on_duplicate_clause` vous avez besoin de passer `0` à l' `replace_query` paramètre. Si vous passez simultanément `replace_query = 1` et `on_duplicate_clause`, Clickhouse génère une exception.
-
-Simple `WHERE` des clauses telles que `=, !=, >, >=, <, <=` sont exécutés sur le serveur MySQL.
-
-Le reste des conditions et le `LIMIT` les contraintes d'échantillonnage sont exécutées dans ClickHouse uniquement après la fin de la requête à MySQL.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-Table dans MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Table dans ClickHouse, récupération des données de la table MySQL créée ci-dessus:
-
-``` sql
-CREATE TABLE mysql_table
-(
-    `float_nullable` Nullable(Float32),
-    `int_id` Int32
-)
-ENGINE = MySQL('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql_table
-```
-
-``` text
-┌─float_nullable─┬─int_id─┐
-│           ᴺᵁᴸᴸ │      1 │
-└────────────────┴────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Le ‘mysql’ fonction de table](../../../sql-reference/table-functions/mysql.md)
--   [Utilisation de MySQL comme source de dictionnaire externe](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/odbc.md b/docs/fr/engines/table-engines/integrations/odbc.md
deleted file mode 100644
index ee0ffb171d2..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/integrations/odbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: ODBC
----
-
-# ODBC {#table-engine-odbc}
-
-Permet à ClickHouse de se connecter à des bases de données externes via [ODBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Database_Connectivity).
-
-Pour implémenter en toute sécurité les connexions ODBC, ClickHouse utilise un programme distinct `clickhouse-odbc-bridge`. Si le pilote ODBC est chargé directement depuis `clickhouse-server`, les problèmes de pilote peuvent planter le serveur ClickHouse. Clickhouse démarre automatiquement `clickhouse-odbc-bridge` lorsque cela est nécessaire. Le programme ODBC bridge est installé à partir du même package que `clickhouse-server`.
-
-Ce moteur prend en charge le [Nullable](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) type de données.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1],
-    name2 [type2],
-    ...
-)
-ENGINE = ODBC(connection_settings, external_database, external_table)
-```
-
-Voir une description détaillée de la [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) requête.
-
-La structure de la table peut différer de la structure de la table source:
-
--   Les noms de colonnes doivent être les mêmes que dans la table source, mais vous pouvez utiliser quelques-unes de ces colonnes et dans n'importe quel ordre.
--   Les types de colonnes peuvent différer de ceux de la table source. ClickHouse essaie de [jeter](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) valeurs des types de données ClickHouse.
-
-**Les Paramètres Du Moteur**
-
--   `connection_settings` — Name of the section with connection settings in the `odbc.ini` fichier.
--   `external_database` — Name of a database in an external DBMS.
--   `external_table` — Name of a table in the `external_database`.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-**Récupération des données de L'installation MySQL locale via ODBC**
-
-Cet exemple est vérifié pour Ubuntu Linux 18.04 et MySQL server 5.7.
-
-Assurez-vous que unixODBC et MySQL Connector sont installés.
-
-Par défaut (si installé à partir de paquets), ClickHouse démarre en tant qu'utilisateur `clickhouse`. Ainsi, vous devez créer et configurer cet utilisateur dans le serveur MySQL.
-
-``` bash
-$ sudo mysql
-```
-
-``` sql
-mysql> CREATE USER 'clickhouse'@'localhost' IDENTIFIED BY 'clickhouse';
-mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'clickhouse'@'clickhouse' WITH GRANT OPTION;
-```
-
-Puis configurez la connexion dans `/etc/odbc.ini`.
-
-``` bash
-$ cat /etc/odbc.ini
-[mysqlconn]
-DRIVER = /usr/local/lib/libmyodbc5w.so
-SERVER = 127.0.0.1
-PORT = 3306
-DATABASE = test
-USERNAME = clickhouse
-PASSWORD = clickhouse
-```
-
-Vous pouvez vérifier la connexion en utilisant le `isql` utilitaire de l'installation unixODBC.
-
-``` bash
-$ isql -v mysqlconn
-+-------------------------+
-| Connected!                            |
-|                                       |
-...
-```
-
-Table dans MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Table dans ClickHouse, récupération des données de la table MySQL:
-
-``` sql
-CREATE TABLE odbc_t
-(
-    `int_id` Int32,
-    `float_nullable` Nullable(Float32)
-)
-ENGINE = ODBC('DSN=mysqlconn', 'test', 'test')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM odbc_t
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─float_nullable─┐
-│      1 │           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Dictionnaires externes ODBC](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
--   [Fonction de table ODBC](../../../sql-reference/table-functions/odbc.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/odbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/index.md b/docs/fr/engines/table-engines/log-family/index.md
deleted file mode 100644
index a4005fcbd66..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Journal De La Famille
-toc_title: Introduction
----
-
-# Famille De Moteurs En Rondins {#log-engine-family}
-
-Ces moteurs ont été développés pour les scénarios où vous devez écrire rapidement de nombreuses petites tables (jusqu'à environ 1 million de lignes) et les lire plus tard dans leur ensemble.
-
-Les moteurs de la famille:
-
--   [StripeLog](stripelog.md)
--   [Journal](log.md)
--   [TinyLog](tinylog.md)
-
-## Propriétés Communes {#common-properties}
-
-Moteur:
-
--   Stocker des données sur un disque.
-
--   Ajouter des données à la fin du fichier lors de l'écriture.
-
--   Bloque simultanées dans l'accès aux données.
-
-    Lors `INSERT` requêtes, la table est verrouillée, et d'autres requêtes pour la lecture et l'écriture de données attendent que la table se déverrouille. S'il n'y a pas de requêtes d'écriture de données, un certain nombre de requêtes de lecture de données peuvent être effectuées simultanément.
-
--   Ne prennent pas en charge [mutation](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations) opérations.
-
--   Ne prennent pas en charge les index.
-
-    Cela signifie que `SELECT` les requêtes pour les plages de données ne sont pas efficaces.
-
--   N'écrivez pas de données de manière atomique.
-
-    Vous pouvez obtenir une table avec des données corrompues si quelque chose interrompt l'opération d'écriture, par exemple, un arrêt anormal du serveur.
-
-## Différence {#differences}
-
-Le `TinyLog` le moteur est le plus simple de la famille et offre la fonctionnalité la plus pauvre et la plus faible efficacité. Le `TinyLog` le moteur ne prend pas en charge la lecture de données parallèles par plusieurs threads. Il lit les données plus lentement que les autres moteurs de la famille qui prennent en charge la lecture parallèle et utilise presque autant de descripteurs que `Log` moteur, car il stocke chaque colonne dans un fichier séparé. Utilisez-le dans des scénarios simples à faible charge.
-
-Le `Log` et `StripeLog` les moteurs prennent en charge la lecture de données parallèle. Lors de la lecture de données, ClickHouse utilise plusieurs threads. Chaque thread traite un bloc de données séparé. Le `Log` le moteur utilise un fichier distinct pour chaque colonne de la table. `StripeLog` stocke toutes les données dans un seul fichier. En conséquence, la `StripeLog` moteur utilise moins de descripteurs dans le système d'exploitation, mais le `Log` moteur fournit une plus grande efficacité lors de la lecture des données.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/log_family/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/log.md b/docs/fr/engines/table-engines/log-family/log.md
deleted file mode 100644
index f0d06af03d6..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/log.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: Journal
----
-
-# Journal {#log}
-
-Moteur appartient à la famille de journal des moteurs. Voir les propriétés communes des moteurs de journal et leurs différences dans le [Famille De Moteurs En Rondins](index.md) article.
-
-Journal diffère de [TinyLog](tinylog.md) dans un petit fichier de “marks” réside avec les fichiers de colonne. Ces marques sont écrites sur chaque bloc de données et contiennent des décalages qui indiquent où commencer à lire le fichier afin d'ignorer le nombre de lignes spécifié. Cela permet de lire les données de table dans plusieurs threads.
-Pour l'accès aux données simultanées, les opérations de lecture peuvent être effectuées simultanément, tandis que les opérations d'écriture bloc lit et l'autre.
-Le moteur de journal ne prend pas en charge les index. De même, si l'écriture dans une table a échoué, la table est cassée et la lecture de celle-ci renvoie une erreur. Le moteur de journal est approprié pour les données temporaires, les tables en écriture unique, et à des fins de test ou de démonstration.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/log/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/stripelog.md b/docs/fr/engines/table-engines/log-family/stripelog.md
deleted file mode 100644
index 2c2919aec21..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/stripelog.md
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 32
-toc_title: StripeLog
----
-
-# Stripelog {#stripelog}
-
-Ce moteur appartient à la famille des moteurs en rondins. Voir les propriétés communes des moteurs de journal et leurs différences dans le [Famille De Moteurs En Rondins](index.md) article.
-
-Utilisez ce moteur dans des scénarios lorsque vous devez écrire de nombreuses tables avec une petite quantité de données (moins de 1 million de lignes).
-
-## Création d'une Table {#table_engines-stripelog-creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    column1_name [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    column2_name [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = StripeLog
-```
-
-Voir la description détaillée de la [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) requête.
-
-## L'écriture des Données {#table_engines-stripelog-writing-the-data}
-
-Le `StripeLog` moteur stocke toutes les colonnes dans un fichier. Pour chaque `INSERT` requête, ClickHouse ajoute le bloc de données à la fin d'un fichier de table, en écrivant des colonnes une par une.
-
-Pour chaque table ClickHouse écrit les fichiers:
-
--   `data.bin` — Data file.
--   `index.mrk` — File with marks. Marks contain offsets for each column of each data block inserted.
-
-Le `StripeLog` moteur ne prend pas en charge la `ALTER UPDATE` et `ALTER DELETE` opérations.
-
-## La lecture des Données {#table_engines-stripelog-reading-the-data}
-
-Le fichier avec des marques permet à ClickHouse de paralléliser la lecture des données. Cela signifie qu'une `SELECT` la requête renvoie des lignes dans un ordre imprévisible. L'utilisation de la `ORDER BY` clause pour trier les lignes.
-
-## Exemple D'utilisation {#table_engines-stripelog-example-of-use}
-
-Création d'une table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE stripe_log_table
-(
-    timestamp DateTime,
-    message_type String,
-    message String
-)
-ENGINE = StripeLog
-```
-
-Insertion de données:
-
-``` sql
-INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The first regular message')
-INSERT INTO stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The second regular message'),(now(),'WARNING','The first warning message')
-```
-
-Nous avons utilisé deux `INSERT` requêtes pour créer deux blocs de données `data.bin` fichier.
-
-ClickHouse utilise plusieurs threads lors de la sélection des données. Chaque thread lit un bloc de données séparé et renvoie les lignes résultantes indépendamment à la fin. En conséquence, l'ordre des blocs de lignes dans le résultat ne correspond pas à l'ordre des mêmes blocs dans l'entrée, dans la plupart des cas. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT * FROM stripe_log_table
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
-│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR      │ The second regular message │
-│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING      │ The first warning message  │
-└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
-┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message───────────────────┐
-│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR      │ The first regular message │
-└─────────────────────┴──────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-Trier les résultats (ordre croissant par défaut):
-
-``` sql
-SELECT * FROM stripe_log_table ORDER BY timestamp
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─message_type─┬─message────────────────────┐
-│ 2019-01-18 14:23:43 │ REGULAR      │ The first regular message  │
-│ 2019-01-18 14:27:32 │ REGULAR      │ The second regular message │
-│ 2019-01-18 14:34:53 │ WARNING      │ The first warning message  │
-└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/stripelog/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/tinylog.md b/docs/fr/engines/table-engines/log-family/tinylog.md
deleted file mode 100644
index 275b621718c..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/log-family/tinylog.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: TinyLog
----
-
-# TinyLog {#tinylog}
-
-Le moteur appartient à la famille de moteurs en rondins. Voir [Famille De Moteurs En Rondins](index.md) pour les propriétés communes des moteurs en rondins et leurs différences.
-
-Ce moteur de table est généralement utilisé avec la méthode write-once: écrivez des données une fois, puis lisez-les autant de fois que nécessaire. Par exemple, vous pouvez utiliser `TinyLog`- tapez des tables pour les données intermédiaires qui sont traitées en petits lots. Notez que le stockage des données dans un grand nombre de petites tables est inefficace.
-
-Les requêtes sont exécutées dans un flux unique. En d'autres termes, ce moteur est destiné à des tables relativement petites (jusqu'à environ 1 000 000 de lignes). Il est logique d'utiliser ce moteur de table si vous avez beaucoup de petites tables, car il est plus simple que le [Journal](log.md) moteur (moins de fichiers doivent être ouverts).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/tinylog/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
deleted file mode 100644
index e8e74960545..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: AggregatingMergeTree
----
-
-# Aggregatingmergetree {#aggregatingmergetree}
-
-Le moteur hérite de [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree), modifier la logique pour les parties de données Fusion. ClickHouse remplace toutes les lignes avec la même clé primaire (ou, plus précisément, avec la même [clé de tri](mergetree.md)) avec une seule ligne (dans un rayon d'une partie des données) qui stocke une combinaison d'états de fonctions d'agrégation.
-
-Vous pouvez utiliser `AggregatingMergeTree` tables pour l'agrégation incrémentielle des données, y compris pour les vues matérialisées agrégées.
-
-Le moteur traite toutes les colonnes avec les types suivants:
-
--   [AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md)
--   [SimpleAggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md)
-
-Il est approprié d'utiliser `AggregatingMergeTree` si elle réduit le nombre de lignes par commande.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = AggregatingMergeTree()
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[TTL expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Pour une description des paramètres de requête, voir [demande de description](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Les clauses de requête**
-
-Lors de la création d'un `AggregatingMergeTree` la table de la même [clause](mergetree.md) sont nécessaires, comme lors de la création d'un `MergeTree` table.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets et, si possible, remplacez les anciens projets par la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
-```
-
-Tous les paramètres ont la même signification que dans `MergeTree`.
-</details>
-
-## Sélectionner et insérer {#select-and-insert}
-
-Pour insérer des données, utilisez [INSERT SELECT](../../../sql-reference/statements/insert-into.md) requête avec l'ensemble-l'État des fonctions.
-Lors de la sélection des données `AggregatingMergeTree` table, utilisez `GROUP BY` et les mêmes fonctions d'agrégat que lors de l'insertion de données, mais en utilisant `-Merge` suffixe.
-
-Dans les résultats de `SELECT` requête, les valeurs de `AggregateFunction` type ont une représentation binaire spécifique à l'implémentation pour tous les formats de sortie ClickHouse. Si les données de vidage dans, par exemple, `TabSeparated` format avec `SELECT` requête alors ce vidage peut être chargé en utilisant `INSERT` requête.
-
-## Exemple D'une vue matérialisée agrégée {#example-of-an-aggregated-materialized-view}
-
-`AggregatingMergeTree` vue matérialisée qui regarde le `test.visits` table:
-
-``` sql
-CREATE MATERIALIZED VIEW test.basic
-ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate)
-AS SELECT
-    CounterID,
-    StartDate,
-    sumState(Sign)    AS Visits,
-    uniqState(UserID) AS Users
-FROM test.visits
-GROUP BY CounterID, StartDate;
-```
-
-Insertion de données dans la `test.visits` table.
-
-``` sql
-INSERT INTO test.visits ...
-```
-
-Les données sont insérées dans la table et la vue `test.basic` que va effectuer l'agrégation.
-
-Pour obtenir les données agrégées, nous devons exécuter une requête telle que `SELECT ... GROUP BY ...` à partir de la vue `test.basic`:
-
-``` sql
-SELECT
-    StartDate,
-    sumMerge(Visits) AS Visits,
-    uniqMerge(Users) AS Users
-FROM test.basic
-GROUP BY StartDate
-ORDER BY StartDate;
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md
deleted file mode 100644
index 80f61622539..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,306 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: CollapsingMergeTree
----
-
-# CollapsingMergeTree {#table_engine-collapsingmergetree}
-
-Le moteur hérite de [MergeTree](mergetree.md) et ajoute la logique de l'effondrement des lignes de données de pièces algorithme de fusion.
-
-`CollapsingMergeTree` supprime de manière asynchrone (réduit) les paires de lignes si tous les champs d'une clé de tri (`ORDER BY`) sont équivalents à l'exception du champ particulier `Sign` ce qui peut avoir `1` et `-1` valeur. Les lignes sans paire sont conservées. Pour plus de détails, voir le [Effondrer](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing) la section du document.
-
-Le moteur peut réduire considérablement le volume de stockage et augmenter l'efficacité de `SELECT` requête en conséquence.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Pour une description des paramètres de requête, voir [description de la requête](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Paramètres CollapsingMergeTree**
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` est un “state” rangée, `-1` est un “cancel” rangée.
-
-    Column data type — `Int8`.
-
-**Les clauses de requête**
-
-Lors de la création d'un `CollapsingMergeTree` de table, de la même [les clauses de requête](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) sont nécessaires, comme lors de la création d'un `MergeTree` table.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets et, si possible, remplacez les anciens projets par la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] CollapsingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, sign)
-```
-
-Tous les paramètres excepté `sign` ont la même signification que dans `MergeTree`.
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` — “state” rangée, `-1` — “cancel” rangée.
-
-    Column Data Type — `Int8`.
-
-</details>
-
-## Effondrer {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing}
-
-### Données {#data}
-
-Considérez la situation où vous devez enregistrer des données en constante évolution pour un objet. Il semble logique d'avoir une ligne pour un objet et de la mettre à jour à tout changement, mais l'opération de mise à jour est coûteuse et lente pour le SGBD car elle nécessite une réécriture des données dans le stockage. Si vous avez besoin d'écrire des données rapidement, la mise à jour n'est pas acceptable, mais vous pouvez écrire les modifications d'un objet de manière séquentielle comme suit.
-
-Utilisez la colonne particulière `Sign`. Si `Sign = 1` cela signifie que la ligne est un état d'un objet, appelons-la “state” rangée. Si `Sign = -1` il signifie l'annulation de l'état d'un objet avec les mêmes attributs, nous allons l'appeler “cancel” rangée.
-
-Par exemple, nous voulons calculer combien de pages les utilisateurs ont vérifié sur un site et combien de temps ils étaient là. À un certain moment nous écrire la ligne suivante avec l'état de l'activité de l'utilisateur:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-À un moment donné, nous enregistrons le changement d'activité de l'utilisateur et l'écrivons avec les deux lignes suivantes.
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-La première ligne annule le précédent état de l'objet (utilisateur). Il doit copier les champs de clé de tri de l'état annulé sauf `Sign`.
-
-La deuxième ligne contient l'état actuel.
-
-Comme nous avons besoin seulement le dernier état de l'activité de l'utilisateur, les lignes
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-peut être supprimé en réduisant l'état invalide (ancien) d'un objet. `CollapsingMergeTree` fait cela lors de la fusion des parties de données.
-
-Pourquoi nous avons besoin de 2 lignes pour chaque changement lu dans le [Algorithme](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm) paragraphe.
-
-**Propriétés particulières d'une telle approche**
-
-1.  Le programme qui écrit les données doit se souvenir de l'état d'un objet pour pouvoir l'annuler. “Cancel” string doit contenir des copies des champs de clé de tri du “state” chaîne et le contraire `Sign`. Il augmente la taille initiale de stockage, mais permet d'écrire les données rapidement.
-2.  Les tableaux de plus en plus longs dans les colonnes réduisent l'efficacité du moteur en raison de la charge pour l'écriture. Plus les données sont simples, plus l'efficacité est élevée.
-3.  Le `SELECT` les résultats dépendent fortement de la cohérence de l'historique des modifications d'objet. Être précis lors de la préparation des données pour l'insertion. Vous pouvez obtenir des résultats imprévisibles dans des données incohérentes, par exemple des valeurs négatives pour des mesures non négatives telles que la profondeur de session.
-
-### Algorithme {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm}
-
-Lorsque ClickHouse fusionne des parties de données, chaque groupe de lignes consécutives avec la même clé de tri (`ORDER BY`) est réduit à pas plus de deux rangées, une avec `Sign = 1` (“state” ligne) et l'autre avec `Sign = -1` (“cancel” rangée). En d'autres termes, les entrées de l'effondrement.
-
-Pour chaque partie de données résultante clickhouse enregistre:
-
-1.  Première “cancel” et la dernière “state” lignes, si le nombre de “state” et “cancel” lignes correspond et la dernière ligne est un “state” rangée.
-2.  La dernière “state” ligne, si il y a plus de “state” les lignes de “cancel” rangée.
-3.  Première “cancel” ligne, si il y a plus de “cancel” les lignes de “state” rangée.
-4.  Aucune des lignes, dans tous les autres cas.
-
-Aussi quand il y a au moins 2 plus “state” les lignes de “cancel” les lignes, ou au moins 2 de plus “cancel” rangs puis “state” la fusion continue, mais ClickHouse traite cette situation comme une erreur logique et l'enregistre dans le journal du serveur. Cette erreur peut se produire si les mêmes données ont été insérées plus d'une fois.
-
-Ainsi, l'effondrement ne devrait pas changer les résultats du calcul des statistiques.
-Les changements se sont progressivement effondrés de sorte qu'à la fin seul le dernier état de presque tous les objets à gauche.
-
-Le `Sign` est nécessaire car l'algorithme de fusion ne garantit pas que toutes les lignes avec la même clé de tri seront dans la même partie de données résultante et même sur le même serveur physique. Processus de ClickHouse `SELECT` les requêtes avec plusieurs threads, et il ne peut pas prédire l'ordre des lignes dans le résultat. L'agrégation est nécessaire s'il y a un besoin d'obtenir complètement “collapsed” les données de `CollapsingMergeTree` table.
-
-Pour finaliser la réduction, écrivez une requête avec `GROUP BY` fonctions de clause et d'agrégation qui tiennent compte du signe. Par exemple, pour calculer la quantité, l'utilisation `sum(Sign)` plutôt `count()`. Pour calculer la somme de quelque chose, utilisez `sum(Sign * x)` plutôt `sum(x)` et ainsi de suite , et également ajouter `HAVING sum(Sign) > 0`.
-
-Aggregate `count`, `sum` et `avg` pourrait être calculée de cette manière. Aggregate `uniq` peut être calculé si un objet a au moins un état non réduit. Aggregate `min` et `max` impossible de calculer parce que `CollapsingMergeTree` n'enregistre pas l'historique des valeurs des États réduits.
-
-Si vous avez besoin d'extraire des données sans agrégation (par exemple, pour vérifier si des lignes sont présentes dont les valeurs les plus récentes correspondent à certaines conditions), vous pouvez utiliser `FINAL` le modificateur du `FROM` clause. Cette approche est nettement moins efficace.
-
-## Exemple D'utilisation {#example-of-use}
-
-Les données de l'exemple:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Création de la table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE UAct
-(
-    UserID UInt64,
-    PageViews UInt8,
-    Duration UInt8,
-    Sign Int8
-)
-ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
-ORDER BY UserID
-```
-
-Insertion des données:
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1)
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1),(4324182021466249494, 6, 185, 1)
-```
-
-Nous utilisons deux `INSERT` requêtes pour créer deux parties de données différentes. Si nous insérons les données avec une requête, ClickHouse crée une partie de données et n'effectuera aucune fusion.
-
-L'obtention de données:
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Que voyons-nous et où s'effondre?
-
-Avec deux `INSERT` requêtes, nous avons créé 2 parties de données. Le `SELECT` la requête a été effectuée dans 2 threads, et nous avons obtenu un ordre aléatoire de lignes. L'effondrement n'a pas eu lieu car il n'y avait pas encore de fusion des parties de données. ClickHouse fusionne une partie des données dans un moment inconnu que nous ne pouvons pas prédire.
-
-Nous avons donc besoin d'agrégation:
-
-``` sql
-SELECT
-    UserID,
-    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
-    sum(Duration * Sign) AS Duration
-FROM UAct
-GROUP BY UserID
-HAVING sum(Sign) > 0
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
-```
-
-Si nous n'avons pas besoin d'agrégation et de vouloir forcer l'effondrement, nous pouvons utiliser `FINAL` le modificateur `FROM` clause.
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct FINAL
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Cette façon de sélectionner les données est très inefficace. Ne l'utilisez pas pour les grandes tables.
-
-## Exemple D'une autre approche {#example-of-another-approach}
-
-Les données de l'exemple:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
-│ 4324182021466249494 │        -5 │     -146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-L'idée est que les fusions ne prennent en compte que les champs clés. Et dans le “Cancel” ligne nous pouvons spécifier des valeurs négatives qui égalisent la version précédente de la ligne lors de la sommation sans utiliser la colonne de signe. Pour cette approche, il est nécessaire de changer le type de données `PageViews`,`Duration` pour stocker les valeurs négatives de UInt8 - \> Int16.
-
-``` sql
-CREATE TABLE UAct
-(
-    UserID UInt64,
-    PageViews Int16,
-    Duration Int16,
-    Sign Int8
-)
-ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
-ORDER BY UserID
-```
-
-Nous allons tester l'approche:
-
-``` sql
-insert into UAct values(4324182021466249494,  5,  146,  1);
-insert into UAct values(4324182021466249494, -5, -146, -1);
-insert into UAct values(4324182021466249494,  6,  185,  1);
-
-select * from UAct final; // avoid using final in production (just for a test or small tables)
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    UserID,
-    sum(PageViews) AS PageViews,
-    sum(Duration) AS Duration
-FROM UAct
-GROUP BY UserID
-```text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
-```
-
-``` sqk
-select count() FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌─count()─┐
-│       3 │
-└─────────┘
-```
-
-``` sql
-optimize table UAct final;
-
-select * FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/collapsingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md
deleted file mode 100644
index 2fa80236adc..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 32
-toc_title: "Cl\xE9 De Partitionnement Personnalis\xE9e"
----
-
-# Clé De Partitionnement Personnalisée {#custom-partitioning-key}
-
-Le partitionnement est disponible pour [MergeTree](mergetree.md) table de famille (y compris les [répliqué](replication.md) table). [Les vues matérialisées](../special/materializedview.md#materializedview) basé sur les tables MergeTree prennent également en charge le partitionnement.
-
-Une partition est une combinaison logique d'enregistrements dans une table selon un critère spécifié. Vous pouvez définir une partition par un critère arbitraire, comme, par mois, par jour, ou par type d'événement. Chaque partition est stockée séparément pour simplifier les manipulations de ces données. Lors de l'accès aux données, ClickHouse utilise le plus petit sous-ensemble de partitions possible.
-
-La partition est spécifiée dans le `PARTITION BY expr` clause lors de [création d'une table](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table). La clé de partition peut être n'importe quelle expression des colonnes de la table. Par exemple, pour spécifier le partitionnement par mois, utilisez l'expression `toYYYYMM(date_column)`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE visits
-(
-    VisitDate Date,
-    Hour UInt8,
-    ClientID UUID
-)
-ENGINE = MergeTree()
-PARTITION BY toYYYYMM(VisitDate)
-ORDER BY Hour;
-```
-
-La clé de partition peut également être un tuple d'expressions (similaire à la [clé primaire](mergetree.md#primary-keys-and-indexes-in-queries)). Exemple:
-
-``` sql
-ENGINE = ReplicatedCollapsingMergeTree('/clickhouse/tables/name', 'replica1', Sign)
-PARTITION BY (toMonday(StartDate), EventType)
-ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID));
-```
-
-Dans cet exemple, nous définissons le partitionnement par les types d'événements qui se sont produits au cours de la semaine en cours.
-
-Lors de l'insertion de nouvelles données dans une table, ces données sont stockées en tant que partie séparée (bloc) triée par la clé primaire. Dans 10-15 minutes après l'insertion, les parties de la même partition sont fusionnées dans la partie entière.
-
-!!! info "Info"
-    Une fusion ne fonctionne que pour les parties de données qui ont la même valeur pour l'expression de partitionnement. Cela signifie **vous ne devriez pas faire des partitions trop granulaires** (plus d'un millier de partitions). Sinon, l' `SELECT` la requête fonctionne mal en raison d'un nombre déraisonnablement élevé de fichiers dans le système de fichiers et des descripteurs de fichiers ouverts.
-
-L'utilisation de la [système.partie](../../../operations/system-tables.md#system_tables-parts) table pour afficher les parties et les partitions de la table. Par exemple, supposons que nous avons une `visits` table avec partitionnement par mois. Nous allons effectuer le `SELECT` la requête pour l' `system.parts` table:
-
-``` sql
-SELECT
-    partition,
-    name,
-    active
-FROM system.parts
-WHERE table = 'visits'
-```
-
-``` text
-┌─partition─┬─name───────────┬─active─┐
-│ 201901    │ 201901_1_3_1   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_1_9_2   │      1 │
-│ 201901    │ 201901_8_8_0   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_9_9_0   │      0 │
-│ 201902    │ 201902_4_6_1   │      1 │
-│ 201902    │ 201902_10_10_0 │      1 │
-│ 201902    │ 201902_11_11_0 │      1 │
-└───────────┴────────────────┴────────┘
-```
-
-Le `partition` colonne contient les noms des partitions. Il y a deux partitions dans cet exemple: `201901` et `201902`. Vous pouvez utiliser cette valeur de colonne pour spécifier le nom de [ALTER … PARTITION](#alter_manipulations-with-partitions) requête.
-
-Le `name` colonne contient les noms des parties de données de partition. Vous pouvez utiliser cette colonne pour spécifier le nom de la partie dans la [ALTER ATTACH PART](#alter_attach-partition) requête.
-
-Décomposons le nom de la première partie: `201901_1_3_1`:
-
--   `201901` est le nom de la partition.
--   `1` est le nombre minimum du bloc de données.
--   `3` est le nombre maximal de blocs de données.
--   `1` est le niveau de bloc (la profondeur de l'arbre de fusion à partir duquel il est formé).
-
-!!! info "Info"
-    Les parties des tables de type ancien ont le nom: `20190117_20190123_2_2_0` (date minimale - date maximale - numéro de bloc minimum - numéro de bloc maximum-niveau).
-
-Le `active` colonne indique le statut de la partie. `1` est active; `0` est inactif. Les parties inactives sont, par exemple, des parties source restant après la fusion à une partie plus grande. Les parties de données corrompues sont également indiquées comme inactives.
-
-Comme vous pouvez le voir dans l'exemple, il y a plusieurs parties séparées de la même partition (par exemple, `201901_1_3_1` et `201901_1_9_2`). Cela signifie que ces parties ne sont pas encore fusionnées. Clickhouse fusionne les parties insérées des données périodiquement, environ 15 minutes après l'insertion. En outre, vous pouvez effectuer une fusion non planifiée en utilisant [OPTIMIZE](../../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) requête. Exemple:
-
-``` sql
-OPTIMIZE TABLE visits PARTITION 201902;
-```
-
-``` text
-┌─partition─┬─name───────────┬─active─┐
-│ 201901    │ 201901_1_3_1   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_1_9_2   │      1 │
-│ 201901    │ 201901_8_8_0   │      0 │
-│ 201901    │ 201901_9_9_0   │      0 │
-│ 201902    │ 201902_4_6_1   │      0 │
-│ 201902    │ 201902_4_11_2  │      1 │
-│ 201902    │ 201902_10_10_0 │      0 │
-│ 201902    │ 201902_11_11_0 │      0 │
-└───────────┴────────────────┴────────┘
-```
-
-Les parties inactives seront supprimées environ 10 minutes après la fusion.
-
-Une autre façon d'afficher un ensemble de pièces et de partitions est d'aller dans le répertoire de la table: `/var/lib/clickhouse/data/<database>/<table>/`. Exemple:
-
-``` bash
-/var/lib/clickhouse/data/default/visits$ ls -l
-total 40
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  1 16:48 201901_1_3_1
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:17 201901_1_9_2
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 15:52 201901_8_8_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 15:52 201901_9_9_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:17 201902_10_10_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:17 201902_11_11_0
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 16:19 201902_4_11_2
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  5 12:09 201902_4_6_1
-drwxr-xr-x 2 clickhouse clickhouse 4096 Feb  1 16:48 detached
-```
-
-Dossier ‘201901_1_1_0’, ‘201901_1_7_1’ et ainsi de suite sont les répertoires des parties. Chaque partie se rapporte à une partition correspondante et contient des données juste pour un certain mois (la table dans cet exemple a partitionnement par mois).
-
-Le `detached` le répertoire contient des parties qui ont été détachées de la table à l'aide [DETACH](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_detach-partition) requête. Les parties corrompues sont également déplacées dans ce répertoire, au lieu d'être supprimées. Le serveur n'utilise pas les pièces de la `detached` directory. You can add, delete, or modify the data in this directory at any time – the server will not know about this until you run the [ATTACH](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_attach-partition) requête.
-
-Notez que sur le serveur d'exploitation, vous ne pouvez pas modifier manuellement l'ensemble de pièces ou leurs données sur le système de fichiers, car le serveur ne le saura pas. Pour les tables non répliquées, vous pouvez le faire lorsque le serveur est arrêté, mais ce n'est pas recommandé. Pour les tables répliquées, l'ensemble de pièces ne peut en aucun cas être modifié.
-
-ClickHouse vous permet d'effectuer des opérations avec les partitions: les supprimer, copier d'une table à une autre, ou créer une sauvegarde. Voir la liste de toutes les opérations de la section [Manipulations avec des Partitions et des pièces](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/custom_partitioning_key/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md
deleted file mode 100644
index 03fae8ea261..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,174 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: GraphiteMergeTree
----
-
-# GraphiteMergeTree {#graphitemergetree}
-
-Ce moteur est conçu pour l'amincissement et l'agrégation / moyenne (cumul) [Graphite](http://graphite.readthedocs.io/en/latest/index.html) données. Il peut être utile aux développeurs qui veulent utiliser ClickHouse comme un magasin de données pour Graphite.
-
-Vous pouvez utiliser N'importe quel moteur de table ClickHouse pour stocker les données Graphite si vous n'avez pas besoin de cumul, mais si vous avez besoin d'un cumul, utilisez `GraphiteMergeTree`. Le moteur réduit le volume de stockage et augmente l'efficacité des requêtes de Graphite.
-
-Le moteur hérite des propriétés de [MergeTree](mergetree.md).
-
-## Création d'une Table {#creating-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    Path String,
-    Time DateTime,
-    Value <Numeric_type>,
-    Version <Numeric_type>
-    ...
-) ENGINE = GraphiteMergeTree(config_section)
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Voir une description détaillée de la [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) requête.
-
-Un tableau pour les données de Graphite devrait avoir les colonnes suivantes pour les données suivantes:
-
--   Nom métrique (Capteur De Graphite). Type de données: `String`.
-
--   Temps de mesure de la métrique. Type de données: `DateTime`.
-
--   La valeur de la métrique. Type de données: tout numérique.
-
--   La Version de la métrique. Type de données: tout numérique.
-
-    ClickHouse enregistre les lignes avec la version la plus élevée ou la dernière écrite si les versions sont les mêmes. Les autres lignes sont supprimées lors de la fusion des parties de données.
-
-Les noms de ces colonnes doivent être définis dans la configuration de cumul.
-
-**GraphiteMergeTree paramètres**
-
--   `config_section` — Name of the section in the configuration file, where are the rules of rollup set.
-
-**Les clauses de requête**
-
-Lors de la création d'un `GraphiteMergeTree` de table, de la même [clause](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) sont nécessaires, comme lors de la création d'un `MergeTree` table.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets et, si possible, remplacez les anciens projets par la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    EventDate Date,
-    Path String,
-    Time DateTime,
-    Value <Numeric_type>,
-    Version <Numeric_type>
-    ...
-) ENGINE [=] GraphiteMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, config_section)
-```
-
-Tous les paramètres excepté `config_section` ont la même signification que dans `MergeTree`.
-
--   `config_section` — Name of the section in the configuration file, where are the rules of rollup set.
-
-</details>
-
-## Configuration De Cumul {#rollup-configuration}
-
-Les paramètres de cumul sont définis par [graphite_rollup](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) paramètre dans la configuration du serveur. Le nom du paramètre pourrait être tout. Vous pouvez créer plusieurs configurations et les utiliser pour différentes tables.
-
-Structure de configuration de cumul:
-
-      required-columns
-      patterns
-
-### Les Colonnes Requises {#required-columns}
-
--   `path_column_name` — The name of the column storing the metric name (Graphite sensor). Default value: `Path`.
--   `time_column_name` — The name of the column storing the time of measuring the metric. Default value: `Time`.
--   `value_column_name` — The name of the column storing the value of the metric at the time set in `time_column_name`. Valeur par défaut: `Value`.
--   `version_column_name` — The name of the column storing the version of the metric. Default value: `Timestamp`.
-
-### Modèle {#patterns}
-
-La Structure de la `patterns` section:
-
-``` text
-pattern
-    regexp
-    function
-pattern
-    regexp
-    age + precision
-    ...
-pattern
-    regexp
-    function
-    age + precision
-    ...
-pattern
-    ...
-default
-    function
-    age + precision
-    ...
-```
-
-!!! warning "Attention"
-    Les motifs doivent être strictement commandés:
-
-      1. Patterns without `function` or `retention`.
-      1. Patterns with both `function` and `retention`.
-      1. Pattern `default`.
-
-Lors du traitement d'une ligne, ClickHouse vérifie les règles `pattern` section. Chacun `pattern` (comprendre `default`) les articles peuvent contenir des `function` paramètre d'agrégation, `retention` les paramètres ou les deux à la fois. Si le nom de la métrique correspond `regexp` les règles de la `pattern` section (ou sections) sont appliquées; sinon, les règles de la `default` section sont utilisés.
-
-Champs pour `pattern` et `default` section:
-
--   `regexp`– A pattern for the metric name.
--   `age` – The minimum age of the data in seconds.
--   `precision`– How precisely to define the age of the data in seconds. Should be a divisor for 86400 (seconds in a day).
--   `function` – The name of the aggregating function to apply to data whose age falls within the range `[age, age + precision]`.
-
-### Exemple De Configuration {#configuration-example}
-
-``` xml
-<graphite_rollup>
-    <version_column_name>Version</version_column_name>
-    <pattern>
-        <regexp>click_cost</regexp>
-        <function>any</function>
-        <retention>
-            <age>0</age>
-            <precision>5</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>86400</age>
-            <precision>60</precision>
-        </retention>
-    </pattern>
-    <default>
-        <function>max</function>
-        <retention>
-            <age>0</age>
-            <precision>60</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>3600</age>
-            <precision>300</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>86400</age>
-            <precision>3600</precision>
-        </retention>
-    </default>
-</graphite_rollup>
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/graphitemergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/index.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
deleted file mode 100644
index e2de11a7591..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Famille MergeTree
-toc_priority: 28
----
-
-
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
deleted file mode 100644
index 475682bfc93..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,654 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 30
-toc_title: MergeTree
----
-
-# MergeTree {#table_engines-mergetree}
-
-Le `MergeTree` moteur et autres moteurs de cette famille (`*MergeTree`) sont les moteurs de table ClickHouse les plus robustes.
-
-Les moteurs de la `MergeTree` famille sont conçus pour l'insertion d'une très grande quantité de données dans une table. Les données sont rapidement écrites dans la table partie par partie, puis des règles sont appliquées pour fusionner les parties en arrière-plan. Cette méthode est beaucoup plus efficace que de réécrire continuellement les données dans le stockage pendant l'insertion.
-
-Principales caractéristiques:
-
--   Stocke les données triées par clé primaire.
-
-    Cela vous permet de créer un petit index clairsemé qui aide à trouver les données plus rapidement.
-
--   Les Partitions peuvent être utilisées si [clé de partitionnement](custom-partitioning-key.md) est spécifié.
-
-    ClickHouse prend en charge certaines opérations avec des partitions plus efficaces que les opérations générales sur les mêmes données avec le même résultat. ClickHouse Coupe également automatiquement les données de partition où la clé de partitionnement est spécifiée dans la requête. Cela améliore également les performances de la requête.
-
--   Prise en charge de la réplication des données.
-
-    La famille de `ReplicatedMergeTree` tables fournit la réplication des données. Pour plus d'informations, voir [Réplication des données](replication.md).
-
--   Appui d'échantillonnage de données.
-
-    Si nécessaire, vous pouvez définir la méthode d'échantillonnage des données dans le tableau.
-
-!!! info "Info"
-    Le [Fusionner](../special/merge.md#merge) le moteur n'appartient pas à la `*MergeTree` famille.
-
-## Création d'une Table {#table_engine-mergetree-creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
-    ...
-    INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
-    INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
-) ENGINE = MergeTree()
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[PRIMARY KEY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Pour une description des paramètres, voir [Créer une description de requête](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-!!! note "Note"
-    `INDEX` est une fonctionnalité expérimentale, voir [Index De Saut De Données](#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes).
-
-### Les Clauses De Requête {#mergetree-query-clauses}
-
--   `ENGINE` — Name and parameters of the engine. `ENGINE = MergeTree()`. Le `MergeTree` le moteur n'a pas de paramètres.
-
--   `PARTITION BY` — The [clé de partitionnement](custom-partitioning-key.md).
-
-    Pour le partitionnement par mois, utilisez les `toYYYYMM(date_column)` l'expression, où `date_column` est une colonne avec une date du type [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md). Les noms de partition ici ont le `"YYYYMM"` format.
-
--   `ORDER BY` — The sorting key.
-
-    Un tuple de colonnes ou d'expressions arbitraires. Exemple: `ORDER BY (CounterID, EventDate)`.
-
--   `PRIMARY KEY` — The primary key if it [diffère de la clé de tri](#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key).
-
-    Par défaut, la clé primaire est la même que la clé de tri (qui est spécifiée par `ORDER BY` clause). Ainsi dans la plupart des cas il n'est pas nécessaire de spécifier un `PRIMARY KEY` clause.
-
--   `SAMPLE BY` — An expression for sampling.
-
-    Si un échantillonnage expression est utilisée, la clé primaire doit contenir. Exemple: `SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`.
-
--   `TTL` — A list of rules specifying storage duration of rows and defining logic of automatic parts movement [entre disques et volumes](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
-
-    L'Expression doit en avoir une `Date` ou `DateTime` colonne comme un résultat. Exemple:
-    `TTL date + INTERVAL 1 DAY`
-
-    Le Type de la règle `DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'` spécifie une action à effectuer avec la partie si l'expression est satisfaite (atteint l'heure actuelle): suppression des Lignes expirées, déplacement d'une partie (si l'expression est satisfaite pour toutes les lignes d'une partie) sur le disque spécifié (`TO DISK 'xxx'`) ou de volume (`TO VOLUME 'xxx'`). Le type par défaut de la règle est suppression (`DELETE`). Liste de règles multiples peut spécifié, mais il ne devrait pas y avoir plus d'un `DELETE` règle.
-
-    Pour plus de détails, voir [TTL pour les colonnes et les tableaux](#table_engine-mergetree-ttl)
-
--   `SETTINGS` — Additional parameters that control the behavior of the `MergeTree`:
-
-    -   `index_granularity` — Maximum number of data rows between the marks of an index. Default value: 8192. See [Le Stockage De Données](#mergetree-data-storage).
-    -   `index_granularity_bytes` — Maximum size of data granules in bytes. Default value: 10Mb. To restrict the granule size only by number of rows, set to 0 (not recommended). See [Le Stockage De Données](#mergetree-data-storage).
-    -   `enable_mixed_granularity_parts` — Enables or disables transitioning to control the granule size with the `index_granularity_bytes` paramètre. Avant la version 19.11, il n'y avait que le `index_granularity` réglage pour restreindre la taille des granules. Le `index_granularity_bytes` le paramètre améliore les performances de ClickHouse lors de la sélection de données à partir de tables avec de grandes lignes (des dizaines et des centaines de mégaoctets). Si vous avez des tables avec de grandes lignes, vous pouvez activer ce paramètre pour les tables d'améliorer l'efficacité de `SELECT` requête.
-    -   `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper` — Storage method of the data parts headers in ZooKeeper. If `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper=1`, puis Zookeeper stocke moins de données. Pour plus d'informations, voir le [Description du réglage](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-use_minimalistic_part_header_in_zookeeper) dans “Server configuration parameters”.
-    -   `min_merge_bytes_to_use_direct_io` — The minimum data volume for merge operation that is required for using direct I/O access to the storage disk. When merging data parts, ClickHouse calculates the total storage volume of all the data to be merged. If the volume exceeds `min_merge_bytes_to_use_direct_io` octets, ClickHouse lit et écrit les données sur le disque de stockage en utilisant l'interface d'E/S directe (`O_DIRECT` option). Si `min_merge_bytes_to_use_direct_io = 0`, puis les e/s directes sont désactivées. Valeur par défaut: `10 * 1024 * 1024 * 1024` octet.
-        <a name="mergetree_setting-merge_with_ttl_timeout"></a>
-    -   `merge_with_ttl_timeout` — Minimum delay in seconds before repeating a merge with TTL. Default value: 86400 (1 day).
-    -   `write_final_mark` — Enables or disables writing the final index mark at the end of data part (after the last byte). Default value: 1. Don't turn it off.
-    -   `merge_max_block_size` — Maximum number of rows in block for merge operations. Default value: 8192.
-    -   `storage_policy` — Storage policy. See [Utilisation de plusieurs périphériques de bloc pour le stockage de données](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
-
-**Exemple de réglage des Sections**
-
-``` sql
-ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
-```
-
-Dans l'exemple, nous définissons le partitionnement par mois.
-
-Nous définissons également une expression pour l'échantillonnage en tant que hachage par l'ID utilisateur. Cela vous permet de pseudorandomiser les données dans la table pour chaque `CounterID` et `EventDate`. Si vous définissez un [SAMPLE](../../../sql-reference/statements/select/sample.md#select-sample-clause) clause lors de la sélection des données, ClickHouse retournera un échantillon de données uniformément pseudo-aléatoire pour un sous-ensemble d'utilisateurs.
-
-Le `index_granularity` paramètre peut être omis, car 8192 est la valeur par défaut.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets. Si possible, optez anciens projets à la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] MergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
-```
-
-**Paramètres MergeTree ()**
-
--   `date-column` — The name of a column of the [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) type. ClickHouse crée automatiquement des partitions par mois en fonction de cette colonne. Les noms de partition sont dans le `"YYYYMM"` format.
--   `sampling_expression` — An expression for sampling.
--   `(primary, key)` — Primary key. Type: [Tuple()](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)
--   `index_granularity` — The granularity of an index. The number of data rows between the “marks” d'un index. La valeur 8192 est appropriée pour la plupart des tâches.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
-```
-
-Le `MergeTree` le moteur est configuré de la même manière que dans l'exemple ci-dessus pour la méthode de configuration du moteur principal.
-</details>
-
-## Le Stockage De Données {#mergetree-data-storage}
-
-Une table se compose de parties de données triées par clé primaire.
-
-Lorsque des données sont insérées dans une table, des parties de données distinctes sont créées et chacune d'elles est lexicographiquement triée par clé primaire. Par exemple, si la clé primaire est `(CounterID, Date)`, les données de la pièce sont triées par `CounterID` et au sein de chaque `CounterID` il est commandé par `Date`.
-
-Les données appartenant à différentes partitions sont séparés en différentes parties. En arrière-plan, ClickHouse fusionne des parties de données pour un stockage plus efficace. Les parties appartenant à des partitions différentes ne sont pas fusionnées. La fusion mécanisme ne garantit pas que toutes les lignes avec la même clé primaire sera dans la même partie des données.
-
-Chaque partie de données est logiquement divisée en granules. Un granule est le plus petit ensemble de données indivisible que ClickHouse lit lors de la sélection des données. ClickHouse ne divise pas les lignes ou les valeurs, de sorte que chaque granule contient toujours un nombre entier de lignes. La première rangée de granules est marqué avec la valeur de la clé primaire de la ligne. Pour chaque partie de données, ClickHouse crée un fichier d'index qui stocke les marques. Pour chaque colonne, que ce soit dans la clé primaire ou non, ClickHouse stocke également les mêmes marques. Ces marques vous permettent de trouver des données directement dans les fichiers de colonnes.
-
-La taille de granule est limitée par `index_granularity` et `index_granularity_bytes` paramètres du moteur de table. Le nombre de lignes dans un granule jette dans la `[1, index_granularity]` gamme, en fonction de la taille des lignes. La taille des granulés peut dépasser `index_granularity_bytes` si la taille d'une seule ligne est supérieure à la valeur du paramètre. Dans ce cas, la taille du granule est égale à la taille de la ligne.
-
-## Clés primaires et Index dans les requêtes {#primary-keys-and-indexes-in-queries}
-
-Prendre la `(CounterID, Date)` clé primaire comme un exemple. Dans ce cas, le tri et l'index peuvent être illustrés comme suit:
-
-      Whole data:     [---------------------------------------------]
-      CounterID:      [aaaaaaaaaaaaaaaaaabbbbcdeeeeeeeeeeeeefgggggggghhhhhhhhhiiiiiiiiikllllllll]
-      Date:           [1111111222222233331233211111222222333211111112122222223111112223311122333]
-      Marks:           |      |      |      |      |      |      |      |      |      |      |
-                      a,1    a,2    a,3    b,3    e,2    e,3    g,1    h,2    i,1    i,3    l,3
-      Marks numbers:   0      1      2      3      4      5      6      7      8      9      10
-
-Si la requête de données spécifie:
-
--   `CounterID in ('a', 'h')` le serveur lit les données dans les gammes des marques `[0, 3)` et `[6, 8)`.
--   `CounterID IN ('a', 'h') AND Date = 3` le serveur lit les données dans les gammes des marques `[1, 3)` et `[7, 8)`.
--   `Date = 3`, le serveur lit les données de la plage de marque `[1, 10]`.
-
-Les exemples ci-dessus montrent qu'il est toujours plus efficace d'utiliser un indice qu'une analyse complète.
-
-Un index clairsemé permet de lire des données supplémentaires. Lors de la lecture d'une plage unique de la clé primaire, jusqu'à `index_granularity * 2` lignes supplémentaires dans chaque bloc de données peut être lu.
-
-Les index clairsemés vous permettent de travailler avec un très grand nombre de lignes de table, car dans la plupart des cas, ces index tiennent dans la RAM de l'ordinateur.
-
-ClickHouse ne nécessite pas de clé primaire unique. Vous pouvez insérer plusieurs lignes avec la même clé primaire.
-
-### Sélection de la clé primaire {#selecting-the-primary-key}
-
-Le nombre de colonnes de la clé primaire n'est pas explicitement limitée. Selon la structure de données, vous pouvez inclure plus ou moins de colonnes dans la clé primaire. Cela peut:
-
--   Améliorer la performance d'un indice.
-
-    Si la clé primaire est `(a, b)`, puis ajouter une autre colonne `c` pour améliorer les performances si les conditions suivantes sont réunies:
-
-    -   Il y a des requêtes avec une condition sur la colonne `c`.
-    -   Longues plages de données (plusieurs fois plus longues que `index_granularity`) avec des valeurs identiques pour `(a, b)` sont communs. En d'autres termes, lors de l'ajout d'une autre colonne vous permet de passer très longues plages de données.
-
--   Améliorer la compression des données.
-
-    ClickHouse trie les données par clé primaire, donc plus la cohérence est élevée, meilleure est la compression.
-
--   Fournir une logique supplémentaire lors de la fusion de parties de [CollapsingMergeTree](collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree) et [SummingMergeTree](summingmergetree.md) moteur.
-
-    Dans ce cas, on peut spécifier l' *clé de tri* qui est différente de la clé primaire.
-
-Une clé primaire longue affectera négativement les performances d'insertion et la consommation de mémoire, mais des colonnes supplémentaires dans la clé primaire n'affecteront pas les performances de ClickHouse pendant `SELECT` requête.
-
-### Choisir une clé primaire qui diffère de la clé de tri {#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key}
-
-Il est possible de spécifier une clé primaire (une expression avec des valeurs qui sont écrites dans le fichier d'index pour chaque marque) qui est différente de la clé de tri (une expression pour trier les lignes dans les parties de données). Dans ce cas, le tuple d'expression de clé primaire doit être un préfixe du tuple d'expression de clé de tri.
-
-Cette fonctionnalité est utile lorsque vous utilisez le [SummingMergeTree](summingmergetree.md) et
-[AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md) table des moteurs. Dans un cas courant lors de l'utilisation de ces moteurs, la table a deux types de colonnes: *dimension* et *mesure*. Les requêtes typiques agrégent les valeurs des colonnes de mesure avec arbitraire `GROUP BY` et filtrage par dimensions. Comme SummingMergeTree et AggregatingMergeTree regroupent des lignes avec la même valeur de la clé de tri, il est naturel d'y ajouter toutes les dimensions. En conséquence, l'expression se compose d'une longue liste de colonnes, et cette liste doit être mise à jour fréquemment avec nouvellement ajoutée.
-
-Dans ce cas, il est logique de ne laisser que quelques colonnes dans la clé primaire qui fourniront des analyses de plage efficaces et ajouteront les colonnes de dimension restantes au tuple de clé de tri.
-
-[ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md) la clé de tri est une opération légère car lorsqu'une nouvelle colonne est ajoutée simultanément à la table et à la clé de tri, les parties de données existantes n'ont pas besoin d'être modifiées. Comme l'ancienne clé de tri est un préfixe de la nouvelle clé de tri et qu'il n'y a pas de données dans la colonne nouvellement ajoutée, les données sont triées à la fois par l'ancienne et la nouvelle clé de tri au moment de la modification de la table.
-
-### Utilisation D'Index et de Partitions dans les requêtes {#use-of-indexes-and-partitions-in-queries}
-
-Pour `SELECT` requêtes, clickhouse analyse si un index peut être utilisé. Un index peut être utilisé si le `WHERE/PREWHERE` clause a une expression (comme l'un des éléments de conjonction, ou entièrement) qui représente une opération de comparaison d'égalité ou d'inégalité, ou si elle a `IN` ou `LIKE` avec un préfixe fixe sur les colonnes ou les expressions qui sont dans la clé primaire ou la clé de partitionnement, ou sur certaines fonctions partiellement répétitives de ces colonnes, ou les relations logiques de ces expressions.
-
-Ainsi, il est possible d'exécuter des requêtes sur une ou plusieurs plages de la clé primaire. Dans cet exemple, les requêtes seront rapides lorsqu'elles sont exécutées pour une balise de suivi spécifique, pour une balise et une plage de dates spécifiques, pour une balise et une date spécifiques, pour plusieurs balises avec une plage de dates, etc.
-
-Regardons le moteur configuré comme suit:
-
-      ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate) SETTINGS index_granularity=8192
-
-Dans ce cas, dans les requêtes:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND CounterID = 34
-SELECT count() FROM table WHERE EventDate = toDate(now()) AND (CounterID = 34 OR CounterID = 42)
-SELECT count() FROM table WHERE ((EventDate >= toDate('2014-01-01') AND EventDate <= toDate('2014-01-31')) OR EventDate = toDate('2014-05-01')) AND CounterID IN (101500, 731962, 160656) AND (CounterID = 101500 OR EventDate != toDate('2014-05-01'))
-```
-
-ClickHouse utilisera l'index de clé primaire pour supprimer les données incorrectes et la clé de partitionnement mensuel pour supprimer les partitions qui se trouvent dans des plages de dates incorrectes.
-
-Les requêtes ci-dessus montrent que l'index est utilisé même pour les expressions complexes. La lecture de la table est organisée de sorte que l'utilisation de l'index ne peut pas être plus lente qu'une analyse complète.
-
-Dans l'exemple ci-dessous, l'index ne peut pas être utilisé.
-
-``` sql
-SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'
-```
-
-Pour vérifier si ClickHouse pouvez utiliser l'index lors de l'exécution d'une requête, utilisez les paramètres [force_index_by_date](../../../operations/settings/settings.md#settings-force_index_by_date) et [force_primary_key](../../../operations/settings/settings.md).
-
-La clé de partitionnement par mois permet de lire uniquement les blocs de données qui contiennent des dates de la plage appropriée. Dans ce cas, le bloc de données peut contenir des données pour plusieurs dates (jusqu'à un mois entier). Dans un bloc, les données sont triées par clé primaire, qui peut ne pas contenir la date comme première colonne. Pour cette raison, l'utilisation d'une requête avec seulement une condition de date qui ne spécifie pas le préfixe de clé primaire entraînera la lecture de plus de données que pour une seule date.
-
-### Utilisation de L'Index pour les clés primaires partiellement monotones {#use-of-index-for-partially-monotonic-primary-keys}
-
-Considérons, par exemple, les jours du mois. Ils forment un [monotone de la séquence](https://en.wikipedia.org/wiki/Monotonic_function) pendant un mois, mais pas monotone pendant des périodes plus longues. C'est une séquence partiellement monotone. Si un utilisateur crée la table avec une clé primaire partiellement monotone, ClickHouse crée un index clairsemé comme d'habitude. Lorsqu'un utilisateur sélectionne des données à partir de ce type de table, ClickHouse analyse les conditions de requête. Si L'utilisateur veut obtenir des données entre deux marques de l'index et que ces deux marques tombent dans un mois, ClickHouse peut utiliser l'index dans ce cas particulier car il peut calculer la distance entre les paramètres d'une requête et les marques d'index.
-
-ClickHouse ne peut pas utiliser un index si les valeurs de la clé primaire dans la plage de paramètres de requête ne représentent pas une séquence monotone. Dans ce cas, ClickHouse utilise la méthode full scan.
-
-ClickHouse utilise cette logique non seulement pour les séquences de jours du mois, mais pour toute clé primaire qui représente une séquence partiellement monotone.
-
-### Index de saut de données (expérimental) {#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes}
-
-La déclaration d'index se trouve dans la section colonnes du `CREATE` requête.
-
-``` sql
-INDEX index_name expr TYPE type(...) GRANULARITY granularity_value
-```
-
-Pour les tables de la `*MergeTree` famille, les indices de saut de données peuvent être spécifiés.
-
-Ces indices agrégent certaines informations sur l'expression spécifiée sur les blocs, qui consistent en `granularity_value` granules (la taille du granule est spécifiée en utilisant `index_granularity` réglage dans le moteur de table). Ensuite, ces agrégats sont utilisés dans `SELECT` requêtes pour réduire la quantité de données à lire à partir du disque en ignorant de gros blocs de données `where` la requête ne peut pas être satisfait.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_name
-(
-    u64 UInt64,
-    i32 Int32,
-    s String,
-    ...
-    INDEX a (u64 * i32, s) TYPE minmax GRANULARITY 3,
-    INDEX b (u64 * length(s)) TYPE set(1000) GRANULARITY 4
-) ENGINE = MergeTree()
-...
-```
-
-Les Indices de L'exemple peuvent être utilisés par ClickHouse pour réduire la quantité de données à lire à partir du disque dans les requêtes suivantes:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM table WHERE s < 'z'
-SELECT count() FROM table WHERE u64 * i32 == 10 AND u64 * length(s) >= 1234
-```
-
-#### Types d'Indices disponibles {#available-types-of-indices}
-
--   `minmax`
-
-    Magasins extrêmes de l'expression spécifiée (si l'expression est `tuple` puis il stocke les extrêmes pour chaque élément de `tuple`), utilise les informations stockées pour sauter des blocs de données comme la clé primaire.
-
--   `set(max_rows)`
-
-    Stocke les valeurs uniques de l'expression spécifiée (pas plus de `max_rows` rangée, `max_rows=0` moyen “no limits”). Utilise les valeurs pour vérifier si le `WHERE` l'expression n'est pas satisfiable sur un bloc de données.
-
--   `ngrambf_v1(n, size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)`
-
-    Magasins un [Filtre de Bloom](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) qui contient tous les ngrams d'un bloc de données. Fonctionne uniquement avec des chaînes. Peut être utilisé pour l'optimisation de `equals`, `like` et `in` expression.
-
-    -   `n` — ngram size,
-    -   `size_of_bloom_filter_in_bytes` — Bloom filter size in bytes (you can use large values here, for example, 256 or 512, because it can be compressed well).
-    -   `number_of_hash_functions` — The number of hash functions used in the Bloom filter.
-    -   `random_seed` — The seed for Bloom filter hash functions.
-
--   `tokenbf_v1(size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)`
-
-    Le même que `ngrambf_v1`, mais stocke des jetons au lieu de ngrams. Les jetons sont des séquences séparées par des caractères non alphanumériques.
-
--   `bloom_filter([false_positive])` — Stores a [Filtre de Bloom](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) pour les colonnes spécifiées.
-
-    Facultatif `false_positive` le paramètre est la probabilité de recevoir une réponse faussement positive du filtre. Valeurs possibles: (0, 1). Valeur par défaut: 0.025.
-
-    Types de données pris en charge: `Int*`, `UInt*`, `Float*`, `Enum`, `Date`, `DateTime`, `String`, `FixedString`, `Array`, `LowCardinality`, `Nullable`.
-
-    Les fonctions suivantes peuvent l'utiliser: [égal](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md), [notEquals](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md), [dans](../../../sql-reference/functions/in-functions.md), [notIn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md), [avoir](../../../sql-reference/functions/array-functions.md).
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-INDEX sample_index (u64 * length(s)) TYPE minmax GRANULARITY 4
-INDEX sample_index2 (u64 * length(str), i32 + f64 * 100, date, str) TYPE set(100) GRANULARITY 4
-INDEX sample_index3 (lower(str), str) TYPE ngrambf_v1(3, 256, 2, 0) GRANULARITY 4
-```
-
-#### Les Fonctions De Soutien {#functions-support}
-
-Les Conditions dans le `WHERE` la clause contient des appels des fonctions qui fonctionnent avec des colonnes. Si la colonne fait partie d'un index, ClickHouse essaie d'utiliser cet index lors de l'exécution des fonctions. ClickHouse prend en charge différents sous-ensembles de fonctions pour l'utilisation d'index.
-
-Le `set` l'indice peut être utilisé avec toutes les fonctions. Les sous-ensembles de fonctions pour les autres index sont présentés dans le tableau ci-dessous.
-
-| Fonction (opérateur) / Indice de                                                                             | clé primaire | minmax | ngrambf_v1 | tokenbf_v1 | bloom_filter |
-|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------|--------|-------------|-------------|---------------|
-| [égal (=, ==)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-equals)                     | ✔            | ✔      | ✔           | ✔           | ✔             |
-| [notEquals (!=, \<\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-notequals)          | ✔            | ✔      | ✔           | ✔           | ✔             |
-| [comme](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-like)                           | ✔            | ✔      | ✔           | ✗           | ✗             |
-| [notLike](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-notlike)                      | ✔            | ✔      | ✔           | ✗           | ✗             |
-| [startsWith](../../../sql-reference/functions/string-functions.md#startswith)                                | ✔            | ✔      | ✔           | ✔           | ✗             |
-| [endsWith](../../../sql-reference/functions/string-functions.md#endswith)                                    | ✗            | ✗      | ✔           | ✔           | ✗             |
-| [multiSearchAny](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-multisearchany)        | ✗            | ✗      | ✔           | ✗           | ✗             |
-| [dans](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions)                                        | ✔            | ✔      | ✔           | ✔           | ✔             |
-| [notIn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions)                                       | ✔            | ✔      | ✔           | ✔           | ✔             |
-| [peu (\<)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-less)                           | ✔            | ✔      | ✗           | ✗           | ✗             |
-| [grand (\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greater)                      | ✔            | ✔      | ✗           | ✗           | ✗             |
-| [lessOrEquals (\<=)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-lessorequals)         | ✔            | ✔      | ✗           | ✗           | ✗             |
-| [greaterOrEquals ( \> =)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greaterorequals) | ✔            | ✔      | ✗           | ✗           | ✗             |
-| [vide](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-empty)                                   | ✔            | ✔      | ✗           | ✗           | ✗             |
-| [notEmpty](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-notempty)                            | ✔            | ✔      | ✗           | ✗           | ✗             |
-| hasToken                                                                                                     | ✗            | ✗      | ✗           | ✔           | ✗             |
-
-Les fonctions avec un argument constant inférieur à la taille ngram ne peuvent pas être utilisées par `ngrambf_v1` pour l'optimisation de la requête.
-
-Les filtres Bloom peuvent avoir des correspondances faussement positives, de sorte que le `ngrambf_v1`, `tokenbf_v1`, et `bloom_filter` les index ne peuvent pas être utilisés pour optimiser les requêtes où le résultat d'une fonction est censé être faux, par exemple:
-
--   Peut être optimisé:
-    -   `s LIKE '%test%'`
-    -   `NOT s NOT LIKE '%test%'`
-    -   `s = 1`
-    -   `NOT s != 1`
-    -   `startsWith(s, 'test')`
--   Ne peut pas être optimisé:
-    -   `NOT s LIKE '%test%'`
-    -   `s NOT LIKE '%test%'`
-    -   `NOT s = 1`
-    -   `s != 1`
-    -   `NOT startsWith(s, 'test')`
-
-## Accès Simultané Aux Données {#concurrent-data-access}
-
-Pour l'accès aux tables simultanées, nous utilisons le multi-versioning. En d'autres termes, lorsqu'une table est lue et mise à jour simultanément, les données sont lues à partir d'un ensemble de parties en cours au moment de la requête. Il n'y a pas de longues mèches. Les Inserts ne gênent pas les opérations de lecture.
-
-Lecture à partir d'un tableau est automatiquement parallélisée.
-
-## TTL pour les colonnes et les tableaux {#table_engine-mergetree-ttl}
-
-Détermine la durée de vie de des valeurs.
-
-Le `TTL` clause peut être définie pour la table entière et pour chaque colonne individuelle. Ttl de niveau Table peut également spécifier la logique de déplacement automatique des données entre les disques et les volumes.
-
-Les Expressions doivent évaluer pour [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) type de données.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-TTL time_column
-TTL time_column + interval
-```
-
-Définir `interval`, utiliser [intervalle](../../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime) opérateur.
-
-``` sql
-TTL date_time + INTERVAL 1 MONTH
-TTL date_time + INTERVAL 15 HOUR
-```
-
-### Colonne TTL {#mergetree-column-ttl}
-
-Lorsque les valeurs de la colonne expirent, ClickHouse les remplace par les valeurs par défaut du type de données de la colonne. Si toutes les valeurs de colonne de la partie données expirent, ClickHouse supprime cette colonne de la partie données d'un système de fichiers.
-
-Le `TTL` la clause ne peut pas être utilisée pour les colonnes clés.
-
-Exemple:
-
-Création d'une table avec TTL
-
-``` sql
-CREATE TABLE example_table
-(
-    d DateTime,
-    a Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
-    b Int TTL d + INTERVAL 1 MONTH,
-    c String
-)
-ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY toYYYYMM(d)
-ORDER BY d;
-```
-
-Ajout de TTL à une colonne d'une table existante
-
-``` sql
-ALTER TABLE example_table
-    MODIFY COLUMN
-    c String TTL d + INTERVAL 1 DAY;
-```
-
-Modification de TTL de la colonne
-
-``` sql
-ALTER TABLE example_table
-    MODIFY COLUMN
-    c String TTL d + INTERVAL 1 MONTH;
-```
-
-### Tableau TTL {#mergetree-table-ttl}
-
-Table peut avoir une expression pour la suppression de Lignes expirées, et plusieurs expressions pour le déplacement automatique de pièces entre [disques ou volumes](#table_engine-mergetree-multiple-volumes). Lorsque les lignes de la table expirent, ClickHouse supprime toutes les lignes correspondantes. Pour les pièces en mouvement, toutes les lignes d'une pièce doivent satisfaire aux critères d'expression de mouvement.
-
-``` sql
-TTL expr [DELETE|TO DISK 'aaa'|TO VOLUME 'bbb'], ...
-```
-
-Type de règle TTL peut suivre chaque expression TTL. Il affecte une action qui doit être faite une fois que l'expression est satisfaite (atteint l'heure actuelle):
-
--   `DELETE` - supprimer les Lignes expirées (action par défaut);
--   `TO DISK 'aaa'` - déplacer la partie sur le disque `aaa`;
--   `TO VOLUME 'bbb'` - déplacer la partie sur le disque `bbb`.
-
-Exemple:
-
-Création d'une table avec TTL
-
-``` sql
-CREATE TABLE example_table
-(
-    d DateTime,
-    a Int
-)
-ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY toYYYYMM(d)
-ORDER BY d
-TTL d + INTERVAL 1 MONTH [DELETE],
-    d + INTERVAL 1 WEEK TO VOLUME 'aaa',
-    d + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb';
-```
-
-Modification de TTL de la table
-
-``` sql
-ALTER TABLE example_table
-    MODIFY TTL d + INTERVAL 1 DAY;
-```
-
-**Suppression De Données**
-
-Les données avec un TTL expiré sont supprimées lorsque ClickHouse fusionne des parties de données.
-
-Lorsque ClickHouse voit que les données sont expirées, il effectue une fusion hors calendrier. Pour contrôler la fréquence de ces fusions, vous pouvez définir `merge_with_ttl_timeout`. Si la valeur est trop faible, il effectuera de nombreuses fusions hors calendrier qui peuvent consommer beaucoup de ressources.
-
-Si vous effectuez la `SELECT` requête entre les fusionne, vous pouvez obtenir des données expirées. Pour éviter cela, utilisez la [OPTIMIZE](../../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) requête avant de l' `SELECT`.
-
-## Utilisation de plusieurs périphériques de bloc pour le stockage de données {#table_engine-mergetree-multiple-volumes}
-
-### Introduction {#introduction}
-
-`MergeTree` les moteurs de table de famille peuvent stocker des données sur plusieurs périphériques de bloc. Par exemple, il peut être utile lorsque les données d'un tableau sont implicitement divisé en “hot” et “cold”. Les données les plus récentes sont régulièrement demandées mais ne nécessitent qu'une petite quantité d'espace. Au contraire, les données historiques à queue grasse sont rarement demandées. Si plusieurs disques sont disponibles, la “hot” les données peuvent être situées sur des disques rapides (par exemple, SSD NVMe ou en mémoire), tandis que le “cold” des données relativement lente (par exemple, disque dur).
-
-La partie de données est l'unité mobile minimum pour `MergeTree`-tables de moteur. Les données appartenant à une partie sont stockées sur un disque. Les parties de données peuvent être déplacées entre les disques en arrière-plan (selon les paramètres de l'utilisateur) ainsi qu'au moyen du [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition) requête.
-
-### Terme {#terms}
-
--   Disk — Block device mounted to the filesystem.
--   Default disk — Disk that stores the path specified in the [chemin](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-path) paramètre de serveur.
--   Volume — Ordered set of equal disks (similar to [JBOD](https://en.wikipedia.org/wiki/Non-RAID_drive_architectures)).
--   Storage policy — Set of volumes and the rules for moving data between them.
-
-Les noms donnés aux entités décrites peuvent être trouvés dans les tables système, [système.storage_policies](../../../operations/system-tables.md#system_tables-storage_policies) et [système.disque](../../../operations/system-tables.md#system_tables-disks). Pour appliquer l'une des stratégies de stockage configurées pour une table, utilisez `storage_policy` réglage de `MergeTree`-moteur de table de famille.
-
-### Configuration {#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure}
-
-Les disques, les volumes et les stratégies de stockage doivent être déclarés `<storage_configuration>` étiquette, soit dans le fichier principal `config.xml` ou dans un fichier distinct dans le `config.d` répertoire.
-
-Structure de Configuration:
-
-``` xml
-<storage_configuration>
-    <disks>
-        <disk_name_1> <!-- disk name -->
-            <path>/mnt/fast_ssd/clickhouse/</path>
-        </disk_name_1>
-        <disk_name_2>
-            <path>/mnt/hdd1/clickhouse/</path>
-            <keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
-        </disk_name_2>
-        <disk_name_3>
-            <path>/mnt/hdd2/clickhouse/</path>
-            <keep_free_space_bytes>10485760</keep_free_space_bytes>
-        </disk_name_3>
-
-        ...
-    </disks>
-
-    ...
-</storage_configuration>
-```
-
-Balise:
-
--   `<disk_name_N>` — Disk name. Names must be different for all disks.
--   `path` — path under which a server will store data (`data` et `shadow` des dossiers), doit être terminé par ‘/’.
--   `keep_free_space_bytes` — the amount of free disk space to be reserved.
-
-L'ordre du disque définition n'est pas important.
-
-Stratégies de stockage balisage de configuration:
-
-``` xml
-<storage_configuration>
-    ...
-    <policies>
-        <policy_name_1>
-            <volumes>
-                <volume_name_1>
-                    <disk>disk_name_from_disks_configuration</disk>
-                    <max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
-                </volume_name_1>
-                <volume_name_2>
-                    <!-- configuration -->
-                </volume_name_2>
-                <!-- more volumes -->
-            </volumes>
-            <move_factor>0.2</move_factor>
-        </policy_name_1>
-        <policy_name_2>
-            <!-- configuration -->
-        </policy_name_2>
-
-        <!-- more policies -->
-    </policies>
-    ...
-</storage_configuration>
-```
-
-Balise:
-
--   `policy_name_N` — Policy name. Policy names must be unique.
--   `volume_name_N` — Volume name. Volume names must be unique.
--   `disk` — a disk within a volume.
--   `max_data_part_size_bytes` — the maximum size of a part that can be stored on any of the volume's disks.
--   `move_factor` — when the amount of available space gets lower than this factor, data automatically start to move on the next volume if any (by default, 0.1).
-
-Exemples de Cofiguration:
-
-``` xml
-<storage_configuration>
-    ...
-    <policies>
-        <hdd_in_order> <!-- policy name -->
-            <volumes>
-                <single> <!-- volume name -->
-                    <disk>disk1</disk>
-                    <disk>disk2</disk>
-                </single>
-            </volumes>
-        </hdd_in_order>
-
-        <moving_from_ssd_to_hdd>
-            <volumes>
-                <hot>
-                    <disk>fast_ssd</disk>
-                    <max_data_part_size_bytes>1073741824</max_data_part_size_bytes>
-                </hot>
-                <cold>
-                    <disk>disk1</disk>
-                </cold>
-            </volumes>
-            <move_factor>0.2</move_factor>
-        </moving_from_ssd_to_hdd>
-    </policies>
-    ...
-</storage_configuration>
-```
-
-Dans l'exemple donné, la `hdd_in_order` politique met en œuvre les [round-robin](https://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling) approche. Ainsi cette politique ne définit qu'un seul volume (`single`), les parties des données sont stockées sur tous ses disques dans l'ordre circulaire. Une telle politique peut être très utile s'il y a plusieurs disques similaires sont montés sur le système, mais RAID N'est pas configuré. Gardez à l'esprit que chaque lecteur de disque n'est pas fiable et vous pouvez compenser avec facteur de réplication de 3 ou plus.
-
-S'il existe différents types de disques disponibles dans le système, `moving_from_ssd_to_hdd` la stratégie peut être utilisée à la place. Volume `hot` se compose d'un disque SSD (`fast_ssd`), et la taille maximale d'une pièce qui peut être stocké sur ce volume est de 1 go. Toutes les pièces avec la taille plus grande que 1 GB sera stocké directement sur le `cold` le volume, qui contient un disque dur de disque `disk1`.
-Aussi, une fois le disque `fast_ssd` est complété par plus de 80%, les données seront transférées à la `disk1` par un processus d'arrière-plan.
-
-L'ordre d'énumération des volumes dans une stratégie de stockage est important. Une fois qu'un volume est surchargé, les données sont déplacées vers le suivant. L'ordre d'énumération des disques est important parce que les données sont stockées dans les virages.
-
-Lors de la création d'une table, on peut lui appliquer l'une des stratégies de stockage configurées:
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_with_non_default_policy (
-    EventDate Date,
-    OrderID UInt64,
-    BannerID UInt64,
-    SearchPhrase String
-) ENGINE = MergeTree
-ORDER BY (OrderID, BannerID)
-PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
-SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
-```
-
-Le `default` la Politique de stockage implique d'utiliser un seul volume, qui se compose d'un seul disque donné dans `<path>`. Une fois qu'une table est créée, sa stratégie de stockage ne peut pas être modifiée.
-
-### Détail {#details}
-
-Dans le cas de `MergeTree` les tableaux, les données sont sur le disque de différentes façons:
-
--   En tant que résultat d'un insert (`INSERT` requête).
--   En arrière-plan fusionne et [mutation](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations).
--   Lors du téléchargement à partir d'une autre réplique.
--   À la suite du gel de la partition [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition).
-
-Dans tous ces cas, à l'exception des mutations et du gel de partition, une pièce est stockée sur un volume et un disque selon la Politique de stockage donnée:
-
-1.  Le premier volume (dans l'ordre de définition) qui a suffisamment d'espace disque pour stocker une pièce (`unreserved_space > current_part_size`) et permet de stocker des pièces d'une taille donnée (`max_data_part_size_bytes > current_part_size`) est choisi.
-2.  Dans ce volume, ce disque est choisi qui suit celui, qui a été utilisé pour stocker le bloc de données précédent, et qui a de l'espace libre plus que la taille de la pièce (`unreserved_space - keep_free_space_bytes > current_part_size`).
-
-Sous le capot, les mutations et la congélation des cloisons utilisent [des liens en dur](https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_link). Les liens durs entre différents disques ne sont pas pris en charge, donc dans de tels cas, les pièces résultantes sont stockées sur les mêmes disques que les disques initiaux.
-
-En arrière - plan, les pièces sont déplacées entre les volumes en fonction de la quantité d'espace libre (`move_factor` paramètre) selon l'ordre les volumes sont déclarées dans le fichier de configuration.
-Les données ne sont jamais transférées du dernier et dans le premier. On peut utiliser des tables système [système.part_log](../../../operations/system-tables.md#system_tables-part-log) (champ `type = MOVE_PART`) et [système.partie](../../../operations/system-tables.md#system_tables-parts) (Fields `path` et `disk`) pour surveiller l'arrière-plan se déplace. Aussi, les informations détaillées peuvent être trouvées dans les journaux du serveur.
-
-L'utilisateur peut forcer le déplacement d'une partie ou d'une partition d'un volume à l'autre à l'aide de la requête [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition), toutes les restrictions pour les opérations de fond sont prises en compte. La requête initie un mouvement seul et n'attend pas que les opérations d'arrière-plan soient terminées. L'utilisateur recevra un message d'erreur si pas assez d'espace libre est disponible ou si l'une des conditions requises ne sont pas remplies.
-
-Le déplacement des données n'interfère pas avec la réplication des données. Par conséquent, différentes stratégies de stockage peuvent être spécifiées pour la même table sur différents réplicas.
-
-Après l'achèvement des fusions d'arrière-plan et des mutations, les anciennes parties ne sont supprimées qu'après un certain temps (`old_parts_lifetime`).
-Pendant ce temps, ils ne sont pas déplacés vers d'autres volumes ou des disques. Par conséquent, jusqu'à ce que les pièces soient finalement supprimées, elles sont toujours prises en compte pour l'évaluation de l'espace disque occupé.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/ru/operations/table_engines/mergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md
deleted file mode 100644
index ac3c0f3b021..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: ReplacingMergeTree
----
-
-# ReplacingMergeTree {#replacingmergetree}
-
-Le moteur diffère de [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree) en ce qu'il supprime les doublons avec la même valeur de clé primaire (ou, plus précisément, avec la même [clé de tri](mergetree.md) valeur).
-
-La déduplication des données se produit uniquement lors d'une fusion. La fusion se produit en arrière-plan à un moment inconnu, vous ne pouvez donc pas le planifier. Certaines des données peuvent rester non traitées. Bien que vous puissiez exécuter une fusion imprévue en utilisant le `OPTIMIZE` requête, ne comptez pas l'utiliser, parce que la `OPTIMIZE` requête va lire et écrire une grande quantité de données.
-
-Ainsi, `ReplacingMergeTree` convient pour effacer les données en double en arrière-plan afin d'économiser de l'espace, mais cela ne garantit pas l'absence de doublons.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[PRIMARY KEY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Pour une description des paramètres de requête, voir [demande de description](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**ReplacingMergeTree Paramètres**
-
--   `ver` — column with version. Type `UInt*`, `Date` ou `DateTime`. Paramètre facultatif.
-
-    Lors de la fusion, `ReplacingMergeTree` de toutes les lignes avec la même clé primaire ne laisse qu'un:
-
-    -   Dernier dans la sélection, si `ver` pas ensemble.
-    -   Avec la version maximale, si `ver` défini.
-
-**Les clauses de requête**
-
-Lors de la création d'un `ReplacingMergeTree` la table de la même [clause](mergetree.md) sont nécessaires, comme lors de la création d'un `MergeTree` table.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets et, si possible, remplacez les anciens projets par la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] ReplacingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [ver])
-```
-
-Tous les paramètres excepté `ver` ont la même signification que dans `MergeTree`.
-
--   `ver` - colonne avec la version. Paramètre facultatif. Pour une description, voir le texte ci-dessus.
-
-</details>
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/replacingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md
deleted file mode 100644
index 1e74475ee79..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md
+++ /dev/null
@@ -1,218 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 31
-toc_title: "R\xE9plication Des Donn\xE9es"
----
-
-# Réplication Des Données {#table_engines-replication}
-
-La réplication n'est prise en charge que pour les tables de la famille MergeTree:
-
--   ReplicatedMergeTree
--   ReplicatedSummingMergeTree
--   ReplicatedReplacingMergeTree
--   ReplicatedAggregatingMergeTree
--   ReplicatedCollapsingMergeTree
--   ReplicatedVersionedCollapsingMergetree
--   ReplicatedGraphiteMergeTree
-
-La réplication fonctionne au niveau d'une table individuelle, Pas du serveur entier. Un serveur peut stocker des tables répliquées et non répliquées en même temps.
-
-La réplication ne dépend pas de la fragmentation. Chaque fragment a sa propre réplication indépendante.
-
-Données compressées pour `INSERT` et `ALTER` les requêtes sont répliquées (pour plus d'informations, consultez la documentation de [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md#query_language_queries_alter)).
-
-`CREATE`, `DROP`, `ATTACH`, `DETACH` et `RENAME` les requêtes sont exécutées sur un seul serveur et ne sont pas répliquées:
-
--   Le `CREATE TABLE` query crée une nouvelle table réplicable sur le serveur où la requête est exécutée. Si cette table existe déjà sur d'autres serveurs, il ajoute une nouvelle réplique.
--   Le `DROP TABLE` requête supprime la réplique situé sur le serveur où l'exécution de la requête.
--   Le `RENAME` requête renomme la table sur l'une des répliques. En d'autres termes, les tables répliquées peuvent avoir des noms différents sur différentes répliques.
-
-Clickhouse utilise [Apache ZooKeeper](https://zookeeper.apache.org) pour stocker des informations méta répliques. Utilisez ZooKeeper version 3.4.5 ou plus récente.
-
-Pour utiliser la réplication, définissez les paramètres [zookeeper](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings_zookeeper) section de configuration du serveur.
-
-!!! attention "Attention"
-    Ne négligez pas la sécurité. Clickhouse soutient le `digest` [Schéma ACL](https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperProgrammers.html#sc_ZooKeeperAccessControl) du sous-système de sécurité ZooKeeper.
-
-Exemple de définition des adresses du cluster ZooKeeper:
-
-``` xml
-<zookeeper>
-    <node index="1">
-        <host>example1</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node index="2">
-        <host>example2</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node index="3">
-        <host>example3</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-</zookeeper>
-```
-
-Vous pouvez spécifier N'importe quel cluster Zookeeper existant et le système utilisera un répertoire pour ses propres données (le répertoire est spécifié lors de la création d'une table réplicable).
-
-Si ZooKeeper n'est pas défini dans le fichier de configuration, vous ne pouvez pas créer de tables répliquées et toutes les tables répliquées existantes seront en lecture seule.
-
-La gardienne n'est pas utilisé dans `SELECT` requêtes car la réplication n'affecte pas les performances de `SELECT` et les requêtes s'exécutent aussi vite que pour les tables non répliquées. Lors de l'interrogation de tables répliquées distribuées, le comportement de ClickHouse est contrôlé par les paramètres [max_replica_delay_for_distributed_queries](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries) et [fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries](../../../operations/settings/settings.md#settings-fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries).
-
-Pour chaque `INSERT` requête, environ dix entrées sont ajoutées à ZooKeeper par le biais de plusieurs transactions. (Pour être plus précis, c'est pour chaque bloc de données inséré; une requête D'insertion contient un bloc ou un bloc par `max_insert_block_size = 1048576` rangée.) Cela conduit à des latences légèrement plus longues pour `INSERT` par rapport aux tables non répliquées. Mais si vous suivez les recommandations pour insérer des données dans des lots de pas plus d'un `INSERT` par seconde, cela ne crée aucun problème. L'ensemble du cluster clickhouse utilisé pour coordonner un cluster ZooKeeper a un total de plusieurs centaines `INSERTs` par seconde. Le débit sur les insertions de données (le nombre de lignes par seconde) est aussi élevé que pour les non-données répliquées.
-
-Pour les clusters très volumineux, vous pouvez utiliser différents clusters ZooKeeper pour différents fragments. Cependant, cela ne s'est pas avéré nécessaire sur le Yandex.Cluster Metrica (environ 300 serveurs).
-
-La réplication est asynchrone et multi-maître. `INSERT` les requêtes (ainsi que `ALTER`) peuvent être envoyés à n'importe quel serveur disponible. Les données sont insérées sur le serveur où la requête est exécutée, puis il est copié sur les autres serveurs. Comme il est asynchrone, les données récemment insérées apparaissent sur les autres répliques avec une certaine latence. Si une partie des répliques ne sont pas disponibles, les données sont écrites lorsqu'elles sont disponibles. Si une réplique est disponible, la latence correspond au temps nécessaire pour transférer le bloc de données compressées sur le réseau.
-
-Par défaut, une requête INSERT attend la confirmation de l'écriture des données à partir d'un seul réplica. Si les données ont été correctement écrit sur une seule réplique et le serveur avec cette réplique cesse d'exister, les données enregistrées seront perdues. Pour activer la confirmation des Écritures de données à partir de plusieurs réplicas, utilisez `insert_quorum` option.
-
-Chaque bloc de données est écrit de manière atomique. La requête D'insertion est divisée en blocs jusqu'à `max_insert_block_size = 1048576` rangée. En d'autres termes, si l' `INSERT` la requête a moins de 1048576 lignes, elle est faite de manière atomique.
-
-Les blocs de données sont dédupliquées. Pour plusieurs écritures du même bloc de données (blocs de données de même taille contenant les mêmes lignes dans le même ordre), le bloc n'est écrit qu'une seule fois. La raison en est en cas de défaillance du réseau lorsque l'application cliente ne sait pas si les données ont été écrites dans la base de données, de sorte que le `INSERT` requête peut simplement être répété. Peu importe à quelles insertions de réplica ont été envoyées avec des données identiques. `INSERTs` sont idempotents. Les paramètres de déduplication sont contrôlés par [merge_tree](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-merge_tree) les paramètres du serveur.
-
-Pendant la réplication, seules les données source à insérer sont transférées sur le réseau. D'autres transformations de données (fusion) sont coordonnées et effectuées sur toutes les répliques de la même manière. Cela minimise l'utilisation du réseau, ce qui signifie que la réplication fonctionne bien lorsque les répliques résident dans différents centres de données. (Notez que la duplication de données dans différents centres de données est l'objectif principal de la réplication.)
-
-Vous pouvez avoir n'importe quel nombre de répliques des mêmes données. Yandex.Metrica utilise la double réplication en production. Chaque serveur utilise RAID-5 ou RAID-6, et RAID-10 dans certains cas. C'est une solution relativement fiable et pratique.
-
-Le système surveille la synchronicité des données sur les répliques et est capable de récupérer après une défaillance. Le basculement est automatique (pour les petites différences de données) ou semi-automatique (lorsque les données diffèrent trop, ce qui peut indiquer une erreur de configuration).
-
-## Création De Tables Répliquées {#creating-replicated-tables}
-
-Le `Replicated` le préfixe est ajouté au nom du moteur de table. Exemple:`ReplicatedMergeTree`.
-
-**Répliqué \* MergeTree paramètres**
-
--   `zoo_path` — The path to the table in ZooKeeper.
--   `replica_name` — The replica name in ZooKeeper.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_name
-(
-    EventDate DateTime,
-    CounterID UInt32,
-    UserID UInt32
-) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}')
-PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
-ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
-SAMPLE BY intHash32(UserID)
-```
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Exemple de syntaxe obsolète</summary>
-
-``` sql
-CREATE TABLE table_name
-(
-    EventDate DateTime,
-    CounterID UInt32,
-    UserID UInt32
-) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{layer}-{shard}/table_name', '{replica}', EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID), EventTime), 8192)
-```
-
-</details>
-
-Comme le montre l'exemple, ces paramètres peuvent contenir des substitutions entre crochets. Les valeurs substituées sont tirées de la ‘macros’ section du fichier de configuration. Exemple:
-
-``` xml
-<macros>
-    <layer>05</layer>
-    <shard>02</shard>
-    <replica>example05-02-1.yandex.ru</replica>
-</macros>
-```
-
-Le chemin d'accès à la table dans ZooKeeper doit être unique pour chaque table répliquée. Les Tables sur différents fragments doivent avoir des chemins différents.
-Dans ce cas, le chemin se compose des parties suivantes:
-
-`/clickhouse/tables/` est le préfixe commun. Nous vous recommandons d'utiliser exactement celui-ci.
-
-`{layer}-{shard}` est l'identificateur de fragment. Dans cet exemple, il se compose de deux parties, depuis l'Yandex.Le cluster Metrica utilise le sharding à deux niveaux. Pour la plupart des tâches, vous ne pouvez laisser que la substitution {shard}, qui sera étendue à l'Identificateur de partition.
-
-`table_name` est le nom du nœud de la table dans ZooKeeper. C'est une bonne idée de le rendre identique au nom de la table. Il est défini explicitement, car contrairement au nom de la table, il ne change pas après une requête de renommage.
-*HINT*: vous pouvez ajouter un nom de base de données devant `table_name` Aussi. E. g. `db_name.table_name`
-
-Le nom du réplica identifie différentes réplicas de la même table. Vous pouvez utiliser le nom de serveur pour cela, comme dans l'exemple. Le nom doit seulement être unique dans chaque fragment.
-
-Vous pouvez définir les paramètres explicitement au lieu d'utiliser des substitutions. Cela peut être pratique pour tester et configurer de petits clusters. Cependant, vous ne pouvez pas utiliser de requêtes DDL distribuées (`ON CLUSTER`) dans ce cas.
-
-Lorsque vous travaillez avec de grands clusters, nous vous recommandons d'utiliser des substitutions car elles réduisent la probabilité d'erreur.
-
-Exécutez l' `CREATE TABLE` requête sur chaque réplique. Cette requête crée une nouvelle table répliquée, ou ajoute une nouvelle réplique à un existant.
-
-Si vous ajoutez une nouvelle réplique après que la table contient déjà des données sur d'autres répliques, les données seront copiées des autres répliques vers la nouvelle après l'exécution de la requête. En d'autres termes, la nouvelle réplique synchronise avec les autres.
-
-Pour supprimer une réplique, exécutez `DROP TABLE`. However, only one replica is deleted – the one that resides on the server where you run the query.
-
-## Récupération Après Des Échecs {#recovery-after-failures}
-
-Si ZooKeeper n'est pas disponible au démarrage d'un serveur, les tables répliquées passent en mode Lecture seule. Le système tente périodiquement de se connecter à ZooKeeper.
-
-Si ZooKeeper est indisponible pendant un `INSERT`, ou une erreur se produit lors de l'interaction avec ZooKeeper, une exception est levée.
-
-Après la connexion à ZooKeeper, le système vérifie si l'ensemble de données du système de fichiers local correspond à l'ensemble de données attendu (ZooKeeper stocke ces informations). S'il y a des incohérences mineures, le système les résout en synchronisant les données avec les répliques.
-
-Si le système détecte des parties de données brisées (avec la mauvaise taille des fichiers) ou des parties non reconnues (parties écrites dans le système de fichiers mais non enregistrées dans ZooKeeper), il les déplace vers le `detached` sous-répertoire (ils ne sont pas supprimés). Toutes les pièces manquantes sont copiées à partir des répliques.
-
-Notez que ClickHouse n'effectue aucune action destructrice telle que la suppression automatique d'une grande quantité de données.
-
-Lorsque le serveur démarre (ou établit une nouvelle session avec ZooKeeper), il vérifie uniquement la quantité et la taille de tous les fichiers. Si les tailles de fichier correspondent mais que les octets ont été modifiés quelque part au milieu, cela n'est pas détecté immédiatement, mais uniquement lorsque vous tentez de lire les données `SELECT` requête. La requête lève une exception concernant une somme de contrôle ou une taille non correspondante d'un bloc compressé. Dans ce cas, des parties de données sont ajoutées à la file d'attente de vérification et copiées à partir des répliques si nécessaire.
-
-Si la série de données diffère trop de celle attendue, un mécanisme de sécurité est déclenché. Le serveur entre cela dans le journal et refuse de lancer. La raison en est que ce cas peut indiquer une erreur de configuration, par exemple si une réplique sur un fragment a été accidentellement configurée comme une réplique sur un fragment différent. Cependant, les seuils pour ce mécanisme sont fixés assez bas, et cette situation peut se produire pendant la récupération normale de la défaillance. Dans ce cas, les données sont restaurées semi-automatiquement - par “pushing a button”.
-
-Pour démarrer la récupération, créez le nœud `/path_to_table/replica_name/flags/force_restore_data` dans ZooKeeper avec n'importe quel contenu, ou exécutez la commande pour restaurer toutes les tables répliquées:
-
-``` bash
-sudo -u clickhouse touch /var/lib/clickhouse/flags/force_restore_data
-```
-
-Puis redémarrez le serveur. Au démarrage, le serveur supprime ces indicateurs et démarre la récupération.
-
-## Récupération Après La Perte De Données Complète {#recovery-after-complete-data-loss}
-
-Si toutes les données et métadonnées ont disparu de l'un des serveurs, procédez comme suit pour la récupération:
-
-1.  Installez ClickHouse sur le serveur. Définissez correctement les substitutions dans le fichier de configuration qui contient l'Identificateur de fragment et les répliques, si vous les utilisez.
-2.  Si vous avez des tables non compliquées qui doivent être dupliquées manuellement sur les serveurs, copiez leurs données à partir d'un réplica (dans le répertoire `/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/`).
-3.  Copier les définitions de table situées dans `/var/lib/clickhouse/metadata/` à partir d'une réplique. Si un identificateur de fragment ou de réplica est défini explicitement dans les définitions de table, corrigez-le de manière à ce qu'il corresponde à ce réplica. (Alternativement, démarrez le serveur et faites tous les `ATTACH TABLE` les requêtes qui auraient dû être dans les .les fichiers sql dans `/var/lib/clickhouse/metadata/`.)
-4.  Pour démarrer la récupération, créez le nœud ZooKeeper `/path_to_table/replica_name/flags/force_restore_data` tout contenu, ou d'exécuter la commande pour restaurer toutes les tables répliquées: `sudo -u clickhouse touch /var/lib/clickhouse/flags/force_restore_data`
-
-Ensuite, démarrez le serveur (redémarrez, s'il est déjà en cours d'exécution). Les données seront téléchargées à partir de répliques.
-
-Une autre option de récupération consiste à supprimer des informations sur la réplique perdue de ZooKeeper (`/path_to_table/replica_name`), puis créez à nouveau la réplique comme décrit dans “[Création de tables répliquées](#creating-replicated-tables)”.
-
-Il n'y a aucune restriction sur la bande passante réseau pendant la récupération. Gardez cela à l'esprit si vous restaurez de nombreuses répliques à la fois.
-
-## Conversion de MergeTree en ReplicatedMergeTree {#converting-from-mergetree-to-replicatedmergetree}
-
-Nous utilisons le terme `MergeTree` pour consulter tous les moteurs de la `MergeTree family` le même que pour `ReplicatedMergeTree`.
-
-Si vous avez eu une `MergeTree` table qui a été répliquée manuellement, vous pouvez le convertir en une table répliquée. Vous devrez peut-être le faire si vous avez déjà recueilli une grande quantité de données dans un `MergeTree` table et maintenant vous voulez activer la réplication.
-
-Si les données diffèrent sur différentes répliques, synchronisez-les d'abord ou supprimez-les sur toutes les répliques sauf une.
-
-Renommez la table mergetree existante, puis créez un `ReplicatedMergeTree` table avec l'ancien nom.
-Déplacez les données de l'ancienne table vers `detached` sous-répertoire à l'intérieur du répertoire avec les nouvelles données de la table (`/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/`).
-Ensuite, exécutez `ALTER TABLE ATTACH PARTITION` sur l'une des répliques d'ajouter ces données à des parties de l'ensemble de travail.
-
-## Conversion de ReplicatedMergeTree en MergeTree {#converting-from-replicatedmergetree-to-mergetree}
-
-Créez une table MergeTree avec un nom différent. Déplacez toutes les données du répertoire avec le `ReplicatedMergeTree` données de la table dans le répertoire de données de la nouvelle table. Ensuite, supprimer le `ReplicatedMergeTree` table et redémarrez le serveur.
-
-Si vous voulez vous débarrasser d'un `ReplicatedMergeTree` table sans lancer le serveur:
-
--   Supprimer la `.sql` fichier dans le répertoire de métadonnées (`/var/lib/clickhouse/metadata/`).
--   Supprimer le chemin correspondant dans ZooKeeper (`/path_to_table/replica_name`).
-
-Après cela, vous pouvez lancer le serveur, créer un `MergeTree` tableau, déplacer les données de son répertoire, puis redémarrez le serveur.
-
-## Récupération lorsque les métadonnées du Cluster Zookeeper sont perdues ou endommagées {#recovery-when-metadata-in-the-zookeeper-cluster-is-lost-or-damaged}
-
-Si les données de ZooKeeper ont été perdues ou endommagées, vous pouvez les enregistrer en les déplaçant dans une table non compliquée comme décrit ci-dessus.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/replication/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md
deleted file mode 100644
index f4f2b94a93f..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,141 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: SummingMergeTree
----
-
-# SummingMergeTree {#summingmergetree}
-
-Le moteur hérite de [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree). La différence est que lors de la fusion de parties de données pour `SummingMergeTree` tables ClickHouse remplace toutes les lignes avec la même clé primaire (ou, plus précisément, avec la même [clé de tri](mergetree.md)) avec une ligne qui contient des valeurs résumées pour les colonnes avec le type de données numériques. Si la clé de tri est composée de telle sorte qu'une seule valeur de clé correspond à un grand nombre de lignes, cela réduit considérablement le volume de stockage et accélère la sélection des données.
-
-Nous vous recommandons d'utiliser le moteur avec `MergeTree`. Stocker des données complètes dans `MergeTree` table, et l'utilisation `SummingMergeTree` pour le stockage de données agrégées, par exemple, lors de la préparation de rapports. Une telle approche vous empêchera de perdre des données précieuses en raison d'une clé primaire mal composée.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = SummingMergeTree([columns])
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Pour une description des paramètres de requête, voir [demande de description](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Paramètres de SummingMergeTree**
-
--   `columns` - un n-uplet avec les noms de colonnes où les valeurs seront résumées. Paramètre facultatif.
-    Les colonnes doivent être d'un type numérique et ne doit pas être dans la clé primaire.
-
-    Si `columns` non spécifié, ClickHouse résume les valeurs dans toutes les colonnes avec un type de données numérique qui ne sont pas dans la clé primaire.
-
-**Les clauses de requête**
-
-Lors de la création d'un `SummingMergeTree` la table de la même [clause](mergetree.md) sont nécessaires, comme lors de la création d'un `MergeTree` table.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets et, si possible, remplacez les anciens projets par la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] SummingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [columns])
-```
-
-Tous les paramètres excepté `columns` ont la même signification que dans `MergeTree`.
-
--   `columns` — tuple with names of columns values of which will be summarized. Optional parameter. For a description, see the text above.
-
-</details>
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-Considérons le tableau suivant:
-
-``` sql
-CREATE TABLE summtt
-(
-    key UInt32,
-    value UInt32
-)
-ENGINE = SummingMergeTree()
-ORDER BY key
-```
-
-Insérer des données:
-
-``` sql
-INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)
-```
-
-ClickHouse peut résumer toutes les lignes pas complètement ([voir ci-dessous](#data-processing)), nous utilisons donc une fonction d'agrégation `sum` et `GROUP BY` la clause dans la requête.
-
-``` sql
-SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
-```
-
-``` text
-┌─key─┬─sum(value)─┐
-│   2 │          1 │
-│   1 │          3 │
-└─────┴────────────┘
-```
-
-## Le Traitement Des Données {#data-processing}
-
-Lorsque les données sont insérées dans une table, elles sont enregistrées telles quelles. Clickhouse fusionne périodiquement les parties de données insérées et c'est à ce moment que les lignes avec la même clé primaire sont additionnées et remplacées par une pour chaque partie de données résultante.
-
-ClickHouse can merge the data parts so that different resulting parts of data cat consist rows with the same primary key, i.e. the summation will be incomplete. Therefore (`SELECT`) une fonction d'agrégation [somme()](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) et `GROUP BY` la clause doit être utilisé dans une requête comme décrit dans l'exemple ci-dessus.
-
-### Règles communes pour la sommation {#common-rules-for-summation}
-
-Les valeurs dans les colonnes avec le type de données numériques sont résumées. L'ensemble des colonnes est défini par le paramètre `columns`.
-
-Si les valeurs étaient 0 dans toutes les colonnes pour la sommation, la ligne est supprimée.
-
-Si la colonne n'est pas dans la clé primaire et n'est pas résumée, une valeur arbitraire est sélectionnée parmi celles existantes.
-
-Les valeurs ne sont pas résumés des colonnes de la clé primaire.
-
-### La somme dans les colonnes Aggregatefunction {#the-summation-in-the-aggregatefunction-columns}
-
-Pour les colonnes de [Type AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) ClickHouse se comporte comme [AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md) moteur d'agrégation selon la fonction.
-
-### Structures Imbriquées {#nested-structures}
-
-Table peut avoir des structures de données imbriquées qui sont traitées d'une manière spéciale.
-
-Si le nom d'une table imbriquée se termine avec `Map` et il contient au moins deux colonnes qui répondent aux critères suivants:
-
--   la première colonne est numérique `(*Int*, Date, DateTime)` ou une chaîne de caractères `(String, FixedString)`, nous allons l'appeler `key`,
--   les autres colonnes sont arithmétique `(*Int*, Float32/64)`, nous allons l'appeler `(values...)`,
-
-ensuite, cette table imbriquée est interprétée comme un mappage de `key => (values...)` et lors de la fusion de ses lignes, les éléments de deux ensembles de données sont regroupées par `key` avec une sommation du correspondant `(values...)`.
-
-Exemple:
-
-``` text
-[(1, 100)] + [(2, 150)] -> [(1, 100), (2, 150)]
-[(1, 100)] + [(1, 150)] -> [(1, 250)]
-[(1, 100)] + [(1, 150), (2, 150)] -> [(1, 250), (2, 150)]
-[(1, 100), (2, 150)] + [(1, -100)] -> [(2, 150)]
-```
-
-Lorsque vous demandez des données, utilisez [sumMap (clé, valeur)](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md) fonction pour l'agrégation de `Map`.
-
-Pour la structure de données imbriquée, vous n'avez pas besoin de spécifier ses colonnes dans le tuple de colonnes pour la sommation.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/summingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md b/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md
deleted file mode 100644
index 9be9fb5e76e..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md
+++ /dev/null
@@ -1,238 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: VersionedCollapsingMergeTree
----
-
-# VersionedCollapsingMergeTree {#versionedcollapsingmergetree}
-
-Ce moteur:
-
--   Permet l'écriture rapide des États d'objet qui changent continuellement.
--   Supprime les anciens États d'objets en arrière-plan. Cela réduit considérablement le volume de stockage.
-
-Voir la section [Effondrer](#table_engines_versionedcollapsingmergetree) pour plus de détails.
-
-Le moteur hérite de [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree) et ajoute la logique de réduction des lignes à l'algorithme de fusion des parties de données. `VersionedCollapsingMergeTree` sert le même but que [CollapsingMergeTree](collapsingmergetree.md) mais utilise un autre effondrement algorithme qui permet d'insérer les données dans n'importe quel ordre avec plusieurs threads. En particulier, l' `Version` la colonne aide à réduire correctement les lignes même si elles sont insérées dans le mauvais ordre. Contrairement, `CollapsingMergeTree` permet uniquement une insertion strictement consécutive.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
-[PARTITION BY expr]
-[ORDER BY expr]
-[SAMPLE BY expr]
-[SETTINGS name=value, ...]
-```
-
-Pour une description des paramètres de requête, voir les [description de la requête](../../../sql-reference/statements/create.md).
-
-**Les Paramètres Du Moteur**
-
-``` sql
-VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
-```
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` est un “state” rangée, `-1` est un “cancel” rangée.
-
-    Le type de données de colonne doit être `Int8`.
-
--   `version` — Name of the column with the version of the object state.
-
-    Le type de données de colonne doit être `UInt*`.
-
-**Les Clauses De Requête**
-
-Lors de la création d'un `VersionedCollapsingMergeTree` de table, de la même [clause](mergetree.md) sont requis lors de la création d'un `MergeTree` table.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
-
-!!! attention "Attention"
-    N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets. Si possible, passer les anciens projets à la méthode décrite ci-dessus.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-) ENGINE [=] VersionedCollapsingMergeTree(date-column [, samp#table_engines_versionedcollapsingmergetreeling_expression], (primary, key), index_granularity, sign, version)
-```
-
-Tous les paramètres, à l'exception `sign` et `version` ont la même signification que dans `MergeTree`.
-
--   `sign` — Name of the column with the type of row: `1` est un “state” rangée, `-1` est un “cancel” rangée.
-
-    Column Data Type — `Int8`.
-
--   `version` — Name of the column with the version of the object state.
-
-    Le type de données de colonne doit être `UInt*`.
-
-</details>
-
-## Effondrer {#table_engines_versionedcollapsingmergetree}
-
-### Données {#data}
-
-Considérez une situation où vous devez enregistrer des données en constante évolution pour un objet. Il est raisonnable d'avoir une ligne pour un objet et de mettre à jour la ligne chaque fois qu'il y a des modifications. Cependant, l'opération de mise à jour est coûteuse et lente pour un SGBD car elle nécessite la réécriture des données dans le stockage. La mise à jour n'est pas acceptable si vous devez écrire des données rapidement, mais vous pouvez écrire les modifications sur un objet de manière séquentielle comme suit.
-
-L'utilisation de la `Sign` colonne lors de l'écriture de la ligne. Si `Sign = 1` cela signifie que la ligne est un état d'un objet (appelons-la “state” rangée). Si `Sign = -1` il indique l'annulation de l'état d'un objet avec les mêmes attributs (appelons-la “cancel” rangée). Également utiliser l' `Version` colonne, qui doit identifier chaque état d'un objet avec un numéro distinct.
-
-Par exemple, nous voulons calculer le nombre de pages visitées sur le site et combien de temps ils étaient là. À un moment donné nous écrivons la ligne suivante avec l'état de l'activité de l'utilisateur:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-À un moment donné, nous enregistrons le changement d'activité de l'utilisateur et l'écrivons avec les deux lignes suivantes.
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-La première ligne annule le précédent état de l'objet (utilisateur). Il doit copier tous les champs de l'état annulé sauf `Sign`.
-
-La deuxième ligne contient l'état actuel.
-
-Parce que nous avons besoin seulement le dernier état de l'activité de l'utilisateur, les lignes
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-peut être supprimé, réduisant l'état invalide (ancien) de l'objet. `VersionedCollapsingMergeTree` fait cela lors de la fusion des parties de données.
-
-Pour savoir pourquoi nous avons besoin de deux lignes pour chaque changement, voir [Algorithme](#table_engines-versionedcollapsingmergetree-algorithm).
-
-**Notes sur l'Utilisation de la**
-
-1.  Le programme qui écrit les données devraient se souvenir de l'état d'un objet afin de l'annuler. Le “cancel” chaîne doit être une copie de la “state” chaîne avec le contraire `Sign`. Cela augmente la taille initiale de stockage, mais permet d'écrire les données rapidement.
-2.  Les tableaux de plus en plus longs dans les colonnes réduisent l'efficacité du moteur en raison de la charge d'écriture. Plus les données sont simples, meilleure est l'efficacité.
-3.  `SELECT` les résultats dépendent fortement de la cohérence de l'histoire de l'objet change. Être précis lors de la préparation des données pour l'insertion. Vous pouvez obtenir des résultats imprévisibles avec des données incohérentes, telles que des valeurs négatives pour des métriques non négatives telles que la profondeur de session.
-
-### Algorithme {#table_engines-versionedcollapsingmergetree-algorithm}
-
-Lorsque ClickHouse fusionne des parties de données, il supprime chaque paire de lignes ayant la même clé primaire et la même version et différentes `Sign`. L'ordre des lignes n'a pas d'importance.
-
-Lorsque ClickHouse insère des données, il ordonne les lignes par la clé primaire. Si l' `Version` la colonne n'est pas dans la clé primaire, ClickHouse ajoute à la clé primaire implicitement que le dernier champ et l'utilise pour la commande.
-
-## La Sélection De Données {#selecting-data}
-
-ClickHouse ne garantit pas que toutes les lignes avec la même clé primaire sera dans la même partie des données ou même sur le même serveur physique. Cela est vrai à la fois pour l'écriture des données et pour la fusion ultérieure des parties de données. En outre, les processus ClickHouse `SELECT` requêtes avec plusieurs threads, et il ne peut pas prédire l'ordre des lignes dans le résultat. Cela signifie que le regroupement est nécessaire s'il est nécessaire pour obtenir complètement “collapsed” données à partir d'un `VersionedCollapsingMergeTree` table.
-
-Pour finaliser la réduction, écrivez une requête avec un `GROUP BY` fonctions de clause et d'agrégation qui tiennent compte du signe. Par exemple, pour calculer la quantité, l'utilisation `sum(Sign)` plutôt `count()`. Pour calculer la somme de quelque chose, utilisez `sum(Sign * x)` plutôt `sum(x)` et d'ajouter `HAVING sum(Sign) > 0`.
-
-Aggregate `count`, `sum` et `avg` peut être calculée de cette manière. Aggregate `uniq` peut être calculé si un objet a au moins un non-état effondré. Aggregate `min` et `max` ne peut pas être calculé, car `VersionedCollapsingMergeTree` ne sauvegarde pas l'historique des valeurs des États réduits.
-
-Si vous avez besoin d'extraire les données avec “collapsing” mais sans agrégation (par exemple, pour vérifier si des lignes sont présentes dont les valeurs les plus récentes correspondent à certaines conditions), vous pouvez utiliser `FINAL` le modificateur du `FROM` clause. Cette approche est inefficace et ne devrait pas être utilisée avec de grandes tables.
-
-## Exemple D'utilisation {#example-of-use}
-
-Les données de l'exemple:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 |
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 |
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-Création de la table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE UAct
-(
-    UserID UInt64,
-    PageViews UInt8,
-    Duration UInt8,
-    Sign Int8,
-    Version UInt8
-)
-ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(Sign, Version)
-ORDER BY UserID
-```
-
-Insérer les données:
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1, 1)
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1, 1),(4324182021466249494, 6, 185, 1, 2)
-```
-
-Nous utilisons deux `INSERT` requêtes pour créer deux parties de données différentes. Si nous insérons les données avec une seule requête, ClickHouse crée une partie de données et n'effectuera jamais de fusion.
-
-L'obtention de données:
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │       1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │       1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-Que voyons-nous ici et où sont les parties effondrées?
-Nous avons créé deux parties de données en utilisant deux `INSERT` requête. Le `SELECT` la requête a été effectuée dans deux threads, et le résultat est un ordre aléatoire de lignes.
-L'effondrement n'a pas eu lieu car les parties de données n'ont pas encore été fusionnées. ClickHouse fusionne des parties de données à un moment inconnu que nous ne pouvons pas prédire.
-
-C'est pourquoi nous avons besoin de l'agrégation:
-
-``` sql
-SELECT
-    UserID,
-    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
-    sum(Duration * Sign) AS Duration,
-    Version
-FROM UAct
-GROUP BY UserID, Version
-HAVING sum(Sign) > 0
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │       2 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴─────────┘
-```
-
-Si nous n'avons pas besoin d'agrégation et que nous voulons forcer l'effondrement, nous pouvons utiliser le `FINAL` le modificateur du `FROM` clause.
-
-``` sql
-SELECT * FROM UAct FINAL
-```
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │       2 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
-```
-
-C'est un moyen très inefficace de sélectionner des données. Ne l'utilisez pas pour les grandes tables.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/versionedcollapsingmergetree/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/buffer.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/buffer.md
deleted file mode 100644
index 22fde2d614e..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/buffer.md
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Tampon
----
-
-# Tampon {#buffer}
-
-Met en mémoire tampon les données à écrire dans la RAM, les vidant périodiquement dans une autre table. Pendant l'opération de lecture, les données sont lues à partir de la mémoire tampon, et l'autre simultanément.
-
-``` sql
-Buffer(database, table, num_layers, min_time, max_time, min_rows, max_rows, min_bytes, max_bytes)
-```
-
-Les paramètres du moteur:
-
--   `database` – Database name. Instead of the database name, you can use a constant expression that returns a string.
--   `table` – Table to flush data to.
--   `num_layers` – Parallelism layer. Physically, the table will be represented as `num_layers` indépendant de tampons. Valeur recommandée: 16.
--   `min_time`, `max_time`, `min_rows`, `max_rows`, `min_bytes`, et `max_bytes` – Conditions for flushing data from the buffer.
-
-Les données sont vidées du tampon et écrites dans la table de destination si toutes les `min*` conditions ou au moins un `max*` conditions sont remplies.
-
--   `min_time`, `max_time` – Condition for the time in seconds from the moment of the first write to the buffer.
--   `min_rows`, `max_rows` – Condition for the number of rows in the buffer.
--   `min_bytes`, `max_bytes` – Condition for the number of bytes in the buffer.
-
-Pendant l'opération d'écriture, les données sont insérées dans un `num_layers` nombre aléatoire de tampons. Ou, si la partie de données à insérer est suffisamment grande (supérieure à `max_rows` ou `max_bytes`), il est écrit directement dans la table de destination, en omettant le tampon.
-
-Les conditions de purger les données sont calculées séparément pour chacun des `num_layers` tampon. Par exemple, si `num_layers = 16` et `max_bytes = 100000000`, la consommation maximale de RAM est de 1,6 Go.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-CREATE TABLE merge.hits_buffer AS merge.hits ENGINE = Buffer(merge, hits, 16, 10, 100, 10000, 1000000, 10000000, 100000000)
-```
-
-La création d'un ‘merge.hits_buffer’ table avec la même structure que ‘merge.hits’ et en utilisant le moteur tampon. Lors de l'écriture dans cette table, les données sont mises en mémoire tampon dans la RAM ‘merge.hits’ table. 16 tampons sont créés. Les données dans chacun d'entre eux est rincé si 100 secondes sont écoulées, ou un million de lignes ont été écrites, ou 100 MO de données ont été écrits; ou si, simultanément, 10 secondes et 10 000 lignes et 10 MO de données ont été écrites. Par exemple, si une ligne a été écrite, après 100 secondes, il sera vidé, n'importe quoi. Mais si plusieurs lignes ont été écrites, les données seront vidées plus tôt.
-
-Lorsque le serveur est arrêté, avec DROP TABLE ou DETACH TABLE, les données du tampon sont également vidées vers la table de destination.
-
-Vous pouvez définir des chaînes vides entre guillemets simples pour le nom de la base de données et de la table. Cela indique l'absence d'une table de destination. Dans ce cas, lorsque les conditions de vidage des données sont atteintes, le tampon est simplement effacé. Cela peut être utile pour garder une fenêtre de données dans la mémoire.
-
-Lors de la lecture à partir d'une table tampon, les données sont traitées à la fois à partir du tampon et de la table de destination (s'il y en a une).
-Notez que les tables de tampon ne prennent pas en charge un index. En d'autres termes, les données dans le tampon sont entièrement analysées, ce qui peut être lent pour les grands tampons. (Pour les données dans une table subordonnée, l'index qu'il prend en charge sera utilisé.)
-
-Si l'ensemble de colonnes de la table tampon ne correspond pas à l'ensemble de colonnes d'une table subordonnée, un sous-ensemble de colonnes existant dans les deux tables est inséré.
-
-Si les types ne correspondent pas à l'une des colonnes de la table tampon et à une table subordonnée, un message d'erreur est entré dans le journal du serveur et le tampon est effacé.
-La même chose se produit si la table subordonnée n'existe pas lorsque le tampon est vidé.
-
-Si vous devez exécuter ALTER pour une table subordonnée et la table tampon, nous vous recommandons de supprimer d'abord la table tampon, d'exécuter ALTER pour la table subordonnée, puis de créer à nouveau la table tampon.
-
-Si le serveur est redémarré anormalement, les données dans le tampon sont perdues.
-
-FINAL et SAMPLE ne fonctionnent pas correctement pour les tables tampon. Ces conditions sont transmises à la table de destination, mais ne sont pas utilisées pour traiter les données dans le tampon. Si ces fonctionnalités sont nécessaires, nous vous recommandons d'utiliser uniquement la table tampon pour l'écriture, lors de la lecture à partir de la table de destination.
-
-Lors de l'ajout de données à un Tampon, un des tampons est verrouillé. Cela entraîne des retards si une opération de lecture est effectuée simultanément à partir de la table.
-
-Les données insérées dans une table tampon peuvent se retrouver dans la table subordonnée dans un ordre différent et dans des blocs différents. Pour cette raison, une table tampon est difficile à utiliser pour écrire correctement dans un CollapsingMergeTree. Pour éviter les problèmes, vous pouvez définir ‘num_layers’ 1.
-
-Si la table de destination est répliquée, certaines caractéristiques attendues des tables répliquées sont perdues lors de l'écriture dans une table tampon. Les modifications aléatoires apportées à l'ordre des lignes et des tailles des parties de données provoquent l'arrêt de la déduplication des données, ce qui signifie qu'il n'est pas possible d'avoir un ‘exactly once’ Ecrire dans des tables répliquées.
-
-En raison de ces inconvénients, nous ne pouvons recommander l'utilisation d'une table tampon que dans de rares cas.
-
-Une table tampon est utilisée lorsque trop D'insertions sont reçues d'un grand nombre de serveurs sur une unité de temps et que les données ne peuvent pas être mises en mémoire tampon avant l'insertion, ce qui signifie que les insertions ne peuvent pas s'exécuter assez rapidement.
-
-Notez qu'il n'est pas judicieux d'insérer des données d'une ligne de temps, même pour Tampon tables. Cela ne produira qu'une vitesse de quelques milliers de lignes par seconde, tandis que l'insertion de blocs de données plus grands peut produire plus d'un million de lignes par seconde (voir la section “Performance”).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/buffer/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/dictionary.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/dictionary.md
deleted file mode 100644
index 530d6510d51..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/dictionary.md
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: Dictionnaire
----
-
-# Dictionnaire {#dictionary}
-
-Le `Dictionary` le moteur affiche le [dictionnaire](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) données comme une table ClickHouse.
-
-À titre d'exemple, considérons un dictionnaire de `products` avec la configuration suivante:
-
-``` xml
-<dictionaries>
-<dictionary>
-        <name>products</name>
-        <source>
-            <odbc>
-                <table>products</table>
-                <connection_string>DSN=some-db-server</connection_string>
-            </odbc>
-        </source>
-        <lifetime>
-            <min>300</min>
-            <max>360</max>
-        </lifetime>
-        <layout>
-            <flat/>
-        </layout>
-        <structure>
-            <id>
-                <name>product_id</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>title</name>
-                <type>String</type>
-                <null_value></null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-</dictionary>
-</dictionaries>
-```
-
-Interroger les données du dictionnaire:
-
-``` sql
-SELECT
-    name,
-    type,
-    key,
-    attribute.names,
-    attribute.types,
-    bytes_allocated,
-    element_count,
-    source
-FROM system.dictionaries
-WHERE name = 'products'
-```
-
-``` text
-┌─name─────┬─type─┬─key────┬─attribute.names─┬─attribute.types─┬─bytes_allocated─┬─element_count─┬─source──────────┐
-│ products │ Flat │ UInt64 │ ['title']       │ ['String']      │        23065376 │        175032 │ ODBC: .products │
-└──────────┴──────┴────────┴─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┴───────────────┴─────────────────┘
-```
-
-Vous pouvez utiliser l' [dictGet\*](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md#ext_dict_functions) fonction pour obtenir les données du dictionnaire dans ce format.
-
-Cette vue n'est pas utile lorsque vous avez besoin d'obtenir des données brutes ou `JOIN` opération. Pour ces cas, vous pouvez utiliser le `Dictionary` moteur, qui affiche les données du dictionnaire dans une table.
-
-Syntaxe:
-
-``` sql
-CREATE TABLE %table_name% (%fields%) engine = Dictionary(%dictionary_name%)`
-```
-
-Exemple d'utilisation:
-
-``` sql
-create table products (product_id UInt64, title String) Engine = Dictionary(products);
-```
-
-      Ok
-
-Jetez un oeil à ce qui est dans le tableau.
-
-``` sql
-select * from products limit 1;
-```
-
-``` text
-┌────product_id─┬─title───────────┐
-│        152689 │ Some item       │
-└───────────────┴─────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/dictionary/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/distributed.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/distributed.md
deleted file mode 100644
index b40253b1b48..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/distributed.md
+++ /dev/null
@@ -1,152 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: "Distribu\xE9"
----
-
-# Distribué {#distributed}
-
-**Les Tables avec moteur distribué ne stockent aucune donnée par elles mêmes**, mais autoriser le traitement des requêtes distribuées sur plusieurs serveurs.
-La lecture est automatiquement parallélisée. Lors d'une lecture, les index de table sur les serveurs distants sont utilisés, s'il y en a.
-
-Le moteur distribué accepte les paramètres:
-
--   le nom du cluster dans le fichier de configuration du serveur
-
--   le nom d'une base de données distante
-
--   le nom d'une table distante
-
--   (en option) sharding clé
-
--   (éventuellement) nom de la stratégie, il sera utilisé pour stocker des fichiers temporaires pour l'envoi asynchrone
-
-    Voir aussi:
-
-    -   `insert_distributed_sync` paramètre
-    -   [MergeTree](../mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes) pour les exemples
-
-Exemple:
-
-``` sql
-Distributed(logs, default, hits[, sharding_key[, policy_name]])
-```
-
-Les données seront lues à partir de tous les serveurs ‘logs’ cluster, à partir de la valeur par défaut.hits table située sur chaque serveur du cluster.
-Les données ne sont pas seulement lues mais sont partiellement traitées sur les serveurs distants (dans la mesure du possible).
-Par exemple, pour une requête avec GROUP BY, les données seront agrégées sur des serveurs distants et les états intermédiaires des fonctions d'agrégation seront envoyés au serveur demandeur. Ensuite, les données seront plus agrégées.
-
-Au lieu du nom de la base de données, vous pouvez utiliser une expression constante qui renvoie une chaîne. Par exemple: currentDatabase().
-
-logs – The cluster name in the server's config file.
-
-Les Clusters sont définis comme ceci:
-
-``` xml
-<remote_servers>
-    <logs>
-        <shard>
-            <!-- Optional. Shard weight when writing data. Default: 1. -->
-            <weight>1</weight>
-            <!-- Optional. Whether to write data to just one of the replicas. Default: false (write data to all replicas). -->
-            <internal_replication>false</internal_replication>
-            <replica>
-                <host>example01-01-1</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-            <replica>
-                <host>example01-01-2</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-        <shard>
-            <weight>2</weight>
-            <internal_replication>false</internal_replication>
-            <replica>
-                <host>example01-02-1</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-            <replica>
-                <host>example01-02-2</host>
-                <secure>1</secure>
-                <port>9440</port>
-            </replica>
-        </shard>
-    </logs>
-</remote_servers>
-```
-
-Ici un cluster est défini avec le nom ‘logs’ qui se compose de deux fragments, dont chacune contient deux répliques.
-Les partitions se réfèrent aux serveurs qui contiennent différentes parties des données (pour lire toutes les données, vous devez accéder à tous les partitions).
-Les répliques sont des serveurs de duplication (afin de lire toutes les données, vous pouvez accéder aux données sur l'une des répliques).
-
-Les noms de Cluster ne doivent pas contenir de points.
-
-Paramètre `host`, `port` et , éventuellement, `user`, `password`, `secure`, `compression` sont spécifiés pour chaque serveur:
-- `host` – The address of the remote server. You can use either the domain or the IPv4 or IPv6 address. If you specify the domain, the server makes a DNS request when it starts, and the result is stored as long as the server is running. If the DNS request fails, the server doesn't start. If you change the DNS record, restart the server.
-- `port` – The TCP port for messenger activity (‘tcp_port’ dans la configuration, généralement définie sur 9000). Ne le confondez pas avec http_port.
-- `user` – Name of the user for connecting to a remote server. Default value: default. This user must have access to connect to the specified server. Access is configured in the users.xml file. For more information, see the section [Les droits d'accès](../../../operations/access-rights.md).
-- `password` – The password for connecting to a remote server (not masked). Default value: empty string.
-- `secure` - Utilisez ssl pour la connexion, généralement vous devez également définir `port` = 9440. Le serveur doit écouter `<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>` et avoir des certificats corrects.
-- `compression` - Utiliser la compression de données. Valeur par défaut: true.
-
-When specifying replicas, one of the available replicas will be selected for each of the shards when reading. You can configure the algorithm for load balancing (the preference for which replica to access) – see the [équilibrage](../../../operations/settings/settings.md#settings-load_balancing) paramètre.
-Si la connexion avec le serveur n'est pas établie, il y aura une tentative de connexion avec un court délai. Si la connexion échoue, la réplique suivante sera sélectionnée, et ainsi de suite pour toutes les répliques. Si la tentative de connexion a échoué pour toutes les répliques, la tentative sera répété de la même façon, plusieurs fois.
-Cela fonctionne en faveur de la résilience, mais ne fournit pas de tolérance aux pannes complète: un serveur distant peut accepter la connexion, mais peut ne pas fonctionner ou fonctionner mal.
-
-Vous pouvez spécifier un seul des fragments (dans ce cas, le traitement de la requête doit être appelé distant, plutôt que distribué) ou jusqu'à un nombre quelconque de fragments. Dans chaque fragment, vous pouvez spécifier un nombre de répliques. Vous pouvez spécifier un nombre différent de répliques pour chaque fragment.
-
-Vous pouvez spécifier autant de clusters que vous souhaitez dans la configuration.
-
-Pour afficher vos clusters, utilisez ‘system.clusters’ table.
-
-Le moteur distribué permet de travailler avec un cluster comme un serveur local. Cependant, le cluster est inextensible: vous devez écrire sa configuration dans le fichier de configuration du serveur (encore mieux, pour tous les serveurs du cluster).
-
-The Distributed engine requires writing clusters to the config file. Clusters from the config file are updated on the fly, without restarting the server. If you need to send a query to an unknown set of shards and replicas each time, you don't need to create a Distributed table – use the ‘remote’ fonction de table à la place. Voir la section [Les fonctions de Table](../../../sql-reference/table-functions/index.md).
-
-Il existe deux méthodes pour écrire des données dans un cluster:
-
-Tout d'abord, vous pouvez définir les serveurs d'écrire les données à et effectuer l'écriture directement sur chaque fragment. En d'autres termes, effectuez INSERT dans les tables que la table distribuée “looks at”. C'est la solution la plus flexible car vous pouvez utiliser n'importe quel schéma de sharding, qui pourrait être non trivial en raison des exigences du sujet. C'est également la solution la plus optimale puisque les données peuvent être écrites sur différents fragments de manière complètement indépendante.
-
-Deuxièmement, vous pouvez effectuer INSERT dans une table distribuée. Dans ce cas, la table distribuera les données insérées sur les serveurs eux-mêmes. Pour écrire dans une table distribuée, elle doit avoir un jeu de clés de sharding (le dernier paramètre). De plus, s'il n'y a qu'un seul fragment, l'opération d'écriture fonctionne sans spécifier la clé de sharding, car cela ne signifie rien dans ce cas.
-
-Chaque fragment peut avoir un poids défini dans le fichier de configuration. Par défaut, le poids est égal à un. Les données sont réparties entre les fragments dans la quantité proportionnelle au poids des fragments. Par exemple, si il y a deux tessons et le premier a un poids de 9 tandis que la seconde a un poids de 10, le premier sera envoyé 9 / 19 parties de lignes, et le second sera envoyé 10 / 19.
-
-Chaque fragment peut avoir le ‘internal_replication’ paramètre défini dans le fichier de configuration.
-
-Si ce paramètre est défini à ‘true’, l'opération d'écriture sélectionne le premier saine réplique et écrit les données. Utilisez cette option si le tableau Distribué “looks at” tables répliquées. En d'autres termes, si la table où les données seront écrites va répliquer elle-même.
-
-Si elle est définie sur ‘false’ (par défaut), les données sont écrites dans toutes les répliques. En substance, cela signifie que la table distribuée réplique les données elle-même. C'est pire que d'utiliser des tables répliquées, car la cohérence des répliques n'est pas vérifiée et, au fil du temps, elles contiendront des données légèrement différentes.
-
-Pour sélectionner le fragment auquel une ligne de données est envoyée, l'expression de sharding est analysée et son reste est extrait de la diviser par le poids total des fragments. La ligne est envoyée au fragment qui correspond au demi-intervalle des restes de ‘prev_weight’ de ‘prev_weights + weight’, où ‘prev_weights’ c'est le poids total des tessons avec le plus petit nombre, et ‘weight’ est le poids de cet éclat. Par exemple, s'il y a deux fragments, et que le premier a un poids de 9 tandis que le second a un poids de 10, la ligne sera envoyée au premier fragment pour les restes de la plage \[0, 9), et au second pour les restes de la plage \[9, 19).
-
-L'expression de sharding peut être n'importe quelle expression de constantes et de colonnes de table qui renvoie un entier. Par exemple, vous pouvez utiliser l'expression ‘rand()’ pour la distribution aléatoire des données, ou ‘UserID’ pour la distribution par le reste de la division de L'ID de l'utilisateur (alors les données d'un seul utilisateur résideront sur un seul fragment, ce qui simplifie l'exécution et la jointure par les utilisateurs). Si l'une des colonnes n'est pas assez répartie uniformément, vous pouvez l'envelopper dans une fonction de hachage: intHash64 (UserID).
-
-Un simple rappel de la division est une solution limitée pour le sharding et n'est pas toujours approprié. Cela fonctionne pour des volumes de données moyens et importants (des dizaines de serveurs), mais pas pour des volumes de données très importants (des centaines de serveurs ou plus). Dans ce dernier cas, utilisez le schéma de répartition requis par le domaine, plutôt que d'utiliser des entrées dans des tableaux distribués.
-
-SELECT queries are sent to all the shards and work regardless of how data is distributed across the shards (they can be distributed completely randomly). When you add a new shard, you don't have to transfer the old data to it. You can write new data with a heavier weight – the data will be distributed slightly unevenly, but queries will work correctly and efficiently.
-
-Vous devriez être préoccupé par le système de sharding dans les cas suivants:
-
--   Les requêtes sont utilisées qui nécessitent des données de jointure (IN ou JOIN) par une clé spécifique. Si les données sont partagées par cette clé, vous pouvez utiliser local in ou JOIN au lieu de GLOBAL IN ou global JOIN, ce qui est beaucoup plus efficace.
--   Un grand nombre de serveurs est utilisé (des centaines ou plus) avec un grand nombre de petites requêtes (requêtes de clients individuels - sites Web, annonceurs ou partenaires). Pour que les petites requêtes n'affectent pas l'ensemble du cluster, il est logique de localiser les données d'un seul client sur un seul fragment. Alternativement, comme nous l'avons fait dans Yandex.Metrica, vous pouvez configurer le sharding à deux niveaux: divisez le cluster entier en “layers”, où une couche peut être constituée de plusieurs éclats. Les données d'un seul client sont situées sur une seule couche, mais des fragments peuvent être ajoutés à une couche si nécessaire, et les données sont distribuées aléatoirement à l'intérieur de celles-ci. Des tables distribuées sont créées pour chaque couche et une seule table distribuée partagée est créée pour les requêtes globales.
-
-Les données sont écrites de manière asynchrone. Lorsqu'il est inséré dans la table, le bloc de données est simplement écrit dans le système de fichiers local. Les données sont envoyées aux serveurs distants en arrière-plan dès que possible. La période d'envoi des données est gérée par [distributed_directory_monitor_sleep_time_ms](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms) et [distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms) paramètre. Le `Distributed` moteur envoie chaque fichier de données insérées séparément, mais vous pouvez activer le lot envoi de fichiers avec l' [distributed_directory_monitor_batch_inserts](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_batch_inserts) paramètre. Ce paramètre améliore les performances du cluster en utilisant mieux les ressources réseau et serveur local. Vous devriez vérifier si les données sont envoyées avec succès en vérifiant la liste des fichiers (données en attente d'envoi) dans le répertoire de la table: `/var/lib/clickhouse/data/database/table/`.
-
-Si le serveur a cessé d'exister ou a subi un redémarrage Brutal (par exemple, après une panne de périphérique) après une insertion dans une table distribuée, les données insérées peuvent être perdues. Si une partie de données endommagée est détectée dans le répertoire de la table, elle est transférée ‘broken’ sous-répertoire et n'est plus utilisé.
-
-Lorsque l'option max_parallel_replicas est activée, le traitement des requêtes est parallélisé entre toutes les répliques d'un seul fragment. Pour plus d'informations, consultez la section [max_parallel_replicas](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_parallel_replicas).
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#virtual-columns}
-
--   `_shard_num` — Contains the `shard_num` (de `system.clusters`). Type: [UInt32](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-!!! note "Note"
-    Depuis [`remote`](../../../sql-reference/table-functions/remote.md)/`cluster` les fonctions de table créent en interne une instance temporaire du même moteur distribué, `_shard_num` est disponible là-bas aussi.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Les colonnes virtuelles](index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/distributed/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/external-data.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/external-data.md
deleted file mode 100644
index df867a23215..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/external-data.md
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: "De donn\xE9es externes"
----
-
-# Données externes pour le traitement des requêtes {#external-data-for-query-processing}
-
-ClickHouse permet d'Envoyer à un serveur les données nécessaires au traitement d'une requête, ainsi qu'une requête SELECT. Ces données sont placées dans une table temporaire (voir la section “Temporary tables”) et peut être utilisé dans la requête (par exemple, dans les DANS les opérateurs).
-
-Par exemple, si vous disposez d'un fichier texte avec important des identifiants d'utilisateur, vous pouvez le télécharger sur le serveur avec une requête qui utilise la filtration par cette liste.
-
-Si vous devez exécuter plusieurs requêtes avec un volume important de données externes, n'utilisez pas cette fonctionnalité. Il est préférable de télécharger les données sur la base de données à l'avance.
-
-Les données externes peuvent être téléchargées à l'aide du client de ligne de commande (en mode non interactif) ou à l'aide de L'interface HTTP.
-
-Dans le client de ligne de commande, vous pouvez spécifier une section paramètres du format
-
-``` bash
---external --file=... [--name=...] [--format=...] [--types=...|--structure=...]
-```
-
-Vous pouvez avoir plusieurs sections comme ça, pour le nombre de tables étant transmis.
-
-**–external** – Marks the beginning of a clause.
-**–file** – Path to the file with the table dump, or -, which refers to stdin.
-Une seule table peut être récupérée à partir de stdin.
-
-Les paramètres suivants sont facultatifs: **–name**– Name of the table. If omitted, _data is used.
-**–format** – Data format in the file. If omitted, TabSeparated is used.
-
-L'un des paramètres suivants est requis:**–types** – A list of comma-separated column types. For example: `UInt64,String`. The columns will be named _1, _2, …
-**–structure**– The table structure in the format`UserID UInt64`, `URL String`. Définit les noms et les types de colonnes.
-
-Les fichiers spécifiés dans ‘file’ sera analysé par le format spécifié dans ‘format’, en utilisant les types de données spécifié dans ‘types’ ou ‘structure’. La table sera téléchargée sur le serveur et accessible en tant que table temporaire avec le nom dans ‘name’.
-
-Exemple:
-
-``` bash
-$ echo -ne "1\n2\n3\n" | clickhouse-client --query="SELECT count() FROM test.visits WHERE TraficSourceID IN _data" --external --file=- --types=Int8
-849897
-$ cat /etc/passwd | sed 's/:/\t/g' | clickhouse-client --query="SELECT shell, count() AS c FROM passwd GROUP BY shell ORDER BY c DESC" --external --file=- --name=passwd --structure='login String, unused String, uid UInt16, gid UInt16, comment String, home String, shell String'
-/bin/sh 20
-/bin/false      5
-/bin/bash       4
-/usr/sbin/nologin       1
-/bin/sync       1
-```
-
-Lors de l'utilisation de L'interface HTTP, les données externes sont transmises au format multipart/form-data. Chaque tableau est transmis en tant que fichier séparé. Le nom de la table est tiré du nom du fichier. Le ‘query_string’ est passé les paramètres ‘name_format’, ‘name_types’, et ‘name_structure’, où ‘name’ est le nom de la table que ces paramètres correspondent. La signification des paramètres est la même que lors de l'utilisation du client de ligne de commande.
-
-Exemple:
-
-``` bash
-$ cat /etc/passwd | sed 's/:/\t/g' > passwd.tsv
-
-$ curl -F 'passwd=@passwd.tsv;' 'http://localhost:8123/?query=SELECT+shell,+count()+AS+c+FROM+passwd+GROUP+BY+shell+ORDER+BY+c+DESC&passwd_structure=login+String,+unused+String,+uid+UInt16,+gid+UInt16,+comment+String,+home+String,+shell+String'
-/bin/sh 20
-/bin/false      5
-/bin/bash       4
-/usr/sbin/nologin       1
-/bin/sync       1
-```
-
-Pour le traitement des requêtes distribuées, les tables temporaires sont envoyées à tous les serveurs distants.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/external_data/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/file.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/file.md
deleted file mode 100644
index eedc1206527..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/file.md
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: Fichier
----
-
-# Fichier {#table_engines-file}
-
-Le moteur de table de fichiers conserve les données dans un fichier dans l'un des [fichier
-format](../../../interfaces/formats.md#formats) (TabSeparated, Native, etc.).
-
-Exemples d'utilisation:
-
--   Exportation de données de ClickHouse vers un fichier.
--   Convertir des données d'un format à un autre.
--   Mise à jour des données dans ClickHouse via l'édition d'un fichier sur un disque.
-
-## Utilisation dans le serveur ClickHouse {#usage-in-clickhouse-server}
-
-``` sql
-File(Format)
-```
-
-Le `Format` paramètre spécifie l'un des formats de fichier disponibles. Effectuer
-`SELECT` requêtes, le format doit être pris en charge pour l'entrée, et à effectuer
-`INSERT` queries – for output. The available formats are listed in the
-[Format](../../../interfaces/formats.md#formats) section.
-
-ClickHouse ne permet pas de spécifier le chemin du système de fichiers pour`File`. Il utilisera le dossier défini par [chemin](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) réglage dans la configuration du serveur.
-
-Lors de la création de la table en utilisant `File(Format)` il crée sous-répertoire vide dans ce dossier. Lorsque les données sont écrites dans cette table, elles sont mises dans `data.Format` fichier dans ce répertoire.
-
-Vous pouvez créer manuellement ce sous dossier et ce fichier dans le système de fichiers [ATTACH](../../../sql-reference/statements/misc.md) il à la table des informations avec le nom correspondant, de sorte que vous pouvez interroger les données de ce fichier.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Soyez prudent avec cette fonctionnalité, car ClickHouse ne garde pas trace des modifications externes apportées à ces fichiers. Le résultat des Écritures simultanées via ClickHouse et en dehors de ClickHouse n'est pas défini.
-
-**Exemple:**
-
-**1.** Configurer le `file_engine_table` table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE file_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=File(TabSeparated)
-```
-
-Par défaut ClickHouse va créer un dossier `/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table`.
-
-**2.** Créer manuellement `/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table/data.TabSeparated` contenant:
-
-``` bash
-$ cat data.TabSeparated
-one 1
-two 2
-```
-
-**3.** Interroger les données:
-
-``` sql
-SELECT * FROM file_engine_table
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─value─┐
-│ one  │     1 │
-│ two  │     2 │
-└──────┴───────┘
-```
-
-## Utilisation dans ClickHouse-local {#usage-in-clickhouse-local}
-
-Dans [clickhouse-local](../../../operations/utilities/clickhouse-local.md) Fichier moteur accepte chemin d'accès au fichier en plus `Format`. Les flux d'entrée / sortie par défaut peuvent être spécifiés en utilisant des noms numériques ou lisibles par l'homme comme `0` ou `stdin`, `1` ou `stdout`.
-**Exemple:**
-
-``` bash
-$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -q "CREATE TABLE table (a Int64, b Int64) ENGINE = File(CSV, stdin); SELECT a, b FROM table; DROP TABLE table"
-```
-
-## Les détails de mise en Œuvre {#details-of-implementation}
-
--   Plusieurs `SELECT` les requêtes peuvent être effectuées simultanément, mais `INSERT` requêtes s'attendre les uns les autres.
--   Prise en charge de la création d'un nouveau fichier par `INSERT` requête.
--   Si le fichier existe, `INSERT` ajouterait de nouvelles valeurs dedans.
--   Pas pris en charge:
-    -   `ALTER`
-    -   `SELECT ... SAMPLE`
-    -   Index
-    -   Réplication
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/file/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/generate.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/generate.md
deleted file mode 100644
index 9b2aa57c3e5..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/generate.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: GenerateRandom
----
-
-# Generaterandom {#table_engines-generate}
-
-Le moteur de table GenerateRandom produit des données aléatoires pour un schéma de table donné.
-
-Exemples d'utilisation:
-
--   Utiliser dans le test pour remplir une grande table reproductible.
--   Générer une entrée aléatoire pour les tests de fuzzing.
-
-## Utilisation dans le serveur ClickHouse {#usage-in-clickhouse-server}
-
-``` sql
-ENGINE = GenerateRandom(random_seed, max_string_length, max_array_length)
-```
-
-Le `max_array_length` et `max_string_length` les paramètres spécifient la longueur maximale de tous
-colonnes et chaînes de tableau en conséquence dans les données générées.
-
-Générer le moteur de table prend en charge uniquement `SELECT` requête.
-
-Il prend en charge tous les [Les types de données](../../../sql-reference/data-types/index.md) cela peut être stocké dans une table sauf `LowCardinality` et `AggregateFunction`.
-
-**Exemple:**
-
-**1.** Configurer le `generate_engine_table` table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE generate_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE = GenerateRandom(1, 5, 3)
-```
-
-**2.** Interroger les données:
-
-``` sql
-SELECT * FROM generate_engine_table LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌─name─┬──────value─┐
-│ c4xJ │ 1412771199 │
-│ r    │ 1791099446 │
-│ 7#$  │  124312908 │
-└──────┴────────────┘
-```
-
-## Les détails de mise en Œuvre {#details-of-implementation}
-
--   Pas pris en charge:
-    -   `ALTER`
-    -   `SELECT ... SAMPLE`
-    -   `INSERT`
-    -   Index
-    -   Réplication
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/generate/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/index.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/index.md
deleted file mode 100644
index 424a80c511d..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Sp\xE9cial"
-toc_priority: 31
----
-
-
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/join.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/join.md
deleted file mode 100644
index bc10be5b9bb..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/join.md
+++ /dev/null
@@ -1,111 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: Rejoindre
----
-
-# Rejoindre {#join}
-
-Structure de données préparée pour l'utilisation dans [JOIN](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) opérations.
-
-## Création d'une Table {#creating-a-table}
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
-) ENGINE = Join(join_strictness, join_type, k1[, k2, ...])
-```
-
-Voir la description détaillée de la [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) requête.
-
-**Les Paramètres Du Moteur**
-
--   `join_strictness` – [ADHÉRER à la rigueur](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join-types).
--   `join_type` – [Type de jointure](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join-types).
--   `k1[, k2, ...]` – Key columns from the `USING` la clause que l' `JOIN` l'opération est faite avec de la.
-
-Entrer `join_strictness` et `join_type` paramètres sans guillemets, par exemple, `Join(ANY, LEFT, col1)`. Ils doivent correspondre à la `JOIN` fonctionnement que le tableau sera utilisé pour. Si les paramètres ne correspondent pas, ClickHouse ne lance pas d'exception et peut renvoyer des données incorrectes.
-
-## Utilisation Du Tableau {#table-usage}
-
-### Exemple {#example}
-
-Création de la table de gauche:
-
-``` sql
-CREATE TABLE id_val(`id` UInt32, `val` UInt32) ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO id_val VALUES (1,11)(2,12)(3,13)
-```
-
-Création du côté droit `Join` table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE id_val_join(`id` UInt32, `val` UInt8) ENGINE = Join(ANY, LEFT, id)
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO id_val_join VALUES (1,21)(1,22)(3,23)
-```
-
-Rejoindre les tables:
-
-``` sql
-SELECT * FROM id_val ANY LEFT JOIN id_val_join USING (id) SETTINGS join_use_nulls = 1
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┬─id_val_join.val─┐
-│  1 │  11 │              21 │
-│  2 │  12 │            ᴺᵁᴸᴸ │
-│  3 │  13 │              23 │
-└────┴─────┴─────────────────┘
-```
-
-Comme alternative, vous pouvez récupérer des données de la `Join` table, spécifiant la valeur de la clé de jointure:
-
-``` sql
-SELECT joinGet('id_val_join', 'val', toUInt32(1))
-```
-
-``` text
-┌─joinGet('id_val_join', 'val', toUInt32(1))─┐
-│                                         21 │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### Sélection et insertion de données {#selecting-and-inserting-data}
-
-Vous pouvez utiliser `INSERT` requêtes pour ajouter des données au `Join`-tables de moteur. Si la table a été créée avec `ANY` rigueur, les données pour les clés en double sont ignorées. Avec l' `ALL` rigueur, toutes les lignes sont ajoutées.
-
-Vous ne pouvez pas effectuer un `SELECT` requête directement à partir de la table. Au lieu de cela, utilisez l'une des méthodes suivantes:
-
--   Placez la table sur le côté droit dans un `JOIN` clause.
--   Appelez le [joinGet](../../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) fonction, qui vous permet d'extraire des données de la table de la même manière que d'un dictionnaire.
-
-### Limitations et paramètres {#join-limitations-and-settings}
-
-Lors de la création d'un tableau, les paramètres suivants sont appliqués:
-
--   [join_use_nulls](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls)
--   [max_rows_in_join](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_rows_in_join)
--   [max_bytes_in_join](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_bytes_in_join)
--   [join_overflow_mode](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-join_overflow_mode)
--   [join_any_take_last_row](../../../operations/settings/settings.md#settings-join_any_take_last_row)
-
-Le `Join`- les tables de moteur ne peuvent pas être utilisées dans `GLOBAL JOIN` opérations.
-
-Le `Join`-moteur permet d'utiliser [join_use_nulls](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) réglage de la `CREATE TABLE` déclaration. Et [SELECT](../../../sql-reference/statements/select/index.md) requête permet d'utiliser `join_use_nulls` trop. Si vous avez différents `join_use_nulls` paramètres, vous pouvez obtenir une table de jointure d'erreur. Il dépend de type de JOINTURE. Lorsque vous utilisez [joinGet](../../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) fonction, vous devez utiliser le même `join_use_nulls` réglage en `CRATE TABLE` et `SELECT` déclaration.
-
-## Le Stockage De Données {#data-storage}
-
-`Join` les données de la table sont toujours situées dans la RAM. Lors de l'insertion de lignes dans une table, ClickHouse écrit des blocs de données dans le répertoire du disque afin qu'ils puissent être restaurés lorsque le serveur redémarre.
-
-Si le serveur redémarre incorrectement, le bloc de données sur le disque peut être perdu ou endommagé. Dans ce cas, vous devrez peut-être supprimer manuellement le fichier contenant des données endommagées.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/join/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/materializedview.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/materializedview.md
deleted file mode 100644
index 700a95b4d65..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/materializedview.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: MaterializedView
----
-
-# Materializedview {#materializedview}
-
-Utilisé pour implémenter des vues matérialisées (pour plus d'informations, voir [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query)). Pour stocker des données, il utilise un moteur différent qui a été spécifié lors de la création de la vue. Lors de la lecture d'une table, il utilise juste ce moteur.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/materializedview/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/memory.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/memory.md
deleted file mode 100644
index 94e619eae07..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/memory.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: "M\xE9moire"
----
-
-# Mémoire {#memory}
-
-Le moteur de mémoire stocke les données en RAM, sous forme non compressée. Les données sont stockées exactement sous la même forme qu'elles sont reçues lors de la lecture. En d'autres termes, la lecture de ce tableau est entièrement gratuit.
-L'accès aux données simultanées est synchronisé. Les verrous sont courts: les opérations de lecture et d'écriture ne se bloquent pas.
-Les index ne sont pas pris en charge. La lecture est parallélisée.
-La productivité maximale (plus de 10 Go / s) est atteinte sur les requêtes simples, car il n'y a pas de lecture à partir du disque, de décompression ou de désérialisation des données. (Il convient de noter que dans de nombreux cas, la productivité du moteur MergeTree est presque aussi élevée.)
-Lors du redémarrage d'un serveur, les données disparaissent de la table et la table devient vide.
-Normalement, l'utilisation de ce moteur de table n'est pas justifiée. Cependant, il peut être utilisé pour des tests, et pour des tâches où la vitesse maximale est requise sur un nombre relativement faible de lignes (jusqu'à environ 100 000 000).
-
-Le moteur de mémoire est utilisé par le système pour les tables temporaires avec des données de requête externes (voir la section “External data for processing a query”), et pour la mise en œuvre globale dans (voir la section “IN operators”).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/memory/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/merge.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/merge.md
deleted file mode 100644
index 6b41e490113..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/merge.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: Fusionner
----
-
-# Fusionner {#merge}
-
-Le `Merge` moteur (à ne pas confondre avec `MergeTree`) ne stocke pas les données elles-mêmes, mais permet la lecture de n'importe quel nombre d'autres tables simultanément.
-La lecture est automatiquement parallélisée. L'écriture dans une table n'est pas prise en charge. Lors de la lecture, les index des tables en cours de lecture sont utilisés, s'ils existent.
-Le `Merge` engine accepte les paramètres: le nom de la base de données et une expression régulière pour les tables.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-Merge(hits, '^WatchLog')
-```
-
-Les données seront lues à partir des tableaux du `hits` base de données dont les noms correspondent à l'expression régulière ‘`^WatchLog`’.
-
-Au lieu du nom de la base de données, vous pouvez utiliser une expression constante qui renvoie une chaîne. Exemple, `currentDatabase()`.
-
-Regular expressions — [re2](https://github.com/google/re2) (prend en charge un sous-ensemble de PCRE), sensible à la casse.
-Voir les notes sur les symboles d'échappement dans les expressions régulières “match” section.
-
-Lors de la sélection des tables à lire, le `Merge` le tableau lui-même ne sera pas choisie, même si elle correspond à l'expression rationnelle. C'est pour éviter les boucles.
-Il est possible de créer deux `Merge` des tables qui essaieront sans cesse de lire les données des autres, mais ce n'est pas une bonne idée.
-
-L'utilisation traditionnelle de la `Merge` moteur pour travailler avec un grand nombre de `TinyLog` les tables comme si avec une seule table.
-
-Exemple 2:
-
-Disons que vous avez une ancienne table (WatchLog_old) et que vous avez décidé de changer de partitionnement sans déplacer les données vers une nouvelle table (WatchLog_new) et que vous devez voir les données des deux tables.
-
-``` sql
-CREATE TABLE WatchLog_old(date Date, UserId Int64, EventType String, Cnt UInt64)
-ENGINE=MergeTree(date, (UserId, EventType), 8192);
-INSERT INTO WatchLog_old VALUES ('2018-01-01', 1, 'hit', 3);
-
-CREATE TABLE WatchLog_new(date Date, UserId Int64, EventType String, Cnt UInt64)
-ENGINE=MergeTree PARTITION BY date ORDER BY (UserId, EventType) SETTINGS index_granularity=8192;
-INSERT INTO WatchLog_new VALUES ('2018-01-02', 2, 'hit', 3);
-
-CREATE TABLE WatchLog as WatchLog_old ENGINE=Merge(currentDatabase(), '^WatchLog');
-
-SELECT *
-FROM WatchLog
-```
-
-``` text
-┌───────date─┬─UserId─┬─EventType─┬─Cnt─┐
-│ 2018-01-01 │      1 │ hit       │   3 │
-└────────────┴────────┴───────────┴─────┘
-┌───────date─┬─UserId─┬─EventType─┬─Cnt─┐
-│ 2018-01-02 │      2 │ hit       │   3 │
-└────────────┴────────┴───────────┴─────┘
-```
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#virtual-columns}
-
--   `_table` — Contains the name of the table from which data was read. Type: [Chaîne](../../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-    Vous pouvez définir les conditions constantes sur `_table` dans le `WHERE/PREWHERE` clause (par exemple, `WHERE _table='xyz'`). Dans ce cas l'opération de lecture est effectuée uniquement pour les tables où la condition sur `_table` est satisfaite, pour le `_table` colonne agit comme un index.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Les colonnes virtuelles](index.md#table_engines-virtual_columns)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/merge/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/null.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/null.md
deleted file mode 100644
index 5215fc753be..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/null.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: 'NULL'
----
-
-# NULL {#null}
-
-Lors de l'écriture dans une table Null, Les données sont ignorées. Lors de la lecture à partir d'une table Null, la réponse est vide.
-
-Toutefois, vous pouvez créer une vue matérialisée sur une table Nuls. Ainsi, les données écrites dans la table finira dans la vue.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/null/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/set.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/set.md
deleted file mode 100644
index 32bfde63698..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/set.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: "D\xE9finir"
----
-
-# Définir {#set}
-
-Un ensemble de données qui est toujours en RAM. Il est conçu pour être utilisé sur le côté droit de l'opérateur (voir la section “IN operators”).
-
-Vous pouvez utiliser INSERT pour insérer des données dans la table. De nouveaux éléments seront ajoutés à l'ensemble de données, tandis que les doublons seront ignorés.
-Mais vous ne pouvez pas effectuer SELECT à partir de la table. La seule façon de récupérer des données est en l'utilisant dans la moitié droite de l'opérateur.
-
-Les données sont toujours situées dans la RAM. Pour INSERT, les blocs de données insérées sont également écrits dans le répertoire des tables sur le disque. Lors du démarrage du serveur, ces données sont chargées dans la RAM. En d'autres termes, après le redémarrage, les données restent en place.
-
-Pour un redémarrage brutal du serveur, le bloc de données sur le disque peut être perdu ou endommagé. Dans ce dernier cas, vous devrez peut-être supprimer manuellement le fichier contenant des données endommagées.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/set/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/url.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/url.md
deleted file mode 100644
index 7b8e53b1d73..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/url.md
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: URL
----
-
-# URL (URL, Format) {#table_engines-url}
-
-Gère les données sur un serveur HTTP / HTTPS distant. Ce moteur est similaire
-à l' [Fichier](file.md) moteur.
-
-## Utilisation du moteur dans le serveur ClickHouse {#using-the-engine-in-the-clickhouse-server}
-
-Le `format` doit être celui que ClickHouse peut utiliser dans
-`SELECT` les requêtes et, si nécessaire, en `INSERTs`. Pour la liste complète des formats pris en charge, voir
-[Format](../../../interfaces/formats.md#formats).
-
-Le `URL` doit être conforme à la structure D'un Localisateur de ressources uniforme. L'URL spécifiée doit pointer vers un serveur
-qui utilise le protocole HTTP ou HTTPS. Cela ne nécessite pas de
-en-têtes supplémentaires pour obtenir une réponse du serveur.
-
-`INSERT` et `SELECT` les requêtes sont transformées en `POST` et `GET` demande,
-respectivement. Pour le traitement `POST` demandes, le serveur distant doit prendre en charge
-[Encodage de transfert en morceaux](https://en.wikipedia.org/wiki/Chunked_transfer_encoding).
-
-Vous pouvez limiter le nombre maximal de sauts de redirection HTTP GET en utilisant [max_http_get_redirects](../../../operations/settings/settings.md#setting-max_http_get_redirects) paramètre.
-
-**Exemple:**
-
-**1.** Créer un `url_engine_table` table sur le serveur :
-
-``` sql
-CREATE TABLE url_engine_table (word String, value UInt64)
-ENGINE=URL('http://127.0.0.1:12345/', CSV)
-```
-
-**2.** Créez un serveur HTTP de base à l'aide des outils Python 3 standard et
-démarrer:
-
-``` python3
-from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
-
-class CSVHTTPServer(BaseHTTPRequestHandler):
-    def do_GET(self):
-        self.send_response(200)
-        self.send_header('Content-type', 'text/csv')
-        self.end_headers()
-
-        self.wfile.write(bytes('Hello,1\nWorld,2\n', "utf-8"))
-
-if __name__ == "__main__":
-    server_address = ('127.0.0.1', 12345)
-    HTTPServer(server_address, CSVHTTPServer).serve_forever()
-```
-
-``` bash
-$ python3 server.py
-```
-
-**3.** Les données de la demande:
-
-``` sql
-SELECT * FROM url_engine_table
-```
-
-``` text
-┌─word──┬─value─┐
-│ Hello │     1 │
-│ World │     2 │
-└───────┴───────┘
-```
-
-## Les détails de mise en Œuvre {#details-of-implementation}
-
--   Les lectures et les écritures peuvent être parallèles
--   Pas pris en charge:
-    -   `ALTER` et `SELECT...SAMPLE` opérations.
-    -   Index.
-    -   Réplication.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/url/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/engines/table-engines/special/view.md b/docs/fr/engines/table-engines/special/view.md
deleted file mode 100644
index aaeb6ce90cb..00000000000
--- a/docs/fr/engines/table-engines/special/view.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: Vue
----
-
-# Vue {#table_engines-view}
-
-Utilisé pour implémenter des vues (pour plus d'informations, voir `CREATE VIEW query`). Il ne stocke pas de données, mais stocke uniquement les `SELECT` requête. Lors de la lecture d'une table, il exécute cette requête (et supprime toutes les colonnes inutiles de la requête).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/view/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/faq/general.md b/docs/fr/faq/general.md
deleted file mode 100644
index 797709fdb20..00000000000
--- a/docs/fr/faq/general.md
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 78
-toc_title: "Questions G\xE9n\xE9rales"
----
-
-# Questions Générales {#general-questions}
-
-## Pourquoi Ne Pas Utiliser Quelque Chose Comme MapReduce? {#why-not-use-something-like-mapreduce}
-
-Nous pouvons nous référer à des systèmes comme MapReduce en tant que systèmes informatiques distribués dans lesquels l'opération de réduction est basée sur le tri distribué. La solution open-source la plus courante dans cette classe est [Apache Hadoop](http://hadoop.apache.org). Yandex utilise sa solution interne, YT.
-
-Ces systèmes ne sont pas appropriés pour les requêtes en ligne en raison de leur latence élevée. En d'autres termes, ils ne peuvent pas être utilisés comme back-end pour une interface web. Ces types de systèmes ne sont pas utiles pour les mises à jour de données en temps réel. Le tri distribué n'est pas la meilleure façon d'effectuer des opérations de réduction si le résultat de l'opération et tous les résultats intermédiaires (s'il y en a) sont situés dans la RAM d'un seul serveur, ce qui est généralement le cas pour les requêtes en ligne. Dans un tel cas, une table de hachage est un moyen optimal d'effectuer des opérations de réduction. Une approche courante pour optimiser les tâches map-reduce est la pré-agrégation (réduction partielle) à l'aide d'une table de hachage en RAM. L'utilisateur effectue cette optimisation manuellement. Le tri distribué est l'une des principales causes de réduction des performances lors de l'exécution de tâches simples de réduction de la carte.
-
-La plupart des implémentations MapReduce vous permettent d'exécuter du code arbitraire sur un cluster. Mais un langage de requête déclaratif est mieux adapté à OLAP pour exécuter des expériences rapidement. Par exemple, Hadoop a ruche et Cochon. Considérez également Cloudera Impala ou Shark (obsolète) pour Spark, ainsi que Spark SQL, Presto et Apache Drill. Les performances lors de l'exécution de telles tâches sont très sous-optimales par rapport aux systèmes spécialisés, mais une latence relativement élevée rend irréaliste l'utilisation de ces systèmes comme backend pour une interface web.
-
-## Que Faire si j'ai un problème avec les encodages lors de l'utilisation D'Oracle via ODBC? {#oracle-odbc-encodings}
-
-Si vous utilisez Oracle via le pilote ODBC comme source de dictionnaires externes, vous devez définir la valeur correcte pour `NLS_LANG` variable d'environnement dans `/etc/default/clickhouse`. Pour plus d'informations, voir le [FAQ Oracle NLS_LANG](https://www.oracle.com/technetwork/products/globalization/nls-lang-099431.html).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-NLS_LANG=RUSSIAN_RUSSIA.UTF8
-```
-
-## Comment exporter des données de ClickHouse vers un fichier? {#how-to-export-to-file}
-
-### Utilisation de la Clause INTO OUTFILE {#using-into-outfile-clause}
-
-Ajouter un [INTO OUTFILE](../sql-reference/statements/select/into-outfile.md#into-outfile-clause) clause à votre requête.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file'
-```
-
-Par défaut, ClickHouse utilise [TabSeparated](../interfaces/formats.md#tabseparated) format pour les données de sortie. Pour sélectionner le [format de données](../interfaces/formats.md), utiliser le [FORMAT de la clause](../sql-reference/statements/select/format.md#format-clause).
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file' FORMAT CSV
-```
-
-### Utilisation d'une Table de moteur de fichiers {#using-a-file-engine-table}
-
-Voir [Fichier](../engines/table-engines/special/file.md).
-
-### Utilisation De La Redirection En Ligne De Commande {#using-command-line-redirection}
-
-``` sql
-$ clickhouse-client --query "SELECT * from table" --format FormatName > result.txt
-```
-
-Voir [clickhouse-client](../interfaces/cli.md).
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/faq/general/) ##}
diff --git a/docs/fr/faq/index.md b/docs/fr/faq/index.md
deleted file mode 100644
index a44dbb31e89..00000000000
--- a/docs/fr/faq/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: F.A.Q.
-toc_priority: 76
----
-
-
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md
deleted file mode 100644
index 4a51defe7fe..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 17
-toc_title: AMPLab Big Data Benchmark
----
-
-# AMPLab Big Data Benchmark {#amplab-big-data-benchmark}
-
-Tu vois https://amplab.cs.berkeley.edu/benchmark/
-
-Inscrivez-vous pour un compte GRATUIT à https://aws.amazon.com. il nécessite une carte de crédit, e-mail et numéro de téléphone. Obtenir une nouvelle clé d'accès à https://console.aws.amazon.com/iam/home?nc2=h_m_sc#security_credential
-
-Exécutez ce qui suit dans la console:
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install s3cmd
-$ mkdir tiny; cd tiny;
-$ s3cmd sync s3://big-data-benchmark/pavlo/text-deflate/tiny/ .
-$ cd ..
-$ mkdir 1node; cd 1node;
-$ s3cmd sync s3://big-data-benchmark/pavlo/text-deflate/1node/ .
-$ cd ..
-$ mkdir 5nodes; cd 5nodes;
-$ s3cmd sync s3://big-data-benchmark/pavlo/text-deflate/5nodes/ .
-$ cd ..
-```
-
-Exécutez les requêtes ClickHouse suivantes:
-
-``` sql
-CREATE TABLE rankings_tiny
-(
-    pageURL String,
-    pageRank UInt32,
-    avgDuration UInt32
-) ENGINE = Log;
-
-CREATE TABLE uservisits_tiny
-(
-    sourceIP String,
-    destinationURL String,
-    visitDate Date,
-    adRevenue Float32,
-    UserAgent String,
-    cCode FixedString(3),
-    lCode FixedString(6),
-    searchWord String,
-    duration UInt32
-) ENGINE = MergeTree(visitDate, visitDate, 8192);
-
-CREATE TABLE rankings_1node
-(
-    pageURL String,
-    pageRank UInt32,
-    avgDuration UInt32
-) ENGINE = Log;
-
-CREATE TABLE uservisits_1node
-(
-    sourceIP String,
-    destinationURL String,
-    visitDate Date,
-    adRevenue Float32,
-    UserAgent String,
-    cCode FixedString(3),
-    lCode FixedString(6),
-    searchWord String,
-    duration UInt32
-) ENGINE = MergeTree(visitDate, visitDate, 8192);
-
-CREATE TABLE rankings_5nodes_on_single
-(
-    pageURL String,
-    pageRank UInt32,
-    avgDuration UInt32
-) ENGINE = Log;
-
-CREATE TABLE uservisits_5nodes_on_single
-(
-    sourceIP String,
-    destinationURL String,
-    visitDate Date,
-    adRevenue Float32,
-    UserAgent String,
-    cCode FixedString(3),
-    lCode FixedString(6),
-    searchWord String,
-    duration UInt32
-) ENGINE = MergeTree(visitDate, visitDate, 8192);
-```
-
-Retournez à la console:
-
-``` bash
-$ for i in tiny/rankings/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_tiny FORMAT CSV"; done
-$ for i in tiny/uservisits/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO uservisits_tiny FORMAT CSV"; done
-$ for i in 1node/rankings/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_1node FORMAT CSV"; done
-$ for i in 1node/uservisits/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO uservisits_1node FORMAT CSV"; done
-$ for i in 5nodes/rankings/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO rankings_5nodes_on_single FORMAT CSV"; done
-$ for i in 5nodes/uservisits/*.deflate; do echo $i; zlib-flate -uncompress < $i | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO uservisits_5nodes_on_single FORMAT CSV"; done
-```
-
-Requêtes pour obtenir des échantillons de données:
-
-``` sql
-SELECT pageURL, pageRank FROM rankings_1node WHERE pageRank > 1000
-
-SELECT substring(sourceIP, 1, 8), sum(adRevenue) FROM uservisits_1node GROUP BY substring(sourceIP, 1, 8)
-
-SELECT
-    sourceIP,
-    sum(adRevenue) AS totalRevenue,
-    avg(pageRank) AS pageRank
-FROM rankings_1node ALL INNER JOIN
-(
-    SELECT
-        sourceIP,
-        destinationURL AS pageURL,
-        adRevenue
-    FROM uservisits_1node
-    WHERE (visitDate > '1980-01-01') AND (visitDate < '1980-04-01')
-) USING pageURL
-GROUP BY sourceIP
-ORDER BY totalRevenue DESC
-LIMIT 1
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/amplab_benchmark/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/criteo.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/criteo.md
deleted file mode 100644
index 8b52390cdcf..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/criteo.md
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 19
-toc_title: "T\xE9raoctet click Logs de Criteo"
----
-
-# Téraoctet de journaux de clics de Criteo {#terabyte-of-click-logs-from-criteo}
-
-Télécharger les données à partir de http://labs.criteo.com/downloads/download-terabyte-click-logs/
-
-Créer une table pour importer le journal:
-
-``` sql
-CREATE TABLE criteo_log (date Date, clicked UInt8, int1 Int32, int2 Int32, int3 Int32, int4 Int32, int5 Int32, int6 Int32, int7 Int32, int8 Int32, int9 Int32, int10 Int32, int11 Int32, int12 Int32, int13 Int32, cat1 String, cat2 String, cat3 String, cat4 String, cat5 String, cat6 String, cat7 String, cat8 String, cat9 String, cat10 String, cat11 String, cat12 String, cat13 String, cat14 String, cat15 String, cat16 String, cat17 String, cat18 String, cat19 String, cat20 String, cat21 String, cat22 String, cat23 String, cat24 String, cat25 String, cat26 String) ENGINE = Log
-```
-
-Télécharger les données:
-
-``` bash
-$ for i in {00..23}; do echo $i; zcat datasets/criteo/day_${i#0}.gz | sed -r 's/^/2000-01-'${i/00/24}'\t/' | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO criteo_log FORMAT TabSeparated"; done
-```
-
-Créer une table pour les données converties:
-
-``` sql
-CREATE TABLE criteo
-(
-    date Date,
-    clicked UInt8,
-    int1 Int32,
-    int2 Int32,
-    int3 Int32,
-    int4 Int32,
-    int5 Int32,
-    int6 Int32,
-    int7 Int32,
-    int8 Int32,
-    int9 Int32,
-    int10 Int32,
-    int11 Int32,
-    int12 Int32,
-    int13 Int32,
-    icat1 UInt32,
-    icat2 UInt32,
-    icat3 UInt32,
-    icat4 UInt32,
-    icat5 UInt32,
-    icat6 UInt32,
-    icat7 UInt32,
-    icat8 UInt32,
-    icat9 UInt32,
-    icat10 UInt32,
-    icat11 UInt32,
-    icat12 UInt32,
-    icat13 UInt32,
-    icat14 UInt32,
-    icat15 UInt32,
-    icat16 UInt32,
-    icat17 UInt32,
-    icat18 UInt32,
-    icat19 UInt32,
-    icat20 UInt32,
-    icat21 UInt32,
-    icat22 UInt32,
-    icat23 UInt32,
-    icat24 UInt32,
-    icat25 UInt32,
-    icat26 UInt32
-) ENGINE = MergeTree(date, intHash32(icat1), (date, intHash32(icat1)), 8192)
-```
-
-Transformez les données du journal brut et placez - les dans la deuxième table:
-
-``` sql
-INSERT INTO criteo SELECT date, clicked, int1, int2, int3, int4, int5, int6, int7, int8, int9, int10, int11, int12, int13, reinterpretAsUInt32(unhex(cat1)) AS icat1, reinterpretAsUInt32(unhex(cat2)) AS icat2, reinterpretAsUInt32(unhex(cat3)) AS icat3, reinterpretAsUInt32(unhex(cat4)) AS icat4, reinterpretAsUInt32(unhex(cat5)) AS icat5, reinterpretAsUInt32(unhex(cat6)) AS icat6, reinterpretAsUInt32(unhex(cat7)) AS icat7, reinterpretAsUInt32(unhex(cat8)) AS icat8, reinterpretAsUInt32(unhex(cat9)) AS icat9, reinterpretAsUInt32(unhex(cat10)) AS icat10, reinterpretAsUInt32(unhex(cat11)) AS icat11, reinterpretAsUInt32(unhex(cat12)) AS icat12, reinterpretAsUInt32(unhex(cat13)) AS icat13, reinterpretAsUInt32(unhex(cat14)) AS icat14, reinterpretAsUInt32(unhex(cat15)) AS icat15, reinterpretAsUInt32(unhex(cat16)) AS icat16, reinterpretAsUInt32(unhex(cat17)) AS icat17, reinterpretAsUInt32(unhex(cat18)) AS icat18, reinterpretAsUInt32(unhex(cat19)) AS icat19, reinterpretAsUInt32(unhex(cat20)) AS icat20, reinterpretAsUInt32(unhex(cat21)) AS icat21, reinterpretAsUInt32(unhex(cat22)) AS icat22, reinterpretAsUInt32(unhex(cat23)) AS icat23, reinterpretAsUInt32(unhex(cat24)) AS icat24, reinterpretAsUInt32(unhex(cat25)) AS icat25, reinterpretAsUInt32(unhex(cat26)) AS icat26 FROM criteo_log;
-
-DROP TABLE criteo_log;
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/criteo/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/index.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/index.md
deleted file mode 100644
index 03b2f15890b..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Exemple De Jeux De Donn\xE9es"
-toc_priority: 12
-toc_title: Introduction
----
-
-# Exemple De Jeux De Données {#example-datasets}
-
-Cette section décrit comment obtenir des exemples de jeux de données et les importer dans ClickHouse.
-Pour certains ensembles de données exemple les requêtes sont également disponibles.
-
--   [Yandex Anonymisé.Metrica Dataset](metrica.md)
--   [Référence Du Schéma En Étoile](star-schema.md)
--   [WikiStat](wikistat.md)
--   [Téraoctet de journaux de clics de Criteo](criteo.md)
--   [AMPLab Big Data Benchmark](amplab-benchmark.md)
--   [New York Taxi Données](nyc-taxi.md)
--   [OnTime](ontime.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/metrica.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/metrica.md
deleted file mode 100644
index 453a30d436f..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/metrica.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 14
-toc_title: "Yandex.Metrica De Donn\xE9es"
----
-
-# Yandex Anonymisé.Metrica De Données {#anonymized-yandex-metrica-data}
-
-Dataset se compose de deux tables contenant des données anonymisées sur les hits (`hits_v1`) et les visites (`visits_v1`) de Yandex.Metrica. Vous pouvez en savoir plus sur Yandex.Metrica dans [Histoire de ClickHouse](../../introduction/history.md) section.
-
-L'ensemble de données se compose de deux tables, l'une d'elles peut être téléchargée sous forme compressée `tsv.xz` fichier ou comme partitions préparées. En outre, une version étendue de l' `hits` table contenant 100 millions de lignes est disponible comme TSV à https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_100m_obfuscated_v1.tsv.xz et comme partitions préparées à https://datasets.clickhouse.tech/hits/partitions/hits_100m_obfuscated_v1.tar.xz.
-
-## Obtention de Tables à partir de Partitions préparées {#obtaining-tables-from-prepared-partitions}
-
-Télécharger et importer la table hits:
-
-``` bash
-curl -O https://datasets.clickhouse.tech/hits/partitions/hits_v1.tar
-tar xvf hits_v1.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-# check permissions on unpacked data, fix if required
-sudo service clickhouse-server restart
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.hits_v1"
-```
-
-Télécharger et importer des visites:
-
-``` bash
-curl -O https://datasets.clickhouse.tech/visits/partitions/visits_v1.tar
-tar xvf visits_v1.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-# check permissions on unpacked data, fix if required
-sudo service clickhouse-server restart
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.visits_v1"
-```
-
-## Obtention de Tables à partir D'un fichier TSV compressé {#obtaining-tables-from-compressed-tsv-file}
-
-Télécharger et importer des hits à partir du fichier TSV compressé:
-
-``` bash
-curl https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
-# now create table
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS datasets"
-clickhouse-client --query "CREATE TABLE datasets.hits_v1 ( WatchID UInt64,  JavaEnable UInt8,  Title String,  GoodEvent Int16,  EventTime DateTime,  EventDate Date,  CounterID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RegionID UInt32,  UserID UInt64,  CounterClass Int8,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  URL String,  Referer String,  URLDomain String,  RefererDomain String,  Refresh UInt8,  IsRobot UInt8,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16), URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8, FlashMinor UInt8,  FlashMinor2 String,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8, UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor FixedString(2),  CookieEnable UInt8, JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  MobilePhone UInt8,  MobilePhoneModel String,  Params String,  IPNetworkID UInt32,  TraficSourceID Int8, SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  IsArtifical UInt8,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  ClientTimeZone Int16,  ClientEventTime DateTime,  SilverlightVersion1 UInt8, SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion3 UInt32,  SilverlightVersion4 UInt16,  PageCharset String,  CodeVersion UInt32,  IsLink UInt8,  IsDownload UInt8,  IsNotBounce UInt8,  FUniqID UInt64,  HID UInt32,  IsOldCounter UInt8, IsEvent UInt8,  IsParameter UInt8,  DontCountHits UInt8,  WithHash UInt8, HitColor FixedString(1),  UTCEventTime DateTime,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16), RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  WindowName Int32,  OpenerName Int32,  HistoryLength Int16,  BrowserLanguage FixedString(2),  BrowserCountry FixedString(2),  SocialNetwork String,  SocialAction String,  HTTPError UInt16, SendTiming Int32,  DNSTiming Int32,  ConnectTiming Int32,  ResponseStartTiming Int32,  ResponseEndTiming Int32,  FetchTiming Int32,  RedirectTiming Int32, DOMInteractiveTiming Int32,  DOMContentLoadedTiming Int32,  DOMCompleteTiming Int32,  LoadEventStartTiming Int32,  LoadEventEndTiming Int32, NSToDOMContentLoadedTiming Int32,  FirstPaintTiming Int32,  RedirectCount Int8, SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  ParamPrice Int64, ParamOrderID String,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16, GoalsReached Array(UInt32),  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String, UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String, FromTag String,  HasGCLID UInt8,  RefererHash UInt64,  URLHash UInt64,  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  ShareService String,  ShareURL String,  ShareTitle String,  ParsedParams Nested(Key1 String,  Key2 String, Key3 String, Key4 String, Key5 String,  ValueDouble Float64),  IslandID FixedString(16),  RequestNum UInt32,  RequestTry UInt8) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity = 8192"
-# import data
-cat hits_v1.tsv | clickhouse-client --query "INSERT INTO datasets.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000
-# optionally you can optimize table
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE datasets.hits_v1 FINAL"
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.hits_v1"
-```
-
-Télécharger et importer des visites à partir du fichier TSV compressé:
-
-``` bash
-curl https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > visits_v1.tsv
-# now create table
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS datasets"
-clickhouse-client --query "CREATE TABLE datasets.visits_v1 ( CounterID UInt32,  StartDate Date,  Sign Int8,  IsNew UInt8,  VisitID UInt64,  UserID UInt64,  StartTime DateTime,  Duration UInt32,  UTCStartTime DateTime,  PageViews Int32,  Hits Int32,  IsBounce UInt8,  Referer String,  StartURL String,  RefererDomain String,  StartURLDomain String,  EndURL String,  LinkURL String,  IsDownload UInt8,  TraficSourceID Int8,  SearchEngineID UInt16,  SearchPhrase String,  AdvEngineID UInt8,  PlaceID Int32,  RefererCategories Array(UInt16),  URLCategories Array(UInt16),  URLRegions Array(UInt32),  RefererRegions Array(UInt32),  IsYandex UInt8,  GoalReachesDepth Int32,  GoalReachesURL Int32,  GoalReachesAny Int32,  SocialSourceNetworkID UInt8,  SocialSourcePage String,  MobilePhoneModel String,  ClientEventTime DateTime,  RegionID UInt32,  ClientIP UInt32,  ClientIP6 FixedString(16),  RemoteIP UInt32,  RemoteIP6 FixedString(16),  IPNetworkID UInt32,  SilverlightVersion3 UInt32,  CodeVersion UInt32,  ResolutionWidth UInt16,  ResolutionHeight UInt16,  UserAgentMajor UInt16,  UserAgentMinor UInt16,  WindowClientWidth UInt16,  WindowClientHeight UInt16,  SilverlightVersion2 UInt8,  SilverlightVersion4 UInt16,  FlashVersion3 UInt16,  FlashVersion4 UInt16,  ClientTimeZone Int16,  OS UInt8,  UserAgent UInt8,  ResolutionDepth UInt8,  FlashMajor UInt8,  FlashMinor UInt8,  NetMajor UInt8,  NetMinor UInt8,  MobilePhone UInt8,  SilverlightVersion1 UInt8,  Age UInt8,  Sex UInt8,  Income UInt8,  JavaEnable UInt8,  CookieEnable UInt8,  JavascriptEnable UInt8,  IsMobile UInt8,  BrowserLanguage UInt16,  BrowserCountry UInt16,  Interests UInt16,  Robotness UInt8,  GeneralInterests Array(UInt16),  Params Array(String),  Goals Nested(ID UInt32, Serial UInt32, EventTime DateTime,  Price Int64,  OrderID String, CurrencyID UInt32),  WatchIDs Array(UInt64),  ParamSumPrice Int64,  ParamCurrency FixedString(3),  ParamCurrencyID UInt16,  ClickLogID UInt64,  ClickEventID Int32,  ClickGoodEvent Int32,  ClickEventTime DateTime,  ClickPriorityID Int32,  ClickPhraseID Int32,  ClickPageID Int32,  ClickPlaceID Int32,  ClickTypeID Int32,  ClickResourceID Int32,  ClickCost UInt32,  ClickClientIP UInt32,  ClickDomainID UInt32,  ClickURL String,  ClickAttempt UInt8,  ClickOrderID UInt32,  ClickBannerID UInt32,  ClickMarketCategoryID UInt32,  ClickMarketPP UInt32,  ClickMarketCategoryName String,  ClickMarketPPName String,  ClickAWAPSCampaignName String,  ClickPageName String,  ClickTargetType UInt16,  ClickTargetPhraseID UInt64,  ClickContextType UInt8,  ClickSelectType Int8,  ClickOptions String,  ClickGroupBannerID Int32,  OpenstatServiceName String,  OpenstatCampaignID String,  OpenstatAdID String,  OpenstatSourceID String,  UTMSource String,  UTMMedium String,  UTMCampaign String,  UTMContent String,  UTMTerm String,  FromTag String,  HasGCLID UInt8,  FirstVisit DateTime,  PredLastVisit Date,  LastVisit Date,  TotalVisits UInt32,  TraficSource    Nested(ID Int8,  SearchEngineID UInt16, AdvEngineID UInt8, PlaceID UInt16, SocialSourceNetworkID UInt8, Domain String, SearchPhrase String, SocialSourcePage String),  Attendance FixedString(16),  CLID UInt32,  YCLID UInt64,  NormalizedRefererHash UInt64,  SearchPhraseHash UInt64,  RefererDomainHash UInt64,  NormalizedStartURLHash UInt64,  StartURLDomainHash UInt64,  NormalizedEndURLHash UInt64,  TopLevelDomain UInt64,  URLScheme UInt64,  OpenstatServiceNameHash UInt64,  OpenstatCampaignIDHash UInt64,  OpenstatAdIDHash UInt64,  OpenstatSourceIDHash UInt64,  UTMSourceHash UInt64,  UTMMediumHash UInt64,  UTMCampaignHash UInt64,  UTMContentHash UInt64,  UTMTermHash UInt64,  FromHash UInt64,  WebVisorEnabled UInt8,  WebVisorActivity UInt32,  ParsedParams    Nested(Key1 String,  Key2 String,  Key3 String,  Key4 String, Key5 String, ValueDouble    Float64),  Market Nested(Type UInt8, GoalID UInt32, OrderID String,  OrderPrice Int64,  PP UInt32,  DirectPlaceID UInt32,  DirectOrderID  UInt32,  DirectBannerID UInt32,  GoodID String, GoodName String, GoodQuantity Int32,  GoodPrice Int64),  IslandID FixedString(16)) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity = 8192"
-# import data
-cat visits_v1.tsv | clickhouse-client --query "INSERT INTO datasets.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000
-# optionally you can optimize table
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE datasets.visits_v1 FINAL"
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.visits_v1"
-```
-
-## Exemple De Requêtes {#example-queries}
-
-[Tutoriel ClickHouse](../../getting-started/tutorial.md) est basé sur Yandex.Metrica dataset et la façon recommandée pour commencer avec cet ensemble de données est de simplement passer par tutoriel.
-
-D'autres exemples de requêtes pour ces tables peuvent être trouvés parmi [tests avec État](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/tests/queries/1_stateful) de ClickHouse (ils sont nommés `test.hists` et `test.visits` y).
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md
deleted file mode 100644
index 46aa944e718..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md
+++ /dev/null
@@ -1,390 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 16
-toc_title: "New York Taxi Donn\xE9es"
----
-
-# New York Taxi Données {#new-york-taxi-data}
-
-Ce jeu de données peut être obtenu de deux façons:
-
--   importation à partir de données brutes
--   téléchargement de partitions
-
-## Comment importer les données brutes {#how-to-import-the-raw-data}
-
-Tu vois https://github.com/toddwschneider/nyc-taxi-data et http://tech.marksblogg.com/billion-nyc-taxi-rides-redshift.html pour la description d'un ensemble de données et les instructions de téléchargement.
-
-Le téléchargement entraînera environ 227 Go de données non compressées dans des fichiers CSV. Le téléchargement prend environ une heure sur une connexion 1 Gbit (téléchargement parallèle depuis s3.amazonaws.com récupère au moins la moitié d'un canal 1 Gbit).
-Certains fichiers peuvent ne pas télécharger entièrement. Vérifiez la taille des fichiers et re-télécharger tout ce qui semble douteux.
-
-Certains fichiers peuvent contenir des lignes invalides. Vous pouvez les corriger comme suit:
-
-``` bash
-sed -E '/(.*,){18,}/d' data/yellow_tripdata_2010-02.csv > data/yellow_tripdata_2010-02.csv_
-sed -E '/(.*,){18,}/d' data/yellow_tripdata_2010-03.csv > data/yellow_tripdata_2010-03.csv_
-mv data/yellow_tripdata_2010-02.csv_ data/yellow_tripdata_2010-02.csv
-mv data/yellow_tripdata_2010-03.csv_ data/yellow_tripdata_2010-03.csv
-```
-
-Ensuite, les données doivent être pré-traitées dans PostgreSQL. Cela créera des sélections de points dans les polygones (pour faire correspondre les points sur la carte avec les arrondissements de New York) et combinera toutes les données en une seule table plate dénormalisée à l'aide d'une jointure. Pour ce faire, vous devrez installer PostgreSQL avec le support PostGIS.
-
-Soyez prudent lors de l'exécution `initialize_database.sh` et vérifiez à nouveau manuellement que toutes les tables ont été créées correctement.
-
-Il faut environ 20-30 minutes pour traiter la valeur de chaque mois de données dans PostgreSQL, pour un total d'environ 48 heures.
-
-Vous pouvez vérifier le nombre de téléchargé lignes comme suit:
-
-``` bash
-$ time psql nyc-taxi-data -c "SELECT count(*) FROM trips;"
-## Count
- 1298979494
-(1 row)
-
-real    7m9.164s
-```
-
-(C'est un peu plus de 1,1 milliard de lignes rapportées par Mark Litwintschik dans une série de billets de blog.)
-
-Les données de PostgreSQL utilisent 370 GO d'espace.
-
-Exportation des données depuis PostgreSQL:
-
-``` sql
-COPY
-(
-    SELECT trips.id,
-           trips.vendor_id,
-           trips.pickup_datetime,
-           trips.dropoff_datetime,
-           trips.store_and_fwd_flag,
-           trips.rate_code_id,
-           trips.pickup_longitude,
-           trips.pickup_latitude,
-           trips.dropoff_longitude,
-           trips.dropoff_latitude,
-           trips.passenger_count,
-           trips.trip_distance,
-           trips.fare_amount,
-           trips.extra,
-           trips.mta_tax,
-           trips.tip_amount,
-           trips.tolls_amount,
-           trips.ehail_fee,
-           trips.improvement_surcharge,
-           trips.total_amount,
-           trips.payment_type,
-           trips.trip_type,
-           trips.pickup,
-           trips.dropoff,
-
-           cab_types.type cab_type,
-
-           weather.precipitation_tenths_of_mm rain,
-           weather.snow_depth_mm,
-           weather.snowfall_mm,
-           weather.max_temperature_tenths_degrees_celsius max_temp,
-           weather.min_temperature_tenths_degrees_celsius min_temp,
-           weather.average_wind_speed_tenths_of_meters_per_second wind,
-
-           pick_up.gid pickup_nyct2010_gid,
-           pick_up.ctlabel pickup_ctlabel,
-           pick_up.borocode pickup_borocode,
-           pick_up.boroname pickup_boroname,
-           pick_up.ct2010 pickup_ct2010,
-           pick_up.boroct2010 pickup_boroct2010,
-           pick_up.cdeligibil pickup_cdeligibil,
-           pick_up.ntacode pickup_ntacode,
-           pick_up.ntaname pickup_ntaname,
-           pick_up.puma pickup_puma,
-
-           drop_off.gid dropoff_nyct2010_gid,
-           drop_off.ctlabel dropoff_ctlabel,
-           drop_off.borocode dropoff_borocode,
-           drop_off.boroname dropoff_boroname,
-           drop_off.ct2010 dropoff_ct2010,
-           drop_off.boroct2010 dropoff_boroct2010,
-           drop_off.cdeligibil dropoff_cdeligibil,
-           drop_off.ntacode dropoff_ntacode,
-           drop_off.ntaname dropoff_ntaname,
-           drop_off.puma dropoff_puma
-    FROM trips
-    LEFT JOIN cab_types
-        ON trips.cab_type_id = cab_types.id
-    LEFT JOIN central_park_weather_observations_raw weather
-        ON weather.date = trips.pickup_datetime::date
-    LEFT JOIN nyct2010 pick_up
-        ON pick_up.gid = trips.pickup_nyct2010_gid
-    LEFT JOIN nyct2010 drop_off
-        ON drop_off.gid = trips.dropoff_nyct2010_gid
-) TO '/opt/milovidov/nyc-taxi-data/trips.tsv';
-```
-
-L'instantané de données est créé à une vitesse d'environ 50 Mo par seconde. Lors de la création de l'instantané, PostgreSQL lit à partir du disque à une vitesse d'environ 28 Mo par seconde.
-Cela prend environ 5 heures. Le fichier TSV résultant est 590612904969 octets.
-
-Créer une table temporaire dans ClickHouse:
-
-``` sql
-CREATE TABLE trips
-(
-trip_id                 UInt32,
-vendor_id               String,
-pickup_datetime         DateTime,
-dropoff_datetime        Nullable(DateTime),
-store_and_fwd_flag      Nullable(FixedString(1)),
-rate_code_id            Nullable(UInt8),
-pickup_longitude        Nullable(Float64),
-pickup_latitude         Nullable(Float64),
-dropoff_longitude       Nullable(Float64),
-dropoff_latitude        Nullable(Float64),
-passenger_count         Nullable(UInt8),
-trip_distance           Nullable(Float64),
-fare_amount             Nullable(Float32),
-extra                   Nullable(Float32),
-mta_tax                 Nullable(Float32),
-tip_amount              Nullable(Float32),
-tolls_amount            Nullable(Float32),
-ehail_fee               Nullable(Float32),
-improvement_surcharge   Nullable(Float32),
-total_amount            Nullable(Float32),
-payment_type            Nullable(String),
-trip_type               Nullable(UInt8),
-pickup                  Nullable(String),
-dropoff                 Nullable(String),
-cab_type                Nullable(String),
-precipitation           Nullable(UInt8),
-snow_depth              Nullable(UInt8),
-snowfall                Nullable(UInt8),
-max_temperature         Nullable(UInt8),
-min_temperature         Nullable(UInt8),
-average_wind_speed      Nullable(UInt8),
-pickup_nyct2010_gid     Nullable(UInt8),
-pickup_ctlabel          Nullable(String),
-pickup_borocode         Nullable(UInt8),
-pickup_boroname         Nullable(String),
-pickup_ct2010           Nullable(String),
-pickup_boroct2010       Nullable(String),
-pickup_cdeligibil       Nullable(FixedString(1)),
-pickup_ntacode          Nullable(String),
-pickup_ntaname          Nullable(String),
-pickup_puma             Nullable(String),
-dropoff_nyct2010_gid    Nullable(UInt8),
-dropoff_ctlabel         Nullable(String),
-dropoff_borocode        Nullable(UInt8),
-dropoff_boroname        Nullable(String),
-dropoff_ct2010          Nullable(String),
-dropoff_boroct2010      Nullable(String),
-dropoff_cdeligibil      Nullable(String),
-dropoff_ntacode         Nullable(String),
-dropoff_ntaname         Nullable(String),
-dropoff_puma            Nullable(String)
-) ENGINE = Log;
-```
-
-Il est nécessaire pour convertir les champs en types de données plus corrects et, si possible, pour éliminer les valeurs Null.
-
-``` bash
-$ time clickhouse-client --query="INSERT INTO trips FORMAT TabSeparated" < trips.tsv
-
-real    75m56.214s
-```
-
-Les données sont lues à une vitesse de 112-140 Mo/seconde.
-Le chargement de données dans une table de type de journal dans un flux a pris 76 minutes.
-Les données de ce tableau utilisent 142 GO.
-
-(L'importation de données directement depuis Postgres est également possible en utilisant `COPY ... TO PROGRAM`.)
-
-Unfortunately, all the fields associated with the weather (precipitation…average_wind_speed) were filled with NULL. Because of this, we will remove them from the final data set.
-
-Pour commencer, nous allons créer une table sur un serveur unique. Plus tard, nous ferons le tableau distribué.
-
-Créer et remplir un tableau récapitulatif:
-
-``` sql
-CREATE TABLE trips_mergetree
-ENGINE = MergeTree(pickup_date, pickup_datetime, 8192)
-AS SELECT
-
-trip_id,
-CAST(vendor_id AS Enum8('1' = 1, '2' = 2, 'CMT' = 3, 'VTS' = 4, 'DDS' = 5, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14)) AS vendor_id,
-toDate(pickup_datetime) AS pickup_date,
-ifNull(pickup_datetime, toDateTime(0)) AS pickup_datetime,
-toDate(dropoff_datetime) AS dropoff_date,
-ifNull(dropoff_datetime, toDateTime(0)) AS dropoff_datetime,
-assumeNotNull(store_and_fwd_flag) IN ('Y', '1', '2') AS store_and_fwd_flag,
-assumeNotNull(rate_code_id) AS rate_code_id,
-assumeNotNull(pickup_longitude) AS pickup_longitude,
-assumeNotNull(pickup_latitude) AS pickup_latitude,
-assumeNotNull(dropoff_longitude) AS dropoff_longitude,
-assumeNotNull(dropoff_latitude) AS dropoff_latitude,
-assumeNotNull(passenger_count) AS passenger_count,
-assumeNotNull(trip_distance) AS trip_distance,
-assumeNotNull(fare_amount) AS fare_amount,
-assumeNotNull(extra) AS extra,
-assumeNotNull(mta_tax) AS mta_tax,
-assumeNotNull(tip_amount) AS tip_amount,
-assumeNotNull(tolls_amount) AS tolls_amount,
-assumeNotNull(ehail_fee) AS ehail_fee,
-assumeNotNull(improvement_surcharge) AS improvement_surcharge,
-assumeNotNull(total_amount) AS total_amount,
-CAST((assumeNotNull(payment_type) AS pt) IN ('CSH', 'CASH', 'Cash', 'CAS', 'Cas', '1') ? 'CSH' : (pt IN ('CRD', 'Credit', 'Cre', 'CRE', 'CREDIT', '2') ? 'CRE' : (pt IN ('NOC', 'No Charge', 'No', '3') ? 'NOC' : (pt IN ('DIS', 'Dispute', 'Dis', '4') ? 'DIS' : 'UNK'))) AS Enum8('CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'UNK' = 0, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4)) AS payment_type_,
-assumeNotNull(trip_type) AS trip_type,
-ifNull(toFixedString(unhex(pickup), 25), toFixedString('', 25)) AS pickup,
-ifNull(toFixedString(unhex(dropoff), 25), toFixedString('', 25)) AS dropoff,
-CAST(assumeNotNull(cab_type) AS Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3)) AS cab_type,
-
-assumeNotNull(pickup_nyct2010_gid) AS pickup_nyct2010_gid,
-toFloat32(ifNull(pickup_ctlabel, '0')) AS pickup_ctlabel,
-assumeNotNull(pickup_borocode) AS pickup_borocode,
-CAST(assumeNotNull(pickup_boroname) AS Enum8('Manhattan' = 1, 'Queens' = 4, 'Brooklyn' = 3, '' = 0, 'Bronx' = 2, 'Staten Island' = 5)) AS pickup_boroname,
-toFixedString(ifNull(pickup_ct2010, '000000'), 6) AS pickup_ct2010,
-toFixedString(ifNull(pickup_boroct2010, '0000000'), 7) AS pickup_boroct2010,
-CAST(assumeNotNull(ifNull(pickup_cdeligibil, ' ')) AS Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2)) AS pickup_cdeligibil,
-toFixedString(ifNull(pickup_ntacode, '0000'), 4) AS pickup_ntacode,
-
-CAST(assumeNotNull(pickup_ntaname) AS Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195)) AS pickup_ntaname,
-
-toUInt16(ifNull(pickup_puma, '0')) AS pickup_puma,
-
-assumeNotNull(dropoff_nyct2010_gid) AS dropoff_nyct2010_gid,
-toFloat32(ifNull(dropoff_ctlabel, '0')) AS dropoff_ctlabel,
-assumeNotNull(dropoff_borocode) AS dropoff_borocode,
-CAST(assumeNotNull(dropoff_boroname) AS Enum8('Manhattan' = 1, 'Queens' = 4, 'Brooklyn' = 3, '' = 0, 'Bronx' = 2, 'Staten Island' = 5)) AS dropoff_boroname,
-toFixedString(ifNull(dropoff_ct2010, '000000'), 6) AS dropoff_ct2010,
-toFixedString(ifNull(dropoff_boroct2010, '0000000'), 7) AS dropoff_boroct2010,
-CAST(assumeNotNull(ifNull(dropoff_cdeligibil, ' ')) AS Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2)) AS dropoff_cdeligibil,
-toFixedString(ifNull(dropoff_ntacode, '0000'), 4) AS dropoff_ntacode,
-
-CAST(assumeNotNull(dropoff_ntaname) AS Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195)) AS dropoff_ntaname,
-
-toUInt16(ifNull(dropoff_puma, '0')) AS dropoff_puma
-
-FROM trips
-```
-
-Cela prend 3030 secondes à une vitesse d'environ 428 000 lignes par seconde.
-Pour le charger plus rapidement, vous pouvez créer la table avec le `Log` le moteur de `MergeTree`. Dans ce cas, le téléchargement fonctionne plus rapidement que 200 secondes.
-
-La table utilise 126 GO d'espace disque.
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(sum(bytes)) FROM system.parts WHERE table = 'trips_mergetree' AND active
-```
-
-``` text
-┌─formatReadableSize(sum(bytes))─┐
-│ 126.18 GiB                     │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-Entre autres choses, vous pouvez exécuter la requête OPTIMIZE sur MergeTree. Mais ce n'est pas nécessaire puisque tout ira bien sans elle.
-
-## Téléchargement des Partitions préparées {#download-of-prepared-partitions}
-
-``` bash
-$ curl -O https://datasets.clickhouse.tech/trips_mergetree/partitions/trips_mergetree.tar
-$ tar xvf trips_mergetree.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-$ # check permissions of unpacked data, fix if required
-$ sudo service clickhouse-server restart
-$ clickhouse-client --query "select count(*) from datasets.trips_mergetree"
-```
-
-!!! info "Info"
-    Si vous exécutez les requêtes décrites ci-dessous, vous devez utiliser le nom complet de la table, `datasets.trips_mergetree`.
-
-## Résultats sur un seul serveur {#results-on-single-server}
-
-Q1:
-
-``` sql
-SELECT cab_type, count(*) FROM trips_mergetree GROUP BY cab_type
-```
-
-0.490 secondes.
-
-Q2:
-
-``` sql
-SELECT passenger_count, avg(total_amount) FROM trips_mergetree GROUP BY passenger_count
-```
-
-1.224 secondes.
-
-Q3:
-
-``` sql
-SELECT passenger_count, toYear(pickup_date) AS year, count(*) FROM trips_mergetree GROUP BY passenger_count, year
-```
-
-2.104 secondes.
-
-Q4:
-
-``` sql
-SELECT passenger_count, toYear(pickup_date) AS year, round(trip_distance) AS distance, count(*)
-FROM trips_mergetree
-GROUP BY passenger_count, year, distance
-ORDER BY year, count(*) DESC
-```
-
-3.593 secondes.
-
-Le serveur suivant a été utilisé:
-
-Deux Intel (R) Xeon (R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60 GHz, 16 noyaux physiques total, 128 GiB RAM, 8x6 TB HD sur le matériel RAID-5
-
-Temps d'exécution est le meilleur des trois pistes. Mais à partir de la deuxième exécution, les requêtes lisent les données du cache du système de fichiers. Aucune autre mise en cache ne se produit: les données sont lues et traitées à chaque exécution.
-
-La création d'un tableau sur trois serveurs:
-
-Sur chaque serveur:
-
-``` sql
-CREATE TABLE default.trips_mergetree_third ( trip_id UInt32,  vendor_id Enum8('1' = 1, '2' = 2, 'CMT' = 3, 'VTS' = 4, 'DDS' = 5, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14),  pickup_date Date,  pickup_datetime DateTime,  dropoff_date Date,  dropoff_datetime DateTime,  store_and_fwd_flag UInt8,  rate_code_id UInt8,  pickup_longitude Float64,  pickup_latitude Float64,  dropoff_longitude Float64,  dropoff_latitude Float64,  passenger_count UInt8,  trip_distance Float64,  fare_amount Float32,  extra Float32,  mta_tax Float32,  tip_amount Float32,  tolls_amount Float32,  ehail_fee Float32,  improvement_surcharge Float32,  total_amount Float32,  payment_type_ Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),  trip_type UInt8,  pickup FixedString(25),  dropoff FixedString(25),  cab_type Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),  pickup_nyct2010_gid UInt8,  pickup_ctlabel Float32,  pickup_borocode UInt8,  pickup_boroname Enum8('' = 0, 'Manhattan' = 1, 'Bronx' = 2, 'Brooklyn' = 3, 'Queens' = 4, 'Staten Island' = 5),  pickup_ct2010 FixedString(6),  pickup_boroct2010 FixedString(7),  pickup_cdeligibil Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2),  pickup_ntacode FixedString(4),  pickup_ntaname Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195),  pickup_puma UInt16,  dropoff_nyct2010_gid UInt8,  dropoff_ctlabel Float32,  dropoff_borocode UInt8,  dropoff_boroname Enum8('' = 0, 'Manhattan' = 1, 'Bronx' = 2, 'Brooklyn' = 3, 'Queens' = 4, 'Staten Island' = 5),  dropoff_ct2010 FixedString(6),  dropoff_boroct2010 FixedString(7),  dropoff_cdeligibil Enum8(' ' = 0, 'E' = 1, 'I' = 2),  dropoff_ntacode FixedString(4),  dropoff_ntaname Enum16('' = 0, 'Airport' = 1, 'Allerton-Pelham Gardens' = 2, 'Annadale-Huguenot-Prince\'s Bay-Eltingville' = 3, 'Arden Heights' = 4, 'Astoria' = 5, 'Auburndale' = 6, 'Baisley Park' = 7, 'Bath Beach' = 8, 'Battery Park City-Lower Manhattan' = 9, 'Bay Ridge' = 10, 'Bayside-Bayside Hills' = 11, 'Bedford' = 12, 'Bedford Park-Fordham North' = 13, 'Bellerose' = 14, 'Belmont' = 15, 'Bensonhurst East' = 16, 'Bensonhurst West' = 17, 'Borough Park' = 18, 'Breezy Point-Belle Harbor-Rockaway Park-Broad Channel' = 19, 'Briarwood-Jamaica Hills' = 20, 'Brighton Beach' = 21, 'Bronxdale' = 22, 'Brooklyn Heights-Cobble Hill' = 23, 'Brownsville' = 24, 'Bushwick North' = 25, 'Bushwick South' = 26, 'Cambria Heights' = 27, 'Canarsie' = 28, 'Carroll Gardens-Columbia Street-Red Hook' = 29, 'Central Harlem North-Polo Grounds' = 30, 'Central Harlem South' = 31, 'Charleston-Richmond Valley-Tottenville' = 32, 'Chinatown' = 33, 'Claremont-Bathgate' = 34, 'Clinton' = 35, 'Clinton Hill' = 36, 'Co-op City' = 37, 'College Point' = 38, 'Corona' = 39, 'Crotona Park East' = 40, 'Crown Heights North' = 41, 'Crown Heights South' = 42, 'Cypress Hills-City Line' = 43, 'DUMBO-Vinegar Hill-Downtown Brooklyn-Boerum Hill' = 44, 'Douglas Manor-Douglaston-Little Neck' = 45, 'Dyker Heights' = 46, 'East Concourse-Concourse Village' = 47, 'East Elmhurst' = 48, 'East Flatbush-Farragut' = 49, 'East Flushing' = 50, 'East Harlem North' = 51, 'East Harlem South' = 52, 'East New York' = 53, 'East New York (Pennsylvania Ave)' = 54, 'East Tremont' = 55, 'East Village' = 56, 'East Williamsburg' = 57, 'Eastchester-Edenwald-Baychester' = 58, 'Elmhurst' = 59, 'Elmhurst-Maspeth' = 60, 'Erasmus' = 61, 'Far Rockaway-Bayswater' = 62, 'Flatbush' = 63, 'Flatlands' = 64, 'Flushing' = 65, 'Fordham South' = 66, 'Forest Hills' = 67, 'Fort Greene' = 68, 'Fresh Meadows-Utopia' = 69, 'Ft. Totten-Bay Terrace-Clearview' = 70, 'Georgetown-Marine Park-Bergen Beach-Mill Basin' = 71, 'Glen Oaks-Floral Park-New Hyde Park' = 72, 'Glendale' = 73, 'Gramercy' = 74, 'Grasmere-Arrochar-Ft. Wadsworth' = 75, 'Gravesend' = 76, 'Great Kills' = 77, 'Greenpoint' = 78, 'Grymes Hill-Clifton-Fox Hills' = 79, 'Hamilton Heights' = 80, 'Hammels-Arverne-Edgemere' = 81, 'Highbridge' = 82, 'Hollis' = 83, 'Homecrest' = 84, 'Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square' = 85, 'Hunters Point-Sunnyside-West Maspeth' = 86, 'Hunts Point' = 87, 'Jackson Heights' = 88, 'Jamaica' = 89, 'Jamaica Estates-Holliswood' = 90, 'Kensington-Ocean Parkway' = 91, 'Kew Gardens' = 92, 'Kew Gardens Hills' = 93, 'Kingsbridge Heights' = 94, 'Laurelton' = 95, 'Lenox Hill-Roosevelt Island' = 96, 'Lincoln Square' = 97, 'Lindenwood-Howard Beach' = 98, 'Longwood' = 99, 'Lower East Side' = 100, 'Madison' = 101, 'Manhattanville' = 102, 'Marble Hill-Inwood' = 103, 'Mariner\'s Harbor-Arlington-Port Ivory-Graniteville' = 104, 'Maspeth' = 105, 'Melrose South-Mott Haven North' = 106, 'Middle Village' = 107, 'Midtown-Midtown South' = 108, 'Midwood' = 109, 'Morningside Heights' = 110, 'Morrisania-Melrose' = 111, 'Mott Haven-Port Morris' = 112, 'Mount Hope' = 113, 'Murray Hill' = 114, 'Murray Hill-Kips Bay' = 115, 'New Brighton-Silver Lake' = 116, 'New Dorp-Midland Beach' = 117, 'New Springville-Bloomfield-Travis' = 118, 'North Corona' = 119, 'North Riverdale-Fieldston-Riverdale' = 120, 'North Side-South Side' = 121, 'Norwood' = 122, 'Oakland Gardens' = 123, 'Oakwood-Oakwood Beach' = 124, 'Ocean Hill' = 125, 'Ocean Parkway South' = 126, 'Old Astoria' = 127, 'Old Town-Dongan Hills-South Beach' = 128, 'Ozone Park' = 129, 'Park Slope-Gowanus' = 130, 'Parkchester' = 131, 'Pelham Bay-Country Club-City Island' = 132, 'Pelham Parkway' = 133, 'Pomonok-Flushing Heights-Hillcrest' = 134, 'Port Richmond' = 135, 'Prospect Heights' = 136, 'Prospect Lefferts Gardens-Wingate' = 137, 'Queens Village' = 138, 'Queensboro Hill' = 139, 'Queensbridge-Ravenswood-Long Island City' = 140, 'Rego Park' = 141, 'Richmond Hill' = 142, 'Ridgewood' = 143, 'Rikers Island' = 144, 'Rosedale' = 145, 'Rossville-Woodrow' = 146, 'Rugby-Remsen Village' = 147, 'Schuylerville-Throgs Neck-Edgewater Park' = 148, 'Seagate-Coney Island' = 149, 'Sheepshead Bay-Gerritsen Beach-Manhattan Beach' = 150, 'SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy' = 151, 'Soundview-Bruckner' = 152, 'Soundview-Castle Hill-Clason Point-Harding Park' = 153, 'South Jamaica' = 154, 'South Ozone Park' = 155, 'Springfield Gardens North' = 156, 'Springfield Gardens South-Brookville' = 157, 'Spuyten Duyvil-Kingsbridge' = 158, 'St. Albans' = 159, 'Stapleton-Rosebank' = 160, 'Starrett City' = 161, 'Steinway' = 162, 'Stuyvesant Heights' = 163, 'Stuyvesant Town-Cooper Village' = 164, 'Sunset Park East' = 165, 'Sunset Park West' = 166, 'Todt Hill-Emerson Hill-Heartland Village-Lighthouse Hill' = 167, 'Turtle Bay-East Midtown' = 168, 'University Heights-Morris Heights' = 169, 'Upper East Side-Carnegie Hill' = 170, 'Upper West Side' = 171, 'Van Cortlandt Village' = 172, 'Van Nest-Morris Park-Westchester Square' = 173, 'Washington Heights North' = 174, 'Washington Heights South' = 175, 'West Brighton' = 176, 'West Concourse' = 177, 'West Farms-Bronx River' = 178, 'West New Brighton-New Brighton-St. George' = 179, 'West Village' = 180, 'Westchester-Unionport' = 181, 'Westerleigh' = 182, 'Whitestone' = 183, 'Williamsbridge-Olinville' = 184, 'Williamsburg' = 185, 'Windsor Terrace' = 186, 'Woodhaven' = 187, 'Woodlawn-Wakefield' = 188, 'Woodside' = 189, 'Yorkville' = 190, 'park-cemetery-etc-Bronx' = 191, 'park-cemetery-etc-Brooklyn' = 192, 'park-cemetery-etc-Manhattan' = 193, 'park-cemetery-etc-Queens' = 194, 'park-cemetery-etc-Staten Island' = 195),  dropoff_puma UInt16) ENGINE = MergeTree(pickup_date, pickup_datetime, 8192)
-```
-
-Sur le serveur source:
-
-``` sql
-CREATE TABLE trips_mergetree_x3 AS trips_mergetree_third ENGINE = Distributed(perftest, default, trips_mergetree_third, rand())
-```
-
-La requête suivante redistribue les données:
-
-``` sql
-INSERT INTO trips_mergetree_x3 SELECT * FROM trips_mergetree
-```
-
-Cela prend 2454 secondes.
-
-Sur les trois serveurs:
-
-Q1: 0.212 secondes.
-Q2: 0.438 secondes.
-Q3: 0.733 secondes.
-Q4: 1.241 secondes.
-
-Pas de surprise ici, depuis les requêtes sont réparties linéairement.
-
-Nous avons également les résultats d'un cluster de 140 serveurs:
-
-Q1: 0,028 sec.
-Q2: 0,043 sec.
-Q3: 0,051 sec.
-Q4: 0,072 sec.
-
-Dans ce cas, le temps de traitement des requêtes est déterminé surtout par la latence du réseau.
-Nous avons exécuté des requêtes en utilisant un client situé dans un centre de données Yandex en Finlande sur un cluster en Russie, ce qui a ajouté environ 20 ms de latence.
-
-## Résumé {#summary}
-
-| serveur | Q1    | Q2    | Q3    | Q4    |
-|---------|-------|-------|-------|-------|
-| 1       | 0.490 | 1.224 | 2.104 | 3.593 |
-| 3       | 0.212 | 0.438 | 0.733 | 1.241 |
-| 140     | 0.028 | 0.043 | 0.051 | 0.072 |
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/nyc_taxi/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/ontime.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/ontime.md
deleted file mode 100644
index 8d036901b99..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/ontime.md
+++ /dev/null
@@ -1,412 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 15
-toc_title: OnTime
----
-
-# OnTime {#ontime}
-
-Ce jeu de données peut être obtenu de deux façons:
-
--   importation à partir de données brutes
--   téléchargement de partitions
-
-## Importation à partir de données brutes {#import-from-raw-data}
-
-Téléchargement de données:
-
-``` bash
-for s in `seq 1987 2018`
-do
-for m in `seq 1 12`
-do
-wget https://transtats.bts.gov/PREZIP/On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_Performance_1987_present_${s}_${m}.zip
-done
-done
-```
-
-(à partir de https://github.com/Percona-Lab/ontime-airline-performance/blob/master/download.sh )
-
-Création d'une table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE `ontime` (
-  `Year` UInt16,
-  `Quarter` UInt8,
-  `Month` UInt8,
-  `DayofMonth` UInt8,
-  `DayOfWeek` UInt8,
-  `FlightDate` Date,
-  `UniqueCarrier` FixedString(7),
-  `AirlineID` Int32,
-  `Carrier` FixedString(2),
-  `TailNum` String,
-  `FlightNum` String,
-  `OriginAirportID` Int32,
-  `OriginAirportSeqID` Int32,
-  `OriginCityMarketID` Int32,
-  `Origin` FixedString(5),
-  `OriginCityName` String,
-  `OriginState` FixedString(2),
-  `OriginStateFips` String,
-  `OriginStateName` String,
-  `OriginWac` Int32,
-  `DestAirportID` Int32,
-  `DestAirportSeqID` Int32,
-  `DestCityMarketID` Int32,
-  `Dest` FixedString(5),
-  `DestCityName` String,
-  `DestState` FixedString(2),
-  `DestStateFips` String,
-  `DestStateName` String,
-  `DestWac` Int32,
-  `CRSDepTime` Int32,
-  `DepTime` Int32,
-  `DepDelay` Int32,
-  `DepDelayMinutes` Int32,
-  `DepDel15` Int32,
-  `DepartureDelayGroups` String,
-  `DepTimeBlk` String,
-  `TaxiOut` Int32,
-  `WheelsOff` Int32,
-  `WheelsOn` Int32,
-  `TaxiIn` Int32,
-  `CRSArrTime` Int32,
-  `ArrTime` Int32,
-  `ArrDelay` Int32,
-  `ArrDelayMinutes` Int32,
-  `ArrDel15` Int32,
-  `ArrivalDelayGroups` Int32,
-  `ArrTimeBlk` String,
-  `Cancelled` UInt8,
-  `CancellationCode` FixedString(1),
-  `Diverted` UInt8,
-  `CRSElapsedTime` Int32,
-  `ActualElapsedTime` Int32,
-  `AirTime` Int32,
-  `Flights` Int32,
-  `Distance` Int32,
-  `DistanceGroup` UInt8,
-  `CarrierDelay` Int32,
-  `WeatherDelay` Int32,
-  `NASDelay` Int32,
-  `SecurityDelay` Int32,
-  `LateAircraftDelay` Int32,
-  `FirstDepTime` String,
-  `TotalAddGTime` String,
-  `LongestAddGTime` String,
-  `DivAirportLandings` String,
-  `DivReachedDest` String,
-  `DivActualElapsedTime` String,
-  `DivArrDelay` String,
-  `DivDistance` String,
-  `Div1Airport` String,
-  `Div1AirportID` Int32,
-  `Div1AirportSeqID` Int32,
-  `Div1WheelsOn` String,
-  `Div1TotalGTime` String,
-  `Div1LongestGTime` String,
-  `Div1WheelsOff` String,
-  `Div1TailNum` String,
-  `Div2Airport` String,
-  `Div2AirportID` Int32,
-  `Div2AirportSeqID` Int32,
-  `Div2WheelsOn` String,
-  `Div2TotalGTime` String,
-  `Div2LongestGTime` String,
-  `Div2WheelsOff` String,
-  `Div2TailNum` String,
-  `Div3Airport` String,
-  `Div3AirportID` Int32,
-  `Div3AirportSeqID` Int32,
-  `Div3WheelsOn` String,
-  `Div3TotalGTime` String,
-  `Div3LongestGTime` String,
-  `Div3WheelsOff` String,
-  `Div3TailNum` String,
-  `Div4Airport` String,
-  `Div4AirportID` Int32,
-  `Div4AirportSeqID` Int32,
-  `Div4WheelsOn` String,
-  `Div4TotalGTime` String,
-  `Div4LongestGTime` String,
-  `Div4WheelsOff` String,
-  `Div4TailNum` String,
-  `Div5Airport` String,
-  `Div5AirportID` Int32,
-  `Div5AirportSeqID` Int32,
-  `Div5WheelsOn` String,
-  `Div5TotalGTime` String,
-  `Div5LongestGTime` String,
-  `Div5WheelsOff` String,
-  `Div5TailNum` String
-) ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY Year
-ORDER BY (Carrier, FlightDate)
-SETTINGS index_granularity = 8192;
-```
-
-Le chargement des données:
-
-``` bash
-$ for i in *.zip; do echo $i; unzip -cq $i '*.csv' | sed 's/\.00//g' | clickhouse-client --host=example-perftest01j --query="INSERT INTO ontime FORMAT CSVWithNames"; done
-```
-
-## Téléchargement des Partitions préparées {#download-of-prepared-partitions}
-
-``` bash
-$ curl -O https://datasets.clickhouse.tech/ontime/partitions/ontime.tar
-$ tar xvf ontime.tar -C /var/lib/clickhouse # path to ClickHouse data directory
-$ # check permissions of unpacked data, fix if required
-$ sudo service clickhouse-server restart
-$ clickhouse-client --query "select count(*) from datasets.ontime"
-```
-
-!!! info "Info"
-    Si vous exécutez les requêtes décrites ci-dessous, vous devez utiliser le nom complet de la table, `datasets.ontime`.
-
-## Requête {#queries}
-
-Q0.
-
-``` sql
-SELECT avg(c1)
-FROM
-(
-    SELECT Year, Month, count(*) AS c1
-    FROM ontime
-    GROUP BY Year, Month
-);
-```
-
-T1. Le nombre de vols par jour de l'année 2000 à 2008
-
-``` sql
-SELECT DayOfWeek, count(*) AS c
-FROM ontime
-WHERE Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY DayOfWeek
-ORDER BY c DESC;
-```
-
-T2. Le nombre de vols retardés de plus de 10 minutes, regroupés par jour de la semaine, pour 2000-2008
-
-``` sql
-SELECT DayOfWeek, count(*) AS c
-FROM ontime
-WHERE DepDelay>10 AND Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY DayOfWeek
-ORDER BY c DESC;
-```
-
-T3. Le nombre de retards par l'aéroport pour 2000-2008
-
-``` sql
-SELECT Origin, count(*) AS c
-FROM ontime
-WHERE DepDelay>10 AND Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY Origin
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10;
-```
-
-T4. Nombre de retards par transporteur pour 2007
-
-``` sql
-SELECT Carrier, count(*)
-FROM ontime
-WHERE DepDelay>10 AND Year=2007
-GROUP BY Carrier
-ORDER BY count(*) DESC;
-```
-
-Q5. Pourcentage de retards par transporteur pour 2007
-
-``` sql
-SELECT Carrier, c, c2, c*100/c2 as c3
-FROM
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c
-    FROM ontime
-    WHERE DepDelay>10
-        AND Year=2007
-    GROUP BY Carrier
-)
-JOIN
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c2
-    FROM ontime
-    WHERE Year=2007
-    GROUP BY Carrier
-) USING Carrier
-ORDER BY c3 DESC;
-```
-
-Meilleure version de la même requête:
-
-``` sql
-SELECT Carrier, avg(DepDelay>10)*100 AS c3
-FROM ontime
-WHERE Year=2007
-GROUP BY Carrier
-ORDER BY c3 DESC
-```
-
-Q6. La demande précédente pour une plus large gamme d'années, 2000-2008
-
-``` sql
-SELECT Carrier, c, c2, c*100/c2 as c3
-FROM
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c
-    FROM ontime
-    WHERE DepDelay>10
-        AND Year>=2000 AND Year<=2008
-    GROUP BY Carrier
-)
-JOIN
-(
-    SELECT
-        Carrier,
-        count(*) AS c2
-    FROM ontime
-    WHERE Year>=2000 AND Year<=2008
-    GROUP BY Carrier
-) USING Carrier
-ORDER BY c3 DESC;
-```
-
-Meilleure version de la même requête:
-
-``` sql
-SELECT Carrier, avg(DepDelay>10)*100 AS c3
-FROM ontime
-WHERE Year>=2000 AND Year<=2008
-GROUP BY Carrier
-ORDER BY c3 DESC;
-```
-
-Q7. Pourcentage de vols retardés de plus de 10 minutes, par année
-
-``` sql
-SELECT Year, c1/c2
-FROM
-(
-    select
-        Year,
-        count(*)*100 as c1
-    from ontime
-    WHERE DepDelay>10
-    GROUP BY Year
-)
-JOIN
-(
-    select
-        Year,
-        count(*) as c2
-    from ontime
-    GROUP BY Year
-) USING (Year)
-ORDER BY Year;
-```
-
-Meilleure version de la même requête:
-
-``` sql
-SELECT Year, avg(DepDelay>10)*100
-FROM ontime
-GROUP BY Year
-ORDER BY Year;
-```
-
-Q8. Les destinations les plus populaires par le nombre de villes directement connectées pour différentes plages d'années
-
-``` sql
-SELECT DestCityName, uniqExact(OriginCityName) AS u
-FROM ontime
-WHERE Year >= 2000 and Year <= 2010
-GROUP BY DestCityName
-ORDER BY u DESC LIMIT 10;
-```
-
-Q9.
-
-``` sql
-SELECT Year, count(*) AS c1
-FROM ontime
-GROUP BY Year;
-```
-
-Q10.
-
-``` sql
-SELECT
-   min(Year), max(Year), Carrier, count(*) AS cnt,
-   sum(ArrDelayMinutes>30) AS flights_delayed,
-   round(sum(ArrDelayMinutes>30)/count(*),2) AS rate
-FROM ontime
-WHERE
-   DayOfWeek NOT IN (6,7) AND OriginState NOT IN ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')
-   AND DestState NOT IN ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')
-   AND FlightDate < '2010-01-01'
-GROUP by Carrier
-HAVING cnt>100000 and max(Year)>1990
-ORDER by rate DESC
-LIMIT 1000;
-```
-
-Bonus:
-
-``` sql
-SELECT avg(cnt)
-FROM
-(
-    SELECT Year,Month,count(*) AS cnt
-    FROM ontime
-    WHERE DepDel15=1
-    GROUP BY Year,Month
-);
-
-SELECT avg(c1) FROM
-(
-    SELECT Year,Month,count(*) AS c1
-    FROM ontime
-    GROUP BY Year,Month
-);
-
-SELECT DestCityName, uniqExact(OriginCityName) AS u
-FROM ontime
-GROUP BY DestCityName
-ORDER BY u DESC
-LIMIT 10;
-
-SELECT OriginCityName, DestCityName, count() AS c
-FROM ontime
-GROUP BY OriginCityName, DestCityName
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10;
-
-SELECT OriginCityName, count() AS c
-FROM ontime
-GROUP BY OriginCityName
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10;
-```
-
-Ce test de performance a été créé par Vadim Tkachenko. Voir:
-
--   https://www.percona.com/blog/2009/10/02/analyzing-air-traffic-performance-with-infobright-and-monetdb/
--   https://www.percona.com/blog/2009/10/26/air-traffic-queries-in-luciddb/
--   https://www.percona.com/blog/2009/11/02/air-traffic-queries-in-infinidb-early-alpha/
--   https://www.percona.com/blog/2014/04/21/using-apache-hadoop-and-impala-together-with-mysql-for-data-analysis/
--   https://www.percona.com/blog/2016/01/07/apache-spark-with-air-ontime-performance-data/
--   http://nickmakos.blogspot.ru/2012/08/analyzing-air-traffic-performance-with.html
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/ontime/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/star-schema.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/star-schema.md
deleted file mode 100644
index 6a32faaa357..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/star-schema.md
+++ /dev/null
@@ -1,370 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 20
-toc_title: "R\xE9f\xE9rence Du Sch\xE9ma En \xC9toile"
----
-
-# Référence Du Schéma En Étoile {#star-schema-benchmark}
-
-Compilation de dbgen:
-
-``` bash
-$ git clone git@github.com:vadimtk/ssb-dbgen.git
-$ cd ssb-dbgen
-$ make
-```
-
-La production de données:
-
-!!! warning "Attention"
-    Avec `-s 100` dbgen génère 600 millions de lignes (67 Go), tandis que while `-s 1000` il génère 6 milliards de lignes (ce qui prend beaucoup de temps)
-
-``` bash
-$ ./dbgen -s 1000 -T c
-$ ./dbgen -s 1000 -T l
-$ ./dbgen -s 1000 -T p
-$ ./dbgen -s 1000 -T s
-$ ./dbgen -s 1000 -T d
-```
-
-Création de tables dans ClickHouse:
-
-``` sql
-CREATE TABLE customer
-(
-        C_CUSTKEY       UInt32,
-        C_NAME          String,
-        C_ADDRESS       String,
-        C_CITY          LowCardinality(String),
-        C_NATION        LowCardinality(String),
-        C_REGION        LowCardinality(String),
-        C_PHONE         String,
-        C_MKTSEGMENT    LowCardinality(String)
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY (C_CUSTKEY);
-
-CREATE TABLE lineorder
-(
-    LO_ORDERKEY             UInt32,
-    LO_LINENUMBER           UInt8,
-    LO_CUSTKEY              UInt32,
-    LO_PARTKEY              UInt32,
-    LO_SUPPKEY              UInt32,
-    LO_ORDERDATE            Date,
-    LO_ORDERPRIORITY        LowCardinality(String),
-    LO_SHIPPRIORITY         UInt8,
-    LO_QUANTITY             UInt8,
-    LO_EXTENDEDPRICE        UInt32,
-    LO_ORDTOTALPRICE        UInt32,
-    LO_DISCOUNT             UInt8,
-    LO_REVENUE              UInt32,
-    LO_SUPPLYCOST           UInt32,
-    LO_TAX                  UInt8,
-    LO_COMMITDATE           Date,
-    LO_SHIPMODE             LowCardinality(String)
-)
-ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYear(LO_ORDERDATE) ORDER BY (LO_ORDERDATE, LO_ORDERKEY);
-
-CREATE TABLE part
-(
-        P_PARTKEY       UInt32,
-        P_NAME          String,
-        P_MFGR          LowCardinality(String),
-        P_CATEGORY      LowCardinality(String),
-        P_BRAND         LowCardinality(String),
-        P_COLOR         LowCardinality(String),
-        P_TYPE          LowCardinality(String),
-        P_SIZE          UInt8,
-        P_CONTAINER     LowCardinality(String)
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY P_PARTKEY;
-
-CREATE TABLE supplier
-(
-        S_SUPPKEY       UInt32,
-        S_NAME          String,
-        S_ADDRESS       String,
-        S_CITY          LowCardinality(String),
-        S_NATION        LowCardinality(String),
-        S_REGION        LowCardinality(String),
-        S_PHONE         String
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY S_SUPPKEY;
-```
-
-Insertion de données:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO customer FORMAT CSV" < customer.tbl
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO part FORMAT CSV" < part.tbl
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO supplier FORMAT CSV" < supplier.tbl
-$ clickhouse-client --query "INSERT INTO lineorder FORMAT CSV" < lineorder.tbl
-```
-
-Conversion “star schema” pour dénormalisée “flat schema”:
-
-``` sql
-SET max_memory_usage = 20000000000;
-
-CREATE TABLE lineorder_flat
-ENGINE = MergeTree
-PARTITION BY toYear(LO_ORDERDATE)
-ORDER BY (LO_ORDERDATE, LO_ORDERKEY) AS
-SELECT
-    l.LO_ORDERKEY AS LO_ORDERKEY,
-    l.LO_LINENUMBER AS LO_LINENUMBER,
-    l.LO_CUSTKEY AS LO_CUSTKEY,
-    l.LO_PARTKEY AS LO_PARTKEY,
-    l.LO_SUPPKEY AS LO_SUPPKEY,
-    l.LO_ORDERDATE AS LO_ORDERDATE,
-    l.LO_ORDERPRIORITY AS LO_ORDERPRIORITY,
-    l.LO_SHIPPRIORITY AS LO_SHIPPRIORITY,
-    l.LO_QUANTITY AS LO_QUANTITY,
-    l.LO_EXTENDEDPRICE AS LO_EXTENDEDPRICE,
-    l.LO_ORDTOTALPRICE AS LO_ORDTOTALPRICE,
-    l.LO_DISCOUNT AS LO_DISCOUNT,
-    l.LO_REVENUE AS LO_REVENUE,
-    l.LO_SUPPLYCOST AS LO_SUPPLYCOST,
-    l.LO_TAX AS LO_TAX,
-    l.LO_COMMITDATE AS LO_COMMITDATE,
-    l.LO_SHIPMODE AS LO_SHIPMODE,
-    c.C_NAME AS C_NAME,
-    c.C_ADDRESS AS C_ADDRESS,
-    c.C_CITY AS C_CITY,
-    c.C_NATION AS C_NATION,
-    c.C_REGION AS C_REGION,
-    c.C_PHONE AS C_PHONE,
-    c.C_MKTSEGMENT AS C_MKTSEGMENT,
-    s.S_NAME AS S_NAME,
-    s.S_ADDRESS AS S_ADDRESS,
-    s.S_CITY AS S_CITY,
-    s.S_NATION AS S_NATION,
-    s.S_REGION AS S_REGION,
-    s.S_PHONE AS S_PHONE,
-    p.P_NAME AS P_NAME,
-    p.P_MFGR AS P_MFGR,
-    p.P_CATEGORY AS P_CATEGORY,
-    p.P_BRAND AS P_BRAND,
-    p.P_COLOR AS P_COLOR,
-    p.P_TYPE AS P_TYPE,
-    p.P_SIZE AS P_SIZE,
-    p.P_CONTAINER AS P_CONTAINER
-FROM lineorder AS l
-INNER JOIN customer AS c ON c.C_CUSTKEY = l.LO_CUSTKEY
-INNER JOIN supplier AS s ON s.S_SUPPKEY = l.LO_SUPPKEY
-INNER JOIN part AS p ON p.P_PARTKEY = l.LO_PARTKEY;
-```
-
-Exécution des requêtes:
-
-Q1.1
-
-``` sql
-SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE toYear(LO_ORDERDATE) = 1993 AND LO_DISCOUNT BETWEEN 1 AND 3 AND LO_QUANTITY < 25;
-```
-
-Q1.2
-
-``` sql
-SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE toYYYYMM(LO_ORDERDATE) = 199401 AND LO_DISCOUNT BETWEEN 4 AND 6 AND LO_QUANTITY BETWEEN 26 AND 35;
-```
-
-Q1.3
-
-``` sql
-SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE toISOWeek(LO_ORDERDATE) = 6 AND toYear(LO_ORDERDATE) = 1994
-  AND LO_DISCOUNT BETWEEN 5 AND 7 AND LO_QUANTITY BETWEEN 26 AND 35;
-```
-
-Q2.1
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(LO_REVENUE),
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    P_BRAND
-FROM lineorder_flat
-WHERE P_CATEGORY = 'MFGR#12' AND S_REGION = 'AMERICA'
-GROUP BY
-    year,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year,
-    P_BRAND;
-```
-
-Q2.2
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(LO_REVENUE),
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    P_BRAND
-FROM lineorder_flat
-WHERE P_BRAND >= 'MFGR#2221' AND P_BRAND <= 'MFGR#2228' AND S_REGION = 'ASIA'
-GROUP BY
-    year,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year,
-    P_BRAND;
-```
-
-Q2.3
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(LO_REVENUE),
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    P_BRAND
-FROM lineorder_flat
-WHERE P_BRAND = 'MFGR#2239' AND S_REGION = 'EUROPE'
-GROUP BY
-    year,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year,
-    P_BRAND;
-```
-
-Q3.1
-
-``` sql
-SELECT
-    C_NATION,
-    S_NATION,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_REGION = 'ASIA' AND S_REGION = 'ASIA' AND year >= 1992 AND year <= 1997
-GROUP BY
-    C_NATION,
-    S_NATION,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q3.2
-
-``` sql
-SELECT
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_NATION = 'UNITED STATES' AND S_NATION = 'UNITED STATES' AND year >= 1992 AND year <= 1997
-GROUP BY
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q3.3
-
-``` sql
-SELECT
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE (C_CITY = 'UNITED KI1' OR C_CITY = 'UNITED KI5') AND (S_CITY = 'UNITED KI1' OR S_CITY = 'UNITED KI5') AND year >= 1992 AND year <= 1997
-GROUP BY
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q3.4
-
-``` sql
-SELECT
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    sum(LO_REVENUE) AS revenue
-FROM lineorder_flat
-WHERE (C_CITY = 'UNITED KI1' OR C_CITY = 'UNITED KI5') AND (S_CITY = 'UNITED KI1' OR S_CITY = 'UNITED KI5') AND toYYYYMM(LO_ORDERDATE) = 199712
-GROUP BY
-    C_CITY,
-    S_CITY,
-    year
-ORDER BY
-    year ASC,
-    revenue DESC;
-```
-
-Q4.1
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    C_NATION,
-    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_REGION = 'AMERICA' AND S_REGION = 'AMERICA' AND (P_MFGR = 'MFGR#1' OR P_MFGR = 'MFGR#2')
-GROUP BY
-    year,
-    C_NATION
-ORDER BY
-    year ASC,
-    C_NATION ASC;
-```
-
-Q4.2
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    S_NATION,
-    P_CATEGORY,
-    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
-FROM lineorder_flat
-WHERE C_REGION = 'AMERICA' AND S_REGION = 'AMERICA' AND (year = 1997 OR year = 1998) AND (P_MFGR = 'MFGR#1' OR P_MFGR = 'MFGR#2')
-GROUP BY
-    year,
-    S_NATION,
-    P_CATEGORY
-ORDER BY
-    year ASC,
-    S_NATION ASC,
-    P_CATEGORY ASC;
-```
-
-Q4.3
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(LO_ORDERDATE) AS year,
-    S_CITY,
-    P_BRAND,
-    sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
-FROM lineorder_flat
-WHERE S_NATION = 'UNITED STATES' AND (year = 1997 OR year = 1998) AND P_CATEGORY = 'MFGR#14'
-GROUP BY
-    year,
-    S_CITY,
-    P_BRAND
-ORDER BY
-    year ASC,
-    S_CITY ASC,
-    P_BRAND ASC;
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/star_schema/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/example-datasets/wikistat.md b/docs/fr/getting-started/example-datasets/wikistat.md
deleted file mode 100644
index cecd5ef0728..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/example-datasets/wikistat.md
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 18
-toc_title: WikiStat
----
-
-# WikiStat {#wikistat}
-
-Voir: http://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/
-
-Création d'une table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE wikistat
-(
-    date Date,
-    time DateTime,
-    project String,
-    subproject String,
-    path String,
-    hits UInt64,
-    size UInt64
-) ENGINE = MergeTree(date, (path, time), 8192);
-```
-
-Le chargement des données:
-
-``` bash
-$ for i in {2007..2016}; do for j in {01..12}; do echo $i-$j >&2; curl -sSL "http://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/$i/$i-$j/" | grep -oE 'pagecounts-[0-9]+-[0-9]+\.gz'; done; done | sort | uniq | tee links.txt
-$ cat links.txt | while read link; do wget http://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/$(echo $link | sed -r 's/pagecounts-([0-9]{4})([0-9]{2})[0-9]{2}-[0-9]+\.gz/\1/')/$(echo $link | sed -r 's/pagecounts-([0-9]{4})([0-9]{2})[0-9]{2}-[0-9]+\.gz/\1-\2/')/$link; done
-$ ls -1 /opt/wikistat/ | grep gz | while read i; do echo $i; gzip -cd /opt/wikistat/$i | ./wikistat-loader --time="$(echo -n $i | sed -r 's/pagecounts-([0-9]{4})([0-9]{2})([0-9]{2})-([0-9]{2})([0-9]{2})([0-9]{2})\.gz/\1-\2-\3 \4-00-00/')" | clickhouse-client --query="INSERT INTO wikistat FORMAT TabSeparated"; done
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets/wikistat/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/index.md b/docs/fr/getting-started/index.md
deleted file mode 100644
index 3b90ff92b89..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Prise En Main
-toc_hidden: true
-toc_priority: 8
-toc_title: "cach\xE9s"
----
-
-# Prise En Main {#getting-started}
-
-Si vous êtes nouveau à ClickHouse et que vous voulez obtenir un sentiment pratique de sa performance, tout d'abord, vous devez passer par le [processus d'installation](install.md). Après cela, vous pouvez:
-
--   [Passez par tutoriel détaillé](tutorial.md)
--   [Expérience avec des exemples de jeux de données](example-datasets/ontime.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/install.md b/docs/fr/getting-started/install.md
deleted file mode 100644
index db014bec974..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/install.md
+++ /dev/null
@@ -1,182 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 11
-toc_title: Installation
----
-
-# Installation {#installation}
-
-## Configuration Système Requise {#system-requirements}
-
-ClickHouse peut fonctionner sur N'importe quel Linux, FreeBSD ou Mac OS X avec une architecture CPU x86_64, AArch64 ou PowerPC64LE.
-
-Les binaires pré-construits officiels sont généralement compilés pour le jeu d'instructions x86_64 et leverage SSE 4.2, donc sauf indication contraire, l'utilisation du processeur qui le prend en charge devient une exigence système supplémentaire. Voici la commande pour vérifier si le processeur actuel prend en charge SSE 4.2:
-
-``` bash
-$ grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported"
-```
-
-Pour exécuter ClickHouse sur des processeurs qui ne prennent pas en charge SSE 4.2 ou qui ont une architecture AArch64 ou PowerPC64LE, vous devez [construire ClickHouse à partir de sources](#from-sources) avec des ajustements de configuration appropriés.
-
-## Options D'Installation Disponibles {#available-installation-options}
-
-### À partir de paquets DEB {#install-from-deb-packages}
-
-Il est recommandé d'utiliser officiel pré-compilé `deb` Paquets Pour Debian ou Ubuntu. Exécutez ces commandes pour installer les paquets:
-
-``` bash
-{% include 'install/deb.sh' %}
-```
-
-Si vous souhaitez utiliser la version la plus récente, remplacer `stable` avec `testing` (ceci est recommandé pour vos environnements de test).
-
-Vous pouvez également télécharger et installer des paquets manuellement à partir de [ici](https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/main/).
-
-#### Paquet {#packages}
-
--   `clickhouse-common-static` — Installs ClickHouse compiled binary files.
--   `clickhouse-server` — Creates a symbolic link for `clickhouse-server` et installe la configuration du serveur par défaut.
--   `clickhouse-client` — Creates a symbolic link for `clickhouse-client` et d'autres outils. et installe les fichiers de configuration du client.
--   `clickhouse-common-static-dbg` — Installs ClickHouse compiled binary files with debug info.
-
-### À partir de paquets RPM {#from-rpm-packages}
-
-Il est recommandé d'utiliser officiel pré-compilé `rpm` packages pour CentOS, RedHat et toutes les autres distributions Linux basées sur rpm.
-
-Tout d'abord, vous devez ajouter le dépôt officiel:
-
-``` bash
-sudo yum install yum-utils
-sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG
-sudo yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64
-```
-
-Si vous souhaitez utiliser la version la plus récente, remplacer `stable` avec `testing` (ceci est recommandé pour vos environnements de test). Le `prestable` la balise est parfois trop.
-
-Exécutez ensuite ces commandes pour installer les paquets:
-
-``` bash
-sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client
-```
-
-Vous pouvez également télécharger et installer des paquets manuellement à partir de [ici](https://repo.clickhouse.tech/rpm/stable/x86_64).
-
-### À Partir D'Archives Tgz {#from-tgz-archives}
-
-Il est recommandé d'utiliser officiel pré-compilé `tgz` archives pour toutes les distributions Linux, où l'installation de `deb` ou `rpm` les emballages n'est pas possible.
-
-La version requise peut être téléchargée avec `curl` ou `wget` depuis le référentiel https://repo.clickhouse.tech/tgz/.
-Après cela, les archives téléchargées doivent être décompressées et installées avec des scripts d'installation. Exemple pour la dernière version:
-
-``` bash
-export LATEST_VERSION=`curl https://api.github.com/repos/ClickHouse/ClickHouse/tags 2>/dev/null | grep -Eo '[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+' | head -n 1`
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-common-static-$LATEST_VERSION.tgz
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-common-static-dbg-$LATEST_VERSION.tgz
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-server-$LATEST_VERSION.tgz
-curl -O https://repo.clickhouse.tech/tgz/clickhouse-client-$LATEST_VERSION.tgz
-
-tar -xzvf clickhouse-common-static-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-common-static-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-
-tar -xzvf clickhouse-common-static-dbg-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-common-static-dbg-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-
-tar -xzvf clickhouse-server-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-server-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
-
-tar -xzvf clickhouse-client-$LATEST_VERSION.tgz
-sudo clickhouse-client-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh
-```
-
-Pour les environnements de production, il est recommandé d'utiliser la dernière `stable`-version. Vous pouvez trouver son numéro sur la page GitHub https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tags avec postfix `-stable`.
-
-### À Partir De L'Image Docker {#from-docker-image}
-
-Pour exécuter Clickhouse à L'intérieur Docker suivez le guide sur [Hub Docker](https://hub.docker.com/r/yandex/clickhouse-server/). Ces images utilisent officiel `deb` les paquets à l'intérieur.
-
-### À Partir De Sources {#from-sources}
-
-Pour compiler manuellement ClickHouse, suivez les instructions pour [Linux](../development/build.md) ou [Mac OS X](../development/build-osx.md).
-
-Vous pouvez compiler des paquets et les installer ou utiliser des programmes sans installer de paquets. En outre, en construisant manuellement, vous pouvez désactiver L'exigence SSE 4.2 ou construire pour les processeurs AArch64.
-
-      Client: programs/clickhouse-client
-      Server: programs/clickhouse-server
-
-Vous devrez créer un dossier de données et de métadonnées et `chown` pour l'utilisateur souhaité. Leurs chemins peuvent être modifiés dans la configuration du serveur (src / programs / server / config.xml), par défaut, ils sont:
-
-      /opt/clickhouse/data/default/
-      /opt/clickhouse/metadata/default/
-
-Sur Gentoo, vous pouvez simplement utiliser `emerge clickhouse` pour installer ClickHouse à partir de sources.
-
-## Lancer {#launch}
-
-Pour démarrer le serveur en tant que démon, exécutez:
-
-``` bash
-$ sudo service clickhouse-server start
-```
-
-Si vous n'avez pas `service` commande, exécuter comme
-
-``` bash
-$ sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
-```
-
-Voir les journaux dans le `/var/log/clickhouse-server/` répertoire.
-
-Si le serveur ne démarre pas, vérifiez les configurations dans le fichier `/etc/clickhouse-server/config.xml`.
-
-Vous pouvez également lancer manuellement le serveur à partir de la console:
-
-``` bash
-$ clickhouse-server --config-file=/etc/clickhouse-server/config.xml
-```
-
-Dans ce cas, le journal sera imprimé sur la console, ce qui est pratique lors du développement.
-Si le fichier de configuration se trouve dans le répertoire courant, vous n'avez pas besoin `--config-file` paramètre. Par défaut, il utilise `./config.xml`.
-
-ClickHouse prend en charge les paramètres de restriction d'accès. Ils sont situés dans la `users.xml` fichier (à côté de `config.xml`).
-Par défaut, l'accès est autorisé depuis n'importe où pour `default` l'utilisateur, sans un mot de passe. Voir `user/default/networks`.
-Pour plus d'informations, consultez la section [“Configuration Files”](../operations/configuration-files.md).
-
-Après le lancement du serveur, vous pouvez utiliser le client de ligne de commande pour vous y connecter:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client
-```
-
-Par défaut, il se connecte à `localhost:9000` au nom de l'utilisateur `default` sans un mot de passe. Il peut également être utilisé pour se connecter à un serveur distant en utilisant `--host` argument.
-
-Le terminal doit utiliser L'encodage UTF-8.
-Pour plus d'informations, consultez la section [“Command-line client”](../interfaces/cli.md).
-
-Exemple:
-
-``` bash
-$ ./clickhouse-client
-ClickHouse client version 0.0.18749.
-Connecting to localhost:9000.
-Connected to ClickHouse server version 0.0.18749.
-
-:) SELECT 1
-
-SELECT 1
-
-┌─1─┐
-│ 1 │
-└───┘
-
-1 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
-
-:)
-```
-
-**Félicitations, le système fonctionne!**
-
-Pour continuer à expérimenter, vous pouvez télécharger l'un des jeux de données de test ou passer par [tutoriel](https://clickhouse.tech/tutorial.html).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/install/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/getting-started/playground.md b/docs/fr/getting-started/playground.md
deleted file mode 100644
index 6ddded13782..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/playground.md
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 14
-toc_title: "R\xE9cr\xE9ation"
----
-
-# Clickhouse Aire De Jeux {#clickhouse-playground}
-
-[Clickhouse Aire De Jeux](https://play.clickhouse.tech?file=welcome) permet aux utilisateurs d'expérimenter avec ClickHouse en exécutant des requêtes instantanément, sans configurer leur serveur ou leur cluster.
-Plusieurs exemples de jeux de données sont disponibles dans le terrain de jeu ainsi que des exemples de requêtes qui montrent les fonctionnalités de ClickHouse.
-
-Les requêtes sont exécutées comme un utilisateur en lecture seule. Cela implique certaines limites:
-
--   Les requêtes DDL ne sont pas autorisées
--   Les requêtes D'insertion ne sont pas autorisées
-
-Les paramètres suivants sont également appliquées:
-- [`max_result_bytes=10485760`](../operations/settings/query_complexity/#max-result-bytes)
-- [`max_result_rows=2000`](../operations/settings/query_complexity/#setting-max_result_rows)
-- [`result_overflow_mode=break`](../operations/settings/query_complexity/#result-overflow-mode)
-- [`max_execution_time=60000`](../operations/settings/query_complexity/#max-execution-time)
-
-Clickhouse Playground donne l'expérience du m2.Petite
-[Service géré pour ClickHouse](https://cloud.yandex.com/services/managed-clickhouse)
-exemple hébergé dans [Yandex.Nuage](https://cloud.yandex.com/).
-Plus d'informations sur [les fournisseurs de cloud](../commercial/cloud.md).
-
-Clickhouse Playground interface web fait des demandes via ClickHouse [HTTP API](../interfaces/http.md).
-Le backend Playground est juste un cluster ClickHouse sans aucune application Côté Serveur supplémentaire.
-ClickHouse HTTPS endpoint est également disponible dans le cadre du terrain de jeu.
-
-Vous pouvez effectuer des requêtes sur playground en utilisant n'importe quel client HTTP, par exemple [curl](https://curl.haxx.se) ou [wget](https://www.gnu.org/software/wget/), ou configurer une connexion en utilisant [JDBC](../interfaces/jdbc.md) ou [ODBC](../interfaces/odbc.md) pilote.
-Plus d'informations sur les produits logiciels qui prennent en charge ClickHouse est disponible [ici](../interfaces/index.md).
-
-| Paramètre    | Valeur                                        |
-|:-------------|:----------------------------------------------|
-| Terminaison  | https://play-api.clickhouse.technologie: 8443 |
-| Utilisateur  | `playground`                                  |
-| Mot de passe | `clickhouse`                                  |
-
-Notez que ce paramètre nécessite une connexion sécurisée.
-
-Exemple:
-
-``` bash
-curl "https://play-api.clickhouse.tech:8443/?query=SELECT+'Play+ClickHouse!';&user=playground&password=clickhouse&database=datasets"
-```
diff --git a/docs/fr/getting-started/tutorial.md b/docs/fr/getting-started/tutorial.md
deleted file mode 100644
index 839af7aeb84..00000000000
--- a/docs/fr/getting-started/tutorial.md
+++ /dev/null
@@ -1,664 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 12
-toc_title: Tutoriel
----
-
-# Tutoriel ClickHouse {#clickhouse-tutorial}
-
-## À quoi S'attendre de ce tutoriel? {#what-to-expect-from-this-tutorial}
-
-En parcourant ce tutoriel, vous apprendrez à configurer un cluster ClickHouse simple. Ce sera petit, mais tolérant aux pannes et évolutif. Ensuite, nous utiliserons l'un des exemples de jeux de données pour le remplir de données et exécuter des requêtes de démonstration.
-
-## Configuration De Noeud Unique {#single-node-setup}
-
-Pour retarder les complexités d'un environnement distribué, nous allons commencer par déployer ClickHouse sur un seul serveur ou une machine virtuelle. ClickHouse est généralement installé à partir de [deb](install.md#install-from-deb-packages) ou [tr / min](install.md#from-rpm-packages) les paquets, mais il y a [alternative](install.md#from-docker-image) pour les systèmes d'exploitation qui ne sont pas les soutenir.
-
-Par exemple, vous avez choisi `deb` paquets et exécutés:
-
-``` bash
-{% include 'install/deb.sh' %}
-```
-
-Quelles sont les paquets installés:
-
--   `clickhouse-client` package contient [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) application, client interactif de console de ClickHouse.
--   `clickhouse-common` paquet contient un fichier exécutable ClickHouse.
--   `clickhouse-server` package contient des fichiers de configuration pour exécuter ClickHouse en tant que serveur.
-
-Les fichiers de configuration du serveur sont `/etc/clickhouse-server/`. Avant d'aller plus loin, notez le `<path>` élément `config.xml`. Path détermine l'emplacement pour le stockage des données, il doit donc être situé sur le volume avec une grande capacité de disque; la valeur par défaut est `/var/lib/clickhouse/`. Si vous souhaitez ajuster la configuration, il n'est pas pratique de modifier directement `config.xml` fichier, considérant qu'il pourrait obtenir réécrit sur les futures mises à jour du progiciel. La façon recommandée de remplacer les éléments de configuration est de créer [fichiers dans config.d: répertoire](../operations/configuration-files.md) qui servent de “patches” config.XML.
-
-Comme vous l'avez peut-être remarqué, `clickhouse-server` n'est pas lancé automatiquement après l'installation du paquet. Il ne sera pas redémarré automatiquement après les mises à jour, non plus. La façon dont vous démarrez le serveur dépend de votre système d'initialisation, généralement, c'est:
-
-``` bash
-sudo service clickhouse-server start
-```
-
-ou
-
-``` bash
-sudo /etc/init.d/clickhouse-server start
-```
-
-L'emplacement par défaut pour les journaux du serveur est `/var/log/clickhouse-server/`. Le serveur est prêt à gérer les connexions client une fois `Ready for connections` message.
-
-Une fois l' `clickhouse-server` est opérationnel, nous pouvons utiliser `clickhouse-client` pour se connecter au serveur et effectuer des tests de requêtes comme `SELECT "Hello, world!";`.
-
-<details markdown="1">
-
-<summary>Conseils rapides pour clickhouse-client</summary>
-
-Mode interactif:
-
-``` bash
-clickhouse-client
-clickhouse-client --host=... --port=... --user=... --password=...
-```
-
-Activer les requêtes multilignes:
-
-``` bash
-clickhouse-client -m
-clickhouse-client --multiline
-```
-
-Exécuter des requêtes en mode batch:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query='SELECT 1'
-echo 'SELECT 1' | clickhouse-client
-clickhouse-client <<< 'SELECT 1'
-```
-
-Insérer des données à partir d'un fichier au format spécifié:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query='INSERT INTO table VALUES' < data.txt
-clickhouse-client --query='INSERT INTO table FORMAT TabSeparated' < data.tsv
-```
-
-</details>
-
-## Importer Un Échantillon De Données {#import-sample-dataset}
-
-Maintenant, il est temps de remplir notre serveur ClickHouse avec quelques exemples de données. Dans ce tutoriel, nous allons utiliser les données anonymisées de Yandex.Metrica, le premier service qui exécute ClickHouse en production avant de devenir open-source (plus à ce sujet dans [section d'histoire](../introduction/history.md)). Il y a [plusieurs façons d'importer Yandex.Metrica dataset](example-datasets/metrica.md), et pour le bien du tutoriel, nous irons avec le plus réaliste.
-
-### Télécharger et extraire les données de la Table {#download-and-extract-table-data}
-
-``` bash
-curl https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
-curl https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > visits_v1.tsv
-```
-
-Les fichiers extraits ont une taille d'environ 10 Go.
-
-### Créer Des Tables {#create-tables}
-
-Comme dans la plupart des systèmes de gestion de bases de données, clickhouse regroupe logiquement les tables en “databases”. Il y a un `default` base de données, mais nous allons en créer une nouvelle nommée `tutorial`:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tutorial"
-```
-
-La syntaxe pour créer des tables est beaucoup plus compliquée par rapport aux bases de données (voir [référence](../sql-reference/statements/create.md). En général `CREATE TABLE` déclaration doit spécifier trois choses clés:
-
-1.  Nom de la table à créer.
-2.  Table schema, i.e. list of columns and their [types de données](../sql-reference/data-types/index.md).
-3.  [Tableau moteur](../engines/table-engines/index.md) et ses paramètres, qui détermine tous les détails sur la façon dont les requêtes à cette table seront physiquement exécutées.
-
-Yandex.Metrica est un service d'analyse web, et l'exemple de jeu de données ne couvre pas toutes ses fonctionnalités, il n'y a donc que deux tables à créer:
-
--   `hits` est un tableau avec chaque action effectuée par tous les utilisateurs sur tous les sites couverts par le service.
--   `visits` est une table qui contient des sessions pré-construites au lieu d'actions individuelles.
-
-Voyons et exécutons les vraies requêtes create table pour ces tables:
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_v1
-(
-    `WatchID` UInt64,
-    `JavaEnable` UInt8,
-    `Title` String,
-    `GoodEvent` Int16,
-    `EventTime` DateTime,
-    `EventDate` Date,
-    `CounterID` UInt32,
-    `ClientIP` UInt32,
-    `ClientIP6` FixedString(16),
-    `RegionID` UInt32,
-    `UserID` UInt64,
-    `CounterClass` Int8,
-    `OS` UInt8,
-    `UserAgent` UInt8,
-    `URL` String,
-    `Referer` String,
-    `URLDomain` String,
-    `RefererDomain` String,
-    `Refresh` UInt8,
-    `IsRobot` UInt8,
-    `RefererCategories` Array(UInt16),
-    `URLCategories` Array(UInt16),
-    `URLRegions` Array(UInt32),
-    `RefererRegions` Array(UInt32),
-    `ResolutionWidth` UInt16,
-    `ResolutionHeight` UInt16,
-    `ResolutionDepth` UInt8,
-    `FlashMajor` UInt8,
-    `FlashMinor` UInt8,
-    `FlashMinor2` String,
-    `NetMajor` UInt8,
-    `NetMinor` UInt8,
-    `UserAgentMajor` UInt16,
-    `UserAgentMinor` FixedString(2),
-    `CookieEnable` UInt8,
-    `JavascriptEnable` UInt8,
-    `IsMobile` UInt8,
-    `MobilePhone` UInt8,
-    `MobilePhoneModel` String,
-    `Params` String,
-    `IPNetworkID` UInt32,
-    `TraficSourceID` Int8,
-    `SearchEngineID` UInt16,
-    `SearchPhrase` String,
-    `AdvEngineID` UInt8,
-    `IsArtifical` UInt8,
-    `WindowClientWidth` UInt16,
-    `WindowClientHeight` UInt16,
-    `ClientTimeZone` Int16,
-    `ClientEventTime` DateTime,
-    `SilverlightVersion1` UInt8,
-    `SilverlightVersion2` UInt8,
-    `SilverlightVersion3` UInt32,
-    `SilverlightVersion4` UInt16,
-    `PageCharset` String,
-    `CodeVersion` UInt32,
-    `IsLink` UInt8,
-    `IsDownload` UInt8,
-    `IsNotBounce` UInt8,
-    `FUniqID` UInt64,
-    `HID` UInt32,
-    `IsOldCounter` UInt8,
-    `IsEvent` UInt8,
-    `IsParameter` UInt8,
-    `DontCountHits` UInt8,
-    `WithHash` UInt8,
-    `HitColor` FixedString(1),
-    `UTCEventTime` DateTime,
-    `Age` UInt8,
-    `Sex` UInt8,
-    `Income` UInt8,
-    `Interests` UInt16,
-    `Robotness` UInt8,
-    `GeneralInterests` Array(UInt16),
-    `RemoteIP` UInt32,
-    `RemoteIP6` FixedString(16),
-    `WindowName` Int32,
-    `OpenerName` Int32,
-    `HistoryLength` Int16,
-    `BrowserLanguage` FixedString(2),
-    `BrowserCountry` FixedString(2),
-    `SocialNetwork` String,
-    `SocialAction` String,
-    `HTTPError` UInt16,
-    `SendTiming` Int32,
-    `DNSTiming` Int32,
-    `ConnectTiming` Int32,
-    `ResponseStartTiming` Int32,
-    `ResponseEndTiming` Int32,
-    `FetchTiming` Int32,
-    `RedirectTiming` Int32,
-    `DOMInteractiveTiming` Int32,
-    `DOMContentLoadedTiming` Int32,
-    `DOMCompleteTiming` Int32,
-    `LoadEventStartTiming` Int32,
-    `LoadEventEndTiming` Int32,
-    `NSToDOMContentLoadedTiming` Int32,
-    `FirstPaintTiming` Int32,
-    `RedirectCount` Int8,
-    `SocialSourceNetworkID` UInt8,
-    `SocialSourcePage` String,
-    `ParamPrice` Int64,
-    `ParamOrderID` String,
-    `ParamCurrency` FixedString(3),
-    `ParamCurrencyID` UInt16,
-    `GoalsReached` Array(UInt32),
-    `OpenstatServiceName` String,
-    `OpenstatCampaignID` String,
-    `OpenstatAdID` String,
-    `OpenstatSourceID` String,
-    `UTMSource` String,
-    `UTMMedium` String,
-    `UTMCampaign` String,
-    `UTMContent` String,
-    `UTMTerm` String,
-    `FromTag` String,
-    `HasGCLID` UInt8,
-    `RefererHash` UInt64,
-    `URLHash` UInt64,
-    `CLID` UInt32,
-    `YCLID` UInt64,
-    `ShareService` String,
-    `ShareURL` String,
-    `ShareTitle` String,
-    `ParsedParams` Nested(
-        Key1 String,
-        Key2 String,
-        Key3 String,
-        Key4 String,
-        Key5 String,
-        ValueDouble Float64),
-    `IslandID` FixedString(16),
-    `RequestNum` UInt32,
-    `RequestTry` UInt8
-)
-ENGINE = MergeTree()
-PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
-ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
-SAMPLE BY intHash32(UserID)
-```
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.visits_v1
-(
-    `CounterID` UInt32,
-    `StartDate` Date,
-    `Sign` Int8,
-    `IsNew` UInt8,
-    `VisitID` UInt64,
-    `UserID` UInt64,
-    `StartTime` DateTime,
-    `Duration` UInt32,
-    `UTCStartTime` DateTime,
-    `PageViews` Int32,
-    `Hits` Int32,
-    `IsBounce` UInt8,
-    `Referer` String,
-    `StartURL` String,
-    `RefererDomain` String,
-    `StartURLDomain` String,
-    `EndURL` String,
-    `LinkURL` String,
-    `IsDownload` UInt8,
-    `TraficSourceID` Int8,
-    `SearchEngineID` UInt16,
-    `SearchPhrase` String,
-    `AdvEngineID` UInt8,
-    `PlaceID` Int32,
-    `RefererCategories` Array(UInt16),
-    `URLCategories` Array(UInt16),
-    `URLRegions` Array(UInt32),
-    `RefererRegions` Array(UInt32),
-    `IsYandex` UInt8,
-    `GoalReachesDepth` Int32,
-    `GoalReachesURL` Int32,
-    `GoalReachesAny` Int32,
-    `SocialSourceNetworkID` UInt8,
-    `SocialSourcePage` String,
-    `MobilePhoneModel` String,
-    `ClientEventTime` DateTime,
-    `RegionID` UInt32,
-    `ClientIP` UInt32,
-    `ClientIP6` FixedString(16),
-    `RemoteIP` UInt32,
-    `RemoteIP6` FixedString(16),
-    `IPNetworkID` UInt32,
-    `SilverlightVersion3` UInt32,
-    `CodeVersion` UInt32,
-    `ResolutionWidth` UInt16,
-    `ResolutionHeight` UInt16,
-    `UserAgentMajor` UInt16,
-    `UserAgentMinor` UInt16,
-    `WindowClientWidth` UInt16,
-    `WindowClientHeight` UInt16,
-    `SilverlightVersion2` UInt8,
-    `SilverlightVersion4` UInt16,
-    `FlashVersion3` UInt16,
-    `FlashVersion4` UInt16,
-    `ClientTimeZone` Int16,
-    `OS` UInt8,
-    `UserAgent` UInt8,
-    `ResolutionDepth` UInt8,
-    `FlashMajor` UInt8,
-    `FlashMinor` UInt8,
-    `NetMajor` UInt8,
-    `NetMinor` UInt8,
-    `MobilePhone` UInt8,
-    `SilverlightVersion1` UInt8,
-    `Age` UInt8,
-    `Sex` UInt8,
-    `Income` UInt8,
-    `JavaEnable` UInt8,
-    `CookieEnable` UInt8,
-    `JavascriptEnable` UInt8,
-    `IsMobile` UInt8,
-    `BrowserLanguage` UInt16,
-    `BrowserCountry` UInt16,
-    `Interests` UInt16,
-    `Robotness` UInt8,
-    `GeneralInterests` Array(UInt16),
-    `Params` Array(String),
-    `Goals` Nested(
-        ID UInt32,
-        Serial UInt32,
-        EventTime DateTime,
-        Price Int64,
-        OrderID String,
-        CurrencyID UInt32),
-    `WatchIDs` Array(UInt64),
-    `ParamSumPrice` Int64,
-    `ParamCurrency` FixedString(3),
-    `ParamCurrencyID` UInt16,
-    `ClickLogID` UInt64,
-    `ClickEventID` Int32,
-    `ClickGoodEvent` Int32,
-    `ClickEventTime` DateTime,
-    `ClickPriorityID` Int32,
-    `ClickPhraseID` Int32,
-    `ClickPageID` Int32,
-    `ClickPlaceID` Int32,
-    `ClickTypeID` Int32,
-    `ClickResourceID` Int32,
-    `ClickCost` UInt32,
-    `ClickClientIP` UInt32,
-    `ClickDomainID` UInt32,
-    `ClickURL` String,
-    `ClickAttempt` UInt8,
-    `ClickOrderID` UInt32,
-    `ClickBannerID` UInt32,
-    `ClickMarketCategoryID` UInt32,
-    `ClickMarketPP` UInt32,
-    `ClickMarketCategoryName` String,
-    `ClickMarketPPName` String,
-    `ClickAWAPSCampaignName` String,
-    `ClickPageName` String,
-    `ClickTargetType` UInt16,
-    `ClickTargetPhraseID` UInt64,
-    `ClickContextType` UInt8,
-    `ClickSelectType` Int8,
-    `ClickOptions` String,
-    `ClickGroupBannerID` Int32,
-    `OpenstatServiceName` String,
-    `OpenstatCampaignID` String,
-    `OpenstatAdID` String,
-    `OpenstatSourceID` String,
-    `UTMSource` String,
-    `UTMMedium` String,
-    `UTMCampaign` String,
-    `UTMContent` String,
-    `UTMTerm` String,
-    `FromTag` String,
-    `HasGCLID` UInt8,
-    `FirstVisit` DateTime,
-    `PredLastVisit` Date,
-    `LastVisit` Date,
-    `TotalVisits` UInt32,
-    `TraficSource` Nested(
-        ID Int8,
-        SearchEngineID UInt16,
-        AdvEngineID UInt8,
-        PlaceID UInt16,
-        SocialSourceNetworkID UInt8,
-        Domain String,
-        SearchPhrase String,
-        SocialSourcePage String),
-    `Attendance` FixedString(16),
-    `CLID` UInt32,
-    `YCLID` UInt64,
-    `NormalizedRefererHash` UInt64,
-    `SearchPhraseHash` UInt64,
-    `RefererDomainHash` UInt64,
-    `NormalizedStartURLHash` UInt64,
-    `StartURLDomainHash` UInt64,
-    `NormalizedEndURLHash` UInt64,
-    `TopLevelDomain` UInt64,
-    `URLScheme` UInt64,
-    `OpenstatServiceNameHash` UInt64,
-    `OpenstatCampaignIDHash` UInt64,
-    `OpenstatAdIDHash` UInt64,
-    `OpenstatSourceIDHash` UInt64,
-    `UTMSourceHash` UInt64,
-    `UTMMediumHash` UInt64,
-    `UTMCampaignHash` UInt64,
-    `UTMContentHash` UInt64,
-    `UTMTermHash` UInt64,
-    `FromHash` UInt64,
-    `WebVisorEnabled` UInt8,
-    `WebVisorActivity` UInt32,
-    `ParsedParams` Nested(
-        Key1 String,
-        Key2 String,
-        Key3 String,
-        Key4 String,
-        Key5 String,
-        ValueDouble Float64),
-    `Market` Nested(
-        Type UInt8,
-        GoalID UInt32,
-        OrderID String,
-        OrderPrice Int64,
-        PP UInt32,
-        DirectPlaceID UInt32,
-        DirectOrderID UInt32,
-        DirectBannerID UInt32,
-        GoodID String,
-        GoodName String,
-        GoodQuantity Int32,
-        GoodPrice Int64),
-    `IslandID` FixedString(16)
-)
-ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
-PARTITION BY toYYYYMM(StartDate)
-ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID)
-SAMPLE BY intHash32(UserID)
-```
-
-Vous pouvez exécuter ces requêtes en utilisant le mode interactif de `clickhouse-client` (lancez - le simplement dans un terminal sans spécifier une requête à l'avance) ou essayez-en [interface de rechange](../interfaces/index.md) Si tu veux.
-
-Comme nous pouvons le voir, `hits_v1` utilise la [moteur MergeTree de base](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) tandis que le `visits_v1` utilise la [Effondrer](../engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md) variante.
-
-### Importer Des Données {#import-data}
-
-L'importation de données vers ClickHouse se fait via [INSERT INTO](../sql-reference/statements/insert-into.md) requête comme dans de nombreuses autres bases de données SQL. Toutefois, les données sont généralement fournies dans l'une des [formats de sérialisation pris en charge](../interfaces/formats.md) plutôt `VALUES` clause (qui est également pris en charge).
-
-Les fichiers que nous avons téléchargés plus tôt sont au format séparé par des onglets, alors voici comment les importer via le client console:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv
-clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < visits_v1.tsv
-```
-
-ClickHouse a beaucoup de [les paramètres de tune](../operations/settings/index.md) et une façon de Les spécifier dans le client console est via des arguments, comme nous pouvons le voir avec `--max_insert_block_size`. La façon la plus simple de comprendre quels paramètres sont disponibles, que signifient-ils et quelles sont les valeurs par défaut est d'interroger le `system.settings` table:
-
-``` sql
-SELECT name, value, changed, description
-FROM system.settings
-WHERE name LIKE '%max_insert_b%'
-FORMAT TSV
-
-max_insert_block_size    1048576    0    "The maximum block size for insertion, if we control the creation of blocks for insertion."
-```
-
-Optionnellement, vous pouvez [OPTIMIZE](../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) les tables après l'importation. Les Tables configurées avec un moteur de MergeTree-family font toujours des fusions de parties de données en arrière-plan pour optimiser le stockage des données (ou au moins vérifier si cela a du sens). Ces requêtes forcent le moteur de table à optimiser le stockage dès maintenant au lieu d'un certain temps plus tard:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.hits_v1 FINAL"
-clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.visits_v1 FINAL"
-```
-
-Ces requêtes démarrent une opération intensive D'E/S et de CPU, donc si la table reçoit systématiquement de nouvelles données, il est préférable de la laisser seule et de laisser les fusions s'exécuter en arrière-plan.
-
-Maintenant, nous pouvons vérifier si l'importation de table a réussi:
-
-``` bash
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.hits_v1"
-clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.visits_v1"
-```
-
-## Exemple De Requêtes {#example-queries}
-
-``` sql
-SELECT
-    StartURL AS URL,
-    AVG(Duration) AS AvgDuration
-FROM tutorial.visits_v1
-WHERE StartDate BETWEEN '2014-03-23' AND '2014-03-30'
-GROUP BY URL
-ORDER BY AvgDuration DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(Sign) AS visits,
-    sumIf(Sign, has(Goals.ID, 1105530)) AS goal_visits,
-    (100. * goal_visits) / visits AS goal_percent
-FROM tutorial.visits_v1
-WHERE (CounterID = 912887) AND (toYYYYMM(StartDate) = 201403) AND (domain(StartURL) = 'yandex.ru')
-```
-
-## Déploiement De Cluster {#cluster-deployment}
-
-Clickhouse cluster est un cluster homogène. Étapes pour configurer:
-
-1.  Installer clickhouse server sur toutes les machines du cluster
-2.  Configurer les configurations de cluster dans les fichiers de configuration
-3.  Créer des tables locales sur chaque instance
-4.  Créer un [Distribué table](../engines/table-engines/special/distributed.md)
-
-[Distribué table](../engines/table-engines/special/distributed.md) est en fait une sorte de “view” aux tables locales du cluster ClickHouse. SELECT query from a distributed table s'exécute à l'aide des ressources de tous les fragments du cluster. Vous pouvez spécifier des configurations pour plusieurs clusters et créer plusieurs tables distribuées fournissant des vues à différents clusters.
-
-Exemple de configuration pour un cluster avec trois fragments, une réplique chacun:
-
-``` xml
-<remote_servers>
-    <perftest_3shards_1replicas>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-            </replica>
-        </shard>
-    </perftest_3shards_1replicas>
-</remote_servers>
-```
-
-Pour plus de démonstration, créons une nouvelle table locale avec le même `CREATE TABLE` la requête que nous avons utilisé pour `hits_v1`, mais nom de table différent:
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_local (...) ENGINE = MergeTree() ...
-```
-
-Création d'une table distribuée fournissant une vue dans les tables locales du cluster:
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_all AS tutorial.hits_local
-ENGINE = Distributed(perftest_3shards_1replicas, tutorial, hits_local, rand());
-```
-
-Une pratique courante consiste à créer des tables distribuées similaires sur toutes les machines du cluster. Il permet d'exécuter des requêtes distribuées sur n'importe quelle machine du cluster. Il existe également une autre option pour créer une table distribuée temporaire pour une requête SELECT donnée en utilisant [distant](../sql-reference/table-functions/remote.md) table de fonction.
-
-Passons à l'exécution de [INSERT SELECT](../sql-reference/statements/insert-into.md) dans les Distribué table la table à plusieurs serveurs.
-
-``` sql
-INSERT INTO tutorial.hits_all SELECT * FROM tutorial.hits_v1;
-```
-
-!!! warning "Avis"
-    Cette approche ne convient pas au sharding de grandes tables. Il y a un outil séparé [clickhouse-copieur](../operations/utilities/clickhouse-copier.md) cela peut re-fragmenter de grandes tables arbitraires.
-
-Comme vous pouvez vous y attendre, les requêtes lourdes de calcul s'exécutent N fois plus vite si elles utilisent 3 serveurs au lieu d'un.
-
-Dans ce cas, nous avons utilisé un cluster avec 3 fragments, et chacun contient une seule réplique.
-
-Pour assurer la résilience dans un environnement de production, nous recommandons que chaque fragment contienne 2-3 répliques réparties entre plusieurs zones de disponibilité ou centres de données (ou au moins des racks). Notez que ClickHouse prend en charge un nombre illimité de répliques.
-
-Exemple de configuration pour un cluster d'un fragment contenant trois répliques:
-
-``` xml
-<remote_servers>
-    ...
-    <perftest_1shards_3replicas>
-        <shard>
-            <replica>
-                <host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-             </replica>
-             <replica>
-                <host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-             </replica>
-             <replica>
-                <host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
-                <port>9000</port>
-             </replica>
-        </shard>
-    </perftest_1shards_3replicas>
-</remote_servers>
-```
-
-Pour activer la réplication native [ZooKeeper](http://zookeeper.apache.org/) est requis. ClickHouse s'occupe de la cohérence des données sur toutes les répliques et exécute automatiquement la procédure de restauration après l'échec. Il est recommandé de déployer le cluster ZooKeeper sur des serveurs séparés (où aucun autre processus, y compris ClickHouse, n'est en cours d'exécution).
-
-!!! note "Note"
-    ZooKeeper est pas une exigence stricte: dans certains cas simples, vous pouvez dupliquer les données par écrit dans tous les réplicas de votre code d'application. Cette approche est **pas** recommandé, dans ce cas, ClickHouse ne sera pas en mesure de garantir la cohérence des données sur toutes les répliques. Ainsi, il devient la responsabilité de votre application.
-
-Les emplacements ZooKeeper sont spécifiés dans le fichier de configuration:
-
-``` xml
-<zookeeper>
-    <node>
-        <host>zoo01.yandex.ru</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node>
-        <host>zoo02.yandex.ru</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node>
-        <host>zoo03.yandex.ru</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-</zookeeper>
-```
-
-En outre, nous devons définir des macros pour identifier chaque fragment et chaque réplique utilisés lors de la création de la table:
-
-``` xml
-<macros>
-    <shard>01</shard>
-    <replica>01</replica>
-</macros>
-```
-
-S'il n'y a pas de répliques pour le moment lors de la création de la table répliquée, une nouvelle première réplique est instanciée. S'il existe déjà des répliques en direct, la nouvelle réplique clone les données de celles existantes. Vous avez la possibilité de créer toutes les tables répliquées d'abord, et ensuite insérer les données. Une autre option consiste à créer des répliques et à en ajouter d'autres Après ou pendant l'insertion des données.
-
-``` sql
-CREATE TABLE tutorial.hits_replica (...)
-ENGINE = ReplcatedMergeTree(
-    '/clickhouse_perftest/tables/{shard}/hits',
-    '{replica}'
-)
-...
-```
-
-Ici, nous utilisons [ReplicatedMergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) tableau moteur. Dans les paramètres, nous spécifions le chemin Zookeeper contenant des identificateurs de fragments et de répliques.
-
-``` sql
-INSERT INTO tutorial.hits_replica SELECT * FROM tutorial.hits_local;
-```
-
-La réplication fonctionne en mode multi-maître. Les données peuvent être chargées dans n'importe quel réplica, et le système les synchronise ensuite automatiquement avec d'autres instances. La réplication est asynchrone, donc à un moment donné, toutes les répliques ne peuvent pas contenir de données récemment insérées. Au moins une réplique devrait être en place pour permettre l'ingestion de données. D'autres synchroniseront les données et répareront la cohérence une fois qu'ils redeviendront actifs. Notez que cette approche permet une faible possibilité de perte de données récemment insérées.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/tutorial/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/guides/apply-catboost-model.md b/docs/fr/guides/apply-catboost-model.md
deleted file mode 100644
index 1b6aae9bbbd..00000000000
--- a/docs/fr/guides/apply-catboost-model.md
+++ /dev/null
@@ -1,239 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: "Application Des Mod\xE8les CatBoost"
----
-
-# Application D'un modèle Catboost dans ClickHouse {#applying-catboost-model-in-clickhouse}
-
-[CatBoost](https://catboost.ai) est une bibliothèque de dynamisation de gradient libre et open-source développée à [Yandex](https://yandex.com/company/) pour l'apprentissage automatique.
-
-Avec cette instruction, vous apprendrez à appliquer des modèles pré-formés dans ClickHouse en exécutant l'inférence de modèle à partir de SQL.
-
-Pour appliquer un modèle CatBoost dans ClickHouse:
-
-1.  [Créer une Table](#create-table).
-2.  [Insérez les données dans la Table](#insert-data-to-table).
-3.  [Intégrer CatBoost dans ClickHouse](#integrate-catboost-into-clickhouse) (Étape facultative).
-4.  [Exécutez L'inférence du modèle à partir de SQL](#run-model-inference).
-
-Pour plus d'informations sur la formation des modèles CatBoost, voir [Formation et application de modèles](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).
-
-## Préalable {#prerequisites}
-
-Si vous n'avez pas le [Docker](https://docs.docker.com/install/) pourtant, l'installer.
-
-!!! note "Note"
-    [Docker](https://www.docker.com) est une plate-forme logicielle qui vous permet de créer des conteneurs qui isolent une installation CatBoost et ClickHouse du reste du système.
-
-Avant d'appliquer un modèle CatBoost:
-
-**1.** Tirez la [Docker image](https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) à partir du registre:
-
-``` bash
-$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
-```
-
-Cette image Docker contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter CatBoost et ClickHouse: code, runtime, bibliothèques, variables d'environnement et fichiers de configuration.
-
-**2.** Assurez-vous que l'image Docker a été tirée avec succès:
-
-``` bash
-$ docker image ls
-REPOSITORY                            TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
-yandex/tutorial-catboost-clickhouse   latest              622e4d17945b        22 hours ago        1.37GB
-```
-
-**3.** Démarrer un conteneur Docker basé sur cette image:
-
-``` bash
-$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
-```
-
-## 1. Créer une Table {#create-table}
-
-Pour créer une table ClickHouse pour l'exemple de formation:
-
-**1.** Démarrez clickhouse console client en mode interactif:
-
-``` bash
-$ clickhouse client
-```
-
-!!! note "Note"
-    Le serveur ClickHouse est déjà en cours d'exécution dans le conteneur Docker.
-
-**2.** Créer la table à l'aide de la commande:
-
-``` sql
-:) CREATE TABLE amazon_train
-(
-    date Date MATERIALIZED today(),
-    ACTION UInt8,
-    RESOURCE UInt32,
-    MGR_ID UInt32,
-    ROLE_ROLLUP_1 UInt32,
-    ROLE_ROLLUP_2 UInt32,
-    ROLE_DEPTNAME UInt32,
-    ROLE_TITLE UInt32,
-    ROLE_FAMILY_DESC UInt32,
-    ROLE_FAMILY UInt32,
-    ROLE_CODE UInt32
-)
-ENGINE = MergeTree ORDER BY date
-```
-
-**3.** Quitter le client de la console ClickHouse:
-
-``` sql
-:) exit
-```
-
-## 2. Insérez les données dans la Table {#insert-data-to-table}
-
-Pour insérer les données:
-
-**1.** Exécutez la commande suivante:
-
-``` bash
-$ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv
-```
-
-**2.** Démarrez clickhouse console client en mode interactif:
-
-``` bash
-$ clickhouse client
-```
-
-**3.** Assurez-vous que les données ont été téléchargées:
-
-``` sql
-:) SELECT count() FROM amazon_train
-
-SELECT count()
-FROM amazon_train
-
-+-count()-+
-|   65538 |
-+-------+
-```
-
-## 3. Intégrer CatBoost dans ClickHouse {#integrate-catboost-into-clickhouse}
-
-!!! note "Note"
-    **Étape facultative.** L'image Docker contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter CatBoost et ClickHouse.
-
-Pour intégrer CatBoost dans ClickHouse:
-
-**1.** Construire la bibliothèque d'évaluation.
-
-Le moyen le plus rapide d'évaluer un modèle CatBoost est la compilation `libcatboostmodel.<so|dll|dylib>` bibliothèque. Pour plus d'informations sur la création de la bibliothèque, voir [Documentation CatBoost](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).
-
-**2.** Créez un nouveau répertoire n'importe où et avec n'importe quel nom, par exemple, `data` et mettez la bibliothèque créée dedans. L'image Docker contient déjà la bibliothèque `data/libcatboostmodel.so`.
-
-**3.** Créez un nouveau répertoire pour le modèle de configuration n'importe où et avec n'importe quel nom, par exemple, `models`.
-
-**4.** Créez un fichier de configuration de modèle avec n'importe quel nom, par exemple, `models/amazon_model.xml`.
-
-**5.** Décrire la configuration du modèle:
-
-``` xml
-<models>
-    <model>
-        <!-- Model type. Now catboost only. -->
-        <type>catboost</type>
-        <!-- Model name. -->
-        <name>amazon</name>
-        <!-- Path to trained model. -->
-        <path>/home/catboost/tutorial/catboost_model.bin</path>
-        <!-- Update interval. -->
-        <lifetime>0</lifetime>
-    </model>
-</models>
-```
-
-**6.** Ajoutez le chemin D'accès à CatBoost et la configuration du modèle à la configuration de ClickHouse:
-
-``` xml
-<!-- File etc/clickhouse-server/config.d/models_config.xml. -->
-<catboost_dynamic_library_path>/home/catboost/data/libcatboostmodel.so</catboost_dynamic_library_path>
-<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>
-```
-
-## 4. Exécutez L'inférence du modèle à partir de SQL {#run-model-inference}
-
-Pour le modèle de test exécutez le client ClickHouse `$ clickhouse client`.
-
-Assurons nous que le modèle fonctionne:
-
-``` sql
-:) SELECT
-    modelEvaluate('amazon',
-                RESOURCE,
-                MGR_ID,
-                ROLE_ROLLUP_1,
-                ROLE_ROLLUP_2,
-                ROLE_DEPTNAME,
-                ROLE_TITLE,
-                ROLE_FAMILY_DESC,
-                ROLE_FAMILY,
-                ROLE_CODE) > 0 AS prediction,
-    ACTION AS target
-FROM amazon_train
-LIMIT 10
-```
-
-!!! note "Note"
-    Fonction [modelEvaluate](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-modelevaluate) retourne tuple avec des prédictions brutes par classe pour les modèles multiclasse.
-
-Prédisons la probabilité:
-
-``` sql
-:) SELECT
-    modelEvaluate('amazon',
-                RESOURCE,
-                MGR_ID,
-                ROLE_ROLLUP_1,
-                ROLE_ROLLUP_2,
-                ROLE_DEPTNAME,
-                ROLE_TITLE,
-                ROLE_FAMILY_DESC,
-                ROLE_FAMILY,
-                ROLE_CODE) AS prediction,
-    1. / (1 + exp(-prediction)) AS probability,
-    ACTION AS target
-FROM amazon_train
-LIMIT 10
-```
-
-!!! note "Note"
-    Plus d'infos sur [exp()](../sql-reference/functions/math-functions.md) fonction.
-
-Calculons LogLoss sur l'échantillon:
-
-``` sql
-:) SELECT -avg(tg * log(prob) + (1 - tg) * log(1 - prob)) AS logloss
-FROM
-(
-    SELECT
-        modelEvaluate('amazon',
-                    RESOURCE,
-                    MGR_ID,
-                    ROLE_ROLLUP_1,
-                    ROLE_ROLLUP_2,
-                    ROLE_DEPTNAME,
-                    ROLE_TITLE,
-                    ROLE_FAMILY_DESC,
-                    ROLE_FAMILY,
-                    ROLE_CODE) AS prediction,
-        1. / (1. + exp(-prediction)) AS prob,
-        ACTION AS tg
-    FROM amazon_train
-)
-```
-
-!!! note "Note"
-    Plus d'infos sur [avg()](../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg) et [journal()](../sql-reference/functions/math-functions.md) fonction.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply_catboost_model/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/guides/index.md b/docs/fr/guides/index.md
deleted file mode 100644
index 5f6552fdb45..00000000000
--- a/docs/fr/guides/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Guide
-toc_priority: 38
-toc_title: "Aper\xE7u"
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-
-# ClickHouse Guides {#clickhouse-guides}
-
-Liste des instructions détaillées étape par étape qui aident à résoudre diverses tâches en utilisant ClickHouse:
-
--   [Tutoriel sur la configuration simple du cluster](../getting-started/tutorial.md)
--   [Application D'un modèle CatBoost dans ClickHouse](apply-catboost-model.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/images b/docs/fr/images
deleted file mode 120000
index 73937c941ec..00000000000
--- a/docs/fr/images
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../en/images
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/fr/index.md b/docs/fr/index.md
deleted file mode 100644
index d11744f1ab0..00000000000
--- a/docs/fr/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
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-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 0
-toc_title: "Aper\xE7u"
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-# Qu'Est-Ce Que ClickHouse? {#what-is-clickhouse}
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-ClickHouse est un système de gestion de base de données orienté colonne (SGBD) pour le traitement analytique en ligne des requêtes (OLAP).
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-Dans un “normal” SGBD orienté ligne, les données sont stockées dans cet ordre:
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-| Rangée | WatchID     | JavaEnable | Intitulé                         | GoodEvent | EventTime           |
-|--------|-------------|------------|----------------------------------|-----------|---------------------|
-| #0    | 89354350662 | 1          | Relations Avec Les Investisseurs | 1         | 2016-05-18 05:19:20 |
-| #1    | 90329509958 | 0          | Contacter                        | 1         | 2016-05-18 08:10:20 |
-| #2    | 89953706054 | 1          | Mission                          | 1         | 2016-05-18 07:38:00 |
-| #N    | …           | …          | …                                | …         | …                   |
-
-En d'autres termes, toutes les valeurs liées à une ligne sont physiquement stockées l'une à côté de l'autre.
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-Des exemples d'un SGBD orienté ligne sont MySQL, Postgres et MS SQL Server.
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-Dans un SGBD orienté colonne, les données sont stockées comme ceci:
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-| Rangée:     | #0                              | #1                 | #2                 | #N |
-|-------------|----------------------------------|---------------------|---------------------|-----|
-| WatchID:    | 89354350662                      | 90329509958         | 89953706054         | …   |
-| JavaEnable: | 1                                | 0                   | 1                   | …   |
-| Intitulé:   | Relations Avec Les Investisseurs | Contacter           | Mission             | …   |
-| GoodEvent:  | 1                                | 1                   | 1                   | …   |
-| EventTime:  | 2016-05-18 05:19:20              | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | …   |
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-Ces exemples montrent l'ordre que les données sont organisées en. Les valeurs de différentes colonnes sont stockés séparément, et les données de la même colonne sont stockées ensemble.
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-Exemples D'un SGBD orienté colonne: Vertica, Paraccel (matrice Actian et Amazon Redshift), Sybase IQ, Exasol, Infobright, InfiniDB, MonetDB (VectorWise et Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid et kdb+.
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-Different orders for storing data are better suited to different scenarios. The data access scenario refers to what queries are made, how often, and in what proportion; how much data is read for each type of query – rows, columns, and bytes; the relationship between reading and updating data; the working size of the data and how locally it is used; whether transactions are used, and how isolated they are; requirements for data replication and logical integrity; requirements for latency and throughput for each type of query, and so on.
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-Plus la charge sur le système est élevée, plus il est important de personnaliser le système configuré pour correspondre aux exigences du scénario d'utilisation, et plus cette personnalisation devient fine. Il n'y a pas de système qui soit aussi bien adapté à des scénarios significativement différents. Si un système est adaptable à un large ensemble de scénarios, sous une charge élevée, le système traitera tous les scénarios de manière également médiocre, ou fonctionnera bien pour un ou quelques-uns des scénarios possibles.
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-## Propriétés clés du scénario OLAP {#key-properties-of-olap-scenario}
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--   La grande majorité des demandes concernent l'accès en lecture.
--   Les données sont mises à jour en lots assez importants (\> 1000 lignes), pas par des lignes simples; ou elles ne sont pas mises à jour du tout.
--   Les données sont ajoutées à la base de données mais ne sont pas modifiées.
--   Pour les lectures, un assez grand nombre de lignes sont extraites de la base de données, mais seulement un petit sous-ensemble de colonnes.
--   Les Tables sont “wide,” ce qui signifie qu'ils contiennent un grand nombre de colonnes.
--   Les requêtes sont relativement rares (généralement des centaines de requêtes par serveur ou moins par seconde).
--   Pour les requêtes simples, les latences autour de 50 ms sont autorisées.
--   Les valeurs de colonne sont assez petites: nombres et chaînes courtes (par exemple, 60 octets par URL).
--   Nécessite un débit élevé lors du traitement d'une seule requête (jusqu'à des milliards de lignes par seconde par serveur).
--   Les Transactions ne sont pas nécessaires.
--   Faibles exigences en matière de cohérence des données.
--   Il y a une grande table par requête. Toutes les tables sont petites, sauf une.
--   Un résultat de requête est significativement plus petit que les données source. En d'autres termes, les données sont filtrées ou agrégées, de sorte que le résultat s'intègre dans la RAM d'un seul serveur.
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-Il est facile de voir que le scénario OLAP est très différent des autres scénarios populaires (tels que OLTP ou key-Value access). Il n'est donc pas logique d'essayer D'utiliser OLTP ou une base de données clé-valeur pour traiter les requêtes analytiques si vous voulez obtenir des performances décentes. Par exemple, si vous essayez D'utiliser MongoDB ou Redis pour l'analyse, vous obtiendrez des performances très médiocres par rapport aux bases de données OLAP.
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-## Pourquoi les bases de données orientées colonne fonctionnent mieux dans le scénario OLAP {#why-column-oriented-databases-work-better-in-the-olap-scenario}
-
-Les bases de données orientées colonne sont mieux adaptées aux scénarios OLAP: elles sont au moins 100 fois plus rapides dans le traitement de la plupart des requêtes. Les raisons sont expliquées en détail ci-dessous, mais le fait est plus facile de démontrer visuellement:
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-**SGBD orienté ligne**
-
-![Row-oriented](images/row-oriented.gif#)
-
-**SGBD orienté colonne**
-
-![Column-oriented](images/column-oriented.gif#)
-
-Vous voyez la différence?
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-### D'entrée/sortie {#inputoutput}
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-1.  Pour une requête analytique, seul un petit nombre de colonnes de table doit être lu. Dans une base de données orientée colonne, vous pouvez lire uniquement les données dont vous avez besoin. Par exemple, si vous avez besoin de 5 colonnes sur 100, Vous pouvez vous attendre à une réduction de 20 fois des e / s.
-2.  Puisque les données sont lues en paquets, il est plus facile de les compresser. Les données dans les colonnes sont également plus faciles à compresser. Cela réduit d'autant le volume d'e/S.
-3.  En raison de la réduction des E / S, Plus de données s'insèrent dans le cache du système.
-
-Par exemple, la requête “count the number of records for each advertising platform” nécessite la lecture d'un “advertising platform ID” colonne, qui prend 1 octet non compressé. Si la majeure partie du trafic ne provenait pas de plates-formes publicitaires, vous pouvez vous attendre à une compression d'au moins 10 fois de cette colonne. Lors de l'utilisation d'un algorithme de compression rapide, la décompression des données est possible à une vitesse d'au moins plusieurs gigaoctets de données non compressées par seconde. En d'autres termes, cette requête ne peut être traitée qu'à une vitesse d'environ plusieurs milliards de lignes par seconde sur un seul serveur. Cette vitesse est effectivement atteinte dans la pratique.
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-### CPU {#cpu}
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-Étant donné que l'exécution d'une requête nécessite le traitement d'un grand nombre de lignes, il est utile de répartir toutes les opérations pour des vecteurs entiers au lieu de lignes séparées, ou d'implémenter le moteur de requête de sorte qu'il n'y ait presque aucun coût d'expédition. Si vous ne le faites pas, avec un sous-système de disque à moitié décent, l'interpréteur de requête bloque inévitablement le processeur. Il est logique de stocker des données dans des colonnes et de les traiter, si possible, par des colonnes.
-
-Il y a deux façons de le faire:
-
-1.  Un moteur vectoriel. Toutes les opérations sont écrites pour les vecteurs, au lieu de valeurs séparées. Cela signifie que vous n'avez pas besoin d'appeler les opérations très souvent, et les coûts d'expédition sont négligeables. Le code d'opération contient un cycle interne optimisé.
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-2.  La génération de Code. Le code généré pour la requête contient tous les appels indirects.
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-Ce n'est pas fait dans “normal” bases de données, car cela n'a pas de sens lors de l'exécution de requêtes simples. Cependant, il y a des exceptions. Par exemple, MemSQL utilise la génération de code pour réduire la latence lors du traitement des requêtes SQL. (À titre de comparaison, les SGBD analytiques nécessitent une optimisation du débit, et non une latence.)
-
-Notez que pour l'efficacité du processeur, le langage de requête doit être déclaratif (SQL ou MDX), ou au moins un vecteur (J, K). La requête ne doit contenir que des boucles implicites, permettant une optimisation.
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/) ##}
diff --git a/docs/fr/interfaces/cli.md b/docs/fr/interfaces/cli.md
deleted file mode 100644
index 5b8ee67c31a..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/cli.md
+++ /dev/null
@@ -1,149 +0,0 @@
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-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 17
-toc_title: Client De Ligne De Commande
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-
-# Client de ligne de commande {#command-line-client}
-
-ClickHouse fournit un client de ligne de commande natif: `clickhouse-client`. Le client prend en charge les options de ligne de commande et les fichiers de configuration. Pour plus d'informations, voir [Configuration](#interfaces_cli_configuration).
-
-[Installer](../getting-started/index.md) à partir de la `clickhouse-client` package et l'exécuter avec la commande `clickhouse-client`.
-
-``` bash
-$ clickhouse-client
-ClickHouse client version 19.17.1.1579 (official build).
-Connecting to localhost:9000 as user default.
-Connected to ClickHouse server version 19.17.1 revision 54428.
-
-:)
-```
-
-Différentes versions client et serveur sont compatibles les unes avec les autres, mais certaines fonctionnalités peuvent ne pas être disponibles dans les anciens clients. Nous vous recommandons d'utiliser la même version du client que l'application serveur. Lorsque vous essayez d'utiliser un client de l'ancienne version, puis le serveur, `clickhouse-client` affiche le message:
-
-      ClickHouse client version is older than ClickHouse server. It may lack support for new features.
-
-## Utilisation {#cli_usage}
-
-Le client peut être utilisé en mode interactif et non interactif (batch). Pour utiliser le mode batch, spécifiez ‘query’ d'un paramètre ou d'envoyer des données à ‘stdin’ (il vérifie que ‘stdin’ n'est pas un terminal), ou les deux. Similaire à L'interface HTTP, lors de l'utilisation ‘query’ paramètre et envoi de données à ‘stdin’ la demande est une concaténation de la ‘query’ paramètre, un saut de ligne, et les données de ‘stdin’. Ceci est pratique pour les grandes requêtes D'insertion.
-
-Exemple d'utilisation du client pour insérer des données:
-
-``` bash
-$ echo -ne "1, 'some text', '2016-08-14 00:00:00'\n2, 'some more text', '2016-08-14 00:00:01'" | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMAT CSV";
-
-$ cat <<_EOF | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMAT CSV";
-3, 'some text', '2016-08-14 00:00:00'
-4, 'some more text', '2016-08-14 00:00:01'
-_EOF
-
-$ cat file.csv | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMAT CSV";
-```
-
-En mode batch, le format de données par défaut est TabSeparated. Vous pouvez définir le format dans la clause FORMAT de la requête.
-
-Par défaut, vous ne pouvez traiter une seule requête en mode batch. De faire plusieurs requêtes à partir d'un “script,” l'utilisation de la `--multiquery` paramètre. Cela fonctionne pour toutes les requêtes sauf INSERT. Les résultats de la requête sont produits consécutivement sans séparateurs supplémentaires. De même, pour traiter un grand nombre de requêtes, vous pouvez exécuter ‘clickhouse-client’ pour chaque requête. Notez que cela peut prendre des dizaines de millisecondes pour lancer le ‘clickhouse-client’ programme.
-
-En mode interactif, vous obtenez une ligne de commande où vous pouvez entrer des requêtes.
-
-Si ‘multiline’ n'est pas spécifié (par défaut): Pour exécuter la requête, appuyez sur Entrée. Le point-virgule n'est pas nécessaire à la fin de la requête. Pour entrer une requête multiligne, entrez une barre oblique inverse `\` avant le saut de ligne. Après avoir appuyé sur Entrée, il vous sera demandé d'entrer la ligne suivante de la requête.
-
-Si multiline est spécifié: pour exécuter une requête, terminez-la par un point-virgule et appuyez sur Entrée. Si le point-virgule a été omis à la fin de l'entrée ligne, vous serez invité à entrer la ligne suivante de la requête.
-
-Une seule requête est exécutée, donc tout après le point-virgule est ignoré.
-
-Vous pouvez spécifier `\G` au lieu de le ou après le point-virgule. Cela indique le format Vertical. Dans ce format, chaque valeur est imprimée sur une ligne distincte, ce qui est pratique pour les grandes tables. Cette fonctionnalité inhabituelle a été ajoutée pour la compatibilité avec la CLI MySQL.
-
-La ligne de commande est basé sur ‘replxx’ (similaire à ‘readline’). En d'autres termes, il utilise les raccourcis clavier familiers et conserve un historique. L'histoire est écrite à `~/.clickhouse-client-history`.
-
-Par défaut, le format utilisé est Jolicompact. Vous pouvez modifier le format dans la clause FORMAT de la requête, ou en spécifiant `\G` à la fin de la requête, en utilisant le `--format` ou `--vertical` dans la ligne de commande, ou en utilisant le fichier de configuration client.
-
-Pour quitter le client, appuyez sur Ctrl + D (ou Ctrl + C), ou entrez l'une des options suivantes au lieu d'une requête: “exit”, “quit”, “logout”, “exit;”, “quit;”, “logout;”, “q”, “Q”, “:q”
-
-Lors du traitement d'une requête, le client affiche:
-
-1.  Progrès, qui est mis à jour pas plus de 10 fois par seconde (par défaut). Pour les requêtes rapides, la progression peut ne pas avoir le temps d'être affichée.
-2.  La requête formatée après l'analyse, pour le débogage.
-3.  Le résultat dans le format spécifié.
-4.  Le nombre de lignes dans le résultat, le temps passé et la vitesse moyenne de traitement des requêtes.
-
-Vous pouvez annuler une requête longue en appuyant sur Ctrl + C. Cependant, vous devrez toujours attendre un peu pour que le serveur abandonne la requête. Il n'est pas possible d'annuler une requête à certaines étapes. Si vous n'attendez pas et appuyez une seconde fois sur Ctrl+C, le client quittera.
-
-Le client de ligne de commande permet de passer des données externes (tables temporaires externes) pour l'interrogation. Pour plus d'informations, consultez la section “External data for query processing”.
-
-### Requêtes avec paramètres {#cli-queries-with-parameters}
-
-Vous pouvez créer une requête avec des paramètres et leur transmettre des valeurs à partir de l'application cliente. Cela permet d'éviter le formatage de la requête avec des valeurs dynamiques spécifiques côté client. Exemple:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --param_parName="[1, 2]"  -q "SELECT * FROM table WHERE a = {parName:Array(UInt16)}"
-```
-
-#### La Syntaxe De La Requête {#cli-queries-with-parameters-syntax}
-
-Formatez une requête comme d'habitude, puis placez les valeurs que vous souhaitez transmettre des paramètres de l'application à la requête entre accolades au format suivant:
-
-``` sql
-{<name>:<data type>}
-```
-
--   `name` — Placeholder identifier. In the console client it should be used in app parameters as `--param_<name> = value`.
--   `data type` — [Type de données](../sql-reference/data-types/index.md) de l'application valeur de paramètre. Par exemple, une structure de données comme `(integer, ('string', integer))` peut avoir la `Tuple(UInt8, Tuple(String, UInt8))` type de données (vous pouvez également utiliser un autre [entier](../sql-reference/data-types/int-uint.md) type).
-
-#### Exemple {#example}
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --param_tuple_in_tuple="(10, ('dt', 10))" -q "SELECT * FROM table WHERE val = {tuple_in_tuple:Tuple(UInt8, Tuple(String, UInt8))}"
-```
-
-## Configuration {#interfaces_cli_configuration}
-
-Vous pouvez passer des paramètres à `clickhouse-client` (tous les paramètres ont une valeur par défaut) en utilisant:
-
--   À partir de la ligne de commande
-
-    Les options de ligne de commande remplacent les valeurs et les paramètres par défaut dans les fichiers de configuration.
-
--   Les fichiers de Configuration.
-
-    Les paramètres des fichiers de configuration remplacent les valeurs par défaut.
-
-### Options De Ligne De Commande {#command-line-options}
-
--   `--host, -h` -– The server name, ‘localhost’ par défaut. Vous pouvez utiliser le nom ou L'adresse IPv4 ou IPv6.
--   `--port` – The port to connect to. Default value: 9000. Note that the HTTP interface and the native interface use different ports.
--   `--user, -u` – The username. Default value: default.
--   `--password` – The password. Default value: empty string.
--   `--query, -q` – The query to process when using non-interactive mode.
--   `--database, -d` – Select the current default database. Default value: the current database from the server settings (‘default’ par défaut).
--   `--multiline, -m` – If specified, allow multiline queries (do not send the query on Enter).
--   `--multiquery, -n` – If specified, allow processing multiple queries separated by semicolons.
--   `--format, -f` – Use the specified default format to output the result.
--   `--vertical, -E` – If specified, use the Vertical format by default to output the result. This is the same as ‘–format=Vertical’. Dans ce format, chaque valeur est imprimée sur une ligne séparée, ce qui est utile lors de l'affichage de tables larges.
--   `--time, -t` – If specified, print the query execution time to ‘stderr’ en mode non interactif.
--   `--stacktrace` – If specified, also print the stack trace if an exception occurs.
--   `--config-file` – The name of the configuration file.
--   `--secure` – If specified, will connect to server over secure connection.
--   `--param_<name>` — Value for a [requête avec paramètres](#cli-queries-with-parameters).
-
-### Fichiers De Configuration {#configuration_files}
-
-`clickhouse-client` utilise le premier fichier existant de suite:
-
--   Défini dans le `--config-file` paramètre.
--   `./clickhouse-client.xml`
--   `~/.clickhouse-client/config.xml`
--   `/etc/clickhouse-client/config.xml`
-
-Exemple de fichier de configuration:
-
-``` xml
-<config>
-    <user>username</user>
-    <password>password</password>
-    <secure>False</secure>
-</config>
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/cli/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/cpp.md b/docs/fr/interfaces/cpp.md
deleted file mode 100644
index 0451b0722aa..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/cpp.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 24
-toc_title: "Biblioth\xE8que Client C++ "
----
-
-# Bibliothèque Client C++  {#c-client-library}
-
-Voir le fichier README à [clickhouse-cpp](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-cpp) référentiel.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/cpp/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/formats.md b/docs/fr/interfaces/formats.md
deleted file mode 100644
index 2022683e940..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/formats.md
+++ /dev/null
@@ -1,1212 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 21
-toc_title: "Formats d'entr\xE9e et de sortie"
----
-
-# Formats pour les données D'entrée et de sortie {#formats}
-
-ClickHouse peut accepter et renvoyer des données dans différents formats. Un format pris en charge pour l'entrée peut être utilisée pour analyser les données fournies à `INSERT`s, pour effectuer `SELECT`s à partir d'une table sauvegardée par fichier, telle Qu'un fichier, une URL ou un HDFS, ou pour lire un dictionnaire externe. Un format pris en charge pour la sortie peut être utilisé pour organiser
-les résultats d'une `SELECT` et pour effectuer `INSERT`s dans une table sauvegardée par fichier.
-
-Les formats pris en charge sont:
-
-| Format                                                          | Entrée | Sortie |
-|-----------------------------------------------------------------|--------|--------|
-| [TabSeparated](#tabseparated)                                   | ✔      | ✔      |
-| [TabSeparatedRaw](#tabseparatedraw)                             | ✗      | ✔      |
-| [TabSeparatedWithNames](#tabseparatedwithnames)                 | ✔      | ✔      |
-| [TabSeparatedWithNamesAndTypes](#tabseparatedwithnamesandtypes) | ✔      | ✔      |
-| [Modèle](#format-template)                                      | ✔      | ✔      |
-| [TemplateIgnoreSpaces](#templateignorespaces)                   | ✔      | ✗      |
-| [CSV](#csv)                                                     | ✔      | ✔      |
-| [CSVWithNames](#csvwithnames)                                   | ✔      | ✔      |
-| [CustomSeparated](#format-customseparated)                      | ✔      | ✔      |
-| [Valeur](#data-format-values)                                   | ✔      | ✔      |
-| [Vertical](#vertical)                                           | ✗      | ✔      |
-| [VerticalRaw](#verticalraw)                                     | ✗      | ✔      |
-| [JSON](#json)                                                   | ✗      | ✔      |
-| [JSONCompact](#jsoncompact)                                     | ✗      | ✔      |
-| [JSONEachRow](#jsoneachrow)                                     | ✔      | ✔      |
-| [TSKV](#tskv)                                                   | ✔      | ✔      |
-| [Joli](#pretty)                                                 | ✗      | ✔      |
-| [PrettyCompact](#prettycompact)                                 | ✗      | ✔      |
-| [PrettyCompactMonoBlock](#prettycompactmonoblock)               | ✗      | ✔      |
-| [PrettyNoEscapes](#prettynoescapes)                             | ✗      | ✔      |
-| [PrettySpace](#prettyspace)                                     | ✗      | ✔      |
-| [Protobuf](#protobuf)                                           | ✔      | ✔      |
-| [Avro](#data-format-avro)                                       | ✔      | ✔      |
-| [AvroConfluent](#data-format-avro-confluent)                    | ✔      | ✗      |
-| [Parquet](#data-format-parquet)                                 | ✔      | ✔      |
-| [ORC](#data-format-orc)                                         | ✔      | ✗      |
-| [RowBinary](#rowbinary)                                         | ✔      | ✔      |
-| [Rowbinarywithnamesettypes](#rowbinarywithnamesandtypes)        | ✔      | ✔      |
-| [Natif](#native)                                                | ✔      | ✔      |
-| [NULL](#null)                                                   | ✗      | ✔      |
-| [XML](#xml)                                                     | ✗      | ✔      |
-| [CapnProto](#capnproto)                                         | ✔      | ✗      |
-
-Vous pouvez contrôler certains paramètres de traitement de format avec les paramètres ClickHouse. Pour plus d'informations, lisez le [Paramètre](../operations/settings/settings.md) section.
-
-## TabSeparated {#tabseparated}
-
-Au format TabSeparated, les données sont écrites par ligne. Chaque ligne contient des valeurs séparées par des onglets. Chaque valeur est suivie par un onglet, à l'exception de la dernière valeur dans la ligne, qui est suivi par un saut de ligne. Les flux de ligne strictement Unix sont supposés partout. La dernière ligne doit également contenir un saut de ligne à la fin. Les valeurs sont écrites au format texte, sans guillemets et avec des caractères spéciaux échappés.
-
-Ce format est également disponible sous le nom de `TSV`.
-
-Le `TabSeparated` le format est pratique pour le traitement des données à l'aide de programmes et de scripts personnalisés. Il est utilisé par défaut dans L'interface HTTP et dans le mode batch du client de ligne de commande. Ce format permet également de transférer des données entre différents SGBD. Par exemple, vous pouvez obtenir un dump de MySQL et le télécharger sur ClickHouse, ou vice versa.
-
-Le `TabSeparated` format prend en charge la sortie des valeurs totales (lors de L'utilisation avec des totaux) et des valeurs extrêmes (lorsque ‘extremes’ est réglé sur 1). Dans ces cas, les valeurs totales et les extrêmes sont sorties après les données principales. Le résultat principal, les valeurs totales et les extrêmes sont séparés les uns des autres par une ligne vide. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT EventDate, count() AS c FROM test.hits GROUP BY EventDate WITH TOTALS ORDER BY EventDate FORMAT TabSeparated``
-```
-
-``` text
-2014-03-17      1406958
-2014-03-18      1383658
-2014-03-19      1405797
-2014-03-20      1353623
-2014-03-21      1245779
-2014-03-22      1031592
-2014-03-23      1046491
-
-1970-01-01      8873898
-
-2014-03-17      1031592
-2014-03-23      1406958
-```
-
-### Mise En Forme Des Données {#data-formatting}
-
-Les nombres entiers sont écrits sous forme décimale. Les numéros peuvent contenir un supplément “+” caractère au début (ignoré lors de l'analyse, et non enregistré lors du formatage). Les nombres non négatifs ne peuvent pas contenir le signe négatif. Lors de la lecture, il est permis d'analyser une chaîne vide en tant que zéro, ou (pour les types signés) une chaîne composée d'un signe moins en tant que zéro. Les nombres qui ne correspondent pas au type de données correspondant peuvent être analysés comme un nombre différent, sans message d'erreur.
-
-Les nombres à virgule flottante sont écrits sous forme décimale. Le point est utilisé comme séparateur décimal. Les entrées exponentielles sont prises en charge, tout comme ‘inf’, ‘+inf’, ‘-inf’, et ‘nan’. Une entrée de nombres à virgule flottante peut commencer ou se terminer par une virgule décimale.
-Pendant le formatage, la précision peut être perdue sur les nombres à virgule flottante.
-Pendant l'analyse, il n'est pas strictement nécessaire de lire le nombre représentable de la machine le plus proche.
-
-Les Dates sont écrites au format AAAA-MM-JJ et analysées dans le même format, mais avec tous les caractères comme séparateurs.
-Les Dates avec les heures sont écrites dans le format `YYYY-MM-DD hh:mm:ss` et analysé dans le même format, mais avec des caractères comme séparateurs.
-Tout cela se produit dans le fuseau horaire du système au moment où le client ou le serveur démarre (selon lequel d'entre eux formate les données). Pour les dates avec des heures, l'heure d'été n'est pas spécifiée. Donc, si un vidage a des temps pendant l'heure d'été, le vidage ne correspond pas sans équivoque aux données, et l'analyse sélectionnera l'une des deux fois.
-Lors d'une opération de lecture, les dates et dates incorrectes avec des heures peuvent être analysées avec un débordement naturel ou en tant que dates et heures nulles, sans message d'erreur.
-
-À titre d'exception, l'analyse des dates avec des heures est également prise en charge au format d'horodatage Unix, si elle se compose exactement de 10 chiffres décimaux. Le résultat n'est pas dépendant du fuseau horaire. Les formats AAAA-MM-JJ hh:mm:ss et NNNNNNNNNN sont différenciés automatiquement.
-
-Les chaînes sont sorties avec des caractères spéciaux échappés par une barre oblique inverse. Les séquences d'échappement suivantes sont utilisées pour la sortie: `\b`, `\f`, `\r`, `\n`, `\t`, `\0`, `\'`, `\\`. L'analyse prend également en charge les séquences `\a`, `\v`, et `\xHH` (séquences d'échappement hexadécimales) et `\c` séquences, où `c` est un caractère (ces séquences sont convertis à `c`). Ainsi, la lecture de données prend en charge les formats où un saut de ligne peut être écrit comme `\n` ou `\` ou comme un saut de ligne. Par exemple, la chaîne `Hello world` avec un saut de ligne entre les mots au lieu de l'espace peut être analysé dans l'une des variantes suivantes:
-
-``` text
-Hello\nworld
-
-Hello\
-world
-```
-
-La deuxième variante est prise en charge car MySQL l'utilise lors de l'écriture de vidages séparés par des tabulations.
-
-L'ensemble minimum de caractères que vous devez échapper lors du passage de données au format TabSeparated: tab, saut de ligne (LF) et barre oblique inverse.
-
-Seul un petit ensemble de symboles sont échappés. Vous pouvez facilement tomber sur une valeur de chaîne que votre terminal va ruiner en sortie.
-
-Les tableaux sont écrits sous la forme d'une liste de valeurs séparées par des virgules entre crochets. Le nombre d'éléments dans le tableau sont formatés comme normalement. `Date` et `DateTime` les types sont écrits entre guillemets simples. Les chaînes sont écrites entre guillemets simples avec les mêmes règles d'échappement que ci-dessus.
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) est formaté en tant qu' `\N`.
-
-Chaque élément de [Imbriqué](../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md) structures est représenté sous forme de tableau.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-CREATE TABLE nestedt
-(
-    `id` UInt8,
-    `aux` Nested(
-        a UInt8,
-        b String
-    )
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO nestedt Values ( 1, [1], ['a'])
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM nestedt FORMAT TSV
-```
-
-``` text
-1  [1]    ['a']
-```
-
-## TabSeparatedRaw {#tabseparatedraw}
-
-Diffère de `TabSeparated` format en ce que les lignes sont écrites sans échappement.
-Ce format n'est approprié que pour la sortie d'un résultat de requête, mais pas pour l'analyse (récupération des données à insérer dans une table).
-
-Ce format est également disponible sous le nom de `TSVRaw`.
-
-## TabSeparatedWithNames {#tabseparatedwithnames}
-
-Diffère de la `TabSeparated` formater en ce que les noms de colonne sont écrits dans la première ligne.
-Pendant l'analyse, la première ligne est complètement ignorée. Vous ne pouvez pas utiliser les noms de colonnes pour déterminer leur position ou vérifier leur exactitude.
-(La prise en charge de l'analyse de la ligne d'en-tête peut être ajoutée à l'avenir.)
-
-Ce format est également disponible sous le nom de `TSVWithNames`.
-
-## TabSeparatedWithNamesAndTypes {#tabseparatedwithnamesandtypes}
-
-Diffère de la `TabSeparated` format que les noms de colonne sont écrits à la première ligne, tandis que les types de colonne sont dans la deuxième rangée.
-Pendant l'analyse, les première et deuxième lignes sont complètement ignorées.
-
-Ce format est également disponible sous le nom de `TSVWithNamesAndTypes`.
-
-## Modèle {#format-template}
-
-Ce format permet de spécifier une chaîne de format personnalisée avec des espaces réservés pour les valeurs avec une règle d'échappement spécifiée.
-
-Il utilise les paramètres `format_template_resultset`, `format_template_row`, `format_template_rows_between_delimiter` and some settings of other formats (e.g. `output_format_json_quote_64bit_integers` lors de l'utilisation de `JSON` s'échapper, voir plus loin)
-
-Paramètre `format_template_row` spécifie le chemin d'accès au fichier, qui contient une chaîne de format pour les lignes avec la syntaxe suivante:
-
-`delimiter_1${column_1:serializeAs_1}delimiter_2${column_2:serializeAs_2} ... delimiter_N`,
-
-où `delimiter_i` est un délimiteur entre les valeurs (`$` symbole peut être échappé comme `$$`),
-`column_i` est un nom ou un index d'une colonne dont les valeurs sont choisies ou inséré (si vide, alors la colonne sera ignoré),
-`serializeAs_i` est une règle d'échappement pour les valeurs de colonne. Les règles d'échappement suivantes sont prises en charge:
-
--   `CSV`, `JSON`, `XML` (de même pour les formats des mêmes noms)
--   `Escaped` (de la même manière à `TSV`)
--   `Quoted` (de la même manière à `Values`)
--   `Raw` (sans s'échapper, de même pour `TSVRaw`)
--   `None` (pas de règle d'échappement, voir plus loin)
-
-Si une règle d'échappement est omise, alors `None` sera utilisé. `XML` et `Raw` sont adaptés uniquement pour la sortie.
-
-Donc, pour la chaîne de format suivante:
-
-      `Search phrase: ${SearchPhrase:Quoted}, count: ${c:Escaped}, ad price: $$${price:JSON};`
-
-les valeurs de `SearchPhrase`, `c` et `price` colonnes, qui sont échappées comme `Quoted`, `Escaped` et `JSON` imprimées (pour sélectionner) ou sera prévu (insert) entre `Search phrase:`, `, count:`, `, ad price: $` et `;` délimiteurs respectivement. Exemple:
-
-`Search phrase: 'bathroom interior design', count: 2166, ad price: $3;`
-
-Le `format_template_rows_between_delimiter` paramètre spécifie délimiteur entre les lignes, qui est imprimé (ou attendu) après chaque ligne, sauf la dernière (`\n` par défaut)
-
-Paramètre `format_template_resultset` spécifie le chemin d'accès au fichier, qui contient une chaîne de format pour resultset. Format string for resultset a la même syntaxe qu'une chaîne de format pour row et permet de spécifier un préfixe, un suffixe et un moyen d'imprimer des informations supplémentaires. Il contient les espaces réservés suivants au lieu des noms de colonnes:
-
--   `data` est les lignes avec des données dans `format_template_row` format, séparés par des `format_template_rows_between_delimiter`. Cet espace doit être le premier espace réservé dans la chaîne de format.
--   `totals` est la ligne avec des valeurs totales dans `format_template_row` format (lors de L'utilisation avec des totaux)
--   `min` est la ligne avec des valeurs minimales dans `format_template_row` format (lorsque les extrêmes sont définis sur 1)
--   `max` est la ligne avec des valeurs maximales en `format_template_row` format (lorsque les extrêmes sont définis sur 1)
--   `rows` le nombre total de lignes de sortie
--   `rows_before_limit` est le nombre minimal de lignes qu'il y aurait eu sans limite. Sortie uniquement si la requête contient LIMIT. Si la requête contient GROUP BY, rows_before_limit_at_least est le nombre exact de lignes qu'il y aurait eu sans limite.
--   `time` est le temps d'exécution de la requête en secondes
--   `rows_read` est le nombre de lignes a été lu
--   `bytes_read` est le nombre d'octets (non compressé) a été lu
-
-Réservé `data`, `totals`, `min` et `max` ne doit pas avoir de règle d'échappement spécifiée (ou `None` doit être spécifié explicitement). Les espaces réservés restants peuvent avoir une règle d'échappement spécifiée.
-Si l' `format_template_resultset` paramètre est une chaîne vide, `${data}` est utilisé comme valeur par défaut.
-Pour insérer des requêtes format permet de sauter certaines colonnes ou certains champs si préfixe ou suffixe (voir Exemple).
-
-Sélectionnez exemple:
-
-``` sql
-SELECT SearchPhrase, count() AS c FROM test.hits GROUP BY SearchPhrase ORDER BY c DESC LIMIT 5 FORMAT Template SETTINGS
-format_template_resultset = '/some/path/resultset.format', format_template_row = '/some/path/row.format', format_template_rows_between_delimiter = '\n    '
-```
-
-`/some/path/resultset.format`:
-
-``` text
-<!DOCTYPE HTML>
-<html> <head> <title>Search phrases</title> </head>
- <body>
-  <table border="1"> <caption>Search phrases</caption>
-    <tr> <th>Search phrase</th> <th>Count</th> </tr>
-    ${data}
-  </table>
-  <table border="1"> <caption>Max</caption>
-    ${max}
-  </table>
-  <b>Processed ${rows_read:XML} rows in ${time:XML} sec</b>
- </body>
-</html>
-```
-
-`/some/path/row.format`:
-
-``` text
-<tr> <td>${0:XML}</td> <td>${1:XML}</td> </tr>
-```
-
-Résultat:
-
-``` html
-<!DOCTYPE HTML>
-<html> <head> <title>Search phrases</title> </head>
- <body>
-  <table border="1"> <caption>Search phrases</caption>
-    <tr> <th>Search phrase</th> <th>Count</th> </tr>
-    <tr> <td></td> <td>8267016</td> </tr>
-    <tr> <td>bathroom interior design</td> <td>2166</td> </tr>
-    <tr> <td>yandex</td> <td>1655</td> </tr>
-    <tr> <td>spring 2014 fashion</td> <td>1549</td> </tr>
-    <tr> <td>freeform photos</td> <td>1480</td> </tr>
-  </table>
-  <table border="1"> <caption>Max</caption>
-    <tr> <td></td> <td>8873898</td> </tr>
-  </table>
-  <b>Processed 3095973 rows in 0.1569913 sec</b>
- </body>
-</html>
-```
-
-Insérez exemple:
-
-``` text
-Some header
-Page views: 5, User id: 4324182021466249494, Useless field: hello, Duration: 146, Sign: -1
-Page views: 6, User id: 4324182021466249494, Useless field: world, Duration: 185, Sign: 1
-Total rows: 2
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO UserActivity FORMAT Template SETTINGS
-format_template_resultset = '/some/path/resultset.format', format_template_row = '/some/path/row.format'
-```
-
-`/some/path/resultset.format`:
-
-``` text
-Some header\n${data}\nTotal rows: ${:CSV}\n
-```
-
-`/some/path/row.format`:
-
-``` text
-Page views: ${PageViews:CSV}, User id: ${UserID:CSV}, Useless field: ${:CSV}, Duration: ${Duration:CSV}, Sign: ${Sign:CSV}
-```
-
-`PageViews`, `UserID`, `Duration` et `Sign` à l'intérieur des espaces réservés sont des noms de colonnes dans la table. Les valeurs après `Useless field` en rangées et après `\nTotal rows:` dans le suffixe sera ignoré.
-Tous les séparateurs dans les données d'entrée doivent être strictement égal à délimiteurs dans les chaînes de format.
-
-## TemplateIgnoreSpaces {#templateignorespaces}
-
-Ce format est adapté uniquement pour l'entrée.
-Semblable à `Template`, mais ignore les espaces entre les séparateurs et les valeurs dans le flux d'entrée. Toutefois, si les chaînes de format contiennent des espaces, ces caractères seront attendus dans le flux d'entrée. Permet également de spécifier des espaces réservés vides (`${}` ou `${:None}`) pour diviser un délimiteur en parties séparées pour ignorer les espaces entre eux. Ces espaces réservés sont utilisés uniquement pour ignorer les caractères d'espace.
-Il est possible de lire `JSON` l'utilisation de ce format, si les valeurs des colonnes ont le même ordre dans toutes les lignes. Par exemple, la requête suivante peut être utilisée pour insérer des données à partir d'un exemple de format de sortie [JSON](#json):
-
-``` sql
-INSERT INTO table_name FORMAT TemplateIgnoreSpaces SETTINGS
-format_template_resultset = '/some/path/resultset.format', format_template_row = '/some/path/row.format', format_template_rows_between_delimiter = ','
-```
-
-`/some/path/resultset.format`:
-
-``` text
-{${}"meta"${}:${:JSON},${}"data"${}:${}[${data}]${},${}"totals"${}:${:JSON},${}"extremes"${}:${:JSON},${}"rows"${}:${:JSON},${}"rows_before_limit_at_least"${}:${:JSON}${}}
-```
-
-`/some/path/row.format`:
-
-``` text
-{${}"SearchPhrase"${}:${}${phrase:JSON}${},${}"c"${}:${}${cnt:JSON}${}}
-```
-
-## TSKV {#tskv}
-
-Similaire à TabSeparated, mais affiche une valeur au format name = value. Les noms sont échappés de la même manière qu'au format TabSeparated, et le symbole = est également échappé.
-
-``` text
-SearchPhrase=   count()=8267016
-SearchPhrase=bathroom interior design    count()=2166
-SearchPhrase=yandex     count()=1655
-SearchPhrase=2014 spring fashion    count()=1549
-SearchPhrase=freeform photos       count()=1480
-SearchPhrase=angelina jolie    count()=1245
-SearchPhrase=omsk       count()=1112
-SearchPhrase=photos of dog breeds    count()=1091
-SearchPhrase=curtain designs        count()=1064
-SearchPhrase=baku       count()=1000
-```
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) est formaté en tant qu' `\N`.
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null FORMAT TSKV
-```
-
-``` text
-x=1    y=\N
-```
-
-Quand il y a un grand nombre de petites colonnes, ce format est inefficace, et il n'y a généralement pas de raison de l'utiliser. Néanmoins, ce n'est pas pire que JSONEachRow en termes d'efficacité.
-
-Both data output and parsing are supported in this format. For parsing, any order is supported for the values of different columns. It is acceptable for some values to be omitted – they are treated as equal to their default values. In this case, zeros and blank rows are used as default values. Complex values that could be specified in the table are not supported as defaults.
-
-L'analyse permet la présence du champ supplémentaire `tskv` sans le signe égal ou de valeur. Ce champ est ignoré.
-
-## CSV {#csv}
-
-Format des valeurs séparées par des virgules ([RFC](https://tools.ietf.org/html/rfc4180)).
-
-Lors du formatage, les lignes sont entourées de guillemets doubles. Un guillemet double à l'intérieur d'une chaîne est affiché sous la forme de deux guillemets doubles dans une rangée. Il n'y a pas d'autres règles pour échapper les caractères. Date et date-heure sont entre guillemets. Les nombres sont produits sans guillemets. Les valeurs sont séparées par un caractère délimiteur, qui est `,` par défaut. Le caractère délimiteur est défini dans le paramètre [format_csv_delimiter](../operations/settings/settings.md#settings-format_csv_delimiter). Les lignes sont séparées à L'aide du saut de ligne Unix (LF). Les tableaux sont sérialisés au format CSV comme suit: tout d'abord, le tableau est sérialisé en une chaîne comme au format TabSeparated, puis la chaîne résultante est sortie au format CSV entre guillemets doubles. Les Tuples au format CSV sont sérialisés en tant que colonnes séparées (c'est-à-dire que leur imbrication dans le tuple est perdue).
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --format_csv_delimiter="|" --query="INSERT INTO test.csv FORMAT CSV" < data.csv
-```
-
-\*Par défaut, le délimiteur est `,`. Voir la [format_csv_delimiter](../operations/settings/settings.md#settings-format_csv_delimiter) réglage pour plus d'informations.
-
-Lors de l'analyse, toutes les valeurs peuvent être analysés avec ou sans guillemets. Les guillemets doubles et simples sont pris en charge. Les lignes peuvent également être organisées sans guillemets. Dans ce cas, ils sont analysés jusqu'au caractère délimiteur ou au saut de ligne (CR ou LF). En violation de la RFC, lors de l'analyse des lignes sans guillemets, les espaces et les onglets de début et de fin sont ignorés. Pour le saut de ligne, les types Unix (LF), Windows (CR LF) et Mac OS Classic (CR LF) sont tous pris en charge.
-
-Les valeurs d'entrée non cotées vides sont remplacées par des valeurs par défaut pour les colonnes respectives, si
-[input_format_defaults_for_omitted_fields](../operations/settings/settings.md#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields)
-est activé.
-
-`NULL` est formaté en tant qu' `\N` ou `NULL` ou une chaîne vide non cotée (voir paramètres [input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null) et [input_format_defaults_for_omitted_fields](../operations/settings/settings.md#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields)).
-
-Le format CSV prend en charge la sortie des totaux et des extrêmes de la même manière que `TabSeparated`.
-
-## CSVWithNames {#csvwithnames}
-
-Imprime également la ligne d'en-tête, semblable à `TabSeparatedWithNames`.
-
-## CustomSeparated {#format-customseparated}
-
-Semblable à [Modèle](#format-template), mais il imprime ou lit toutes les colonnes et utilise la règle d'échappement du paramètre `format_custom_escaping_rule` et délimiteurs de paramètres `format_custom_field_delimiter`, `format_custom_row_before_delimiter`, `format_custom_row_after_delimiter`, `format_custom_row_between_delimiter`, `format_custom_result_before_delimiter` et `format_custom_result_after_delimiter`, pas à partir de chaînes de format.
-Il y a aussi `CustomSeparatedIgnoreSpaces` le format, qui est similaire à `TemplateIgnoreSpaces`.
-
-## JSON {#json}
-
-Sorties de données au format JSON. Outre les tables de données, il génère également des noms et des types de colonnes, ainsi que des informations supplémentaires: le nombre total de lignes de sortie et le nombre de lignes qui auraient pu être sorties s'il n'y avait pas de limite. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT SearchPhrase, count() AS c FROM test.hits GROUP BY SearchPhrase WITH TOTALS ORDER BY c DESC LIMIT 5 FORMAT JSON
-```
-
-``` json
-{
-        "meta":
-        [
-                {
-                        "name": "SearchPhrase",
-                        "type": "String"
-                },
-                {
-                        "name": "c",
-                        "type": "UInt64"
-                }
-        ],
-
-        "data":
-        [
-                {
-                        "SearchPhrase": "",
-                        "c": "8267016"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "bathroom interior design",
-                        "c": "2166"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "yandex",
-                        "c": "1655"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "spring 2014 fashion",
-                        "c": "1549"
-                },
-                {
-                        "SearchPhrase": "freeform photos",
-                        "c": "1480"
-                }
-        ],
-
-        "totals":
-        {
-                "SearchPhrase": "",
-                "c": "8873898"
-        },
-
-        "extremes":
-        {
-                "min":
-                {
-                        "SearchPhrase": "",
-                        "c": "1480"
-                },
-                "max":
-                {
-                        "SearchPhrase": "",
-                        "c": "8267016"
-                }
-        },
-
-        "rows": 5,
-
-        "rows_before_limit_at_least": 141137
-}
-```
-
-Le JSON est compatible avec JavaScript. Pour ce faire, certains caractères sont en outre échappés: la barre oblique `/` s'est échappée comme l' `\/`; sauts de ligne alternatifs `U+2028` et `U+2029`, qui cassent certains navigateurs, sont échappés comme `\uXXXX`. Les caractères de contrôle ASCII sont échappés: retour arrière, flux de formulaire, saut de ligne, retour chariot et tabulation horizontale sont remplacés par `\b`, `\f`, `\n`, `\r`, `\t` , ainsi que les octets restants dans la plage 00-1F en utilisant `\uXXXX` sequences. Invalid UTF-8 sequences are changed to the replacement character � so the output text will consist of valid UTF-8 sequences. For compatibility with JavaScript, Int64 and UInt64 integers are enclosed in double-quotes by default. To remove the quotes, you can set the configuration parameter [output_format_json_quote_64bit_integers](../operations/settings/settings.md#session_settings-output_format_json_quote_64bit_integers) à 0.
-
-`rows` – The total number of output rows.
-
-`rows_before_limit_at_least` Le nombre minimal de lignes aurait été sans limite. Sortie uniquement si la requête contient LIMIT.
-Si la requête contient GROUP BY, rows_before_limit_at_least est le nombre exact de lignes qu'il y aurait eu sans limite.
-
-`totals` – Total values (when using WITH TOTALS).
-
-`extremes` – Extreme values (when extremes are set to 1).
-
-Ce format n'est approprié que pour la sortie d'un résultat de requête, mais pas pour l'analyse (récupération des données à insérer dans une table).
-
-Supports ClickHouse [NULL](../sql-reference/syntax.md) s'affiche à l'écran `null` dans la sortie JSON.
-
-Voir aussi l' [JSONEachRow](#jsoneachrow) format.
-
-## JSONCompact {#jsoncompact}
-
-Diffère de JSON uniquement en ce que les lignes de données sont sorties dans des tableaux, pas dans des objets.
-
-Exemple:
-
-``` json
-{
-        "meta":
-        [
-                {
-                        "name": "SearchPhrase",
-                        "type": "String"
-                },
-                {
-                        "name": "c",
-                        "type": "UInt64"
-                }
-        ],
-
-        "data":
-        [
-                ["", "8267016"],
-                ["bathroom interior design", "2166"],
-                ["yandex", "1655"],
-                ["fashion trends spring 2014", "1549"],
-                ["freeform photo", "1480"]
-        ],
-
-        "totals": ["","8873898"],
-
-        "extremes":
-        {
-                "min": ["","1480"],
-                "max": ["","8267016"]
-        },
-
-        "rows": 5,
-
-        "rows_before_limit_at_least": 141137
-}
-```
-
-Ce format n'est approprié que pour la sortie d'un résultat de requête, mais pas pour l'analyse (récupération des données à insérer dans une table).
-Voir aussi l' `JSONEachRow` format.
-
-## JSONEachRow {#jsoneachrow}
-
-Lorsque vous utilisez ce format, ClickHouse affiche les lignes en tant qu'objets JSON séparés et délimités par des retours à la ligne, mais les données dans leur ensemble ne sont pas JSON valides.
-
-``` json
-{"SearchPhrase":"curtain designs","count()":"1064"}
-{"SearchPhrase":"baku","count()":"1000"}
-{"SearchPhrase":"","count()":"8267016"}
-```
-
-Lors de l'insertion des données, vous devez fournir un objet JSON distinct pour chaque ligne.
-
-### Insertion De Données {#inserting-data}
-
-``` sql
-INSERT INTO UserActivity FORMAT JSONEachRow {"PageViews":5, "UserID":"4324182021466249494", "Duration":146,"Sign":-1} {"UserID":"4324182021466249494","PageViews":6,"Duration":185,"Sign":1}
-```
-
-Clickhouse permet:
-
--   Toute commande de paires clé-valeur dans l'objet.
--   Omettre certaines valeurs.
-
-ClickHouse ignore les espaces entre les éléments et les virgules après les objets. Vous pouvez passer tous les objets en une seule ligne. Vous n'avez pas à les séparer avec des sauts de ligne.
-
-**Valeurs omises traitement**
-
-Clickhouse remplace les valeurs omises par les valeurs par défaut pour le [types de données](../sql-reference/data-types/index.md).
-
-Si `DEFAULT expr` clickhouse utilise différentes règles de substitution en fonction de [input_format_defaults_for_omitted_fields](../operations/settings/settings.md#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields) paramètre.
-
-Considérons le tableau suivant:
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_table
-(
-    x UInt32,
-    a DEFAULT x * 2
-) ENGINE = Memory;
-```
-
--   Si `input_format_defaults_for_omitted_fields = 0`, alors la valeur par défaut pour `x` et `a` égal `0` (la valeur par défaut pour le `UInt32` type de données).
--   Si `input_format_defaults_for_omitted_fields = 1`, alors la valeur par défaut pour `x` égal `0` mais la valeur par défaut de `a` égal `x * 2`.
-
-!!! note "Avertissement"
-    Lors de l'insertion de données avec `insert_sample_with_metadata = 1`, ClickHouse consomme plus de ressources de calcul, par rapport à l'insertion avec `insert_sample_with_metadata = 0`.
-
-### La Sélection De Données {#selecting-data}
-
-Envisager l' `UserActivity` table comme un exemple:
-
-``` text
-┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
-│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
-│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
-└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
-```
-
-Requête `SELECT * FROM UserActivity FORMAT JSONEachRow` retourner:
-
-``` text
-{"UserID":"4324182021466249494","PageViews":5,"Duration":146,"Sign":-1}
-{"UserID":"4324182021466249494","PageViews":6,"Duration":185,"Sign":1}
-```
-
-Contrairement à l' [JSON](#json) format, il n'y a pas de substitution de séquences UTF-8 non valides. Les valeurs sont échappés de la même manière que pour `JSON`.
-
-!!! note "Note"
-    Tout ensemble d'octets peut être sortie dans les cordes. L'utilisation de la `JSONEachRow` formater si vous êtes sûr que les données de la table peuvent être formatées en tant que JSON sans perdre aucune information.
-
-### Utilisation de Structures imbriquées {#jsoneachrow-nested}
-
-Si vous avez une table avec [Imbriqué](../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md) colonnes de type de données, vous pouvez insérer des données JSON avec la même structure. Activer cette fonctionnalité avec le [input_format_import_nested_json](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_import_nested_json) paramètre.
-
-Par exemple, considérez le tableau suivant:
-
-``` sql
-CREATE TABLE json_each_row_nested (n Nested (s String, i Int32) ) ENGINE = Memory
-```
-
-Comme vous pouvez le voir dans la `Nested` description du type de données, ClickHouse traite chaque composant de la structure imbriquée comme une colonne distincte (`n.s` et `n.i` pour notre table). Vous pouvez insérer des données de la manière suivante:
-
-``` sql
-INSERT INTO json_each_row_nested FORMAT JSONEachRow {"n.s": ["abc", "def"], "n.i": [1, 23]}
-```
-
-Pour insérer des données en tant qu'objet JSON hiérarchique, définissez [input_format_import_nested_json=1](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_import_nested_json).
-
-``` json
-{
-    "n": {
-        "s": ["abc", "def"],
-        "i": [1, 23]
-    }
-}
-```
-
-Sans ce paramètre, ClickHouse lance une exception.
-
-``` sql
-SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = 'input_format_import_nested_json'
-```
-
-``` text
-┌─name────────────────────────────┬─value─┐
-│ input_format_import_nested_json │ 0     │
-└─────────────────────────────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO json_each_row_nested FORMAT JSONEachRow {"n": {"s": ["abc", "def"], "i": [1, 23]}}
-```
-
-``` text
-Code: 117. DB::Exception: Unknown field found while parsing JSONEachRow format: n: (at row 1)
-```
-
-``` sql
-SET input_format_import_nested_json=1
-INSERT INTO json_each_row_nested FORMAT JSONEachRow {"n": {"s": ["abc", "def"], "i": [1, 23]}}
-SELECT * FROM json_each_row_nested
-```
-
-``` text
-┌─n.s───────────┬─n.i────┐
-│ ['abc','def'] │ [1,23] │
-└───────────────┴────────┘
-```
-
-## Natif {#native}
-
-Le format le plus efficace. Les données sont écrites et lues par des blocs au format binaire. Pour chaque bloc, le nombre de lignes, le nombre de colonnes, les noms et types de colonnes et les parties de colonnes de ce bloc sont enregistrés les uns après les autres. En d'autres termes, ce format est “columnar” – it doesn't convert columns to rows. This is the format used in the native interface for interaction between servers, for using the command-line client, and for C++ clients.
-
-Vous pouvez utiliser ce format pour générer rapidement des vidages qui ne peuvent être lus que par le SGBD ClickHouse. Cela n'a pas de sens de travailler avec ce format vous-même.
-
-## NULL {#null}
-
-Rien n'est sortie. Cependant, la requête est traitée et, lors de l'utilisation du client de ligne de commande, les données sont transmises au client. Ceci est utilisé pour les tests, y compris les tests de performance.
-Évidemment, ce format n'est approprié que pour la sortie, pas pour l'analyse.
-
-## Joli {#pretty}
-
-Affiche les données sous forme de tables Unicode-art, en utilisant également des séquences d'échappement ANSI pour définir les couleurs dans le terminal.
-Une grille complète de la table est dessinée, et chaque ligne occupe deux lignes dans le terminal.
-Chaque bloc de résultat est sorti sous la forme d'une table séparée. Ceci est nécessaire pour que les blocs puissent être sortis sans résultats de mise en mémoire tampon (la mise en mémoire tampon serait nécessaire pour pré-calculer la largeur visible de toutes les valeurs).
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) est sortie `ᴺᵁᴸᴸ`.
-
-Exemple (montré pour le [PrettyCompact](#prettycompact) format):
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└───┴──────┘
-```
-
-Les lignes ne sont pas échappées dans les formats Pretty\*. Exemple est montré pour la [PrettyCompact](#prettycompact) format:
-
-``` sql
-SELECT 'String with \'quotes\' and \t character' AS Escaping_test
-```
-
-``` text
-┌─Escaping_test────────────────────────┐
-│ String with 'quotes' and      character │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-Pour éviter de déverser trop de données sur le terminal, seules les 10 000 premières lignes sont imprimées. Si le nombre de lignes est supérieur ou égal à 10 000, le message “Showed first 10 000” est imprimé.
-Ce format n'est approprié que pour la sortie d'un résultat de requête, mais pas pour l'analyse (récupération des données à insérer dans une table).
-
-Le joli format prend en charge la sortie des valeurs totales (lors de L'utilisation avec des totaux) et des extrêmes (lorsque ‘extremes’ est réglé sur 1). Dans ces cas, les valeurs totales et les valeurs extrêmes sont sorties après les données principales, dans des tableaux séparés. Exemple (montré pour le [PrettyCompact](#prettycompact) format):
-
-``` sql
-SELECT EventDate, count() AS c FROM test.hits GROUP BY EventDate WITH TOTALS ORDER BY EventDate FORMAT PrettyCompact
-```
-
-``` text
-┌──EventDate─┬───────c─┐
-│ 2014-03-17 │ 1406958 │
-│ 2014-03-18 │ 1383658 │
-│ 2014-03-19 │ 1405797 │
-│ 2014-03-20 │ 1353623 │
-│ 2014-03-21 │ 1245779 │
-│ 2014-03-22 │ 1031592 │
-│ 2014-03-23 │ 1046491 │
-└────────────┴─────────┘
-
-Totals:
-┌──EventDate─┬───────c─┐
-│ 1970-01-01 │ 8873898 │
-└────────────┴─────────┘
-
-Extremes:
-┌──EventDate─┬───────c─┐
-│ 2014-03-17 │ 1031592 │
-│ 2014-03-23 │ 1406958 │
-└────────────┴─────────┘
-```
-
-## PrettyCompact {#prettycompact}
-
-Diffère de [Joli](#pretty) en ce que la grille est dessinée entre les lignes et le résultat est plus compact.
-Ce format est utilisé par défaut dans le client de ligne de commande en mode interactif.
-
-## PrettyCompactMonoBlock {#prettycompactmonoblock}
-
-Diffère de [PrettyCompact](#prettycompact) dans ce cas, jusqu'à 10 000 lignes sont mises en mémoire tampon, puis sorties en tant que table unique, pas par blocs.
-
-## PrettyNoEscapes {#prettynoescapes}
-
-Diffère de Pretty en ce que les séquences d'échappement ANSI ne sont pas utilisées. Ceci est nécessaire pour afficher ce format dans un navigateur, ainsi que pour utiliser le ‘watch’ utilitaire de ligne de commande.
-
-Exemple:
-
-``` bash
-$ watch -n1 "clickhouse-client --query='SELECT event, value FROM system.events FORMAT PrettyCompactNoEscapes'"
-```
-
-Vous pouvez utiliser L'interface HTTP pour afficher dans le navigateur.
-
-### Joliscompactnoescapes {#prettycompactnoescapes}
-
-Le même que le réglage précédent.
-
-### PrettySpaceNoEscapes {#prettyspacenoescapes}
-
-Le même que le réglage précédent.
-
-## PrettySpace {#prettyspace}
-
-Diffère de [PrettyCompact](#prettycompact) dans cet espace (caractères d'espace) est utilisé à la place de la grille.
-
-## RowBinary {#rowbinary}
-
-Formats et analyse les données par ligne au format binaire. Les lignes et les valeurs sont répertoriées consécutivement, sans séparateurs.
-Ce format est moins efficace que le format natif car il est basé sur des lignes.
-
-Les entiers utilisent une représentation little-endian de longueur fixe. Par exemple, UInt64 utilise 8 octets.
-DateTime est représenté par UInt32 contenant L'horodatage Unix comme valeur.
-Date est représenté comme un objet UInt16 qui contient le nombre de jours depuis 1970-01-01 comme valeur.
-La chaîne est représentée par une longueur varint (non signée [LEB128](https://en.wikipedia.org/wiki/LEB128)), suivie par les octets de la chaîne.
-FixedString est représenté simplement comme une séquence d'octets.
-
-Le tableau est représenté sous la forme d'une longueur varint (non signée [LEB128](https://en.wikipedia.org/wiki/LEB128)), suivie par les éléments de la matrice.
-
-Pour [NULL](../sql-reference/syntax.md#null-literal) un soutien, un octet supplémentaire contenant 1 ou 0 est ajouté avant chaque [Nullable](../sql-reference/data-types/nullable.md) valeur. Si la valeur est 1, alors la valeur est `NULL` et cet octet est interprétée comme une valeur distincte. Si 0, la valeur après l'octet n'est pas `NULL`.
-
-## Rowbinarywithnamesettypes {#rowbinarywithnamesandtypes}
-
-Semblable à [RowBinary](#rowbinary) mais avec l'ajout de l'en-tête:
-
--   [LEB128](https://en.wikipedia.org/wiki/LEB128)- nombre codé de colonnes (N)
--   N `String`s spécification des noms de colonnes
--   N `String`s spécification des types de colonnes
-
-## Valeur {#data-format-values}
-
-Imprime chaque ligne entre parenthèses. Les lignes sont séparées par des virgules. Il n'y a pas de virgule après la dernière ligne. Les valeurs entre parenthèses sont également séparées par des virgules. Les nombres sont produits dans un format décimal sans guillemets. Les tableaux sont affichés entre crochets. Les chaînes, les dates et les dates avec des heures sont affichées entre guillemets. Les règles d'échappement et l'analyse sont similaires à [TabSeparated](#tabseparated) format. Pendant le formatage, les espaces supplémentaires ne sont pas insérés, mais pendant l'analyse, ils sont autorisés et ignorés (sauf pour les espaces à l'intérieur des valeurs de tableau, qui ne sont pas autorisés). [NULL](../sql-reference/syntax.md) est représentée comme `NULL`.
-
-The minimum set of characters that you need to escape when passing data in Values ​​format: single quotes and backslashes.
-
-C'est le format qui est utilisé dans `INSERT INTO t VALUES ...`, mais vous pouvez également l'utiliser pour le formatage des résultats de requête.
-
-Voir aussi: [input_format_values_interpret_expressions](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_values_interpret_expressions) et [input_format_values_deduce_templates_of_expressions](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_values_deduce_templates_of_expressions) paramètre.
-
-## Vertical {#vertical}
-
-Imprime chaque valeur sur une ligne distincte avec le nom de colonne spécifié. Ce format est pratique pour imprimer une ou plusieurs lignes si chaque ligne est constituée d'un grand nombre de colonnes.
-
-[NULL](../sql-reference/syntax.md) est sortie `ᴺᵁᴸᴸ`.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-x: 1
-y: ᴺᵁᴸᴸ
-```
-
-Les lignes ne sont pas échappées au format Vertical:
-
-``` sql
-SELECT 'string with \'quotes\' and \t with some special \n characters' AS test FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-test: string with 'quotes' and      with some special
- characters
-```
-
-Ce format n'est approprié que pour la sortie d'un résultat de requête, mais pas pour l'analyse (récupération des données à insérer dans une table).
-
-## VerticalRaw {#verticalraw}
-
-Semblable à [Vertical](#vertical), mais avec échapper désactivé. Ce format ne convient que pour la sortie des résultats de requête, pas pour l'analyse (recevoir des données et les insérer dans la table).
-
-## XML {#xml}
-
-Le format XML ne convient que pour la sortie, pas pour l'analyse. Exemple:
-
-``` xml
-<?xml version='1.0' encoding='UTF-8' ?>
-<result>
-        <meta>
-                <columns>
-                        <column>
-                                <name>SearchPhrase</name>
-                                <type>String</type>
-                        </column>
-                        <column>
-                                <name>count()</name>
-                                <type>UInt64</type>
-                        </column>
-                </columns>
-        </meta>
-        <data>
-                <row>
-                        <SearchPhrase></SearchPhrase>
-                        <field>8267016</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>bathroom interior design</SearchPhrase>
-                        <field>2166</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>yandex</SearchPhrase>
-                        <field>1655</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>2014 spring fashion</SearchPhrase>
-                        <field>1549</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>freeform photos</SearchPhrase>
-                        <field>1480</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>angelina jolie</SearchPhrase>
-                        <field>1245</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>omsk</SearchPhrase>
-                        <field>1112</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>photos of dog breeds</SearchPhrase>
-                        <field>1091</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>curtain designs</SearchPhrase>
-                        <field>1064</field>
-                </row>
-                <row>
-                        <SearchPhrase>baku</SearchPhrase>
-                        <field>1000</field>
-                </row>
-        </data>
-        <rows>10</rows>
-        <rows_before_limit_at_least>141137</rows_before_limit_at_least>
-</result>
-```
-
-Si le nom de colonne n'a pas un format acceptable, juste ‘field’ est utilisé comme le nom de l'élément. En général, la structure XML suit la structure JSON.
-Just as for JSON, invalid UTF-8 sequences are changed to the replacement character � so the output text will consist of valid UTF-8 sequences.
-
-Dans les valeurs de chaîne, les caractères `<` et `&` sont échappés comme `<` et `&`.
-
-Les tableaux sont produits comme `<array><elem>Hello</elem><elem>World</elem>...</array>`,et n-uplets d' `<tuple><elem>Hello</elem><elem>World</elem>...</tuple>`.
-
-## CapnProto {#capnproto}
-
-Cap'n Proto est un format de message binaire similaire aux tampons de protocole et Thrift, mais pas comme JSON ou MessagePack.
-
-Les messages Cap'n Proto sont strictement typés et ne sont pas auto-descriptifs, ce qui signifie qu'ils ont besoin d'une description de schéma externe. Le schéma est appliqué à la volée et mise en cache pour chaque requête.
-
-``` bash
-$ cat capnproto_messages.bin | clickhouse-client --query "INSERT INTO test.hits FORMAT CapnProto SETTINGS format_schema='schema:Message'"
-```
-
-Où `schema.capnp` ressemble à ceci:
-
-``` capnp
-struct Message {
-  SearchPhrase @0 :Text;
-  c @1 :Uint64;
-}
-```
-
-La désérialisation est efficace et n'augmente généralement pas la charge du système.
-
-Voir aussi [Schéma De Format](#formatschema).
-
-## Protobuf {#protobuf}
-
-Protobuf-est un [Protocol Buffers](https://developers.google.com/protocol-buffers/) format.
-
-Ce format nécessite un schéma de format externe. Le schéma est mis en cache entre les requêtes.
-Clickhouse prend en charge les deux `proto2` et `proto3` syntaxe. Les champs répétés/optionnels/obligatoires sont pris en charge.
-
-Exemples d'utilisation:
-
-``` sql
-SELECT * FROM test.table FORMAT Protobuf SETTINGS format_schema = 'schemafile:MessageType'
-```
-
-``` bash
-cat protobuf_messages.bin | clickhouse-client --query "INSERT INTO test.table FORMAT Protobuf SETTINGS format_schema='schemafile:MessageType'"
-```
-
-où le fichier `schemafile.proto` ressemble à ceci:
-
-``` capnp
-syntax = "proto3";
-
-message MessageType {
-  string name = 1;
-  string surname = 2;
-  uint32 birthDate = 3;
-  repeated string phoneNumbers = 4;
-};
-```
-
-Pour trouver la correspondance entre les colonnes de table et les champs du type de message des tampons de protocole, ClickHouse compare leurs noms.
-Cette comparaison est insensible à la casse et les caractères `_` (trait de soulignement) et `.` (dot) sont considérés comme égaux.
-Si les types d'une colonne et d'un champ de message des tampons de protocole sont différents, la conversion nécessaire est appliquée.
-
-Les messages imbriqués sont pris en charge. Par exemple, pour le champ `z` dans le type de message suivant
-
-``` capnp
-message MessageType {
-  message XType {
-    message YType {
-      int32 z;
-    };
-    repeated YType y;
-  };
-  XType x;
-};
-```
-
-ClickHouse tente de trouver une colonne nommée `x.y.z` (ou `x_y_z` ou `X.y_Z` et ainsi de suite).
-Les messages imbriqués conviennent à l'entrée ou à la sortie d'un [structures de données imbriquées](../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md).
-
-Valeurs par défaut définies dans un schéma protobuf comme ceci
-
-``` capnp
-syntax = "proto2";
-
-message MessageType {
-  optional int32 result_per_page = 3 [default = 10];
-}
-```
-
-ne sont pas appliquées; la [valeurs par défaut de la table](../sql-reference/statements/create.md#create-default-values) sont utilisés à leur place.
-
-Clickhouse entrées et sorties messages protobuf dans le `length-delimited` format.
-Cela signifie avant que chaque message devrait être écrit sa longueur comme un [varint](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/encoding#varints).
-Voir aussi [comment lire / écrire des messages protobuf délimités par la longueur dans les langues populaires](https://cwiki.apache.org/confluence/display/GEODE/Delimiting+Protobuf+Messages).
-
-## Avro {#data-format-avro}
-
-[Apache Avro](http://avro.apache.org/) est un cadre de sérialisation de données orienté ligne développé dans le projet Hadoop D'Apache.
-
-ClickHouse Avro format prend en charge la lecture et l'écriture [Fichiers de données Avro](http://avro.apache.org/docs/current/spec.html#Object+Container+Files).
-
-### Types De Données Correspondant {#data_types-matching}
-
-Le tableau ci-dessous montre les types de données pris en charge et comment ils correspondent à ClickHouse [types de données](../sql-reference/data-types/index.md) dans `INSERT` et `SELECT` requête.
-
-| Type de données Avro `INSERT`               | Type de données ClickHouse                                                                                          | Type de données Avro `SELECT` |
-|---------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------|
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Int (8/16/32)](../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt (8/16/32)](../sql-reference/data-types/int-uint.md) | `int`                         |
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)                 | `long`                        |
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Float32](../sql-reference/data-types/float.md)                                                                     | `float`                       |
-| `boolean`, `int`, `long`, `float`, `double` | [Float64](../sql-reference/data-types/float.md)                                                                     | `double`                      |
-| `bytes`, `string`, `fixed`, `enum`          | [Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)                                                                     | `bytes`                       |
-| `bytes`, `string`, `fixed`                  | [FixedString (N)](../sql-reference/data-types/fixedstring.md)                                                       | `fixed(N)`                    |
-| `enum`                                      | [Enum (8/16)](../sql-reference/data-types/enum.md)                                                                  | `enum`                        |
-| `array(T)`                                  | [Array(T)](../sql-reference/data-types/array.md)                                                                    | `array(T)`                    |
-| `union(null, T)`, `union(T, null)`          | [Nullable (T)](../sql-reference/data-types/date.md)                                                                 | `union(null, T)`              |
-| `null`                                      | [Les Valeurs Null(Nothing)](../sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md)                              | `null`                        |
-| `int (date)` \*                             | [Date](../sql-reference/data-types/date.md)                                                                         | `int (date)` \*               |
-| `long (timestamp-millis)` \*                | [DateTime64 (3)](../sql-reference/data-types/datetime.md)                                                           | `long (timestamp-millis)` \*  |
-| `long (timestamp-micros)` \*                | [DateTime64 (6)](../sql-reference/data-types/datetime.md)                                                           | `long (timestamp-micros)` \*  |
-
-\* [Types logiques Avro](http://avro.apache.org/docs/current/spec.html#Logical+Types)
-
-Types de données Avro non pris en charge: `record` (non-root), `map`
-
-Types de données logiques Avro non pris en charge: `uuid`, `time-millis`, `time-micros`, `duration`
-
-### Insertion De Données {#inserting-data-1}
-
-Pour insérer des données d'un fichier Avro dans la table ClickHouse:
-
-``` bash
-$ cat file.avro | clickhouse-client --query="INSERT INTO {some_table} FORMAT Avro"
-```
-
-Le schéma racine du fichier Avro d'entrée doit être de `record` type.
-
-Pour trouver la correspondance entre les colonnes de table et les champs du schéma Avro ClickHouse compare leurs noms. Cette comparaison est sensible à la casse.
-Les champs inutilisés sont ignorés.
-
-Les types de données des colonnes de la table ClickHouse peuvent différer des champs correspondants des données Avro insérées. Lors de l'insertion de données, ClickHouse interprète les types de données selon le tableau ci-dessus, puis [jeter](../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) les données au type de colonne correspondant.
-
-### La Sélection De Données {#selecting-data-1}
-
-Pour sélectionner des données de la table ClickHouse dans un fichier Avro:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --query="SELECT * FROM {some_table} FORMAT Avro" > file.avro
-```
-
-Les noms de colonnes doivent:
-
--   commencer avec `[A-Za-z_]`
--   par la suite contenir uniquement `[A-Za-z0-9_]`
-
-Sortie Avro fichier de compression et sync intervalle peut être configuré avec [output_format_avro_codec](../operations/settings/settings.md#settings-output_format_avro_codec) et [output_format_avro_sync_interval](../operations/settings/settings.md#settings-output_format_avro_sync_interval) respectivement.
-
-## AvroConfluent {#data-format-avro-confluent}
-
-Avroconfluent prend en charge le décodage des messages Avro à objet unique couramment utilisés avec [Kafka](https://kafka.apache.org/) et [Confluentes Schéma De Registre](https://docs.confluent.io/current/schema-registry/index.html).
-
-Chaque message Avro intègre un id de schéma qui peut être résolu dans le schéma réel à l'aide du registre de schéma.
-
-Les schémas sont mis en cache une fois résolus.
-
-L'URL du registre de schéma est configurée avec [format_avro_schema_registry_url](../operations/settings/settings.md#settings-format_avro_schema_registry_url)
-
-### Types De Données Correspondant {#data_types-matching-1}
-
-Même que [Avro](#data-format-avro)
-
-### Utilisation {#usage}
-
-Pour vérifier rapidement la résolution du schéma, vous pouvez utiliser [kafkacat](https://github.com/edenhill/kafkacat) avec [clickhouse-local](../operations/utilities/clickhouse-local.md):
-
-``` bash
-$ kafkacat -b kafka-broker  -C -t topic1 -o beginning -f '%s' -c 3 | clickhouse-local   --input-format AvroConfluent --format_avro_schema_registry_url 'http://schema-registry' -S "field1 Int64, field2 String"  -q 'select *  from table'
-1 a
-2 b
-3 c
-```
-
-Utiliser `AvroConfluent` avec [Kafka](../engines/table-engines/integrations/kafka.md):
-
-``` sql
-CREATE TABLE topic1_stream
-(
-    field1 String,
-    field2 String
-)
-ENGINE = Kafka()
-SETTINGS
-kafka_broker_list = 'kafka-broker',
-kafka_topic_list = 'topic1',
-kafka_group_name = 'group1',
-kafka_format = 'AvroConfluent';
-
-SET format_avro_schema_registry_url = 'http://schema-registry';
-
-SELECT * FROM topic1_stream;
-```
-
-!!! note "Avertissement"
-    Paramètre `format_avro_schema_registry_url` doit être configuré dans `users.xml` afin de maintenir sa valeur après un redémarrage.
-
-## Parquet {#data-format-parquet}
-
-[Apache Parquet](http://parquet.apache.org/) est un format de stockage colonnaire répandu dans L'écosystème Hadoop. ClickHouse prend en charge les opérations de lecture et d'écriture pour ce format.
-
-### Types De Données Correspondant {#data_types-matching-2}
-
-Le tableau ci-dessous montre les types de données pris en charge et comment ils correspondent à ClickHouse [types de données](../sql-reference/data-types/index.md) dans `INSERT` et `SELECT` requête.
-
-| Type de données Parquet (`INSERT`) | Type de données ClickHouse                                | Type de données Parquet (`SELECT`) |
-|------------------------------------|-----------------------------------------------------------|------------------------------------|
-| `UINT8`, `BOOL`                    | [UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `UINT8`                            |
-| `INT8`                             | [Int8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)           | `INT8`                             |
-| `UINT16`                           | [UInt16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)         | `UINT16`                           |
-| `INT16`                            | [Int16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `INT16`                            |
-| `UINT32`                           | [UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)         | `UINT32`                           |
-| `INT32`                            | [Int32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `INT32`                            |
-| `UINT64`                           | [UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)         | `UINT64`                           |
-| `INT64`                            | [Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)          | `INT64`                            |
-| `FLOAT`, `HALF_FLOAT`              | [Float32](../sql-reference/data-types/float.md)           | `FLOAT`                            |
-| `DOUBLE`                           | [Float64](../sql-reference/data-types/float.md)           | `DOUBLE`                           |
-| `DATE32`                           | [Date](../sql-reference/data-types/date.md)               | `UINT16`                           |
-| `DATE64`, `TIMESTAMP`              | [DateTime](../sql-reference/data-types/datetime.md)       | `UINT32`                           |
-| `STRING`, `BINARY`                 | [Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)           | `STRING`                           |
-| —                                  | [FixedString](../sql-reference/data-types/fixedstring.md) | `STRING`                           |
-| `DECIMAL`                          | [Décimal](../sql-reference/data-types/decimal.md)         | `DECIMAL`                          |
-
-Clickhouse prend en charge la précision configurable de `Decimal` type. Le `INSERT` requête traite le Parquet `DECIMAL` tapez comme le ClickHouse `Decimal128` type.
-
-Types de données Parquet non pris en charge: `DATE32`, `TIME32`, `FIXED_SIZE_BINARY`, `JSON`, `UUID`, `ENUM`.
-
-Les types de données des colonnes de table ClickHouse peuvent différer des champs correspondants des données de Parquet insérées. Lors de l'insertion de données, ClickHouse interprète les types de données selon le tableau ci-dessus, puis [jeter](../query_language/functions/type_conversion_functions/#type_conversion_function-cast) les données de ce type de données qui est défini pour la colonne de la table ClickHouse.
-
-### Insertion et sélection de données {#inserting-and-selecting-data}
-
-Vous pouvez insérer des données Parquet à partir d'un fichier dans la table ClickHouse par la commande suivante:
-
-``` bash
-$ cat {filename} | clickhouse-client --query="INSERT INTO {some_table} FORMAT Parquet"
-```
-
-Vous pouvez sélectionner des données à partir d'une table de ClickHouse et les enregistrer dans un fichier au format Parquet par la commande suivante:
-
-``` bash
-$ clickhouse-client --query="SELECT * FROM {some_table} FORMAT Parquet" > {some_file.pq}
-```
-
-Pour échanger des données avec Hadoop, vous pouvez utiliser [Moteur de table HDFS](../engines/table-engines/integrations/hdfs.md).
-
-## ORC {#data-format-orc}
-
-[Apache ORC](https://orc.apache.org/) est un format de stockage colonnaire répandu dans L'écosystème Hadoop. Vous ne pouvez insérer des données dans ce format à ClickHouse.
-
-### Types De Données Correspondant {#data_types-matching-3}
-
-Le tableau ci-dessous montre les types de données pris en charge et comment ils correspondent à ClickHouse [types de données](../sql-reference/data-types/index.md) dans `INSERT` requête.
-
-| Type de données ORC (`INSERT`) | Type de données ClickHouse                          |
-|--------------------------------|-----------------------------------------------------|
-| `UINT8`, `BOOL`                | [UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `INT8`                         | [Int8](../sql-reference/data-types/int-uint.md)     |
-| `UINT16`                       | [UInt16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)   |
-| `INT16`                        | [Int16](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `UINT32`                       | [UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)   |
-| `INT32`                        | [Int32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `UINT64`                       | [UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)   |
-| `INT64`                        | [Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)    |
-| `FLOAT`, `HALF_FLOAT`          | [Float32](../sql-reference/data-types/float.md)     |
-| `DOUBLE`                       | [Float64](../sql-reference/data-types/float.md)     |
-| `DATE32`                       | [Date](../sql-reference/data-types/date.md)         |
-| `DATE64`, `TIMESTAMP`          | [DateTime](../sql-reference/data-types/datetime.md) |
-| `STRING`, `BINARY`             | [Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)     |
-| `DECIMAL`                      | [Décimal](../sql-reference/data-types/decimal.md)   |
-
-Clickhouse prend en charge la précision configurable de la `Decimal` type. Le `INSERT` requête traite de l'ORC `DECIMAL` tapez comme le ClickHouse `Decimal128` type.
-
-Types de données ORC non pris en charge: `DATE32`, `TIME32`, `FIXED_SIZE_BINARY`, `JSON`, `UUID`, `ENUM`.
-
-Les types de données des colonnes de la table ClickHouse ne doivent pas correspondre aux champs de données Orc correspondants. Lors de l'insertion de données, ClickHouse interprète les types de données selon le tableau ci-dessus, puis [jeter](../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) les données du type de données défini pour la colonne clickhouse table.
-
-### Insertion De Données {#inserting-data-2}
-
-Vous pouvez insérer des données ORC à partir d'un fichier dans la table ClickHouse par la commande suivante:
-
-``` bash
-$ cat filename.orc | clickhouse-client --query="INSERT INTO some_table FORMAT ORC"
-```
-
-Pour échanger des données avec Hadoop, vous pouvez utiliser [Moteur de table HDFS](../engines/table-engines/integrations/hdfs.md).
-
-## Schéma De Format {#formatschema}
-
-Le nom du fichier contenant le schéma de format est défini par le paramètre `format_schema`.
-Il est nécessaire de définir ce paramètre lorsqu'il est utilisé dans l'un des formats `Cap'n Proto` et `Protobuf`.
-Le format de schéma est une combinaison d'un nom de fichier et le nom d'un type de message dans ce fichier, délimité par une virgule,
-e.g. `schemafile.proto:MessageType`.
-Si le fichier possède l'extension standard pour le format (par exemple, `.proto` pour `Protobuf`),
-il peut être omis et dans ce cas, le format de schéma ressemble `schemafile:MessageType`.
-
-Si vous entrez ou sortez des données via le [client](../interfaces/cli.md) dans le [mode interactif](../interfaces/cli.md#cli_usage) le nom de fichier spécifié dans le format de schéma
-peut contenir un chemin absolu, soit un chemin relatif au répertoire courant sur le client.
-Si vous utilisez le client dans le [mode batch](../interfaces/cli.md#cli_usage), le chemin d'accès au schéma doit être relatif pour des raisons de sécurité.
-
-Si vous entrez ou sortez des données via le [Interface HTTP](../interfaces/http.md) le nom de fichier spécifié dans le format de schéma
-doit être situé dans le répertoire spécifié dans [format_schema_path](../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-format_schema_path)
-dans la configuration du serveur.
-
-## Sauter Les Erreurs {#skippingerrors}
-
-Certains formats tels que `CSV`, `TabSeparated`, `TSKV`, `JSONEachRow`, `Template`, `CustomSeparated` et `Protobuf` pouvez ignorer brisé ligne si erreur d'analyse s'est produite et poursuivre l'analyse à partir du début de la ligne suivante. Voir [input_format_allow_errors_num](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_allow_errors_num) et
-[input_format_allow_errors_ratio](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_allow_errors_ratio) paramètre.
-Limitation:
-- En cas d'erreur d'analyse `JSONEachRow` ignore toutes les données jusqu'à la nouvelle ligne (ou EOF), donc les lignes doivent être délimitées par `\n` pour compter les erreurs correctement.
-- `Template` et `CustomSeparated` utilisez delimiter après la dernière colonne et delimiter entre les lignes pour trouver le début de la ligne suivante, donc sauter les erreurs ne fonctionne que si au moins l'une d'entre elles n'est pas vide.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/formats/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/http.md b/docs/fr/interfaces/http.md
deleted file mode 100644
index ea590a2b870..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/http.md
+++ /dev/null
@@ -1,617 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 19
-toc_title: Interface HTTP
----
-
-# Interface HTTP {#http-interface}
-
-L'interface HTTP vous permet D'utiliser ClickHouse sur n'importe quelle plate-forme à partir de n'importe quel langage de programmation. Nous l'utilisons pour travailler à partir de Java et Perl, ainsi que des scripts shell. Dans d'autres départements, L'interface HTTP est utilisée à partir de Perl, Python et Go. L'interface HTTP est plus limitée que l'interface native, mais elle a une meilleure compatibilité.
-
-Par défaut, clickhouse-server écoute HTTP sur le port 8123 (cela peut être modifié dans la configuration).
-
-Si vous faites une requête GET / sans Paramètres, elle renvoie le code de réponse 200 et la chaîne définie dans [http_server_default_response](../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-http_server_default_response) valeur par défaut “Ok.” (avec un saut de ligne à la fin)
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/'
-Ok.
-```
-
-Utilisez la requête GET /ping dans les scripts de vérification de la santé. Ce gestionnaire revient toujours “Ok.” (avec un saut de ligne à la fin). Disponible à partir de la version 18.12.13.
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/ping'
-Ok.
-```
-
-Envoyer la demande sous forme D'URL ‘query’ paramètre, ou comme un POSTE. Ou envoyer le début de la requête dans l' ‘query’ paramètre, et le reste dans le POST (nous expliquerons plus tard pourquoi cela est nécessaire). La taille de L'URL est limitée à 16 Ko, alors gardez cela à l'esprit lors de l'envoi de requêtes volumineuses.
-
-En cas de succès, vous recevez le code de réponse 200 et le résultat dans le corps de réponse.
-Si une erreur se produit, vous recevez le code de réponse 500 et un texte de description de l'erreur dans le corps de la réponse.
-
-Lorsque vous utilisez la méthode GET, ‘readonly’ est définie. En d'autres termes, pour les requêtes qui modifient les données, vous ne pouvez utiliser que la méthode POST. Vous pouvez envoyer la requête elle-même dans le corps du message ou dans le paramètre URL.
-
-Exemple:
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT%201'
-1
-
-$ wget -nv -O- 'http://localhost:8123/?query=SELECT 1'
-1
-
-$ echo -ne 'GET /?query=SELECT%201 HTTP/1.0\r\n\r\n' | nc localhost 8123
-HTTP/1.0 200 OK
-Date: Wed, 27 Nov 2019 10:30:18 GMT
-Connection: Close
-Content-Type: text/tab-separated-values; charset=UTF-8
-X-ClickHouse-Server-Display-Name: clickhouse.ru-central1.internal
-X-ClickHouse-Query-Id: 5abe861c-239c-467f-b955-8a201abb8b7f
-X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-
-1
-```
-
-Comme vous pouvez le voir, curl est un peu gênant en ce sens que les espaces doivent être échappés URL.
-Bien que wget échappe à tout lui-même, nous ne recommandons pas de l'utiliser car il ne fonctionne pas bien sur HTTP 1.1 lors de l'utilisation de keep-alive et Transfer-Encoding: chunked.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-1
-
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?query=' --data-binary @-
-1
-
-$ echo '1' | curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT' --data-binary @-
-1
-```
-
-Si une partie de la requête est envoyée dans le paramètre et une partie dans la publication, un saut de ligne est inséré entre ces deux parties de données.
-Exemple (cela ne fonctionnera pas):
-
-``` bash
-$ echo 'ECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?query=SEL' --data-binary @-
-Code: 59, e.displayText() = DB::Exception: Syntax error: failed at position 0: SEL
-ECT 1
-, expected One of: SHOW TABLES, SHOW DATABASES, SELECT, INSERT, CREATE, ATTACH, RENAME, DROP, DETACH, USE, SET, OPTIMIZE., e.what() = DB::Exception
-```
-
-Par défaut, les données sont renvoyées au format TabSeparated (pour plus d'informations, voir “Formats” section).
-Vous utilisez la clause FORMAT de la requête pour demander tout autre format.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1 FORMAT Pretty' | curl 'http://localhost:8123/?' --data-binary @-
-┏━━━┓
-┃ 1 ┃
-┡━━━┩
-│ 1 │
-└───┘
-```
-
-La méthode POST de transmission des données est nécessaire pour les requêtes INSERT. Dans ce cas, vous pouvez écrire le début de la requête dans le paramètre URL et utiliser POST pour transmettre les données à insérer. Les données à insérer pourraient être, par exemple, un vidage séparé par tabulation de MySQL. De cette façon, la requête INSERT remplace LOAD DATA LOCAL INFILE de MySQL.
-
-Exemples: création d'une table:
-
-``` bash
-$ echo 'CREATE TABLE t (a UInt8) ENGINE = Memory' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-```
-
-Utilisation de la requête D'insertion familière pour l'insertion de données:
-
-``` bash
-$ echo 'INSERT INTO t VALUES (1),(2),(3)' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-```
-
-Les données peuvent être envoyées séparément de la requête:
-
-``` bash
-$ echo '(4),(5),(6)' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20VALUES' --data-binary @-
-```
-
-Vous pouvez spécifier n'importe quel format de données. Le ‘Values’ le format est le même que ce qui est utilisé lors de L'écriture INSERT dans les valeurs t:
-
-``` bash
-$ echo '(7),(8),(9)' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20FORMAT%20Values' --data-binary @-
-```
-
-Pour insérer des données à partir d'un vidage séparé par des tabulations, spécifiez le format correspondant:
-
-``` bash
-$ echo -ne '10\n11\n12\n' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20FORMAT%20TabSeparated' --data-binary @-
-```
-
-La lecture de la table des matières. Les données sont sorties dans un ordre aléatoire en raison d'un traitement de requête parallèle:
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/?query=SELECT%20a%20FROM%20t'
-7
-8
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-10
-11
-12
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-6
-```
-
-Suppression de la table.
-
-``` bash
-$ echo 'DROP TABLE t' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
-```
-
-Pour les requêtes réussies qui ne renvoient pas de table de données, un corps de réponse vide est renvoyé.
-
-Vous pouvez utiliser le format de compression ClickHouse interne lors de la transmission de données. Les données compressées ont un format non standard, et vous devrez utiliser le spécial `clickhouse-compressor` programme de travail (il s'est installé avec le `clickhouse-client` paquet). Pour augmenter l'efficacité de l'insertion de données, vous pouvez désactiver la vérification de la somme de contrôle côté serveur en utilisant [http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress](../operations/settings/settings.md#settings-http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress) paramètre.
-
-Si vous avez spécifié `compress=1` dans l'URL, le serveur compresse les données qu'il vous envoie.
-Si vous avez spécifié `decompress=1` dans L'URL, le serveur décompresse les mêmes données que vous transmettez `POST` méthode.
-
-Vous pouvez également choisir d'utiliser [La compression HTTP](https://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_compression). Pour envoyer un compressé `POST` demande, ajouter l'en-tête de requête `Content-Encoding: compression_method`. Pour que ClickHouse compresse la réponse, vous devez ajouter `Accept-Encoding: compression_method`. Supports ClickHouse `gzip`, `br`, et `deflate` [méthodes de compression](https://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_compression#Content-Encoding_tokens). Pour activer la compression HTTP, vous devez utiliser le ClickHouse [enable_http_compression](../operations/settings/settings.md#settings-enable_http_compression) paramètre. Vous pouvez configurer le niveau de compression des données dans le [http_zlib_compression_level](#settings-http_zlib_compression_level) pour toutes les méthodes de compression.
-
-Vous pouvez l'utiliser pour réduire le trafic réseau lors de la transmission d'une grande quantité de données, ou pour créer des vidages qui sont immédiatement compressés.
-
-Exemples d'envoi de données avec compression:
-
-``` bash
-#Sending data to the server:
-$ curl -vsS "http://localhost:8123/?enable_http_compression=1" -d 'SELECT number FROM system.numbers LIMIT 10' -H 'Accept-Encoding: gzip'
-
-#Sending data to the client:
-$ echo "SELECT 1" | gzip -c | curl -sS --data-binary @- -H 'Content-Encoding: gzip' 'http://localhost:8123/'
-```
-
-!!! note "Note"
-    Certains clients HTTP peuvent décompresser les données du serveur par défaut (avec `gzip` et `deflate`) et vous pouvez obtenir des données décompressées même si vous utilisez les paramètres de compression correctement.
-
-Vous pouvez utiliser l' ‘database’ Paramètre URL pour spécifier la base de données par défaut.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT number FROM numbers LIMIT 10' | curl 'http://localhost:8123/?database=system' --data-binary @-
-0
-1
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-9
-```
-
-Par défaut, la base de données enregistrée dans les paramètres du serveur est utilisée comme base de données par défaut. Par défaut, c'est la base de données appelée ‘default’. Alternativement, vous pouvez toujours spécifier la base de données en utilisant un point avant le nom de la table.
-
-Le nom d'utilisateur et le mot de passe peuvent être indiqués de l'une des trois façons suivantes:
-
-1.  Utilisation de L'authentification de base HTTP. Exemple:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://user:password@localhost:8123/' -d @-
-```
-
-1.  Dans le ‘user’ et ‘password’ Les paramètres d'URL. Exemple:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?user=user&password=password' -d @-
-```
-
-1.  Utiliser ‘X-ClickHouse-User’ et ‘X-ClickHouse-Key’ tête. Exemple:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT 1' | curl -H 'X-ClickHouse-User: user' -H 'X-ClickHouse-Key: password' 'http://localhost:8123/' -d @-
-```
-
-Si le nom d'utilisateur n'est spécifié, le `default` le nom est utilisé. Si le mot de passe n'est spécifié, le mot de passe vide est utilisé.
-Vous pouvez également utiliser les paramètres D'URL pour spécifier des paramètres pour le traitement d'une seule requête ou de profils entiers de paramètres. Exemple: http: / / localhost: 8123/?profil = web & max_rows_to_read=1000000000 & query=sélectionner + 1
-
-Pour plus d'informations, voir le [Paramètre](../operations/settings/index.md) section.
-
-``` bash
-$ echo 'SELECT number FROM system.numbers LIMIT 10' | curl 'http://localhost:8123/?' --data-binary @-
-0
-1
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-9
-```
-
-Pour plus d'informations sur les autres paramètres, consultez la section “SET”.
-
-De même, vous pouvez utiliser des sessions ClickHouse dans le protocole HTTP. Pour ce faire, vous devez ajouter l' `session_id` GET paramètre à la demande. Vous pouvez utiliser n'importe quelle chaîne comme ID de session. Par défaut, la session est terminée après 60 secondes d'inactivité. Pour modifier ce délai d'attente, de modifier la `default_session_timeout` dans la configuration du serveur, ou ajoutez le `session_timeout` GET paramètre à la demande. Pour vérifier l'état de la session, utilisez `session_check=1` paramètre. Une seule requête à la fois peut être exécutée dans une seule session.
-
-Vous pouvez recevoir des informations sur le déroulement d'une requête en `X-ClickHouse-Progress` en-têtes de réponse. Pour ce faire, activez [send_progress_in_http_headers](../operations/settings/settings.md#settings-send_progress_in_http_headers). Exemple de l'en-tête de séquence:
-
-``` text
-X-ClickHouse-Progress: {"read_rows":"2752512","read_bytes":"240570816","total_rows_to_read":"8880128"}
-X-ClickHouse-Progress: {"read_rows":"5439488","read_bytes":"482285394","total_rows_to_read":"8880128"}
-X-ClickHouse-Progress: {"read_rows":"8783786","read_bytes":"819092887","total_rows_to_read":"8880128"}
-```
-
-Possibles champs d'en-tête:
-
--   `read_rows` — Number of rows read.
--   `read_bytes` — Volume of data read in bytes.
--   `total_rows_to_read` — Total number of rows to be read.
--   `written_rows` — Number of rows written.
--   `written_bytes` — Volume of data written in bytes.
-
-Les requêtes en cours d'exécution ne s'arrêtent pas automatiquement si la connexion HTTP est perdue. L'analyse et le formatage des données sont effectués côté serveur et l'utilisation du réseau peut s'avérer inefficace.
-Facultatif ‘query_id’ le paramètre peut être passé comme ID de requête (n'importe quelle chaîne). Pour plus d'informations, consultez la section “Settings, replace_running_query”.
-
-Facultatif ‘quota_key’ le paramètre peut être passé comme clé de quota (n'importe quelle chaîne). Pour plus d'informations, consultez la section “Quotas”.
-
-L'interface HTTP permet de transmettre des données externes (tables temporaires externes) pour l'interrogation. Pour plus d'informations, consultez la section “External data for query processing”.
-
-## Tampon De Réponse {#response-buffering}
-
-Vous pouvez activer la mise en mémoire tampon des réponses côté serveur. Le `buffer_size` et `wait_end_of_query` Les paramètres D'URL sont fournis à cette fin.
-
-`buffer_size` détermine le nombre d'octets dans le résultat de tampon dans la mémoire du serveur. Si un corps de résultat est supérieur à ce seuil, le tampon est écrit sur le canal HTTP et les données restantes sont envoyées directement au canal HTTP.
-
-Pour vous assurer que la réponse entière est mise en mémoire tampon, définissez `wait_end_of_query=1`. Dans ce cas, les données ne sont pas stockées dans la mémoire tampon temporaire du serveur de fichiers.
-
-Exemple:
-
-``` bash
-$ curl -sS 'http://localhost:8123/?max_result_bytes=4000000&buffer_size=3000000&wait_end_of_query=1' -d 'SELECT toUInt8(number) FROM system.numbers LIMIT 9000000 FORMAT RowBinary'
-```
-
-Utilisez la mise en mémoire tampon pour éviter les situations où une erreur de traitement de requête s'est produite après l'envoi du code de réponse et des en-têtes HTTP au client. Dans cette situation, un message d'erreur est écrit à la fin du corps de la réponse, et du côté client, l'erreur ne peut être détectée qu'à l'étape d'analyse.
-
-### Requêtes avec paramètres {#cli-queries-with-parameters}
-
-Vous pouvez créer une requête avec paramètres et transmettre des valeurs des paramètres de la requête HTTP. Pour plus d'informations, voir [Requêtes avec des paramètres pour CLI](cli.md#cli-queries-with-parameters).
-
-### Exemple {#example}
-
-``` bash
-$ curl -sS "<address>?param_id=2&param_phrase=test" -d "SELECT * FROM table WHERE int_column = {id:UInt8} and string_column = {phrase:String}"
-```
-
-## Interface HTTP prédéfinie {#predefined_http_interface}
-
-ClickHouse prend en charge des requêtes spécifiques via L'interface HTTP. Par exemple, vous pouvez écrire des données dans un tableau comme suit:
-
-``` bash
-$ echo '(4),(5),(6)' | curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20t%20VALUES' --data-binary @-
-```
-
-ClickHouse prend également en charge L'Interface HTTP prédéfinie qui peut vous aider à une intégration plus facile avec des outils tiers tels que [Prometheus exportateur](https://github.com/percona-lab/clickhouse_exporter).
-
-Exemple:
-
--   Tout d'abord, ajoutez cette section au fichier de configuration du serveur:
-
-<!-- -->
-
-``` xml
-<http_handlers>
-    <rule>
-        <url>/predefined_query</url>
-        <methods>POST,GET</methods>
-        <handler>
-            <type>predefined_query_handler</type>
-            <query>SELECT * FROM system.metrics LIMIT 5 FORMAT Template SETTINGS format_template_resultset = 'prometheus_template_output_format_resultset', format_template_row = 'prometheus_template_output_format_row', format_template_rows_between_delimiter = '\n'</query>
-        </handler>
-    </rule>
-    <rule>...</rule>
-    <rule>...</rule>
-</http_handlers>
-```
-
--   Vous pouvez maintenant demander l'url directement pour les données au format Prometheus:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ curl -v 'http://localhost:8123/predefined_query'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /predefined_query HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Tue, 28 Apr 2020 08:52:56 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
-< X-ClickHouse-Server-Display-Name: i-mloy5trc
-< Transfer-Encoding: chunked
-< X-ClickHouse-Query-Id: 96fe0052-01e6-43ce-b12a-6b7370de6e8a
-< X-ClickHouse-Format: Template
-< X-ClickHouse-Timezone: Asia/Shanghai
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-# HELP "Query" "Number of executing queries"
-# TYPE "Query" counter
-"Query" 1
-
-# HELP "Merge" "Number of executing background merges"
-# TYPE "Merge" counter
-"Merge" 0
-
-# HELP "PartMutation" "Number of mutations (ALTER DELETE/UPDATE)"
-# TYPE "PartMutation" counter
-"PartMutation" 0
-
-# HELP "ReplicatedFetch" "Number of data parts being fetched from replica"
-# TYPE "ReplicatedFetch" counter
-"ReplicatedFetch" 0
-
-# HELP "ReplicatedSend" "Number of data parts being sent to replicas"
-# TYPE "ReplicatedSend" counter
-"ReplicatedSend" 0
-
-* Connection #0 to host localhost left intact
-
-
-* Connection #0 to host localhost left intact
-```
-
-Comme vous pouvez le voir dans l'exemple, si `<http_handlers>` est configuré dans la configuration.fichier xml et `<http_handlers>` peut contenir beaucoup `<rule>s`. ClickHouse fera correspondre les requêtes HTTP reçues au type prédéfini `<rule>` et la première appariés exécute le gestionnaire. Ensuite, ClickHouse exécutera la requête prédéfinie correspondante si la correspondance est réussie.
-
-> Maintenant `<rule>` pouvez configurer `<method>`, `<headers>`, `<url>`,`<handler>`:
-> `<method>` est responsable de la correspondance de la partie méthode de la requête HTTP. `<method>` entièrement conforme à la définition de [méthode](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods) dans le protocole HTTP. C'est une option de configuration. S'il n'est pas défini dans le fichier de configuration, il ne correspond pas à la partie méthode de la requête HTTP.
->
-> `<url>` est responsable de la correspondance de la partie url de la requête HTTP. Il est compatible avec [RE2](https://github.com/google/re2)s 'expressions régulières. C'est une option de configuration. S'il n'est pas défini dans le fichier de configuration, il ne correspond pas à la partie url de la requête HTTP.
->
-> `<headers>` est responsable de la correspondance de la partie d'en-tête de la requête HTTP. Il est compatible avec les expressions régulières de RE2. C'est une option de configuration. S'il n'est pas défini dans le fichier de configuration, il ne correspond pas à la partie d'en-tête de la requête HTTP.
->
-> `<handler>` contient la partie de traitement principale. Maintenant `<handler>` pouvez configurer `<type>`, `<status>`, `<content_type>`, `<response_content>`, `<query>`, `<query_param_name>`.
-> \> `<type>` prend actuellement en charge trois types: **predefined_query_handler**, **dynamic_query_handler**, **statique**.
-> \>
-> \> `<query>` - utiliser avec le type predefined_query_handler, exécute la requête lorsque le gestionnaire est appelé.
-> \>
-> \> `<query_param_name>` - utiliser avec le type dynamic_query_handler, extrait et exécute la valeur correspondant au `<query_param_name>` valeur dans les paramètres de requête HTTP.
-> \>
-> \> `<status>` - utiliser avec le type statique, code d'état de réponse.
-> \>
-> \> `<content_type>` - utiliser avec statique type, réponse [content-type](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers/Content-Type).
-> \>
-> \> `<response_content>` - utiliser avec le type statique, le contenu de la réponse envoyé au client, lors de l'utilisation du préfixe ‘file://’ ou ‘config://’, trouver le contenu du fichier ou de la configuration envoyer au client.
-
-Viennent ensuite les méthodes de configuration pour les différents `<type>`.
-
-## predefined_query_handler {#predefined_query_handler}
-
-`<predefined_query_handler>` prend en charge les paramètres de réglage et les valeurs query_params. Vous pouvez configurer `<query>` dans le type de `<predefined_query_handler>`.
-
-`<query>` la valeur est une requête prédéfinie de `<predefined_query_handler>`, qui est exécuté par ClickHouse lorsqu'une requête HTTP est mise en correspondance et que le résultat de la requête est renvoyé. C'est une configuration incontournable.
-
-L'exemple suivant définit les valeurs de `max_threads` et `max_alter_threads` Paramètres, puis interroge la table système pour vérifier si ces paramètres ont été définis avec succès.
-
-Exemple:
-
-``` xml
-<http_handlers>
-    <rule>
-        <url><![CDATA[/query_param_with_url/\w+/(?P<name_1>[^/]+)(/(?P<name_2>[^/]+))?]]></url>
-        <method>GET</method>
-        <headers>
-            <XXX>TEST_HEADER_VALUE</XXX>
-            <PARAMS_XXX><![CDATA[(?P<name_1>[^/]+)(/(?P<name_2>[^/]+))?]]></PARAMS_XXX>
-        </headers>
-        <handler>
-            <type>predefined_query_handler</type>
-            <query>SELECT value FROM system.settings WHERE name = {name_1:String}</query>
-            <query>SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = {name_2:String}</query>
-        </handler>
-    </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl -H 'XXX:TEST_HEADER_VALUE' -H 'PARAMS_XXX:max_threads' 'http://localhost:8123/query_param_with_url/1/max_threads/max_alter_threads?max_threads=1&max_alter_threads=2'
-1
-max_alter_threads   2
-```
-
-!!! note "précaution"
-    Dans un `<predefined_query_handler>` prend en charge un seul `<query>` d'un type d'insertion.
-
-## dynamic_query_handler {#dynamic_query_handler}
-
-Dans `<dynamic_query_handler>`, la requête est écrite sous la forme de param de la requête HTTP. La différence est que dans `<predefined_query_handler>`, la requête est écrite dans le fichier de configuration. Vous pouvez configurer `<query_param_name>` dans `<dynamic_query_handler>`.
-
-Clickhouse extrait et exécute la valeur correspondant au `<query_param_name>` valeur dans l'url de la requête HTTP. La valeur par défaut de `<query_param_name>` être `/query` . C'est une option de configuration. Si il n'y a pas de définition dans le fichier de configuration, le paramètre n'est pas passé.
-
-Pour expérimenter cette fonctionnalité, l'exemple définit les valeurs de max_threads et max_alter_threads et demande si les paramètres ont été définis avec succès.
-
-Exemple:
-
-``` xml
-<http_handlers>
-    <rule>
-    <headers>
-        <XXX>TEST_HEADER_VALUE_DYNAMIC</XXX>    </headers>
-    <handler>
-        <type>dynamic_query_handler</type>
-        <query_param_name>query_param</query_param_name>
-    </handler>
-    </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl  -H 'XXX:TEST_HEADER_VALUE_DYNAMIC'  'http://localhost:8123/own?max_threads=1&max_alter_threads=2&param_name_1=max_threads&param_name_2=max_alter_threads&query_param=SELECT%20name,value%20FROM%20system.settings%20where%20name%20=%20%7Bname_1:String%7D%20OR%20name%20=%20%7Bname_2:String%7D'
-max_threads 1
-max_alter_threads   2
-```
-
-## statique {#static}
-
-`<static>` peut-retour [content_type](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers/Content-Type), [statut](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status) et response_content. response_content peut renvoyer le contenu spécifié
-
-Exemple:
-
-De retour d'un message.
-
-``` xml
-<http_handlers>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/hi</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <status>402</status>
-                <content_type>text/html; charset=UTF-8</content_type>
-                <response_content>Say Hi!</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-<http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl -vv  -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/hi'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /hi HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 402 Payment Required
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 03:51:26 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/html; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-* Connection #0 to host localhost left intact
-Say Hi!%
-```
-
-Trouvez le contenu de la configuration envoyer au client.
-
-``` xml
-<get_config_static_handler><![CDATA[<html ng-app="SMI2"><head><base href="http://ui.tabix.io/"></head><body><div ui-view="" class="content-ui"></div><script src="http://loader.tabix.io/master.js"></script></body></html>]]></get_config_static_handler>
-
-<http_handlers>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/get_config_static_handler</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <response_content>config://get_config_static_handler</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ curl -v  -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/get_config_static_handler'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /get_config_static_handler HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 04:01:24 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-* Connection #0 to host localhost left intact
-<html ng-app="SMI2"><head><base href="http://ui.tabix.io/"></head><body><div ui-view="" class="content-ui"></div><script src="http://loader.tabix.io/master.js"></script></body></html>%
-```
-
-Trouvez le contenu du fichier envoyé au client.
-
-``` xml
-<http_handlers>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/get_absolute_path_static_handler</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <content_type>text/html; charset=UTF-8</content_type>
-                <response_content>file:///absolute_path_file.html</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-        <rule>
-            <methods>GET</methods>
-            <headers><XXX>xxx</XXX></headers>
-            <url>/get_relative_path_static_handler</url>
-            <handler>
-                <type>static</type>
-                <content_type>text/html; charset=UTF-8</content_type>
-                <response_content>file://./relative_path_file.html</response_content>
-            </handler>
-        </rule>
-</http_handlers>
-```
-
-``` bash
-$ user_files_path='/var/lib/clickhouse/user_files'
-$ sudo echo "<html><body>Relative Path File</body></html>" > $user_files_path/relative_path_file.html
-$ sudo echo "<html><body>Absolute Path File</body></html>" > $user_files_path/absolute_path_file.html
-$ curl -vv -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/get_absolute_path_static_handler'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /get_absolute_path_static_handler HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 04:18:16 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/html; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-<html><body>Absolute Path File</body></html>
-* Connection #0 to host localhost left intact
-$ curl -vv -H 'XXX:xxx' 'http://localhost:8123/get_relative_path_static_handler'
-*   Trying ::1...
-* Connected to localhost (::1) port 8123 (#0)
-> GET /get_relative_path_static_handler HTTP/1.1
-> Host: localhost:8123
-> User-Agent: curl/7.47.0
-> Accept: */*
-> XXX:xxx
->
-< HTTP/1.1 200 OK
-< Date: Wed, 29 Apr 2020 04:18:31 GMT
-< Connection: Keep-Alive
-< Content-Type: text/html; charset=UTF-8
-< Transfer-Encoding: chunked
-< Keep-Alive: timeout=3
-< X-ClickHouse-Summary: {"read_rows":"0","read_bytes":"0","written_rows":"0","written_bytes":"0","total_rows_to_read":"0"}
-<
-<html><body>Relative Path File</body></html>
-* Connection #0 to host localhost left intact
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/http_interface/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/index.md b/docs/fr/interfaces/index.md
deleted file mode 100644
index bba875be1f2..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Interface
-toc_priority: 14
-toc_title: Introduction
----
-
-# Interface {#interfaces}
-
-ClickHouse fournit deux interfaces réseau (les deux peuvent être encapsulées en option dans TLS pour plus de sécurité):
-
--   [HTTP](http.md) qui est documenté et facile à utiliser directement.
--   [Natif de TCP](tcp.md) qui a moins de frais généraux.
-
-Dans la plupart des cas, il est recommandé d'utiliser un outil ou une bibliothèque approprié au lieu d'interagir directement avec ceux-ci. Officiellement pris en charge par Yandex sont les suivants:
-
--   [Client de ligne de commande](cli.md)
--   [JDBC](jdbc.md)
--   [Pilote ODBC](odbc.md)
--   [Bibliothèque client c++ ](cpp.md)
-
-Il existe également un large éventail de bibliothèques tierces pour travailler avec ClickHouse:
-
--   [Bibliothèques clientes](third-party/client-libraries.md)
--   [Intégration](third-party/integrations.md)
--   [Les interfaces visuelles](third-party/gui.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/jdbc.md b/docs/fr/interfaces/jdbc.md
deleted file mode 100644
index dc68dcb9831..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/jdbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 22
-toc_title: JDBC
----
-
-# JDBC {#jdbc-driver}
-
--   **[Pilote officiel](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-jdbc)**
--   Les pilotes tiers:
-    -   [ClickHouse-natif-JDBC](https://github.com/housepower/ClickHouse-Native-JDBC)
-    -   [clickhouse4j](https://github.com/blynkkk/clickhouse4j)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/mysql.md b/docs/fr/interfaces/mysql.md
deleted file mode 100644
index 051538d45b2..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 20
-toc_title: Interface MySQL
----
-
-# Interface MySQL {#mysql-interface}
-
-ClickHouse prend en charge le protocole de fil MySQL. Il peut être activé par [mysql_port](../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-mysql_port) paramètre dans le fichier de configuration:
-
-``` xml
-<mysql_port>9004</mysql_port>
-```
-
-Exemple de connexion à l'aide d'outil de ligne de commande `mysql`:
-
-``` bash
-$ mysql --protocol tcp -u default -P 9004
-```
-
-Sortie si une connexion a réussi:
-
-``` text
-Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
-Your MySQL connection id is 4
-Server version: 20.2.1.1-ClickHouse
-
-Copyright (c) 2000, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
-
-Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
-affiliates. Other names may be trademarks of their respective
-owners.
-
-Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
-
-mysql>
-```
-
-Pour la compatibilité avec tous les clients MySQL, il est recommandé de spécifier le mot de passe utilisateur avec [double SHA1](../operations/settings/settings-users.md#password_double_sha1_hex) dans le fichier de configuration.
-Si le mot de passe de l'utilisateur est spécifié [SHA256](../operations/settings/settings-users.md#password_sha256_hex), certains clients ne pourront pas s'authentifier (mysqljs et anciennes versions de l'outil de ligne de commande mysql).
-
-Restriction:
-
--   les requêtes préparées ne sont pas prises en charge
-
--   certains types de données sont envoyés sous forme de chaînes
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/odbc.md b/docs/fr/interfaces/odbc.md
deleted file mode 100644
index 991dc833502..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/odbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 23
-toc_title: Pilote ODBC
----
-
-# Pilote ODBC {#odbc-driver}
-
--   [Pilote officiel](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-odbc).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/odbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/tcp.md b/docs/fr/interfaces/tcp.md
deleted file mode 100644
index d1fa251e0e4..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/tcp.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 18
-toc_title: Interface Native (TCP)
----
-
-# Interface Native (TCP) {#native-interface-tcp}
-
-Le protocole natif est utilisé dans le [client de ligne de commande](cli.md), pour la communication inter-serveur pendant le traitement de requête distribué, et également dans d'autres programmes C++. Malheureusement, le protocole clickhouse natif n'a pas encore de spécification formelle, mais il peut être rétro-conçu à partir du code source ClickHouse (démarrage [ici](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/src/Client)) et/ou en interceptant et en analysant le trafic TCP.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/tcp/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/third-party/client-libraries.md b/docs/fr/interfaces/third-party/client-libraries.md
deleted file mode 100644
index 7949aa1d7cf..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/third-party/client-libraries.md
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 26
-toc_title: "Biblioth\xE8ques Clientes"
----
-
-# Bibliothèques clientes de développeurs tiers {#client-libraries-from-third-party-developers}
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Yandex ne **pas** maintenir les bibliothèques énumérées ci-dessous et n'ont pas fait de tests approfondis pour assurer leur qualité.
-
--   Python
-    -   [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm)
-    -   [clickhouse-chauffeur](https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driver)
-    -   [clickhouse-client](https://github.com/yurial/clickhouse-client)
-    -   [aiochclient](https://github.com/maximdanilchenko/aiochclient)
-    -   [asynch](https://github.com/long2ice/asynch)
--   PHP
-    -   [smi2 / phpclickhouse](https://packagist.org/packages/smi2/phpClickHouse)
-    -   [8bitov / clickhouse-PHP-client](https://packagist.org/packages/8bitov/clickhouse-php-client)
-    -   [bozerkins / clickhouse-client](https://packagist.org/packages/bozerkins/clickhouse-client)
-    -   [simpod / clickhouse-client](https://packagist.org/packages/simpod/clickhouse-client)
-    -   [seva-code/php-cliquez-maison-client](https://packagist.org/packages/seva-code/php-click-house-client)
-    -   [Client Seasclick c++ ](https://github.com/SeasX/SeasClick)
--   Aller
-    -   [clickhouse](https://github.com/kshvakov/clickhouse/)
-    -   [aller-clickhouse](https://github.com/roistat/go-clickhouse)
-    -   [mailrugo-clickhouse](https://github.com/mailru/go-clickhouse)
-    -   [golang-clickhouse](https://github.com/leprosus/golang-clickhouse)
--   NodeJs
-    -   [clickhouse (NodeJs)](https://github.com/TimonKK/clickhouse)
-    -   [node-clickhouse](https://github.com/apla/node-clickhouse)
--   Perl
-    -   [perl-DBD-ClickHouse](https://github.com/elcamlost/perl-DBD-ClickHouse)
-    -   [HTTP-ClickHouse](https://metacpan.org/release/HTTP-ClickHouse)
-    -   [AnyEvent-ClickHouse](https://metacpan.org/release/AnyEvent-ClickHouse)
--   Rubis
-    -   [ClickHouse (Ruby)](https://github.com/shlima/click_house)
-    -   [clickhouse-activerecord](https://github.com/PNixx/clickhouse-activerecord)
--   R
-    -   [clickhouse-r](https://github.com/hannesmuehleisen/clickhouse-r)
-    -   [RClickHouse](https://github.com/IMSMWU/RClickHouse)
--   Java
-    -   [clickhouse-client-java](https://github.com/VirtusAI/clickhouse-client-java)
-    -   [clickhouse-client](https://github.com/Ecwid/clickhouse-client)
--   Scala
-    -   [clickhouse-Scala-client](https://github.com/crobox/clickhouse-scala-client)
--   Kotlin
-    -   [AORM](https://github.com/TanVD/AORM)
--   C#
-    -   [Octonica.ClickHouseClient](https://github.com/Octonica/ClickHouseClient)
-    -   [ClickHouse.Ado](https://github.com/killwort/ClickHouse-Net)
-    -   [ClickHouse.Client](https://github.com/DarkWanderer/ClickHouse.Client)
-    -   [ClickHouse.Net](https://github.com/ilyabreev/ClickHouse.Net)
--   Elixir
-    -   [clickhousex](https://github.com/appodeal/clickhousex/)
-    -   [pilier](https://github.com/sofakingworld/pillar)
--   Nim
-    -   [nim-clickhouse](https://github.com/leonardoce/nim-clickhouse)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/client_libraries/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/third-party/gui.md b/docs/fr/interfaces/third-party/gui.md
deleted file mode 100644
index af25f86ee54..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/third-party/gui.md
+++ /dev/null
@@ -1,156 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 28
-toc_title: Les Interfaces Visuelles
----
-
-# Interfaces visuelles de développeurs tiers {#visual-interfaces-from-third-party-developers}
-
-## Open-Source {#open-source}
-
-### Tabix {#tabix}
-
-Interface Web pour ClickHouse dans le [Tabix](https://github.com/tabixio/tabix) projet.
-
-Caractéristique:
-
--   Fonctionne avec ClickHouse directement à partir du navigateur, sans avoir besoin d'installer un logiciel supplémentaire.
--   Éditeur de requête avec coloration syntaxique.
--   L'Auto-complétion des commandes.
--   Outils d'analyse graphique de l'exécution des requêtes.
--   Options de jeu de couleurs.
-
-[Documentation Tabix](https://tabix.io/doc/).
-
-### HouseOps {#houseops}
-
-[HouseOps](https://github.com/HouseOps/HouseOps) est une interface utilisateur / IDE pour OSX, Linux et Windows.
-
-Caractéristique:
-
--   Générateur de requêtes avec coloration syntaxique. Affichez la réponse dans une table ou une vue JSON.
--   Exporter les résultats de la requête au format CSV ou JSON.
--   Liste des processus avec des descriptions. Le mode d'écriture. Capacité à arrêter (`KILL`) processus.
--   Base de données du graphique. Affiche toutes les tables et leurs colonnes avec des informations supplémentaires.
--   Une vue rapide de la taille de la colonne.
--   La configuration du serveur.
-
-Les fonctionnalités suivantes sont prévues pour le développement:
-
--   Gestion de base de données.
--   La gestion des utilisateurs.
--   En temps réel l'analyse des données.
--   Surveillance de Cluster.
--   La gestion de Cluster.
--   Suivi des tables répliquées et Kafka.
-
-### Phare {#lighthouse}
-
-[Phare](https://github.com/VKCOM/lighthouse) est une interface web légère pour ClickHouse.
-
-Caractéristique:
-
--   Liste de Table avec filtrage et métadonnées.
--   Aperçu de la Table avec filtrage et tri.
--   Les requêtes en lecture seule exécution.
-
-### Redash {#redash}
-
-[Redash](https://github.com/getredash/redash) est une plate-forme pour la visualisation des données.
-
-Prise en charge de plusieurs sources de données, y compris ClickHouse, Redash peut joindre les résultats des requêtes provenant de différentes sources de données dans un ensemble de données final.
-
-Caractéristique:
-
--   Puissant éditeur de requêtes.
--   Explorateur de base de données.
--   Des outils de visualisation qui vous permettent de représenter des données sous différentes formes.
-
-### DBeaver {#dbeaver}
-
-[DBeaver](https://dbeaver.io/) - client de base de données de bureau universel avec support ClickHouse.
-
-Caractéristique:
-
--   Développement de requêtes avec mise en évidence de la syntaxe et complétion automatique.
--   Liste de Table avec filtres et recherche de métadonnées.
--   Aperçu des données de la Table.
--   Recherche en texte intégral.
-
-### clickhouse-cli {#clickhouse-cli}
-
-[clickhouse-cli](https://github.com/hatarist/clickhouse-cli) est un client de ligne de commande alternatif pour ClickHouse, écrit en Python 3.
-
-Caractéristique:
-
--   Complétion.
--   Coloration syntaxique pour les requêtes et la sortie de données.
--   Support Pager pour la sortie de données.
--   Commandes personnalisées de type PostgreSQL.
-
-### clickhouse-flamegraph {#clickhouse-flamegraph}
-
-[clickhouse-flamegraph](https://github.com/Slach/clickhouse-flamegraph) est un outil spécialisé pour visualiser la `system.trace_log` comme [flamegraph](http://www.brendangregg.com/flamegraphs.html).
-
-### clickhouse-plantuml {#clickhouse-plantuml}
-
-[cickhouse-plantuml](https://pypi.org/project/clickhouse-plantuml/) est un script à générer [PlantUML](https://plantuml.com/) schéma des schémas des tableaux.
-
-## Commercial {#commercial}
-
-### DataGrip {#datagrip}
-
-[DataGrip](https://www.jetbrains.com/datagrip/) est un IDE de base de données de JetBrains avec un support dédié pour ClickHouse. Il est également intégré dans D'autres outils basés sur IntelliJ: PyCharm, IntelliJ IDEA, GoLand, PhpStorm et autres.
-
-Caractéristique:
-
--   Achèvement du code très rapide.
--   Mise en évidence de la syntaxe ClickHouse.
--   Prise en charge des fonctionnalités spécifiques à ClickHouse, par exemple, les colonnes imbriquées, les moteurs de table.
--   Éditeur De Données.
--   Refactoring.
--   Recherche et Navigation.
-
-### Yandex DataLens {#yandex-datalens}
-
-[Yandex DataLens](https://cloud.yandex.ru/services/datalens) est un service de visualisation et d'analyse de données.
-
-Caractéristique:
-
--   Large gamme de visualisations disponibles, des graphiques à barres simples aux tableaux de bord complexes.
--   Les tableaux de bord pourraient être rendus publics.
--   Prise en charge de plusieurs sources de données, y compris ClickHouse.
--   Stockage de données matérialisées basé sur ClickHouse.
-
-DataLens est [disponible gratuitement](https://cloud.yandex.com/docs/datalens/pricing) pour les projets à faible charge, même pour un usage commercial.
-
--   [Documentation DataLens](https://cloud.yandex.com/docs/datalens/).
--   [Tutoriel](https://cloud.yandex.com/docs/solutions/datalens/data-from-ch-visualization) sur la visualisation des données à partir d'une base de données ClickHouse.
-
-### Logiciel Holistics {#holistics-software}
-
-[Holistics](https://www.holistics.io/) est une plate-forme de données à pile complète et un outil de business intelligence.
-
-Caractéristique:
-
--   E-mail automatisé, Slack et Google Sheet horaires de rapports.
--   Éditeur SQL avec visualisations, contrôle de version, auto-complétion, composants de requête réutilisables et filtres dynamiques.
--   Analyse intégrée des rapports et des tableaux de bord via iframe.
--   Préparation des données et capacités ETL.
--   Prise en charge de la modélisation des données SQL pour la cartographie relationnelle des données.
-
-### Looker {#looker}
-
-[Looker](https://looker.com) est une plate-forme de données et un outil de business intelligence avec prise en charge de plus de 50 dialectes de base de données, y compris ClickHouse. Looker est disponible en tant que plate-forme SaaS et auto-hébergé. Les utilisateurs peuvent utiliser Looker via le navigateur pour explorer les données, créer des visualisations et des tableaux de bord, planifier des rapports et partager leurs idées avec des collègues. Looker fournit un riche ensemble d'outils pour intégrer ces fonctionnalités dans d'autres applications, et une API
-pour intégrer les données avec d'autres applications.
-
-Caractéristique:
-
--   Développement facile et agile en utilisant LookML, un langage qui prend en charge curated
-    [La Modélisation Des Données](https://looker.com/platform/data-modeling) pour soutenir les auteurs et les utilisateurs finaux.
--   Intégration de flux de travail puissante via Looker [Actions De Données](https://looker.com/platform/actions).
-
-[Comment configurer ClickHouse dans Looker.](https://docs.looker.com/setup-and-management/database-config/clickhouse)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/gui/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/third-party/index.md b/docs/fr/interfaces/third-party/index.md
deleted file mode 100644
index fd721a39c3e..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/third-party/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: tiers
-toc_priority: 24
----
-
-
diff --git a/docs/fr/interfaces/third-party/integrations.md b/docs/fr/interfaces/third-party/integrations.md
deleted file mode 100644
index 1b74a49dc89..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/third-party/integrations.md
+++ /dev/null
@@ -1,110 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 27
-toc_title: "Int\xE9gration"
----
-
-# Bibliothèques d'intégration de développeurs tiers {#integration-libraries-from-third-party-developers}
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Yandex ne **pas** maintenir les outils et les bibliothèques énumérés ci-dessous et n'ont pas fait de tests approfondis pour assurer leur qualité.
-
-## Produits D'Infrastructure {#infrastructure-products}
-
--   Systèmes de gestion de bases de données relationnelles
-    -   [MySQL](https://www.mysql.com)
-        -   [mysql2ch](https://github.com/long2ice/mysql2ch)
-        -   [ProxySQL](https://github.com/sysown/proxysql/wiki/ClickHouse-Support)
-        -   [clickhouse-mysql-lecteur de données](https://github.com/Altinity/clickhouse-mysql-data-reader)
-        -   [horgh-réplicateur](https://github.com/larsnovikov/horgh-replicator)
-    -   [PostgreSQL](https://www.postgresql.org)
-        -   [clickhousedb_fdw](https://github.com/Percona-Lab/clickhousedb_fdw)
-        -   [infi.clickhouse_fdw](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_fdw) (utiliser [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm))
-        -   [pg2ch](https://github.com/mkabilov/pg2ch)
-        -   [clickhouse_fdw](https://github.com/adjust/clickhouse_fdw)
-    -   [MSSQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SQL_Server)
-        -   [ClickHouseMigrator](https://github.com/zlzforever/ClickHouseMigrator)
--   Files d'attente de messages
-    -   [Kafka](https://kafka.apache.org)
-        -   [clickhouse_sinker](https://github.com/housepower/clickhouse_sinker) (utiliser [Allez client](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-go/))
-        -   [stream-loader-clickhouse](https://github.com/adform/stream-loader)
--   Traitement de flux
-    -   [Flink](https://flink.apache.org)
-        -   [flink-clickhouse-évier](https://github.com/ivi-ru/flink-clickhouse-sink)
--   Objet de stockages
-    -   [S3](https://en.wikipedia.org/wiki/Amazon_S3)
-        -   [clickhouse-sauvegarde](https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup)
--   Orchestration de conteneur
-    -   [Kubernetes](https://kubernetes.io)
-        -   [clickhouse-opérateur](https://github.com/Altinity/clickhouse-operator)
--   Gestion de la Configuration
-    -   [marionnette](https://puppet.com)
-        -   [innogames / clickhouse](https://forge.puppet.com/innogames/clickhouse)
-        -   [mfedotov / clickhouse](https://forge.puppet.com/mfedotov/clickhouse)
--   Surveiller
-    -   [Graphite](https://graphiteapp.org)
-        -   [graphouse](https://github.com/yandex/graphouse)
-        -   [carbone-clickhouse](https://github.com/lomik/carbon-clickhouse) +
-        -   [graphite-clickhouse](https://github.com/lomik/graphite-clickhouse)
-        -   [graphite-CH-optimizer](https://github.com/innogames/graphite-ch-optimizer) - optimise les partitions calées dans [\* GraphiteMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md#graphitemergetree) si les règles de [configuration de cumul](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md#rollup-configuration) pourrait être appliquée
-    -   [Grafana](https://grafana.com/)
-        -   [clickhouse-grafana](https://github.com/Vertamedia/clickhouse-grafana)
-    -   [Prometheus](https://prometheus.io/)
-        -   [clickhouse_exporter](https://github.com/f1yegor/clickhouse_exporter)
-        -   [PromHouse](https://github.com/Percona-Lab/PromHouse)
-        -   [clickhouse_exporter](https://github.com/hot-wifi/clickhouse_exporter) (utiliser [Allez client](https://github.com/kshvakov/clickhouse/))
-    -   [Nagios](https://www.nagios.org/)
-        -   [check_clickhouse](https://github.com/exogroup/check_clickhouse/)
-        -   [check_clickhouse.py](https://github.com/innogames/igmonplugins/blob/master/src/check_clickhouse.py)
-    -   [Zabbix](https://www.zabbix.com)
-        -   [clickhouse-Zabbix-modèle](https://github.com/Altinity/clickhouse-zabbix-template)
-    -   [Sematext](https://sematext.com/)
-        -   [intégration de clickhouse](https://github.com/sematext/sematext-agent-integrations/tree/master/clickhouse)
--   Journalisation
-    -   [rsyslog](https://www.rsyslog.com/)
-        -   [omclickhouse](https://www.rsyslog.com/doc/master/configuration/modules/omclickhouse.html)
-    -   [fluentd](https://www.fluentd.org)
-        -   [maison de bois](https://github.com/flant/loghouse) (pour [Kubernetes](https://kubernetes.io))
-    -   [logagent](https://www.sematext.com/logagent)
-        -   [sortie logagent-plugin-clickhouse](https://sematext.com/docs/logagent/output-plugin-clickhouse/)
--   Geo
-    -   [MaxMind](https://dev.maxmind.com/geoip/)
-        -   [clickhouse-maxmind-geoip](https://github.com/AlexeyKupershtokh/clickhouse-maxmind-geoip)
-
-## Écosystèmes De Langage De Programmation {#programming-language-ecosystems}
-
--   Python
-    -   [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org)
-        -   [sqlalchemy-clickhouse](https://github.com/cloudflare/sqlalchemy-clickhouse) (utiliser [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm))
-    -   [Panda](https://pandas.pydata.org)
-        -   [pandahouse](https://github.com/kszucs/pandahouse)
--   PHP
-    -   [Doctrine](https://www.doctrine-project.org/)
-        -   [dbal-clickhouse](https://packagist.org/packages/friendsofdoctrine/dbal-clickhouse)
--   R
-    -   [dplyr](https://db.rstudio.com/dplyr/)
-        -   [RClickHouse](https://github.com/IMSMWU/RClickHouse) (utiliser [clickhouse-cpp](https://github.com/artpaul/clickhouse-cpp))
--   Java
-    -   [Hadoop](http://hadoop.apache.org)
-        -   [clickhouse-HDFS-chargeur](https://github.com/jaykelin/clickhouse-hdfs-loader) (utiliser [JDBC](../../sql-reference/table-functions/jdbc.md))
--   Scala
-    -   [Akka](https://akka.io)
-        -   [clickhouse-Scala-client](https://github.com/crobox/clickhouse-scala-client)
--   C#
-    -   [ADO.NET](https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/framework/data/adonet/ado-net-overview)
-        -   [ClickHouse.Ado](https://github.com/killwort/ClickHouse-Net)
-        -   [ClickHouse.Client](https://github.com/DarkWanderer/ClickHouse.Client)
-        -   [ClickHouse.Net](https://github.com/ilyabreev/ClickHouse.Net)
-        -   [ClickHouse.Net.Les Migrations](https://github.com/ilyabreev/ClickHouse.Net.Migrations)
--   Elixir
-    -   [Ecto](https://github.com/elixir-ecto/ecto)
-        -   [clickhouse_ecto](https://github.com/appodeal/clickhouse_ecto)
--   Ruby
-    -   [Ruby on Rails](https://rubyonrails.org/)
-        -   [activecube](https://github.com/bitquery/activecube)
-        -   [ActiveRecord](https://github.com/PNixx/clickhouse-activerecord)
-    -   [GraphQL](https://github.com/graphql)
-        -   [activecube-graphql](https://github.com/bitquery/activecube-graphql)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/integrations/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/interfaces/third-party/proxy.md b/docs/fr/interfaces/third-party/proxy.md
deleted file mode 100644
index 0283cc7fbe6..00000000000
--- a/docs/fr/interfaces/third-party/proxy.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 29
-toc_title: Proxy
----
-
-# Serveurs Proxy de développeurs tiers {#proxy-servers-from-third-party-developers}
-
-## chproxy {#chproxy}
-
-[chproxy](https://github.com/Vertamedia/chproxy), est un proxy HTTP et un équilibreur de charge pour la base de données ClickHouse.
-
-Caractéristique:
-
--   Routage par utilisateur et mise en cache des réponses.
--   Limites flexibles.
--   Renouvellement automatique du certificat SSL.
-
-Mis en œuvre dans Go.
-
-## KittenHouse {#kittenhouse}
-
-[KittenHouse](https://github.com/VKCOM/kittenhouse) est conçu pour être un proxy local entre ClickHouse et serveur d'applications dans le cas où il est impossible ou gênant d'insérer des données en mémoire tampon du côté de votre application.
-
-Caractéristique:
-
--   En mémoire et sur disque de données en mémoire tampon.
--   Routage par table.
--   Équilibrage de charge et vérification de la santé.
-
-Mis en œuvre dans Go.
-
-## ClickHouse-Vrac {#clickhouse-bulk}
-
-[ClickHouse-Vrac](https://github.com/nikepan/clickhouse-bulk) est un collecteur simple D'insertion de ClickHouse.
-
-Caractéristique:
-
--   Groupez les demandes et envoyez-les par seuil ou intervalle.
--   Plusieurs serveurs distants.
--   L'authentification de base.
-
-Mis en œuvre dans Go.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/interfaces/third-party/proxy/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/introduction/adopters.md b/docs/fr/introduction/adopters.md
deleted file mode 100644
index e970c61955c..00000000000
--- a/docs/fr/introduction/adopters.md
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
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-toc_priority: 8
-toc_title: Adoptant
----
-
-# Clickhouse Adopteurs {#clickhouse-adopters}
-
-!!! warning "Avertissement"
-    La liste suivante des entreprises utilisant ClickHouse et leurs histoires de réussite est assemblé à partir de sources publiques, pourrait donc différer de la réalité actuelle. Nous vous serions reconnaissants si vous partager l'histoire de l'adoption de ClickHouse dans votre entreprise et [ajouter à la liste](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/introduction/adopters.md), mais assurez-vous que vous n'aurez aucun problème de NDA en le faisant. Fournir des mises à jour avec des publications d'autres entreprises est également utile.
-
-| Entreprise                                                                                      | Industrie                           | Cas d'utilisation            | La Taille De Cluster                                            | (Onu)Taille Des Données Compressées<abbr title="of single replica"><sup>\*</sup></abbr> | Référence                                                                                                                                                                                                                        |
-|-------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------|------------------------------|-----------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| <a href="https://2gis.ru" class="favicon">2gis</a>                                              | Cartographie                        | Surveiller                   | —                                                               | —                                                                                       | [Parler en russe, juillet 2019](https://youtu.be/58sPkXfq6nw)                                                                                                                                                                    |
-| <a href="https://alohabrowser.com/" class="favicon">Aloha Browser</a>                           | Mobile App                          | Navigateur backend           | —                                                               | —                                                                                       | [Diapositives en russe, mai 2019](https://github.com/yandex/clickhouse-presentations/blob/master/meetup22/aloha.pdf)                                                                                                             |
-| <a href="https://amadeus.com/" class="favicon">Amadeus</a>                                      | Voyage                              | Analytics                    | —                                                               | —                                                                                       | [Communiqué De Presse, Avril 2018](https://www.altinity.com/blog/2018/4/5/amadeus-technologies-launches-investment-and-insights-tool-based-on-machine-learning-and-strategy-algorithms)                                          |
-| <a href="https://www.appsflyer.com" class="favicon">Appsflyer</a>                               | Mobile analytics                    | Produit principal            | —                                                               | —                                                                                       | [Parler en russe, juillet 2019](https://www.youtube.com/watch?v=M3wbRlcpBbY)                                                                                                                                                     |
-| <a href="https://arenadata.tech/" class="favicon">ArenaData</a>                                 | Plate-Forme De Données              | Produit principal            | —                                                               | —                                                                                       | [Diapositives en russe, décembre 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup38/indexes.pdf)                                                                                                  |
-| <a href="https://badoo.com" class="favicon">Badoo</a>                                           | Rencontres                          | Timeseries                   | —                                                               | —                                                                                       | [Diapositives en russe, décembre 2019](https://presentations.clickhouse.tech/meetup38/forecast.pdf)                                                                                                                              |
-| <a href="https://www.benocs.com/" class="favicon">Benocs</a>                                    | Télémétrie et analyse de réseau     | Produit Principal            | —                                                               | —                                                                                       | [Diapositives en anglais, octobre 2017](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup9/lpm.pdf)                                                                                                      |
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-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/adopters/) <!--hide-->
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-toc_priority: 4
-toc_title: "particularit\xE9"
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-
-# Caractéristiques distinctives de ClickHouse {#distinctive-features-of-clickhouse}
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-## Vrai SGBD orienté colonne {#true-column-oriented-dbms}
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-Dans un vrai SGBD orienté colonne, aucune donnée supplémentaire n'est stockée avec les valeurs. Entre autres choses, cela signifie que les valeurs de longueur constante doivent être prises en charge, pour éviter de stocker leur longueur “number” à côté de ces valeurs. Par exemple, un milliard de valeurs de type UInt8 devrait consommer environ 1 Go non compressé, ou cela affecte fortement l'utilisation du processeur. Il est essentiel de stocker des données de manière compacte (sans “garbage”) même lorsqu'il n'est pas compressé, puisque la vitesse de décompression (utilisation du processeur) dépend principalement du volume de données non compressées.
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-Il est à noter car il existe des systèmes qui peuvent stocker des valeurs de différentes colonnes séparément, mais qui ne peuvent pas traiter efficacement les requêtes analytiques en raison de leur optimisation pour d'autres scénarios. Les exemples sont HBase, BigTable, Cassandra et HyperTable. Dans ces systèmes, vous obtiendriez un débit d'environ cent mille lignes par seconde, mais pas des centaines de millions de lignes par seconde.
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-Il est également intéressant de noter que ClickHouse est un système de gestion de base de données, pas une seule base de données. ClickHouse permet de créer des tables et des bases de données en cours d'exécution, de charger des données et d'exécuter des requêtes sans reconfigurer et redémarrer le serveur.
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-## Compression De Données {#data-compression}
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-Certains SGBD orientés colonne (InfiniDB CE et MonetDB) n'utilisent pas la compression de données. Cependant, la compression des données joue un rôle clé dans la réalisation d'excellentes performances.
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-## Stockage de données sur disque {#disk-storage-of-data}
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-Garder les données physiquement triées par clé primaire permet d'extraire des données pour ses valeurs spécifiques ou plages de valeurs avec une faible latence, moins de quelques dizaines de millisecondes. Certains SGBD orientés colonne (tels que SAP HANA et Google PowerDrill) ne peuvent fonctionner qu'en RAM. Cette approche encourage l'allocation d'un budget matériel plus important que ce qui est nécessaire pour l'analyse en temps réel. ClickHouse est conçu pour fonctionner sur des disques durs réguliers, ce qui signifie que le coût par Go de stockage de données est faible, mais SSD et RAM supplémentaire sont également entièrement utilisés si disponible.
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-## Traitement parallèle sur plusieurs cœurs {#parallel-processing-on-multiple-cores}
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-Les grandes requêtes sont parallélisées naturellement, en prenant toutes les ressources nécessaires disponibles sur le serveur actuel.
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-## Traitement distribué sur plusieurs serveurs {#distributed-processing-on-multiple-servers}
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-Presque aucun des SGBD en colonnes mentionnés ci-dessus ne prend en charge le traitement des requêtes distribuées.
-Dans ClickHouse, les données peuvent résider sur différents fragments. Chaque fragment peut être un groupe de répliques utilisées pour la tolérance aux pannes. Tous les fragments sont utilisés pour exécuter une requête en parallèle, de façon transparente pour l'utilisateur.
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-## Prise en charge SQL {#sql-support}
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-ClickHouse prend en charge un langage de requête déclarative basé sur SQL qui est identique à la norme SQL dans de nombreux cas.
-Les requêtes prises en charge incluent les clauses GROUP BY, ORDER BY, les sous-requêtes in FROM, IN et JOIN, ainsi que les sous-requêtes scalaires.
-Les sous-requêtes dépendantes et les fonctions de fenêtre ne sont pas prises en charge.
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-## Moteur Vectoriel {#vector-engine}
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-Les données ne sont pas seulement stockées par des colonnes, mais sont traitées par des vecteurs (parties de colonnes), ce qui permet d'atteindre une efficacité élevée du processeur.
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-## Données en temps réel des Mises à jour {#real-time-data-updates}
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-ClickHouse prend en charge les tables avec une clé primaire. Pour effectuer rapidement des requêtes sur la plage de la clé primaire, les données sont triées progressivement à l'aide de l'arborescence de fusion. Pour cette raison, les données peuvent être continuellement ajoutées à la table. Pas de verrouillage lorsque de nouvelles données sont ingérés.
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-## Index {#index}
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-Avoir une donnée physiquement triée par clé primaire permet d'extraire des données pour ses valeurs spécifiques ou plages de valeurs avec une faible latence, moins de quelques dizaines de millisecondes.
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-## Convient pour les requêtes en ligne {#suitable-for-online-queries}
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-Faible latence signifie que les requêtes peuvent être traitées sans délai et sans essayer de préparer une réponse à l'avance, au même moment pendant le chargement de la page de l'interface utilisateur. En d'autres termes, en ligne.
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-## Prise en charge des calculs approximatifs {#support-for-approximated-calculations}
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-ClickHouse offre différentes façons d'échanger la précision pour la performance:
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-1.  Fonctions d'agrégation pour le calcul approximatif du nombre de valeurs distinctes, de médianes et de quantiles.
-2.  L'exécution d'une requête basée sur une partie (échantillon) de données et obtenir un pseudo résultat. Dans ce cas, proportionnellement, moins de données sont récupérées à partir du disque.
-3.  L'exécution d'une agrégation pour un nombre limité de clés aléatoires, au lieu de toutes les clés. Sous certaines conditions pour la distribution des clés dans les données, cela fournit un résultat raisonnablement précis tout en utilisant moins de ressources.
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-## Prise en charge de la réplication et de l'intégrité des données {#data-replication-and-data-integrity-support}
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-ClickHouse utilise la réplication multi-maître asynchrone. Après avoir été écrit dans n'importe quelle réplique disponible, toutes les répliques restantes récupèrent leur copie en arrière-plan. Le système conserve des données identiques sur différentes répliques. La récupération après la plupart des échecs est effectuée automatiquement ou semi-automatiquement dans les cas complexes.
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-Pour plus d'informations, consultez la section [Réplication des données](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
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-## Caractéristiques qui peuvent être considérées comme des inconvénients {#clickhouse-features-that-can-be-considered-disadvantages}
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-1.  Pas de transactions à part entière.
-2.  Manque de capacité à modifier ou supprimer des données déjà insérées avec un taux élevé et une faible latence. Des suppressions et des mises à jour par lots sont disponibles pour nettoyer ou modifier les données, par exemple pour [GDPR](https://gdpr-info.eu).
-3.  L'index clairsemé rend ClickHouse pas si approprié pour les requêtes ponctuelles récupérant des lignes simples par leurs clés.
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-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/distinctive_features/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/introduction/history.md b/docs/fr/introduction/history.md
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-toc_priority: 7
-toc_title: Histoire
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-# Histoire De ClickHouse {#clickhouse-history}
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-ClickHouse a été développé initialement au pouvoir [Yandex.Metrica](https://metrica.yandex.com/), [la deuxième plus grande plateforme d'analyse dans le monde](http://w3techs.com/technologies/overview/traffic_analysis/all) et continue à être le composant de base de ce système. Avec plus de 13 Billions d'enregistrements dans la base de données et plus de 20 milliards d'événements par jour, ClickHouse permet de générer des rapports personnalisés à la volée directement à partir de données non agrégées. Cet article couvre brièvement les objectifs de ClickHouse dans les premiers stades de son développement.
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-Yandex.Metrica construit des rapports personnalisés à la volée en fonction des hits et des sessions, avec des segments arbitraires définis par l'utilisateur. Faisant souvent requiert la construction d'agrégats complexes, tels que le nombre d'utilisateurs uniques. De nouvelles données pour la création d'un rapport arrivent en temps réel.
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-En avril 2014, Yandex.Metrica suivait environ 12 milliards d'événements (pages vues et clics) par jour. Tous ces événements doivent être stockés à créer des rapports personnalisés. Une seule requête peut exiger de la numérisation de millions de lignes en quelques centaines de millisecondes, ou des centaines de millions de lignes en quelques secondes.
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-## Utilisation dans Yandex.Metrica et autres Services Yandex {#usage-in-yandex-metrica-and-other-yandex-services}
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-ClickHouse sert à des fins multiples dans Yandex.Metrica.
-Sa tâche principale est de créer des rapports en mode en ligne en utilisant des données non agrégées. Il utilise un cluster de 374 serveurs qui stockent plus de 20,3 billions de lignes dans la base de données. Le volume de données compressées est d'environ 2 PB, sans tenir compte des doublons et des répliques. Le volume de données non compressées (au format TSV) serait d'environ 17 PB.
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-ClickHouse joue également un rôle clé dans les processus suivants:
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--   Stockage des données pour la relecture de Session de Yandex.Metrica.
--   Traitement des données intermédiaires.
--   Création de rapports globaux avec Analytics.
--   Exécution de requêtes pour le débogage du Yandex.Moteur Metrica.
--   Analyse des journaux de L'API et de l'interface utilisateur.
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-De nos jours, il existe plusieurs dizaines d'installations ClickHouse dans D'autres services et départements Yandex: recherche verticale, E-commerce, Publicité, business analytics, développement mobile, Services personnels et autres.
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-## Données agrégées et non agrégées {#aggregated-and-non-aggregated-data}
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-Il y a une opinion répandue que pour calculer efficacement les statistiques, vous devez agréger les données car cela réduit le volume de données.
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-Mais l'agrégation de données est livré avec beaucoup de limitations:
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--   Vous devez disposer d'une liste prédéfinie des rapports requis.
--   L'utilisateur ne peut pas créer de rapports personnalisés.
--   Lors de l'agrégation sur un grand nombre de clés distinctes, le volume de données est à peine réduit, l'agrégation est donc inutile.
--   Pour un grand nombre de rapports, il y a trop de variations d'agrégation (explosion combinatoire).
--   Lors de l'agrégation de clés avec une cardinalité élevée (telles que les URL), le volume de données n'est pas réduit de beaucoup (moins de deux fois).
--   Pour cette raison, le volume de données avec l'agrégation peut augmenter au lieu de diminuer.
--   Les utilisateurs ne voient pas tous les rapports que nous générons pour eux. Une grande partie de ces calculs est inutile.
--   L'intégrité logique des données peut être violée pour diverses agrégations.
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-Si nous n'agrégeons rien et travaillons avec des données non agrégées, cela pourrait réduire le volume des calculs.
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-Cependant, avec l'agrégation, une partie importante du travail est déconnectée et achevée relativement calmement. En revanche, les calculs en ligne nécessitent un calcul aussi rapide que possible, car l'utilisateur attend le résultat.
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-Yandex.Metrica dispose d'un système spécialisé d'agrégation des données appelé Metrage, qui a été utilisé pour la majorité des rapports.
-À partir de 2009, Yandex.Metrica a également utilisé une base de données OLAP spécialisée pour les données non agrégées appelée OLAPServer, qui était auparavant utilisée pour le générateur de rapports.
-OLAPServer a bien fonctionné pour les données non agrégées, mais il avait de nombreuses restrictions qui ne lui permettaient pas d'être utilisé pour tous les rapports comme souhaité. Ceux-ci comprenaient le manque de prise en charge des types de données (uniquement des nombres) et l'incapacité de mettre à jour progressivement les données en temps réel (cela ne pouvait être fait qu'en réécrivant les données quotidiennement). OLAPServer n'est pas un SGBD, mais une base de données spécialisée.
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-L'objectif initial de ClickHouse était de supprimer les limites D'OLAPServer et de résoudre le problème du travail avec des données non agrégées pour tous les rapports, mais au fil des ans, il est devenu un système de gestion de base de données polyvalent adapté à un large éventail de tâches analytiques.
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-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/history/) <!--hide-->
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-toc_folder_title: Introduction
-toc_priority: 1
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-
-
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-toc_priority: 6
-toc_title: Performance
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-
-# Performance {#performance}
-
-Selon les résultats des tests internes chez Yandex, ClickHouse affiche les meilleures performances (à la fois le débit le plus élevé pour les requêtes longues et la latence la plus faible pour les requêtes courtes) pour des scénarios d'exploitation comparables parmi les systèmes de sa classe disponibles pour les tests. Vous pouvez afficher les résultats du test sur un [page séparée](https://clickhouse.tech/benchmark/dbms/).
-
-De nombreux points de repère indépendants sont arrivés à des conclusions similaires. Ils ne sont pas difficiles à trouver en utilisant une recherche sur internet, ou vous pouvez voir [notre petite collection de liens](https://clickhouse.tech/#independent-benchmarks).
-
-## Débit pour une seule grande requête {#throughput-for-a-single-large-query}
-
-Le débit peut être mesuré en lignes par seconde ou en mégaoctets par seconde. Si les données sont placées dans le cache de page, une requête pas trop complexe est traitée sur du matériel moderne à une vitesse d'environ 2-10 GB / s de données non compressées sur un seul serveur (pour les cas les plus simples, la vitesse peut atteindre 30 GB/s). Si les données ne sont pas placées dans le cache de page, la vitesse dépend du sous-système de disque et du taux de compression des données. Par exemple, si le sous-système de disque permet de lire des données à 400 Mo/s et que le taux de compression des données est de 3, la vitesse devrait être d'environ 1,2 Go/s. Pour obtenir la vitesse en lignes par seconde, divisez la vitesse en octets par seconde par la taille totale des colonnes utilisées dans la requête. Par exemple, si 10 octets de colonnes sont extraites, la vitesse devrait être d'environ 100 à 200 millions de lignes par seconde.
-
-La vitesse de traitement augmente presque linéairement pour le traitement distribué, mais seulement si le nombre de lignes résultant de l'agrégation ou du tri n'est pas trop important.
-
-## Latence Lors Du Traitement Des Requêtes Courtes {#latency-when-processing-short-queries}
-
-Si une requête utilise une clé primaire et ne sélectionne pas trop de colonnes et de lignes à traiter (des centaines de milliers), Vous pouvez vous attendre à moins de 50 millisecondes de latence (un seul chiffre de millisecondes dans le meilleur des cas) si les données sont placées dans le cache de page. Sinon, la latence est principalement dominée par le nombre de recherches. Si vous utilisez des lecteurs de disque rotatifs, pour un système qui n'est pas surchargé, la latence peut être estimée avec cette formule: `seek time (10 ms) * count of columns queried * count of data parts`.
-
-## Débit lors du traitement d'une grande quantité de requêtes courtes {#throughput-when-processing-a-large-quantity-of-short-queries}
-
-Dans les mêmes conditions, ClickHouse peut traiter plusieurs centaines de requêtes par seconde sur un seul serveur (jusqu'à plusieurs milliers dans le meilleur des cas). Étant donné que ce scénario n'est pas typique pour les SGBD analytiques, nous vous recommandons d'attendre un maximum de 100 requêtes par seconde.
-
-## Performances Lors De L'Insertion De Données {#performance-when-inserting-data}
-
-Nous vous recommandons d'insérer des données dans des paquets d'au moins 1000 lignes, ou pas plus qu'une seule demande par seconde. Lors de l'insertion dans une table MergeTree à partir d'un dump séparé par des tabulations, la vitesse d'insertion peut être de 50 à 200 Mo/s. Si les lignes insérées ont une taille d'environ 1 KO, La vitesse sera de 50 000 à 200 000 lignes par seconde. Si les lignes sont petites, les performances peuvent être plus élevées en lignes par seconde (sur les données du système de bannière -`>` 500 000 lignes par seconde; sur les données de Graphite -`>` 1 000 000 lignes par seconde). Pour améliorer les performances, vous pouvez effectuer plusieurs requêtes D'insertion en parallèle, qui s'adaptent linéairement.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/performance/) <!--hide-->
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-toc_priority: 48
-toc_title: "Le Contr\xF4le d'acc\xE8s et de Gestion de Compte"
----
-
-# Le Contrôle d'accès et de Gestion de Compte {#access-control}
-
-Clickhouse prend en charge la gestion du contrôle d'accès basée sur [RBAC](https://en.wikipedia.org/wiki/Role-based_access_control) approche.
-
-Entités d'accès ClickHouse:
-- [Compte d'utilisateur](#user-account-management)
-- [Rôle](#role-management)
-- [La Ligne Politique](#row-policy-management)
-- [Les Paramètres De Profil](#settings-profiles-management)
-- [Quota](#quotas-management)
-
-Vous pouvez configurer des entités d'accès à l'aide de:
-
--   Flux de travail piloté par SQL.
-
-    Vous avez besoin de [permettre](#enabling-access-control) cette fonctionnalité.
-
--   Serveur [les fichiers de configuration](configuration-files.md) `users.xml` et `config.xml`.
-
-Nous vous recommandons D'utiliser un workflow piloté par SQL. Les deux méthodes de configuration fonctionnent simultanément, donc si vous utilisez les fichiers de configuration du serveur pour gérer les comptes et les droits d'accès, vous pouvez passer doucement au flux de travail piloté par SQL.
-
-!!! note "Avertissement"
-    Vous ne pouvez pas gérer la même entité d'accès par les deux méthodes de configuration simultanément.
-
-## Utilisation {#access-control-usage}
-
-Par défaut, le serveur ClickHouse fournit le compte utilisateur `default` ce qui n'est pas autorisé à utiliser le contrôle D'accès piloté par SQL et la gestion de compte, mais a tous les droits et autorisations. Le `default` compte d'utilisateur est utilisé dans tous les cas, lorsque l'utilisateur n'est pas défini, par exemple, lors de la connexion du client ou dans les requêtes distribuées. Dans le traitement des requêtes distribuées, un compte utilisateur par défaut est utilisé si la configuration du serveur ou du cluster ne spécifie pas [d'utilisateur et mot de passe](../engines/table-engines/special/distributed.md) propriété.
-
-Si vous commencez simplement à utiliser ClickHouse, vous pouvez utiliser le scénario suivant:
-
-1.  [Permettre](#enabling-access-control) Contrôle D'accès piloté par SQL et gestion de compte pour le `default` utilisateur.
-2.  Connexion en vertu de la `default` compte d'utilisateur et de créer tous les utilisateurs. N'oubliez pas de créer un compte d'administrateur (`GRANT ALL ON *.* WITH GRANT OPTION TO admin_user_account`).
-3.  [Restreindre les autorisations](settings/permissions-for-queries.md#permissions_for_queries) pour l' `default` utilisateur et désactiver le contrôle D'accès piloté par SQL et la gestion des comptes pour elle.
-
-### Propriétés de la Solution actuelle {#access-control-properties}
-
--   Vous pouvez accorder des autorisations pour les bases de données et les tables même si elles n'existent pas.
--   Si une table a été supprimée, tous les privilèges correspondant à cette table ne sont pas révoqués. Ainsi, si une nouvelle table est créée plus tard avec le même nom, tous les privilèges redeviennent réels. Pour révoquer les privilèges correspondant à la table supprimée, vous devez effectuer, par exemple, l' `REVOKE ALL PRIVILEGES ON db.table FROM ALL` requête.
--   Il n'y a pas de paramètres de durée de vie pour les privilèges.
-
-## Compte d'utilisateur {#user-account-management}
-
-Un compte d'utilisateur est une entité qui permet d'autoriser quelqu'un à ClickHouse. Un compte utilisateur contient:
-
--   Informations d'Identification.
--   [Privilège](../sql-reference/statements/grant.md#grant-privileges) qui définissent l'étendue des requêtes que l'utilisateur peut effectuer.
--   Hôtes à partir desquels la connexion au serveur ClickHouse est autorisée.
--   Rôles accordés et par défaut.
--   Paramètres avec leurs contraintes qui s'appliquent par défaut lors de la connexion de l'utilisateur.
--   Profils de paramètres assignés.
-
-Des privilèges à un compte d'utilisateur peuvent être accordés par [GRANT](../sql-reference/statements/grant.md) requête ou en attribuant [rôle](#role-management). Pour révoquer les privilèges d'un utilisateur, ClickHouse fournit [REVOKE](../sql-reference/statements/revoke.md) requête. Pour lister les privilèges d'un utilisateur, utilisez - [SHOW GRANTS](../sql-reference/statements/show.md#show-grants-statement) déclaration.
-
-Gestion des requêtes:
-
--   [CREATE USER](../sql-reference/statements/create.md#create-user-statement)
--   [ALTER USER](../sql-reference/statements/alter.md#alter-user-statement)
--   [DROP USER](../sql-reference/statements/misc.md#drop-user-statement)
--   [SHOW CREATE USER](../sql-reference/statements/show.md#show-create-user-statement)
-
-### Paramètres Application {#access-control-settings-applying}
-
-Les paramètres peuvent être définis de différentes manières: pour un compte utilisateur, dans ses profils de rôles et de paramètres accordés. Lors d'une connexion utilisateur, si un paramètre est défini dans différentes entités d'accès, la valeur et les contraintes de ce paramètre sont appliquées par les priorités suivantes (de plus haut à plus bas):
-
-1.  Paramètre de compte utilisateur.
-2.  Les paramètres de rôles par défaut du compte d'utilisateur. Si un paramètre est défini dans certains rôles, l'ordre de la mise en application n'est pas défini.
-3.  Les paramètres dans les profils de paramètres attribués à un utilisateur ou à ses rôles par défaut. Si un paramètre est défini dans certains profils, l'ordre d'application des paramètres n'est pas défini.
-4.  Paramètres appliqués à l'ensemble du serveur par défaut [profil par défaut](server-configuration-parameters/settings.md#default-profile).
-
-## Rôle {#role-management}
-
-Le rôle est un conteneur pour l'accès des entités qui peuvent être accordées à un compte d'utilisateur.
-
-Rôle contient:
-
--   [Privilège](../sql-reference/statements/grant.md#grant-privileges)
--   Paramètres et contraintes
--   Liste des rôles attribués
-
-Gestion des requêtes:
-
--   [CREATE ROLE](../sql-reference/statements/create.md#create-role-statement)
--   [ALTER ROLE](../sql-reference/statements/alter.md#alter-role-statement)
--   [DROP ROLE](../sql-reference/statements/misc.md#drop-role-statement)
--   [SET ROLE](../sql-reference/statements/misc.md#set-role-statement)
--   [SET DEFAULT ROLE](../sql-reference/statements/misc.md#set-default-role-statement)
--   [SHOW CREATE ROLE](../sql-reference/statements/show.md#show-create-role-statement)
-
-Les privilèges d'un rôle peuvent être accordés par [GRANT](../sql-reference/statements/grant.md) requête. Pour révoquer les privilèges D'un rôle ClickHouse fournit [REVOKE](../sql-reference/statements/revoke.md) requête.
-
-## La Ligne Politique {#row-policy-management}
-
-La stratégie de ligne est un filtre qui définit les lignes disponibles pour un utilisateur ou pour un rôle. La stratégie de ligne contient des filtres pour une table spécifique et une liste de rôles et / ou d'utilisateurs qui doivent utiliser cette stratégie de ligne.
-
-Gestion des requêtes:
-
--   [CREATE ROW POLICY](../sql-reference/statements/create.md#create-row-policy-statement)
--   [ALTER ROW POLICY](../sql-reference/statements/alter.md#alter-row-policy-statement)
--   [DROP ROW POLICY](../sql-reference/statements/misc.md#drop-row-policy-statement)
--   [SHOW CREATE ROW POLICY](../sql-reference/statements/show.md#show-create-row-policy-statement)
-
-## Les Paramètres De Profil {#settings-profiles-management}
-
-Paramètres profil est une collection de [paramètre](settings/index.md). Le profil paramètres contient les paramètres et les contraintes, ainsi que la liste des rôles et/ou des utilisateurs auxquels ce quota est appliqué.
-
-Gestion des requêtes:
-
--   [CREATE SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/create.md#create-settings-profile-statement)
--   [ALTER SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/alter.md#alter-settings-profile-statement)
--   [DROP SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/misc.md#drop-settings-profile-statement)
--   [SHOW CREATE SETTINGS PROFILE](../sql-reference/statements/show.md#show-create-settings-profile-statement)
-
-## Quota {#quotas-management}
-
-Le Quota limite l'utilisation des ressources. Voir [Quota](quotas.md).
-
-Quota contient un ensemble de limites pour certaines durées, et la liste des rôles et/ou des utilisateurs qui devrait utiliser ce quota.
-
-Gestion des requêtes:
-
--   [CREATE QUOTA](../sql-reference/statements/create.md#create-quota-statement)
--   [ALTER QUOTA](../sql-reference/statements/alter.md#alter-quota-statement)
--   [DROP QUOTA](../sql-reference/statements/misc.md#drop-quota-statement)
--   [SHOW CREATE QUOTA](../sql-reference/statements/show.md#show-create-quota-statement)
-
-## Activation du contrôle D'accès piloté par SQL et de la gestion de Compte {#enabling-access-control}
-
--   Configurez un répertoire pour le stockage des configurations.
-
-    Clickhouse stocke les configurations d'entité d'accès dans le dossier défini dans [access_control_path](server-configuration-parameters/settings.md#access_control_path) paramètre de configuration du serveur.
-
--   Activez le contrôle D'accès piloté par SQL et la gestion de compte pour au moins un compte d'utilisateur.
-
-    Par défaut, le contrôle D'accès piloté par SQL et la gestion des comptes sont activés pour tous les utilisateurs. Vous devez configurer au moins un utilisateur dans le `users.xml` fichier de configuration et affecter 1 au [access_management](settings/settings-users.md#access_management-user-setting) paramètre.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/access_rights/) <!--hide-->
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@@ -1,41 +0,0 @@
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-toc_priority: 49
-toc_title: "La Sauvegarde Des Donn\xE9es"
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-
-# La Sauvegarde Des Données {#data-backup}
-
-Alors [réplication](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) provides protection from hardware failures, it does not protect against human errors: accidental deletion of data, deletion of the wrong table or a table on the wrong cluster, and software bugs that result in incorrect data processing or data corruption. In many cases mistakes like these will affect all replicas. ClickHouse has built-in safeguards to prevent some types of mistakes — for example, by default [vous ne pouvez pas simplement supprimer des tables avec un moteur de type MergeTree contenant plus de 50 Go de données](server-configuration-parameters/settings.md#max-table-size-to-drop). Toutefois, ces garanties ne couvrent pas tous les cas possibles et peuvent être contournés.
-
-Afin d'atténuer efficacement les erreurs humaines possibles, vous devez préparer soigneusement une stratégie de sauvegarde et de restauration de vos données **préalablement**.
-
-Chaque entreprise a différentes ressources disponibles et les exigences de l'entreprise, donc il n'y a pas de solution universelle pour les sauvegardes et restaurations ClickHouse qui s'adaptera à toutes les situations. Ce qui fonctionne pour un gigaoctet de données ne fonctionnera probablement pas pour des dizaines de pétaoctets. Il existe une variété d'approches possibles avec leurs propres avantages et inconvénients, qui sera discuté ci-dessous. C'est une bonne idée d'utiliser plusieurs approches au lieu d'un seul, afin de compenser leurs lacunes.
-
-!!! note "Note"
-    Gardez à l'esprit que si vous avez sauvegardé quelque chose et que vous n'avez jamais essayé de le restaurer, il est probable que la restauration ne fonctionnera pas correctement lorsque vous en avez réellement besoin (ou du moins cela prendra plus de temps que ce que les entreprises peuvent tolérer). Donc, quelle que soit l'approche de sauvegarde que vous choisissez, assurez-vous d'automatiser le processus de restauration et de le pratiquer sur un cluster clickhouse de rechange régulièrement.
-
-## Dupliquer Les Données Sources Ailleurs {#duplicating-source-data-somewhere-else}
-
-Souvent, les données qui sont ingérées dans ClickHouse sont livrées via une sorte de file d'attente persistante, telle que [Apache Kafka](https://kafka.apache.org). Dans ce cas, il est possible de configurer un ensemble supplémentaire d'abonnés qui liront le même flux de données pendant qu'il est écrit dans ClickHouse et le stockeront dans un stockage à froid quelque part. La plupart des entreprises ont déjà un stockage à froid recommandé par défaut, qui pourrait être un magasin d'objets ou un système de fichiers distribué comme [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html).
-
-## Instantanés Du Système De Fichiers {#filesystem-snapshots}
-
-Certains systèmes de fichiers locaux fournissent des fonctionnalités d'instantané (par exemple, [ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS)), mais ils pourraient ne pas être le meilleur choix pour servir les requêtes actives. Une solution possible consiste à créer des répliques supplémentaires avec ce type de système de fichiers et à les exclure du [Distribué](../engines/table-engines/special/distributed.md) les tables qui sont utilisés pour `SELECT` requête. Les instantanés sur ces répliques seront hors de portée des requêtes qui modifient les données. En prime, ces répliques pourraient avoir des configurations matérielles spéciales avec plus de disques attachés par serveur, ce qui serait rentable.
-
-## clickhouse-copieur {#clickhouse-copier}
-
-[clickhouse-copieur](utilities/clickhouse-copier.md) est un outil polyvalent qui a été initialement créé pour re-shard petaoctet - sized tables. Il peut également être utilisé à des fins de sauvegarde et de restauration car il copie de manière fiable les données entre les tables ClickHouse et les clusters.
-
-Pour de plus petits volumes de données, un simple `INSERT INTO ... SELECT ...` les tables distantes peuvent également fonctionner.
-
-## Manipulations avec des pièces {#manipulations-with-parts}
-
-ClickHouse permet d'utiliser le `ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION ...` requête pour créer une copie locale des partitions de table. Ceci est implémenté en utilisant des liens durs vers le `/var/lib/clickhouse/shadow/` dossier, donc il ne consomme généralement pas d'espace disque supplémentaire pour les anciennes données. Les copies créées des fichiers ne sont pas gérées par clickhouse server, vous pouvez donc les laisser là: vous aurez une sauvegarde simple qui ne nécessite aucun système externe supplémentaire, mais elle sera toujours sujette à des problèmes matériels. Pour cette raison, il est préférable de les copier à distance vers un autre emplacement, puis de supprimer les copies locales. Les systèmes de fichiers distribués et les magasins d'objets sont toujours une bonne option pour cela, mais les serveurs de fichiers attachés normaux avec une capacité suffisante peuvent également fonctionner (dans ce cas, le transfert se fera via le système de fichiers réseau ou peut-être [rsync](https://en.wikipedia.org/wiki/Rsync)).
-
-Pour plus d'informations sur les requêtes liées aux manipulations de [Modifier la documentation](../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
-
-Un outil tiers est disponible pour automatiser cette approche: [clickhouse-sauvegarde](https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/backup/) <!--hide-->
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deleted file mode 100644
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--- a/docs/fr/operations/configuration-files.md
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@@ -1,57 +0,0 @@
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-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 50
-toc_title: Fichiers De Configuration
----
-
-# Fichiers De Configuration {#configuration_files}
-
-ClickHouse prend en charge la gestion de la configuration multi-fichiers. Le fichier de configuration du serveur principal est `/etc/clickhouse-server/config.xml`. Les autres fichiers doivent être dans le `/etc/clickhouse-server/config.d` répertoire.
-
-!!! note "Note"
-    Tous les fichiers de configuration doivent être au format XML. Aussi, ils doivent avoir le même élément racine, généralement `<yandex>`.
-
-Certains paramètres spécifiés dans le fichier de configuration principal peuvent être remplacés dans d'autres fichiers de configuration. Le `replace` ou `remove` les attributs peuvent être spécifiés pour les éléments de ces fichiers de configuration.
-
-Si ni l'un ni l'autre n'est spécifié, il combine le contenu des éléments de manière récursive, remplaçant les valeurs des enfants en double.
-
-Si `replace` est spécifié, il remplace l'élément entier par celui spécifié.
-
-Si `remove` est spécifié, il supprime l'élément.
-
-La configuration peut également définir “substitutions”. Si un élément a le `incl` attribut, la substitution correspondante du fichier sera utilisée comme valeur. Par défaut, le chemin d'accès au fichier avec des substitutions est `/etc/metrika.xml`. Ceci peut être changé dans le [include_from](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-include_from) élément dans la configuration du serveur. Les valeurs de substitution sont spécifiées dans `/yandex/substitution_name` les éléments de ce fichier. Si une substitution spécifiée dans `incl` n'existe pas, il est enregistré dans le journal. Pour empêcher ClickHouse de consigner les substitutions manquantes, spécifiez `optional="true"` attribut (par exemple, les paramètres de [macro](server-configuration-parameters/settings.md)).
-
-Les Substitutions peuvent également être effectuées à partir de ZooKeeper. Pour ce faire, spécifiez l'attribut `from_zk = "/path/to/node"`. La valeur de l'élément est remplacé par le contenu du noeud au `/path/to/node` dans ZooKeeper. Vous pouvez également placer un sous-arbre XML entier sur le nœud ZooKeeper et il sera entièrement inséré dans l'élément source.
-
-Le `config.xml` le fichier peut spécifier une configuration distincte avec les paramètres utilisateur, les profils et les quotas. Le chemin relatif à cette configuration est défini dans `users_config` élément. Par défaut, il est `users.xml`. Si `users_config` est omis, les paramètres utilisateur, les profils et les quotas sont `config.xml`.
-
-La configuration des utilisateurs peut être divisée en fichiers séparés similaires à `config.xml` et `config.d/`.
-Nom du répertoire est défini comme `users_config` sans `.xml` postfix concaténé avec `.d`.
-Répertoire `users.d` est utilisé par défaut, comme `users_config` par défaut `users.xml`.
-Par exemple, vous pouvez avoir séparé fichier de configuration pour chaque utilisateur comme ceci:
-
-``` bash
-$ cat /etc/clickhouse-server/users.d/alice.xml
-```
-
-``` xml
-<yandex>
-    <users>
-      <alice>
-          <profile>analytics</profile>
-            <networks>
-                  <ip>::/0</ip>
-            </networks>
-          <password_sha256_hex>...</password_sha256_hex>
-          <quota>analytics</quota>
-      </alice>
-    </users>
-</yandex>
-```
-
-Pour chaque fichier de configuration, le serveur génère également `file-preprocessed.xml` les fichiers lors du démarrage. Ces fichiers contiennent toutes les remplacements et des remplacements, et ils sont destinés à l'usage informatif. Si des substitutions ZooKeeper ont été utilisées dans les fichiers de configuration mais que ZooKeeper n'est pas disponible au démarrage du serveur, le serveur charge la configuration à partir du fichier prétraité.
-
-Le serveur suit les changements dans les fichiers de configuration, ainsi que les fichiers et les nœuds ZooKeeper utilisés lors des substitutions et des remplacements, et recharge les paramètres pour les utilisateurs et les clusters à la volée. Cela signifie que vous pouvez modifier le cluster, les utilisateurs et leurs paramètres sans redémarrer le serveur.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/configuration_files/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/index.md b/docs/fr/operations/index.md
deleted file mode 100644
index 23f98bdaed2..00000000000
--- a/docs/fr/operations/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
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-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Op\xE9rations"
-toc_priority: 41
-toc_title: Introduction
----
-
-# Opérations {#operations}
-
-Le manuel d'exploitation de ClickHouse comprend les principales sections suivantes:
-
--   [Exigence](requirements.md)
--   [Surveiller](monitoring.md)
--   [Dépannage](troubleshooting.md)
--   [Recommandations D'Utilisation](tips.md)
--   [Procédure De Mise À Jour](update.md)
--   [Les Droits D'Accès](access-rights.md)
--   [La Sauvegarde Des Données](backup.md)
--   [Fichiers De Configuration](configuration-files.md)
--   [Quota](quotas.md)
--   [Les Tables Système](system-tables.md)
--   [Paramètres De Configuration Du Serveur](server-configuration-parameters/index.md)
--   [Comment Tester Votre Matériel Avec ClickHouse](performance-test.md)
--   [Paramètre](settings/index.md)
--   [Utilitaire](utilities/index.md)
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/) ##}
diff --git a/docs/fr/operations/monitoring.md b/docs/fr/operations/monitoring.md
deleted file mode 100644
index 91aee4bc1f8..00000000000
--- a/docs/fr/operations/monitoring.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Surveiller
----
-
-# Surveiller {#monitoring}
-
-Vous pouvez surveiller:
-
--   L'utilisation des ressources matérielles.
--   Statistiques du serveur ClickHouse.
-
-## L'Utilisation Des Ressources {#resource-utilization}
-
-ClickHouse ne surveille pas l'état des ressources matérielles par lui-même.
-
-Il est fortement recommandé de configurer la surveillance de:
-
--   Charge et température sur les processeurs.
-
-    Vous pouvez utiliser [dmesg](https://en.wikipedia.org/wiki/Dmesg), [turbostat](https://www.linux.org/docs/man8/turbostat.html) ou d'autres instruments.
-
--   Utilisation du système de stockage, de la RAM et du réseau.
-
-## Métriques Du Serveur ClickHouse {#clickhouse-server-metrics}
-
-Clickhouse server a des instruments embarqués pour la surveillance de l'auto-état.
-
-Pour suivre les événements du serveur, utilisez les journaux du serveur. Voir la [enregistreur](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-logger) section du fichier de configuration.
-
-Clickhouse recueille:
-
--   Différentes mesures de la façon dont le serveur utilise les ressources de calcul.
--   Statistiques communes sur le traitement des requêtes.
-
-Vous pouvez trouver des mesures dans le [système.métrique](../operations/system-tables.md#system_tables-metrics), [système.événement](../operations/system-tables.md#system_tables-events), et [système.asynchronous_metrics](../operations/system-tables.md#system_tables-asynchronous_metrics) table.
-
-Vous pouvez configurer ClickHouse pour exporter des métriques vers [Graphite](https://github.com/graphite-project). Voir la [Graphite section](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) dans le fichier de configuration du serveur ClickHouse. Avant de configurer l'exportation des métriques, vous devez configurer Graphite en suivant leur [guide](https://graphite.readthedocs.io/en/latest/install.html).
-
-Vous pouvez configurer ClickHouse pour exporter des métriques vers [Prometheus](https://prometheus.io). Voir la [Prometheus section](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-prometheus) dans le fichier de configuration du serveur ClickHouse. Avant de configurer l'exportation des métriques, vous devez configurer Prometheus en suivant leur [guide](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/).
-
-De plus, vous pouvez surveiller la disponibilité du serveur via L'API HTTP. Envoyer la `HTTP GET` demande à `/ping`. Si le serveur est disponible, il répond avec `200 OK`.
-
-Pour surveiller les serveurs dans une configuration de cluster, vous devez [max_replica_delay_for_distributed_queries](settings/settings.md#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries) paramètre et utiliser la ressource HTTP `/replicas_status`. Une demande de `/replicas_status` retourner `200 OK` si la réplique est disponible et n'est pas retardé derrière les autres réplicas. Si une réplique est retardée, elle revient `503 HTTP_SERVICE_UNAVAILABLE` avec des informations sur l'écart.
diff --git a/docs/fr/operations/optimizing-performance/index.md b/docs/fr/operations/optimizing-performance/index.md
deleted file mode 100644
index 3877d558eca..00000000000
--- a/docs/fr/operations/optimizing-performance/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Optimisation Des Performances
-toc_priority: 52
----
-
-
diff --git a/docs/fr/operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md b/docs/fr/operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md
deleted file mode 100644
index eb2cdf7f12c..00000000000
--- a/docs/fr/operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: "Profilage De Requ\xEAte"
----
-
-# Échantillonnage Du Profileur De Requête {#sampling-query-profiler}
-
-ClickHouse exécute un profileur d'échantillonnage qui permet d'analyser l'exécution des requêtes. En utilisant profiler, vous pouvez trouver des routines de code source qui ont utilisé le plus fréquemment lors de l'exécution de la requête. Vous pouvez suivre le temps CPU et le temps d'horloge murale passé, y compris le temps d'inactivité.
-
-Utilisation du générateur de profils:
-
--   Installation de la [trace_log](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-trace_log) la section de la configuration du serveur.
-
-    Cette section configure le [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log) tableau système contenant les résultats du fonctionnement du profileur. Il est configuré par défaut. Rappelez-vous que les données de ce tableau est valable que pour un serveur en cours d'exécution. Après le redémarrage du serveur, ClickHouse ne nettoie pas la table et toute l'adresse de mémoire virtuelle stockée peut devenir invalide.
-
--   Installation de la [query_profiler_cpu_time_period_ns](../settings/settings.md#query_profiler_cpu_time_period_ns) ou [query_profiler_real_time_period_ns](../settings/settings.md#query_profiler_real_time_period_ns) paramètre. Les deux paramètres peuvent être utilisés simultanément.
-
-    Ces paramètres vous permettent de configurer les minuteries du profileur. Comme il s'agit des paramètres de session, vous pouvez obtenir une fréquence d'échantillonnage différente pour l'ensemble du serveur, les utilisateurs individuels ou les profils d'utilisateurs, pour votre session interactive et pour chaque requête individuelle.
-
-La fréquence d'échantillonnage par défaut est d'un échantillon par seconde et le processeur et les minuteries réelles sont activés. Cette fréquence permet de collecter suffisamment d'informations sur le cluster ClickHouse. En même temps, en travaillant avec cette fréquence, profiler n'affecte pas les performances du serveur ClickHouse. Si vous avez besoin de profiler chaque requête individuelle, essayez d'utiliser une fréquence d'échantillonnage plus élevée.
-
-Pour analyser les `trace_log` système de table:
-
--   Installer le `clickhouse-common-static-dbg` paquet. Voir [Installer à partir de paquets DEB](../../getting-started/install.md#install-from-deb-packages).
-
--   Autoriser les fonctions d'introspection par [allow_introspection_functions](../settings/settings.md#settings-allow_introspection_functions) paramètre.
-
-    Pour des raisons de sécurité, les fonctions d'introspection sont désactivées par défaut.
-
--   L'utilisation de la `addressToLine`, `addressToSymbol` et `demangle` [fonctions d'introspection](../../sql-reference/functions/introspection.md) pour obtenir les noms de fonctions et leurs positions dans le code ClickHouse. Pour obtenir un profil pour une requête, vous devez agréger les données du `trace_log` table. Vous pouvez agréger des données par des fonctions individuelles ou par l'ensemble des traces de la pile.
-
-Si vous avez besoin de visualiser `trace_log` info, essayez [flamegraph](../../interfaces/third-party/gui/#clickhouse-flamegraph) et [speedscope](https://github.com/laplab/clickhouse-speedscope).
-
-## Exemple {#example}
-
-Dans cet exemple, nous:
-
--   Filtrage `trace_log` données par un identifiant de requête et la date actuelle.
-
--   Agrégation par trace de pile.
-
--   En utilisant les fonctions d'introspection, nous obtiendrons un rapport de:
-
-    -   Noms des symboles et des fonctions de code source correspondantes.
-    -   Emplacements de code Source de ces fonctions.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT
-    count(),
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> concat(demangle(addressToSymbol(x)), '\n    ', addressToLine(x)), trace), '\n') AS sym
-FROM system.trace_log
-WHERE (query_id = 'ebca3574-ad0a-400a-9cbc-dca382f5998c') AND (event_date = today())
-GROUP BY trace
-ORDER BY count() DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-{% include "examples/sampling_query_profiler_result.txt" %}
-```
diff --git a/docs/fr/operations/performance-test.md b/docs/fr/operations/performance-test.md
deleted file mode 100644
index 7940b957642..00000000000
--- a/docs/fr/operations/performance-test.md
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: "Tester Le Mat\xE9riel"
----
-
-# Comment tester votre matériel avec ClickHouse {#how-to-test-your-hardware-with-clickhouse}
-
-Avec cette instruction, vous pouvez exécuter le test de performance clickhouse de base sur n'importe quel serveur sans installation de paquets ClickHouse.
-
-1.  Aller à “commits” page: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/commits/master
-
-2.  Cliquez sur la première coche verte ou croix rouge avec vert “ClickHouse Build Check” et cliquez sur le “Details” lien de proximité “ClickHouse Build Check”. Il n'y a pas un tel lien dans certains commits, par exemple des commits avec de la documentation. Dans ce cas, choisissez le commit le plus proche ayant ce lien.
-
-3.  Copiez le lien à “clickhouse” binaire pour amd64 ou aarch64.
-
-4.  ssh sur le serveur et le télécharger avec wget:
-
-<!-- -->
-
-      # For amd64:
-      wget https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/0/00ba767f5d2a929394ea3be193b1f79074a1c4bc/1578163263_binary/clickhouse
-      # For aarch64:
-      wget https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/0/00ba767f5d2a929394ea3be193b1f79074a1c4bc/1578161264_binary/clickhouse
-      # Then do:
-      chmod a+x clickhouse
-
-1.  Télécharger configs:
-
-<!-- -->
-
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/config.xml
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/users.xml
-      mkdir config.d
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/config.d/path.xml -O config.d/path.xml
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/server/config.d/log_to_console.xml -O config.d/log_to_console.xml
-
-1.  Télécharger des fichiers de référence:
-
-<!-- -->
-
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/benchmark/clickhouse/benchmark-new.sh
-      chmod a+x benchmark-new.sh
-      wget https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/benchmark/clickhouse/queries.sql
-
-1.  Télécharger les données de test selon le [Yandex.Metrica dataset](../getting-started/example-datasets/metrica.md) instruction (“hits” tableau contenant 100 millions de lignes).
-
-<!-- -->
-
-      wget https://datasets.clickhouse.tech/hits/partitions/hits_100m_obfuscated_v1.tar.xz
-      tar xvf hits_100m_obfuscated_v1.tar.xz -C .
-      mv hits_100m_obfuscated_v1/* .
-
-1.  Exécuter le serveur:
-
-<!-- -->
-
-      ./clickhouse server
-
-1.  Vérifiez les données: ssh au serveur dans un autre terminal
-
-<!-- -->
-
-      ./clickhouse client --query "SELECT count() FROM hits_100m_obfuscated"
-      100000000
-
-1.  Modifier le benchmark-new.sh, changement `clickhouse-client` de `./clickhouse client` et d'ajouter `–-max_memory_usage 100000000000` paramètre.
-
-<!-- -->
-
-      mcedit benchmark-new.sh
-
-1.  Exécutez le test:
-
-<!-- -->
-
-      ./benchmark-new.sh hits_100m_obfuscated
-
-1.  Envoyez les numéros et les informations sur votre configuration matérielle à clickhouse-feedback@yandex-team.com
-
-Tous les résultats sont publiés ici: https://clickhouse.tech/de référence/de matériel/
diff --git a/docs/fr/operations/quotas.md b/docs/fr/operations/quotas.md
deleted file mode 100644
index ae15c774eaf..00000000000
--- a/docs/fr/operations/quotas.md
+++ /dev/null
@@ -1,112 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 51
-toc_title: Quota
----
-
-# Quota {#quotas}
-
-Les Quotas permettent de limiter l'utilisation des ressources au cours d'une période de temps ou de suivre l'utilisation des ressources.
-Les Quotas sont configurés dans la configuration utilisateur, qui est généralement ‘users.xml’.
-
-Le système dispose également d'une fonctionnalité pour limiter la complexité d'une seule requête. Voir la section “Restrictions on query complexity”).
-
-Contrairement aux restrictions de complexité des requêtes, les quotas:
-
--   Placez des restrictions sur un ensemble de requêtes qui peuvent être exécutées sur une période de temps, au lieu de limiter une seule requête.
--   Compte des ressources dépensées sur tous les serveurs distants pour le traitement des requêtes distribuées.
-
-Regardons la section de la ‘users.xml’ fichier qui définit les quotas.
-
-``` xml
-<!-- Quotas -->
-<quotas>
-    <!-- Quota name. -->
-    <default>
-        <!-- Restrictions for a time period. You can set many intervals with different restrictions. -->
-        <interval>
-            <!-- Length of the interval. -->
-            <duration>3600</duration>
-
-            <!-- Unlimited. Just collect data for the specified time interval. -->
-            <queries>0</queries>
-            <errors>0</errors>
-            <result_rows>0</result_rows>
-            <read_rows>0</read_rows>
-            <execution_time>0</execution_time>
-        </interval>
-    </default>
-```
-
-Par défaut, le quota suit la consommation de ressources pour chaque heure, sans limiter l'utilisation.
-La consommation de ressources calculé pour chaque intervalle est sortie dans le journal du serveur après chaque demande.
-
-``` xml
-<statbox>
-    <!-- Restrictions for a time period. You can set many intervals with different restrictions. -->
-    <interval>
-        <!-- Length of the interval. -->
-        <duration>3600</duration>
-
-        <queries>1000</queries>
-        <errors>100</errors>
-        <result_rows>1000000000</result_rows>
-        <read_rows>100000000000</read_rows>
-        <execution_time>900</execution_time>
-    </interval>
-
-    <interval>
-        <duration>86400</duration>
-
-        <queries>10000</queries>
-        <errors>1000</errors>
-        <result_rows>5000000000</result_rows>
-        <read_rows>500000000000</read_rows>
-        <execution_time>7200</execution_time>
-    </interval>
-</statbox>
-```
-
-Pour l' ‘statbox’ quota, restrictions sont fixées pour toutes les heures et pour toutes les 24 heures (86 400 secondes). L'intervalle de temps est compté, à partir d'un moment fixe défini par l'implémentation. En d'autres termes, l'intervalle de 24 heures ne commence pas nécessairement à minuit.
-
-Lorsque l'intervalle se termine, toutes les valeurs collectées sont effacées. Pour l'heure suivante, le calcul du quota recommence.
-
-Voici les montants qui peuvent être restreint:
-
-`queries` – The total number of requests.
-
-`errors` – The number of queries that threw an exception.
-
-`result_rows` – The total number of rows given as a result.
-
-`read_rows` – The total number of source rows read from tables for running the query on all remote servers.
-
-`execution_time` – The total query execution time, in seconds (wall time).
-
-Si la limite est dépassée pendant au moins un intervalle de temps, une exception est levée avec un texte indiquant quelle restriction a été dépassée, pour quel intervalle et quand le nouvel intervalle commence (lorsque les requêtes peuvent être envoyées à nouveau).
-
-Les Quotas peuvent utiliser le “quota key” fonctionnalité de rapport sur les ressources pour plusieurs clés indépendamment. Voici un exemple de ce:
-
-``` xml
-<!-- For the global reports designer. -->
-<web_global>
-    <!-- keyed – The quota_key "key" is passed in the query parameter,
-            and the quota is tracked separately for each key value.
-        For example, you can pass a Yandex.Metrica username as the key,
-            so the quota will be counted separately for each username.
-        Using keys makes sense only if quota_key is transmitted by the program, not by a user.
-
-        You can also write <keyed_by_ip />, so the IP address is used as the quota key.
-        (But keep in mind that users can change the IPv6 address fairly easily.)
-    -->
-    <keyed />
-```
-
-Le quota est attribué aux utilisateurs dans le ‘users’ section de la configuration. Voir la section “Access rights”.
-
-Pour le traitement des requêtes distribuées, les montants accumulés sont stockés sur le serveur demandeur. Donc, si l'utilisateur se rend sur un autre serveur, le quota y sera “start over”.
-
-Lorsque le serveur est redémarré, les quotas sont réinitialisés.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/quotas/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/requirements.md b/docs/fr/operations/requirements.md
deleted file mode 100644
index 1d79f3fcf82..00000000000
--- a/docs/fr/operations/requirements.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: Exigence
----
-
-# Exigence {#requirements}
-
-## CPU {#cpu}
-
-Pour l'installation à partir de paquets deb prédéfinis, utilisez un processeur avec l'architecture x86_64 et la prise en charge des instructions SSE 4.2. Pour exécuter ClickHouse avec des processeurs qui ne prennent pas en charge SSE 4.2 ou qui ont une architecture AArch64 ou PowerPC64LE, vous devez créer ClickHouse à partir de sources.
-
-ClickHouse implémente le traitement parallèle des données et utilise toutes les ressources matérielles disponibles. Lors du choix d'un processeur, tenez compte du fait que ClickHouse fonctionne plus efficacement dans les configurations avec un grand nombre de cœurs mais une fréquence d'horloge plus faible que dans les configurations avec moins de cœurs et une fréquence d'horloge plus élevée. Par exemple, 16 cœurs avec 2600 MHz est préférable à 8 cœurs avec 3600 MHz.
-
-Il est recommandé d'utiliser **Turbo Boost** et **la technologie hyper-threading** technologie. Il améliore considérablement les performances avec une charge de travail typique.
-
-## RAM {#ram}
-
-Nous vous recommandons d'utiliser un minimum de 4 Go de RAM pour effectuer des requêtes non triviales. Le serveur ClickHouse peut fonctionner avec une quantité beaucoup plus petite de RAM, mais il nécessite de la mémoire pour traiter les requêtes.
-
-Le volume de RAM requis dépend de:
-
--   La complexité des requêtes.
--   La quantité de données traitées dans les requêtes.
-
-Pour calculer le volume de RAM requis, vous devez estimer la taille des données temporaires pour [GROUP BY](../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-clause), [DISTINCT](../sql-reference/statements/select/distinct.md#select-distinct), [JOIN](../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) et d'autres opérations que vous utilisez.
-
-ClickHouse peut utiliser la mémoire externe pour les données temporaires. Voir [Groupe par dans la mémoire externe](../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-in-external-memory) pour plus de détails.
-
-## Fichier D'Échange {#swap-file}
-
-Désactiver le fichier d'échange pour les environnements de production.
-
-## Sous-Système De Stockage {#storage-subsystem}
-
-Vous devez avoir 2 Go d'espace disque libre pour installer ClickHouse.
-
-Le volume de stockage requis pour vos données doit être calculé séparément. L'évaluation devrait inclure:
-
--   Estimation du volume de données.
-
-    Vous pouvez prendre un échantillon des données et obtenir la taille moyenne d'une ligne. Ensuite, multipliez la valeur par le nombre de lignes que vous souhaitez stocker.
-
--   Le coefficient de compression des données.
-
-    Pour estimer le coefficient de compression des données, chargez un échantillon de vos données dans ClickHouse et comparez la taille réelle des données avec la taille de la table stockée. Par exemple, les données de flux de clics sont généralement compressées de 6 à 10 fois.
-
-Pour calculer le volume final de données à stocker, appliquez le coefficient de compression au volume de données estimé. Si vous prévoyez de stocker des données dans plusieurs répliques, puis multipliez le volume estimé par le nombre de réplicas.
-
-## Réseau {#network}
-
-Si possible, utilisez des réseaux de classe 10G ou supérieure.
-
-La bande passante du réseau est essentielle pour traiter les requêtes distribuées avec une grande quantité de données intermédiaires. En outre, la vitesse du réseau affecte les processus de réplication.
-
-## Logiciel {#software}
-
-ClickHouse est développé principalement pour la famille de systèmes D'exploitation Linux. La distribution Linux recommandée est Ubuntu. Le `tzdata` paquet doit être installé dans le système.
-
-ClickHouse peut également fonctionner dans d'autres familles de systèmes d'exploitation. Voir les détails dans le [Prise en main](../getting-started/index.md) section de la documentation.
diff --git a/docs/fr/operations/server-configuration-parameters/index.md b/docs/fr/operations/server-configuration-parameters/index.md
deleted file mode 100644
index 0ecfb4a44cc..00000000000
--- a/docs/fr/operations/server-configuration-parameters/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Param\xE8tres De Configuration Du Serveur"
-toc_priority: 54
-toc_title: Introduction
----
-
-# Paramètres De Configuration Du Serveur {#server-settings}
-
-Cette section contient des descriptions des paramètres du serveur qui ne peuvent pas être modifiés au niveau de la session ou de la requête.
-
-Ces paramètres sont stockés dans la `config.xml` fichier sur le serveur ClickHouse.
-
-D'autres paramètres sont décrits dans le “[Paramètre](../settings/index.md#session-settings-intro)” section.
-
-Avant d'étudier les paramètres, lire la [Fichiers de Configuration](../configuration-files.md#configuration_files) section et notez l'utilisation de substitutions (le `incl` et `optional` attribut).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/server_configuration_parameters/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/docs/fr/operations/server-configuration-parameters/settings.md
deleted file mode 100644
index af83f3f5ed7..00000000000
--- a/docs/fr/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ /dev/null
@@ -1,906 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 57
-toc_title: "Les Param\xE8tres Du Serveur"
----
-
-# Les Paramètres Du Serveur {#server-settings}
-
-## builtin_dictionaries_reload_interval {#builtin-dictionaries-reload-interval}
-
-L'intervalle en secondes avant de recharger les dictionnaires intégrés.
-
-Clickhouse recharge les dictionnaires intégrés toutes les X secondes. Cela permet d'éditer des dictionnaires “on the fly” sans redémarrer le serveur.
-
-Valeur par défaut: 3600.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<builtin_dictionaries_reload_interval>3600</builtin_dictionaries_reload_interval>
-```
-
-## compression {#server-settings-compression}
-
-Paramètres de compression de données pour [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)-tables de moteur.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Ne l'utilisez pas si vous venez de commencer à utiliser ClickHouse.
-
-Modèle de Configuration:
-
-``` xml
-<compression>
-    <case>
-      <min_part_size>...</min_part_size>
-      <min_part_size_ratio>...</min_part_size_ratio>
-      <method>...</method>
-    </case>
-    ...
-</compression>
-```
-
-`<case>` Fields:
-
--   `min_part_size` – The minimum size of a data part.
--   `min_part_size_ratio` – The ratio of the data part size to the table size.
--   `method` – Compression method. Acceptable values: `lz4` ou `zstd`.
-
-Vous pouvez configurer plusieurs `<case>` section.
-
-Actions lorsque les conditions sont remplies:
-
--   Si une partie de données correspond à un ensemble de conditions, ClickHouse utilise la méthode de compression spécifiée.
--   Si une partie de données correspond à plusieurs ensembles de conditions, ClickHouse utilise le premier ensemble de conditions correspondant.
-
-Si aucune condition n'est remplie pour une partie de données, ClickHouse utilise `lz4` compression.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<compression incl="clickhouse_compression">
-    <case>
-        <min_part_size>10000000000</min_part_size>
-        <min_part_size_ratio>0.01</min_part_size_ratio>
-        <method>zstd</method>
-    </case>
-</compression>
-```
-
-## default_database {#default-database}
-
-La base de données par défaut.
-
-Pour obtenir une liste de bases de données, utilisez la [SHOW DATABASES](../../sql-reference/statements/show.md#show-databases) requête.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<default_database>default</default_database>
-```
-
-## default_profile {#default-profile}
-
-Profil des paramètres par défaut.
-
-Les paramètres des profils sont situés dans le fichier spécifié dans le paramètre `user_config`.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<default_profile>default</default_profile>
-```
-
-## dictionaries_config {#server_configuration_parameters-dictionaries_config}
-
-Chemin d'accès au fichier de configuration des dictionnaires externes.
-
-Chemin:
-
--   Spécifiez le chemin absolu ou le chemin relatif au fichier de configuration du serveur.
--   Le chemin peut contenir des caractères génériques \* et ?.
-
-Voir aussi “[Dictionnaires externes](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md)”.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<dictionaries_config>*_dictionary.xml</dictionaries_config>
-```
-
-## dictionaries_lazy_load {#server_configuration_parameters-dictionaries_lazy_load}
-
-Chargement paresseux des dictionnaires.
-
-Si `true` chaque dictionnaire est créé lors de la première utilisation. Si la création du dictionnaire a échoué, la fonction qui utilisait le dictionnaire lève une exception.
-
-Si `false`, tous les dictionnaires sont créés lorsque le serveur démarre, et si il y a une erreur, le serveur s'arrête.
-
-La valeur par défaut est `true`.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<dictionaries_lazy_load>true</dictionaries_lazy_load>
-```
-
-## format_schema_path {#server_configuration_parameters-format_schema_path}
-
-Le chemin d'accès au répertoire avec des régimes pour l'entrée de données, tels que les schémas pour l' [CapnProto](../../interfaces/formats.md#capnproto) format.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-  <!-- Directory containing schema files for various input formats. -->
-  <format_schema_path>format_schemas/</format_schema_path>
-```
-
-## graphite {#server_configuration_parameters-graphite}
-
-Envoi de données à [Graphite](https://github.com/graphite-project).
-
-Paramètre:
-
--   host – The Graphite server.
--   port – The port on the Graphite server.
--   interval – The interval for sending, in seconds.
--   timeout – The timeout for sending data, in seconds.
--   root_path – Prefix for keys.
--   metrics – Sending data from the [système.métrique](../../operations/system-tables.md#system_tables-metrics) table.
--   events – Sending deltas data accumulated for the time period from the [système.événement](../../operations/system-tables.md#system_tables-events) table.
--   events_cumulative – Sending cumulative data from the [système.événement](../../operations/system-tables.md#system_tables-events) table.
--   asynchronous_metrics – Sending data from the [système.asynchronous_metrics](../../operations/system-tables.md#system_tables-asynchronous_metrics) table.
-
-Vous pouvez configurer plusieurs `<graphite>` clause. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour envoyer des données différentes à différents intervalles.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<graphite>
-    <host>localhost</host>
-    <port>42000</port>
-    <timeout>0.1</timeout>
-    <interval>60</interval>
-    <root_path>one_min</root_path>
-    <metrics>true</metrics>
-    <events>true</events>
-    <events_cumulative>false</events_cumulative>
-    <asynchronous_metrics>true</asynchronous_metrics>
-</graphite>
-```
-
-## graphite_rollup {#server_configuration_parameters-graphite-rollup}
-
-Paramètres pour l'amincissement des données pour le Graphite.
-
-Pour plus de détails, voir [GraphiteMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md).
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<graphite_rollup_example>
-    <default>
-        <function>max</function>
-        <retention>
-            <age>0</age>
-            <precision>60</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>3600</age>
-            <precision>300</precision>
-        </retention>
-        <retention>
-            <age>86400</age>
-            <precision>3600</precision>
-        </retention>
-    </default>
-</graphite_rollup_example>
-```
-
-## http_port/https_port {#http-porthttps-port}
-
-Port de connexion au serveur via HTTP(S).
-
-Si `https_port` est spécifié, [openSSL](#server_configuration_parameters-openssl) doit être configuré.
-
-Si `http_port` est spécifié, la configuration OpenSSL est ignorée même si elle est définie.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<https_port>9999</https_port>
-```
-
-## http_server_default_response {#server_configuration_parameters-http_server_default_response}
-
-Page affichée par défaut lorsque vous accédez au serveur HTTP(S) ClickHouse.
-La valeur par défaut est “Ok.” (avec un saut de ligne à la fin)
-
-**Exemple**
-
-Ouvrir `https://tabix.io/` lors de l'accès à `http://localhost: http_port`.
-
-``` xml
-<http_server_default_response>
-  <![CDATA[<html ng-app="SMI2"><head><base href="http://ui.tabix.io/"></head><body><div ui-view="" class="content-ui"></div><script src="http://loader.tabix.io/master.js"></script></body></html>]]>
-</http_server_default_response>
-```
-
-## include_from {#server_configuration_parameters-include_from}
-
-Le chemin d'accès au fichier avec des substitutions.
-
-Pour plus d'informations, consultez la section “[Fichiers de Configuration](../configuration-files.md#configuration_files)”.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<include_from>/etc/metrica.xml</include_from>
-```
-
-## interserver_http_port {#interserver-http-port}
-
-Port pour l'échange de données entre les serveurs ClickHouse.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
-```
-
-## interserver_http_host {#interserver-http-host}
-
-Le nom d'hôte qui peut être utilisé par d'autres serveurs pour accéder à ce serveur.
-
-Si elle est omise, elle est définie de la même manière que `hostname-f` commande.
-
-Utile pour rompre avec une interface réseau spécifique.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<interserver_http_host>example.yandex.ru</interserver_http_host>
-```
-
-## interserver_http_credentials {#server-settings-interserver-http-credentials}
-
-Le nom d'utilisateur et le mot de passe utilisés pour [réplication](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) avec les moteurs \* répliqués. Ces informations d'identification sont utilisées uniquement pour la communication entre les répliques et ne sont pas liées aux informations d'identification des clients ClickHouse. Le serveur vérifie ces informations d'identification pour la connexion de répliques et utilise les mêmes informations d'identification lors de la connexion à d'autres répliques. Donc, ces informations d'identification doivent être identiques pour tous les réplicas dans un cluster.
-Par défaut, l'authentification n'est pas utilisé.
-
-Cette section contient les paramètres suivants:
-
--   `user` — username.
--   `password` — password.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<interserver_http_credentials>
-    <user>admin</user>
-    <password>222</password>
-</interserver_http_credentials>
-```
-
-## keep_alive_timeout {#keep-alive-timeout}
-
-Le nombre de secondes que ClickHouse attend pour les demandes entrantes avant de fermer la connexion. Par défaut est de 3 secondes.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<keep_alive_timeout>3</keep_alive_timeout>
-```
-
-## listen_host {#server_configuration_parameters-listen_host}
-
-Restriction sur les hôtes dont les demandes peuvent provenir. Si vous voulez que le serveur réponde à tous, spécifiez `::`.
-
-Exemple:
-
-``` xml
-<listen_host>::1</listen_host>
-<listen_host>127.0.0.1</listen_host>
-```
-
-## enregistreur {#server_configuration_parameters-logger}
-
-Paramètres de journalisation.
-
-Touches:
-
--   level – Logging level. Acceptable values: `trace`, `debug`, `information`, `warning`, `error`.
--   log – The log file. Contains all the entries according to `level`.
--   errorlog – Error log file.
--   size – Size of the file. Applies to `log`et`errorlog`. Une fois que le fichier atteint `size`, Archives ClickHouse et le renomme, et crée un nouveau fichier journal à sa place.
--   count – The number of archived log files that ClickHouse stores.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<logger>
-    <level>trace</level>
-    <log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
-    <errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
-    <size>1000M</size>
-    <count>10</count>
-</logger>
-```
-
-L'écriture dans le syslog est également prise en charge. Exemple de Config:
-
-``` xml
-<logger>
-    <use_syslog>1</use_syslog>
-    <syslog>
-        <address>syslog.remote:10514</address>
-        <hostname>myhost.local</hostname>
-        <facility>LOG_LOCAL6</facility>
-        <format>syslog</format>
-    </syslog>
-</logger>
-```
-
-Touches:
-
--   use_syslog — Required setting if you want to write to the syslog.
--   address — The host\[:port\] of syslogd. If omitted, the local daemon is used.
--   hostname — Optional. The name of the host that logs are sent from.
--   facility — [Le mot clé syslog facility](https://en.wikipedia.org/wiki/Syslog#Facility) en majuscules avec la “LOG_” préfixe: (`LOG_USER`, `LOG_DAEMON`, `LOG_LOCAL3` et ainsi de suite).
-    Valeur par défaut: `LOG_USER` si `address` est spécifié, `LOG_DAEMON otherwise.`
--   format – Message format. Possible values: `bsd` et `syslog.`
-
-## macro {#macros}
-
-Substitutions de paramètres pour les tables répliquées.
-
-Peut être omis si les tables répliquées ne sont pas utilisées.
-
-Pour plus d'informations, consultez la section “[Création de tables répliquées](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)”.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<macros incl="macros" optional="true" />
-```
-
-## mark_cache_size {#server-mark-cache-size}
-
-Taille approximative (en octets) du cache des marques utilisées par les [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) famille.
-
-Le cache est partagé pour le serveur et la mémoire est allouée au besoin. La taille du cache doit être d'au moins 5368709120.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<mark_cache_size>5368709120</mark_cache_size>
-```
-
-## max_concurrent_queries {#max-concurrent-queries}
-
-Nombre maximal de demandes traitées simultanément.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries>
-```
-
-## max_connections {#max-connections}
-
-Le nombre maximal de connexions entrantes.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<max_connections>4096</max_connections>
-```
-
-## max_open_files {#max-open-files}
-
-Le nombre maximal de fichiers ouverts.
-
-Par défaut: `maximum`.
-
-Nous vous recommandons d'utiliser cette option sous Mac OS X depuis le `getrlimit()` la fonction renvoie une valeur incorrecte.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<max_open_files>262144</max_open_files>
-```
-
-## max_table_size_to_drop {#max-table-size-to-drop}
-
-Restriction sur la suppression de tables.
-
-Si la taille d'un [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) table dépasse `max_table_size_to_drop` (en octets), vous ne pouvez pas le supprimer à l'aide d'une requête DROP.
-
-Si vous devez toujours supprimer la table sans redémarrer le serveur ClickHouse, créez le `<clickhouse-path>/flags/force_drop_table` fichier et exécutez la requête DROP.
-
-Valeur par défaut: 50 Go.
-
-La valeur 0 signifie que vous pouvez supprimer toutes les tables sans aucune restriction.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<max_table_size_to_drop>0</max_table_size_to_drop>
-```
-
-## merge_tree {#server_configuration_parameters-merge_tree}
-
-Réglage fin des tables dans le [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-Pour plus d'informations, consultez MergeTreeSettings.h fichier d'en-tête.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<merge_tree>
-    <max_suspicious_broken_parts>5</max_suspicious_broken_parts>
-</merge_tree>
-```
-
-## openSSL {#server_configuration_parameters-openssl}
-
-Configuration client/serveur SSL.
-
-Le Support pour SSL est fourni par le `libpoco` bibliothèque. L'interface est décrite dans le fichier [SSLManager.h](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/master/NetSSL_OpenSSL/include/Poco/Net/SSLManager.h)
-
-Clés pour les paramètres Serveur/client:
-
--   privateKeyFile – The path to the file with the secret key of the PEM certificate. The file may contain a key and certificate at the same time.
--   certificateFile – The path to the client/server certificate file in PEM format. You can omit it if `privateKeyFile` contient le certificat.
--   caConfig – The path to the file or directory that contains trusted root certificates.
--   verificationMode – The method for checking the node's certificates. Details are in the description of the [Cadre](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/master/NetSSL_OpenSSL/include/Poco/Net/Context.h) classe. Valeurs possibles: `none`, `relaxed`, `strict`, `once`.
--   verificationDepth – The maximum length of the verification chain. Verification will fail if the certificate chain length exceeds the set value.
--   loadDefaultCAFile – Indicates that built-in CA certificates for OpenSSL will be used. Acceptable values: `true`, `false`. \|
--   cipherList – Supported OpenSSL encryptions. For example: `ALL:!ADH:!LOW:!EXP:!MD5:@STRENGTH`.
--   cacheSessions – Enables or disables caching sessions. Must be used in combination with `sessionIdContext`. Les valeurs acceptables: `true`, `false`.
--   sessionIdContext – A unique set of random characters that the server appends to each generated identifier. The length of the string must not exceed `SSL_MAX_SSL_SESSION_ID_LENGTH`. Ce paramètre est toujours recommandé car il permet d'éviter les problèmes à la fois si le serveur met en cache la session et si le client demande la mise en cache. Valeur par défaut: `${application.name}`.
--   sessionCacheSize – The maximum number of sessions that the server caches. Default value: 1024\*20. 0 – Unlimited sessions.
--   sessionTimeout – Time for caching the session on the server.
--   extendedVerification – Automatically extended verification of certificates after the session ends. Acceptable values: `true`, `false`.
--   requireTLSv1 – Require a TLSv1 connection. Acceptable values: `true`, `false`.
--   requireTLSv1_1 – Require a TLSv1.1 connection. Acceptable values: `true`, `false`.
--   requireTLSv1 – Require a TLSv1.2 connection. Acceptable values: `true`, `false`.
--   fips – Activates OpenSSL FIPS mode. Supported if the library's OpenSSL version supports FIPS.
--   privateKeyPassphraseHandler – Class (PrivateKeyPassphraseHandler subclass) that requests the passphrase for accessing the private key. For example: `<privateKeyPassphraseHandler>`, `<name>KeyFileHandler</name>`, `<options><password>test</password></options>`, `</privateKeyPassphraseHandler>`.
--   invalidCertificateHandler – Class (a subclass of CertificateHandler) for verifying invalid certificates. For example: `<invalidCertificateHandler> <name>ConsoleCertificateHandler</name> </invalidCertificateHandler>` .
--   disableProtocols – Protocols that are not allowed to use.
--   preferServerCiphers – Preferred server ciphers on the client.
-
-**Exemple de paramètres:**
-
-``` xml
-<openSSL>
-    <server>
-        <!-- openssl req -subj "/CN=localhost" -new -newkey rsa:2048 -days 365 -nodes -x509 -keyout /etc/clickhouse-server/server.key -out /etc/clickhouse-server/server.crt -->
-        <certificateFile>/etc/clickhouse-server/server.crt</certificateFile>
-        <privateKeyFile>/etc/clickhouse-server/server.key</privateKeyFile>
-        <!-- openssl dhparam -out /etc/clickhouse-server/dhparam.pem 4096 -->
-        <dhParamsFile>/etc/clickhouse-server/dhparam.pem</dhParamsFile>
-        <verificationMode>none</verificationMode>
-        <loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
-        <cacheSessions>true</cacheSessions>
-        <disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
-        <preferServerCiphers>true</preferServerCiphers>
-    </server>
-    <client>
-        <loadDefaultCAFile>true</loadDefaultCAFile>
-        <cacheSessions>true</cacheSessions>
-        <disableProtocols>sslv2,sslv3</disableProtocols>
-        <preferServerCiphers>true</preferServerCiphers>
-        <!-- Use for self-signed: <verificationMode>none</verificationMode> -->
-        <invalidCertificateHandler>
-            <!-- Use for self-signed: <name>AcceptCertificateHandler</name> -->
-            <name>RejectCertificateHandler</name>
-        </invalidCertificateHandler>
-    </client>
-</openSSL>
-```
-
-## part_log {#server_configuration_parameters-part-log}
-
-Journalisation des événements associés à [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md). Par exemple, ajouter ou fusionner des données. Vous pouvez utiliser le journal pour simuler des algorithmes de fusion et comparer leurs caractéristiques. Vous pouvez visualiser le processus de fusion.
-
-Les requêtes sont enregistrées dans le [système.part_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-part-log) table, pas dans un fichier séparé. Vous pouvez configurer le nom de cette table dans le `table` paramètre (voir ci-dessous).
-
-Utilisez les paramètres suivants pour configurer la journalisation:
-
--   `database` – Name of the database.
--   `table` – Name of the system table.
--   `partition_by` – Sets a [partitionnement personnalisé clé](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md).
--   `flush_interval_milliseconds` – Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<part_log>
-    <database>system</database>
-    <table>part_log</table>
-    <partition_by>toMonday(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</part_log>
-```
-
-## chemin {#server_configuration_parameters-path}
-
-Chemin d'accès au répertoire contenant des données.
-
-!!! note "Note"
-    La barre oblique de fin est obligatoire.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<path>/var/lib/clickhouse/</path>
-```
-
-## prometheus {#server_configuration_parameters-prometheus}
-
-Exposer les données de métriques pour le raclage à partir [Prometheus](https://prometheus.io).
-
-Paramètre:
-
--   `endpoint` – HTTP endpoint for scraping metrics by prometheus server. Start from ‘/’.
--   `port` – Port for `endpoint`.
--   `metrics` – Flag that sets to expose metrics from the [système.métrique](../system-tables.md#system_tables-metrics) table.
--   `events` – Flag that sets to expose metrics from the [système.événement](../system-tables.md#system_tables-events) table.
--   `asynchronous_metrics` – Flag that sets to expose current metrics values from the [système.asynchronous_metrics](../system-tables.md#system_tables-asynchronous_metrics) table.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
- <prometheus>
-        <endpoint>/metrics</endpoint>
-        <port>8001</port>
-        <metrics>true</metrics>
-        <events>true</events>
-        <asynchronous_metrics>true</asynchronous_metrics>
-    </prometheus>
-```
-
-## query_log {#server_configuration_parameters-query-log}
-
-Réglage de la journalisation des requêtes reçues avec [log_queries=1](../settings/settings.md) paramètre.
-
-Les requêtes sont enregistrées dans le [système.query_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-query_log) table, pas dans un fichier séparé. Vous pouvez modifier le nom de la table dans le `table` paramètre (voir ci-dessous).
-
-Utilisez les paramètres suivants pour configurer la journalisation:
-
--   `database` – Name of the database.
--   `table` – Name of the system table the queries will be logged in.
--   `partition_by` – Sets a [partitionnement personnalisé clé](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) pour une table.
--   `flush_interval_milliseconds` – Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-Si la table n'existe pas, ClickHouse la créera. Si la structure du journal des requêtes a été modifiée lors de la mise à jour du serveur ClickHouse, la table avec l'ancienne structure est renommée et une nouvelle table est créée automatiquement.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<query_log>
-    <database>system</database>
-    <table>query_log</table>
-    <partition_by>toMonday(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</query_log>
-```
-
-## query_thread_log {#server_configuration_parameters-query-thread-log}
-
-Réglage de la journalisation des threads de requêtes reçues avec [log_query_threads=1](../settings/settings.md#settings-log-query-threads) paramètre.
-
-Les requêtes sont enregistrées dans le [système.query_thread_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-query-thread-log) table, pas dans un fichier séparé. Vous pouvez modifier le nom de la table dans le `table` paramètre (voir ci-dessous).
-
-Utilisez les paramètres suivants pour configurer la journalisation:
-
--   `database` – Name of the database.
--   `table` – Name of the system table the queries will be logged in.
--   `partition_by` – Sets a [partitionnement personnalisé clé](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) pour un système de tableau.
--   `flush_interval_milliseconds` – Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-Si la table n'existe pas, ClickHouse la créera. Si la structure du journal des threads de requête a été modifiée lors de la mise à jour du serveur ClickHouse, la table avec l'ancienne structure est renommée et une nouvelle table est créée automatiquement.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<query_thread_log>
-    <database>system</database>
-    <table>query_thread_log</table>
-    <partition_by>toMonday(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</query_thread_log>
-```
-
-## trace_log {#server_configuration_parameters-trace_log}
-
-Paramètres pour le [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log) opération de table de système.
-
-Paramètre:
-
--   `database` — Database for storing a table.
--   `table` — Table name.
--   `partition_by` — [Partitionnement personnalisé clé](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) pour un système de tableau.
--   `flush_interval_milliseconds` — Interval for flushing data from the buffer in memory to the table.
-
-Le fichier de configuration du serveur par défaut `config.xml` contient la section Paramètres suivante:
-
-``` xml
-<trace_log>
-    <database>system</database>
-    <table>trace_log</table>
-    <partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
-    <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-</trace_log>
-```
-
-## query_masking_rules {#query-masking-rules}
-
-Règles basées sur Regexp, qui seront appliquées aux requêtes ainsi qu'à tous les messages de journal avant de les stocker dans les journaux du serveur,
-`system.query_log`, `system.text_log`, `system.processes` table, et dans les journaux envoyés au client. Qui permet à la prévention de
-fuite de données sensibles à partir de requêtes SQL (comme les noms, e-mails,
-identificateurs ou numéros de carte de crédit) aux journaux.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<query_masking_rules>
-    <rule>
-        <name>hide SSN</name>
-        <regexp>(^|\D)\d{3}-\d{2}-\d{4}($|\D)</regexp>
-        <replace>000-00-0000</replace>
-    </rule>
-</query_masking_rules>
-```
-
-Config champs:
-- `name` - nom de la règle (facultatif)
-- `regexp` - Expression régulière compatible RE2 (obligatoire)
-- `replace` - chaîne de substitution pour les données sensibles (facultatif, par défaut - six astérisques)
-
-Les règles de masquage sont appliquées à l'ensemble de la requête (pour éviter les fuites de données sensibles provenant de requêtes malformées / Non analysables).
-
-`system.events` table ont compteur `QueryMaskingRulesMatch` qui ont un nombre global de requête de masquage des règles de correspondances.
-
-Pour les requêtes distribuées chaque serveur doivent être configurés séparément, sinon, les sous-requêtes transmises à d'autres
-les nœuds seront stockés sans masquage.
-
-## remote_servers {#server-settings-remote-servers}
-
-Configuration des clusters utilisés par le [Distribué](../../engines/table-engines/special/distributed.md) moteur de table et par le `cluster` table de fonction.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<remote_servers incl="clickhouse_remote_servers" />
-```
-
-Pour la valeur de l' `incl` attribut, voir la section “[Fichiers de Configuration](../configuration-files.md#configuration_files)”.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [skip_unavailable_shards](../settings/settings.md#settings-skip_unavailable_shards)
-
-## fuseau {#server_configuration_parameters-timezone}
-
-Le fuseau horaire du serveur.
-
-Spécifié comme identifiant IANA pour le fuseau horaire UTC ou l'emplacement géographique (par exemple, Afrique / Abidjan).
-
-Le fuseau horaire est nécessaire pour les conversions entre les formats String et DateTime lorsque les champs DateTime sont sortis au format texte (imprimés à l'écran ou dans un fichier) et lors de L'obtention de DateTime à partir d'une chaîne. En outre, le fuseau horaire est utilisé dans les fonctions qui fonctionnent avec l'heure et la date si elles ne reçoivent pas le fuseau horaire dans les paramètres d'entrée.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<timezone>Europe/Moscow</timezone>
-```
-
-## tcp_port {#server_configuration_parameters-tcp_port}
-
-Port pour communiquer avec les clients via le protocole TCP.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<tcp_port>9000</tcp_port>
-```
-
-## tcp_port_secure {#server_configuration_parameters-tcp_port_secure}
-
-Port TCP pour une communication sécurisée avec les clients. Utilisez le avec [OpenSSL](#server_configuration_parameters-openssl) paramètre.
-
-**Valeurs possibles**
-
-Entier positif.
-
-**Valeur par défaut**
-
-``` xml
-<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>
-```
-
-## mysql_port {#server_configuration_parameters-mysql_port}
-
-Port pour communiquer avec les clients via le protocole MySQL.
-
-**Valeurs possibles**
-
-Entier positif.
-
-Exemple
-
-``` xml
-<mysql_port>9004</mysql_port>
-```
-
-## tmp_path {#server-settings-tmp_path}
-
-Chemin d'accès aux données temporaires pour le traitement des requêtes volumineuses.
-
-!!! note "Note"
-    La barre oblique de fin est obligatoire.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<tmp_path>/var/lib/clickhouse/tmp/</tmp_path>
-```
-
-## tmp_policy {#server-settings-tmp-policy}
-
-La politique de [`storage_configuration`](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes) pour stocker des fichiers temporaires.
-Si cela n'est pas [`tmp_path`](#server-settings-tmp_path) est utilisé, sinon elle est ignorée.
-
-!!! note "Note"
-    - `move_factor` est ignoré
-- `keep_free_space_bytes` est ignoré
-- `max_data_part_size_bytes` est ignoré
-- vous devez avoir exactement un volume dans cette politique
-
-## uncompressed_cache_size {#server-settings-uncompressed_cache_size}
-
-Taille du Cache (en octets) pour les données non compressées utilisées par les [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-Il y a un cache partagé pour le serveur. La mémoire est allouée à la demande. Le cache est utilisé si l'option [use_uncompressed_cache](../settings/settings.md#setting-use_uncompressed_cache) est activé.
-
-Le cache non compressé est avantageux pour les requêtes très courtes dans des cas individuels.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<uncompressed_cache_size>8589934592</uncompressed_cache_size>
-```
-
-## user_files_path {#server_configuration_parameters-user_files_path}
-
-Le répertoire avec les fichiers utilisateur. Utilisé dans la fonction de table [fichier()](../../sql-reference/table-functions/file.md).
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>
-```
-
-## users_config {#users-config}
-
-Chemin d'accès au fichier qui contient:
-
--   Les configurations de l'utilisateur.
--   Les droits d'accès.
--   Les paramètres des profils.
--   Les paramètres de Quota.
-
-**Exemple**
-
-``` xml
-<users_config>users.xml</users_config>
-```
-
-## zookeeper {#server-settings_zookeeper}
-
-Contient des paramètres qui permettent à ClickHouse d'interagir avec [ZooKeeper](http://zookeeper.apache.org/) cluster.
-
-ClickHouse utilise ZooKeeper pour stocker les métadonnées des répliques lors de l'utilisation de tables répliquées. Si les tables répliquées ne sont pas utilisées, cette section de paramètres peut être omise.
-
-Cette section contient les paramètres suivants:
-
--   `node` — ZooKeeper endpoint. You can set multiple endpoints.
-
-    Exemple:
-
-<!-- -->
-
-``` xml
-    <node index="1">
-        <host>example_host</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-```
-
-      The `index` attribute specifies the node order when trying to connect to the ZooKeeper cluster.
-
--   `session_timeout` — Maximum timeout for the client session in milliseconds.
--   `root` — The [znode](http://zookeeper.apache.org/doc/r3.5.5/zookeeperOver.html#Nodes+and+ephemeral+nodes) qui est utilisé comme racine pour les znodes utilisés par le serveur ClickHouse. Facultatif.
--   `identity` — User and password, that can be required by ZooKeeper to give access to requested znodes. Optional.
-
-**Exemple de configuration**
-
-``` xml
-<zookeeper>
-    <node>
-        <host>example1</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <node>
-        <host>example2</host>
-        <port>2181</port>
-    </node>
-    <session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
-    <operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
-    <!-- Optional. Chroot suffix. Should exist. -->
-    <root>/path/to/zookeeper/node</root>
-    <!-- Optional. Zookeeper digest ACL string. -->
-    <identity>user:password</identity>
-</zookeeper>
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Réplication](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)
--   [Guide du programmeur ZooKeeper](http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperProgrammers.html)
-
-## use_minimalistic_part_header_in_zookeeper {#server-settings-use_minimalistic_part_header_in_zookeeper}
-
-Méthode de stockage pour les en-têtes de partie de données dans ZooKeeper.
-
-Ce paramètre s'applique uniquement à l' `MergeTree` famille. Il peut être spécifié:
-
--   À l'échelle mondiale dans le [merge_tree](#server_configuration_parameters-merge_tree) la section de la `config.xml` fichier.
-
-    ClickHouse utilise le paramètre pour toutes les tables du serveur. Vous pouvez modifier le réglage à tout moment. Les tables existantes changent de comportement lorsque le paramètre change.
-
--   Pour chaque table.
-
-    Lors de la création d'un tableau, indiquer la [moteur de réglage](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table). Le comportement d'une table existante avec ce paramètre ne change pas, même si le paramètre global des changements.
-
-**Valeurs possibles**
-
--   0 — Functionality is turned off.
--   1 — Functionality is turned on.
-
-Si `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1`, puis [répliqué](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) les tables stockent les en-têtes des parties de données de manière compacte à l'aide `znode`. Si la table contient plusieurs colonnes, cette méthode de stockage réduit considérablement le volume des données stockées dans Zookeeper.
-
-!!! attention "Attention"
-    Après l'application de `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1`, vous ne pouvez pas rétrograder le serveur ClickHouse vers une version qui ne prend pas en charge ce paramètre. Soyez prudent lors de la mise à niveau de ClickHouse sur les serveurs d'un cluster. Ne mettez pas à niveau tous les serveurs à la fois. Il est plus sûr de tester de nouvelles versions de ClickHouse dans un environnement de test, ou sur quelques serveurs d'un cluster.
-
-      Data part headers already stored with this setting can't be restored to their previous (non-compact) representation.
-
-**Valeur par défaut:** 0.
-
-## disable_internal_dns_cache {#server-settings-disable-internal-dns-cache}
-
-Désactive le cache DNS interne. Recommandé pour l'utilisation de ClickHouse dans les systèmes
-avec des infrastructures en constante évolution telles que Kubernetes.
-
-**Valeur par défaut:** 0.
-
-## dns_cache_update_period {#server-settings-dns-cache-update-period}
-
-La période de mise à jour des adresses IP stockées dans le cache DNS interne de ClickHouse (en secondes).
-La mise à jour est effectuée de manière asynchrone, dans un thread système séparé.
-
-**Valeur par défaut**: 15.
-
-## access_control_path {#access_control_path}
-
-Chemin d'accès à un dossier dans lequel un serveur clickhouse stocke les configurations utilisateur et rôle créées par les commandes SQL.
-
-Valeur par défaut: `/var/lib/clickhouse/access/`.
-
-**Voir aussi**
-
--   [Le Contrôle d'accès et de Gestion de Compte](../access-rights.md#access-control)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/server_configuration_parameters/settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/constraints-on-settings.md b/docs/fr/operations/settings/constraints-on-settings.md
deleted file mode 100644
index b9c34841da1..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/constraints-on-settings.md
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 62
-toc_title: "Contraintes sur les param\xE8tres"
----
-
-# Contraintes sur les paramètres {#constraints-on-settings}
-
-Les contraintes sur les paramètres peuvent être définis dans le `profiles` la section de la `user.xml` fichier de configuration et interdire aux utilisateurs de modifier certains `SET` requête.
-Les contraintes sont définies comme suit:
-
-``` xml
-<profiles>
-  <user_name>
-    <constraints>
-      <setting_name_1>
-        <min>lower_boundary</min>
-      </setting_name_1>
-      <setting_name_2>
-        <max>upper_boundary</max>
-      </setting_name_2>
-      <setting_name_3>
-        <min>lower_boundary</min>
-        <max>upper_boundary</max>
-      </setting_name_3>
-      <setting_name_4>
-        <readonly/>
-      </setting_name_4>
-    </constraints>
-  </user_name>
-</profiles>
-```
-
-Si l'utilisateur tente de violer les contraintes une exception est levée et le réglage n'est pas modifié.
-Trois types de contraintes sont pris en charge: `min`, `max`, `readonly`. Le `min` et `max` les contraintes spécifient les limites supérieure et inférieure pour un paramètre numérique et peuvent être utilisées en combinaison. Le `readonly` contrainte spécifie que l'utilisateur ne peut pas modifier le paramètre correspondant à tous.
-
-**Exemple:** Laisser `users.xml` comprend des lignes:
-
-``` xml
-<profiles>
-  <default>
-    <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
-    <force_index_by_date>0</force_index_by_date>
-    ...
-    <constraints>
-      <max_memory_usage>
-        <min>5000000000</min>
-        <max>20000000000</max>
-      </max_memory_usage>
-      <force_index_by_date>
-        <readonly/>
-      </force_index_by_date>
-    </constraints>
-  </default>
-</profiles>
-```
-
-Les requêtes suivantes toutes les exceptions throw:
-
-``` sql
-SET max_memory_usage=20000000001;
-SET max_memory_usage=4999999999;
-SET force_index_by_date=1;
-```
-
-``` text
-Code: 452, e.displayText() = DB::Exception: Setting max_memory_usage should not be greater than 20000000000.
-Code: 452, e.displayText() = DB::Exception: Setting max_memory_usage should not be less than 5000000000.
-Code: 452, e.displayText() = DB::Exception: Setting force_index_by_date should not be changed.
-```
-
-**Note:** le `default` le profil a une manipulation particulière: toutes les contraintes définies pour `default` le profil devient les contraintes par défaut, de sorte qu'ils restreignent tous les utilisateurs jusqu'à ce qu'ils soient explicitement remplacés pour ces utilisateurs.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/constraints_on_settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/index.md b/docs/fr/operations/settings/index.md
deleted file mode 100644
index 0c81a2487c4..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Param\xE8tre"
-toc_priority: 55
-toc_title: Introduction
----
-
-# Paramètre {#session-settings-intro}
-
-Il existe plusieurs façons d'effectuer tous les paramètres décrits dans cette section de la documentation.
-
-Les paramètres sont configurés en couches, de sorte que chaque couche suivante redéfinit les paramètres précédents.
-
-Façons de configurer les paramètres, par ordre de priorité:
-
--   Paramètres dans l' `users.xml` fichier de configuration du serveur.
-
-    Situé dans l'élément `<profiles>`.
-
--   Les paramètres de la Session.
-
-    Envoyer `SET setting=value` depuis le client de la console ClickHouse en mode interactif.
-    De même, vous pouvez utiliser des sessions ClickHouse dans le protocole HTTP. Pour ce faire, vous devez spécifier le `session_id` Paramètre HTTP.
-
--   Les paramètres de requête.
-
-    -   Lorsque vous démarrez le client clickhouse console en mode non interactif, définissez le paramètre startup `--setting=value`.
-    -   Lors de l'utilisation de L'API HTTP, passez les paramètres CGI (`URL?setting_1=value&setting_2=value...`).
-
-Les paramètres qui ne peuvent être effectués que dans le fichier de configuration du serveur ne sont pas couverts dans cette section.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/permissions-for-queries.md b/docs/fr/operations/settings/permissions-for-queries.md
deleted file mode 100644
index afab946adb3..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/permissions-for-queries.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: "Autorisations pour les requ\xEAtes"
----
-
-# Autorisations pour les requêtes {#permissions_for_queries}
-
-Les requêtes dans ClickHouse peuvent être divisées en plusieurs types:
-
-1.  Lire les requêtes de données: `SELECT`, `SHOW`, `DESCRIBE`, `EXISTS`.
-2.  Écrire des requêtes de données: `INSERT`, `OPTIMIZE`.
-3.  Modifier les paramètres requête: `SET`, `USE`.
-4.  [DDL](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_definition_language) requête: `CREATE`, `ALTER`, `RENAME`, `ATTACH`, `DETACH`, `DROP` `TRUNCATE`.
-5.  `KILL QUERY`.
-
-Les paramètres suivants règlent les autorisations utilisateur selon le type de requête:
-
--   [ReadOnly](#settings_readonly) — Restricts permissions for all types of queries except DDL queries.
--   [allow_ddl](#settings_allow_ddl) — Restricts permissions for DDL queries.
-
-`KILL QUERY` peut être réalisée avec tous les paramètres.
-
-## ReadOnly {#settings_readonly}
-
-Restreint les autorisations pour lire des données, écrire des données et modifier les requêtes de paramètres.
-
-Voyez comment les requêtes sont divisées en types [surtout](#permissions_for_queries).
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — All queries are allowed.
--   1 — Only read data queries are allowed.
--   2 — Read data and change settings queries are allowed.
-
-Après le réglage de `readonly = 1` l'utilisateur ne peut pas changer `readonly` et `allow_ddl` les paramètres de la session en cours.
-
-Lors de l'utilisation de la `GET` méthode dans le [Interface HTTP](../../interfaces/http.md), `readonly = 1` est définie automatiquement. Pour modifier les données, utilisez `POST` méthode.
-
-Paramètre `readonly = 1` interdire à l'utilisateur de modifier tous les paramètres. Il y a un moyen d'interdire à l'utilisateur
-de modifier uniquement des paramètres spécifiques, pour plus de détails, voir [contraintes sur les paramètres](constraints-on-settings.md).
-
-Valeur par défaut: 0
-
-## allow_ddl {#settings_allow_ddl}
-
-Permet ou interdit [DDL](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_definition_language) requête.
-
-Voyez comment les requêtes sont divisées en types [surtout](#permissions_for_queries).
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — DDL queries are not allowed.
--   1 — DDL queries are allowed.
-
-Vous ne pouvez pas exécuter `SET allow_ddl = 1` si `allow_ddl = 0` pour la session en cours.
-
-Valeur par défaut: 1
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/permissions_for_queries/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/query-complexity.md b/docs/fr/operations/settings/query-complexity.md
deleted file mode 100644
index bdeb3e35242..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/query-complexity.md
+++ /dev/null
@@ -1,301 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: "Restrictions sur la complexit\xE9 des requ\xEAtes"
----
-
-# Restrictions sur la complexité des requêtes {#restrictions-on-query-complexity}
-
-Les Restrictions sur la complexité des requêtes font partie des paramètres.
-Ils sont utilisés pour fournir une exécution plus sûre à partir de l'interface utilisateur.
-Presque toutes les restrictions ne s'appliquent qu'à `SELECT`. Pour le traitement des requêtes distribuées, des restrictions sont appliquées sur chaque serveur séparément.
-
-ClickHouse vérifie les restrictions pour les parties de données, pas pour chaque ligne. Cela signifie que vous pouvez dépasser la valeur de restriction de la taille de la partie données.
-
-Restrictions sur l' “maximum amount of something” peut prendre la valeur 0, ce qui signifie “unrestricted”.
-La plupart des restrictions ont également un ‘overflow_mode’ paramètre signification que faire lorsque la limite est dépassée.
-Il peut prendre deux valeurs: `throw` ou `break`. Les Restrictions sur l'agrégation (group_by_overflow_mode) ont également la valeur `any`.
-
-`throw` – Throw an exception (default).
-
-`break` – Stop executing the query and return the partial result, as if the source data ran out.
-
-`any (only for group_by_overflow_mode)` – Continuing aggregation for the keys that got into the set, but don't add new keys to the set.
-
-## max_memory_usage {#settings_max_memory_usage}
-
-La quantité maximale de RAM à utiliser pour exécuter une requête sur un seul serveur.
-
-Dans le fichier de configuration par défaut, le maximum est de 10 Go.
-
-Le réglage ne tient pas compte du volume de mémoire disponible ou du volume total de mémoire sur la machine.
-La restriction s'applique à une seule requête au sein d'un seul serveur.
-Vous pouvez utiliser `SHOW PROCESSLIST` pour vérifier la consommation de mémoire pour chaque requête.
-En outre, la consommation de mémoire maximale est suivie pour chaque requête et écrite dans le journal.
-
-L'utilisation de la mémoire n'est pas surveillée pour les membres de certaines fonctions d'agrégation.
-
-L'utilisation de la mémoire n'est pas totalement suivies pour les états des fonctions d'agrégation `min`, `max`, `any`, `anyLast`, `argMin`, `argMax` de `String` et `Array` argument.
-
-La consommation de mémoire est également limitée par les paramètres `max_memory_usage_for_user` et `max_memory_usage_for_all_queries`.
-
-## max_memory_usage_for_user {#max-memory-usage-for-user}
-
-Quantité maximale de RAM à utiliser pour exécuter les requêtes d'un utilisateur sur un seul serveur.
-
-Les valeurs par défaut sont définies dans [Paramètre.h](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.h#L288). Par défaut, le montant n'est pas limité (`max_memory_usage_for_user = 0`).
-
-Voir aussi la description de [max_memory_usage](#settings_max_memory_usage).
-
-## max_memory_usage_for_all_queries {#max-memory-usage-for-all-queries}
-
-La quantité maximale de RAM à utiliser pour exécuter toutes les requêtes sur un seul serveur.
-
-Les valeurs par défaut sont définies dans [Paramètre.h](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.h#L289). Par défaut, le montant n'est pas limité (`max_memory_usage_for_all_queries = 0`).
-
-Voir aussi la description de [max_memory_usage](#settings_max_memory_usage).
-
-## max_rows_to_read {#max-rows-to-read}
-
-Les restrictions suivantes peut être vérifiée sur chaque bloc (au lieu de sur chaque ligne). Autrement dit, les restrictions peuvent être brisées un peu.
-Lors de l'exécution d'une requête dans plusieurs threads, les restrictions suivantes s'appliquent à chaque thread séparément.
-
-Un nombre maximum de lignes pouvant être lues à partir d'un tableau lors de l'exécution d'une requête.
-
-## max_bytes_to_read {#max-bytes-to-read}
-
-Nombre maximal d'octets (données non compressées) pouvant être lus à partir d'une table lors de l'exécution d'une requête.
-
-## read_overflow_mode {#read-overflow-mode}
-
-Que faire lorsque le volume de lecture de données dépasse l'une des limites: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-## max_rows_to_group_by {#settings-max-rows-to-group-by}
-
-Un nombre maximum de clés uniques reçues de l'agrégation. Ce paramètre permet de limiter la consommation de mémoire lors de l'agrégation.
-
-## group_by_overflow_mode {#group-by-overflow-mode}
-
-Que faire lorsque le nombre de clés uniques pour l'agrégation dépasse la limite: ‘throw’, ‘break’, ou ‘any’. Par défaut, les jeter.
-À l'aide de la ‘any’ valeur vous permet d'exécuter une approximation de GROUP BY. La qualité de cette approximation dépend de la nature statistique des données.
-
-## max_bytes_before_external_group_by {#settings-max_bytes_before_external_group_by}
-
-Active ou désactive l'exécution de `GROUP BY` clauses dans la mémoire externe. Voir [Groupe par dans la mémoire externe](../../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-in-external-memory).
-
-Valeurs possibles:
-
--   Volume maximal de RAM (en octets) pouvant être utilisé par le [GROUP BY](../../sql-reference/statements/select/group-by.md#select-group-by-clause) opération.
--   0 — `GROUP BY` dans la mémoire externe désactivé.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_rows_to_sort {#max-rows-to-sort}
-
-Un nombre maximum de lignes avant le tri. Cela vous permet de limiter la consommation de mémoire lors du tri.
-
-## max_bytes_to_sort {#max-bytes-to-sort}
-
-Un nombre maximal d'octets avant le tri.
-
-## sort_overflow_mode {#sort-overflow-mode}
-
-Que faire si le nombre de lignes reçues avant le tri dépasse l'une des limites: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-## max_result_rows {#setting-max_result_rows}
-
-Limite sur le nombre de lignes dans le résultat. Également vérifié pour les sous-requêtes, et sur des serveurs distants lors de l'exécution de parties d'une requête distribuée.
-
-## max_result_bytes {#max-result-bytes}
-
-Limite sur le nombre d'octets dans le résultat. Le même que le réglage précédent.
-
-## result_overflow_mode {#result-overflow-mode}
-
-Que faire si le volume du résultat dépasse l'une des limites: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-Utiliser ‘break’ est similaire à L'utilisation de LIMIT. `Break` interrompt l'exécution seulement au niveau du bloc. Cela signifie que la quantité de lignes renvoyées est supérieure à [max_result_rows](#setting-max_result_rows) multiples de [max_block_size](settings.md#setting-max_block_size) et dépend de l' [max_threads](settings.md#settings-max_threads).
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SET max_threads = 3, max_block_size = 3333;
-SET max_result_rows = 3334, result_overflow_mode = 'break';
-
-SELECT *
-FROM numbers_mt(100000)
-FORMAT Null;
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-6666 rows in set. ...
-```
-
-## max_execution_time {#max-execution-time}
-
-Durée maximale d'exécution de la requête en secondes.
-Pour le moment, il n'est pas vérifié pour l'une des étapes de tri, ni lors de la fusion et de la finalisation des fonctions d'agrégat.
-
-## timeout_overflow_mode {#timeout-overflow-mode}
-
-Que faire si la requête est exécutée plus de ‘max_execution_time’: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-## min_execution_speed {#min-execution-speed}
-
-Vitesse d'exécution minimale en lignes par seconde. Vérifié sur chaque bloc de données quand ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirer. Si la vitesse d'exécution est inférieure, une exception est levée.
-
-## min_execution_speed_bytes {#min-execution-speed-bytes}
-
-Un nombre minimum d'exécution d'octets par seconde. Vérifié sur chaque bloc de données quand ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirer. Si la vitesse d'exécution est inférieure, une exception est levée.
-
-## max_execution_speed {#max-execution-speed}
-
-Un nombre maximal d'exécution de lignes par seconde. Vérifié sur chaque bloc de données quand ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirer. Si la vitesse d'exécution est élevée, la vitesse d'exécution sera réduit.
-
-## max_execution_speed_bytes {#max-execution-speed-bytes}
-
-Un nombre maximal d'exécution d'octets par seconde. Vérifié sur chaque bloc de données quand ‘timeout_before_checking_execution_speed’ expirer. Si la vitesse d'exécution est élevée, la vitesse d'exécution sera réduit.
-
-## timeout_before_checking_execution_speed {#timeout-before-checking-execution-speed}
-
-Vérifie que la vitesse d'exécution n'est pas trop lent (pas moins de ‘min_execution_speed’), après l'expiration du temps spécifié en secondes.
-
-## max_columns_to_read {#max-columns-to-read}
-
-Nombre maximal de colonnes pouvant être lues à partir d'une table dans une seule requête. Si une requête nécessite la lecture d'un plus grand nombre de colonnes, il lève une exception.
-
-## max_temporary_columns {#max-temporary-columns}
-
-Nombre maximal de colonnes temporaires qui doivent être conservées en RAM en même temps lors de l'exécution d'une requête, y compris les colonnes constantes. S'il y a plus de colonnes temporaires que cela, il lève une exception.
-
-## max_temporary_non_const_columns {#max-temporary-non-const-columns}
-
-La même chose que ‘max_temporary_columns’ mais sans compter constante colonnes.
-Notez que les colonnes constantes sont formées assez souvent lors de l'exécution d'une requête, mais elles nécessitent environ zéro ressource informatique.
-
-## max_subquery_depth {#max-subquery-depth}
-
-Profondeur maximale de sous-requêtes. Si les sous-requêtes sont plus profondes, une exception est levée. Par défaut, 100.
-
-## max_pipeline_depth {#max-pipeline-depth}
-
-Profondeur maximale du pipeline. Correspond au nombre de transformations que chaque bloc de données lors du traitement des requêtes. Compté dans les limites d'un seul serveur. Si la profondeur du pipeline est supérieure, une exception est levée. Par défaut, 1000.
-
-## max_ast_depth {#max-ast-depth}
-
-Profondeur maximale d'une requête arbre syntaxique. En cas de dépassement, une exception est levée.
-À ce moment, il n'est pas vérifié pendant l'analyse, mais seulement après l'analyse de la requête. Autrement dit, un arbre syntaxique trop profond peut être créé pendant l'analyse, mais la requête échouera. Par défaut, 1000.
-
-## max_ast_elements {#max-ast-elements}
-
-Un nombre maximal d'éléments dans une requête arbre syntaxique. En cas de dépassement, une exception est levée.
-De la même manière que le paramètre précédent, il est vérifié qu'après l'analyse de la requête. Par défaut, 50 000.
-
-## max_rows_in_set {#max-rows-in-set}
-
-Nombre maximal de lignes pour un ensemble de données dans la clause in créée à partir d'une sous-requête.
-
-## max_bytes_in_set {#max-bytes-in-set}
-
-Nombre maximal d'octets (données non compressées) utilisés par un ensemble de la clause in créé à partir d'une sous-requête.
-
-## set_overflow_mode {#set-overflow-mode}
-
-Que faire lorsque la quantité de données dépasse l'une des limites: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-## max_rows_in_distinct {#max-rows-in-distinct}
-
-Un nombre maximum de lignes différentes lors de L'utilisation de DISTINCT.
-
-## max_bytes_in_distinct {#max-bytes-in-distinct}
-
-Nombre maximal d'octets utilisés par une table de hachage lors de L'utilisation de DISTINCT.
-
-## distinct_overflow_mode {#distinct-overflow-mode}
-
-Que faire lorsque la quantité de données dépasse l'une des limites: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-## max_rows_to_transfer {#max-rows-to-transfer}
-
-Nombre maximal de lignes pouvant être transmises à un serveur distant ou enregistrées dans une table temporaire lors de L'utilisation de GLOBAL IN.
-
-## max_bytes_to_transfer {#max-bytes-to-transfer}
-
-Nombre maximal d'octets (données non compressées) pouvant être transmis à un serveur distant ou enregistrés dans une table temporaire lors de L'utilisation de GLOBAL IN.
-
-## transfer_overflow_mode {#transfer-overflow-mode}
-
-Que faire lorsque la quantité de données dépasse l'une des limites: ‘throw’ ou ‘break’. Par défaut, les jeter.
-
-## max_rows_in_join {#settings-max_rows_in_join}
-
-Limite le nombre de lignes dans la table de hachage utilisée lors de la jonction de tables.
-
-Ce réglage s'applique à [SELECT … JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) les opérations et les [Rejoindre](../../engines/table-engines/special/join.md) tableau moteur.
-
-Si une requête contient plusieurs jointures, ClickHouse vérifie ce paramètre pour chaque résultat intermédiaire.
-
-ClickHouse peut procéder à différentes actions lorsque la limite est atteinte. L'utilisation de la [join_overflow_mode](#settings-join_overflow_mode) réglage pour choisir l'action.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Unlimited number of rows.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_bytes_in_join {#settings-max_bytes_in_join}
-
-Limite la taille en octets de la table de hachage utilisée lors de l'assemblage de tables.
-
-Ce réglage s'applique à [SELECT … JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) les opérations et les [Rejoindre le moteur de table](../../engines/table-engines/special/join.md).
-
-Si la requête contient des jointures, ClickHouse vérifie ce paramètre pour chaque résultat intermédiaire.
-
-ClickHouse peut procéder à différentes actions lorsque la limite est atteinte. Utiliser [join_overflow_mode](#settings-join_overflow_mode) paramètres pour choisir l'action.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Memory control is disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## join_overflow_mode {#settings-join_overflow_mode}
-
-Définit l'action que ClickHouse effectue lorsque l'une des limites de jointure suivantes est atteinte:
-
--   [max_bytes_in_join](#settings-max_bytes_in_join)
--   [max_rows_in_join](#settings-max_rows_in_join)
-
-Valeurs possibles:
-
--   `THROW` — ClickHouse throws an exception and breaks operation.
--   `BREAK` — ClickHouse breaks operation and doesn't throw an exception.
-
-Valeur par défaut: `THROW`.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Clause de JOINTURE](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join)
--   [Rejoindre le moteur de table](../../engines/table-engines/special/join.md)
-
-## max_partitions_per_insert_block {#max-partitions-per-insert-block}
-
-Limite le nombre maximal de partitions dans un seul bloc inséré.
-
--   Entier positif.
--   0 — Unlimited number of partitions.
-
-Valeur par défaut: 100.
-
-**Détail**
-
-Lors de l'insertion de données, ClickHouse calcule le nombre de partitions dans le bloc inséré. Si le nombre de partitions est plus que `max_partitions_per_insert_block`, ClickHouse lève une exception avec le texte suivant:
-
-> “Too many partitions for single INSERT block (more than” + toString (max_parts) + “). The limit is controlled by ‘max_partitions_per_insert_block’ setting. A large number of partitions is a common misconception. It will lead to severe negative performance impact, including slow server startup, slow INSERT queries and slow SELECT queries. Recommended total number of partitions for a table is under 1000..10000. Please note, that partitioning is not intended to speed up SELECT queries (ORDER BY key is sufficient to make range queries fast). Partitions are intended for data manipulation (DROP PARTITION, etc).”
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/query_complexity/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/settings-profiles.md b/docs/fr/operations/settings/settings-profiles.md
deleted file mode 100644
index 2a0338e7873..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/settings-profiles.md
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: "Les Param\xE8tres Des Profils"
----
-
-# Les Paramètres Des Profils {#settings-profiles}
-
-Un profil de paramètres est une collection de paramètres regroupés sous le même nom.
-
-!!! note "Information"
-    Clickhouse prend également en charge [Flux de travail piloté par SQL](../access-rights.md#access-control) pour gérer les profils de paramètres. Nous vous conseillons de l'utiliser.
-
-Un profil peut avoir n'importe quel nom. Le profil peut avoir n'importe quel nom. Vous pouvez spécifier le même profil pour différents utilisateurs. La chose la plus importante que vous pouvez écrire dans les paramètres de profil `readonly=1` qui assure un accès en lecture seule.
-
-Paramètres les profils peuvent hériter les uns des autres. Pour utiliser l'héritage, indiquer un ou plusieurs `profile` paramètres avant les autres paramètres répertoriés dans le profil. Dans le cas où un paramètre est défini dans les différents profils, les dernières définie est utilisée.
-
-Pour appliquer tous les paramètres d'un profil, définissez `profile` paramètre.
-
-Exemple:
-
-Installer le `web` profil.
-
-``` sql
-SET profile = 'web'
-```
-
-Les profils de paramètres sont déclarés dans le fichier de configuration utilisateur. Ce n'est généralement `users.xml`.
-
-Exemple:
-
-``` xml
-<!-- Settings profiles -->
-<profiles>
-    <!-- Default settings -->
-    <default>
-        <!-- The maximum number of threads when running a single query. -->
-        <max_threads>8</max_threads>
-    </default>
-
-    <!-- Settings for quries from the user interface -->
-    <web>
-        <max_rows_to_read>1000000000</max_rows_to_read>
-        <max_bytes_to_read>100000000000</max_bytes_to_read>
-
-        <max_rows_to_group_by>1000000</max_rows_to_group_by>
-        <group_by_overflow_mode>any</group_by_overflow_mode>
-
-        <max_rows_to_sort>1000000</max_rows_to_sort>
-        <max_bytes_to_sort>1000000000</max_bytes_to_sort>
-
-        <max_result_rows>100000</max_result_rows>
-        <max_result_bytes>100000000</max_result_bytes>
-        <result_overflow_mode>break</result_overflow_mode>
-
-        <max_execution_time>600</max_execution_time>
-        <min_execution_speed>1000000</min_execution_speed>
-        <timeout_before_checking_execution_speed>15</timeout_before_checking_execution_speed>
-
-        <max_columns_to_read>25</max_columns_to_read>
-        <max_temporary_columns>100</max_temporary_columns>
-        <max_temporary_non_const_columns>50</max_temporary_non_const_columns>
-
-        <max_subquery_depth>2</max_subquery_depth>
-        <max_pipeline_depth>25</max_pipeline_depth>
-        <max_ast_depth>50</max_ast_depth>
-        <max_ast_elements>100</max_ast_elements>
-
-        <readonly>1</readonly>
-    </web>
-</profiles>
-```
-
-L'exemple spécifie deux profils: `default` et `web`.
-
-Le `default` profil a un but particulier: il doit toujours être présent et est appliquée lors du démarrage du serveur. En d'autres termes, l' `default` profil contient les paramètres par défaut.
-
-Le `web` profil est un profil régulier qui peut être défini à l'aide `SET` requête ou en utilisant un paramètre URL dans une requête HTTP.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings_profiles/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/settings-users.md b/docs/fr/operations/settings/settings-users.md
deleted file mode 100644
index d33b8f1335b..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/settings-users.md
+++ /dev/null
@@ -1,164 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 63
-toc_title: "Les Param\xE8tres De L'Utilisateur"
----
-
-# Les Paramètres De L'Utilisateur {#user-settings}
-
-Le `users` la section de la `user.xml` le fichier de configuration contient les paramètres utilisateur.
-
-!!! note "Information"
-    Clickhouse prend également en charge [Flux de travail piloté par SQL](../access-rights.md#access-control) pour gérer les utilisateurs. Nous vous conseillons de l'utiliser.
-
-La Structure de la `users` section:
-
-``` xml
-<users>
-    <!-- If user name was not specified, 'default' user is used. -->
-    <user_name>
-        <password></password>
-        <!-- Or -->
-        <password_sha256_hex></password_sha256_hex>
-
-        <access_management>0|1</access_management>
-
-        <networks incl="networks" replace="replace">
-        </networks>
-
-        <profile>profile_name</profile>
-
-        <quota>default</quota>
-
-        <databases>
-            <database_name>
-                <table_name>
-                    <filter>expression</filter>
-                <table_name>
-            </database_name>
-        </databases>
-    </user_name>
-    <!-- Other users settings -->
-</users>
-```
-
-### nom_utilisateur/mot de passe {#user-namepassword}
-
-Le mot de passe peut être spécifié en texte clair ou en SHA256 (format hexadécimal).
-
--   Pour attribuer un mot de passe en clair (**pas recommandé**), la placer dans un `password` élément.
-
-    Exemple, `<password>qwerty</password>`. Le mot de passe peut être laissé en blanc.
-
-<a id="password_sha256_hex"></a>
-
--   Pour attribuer un mot de passe à l'aide de son hachage SHA256, placez-le dans un `password_sha256_hex` élément.
-
-    Exemple, `<password_sha256_hex>65e84be33532fb784c48129675f9eff3a682b27168c0ea744b2cf58ee02337c5</password_sha256_hex>`.
-
-    Exemple de génération d'un mot de passe à partir du shell:
-
-          PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha256sum | tr -d '-'
-
-    La première ligne du résultat est le mot de passe. La deuxième ligne est le hachage SHA256 correspondant.
-
-<a id="password_double_sha1_hex"></a>
-
--   Pour la compatibilité avec les clients MySQL, le mot de passe peut être spécifié dans le hachage double SHA1. Le placer dans `password_double_sha1_hex` élément.
-
-    Exemple, `<password_double_sha1_hex>08b4a0f1de6ad37da17359e592c8d74788a83eb0</password_double_sha1_hex>`.
-
-    Exemple de génération d'un mot de passe à partir du shell:
-
-          PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha1sum | tr -d '-' | xxd -r -p | sha1sum | tr -d '-'
-
-    La première ligne du résultat est le mot de passe. La deuxième ligne est le double hachage SHA1 correspondant.
-
-### access_management {#access_management-user-setting}
-
-Ce paramètre active de désactive l'utilisation de SQL-driven [le contrôle d'accès et de gestion de compte](../access-rights.md#access-control) pour l'utilisateur.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-### nom_utilisateur / réseaux {#user-namenetworks}
-
-Liste des réseaux à partir desquels L'utilisateur peut se connecter au serveur ClickHouse.
-
-Chaque élément de la liste peut avoir l'une des formes suivantes:
-
--   `<ip>` — IP address or network mask.
-
-    Exemple: `213.180.204.3`, `10.0.0.1/8`, `10.0.0.1/255.255.255.0`, `2a02:6b8::3`, `2a02:6b8::3/64`, `2a02:6b8::3/ffff:ffff:ffff:ffff::`.
-
--   `<host>` — Hostname.
-
-    Exemple: `example01.host.ru`.
-
-    Pour vérifier l'accès, une requête DNS est effectuée et toutes les adresses IP renvoyées sont comparées à l'adresse homologue.
-
--   `<host_regexp>` — Regular expression for hostnames.
-
-    Exemple, `^example\d\d-\d\d-\d\.host\.ru$`
-
-    Pour vérifier l'accès, un [Requête DNS PTR](https://en.wikipedia.org/wiki/Reverse_DNS_lookup) est effectuée pour l'adresse homologue, puis l'expression rationnelle spécifiée est appliquée. Ensuite, une autre requête DNS est effectuée pour les résultats de la requête PTR et toutes les adresses reçues sont comparées à l'adresse homologue. Nous recommandons fortement que regexp se termine avec $.
-
-Tous les résultats des requêtes DNS sont mis en cache jusqu'au redémarrage du serveur.
-
-**Exemple**
-
-Pour ouvrir l'accès de l'utilisateur à partir de n'importe quel réseau, spécifiez:
-
-``` xml
-<ip>::/0</ip>
-```
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Il n'est pas sûr d'ouvrir l'accès à partir de n'importe quel réseau, sauf si vous avez un pare-feu correctement configuré ou si le serveur n'est pas directement connecté à Internet.
-
-Pour ouvrir l'accès uniquement à partir de localhost, spécifier:
-
-``` xml
-<ip>::1</ip>
-<ip>127.0.0.1</ip>
-```
-
-### nom_utilisateur / profil {#user-nameprofile}
-
-Vous pouvez attribuer un profil des paramètres pour l'utilisateur. Les profils de paramètres sont configurés dans une section distincte du `users.xml` fichier. Pour plus d'informations, voir [Profils des paramètres](settings-profiles.md).
-
-### nom_utilisateur / quota {#user-namequota}
-
-Les Quotas vous permettent de suivre ou de limiter l'utilisation des ressources sur une période donnée. Les Quotas sont configurés dans le `quotas`
-la section de la `users.xml` fichier de configuration.
-
-Vous pouvez attribuer un jeu de quotas à l'utilisateur. Pour une description détaillée de la configuration des quotas, voir [Quota](../quotas.md#quotas).
-
-### nom_utilisateur/bases de données {#user-namedatabases}
-
-Dans cette section, vous pouvez limiter les lignes renvoyées par ClickHouse pour `SELECT` requêtes faites par l'utilisateur actuel, implémentant ainsi la sécurité de base au niveau de la ligne.
-
-**Exemple**
-
-La configuration suivante force cet utilisateur `user1` ne peut voir les lignes de `table1` comme le résultat de `SELECT` requêtes, où la valeur de la `id` le champ est 1000.
-
-``` xml
-<user1>
-    <databases>
-        <database_name>
-            <table1>
-                <filter>id = 1000</filter>
-            </table1>
-        </database_name>
-    </databases>
-</user1>
-```
-
-Le `filter` peut être n'importe quelle expression résultant en un [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-le type de la valeur. Il contient généralement des comparaisons et des opérateurs logiques. Les lignes de `database_name.table1` où filtrer les résultats à 0 ne sont pas retournés pour cet utilisateur. Le filtrage est incompatible avec `PREWHERE` opérations et désactive `WHERE→PREWHERE` optimisation.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings_users/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/settings/settings.md b/docs/fr/operations/settings/settings.md
deleted file mode 100644
index 208e4ab1eae..00000000000
--- a/docs/fr/operations/settings/settings.md
+++ /dev/null
@@ -1,1254 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Paramètre {#settings}
-
-## distributed_product_mode {#distributed-product-mode}
-
-Modifie le comportement de [distribués sous-requêtes](../../sql-reference/operators/in.md).
-
-ClickHouse applies this setting when the query contains the product of distributed tables, i.e. when the query for a distributed table contains a non-GLOBAL subquery for the distributed table.
-
-Restriction:
-
--   Uniquement appliqué pour les sous-requêtes IN et JOIN.
--   Uniquement si la section FROM utilise une table distribuée contenant plus d'un fragment.
--   Si la sous-requête concerne un distribué tableau contenant plus d'un fragment.
--   Pas utilisé pour une table [distant](../../sql-reference/table-functions/remote.md) fonction.
-
-Valeurs possibles:
-
--   `deny` — Default value. Prohibits using these types of subqueries (returns the “Double-distributed in/JOIN subqueries is denied” exception).
--   `local` — Replaces the database and table in the subquery with local ones for the destination server (shard), leaving the normal `IN`/`JOIN.`
--   `global` — Replaces the `IN`/`JOIN` requête avec `GLOBAL IN`/`GLOBAL JOIN.`
--   `allow` — Allows the use of these types of subqueries.
-
-## enable_optimize_predicate_expression {#enable-optimize-predicate-expression}
-
-Active la poussée du prédicat `SELECT` requête.
-
-Prédicat pushdown peut réduire considérablement le trafic réseau pour les requêtes distribuées.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-Utilisation
-
-Considérez les requêtes suivantes:
-
-1.  `SELECT count() FROM test_table WHERE date = '2018-10-10'`
-2.  `SELECT count() FROM (SELECT * FROM test_table) WHERE date = '2018-10-10'`
-
-Si `enable_optimize_predicate_expression = 1`, alors le temps d'exécution de ces requêtes est égal car ClickHouse s'applique `WHERE` à la sous-requête lors du traitement.
-
-Si `enable_optimize_predicate_expression = 0` puis le temps d'exécution de la deuxième requête est beaucoup plus long, parce que le `WHERE` la clause s'applique à toutes les données après la sous-requête des finitions.
-
-## fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries {#settings-fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries}
-
-Force une requête à un réplica obsolète si les données mises à jour ne sont pas disponibles. Voir [Réplication](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
-
-ClickHouse sélectionne le plus pertinent parmi les répliques obsolètes de la table.
-
-Utilisé lors de l'exécution `SELECT` à partir d'une table distribuée qui pointe vers des tables répliquées.
-
-Par défaut, 1 (activé).
-
-## force_index_by_date {#settings-force_index_by_date}
-
-Désactive l'exécution de la requête si l'index ne peut pas être utilisé par jour.
-
-Fonctionne avec les tables de la famille MergeTree.
-
-Si `force_index_by_date=1`, Clickhouse vérifie si la requête a une condition de clé de date qui peut être utilisée pour restreindre les plages de données. S'il n'y a pas de condition appropriée, il lève une exception. Cependant, il ne vérifie pas si la condition réduit la quantité de données à lire. Par exemple, la condition `Date != ' 2000-01-01 '` est acceptable même lorsqu'il correspond à toutes les données de la table (c'est-à-dire que l'exécution de la requête nécessite une analyse complète). Pour plus d'informations sur les plages de données dans les tables MergeTree, voir [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-## force_primary_key {#force-primary-key}
-
-Désactive l'exécution de la requête si l'indexation par la clé primaire n'est pas possible.
-
-Fonctionne avec les tables de la famille MergeTree.
-
-Si `force_primary_key=1`, Clickhouse vérifie si la requête a une condition de clé primaire qui peut être utilisée pour restreindre les plages de données. S'il n'y a pas de condition appropriée, il lève une exception. Cependant, il ne vérifie pas si la condition réduit la quantité de données à lire. Pour plus d'informations sur les plages de données dans les tables MergeTree, voir [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).
-
-## format_schema {#format-schema}
-
-Ce paramètre est utile lorsque vous utilisez des formats nécessitant une définition de schéma, tels que [Cap'n Proto](https://capnproto.org/) ou [Protobuf](https://developers.google.com/protocol-buffers/). La valeur dépend du format.
-
-## fsync_metadata {#fsync-metadata}
-
-Active ou désactive [fsync](http://pubs.opengroup.org/onlinepubs/9699919799/functions/fsync.html) lors de l'écriture `.sql` fichier. Activé par défaut.
-
-Il est logique de le désactiver si le serveur a des millions de tables minuscules qui sont constamment créées et détruites.
-
-## enable_http_compression {#settings-enable_http_compression}
-
-Active ou désactive la compression de données dans la réponse à une requête HTTP.
-
-Pour plus d'informations, lire l' [Description de L'interface HTTP](../../interfaces/http.md).
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## http_zlib_compression_level {#settings-http_zlib_compression_level}
-
-Définit le niveau de compression des données dans la réponse à une requête HTTP si [enable_http_compression = 1](#settings-enable_http_compression).
-
-Valeurs possibles: nombres de 1 à 9.
-
-Valeur par défaut: 3.
-
-## http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress {#settings-http_native_compression_disable_checksumming_on_decompress}
-
-Active ou désactive la vérification de la somme de contrôle lors de la décompression des données HTTP POST du client. Utilisé uniquement pour le format de compression natif ClickHouse (non utilisé avec `gzip` ou `deflate`).
-
-Pour plus d'informations, lire l' [Description de L'interface HTTP](../../interfaces/http.md).
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## send_progress_in_http_headers {#settings-send_progress_in_http_headers}
-
-Active ou désactive `X-ClickHouse-Progress` - Têtes de réponse HTTP dans `clickhouse-server` réponse.
-
-Pour plus d'informations, lire l' [Description de L'interface HTTP](../../interfaces/http.md).
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_http_get_redirects {#setting-max_http_get_redirects}
-
-Limite le nombre maximal de sauts de redirection HTTP GET pour [URL](../../engines/table-engines/special/url.md)-tables de moteur. Le paramètre s'applique aux deux types de tables: celles créées par [CREATE TABLE](../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) requête et par la [URL](../../sql-reference/table-functions/url.md) table de fonction.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout nombre entier positif de houblon.
--   0 — No hops allowed.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## input_format_allow_errors_num {#settings-input_format_allow_errors_num}
-
-Définit le nombre maximal d'erreurs acceptables lors de la lecture à partir de formats de texte (CSV, TSV, etc.).
-
-La valeur par défaut est de 0.
-
-Toujours le coupler avec `input_format_allow_errors_ratio`.
-
-Si une erreur s'est produite lors de la lecture de lignes mais que le compteur d'erreurs est toujours inférieur à `input_format_allow_errors_num`, ClickHouse ignore la ligne et passe à la suivante.
-
-Si les deux `input_format_allow_errors_num` et `input_format_allow_errors_ratio` sont dépassés, ClickHouse lève une exception.
-
-## input_format_allow_errors_ratio {#settings-input_format_allow_errors_ratio}
-
-Définit le pourcentage maximal d'erreurs autorisées lors de la lecture à partir de formats de texte (CSV, TSV, etc.).
-Le pourcentage d'erreurs est défini comme un nombre à virgule flottante compris entre 0 et 1.
-
-La valeur par défaut est de 0.
-
-Toujours le coupler avec `input_format_allow_errors_num`.
-
-Si une erreur s'est produite lors de la lecture de lignes mais que le compteur d'erreurs est toujours inférieur à `input_format_allow_errors_ratio`, ClickHouse ignore la ligne et passe à la suivante.
-
-Si les deux `input_format_allow_errors_num` et `input_format_allow_errors_ratio` sont dépassés, ClickHouse lève une exception.
-
-## input_format_values_interpret_expressions {#settings-input_format_values_interpret_expressions}
-
-Active ou désactive L'analyseur SQL complet si l'analyseur de flux rapide ne peut pas analyser les données. Ce paramètre est utilisé uniquement pour la [Valeur](../../interfaces/formats.md#data-format-values) format lors de l'insertion des données. Pour plus d'informations sur l'analyse syntaxique, consultez [Syntaxe](../../sql-reference/syntax.md) section.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
-
-    Dans ce cas, vous devez fournir des données formatées. Voir la [Format](../../interfaces/formats.md) section.
-
--   1 — Enabled.
-
-    Dans ce cas, vous pouvez utiliser une expression SQL en tant que valeur, mais l'insertion de données est beaucoup plus lente de cette façon. Si vous insérez uniquement des données formatées, ClickHouse se comporte comme si la valeur de réglage était 0.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-Exemple D'utilisation
-
-Insérez le [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) tapez valeur avec les différents paramètres.
-
-``` sql
-SET input_format_values_interpret_expressions = 0;
-INSERT INTO datetime_t VALUES (now())
-```
-
-``` text
-Exception on client:
-Code: 27. DB::Exception: Cannot parse input: expected ) before: now()): (at row 1)
-```
-
-``` sql
-SET input_format_values_interpret_expressions = 1;
-INSERT INTO datetime_t VALUES (now())
-```
-
-``` text
-Ok.
-```
-
-La dernière requête est équivalente à la suivante:
-
-``` sql
-SET input_format_values_interpret_expressions = 0;
-INSERT INTO datetime_t SELECT now()
-```
-
-``` text
-Ok.
-```
-
-## input_format_values_deduce_templates_of_expressions {#settings-input_format_values_deduce_templates_of_expressions}
-
-Active ou désactive la déduction de modèle pour les expressions SQL dans [Valeur](../../interfaces/formats.md#data-format-values) format. Il permet d'analyser et d'interpréter des expressions dans `Values` beaucoup plus rapide si les expressions dans des lignes consécutives ont la même structure. ClickHouse tente de déduire le modèle d'une expression, d'analyser les lignes suivantes à l'aide de ce modèle et d'évaluer l'expression sur un lot de lignes analysées avec succès.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-Pour la requête suivante:
-
-``` sql
-INSERT INTO test VALUES (lower('Hello')), (lower('world')), (lower('INSERT')), (upper('Values')), ...
-```
-
--   Si `input_format_values_interpret_expressions=1` et `format_values_deduce_templates_of_expressions=0`, les expressions sont interprétées séparément pour chaque ligne (c'est très lent pour un grand nombre de lignes).
--   Si `input_format_values_interpret_expressions=0` et `format_values_deduce_templates_of_expressions=1`, les expressions des première, deuxième et troisième lignes sont analysées à l'aide de template `lower(String)` et interprété ensemble, l'expression dans la quatrième ligne est analysée avec un autre modèle (`upper(String)`).
--   Si `input_format_values_interpret_expressions=1` et `format_values_deduce_templates_of_expressions=1`, le même que dans le cas précédent, mais permet également d'interpréter les expressions séparément s'il n'est pas possible de déduire le modèle.
-
-## input_format_values_accurate_types_of_literals {#settings-input-format-values-accurate-types-of-literals}
-
-Ce paramètre est utilisé uniquement lorsque `input_format_values_deduce_templates_of_expressions = 1`. Il peut arriver que les expressions pour une colonne aient la même structure, mais contiennent des littéraux numériques de types différents, par exemple
-
-``` sql
-(..., abs(0), ...),             -- UInt64 literal
-(..., abs(3.141592654), ...),   -- Float64 literal
-(..., abs(-1), ...),            -- Int64 literal
-```
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
-
-    In this case, ClickHouse may use a more general type for some literals (e.g., `Float64` ou `Int64` plutôt `UInt64` pour `42`), mais cela peut causer des problèmes de débordement et de précision.
-
--   1 — Enabled.
-
-    Dans ce cas, ClickHouse vérifie le type réel de littéral et utilise un modèle d'expression du type correspondant. Dans certains cas, cela peut considérablement ralentir l'évaluation de l'expression dans `Values`.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-## input_format_defaults_for_omitted_fields {#session_settings-input_format_defaults_for_omitted_fields}
-
-Lors de l'exécution de `INSERT` requêtes, remplacez les valeurs de colonne d'entrée omises par les valeurs par défaut des colonnes respectives. Cette option s'applique uniquement aux [JSONEachRow](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow), [CSV](../../interfaces/formats.md#csv) et [TabSeparated](../../interfaces/formats.md#tabseparated) format.
-
-!!! note "Note"
-    Lorsque cette option est activée, les métadonnées de table étendues sont envoyées du serveur au client. Il consomme des ressources informatiques supplémentaires sur le serveur et peut réduire les performances.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-## input_format_tsv_empty_as_default {#settings-input-format-tsv-empty-as-default}
-
-Lorsque cette option est activée, remplacez les champs de saisie vides dans TSV par des valeurs par défaut. Pour les expressions par défaut complexes `input_format_defaults_for_omitted_fields` doit être activé en trop.
-
-Désactivé par défaut.
-
-## input_format_null_as_default {#settings-input-format-null-as-default}
-
-Active ou désactive l'utilisation des valeurs par défaut si les données `NULL` mais le type de données de la colonne correspondante dans pas `Nullable(T)` (pour les formats de saisie de texte).
-
-## input_format_skip_unknown_fields {#settings-input-format-skip-unknown-fields}
-
-Active ou désactive le saut d'insertion de données supplémentaires.
-
-Lors de l'écriture de données, ClickHouse lève une exception si les données d'entrée contiennent des colonnes qui n'existent pas dans la table cible. Si le saut est activé, ClickHouse n'insère pas de données supplémentaires et ne lance pas d'exception.
-
-Formats pris en charge:
-
--   [JSONEachRow](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow)
--   [CSVWithNames](../../interfaces/formats.md#csvwithnames)
--   [TabSeparatedWithNames](../../interfaces/formats.md#tabseparatedwithnames)
--   [TSKV](../../interfaces/formats.md#tskv)
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## input_format_import_nested_json {#settings-input_format_import_nested_json}
-
-Active ou désactive l'insertion de données JSON avec des objets imbriqués.
-
-Formats pris en charge:
-
--   [JSONEachRow](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow)
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-Voir aussi:
-
--   [Utilisation de Structures imbriquées](../../interfaces/formats.md#jsoneachrow-nested) avec l' `JSONEachRow` format.
-
-## input_format_with_names_use_header {#settings-input-format-with-names-use-header}
-
-Active ou désactive la vérification de l'ordre des colonnes lors de l'insertion de données.
-
-Pour améliorer les performances d'insertion, nous vous recommandons de désactiver cette vérification si vous êtes sûr que l'ordre des colonnes des données d'entrée est le même que dans la table cible.
-
-Formats pris en charge:
-
--   [CSVWithNames](../../interfaces/formats.md#csvwithnames)
--   [TabSeparatedWithNames](../../interfaces/formats.md#tabseparatedwithnames)
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-## date_time_input_format {#settings-date_time_input_format}
-
-Permet de choisir un analyseur de la représentation textuelle de la date et de l'heure.
-
-Le réglage ne s'applique pas à [fonctions date et heure](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md).
-
-Valeurs possibles:
-
--   `'best_effort'` — Enables extended parsing.
-
-    ClickHouse peut analyser la base `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` format et tous [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) formats de date et heure. Exemple, `'2018-06-08T01:02:03.000Z'`.
-
--   `'basic'` — Use basic parser.
-
-    ClickHouse ne peut analyser que la base `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` format. Exemple, `'2019-08-20 10:18:56'`.
-
-Valeur par défaut: `'basic'`.
-
-Voir aussi:
-
--   [Type de données DateTime.](../../sql-reference/data-types/datetime.md)
--   [Fonctions pour travailler avec des dates et des heures.](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md)
-
-## join_default_strictness {#settings-join_default_strictness}
-
-Définit la rigueur par défaut pour [JOIN clauses](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join).
-
-Valeurs possibles:
-
--   `ALL` — If the right table has several matching rows, ClickHouse creates a [Produit cartésien](https://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_product) à partir des lignes correspondantes. C'est normal `JOIN` comportement de SQL standard.
--   `ANY` — If the right table has several matching rows, only the first one found is joined. If the right table has only one matching row, the results of `ANY` et `ALL` sont les mêmes.
--   `ASOF` — For joining sequences with an uncertain match.
--   `Empty string` — If `ALL` ou `ANY` n'est pas spécifié dans la requête, ClickHouse lève une exception.
-
-Valeur par défaut: `ALL`.
-
-## join_any_take_last_row {#settings-join_any_take_last_row}
-
-Modifie le comportement des opérations de jointure avec `ANY` rigueur.
-
-!!! warning "Attention"
-    Ce paramètre s'applique uniquement pour `JOIN` opérations avec [Rejoindre](../../engines/table-engines/special/join.md) le moteur de tables.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — If the right table has more than one matching row, only the first one found is joined.
--   1 — If the right table has more than one matching row, only the last one found is joined.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-Voir aussi:
-
--   [Clause de JOINTURE](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join)
--   [Rejoindre le moteur de table](../../engines/table-engines/special/join.md)
--   [join_default_strictness](#settings-join_default_strictness)
-
-## join_use_nulls {#join_use_nulls}
-
-Définit le type de [JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md) comportement. Lors de la fusion de tables, des cellules vides peuvent apparaître. ClickHouse les remplit différemment en fonction de ce paramètre.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — The empty cells are filled with the default value of the corresponding field type.
--   1 — `JOIN` se comporte de la même manière que dans SQL standard. Le type du champ correspondant est converti en [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md#data_type-nullable) et les cellules vides sont remplis avec [NULL](../../sql-reference/syntax.md).
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_block_size {#setting-max_block_size}
-
-Dans ClickHouse, les données sont traitées par Blocs (Ensembles de parties de colonne). Les cycles de traitement internes pour un seul bloc sont assez efficaces, mais il y a des dépenses notables sur chaque bloc. Le `max_block_size` le paramètre est une recommandation pour la taille du bloc (dans un nombre de lignes) à charger à partir des tables. La taille du bloc ne doit pas être trop petite, de sorte que les dépenses sur chaque bloc sont toujours perceptibles, mais pas trop grande pour que la requête avec limite qui est terminée après le premier bloc soit traitée rapidement. L'objectif est d'éviter de consommer trop de mémoire lors de l'extraction d'un grand nombre de colonnes dans plusieurs threads et de préserver au moins certains localité de cache.
-
-Valeur par défaut: de 65 536.
-
-Les blocs de la taille de `max_block_size` ne sont pas toujours chargées de la table. Si il est évident que moins de données doivent être récupérées, un bloc plus petit est traitée.
-
-## preferred_block_size_bytes {#preferred-block-size-bytes}
-
-Utilisé dans le même but que `max_block_size`, mais il définit la taille de bloc recommandée en octets en l'adaptant au nombre de lignes dans le bloc.
-Cependant, la taille du bloc ne peut pas être supérieure à `max_block_size` rangée.
-Par défaut: 1 000 000. Cela ne fonctionne que lors de la lecture des moteurs MergeTree.
-
-## merge_tree_min_rows_for_concurrent_read {#setting-merge-tree-min-rows-for-concurrent-read}
-
-Si le nombre de lignes à lire à partir d'un fichier d'un [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) table dépasse `merge_tree_min_rows_for_concurrent_read` ensuite, ClickHouse essaie d'effectuer une lecture simultanée de ce fichier sur plusieurs threads.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Valeur par défaut: 163840.
-
-## merge_tree_min_bytes_for_concurrent_read {#setting-merge-tree-min-bytes-for-concurrent-read}
-
-Si le nombre d'octets à lire à partir d'un fichier d'un [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)- table de moteur dépasse `merge_tree_min_bytes_for_concurrent_read` puis ClickHouse essaie de lire simultanément à partir de ce fichier dans plusieurs threads.
-
-Valeur Possible:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Valeur par défaut: 251658240.
-
-## merge_tree_min_rows_for_seek {#setting-merge-tree-min-rows-for-seek}
-
-Si la distance entre deux blocs de données à lire dans un fichier est inférieure à `merge_tree_min_rows_for_seek` lignes, puis ClickHouse ne cherche pas à travers le fichier mais lit les données séquentiellement.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## merge_tree_min_bytes_for_seek {#setting-merge-tree-min-bytes-for-seek}
-
-Si la distance entre deux blocs de données à lire dans un fichier est inférieure à `merge_tree_min_bytes_for_seek` octets, puis ClickHouse lit séquentiellement une plage de fichier qui contient les deux blocs, évitant ainsi la recherche supplémentaire.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## merge_tree_coarse_index_granularité {#setting-merge-tree-coarse-index-granularity}
-
-Lors de la recherche de données, ClickHouse vérifie les marques de données dans le fichier d'index. Si ClickHouse trouve que les clés requises sont dans une certaine plage, il divise cette plage en `merge_tree_coarse_index_granularity` subranges et recherche les clés requises récursivement.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout entier pair positif.
-
-Valeur par défaut: 8.
-
-## merge_tree_max_rows_to_use_cache {#setting-merge-tree-max-rows-to-use-cache}
-
-Si ClickHouse devrait lire plus de `merge_tree_max_rows_to_use_cache` lignes dans une requête, il n'utilise pas le cache des blocs non compressés.
-
-Le cache des blocs non compressés stocke les données extraites pour les requêtes. ClickHouse utilise ce cache pour accélérer les réponses aux petites requêtes répétées. Ce paramètre protège le cache contre le saccage par les requêtes qui lisent une grande quantité de données. Le [uncompressed_cache_size](../server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-uncompressed_cache_size) le paramètre serveur définit la taille du cache des blocs non compressés.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Default value: 128 ✕ 8192.
-
-## merge_tree_max_bytes_to_use_cache {#setting-merge-tree-max-bytes-to-use-cache}
-
-Si ClickHouse devrait lire plus de `merge_tree_max_bytes_to_use_cache` octets dans une requête, il n'utilise pas le cache de non compressé blocs.
-
-Le cache des blocs non compressés stocke les données extraites pour les requêtes. ClickHouse utilise ce cache pour accélérer les réponses aux petites requêtes répétées. Ce paramètre protège le cache contre le saccage par les requêtes qui lisent une grande quantité de données. Le [uncompressed_cache_size](../server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-uncompressed_cache_size) le paramètre serveur définit la taille du cache des blocs non compressés.
-
-Valeur Possible:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Valeur par défaut: 2013265920.
-
-## min_bytes_to_use_direct_io {#settings-min-bytes-to-use-direct-io}
-
-Volume de données minimum requis pour utiliser l'accès direct aux E/S sur le disque de stockage.
-
-ClickHouse utilise ce paramètre lors de la lecture de données à partir de tables. Si le volume total de stockage de toutes les données à lire dépasse `min_bytes_to_use_direct_io` octets, puis ClickHouse lit les données du disque de stockage avec le `O_DIRECT` option.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Direct I/O is disabled.
--   Entier positif.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## log_queries {#settings-log-queries}
-
-Configuration de la journalisation des requêtes.
-
-Les requêtes envoyées à ClickHouse avec cette configuration sont enregistrées selon les règles du [query_log](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) paramètre de configuration du serveur.
-
-Exemple:
-
-``` text
-log_queries=1
-```
-
-## log_queries_min_type {#settings-log-queries-min-type}
-
-`query_log` type minimal à enregistrer.
-
-Valeurs possibles:
-- `QUERY_START` (`=1`)
-- `QUERY_FINISH` (`=2`)
-- `EXCEPTION_BEFORE_START` (`=3`)
-- `EXCEPTION_WHILE_PROCESSING` (`=4`)
-
-Valeur par défaut: `QUERY_START`.
-
-Peut être utilisé pour limiter le nombre de entiries va va `query_log`, dites que vous êtes intéressant que dans les erreurs, alors vous pouvez utiliser `EXCEPTION_WHILE_PROCESSING`:
-
-``` text
-log_queries_min_type='EXCEPTION_WHILE_PROCESSING'
-```
-
-## log_query_threads {#settings-log-query-threads}
-
-Configuration de la journalisation des threads de requête.
-
-Les threads de requêtes exécutés par ClickHouse avec cette configuration sont journalisés selon les règles du [query_thread_log](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) paramètre de configuration du serveur.
-
-Exemple:
-
-``` text
-log_query_threads=1
-```
-
-## max_insert_block_size {#settings-max_insert_block_size}
-
-La taille des blocs à former pour l'insertion dans une table.
-Ce paramètre s'applique uniquement dans les cas où le serveur formes les blocs.
-Par exemple, pour une insertion via L'interface HTTP, le serveur analyse le format de données et forme des blocs de la taille spécifiée.
-Mais lors de l'utilisation de clickhouse-client, le client analyse les données ‘max_insert_block_size’ le réglage sur le serveur n'affecte pas la taille des blocs insérés.
-Le paramètre n'a pas non plus de but lors de L'utilisation D'INSERT SELECT, car les données sont insérées à l'aide des mêmes blocs qui sont formés après SELECT.
-
-Valeur par défaut: 1 048 576 octets.
-
-La valeur par défaut est légèrement supérieure à `max_block_size`. La raison en est que certains moteurs de table (`*MergeTree`) former une partie de données sur le disque pour chaque bloc inséré, qui est une entité assez grande. Pareillement, `*MergeTree` les tables trient les données lors de l'insertion et une taille de bloc suffisamment grande permet de trier plus de données dans la RAM.
-
-## min_insert_block_size_rows {#min-insert-block-size-rows}
-
-Définit le nombre minimum de lignes dans le bloc qui peut être inséré dans un tableau par un `INSERT` requête. Les blocs de plus petite taille sont écrasés en plus gros.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Squashing disabled.
-
-Valeur par défaut: 1048576.
-
-## min_insert_block_size_bytes {#min-insert-block-size-bytes}
-
-Définit le nombre minimal d'octets dans le bloc qui peut être inséré dans un tableau par un `INSERT` requête. Les blocs de plus petite taille sont écrasés en plus gros.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Squashing disabled.
-
-Valeur par défaut: 268435456.
-
-## max_replica_delay_for_distributed_queries {#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries}
-
-Désactive les répliques en retard pour les requêtes distribuées. Voir [Réplication](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
-
-Définit le temps en secondes. Si une réplique accuse plus de retard que la valeur définie, cette réplique n'est pas utilisée.
-
-Valeur par défaut: 300.
-
-Utilisé lors de l'exécution `SELECT` à partir d'une table distribuée qui pointe vers des tables répliquées.
-
-## max_threads {#settings-max_threads}
-
-Nombre maximal de threads de traitement des requêtes, à l'exclusion des threads de récupération de données à partir de serveurs distants (voir ‘max_distributed_connections’ paramètre).
-
-Ce paramètre s'applique aux threads qui effectuent les mêmes étapes du pipeline de traitement des requêtes en parallèle.
-Par exemple, lors de la lecture d'une table, s'il est possible d'évaluer des expressions avec des fonctions, filtrer avec WHERE et pré-agréger pour GROUP BY en parallèle en utilisant au moins ‘max_threads’ nombre de threads, puis ‘max_threads’ sont utilisés.
-
-Valeur par défaut: nombre de cœurs de processeur physiques.
-
-Si moins d'une requête SELECT est normalement exécutée sur un serveur à la fois, définissez ce paramètre sur une valeur légèrement inférieure au nombre réel de cœurs de processeur.
-
-Pour les requêtes qui sont terminées rapidement en raison d'une limite, vous pouvez définir une valeur inférieure ‘max_threads’. Par exemple, si le nombre d'entrées se trouvent dans chaque bloc et max_threads = 8, 8 blocs sont récupérées, même s'il aurait été suffisante pour lire un seul.
-
-Le plus petit de la `max_threads` valeur, moins la mémoire est consommée.
-
-## max_insert_threads {#settings-max-insert-threads}
-
-Nombre maximal de threads à exécuter `INSERT SELECT` requête.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 (or 1) — `INSERT SELECT` pas d'exécution parallèle.
--   Entier positif. Plus grand que 1.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-Parallèle `INSERT SELECT` n'a d'effet que si l' `SELECT` une partie est exécutée en parallèle, voir [max_threads](#settings-max_threads) paramètre.
-Des valeurs plus élevées conduiront à une utilisation de la mémoire plus élevée.
-
-## max_compress_block_size {#max-compress-block-size}
-
-La taille maximale des blocs de données non compressées avant la compression pour l'écriture dans une table. Par défaut, 1 048 576 (1 MiB). Si la taille est réduite, le taux de compression est considérablement réduit, la vitesse de compression et de décompression augmente légèrement en raison de la localisation du cache, et la consommation de mémoire est réduite. Il n'y aucune raison de modifier ce paramètre.
-
-Ne confondez pas les blocs pour la compression (un morceau de mémoire constitué d'octets) avec des blocs pour le traitement des requêtes (Un ensemble de lignes d'une table).
-
-## min_compress_block_size {#min-compress-block-size}
-
-Pour [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)" table. Afin de réduire la latence lors du traitement des requêtes, un bloc est compressé lors de l'écriture de la marque suivante si sa taille est au moins ‘min_compress_block_size’. Par défaut, 65 536.
-
-La taille réelle du bloc, si les données non compressées sont inférieures à ‘max_compress_block_size’ pas moins de cette valeur et pas moins que le volume de données pour une marque.
-
-Regardons un exemple. Supposons que ‘index_granularity’ a 8192 lors de la création de la table.
-
-Nous écrivons une colonne de type UInt32 (4 octets par valeur). Lors de l'écriture de 8192 lignes, le total sera de 32 KO de données. Puisque min_compress_block_size = 65 536, un bloc compressé sera formé pour toutes les deux marques.
-
-Nous écrivons une colonne URL avec le type de chaîne (taille moyenne de 60 octets par valeur). Lors de l'écriture de 8192 lignes, la moyenne sera légèrement inférieure à 500 Ko de données. Comme il s'agit de plus de 65 536, un bloc compressé sera formé pour chaque marque. Dans ce cas, lors de la lecture de données du disque dans la plage d'une seule marque, les données supplémentaires ne seront pas décompressées.
-
-Il n'y aucune raison de modifier ce paramètre.
-
-## max_query_size {#settings-max_query_size}
-
-La partie maximale d'une requête qui peut être prise en RAM pour l'analyse avec L'analyseur SQL.
-La requête INSERT contient également des données pour INSERT qui sont traitées par un analyseur de flux séparé (qui consomme O (1) RAM), qui n'est pas inclus dans cette restriction.
-
-Valeur par défaut: 256 Ko.
-
-## interactive_delay {#interactive-delay}
-
-Intervalle en microsecondes pour vérifier si l'exécution de la requête a été annulée et envoyer la progression.
-
-Valeur par défaut: 100 000 (vérifie l'Annulation et envoie la progression dix fois par seconde).
-
-## connect_timeout, receive_timeout, send_timeout {#connect-timeout-receive-timeout-send-timeout}
-
-Délais d'attente en secondes sur le socket utilisé pour communiquer avec le client.
-
-Valeur par défaut: 10, 300, 300.
-
-## cancel_http_readonly_queries_on_client_close {#cancel-http-readonly-queries-on-client-close}
-
-Cancels HTTP read-only queries (e.g. SELECT) when a client closes the connection without waiting for the response.
-
-Valeur par défaut: 0
-
-## poll_interval {#poll-interval}
-
-Verrouillez une boucle d'attente pendant le nombre de secondes spécifié.
-
-Valeur par défaut: 10.
-
-## max_distributed_connections {#max-distributed-connections}
-
-Nombre maximal de connexions simultanées avec des serveurs distants pour le traitement distribué d'une seule requête vers une seule table distribuée. Nous vous recommandons de définir une valeur au moins égale au nombre de serveurs dans le cluster.
-
-Valeur par défaut: 1024.
-
-Les paramètres suivants ne sont utilisés que lors de la création de tables distribuées (et lors du lancement d'un serveur), il n'y a donc aucune raison de les modifier lors de l'exécution.
-
-## distributed_connections_pool_size {#distributed-connections-pool-size}
-
-Nombre maximal de connexions simultanées avec des serveurs distants pour le traitement distribué de toutes les requêtes vers une seule table distribuée. Nous vous recommandons de définir une valeur au moins égale au nombre de serveurs dans le cluster.
-
-Valeur par défaut: 1024.
-
-## connect_timeout_with_failover_ms {#connect-timeout-with-failover-ms}
-
-Délai d'attente en millisecondes pour la connexion à un serveur distant pour un moteur de table distribué, si ‘shard’ et ‘replica’ les sections sont utilisées dans la définition du cluster.
-En cas d'échec, plusieurs tentatives sont faites pour se connecter à diverses répliques.
-
-Valeur par défaut: 50.
-
-## connections_with_failover_max_tries {#connections-with-failover-max-tries}
-
-Nombre maximal de tentatives de connexion avec chaque réplique pour le moteur de table distribué.
-
-Valeur par défaut: 3.
-
-## extrême {#extremes}
-
-Indique s'il faut compter les valeurs extrêmes (les minimums et les maximums dans les colonnes d'un résultat de requête). Accepte 0 ou 1. Par défaut, 0 (désactivé).
-Pour plus d'informations, consultez la section “Extreme values”.
-
-## use_uncompressed_cache {#setting-use_uncompressed_cache}
-
-Indique s'il faut utiliser un cache de blocs non compressés. Accepte 0 ou 1. Par défaut, 0 (désactivé).
-L'utilisation du cache non compressé (uniquement pour les tables de la famille MergeTree) peut réduire considérablement la latence et augmenter le débit lorsque vous travaillez avec un grand nombre de requêtes courtes. Activez ce paramètre pour les utilisateurs qui envoient des requêtes courtes fréquentes. Faites également attention à la [uncompressed_cache_size](../server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-uncompressed_cache_size) configuration parameter (only set in the config file) – the size of uncompressed cache blocks. By default, it is 8 GiB. The uncompressed cache is filled in as needed and the least-used data is automatically deleted.
-
-Pour les requêtes qui lisent au moins un volume de données assez important (un million de lignes ou plus), le cache non compressé est désactivé automatiquement pour économiser de l'espace pour les requêtes vraiment petites. Cela signifie que vous pouvez garder la ‘use_uncompressed_cache’ toujours la valeur 1.
-
-## replace_running_query {#replace-running-query}
-
-Lors de l'utilisation de L'interface HTTP, le ‘query_id’ le paramètre peut être passé. C'est n'importe quelle chaîne qui sert d'Identificateur de requête.
-Si une requête d'un utilisateur avec le même ‘query_id’ il existe déjà à ce moment, le comportement dépend de la ‘replace_running_query’ paramètre.
-
-`0` (default) – Throw an exception (don't allow the query to run if a query with the same ‘query_id’ est déjà en cours d'exécution).
-
-`1` – Cancel the old query and start running the new one.
-
-Yandex.Metrica utilise ce paramètre défini sur 1 pour implémenter des suggestions de conditions de segmentation. Après avoir entré le caractère suivant, si l'ancienne requête n'est pas encore terminée, elle doit être annulée.
-
-## stream_flush_interval_ms {#stream-flush-interval-ms}
-
-Fonctionne pour les tables avec des flux dans le cas d'une expiration, ou lorsqu'un thread génère [max_insert_block_size](#settings-max_insert_block_size) rangée.
-
-La valeur par défaut est 7500.
-
-Plus la valeur est petite, plus les données sont vidées dans la table. Régler la valeur trop faible entraîne de mauvaises performances.
-
-## équilibrage {#settings-load_balancing}
-
-Spécifie l'algorithme de sélection des réplicas utilisé pour le traitement des requêtes distribuées.
-
-ClickHouse prend en charge les algorithmes suivants de choix des répliques:
-
--   [Aléatoire](#load_balancing-random) (par défaut)
--   [Nom d'hôte le plus proche](#load_balancing-nearest_hostname)
--   [Afin](#load_balancing-in_order)
--   [Premier ou aléatoire](#load_balancing-first_or_random)
-
-### Aléatoire (par défaut) {#load_balancing-random}
-
-``` sql
-load_balancing = random
-```
-
-Le nombre d'erreurs est compté pour chaque réplique. La requête est envoyée au réplica avec le moins d'erreurs, et s'il y en a plusieurs, à n'importe qui d'entre eux.
-Inconvénients: la proximité du serveur n'est pas prise en compte; si les répliques ont des données différentes, vous obtiendrez également des données différentes.
-
-### Nom D'Hôte Le Plus Proche {#load_balancing-nearest_hostname}
-
-``` sql
-load_balancing = nearest_hostname
-```
-
-The number of errors is counted for each replica. Every 5 minutes, the number of errors is integrally divided by 2. Thus, the number of errors is calculated for a recent time with exponential smoothing. If there is one replica with a minimal number of errors (i.e. errors occurred recently on the other replicas), the query is sent to it. If there are multiple replicas with the same minimal number of errors, the query is sent to the replica with a hostname that is most similar to the server's hostname in the config file (for the number of different characters in identical positions, up to the minimum length of both hostnames).
-
-Par exemple, exemple01-01-1 et example01-01-2.yandex.ru sont différents dans une position, tandis que l'exemple01-01-1 et l'exemple01-02-2 diffèrent dans deux endroits.
-Cette méthode peut sembler primitive, mais elle ne nécessite pas de données externes sur la topologie du réseau, et elle ne compare pas les adresses IP, ce qui serait compliqué pour nos adresses IPv6.
-
-Ainsi, s'il existe des répliques équivalentes, la plus proche par son nom est préférée.
-Nous pouvons également supposer que lors de l'envoi d'une requête au même serveur, en l'absence d'Échecs, une requête distribuée ira également aux mêmes serveurs. Ainsi, même si des données différentes sont placées sur les répliques, la requête retournera principalement les mêmes résultats.
-
-### Afin {#load_balancing-in_order}
-
-``` sql
-load_balancing = in_order
-```
-
-Répliques avec le même nombre d'erreurs sont accessibles dans le même ordre qu'ils sont définis dans la configuration.
-Cette méthode est appropriée lorsque vous savez exactement quelle réplique est préférable.
-
-### Premier ou aléatoire {#load_balancing-first_or_random}
-
-``` sql
-load_balancing = first_or_random
-```
-
-Cet algorithme choisit la première réplique de l'ensemble ou une réplique aléatoire si la première n'est pas disponible. Il est efficace dans les configurations de topologie de réplication croisée, mais inutile dans d'autres configurations.
-
-Le `first_or_random` algorithme résout le problème de la `in_order` algorithme. Avec `in_order`, si une réplique tombe en panne, la suivante obtient une double charge tandis que les répliques restantes gèrent la quantité habituelle de trafic. Lors de l'utilisation de la `first_or_random` algorithme, la charge est répartie uniformément entre les répliques qui sont encore disponibles.
-
-## prefer_localhost_replica {#settings-prefer-localhost-replica}
-
-Active / désactive préférable d'utiliser le réplica localhost lors du traitement des requêtes distribuées.
-
-Valeurs possibles:
-
--   1 — ClickHouse always sends a query to the localhost replica if it exists.
--   0 — ClickHouse uses the balancing strategy specified by the [équilibrage](#settings-load_balancing) paramètre.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Désactivez ce paramètre si vous utilisez [max_parallel_replicas](#settings-max_parallel_replicas).
-
-## totals_mode {#totals-mode}
-
-Comment calculer les totaux lorsque HAVING est présent, ainsi que lorsque max_rows_to_group_by et group_by_overflow_mode = ‘any’ sont présents.
-Voir la section “WITH TOTALS modifier”.
-
-## totals_auto_threshold {#totals-auto-threshold}
-
-Le seuil de `totals_mode = 'auto'`.
-Voir la section “WITH TOTALS modifier”.
-
-## max_parallel_replicas {#settings-max_parallel_replicas}
-
-Nombre maximal de répliques pour chaque fragment lors de l'exécution d'une requête.
-Par souci de cohérence (pour obtenir différentes parties du même partage de données), Cette option ne fonctionne que lorsque la clé d'échantillonnage est définie.
-Le retard de réplique n'est pas contrôlé.
-
-## compiler {#compile}
-
-Activer la compilation des requêtes. Par défaut, 0 (désactivé).
-
-La compilation n'est utilisée que pour une partie du pipeline de traitement des requêtes: pour la première étape de l'agrégation (GROUP BY).
-Si cette partie du pipeline a été compilée, la requête peut s'exécuter plus rapidement en raison du déploiement de cycles courts et des appels de fonction d'agrégation intégrés. L'amélioration maximale des performances (jusqu'à quatre fois plus rapide dans de rares cas) est observée pour les requêtes avec plusieurs fonctions d'agrégat simples. Typiquement, le gain de performance est insignifiant. Dans de très rares cas, il peut ralentir l'exécution de la requête.
-
-## min_count_to_compile {#min-count-to-compile}
-
-Combien de fois utiliser potentiellement un morceau de code compilé avant d'exécuter la compilation. Par défaut, 3.
-For testing, the value can be set to 0: compilation runs synchronously and the query waits for the end of the compilation process before continuing execution. For all other cases, use values ​​starting with 1. Compilation normally takes about 5-10 seconds.
-Si la valeur est 1 ou plus, la compilation se produit de manière asynchrone dans un thread séparé. Le résultat sera utilisé dès qu'il sera prêt, y compris les requêtes en cours d'exécution.
-
-Le code compilé est requis pour chaque combinaison différente de fonctions d'agrégat utilisées dans la requête et le type de clés dans la clause GROUP BY.
-The results of the compilation are saved in the build directory in the form of .so files. There is no restriction on the number of compilation results since they don't use very much space. Old results will be used after server restarts, except in the case of a server upgrade – in this case, the old results are deleted.
-
-## output_format_json_quote_64bit_integers {#session_settings-output_format_json_quote_64bit_integers}
-
-Si la valeur est true, les entiers apparaissent entre guillemets lors de l'utilisation des formats JSON\* Int64 et UInt64 (pour la compatibilité avec la plupart des implémentations JavaScript); sinon, les entiers sont sortis sans les guillemets.
-
-## format_csv_delimiter {#settings-format_csv_delimiter}
-
-Caractère interprété comme un délimiteur dans les données CSV. Par défaut, le délimiteur est `,`.
-
-## input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null {#settings-input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null}
-
-Pour le format D'entrée CSV active ou désactive l'analyse des `NULL` comme littéral (synonyme de `\N`).
-
-## output_format_csv_crlf_end_of_line {#settings-output-format-csv-crlf-end-of-line}
-
-Utilisez le séparateur de ligne de style DOS/Windows (CRLF) en CSV au lieu du style Unix (LF).
-
-## output_format_tsv_crlf_end_of_line {#settings-output-format-tsv-crlf-end-of-line}
-
-Utilisez le séparateur de ligne de style DOC/Windows (CRLF) dans TSV au lieu du style Unix (LF).
-
-## insert_quorum {#settings-insert_quorum}
-
-Active les Écritures de quorum.
-
--   Si `insert_quorum < 2`, les Écritures de quorum sont désactivées.
--   Si `insert_quorum >= 2`, les Écritures de quorum sont activées.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-Quorum écrit
-
-`INSERT` ne réussit que lorsque ClickHouse parvient à écrire correctement les données `insert_quorum` des répliques au cours de la `insert_quorum_timeout`. Si, pour une raison quelconque, le nombre de répliques avec succès écrit n'atteint pas le `insert_quorum`, l'écriture est considérée comme ayant échoué et ClickHouse supprimera le bloc inséré de toutes les répliques où les données ont déjà été écrites.
-
-Toutes les répliques du quorum sont cohérentes, c'est-à-dire qu'elles contiennent des données de toutes les `INSERT` requête. Le `INSERT` la séquence est linéarisé.
-
-Lors de la lecture des données écrites à partir du `insert_quorum`, vous pouvez utiliser le [select_sequential_consistency](#settings-select_sequential_consistency) option.
-
-Clickhouse génère une exception
-
--   Si le nombre de répliques au moment de la requête est inférieure à la `insert_quorum`.
--   Lors d'une tentative d'écriture de données lorsque le bloc précédent n'a pas encore été inséré dans le `insert_quorum` des répliques. Cette situation peut se produire si l'utilisateur tente d'effectuer une `INSERT` avant le précédent avec le `insert_quorum` est terminé.
-
-Voir aussi:
-
--   [insert_quorum_timeout](#settings-insert_quorum_timeout)
--   [select_sequential_consistency](#settings-select_sequential_consistency)
-
-## insert_quorum_timeout {#settings-insert_quorum_timeout}
-
-Ecrire dans quorum timeout en secondes. Si le délai d'attente est passé et qu'aucune écriture n'a encore eu lieu, ClickHouse génère une exception et le client doit répéter la requête pour écrire le même bloc dans le même réplica ou tout autre réplica.
-
-Valeur par défaut: 60 secondes.
-
-Voir aussi:
-
--   [insert_quorum](#settings-insert_quorum)
--   [select_sequential_consistency](#settings-select_sequential_consistency)
-
-## select_sequential_consistency {#settings-select_sequential_consistency}
-
-Active ou désactive la cohérence séquentielle pour `SELECT` requête:
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-Utilisation
-
-Lorsque la cohérence séquentielle est activée, ClickHouse permet au client d'exécuter `SELECT` requête uniquement pour les répliques qui contiennent des données de toutes les `INSERT` requêtes exécutées avec `insert_quorum`. Si le client fait référence à une réplique partielle, ClickHouse génère une exception. La requête SELECT n'inclut pas les données qui n'ont pas encore été écrites dans le quorum des répliques.
-
-Voir aussi:
-
--   [insert_quorum](#settings-insert_quorum)
--   [insert_quorum_timeout](#settings-insert_quorum_timeout)
-
-## insert_deduplicate {#settings-insert-deduplicate}
-
-Active ou désactive la déduplication des blocs `INSERT` (Répliqués\* les tableaux).
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 — Disabled.
--   1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 1.
-
-Par défaut, les blocs insérés dans les tables répliquées `INSERT` déclaration sont dédupliquées (voir [Réplication Des Données](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)).
-
-## déduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views {#settings-deduplicate-blocks-in-dependent-materialized-views}
-
-Active ou désactive la vérification de déduplication des vues matérialisées qui reçoivent des données à partir de tables\* répliquées.
-
-Valeurs possibles:
-
-      0 — Disabled.
-      1 — Enabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-Utilisation
-
-Par défaut, la déduplication n'est pas effectuée pour les vues matérialisées mais en amont, dans la table source.
-Si un bloc inséré est ignoré en raison de la déduplication dans la table source, il n'y aura pas d'insertion dans les vues matérialisées attachées. Ce comportement existe pour permettre l'insertion de données hautement agrégées dans des vues matérialisées, dans les cas où les blocs insérés sont les mêmes après l'agrégation de vues matérialisées mais dérivés de différentes insertions dans la table source.
-Dans le même temps, ce comportement “breaks” `INSERT` idempotence. Si un `INSERT` dans la table principale a été un succès et `INSERT` into a materialized view failed (e.g. because of communication failure with Zookeeper) a client will get an error and can retry the operation. However, the materialized view won't receive the second insert because it will be discarded by deduplication in the main (source) table. The setting `deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views` permet de changer ce comportement. Lors d'une nouvelle tentative, une vue matérialisée recevra l'insertion répétée et effectuera une vérification de déduplication par elle-même,
-ignorant le résultat de la vérification pour la table source, et insérera des lignes perdues en raison de la première défaillance.
-
-## max_network_bytes {#settings-max-network-bytes}
-
-Limite le volume de données (en octets) qui est reçu ou transmis sur le réseau lors de l'exécution d'une requête. Ce paramètre s'applique à chaque individu requête.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Data volume control is disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_network_bandwidth {#settings-max-network-bandwidth}
-
-Limite la vitesse de l'échange de données sur le réseau en octets par seconde. Ce paramètre s'applique à toutes les requêtes.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Bandwidth control is disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_network_bandwidth_for_user {#settings-max-network-bandwidth-for-user}
-
-Limite la vitesse de l'échange de données sur le réseau en octets par seconde. Ce paramètre s'applique à toutes les requêtes exécutées simultanément par un seul utilisateur.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Control of the data speed is disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## max_network_bandwidth_for_all_users {#settings-max-network-bandwidth-for-all-users}
-
-Limite la vitesse à laquelle les données sont échangées sur le réseau en octets par seconde. Ce paramètre s'applique à toutes les requêtes exécutées simultanément sur le serveur.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Entier positif.
--   0 — Control of the data speed is disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## count_distinct_implementation {#settings-count_distinct_implementation}
-
-Spécifie de l' `uniq*` les fonctions doivent être utilisées pour [COUNT(DISTINCT …)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-count) construction.
-
-Valeurs possibles:
-
--   [uniq](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniq)
--   [uniqcombiné](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqCombined64](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqexact)
-
-Valeur par défaut: `uniqExact`.
-
-## skip_unavailable_shards {#settings-skip_unavailable_shards}
-
-Active ou désactive le saut silencieux des fragments indisponibles.
-
-Tesson est considéré comme indisponible si toutes ses répliques ne sont pas disponibles. Une réplique n'est pas disponible dans les cas suivants:
-
--   ClickHouse ne peut pas se connecter à la réplique pour une raison quelconque.
-
-    Lors de la connexion à une réplique, ClickHouse effectue plusieurs tentatives. Si toutes ces tentatives échouent, la réplique est considéré comme indisponible.
-
--   La réplique ne peut pas être résolue via le DNS.
-
-    Si le nom d'hôte du réplica ne peut pas être résolu via DNS, il peut indiquer les situations suivantes:
-
-    -   L'hôte de la réplique n'a pas d'enregistrement DNS. Il peut se produire dans les systèmes avec DNS dynamique, par exemple, [Kubernetes](https://kubernetes.io), où les nœuds peuvent être insolubles pendant les temps d'arrêt, et ce n'est pas une erreur.
-
-    -   Erreur de Configuration. Le fichier de configuration ClickHouse contient un mauvais nom d'hôte.
-
-Valeurs possibles:
-
--   1 — skipping enabled.
-
-    Si un fragment n'est pas disponible, ClickHouse renvoie un résultat basé sur des données partielles et ne signale pas les problèmes de disponibilité des nœuds.
-
--   0 — skipping disabled.
-
-    Si un fragment n'est pas disponible, ClickHouse lève une exception.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## optimize_skip_unused_shards {#settings-optimize_skip_unused_shards}
-
-Active ou désactive le saut des fragments inutilisés pour les requêtes SELECT qui ont la condition de clé de sharding dans PREWHERE/WHERE (suppose que les données sont distribuées par la clé de sharding, sinon ne rien faire).
-
-Valeur par défaut: 0
-
-## force_optimize_skip_unused_shards {#settings-force_optimize_skip_unused_shards}
-
-Active ou désactive l'exécution de la requête si [`optimize_skip_unused_shards`](#settings-optimize_skip_unused_shards) activé et sauter des fragments inutilisés n'est pas possible. Si le saut n'est pas possible et le paramètre est activé, une exception sera levée.
-
-Valeurs possibles:
-
--   0 - Désactivé (ne jette)
--   1-Désactiver l'exécution de la requête uniquement si la table a une clé de sharding
--   2-Désactiver l'exécution de la requête quelle que soit la clé de sharding est définie pour la table
-
-Valeur par défaut: 0
-
-## optimize_throw_if_noop {#setting-optimize_throw_if_noop}
-
-Active ou désactive le lancement d'une exception si [OPTIMIZE](../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) la requête n'a pas effectué de fusion.
-
-Par défaut, `OPTIMIZE` retourne avec succès même s'il n'a rien fait. Ce paramètre vous permet de différencier ces situations et d'obtenir la raison dans un message d'exception.
-
-Valeurs possibles:
-
--   1 — Throwing an exception is enabled.
--   0 — Throwing an exception is disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## distributed_replica_error_half_life {#settings-distributed_replica_error_half_life}
-
--   Type: secondes
--   Valeur par défaut: 60 secondes
-
-Contrôle la vitesse à laquelle les erreurs dans les tables distribuées sont mises à zéro. Si une réplique est indisponible pendant un certain temps, accumule 5 erreurs et distributed_replica_error_half_life est défini sur 1 seconde, la réplique est considérée comme normale 3 secondes après la dernière erreur.
-
-Voir aussi:
-
--   [Tableau moteur Distribués](../../engines/table-engines/special/distributed.md)
--   [distributed_replica_error_cap](#settings-distributed_replica_error_cap)
-
-## distributed_replica_error_cap {#settings-distributed_replica_error_cap}
-
--   Type: unsigned int
--   Valeur par défaut: 1000
-
-Le nombre d'erreurs de chaque réplique est plafonné à cette valeur, empêchant une seule réplique d'accumuler trop d'erreurs.
-
-Voir aussi:
-
--   [Tableau moteur Distribués](../../engines/table-engines/special/distributed.md)
--   [distributed_replica_error_half_life](#settings-distributed_replica_error_half_life)
-
-## distributed_directory_monitor_sleep_time_ms {#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms}
-
-Intervalle de Base pour le [Distribué](../../engines/table-engines/special/distributed.md) tableau moteur à envoyer des données. L'intervalle réel augmente de façon exponentielle en cas d'erreurs.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Un nombre entier positif de millisecondes.
-
-Valeur par défaut: 100 millisecondes.
-
-## distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms {#distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms}
-
-Intervalle maximal pour le [Distribué](../../engines/table-engines/special/distributed.md) tableau moteur à envoyer des données. Limite la croissance exponentielle de l'intervalle défini dans [distributed_directory_monitor_sleep_time_ms](#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms) paramètre.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Un nombre entier positif de millisecondes.
-
-Valeur par défaut: 30000 millisecondes (30 secondes).
-
-## distributed_directory_monitor_batch_inserts {#distributed_directory_monitor_batch_inserts}
-
-Active / désactive l'envoi des données insérées par lots.
-
-Lorsque l'envoi par lots est activé, le [Distribué](../../engines/table-engines/special/distributed.md) tableau moteur essaie d'envoyer plusieurs fichiers de données insérées dans une seule opération au lieu de les envoyer séparément. L'envoi par lots améliore les performances du cluster en utilisant mieux les ressources du serveur et du réseau.
-
-Valeurs possibles:
-
--   1 — Enabled.
--   0 — Disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## os_thread_priority {#setting-os-thread-priority}
-
-Définit la priorité ([beau](https://en.wikipedia.org/wiki/Nice_(Unix))) pour les threads qui exécutent des requêtes. Le planificateur du système d'exploitation considère cette priorité lors du choix du prochain thread à exécuter sur chaque noyau CPU disponible.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Pour utiliser ce paramètre, vous devez définir l' `CAP_SYS_NICE` capacité. Le `clickhouse-server` paquet configure lors de l'installation. Certains environnements virtuels ne vous permettent pas de définir `CAP_SYS_NICE` capacité. Dans ce cas, `clickhouse-server` affiche un message à ce sujet au début.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Vous pouvez définir des valeurs dans la gamme `[-20, 19]`.
-
-Des valeurs plus faibles signifient une priorité plus élevée. Les discussions avec des bas `nice` les valeurs de priorité sont effectués plus fréquemment que les discussions avec des valeurs élevées. Les valeurs élevées sont préférables pour les requêtes non interactives de longue durée, car elles leur permettent d'abandonner rapidement des ressources au profit de requêtes interactives courtes lorsqu'elles arrivent.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-## query_profiler_real_time_period_ns {#query_profiler_real_time_period_ns}
-
-Définit la période pour une horloge réelle de la [requête profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md). La vraie minuterie d'horloge compte le temps d'horloge murale.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Nombre entier positif, en nanosecondes.
-
-    Valeurs recommandées:
-
-            - 10000000 (100 times a second) nanoseconds and less for single queries.
-            - 1000000000 (once a second) for cluster-wide profiling.
-
--   0 pour éteindre la minuterie.
-
-Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-Valeur par défaut: 1000000000 nanosecondes (une fois par seconde).
-
-Voir aussi:
-
--   Système de table [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log)
-
-## query_profiler_cpu_time_period_ns {#query_profiler_cpu_time_period_ns}
-
-Définit la période pour une minuterie D'horloge CPU du [requête profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md). Cette minuterie ne compte que le temps CPU.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Un nombre entier positif de nanosecondes.
-
-    Valeurs recommandées:
-
-            - 10000000 (100 times a second) nanoseconds and more for single queries.
-            - 1000000000 (once a second) for cluster-wide profiling.
-
--   0 pour éteindre la minuterie.
-
-Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-Valeur par défaut: 1000000000 nanosecondes.
-
-Voir aussi:
-
--   Système de table [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log)
-
-## allow_introspection_functions {#settings-allow_introspection_functions}
-
-Active des désactive [obscures fonctions](../../sql-reference/functions/introspection.md) pour le profilage de requête.
-
-Valeurs possibles:
-
--   1 — Introspection functions enabled.
--   0 — Introspection functions disabled.
-
-Valeur par défaut: 0.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Échantillonnage Du Profileur De Requête](../optimizing-performance/sampling-query-profiler.md)
--   Système de table [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log)
-
-## input_format_parallel_parsing {#input-format-parallel-parsing}
-
--   Type: bool
--   Valeur par défaut: True
-
-Activer l'analyse parallèle des formats de données en préservant l'ordre. Pris en charge uniquement pour les formats TSV, TKSV, CSV et jsoneachrow.
-
-## min_chunk_bytes_for_parallel_parsing {#min-chunk-bytes-for-parallel-parsing}
-
--   Type: unsigned int
--   Valeur par défaut: 1 MiB
-
-La taille minimale du bloc en octets, que chaque thread analysera en parallèle.
-
-## output_format_avro_codec {#settings-output_format_avro_codec}
-
-Définit le codec de compression utilisé pour le fichier Avro de sortie.
-
-Type: string
-
-Valeurs possibles:
-
--   `null` — No compression
--   `deflate` — Compress with Deflate (zlib)
--   `snappy` — Compress with [Hargneux](https://google.github.io/snappy/)
-
-Valeur par défaut: `snappy` (si disponible) ou `deflate`.
-
-## output_format_avro_sync_interval {#settings-output_format_avro_sync_interval}
-
-Définit la taille minimale des données (en octets) entre les marqueurs de synchronisation pour le fichier Avro de sortie.
-
-Type: unsigned int
-
-Valeurs possibles: 32 (32 octets) - 1073741824 (1 GiB)
-
-Valeur par défaut: 32768 (32 Ko)
-
-## format_avro_schema_registry_url {#settings-format_avro_schema_registry_url}
-
-Définit L'URL de Registre de schéma Confluent à utiliser avec [AvroConfluent](../../interfaces/formats.md#data-format-avro-confluent) format
-
-Type: URL
-
-Valeur par défaut: vide
-
-## background_pool_size {#background_pool_size}
-
-Définit le nombre de threads effectuant des opérations d'arrière-plan dans les moteurs de table (par exemple, fusionne dans [Moteur MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/index.md) table). Ce paramètre est appliqué au démarrage du serveur ClickHouse et ne peut pas être modifié dans une session utilisateur. En ajustant ce paramètre, vous gérez la charge du processeur et du disque. Une taille de pool plus petite utilise moins de ressources CPU et disque, mais les processus d'arrière-plan avancent plus lentement, ce qui pourrait éventuellement avoir un impact sur les performances des requêtes.
-
-Valeurs possibles:
-
--   Tout nombre entier positif.
-
-Valeur par défaut: 16.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings/) <!-- hide -->
diff --git a/docs/fr/operations/system-tables.md b/docs/fr/operations/system-tables.md
deleted file mode 100644
index bf875892478..00000000000
--- a/docs/fr/operations/system-tables.md
+++ /dev/null
@@ -1,1168 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 52
-toc_title: "Les Tables Syst\xE8me"
----
-
-# Les Tables Système {#system-tables}
-
-Les tables système sont utilisées pour implémenter une partie des fonctionnalités du système et pour fournir un accès à des informations sur le fonctionnement du système.
-Vous ne pouvez pas supprimer une table système (mais vous pouvez effectuer un détachement).
-Les tables système n'ont pas de fichiers avec des données sur le disque ou de fichiers avec des métadonnées. Le serveur crée toutes les tables système au démarrage.
-Les tables système sont en lecture seule.
-Ils sont situés dans la ‘system’ la base de données.
-
-## système.asynchronous_metrics {#system_tables-asynchronous_metrics}
-
-Contient des mesures qui sont calculées périodiquement en arrière-plan. Par exemple, la quantité de RAM utilisée.
-
-Colonne:
-
--   `metric` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Metric name.
--   `value` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — Metric value.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.asynchronous_metrics LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─metric──────────────────────────────────┬──────value─┐
-│ jemalloc.background_thread.run_interval │          0 │
-│ jemalloc.background_thread.num_runs     │          0 │
-│ jemalloc.background_thread.num_threads  │          0 │
-│ jemalloc.retained                       │  422551552 │
-│ jemalloc.mapped                         │ 1682989056 │
-│ jemalloc.resident                       │ 1656446976 │
-│ jemalloc.metadata_thp                   │          0 │
-│ jemalloc.metadata                       │   10226856 │
-│ UncompressedCacheCells                  │          0 │
-│ MarkCacheFiles                          │          0 │
-└─────────────────────────────────────────┴────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Surveiller](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
--   [système.métrique](#system_tables-metrics) — Contains instantly calculated metrics.
--   [système.événement](#system_tables-events) — Contains a number of events that have occurred.
--   [système.metric_log](#system_tables-metric_log) — Contains a history of metrics values from tables `system.metrics` и `system.events`.
-
-## système.cluster {#system-clusters}
-
-Contient des informations sur les clusters disponibles dans le fichier de configuration et les serveurs en eux.
-
-Colonne:
-
--   `cluster` (String) — The cluster name.
--   `shard_num` (UInt32) — The shard number in the cluster, starting from 1.
--   `shard_weight` (UInt32) — The relative weight of the shard when writing data.
--   `replica_num` (UInt32) — The replica number in the shard, starting from 1.
--   `host_name` (String) — The host name, as specified in the config.
--   `host_address` (String) — The host IP address obtained from DNS.
--   `port` (UInt16) — The port to use for connecting to the server.
--   `user` (String) — The name of the user for connecting to the server.
--   `errors_count` (UInt32) - nombre de fois que cet hôte n'a pas atteint le réplica.
--   `estimated_recovery_time` (UInt32) - secondes restantes jusqu'à ce que le nombre d'erreurs de réplique soit remis à zéro et qu'il soit considéré comme revenu à la normale.
-
-Veuillez noter que `errors_count` est mise à jour une fois par requête à la grappe, mais `estimated_recovery_time` est recalculé sur-demande. Il pourrait donc y avoir un cas de non-zéro `errors_count` et zéro `estimated_recovery_time`, cette requête suivante sera nulle `errors_count` et essayez d'utiliser des répliques comme si elle ne comporte pas d'erreurs.
-
-**Voir aussi**
-
--   [Tableau moteur Distribués](../engines/table-engines/special/distributed.md)
--   [paramètre distributed_replica_error_cap](settings/settings.md#settings-distributed_replica_error_cap)
--   [paramètre distributed_replica_error_half_life](settings/settings.md#settings-distributed_replica_error_half_life)
-
-## système.colonne {#system-columns}
-
-Contient des informations sur les colonnes de toutes les tables.
-
-Vous pouvez utiliser ce tableau pour obtenir des informations similaires à l' [DESCRIBE TABLE](../sql-reference/statements/misc.md#misc-describe-table) requête, mais pour plusieurs tables à la fois.
-
-Le `system.columns` le tableau contient les colonnes suivantes (la colonne type est indiqué entre parenthèses):
-
--   `database` (String) — Database name.
--   `table` (String) — Table name.
--   `name` (String) — Column name.
--   `type` (String) — Column type.
--   `default_kind` (String) — Expression type (`DEFAULT`, `MATERIALIZED`, `ALIAS`) pour la valeur par défaut, ou une chaîne vide si elle n'est pas définie.
--   `default_expression` (String) — Expression for the default value, or an empty string if it is not defined.
--   `data_compressed_bytes` (UInt64) — The size of compressed data, in bytes.
--   `data_uncompressed_bytes` (UInt64) — The size of decompressed data, in bytes.
--   `marks_bytes` (UInt64) — The size of marks, in bytes.
--   `comment` (String) — Comment on the column, or an empty string if it is not defined.
--   `is_in_partition_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the partition expression.
--   `is_in_sorting_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the sorting key expression.
--   `is_in_primary_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the primary key expression.
--   `is_in_sampling_key` (UInt8) — Flag that indicates whether the column is in the sampling key expression.
-
-## système.contributeur {#system-contributors}
-
-Contient des informations sur les donateurs. Tous les constributors dans un ordre aléatoire. L'ordre est aléatoire au moment de l'exécution de la requête.
-
-Colonne:
-
--   `name` (String) — Contributor (author) name from git log.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.contributors LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─name─────────────┐
-│ Olga Khvostikova │
-│ Max Vetrov       │
-│ LiuYangkuan      │
-│ svladykin        │
-│ zamulla          │
-│ Šimon Podlipský  │
-│ BayoNet          │
-│ Ilya Khomutov    │
-│ Amy Krishnevsky  │
-│ Loud_Scream      │
-└──────────────────┘
-```
-
-Trouver vous-même dans le tableau, utilisez une requête:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.contributors WHERE name='Olga Khvostikova'
-```
-
-``` text
-┌─name─────────────┐
-│ Olga Khvostikova │
-└──────────────────┘
-```
-
-## système.les bases de données {#system-databases}
-
-Cette table contient une seule colonne de chaîne appelée ‘name’ – the name of a database.
-Chaque base de données que le serveur connaît a une entrée correspondante dans la table.
-Cette table système est utilisée pour implémenter `SHOW DATABASES` requête.
-
-## système.detached_parts {#system_tables-detached_parts}
-
-Contient des informations sur les pièces détachées de [MergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) table. Le `reason` colonne spécifie pourquoi la pièce a été détachée. Pour les pièces détachées par l'utilisateur, la raison est vide. De telles pièces peuvent être attachées avec [ALTER TABLE ATTACH PARTITION\|PART](../sql-reference/statements/alter.md#alter_attach-partition) commande. Pour la description des autres colonnes, voir [système.partie](#system_tables-parts). Si le nom de pièce n'est pas valide, les valeurs de certaines colonnes peuvent être `NULL`. Ces pièces peuvent être supprimés avec [ALTER TABLE DROP DETACHED PART](../sql-reference/statements/alter.md#alter_drop-detached).
-
-## système.dictionnaire {#system_tables-dictionaries}
-
-Contient des informations sur [dictionnaires externes](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md).
-
-Colonne:
-
--   `database` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Name of the database containing the dictionary created by DDL query. Empty string for other dictionaries.
--   `name` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — [Nom du dictionnaire](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md).
--   `status` ([Enum8](../sql-reference/data-types/enum.md)) — Dictionary status. Possible values:
-    -   `NOT_LOADED` — Dictionary was not loaded because it was not used.
-    -   `LOADED` — Dictionary loaded successfully.
-    -   `FAILED` — Unable to load the dictionary as a result of an error.
-    -   `LOADING` — Dictionary is loading now.
-    -   `LOADED_AND_RELOADING` — Dictionary is loaded successfully, and is being reloaded right now (frequent reasons: [SYSTEM RELOAD DICTIONARY](../sql-reference/statements/system.md#query_language-system-reload-dictionary) requête, délai d'attente, configuration du dictionnaire a changé).
-    -   `FAILED_AND_RELOADING` — Could not load the dictionary as a result of an error and is loading now.
--   `origin` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Path to the configuration file that describes the dictionary.
--   `type` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Type of a dictionary allocation. [Stockage des dictionnaires en mémoire](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md).
--   `key` — [Type de clé](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-key): Touche Numérique ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) or Сomposite key ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — form “(type 1, type 2, …, type n)”.
--   `attribute.names` ([Tableau](../sql-reference/data-types/array.md)([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md))) — Array of [les noms d'attribut](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes) fournis par le dictionnaire.
--   `attribute.types` ([Tableau](../sql-reference/data-types/array.md)([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md))) — Corresponding array of [les types d'attribut](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes) qui sont fournis par le dictionnaire.
--   `bytes_allocated` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Amount of RAM allocated for the dictionary.
--   `query_count` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Number of queries since the dictionary was loaded or since the last successful reboot.
--   `hit_rate` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — For cache dictionaries, the percentage of uses for which the value was in the cache.
--   `element_count` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Number of items stored in the dictionary.
--   `load_factor` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — Percentage filled in the dictionary (for a hashed dictionary, the percentage filled in the hash table).
--   `source` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Text describing the [source de données](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md) pour le dictionnaire.
--   `lifetime_min` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Minimum [vie](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md) du dictionnaire en mémoire, après quoi ClickHouse tente de recharger le dictionnaire (si `invalidate_query` est définie, alors que si elle a changé). Réglez en quelques secondes.
--   `lifetime_max` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Maximum [vie](../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md) du dictionnaire en mémoire, après quoi ClickHouse tente de recharger le dictionnaire (si `invalidate_query` est définie, alors que si elle a changé). Réglez en quelques secondes.
--   `loading_start_time` ([DateTime](../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Start time for loading the dictionary.
--   `last_successful_update_time` ([DateTime](../sql-reference/data-types/datetime.md)) — End time for loading or updating the dictionary. Helps to monitor some troubles with external sources and investigate causes.
--   `loading_duration` ([Float32](../sql-reference/data-types/float.md)) — Duration of a dictionary loading.
--   `last_exception` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Text of the error that occurs when creating or reloading the dictionary if the dictionary couldn't be created.
-
-**Exemple**
-
-Configurez le dictionnaire.
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dictdb.dict
-(
-    `key` Int64 DEFAULT -1,
-    `value_default` String DEFAULT 'world',
-    `value_expression` String DEFAULT 'xxx' EXPRESSION 'toString(127 * 172)'
-)
-PRIMARY KEY key
-SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'dicttbl' DB 'dictdb'))
-LIFETIME(MIN 0 MAX 1)
-LAYOUT(FLAT())
-```
-
-Assurez-vous que le dictionnaire est chargé.
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.dictionaries
-```
-
-``` text
-┌─database─┬─name─┬─status─┬─origin──────┬─type─┬─key────┬─attribute.names──────────────────────┬─attribute.types─────┬─bytes_allocated─┬─query_count─┬─hit_rate─┬─element_count─┬───────────load_factor─┬─source─────────────────────┬─lifetime_min─┬─lifetime_max─┬──loading_start_time─┌──last_successful_update_time─┬──────loading_duration─┬─last_exception─┐
-│ dictdb   │ dict │ LOADED │ dictdb.dict │ Flat │ UInt64 │ ['value_default','value_expression'] │ ['String','String'] │           74032 │           0 │        1 │             1 │ 0.0004887585532746823 │ ClickHouse: dictdb.dicttbl │            0 │            1 │ 2020-03-04 04:17:34 │   2020-03-04 04:30:34        │                 0.002 │                │
-└──────────┴──────┴────────┴─────────────┴──────┴────────┴──────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────┴─────────────┴──────────┴───────────────┴───────────────────────┴────────────────────────────┴──────────────┴──────────────┴─────────────────────┴──────────────────────────────┘───────────────────────┴────────────────┘
-```
-
-## système.événement {#system_tables-events}
-
-Contient des informations sur le nombre d'événements survenus dans le système. Par exemple, dans le tableau, vous pouvez trouver combien `SELECT` les requêtes ont été traitées depuis le démarrage du serveur ClickHouse.
-
-Colonne:
-
--   `event` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Event name.
--   `value` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Number of events occurred.
--   `description` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Event description.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.events LIMIT 5
-```
-
-``` text
-┌─event─────────────────────────────────┬─value─┬─description────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ Query                                 │    12 │ Number of queries to be interpreted and potentially executed. Does not include queries that failed to parse or were rejected due to AST size limits, quota limits or limits on the number of simultaneously running queries. May include internal queries initiated by ClickHouse itself. Does not count subqueries.                  │
-│ SelectQuery                           │     8 │ Same as Query, but only for SELECT queries.                                                                                                                                                                                                                │
-│ FileOpen                              │    73 │ Number of files opened.                                                                                                                                                                                                                                    │
-│ ReadBufferFromFileDescriptorRead      │   155 │ Number of reads (read/pread) from a file descriptor. Does not include sockets.                                                                                                                                                                             │
-│ ReadBufferFromFileDescriptorReadBytes │  9931 │ Number of bytes read from file descriptors. If the file is compressed, this will show the compressed data size.                                                                                                                                              │
-└───────────────────────────────────────┴───────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [système.asynchronous_metrics](#system_tables-asynchronous_metrics) — Contains periodically calculated metrics.
--   [système.métrique](#system_tables-metrics) — Contains instantly calculated metrics.
--   [système.metric_log](#system_tables-metric_log) — Contains a history of metrics values from tables `system.metrics` и `system.events`.
--   [Surveiller](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
-
-## système.fonction {#system-functions}
-
-Contient des informations sur les fonctions normales et agrégées.
-
-Colonne:
-
--   `name`(`String`) – The name of the function.
--   `is_aggregate`(`UInt8`) — Whether the function is aggregate.
-
-## système.graphite_retentions {#system-graphite-retentions}
-
-Contient des informations sur les paramètres [graphite_rollup](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) qui sont utilisés dans les tableaux avec [\* GraphiteMergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md) moteur.
-
-Colonne:
-
--   `config_name` (Chaîne) - `graphite_rollup` nom du paramètre.
--   `regexp` (Chaîne) - un modèle pour le nom de la métrique.
--   `function` (Chaîne) - le nom de la fonction d'agrégation.
--   `age` (UInt64) - l'âge minimum des données en secondes.
--   `precision` (UInt64) - comment définir précisément l'âge des données en secondes.
--   `priority` (UInt16) - priorité de motif.
--   `is_default` (UInt8) - indique si le motif est la valeur par défaut.
--   `Tables.database` (Array (String)) - tableau de noms de tables de base de données qui utilisent `config_name` paramètre.
--   `Tables.table` (Array (String)) - tableau de noms de tables qui utilisent `config_name` paramètre.
-
-## système.fusionner {#system-merges}
-
-Contient des informations sur les fusions et les mutations de pièces actuellement en cours pour les tables de la famille MergeTree.
-
-Colonne:
-
--   `database` (String) — The name of the database the table is in.
--   `table` (String) — Table name.
--   `elapsed` (Float64) — The time elapsed (in seconds) since the merge started.
--   `progress` (Float64) — The percentage of completed work from 0 to 1.
--   `num_parts` (UInt64) — The number of pieces to be merged.
--   `result_part_name` (String) — The name of the part that will be formed as the result of merging.
--   `is_mutation` (UInt8) - 1 si ce processus est une mutation partielle.
--   `total_size_bytes_compressed` (UInt64) — The total size of the compressed data in the merged chunks.
--   `total_size_marks` (UInt64) — The total number of marks in the merged parts.
--   `bytes_read_uncompressed` (UInt64) — Number of bytes read, uncompressed.
--   `rows_read` (UInt64) — Number of rows read.
--   `bytes_written_uncompressed` (UInt64) — Number of bytes written, uncompressed.
--   `rows_written` (UInt64) — Number of rows written.
-
-## système.métrique {#system_tables-metrics}
-
-Contient des mesures qui peuvent être calculées instantanément, ou ont une valeur actuelle. Par exemple, le nombre de requêtes traitées ou en cours réplique de retard. Ce tableau est toujours à jour.
-
-Colonne:
-
--   `metric` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Metric name.
--   `value` ([Int64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Metric value.
--   `description` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Metric description.
-
-La liste des mesures que vous pouvez trouver dans le [src / Common / CurrentMetrics.rpc](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Common/CurrentMetrics.cpp) fichier source de ClickHouse.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.metrics LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─metric─────────────────────┬─value─┬─description──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ Query                      │     1 │ Number of executing queries                                                                                                                                                                      │
-│ Merge                      │     0 │ Number of executing background merges                                                                                                                                                            │
-│ PartMutation               │     0 │ Number of mutations (ALTER DELETE/UPDATE)                                                                                                                                                        │
-│ ReplicatedFetch            │     0 │ Number of data parts being fetched from replicas                                                                                                                                                │
-│ ReplicatedSend             │     0 │ Number of data parts being sent to replicas                                                                                                                                                      │
-│ ReplicatedChecks           │     0 │ Number of data parts checking for consistency                                                                                                                                                    │
-│ BackgroundPoolTask         │     0 │ Number of active tasks in BackgroundProcessingPool (merges, mutations, fetches, or replication queue bookkeeping)                                                                                │
-│ BackgroundSchedulePoolTask │     0 │ Number of active tasks in BackgroundSchedulePool. This pool is used for periodic ReplicatedMergeTree tasks, like cleaning old data parts, altering data parts, replica re-initialization, etc.   │
-│ DiskSpaceReservedForMerge  │     0 │ Disk space reserved for currently running background merges. It is slightly more than the total size of currently merging parts.                                                                     │
-│ DistributedSend            │     0 │ Number of connections to remote servers sending data that was INSERTed into Distributed tables. Both synchronous and asynchronous mode.                                                          │
-└────────────────────────────┴───────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [système.asynchronous_metrics](#system_tables-asynchronous_metrics) — Contains periodically calculated metrics.
--   [système.événement](#system_tables-events) — Contains a number of events that occurred.
--   [système.metric_log](#system_tables-metric_log) — Contains a history of metrics values from tables `system.metrics` и `system.events`.
--   [Surveiller](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
-
-## système.metric_log {#system_tables-metric_log}
-
-Contient l'historique des valeurs de métriques des tables `system.metrics` et `system.events` périodiquement vidé sur le disque.
-Pour activer la collection d'historique des métriques `system.metric_log`, créer `/etc/clickhouse-server/config.d/metric_log.xml` avec le contenu suivant:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <metric_log>
-        <database>system</database>
-        <table>metric_log</table>
-        <flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
-        <collect_interval_milliseconds>1000</collect_interval_milliseconds>
-    </metric_log>
-</yandex>
-```
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.metric_log LIMIT 1 FORMAT Vertical;
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:                                                 2020-02-18
-event_time:                                                 2020-02-18 07:15:33
-milliseconds:                                               554
-ProfileEvent_Query:                                         0
-ProfileEvent_SelectQuery:                                   0
-ProfileEvent_InsertQuery:                                   0
-ProfileEvent_FileOpen:                                      0
-ProfileEvent_Seek:                                          0
-ProfileEvent_ReadBufferFromFileDescriptorRead:              1
-ProfileEvent_ReadBufferFromFileDescriptorReadFailed:        0
-ProfileEvent_ReadBufferFromFileDescriptorReadBytes:         0
-ProfileEvent_WriteBufferFromFileDescriptorWrite:            1
-ProfileEvent_WriteBufferFromFileDescriptorWriteFailed:      0
-ProfileEvent_WriteBufferFromFileDescriptorWriteBytes:       56
-...
-CurrentMetric_Query:                                        0
-CurrentMetric_Merge:                                        0
-CurrentMetric_PartMutation:                                 0
-CurrentMetric_ReplicatedFetch:                              0
-CurrentMetric_ReplicatedSend:                               0
-CurrentMetric_ReplicatedChecks:                             0
-...
-```
-
-**Voir aussi**
-
--   [système.asynchronous_metrics](#system_tables-asynchronous_metrics) — Contains periodically calculated metrics.
--   [système.événement](#system_tables-events) — Contains a number of events that occurred.
--   [système.métrique](#system_tables-metrics) — Contains instantly calculated metrics.
--   [Surveiller](monitoring.md) — Base concepts of ClickHouse monitoring.
-
-## système.nombre {#system-numbers}
-
-Cette table contient une seule colonne UInt64 nommée ‘number’ qui contient presque tous les nombres naturels à partir de zéro.
-Vous pouvez utiliser cette table pour les tests, ou si vous avez besoin de faire une recherche de force brute.
-Les lectures de cette table ne sont pas parallélisées.
-
-## système.numbers_mt {#system-numbers-mt}
-
-Le même que ‘system.numbers’ mais les lectures sont parallélisées. Les nombres peuvent être retournés dans n'importe quel ordre.
-Utilisé pour les tests.
-
-## système.un {#system-one}
-
-Cette table contient une seule ligne avec un ‘dummy’ Colonne UInt8 contenant la valeur 0.
-Cette table est utilisée si une requête SELECT ne spécifie pas la clause FROM.
-Ceci est similaire à la table double trouvée dans d'autres SGBD.
-
-## système.partie {#system_tables-parts}
-
-Contient des informations sur les parties de [MergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) table.
-
-Chaque ligne décrit une partie des données.
-
-Colonne:
-
--   `partition` (String) – The partition name. To learn what a partition is, see the description of the [ALTER](../sql-reference/statements/alter.md#query_language_queries_alter) requête.
-
-    Format:
-
-    -   `YYYYMM` pour le partitionnement automatique par mois.
-    -   `any_string` lors du partitionnement manuel.
-
--   `name` (`String`) – Name of the data part.
-
--   `active` (`UInt8`) – Flag that indicates whether the data part is active. If a data part is active, it's used in a table. Otherwise, it's deleted. Inactive data parts remain after merging.
-
--   `marks` (`UInt64`) – The number of marks. To get the approximate number of rows in a data part, multiply `marks` par la granularité d'index (généralement 8192) (cet indice ne fonctionne pas pour la granularité adaptative).
-
--   `rows` (`UInt64`) – The number of rows.
-
--   `bytes_on_disk` (`UInt64`) – Total size of all the data part files in bytes.
-
--   `data_compressed_bytes` (`UInt64`) – Total size of compressed data in the data part. All the auxiliary files (for example, files with marks) are not included.
-
--   `data_uncompressed_bytes` (`UInt64`) – Total size of uncompressed data in the data part. All the auxiliary files (for example, files with marks) are not included.
-
--   `marks_bytes` (`UInt64`) – The size of the file with marks.
-
--   `modification_time` (`DateTime`) – The time the directory with the data part was modified. This usually corresponds to the time of data part creation.\|
-
--   `remove_time` (`DateTime`) – The time when the data part became inactive.
-
--   `refcount` (`UInt32`) – The number of places where the data part is used. A value greater than 2 indicates that the data part is used in queries or merges.
-
--   `min_date` (`Date`) – The minimum value of the date key in the data part.
-
--   `max_date` (`Date`) – The maximum value of the date key in the data part.
-
--   `min_time` (`DateTime`) – The minimum value of the date and time key in the data part.
-
--   `max_time`(`DateTime`) – The maximum value of the date and time key in the data part.
-
--   `partition_id` (`String`) – ID of the partition.
-
--   `min_block_number` (`UInt64`) – The minimum number of data parts that make up the current part after merging.
-
--   `max_block_number` (`UInt64`) – The maximum number of data parts that make up the current part after merging.
-
--   `level` (`UInt32`) – Depth of the merge tree. Zero means that the current part was created by insert rather than by merging other parts.
-
--   `data_version` (`UInt64`) – Number that is used to determine which mutations should be applied to the data part (mutations with a version higher than `data_version`).
-
--   `primary_key_bytes_in_memory` (`UInt64`) – The amount of memory (in bytes) used by primary key values.
-
--   `primary_key_bytes_in_memory_allocated` (`UInt64`) – The amount of memory (in bytes) reserved for primary key values.
-
--   `is_frozen` (`UInt8`) – Flag that shows that a partition data backup exists. 1, the backup exists. 0, the backup doesn't exist. For more details, see [FREEZE PARTITION](../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition)
-
--   `database` (`String`) – Name of the database.
-
--   `table` (`String`) – Name of the table.
-
--   `engine` (`String`) – Name of the table engine without parameters.
-
--   `path` (`String`) – Absolute path to the folder with data part files.
-
--   `disk` (`String`) – Name of a disk that stores the data part.
-
--   `hash_of_all_files` (`String`) – [sipHash128](../sql-reference/functions/hash-functions.md#hash_functions-siphash128) de fichiers compressés.
-
--   `hash_of_uncompressed_files` (`String`) – [sipHash128](../sql-reference/functions/hash-functions.md#hash_functions-siphash128) de fichiers non compressés (fichiers avec des marques, fichier d'index, etc.).
-
--   `uncompressed_hash_of_compressed_files` (`String`) – [sipHash128](../sql-reference/functions/hash-functions.md#hash_functions-siphash128) des données dans les fichiers compressés comme s'ils étaient non compressé.
-
--   `bytes` (`UInt64`) – Alias for `bytes_on_disk`.
-
--   `marks_size` (`UInt64`) – Alias for `marks_bytes`.
-
-## système.part_log {#system_tables-part-log}
-
-Le `system.part_log` la table est créée uniquement si [part_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-part-log) serveur paramètre est spécifié.
-
-Ce tableau contient des informations sur les événements survenus avec [les parties de données](../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) dans le [MergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) table de famille, telles que l'ajout ou la fusion de données.
-
-Le `system.part_log` le tableau contient les colonnes suivantes:
-
--   `event_type` (Enum) — Type of the event that occurred with the data part. Can have one of the following values:
-    -   `NEW_PART` — Inserting of a new data part.
-    -   `MERGE_PARTS` — Merging of data parts.
-    -   `DOWNLOAD_PART` — Downloading a data part.
-    -   `REMOVE_PART` — Removing or detaching a data part using [DETACH PARTITION](../sql-reference/statements/alter.md#alter_detach-partition).
-    -   `MUTATE_PART` — Mutating of a data part.
-    -   `MOVE_PART` — Moving the data part from the one disk to another one.
--   `event_date` (Date) — Event date.
--   `event_time` (DateTime) — Event time.
--   `duration_ms` (UInt64) — Duration.
--   `database` (String) — Name of the database the data part is in.
--   `table` (String) — Name of the table the data part is in.
--   `part_name` (String) — Name of the data part.
--   `partition_id` (String) — ID of the partition that the data part was inserted to. The column takes the ‘all’ si le partitionnement est par `tuple()`.
--   `rows` (UInt64) — The number of rows in the data part.
--   `size_in_bytes` (UInt64) — Size of the data part in bytes.
--   `merged_from` (Array(String)) — An array of names of the parts which the current part was made up from (after the merge).
--   `bytes_uncompressed` (UInt64) — Size of uncompressed bytes.
--   `read_rows` (UInt64) — The number of rows was read during the merge.
--   `read_bytes` (UInt64) — The number of bytes was read during the merge.
--   `error` (UInt16) — The code number of the occurred error.
--   `exception` (String) — Text message of the occurred error.
-
-Le `system.part_log` la table est créée après la première insertion de données `MergeTree` table.
-
-## système.processus {#system_tables-processes}
-
-Cette table système est utilisée pour implémenter `SHOW PROCESSLIST` requête.
-
-Colonne:
-
--   `user` (String) – The user who made the query. Keep in mind that for distributed processing, queries are sent to remote servers under the `default` utilisateur. Le champ contient le nom d'utilisateur pour une requête spécifique, pas pour une requête que cette requête lancée.
--   `address` (String) – The IP address the request was made from. The same for distributed processing. To track where a distributed query was originally made from, look at `system.processes` sur le serveur du demandeur de requête.
--   `elapsed` (Float64) – The time in seconds since request execution started.
--   `rows_read` (UInt64) – The number of rows read from the table. For distributed processing, on the requestor server, this is the total for all remote servers.
--   `bytes_read` (UInt64) – The number of uncompressed bytes read from the table. For distributed processing, on the requestor server, this is the total for all remote servers.
--   `total_rows_approx` (UInt64) – The approximation of the total number of rows that should be read. For distributed processing, on the requestor server, this is the total for all remote servers. It can be updated during request processing, when new sources to process become known.
--   `memory_usage` (UInt64) – Amount of RAM the request uses. It might not include some types of dedicated memory. See the [max_memory_usage](../operations/settings/query-complexity.md#settings_max_memory_usage) paramètre.
--   `query` (String) – The query text. For `INSERT` il n'inclut pas les données à insérer.
--   `query_id` (String) – Query ID, if defined.
-
-## système.text_log {#system_tables-text_log}
-
-Contient des entrées de journalisation. Niveau de journalisation qui va à cette table peut être limité `text_log.level` paramètre de serveur.
-
-Colonne:
-
--   `event_date` (`Date`) - Date de l'entrée.
--   `event_time` (`DateTime`) - Temps de l'entrée.
--   `microseconds` (`UInt32`) - Microsecondes de l'entrée.
--   `thread_name` (String) — Name of the thread from which the logging was done.
--   `thread_id` (UInt64) — OS thread ID.
--   `level` (`Enum8`) - Niveau d'entrée.
-    -   `'Fatal' = 1`
-    -   `'Critical' = 2`
-    -   `'Error' = 3`
-    -   `'Warning' = 4`
-    -   `'Notice' = 5`
-    -   `'Information' = 6`
-    -   `'Debug' = 7`
-    -   `'Trace' = 8`
--   `query_id` (`String`)- ID de la requête.
--   `logger_name` (`LowCardinality(String)`) - Name of the logger (i.e. `DDLWorker`)
--   `message` (`String`) - Le message lui-même.
--   `revision` (`UInt32`)- Révision ClickHouse.
--   `source_file` (`LowCardinality(String)`)- Fichier Source à partir duquel la journalisation a été effectuée.
--   `source_line` (`UInt64`)- Ligne Source à partir de laquelle la journalisation a été effectuée.
-
-## système.query_log {#system_tables-query_log}
-
-Contient des informations sur l'exécution de requêtes. Pour chaque requête, vous pouvez voir l'Heure de début du traitement, la durée du traitement, les messages d'erreur et d'autres informations.
-
-!!! note "Note"
-    Le tableau ne contient pas les données d'entrée pour `INSERT` requête.
-
-Clickhouse crée cette table uniquement si [query_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) serveur paramètre est spécifié. Ce paramètre définit les règles de journalisation, tels que l'intervalle d'enregistrement ou le nom de la table, la requête sera connecté.
-
-Pour activer la journalisation des requêtes, définissez [log_queries](settings/settings.md#settings-log-queries) paramètre 1. Pour plus de détails, voir le [Paramètre](settings/settings.md) section.
-
-Le `system.query_log` table enregistre deux types de requêtes:
-
-1.  Requêtes initiales qui ont été exécutées directement par le client.
-2.  Requêtes enfants initiées par d'autres requêtes (pour l'exécution de requêtes distribuées). Pour ces types de requêtes, des informations sur les requêtes parentes sont affichées dans `initial_*` colonne.
-
-Colonne:
-
--   `type` (`Enum8`) — Type of event that occurred when executing the query. Values:
-    -   `'QueryStart' = 1` — Successful start of query execution.
-    -   `'QueryFinish' = 2` — Successful end of query execution.
-    -   `'ExceptionBeforeStart' = 3` — Exception before the start of query execution.
-    -   `'ExceptionWhileProcessing' = 4` — Exception during the query execution.
--   `event_date` (Date) — Query starting date.
--   `event_time` (DateTime) — Query starting time.
--   `query_start_time` (DateTime) — Start time of query execution.
--   `query_duration_ms` (UInt64) — Duration of query execution.
--   `read_rows` (UInt64) — Number of read rows.
--   `read_bytes` (UInt64) — Number of read bytes.
--   `written_rows` (UInt64) — For `INSERT` des requêtes, le nombre de lignes. Pour les autres requêtes, la valeur de la colonne est 0.
--   `written_bytes` (UInt64) — For `INSERT` des requêtes, le nombre d'octets écrits. Pour les autres requêtes, la valeur de la colonne est 0.
--   `result_rows` (UInt64) — Number of rows in the result.
--   `result_bytes` (UInt64) — Number of bytes in the result.
--   `memory_usage` (UInt64) — Memory consumption by the query.
--   `query` (String) — Query string.
--   `exception` (String) — Exception message.
--   `stack_trace` (String) — Stack trace (a list of methods called before the error occurred). An empty string, if the query is completed successfully.
--   `is_initial_query` (UInt8) — Query type. Possible values:
-    -   1 — Query was initiated by the client.
-    -   0 — Query was initiated by another query for distributed query execution.
--   `user` (String) — Name of the user who initiated the current query.
--   `query_id` (String) — ID of the query.
--   `address` (IPv6) — IP address that was used to make the query.
--   `port` (UInt16) — The client port that was used to make the query.
--   `initial_user` (String) — Name of the user who ran the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_query_id` (String) — ID of the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_address` (IPv6) — IP address that the parent query was launched from.
--   `initial_port` (UInt16) — The client port that was used to make the parent query.
--   `interface` (UInt8) — Interface that the query was initiated from. Possible values:
-    -   1 — TCP.
-    -   2 — HTTP.
--   `os_user` (String) — OS's username who runs [clickhouse-client](../interfaces/cli.md).
--   `client_hostname` (String) — Hostname of the client machine where the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP est exécuté.
--   `client_name` (String) — The [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre nom de client TCP.
--   `client_revision` (UInt32) — Revision of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP.
--   `client_version_major` (UInt32) — Major version of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP.
--   `client_version_minor` (UInt32) — Minor version of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP.
--   `client_version_patch` (UInt32) — Patch component of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou une autre version du client TCP.
--   `http_method` (UInt8) — HTTP method that initiated the query. Possible values:
-    -   0 — The query was launched from the TCP interface.
-    -   1 — `GET` la méthode a été utilisée.
-    -   2 — `POST` la méthode a été utilisée.
--   `http_user_agent` (String) — The `UserAgent` en-tête passé dans la requête HTTP.
--   `quota_key` (String) — The “quota key” spécifié dans le [quota](quotas.md) (voir `keyed`).
--   `revision` (UInt32) — ClickHouse revision.
--   `thread_numbers` (Array(UInt32)) — Number of threads that are participating in query execution.
--   `ProfileEvents.Names` (Array(String)) — Counters that measure different metrics. The description of them could be found in the table [système.événement](#system_tables-events)
--   `ProfileEvents.Values` (Array(UInt64)) — Values of metrics that are listed in the `ProfileEvents.Names` colonne.
--   `Settings.Names` (Array(String)) — Names of settings that were changed when the client ran the query. To enable logging changes to settings, set the `log_query_settings` paramètre 1.
--   `Settings.Values` (Array(String)) — Values of settings that are listed in the `Settings.Names` colonne.
-
-Chaque requête crée une ou deux lignes dans le `query_log` le tableau, en fonction de l'état de la requête:
-
-1.  Si l'exécution de la requête est réussie, deux événements de type 1 et 2 sont créés (voir `type` colonne).
-2.  Si une erreur s'est produite pendant le traitement de la requête, deux événements avec les types 1 et 4 sont créés.
-3.  Si une erreur s'est produite avant le lancement de la requête, un seul événement de type 3 est créé.
-
-Par défaut, les journaux sont ajoutés à la table à des intervalles de 7,5 secondes. Vous pouvez définir cet intervalle dans la [query_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) configuration du serveur (voir `flush_interval_milliseconds` paramètre). Pour vider les journaux de force du tampon mémoire dans la table, utilisez le `SYSTEM FLUSH LOGS` requête.
-
-Lorsque la table est supprimée manuellement, il sera automatiquement créé à la volée. Notez que tous les précédents journaux seront supprimés.
-
-!!! note "Note"
-    La période de stockage des journaux est illimitée. Les journaux ne sont pas automatiquement supprimés de la table. Vous devez organiser vous-même la suppression des journaux obsolètes.
-
-Vous pouvez spécifier une clé de partitionnement arbitraire pour `system.query_log` la table dans le [query_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-log) configuration du serveur (voir `partition_by` paramètre).
-
-## système.query_thread_log {#system_tables-query-thread-log}
-
-La table contient des informations sur chaque thread d'exécution de requête.
-
-Clickhouse crée cette table uniquement si [query_thread_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) serveur paramètre est spécifié. Ce paramètre définit les règles de journalisation, tels que l'intervalle d'enregistrement ou le nom de la table, la requête sera connecté.
-
-Pour activer la journalisation des requêtes, définissez [log_query_threads](settings/settings.md#settings-log-query-threads) paramètre 1. Pour plus de détails, voir le [Paramètre](settings/settings.md) section.
-
-Colonne:
-
--   `event_date` (Date) — the date when the thread has finished execution of the query.
--   `event_time` (DateTime) — the date and time when the thread has finished execution of the query.
--   `query_start_time` (DateTime) — Start time of query execution.
--   `query_duration_ms` (UInt64) — Duration of query execution.
--   `read_rows` (UInt64) — Number of read rows.
--   `read_bytes` (UInt64) — Number of read bytes.
--   `written_rows` (UInt64) — For `INSERT` des requêtes, le nombre de lignes. Pour les autres requêtes, la valeur de la colonne est 0.
--   `written_bytes` (UInt64) — For `INSERT` des requêtes, le nombre d'octets écrits. Pour les autres requêtes, la valeur de la colonne est 0.
--   `memory_usage` (Int64) — The difference between the amount of allocated and freed memory in context of this thread.
--   `peak_memory_usage` (Int64) — The maximum difference between the amount of allocated and freed memory in context of this thread.
--   `thread_name` (String) — Name of the thread.
--   `thread_number` (UInt32) — Internal thread ID.
--   `os_thread_id` (Int32) — OS thread ID.
--   `master_thread_id` (UInt64) — OS initial ID of initial thread.
--   `query` (String) — Query string.
--   `is_initial_query` (UInt8) — Query type. Possible values:
-    -   1 — Query was initiated by the client.
-    -   0 — Query was initiated by another query for distributed query execution.
--   `user` (String) — Name of the user who initiated the current query.
--   `query_id` (String) — ID of the query.
--   `address` (IPv6) — IP address that was used to make the query.
--   `port` (UInt16) — The client port that was used to make the query.
--   `initial_user` (String) — Name of the user who ran the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_query_id` (String) — ID of the initial query (for distributed query execution).
--   `initial_address` (IPv6) — IP address that the parent query was launched from.
--   `initial_port` (UInt16) — The client port that was used to make the parent query.
--   `interface` (UInt8) — Interface that the query was initiated from. Possible values:
-    -   1 — TCP.
-    -   2 — HTTP.
--   `os_user` (String) — OS's username who runs [clickhouse-client](../interfaces/cli.md).
--   `client_hostname` (String) — Hostname of the client machine where the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP est exécuté.
--   `client_name` (String) — The [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre nom de client TCP.
--   `client_revision` (UInt32) — Revision of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP.
--   `client_version_major` (UInt32) — Major version of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP.
--   `client_version_minor` (UInt32) — Minor version of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou un autre client TCP.
--   `client_version_patch` (UInt32) — Patch component of the [clickhouse-client](../interfaces/cli.md) ou une autre version du client TCP.
--   `http_method` (UInt8) — HTTP method that initiated the query. Possible values:
-    -   0 — The query was launched from the TCP interface.
-    -   1 — `GET` la méthode a été utilisée.
-    -   2 — `POST` la méthode a été utilisée.
--   `http_user_agent` (String) — The `UserAgent` en-tête passé dans la requête HTTP.
--   `quota_key` (String) — The “quota key” spécifié dans le [quota](quotas.md) (voir `keyed`).
--   `revision` (UInt32) — ClickHouse revision.
--   `ProfileEvents.Names` (Array(String)) — Counters that measure different metrics for this thread. The description of them could be found in the table [système.événement](#system_tables-events)
--   `ProfileEvents.Values` (Array(UInt64)) — Values of metrics for this thread that are listed in the `ProfileEvents.Names` colonne.
-
-Par défaut, les journaux sont ajoutés à la table à des intervalles de 7,5 secondes. Vous pouvez définir cet intervalle dans la [query_thread_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) configuration du serveur (voir `flush_interval_milliseconds` paramètre). Pour vider les journaux de force du tampon mémoire dans la table, utilisez le `SYSTEM FLUSH LOGS` requête.
-
-Lorsque la table est supprimée manuellement, il sera automatiquement créé à la volée. Notez que tous les précédents journaux seront supprimés.
-
-!!! note "Note"
-    La période de stockage des journaux est illimitée. Les journaux ne sont pas automatiquement supprimés de la table. Vous devez organiser vous-même la suppression des journaux obsolètes.
-
-Vous pouvez spécifier une clé de partitionnement arbitraire pour `system.query_thread_log` la table dans le [query_thread_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-query-thread-log) configuration du serveur (voir `partition_by` paramètre).
-
-## système.trace_log {#system_tables-trace_log}
-
-Contient des traces de pile collectées par le profileur de requête d'échantillonnage.
-
-Clickhouse crée cette table lorsque le [trace_log](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-trace_log) la section de configuration du serveur est définie. Aussi l' [query_profiler_real_time_period_ns](settings/settings.md#query_profiler_real_time_period_ns) et [query_profiler_cpu_time_period_ns](settings/settings.md#query_profiler_cpu_time_period_ns) paramètres doivent être définis.
-
-Pour analyser les journaux, utilisez `addressToLine`, `addressToSymbol` et `demangle` fonctions d'introspection.
-
-Colonne:
-
--   `event_date` ([Date](../sql-reference/data-types/date.md)) — Date of sampling moment.
-
--   `event_time` ([DateTime](../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Timestamp of the sampling moment.
-
--   `timestamp_ns` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Timestamp of the sampling moment in nanoseconds.
-
--   `revision` ([UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — ClickHouse server build revision.
-
-    Lors de la connexion au serveur par `clickhouse-client`, vous voyez la chaîne similaire à `Connected to ClickHouse server version 19.18.1 revision 54429.`. Ce champ contient le `revision` mais pas le `version` d'un serveur.
-
--   `timer_type` ([Enum8](../sql-reference/data-types/enum.md)) — Timer type:
-
-    -   `Real` représente l'horloge murale.
-    -   `CPU` représente le temps CPU.
-
--   `thread_number` ([UInt32](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Thread identifier.
-
--   `query_id` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Query identifier that can be used to get details about a query that was running from the [query_log](#system_tables-query_log) système de table.
-
--   `trace` ([Tableau (UInt64)](../sql-reference/data-types/array.md)) — Stack trace at the moment of sampling. Each element is a virtual memory address inside ClickHouse server process.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:    2019-11-15
-event_time:    2019-11-15 15:09:38
-revision:      54428
-timer_type:    Real
-thread_number: 48
-query_id:      acc4d61f-5bd1-4a3e-bc91-2180be37c915
-trace:         [94222141367858,94222152240175,94222152325351,94222152329944,94222152330796,94222151449980,94222144088167,94222151682763,94222144088167,94222151682763,94222144088167,94222144058283,94222144059248,94222091840750,94222091842302,94222091831228,94222189631488,140509950166747,140509942945935]
-```
-
-## système.réplique {#system_tables-replicas}
-
-Contient des informations et l'état des tables répliquées résidant sur le serveur local.
-Ce tableau peut être utilisé pour la surveillance. La table contient une ligne pour chaque Répliqué\* table.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.replicas
-WHERE table = 'visits'
-FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-database:                   merge
-table:                      visits
-engine:                     ReplicatedCollapsingMergeTree
-is_leader:                  1
-can_become_leader:          1
-is_readonly:                0
-is_session_expired:         0
-future_parts:               1
-parts_to_check:             0
-zookeeper_path:             /clickhouse/tables/01-06/visits
-replica_name:               example01-06-1.yandex.ru
-replica_path:               /clickhouse/tables/01-06/visits/replicas/example01-06-1.yandex.ru
-columns_version:            9
-queue_size:                 1
-inserts_in_queue:           0
-merges_in_queue:            1
-part_mutations_in_queue:    0
-queue_oldest_time:          2020-02-20 08:34:30
-inserts_oldest_time:        1970-01-01 00:00:00
-merges_oldest_time:         2020-02-20 08:34:30
-part_mutations_oldest_time: 1970-01-01 00:00:00
-oldest_part_to_get:
-oldest_part_to_merge_to:    20200220_20284_20840_7
-oldest_part_to_mutate_to:
-log_max_index:              596273
-log_pointer:                596274
-last_queue_update:          2020-02-20 08:34:32
-absolute_delay:             0
-total_replicas:             2
-active_replicas:            2
-```
-
-Colonne:
-
--   `database` (`String`) - Nom de base de données
--   `table` (`String`)- Nom de la Table
--   `engine` (`String`)- Nom du moteur de Table
--   `is_leader` (`UInt8`) - Si la réplique est le chef de file.
-    Une seule réplique à la fois peut être le leader. Le leader est responsable de la sélection des fusions d'arrière-plan à effectuer.
-    Notez que les Écritures peuvent être effectuées sur n'importe quel réplica disponible et ayant une session dans ZK, qu'il s'agisse d'un leader.
--   `can_become_leader` (`UInt8`)- Si la réplique peut être élue en tant que leader.
--   `is_readonly` (`UInt8`) - Si la réplique est en mode lecture seule.
-    Ce mode est activé si la configuration n'a pas de sections avec ZooKeeper, si une erreur inconnue s'est produite lors de la réinitialisation des sessions dans ZooKeeper et lors de la réinitialisation des sessions dans ZooKeeper.
--   `is_session_expired` (`UInt8`)- la session avec ZooKeeper a expiré. Fondamentalement le même que `is_readonly`.
--   `future_parts` (`UInt32`)- Le nombre de parties de données qui apparaîtront à la suite D'insertions ou de fusions qui n'ont pas encore été effectuées.
--   `parts_to_check` (`UInt32`) - Le nombre de parties des données dans la file d'attente pour la vérification. Une pièce est placée dans la file d'attente de vérification s'il y a un soupçon qu'elle pourrait être endommagée.
--   `zookeeper_path` (`String`)- Chemin d'accès aux données de la table dans ZooKeeper.
--   `replica_name` (`String`) - Réplique nom de la Gardienne. Différentes répliques d'une même table ont des noms différents.
--   `replica_path` (`String`)- Chemin vers les données de réplique dans ZooKeeper. La même chose que la concaténation ‘zookeeper_path/replicas/replica_path’.
--   `columns_version` (`Int32`)- Numéro de Version de la structure de la table. Indique combien de fois ALTER a été effectué. Si les répliques ont des versions différentes, cela signifie que certaines répliques n'ont pas encore Toutes les modifications.
--   `queue_size` (`UInt32`),- La taille de la file d'attente pour les opérations en attente d'être exécuté. Les opérations comprennent l'insertion de blocs de données, les fusions et certaines autres actions. Il coïncide généralement avec `future_parts`.
--   `inserts_in_queue` (`UInt32`) - Nombre d'insertions de blocs de données qui doivent être faits. Les Insertions sont généralement répliquées assez rapidement. Si ce nombre est grand, cela signifie que quelque chose est faux.
--   `merges_in_queue` (`UInt32`) - Le nombre de fusions en attente d'être fait. Parfois, les fusions sont longues, donc cette valeur peut être supérieure à zéro pendant une longue période.
--   `part_mutations_in_queue` (`UInt32`) - Le nombre de mutations en attente d'être fait.
--   `queue_oldest_time` (`DateTime`) - Si `queue_size` supérieur à 0, indique quand l'opération la plus ancienne a été ajoutée à la file d'attente.
--   `inserts_oldest_time` (`DateTime`) - Voir `queue_oldest_time`
--   `merges_oldest_time` (`DateTime`) - Voir `queue_oldest_time`
--   `part_mutations_oldest_time` (`DateTime`) - Voir `queue_oldest_time`
-
-Les 4 colonnes suivantes ont une valeur non nulle uniquement lorsqu'il y a une session active avec ZK.
-
--   `log_max_index` (`UInt64`) - Maximum nombre d'entrées dans le journal de l'activité générale.
--   `log_pointer` (`UInt64`)- Numéro d'entrée Maximum dans le journal de l'activité générale que le réplica a copié dans sa file d'attente d'exécution, plus un. Si `log_pointer` est beaucoup plus petite que `log_max_index` quelque chose ne va pas.
--   `last_queue_update` (`DateTime`) - Lorsque la file d'attente a été mise à jour la dernière fois.
--   `absolute_delay` (`UInt64`)- Combien de décalage en secondes la réplique actuelle A.
--   `total_replicas` (`UInt8`) - Le nombre total de répliques connues de ce tableau.
--   `active_replicas` (`UInt8`) - Le nombre de répliques de cette table qui ont une session dans ZooKeeper (c'est-à-dire le nombre de répliques fonctionnelles).
-
-Si vous demandez toutes les colonnes, la table peut fonctionner un peu lentement, car plusieurs lectures de ZooKeeper sont faites pour chaque ligne.
-Si vous ne demandez pas les 4 dernières colonnes (log_max_index, log_pointer, total_replicas, active_replicas), la table fonctionne rapidement.
-
-Par exemple, vous pouvez vérifier que tout fonctionne correctement comme ceci:
-
-``` sql
-SELECT
-    database,
-    table,
-    is_leader,
-    is_readonly,
-    is_session_expired,
-    future_parts,
-    parts_to_check,
-    columns_version,
-    queue_size,
-    inserts_in_queue,
-    merges_in_queue,
-    log_max_index,
-    log_pointer,
-    total_replicas,
-    active_replicas
-FROM system.replicas
-WHERE
-       is_readonly
-    OR is_session_expired
-    OR future_parts > 20
-    OR parts_to_check > 10
-    OR queue_size > 20
-    OR inserts_in_queue > 10
-    OR log_max_index - log_pointer > 10
-    OR total_replicas < 2
-    OR active_replicas < total_replicas
-```
-
-Si cette requête ne retourne rien, cela signifie que tout va bien.
-
-## système.paramètre {#system-tables-system-settings}
-
-Contient des informations sur les paramètres de session pour l'utilisateur actuel.
-
-Colonne:
-
--   `name` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Setting name.
--   `value` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Setting value.
--   `changed` ([UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Shows whether a setting is changed from its default value.
--   `description` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Short setting description.
--   `min` ([Nullable](../sql-reference/data-types/nullable.md)([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md))) — Minimum value of the setting, if any is set via [contraintes](settings/constraints-on-settings.md#constraints-on-settings). Si le réglage n'a pas de valeur minimale, contient [NULL](../sql-reference/syntax.md#null-literal).
--   `max` ([Nullable](../sql-reference/data-types/nullable.md)([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md))) — Maximum value of the setting, if any is set via [contraintes](settings/constraints-on-settings.md#constraints-on-settings). Si le réglage n'a pas de valeur maximale, contient [NULL](../sql-reference/syntax.md#null-literal).
--   `readonly` ([UInt8](../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)) — Shows whether the current user can change the setting:
-    -   `0` — Current user can change the setting.
-    -   `1` — Current user can't change the setting.
-
-**Exemple**
-
-L'exemple suivant montre comment obtenir des informations sur les paramètres dont le nom contient `min_i`.
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.settings
-WHERE name LIKE '%min_i%'
-```
-
-``` text
-┌─name────────────────────────────────────────┬─value─────┬─changed─┬─description───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─min──┬─max──┬─readonly─┐
-│ min_insert_block_size_rows                  │ 1048576   │       0 │ Squash blocks passed to INSERT query to specified size in rows, if blocks are not big enough.                                                                         │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │        0 │
-│ min_insert_block_size_bytes                 │ 268435456 │       0 │ Squash blocks passed to INSERT query to specified size in bytes, if blocks are not big enough.                                                                        │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │        0 │
-│ read_backoff_min_interval_between_events_ms │ 1000      │       0 │ Settings to reduce the number of threads in case of slow reads. Do not pay attention to the event, if the previous one has passed less than a certain amount of time. │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │        0 │
-└─────────────────────────────────────────────┴───────────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────┴──────┴──────────┘
-```
-
-À l'aide de `WHERE changed` peut être utile, par exemple, lorsque vous voulez vérifier:
-
--   Indique si les paramètres des fichiers de configuration sont chargés correctement et sont utilisés.
--   Paramètres modifiés dans la session en cours.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.settings WHERE changed AND name='load_balancing'
-```
-
-**Voir aussi**
-
--   [Paramètre](settings/index.md#session-settings-intro)
--   [Autorisations pour les requêtes](settings/permissions-for-queries.md#settings_readonly)
--   [Contraintes sur les paramètres](settings/constraints-on-settings.md)
-
-## système.tableau_moteurs {#system.table_engines}
-
-``` text
-┌─name───────────────────┬─value───────┐
-│ max_threads            │ 8           │
-│ use_uncompressed_cache │ 0           │
-│ load_balancing         │ random      │
-│ max_memory_usage       │ 10000000000 │
-└────────────────────────┴─────────────┘
-```
-
-## système.merge_tree_settings {#system-merge_tree_settings}
-
-Contient des informations sur les paramètres pour `MergeTree` table.
-
-Colonne:
-
--   `name` (String) — Setting name.
--   `value` (String) — Setting value.
--   `description` (String) — Setting description.
--   `type` (String) — Setting type (implementation specific string value).
--   `changed` (UInt8) — Whether the setting was explicitly defined in the config or explicitly changed.
-
-## système.tableau_moteurs {#system-table-engines}
-
-Contient une description des moteurs de table pris en charge par le serveur et leurs informations de support de fonctionnalité.
-
-Ce tableau contient les colonnes suivantes (le type de colonne est indiqué entre parenthèses):
-
--   `name` (String) — The name of table engine.
--   `supports_settings` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports `SETTINGS` clause.
--   `supports_skipping_indices` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports [sauter les indices](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes).
--   `supports_ttl` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports [TTL](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-ttl).
--   `supports_sort_order` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports clauses `PARTITION_BY`, `PRIMARY_KEY`, `ORDER_BY` et `SAMPLE_BY`.
--   `supports_replication` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports [réplication des données](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
--   `supports_duduplication` (UInt8) — Flag that indicates if table engine supports data deduplication.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.table_engines
-WHERE name in ('Kafka', 'MergeTree', 'ReplicatedCollapsingMergeTree')
-```
-
-``` text
-┌─name──────────────────────────┬─supports_settings─┬─supports_skipping_indices─┬─supports_sort_order─┬─supports_ttl─┬─supports_replication─┬─supports_deduplication─┐
-│ Kafka                         │                 1 │                         0 │                   0 │            0 │                    0 │                      0 │
-│ MergeTree                     │                 1 │                         1 │                   1 │            1 │                    0 │                      0 │
-│ ReplicatedCollapsingMergeTree │                 1 │                         1 │                   1 │            1 │                    1 │                      1 │
-└───────────────────────────────┴───────────────────┴───────────────────────────┴─────────────────────┴──────────────┴──────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-**Voir aussi**
-
--   Famille MergeTree [les clauses de requête](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#mergetree-query-clauses)
--   Kafka [paramètre](../engines/table-engines/integrations/kafka.md#table_engine-kafka-creating-a-table)
--   Rejoindre [paramètre](../engines/table-engines/special/join.md#join-limitations-and-settings)
-
-## système.table {#system-tables}
-
-Contient les métadonnées de chaque table que le serveur connaît. Les tableaux détachés ne sont pas représentés dans `system.tables`.
-
-Ce tableau contient les colonnes suivantes (le type de colonne est indiqué entre parenthèses):
-
--   `database` (String) — The name of the database the table is in.
-
--   `name` (String) — Table name.
-
--   `engine` (String) — Table engine name (without parameters).
-
--   `is_temporary` (UInt8) - indicateur qui indique si la table est temporaire.
-
--   `data_path` (Chaîne) - chemin d'accès aux données de la table dans le système de fichiers.
-
--   `metadata_path` (Chaîne) - chemin d'accès aux métadonnées de la table dans le système de fichiers.
-
--   `metadata_modification_time` (DateTime) - Heure de la dernière modification des métadonnées de la table.
-
--   `dependencies_database` (Array (String)) - dépendances de base de données.
-
--   `dependencies_table` (Array (String)) - dépendances de Table ([MaterializedView](../engines/table-engines/special/materializedview.md) tables basées sur le tableau actuel).
-
--   `create_table_query` (Chaîne) - la requête qui a été utilisée pour créer la table.
-
--   `engine_full` (Chaîne) - paramètres du moteur de table.
-
--   `partition_key` (String) - l'expression de clé de partition spécifiée dans le tableau.
-
--   `sorting_key` (String) - l'expression de clé de tri spécifiée dans la table.
-
--   `primary_key` (String) - l'expression de clé primaire spécifiée dans la table.
-
--   `sampling_key` (String) - l'expression de clé d'échantillonnage spécifiée dans la table.
-
--   `storage_policy` (String) - La politique de stockage:
-
-    -   [MergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes)
-    -   [Distribué](../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed)
-
--   `total_rows` (Nullable (UInt64)) - nombre Total de lignes, s'il est possible de déterminer rapidement le nombre exact de lignes dans la table, sinon `Null` (y compris underying `Buffer` table).
-
--   `total_bytes` (Nullable (UInt64)) - nombre Total d'octets, s'il est possible de déterminer rapidement le nombre exact d'octets pour la table sur le stockage, sinon `Null` (**ne pas** comprend tout de stockage sous-jacent).
-
-    -   If the table stores data on disk, returns used space on disk (i.e. compressed).
-    -   Si la table stocke des données en mémoire, renvoie un nombre approximatif d'octets utilisés en mémoire.
-
-Le `system.tables` le tableau est utilisé dans `SHOW TABLES` implémentation de requête.
-
-## système.zookeeper {#system-zookeeper}
-
-La table n'existe pas si ZooKeeper n'est pas configuré. Permet de lire les données du cluster Zookeeper défini dans la configuration.
-La requête doit avoir un ‘path’ condition d'égalité dans la clause WHERE. C'est le chemin dans ZooKeeper pour les enfants pour lesquels vous souhaitez obtenir des données.
-
-Requête `SELECT * FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse'` données de sortie pour tous les enfants `/clickhouse` nœud.
-Pour générer des données pour tous les nœuds racine, écrivez path = ‘/’.
-Si le chemin d'accès spécifié dans ‘path’ n'existe pas, une exception sera levée.
-
-Colonne:
-
--   `name` (String) — The name of the node.
--   `path` (String) — The path to the node.
--   `value` (String) — Node value.
--   `dataLength` (Int32) — Size of the value.
--   `numChildren` (Int32) — Number of descendants.
--   `czxid` (Int64) — ID of the transaction that created the node.
--   `mzxid` (Int64) — ID of the transaction that last changed the node.
--   `pzxid` (Int64) — ID of the transaction that last deleted or added descendants.
--   `ctime` (DateTime) — Time of node creation.
--   `mtime` (DateTime) — Time of the last modification of the node.
--   `version` (Int32) — Node version: the number of times the node was changed.
--   `cversion` (Int32) — Number of added or removed descendants.
--   `aversion` (Int32) — Number of changes to the ACL.
--   `ephemeralOwner` (Int64) — For ephemeral nodes, the ID of the session that owns this node.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM system.zookeeper
-WHERE path = '/clickhouse/tables/01-08/visits/replicas'
-FORMAT Vertical
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-name:           example01-08-1.yandex.ru
-value:
-czxid:          932998691229
-mzxid:          932998691229
-ctime:          2015-03-27 16:49:51
-mtime:          2015-03-27 16:49:51
-version:        0
-cversion:       47
-aversion:       0
-ephemeralOwner: 0
-dataLength:     0
-numChildren:    7
-pzxid:          987021031383
-path:           /clickhouse/tables/01-08/visits/replicas
-
-Row 2:
-──────
-name:           example01-08-2.yandex.ru
-value:
-czxid:          933002738135
-mzxid:          933002738135
-ctime:          2015-03-27 16:57:01
-mtime:          2015-03-27 16:57:01
-version:        0
-cversion:       37
-aversion:       0
-ephemeralOwner: 0
-dataLength:     0
-numChildren:    7
-pzxid:          987021252247
-path:           /clickhouse/tables/01-08/visits/replicas
-```
-
-## système.mutation {#system_tables-mutations}
-
-Le tableau contient des informations sur [mutation](../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations) des tables MergeTree et leur progression. Chaque commande de mutation est représentée par une seule ligne. Le tableau comporte les colonnes suivantes:
-
-**base de données**, **table** - Le nom de la base de données et de la table à laquelle la mutation a été appliquée.
-
-**mutation_id** - Le numéro d'identification de la mutation. Pour les tables répliquées ces ID correspondent aux noms znode dans le `<table_path_in_zookeeper>/mutations/` répertoire de la Gardienne. Pour les tables non compliquées, Les Id correspondent aux noms de fichiers dans le répertoire de données de la table.
-
-**commande** - La chaîne de commande mutation (la partie de la requête après `ALTER TABLE [db.]table`).
-
-**create_time** - Quand cette commande de mutation a été soumise pour exécution.
-
-**block_numbers.partition_id**, **block_numbers.nombre** - Une colonne imbriquée. Pour les mutations de tables répliquées, il contient un enregistrement pour chaque partition: l'ID de partition et le numéro de bloc acquis par la mutation (dans chaque partition, seules les parties contenant des blocs avec des nombres inférieurs au numéro de bloc acquis par la mutation dans cette partition seront mutées). Dans les tables non répliquées, les numéros de bloc de toutes les partitions forment une seule séquence. Cela signifie que pour les mutations de tables non répliquées, la colonne contiendra un enregistrement avec un seul numéro de bloc acquis par la mutation.
-
-**parts_to_do** - Le nombre de parties de données qui doivent être mutées pour que la mutation se termine.
-
-**_done** - La mutation est faite? Notez que même si `parts_to_do = 0` il est possible qu'une mutation d'une table répliquée ne soit pas encore effectuée en raison d'un INSERT de longue durée qui créera une nouvelle partie de données qui devra être mutée.
-
-S'il y avait des problèmes avec la mutation de certaines parties, les colonnes suivantes contiennent des informations supplémentaires:
-
-**latest_failed_part** - Le nom de la partie la plus récente qui n'a pas pu être mutée.
-
-**latest_fail_time** - Le temps de la partie la plus récente mutation de l'échec.
-
-**latest_fail_reason** - Le message d'exception qui a provoqué l'échec de la mutation de pièce la plus récente.
-
-## système.disque {#system_tables-disks}
-
-Contient des informations sur les disques définis dans [configuration du serveur](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure).
-
-Colonne:
-
--   `name` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Name of a disk in the server configuration.
--   `path` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Path to the mount point in the file system.
--   `free_space` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Free space on disk in bytes.
--   `total_space` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Disk volume in bytes.
--   `keep_free_space` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Amount of disk space that should stay free on disk in bytes. Defined in the `keep_free_space_bytes` paramètre de configuration du disque.
-
-## système.storage_policies {#system_tables-storage_policies}
-
-Contient des informations sur les stratégies de stockage et les volumes définis [configuration du serveur](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure).
-
-Colonne:
-
--   `policy_name` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Name of the storage policy.
--   `volume_name` ([Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md)) — Volume name defined in the storage policy.
--   `volume_priority` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Volume order number in the configuration.
--   `disks` ([Tableau(String)](../sql-reference/data-types/array.md)) — Disk names, defined in the storage policy.
--   `max_data_part_size` ([UInt64](../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Maximum size of a data part that can be stored on volume disks (0 — no limit).
--   `move_factor` ([Float64](../sql-reference/data-types/float.md)) — Ratio of free disk space. When the ratio exceeds the value of configuration parameter, ClickHouse start to move data to the next volume in order.
-
-Si la stratégie de stockage contient plus d'un volume, les informations pour chaque volume sont stockées dans la ligne individuelle de la table.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/system_tables/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/tips.md b/docs/fr/operations/tips.md
deleted file mode 100644
index dc963e5e27a..00000000000
--- a/docs/fr/operations/tips.md
+++ /dev/null
@@ -1,251 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Recommandations D'Utilisation
----
-
-# Recommandations D'Utilisation {#usage-recommendations}
-
-## Gouverneur de mise à L'échelle du processeur {#cpu-scaling-governor}
-
-Utilisez toujours la `performance` mise à l'échelle gouverneur. Le `on-demand` gouverneur de mise à l'échelle fonctionne bien pire avec une demande constamment élevée.
-
-``` bash
-$ echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
-```
-
-## CPU Limitations {#cpu-limitations}
-
-Les processeurs peuvent surchauffer. Utiliser `dmesg` pour voir si la fréquence D'horloge du processeur était limitée en raison de la surchauffe.
-La restriction peut également être définie en externe au niveau du centre de données. Vous pouvez utiliser `turbostat` à surveiller sous une charge.
-
-## RAM {#ram}
-
-Pour de petites quantités de données (jusqu'à ~200 GO en mode compressé), il est préférable d'utiliser autant de mémoire que le volume de données.
-Pour de grandes quantités de données et lors du traitement de requêtes interactives (en ligne), vous devez utiliser une quantité raisonnable de RAM (128 Go ou plus) afin que le sous-ensemble de données chaudes s'intègre dans le cache des pages.
-Même pour des volumes de données d'environ 50 To par serveur, l'utilisation de 128 Go de RAM améliore considérablement les performances des requêtes par rapport à 64 Go.
-
-Ne désactivez pas de surcharge. Valeur `cat /proc/sys/vm/overcommit_memory` devrait être 0 ou 1. Exécuter
-
-``` bash
-$ echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory
-```
-
-## Huge Pages {#huge-pages}
-
-Toujours désactiver les pages énormes transparentes. Il interfère avec les allocateurs de mémoire, ce qui entraîne une dégradation significative des performances.
-
-``` bash
-$ echo 'never' | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
-```
-
-Utiliser `perf top` pour regarder le temps passé dans le noyau pour la gestion de la mémoire.
-Les pages énormes permanentes n'ont pas non plus besoin d'être allouées.
-
-## Sous-Système De Stockage {#storage-subsystem}
-
-Si votre budget vous permet D'utiliser SSD, utilisez SSD.
-Sinon, utilisez un disque dur. Disques durs SATA 7200 RPM fera l'affaire.
-
-Donner la préférence à un grand nombre de serveurs avec des disques durs locaux sur un plus petit nombre de serveurs avec un disque attaché étagères.
-Mais pour stocker des archives avec des requêtes rares, les étagères fonctionneront.
-
-## RAID {#raid}
-
-Lorsque vous utilisez le disque dur, vous pouvez combiner leur RAID-10, RAID-5, RAID-6 ou RAID-50.
-Pour Linux, le RAID logiciel est meilleur (avec `mdadm`). Nous ne recommandons pas d'utiliser LVM.
-Lors de la création de RAID-10, sélectionnez `far` disposition.
-Si votre budget le permet, choisissez RAID-10.
-
-Si vous avez plus de 4 disques, Utilisez RAID-6 (préféré) ou RAID-50, au lieu de RAID-5.
-Lorsque vous utilisez RAID-5, RAID-6 ou RAID-50, augmentez toujours stripe_cache_size, car la valeur par défaut n'est généralement pas le meilleur choix.
-
-``` bash
-$ echo 4096 | sudo tee /sys/block/md2/md/stripe_cache_size
-```
-
-Calculez le nombre exact à partir du nombre de périphériques et de la taille du bloc, en utilisant la formule: `2 * num_devices * chunk_size_in_bytes / 4096`.
-
-Une taille de bloc de 1024 KO est suffisante pour toutes les configurations RAID.
-Ne définissez jamais la taille du bloc trop petite ou trop grande.
-
-Vous pouvez utiliser RAID-0 sur SSD.
-Quelle que soit L'utilisation du RAID, utilisez toujours la réplication pour la sécurité des données.
-
-Activer NCQ avec une longue file d'attente. Pour HDD, choisissez le planificateur CFQ, et pour SSD, choisissez noop. Ne pas réduire le ‘readahead’ paramètre.
-Pour le disque dur, activez le cache d'écriture.
-
-## Système De Fichiers {#file-system}
-
-Ext4 est l'option la plus fiable. Définir les options de montage `noatime, nobarrier`.
-XFS est également adapté, mais il n'a pas été aussi soigneusement testé avec ClickHouse.
-La plupart des autres systèmes de fichiers devraient également fonctionner correctement. Les systèmes de fichiers avec allocation retardée fonctionnent mieux.
-
-## Le Noyau Linux {#linux-kernel}
-
-N'utilisez pas un noyau Linux obsolète.
-
-## Réseau {#network}
-
-Si vous utilisez IPv6, augmenter la taille du cache.
-Le noyau Linux avant 3.2 avait une multitude de problèmes avec l'implémentation D'IPv6.
-
-Utilisez au moins un réseau de 10 Go, si possible. 1 Go fonctionnera également, mais ce sera bien pire pour patcher des répliques avec des dizaines de téraoctets de données, ou pour traiter des requêtes distribuées avec une grande quantité de données intermédiaires.
-
-## ZooKeeper {#zookeeper}
-
-Vous utilisez probablement déjà ZooKeeper à d'autres fins. Vous pouvez utiliser la même installation de ZooKeeper, si elle n'est pas déjà surchargée.
-
-It's best to use a fresh version of ZooKeeper – 3.4.9 or later. The version in stable Linux distributions may be outdated.
-
-Vous ne devez jamais utiliser de scripts écrits manuellement pour transférer des données entre différents clusters ZooKeeper, car le résultat sera incorrect pour les nœuds séquentiels. Ne jamais utiliser de l' “zkcopy” utilitaire pour la même raison: https://github.com/ksprojects/zkcopy/issues/15
-
-Si vous souhaitez diviser un cluster Zookeeper existant en deux, le bon moyen est d'augmenter le nombre de ses répliques, puis de le reconfigurer en deux clusters indépendants.
-
-N'exécutez pas ZooKeeper sur les mêmes serveurs que ClickHouse. Parce que ZooKeeper est très sensible à la latence et ClickHouse peut utiliser toutes les ressources système disponibles.
-
-Avec les paramètres par défaut, ZooKeeper est une bombe à retardement:
-
-> Le serveur ZooKeeper ne supprime pas les fichiers des anciens snapshots et journaux lors de l'utilisation de la configuration par défaut (voir autopurge), et c'est la responsabilité de l'opérateur.
-
-Cette bombe doit être désamorcée.
-
-La configuration ZooKeeper (3.5.1) ci-dessous est utilisée dans le Yandex.Environnement de production Metrica au 20 mai 2017:
-
-zoo.cfg:
-
-``` bash
-# http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/zookeeperAdmin.html
-
-# The number of milliseconds of each tick
-tickTime=2000
-# The number of ticks that the initial
-# synchronization phase can take
-initLimit=30000
-# The number of ticks that can pass between
-# sending a request and getting an acknowledgement
-syncLimit=10
-
-maxClientCnxns=2000
-
-maxSessionTimeout=60000000
-# the directory where the snapshot is stored.
-dataDir=/opt/zookeeper/{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/data
-# Place the dataLogDir to a separate physical disc for better performance
-dataLogDir=/opt/zookeeper/{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/logs
-
-autopurge.snapRetainCount=10
-autopurge.purgeInterval=1
-
-
-# To avoid seeks ZooKeeper allocates space in the transaction log file in
-# blocks of preAllocSize kilobytes. The default block size is 64M. One reason
-# for changing the size of the blocks is to reduce the block size if snapshots
-# are taken more often. (Also, see snapCount).
-preAllocSize=131072
-
-# Clients can submit requests faster than ZooKeeper can process them,
-# especially if there are a lot of clients. To prevent ZooKeeper from running
-# out of memory due to queued requests, ZooKeeper will throttle clients so that
-# there is no more than globalOutstandingLimit outstanding requests in the
-# system. The default limit is 1,000.ZooKeeper logs transactions to a
-# transaction log. After snapCount transactions are written to a log file a
-# snapshot is started and a new transaction log file is started. The default
-# snapCount is 10,000.
-snapCount=3000000
-
-# If this option is defined, requests will be will logged to a trace file named
-# traceFile.year.month.day.
-#traceFile=
-
-# Leader accepts client connections. Default value is "yes". The leader machine
-# coordinates updates. For higher update throughput at thes slight expense of
-# read throughput the leader can be configured to not accept clients and focus
-# on coordination.
-leaderServes=yes
-
-standaloneEnabled=false
-dynamicConfigFile=/etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/zoo.cfg.dynamic
-```
-
-Version de Java:
-
-``` text
-Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_25-b17)
-Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.25-b02, mixed mode)
-```
-
-Les paramètres de la JVM:
-
-``` bash
-NAME=zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}
-ZOOCFGDIR=/etc/$NAME/conf
-
-# TODO this is really ugly
-# How to find out, which jars are needed?
-# seems, that log4j requires the log4j.properties file to be in the classpath
-CLASSPATH="$ZOOCFGDIR:/usr/build/classes:/usr/build/lib/*.jar:/usr/share/zookeeper/zookeeper-3.5.1-metrika.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-log4j12-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/slf4j-api-1.7.5.jar:/usr/share/zookeeper/servlet-api-2.5-20081211.jar:/usr/share/zookeeper/netty-3.7.0.Final.jar:/usr/share/zookeeper/log4j-1.2.16.jar:/usr/share/zookeeper/jline-2.11.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/jetty-6.1.26.jar:/usr/share/zookeeper/javacc.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-mapper-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/jackson-core-asl-1.9.11.jar:/usr/share/zookeeper/commons-cli-1.2.jar:/usr/src/java/lib/*.jar:/usr/etc/zookeeper"
-
-ZOOCFG="$ZOOCFGDIR/zoo.cfg"
-ZOO_LOG_DIR=/var/log/$NAME
-USER=zookeeper
-GROUP=zookeeper
-PIDDIR=/var/run/$NAME
-PIDFILE=$PIDDIR/$NAME.pid
-SCRIPTNAME=/etc/init.d/$NAME
-JAVA=/usr/bin/java
-ZOOMAIN="org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"
-ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
-JMXLOCALONLY=false
-JAVA_OPTS="-Xms{{ '{{' }} cluster.get('xms','128M') {{ '}}' }} \
-    -Xmx{{ '{{' }} cluster.get('xmx','1G') {{ '}}' }} \
-    -Xloggc:/var/log/$NAME/zookeeper-gc.log \
-    -XX:+UseGCLogFileRotation \
-    -XX:NumberOfGCLogFiles=16 \
-    -XX:GCLogFileSize=16M \
-    -verbose:gc \
-    -XX:+PrintGCTimeStamps \
-    -XX:+PrintGCDateStamps \
-    -XX:+PrintGCDetails
-    -XX:+PrintTenuringDistribution \
-    -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \
-    -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime \
-    -XX:+PrintSafepointStatistics \
-    -XX:+UseParNewGC \
-    -XX:+UseConcMarkSweepGC \
--XX:+CMSParallelRemarkEnabled"
-```
-
-Sel init:
-
-``` text
-description "zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }} centralized coordination service"
-
-start on runlevel [2345]
-stop on runlevel [!2345]
-
-respawn
-
-limit nofile 8192 8192
-
-pre-start script
-    [ -r "/etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/environment" ] || exit 0
-    . /etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/environment
-    [ -d $ZOO_LOG_DIR ] || mkdir -p $ZOO_LOG_DIR
-    chown $USER:$GROUP $ZOO_LOG_DIR
-end script
-
-script
-    . /etc/zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }}/conf/environment
-    [ -r /etc/default/zookeeper ] && . /etc/default/zookeeper
-    if [ -z "$JMXDISABLE" ]; then
-        JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=$JMXLOCALONLY"
-    fi
-    exec start-stop-daemon --start -c $USER --exec $JAVA --name zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }} \
-        -- -cp $CLASSPATH $JAVA_OPTS -Dzookeeper.log.dir=${ZOO_LOG_DIR} \
-        -Dzookeeper.root.logger=${ZOO_LOG4J_PROP} $ZOOMAIN $ZOOCFG
-end script
-```
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/tips/) ##}
diff --git a/docs/fr/operations/troubleshooting.md b/docs/fr/operations/troubleshooting.md
deleted file mode 100644
index f7d3153a4d8..00000000000
--- a/docs/fr/operations/troubleshooting.md
+++ /dev/null
@@ -1,146 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: "D\xE9pannage"
----
-
-# Dépannage {#troubleshooting}
-
--   [Installation](#troubleshooting-installation-errors)
--   [Connexion au serveur](#troubleshooting-accepts-no-connections)
--   [Traitement des requêtes](#troubleshooting-does-not-process-queries)
--   [Efficacité du traitement des requêtes](#troubleshooting-too-slow)
-
-## Installation {#troubleshooting-installation-errors}
-
-### Vous ne pouvez pas obtenir de paquets deb à partir du référentiel ClickHouse avec Apt-get {#you-cannot-get-deb-packages-from-clickhouse-repository-with-apt-get}
-
--   Vérifiez les paramètres du pare-feu.
--   Si vous ne pouvez pas accéder au référentiel pour quelque raison que ce soit, téléchargez les packages comme décrit dans [Prise en main](../getting-started/index.md) article et les installer manuellement en utilisant le `sudo dpkg -i <packages>` commande. Vous aurez aussi besoin d' `tzdata` paquet.
-
-## Connexion au Serveur {#troubleshooting-accepts-no-connections}
-
-Problèmes possibles:
-
--   Le serveur n'est pas en cours d'exécution.
--   Paramètres de configuration inattendus ou incorrects.
-
-### Le Serveur N'Est Pas En Cours D'Exécution {#server-is-not-running}
-
-**Vérifiez si le serveur est runnnig**
-
-Commande:
-
-``` bash
-$ sudo service clickhouse-server status
-```
-
-Si le serveur n'est pas en cours d'exécution, démarrez-le avec la commande:
-
-``` bash
-$ sudo service clickhouse-server start
-```
-
-**Vérifier les journaux**
-
-Le journal principal de `clickhouse-server` est dans `/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log` par défaut.
-
-Si le serveur a démarré avec succès, vous devriez voir les chaînes:
-
--   `<Information> Application: starting up.` — Server started.
--   `<Information> Application: Ready for connections.` — Server is running and ready for connections.
-
-Si `clickhouse-server` démarrage a échoué avec une erreur de configuration, vous devriez voir la `<Error>` chaîne avec une description de l'erreur. Exemple:
-
-``` text
-2019.01.11 15:23:25.549505 [ 45 ] {} <Error> ExternalDictionaries: Failed reloading 'event2id' external dictionary: Poco::Exception. Code: 1000, e.code() = 111, e.displayText() = Connection refused, e.what() = Connection refused
-```
-
-Si vous ne voyez pas d'erreur à la fin du fichier, parcourez le fichier entier à partir de la chaîne:
-
-``` text
-<Information> Application: starting up.
-```
-
-Si vous essayez de démarrer une deuxième instance de `clickhouse-server` sur le serveur, vous voyez le journal suivant:
-
-``` text
-2019.01.11 15:25:11.151730 [ 1 ] {} <Information> : Starting ClickHouse 19.1.0 with revision 54413
-2019.01.11 15:25:11.154578 [ 1 ] {} <Information> Application: starting up
-2019.01.11 15:25:11.156361 [ 1 ] {} <Information> StatusFile: Status file ./status already exists - unclean restart. Contents:
-PID: 8510
-Started at: 2019-01-11 15:24:23
-Revision: 54413
-
-2019.01.11 15:25:11.156673 [ 1 ] {} <Error> Application: DB::Exception: Cannot lock file ./status. Another server instance in same directory is already running.
-2019.01.11 15:25:11.156682 [ 1 ] {} <Information> Application: shutting down
-2019.01.11 15:25:11.156686 [ 1 ] {} <Debug> Application: Uninitializing subsystem: Logging Subsystem
-2019.01.11 15:25:11.156716 [ 2 ] {} <Information> BaseDaemon: Stop SignalListener thread
-```
-
-**Voir système.d les journaux**
-
-Si vous ne trouvez aucune information utile dans `clickhouse-server` journaux ou il n'y a pas de journaux, vous pouvez afficher `system.d` journaux à l'aide de la commande:
-
-``` bash
-$ sudo journalctl -u clickhouse-server
-```
-
-**Démarrer clickhouse-server en mode interactif**
-
-``` bash
-$ sudo -u clickhouse /usr/bin/clickhouse-server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml
-```
-
-Cette commande démarre le serveur en tant qu'application interactive avec les paramètres standard du script de démarrage automatique. Dans ce mode `clickhouse-server` imprime tous les messages d'événement dans la console.
-
-### Paramètres De Configuration {#configuration-parameters}
-
-Vérifier:
-
--   Le panneau paramètres.
-
-    Si vous exécutez ClickHouse dans Docker dans un réseau IPv6, assurez-vous que `network=host` est définie.
-
--   Paramètres du point de terminaison.
-
-    Vérifier [listen_host](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-listen_host) et [tcp_port](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-tcp_port) paramètre.
-
-    Clickhouse server accepte les connexions localhost uniquement par défaut.
-
--   Paramètres du protocole HTTP.
-
-    Vérifiez les paramètres de protocole pour L'API HTTP.
-
--   Paramètres de connexion sécurisés.
-
-    Vérifier:
-
-    -   Le [tcp_port_secure](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-tcp_port_secure) paramètre.
-    -   Paramètres pour [SSL sertificates](server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-openssl).
-
-    Utilisez les paramètres appropriés lors de la connexion. Par exemple, l'utilisation de la `port_secure` paramètre avec `clickhouse_client`.
-
--   Les paramètres de l'utilisateur.
-
-    Vous utilisez peut-être un mauvais nom d'utilisateur ou mot de passe.
-
-## Traitement Des Requêtes {#troubleshooting-does-not-process-queries}
-
-Si ClickHouse ne peut pas traiter la requête, il envoie une description d'erreur au client. Dans le `clickhouse-client` vous obtenez une description de l'erreur dans la console. Si vous utilisez L'interface HTTP, ClickHouse envoie la description de l'erreur dans le corps de la réponse. Exemple:
-
-``` bash
-$ curl 'http://localhost:8123/' --data-binary "SELECT a"
-Code: 47, e.displayText() = DB::Exception: Unknown identifier: a. Note that there are no tables (FROM clause) in your query, context: required_names: 'a' source_tables: table_aliases: private_aliases: column_aliases: public_columns: 'a' masked_columns: array_join_columns: source_columns: , e.what() = DB::Exception
-```
-
-Si vous commencez à `clickhouse-client` avec l' `stack-trace` paramètre, ClickHouse renvoie la trace de la pile du serveur avec la description d'une erreur.
-
-Vous pouvez voir un message sur une connexion rompue. Dans ce cas, vous pouvez répéter la requête. Si la connexion se rompt chaque fois que vous effectuez la requête, vérifiez les journaux du serveur pour détecter les erreurs.
-
-## Efficacité du traitement des requêtes {#troubleshooting-too-slow}
-
-Si vous voyez que ClickHouse fonctionne trop lentement, vous devez profiler la charge sur les ressources du serveur et le réseau pour vos requêtes.
-
-Vous pouvez utiliser l'utilitaire clickhouse-benchmark pour profiler les requêtes. Il indique le nombre de requêtes traitées par seconde, le nombre de lignes traitées par seconde, et les percentiles de temps de traitement des requêtes.
diff --git a/docs/fr/operations/update.md b/docs/fr/operations/update.md
deleted file mode 100644
index e1bfe57b0a3..00000000000
--- a/docs/fr/operations/update.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: "Mise \xC0 Jour De ClickHouse"
----
-
-# Mise À Jour De ClickHouse {#clickhouse-update}
-
-Si ClickHouse a été installé à partir de paquets deb, exécutez les commandes suivantes sur le serveur:
-
-``` bash
-$ sudo apt-get update
-$ sudo apt-get install clickhouse-client clickhouse-server
-$ sudo service clickhouse-server restart
-```
-
-Si vous avez installé ClickHouse en utilisant autre chose que les paquets deb recommandés, utilisez la méthode de mise à jour appropriée.
-
-ClickHouse ne prend pas en charge une mise à jour distribuée. L'opération doit être effectuée consécutivement sur chaque serveur séparé. Ne pas mettre à jour tous les serveurs d'un cluster simultanément, ou le cluster sera indisponible pendant un certain temps.
diff --git a/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-benchmark.md b/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-benchmark.md
deleted file mode 100644
index 975cb09814e..00000000000
--- a/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-benchmark.md
+++ /dev/null
@@ -1,156 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: clickhouse-benchmark
----
-
-# clickhouse-benchmark {#clickhouse-benchmark}
-
-Se connecte à un serveur ClickHouse et envoie à plusieurs reprises des requêtes spécifiées.
-
-Syntaxe:
-
-``` bash
-$ echo "single query" | clickhouse-benchmark [keys]
-```
-
-ou
-
-``` bash
-$ clickhouse-benchmark [keys] <<< "single query"
-```
-
-Si vous souhaitez envoyer un ensemble de requêtes, créez un fichier texte et placez chaque requête sur la chaîne individuelle de ce fichier. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.numbers LIMIT 10000000
-SELECT 1
-```
-
-Ensuite, passez ce fichier à une entrée standard de `clickhouse-benchmark`.
-
-``` bash
-clickhouse-benchmark [keys] < queries_file
-```
-
-## Touches {#clickhouse-benchmark-keys}
-
--   `-c N`, `--concurrency=N` — Number of queries that `clickhouse-benchmark` envoie simultanément. Valeur par défaut: 1.
--   `-d N`, `--delay=N` — Interval in seconds between intermediate reports (set 0 to disable reports). Default value: 1.
--   `-h WORD`, `--host=WORD` — Server host. Default value: `localhost`. Pour l' [mode de comparaison](#clickhouse-benchmark-comparison-mode) vous pouvez utiliser plusieurs `-h` touches.
--   `-p N`, `--port=N` — Server port. Default value: 9000. For the [mode de comparaison](#clickhouse-benchmark-comparison-mode) vous pouvez utiliser plusieurs `-p` touches.
--   `-i N`, `--iterations=N` — Total number of queries. Default value: 0.
--   `-r`, `--randomize` — Random order of queries execution if there is more then one input query.
--   `-s`, `--secure` — Using TLS connection.
--   `-t N`, `--timelimit=N` — Time limit in seconds. `clickhouse-benchmark` arrête d'envoyer des requêtes lorsque le délai spécifié est atteint. Valeur par défaut: 0 (limite de temps désactivée).
--   `--confidence=N` — Level of confidence for T-test. Possible values: 0 (80%), 1 (90%), 2 (95%), 3 (98%), 4 (99%), 5 (99.5%). Default value: 5. In the [mode de comparaison](#clickhouse-benchmark-comparison-mode) `clickhouse-benchmark` effectue les [Test T de L'étudiant indépendant à deux échantillons](https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test#Independent_two-sample_t-test) tester pour déterminer si les deux distributions ne sont pas différentes avec le niveau de confiance sélectionné.
--   `--cumulative` — Printing cumulative data instead of data per interval.
--   `--database=DATABASE_NAME` — ClickHouse database name. Default value: `default`.
--   `--json=FILEPATH` — JSON output. When the key is set, `clickhouse-benchmark` génère un rapport dans le fichier JSON spécifié.
--   `--user=USERNAME` — ClickHouse user name. Default value: `default`.
--   `--password=PSWD` — ClickHouse user password. Default value: empty string.
--   `--stacktrace` — Stack traces output. When the key is set, `clickhouse-bencmark` affiche les traces d'exceptions de la pile.
--   `--stage=WORD` — Query processing stage at server. ClickHouse stops query processing and returns answer to `clickhouse-benchmark` à l'étape spécifiée. Valeurs possibles: `complete`, `fetch_columns`, `with_mergeable_state`. Valeur par défaut: `complete`.
--   `--help` — Shows the help message.
-
-Si vous voulez appliquer des [paramètre](../../operations/settings/index.md) pour les requêtes, les passer comme une clé `--<session setting name>= SETTING_VALUE`. Exemple, `--max_memory_usage=1048576`.
-
-## Sortie {#clickhouse-benchmark-output}
-
-Par défaut, `clickhouse-benchmark` les rapports de chaque `--delay` intervalle.
-
-Exemple de rapport:
-
-``` text
-Queries executed: 10.
-
-localhost:9000, queries 10, QPS: 6.772, RPS: 67904487.440, MiB/s: 518.070, result RPS: 67721584.984, result MiB/s: 516.675.
-
-0.000%      0.145 sec.
-10.000%     0.146 sec.
-20.000%     0.146 sec.
-30.000%     0.146 sec.
-40.000%     0.147 sec.
-50.000%     0.148 sec.
-60.000%     0.148 sec.
-70.000%     0.148 sec.
-80.000%     0.149 sec.
-90.000%     0.150 sec.
-95.000%     0.150 sec.
-99.000%     0.150 sec.
-99.900%     0.150 sec.
-99.990%     0.150 sec.
-```
-
-Dans le rapport, vous pouvez trouver:
-
--   Nombre de requêtes dans le `Queries executed:` champ.
-
--   Le statut de chaîne de caractères contenant (dans l'ordre):
-
-    -   Point de terminaison du serveur ClickHouse.
-    -   Nombre de requêtes traitées.
-    -   QPS: QPS: combien de requêtes serveur effectuées par seconde pendant une période spécifiée dans le `--delay` argument.
-    -   RPS: combien de lignes le serveur a lues par seconde pendant une période spécifiée dans `--delay` argument.
-    -   MiB/ s: combien de mebibytes serveur lus par seconde pendant une période spécifiée dans le `--delay` argument.
-    -   résultat RPS: combien de lignes placées par le serveur au résultat d'une requête par seconde pendant une période spécifiée dans le `--delay` argument.
-    -   MiB / s de résultat. combien de mibibytes placés par le serveur au résultat d'une requête par seconde pendant une période spécifiée dans `--delay` argument.
-
--   Percentiles du temps d'exécution des requêtes.
-
-## Mode De Comparaison {#clickhouse-benchmark-comparison-mode}
-
-`clickhouse-benchmark` peut comparer les performances pour deux serveurs clickhouse en cours d'exécution.
-
-Pour utiliser le mode de comparaison, spécifiez les points de terminaison des deux serveurs par deux paires de `--host`, `--port` touches. Clés appariées ensemble par position dans la liste des arguments, la première `--host` est assorti avec le premier `--port` et ainsi de suite. `clickhouse-benchmark` établit les connexions aux serveurs, puis envoie des requêtes. Chaque requête adressée à un serveur sélectionné au hasard. Les résultats sont présentés pour chaque serveur séparément.
-
-## Exemple {#clickhouse-benchmark-example}
-
-``` bash
-$ echo "SELECT * FROM system.numbers LIMIT 10000000 OFFSET 10000000" | clickhouse-benchmark -i 10
-```
-
-``` text
-Loaded 1 queries.
-
-Queries executed: 6.
-
-localhost:9000, queries 6, QPS: 6.153, RPS: 123398340.957, MiB/s: 941.455, result RPS: 61532982.200, result MiB/s: 469.459.
-
-0.000%      0.159 sec.
-10.000%     0.159 sec.
-20.000%     0.159 sec.
-30.000%     0.160 sec.
-40.000%     0.160 sec.
-50.000%     0.162 sec.
-60.000%     0.164 sec.
-70.000%     0.165 sec.
-80.000%     0.166 sec.
-90.000%     0.166 sec.
-95.000%     0.167 sec.
-99.000%     0.167 sec.
-99.900%     0.167 sec.
-99.990%     0.167 sec.
-
-
-
-Queries executed: 10.
-
-localhost:9000, queries 10, QPS: 6.082, RPS: 121959604.568, MiB/s: 930.478, result RPS: 60815551.642, result MiB/s: 463.986.
-
-0.000%      0.159 sec.
-10.000%     0.159 sec.
-20.000%     0.160 sec.
-30.000%     0.163 sec.
-40.000%     0.164 sec.
-50.000%     0.165 sec.
-60.000%     0.166 sec.
-70.000%     0.166 sec.
-80.000%     0.167 sec.
-90.000%     0.167 sec.
-95.000%     0.170 sec.
-99.000%     0.172 sec.
-99.900%     0.172 sec.
-99.990%     0.172 sec.
-```
diff --git a/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-copier.md b/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-copier.md
deleted file mode 100644
index da96c41e8f2..00000000000
--- a/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-copier.md
+++ /dev/null
@@ -1,176 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: clickhouse-copieur
----
-
-# clickhouse-copieur {#clickhouse-copier}
-
-Copie les données des tables d'un cluster vers des tables d'un autre cluster (ou du même cluster).
-
-Vous pouvez exécuter plusieurs `clickhouse-copier` instances sur différents serveurs pour effectuer le même travail. ZooKeeper est utilisé pour synchroniser les processus.
-
-Après le démarrage de, `clickhouse-copier`:
-
--   Se connecte à ZooKeeper et reçoit:
-
-    -   La copie de tâches.
-    -   L'état de la copie d'emplois.
-
--   Il effectue les travaux.
-
-    Chaque processus en cours choisit le “closest” eclat du cluster source et copie les données dans le cluster de destination, la refragmentation les données si nécessaire.
-
-`clickhouse-copier` suit les changements dans ZooKeeper et les applique à la volée.
-
-Pour réduire le trafic réseau, nous vous recommandons de `clickhouse-copier` sur le même serveur où se trouvent les données source.
-
-## Course Clickhouse-copieur {#running-clickhouse-copier}
-
-L'utilitaire doit être exécuté manuellement:
-
-``` bash
-$ clickhouse-copier copier --daemon --config zookeeper.xml --task-path /task/path --base-dir /path/to/dir
-```
-
-Paramètre:
-
--   `daemon` — Starts `clickhouse-copier` en mode démon.
--   `config` — The path to the `zookeeper.xml` fichier avec les paramètres pour la connexion à la Gardienne.
--   `task-path` — The path to the ZooKeeper node. This node is used for syncing `clickhouse-copier` processus et stockage des tâches. Les tâches sont stockées dans `$task-path/description`.
--   `task-file` — Optional path to file with task configuration for initial upload to ZooKeeper.
--   `task-upload-force` — Force upload `task-file` même si le nœud existe déjà.
--   `base-dir` — The path to logs and auxiliary files. When it starts, `clickhouse-copier` crée `clickhouse-copier_YYYYMMHHSS_<PID>` les sous-répertoires `$base-dir`. Si ce paramètre est omis, les répertoires sont créés dans le répertoire où `clickhouse-copier` a été lancé.
-
-## Format de Zookeeper.XML {#format-of-zookeeper-xml}
-
-``` xml
-<yandex>
-    <logger>
-        <level>trace</level>
-        <size>100M</size>
-        <count>3</count>
-    </logger>
-
-    <zookeeper>
-        <node index="1">
-            <host>127.0.0.1</host>
-            <port>2181</port>
-        </node>
-    </zookeeper>
-</yandex>
-```
-
-## Configuration des tâches de copie {#configuration-of-copying-tasks}
-
-``` xml
-<yandex>
-    <!-- Configuration of clusters as in an ordinary server config -->
-    <remote_servers>
-        <source_cluster>
-            <shard>
-                <internal_replication>false</internal_replication>
-                    <replica>
-                        <host>127.0.0.1</host>
-                        <port>9000</port>
-                    </replica>
-            </shard>
-            ...
-        </source_cluster>
-
-        <destination_cluster>
-        ...
-        </destination_cluster>
-    </remote_servers>
-
-    <!-- How many simultaneously active workers are possible. If you run more workers superfluous workers will sleep. -->
-    <max_workers>2</max_workers>
-
-    <!-- Setting used to fetch (pull) data from source cluster tables -->
-    <settings_pull>
-        <readonly>1</readonly>
-    </settings_pull>
-
-    <!-- Setting used to insert (push) data to destination cluster tables -->
-    <settings_push>
-        <readonly>0</readonly>
-    </settings_push>
-
-    <!-- Common setting for fetch (pull) and insert (push) operations. Also, copier process context uses it.
-         They are overlaid by <settings_pull/> and <settings_push/> respectively. -->
-    <settings>
-        <connect_timeout>3</connect_timeout>
-        <!-- Sync insert is set forcibly, leave it here just in case. -->
-        <insert_distributed_sync>1</insert_distributed_sync>
-    </settings>
-
-    <!-- Copying tasks description.
-         You could specify several table task in the same task description (in the same ZooKeeper node), they will be performed
-         sequentially.
-    -->
-    <tables>
-        <!-- A table task, copies one table. -->
-        <table_hits>
-            <!-- Source cluster name (from <remote_servers/> section) and tables in it that should be copied -->
-            <cluster_pull>source_cluster</cluster_pull>
-            <database_pull>test</database_pull>
-            <table_pull>hits</table_pull>
-
-            <!-- Destination cluster name and tables in which the data should be inserted -->
-            <cluster_push>destination_cluster</cluster_push>
-            <database_push>test</database_push>
-            <table_push>hits2</table_push>
-
-            <!-- Engine of destination tables.
-                 If destination tables have not be created, workers create them using columns definition from source tables and engine
-                 definition from here.
-
-                 NOTE: If the first worker starts insert data and detects that destination partition is not empty then the partition will
-                 be dropped and refilled, take it into account if you already have some data in destination tables. You could directly
-                 specify partitions that should be copied in <enabled_partitions/>, they should be in quoted format like partition column of
-                 system.parts table.
-            -->
-            <engine>
-            ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{cluster}/{shard}/hits2', '{replica}')
-            PARTITION BY toMonday(date)
-            ORDER BY (CounterID, EventDate)
-            </engine>
-
-            <!-- Sharding key used to insert data to destination cluster -->
-            <sharding_key>jumpConsistentHash(intHash64(UserID), 2)</sharding_key>
-
-            <!-- Optional expression that filter data while pull them from source servers -->
-            <where_condition>CounterID != 0</where_condition>
-
-            <!-- This section specifies partitions that should be copied, other partition will be ignored.
-                 Partition names should have the same format as
-                 partition column of system.parts table (i.e. a quoted text).
-                 Since partition key of source and destination cluster could be different,
-                 these partition names specify destination partitions.
-
-                 NOTE: In spite of this section is optional (if it is not specified, all partitions will be copied),
-                 it is strictly recommended to specify them explicitly.
-                 If you already have some ready partitions on destination cluster they
-                 will be removed at the start of the copying since they will be interpeted
-                 as unfinished data from the previous copying!!!
-            -->
-            <enabled_partitions>
-                <partition>'2018-02-26'</partition>
-                <partition>'2018-03-05'</partition>
-                ...
-            </enabled_partitions>
-        </table_hits>
-
-        <!-- Next table to copy. It is not copied until previous table is copying. -->
-        </table_visits>
-        ...
-        </table_visits>
-        ...
-    </tables>
-</yandex>
-```
-
-`clickhouse-copier` suit les changements dans `/task/path/description` et les applique à la volée. Par exemple, si vous modifiez la valeur de `max_workers`, le nombre de processus exécutant des tâches changera également.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/utils/clickhouse-copier/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-local.md b/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-local.md
deleted file mode 100644
index 5dfac0d89ca..00000000000
--- a/docs/fr/operations/utilities/clickhouse-local.md
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: clickhouse-local
----
-
-# clickhouse-local {#clickhouse-local}
-
-Le `clickhouse-local` programme vous permet d'effectuer un traitement rapide sur les fichiers locaux, sans avoir à déployer et configurer le serveur ClickHouse.
-
-Accepte les données qui représentent des tables et les interroge en utilisant [Clickhouse dialecte SQL](../../sql-reference/index.md).
-
-`clickhouse-local` utilise le même noyau que clickhouse server, de sorte qu'il prend en charge la plupart des fonctionnalités et le même ensemble de formats et de moteurs de table.
-
-Par défaut `clickhouse-local` n'a pas accès aux données sur le même hôte, mais il prend en charge le chargement de la configuration du serveur à l'aide `--config-file` argument.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Il n'est pas recommandé de charger la configuration du serveur de production dans `clickhouse-local` parce que les données peuvent être endommagées en cas d'erreur humaine.
-
-## Utilisation {#usage}
-
-Utilisation de base:
-
-``` bash
-$ clickhouse-local --structure "table_structure" --input-format "format_of_incoming_data" -q "query"
-```
-
-Argument:
-
--   `-S`, `--structure` — table structure for input data.
--   `-if`, `--input-format` — input format, `TSV` par défaut.
--   `-f`, `--file` — path to data, `stdin` par défaut.
--   `-q` `--query` — queries to execute with `;` comme délimiteur.
--   `-N`, `--table` — table name where to put output data, `table` par défaut.
--   `-of`, `--format`, `--output-format` — output format, `TSV` par défaut.
--   `--stacktrace` — whether to dump debug output in case of exception.
--   `--verbose` — more details on query execution.
--   `-s` — disables `stderr` journalisation.
--   `--config-file` — path to configuration file in same format as for ClickHouse server, by default the configuration empty.
--   `--help` — arguments references for `clickhouse-local`.
-
-Il existe également des arguments pour chaque variable de configuration de ClickHouse qui sont plus couramment utilisés à la place de `--config-file`.
-
-## Exemple {#examples}
-
-``` bash
-$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -S "a Int64, b Int64" -if "CSV" -q "SELECT * FROM table"
-Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 5182 rows/sec., 80.97 KiB/sec.
-1   2
-3   4
-```
-
-Exemple précédent est le même que:
-
-``` bash
-$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -q "CREATE TABLE table (a Int64, b Int64) ENGINE = File(CSV, stdin); SELECT a, b FROM table; DROP TABLE table"
-Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 4987 rows/sec., 77.93 KiB/sec.
-1   2
-3   4
-```
-
-Maintenant, nous allons sortie utilisateur de mémoire pour chaque utilisateur Unix:
-
-``` bash
-$ ps aux | tail -n +2 | awk '{ printf("%s\t%s\n", $1, $4) }' | clickhouse-local -S "user String, mem Float64" -q "SELECT user, round(sum(mem), 2) as memTotal FROM table GROUP BY user ORDER BY memTotal DESC FORMAT Pretty"
-```
-
-``` text
-Read 186 rows, 4.15 KiB in 0.035 sec., 5302 rows/sec., 118.34 KiB/sec.
-┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
-┃ user     ┃ memTotal ┃
-┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
-│ bayonet  │    113.5 │
-├──────────┼──────────┤
-│ root     │      8.8 │
-├──────────┼──────────┤
-...
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/utils/clickhouse-local/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/operations/utilities/index.md b/docs/fr/operations/utilities/index.md
deleted file mode 100644
index 51a250bb996..00000000000
--- a/docs/fr/operations/utilities/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Utilitaire
-toc_priority: 56
-toc_title: "Aper\xE7u"
----
-
-# Clickhouse Utilitaire {#clickhouse-utility}
-
--   [clickhouse-local](clickhouse-local.md) — Allows running SQL queries on data without stopping the ClickHouse server, similar to how `awk` ne ce.
--   [clickhouse-copieur](clickhouse-copier.md) — Copies (and reshards) data from one cluster to another cluster.
--   [clickhouse-benchmark](clickhouse-benchmark.md) — Loads server with the custom queries and settings.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/utils/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md b/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
deleted file mode 100644
index 1aabd34051b..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
+++ /dev/null
@@ -1,245 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: Combinators
----
-
-# Combinateurs De Fonction D'Agrégat {#aggregate_functions_combinators}
-
-Le nom d'une fonction d'agrégat peut avoir un suffixe ajouté. Cela change la façon dont la fonction d'agrégation fonctionne.
-
-## -Si {#agg-functions-combinator-if}
-
-The suffix -If can be appended to the name of any aggregate function. In this case, the aggregate function accepts an extra argument – a condition (Uint8 type). The aggregate function processes only the rows that trigger the condition. If the condition was not triggered even once, it returns a default value (usually zeros or empty strings).
-
-Exemple: `sumIf(column, cond)`, `countIf(cond)`, `avgIf(x, cond)`, `quantilesTimingIf(level1, level2)(x, cond)`, `argMinIf(arg, val, cond)` et ainsi de suite.
-
-Avec les fonctions d'agrégat conditionnel, vous pouvez calculer des agrégats pour plusieurs conditions à la fois, sans utiliser de sous-requêtes et `JOIN`s. Par exemple, dans Yandex.Metrica, les fonctions d'agrégat conditionnel sont utilisées pour implémenter la fonctionnalité de comparaison de segment.
-
-## -Tableau {#agg-functions-combinator-array}
-
-Le Tableau suffixe peut être ajouté à toute fonction d'agrégation. Dans ce cas, la fonction d'agrégation des arguments de la ‘Array(T)’ type (tableaux) au lieu de ‘T’ tapez les arguments. Si la fonction aggregate accepte plusieurs arguments, il doit s'agir de tableaux de longueurs égales. Lors du traitement des tableaux, la fonction d'agrégation fonctionne comme la fonction d'agrégation d'origine sur tous les éléments du tableau.
-
-Exemple 1: `sumArray(arr)` - Totalise tous les éléments de tous ‘arr’ tableau. Dans cet exemple, il aurait pu être écrit plus simplement: `sum(arraySum(arr))`.
-
-Exemple 2: `uniqArray(arr)` – Counts the number of unique elements in all ‘arr’ tableau. Cela pourrait être fait d'une manière plus facile: `uniq(arrayJoin(arr))` mais ce n'est pas toujours possible d'ajouter des ‘arrayJoin’ pour une requête.
-
-\- Si et-tableau peut être combiné. Cependant, ‘Array’ doit venir en premier, puis ‘If’. Exemple: `uniqArrayIf(arr, cond)`, `quantilesTimingArrayIf(level1, level2)(arr, cond)`. En raison de cet ordre, le ‘cond’ argument ne sera pas un tableau.
-
-## -État {#agg-functions-combinator-state}
-
-Si vous appliquez ce combinateur, la fonction d'agrégation ne renvoie pas la valeur résultante (par exemple le nombre de valeurs uniques pour [uniq](reference.md#agg_function-uniq) la fonction), mais un état intermédiaire de l'agrégation (pour `uniq`, c'est la table de hachage pour calculer le nombre de valeurs uniques). C'est un `AggregateFunction(...)` qui peuvent être utilisés pour un traitement ultérieur ou stockés dans un tableau pour terminer l'agrégation plus tard.
-
-Pour travailler avec ces états, utilisez:
-
--   [AggregatingMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md) tableau moteur.
--   [finalizeAggregation](../../sql-reference/functions/other-functions.md#function-finalizeaggregation) fonction.
--   [runningAccumulate](../../sql-reference/functions/other-functions.md#function-runningaccumulate) fonction.
--   [-Fusionner](#aggregate_functions_combinators-merge) combinator.
--   [-MergeState](#aggregate_functions_combinators-mergestate) combinator.
-
-## -Fusionner {#aggregate_functions_combinators-merge}
-
-Si vous appliquez ce combinateur, la fonction d'agrégation prend l'état d'agrégation intermédiaire comme argument, combine les États pour terminer l'agrégation et renvoie la valeur résultante.
-
-## -MergeState {#aggregate_functions_combinators-mergestate}
-
-Fusionne les États d'agrégation intermédiaires de la même manière que le combinateur-Merge. Cependant, il ne renvoie pas la valeur résultante, mais un État d'agrégation intermédiaire, similaire au combinateur-State.
-
-## - ForEach {#agg-functions-combinator-foreach}
-
-Convertit une fonction d'agrégation pour les tables en une fonction d'agrégation pour les tableaux qui agrège les éléments de tableau correspondants et renvoie un tableau de résultats. Exemple, `sumForEach` pour les tableaux `[1, 2]`, `[3, 4, 5]`et`[6, 7]`renvoie le résultat `[10, 13, 5]` après avoir additionné les éléments de tableau correspondants.
-
-## - OrDefault {#agg-functions-combinator-ordefault}
-
-Modifie le comportement d'une fonction d'agrégat.
-
-Si une fonction d'agrégation n'a pas de valeurs d'entrée, avec ce combinateur, elle renvoie la valeur par défaut pour son type de données de retour. S'applique aux fonctions d'agrégation qui peuvent prendre des données d'entrée vides.
-
-`-OrDefault` peut être utilisé avec d'autres combinators.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-<aggFunction>OrDefault(x)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — Aggregate function parameters.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Renvoie la valeur par défaut du type de retour d'une fonction d'agrégation s'il n'y a rien à agréger.
-
-Le Type dépend de la fonction d'agrégation utilisée.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT avg(number), avgOrDefault(number) FROM numbers(0)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─avg(number)─┬─avgOrDefault(number)─┐
-│         nan │                    0 │
-└─────────────┴──────────────────────┘
-```
-
-Également `-OrDefault` peut être utilisé avec un autre combinateur. Il est utile lorsque la fonction d'agrégation n'accepte pas l'entrée vide.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT avgOrDefaultIf(x, x > 10)
-FROM
-(
-    SELECT toDecimal32(1.23, 2) AS x
-)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─avgOrDefaultIf(x, greater(x, 10))─┐
-│                              0.00 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-## - OrNull {#agg-functions-combinator-ornull}
-
-Modifie le comportement d'une fonction d'agrégat.
-
-Ce combinateur convertit un résultat d'une fonction d'agrégation à l' [Nullable](../data-types/nullable.md) type de données. Si la fonction d'agrégation n'a pas de valeurs à calculer elle renvoie [NULL](../syntax.md#null-literal).
-
-`-OrNull` peut être utilisé avec d'autres combinators.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-<aggFunction>OrNull(x)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — Aggregate function parameters.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Le résultat de la fonction d'agrégat, converti en `Nullable` type de données.
--   `NULL` si il n'y a rien à s'agréger.
-
-Type: `Nullable(aggregate function return type)`.
-
-**Exemple**
-
-Ajouter `-orNull` à la fin de la fonction d'agrégation.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT sumOrNull(number), toTypeName(sumOrNull(number)) FROM numbers(10) WHERE number > 10
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─sumOrNull(number)─┬─toTypeName(sumOrNull(number))─┐
-│              ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(UInt64)              │
-└───────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Également `-OrNull` peut être utilisé avec un autre combinateur. Il est utile lorsque la fonction d'agrégation n'accepte pas l'entrée vide.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT avgOrNullIf(x, x > 10)
-FROM
-(
-    SELECT toDecimal32(1.23, 2) AS x
-)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─avgOrNullIf(x, greater(x, 10))─┐
-│                           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## -Resample {#agg-functions-combinator-resample}
-
-Permet de diviser les données en groupes, puis séparément agrège les données de ces groupes. Les groupes sont créés en divisant les valeurs d'une colonne en intervalles.
-
-``` sql
-<aggFunction>Resample(start, end, step)(<aggFunction_params>, resampling_key)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `start` — Starting value of the whole required interval for `resampling_key` valeur.
--   `stop` — Ending value of the whole required interval for `resampling_key` valeur. L'ensemble de l'intervalle ne comprend pas les `stop` valeur `[start, stop)`.
--   `step` — Step for separating the whole interval into subintervals. The `aggFunction` est exécuté sur chacun de ces sous-intervalles indépendamment.
--   `resampling_key` — Column whose values are used for separating data into intervals.
--   `aggFunction_params` — `aggFunction` paramètre.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Tableau de `aggFunction` les résultats pour chaque subinterval.
-
-**Exemple**
-
-Envisager l' `people` le tableau avec les données suivantes:
-
-``` text
-┌─name───┬─age─┬─wage─┐
-│ John   │  16 │   10 │
-│ Alice  │  30 │   15 │
-│ Mary   │  35 │    8 │
-│ Evelyn │  48 │ 11.5 │
-│ David  │  62 │  9.9 │
-│ Brian  │  60 │   16 │
-└────────┴─────┴──────┘
-```
-
-Obtenons les noms des personnes dont l'âge se trouve dans les intervalles de `[30,60)` et `[60,75)`. Puisque nous utilisons la représentation entière pour l'âge, nous obtenons des âges dans le `[30, 59]` et `[60,74]` intervalle.
-
-Pour agréger des noms dans un tableau, nous utilisons [grouperay](reference.md#agg_function-grouparray) fonction d'agrégation. Il faut un argument. Dans notre cas, c'est l' `name` colonne. Le `groupArrayResample` fonction devrait utiliser le `age` colonne pour agréger les noms par âge. Pour définir les intervalles requis, nous passons le `30, 75, 30` des arguments dans la `groupArrayResample` fonction.
-
-``` sql
-SELECT groupArrayResample(30, 75, 30)(name, age) FROM people
-```
-
-``` text
-┌─groupArrayResample(30, 75, 30)(name, age)─────┐
-│ [['Alice','Mary','Evelyn'],['David','Brian']] │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Considérez les résultats.
-
-`Jonh` est hors de l'échantillon parce qu'il est trop jeune. D'autres personnes sont distribués selon les intervalles d'âge.
-
-Maintenant, nous allons compter le nombre total de personnes et leur salaire moyen dans les intervalles d'âge.
-
-``` sql
-SELECT
-    countResample(30, 75, 30)(name, age) AS amount,
-    avgResample(30, 75, 30)(wage, age) AS avg_wage
-FROM people
-```
-
-``` text
-┌─amount─┬─avg_wage──────────────────┐
-│ [3,2]  │ [11.5,12.949999809265137] │
-└────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/combinators/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/index.md b/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/index.md
deleted file mode 100644
index 4f4e3f057ae..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Les Fonctions D'Agr\xE9gation"
-toc_priority: 33
-toc_title: Introduction
----
-
-# Les Fonctions D'Agrégation {#aggregate-functions}
-
-Les fonctions d'agrégation fonctionnent dans le [normal](http://www.sql-tutorial.com/sql-aggregate-functions-sql-tutorial) comme prévu par les experts de la base de données.
-
-Clickhouse prend également en charge:
-
--   [Fonctions d'agrégat paramétriques](parametric-functions.md#aggregate_functions_parametric) qui acceptent d'autres paramètres en plus des colonnes.
--   [Combinators](combinators.md#aggregate_functions_combinators), qui modifient le comportement des fonctions d'agrégation.
-
-## Le Traitement NULL {#null-processing}
-
-Au cours de l'agrégation, tous les `NULL`s sont ignorés.
-
-**Exemple:**
-
-Considérez ce tableau:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │    2 │
-│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 3 │    2 │
-│ 3 │    3 │
-│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└───┴──────┘
-```
-
-Disons que vous devez totaliser les valeurs dans le `y` colonne:
-
-``` sql
-SELECT sum(y) FROM t_null_big
-```
-
-    ┌─sum(y)─┐
-    │      7 │
-    └────────┘
-
-Le `sum` la fonction d'interprète `NULL` comme `0`. En particulier, cela signifie que si la fonction reçoit en entrée d'une sélection où toutes les valeurs sont `NULL`, alors le résultat sera `0`, pas `NULL`.
-
-Maintenant, vous pouvez utiliser le `groupArray` fonction pour créer un tableau à partir `y` colonne:
-
-``` sql
-SELECT groupArray(y) FROM t_null_big
-```
-
-``` text
-┌─groupArray(y)─┐
-│ [2,2,3]       │
-└───────────────┘
-```
-
-`groupArray` ne comprend pas `NULL` dans le tableau résultant.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md b/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
deleted file mode 100644
index ed00ad7a0a3..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,499 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: "Param\xE9trique"
----
-
-# Fonctions D'Agrégat Paramétriques {#aggregate_functions_parametric}
-
-Some aggregate functions can accept not only argument columns (used for compression), but a set of parameters – constants for initialization. The syntax is two pairs of brackets instead of one. The first is for parameters, and the second is for arguments.
-
-## histogramme {#histogram}
-
-Calcule un histogramme adaptatif. Cela ne garantit pas des résultats précis.
-
-``` sql
-histogram(number_of_bins)(values)
-```
-
-Les fonctions utilise [Un Algorithme D'Arbre De Décision Parallèle En Continu](http://jmlr.org/papers/volume11/ben-haim10a/ben-haim10a.pdf). Les bordures des bacs d'histogramme sont ajustées au fur et à mesure que de nouvelles données entrent dans une fonction. Dans le cas courant, les largeurs des bacs ne sont pas égales.
-
-**Paramètre**
-
-`number_of_bins` — Upper limit for the number of bins in the histogram. The function automatically calculates the number of bins. It tries to reach the specified number of bins, but if it fails, it uses fewer bins.
-`values` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) résultant en valeurs d'entrée.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) de [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md) de le format suivant:
-
-        ```
-        [(lower_1, upper_1, height_1), ... (lower_N, upper_N, height_N)]
-        ```
-
-        - `lower` — Lower bound of the bin.
-        - `upper` — Upper bound of the bin.
-        - `height` — Calculated height of the bin.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT histogram(5)(number + 1)
-FROM (
-    SELECT *
-    FROM system.numbers
-    LIMIT 20
-)
-```
-
-``` text
-┌─histogram(5)(plus(number, 1))───────────────────────────────────────────┐
-│ [(1,4.5,4),(4.5,8.5,4),(8.5,12.75,4.125),(12.75,17,4.625),(17,20,3.25)] │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Vous pouvez visualiser un histogramme avec la [bar](../../sql-reference/functions/other-functions.md#function-bar) fonction, par exemple:
-
-``` sql
-WITH histogram(5)(rand() % 100) AS hist
-SELECT
-    arrayJoin(hist).3 AS height,
-    bar(height, 0, 6, 5) AS bar
-FROM
-(
-    SELECT *
-    FROM system.numbers
-    LIMIT 20
-)
-```
-
-``` text
-┌─height─┬─bar───┐
-│  2.125 │ █▋    │
-│   3.25 │ ██▌   │
-│  5.625 │ ████▏ │
-│  5.625 │ ████▏ │
-│  3.375 │ ██▌   │
-└────────┴───────┘
-```
-
-Dans ce cas, vous devez vous rappeler que vous ne connaissez pas les frontières de la corbeille d'histogramme.
-
-## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, …) {#function-sequencematch}
-
-Vérifie si la séquence contient une chaîne d'événements qui correspond au modèle.
-
-``` sql
-sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
-```
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Les événements qui se produisent à la même seconde peuvent se situer dans la séquence dans un ordre indéfini affectant le résultat.
-
-**Paramètre**
-
--   `pattern` — Pattern string. See [Syntaxe du motif](#sequence-function-pattern-syntax).
-
--   `timestamp` — Column considered to contain time data. Typical data types are `Date` et `DateTime`. Vous pouvez également utiliser les prises en charge [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) types de données.
-
--   `cond1`, `cond2` — Conditions that describe the chain of events. Data type: `UInt8`. Vous pouvez passer jusqu'à 32 arguments de condition. La fonction ne prend en compte que les événements décrits dans ces conditions. Si la séquence contient des données qui ne sont pas décrites dans une condition, la fonction les ignore.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   1, si le profil correspond.
--   0, si le motif ne correspond pas.
-
-Type: `UInt8`.
-
-<a name="sequence-function-pattern-syntax"></a>
-**Syntaxe du motif**
-
--   `(?N)` — Matches the condition argument at position `N`. Les Conditions sont numérotées dans le `[1, 32]` gamme. Exemple, `(?1)` correspond à l'argument passé au `cond1` paramètre.
-
--   `.*` — Matches any number of events. You don't need conditional arguments to match this element of the pattern.
-
--   `(?t operator value)` — Sets the time in seconds that should separate two events. For example, pattern `(?1)(?t>1800)(?2)` correspond à des événements qui se produisent plus de 1800 secondes les uns des autres. Un nombre arbitraire d'événements peut se trouver entre ces événements. Vous pouvez utiliser l' `>=`, `>`, `<`, `<=` opérateur.
-
-**Exemple**
-
-Considérer les données dans le `t` table:
-
-``` text
-┌─time─┬─number─┐
-│    1 │      1 │
-│    2 │      3 │
-│    3 │      2 │
-└──────┴────────┘
-```
-
-Effectuer la requête:
-
-``` sql
-SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
-│                                                                     1 │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-La fonction a trouvé la chaîne d'événements où le numéro 2 suit le numéro 1. Il a sauté le numéro 3 entre eux, car le nombre n'est pas décrit comme un événement. Si nous voulons prendre ce nombre en compte lors de la recherche de l'événement de la chaîne donnée dans l'exemple, nous devrions en faire une condition.
-
-``` sql
-SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 3) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 3))─┐
-│                                                                                        0 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Dans ce cas, la fonction n'a pas pu trouver la chaîne d'événements correspondant au modèle, car l'événement pour le numéro 3 s'est produit entre 1 et 2. Si dans le même cas nous vérifions la condition pour le numéro 4, la séquence correspondrait au motif.
-
-``` sql
-SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 4))─┐
-│                                                                                        1 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [sequenceCount](#function-sequencecount)
-
-## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, …) {#function-sequencecount}
-
-Compte le nombre de chaînes d'événements correspondant au motif. La fonction recherche les chaînes d'événements qui ne se chevauchent pas. Il commence à rechercher la chaîne suivante après que la chaîne actuelle est appariée.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Les événements qui se produisent à la même seconde peuvent se situer dans la séquence dans un ordre indéfini affectant le résultat.
-
-``` sql
-sequenceCount(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `pattern` — Pattern string. See [Syntaxe du motif](#sequence-function-pattern-syntax).
-
--   `timestamp` — Column considered to contain time data. Typical data types are `Date` et `DateTime`. Vous pouvez également utiliser les prises en charge [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) types de données.
-
--   `cond1`, `cond2` — Conditions that describe the chain of events. Data type: `UInt8`. Vous pouvez passer jusqu'à 32 arguments de condition. La fonction ne prend en compte que les événements décrits dans ces conditions. Si la séquence contient des données qui ne sont pas décrites dans une condition, la fonction les ignore.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Nombre de chaînes d'événements qui ne se chevauchent pas et qui sont mises en correspondance.
-
-Type: `UInt64`.
-
-**Exemple**
-
-Considérer les données dans le `t` table:
-
-``` text
-┌─time─┬─number─┐
-│    1 │      1 │
-│    2 │      3 │
-│    3 │      2 │
-│    4 │      1 │
-│    5 │      3 │
-│    6 │      2 │
-└──────┴────────┘
-```
-
-Comptez combien de fois le nombre 2 se produit après le nombre 1 avec n'importe quelle quantité d'autres nombres entre eux:
-
-``` sql
-SELECT sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
-│                                                                       2 │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [sequenceMatch](#function-sequencematch)
-
-## fenêtrefunnel {#windowfunnel}
-
-Recherche les chaînes d'événements dans une fenêtre de temps coulissante et calcule le nombre maximum d'événements qui se sont produits à partir de la chaîne.
-
-La fonction fonctionne selon l'algorithme:
-
--   La fonction recherche les données qui déclenchent la première condition de la chaîne et définit le compteur d'événements sur 1. C'est le moment où la fenêtre coulissante commence.
-
--   Si les événements de la chaîne se produisent séquentiellement dans la fenêtre, le compteur est incrémenté. Si la séquence d'événements est perturbée, le compteur n'est pas incrémenté.
-
--   Si les données ont plusieurs chaînes d'événements à différents points d'achèvement, la fonction affichera uniquement la taille de la chaîne la plus longue.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `window` — Length of the sliding window in seconds.
--   `mode` - C'est un argument facultatif.
-    -   `'strict'` - Lorsque le `'strict'` est défini, le windowFunnel() applique des conditions uniquement pour les valeurs uniques.
--   `timestamp` — Name of the column containing the timestamp. Data types supported: [Date](../../sql-reference/data-types/date.md), [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md#data_type-datetime) et d'autres types entiers non signés (notez que même si timestamp prend en charge le `UInt64` type, sa valeur ne peut pas dépasser le maximum Int64, qui est 2^63 - 1).
--   `cond` — Conditions or data describing the chain of events. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Nombre maximal de conditions déclenchées consécutives de la chaîne dans la fenêtre de temps de glissement.
-Toutes les chaînes de la sélection sont analysés.
-
-Type: `Integer`.
-
-**Exemple**
-
-Déterminer si une période de temps est suffisant pour l'utilisateur de sélectionner un téléphone et d'acheter deux fois dans la boutique en ligne.
-
-Définissez la chaîne d'événements suivante:
-
-1.  L'utilisateur s'est connecté à son compte sur le magasin (`eventID = 1003`).
-2.  L'utilisateur recherche un téléphone (`eventID = 1007, product = 'phone'`).
-3.  Toute commande de l'utilisateur (`eventID = 1009`).
-4.  L'Utilisateur a fait la commande à nouveau (`eventID = 1010`).
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-01-28 │       1 │ 2019-01-29 10:00:00 │    1003 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-01-31 │       1 │ 2019-01-31 09:00:00 │    1007 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-01-30 │       1 │ 2019-01-30 08:00:00 │    1009 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
-│ 2019-02-01 │       1 │ 2019-02-01 08:00:00 │    1010 │ phone   │
-└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
-```
-
-Savoir dans quelle mesure l'utilisateur `user_id` pourrait passer à travers la chaîne dans une période en Janvier-Février de 2019.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    level,
-    count() AS c
-FROM
-(
-    SELECT
-        user_id,
-        windowFunnel(6048000000000000)(timestamp, eventID = 1003, eventID = 1009, eventID = 1007, eventID = 1010) AS level
-    FROM trend
-    WHERE (event_date >= '2019-01-01') AND (event_date <= '2019-02-02')
-    GROUP BY user_id
-)
-GROUP BY level
-ORDER BY level ASC
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─level─┬─c─┐
-│     4 │ 1 │
-└───────┴───┘
-```
-
-## rétention {#retention}
-
-La fonction prend comme arguments un ensemble de conditions de 1 à 32 arguments de type `UInt8` qui indiquent si une certaine condition est remplie pour l'événement.
-Toute condition peut être spécifiée comme argument (comme dans [WHERE](../../sql-reference/statements/select/where.md#select-where)).
-
-Les conditions, à l'exception de la première, s'appliquent par paires: le résultat de la seconde sera vrai si la première et la deuxième sont remplies, le troisième si la première et la fird sont vraies, etc.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-retention(cond1, cond2, ..., cond32);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `cond` — an expression that returns a `UInt8` résultat (1 ou 0).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Le tableau de 1 ou 0.
-
--   1 — condition was met for the event.
--   0 — condition wasn't met for the event.
-
-Type: `UInt8`.
-
-**Exemple**
-
-Prenons un exemple de calcul de la `retention` fonction pour déterminer le trafic du site.
-
-**1.** Сreate a table to illustrate an example.
-
-``` sql
-CREATE TABLE retention_test(date Date, uid Int32) ENGINE = Memory;
-
-INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-01', number FROM numbers(5);
-INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-02', number FROM numbers(10);
-INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-03', number FROM numbers(15);
-```
-
-Table d'entrée:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT * FROM retention_test
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌───────date─┬─uid─┐
-│ 2020-01-01 │   0 │
-│ 2020-01-01 │   1 │
-│ 2020-01-01 │   2 │
-│ 2020-01-01 │   3 │
-│ 2020-01-01 │   4 │
-└────────────┴─────┘
-┌───────date─┬─uid─┐
-│ 2020-01-02 │   0 │
-│ 2020-01-02 │   1 │
-│ 2020-01-02 │   2 │
-│ 2020-01-02 │   3 │
-│ 2020-01-02 │   4 │
-│ 2020-01-02 │   5 │
-│ 2020-01-02 │   6 │
-│ 2020-01-02 │   7 │
-│ 2020-01-02 │   8 │
-│ 2020-01-02 │   9 │
-└────────────┴─────┘
-┌───────date─┬─uid─┐
-│ 2020-01-03 │   0 │
-│ 2020-01-03 │   1 │
-│ 2020-01-03 │   2 │
-│ 2020-01-03 │   3 │
-│ 2020-01-03 │   4 │
-│ 2020-01-03 │   5 │
-│ 2020-01-03 │   6 │
-│ 2020-01-03 │   7 │
-│ 2020-01-03 │   8 │
-│ 2020-01-03 │   9 │
-│ 2020-01-03 │  10 │
-│ 2020-01-03 │  11 │
-│ 2020-01-03 │  12 │
-│ 2020-01-03 │  13 │
-│ 2020-01-03 │  14 │
-└────────────┴─────┘
-```
-
-**2.** Grouper les utilisateurs par ID unique `uid` à l'aide de la `retention` fonction.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    uid,
-    retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
-FROM retention_test
-WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
-GROUP BY uid
-ORDER BY uid ASC
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─uid─┬─r───────┐
-│   0 │ [1,1,1] │
-│   1 │ [1,1,1] │
-│   2 │ [1,1,1] │
-│   3 │ [1,1,1] │
-│   4 │ [1,1,1] │
-│   5 │ [0,0,0] │
-│   6 │ [0,0,0] │
-│   7 │ [0,0,0] │
-│   8 │ [0,0,0] │
-│   9 │ [0,0,0] │
-│  10 │ [0,0,0] │
-│  11 │ [0,0,0] │
-│  12 │ [0,0,0] │
-│  13 │ [0,0,0] │
-│  14 │ [0,0,0] │
-└─────┴─────────┘
-```
-
-**3.** Calculer le nombre total de visites par jour.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(r[1]) AS r1,
-    sum(r[2]) AS r2,
-    sum(r[3]) AS r3
-FROM
-(
-    SELECT
-        uid,
-        retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
-    FROM retention_test
-    WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
-    GROUP BY uid
-)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─r1─┬─r2─┬─r3─┐
-│  5 │  5 │  5 │
-└────┴────┴────┘
-```
-
-Où:
-
--   `r1`- le nombre de visiteurs uniques qui ont visité le site au cours du 2020-01-01 (le `cond1` condition).
--   `r2`- le nombre de visiteurs uniques qui ont visité le site au cours d'une période donnée entre 2020-01-01 et 2020-01-02 (`cond1` et `cond2` condition).
--   `r3`- le nombre de visiteurs uniques qui ont visité le site au cours d'une période donnée entre 2020-01-01 et 2020-01-03 (`cond1` et `cond3` condition).
-
-## uniqUpTo (N) (x) {#uniquptonx}
-
-Calculates the number of different argument values ​​if it is less than or equal to N. If the number of different argument values is greater than N, it returns N + 1.
-
-Recommandé pour une utilisation avec de petites Ns, jusqu'à 10. La valeur maximale de N est de 100.
-
-Pour l'état d'une fonction d'agrégation, il utilise la quantité de mémoire égale à 1 + N \* de la taille d'une valeur d'octets.
-Pour les chaînes, il stocke un hachage non cryptographique de 8 octets. Soit le calcul est approchée pour les chaînes.
-
-La fonction fonctionne également pour plusieurs arguments.
-
-Cela fonctionne aussi vite que possible, sauf dans les cas où une grande valeur N est utilisée et le nombre de valeurs uniques est légèrement inférieur à N.
-
-Exemple d'utilisation:
-
-``` text
-Problem: Generate a report that shows only keywords that produced at least 5 unique users.
-Solution: Write in the GROUP BY query SearchPhrase HAVING uniqUpTo(4)(UserID) >= 5
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/parametric_functions/) <!--hide-->
-
-## sumMapFiltered(keys_to_keep) (clés, valeurs) {#summapfilteredkeys-to-keepkeys-values}
-
-Même comportement que [sumMap](reference.md#agg_functions-summap) sauf qu'un tableau de clés est passé en paramètre. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous travaillez avec une forte cardinalité de touches.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/reference.md b/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
deleted file mode 100644
index 37d150a6f68..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
+++ /dev/null
@@ -1,1914 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: "R\xE9f\xE9rence"
----
-
-# Référence De La Fonction Agrégée {#aggregate-functions-reference}
-
-## compter {#agg_function-count}
-
-Compte le nombre de lignes ou de valeurs non NULL.
-
-ClickHouse prend en charge les syntaxes suivantes pour `count`:
-- `count(expr)` ou `COUNT(DISTINCT expr)`.
-- `count()` ou `COUNT(*)`. Le `count()` la syntaxe est spécifique à ClickHouse.
-
-**Paramètre**
-
-La fonction peut prendre:
-
--   Zéro des paramètres.
--   Un [expression](../syntax.md#syntax-expressions).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Si la fonction est appelée sans paramètres, il compte le nombre de lignes.
--   Si l' [expression](../syntax.md#syntax-expressions) est passé, alors la fonction compte combien de fois cette expression retournée not null. Si l'expression renvoie un [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md)- tapez la valeur, puis le résultat de `count` séjours pas `Nullable`. La fonction renvoie 0 si l'expression est retournée `NULL` pour toutes les lignes.
-
-Dans les deux cas le type de la valeur renvoyée est [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Détail**
-
-Clickhouse soutient le `COUNT(DISTINCT ...)` syntaxe. Le comportement de cette construction dépend de la [count_distinct_implementation](../../operations/settings/settings.md#settings-count_distinct_implementation) paramètre. Il définit lequel des [uniq\*](#agg_function-uniq) fonctions est utilisée pour effectuer l'opération. La valeur par défaut est la [uniqExact](#agg_function-uniqexact) fonction.
-
-Le `SELECT count() FROM table` la requête n'est pas optimisé, car le nombre d'entrées dans la table n'est pas stockée séparément. Il choisit une petite colonne de la table et compte le nombre de valeurs qu'il contient.
-
-**Exemple**
-
-Exemple 1:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM t
-```
-
-``` text
-┌─count()─┐
-│       5 │
-└─────────┘
-```
-
-Exemple 2:
-
-``` sql
-SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = 'count_distinct_implementation'
-```
-
-``` text
-┌─name──────────────────────────┬─value─────┐
-│ count_distinct_implementation │ uniqExact │
-└───────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT count(DISTINCT num) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─uniqExact(num)─┐
-│              3 │
-└────────────────┘
-```
-
-Cet exemple montre que `count(DISTINCT num)` est effectuée par le `uniqExact` en fonction de l' `count_distinct_implementation` valeur de réglage.
-
-## tout(x) {#agg_function-any}
-
-Sélectionne la première valeur rencontrée.
-La requête peut être exécutée dans n'importe quel ordre, et même dans un ordre différent à chaque fois, de sorte que le résultat de cette fonction est indéterminée.
-Pour obtenir un résultat déterminé, vous pouvez utiliser le ‘min’ ou ‘max’ fonction au lieu de ‘any’.
-
-Dans certains cas, vous pouvez compter sur l'ordre de l'exécution. Cela s'applique aux cas où SELECT provient d'une sous-requête qui utilise ORDER BY.
-
-Lorsqu'un `SELECT` la requête a l' `GROUP BY` ou au moins une fonction d'agrégat, ClickHouse (contrairement à MySQL) exige que toutes les expressions du `SELECT`, `HAVING`, et `ORDER BY` clauses être calculée à partir de clés ou de fonctions d'agrégation. En d'autres termes, chaque colonne sélectionnée dans la table doit être utilisée soit dans les clés, soit dans les fonctions d'agrégation. Pour obtenir un comportement comme dans MySQL, vous pouvez mettre les autres colonnes dans le `any` fonction d'agrégation.
-
-## anyHeavy (x) {#anyheavyx}
-
-Sélectionne une valeur fréquente à l'aide [poids lourds](http://www.cs.umd.edu/~samir/498/karp.pdf) algorithme. S'il y a une valeur qui se produit plus de la moitié des cas dans chacun des threads d'exécution de la requête, cette valeur est renvoyée. Normalement, le résultat est non déterministe.
-
-``` sql
-anyHeavy(column)
-```
-
-**Argument**
-
--   `column` – The column name.
-
-**Exemple**
-
-Prendre la [OnTime](../../getting-started/example-datasets/ontime.md) ensemble de données et sélectionnez n'importe quelle valeur `AirlineID` colonne.
-
-``` sql
-SELECT anyHeavy(AirlineID) AS res
-FROM ontime
-```
-
-``` text
-┌───res─┐
-│ 19690 │
-└───────┘
-```
-
-## anyLast (x) {#anylastx}
-
-Sélectionne la dernière valeur rencontrés.
-Le résultat est tout aussi indéterminé que pour le `any` fonction.
-
-## groupBitAnd {#groupbitand}
-
-S'applique au niveau du BIT `AND` pour les séries de nombres.
-
-``` sql
-groupBitAnd(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt*` type.
-
-**Exemple**
-
-Des données de Test:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupBitAnd(num) FROM t
-```
-
-Où `num` est la colonne avec les données de test.
-
-Résultat:
-
-``` text
-binary     decimal
-00000100 = 4
-```
-
-## groupBitOr {#groupbitor}
-
-S'applique au niveau du BIT `OR` pour les séries de nombres.
-
-``` sql
-groupBitOr(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt*` type.
-
-**Exemple**
-
-Des données de Test:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupBitOr(num) FROM t
-```
-
-Où `num` est la colonne avec les données de test.
-
-Résultat:
-
-``` text
-binary     decimal
-01111101 = 125
-```
-
-## groupBitXor {#groupbitxor}
-
-S'applique au niveau du BIT `XOR` pour les séries de nombres.
-
-``` sql
-groupBitXor(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt*` type.
-
-**Exemple**
-
-Des données de Test:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupBitXor(num) FROM t
-```
-
-Où `num` est la colonne avec les données de test.
-
-Résultat:
-
-``` text
-binary     decimal
-01101000 = 104
-```
-
-## groupBitmap {#groupbitmap}
-
-Calculs Bitmap ou agrégés à partir d'une colonne entière non signée, retour cardinalité de type UInt64, si Ajouter suffixe-State, puis retour [objet bitmap](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmap(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt64` type.
-
-**Exemple**
-
-Des données de Test:
-
-``` text
-UserID
-1
-1
-2
-3
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupBitmap(UserID) as num FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-num
-3
-```
-
-## min (x) {#agg_function-min}
-
-Calcule le minimum.
-
-## max (x) {#agg_function-max}
-
-Calcule le maximum.
-
-## argMin (arg, val) {#agg-function-argmin}
-
-Calcule la ‘arg’ valeur pour un minimum ‘val’ valeur. S'il y a plusieurs valeurs différentes de ‘arg’ pour des valeurs minimales de ‘val’ la première de ces valeurs rencontrées est de sortie.
-
-**Exemple:**
-
-``` text
-┌─user─────┬─salary─┐
-│ director │   5000 │
-│ manager  │   3000 │
-│ worker   │   1000 │
-└──────────┴────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT argMin(user, salary) FROM salary
-```
-
-``` text
-┌─argMin(user, salary)─┐
-│ worker               │
-└──────────────────────┘
-```
-
-## argMax(arg, val) {#agg-function-argmax}
-
-Calcule la ‘arg’ valeur pour un maximum ‘val’ valeur. S'il y a plusieurs valeurs différentes de ‘arg’ pour les valeurs maximales de ‘val’ la première de ces valeurs rencontrées est de sortie.
-
-## sum(x) {#agg_function-sum}
-
-Calcule la somme.
-Ne fonctionne que pour les numéros.
-
-## sumWithOverflow (x) {#sumwithoverflowx}
-
-Calcule la somme des nombres, en utilisant le même type de données pour le résultat que pour les paramètres d'entrée. Si la somme dépasse la valeur maximale pour ce type de données, la fonction renvoie une erreur.
-
-Ne fonctionne que pour les numéros.
-
-## sumMap(clé, valeur), sumMap(Tuple(clé, valeur)) {#agg_functions-summap}
-
-Les totaux de la ‘value’ tableau selon les clés spécifiés dans le ‘key’ tableau.
-Le passage du tuple des tableaux de clés et de valeurs est synonyme du passage de deux tableaux de clés et de valeurs.
-Le nombre d'éléments dans ‘key’ et ‘value’ doit être identique pour chaque ligne totalisée.
-Returns a tuple of two arrays: keys in sorted order, and values ​​summed for the corresponding keys.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-CREATE TABLE sum_map(
-    date Date,
-    timeslot DateTime,
-    statusMap Nested(
-        status UInt16,
-        requests UInt64
-    ),
-    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
-) ENGINE = Log;
-INSERT INTO sum_map VALUES
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));
-
-SELECT
-    timeslot,
-    sumMap(statusMap.status, statusMap.requests),
-    sumMap(statusMapTuple)
-FROM sum_map
-GROUP BY timeslot
-```
-
-``` text
-┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMap(statusMapTuple)─────────┐
-│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
-│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
-└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
-```
-
-## skewPop {#skewpop}
-
-Calcule la [asymétrie](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness) d'une séquence.
-
-``` sql
-skewPop(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) retour d'un nombre.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-The skewness of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT skewPop(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## skewSamp {#skewsamp}
-
-Calcule la [asymétrie de l'échantillon](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness) d'une séquence.
-
-Il représente une estimation non biaisée de l'asymétrie d'une variable aléatoire si les valeurs passées forme de son échantillon.
-
-``` sql
-skewSamp(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) retour d'un nombre.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-The skewness of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md). Si `n <= 1` (`n` est la taille de l'échantillon), alors la fonction renvoie `nan`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT skewSamp(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## kurtPop {#kurtpop}
-
-Calcule la [kurtosis](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis) d'une séquence.
-
-``` sql
-kurtPop(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) retour d'un nombre.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-The kurtosis of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT kurtPop(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## kurtSamp {#kurtsamp}
-
-Calcule la [l'échantillon le coefficient d'aplatissement](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis) d'une séquence.
-
-Il représente une estimation non biaisée de la kurtose d'une variable aléatoire si les valeurs passées forment son échantillon.
-
-``` sql
-kurtSamp(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) retour d'un nombre.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-The kurtosis of the given distribution. Type — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md). Si `n <= 1` (`n` la taille de l'échantillon), alors la fonction renvoie `nan`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT kurtSamp(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## avg (x) {#agg_function-avg}
-
-Calcule la moyenne.
-Ne fonctionne que pour les numéros.
-Le résultat est toujours Float64.
-
-## avgWeighted {#avgweighted}
-
-Calcule la [moyenne arithmétique pondérée](https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_arithmetic_mean).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-avgWeighted(x, weight)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — Values. [Entier](../data-types/int-uint.md) ou [virgule flottante](../data-types/float.md).
--   `weight` — Weights of the values. [Entier](../data-types/int-uint.md) ou [virgule flottante](../data-types/float.md).
-
-Type de `x` et `weight` doit être le même.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Moyenne pondérée.
--   `NaN`. Si tous les poids sont égaux à 0.
-
-Type: [Float64](../data-types/float.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT avgWeighted(x, w)
-FROM values('x Int8, w Int8', (4, 1), (1, 0), (10, 2))
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─avgWeighted(x, weight)─┐
-│                      8 │
-└────────────────────────┘
-```
-
-## uniq {#agg_function-uniq}
-
-Calcule le nombre approximatif des différentes valeurs de l'argument.
-
-``` sql
-uniq(x[, ...])
-```
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres. Les paramètres peuvent être `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String` ou des types numériques.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)numéro de type.
-
-**Détails de mise en œuvre**
-
-Fonction:
-
--   Calcule un hachage pour tous les paramètres de l'agrégat, puis l'utilise dans les calculs.
-
--   Utilise un algorithme d'échantillonnage adaptatif. Pour l'état de calcul, La fonction utilise un échantillon de valeurs de hachage d'éléments jusqu'à 65536.
-
-        This algorithm is very accurate and very efficient on the CPU. When the query contains several of these functions, using `uniq` is almost as fast as using other aggregate functions.
-
--   Fournit le résultat de manière déterministe (cela ne dépend pas de l'ordre de traitement de la requête).
-
-Nous vous recommandons d'utiliser cette fonction dans presque tous les scénarios.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [uniqcombiné](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqcombiné {#agg_function-uniqcombined}
-
-Calcule le nombre approximatif de différentes valeurs d'argument.
-
-``` sql
-uniqCombined(HLL_precision)(x[, ...])
-```
-
-Le `uniqCombined` la fonction est un bon choix pour calculer le nombre de valeurs différentes.
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres. Les paramètres peuvent être `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String` ou des types numériques.
-
-`HLL_precision` est le logarithme en base 2 du nombre de cellules dans [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog). Facultatif, vous pouvez utiliser la fonction comme `uniqCombined(x[, ...])`. La valeur par défaut pour `HLL_precision` est 17, qui est effectivement 96 Ko d'espace(2 ^ 17 cellules, 6 bits chacune).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Nombre [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)numéro de type.
-
-**Détails de mise en œuvre**
-
-Fonction:
-
--   Calcule un hachage (hachage 64 bits pour `String` et 32 bits sinon) pour tous les paramètres dans l'agrégat, puis l'utilise dans les calculs.
-
--   Utilise une combinaison de trois algorithmes: tableau, table de hachage et HyperLogLog avec une table de correction d'erreur.
-
-        For a small number of distinct elements, an array is used. When the set size is larger, a hash table is used. For a larger number of elements, HyperLogLog is used, which will occupy a fixed amount of memory.
-
--   Fournit le résultat de manière déterministe (cela ne dépend pas de l'ordre de traitement de la requête).
-
-!!! note "Note"
-    Comme il utilise le hachage 32 bits pour non-`String` type, le résultat aura une erreur très élevée pour les cardinalités significativement plus grandes que `UINT_MAX` (erreur va augmenter rapidement après quelques dizaines de milliards de valeurs distinctes), donc dans ce cas, vous devez utiliser [uniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
-
-Par rapport à la [uniq](#agg_function-uniq) la fonction, la `uniqCombined`:
-
--   Consomme plusieurs fois moins de mémoire.
--   Calcule avec plusieurs fois plus de précision.
--   A généralement des performances légèrement inférieures. Dans certains scénarios, `uniqCombined` peut faire mieux que `uniq` par exemple, avec des requêtes distribuées qui transmettent un grand nombre d'agrégation des états sur le réseau.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqCombined64 {#agg_function-uniqcombined64}
-
-Même que [uniqcombiné](#agg_function-uniqcombined), mais utilise le hachage 64 bits pour tous les types de données.
-
-## uniqHLL12 {#agg_function-uniqhll12}
-
-Calcule le nombre approximatif de différentes valeurs d'argument, en utilisant [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog) algorithme.
-
-``` sql
-uniqHLL12(x[, ...])
-```
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres. Les paramètres peuvent être `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String` ou des types numériques.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)numéro de type.
-
-**Détails de mise en œuvre**
-
-Fonction:
-
--   Calcule un hachage pour tous les paramètres de l'agrégat, puis l'utilise dans les calculs.
-
--   Utilise L'algorithme HyperLogLog pour approximer le nombre de valeurs d'argument différentes.
-
-        212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
-
--   Fournit le résultat déterminé (il ne dépend pas de l'ordre de traitement de la requête).
-
-Nous ne recommandons pas d'utiliser cette fonction. Dans la plupart des cas, l'utilisation de la [uniq](#agg_function-uniq) ou [uniqcombiné](#agg_function-uniqcombined) fonction.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqcombiné](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqExact {#agg_function-uniqexact}
-
-Calcule le nombre exact de différentes valeurs d'argument.
-
-``` sql
-uniqExact(x[, ...])
-```
-
-L'utilisation de la `uniqExact` fonction si vous avez absolument besoin d'un résultat exact. Sinon l'utilisation de la [uniq](#agg_function-uniq) fonction.
-
-Le `uniqExact` la fonction utilise plus de mémoire que `uniq` parce que la taille de l'état a surabondance de croissance que le nombre de valeurs différentes augmente.
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres. Les paramètres peuvent être `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String` ou des types numériques.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqcombiné](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
-
-## groupArray(x), groupArray (max_size) (x) {#agg_function-grouparray}
-
-Crée un tableau de valeurs de l'argument.
-Les valeurs peuvent être ajoutées au tableau dans une (indéterminée) de commande.
-
-La deuxième version (avec le `max_size` paramètre) limite la taille du tableau résultant à `max_size` élément.
-Exemple, `groupArray (1) (x)` est équivalent à `[any (x)]`.
-
-Dans certains cas, vous pouvez toujours compter sur l'ordre de l'exécution. Cela s'applique aux cas où `SELECT` provient d'une sous-requête qui utilise `ORDER BY`.
-
-## groupeparrayinsertat {#grouparrayinsertat}
-
-Insère une valeur dans le tableau à la position spécifiée.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-groupArrayInsertAt(default_x, size)(x, pos);
-```
-
-Si dans une requête plusieurs valeurs sont insérées dans la même position, la fonction se comporte de la manière suivante:
-
--   Si une requête est exécutée dans un seul thread, la première des valeurs insérées est utilisée.
--   Si une requête est exécutée dans plusieurs threads, le résultat est indéterminé l'une des valeurs insérées.
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — Value to be inserted. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) résultant dans l'un des [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
--   `pos` — Position at which the specified element `x` doit être inséré. L'indice de numérotation dans le tableau commence à partir de zéro. [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
--   `default_x`— Default value for substituting in empty positions. Optional parameter. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) résultant dans le type de données configuré pour le `x` paramètre. Si `default_x` n'est pas définie, la [les valeurs par défaut](../../sql-reference/statements/create.md#create-default-values) sont utilisés.
--   `size`— Length of the resulting array. Optional parameter. When using this parameter, the default value `default_x` doit être spécifié. [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Tableau avec des valeurs insérées.
-
-Type: [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md#data-type-array).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','','1','','2','','3','','4']                         │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt('-')(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt('-')(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','-','1','-','2','-','3','-','4']                          │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','-','1','-','2']                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Insertion multi-thread d'éléments dans une position.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt(number, 0) FROM numbers_mt(10) SETTINGS max_block_size = 1;
-```
-
-Comme un résultat de cette requête, vous obtenez entier aléatoire dans le `[0,9]` gamme. Exemple:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt(number, 0)─┐
-│ [7]                           │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## groupeparraymovingsum {#agg_function-grouparraymovingsum}
-
-Calcule la somme mobile des valeurs d'entrée.
-
-``` sql
-groupArrayMovingSum(numbers_for_summing)
-groupArrayMovingSum(window_size)(numbers_for_summing)
-```
-
-La fonction peut prendre la taille de la fenêtre comme paramètre. Si spécifié, la fonction prend la taille de la fenêtre égal au nombre de lignes dans la colonne.
-
-**Paramètre**
-
--   `numbers_for_summing` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) résultant en une valeur de type de données Numérique.
--   `window_size` — Size of the calculation window.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Tableau de la même taille et de même type que les données d'entrée.
-
-**Exemple**
-
-La table d'échantillon:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    `int` UInt8,
-    `float` Float32,
-    `dec` Decimal32(2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` text
-┌─int─┬─float─┬──dec─┐
-│   1 │   1.1 │ 1.10 │
-│   2 │   2.2 │ 2.20 │
-│   4 │   4.4 │ 4.40 │
-│   7 │  7.77 │ 7.77 │
-└─────┴───────┴──────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingSum(int) AS I,
-    groupArrayMovingSum(float) AS F,
-    groupArrayMovingSum(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
-│ [1,3,7,14] │ [1.1,3.3000002,7.7000003,15.47] │ [1.10,3.30,7.70,15.47] │
-└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingSum(2)(int) AS I,
-    groupArrayMovingSum(2)(float) AS F,
-    groupArrayMovingSum(2)(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
-│ [1,3,6,11] │ [1.1,3.3000002,6.6000004,12.17] │ [1.10,3.30,6.60,12.17] │
-└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-## groupArrayMovingAvg {#agg_function-grouparraymovingavg}
-
-Calcule la moyenne mobile des valeurs d'entrée.
-
-``` sql
-groupArrayMovingAvg(numbers_for_summing)
-groupArrayMovingAvg(window_size)(numbers_for_summing)
-```
-
-La fonction peut prendre la taille de la fenêtre comme paramètre. Si spécifié, la fonction prend la taille de la fenêtre égal au nombre de lignes dans la colonne.
-
-**Paramètre**
-
--   `numbers_for_summing` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) résultant en une valeur de type de données Numérique.
--   `window_size` — Size of the calculation window.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Tableau de la même taille et de même type que les données d'entrée.
-
-La fonction utilise [l'arrondi vers zéro](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero). Il tronque les décimales insignifiantes pour le type de données résultant.
-
-**Exemple**
-
-La table d'échantillon `b`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    `int` UInt8,
-    `float` Float32,
-    `dec` Decimal32(2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` text
-┌─int─┬─float─┬──dec─┐
-│   1 │   1.1 │ 1.10 │
-│   2 │   2.2 │ 2.20 │
-│   4 │   4.4 │ 4.40 │
-│   7 │  7.77 │ 7.77 │
-└─────┴───────┴──────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingAvg(int) AS I,
-    groupArrayMovingAvg(float) AS F,
-    groupArrayMovingAvg(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I─────────┬─F───────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
-│ [0,0,1,3] │ [0.275,0.82500005,1.9250001,3.8675] │ [0.27,0.82,1.92,3.86] │
-└───────────┴─────────────────────────────────────┴───────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingAvg(2)(int) AS I,
-    groupArrayMovingAvg(2)(float) AS F,
-    groupArrayMovingAvg(2)(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I─────────┬─F────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
-│ [0,1,3,5] │ [0.55,1.6500001,3.3000002,6.085] │ [0.55,1.65,3.30,6.08] │
-└───────────┴──────────────────────────────────┴───────────────────────┘
-```
-
-## groupUniqArray(x), groupUniqArray (max_size) (x) {#groupuniqarrayx-groupuniqarraymax-sizex}
-
-Crée un tableau à partir de différentes valeurs d'argument. La consommation de mémoire est la même que pour la `uniqExact` fonction.
-
-La deuxième version (avec le `max_size` paramètre) limite la taille du tableau résultant à `max_size` élément.
-Exemple, `groupUniqArray(1)(x)` est équivalent à `[any(x)]`.
-
-## quantile {#quantile}
-
-Calcule une approximation [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) des données numériques de la séquence.
-
-Cette fonction s'applique [réservoir d'échantillonnage](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling) avec une taille de réservoir jusqu'à 8192 et un générateur de nombres aléatoires pour l'échantillonnage. Le résultat est non-déterministe. Pour obtenir un quantile exact, Utilisez le [quantileExact](#quantileexact) fonction.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantile(level)(expr)
-```
-
-Alias: `median`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Approximative de quantiles de niveau spécifié.
-
-Type:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) pour l'entrée de type de données numériques.
--   [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) si les valeurs d'entrée ont le `Date` type.
--   [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si les valeurs d'entrée ont le `DateTime` type.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantile(val) FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantile(val)─┐
-│           1.5 │
-└───────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileDeterministic {#quantiledeterministic}
-
-Calcule une approximation [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) des données numériques de la séquence.
-
-Cette fonction s'applique [réservoir d'échantillonnage](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling) avec une taille de réservoir jusqu'à 8192 et un algorithme déterministe d'échantillonnage. Le résultat est déterministe. Pour obtenir un quantile exact, Utilisez le [quantileExact](#quantileexact) fonction.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileDeterministic(level)(expr, determinator)
-```
-
-Alias: `medianDeterministic`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
--   `determinator` — Number whose hash is used instead of a random number generator in the reservoir sampling algorithm to make the result of sampling deterministic. As a determinator you can use any deterministic positive number, for example, a user id or an event id. If the same determinator value occures too often, the function works incorrectly.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Approximative de quantiles de niveau spécifié.
-
-Type:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) pour l'entrée de type de données numériques.
--   [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) si les valeurs d'entrée ont le `Date` type.
--   [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si les valeurs d'entrée ont le `DateTime` type.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileDeterministic(val, 1) FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileDeterministic(val, 1)─┐
-│                           1.5 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileExact {#quantileexact}
-
-Exactement calcule l' [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) des données numériques de la séquence.
-
-To get exact value, all the passed values ​​are combined into an array, which is then partially sorted. Therefore, the function consumes `O(n)` de mémoire, où `n` est un nombre de valeurs qui ont été passées. Cependant, pour un petit nombre de valeurs, la fonction est très efficace.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileExact(level)(expr)
-```
-
-Alias: `medianExact`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Quantiles de niveau spécifié.
-
-Type:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) pour l'entrée de type de données numériques.
--   [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) si les valeurs d'entrée ont le `Date` type.
--   [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si les valeurs d'entrée ont le `DateTime` type.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileExact(number) FROM numbers(10)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileExact(number)─┐
-│                     5 │
-└───────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileExactWeighted {#quantileexactweighted}
-
-Exactement calcule l' [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) d'une séquence de données numériques, en tenant compte du poids de chaque élément.
-
-To get exact value, all the passed values ​​are combined into an array, which is then partially sorted. Each value is counted with its weight, as if it is present `weight` times. A hash table is used in the algorithm. Because of this, if the passed values ​​are frequently repeated, the function consumes less RAM than [quantileExact](#quantileexact). Vous pouvez utiliser cette fonction au lieu de `quantileExact` et spécifiez le poids 1.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileExactWeighted(level)(expr, weight)
-```
-
-Alias: `medianExactWeighted`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
--   `weight` — Column with weights of sequence members. Weight is a number of value occurrences.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Quantiles de niveau spécifié.
-
-Type:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) pour l'entrée de type de données numériques.
--   [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) si les valeurs d'entrée ont le `Date` type.
--   [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si les valeurs d'entrée ont le `DateTime` type.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─n─┬─val─┐
-│ 0 │   3 │
-│ 1 │   2 │
-│ 2 │   1 │
-│ 5 │   4 │
-└───┴─────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐
-│                             1 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileTiming {#quantiletiming}
-
-Avec la précision déterminée calcule le [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) des données numériques de la séquence.
-
-Le résultat est déterministe (il ne dépend pas de l'ordre de traitement de la requête). La fonction est optimisée pour travailler avec des séquences qui décrivent des distributions comme les temps de chargement des pages web ou les temps de réponse du backend.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileTiming(level)(expr)
-```
-
-Alias: `medianTiming`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) sur une colonne Valeurs renvoyant un [Flottant\*](../../sql-reference/data-types/float.md)numéro de type.
-
-        - If negative values are passed to the function, the behavior is undefined.
-        - If the value is greater than 30,000 (a page loading time of more than 30 seconds), it is assumed to be 30,000.
-
-**Exactitude**
-
-Le calcul est précis si:
-
--   Le nombre Total de valeurs ne dépasse pas 5670.
--   Le nombre Total de valeurs dépasse 5670, mais le temps de chargement de la page est inférieur à 1024ms.
-
-Sinon, le résultat du calcul est arrondi au plus proche multiple de 16 ms.
-
-!!! note "Note"
-    Pour calculer les quantiles de temps de chargement de page, cette fonction est plus efficace et précise que [quantile](#quantile).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Quantiles de niveau spécifié.
-
-Type: `Float32`.
-
-!!! note "Note"
-    Si aucune valeur n'est transmise à la fonction (lors de l'utilisation de `quantileTimingIf`), [Nan](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) est retourné. Le but est de différencier ces cas de cas qui aboutissent à zéro. Voir [Clause ORDER BY](../statements/select/order-by.md#select-order-by) pour des notes sur le tri `NaN` valeur.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─response_time─┐
-│            72 │
-│           112 │
-│           126 │
-│           145 │
-│           104 │
-│           242 │
-│           313 │
-│           168 │
-│           108 │
-└───────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileTiming(response_time) FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileTiming(response_time)─┐
-│                           126 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileTimingWeighted {#quantiletimingweighted}
-
-Avec la précision déterminée calcule le [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) d'une séquence de données numériques en fonction du poids de chaque élément de séquence.
-
-Le résultat est déterministe (il ne dépend pas de l'ordre de traitement de la requête). La fonction est optimisée pour travailler avec des séquences qui décrivent des distributions comme les temps de chargement des pages web ou les temps de réponse du backend.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileTimingWeighted(level)(expr, weight)
-```
-
-Alias: `medianTimingWeighted`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) sur une colonne Valeurs renvoyant un [Flottant\*](../../sql-reference/data-types/float.md)numéro de type.
-
-        - If negative values are passed to the function, the behavior is undefined.
-        - If the value is greater than 30,000 (a page loading time of more than 30 seconds), it is assumed to be 30,000.
-
--   `weight` — Column with weights of sequence elements. Weight is a number of value occurrences.
-
-**Exactitude**
-
-Le calcul est précis si:
-
--   Le nombre Total de valeurs ne dépasse pas 5670.
--   Le nombre Total de valeurs dépasse 5670, mais le temps de chargement de la page est inférieur à 1024ms.
-
-Sinon, le résultat du calcul est arrondi au plus proche multiple de 16 ms.
-
-!!! note "Note"
-    Pour calculer les quantiles de temps de chargement de page, cette fonction est plus efficace et précise que [quantile](#quantile).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Quantiles de niveau spécifié.
-
-Type: `Float32`.
-
-!!! note "Note"
-    Si aucune valeur n'est transmise à la fonction (lors de l'utilisation de `quantileTimingIf`), [Nan](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) est retourné. Le but est de différencier ces cas de cas qui aboutissent à zéro. Voir [Clause ORDER BY](../statements/select/order-by.md#select-order-by) pour des notes sur le tri `NaN` valeur.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─response_time─┬─weight─┐
-│            68 │      1 │
-│           104 │      2 │
-│           112 │      3 │
-│           126 │      2 │
-│           138 │      1 │
-│           162 │      1 │
-└───────────────┴────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileTimingWeighted(response_time, weight) FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileTimingWeighted(response_time, weight)─┐
-│                                           112 │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileTDigest {#quantiletdigest}
-
-Calcule une approximation [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) d'une séquence de données numériques utilisant [t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) algorithme.
-
-L'erreur maximale est de 1%. La consommation de mémoire est `log(n)`, où `n` est un certain nombre de valeurs. Le résultat dépend de l'ordre d'exécution de la requête et n'est pas déterministe.
-
-La performance de la fonction est inférieure à la performance de [quantile](#quantile) ou [quantileTiming](#quantiletiming). En termes de rapport entre la taille de L'état et la précision, cette fonction est bien meilleure que `quantile`.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileTDigest(level)(expr)
-```
-
-Alias: `medianTDigest`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Approximative de quantiles de niveau spécifié.
-
-Type:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) pour l'entrée de type de données numériques.
--   [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) si les valeurs d'entrée ont le `Date` type.
--   [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si les valeurs d'entrée ont le `DateTime` type.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileTDigest(number)─┐
-│                     4.5 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## quantileTDigestWeighted {#quantiletdigestweighted}
-
-Calcule une approximation [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) d'une séquence de données numériques utilisant [t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) algorithme. La fonction prend en compte le poids de chaque séquence de membre. L'erreur maximale est de 1%. La consommation de mémoire est `log(n)`, où `n` est un certain nombre de valeurs.
-
-La performance de la fonction est inférieure à la performance de [quantile](#quantile) ou [quantileTiming](#quantiletiming). En termes de rapport entre la taille de L'état et la précision, cette fonction est bien meilleure que `quantile`.
-
-Le résultat dépend de l'ordre d'exécution de la requête et n'est pas déterministe.
-
-Lorsque vous utilisez plusieurs `quantile*` fonctionne avec différents niveaux dans une requête, les états internes ne sont pas combinées (qui est, la requête fonctionne moins efficacement qu'il le pouvait). Dans ce cas, utilisez la [les quantiles](#quantiles) fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-quantileTDigest(level)(expr)
-```
-
-Alias: `medianTDigest`.
-
-**Paramètre**
-
--   `level` — Level of quantile. Optional parameter. Constant floating-point number from 0 to 1. We recommend using a `level` la valeur dans la plage de `[0.01, 0.99]`. Valeur par défaut: 0.5. À `level=0.5` la fonction calcule [médian](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — Expression over the column values resulting in numeric [types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
--   `weight` — Column with weights of sequence elements. Weight is a number of value occurrences.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Approximative de quantiles de niveau spécifié.
-
-Type:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) pour l'entrée de type de données numériques.
--   [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) si les valeurs d'entrée ont le `Date` type.
--   [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) si les valeurs d'entrée ont le `DateTime` type.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
-│                                4.5 │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [médian](#median)
--   [les quantiles](#quantiles)
-
-## médian {#median}
-
-Le `median*` les fonctions sont les Alias pour le correspondant `quantile*` fonction. Ils calculent la médiane d'un échantillon de données numériques.
-
-Fonction:
-
--   `median` — Alias for [quantile](#quantile).
--   `medianDeterministic` — Alias for [quantileDeterministic](#quantiledeterministic).
--   `medianExact` — Alias for [quantileExact](#quantileexact).
--   `medianExactWeighted` — Alias for [quantileExactWeighted](#quantileexactweighted).
--   `medianTiming` — Alias for [quantileTiming](#quantiletiming).
--   `medianTimingWeighted` — Alias for [quantileTimingWeighted](#quantiletimingweighted).
--   `medianTDigest` — Alias for [quantileTDigest](#quantiletdigest).
--   `medianTDigestWeighted` — Alias for [quantileTDigestWeighted](#quantiletdigestweighted).
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT medianDeterministic(val, 1) FROM t
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─medianDeterministic(val, 1)─┐
-│                         1.5 │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## quantiles(level1, level2, …)(x) {#quantiles}
-
-Toutes les fonctions quantiles ont également des fonctions quantiles correspondantes: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantilesTDigest`. Ces fonctions calculent tous les quantiles des niveaux listés en une seule passe et renvoient un tableau des valeurs résultantes.
-
-## varSamp (x) {#varsampx}
-
-Calcule le montant `Σ((x - x̅)^2) / (n - 1)`, où `n` est la taille de l'échantillon et `x̅`est la valeur moyenne de `x`.
-
-Il représente une estimation non biaisée de la variance d'une variable aléatoire si les valeurs passées forment son échantillon.
-
-Retourner `Float64`. Lorsque `n <= 1`, retourner `+∞`.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `varSampStable` fonction. Il fonctionne plus lentement, mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## varPop (x) {#varpopx}
-
-Calcule le montant `Σ((x - x̅)^2) / n`, où `n` est la taille de l'échantillon et `x̅`est la valeur moyenne de `x`.
-
-En d'autres termes, dispersion pour un ensemble de valeurs. Retourner `Float64`.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `varPopStable` fonction. Il fonctionne plus lentement, mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## stddevSamp (x) {#stddevsampx}
-
-Le résultat est égal à la racine carrée de `varSamp(x)`.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `stddevSampStable` fonction. Il fonctionne plus lentement, mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## stddevPop (x) {#stddevpopx}
-
-Le résultat est égal à la racine carrée de `varPop(x)`.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `stddevPopStable` fonction. Il fonctionne plus lentement, mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## topK (N) (x) {#topknx}
-
-Renvoie un tableau des valeurs approximativement les plus fréquentes dans la colonne spécifiée. Le tableau est trié par ordre décroissant de fréquence approximative des valeurs (et non par les valeurs elles-mêmes).
-
-Met en œuvre la [Gain De Place Filtré](http://www.l2f.inesc-id.pt/~fmmb/wiki/uploads/Work/misnis.ref0a.pdf) algorithme d'analyse de TopK, basé sur l'algorithme de réduction et de combinaison de [Économie D'Espace Parallèle](https://arxiv.org/pdf/1401.0702.pdf).
-
-``` sql
-topK(N)(column)
-```
-
-Cette fonction ne fournit pas un résultat garanti. Dans certaines situations, des erreurs peuvent se produire et renvoyer des valeurs fréquentes qui ne sont pas les valeurs les plus fréquentes.
-
-Nous vous recommandons d'utiliser l' `N < 10` valeur; performance est réduite avec grand `N` valeur. Valeur maximale de `N = 65536`.
-
-**Paramètre**
-
--   ‘N’ est le nombre d'éléments de retour.
-
-Si le paramètre est omis, la valeur par défaut 10 est utilisé.
-
-**Argument**
-
--   ' x ' – The value to calculate frequency.
-
-**Exemple**
-
-Prendre la [OnTime](../../getting-started/example-datasets/ontime.md) ensemble de données et sélectionnez les trois valeurs les plus fréquentes `AirlineID` colonne.
-
-``` sql
-SELECT topK(3)(AirlineID) AS res
-FROM ontime
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ [19393,19790,19805] │
-└─────────────────────┘
-```
-
-## topKWeighted {#topkweighted}
-
-Semblable à `topK` mais prend un argument de type entier - `weight`. Chaque valeur est comptabilisée `weight` les temps de calcul de fréquence.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-topKWeighted(N)(x, weight)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `N` — The number of elements to return.
-
-**Argument**
-
--   `x` – The value.
--   `weight` — The weight. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Renvoie un tableau des valeurs avec la somme approximative maximale des poids.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT topKWeighted(10)(number, number) FROM numbers(1000)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─topKWeighted(10)(number, number)──────────┐
-│ [999,998,997,996,995,994,993,992,991,990] │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## covarSamp(x, y) {#covarsampx-y}
-
-Calcule la valeur de `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)`.
-
-Renvoie Float64. Lorsque `n <= 1`, returns +∞.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `covarSampStable` fonction. Il fonctionne plus lentement, mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## covarPop (x, y) {#covarpopx-y}
-
-Calcule la valeur de `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / n`.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `covarPopStable` fonction. Cela fonctionne plus lentement mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## corr (x, y) {#corrx-y}
-
-Calcule le coefficient de corrélation de Pearson: `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / sqrt(Σ((x - x̅)^2) * Σ((y - y̅)^2))`.
-
-!!! note "Note"
-    Cette fonction utilise un algorithme numériquement instable. Si vous avez besoin d' [stabilité numérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) dans les calculs, utiliser le `corrStable` fonction. Il fonctionne plus lentement, mais fournit une erreur de calcul inférieure.
-
-## categoricalInformationValue {#categoricalinformationvalue}
-
-Calcule la valeur de `(P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0)))` pour chaque catégorie.
-
-``` sql
-categoricalInformationValue(category1, category2, ..., tag)
-```
-
-Le résultat indique comment une caractéristique discrète (catégorique) `[category1, category2, ...]` contribuer à un modèle d'apprentissage qui prédit la valeur de `tag`.
-
-## simplelineearregression {#simplelinearregression}
-
-Effectue une régression linéaire simple (unidimensionnelle).
-
-``` sql
-simpleLinearRegression(x, y)
-```
-
-Paramètre:
-
--   `x` — Column with dependent variable values.
--   `y` — Column with explanatory variable values.
-
-Valeurs renvoyées:
-
-Constant `(a, b)` de la ligne `y = a*x + b`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])─┐
-│ (1,0)                                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])─┐
-│ (1,3)                                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## stochasticLinearRegression {#agg_functions-stochasticlinearregression}
-
-Cette fonction implémente la régression linéaire stochastique. Il prend en charge les paramètres personnalisés pour le taux d'apprentissage, le coefficient de régularisation L2, la taille de mini-lot et a peu de méthodes pour mettre à jour les poids ([Adam](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Adam) (utilisé par défaut), [simple SGD](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent), [Élan](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Momentum), [Nesterov](https://mipt.ru/upload/medialibrary/d7e/41-91.pdf)).
-
-### Paramètre {#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters}
-
-Il y a 4 paramètres personnalisables. Ils sont passés à la fonction séquentiellement, mais il n'est pas nécessaire de passer tous les quatre-les valeurs par défaut seront utilisées, mais un bon modèle nécessite un réglage des paramètres.
-
-``` text
-stochasticLinearRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
-```
-
-1.  `learning rate` est le coefficient sur la longueur de l'étape, lorsque l'étape de descente de gradient est effectuée. Un taux d'apprentissage trop élevé peut entraîner des poids infinis du modèle. Par défaut est `0.00001`.
-2.  `l2 regularization coefficient` ce qui peut aider à éviter le surajustement. Par défaut est `0.1`.
-3.  `mini-batch size` définit le nombre d'éléments, dont les gradients seront calculés et additionnés pour effectuer une étape de descente de gradient. La descente stochastique Pure utilise un élément, mais avoir de petits lots (environ 10 éléments) rend les étapes de gradient plus stables. Par défaut est `15`.
-4.  `method for updating weights` ils sont: `Adam` (par défaut), `SGD`, `Momentum`, `Nesterov`. `Momentum` et `Nesterov` nécessitent un peu plus de calculs et de mémoire, mais ils sont utiles en termes de vitesse de convergence et de stabilité des méthodes de gradient stochastique.
-
-### Utilisation {#agg_functions-stochasticlinearregression-usage}
-
-`stochasticLinearRegression` est utilisé en deux étapes: ajustement du modèle et prédiction sur de nouvelles données. Afin de correspondre le modèle et l'enregistrer son état pour utilisation ultérieure nous utilisons `-State` combinator, qui enregistre essentiellement l'état (poids du modèle, etc.).
-Pour prédire nous utilisons la fonction [evalMLMethod](../functions/machine-learning-functions.md#machine_learning_methods-evalmlmethod) qui prend un état comme un argument ainsi que des fonctionnalités à prévoir sur.
-
-<a name="stochasticlinearregression-usage-fitting"></a>
-
-**1.** Raccord
-
-Une telle requête peut être utilisé.
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS train_data
-(
-    param1 Float64,
-    param2 Float64,
-    target Float64
-) ENGINE = Memory;
-
-CREATE TABLE your_model ENGINE = Memory AS SELECT
-stochasticLinearRegressionState(0.1, 0.0, 5, 'SGD')(target, param1, param2)
-AS state FROM train_data;
-```
-
-Ici, nous devons également insérer des données dans `train_data` table. Le nombre de paramètres n'est pas fixe, il dépend uniquement du nombre d'arguments, passés dans `linearRegressionState`. Ils doivent tous être des valeurs numériques.
-Notez que la colonne avec la valeur cible (que nous aimerions apprendre à prédire) est insérée comme premier argument.
-
-**2.** Prédire
-
-Après avoir enregistré un État dans la table, nous pouvons l'utiliser plusieurs fois pour la prédiction, ou même fusionner avec d'autres États et créer de nouveaux modèles encore meilleurs.
-
-``` sql
-WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
-```
-
-La requête renvoie une colonne de valeurs prédites. Notez que le premier argument de `evalMLMethod` être `AggregateFunctionState` objet, sont ensuite des colonnes de fonctionnalités.
-
-`test_data` est un tableau comme `train_data` mais peut ne pas contenir de valeur cible.
-
-### Note {#agg_functions-stochasticlinearregression-notes}
-
-1.  Pour fusionner deux modèles l'utilisateur peut créer une telle requête:
-    `sql  SELECT state1 + state2 FROM your_models`
-    où `your_models` le tableau contient les deux modèles. Cette requête renvoie la nouvelle `AggregateFunctionState` objet.
-
-2.  L'utilisateur peut récupérer les poids du modèle pour ses propres fins, sans enregistrer le modèle, si aucune `-State` combinator est utilisé.
-    `sql  SELECT stochasticLinearRegression(0.01)(target, param1, param2) FROM train_data`
-    Une telle requête s'adaptera au Modèle et retournera ses poids-d'abord sont des poids, qui correspondent aux paramètres du modèle, le dernier est un biais. Ainsi, dans l'exemple ci-dessus, la requête renvoie une colonne avec 3 valeurs.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [stochasticLogisticRegression](#agg_functions-stochasticlogisticregression)
--   [Différence entre les régressions linéaires et logistiques](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
-
-## stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}
-
-Cette fonction implémente la régression logistique stochastique. Il peut être utilisé pour le problème de classification binaire, prend en charge les mêmes paramètres personnalisés que stochasticLinearRegression et fonctionne de la même manière.
-
-### Paramètre {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}
-
-Les paramètres sont exactement les mêmes que dans stochasticLinearRegression:
-`learning rate`, `l2 regularization coefficient`, `mini-batch size`, `method for updating weights`.
-Pour plus d'informations, voir [paramètre](#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).
-
-``` text
-stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
-```
-
-1.  Raccord
-
-<!-- -->
-
-    See the `Fitting` section in the [stochasticLinearRegression](#stochasticlinearregression-usage-fitting) description.
-
-    Predicted labels have to be in \[-1, 1\].
-
-1.  Prédire
-
-<!-- -->
-
-    Using saved state we can predict probability of object having label `1`.
-
-    ``` sql
-    WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-    evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
-    ```
-
-    The query will return a column of probabilities. Note that first argument of `evalMLMethod` is `AggregateFunctionState` object, next are columns of features.
-
-    We can also set a bound of probability, which assigns elements to different labels.
-
-    ``` sql
-    SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
-    (WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-    evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)
-    ```
-
-    Then the result will be labels.
-
-    `test_data` is a table like `train_data` but may not contain target value.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [stochasticLinearRegression](#agg_functions-stochasticlinearregression)
--   [Différence entre les régressions linéaires et logistiques.](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
-
-## groupBitmapAnd {#groupbitmapand}
-
-Calculs le et d'une colonne bitmap, retour cardinalité de type UInt64, si Ajouter suffixe-État, puis retour [objet bitmap](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmapAnd(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt64` type.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapAnd(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapAnd(z)─┐
-│               3   │
-└───────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z)))─┐
-│ [6,8,10]                                         │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## groupBitmapOr {#groupbitmapor}
-
-Calculs le ou d'une colonne bitmap, retour cardinalité de type UInt64, si Ajouter suffixe-État, puis retour [objet bitmap](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md). C'est l'équivalent de `groupBitmapMerge`.
-
-``` sql
-groupBitmapOr(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt64` type.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapOr(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapOr(z)─┐
-│             15   │
-└──────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z)))─┐
-│ [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]           │
-└─────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## groupBitmapXor {#groupbitmapxor}
-
-Calculs le XOR d'une colonne bitmap, retour cardinalité de type UInt64, si Ajouter suffixe-État, puis retour [objet bitmap](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmapOr(expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` type.
-
-**Valeur de retour**
-
-La valeur de la `UInt64` type.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapXor(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapXor(z)─┐
-│              10   │
-└───────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z)))─┐
-│ [1,3,5,6,8,10,11,13,14,15]                       │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/reference/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/ansi.md b/docs/fr/sql-reference/ansi.md
deleted file mode 100644
index 9fd4ed428a2..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/ansi.md
+++ /dev/null
@@ -1,180 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
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-toc_priority: 40
-toc_title: "La Compatibilit\xE9 ANSI"
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-# Compatibilité ANSI SQL du dialecte CLICKHOUSE SQL {#ansi-sql-compatibility-of-clickhouse-sql-dialect}
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-!!! note "Note"
-    Cet article s'appuie sur le tableau 38, “Feature taxonomy and definition for mandatory features”, Annex F of ISO/IEC CD 9075-2:2013.
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-## Différences de comportement {#differences-in-behaviour}
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-Le tableau suivant répertorie les cas où la fonctionnalité de requête fonctionne dans ClickHouse, mais ne se comporte pas comme spécifié dans ANSI SQL.
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-| Feature ID | Nom De La Fonctionnalité                        | Différence                                                                                                                            |
-|------------|-------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| E011       | Types de données numériques                     | Le littéral numérique avec période est interprété comme approximatif (`Float64`) au lieu de exact (`Decimal`)                         |
-| E051-05    | Les éléments sélectionnés peuvent être renommés | Les renommages d'élément ont une portée de visibilité plus large que le simple résultat de sélection                                  |
-| E141-01    | Contraintes non nulles                          | `NOT NULL` est implicite pour les colonnes de table par défaut                                                                        |
-| E011-04    | Opérateurs arithmétiques                        | Clickhouse déborde au lieu de l'arithmétique vérifiée et modifie le type de données de résultat en fonction des règles personnalisées |
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-## Fonction D'État {#feature-status}
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-| Feature ID | Nom De La Fonctionnalité                                                                                                                                    | Statut                     | Commentaire                                                                                                                                                                                                           |
-|------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| **E011**   | **Types de données numériques**                                                                                                                             | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E011-01    | Types de données INTEGER et SMALLINT                                                                                                                        | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E011-02    | Types de données réel, double précision et flottant types de données                                                                                        | Partiel {.text-warning}     | `FLOAT(<binary_precision>)`, `REAL` et `DOUBLE PRECISION` ne sont pas pris en charge                                                                                                                                  |
-| E011-03    | Types de données décimales et numériques                                                                                                                    | Partiel {.text-warning}     | Seulement `DECIMAL(p,s)` est pris en charge, pas `NUMERIC`                                                                                                                                                            |
-| E011-04    | Opérateurs arithmétiques                                                                                                                                    | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E011-05    | Comparaison numérique                                                                                                                                       | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E011-06    | Casting implicite parmi les types de données numériques                                                                                                     | Aucun {.text-danger}        | ANSI SQL permet la distribution implicite arbitraire entre les types numériques, tandis que ClickHouse repose sur des fonctions ayant plusieurs surcharges au lieu de la distribution implicite                       |
-| **E021**   | **Types de chaînes de caractères**                                                                                                                          | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E021-01    | Type de données CARACTÈRE                                                                                                                                   | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E021-02    | TYPE DE DONNÉES variable de caractère                                                                                                                       | Aucun {.text-danger}        | `String` se comporte de la même manière, mais sans limite de longueur entre parenthèses                                                                                                                               |
-| E021-03    | Littéraux de caractères                                                                                                                                     | Partiel {.text-warning}     | Aucune concaténation automatique de littéraux consécutifs et prise en charge du jeu de caractères                                                                                                                     |
-| E021-04    | Fonction CHARACTER_LENGTH                                                                                                                                  | Partiel {.text-warning}     | Aucun `USING` clause                                                                                                                                                                                                  |
-| E021-05    | Fonction OCTET_LENGTH                                                                                                                                      | Aucun {.text-danger}        | `LENGTH` se comporte de la même façon                                                                                                                                                                                 |
-| E021-06    | SUBSTRING                                                                                                                                                   | Partiel {.text-warning}     | Pas de support pour `SIMILAR` et `ESCAPE` clauses, pas de `SUBSTRING_REGEX` variante                                                                                                                                  |
-| E021-07    | Concaténation de caractères                                                                                                                                 | Partiel {.text-warning}     | Aucun `COLLATE` clause                                                                                                                                                                                                |
-| E021-08    | Fonctions supérieures et inférieures                                                                                                                        | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E021-09    | La fonction TRIM                                                                                                                                            | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E021-10    | Conversion implicite entre les types de chaînes de caractères de longueur fixe et de longueur variable                                                      | Aucun {.text-danger}        | ANSI SQL permet la distribution implicite arbitraire entre les types de chaîne, tandis que ClickHouse repose sur des fonctions ayant plusieurs surcharges au lieu de la distribution implicite                        |
-| E021-11    | La POSITION de la fonction                                                                                                                                  | Partiel {.text-warning}     | Pas de support pour `IN` et `USING` clauses, pas de `POSITION_REGEX` variante                                                                                                                                         |
-| E021-12    | Comparaison de caractères                                                                                                                                   | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E031**   | **Identificateur**                                                                                                                                          | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E031-01    | Identificateurs délimités                                                                                                                                   | Partiel {.text-warning}     | Le support littéral Unicode est limité                                                                                                                                                                                |
-| E031-02    | Identificateurs minuscules                                                                                                                                  | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E031-03    | Fuite de soulignement                                                                                                                                       | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E051**   | **Spécification de requête de base**                                                                                                                        | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-01    | SELECT DISTINCT                                                                                                                                             | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-02    | Groupe par clause                                                                                                                                           | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-04    | GROUP BY peut contenir des colonnes `<select list>`                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-05    | Les éléments sélectionnés peuvent être renommés                                                                                                             | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-06    | Clause HAVING                                                                                                                                               | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-07    | Qualifié \* dans la liste select                                                                                                                            | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-08    | Nom de corrélation dans la clause FROM                                                                                                                      | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E051-09    | Renommer les colonnes de la clause FROM                                                                                                                     | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E061**   | **Prédicats de base et conditions de recherche**                                                                                                            | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-01    | Prédicat de comparaison                                                                                                                                     | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-02    | Entre prédicat                                                                                                                                              | Partiel {.text-warning}     | Aucun `SYMMETRIC` et `ASYMMETRIC` clause                                                                                                                                                                              |
-| E061-03    | Dans le prédicat avec la liste des valeurs                                                                                                                  | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-04    | Comme prédicat                                                                                                                                              | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-05    | Comme prédicat: clause D'échappement                                                                                                                        | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-06    | Prédicat NULL                                                                                                                                               | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-07    | Prédicat de comparaison quantifié                                                                                                                           | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-08    | Existe prédicat                                                                                                                                             | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-09    | Sous-requêtes dans le prédicat de comparaison                                                                                                               | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-11    | Sous-requêtes dans dans le prédicat                                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-12    | Sous-requêtes dans le prédicat de comparaison quantifiée                                                                                                    | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-13    | Sous-requêtes corrélées                                                                                                                                     | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E061-14    | Condition de recherche                                                                                                                                      | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E071**   | **Expressions de requête de base**                                                                                                                          | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E071-01    | Opérateur de table distinct UNION                                                                                                                           | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E071-02    | Opérateur de table UNION ALL                                                                                                                                | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E071-03    | Sauf opérateur de table DISTINCT                                                                                                                            | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E071-05    | Les colonnes combinées via les opérateurs de table n'ont pas besoin d'avoir exactement le même type de données                                              | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E071-06    | Tableau des opérateurs dans les sous-requêtes                                                                                                               | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E081**   | **Les privilèges de base**                                                                                                                                  | **Partiel**{.text-warning} | Les travaux en cours                                                                                                                                                                                                  |
-| **E091**   | **Les fonctions de jeu**                                                                                                                                    | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-01    | AVG                                                                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-02    | COUNT                                                                                                                                                       | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-03    | MAX                                                                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-04    | MIN                                                                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-05    | SUM                                                                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-06    | TOUS les quantificateurs                                                                                                                                    | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E091-07    | Quantificateur DISTINCT                                                                                                                                     | Partiel {.text-warning}     | Toutes les fonctions d'agrégation ne sont pas prises en charge                                                                                                                                                        |
-| **E101**   | **Manipulation des données de base**                                                                                                                        | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E101-01    | Insérer une déclaration                                                                                                                                     | Oui {.text-success}         | Remarque: la clé primaire dans ClickHouse n'implique pas `UNIQUE` contrainte                                                                                                                                          |
-| E101-03    | Déclaration de mise à jour recherchée                                                                                                                       | Aucun {.text-danger}        | Il y a un `ALTER UPDATE` déclaration pour la modification des données de lot                                                                                                                                          |
-| E101-04    | Requête de suppression recherchée                                                                                                                           | Aucun {.text-danger}        | Il y a un `ALTER DELETE` déclaration pour la suppression de données par lots                                                                                                                                          |
-| **E111**   | **Instruction SELECT à une ligne**                                                                                                                          | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E121**   | **Prise en charge du curseur de base**                                                                                                                      | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-01    | DECLARE CURSOR                                                                                                                                              | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-02    | Les colonnes ORDER BY n'ont pas besoin d'être dans la liste select                                                                                          | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-03    | Expressions de valeur dans la clause ORDER BY                                                                                                               | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-04    | Instruction OPEN                                                                                                                                            | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-06    | Déclaration de mise à jour positionnée                                                                                                                      | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-07    | Instruction de suppression positionnée                                                                                                                      | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-08    | Déclaration de fermeture                                                                                                                                    | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-10    | Instruction FETCH: implicite suivant                                                                                                                        | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E121-17    | Avec curseurs HOLD                                                                                                                                          | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E131**   | **Support de valeur Null (nulls au lieu de valeurs)**                                                                                                       | **Partiel**{.text-warning} | Certaines restrictions s'appliquent                                                                                                                                                                                   |
-| **E141**   | **Contraintes d'intégrité de base**                                                                                                                         | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-01    | Contraintes non nulles                                                                                                                                      | Oui {.text-success}         | Note: `NOT NULL` est implicite pour les colonnes de table par défaut                                                                                                                                                  |
-| E141-02    | Contrainte UNIQUE de colonnes non nulles                                                                                                                    | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-03    | Contraintes de clé primaire                                                                                                                                 | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-04    | Contrainte de clé étrangère de base avec la valeur par défaut NO ACTION Pour l'action de suppression référentielle et l'action de mise à jour référentielle | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-06    | Vérifier la contrainte                                                                                                                                      | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-07    | Colonne par défaut                                                                                                                                          | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-08    | Non NULL déduit sur la clé primaire                                                                                                                         | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E141-10    | Les noms dans une clé étrangère peut être spécifié dans n'importe quel ordre                                                                                | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E151**   | **Support de Transaction**                                                                                                                                  | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E151-01    | COMMIT déclaration                                                                                                                                          | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E151-02    | Déclaration de restauration                                                                                                                                 | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E152**   | **Instruction de transaction set de base**                                                                                                                  | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E152-01    | SET TRANSACTION statement: clause sérialisable de niveau D'isolement                                                                                        | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| E152-02    | SET TRANSACTION statement: clauses en lecture seule et en lecture écriture                                                                                  | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E153**   | **Requêtes pouvant être mises à jour avec des sous requêtes**                                                                                               | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E161**   | **Commentaires SQL en utilisant le premier Double moins**                                                                                                   | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E171**   | **Support SQLSTATE**                                                                                                                                        | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **E182**   | **Liaison du langage hôte**                                                                                                                                 | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F031**   | **Manipulation de schéma de base**                                                                                                                          | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F031-01    | Instruction CREATE TABLE pour créer des tables de base persistantes                                                                                         | Partiel {.text-warning}     | Aucun `SYSTEM VERSIONING`, `ON COMMIT`, `GLOBAL`, `LOCAL`, `PRESERVE`, `DELETE`, `REF IS`, `WITH OPTIONS`, `UNDER`, `LIKE`, `PERIOD FOR` clauses et aucun support pour les types de données résolus par l'utilisateur |
-| F031-02    | Instruction créer une vue                                                                                                                                   | Partiel {.text-warning}     | Aucun `RECURSIVE`, `CHECK`, `UNDER`, `WITH OPTIONS` clauses et aucun support pour les types de données résolus par l'utilisateur                                                                                      |
-| F031-03    | Déclaration de subvention                                                                                                                                   | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F031-04    | ALTER TABLE statement: ajouter une clause de colonne                                                                                                        | Partiel {.text-warning}     | Pas de support pour `GENERATED` clause et période de temps du système                                                                                                                                                 |
-| F031-13    | Instruction DROP TABLE: clause RESTRICT                                                                                                                     | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F031-16    | Instruction DROP VIEW: clause RESTRICT                                                                                                                      | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F031-19    | REVOKE statement: clause RESTRICT                                                                                                                           | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F041**   | **Table jointe de base**                                                                                                                                    | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-01    | INNER join (mais pas nécessairement le mot-clé INNER)                                                                                                       | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-02    | INTÉRIEURE mot-clé                                                                                                                                          | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-03    | LEFT OUTER JOIN                                                                                                                                             | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-04    | RIGHT OUTER JOIN                                                                                                                                            | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-05    | Les jointures externes peuvent être imbriqués                                                                                                               | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-07    | La table intérieure dans une jointure extérieure gauche ou droite peut également être utilisée dans une jointure intérieure                                 | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F041-08    | Tous les opérateurs de comparaison sont pris en charge (plutôt que juste =)                                                                                 | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F051**   | **Date et heure de base**                                                                                                                                   | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F051-01    | Type de données de DATE (y compris la prise en charge du littéral de DATE)                                                                                  | Partiel {.text-warning}     | Aucun littéral                                                                                                                                                                                                        |
-| F051-02    | TYPE DE DONNÉES DE TEMPS (y compris la prise en charge du littéral de temps) avec une précision de secondes fractionnaires d'au moins 0                     | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F051-03    | Type de données D'horodatage (y compris la prise en charge du littéral D'horodatage) avec une précision de secondes fractionnaires d'au moins 0 et 6        | Aucun {.text-danger}        | `DateTime64` temps fournit des fonctionnalités similaires                                                                                                                                                             |
-| F051-04    | Prédicat de comparaison sur les types de données DATE, heure et horodatage                                                                                  | Partiel {.text-warning}     | Un seul type de données disponible                                                                                                                                                                                    |
-| F051-05    | Distribution explicite entre les types datetime et les types de chaînes de caractères                                                                       | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F051-06    | CURRENT_DATE                                                                                                                                               | Aucun {.text-danger}        | `today()` est similaire                                                                                                                                                                                               |
-| F051-07    | LOCALTIME                                                                                                                                                   | Aucun {.text-danger}        | `now()` est similaire                                                                                                                                                                                                 |
-| F051-08    | LOCALTIMESTAMP                                                                                                                                              | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F081**   | **UNION et sauf dans les vues**                                                                                                                             | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F131**   | **Groupées des opérations**                                                                                                                                 | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F131-01    | WHERE, GROUP BY et ayant des clauses prises en charge dans les requêtes avec des vues groupées                                                              | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F131-02    | Plusieurs tables prises en charge dans les requêtes avec des vues groupées                                                                                  | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F131-03    | Définir les fonctions prises en charge dans les requêtes groupées vues                                                                                      | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F131-04    | Sous requêtes avec des clauses GROUP BY et HAVING et des vues groupées                                                                                      | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F131-05    | Sélectionnez une seule ligne avec des clauses GROUP BY et HAVING et des vues groupées                                                                       | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F181**   | **Support de module Multiple**                                                                                                                              | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F201**   | **Fonction de distribution**                                                                                                                                | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F221**   | **Valeurs par défaut explicites**                                                                                                                           | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F261**   | **Expression de cas**                                                                                                                                       | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F261-01    | Cas Simple                                                                                                                                                  | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F261-02    | Cas recherché                                                                                                                                               | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F261-03    | NULLIF                                                                                                                                                      | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F261-04    | COALESCE                                                                                                                                                    | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F311**   | **Déclaration de définition de schéma**                                                                                                                     | **Partiel**{.text-warning} |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F311-01    | CREATE SCHEMA                                                                                                                                               | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F311-02    | Créer une TABLE pour les tables de base persistantes                                                                                                        | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F311-03    | CREATE VIEW                                                                                                                                                 | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F311-04    | CREATE VIEW: WITH CHECK OPTION                                                                                                                              | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| F311-05    | Déclaration de subvention                                                                                                                                   | Oui {.text-success}         |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F471**   | **Valeurs de sous-requête scalaire**                                                                                                                        | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F481**   | **Prédicat null étendu**                                                                                                                                    | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **F812**   | **Base de repérage**                                                                                                                                        | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **T321**   | **Routines SQL-invoked de base**                                                                                                                            | **Aucun**{.text-danger}    |                                                                                                                                                                                                                       |
-| T321-01    | Fonctions définies par l'utilisateur sans surcharge                                                                                                         | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| T321-02    | Procédures stockées définies par l'utilisateur sans surcharge                                                                                               | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| T321-03    | L'invocation de la fonction                                                                                                                                 | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| T321-04    | L'instruction d'APPEL de                                                                                                                                    | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| T321-05    | Déclaration de retour                                                                                                                                       | Aucun {.text-danger}        |                                                                                                                                                                                                                       |
-| **T631**   | **Dans le prédicat avec un élément de liste**                                                                                                               | **Oui**{.text-success}     |                                                                                                                                                                                                                       |
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/aggregatefunction.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/aggregatefunction.md
deleted file mode 100644
index 18874cd3cb7..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/aggregatefunction.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 52
-toc_title: AggregateFunction (nom, types_of_arguments...)
----
-
-# AggregateFunction(name, types_of_arguments…) {#data-type-aggregatefunction}
-
-Aggregate functions can have an implementation-defined intermediate state that can be serialized to an AggregateFunction(…) data type and stored in a table, usually, by means of [une vue matérialisée](../../sql-reference/statements/create.md#create-view). La manière courante de produire un État de fonction d'agrégat est d'appeler la fonction d'agrégat avec le `-State` suffixe. Pour obtenir le résultat final de l'agrégation dans l'avenir, vous devez utiliser la même fonction d'agrégation avec la `-Merge`suffixe.
-
-`AggregateFunction` — parametric data type.
-
-**Paramètre**
-
--   Nom de la fonction d'agrégation.
-
-        If the function is parametric, specify its parameters too.
-
--   Types des arguments de la fonction d'agrégation.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    column1 AggregateFunction(uniq, UInt64),
-    column2 AggregateFunction(anyIf, String, UInt8),
-    column3 AggregateFunction(quantiles(0.5, 0.9), UInt64)
-) ENGINE = ...
-```
-
-[uniq](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniq), anyIf ([tout](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-any)+[Si](../../sql-reference/aggregate-functions/combinators.md#agg-functions-combinator-if)) et [les quantiles](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md) les fonctions d'agrégation sont-elles prises en charge dans ClickHouse.
-
-## Utilisation {#usage}
-
-### Insertion De Données {#data-insertion}
-
-Pour insérer des données, utilisez `INSERT SELECT` avec le regroupement d' `-State`- fonction.
-
-**Exemples de fonction**
-
-``` sql
-uniqState(UserID)
-quantilesState(0.5, 0.9)(SendTiming)
-```
-
-Contrairement aux fonctions correspondantes `uniq` et `quantiles`, `-State`- les fonctions renvoient l'état, au lieu de la valeur finale. En d'autres termes, ils renvoient une valeur de `AggregateFunction` type.
-
-Dans les résultats de `SELECT` requête, les valeurs de `AggregateFunction` type ont une représentation binaire spécifique à l'implémentation pour tous les formats de sortie ClickHouse. Si les données de vidage dans, par exemple, `TabSeparated` format avec `SELECT` requête, puis ce vidage peut être chargé en utilisant `INSERT` requête.
-
-### Sélection De Données {#data-selection}
-
-Lors de la sélection des données `AggregatingMergeTree` table, utilisez `GROUP BY` et les mêmes fonctions d'agrégat que lors de l'insertion de données, mais en utilisant `-Merge`suffixe.
-
-Une fonction d'agrégation avec `-Merge` suffixe prend un ensemble d'états, les combine, et renvoie le résultat complet de l'agrégation de données.
-
-Par exemple, les deux requêtes suivantes retournent le même résultat:
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM table
-
-SELECT uniqMerge(state) FROM (SELECT uniqState(UserID) AS state FROM table GROUP BY RegionID)
-```
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-Voir [AggregatingMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md) Description du moteur.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nested_data_structures/aggregatefunction/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/array.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/array.md
deleted file mode 100644
index 41772cab177..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/array.md
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 51
-toc_title: Array(T)
----
-
-# Array(t) {#data-type-array}
-
-Un tableau de `T`les éléments de type. `T` peut être n'importe quel type de données, y compris un tableau.
-
-## La création d'un Tableau {#creating-an-array}
-
-Vous pouvez utiliser une fonction pour créer un tableau:
-
-``` sql
-array(T)
-```
-
-Vous pouvez également utiliser des crochets.
-
-``` sql
-[]
-```
-
-Exemple de création d'un tableau:
-
-``` sql
-SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x─────┬─toTypeName(array(1, 2))─┐
-│ [1,2] │ Array(UInt8)            │
-└───────┴─────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x─────┬─toTypeName([1, 2])─┐
-│ [1,2] │ Array(UInt8)       │
-└───────┴────────────────────┘
-```
-
-## Utilisation de Types de données {#working-with-data-types}
-
-Lors de la création d'un tableau à la volée, ClickHouse définit automatiquement le type d'argument comme le type de données le plus étroit pouvant stocker tous les arguments listés. S'il y a des [Nullable](nullable.md#data_type-nullable) ou littéral [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal) les valeurs, le type d'un élément de tableau devient également [Nullable](nullable.md).
-
-Si ClickHouse n'a pas pu déterminer le type de données, il génère une exception. Par exemple, cela se produit lorsque vous essayez de créer un tableau avec des chaînes et des nombres simultanément (`SELECT array(1, 'a')`).
-
-Exemples de détection automatique de type de données:
-
-``` sql
-SELECT array(1, 2, NULL) AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x──────────┬─toTypeName(array(1, 2, NULL))─┐
-│ [1,2,NULL] │ Array(Nullable(UInt8))        │
-└────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Si vous essayez de créer un tableau de types de données incompatibles, ClickHouse lève une exception:
-
-``` sql
-SELECT array(1, 'a')
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 1.1.54388):
-Code: 386. DB::Exception: Received from localhost:9000, 127.0.0.1. DB::Exception: There is no supertype for types UInt8, String because some of them are String/FixedString and some of them are not.
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/array/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/boolean.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/boolean.md
deleted file mode 100644
index aeb84cf1cc1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/boolean.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: "Bool\xE9en"
----
-
-# Les Valeurs Booléennes {#boolean-values}
-
-Il n'y a pas de type distinct pour les valeurs booléennes. Utilisez le type UInt8, limité aux valeurs 0 ou 1.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/boolean/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/date.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/date.md
deleted file mode 100644
index 698639f1d2f..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/date.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: Date
----
-
-# Date {#date}
-
-Date. Stocké en deux octets comme le nombre de jours depuis 1970-01-01 (non signé). Permet de stocker des valeurs juste après le début de L'époque Unix jusqu'au seuil supérieur défini par une constante au stade de la compilation (actuellement, c'est jusqu'à l'année 2106, mais l'année finale entièrement prise en charge est 2105).
-
-La valeur de date est stockée sans le fuseau horaire.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/date/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/datetime.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/datetime.md
deleted file mode 100644
index 915270e4d2b..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/datetime.md
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 48
-toc_title: DateTime
----
-
-# Datetime {#data_type-datetime}
-
-Permet de stocker un instant dans le temps, qui peut être exprimé comme une date de calendrier et une heure d'une journée.
-
-Syntaxe:
-
-``` sql
-DateTime([timezone])
-```
-
-Plage de valeurs prise en charge: \[1970-01-01 00:00:00, 2105-12-31 23:59:59\].
-
-Résolution: 1 seconde.
-
-## Utilisation Remarques {#usage-remarks}
-
-Le point dans le temps est enregistré en tant que [Le timestamp Unix](https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time), quel que soit le fuseau horaire ou l'heure d'été. En outre, l' `DateTime` type peut stocker le fuseau horaire qui est le même pour la colonne entière, qui affecte la façon dont les valeurs de la `DateTime` les valeurs de type sont affichées au format texte et comment les valeurs spécifiées en tant que chaînes sont analysées (‘2020-01-01 05:00:01’). Le fuseau horaire n'est pas stocké dans les lignes de la table (ou dans resultset), mais est stocké dans les métadonnées de la colonne.
-Une liste des fuseaux horaires pris en charge peut être trouvée dans le [Base de données de fuseau horaire IANA](https://www.iana.org/time-zones).
-Le `tzdata` paquet, contenant [Base de données de fuseau horaire IANA](https://www.iana.org/time-zones), doit être installé dans le système. L'utilisation de la `timedatectl list-timezones` commande pour lister les fuseaux horaires connus par un système local.
-
-Vous pouvez définir explicitement un fuseau horaire `DateTime`- tapez des colonnes lors de la création d'une table. Si le fuseau horaire n'est pas défini, ClickHouse utilise la valeur [fuseau](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone) paramètre dans les paramètres du serveur ou les paramètres du système d'exploitation au moment du démarrage du serveur ClickHouse.
-
-Le [clickhouse-client](../../interfaces/cli.md) applique le fuseau horaire du serveur par défaut si un fuseau horaire n'est pas explicitement défini lors de l'initialisation du type de données. Pour utiliser le fuseau horaire du client, exécutez `clickhouse-client` avec l' `--use_client_time_zone` paramètre.
-
-Clickhouse affiche les valeurs dans `YYYY-MM-DD hh:mm:ss` format de texte par défaut. Vous pouvez modifier la sortie avec le [formatDateTime](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md#formatdatetime) fonction.
-
-Lorsque vous insérez des données dans ClickHouse, vous pouvez utiliser différents formats de chaînes de date et d'heure, en fonction de la valeur du [date_time_input_format](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format) paramètre.
-
-## Exemple {#examples}
-
-**1.** Création d'une table avec un `DateTime`- tapez la colonne et insérez des données dedans:
-
-``` sql
-CREATE TABLE dt
-(
-    `timestamp` DateTime('Europe/Moscow'),
-    `event_id` UInt8
-)
-ENGINE = TinyLog;
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO dt Values (1546300800, 1), ('2019-01-01 00:00:00', 2);
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt;
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 03:00:00 │        1 │
-│ 2019-01-01 00:00:00 │        2 │
-└─────────────────────┴──────────┘
-```
-
--   Lors de l'insertion de datetime en tant qu'entier, il est traité comme un horodatage Unix (UTC). `1546300800` représenter `'2019-01-01 00:00:00'` L'UTC. Cependant, comme `timestamp` la colonne a `Europe/Moscow` (UTC+3) fuseau horaire spécifié, lors de la sortie en tant que chaîne, la valeur sera affichée comme `'2019-01-01 03:00:00'`
--   Lors de l'insertion d'une valeur de chaîne en tant que datetime, elle est traitée comme étant dans le fuseau horaire de la colonne. `'2019-01-01 00:00:00'` sera considérée comme étant en `Europe/Moscow` fuseau horaire et enregistré sous `1546290000`.
-
-**2.** Le filtrage sur `DateTime` valeur
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt WHERE timestamp = toDateTime('2019-01-01 00:00:00', 'Europe/Moscow')
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00 │        2 │
-└─────────────────────┴──────────┘
-```
-
-`DateTime` les valeurs de colonne peuvent être filtrées à l'aide d'une `WHERE` prédicat. Elle sera convertie `DateTime` automatiquement:
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt WHERE timestamp = '2019-01-01 00:00:00'
-```
-
-``` text
-┌───────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 03:00:00 │        1 │
-└─────────────────────┴──────────┘
-```
-
-**3.** Obtenir un fuseau horaire pour un `DateTime`colonne de type:
-
-``` sql
-SELECT toDateTime(now(), 'Europe/Moscow') AS column, toTypeName(column) AS x
-```
-
-``` text
-┌──────────────column─┬─x─────────────────────────┐
-│ 2019-10-16 04:12:04 │ DateTime('Europe/Moscow') │
-└─────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-**4.** Conversion de fuseau horaire
-
-``` sql
-SELECT
-toDateTime(timestamp, 'Europe/London') as lon_time,
-toDateTime(timestamp, 'Europe/Moscow') as mos_time
-FROM dt
-```
-
-``` text
-┌───────────lon_time──┬────────────mos_time─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00 │ 2019-01-01 03:00:00 │
-│ 2018-12-31 21:00:00 │ 2019-01-01 00:00:00 │
-└─────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Fonctions de conversion de Type](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md)
--   [Fonctions pour travailler avec des dates et des heures](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md)
--   [Fonctions pour travailler avec des tableaux](../../sql-reference/functions/array-functions.md)
--   [Le `date_time_input_format` paramètre](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format)
--   [Le `timezone` paramètre de configuration du serveur](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone)
--   [Opérateurs pour travailler avec des dates et des heures](../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime)
--   [Le `Date` type de données](date.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/datetime/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/datetime64.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/datetime64.md
deleted file mode 100644
index 027891c595d..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/datetime64.md
+++ /dev/null
@@ -1,104 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 49
-toc_title: DateTime64
----
-
-# Datetime64 {#data_type-datetime64}
-
-Permet de stocker un instant dans le temps, qui peut être exprimé comme une date de calendrier et une heure d'un jour, avec une précision de sous-seconde définie
-
-Tick taille (précision): 10<sup>-précision</sup> deuxième
-
-Syntaxe:
-
-``` sql
-DateTime64(precision, [timezone])
-```
-
-En interne, stocke les données comme un certain nombre de ‘ticks’ depuis le début de l'époque (1970-01-01 00: 00: 00 UTC) comme Int64. La résolution des tiques est déterminée par le paramètre de précision. En outre, l' `DateTime64` type peut stocker le fuseau horaire qui est le même pour la colonne entière, qui affecte la façon dont les valeurs de la `DateTime64` les valeurs de type sont affichées au format texte et comment les valeurs spécifiées en tant que chaînes sont analysées (‘2020-01-01 05:00:01.000’). Le fuseau horaire n'est pas stocké dans les lignes de la table (ou dans resultset), mais est stocké dans les métadonnées de la colonne. Voir les détails dans [DateTime](datetime.md).
-
-## Exemple {#examples}
-
-**1.** Création d'une table avec `DateTime64`- tapez la colonne et insérez des données dedans:
-
-``` sql
-CREATE TABLE dt
-(
-    `timestamp` DateTime64(3, 'Europe/Moscow'),
-    `event_id` UInt8
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO dt Values (1546300800000, 1), ('2019-01-01 00:00:00', 2)
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt
-```
-
-``` text
-┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 03:00:00.000 │        1 │
-│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        2 │
-└─────────────────────────┴──────────┘
-```
-
--   Lors de l'insertion de datetime en tant qu'entier, il est traité comme un horodatage Unix (UTC) mis à l'échelle de manière appropriée. `1546300800000` (avec précision 3) représente `'2019-01-01 00:00:00'` L'UTC. Cependant, comme `timestamp` la colonne a `Europe/Moscow` (UTC+3) fuseau horaire spécifié, lors de la sortie sous forme de chaîne, la valeur sera affichée comme `'2019-01-01 03:00:00'`
--   Lors de l'insertion d'une valeur de chaîne en tant que datetime, elle est traitée comme étant dans le fuseau horaire de la colonne. `'2019-01-01 00:00:00'` sera considérée comme étant en `Europe/Moscow` fuseau horaire et stocké comme `1546290000000`.
-
-**2.** Le filtrage sur `DateTime64` valeur
-
-``` sql
-SELECT * FROM dt WHERE timestamp = toDateTime64('2019-01-01 00:00:00', 3, 'Europe/Moscow')
-```
-
-``` text
-┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        2 │
-└─────────────────────────┴──────────┘
-```
-
-Contrairement `DateTime`, `DateTime64` les valeurs ne sont pas converties depuis `String` automatiquement
-
-**3.** Obtenir un fuseau horaire pour un `DateTime64`-le type de la valeur:
-
-``` sql
-SELECT toDateTime64(now(), 3, 'Europe/Moscow') AS column, toTypeName(column) AS x
-```
-
-``` text
-┌──────────────────column─┬─x──────────────────────────────┐
-│ 2019-10-16 04:12:04.000 │ DateTime64(3, 'Europe/Moscow') │
-└─────────────────────────┴────────────────────────────────┘
-```
-
-**4.** Conversion de fuseau horaire
-
-``` sql
-SELECT
-toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/London') as lon_time,
-toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/Moscow') as mos_time
-FROM dt
-```
-
-``` text
-┌───────────────lon_time──┬────────────────mos_time─┐
-│ 2019-01-01 00:00:00.000 │ 2019-01-01 03:00:00.000 │
-│ 2018-12-31 21:00:00.000 │ 2019-01-01 00:00:00.000 │
-└─────────────────────────┴─────────────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Fonctions de conversion de Type](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md)
--   [Fonctions pour travailler avec des dates et des heures](../../sql-reference/functions/date-time-functions.md)
--   [Fonctions pour travailler avec des tableaux](../../sql-reference/functions/array-functions.md)
--   [Le `date_time_input_format` paramètre](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format)
--   [Le `timezone` paramètre de configuration du serveur](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone)
--   [Opérateurs pour travailler avec des dates et des heures](../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime)
--   [`Date` type de données](date.md)
--   [`DateTime` type de données](datetime.md)
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/decimal.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/decimal.md
deleted file mode 100644
index 171bc1cf6dd..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/decimal.md
+++ /dev/null
@@ -1,109 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: "D\xE9cimal"
----
-
-# Décimal (P, S), Décimal32 (S), Décimal64 (S), Décimal128 (S) {#decimalp-s-decimal32s-decimal64s-decimal128s}
-
-Nombres à points fixes signés qui conservent la précision pendant les opérations d'addition, de soustraction et de multiplication. Pour la division, les chiffres les moins significatifs sont ignorés (non arrondis).
-
-## Paramètre {#parameters}
-
--   P-précision. Plage valide: \[1: 38 \]. Détermine le nombre de chiffres décimaux nombre peut avoir (fraction y compris).
--   S - échelle. Plage valide: \[0: P \]. Détermine le nombre de chiffres décimaux fraction peut avoir.
-
-En fonction de P Paramètre Valeur décimal (P, S) est un synonyme de:
-- P à partir de \[ 1: 9\] - Pour Décimal32 (S)
-- P à partir de \[10: 18\] - pour Décimal64 (S)
-- P à partir de \[19: 38\] - pour Décimal128 (S)
-
-## Plages De Valeurs Décimales {#decimal-value-ranges}
-
--   Décimal32 (S) - ( -1 \* 10^(9 - S), 1 \* 10^(9-S) )
--   Décimal64 (S) - ( -1 \* 10^(18 - S), 1 \* 10^(18-S) )
--   Décimal128 (S) - ( -1 \* 10^(38 - S), 1 \* 10^(38-S) )
-
-Par exemple, Decimal32(4) peut contenir des nombres de -99999.9999 à 99999.9999 avec 0,0001 étape.
-
-## Représentation Interne {#internal-representation}
-
-En interne, les données sont représentées comme des entiers signés normaux avec une largeur de bit respective. Les plages de valeurs réelles qui peuvent être stockées en mémoire sont un peu plus grandes que celles spécifiées ci-dessus, qui sont vérifiées uniquement lors de la conversion à partir d'une chaîne.
-
-Parce que les processeurs modernes ne prennent pas en charge les entiers 128 bits nativement, les opérations sur Decimal128 sont émulées. Pour cette raison, Decimal128 fonctionne significativement plus lentement que Decimal32 / Decimal64.
-
-## Opérations et type de résultat {#operations-and-result-type}
-
-Les opérations binaires sur le résultat décimal dans le type de résultat plus large (avec n'importe quel ordre d'arguments).
-
--   `Decimal64(S1) <op> Decimal32(S2) -> Decimal64(S)`
--   `Decimal128(S1) <op> Decimal32(S2) -> Decimal128(S)`
--   `Decimal128(S1) <op> Decimal64(S2) -> Decimal128(S)`
-
-Règles pour l'échelle:
-
--   ajouter, soustraire: S = max (S1, S2).
--   multuply: S = S1 + S2.
--   diviser: S = S1.
-
-Pour des opérations similaires entre décimal et entier, le résultat est Décimal de la même taille qu'un argument.
-
-Les opérations entre Decimal et Float32 / Float64 ne sont pas définies. Si vous en avez besoin, vous pouvez explicitement lancer l'un des arguments en utilisant les builtins toDecimal32, toDecimal64, toDecimal128 ou toFloat32, toFloat64. Gardez à l'esprit que le résultat perdra de la précision et que la conversion de type est une opération coûteuse en calcul.
-
-Certaines fonctions sur le résultat de retour décimal comme Float64 (par exemple, var ou stddev). Les calculs intermédiaires peuvent toujours être effectués en décimal, ce qui peut conduire à des résultats différents entre les entrées Float64 et Decimal avec les mêmes valeurs.
-
-## Contrôles De Débordement {#overflow-checks}
-
-Pendant les calculs sur Décimal, des débordements entiers peuvent se produire. Les chiffres excessifs dans une fraction sont éliminés (non arrondis). Les chiffres excessifs dans la partie entière conduiront à une exception.
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(2, 4) AS x, x / 3
-```
-
-``` text
-┌──────x─┬─divide(toDecimal32(2, 4), 3)─┐
-│ 2.0000 │                       0.6666 │
-└────────┴──────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, x * x
-```
-
-``` text
-DB::Exception: Scale is out of bounds.
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, 6 * x
-```
-
-``` text
-DB::Exception: Decimal math overflow.
-```
-
-Les contrôles de débordement entraînent un ralentissement des opérations. S'il est connu que les débordements ne sont pas possibles, il est logique de désactiver les contrôles en utilisant `decimal_check_overflow` paramètre. Lorsque des contrôles sont désactivés et le débordement se produit, le résultat sera faux:
-
-``` sql
-SET decimal_check_overflow = 0;
-SELECT toDecimal32(4.2, 8) AS x, 6 * x
-```
-
-``` text
-┌──────────x─┬─multiply(6, toDecimal32(4.2, 8))─┐
-│ 4.20000000 │                     -17.74967296 │
-└────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-Les contrôles de débordement se produisent non seulement sur les opérations arithmétiques mais aussi sur la comparaison de valeurs:
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32(1, 8) < 100
-```
-
-``` text
-DB::Exception: Can't compare.
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/decimal/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/index.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/index.md
deleted file mode 100644
index 7e11f9a8a68..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Domaine
-toc_priority: 56
-toc_title: "Aper\xE7u"
----
-
-# Domaine {#domains}
-
-Les domaines sont des types spéciaux qui ajoutent des fonctionnalités supplémentaires au sommet du type de base existant, mais en laissant le format on-wire et on-disc du type de données sous-jacent intact. À l'heure actuelle, ClickHouse ne prend pas en charge les domaines définis par l'utilisateur.
-
-Vous pouvez utiliser des domaines partout type de base correspondant peut être utilisé, par exemple:
-
--   Créer une colonne d'un type de domaine
--   Valeurs de lecture / écriture depuis / vers la colonne de domaine
--   L'utiliser comme un indice si un type de base peut être utilisée comme un indice
--   Fonctions d'appel avec des valeurs de colonne de domaine
-
-### Fonctionnalités supplémentaires des domaines {#extra-features-of-domains}
-
--   Nom de type de colonne explicite dans `SHOW CREATE TABLE` ou `DESCRIBE TABLE`
--   Entrée du format convivial avec `INSERT INTO domain_table(domain_column) VALUES(...)`
--   Sortie au format convivial pour `SELECT domain_column FROM domain_table`
--   Chargement de données à partir d'une source externe dans un format convivial: `INSERT INTO domain_table FORMAT CSV ...`
-
-### Limitation {#limitations}
-
--   Impossible de convertir la colonne d'index du type de base en type de domaine via `ALTER TABLE`.
--   Impossible de convertir implicitement des valeurs de chaîne en valeurs de domaine lors de l'insertion de données d'une autre colonne ou table.
--   Le domaine n'ajoute aucune contrainte sur les valeurs stockées.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/domains/overview) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/ipv4.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/ipv4.md
deleted file mode 100644
index 12895992e77..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/ipv4.md
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: IPv4
----
-
-## IPv4 {#ipv4}
-
-`IPv4` est un domaine basé sur `UInt32` tapez et sert de remplacement typé pour stocker des valeurs IPv4. Il fournit un stockage compact avec le format d'entrée-sortie convivial et les informations de type de colonne sur l'inspection.
-
-### Utilisation De Base {#basic-usage}
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv4) ENGINE = MergeTree() ORDER BY url;
-
-DESCRIBE TABLE hits;
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─type───┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┐
-│ url  │ String │              │                    │         │                  │
-│ from │ IPv4   │              │                    │         │                  │
-└──────┴────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┘
-```
-
-Ou vous pouvez utiliser le domaine IPv4 comme clé:
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv4) ENGINE = MergeTree() ORDER BY from;
-```
-
-`IPv4` le domaine prend en charge le format d'entrée personnalisé en tant que chaînes IPv4:
-
-``` sql
-INSERT INTO hits (url, from) VALUES ('https://wikipedia.org', '116.253.40.133')('https://clickhouse.tech', '183.247.232.58')('https://clickhouse.tech/docs/en/', '116.106.34.242');
-
-SELECT * FROM hits;
-```
-
-``` text
-┌─url────────────────────────────────┬───────────from─┐
-│ https://clickhouse.tech/docs/en/ │ 116.106.34.242 │
-│ https://wikipedia.org              │ 116.253.40.133 │
-│ https://clickhouse.tech          │ 183.247.232.58 │
-└────────────────────────────────────┴────────────────┘
-```
-
-Les valeurs sont stockées sous forme binaire compacte:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(from), hex(from) FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(from)─┬─hex(from)─┐
-│ IPv4             │ B7F7E83A  │
-└──────────────────┴───────────┘
-```
-
-Les valeurs de domaine ne sont pas implicitement convertibles en types autres que `UInt32`.
-Si vous voulez convertir `IPv4` valeur à une chaîne, vous devez le faire explicitement avec `IPv4NumToString()` fonction:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(s), IPv4NumToString(from) as s FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-    ┌─toTypeName(IPv4NumToString(from))─┬─s──────────────┐
-    │ String                            │ 183.247.232.58 │
-    └───────────────────────────────────┴────────────────┘
-
-Ou coulé à un `UInt32` valeur:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(i), CAST(from as UInt32) as i FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST(from, 'UInt32'))─┬──────────i─┐
-│ UInt32                           │ 3086477370 │
-└──────────────────────────────────┴────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/domains/ipv4) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/ipv6.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/ipv6.md
deleted file mode 100644
index 77510a950cb..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/domains/ipv6.md
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: IPv6
----
-
-## IPv6 {#ipv6}
-
-`IPv6` est un domaine basé sur `FixedString(16)` tapez et sert de remplacement typé pour stocker des valeurs IPv6. Il fournit un stockage compact avec le format d'entrée-sortie convivial et les informations de type de colonne sur l'inspection.
-
-### Utilisation De Base {#basic-usage}
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv6) ENGINE = MergeTree() ORDER BY url;
-
-DESCRIBE TABLE hits;
-```
-
-``` text
-┌─name─┬─type───┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┐
-│ url  │ String │              │                    │         │                  │
-│ from │ IPv6   │              │                    │         │                  │
-└──────┴────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┘
-```
-
-Ou vous pouvez utiliser `IPv6` domaine comme l'un des principaux:
-
-``` sql
-CREATE TABLE hits (url String, from IPv6) ENGINE = MergeTree() ORDER BY from;
-```
-
-`IPv6` le domaine prend en charge l'entrée personnalisée en tant que chaînes IPv6:
-
-``` sql
-INSERT INTO hits (url, from) VALUES ('https://wikipedia.org', '2a02:aa08:e000:3100::2')('https://clickhouse.tech', '2001:44c8:129:2632:33:0:252:2')('https://clickhouse.tech/docs/en/', '2a02:e980:1e::1');
-
-SELECT * FROM hits;
-```
-
-``` text
-┌─url────────────────────────────────┬─from──────────────────────────┐
-│ https://clickhouse.tech          │ 2001:44c8:129:2632:33:0:252:2 │
-│ https://clickhouse.tech/docs/en/ │ 2a02:e980:1e::1               │
-│ https://wikipedia.org              │ 2a02:aa08:e000:3100::2        │
-└────────────────────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Les valeurs sont stockées sous forme binaire compacte:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(from), hex(from) FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(from)─┬─hex(from)────────────────────────┐
-│ IPv6             │ 200144C8012926320033000002520002 │
-└──────────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-Les valeurs de domaine ne sont pas implicitement convertibles en types autres que `FixedString(16)`.
-Si vous voulez convertir `IPv6` valeur à une chaîne, vous devez le faire explicitement avec `IPv6NumToString()` fonction:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(s), IPv6NumToString(from) as s FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(IPv6NumToString(from))─┬─s─────────────────────────────┐
-│ String                            │ 2001:44c8:129:2632:33:0:252:2 │
-└───────────────────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Ou coulé à un `FixedString(16)` valeur:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(i), CAST(from as FixedString(16)) as i FROM hits LIMIT 1;
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST(from, 'FixedString(16)'))─┬─i───────┐
-│ FixedString(16)                           │  ��� │
-└───────────────────────────────────────────┴─────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/domains/ipv6) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/enum.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/enum.md
deleted file mode 100644
index b9751c1c804..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/enum.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 50
-toc_title: Enum
----
-
-# Enum {#enum}
-
-Type énuméré composé de valeurs nommées.
-
-Les valeurs nommées doivent être déclarées comme `'string' = integer` pair. ClickHouse ne stocke que des nombres, mais prend en charge les opérations avec les valeurs à travers leurs noms.
-
-Supports ClickHouse:
-
--   8-bit `Enum`. Il peut contenir jusqu'à 256 valeurs énumérées dans le `[-128, 127]` gamme.
--   16 bits `Enum`. Il peut contenir jusqu'à 65 536 valeurs énumérées dans le `[-32768, 32767]` gamme.
-
-Clickhouse choisit automatiquement le type de `Enum` lorsque les données sont insérées. Vous pouvez également utiliser `Enum8` ou `Enum16` types pour être sûr de la taille de stockage.
-
-## Exemples D'Utilisation {#usage-examples}
-
-Ici, nous créons une table avec une `Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)` type de colonne:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_enum
-(
-    x Enum('hello' = 1, 'world' = 2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-Colonne `x` ne peut stocker que les valeurs répertoriées dans la définition de type: `'hello'` ou `'world'`. Si vous essayez d'enregistrer une autre valeur, ClickHouse déclenchera une exception. Taille 8 bits pour cela `Enum` est choisi automatiquement.
-
-``` sql
-INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello')
-```
-
-``` text
-Ok.
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO t_enum values('a')
-```
-
-``` text
-Exception on client:
-Code: 49. DB::Exception: Unknown element 'a' for type Enum('hello' = 1, 'world' = 2)
-```
-
-Lorsque vous interrogez des données de la table, ClickHouse affiche les valeurs de chaîne de `Enum`.
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_enum
-```
-
-``` text
-┌─x─────┐
-│ hello │
-│ world │
-│ hello │
-└───────┘
-```
-
-Si vous avez besoin de voir les équivalents numériques des lignes, vous devez `Enum` valeur en type entier.
-
-``` sql
-SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum
-```
-
-``` text
-┌─CAST(x, 'Int8')─┐
-│               1 │
-│               2 │
-│               1 │
-└─────────────────┘
-```
-
-Pour créer une valeur d'Enum dans une requête, vous devez également utiliser `CAST`.
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(CAST('a', 'Enum(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST('a', 'Enum(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))─┐
-│ Enum8('a' = 1, 'b' = 2)                             │
-└─────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Règles générales et utilisation {#general-rules-and-usage}
-
-Chacune des valeurs se voit attribuer un nombre dans la plage `-128 ... 127` pour `Enum8` ou dans la gamme `-32768 ... 32767` pour `Enum16`. Toutes les chaînes et les nombres doivent être différents. Une chaîne vide est autorisé. Si ce type est spécifié (dans une définition de table), les nombres peuvent être dans un ordre arbitraire. Toutefois, l'ordre n'a pas d'importance.
-
-Ni la chaîne ni la valeur numérique dans un `Enum` peut être [NULL](../../sql-reference/syntax.md).
-
-Un `Enum` peut être contenue dans [Nullable](nullable.md) type. Donc, si vous créez une table en utilisant la requête
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_enum_nullable
-(
-    x Nullable( Enum8('hello' = 1, 'world' = 2) )
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-il peut stocker non seulement des `'hello'` et `'world'`, mais `NULL`, ainsi.
-
-``` sql
-INSERT INTO t_enum_nullable Values('hello'),('world'),(NULL)
-```
-
-Dans la mémoire RAM, un `Enum` la colonne est stockée dans la même manière que `Int8` ou `Int16` des valeurs numériques correspondantes.
-
-Lors de la lecture sous forme de texte, ClickHouse analyse la valeur sous forme de chaîne et recherche la chaîne correspondante à partir de l'ensemble des valeurs Enum. Si elle n'est pas trouvée, une exception est levée. Lors de la lecture au format texte, la chaîne est lue et la valeur numérique correspondante est recherchée. Une exception sera levée si il n'est pas trouvé.
-Lors de l'écriture sous forme de texte, il écrit la valeur correspondante de la chaîne. Si les données de colonne contiennent des déchets (nombres qui ne proviennent pas de l'ensemble valide), une exception est levée. Lors de la lecture et de l'écriture sous forme binaire, cela fonctionne de la même manière que pour les types de données Int8 et Int16.
-La valeur implicite par défaut est la valeur avec le numéro le plus bas.
-
-Lors `ORDER BY`, `GROUP BY`, `IN`, `DISTINCT` et ainsi de suite, les Énumérations se comportent de la même façon que les nombres correspondants. Par exemple, ORDER BY les trie numériquement. Les opérateurs d'égalité et de comparaison fonctionnent de la même manière sur les énumérations que sur les valeurs numériques sous-jacentes.
-
-Les valeurs Enum ne peuvent pas être comparées aux nombres. Les Enums peuvent être comparés à une chaîne constante. Si la chaîne comparée à n'est pas une valeur valide pour L'énumération, une exception sera levée. L'opérateur est pris en charge avec l'Enum sur le côté gauche, et un ensemble de chaînes sur le côté droit. Les chaînes sont les valeurs de L'énumération correspondante.
-
-Most numeric and string operations are not defined for Enum values, e.g. adding a number to an Enum or concatenating a string to an Enum.
-Cependant, L'énumération a un naturel `toString` fonction qui renvoie sa valeur de chaîne.
-
-Les valeurs Enum sont également convertibles en types numériques en utilisant `toT` fonction, où T est un type numérique. Lorsque T correspond au type numérique sous-jacent de l'énumération, cette conversion est à coût nul.
-Le type Enum peut être modifié sans coût en utilisant ALTER, si seulement l'ensemble des valeurs est modifié. Il est possible d'ajouter et de supprimer des membres de L'énumération en utilisant ALTER (la suppression n'est sûre que si la valeur supprimée n'a jamais été utilisée dans la table). À titre de sauvegarde, la modification de la valeur numérique d'un membre Enum précédemment défini lancera une exception.
-
-En utilisant ALTER, il est possible de changer un Enum8 en Enum16 ou vice versa, tout comme changer un Int8 en Int16.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/enum/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/fixedstring.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/fixedstring.md
deleted file mode 100644
index 5ba09187581..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/fixedstring.md
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: FixedString (N)
----
-
-# Fixedstring {#fixedstring}
-
-Une chaîne de longueur fixe de `N` octets (ni caractères ni points de code).
-
-Pour déclarer une colonne de `FixedString` tapez, utilisez la syntaxe suivante:
-
-``` sql
-<column_name> FixedString(N)
-```
-
-Où `N` est un nombre naturel.
-
-Le `FixedString` type est efficace lorsque les données ont la longueur de précisément `N` octet. Dans tous les autres cas, il est susceptible de réduire l'efficacité.
-
-Exemples de valeurs qui peuvent être stockées efficacement dans `FixedString`-tapé colonnes:
-
--   La représentation binaire des adresses IP (`FixedString(16)` pour IPv6).
--   Language codes (ru_RU, en_US … ).
--   Currency codes (USD, RUB … ).
--   Représentation binaire des hachages (`FixedString(16)` pour MD5, `FixedString(32)` pour SHA256).
-
-Pour stocker les valeurs UUID, utilisez [UUID](uuid.md) type de données.
-
-Lors de l'insertion des données, ClickHouse:
-
--   Complète une chaîne avec des octets null si la chaîne contient moins de `N` octet.
--   Jette le `Too large value for FixedString(N)` exception si la chaîne contient plus de `N` octet.
-
-Lors de la sélection des données, ClickHouse ne supprime pas les octets nuls à la fin de la chaîne. Si vous utilisez le `WHERE` clause, vous devez ajouter des octets null manuellement pour `FixedString` valeur. L'exemple suivant illustre l'utilisation de l' `WHERE` la clause de `FixedString`.
-
-Considérons le tableau suivant avec le seul `FixedString(2)` colonne:
-
-``` text
-┌─name──┐
-│ b     │
-└───────┘
-```
-
-Requête `SELECT * FROM FixedStringTable WHERE a = 'b'` ne renvoie aucune donnée en conséquence. Nous devrions compléter le modèle de filtre avec des octets nuls.
-
-``` sql
-SELECT * FROM FixedStringTable
-WHERE a = 'b\0'
-```
-
-``` text
-┌─a─┐
-│ b │
-└───┘
-```
-
-Ce comportement diffère de MySQL pour le `CHAR` type (où les chaînes sont remplies d'espaces et les espaces sont supprimés pour la sortie).
-
-À noter que la longueur de la `FixedString(N)` la valeur est constante. Le [longueur](../../sql-reference/functions/array-functions.md#array_functions-length) la fonction renvoie `N` même si l' `FixedString(N)` la valeur est remplie uniquement avec des octets [vide](../../sql-reference/functions/string-functions.md#empty) la fonction renvoie `1` dans ce cas.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/fixedstring/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/float.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/float.md
deleted file mode 100644
index b269b930110..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/float.md
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: Float32, Float64
----
-
-# Float32, Float64 {#float32-float64}
-
-[Les nombres à virgule flottante](https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754).
-
-Les Types sont équivalents aux types de C:
-
--   `Float32` - `float`
--   `Float64` - `double`
-
-Nous vous recommandons de stocker les données sous forme entière chaque fois que possible. Par exemple, convertissez des nombres de précision fixes en valeurs entières, telles que des montants monétaires ou des temps de chargement de page en millisecondes.
-
-## Utilisation de nombres à virgule flottante {#using-floating-point-numbers}
-
--   Calculs avec des nombres à virgule flottante peut produire une erreur d'arrondi.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT 1 - 0.9
-```
-
-``` text
-┌───────minus(1, 0.9)─┐
-│ 0.09999999999999998 │
-└─────────────────────┘
-```
-
--   Le résultat du calcul dépend de la méthode de calcul (le type de processeur et de l'architecture du système informatique).
--   Les calculs à virgule flottante peuvent entraîner des nombres tels que l'infini (`Inf`) et “not-a-number” (`NaN`). Cela doit être pris en compte lors du traitement des résultats de calculs.
--   Lors de l'analyse de nombres à virgule flottante à partir de texte, le résultat peut ne pas être le nombre représentable par machine le plus proche.
-
-## NaN et Inf {#data_type-float-nan-inf}
-
-Contrairement à SQL standard, ClickHouse prend en charge les catégories suivantes de nombres à virgule flottante:
-
--   `Inf` – Infinity.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT 0.5 / 0
-```
-
-``` text
-┌─divide(0.5, 0)─┐
-│            inf │
-└────────────────┘
-```
-
--   `-Inf` – Negative infinity.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT -0.5 / 0
-```
-
-``` text
-┌─divide(-0.5, 0)─┐
-│            -inf │
-└─────────────────┘
-```
-
--   `NaN` – Not a number.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT 0 / 0
-```
-
-``` text
-┌─divide(0, 0)─┐
-│          nan │
-└──────────────┘
-```
-
-    See the rules for `NaN` sorting in the section [ORDER BY clause](../sql_reference/statements/select/order-by.md).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/float/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/index.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/index.md
deleted file mode 100644
index 887e2efd69f..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Types De Donn\xE9es"
-toc_priority: 37
-toc_title: Introduction
----
-
-# Types De Données {#data_types}
-
-ClickHouse peut stocker différents types de données dans des cellules de table.
-
-Cette section décrit les types de données pris en charge et les considérations spéciales pour les utiliser et/ou les implémenter le cas échéant.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/int-uint.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/int-uint.md
deleted file mode 100644
index 9b196c164a4..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/int-uint.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64
----
-
-# UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64 {#uint8-uint16-uint32-uint64-int8-int16-int32-int64}
-
-Entiers de longueur fixe, avec ou sans signe.
-
-## Plages Int {#int-ranges}
-
--   Int8 - \[-128: 127\]
--   Int16 - \[-32768: 32767\]
--   Int32 - \[-2147483648: 2147483647\]
--   Int64 - \[-9223372036854775808: 9223372036854775807\]
-
-## Plages Uint {#uint-ranges}
-
--   UInt8 - \[0: 255\]
--   UInt16 - \[0: 65535\]
--   UInt32- \[0: 4294967295\]
--   UInt64- \[0: 18446744073709551615\]
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/int_uint/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/nested-data-structures/index.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/nested-data-structures/index.md
deleted file mode 100644
index 528e0bad0cd..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/nested-data-structures/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Structures De Donn\xE9es Imbriqu\xE9es"
-toc_hidden: true
-toc_priority: 54
-toc_title: "cach\xE9s"
----
-
-# Structures De Données Imbriquées {#nested-data-structures}
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nested_data_structures/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md
deleted file mode 100644
index 2805780de24..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md
+++ /dev/null
@@ -1,106 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 57
-toc_title: "Imbriqu\xE9e(Type1 Nom1, Nom2 Type2, ...)"
----
-
-# Nested(name1 Type1, Name2 Type2, …) {#nestedname1-type1-name2-type2}
-
-A nested data structure is like a table inside a cell. The parameters of a nested data structure – the column names and types – are specified the same way as in a [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md) requête. Chaque ligne de table peut correspondre à n'importe quel nombre de lignes dans une structure de données imbriquée.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-CREATE TABLE test.visits
-(
-    CounterID UInt32,
-    StartDate Date,
-    Sign Int8,
-    IsNew UInt8,
-    VisitID UInt64,
-    UserID UInt64,
-    ...
-    Goals Nested
-    (
-        ID UInt32,
-        Serial UInt32,
-        EventTime DateTime,
-        Price Int64,
-        OrderID String,
-        CurrencyID UInt32
-    ),
-    ...
-) ENGINE = CollapsingMergeTree(StartDate, intHash32(UserID), (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID), 8192, Sign)
-```
-
-Cet exemple déclare le `Goals` structure de données imbriquée, qui contient des données sur les conversions (objectifs atteints). Chaque ligne de la ‘visits’ table peut correspondre à zéro ou n'importe quel nombre de conversions.
-
-Un seul niveau d'imbrication est pris en charge. Les colonnes de structures imbriquées contenant des tableaux sont équivalentes à des tableaux multidimensionnels, elles ont donc un support limité (il n'y a pas de support pour stocker ces colonnes dans des tables avec le moteur MergeTree).
-
-Dans la plupart des cas, lorsque vous travaillez avec une structure de données imbriquée, ses colonnes sont spécifiées avec des noms de colonnes séparés par un point. Ces colonnes constituent un tableau de types correspondants. Tous les tableaux de colonnes d'une structure de données imbriquée unique ont la même longueur.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    Goals.ID,
-    Goals.EventTime
-FROM test.visits
-WHERE CounterID = 101500 AND length(Goals.ID) < 5
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─Goals.ID───────────────────────┬─Goals.EventTime───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ [1073752,591325,591325]        │ ['2014-03-17 16:38:10','2014-03-17 16:38:48','2014-03-17 16:42:27']                       │
-│ [1073752]                      │ ['2014-03-17 00:28:25']                                                                   │
-│ [1073752]                      │ ['2014-03-17 10:46:20']                                                                   │
-│ [1073752,591325,591325,591325] │ ['2014-03-17 13:59:20','2014-03-17 22:17:55','2014-03-17 22:18:07','2014-03-17 22:18:51'] │
-│ []                             │ []                                                                                        │
-│ [1073752,591325,591325]        │ ['2014-03-17 11:37:06','2014-03-17 14:07:47','2014-03-17 14:36:21']                       │
-│ []                             │ []                                                                                        │
-│ []                             │ []                                                                                        │
-│ [591325,1073752]               │ ['2014-03-17 00:46:05','2014-03-17 00:46:05']                                             │
-│ [1073752,591325,591325,591325] │ ['2014-03-17 13:28:33','2014-03-17 13:30:26','2014-03-17 18:51:21','2014-03-17 18:51:45'] │
-└────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Il est plus facile de penser à une structure de données imbriquée comme un ensemble de plusieurs tableaux de colonnes de la même longueur.
-
-Le seul endroit où une requête SELECT peut spécifier le nom d'une structure de données imbriquée entière au lieu de colonnes individuelles est la clause de jointure de tableau. Pour plus d'informations, voir “ARRAY JOIN clause”. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    Goal.ID,
-    Goal.EventTime
-FROM test.visits
-ARRAY JOIN Goals AS Goal
-WHERE CounterID = 101500 AND length(Goals.ID) < 5
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─Goal.ID─┬──────Goal.EventTime─┐
-│ 1073752 │ 2014-03-17 16:38:10 │
-│  591325 │ 2014-03-17 16:38:48 │
-│  591325 │ 2014-03-17 16:42:27 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 00:28:25 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 10:46:20 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 13:59:20 │
-│  591325 │ 2014-03-17 22:17:55 │
-│  591325 │ 2014-03-17 22:18:07 │
-│  591325 │ 2014-03-17 22:18:51 │
-│ 1073752 │ 2014-03-17 11:37:06 │
-└─────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Vous ne pouvez pas effectuer SELECT pour une structure de données imbriquée entière. Vous ne pouvez lister explicitement que les colonnes individuelles qui en font partie.
-
-Pour une requête INSERT, vous devez passer tous les tableaux de colonnes composant d'une structure de données imbriquée séparément (comme s'il s'agissait de tableaux de colonnes individuels). Au cours de l'insertion, le système vérifie qu'ils ont la même longueur.
-
-Pour une requête DESCRIBE, les colonnes d'une structure de données imbriquée sont répertoriées séparément de la même manière.
-
-La requête ALTER pour les éléments d'une structure de données imbriquée a des limites.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nested_data_structures/nested/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/nullable.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/nullable.md
deleted file mode 100644
index 6b37b571a96..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/nullable.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: Nullable
----
-
-# Nullable(typename) {#data_type-nullable}
-
-Permet de stocker marqueur spécial ([NULL](../../sql-reference/syntax.md)) qui dénote “missing value” aux valeurs normales autorisées par `TypeName`. Par exemple, un `Nullable(Int8)` type colonne peut stocker `Int8` type de valeurs, et les lignes qui n'ont pas de valeur magasin `NULL`.
-
-Pour un `TypeName` vous ne pouvez pas utiliser les types de données composites [Tableau](array.md) et [Tuple](tuple.md). Les types de données composites peuvent contenir `Nullable` valeurs de type, telles que `Array(Nullable(Int8))`.
-
-A `Nullable` le champ type ne peut pas être inclus dans les index de table.
-
-`NULL` est la valeur par défaut pour tout `Nullable` type, sauf indication contraire dans la configuration du serveur ClickHouse.
-
-## Caractéristiques De Stockage {#storage-features}
-
-Stocker `Nullable` valeurs de type dans une colonne de table, ClickHouse utilise un fichier séparé avec `NULL` masques en plus du fichier normal avec des valeurs. Les entrées du fichier masks permettent à ClickHouse de faire la distinction entre `NULL` et une valeur par défaut du type de données correspondant pour chaque ligne de table. En raison d'un fichier supplémentaire, `Nullable` colonne consomme de l'espace de stockage supplémentaire par rapport à une normale similaire.
-
-!!! info "Note"
-    Utiliser `Nullable` affecte presque toujours négativement les performances, gardez cela à l'esprit lors de la conception de vos bases de données.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_null(x Int8, y Nullable(Int8)) ENGINE TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO t_null VALUES (1, NULL), (2, 3)
-```
-
-``` sql
-SELECT x + y FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─plus(x, y)─┐
-│       ᴺᵁᴸᴸ │
-│          5 │
-└────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/nullable/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
deleted file mode 100644
index 81fcd67cfae..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# SimpleAggregateFunction {#data-type-simpleaggregatefunction}
-
-`SimpleAggregateFunction(name, types_of_arguments…)` le type de données stocke la valeur actuelle de la fonction d'agrégat et ne stocke pas son état complet comme [`AggregateFunction`](aggregatefunction.md) faire. Cette optimisation peut être appliquée aux fonctions pour lesquelles la propriété suivante est conservée: le résultat de l'application d'une fonction `f` pour un ensemble de lignes `S1 UNION ALL S2` peut être obtenu en appliquant `f` pour les parties de la ligne définie séparément, puis à nouveau l'application `f` pour les résultats: `f(S1 UNION ALL S2) = f(f(S1) UNION ALL f(S2))`. Cette propriété garantit que les résultats d'agrégation partielle sont suffisants pour calculer le combiné, de sorte que nous n'avons pas à stocker et traiter de données supplémentaires.
-
-Les fonctions d'agrégation suivantes sont prises en charge:
-
--   [`any`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-any)
--   [`anyLast`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#anylastx)
--   [`min`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-min)
--   [`max`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-max)
--   [`sum`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum)
--   [`groupBitAnd`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitand)
--   [`groupBitOr`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitor)
--   [`groupBitXor`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitxor)
-
-Les valeurs de la `SimpleAggregateFunction(func, Type)` regarder et stockées de la même manière que `Type`, de sorte que vous n'avez pas besoin d'appliquer des fonctions avec `-Merge`/`-State` suffixe. `SimpleAggregateFunction` a de meilleures performances que `AggregateFunction` avec la même fonction d'agrégation.
-
-**Paramètre**
-
--   Nom de la fonction d'agrégation.
--   Types des arguments de la fonction d'agrégation.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    column1 SimpleAggregateFunction(sum, UInt64),
-    column2 SimpleAggregateFunction(any, String)
-) ENGINE = ...
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/simpleaggregatefunction/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md
deleted file mode 100644
index c3ba5e42ba1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Expression
----
-
-# Expression {#expression}
-
-Les Expressions sont utilisées pour représenter des lambdas dans des fonctions d'ordre Élevé.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/expression/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/index.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/index.md
deleted file mode 100644
index 6d292dc522e..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "Types De Donn\xE9es Sp\xE9ciaux"
-toc_hidden: true
-toc_priority: 55
-toc_title: "cach\xE9s"
----
-
-# Types De Données Spéciaux {#special-data-types}
-
-Les valeurs de type de données spéciales ne peuvent pas être sérialisées pour l'enregistrement dans une table ou la sortie dans les résultats de la requête, mais peuvent être utilisées comme résultat intermédiaire lors de l'exécution de la requête.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md
deleted file mode 100644
index 464de8a10ab..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: Intervalle
----
-
-# Intervalle {#data-type-interval}
-
-Famille de types de données représentant des intervalles d'heure et de date. Les types de la [INTERVAL](../../../sql-reference/operators/index.md#operator-interval) opérateur.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    `Interval` les valeurs de type de données ne peuvent pas être stockées dans les tables.
-
-Structure:
-
--   Intervalle de temps en tant que valeur entière non signée.
--   Type de l'intervalle.
-
-Types d'intervalles pris en charge:
-
--   `SECOND`
--   `MINUTE`
--   `HOUR`
--   `DAY`
--   `WEEK`
--   `MONTH`
--   `QUARTER`
--   `YEAR`
-
-Pour chaque type d'intervalle, il existe un type de données distinct. Par exemple, l' `DAY` l'intervalle correspond au `IntervalDay` type de données:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(INTERVAL 4 DAY)
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(toIntervalDay(4))─┐
-│ IntervalDay                  │
-└──────────────────────────────┘
-```
-
-## Utilisation Remarques {#data-type-interval-usage-remarks}
-
-Vous pouvez utiliser `Interval`-tapez des valeurs dans des opérations arithmétiques avec [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) et [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)-type de valeurs. Par exemple, vous pouvez ajouter 4 jours à l'heure actuelle:
-
-``` sql
-SELECT now() as current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY
-```
-
-``` text
-┌───current_date_time─┬─plus(now(), toIntervalDay(4))─┐
-│ 2019-10-23 10:58:45 │           2019-10-27 10:58:45 │
-└─────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-Les intervalles avec différents types ne peuvent pas être combinés. Vous ne pouvez pas utiliser des intervalles comme `4 DAY 1 HOUR`. Spécifiez des intervalles en unités inférieures ou égales à la plus petite unité de l'intervalle, par exemple, l'intervalle `1 day and an hour` l'intervalle peut être exprimée comme `25 HOUR` ou `90000 SECOND`.
-
-Vous ne pouvez pas effectuer d'opérations arithmétiques avec `Interval`- tapez des valeurs, mais vous pouvez ajouter des intervalles de différents types par conséquent aux valeurs dans `Date` ou `DateTime` types de données. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR
-```
-
-``` text
-┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐
-│ 2019-10-23 11:16:28 │                                    2019-10-27 14:16:28 │
-└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-La requête suivante provoque une exception:
-
-``` sql
-select now() AS current_date_time, current_date_time + (INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR)
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 19.14.1):
-Code: 43. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Wrong argument types for function plus: if one argument is Interval, then another must be Date or DateTime..
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [INTERVAL](../../../sql-reference/operators/index.md#operator-interval) opérateur
--   [toInterval](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#function-tointerval) type fonctions de conversion
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md
deleted file mode 100644
index 2e3d76b7207..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/nothing.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: Rien
----
-
-# Rien {#nothing}
-
-Le seul but de ce type de données est de représenter les cas où une valeur n'est pas prévu. Donc vous ne pouvez pas créer un `Nothing` type de valeur.
-
-Par exemple, littéral [NULL](../../../sql-reference/syntax.md#null-literal) a type de `Nullable(Nothing)`. Voir plus sur [Nullable](../../../sql-reference/data-types/nullable.md).
-
-Le `Nothing` type peut également être utilisé pour désigner des tableaux vides:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(array())
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(array())─┐
-│ Array(Nothing)      │
-└─────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/nothing/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/set.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/set.md
deleted file mode 100644
index 8f50175bb6b..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/special-data-types/set.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: "D\xE9finir"
----
-
-# Définir {#set}
-
-Utilisé pour la moitié droite d'un [IN](../../operators/in.md#select-in-operators) expression.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/special_data_types/set/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/string.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/string.md
deleted file mode 100644
index b82e1fe6c69..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/string.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: "Cha\xEEne"
----
-
-# Chaîne {#string}
-
-Les chaînes d'une longueur arbitraire. La longueur n'est pas limitée. La valeur peut contenir un ensemble arbitraire d'octets, y compris des octets nuls.
-Le type de chaîne remplace les types VARCHAR, BLOB, CLOB et autres provenant d'autres SGBD.
-
-## Encodage {#encodings}
-
-ClickHouse n'a pas le concept d'encodages. Les chaînes peuvent contenir un ensemble arbitraire d'octets, qui sont stockés et sortis tels quels.
-Si vous avez besoin de stocker des textes, nous vous recommandons d'utiliser L'encodage UTF-8. À tout le moins, si votre terminal utilise UTF-8 (comme recommandé), vous pouvez lire et écrire vos valeurs sans effectuer de conversions.
-De même, certaines fonctions pour travailler avec des chaînes ont des variations distinctes qui fonctionnent sous l'hypothèse que la chaîne contient un ensemble d'octets représentant un texte codé en UTF-8.
-Par exemple, l' ‘length’ fonction calcule la longueur de la chaîne en octets, tandis que le ‘lengthUTF8’ la fonction calcule la longueur de la chaîne en points de code Unicode, en supposant que la valeur est encodée en UTF-8.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/string/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/tuple.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/tuple.md
deleted file mode 100644
index ab9db735181..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/tuple.md
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 53
-toc_title: Tuple (T1, T2,...)
----
-
-# Tuple(t1, T2, …) {#tuplet1-t2}
-
-Un n-uplet d'éléments, chacun ayant une personne [type](index.md#data_types).
-
-Les Tuples sont utilisés pour le regroupement temporaire de colonnes. Les colonnes peuvent être regroupées lorsqu'une expression IN est utilisée dans une requête et pour spécifier certains paramètres formels des fonctions lambda. Pour plus d'informations, voir les sections [Dans les opérateurs](../../sql-reference/operators/in.md) et [Des fonctions d'ordre supérieur](../../sql-reference/functions/higher-order-functions.md).
-
-Les Tuples peuvent être le résultat d'une requête. Dans ce cas, pour les formats de texte autres que JSON, les valeurs sont séparées par des virgules entre parenthèses. Dans les formats JSON, les tuples sont sortis sous forme de tableaux (entre crochets).
-
-## La création d'un Tuple {#creating-a-tuple}
-
-Vous pouvez utiliser une fonction pour créer un tuple:
-
-``` sql
-tuple(T1, T2, ...)
-```
-
-Exemple de création d'un tuple:
-
-``` sql
-SELECT tuple(1,'a') AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x───────┬─toTypeName(tuple(1, 'a'))─┐
-│ (1,'a') │ Tuple(UInt8, String)      │
-└─────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-## Utilisation de Types de données {#working-with-data-types}
-
-Lors de la création d'un tuple à la volée, ClickHouse détecte automatiquement le type de chaque argument comme le minimum des types qui peuvent stocker la valeur de l'argument. Si l'argument est [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal) le type de l'élément tuple est [Nullable](nullable.md).
-
-Exemple de détection automatique de type de données:
-
-``` sql
-SELECT tuple(1, NULL) AS x, toTypeName(x)
-```
-
-``` text
-┌─x────────┬─toTypeName(tuple(1, NULL))──────┐
-│ (1,NULL) │ Tuple(UInt8, Nullable(Nothing)) │
-└──────────┴─────────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/tuple/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/data-types/uuid.md b/docs/fr/sql-reference/data-types/uuid.md
deleted file mode 100644
index 60973a3f855..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/data-types/uuid.md
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: UUID
----
-
-# UUID {#uuid-data-type}
-
-Un identifiant unique universel (UUID) est un numéro de 16 octets utilisé pour identifier les enregistrements. Pour plus d'informations sur L'UUID, voir [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Universally_unique_identifier).
-
-L'exemple de valeur de type UUID est représenté ci-dessous:
-
-``` text
-61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0
-```
-
-Si vous ne spécifiez pas la valeur de la colonne UUID lors de l'insertion d'un nouvel enregistrement, la valeur UUID est remplie avec zéro:
-
-``` text
-00000000-0000-0000-0000-000000000000
-```
-
-## Comment générer {#how-to-generate}
-
-Pour générer la valeur UUID, ClickHouse fournit [generateUUIDv4](../../sql-reference/functions/uuid-functions.md) fonction.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-**Exemple 1**
-
-Cet exemple montre la création d'une table avec la colonne de type UUID et l'insertion d'une valeur dans la table.
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_uuid (x UUID, y String) ENGINE=TinyLog
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'Example 1'
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_uuid
-```
-
-``` text
-┌────────────────────────────────────x─┬─y─────────┐
-│ 417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50 │ Example 1 │
-└──────────────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-**Exemple 2**
-
-Dans cet exemple, la valeur de la colonne UUID n'est pas spécifiée lors de l'insertion d'un nouvel enregistrement.
-
-``` sql
-INSERT INTO t_uuid (y) VALUES ('Example 2')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_uuid
-```
-
-``` text
-┌────────────────────────────────────x─┬─y─────────┐
-│ 417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50 │ Example 1 │
-│ 00000000-0000-0000-0000-000000000000 │ Example 2 │
-└──────────────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-## Restriction {#restrictions}
-
-Le type de données UUID ne prend en charge que les fonctions qui [Chaîne](string.md) type de données prend également en charge (par exemple, [min](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-min), [Max](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-max), et [compter](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-count)).
-
-Le type de données UUID n'est pas pris en charge par les opérations arithmétiques (par exemple, [ABS](../../sql-reference/functions/arithmetic-functions.md#arithm_func-abs)) ou des fonctions d'agrégation, comme [somme](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) et [avg](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/uuid/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md
deleted file mode 100644
index cc238f02f3a..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: "Dictionnaires hi\xE9rarchiques"
----
-
-# Dictionnaires Hiérarchiques {#hierarchical-dictionaries}
-
-Clickhouse prend en charge les dictionnaires hiérarchiques avec un [touche numérique](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict-numeric-key).
-
-Voici une structure hiérarchique:
-
-``` text
-0 (Common parent)
-│
-├── 1 (Russia)
-│   │
-│   └── 2 (Moscow)
-│       │
-│       └── 3 (Center)
-│
-└── 4 (Great Britain)
-    │
-    └── 5 (London)
-```
-
-Cette hiérarchie peut être exprimée comme la table de dictionnaire suivante.
-
-| id_région | région_parent | nom_région        |
-|------------|----------------|--------------------|
-| 1          | 0              | Russie             |
-| 2          | 1              | Moscou             |
-| 3          | 2              | Center             |
-| 4          | 0              | La Grande-Bretagne |
-| 5          | 4              | Londres            |
-
-Ce tableau contient une colonne `parent_region` qui contient la clé du parent le plus proche de l'élément.
-
-Clickhouse soutient le [hiérarchique](external-dicts-dict-structure.md#hierarchical-dict-attr) propriété pour [externe dictionnaire](index.md) attribut. Cette propriété vous permet de configurer le dictionnaire hiérarchique comme décrit ci-dessus.
-
-Le [dictGetHierarchy](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md#dictgethierarchy) la fonction vous permet d'obtenir la chaîne parent d'un élément.
-
-Pour notre exemple, la structure du dictionnaire peut être la suivante:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    <structure>
-        <id>
-            <name>region_id</name>
-        </id>
-
-        <attribute>
-            <name>parent_region</name>
-            <type>UInt64</type>
-            <null_value>0</null_value>
-            <hierarchical>true</hierarchical>
-        </attribute>
-
-        <attribute>
-            <name>region_name</name>
-            <type>String</type>
-            <null_value></null_value>
-        </attribute>
-
-    </structure>
-</dictionary>
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_hierarchical/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md
deleted file mode 100644
index 2569329fefd..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md
+++ /dev/null
@@ -1,407 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: "Stockage des dictionnaires en m\xE9moire"
----
-
-# Stockage des dictionnaires en mémoire {#dicts-external-dicts-dict-layout}
-
-Il existe une variété de façons de stocker les dictionnaires en mémoire.
-
-Nous vous recommandons [plat](#flat), [haché](#dicts-external_dicts_dict_layout-hashed) et [complex_key_hashed](#complex-key-hashed). qui fournissent la vitesse de traitement optimale.
-
-La mise en cache n'est pas recommandée en raison de performances potentiellement médiocres et de difficultés à sélectionner les paramètres optimaux. En savoir plus dans la section “[cache](#cache)”.
-
-Il existe plusieurs façons d'améliorer les performances du dictionnaire:
-
--   Appelez la fonction pour travailler avec le dictionnaire après `GROUP BY`.
--   Marquer les attributs à extraire comme injectifs. Un attribut est appelé injectif si différentes valeurs d'attribut correspondent à différentes clés. Alors, quand `GROUP BY` utilise une fonction qui récupère une valeur d'attribut par la clé, cette fonction est automatiquement retirée de `GROUP BY`.
-
-ClickHouse génère une exception pour les erreurs avec les dictionnaires. Des exemples d'erreurs:
-
--   Le dictionnaire accessible n'a pas pu être chargé.
--   Erreur de la requête d'une `cached` dictionnaire.
-
-Vous pouvez afficher la liste des dictionnaires externes et leurs statuts dans le `system.dictionaries` table.
-
-La configuration ressemble à ceci:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        ...
-        <layout>
-            <layout_type>
-                <!-- layout settings -->
-            </layout_type>
-        </layout>
-        ...
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-Correspondant [DDL-requête](../../statements/create.md#create-dictionary-query):
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (...)
-...
-LAYOUT(LAYOUT_TYPE(param value)) -- layout settings
-...
-```
-
-## Façons de stocker des dictionnaires en mémoire {#ways-to-store-dictionaries-in-memory}
-
--   [plat](#flat)
--   [haché](#dicts-external_dicts_dict_layout-hashed)
--   [sparse_hashed](#dicts-external_dicts_dict_layout-sparse_hashed)
--   [cache](#cache)
--   [direct](#direct)
--   [range_hashed](#range-hashed)
--   [complex_key_hashed](#complex-key-hashed)
--   [complex_key_cache](#complex-key-cache)
--   [complex_key_direct](#complex-key-direct)
--   [ip_trie](#ip-trie)
-
-### plat {#flat}
-
-Le dictionnaire est complètement stocké en mémoire sous la forme de tableaux plats. Combien de mémoire le dictionnaire utilise-t-il? Le montant est proportionnel à la taille de la plus grande clé (dans l'espace).
-
-La clé du dictionnaire a le `UInt64` type et la valeur est limitée à 500 000. Si une clé plus grande est découverte lors de la création du dictionnaire, ClickHouse lève une exception et ne crée pas le dictionnaire.
-
-Tous les types de sources sont pris en charge. Lors de la mise à jour, les données (à partir d'un fichier ou d'une table) sont lues dans leur intégralité.
-
-Cette méthode fournit les meilleures performances parmi toutes les méthodes disponibles de stockage du dictionnaire.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<layout>
-  <flat />
-</layout>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-LAYOUT(FLAT())
-```
-
-### haché {#dicts-external_dicts_dict_layout-hashed}
-
-Le dictionnaire est entièrement stockée en mémoire sous la forme d'une table de hachage. Le dictionnaire peut contenir n'importe quel nombre d'éléments avec tous les identificateurs Dans la pratique, le nombre de clés peut atteindre des dizaines de millions d'articles.
-
-Tous les types de sources sont pris en charge. Lors de la mise à jour, les données (à partir d'un fichier ou d'une table) sont lues dans leur intégralité.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<layout>
-  <hashed />
-</layout>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-LAYOUT(HASHED())
-```
-
-### sparse_hashed {#dicts-external_dicts_dict_layout-sparse_hashed}
-
-Semblable à `hashed`, mais utilise moins de mémoire en faveur de plus D'utilisation du processeur.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<layout>
-  <sparse_hashed />
-</layout>
-```
-
-``` sql
-LAYOUT(SPARSE_HASHED())
-```
-
-### complex_key_hashed {#complex-key-hashed}
-
-Ce type de stockage est pour une utilisation avec composite [touches](external-dicts-dict-structure.md). Semblable à `hashed`.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<layout>
-  <complex_key_hashed />
-</layout>
-```
-
-``` sql
-LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED())
-```
-
-### range_hashed {#range-hashed}
-
-Le dictionnaire est stocké en mémoire sous la forme d'une table de hachage avec un tableau ordonné de gammes et leurs valeurs correspondantes.
-
-Cette méthode de stockage fonctionne de la même manière que hachée et permet d'utiliser des plages de date / heure (Type numérique arbitraire) en plus de la clé.
-
-Exemple: Le tableau contient des réductions pour chaque annonceur dans le format:
-
-``` text
-+---------|-------------|-------------|------+
-| advertiser id | discount start date | discount end date | amount |
-+===============+=====================+===================+========+
-| 123           | 2015-01-01          | 2015-01-15        | 0.15   |
-+---------|-------------|-------------|------+
-| 123           | 2015-01-16          | 2015-01-31        | 0.25   |
-+---------|-------------|-------------|------+
-| 456           | 2015-01-01          | 2015-01-15        | 0.05   |
-+---------|-------------|-------------|------+
-```
-
-Pour utiliser un échantillon pour les plages de dates, définissez `range_min` et `range_max` éléments dans le [structure](external-dicts-dict-structure.md). Ces éléments doivent contenir des éléments `name` et`type` (si `type` n'est pas spécifié, le type par défaut sera utilisé-Date). `type` peut être n'importe quel type numérique (Date / DateTime / UInt64 / Int32 / autres).
-
-Exemple:
-
-``` xml
-<structure>
-    <id>
-        <name>Id</name>
-    </id>
-    <range_min>
-        <name>first</name>
-        <type>Date</type>
-    </range_min>
-    <range_max>
-        <name>last</name>
-        <type>Date</type>
-    </range_max>
-    ...
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somedict (
-    id UInt64,
-    first Date,
-    last Date
-)
-PRIMARY KEY id
-LAYOUT(RANGE_HASHED())
-RANGE(MIN first MAX last)
-```
-
-Pour travailler avec ces dictionnaires, vous devez passer un argument supplémentaire à l' `dictGetT` fonction, pour laquelle une plage est sélectionnée:
-
-``` sql
-dictGetT('dict_name', 'attr_name', id, date)
-```
-
-Cette fonction retourne la valeur pour l' `id`s et la plage de dates qui inclut la date passée.
-
-Détails de l'algorithme:
-
--   Si l' `id` est introuvable ou une plage n'est pas trouvé pour l' `id` il retourne la valeur par défaut pour le dictionnaire.
--   S'il y a des plages qui se chevauchent, vous pouvez en utiliser.
--   Si le délimiteur est `NULL` ou une date non valide (telle que 1900-01-01 ou 2039-01-01), la plage est laissée ouverte. La gamme peut être ouverte des deux côtés.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<yandex>
-        <dictionary>
-
-                ...
-
-                <layout>
-                        <range_hashed />
-                </layout>
-
-                <structure>
-                        <id>
-                                <name>Abcdef</name>
-                        </id>
-                        <range_min>
-                                <name>StartTimeStamp</name>
-                                <type>UInt64</type>
-                        </range_min>
-                        <range_max>
-                                <name>EndTimeStamp</name>
-                                <type>UInt64</type>
-                        </range_max>
-                        <attribute>
-                                <name>XXXType</name>
-                                <type>String</type>
-                                <null_value />
-                        </attribute>
-                </structure>
-
-        </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somedict(
-    Abcdef UInt64,
-    StartTimeStamp UInt64,
-    EndTimeStamp UInt64,
-    XXXType String DEFAULT ''
-)
-PRIMARY KEY Abcdef
-RANGE(MIN StartTimeStamp MAX EndTimeStamp)
-```
-
-### cache {#cache}
-
-Le dictionnaire est stocké dans un cache qui a un nombre fixe de cellules. Ces cellules contiennent des éléments fréquemment utilisés.
-
-Lors de la recherche d'un dictionnaire, le cache est recherché en premier. Pour chaque bloc de données, toutes les clés qui ne sont pas trouvées dans le cache ou qui sont obsolètes sont demandées à la source en utilisant `SELECT attrs... FROM db.table WHERE id IN (k1, k2, ...)`. Les données reçues sont ensuite écrites dans le cache.
-
-Pour les dictionnaires de cache, l'expiration [vie](external-dicts-dict-lifetime.md) des données dans le cache peuvent être définies. Si plus de temps que `lifetime` passé depuis le chargement des données dans une cellule, la valeur de la cellule n'est pas utilisée et elle est demandée à nouveau la prochaine fois qu'elle doit être utilisée.
-C'est la moins efficace de toutes les façons de stocker les dictionnaires. La vitesse du cache dépend fortement des paramètres corrects et que le scénario d'utilisation. Un dictionnaire de type de cache fonctionne bien uniquement lorsque les taux de réussite sont suffisamment élevés (recommandé 99% et plus). Vous pouvez afficher le taux de réussite moyen dans le `system.dictionaries` table.
-
-Pour améliorer les performances du cache, utilisez une sous-requête avec `LIMIT`, et appelez la fonction avec le dictionnaire en externe.
-
-Soutenu [source](external-dicts-dict-sources.md): MySQL, ClickHouse, exécutable, HTTP.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<layout>
-    <cache>
-        <!-- The size of the cache, in number of cells. Rounded up to a power of two. -->
-        <size_in_cells>1000000000</size_in_cells>
-    </cache>
-</layout>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-LAYOUT(CACHE(SIZE_IN_CELLS 1000000000))
-```
-
-Définissez une taille de cache suffisamment grande. Vous devez expérimenter pour sélectionner le nombre de cellules:
-
-1.  Définissez une valeur.
-2.  Exécutez les requêtes jusqu'à ce que le cache soit complètement plein.
-3.  Évaluer la consommation de mémoire en utilisant le `system.dictionaries` table.
-4.  Augmentez ou diminuez le nombre de cellules jusqu'à ce que la consommation de mémoire requise soit atteinte.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    N'utilisez pas ClickHouse comme source, car le traitement des requêtes avec des lectures aléatoires est lent.
-
-### complex_key_cache {#complex-key-cache}
-
-Ce type de stockage est pour une utilisation avec composite [touches](external-dicts-dict-structure.md). Semblable à `cache`.
-
-### direct {#direct}
-
-Le dictionnaire n'est pas stocké dans la mémoire et va directement à la source, pendant le traitement d'une demande.
-
-La clé du dictionnaire a le `UInt64` type.
-
-Tous les types de [source](external-dicts-dict-sources.md), sauf les fichiers locaux, sont pris en charge.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<layout>
-  <direct />
-</layout>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-LAYOUT(DIRECT())
-```
-
-### complex_key_direct {#complex-key-direct}
-
-Ce type de stockage est destiné à être utilisé avec des [clés](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md) composites. Similaire à `direct`
-
-### ip_trie {#ip-trie}
-
-Ce type de stockage permet de mapper des préfixes de réseau (adresses IP) à des métadonnées telles que ASN.
-
-Exemple: la table contient les préfixes de réseau et leur correspondant en tant que numéro et Code de pays:
-
-``` text
-  +-----------|-----|------+
-  | prefix          | asn   | cca2   |
-  +=================+=======+========+
-  | 202.79.32.0/20  | 17501 | NP     |
-  +-----------|-----|------+
-  | 2620:0:870::/48 | 3856  | US     |
-  +-----------|-----|------+
-  | 2a02:6b8:1::/48 | 13238 | RU     |
-  +-----------|-----|------+
-  | 2001:db8::/32   | 65536 | ZZ     |
-  +-----------|-----|------+
-```
-
-Lorsque vous utilisez ce type de mise en page, la structure doit avoir une clé composite.
-
-Exemple:
-
-``` xml
-<structure>
-    <key>
-        <attribute>
-            <name>prefix</name>
-            <type>String</type>
-        </attribute>
-    </key>
-    <attribute>
-            <name>asn</name>
-            <type>UInt32</type>
-            <null_value />
-    </attribute>
-    <attribute>
-            <name>cca2</name>
-            <type>String</type>
-            <null_value>??</null_value>
-    </attribute>
-    ...
-</structure>
-<layout>
-    <ip_trie>
-        <access_to_key_from_attributes>true</access_to_key_from_attributes>
-    </ip_trie>
-</layout>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somedict (
-    prefix String,
-    asn UInt32,
-    cca2 String DEFAULT '??'
-)
-PRIMARY KEY prefix
-```
-
-La clé ne doit avoir qu'un seul attribut de type chaîne contenant un préfixe IP autorisé. Les autres types ne sont pas encore pris en charge.
-
-Pour les requêtes, vous devez utiliser les mêmes fonctions (`dictGetT` avec un n-uplet) comme pour les dictionnaires avec des clés composites:
-
-``` sql
-dictGetT('dict_name', 'attr_name', tuple(ip))
-```
-
-La fonction prend soit `UInt32` pour IPv4, ou `FixedString(16)` pour IPv6:
-
-``` sql
-dictGetString('prefix', 'asn', tuple(IPv6StringToNum('2001:db8::1')))
-```
-
-Les autres types ne sont pas encore pris en charge. La fonction renvoie l'attribut du préfixe correspondant à cette adresse IP. S'il y a chevauchement des préfixes, le plus spécifique est retourné.
-
-Les données doit complètement s'intégrer dans la RAM.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_layout/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md
deleted file mode 100644
index 8ce78919ff1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: "Mises \xC0 Jour Du Dictionnaire"
----
-
-# Mises À Jour Du Dictionnaire {#dictionary-updates}
-
-ClickHouse met périodiquement à jour les dictionnaires. L'intervalle de mise à jour pour les dictionnaires entièrement téléchargés et l'intervalle d'invalidation pour les dictionnaires `<lifetime>` tag en quelques secondes.
-
-Les mises à jour du dictionnaire (autres que le chargement pour la première utilisation) ne bloquent pas les requêtes. Lors des mises à jour, l'ancienne version d'un dictionnaire est utilisée. Si une erreur se produit pendant une mise à jour, l'erreur est écrite dans le journal du serveur et les requêtes continuent d'utiliser l'ancienne version des dictionnaires.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    ...
-    <lifetime>300</lifetime>
-    ...
-</dictionary>
-```
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (...)
-...
-LIFETIME(300)
-...
-```
-
-Paramètre `<lifetime>0</lifetime>` (`LIFETIME(0)`) empêche la mise à jour des dictionnaires.
-
-Vous pouvez définir un intervalle de temps pour les mises à niveau, et ClickHouse choisira un temps uniformément aléatoire dans cette plage. Ceci est nécessaire pour répartir la charge sur la source du dictionnaire lors de la mise à niveau sur un grand nombre de serveurs.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    ...
-    <lifetime>
-        <min>300</min>
-        <max>360</max>
-    </lifetime>
-    ...
-</dictionary>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-LIFETIME(MIN 300 MAX 360)
-```
-
-Si `<min>0</min>` et `<max>0</max>`, ClickHouse ne recharge pas le dictionnaire par timeout.
-Dans ce cas, ClickHouse peut recharger le dictionnaire plus tôt si le fichier de configuration du dictionnaire a été `SYSTEM RELOAD DICTIONARY` la commande a été exécutée.
-
-Lors de la mise à niveau des dictionnaires, le serveur ClickHouse applique une logique différente selon le type de [source](external-dicts-dict-sources.md):
-
-Lors de la mise à niveau des dictionnaires, le serveur ClickHouse applique une logique différente selon le type de [source](external-dicts-dict-sources.md):
-
--   Pour un fichier texte, il vérifie l'heure de la modification. Si l'heure diffère de l'heure enregistrée précédemment, le dictionnaire est mis à jour.
--   Pour les tables MyISAM, l'Heure de modification est vérifiée à l'aide d'un `SHOW TABLE STATUS` requête.
--   Les dictionnaires d'autres sources sont mis à jour à chaque fois par défaut.
-
-Pour les sources MySQL (InnoDB), ODBC et ClickHouse, vous pouvez configurer une requête qui mettra à jour les dictionnaires uniquement s'ils ont vraiment changé, plutôt que chaque fois. Pour ce faire, suivez ces étapes:
-
--   La table de dictionnaire doit avoir un champ qui change toujours lorsque les données source sont mises à jour.
--   Les paramètres de la source doivent spécifier une requête qui récupère le champ de modification. Le serveur ClickHouse interprète le résultat de la requête comme une ligne, et si cette ligne a changé par rapport à son état précédent, le dictionnaire est mis à jour. Spécifier la requête dans le `<invalidate_query>` champ dans les paramètres pour le [source](external-dicts-dict-sources.md).
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    ...
-    <odbc>
-      ...
-      <invalidate_query>SELECT update_time FROM dictionary_source where id = 1</invalidate_query>
-    </odbc>
-    ...
-</dictionary>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-...
-SOURCE(ODBC(... invalidate_query 'SELECT update_time FROM dictionary_source where id = 1'))
-...
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_lifetime/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
deleted file mode 100644
index 4c608fa7188..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
+++ /dev/null
@@ -1,630 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: Sources de dictionnaires externes
----
-
-# Sources de dictionnaires externes {#dicts-external-dicts-dict-sources}
-
-Externe dictionnaire peut être connecté à partir de nombreuses sources différentes.
-
-Si dictionary est configuré à l'aide de xml-file, la configuration ressemble à ceci:
-
-``` xml
-<yandex>
-  <dictionary>
-    ...
-    <source>
-      <source_type>
-        <!-- Source configuration -->
-      </source_type>
-    </source>
-    ...
-  </dictionary>
-  ...
-</yandex>
-```
-
-En cas de [DDL-requête](../../statements/create.md#create-dictionary-query), configuration égale ressemblera à:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dict_name (...)
-...
-SOURCE(SOURCE_TYPE(param1 val1 ... paramN valN)) -- Source configuration
-...
-```
-
-La source est configurée dans le `source` section.
-
-Pour les types de source [Fichier Local](#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file), [Fichier exécutable](#dicts-external_dicts_dict_sources-executable), [HTTP(S)](#dicts-external_dicts_dict_sources-http), [ClickHouse](#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse)
-les paramètres optionnels sont disponibles:
-
-``` xml
-<source>
-  <file>
-    <path>/opt/dictionaries/os.tsv</path>
-    <format>TabSeparated</format>
-  </file>
-  <settings>
-      <format_csv_allow_single_quotes>0</format_csv_allow_single_quotes>
-  </settings>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(FILE(path '/opt/dictionaries/os.tsv' format 'TabSeparated'))
-SETTINGS(format_csv_allow_single_quotes = 0)
-```
-
-Les Types de sources (`source_type`):
-
--   [Fichier Local](#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file)
--   [Fichier exécutable](#dicts-external_dicts_dict_sources-executable)
--   [HTTP(S)](#dicts-external_dicts_dict_sources-http)
--   DBMS
-    -   [ODBC](#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
-    -   [MySQL](#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
-    -   [ClickHouse](#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse)
-    -   [MongoDB](#dicts-external_dicts_dict_sources-mongodb)
-    -   [Redis](#dicts-external_dicts_dict_sources-redis)
-
-## Fichier Local {#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file}
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-  <file>
-    <path>/opt/dictionaries/os.tsv</path>
-    <format>TabSeparated</format>
-  </file>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(FILE(path '/opt/dictionaries/os.tsv' format 'TabSeparated'))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `path` – The absolute path to the file.
--   `format` – The file format. All the formats described in “[Format](../../../interfaces/formats.md#formats)” sont pris en charge.
-
-## Fichier Exécutable {#dicts-external_dicts_dict_sources-executable}
-
-Travailler avec des fichiers exécutables en dépend [comment le dictionnaire est stocké dans la mémoire](external-dicts-dict-layout.md). Si le dictionnaire est stocké en utilisant `cache` et `complex_key_cache`, Clickhouse demande les clés nécessaires en envoyant une requête au STDIN du fichier exécutable. Sinon, ClickHouse démarre le fichier exécutable et traite sa sortie comme des données de dictionnaire.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-    <executable>
-        <command>cat /opt/dictionaries/os.tsv</command>
-        <format>TabSeparated</format>
-    </executable>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(EXECUTABLE(command 'cat /opt/dictionaries/os.tsv' format 'TabSeparated'))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `command` – The absolute path to the executable file, or the file name (if the program directory is written to `PATH`).
--   `format` – The file format. All the formats described in “[Format](../../../interfaces/formats.md#formats)” sont pris en charge.
-
-## Http(s) {#dicts-external_dicts_dict_sources-http}
-
-Travailler avec un serveur HTTP (S) dépend de [comment le dictionnaire est stocké dans la mémoire](external-dicts-dict-layout.md). Si le dictionnaire est stocké en utilisant `cache` et `complex_key_cache`, Clickhouse demande les clés nécessaires en envoyant une demande via le `POST` méthode.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-    <http>
-        <url>http://[::1]/os.tsv</url>
-        <format>TabSeparated</format>
-        <credentials>
-            <user>user</user>
-            <password>password</password>
-        </credentials>
-        <headers>
-            <header>
-                <name>API-KEY</name>
-                <value>key</value>
-            </header>
-        </headers>
-    </http>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(HTTP(
-    url 'http://[::1]/os.tsv'
-    format 'TabSeparated'
-    credentials(user 'user' password 'password')
-    headers(header(name 'API-KEY' value 'key'))
-))
-```
-
-Pour que ClickHouse accède à une ressource HTTPS, vous devez [configurer openSSL](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-openssl) dans la configuration du serveur.
-
-Définition des champs:
-
--   `url` – The source URL.
--   `format` – The file format. All the formats described in “[Format](../../../interfaces/formats.md#formats)” sont pris en charge.
--   `credentials` – Basic HTTP authentication. Optional parameter.
-    -   `user` – Username required for the authentication.
-    -   `password` – Password required for the authentication.
--   `headers` – All custom HTTP headers entries used for the HTTP request. Optional parameter.
-    -   `header` – Single HTTP header entry.
-    -   `name` – Identifiant name used for the header send on the request.
-    -   `value` – Value set for a specific identifiant name.
-
-## ODBC {#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc}
-
-Vous pouvez utiliser cette méthode pour connecter n'importe quelle base de données dotée d'un pilote ODBC.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-    <odbc>
-        <db>DatabaseName</db>
-        <table>ShemaName.TableName</table>
-        <connection_string>DSN=some_parameters</connection_string>
-        <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
-    </odbc>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(ODBC(
-    db 'DatabaseName'
-    table 'SchemaName.TableName'
-    connection_string 'DSN=some_parameters'
-    invalidate_query 'SQL_QUERY'
-))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `db` – Name of the database. Omit it if the database name is set in the `<connection_string>` paramètre.
--   `table` – Name of the table and schema if exists.
--   `connection_string` – Connection string.
--   `invalidate_query` – Query for checking the dictionary status. Optional parameter. Read more in the section [Mise à jour des dictionnaires](external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-ClickHouse reçoit des symboles de citation D'ODBC-driver et cite tous les paramètres des requêtes au pilote, il est donc nécessaire de définir le nom de la table en conséquence sur le cas du nom de la table dans la base de données.
-
-Si vous avez des problèmes avec des encodages lors de l'utilisation d'Oracle, consultez le [FAQ](../../../faq/general.md#oracle-odbc-encodings) article.
-
-### Vulnérabilité connue de la fonctionnalité du dictionnaire ODBC {#known-vulnerability-of-the-odbc-dictionary-functionality}
-
-!!! attention "Attention"
-    Lors de la connexion à la base de données via le paramètre de connexion du pilote ODBC `Servername` peut être substitué. Dans ce cas, les valeurs de `USERNAME` et `PASSWORD` de `odbc.ini` sont envoyés au serveur distant et peuvent être compromis.
-
-**Exemple d'utilisation non sécurisée**
-
-Configurons unixODBC pour PostgreSQL. Le contenu de `/etc/odbc.ini`:
-
-``` text
-[gregtest]
-Driver = /usr/lib/psqlodbca.so
-Servername = localhost
-PORT = 5432
-DATABASE = test_db
-#OPTION = 3
-USERNAME = test
-PASSWORD = test
-```
-
-Si vous faites alors une requête telle que
-
-``` sql
-SELECT * FROM odbc('DSN=gregtest;Servername=some-server.com', 'test_db');
-```
-
-Le pilote ODBC enverra des valeurs de `USERNAME` et `PASSWORD` de `odbc.ini` de `some-server.com`.
-
-### Exemple de connexion Postgresql {#example-of-connecting-postgresql}
-
-Ubuntu OS.
-
-Installation d'unixODBC et du pilote ODBC pour PostgreSQL:
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install -y unixodbc odbcinst odbc-postgresql
-```
-
-Configuration `/etc/odbc.ini` (ou `~/.odbc.ini`):
-
-``` text
-    [DEFAULT]
-    Driver = myconnection
-
-    [myconnection]
-    Description         = PostgreSQL connection to my_db
-    Driver              = PostgreSQL Unicode
-    Database            = my_db
-    Servername          = 127.0.0.1
-    UserName            = username
-    Password            = password
-    Port                = 5432
-    Protocol            = 9.3
-    ReadOnly            = No
-    RowVersioning       = No
-    ShowSystemTables    = No
-    ConnSettings        =
-```
-
-La configuration du dictionnaire dans ClickHouse:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        <name>table_name</name>
-        <source>
-            <odbc>
-                <!-- You can specify the following parameters in connection_string: -->
-                <!-- DSN=myconnection;UID=username;PWD=password;HOST=127.0.0.1;PORT=5432;DATABASE=my_db -->
-                <connection_string>DSN=myconnection</connection_string>
-                <table>postgresql_table</table>
-            </odbc>
-        </source>
-        <lifetime>
-            <min>300</min>
-            <max>360</max>
-        </lifetime>
-        <layout>
-            <hashed/>
-        </layout>
-        <structure>
-            <id>
-                <name>id</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>some_column</name>
-                <type>UInt64</type>
-                <null_value>0</null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY table_name (
-    id UInt64,
-    some_column UInt64 DEFAULT 0
-)
-PRIMARY KEY id
-SOURCE(ODBC(connection_string 'DSN=myconnection' table 'postgresql_table'))
-LAYOUT(HASHED())
-LIFETIME(MIN 300 MAX 360)
-```
-
-Vous devrez peut-être modifier `odbc.ini` pour spécifier le chemin d'accès complet à la bibliothèque avec le conducteur `DRIVER=/usr/local/lib/psqlodbcw.so`.
-
-### Exemple de connexion à MS SQL Server {#example-of-connecting-ms-sql-server}
-
-Ubuntu OS.
-
-Installation du pilote: :
-
-``` bash
-$ sudo apt-get install tdsodbc freetds-bin sqsh
-```
-
-Configuration du pilote:
-
-``` bash
-    $ cat /etc/freetds/freetds.conf
-    ...
-
-    [MSSQL]
-    host = 192.168.56.101
-    port = 1433
-    tds version = 7.0
-    client charset = UTF-8
-
-    $ cat /etc/odbcinst.ini
-    ...
-
-    [FreeTDS]
-    Description     = FreeTDS
-    Driver          = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/odbc/libtdsodbc.so
-    Setup           = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/odbc/libtdsS.so
-    FileUsage       = 1
-    UsageCount      = 5
-
-    $ cat ~/.odbc.ini
-    ...
-
-    [MSSQL]
-    Description     = FreeTDS
-    Driver          = FreeTDS
-    Servername      = MSSQL
-    Database        = test
-    UID             = test
-    PWD             = test
-    Port            = 1433
-```
-
-Configuration du dictionnaire dans ClickHouse:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        <name>test</name>
-        <source>
-            <odbc>
-                <table>dict</table>
-                <connection_string>DSN=MSSQL;UID=test;PWD=test</connection_string>
-            </odbc>
-        </source>
-
-        <lifetime>
-            <min>300</min>
-            <max>360</max>
-        </lifetime>
-
-        <layout>
-            <flat />
-        </layout>
-
-        <structure>
-            <id>
-                <name>k</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>s</name>
-                <type>String</type>
-                <null_value></null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY test (
-    k UInt64,
-    s String DEFAULT ''
-)
-PRIMARY KEY k
-SOURCE(ODBC(table 'dict' connection_string 'DSN=MSSQL;UID=test;PWD=test'))
-LAYOUT(FLAT())
-LIFETIME(MIN 300 MAX 360)
-```
-
-## DBMS {#dbms}
-
-### Mysql {#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql}
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-  <mysql>
-      <port>3306</port>
-      <user>clickhouse</user>
-      <password>qwerty</password>
-      <replica>
-          <host>example01-1</host>
-          <priority>1</priority>
-      </replica>
-      <replica>
-          <host>example01-2</host>
-          <priority>1</priority>
-      </replica>
-      <db>db_name</db>
-      <table>table_name</table>
-      <where>id=10</where>
-      <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
-  </mysql>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(MYSQL(
-    port 3306
-    user 'clickhouse'
-    password 'qwerty'
-    replica(host 'example01-1' priority 1)
-    replica(host 'example01-2' priority 1)
-    db 'db_name'
-    table 'table_name'
-    where 'id=10'
-    invalidate_query 'SQL_QUERY'
-))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `port` – The port on the MySQL server. You can specify it for all replicas, or for each one individually (inside `<replica>`).
-
--   `user` – Name of the MySQL user. You can specify it for all replicas, or for each one individually (inside `<replica>`).
-
--   `password` – Password of the MySQL user. You can specify it for all replicas, or for each one individually (inside `<replica>`).
-
--   `replica` – Section of replica configurations. There can be multiple sections.
-
-        - `replica/host` – The MySQL host.
-        - `replica/priority` – The replica priority. When attempting to connect, ClickHouse traverses the replicas in order of priority. The lower the number, the higher the priority.
-
--   `db` – Name of the database.
-
--   `table` – Name of the table.
-
--   `where` – The selection criteria. The syntax for conditions is the same as for `WHERE` clause dans MySQL, par exemple, `id > 10 AND id < 20`. Paramètre facultatif.
-
--   `invalidate_query` – Query for checking the dictionary status. Optional parameter. Read more in the section [Mise à jour des dictionnaires](external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-MySQL peut être connecté sur un hôte local via des sockets. Pour ce faire, définissez `host` et `socket`.
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-  <mysql>
-      <host>localhost</host>
-      <socket>/path/to/socket/file.sock</socket>
-      <user>clickhouse</user>
-      <password>qwerty</password>
-      <db>db_name</db>
-      <table>table_name</table>
-      <where>id=10</where>
-      <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
-  </mysql>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(MYSQL(
-    host 'localhost'
-    socket '/path/to/socket/file.sock'
-    user 'clickhouse'
-    password 'qwerty'
-    db 'db_name'
-    table 'table_name'
-    where 'id=10'
-    invalidate_query 'SQL_QUERY'
-))
-```
-
-### ClickHouse {#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse}
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-    <clickhouse>
-        <host>example01-01-1</host>
-        <port>9000</port>
-        <user>default</user>
-        <password></password>
-        <db>default</db>
-        <table>ids</table>
-        <where>id=10</where>
-    </clickhouse>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(CLICKHOUSE(
-    host 'example01-01-1'
-    port 9000
-    user 'default'
-    password ''
-    db 'default'
-    table 'ids'
-    where 'id=10'
-))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `host` – The ClickHouse host. If it is a local host, the query is processed without any network activity. To improve fault tolerance, you can create a [Distribué](../../../engines/table-engines/special/distributed.md) table et entrez-le dans les configurations suivantes.
--   `port` – The port on the ClickHouse server.
--   `user` – Name of the ClickHouse user.
--   `password` – Password of the ClickHouse user.
--   `db` – Name of the database.
--   `table` – Name of the table.
--   `where` – The selection criteria. May be omitted.
--   `invalidate_query` – Query for checking the dictionary status. Optional parameter. Read more in the section [Mise à jour des dictionnaires](external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-### Mongodb {#dicts-external_dicts_dict_sources-mongodb}
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-    <mongodb>
-        <host>localhost</host>
-        <port>27017</port>
-        <user></user>
-        <password></password>
-        <db>test</db>
-        <collection>dictionary_source</collection>
-    </mongodb>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(MONGO(
-    host 'localhost'
-    port 27017
-    user ''
-    password ''
-    db 'test'
-    collection 'dictionary_source'
-))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `host` – The MongoDB host.
--   `port` – The port on the MongoDB server.
--   `user` – Name of the MongoDB user.
--   `password` – Password of the MongoDB user.
--   `db` – Name of the database.
--   `collection` – Name of the collection.
-
-### Redis {#dicts-external_dicts_dict_sources-redis}
-
-Exemple de paramètres:
-
-``` xml
-<source>
-    <redis>
-        <host>localhost</host>
-        <port>6379</port>
-        <storage_type>simple</storage_type>
-        <db_index>0</db_index>
-    </redis>
-</source>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-SOURCE(REDIS(
-    host 'localhost'
-    port 6379
-    storage_type 'simple'
-    db_index 0
-))
-```
-
-Définition des champs:
-
--   `host` – The Redis host.
--   `port` – The port on the Redis server.
--   `storage_type` – The structure of internal Redis storage using for work with keys. `simple` est pour les sources simples et pour les sources à clé unique hachées, `hash_map` est pour les sources hachées avec deux clés. Les sources À Distance et les sources de cache à clé complexe ne sont pas prises en charge. Peut être omis, la valeur par défaut est `simple`.
--   `db_index` – The specific numeric index of Redis logical database. May be omitted, default value is 0.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_sources/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md
deleted file mode 100644
index 1b9215baf06..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md
+++ /dev/null
@@ -1,175 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: "Cl\xE9 et champs du dictionnaire"
----
-
-# Clé et champs du dictionnaire {#dictionary-key-and-fields}
-
-Le `<structure>` la clause décrit la clé du dictionnaire et les champs disponibles pour les requêtes.
-
-Description XML:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    <structure>
-        <id>
-            <name>Id</name>
-        </id>
-
-        <attribute>
-            <!-- Attribute parameters -->
-        </attribute>
-
-        ...
-
-    </structure>
-</dictionary>
-```
-
-Les attributs sont décrits dans les éléments:
-
--   `<id>` — [La colonne de la clé](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-key).
--   `<attribute>` — [Colonne de données](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes). Il peut y avoir un certain nombre d'attributs.
-
-Requête DDL:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dict_name (
-    Id UInt64,
-    -- attributes
-)
-PRIMARY KEY Id
-...
-```
-
-Les attributs sont décrits dans le corps de la requête:
-
--   `PRIMARY KEY` — [La colonne de la clé](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-key)
--   `AttrName AttrType` — [Colonne de données](external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes). Il peut y avoir un certain nombre d'attributs.
-
-## Clé {#ext_dict_structure-key}
-
-ClickHouse prend en charge les types de clés suivants:
-
--   Touche numérique. `UInt64`. Défini dans le `<id>` tag ou en utilisant `PRIMARY KEY` mot.
--   Clé Composite. Ensemble de valeurs de types différents. Défini dans la balise `<key>` ou `PRIMARY KEY` mot.
-
-Une structure xml peut contenir `<id>` ou `<key>`. DDL-requête doit contenir unique `PRIMARY KEY`.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Vous ne devez pas décrire clé comme un attribut.
-
-### Touche Numérique {#ext_dict-numeric-key}
-
-Type: `UInt64`.
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<id>
-    <name>Id</name>
-</id>
-```
-
-Champs de Configuration:
-
--   `name` – The name of the column with keys.
-
-Pour DDL-requête:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (
-    Id UInt64,
-    ...
-)
-PRIMARY KEY Id
-...
-```
-
--   `PRIMARY KEY` – The name of the column with keys.
-
-### Clé Composite {#composite-key}
-
-La clé peut être un `tuple` de tous les types de champs. Le [disposition](external-dicts-dict-layout.md) dans ce cas, doit être `complex_key_hashed` ou `complex_key_cache`.
-
-!!! tip "Conseil"
-    Une clé composite peut être constitué d'un seul élément. Cela permet d'utiliser une chaîne comme clé, par exemple.
-
-La structure de clé est définie dans l'élément `<key>`. Les principaux champs sont spécifiés dans le même format que le dictionnaire [attribut](external-dicts-dict-structure.md). Exemple:
-
-``` xml
-<structure>
-    <key>
-        <attribute>
-            <name>field1</name>
-            <type>String</type>
-        </attribute>
-        <attribute>
-            <name>field2</name>
-            <type>UInt32</type>
-        </attribute>
-        ...
-    </key>
-...
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY (
-    field1 String,
-    field2 String
-    ...
-)
-PRIMARY KEY field1, field2
-...
-```
-
-Pour une requête à l' `dictGet*` fonction, un tuple est passé comme clé. Exemple: `dictGetString('dict_name', 'attr_name', tuple('string for field1', num_for_field2))`.
-
-## Attribut {#ext_dict_structure-attributes}
-
-Exemple de Configuration:
-
-``` xml
-<structure>
-    ...
-    <attribute>
-        <name>Name</name>
-        <type>ClickHouseDataType</type>
-        <null_value></null_value>
-        <expression>rand64()</expression>
-        <hierarchical>true</hierarchical>
-        <injective>true</injective>
-        <is_object_id>true</is_object_id>
-    </attribute>
-</structure>
-```
-
-ou
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY somename (
-    Name ClickHouseDataType DEFAULT '' EXPRESSION rand64() HIERARCHICAL INJECTIVE IS_OBJECT_ID
-)
-```
-
-Champs de Configuration:
-
-| Balise                                               | Description                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | Requis |
-|------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|
-| `name`                                               | Nom de la colonne.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               | Oui    |
-| `type`                                               | Type de données ClickHouse.<br/>ClickHouse tente de convertir la valeur du dictionnaire vers le type de données spécifié. Par exemple, pour MySQL, le champ peut être `TEXT`, `VARCHAR`, ou `BLOB` dans la table source MySQL, mais il peut être téléchargé comme `String` à ClickHouse.<br/>[Nullable](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) n'est pas pris en charge. | Oui    |
-| `null_value`                                         | Valeur par défaut pour un élément inexistant.<br/>Dans l'exemple, c'est une chaîne vide. Vous ne pouvez pas utiliser `NULL` dans ce domaine.                                                                                                                                                                                                                                     | Oui    |
-| `expression`                                         | [Expression](../../syntax.md#syntax-expressions) que ClickHouse s'exécute sur la valeur.<br/>L'expression peut être un nom de colonne dans la base de données SQL distante. Ainsi, vous pouvez l'utiliser pour créer un alias pour la colonne à distance.<br/><br/>Valeur par défaut: aucune expression.                                                                         | Aucun  |
-| <a name="hierarchical-dict-attr"></a> `hierarchical` | Si `true`, l'attribut contient la valeur d'un parent clé de la clé actuelle. Voir [Dictionnaires Hiérarchiques](external-dicts-dict-hierarchical.md).<br/><br/>Valeur par défaut: `false`.                                                                                                                                                                                       | Aucun  |
-| `injective`                                          | Indicateur qui indique si le `id -> attribute` l'image est [injective](https://en.wikipedia.org/wiki/Injective_function).<br/>Si `true`, ClickHouse peut automatiquement placer après le `GROUP BY` clause les requêtes aux dictionnaires avec injection. Habituellement, il réduit considérablement le montant de ces demandes.<br/><br/>Valeur par défaut: `false`.            | Aucun  |
-| `is_object_id`                                       | Indicateur qui indique si la requête est exécutée pour un document MongoDB par `ObjectID`.<br/><br/>Valeur par défaut: `false`.                                                                                                                                                                                                                                                  | Aucun  |
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Fonctions pour travailler avec des dictionnaires externes](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict_structure/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md
deleted file mode 100644
index 3bb8884df2f..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict.md
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: Configuration D'un dictionnaire externe
----
-
-# Configuration D'un dictionnaire externe {#dicts-external-dicts-dict}
-
-Si dictionary est configuré à l'aide d'un fichier xml, than dictionary configuration a la structure suivante:
-
-``` xml
-<dictionary>
-    <name>dict_name</name>
-
-    <structure>
-      <!-- Complex key configuration -->
-    </structure>
-
-    <source>
-      <!-- Source configuration -->
-    </source>
-
-    <layout>
-      <!-- Memory layout configuration -->
-    </layout>
-
-    <lifetime>
-      <!-- Lifetime of dictionary in memory -->
-    </lifetime>
-</dictionary>
-```
-
-Correspondant [DDL-requête](../../statements/create.md#create-dictionary-query) a la structure suivante:
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY dict_name
-(
-    ... -- attributes
-)
-PRIMARY KEY ... -- complex or single key configuration
-SOURCE(...) -- Source configuration
-LAYOUT(...) -- Memory layout configuration
-LIFETIME(...) -- Lifetime of dictionary in memory
-```
-
--   `name` – The identifier that can be used to access the dictionary. Use the characters `[a-zA-Z0-9_\-]`.
--   [source](external-dicts-dict-sources.md) — Source of the dictionary.
--   [disposition](external-dicts-dict-layout.md) — Dictionary layout in memory.
--   [structure](external-dicts-dict-structure.md) — Structure of the dictionary . A key and attributes that can be retrieved by this key.
--   [vie](external-dicts-dict-lifetime.md) — Frequency of dictionary updates.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts_dict/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md
deleted file mode 100644
index d68b7a7f112..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: "Description G\xE9n\xE9rale"
----
-
-# Dictionnaires Externes {#dicts-external-dicts}
-
-Vous pouvez ajouter vos propres dictionnaires à partir de diverses sources de données. La source de données d'un dictionnaire peut être un texte local ou un fichier exécutable, une ressource HTTP(S) ou un autre SGBD. Pour plus d'informations, voir “[Sources pour les dictionnaires externes](external-dicts-dict-sources.md)”.
-
-ClickHouse:
-
--   Stocke entièrement ou partiellement les dictionnaires en RAM.
--   Met à jour périodiquement les dictionnaires et charge dynamiquement les valeurs manquantes. En d'autres mots, les dictionnaires peuvent être chargés dynamiquement.
--   Permet de créer des dictionnaires externes avec des fichiers xml ou [Les requêtes DDL](../../statements/create.md#create-dictionary-query).
-
-La configuration des dictionnaires externes peut être située dans un ou plusieurs fichiers xml. Le chemin d'accès à la configuration spécifiée dans le [dictionaries_config](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-dictionaries_config) paramètre.
-
-Les dictionnaires peuvent être chargés au démarrage du serveur ou à la première utilisation, en fonction [dictionaries_lazy_load](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-dictionaries_lazy_load) paramètre.
-
-Le [dictionnaire](../../../operations/system-tables.md#system_tables-dictionaries) la table système contient des informations sur les dictionnaires configurés sur le serveur. Pour chaque dictionnaire, vous pouvez y trouver:
-
--   Statut du dictionnaire.
--   Paramètres de Configuration.
--   Des métriques telles que la quantité de RAM allouée pour le dictionnaire ou un certain nombre de requêtes depuis que le dictionnaire a été chargé avec succès.
-
-Le fichier de configuration du dictionnaire a le format suivant:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <comment>An optional element with any content. Ignored by the ClickHouse server.</comment>
-
-    <!--Optional element. File name with substitutions-->
-    <include_from>/etc/metrika.xml</include_from>
-
-
-    <dictionary>
-        <!-- Dictionary configuration. -->
-        <!-- There can be any number of <dictionary> sections in the configuration file. -->
-    </dictionary>
-
-</yandex>
-```
-
-Vous pouvez [configurer](external-dicts-dict.md) le nombre de dictionnaires dans le même fichier.
-
-[Requêtes DDL pour les dictionnaires](../../statements/create.md#create-dictionary-query) ne nécessite aucun enregistrement supplémentaire dans la configuration du serveur. Ils permettent de travailler avec des dictionnaires en tant qu'entités de première classe, comme des tables ou des vues.
-
-!!! attention "Attention"
-    Vous pouvez convertir les valeurs pour un petit dictionnaire en le décrivant dans un `SELECT` requête (voir la [transformer](../../../sql-reference/functions/other-functions.md) fonction). Cette fonctionnalité n'est pas liée aux dictionnaires externes.
-
-## Voir Aussi {#ext-dicts-see-also}
-
--   [Configuration D'un dictionnaire externe](external-dicts-dict.md)
--   [Stockage des dictionnaires en mémoire](external-dicts-dict-layout.md)
--   [Mises À Jour Du Dictionnaire](external-dicts-dict-lifetime.md)
--   [Sources de dictionnaires externes](external-dicts-dict-sources.md)
--   [Clé et champs du dictionnaire](external-dicts-dict-structure.md)
--   [Fonctions pour travailler avec des dictionnaires externes](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/external_dicts/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/index.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/index.md
deleted file mode 100644
index 109220205dd..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Dictionnaires Externes
-toc_priority: 37
----
-
-
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/index.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/index.md
deleted file mode 100644
index 3ec31085cc5..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Dictionnaire
-toc_priority: 35
-toc_title: Introduction
----
-
-# Dictionnaire {#dictionaries}
-
-Un dictionnaire est une cartographie (`key -> attributes`) qui est pratique pour différents types de listes de référence.
-
-ClickHouse prend en charge des fonctions spéciales pour travailler avec des dictionnaires qui peuvent être utilisés dans les requêtes. Il est plus facile et plus efficace d'utiliser des dictionnaires avec des fonctions que par une `JOIN` avec des tableaux de référence.
-
-[NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal) les valeurs ne peuvent pas être stockées dans un dictionnaire.
-
-Supports ClickHouse:
-
--   [Construit-dans les dictionnaires](internal-dicts.md#internal_dicts) avec un [ensemble de fonctions](../../sql-reference/functions/ym-dict-functions.md).
--   [Plug-in (externe) dictionnaires](external-dictionaries/external-dicts.md#dicts-external-dicts) avec un [ensemble de fonctions](../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/internal-dicts.md b/docs/fr/sql-reference/dictionaries/internal-dicts.md
deleted file mode 100644
index 607936031a1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/dictionaries/internal-dicts.md
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: Dictionnaires Internes
----
-
-# Dictionnaires Internes {#internal_dicts}
-
-ClickHouse contient une fonction intégrée pour travailler avec une géobase.
-
-Cela vous permet de:
-
--   Utilisez L'ID d'une région pour obtenir son nom dans la langue souhaitée.
--   Utilisez L'ID d'une région pour obtenir L'ID d'une ville, d'une région, d'un district fédéral, d'un pays ou d'un continent.
--   Vérifiez si une région fait partie d'une autre région.
--   Obtenez une chaîne de régions parentes.
-
-Toutes les fonctions prennent en charge “translocality,” la capacité d'utiliser simultanément différentes perspectives sur la propriété de la région. Pour plus d'informations, consultez la section “Functions for working with Yandex.Metrica dictionaries”.
-
-Les dictionnaires internes sont désactivés dans le package par défaut.
-Pour les activer, décommentez les paramètres `path_to_regions_hierarchy_file` et `path_to_regions_names_files` dans le fichier de configuration du serveur.
-
-La géobase est chargée à partir de fichiers texte.
-
-Place de la `regions_hierarchy*.txt` les fichiers dans le `path_to_regions_hierarchy_file` répertoire. Ce paramètre de configuration doit contenir le chemin `regions_hierarchy.txt` fichier (la hiérarchie régionale par défaut), et les autres fichiers (`regions_hierarchy_ua.txt`) doit être situé dans le même répertoire.
-
-Mettre le `regions_names_*.txt` les fichiers dans le `path_to_regions_names_files` répertoire.
-
-Vous pouvez également créer ces fichiers vous-même. Le format de fichier est le suivant:
-
-`regions_hierarchy*.txt`: TabSeparated (pas d'en-tête), colonnes:
-
--   région de l'ID (`UInt32`)
--   ID de région parent (`UInt32`)
--   type de région (`UInt8`): 1-continent, 3-pays, 4-district fédéral, 5-région, 6-ville; les autres types n'ont pas de valeurs
--   population (`UInt32`) — optional column
-
-`regions_names_*.txt`: TabSeparated (pas d'en-tête), colonnes:
-
--   région de l'ID (`UInt32`)
--   nom de la région (`String`) — Can't contain tabs or line feeds, even escaped ones.
-
-Un tableau plat est utilisé pour stocker dans la RAM. Pour cette raison, les ID ne devraient pas dépasser un million.
-
-Les dictionnaires peuvent être mis à jour sans redémarrer le serveur. Cependant, l'ensemble des dictionnaires n'est pas mis à jour.
-Pour les mises à jour, les temps de modification du fichier sont vérifiés. Si un fichier a été modifié, le dictionnaire est mis à jour.
-L'intervalle de vérification des modifications est configuré dans le `builtin_dictionaries_reload_interval` paramètre.
-Les mises à jour du dictionnaire (autres que le chargement lors de la première utilisation) ne bloquent pas les requêtes. Lors des mises à jour, les requêtes utilisent les anciennes versions des dictionnaires. Si une erreur se produit pendant une mise à jour, l'erreur est écrite dans le journal du serveur et les requêtes continuent d'utiliser l'ancienne version des dictionnaires.
-
-Nous vous recommandons de mettre à jour périodiquement les dictionnaires avec la géobase. Lors d'une mise à jour, générez de nouveaux fichiers et écrivez-les dans un emplacement séparé. Lorsque tout est prêt, renommez - les en fichiers utilisés par le serveur.
-
-Il existe également des fonctions pour travailler avec les identifiants du système d'exploitation et Yandex.Moteurs de recherche Metrica, mais ils ne devraient pas être utilisés.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/dicts/internal_dicts/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/arithmetic-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/arithmetic-functions.md
deleted file mode 100644
index c35fb104236..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/arithmetic-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 35
-toc_title: "Arithm\xE9tique"
----
-
-# Fonctions Arithmétiques {#arithmetic-functions}
-
-Pour toutes les fonctions arithmétiques, le type de résultat est calculé comme le plus petit type de nombre dans lequel le résultat correspond, s'il existe un tel type. Le minimum est pris simultanément sur la base du nombre de bits, s'il est signé, et s'il flotte. S'il n'y a pas assez de bits, le type de bits le plus élevé est pris.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(0), toTypeName(0 + 0), toTypeName(0 + 0 + 0), toTypeName(0 + 0 + 0 + 0)
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(0)─┬─toTypeName(plus(0, 0))─┬─toTypeName(plus(plus(0, 0), 0))─┬─toTypeName(plus(plus(plus(0, 0), 0), 0))─┐
-│ UInt8         │ UInt16                 │ UInt32                          │ UInt64                                   │
-└───────────────┴────────────────────────┴─────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Les fonctions arithmétiques fonctionnent pour n'importe quelle paire de types de UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64, Float32 ou Float64.
-
-Le débordement est produit de la même manière qu'en C++.
-
-## plus (A, B), opérateur a + b {#plusa-b-a-b-operator}
-
-Calcule la somme des nombres.
-Vous pouvez également ajouter des nombres entiers avec une date ou la date et l'heure. Dans le cas d'une date, Ajouter un entier signifie ajouter le nombre de jours correspondant. Pour une date avec l'heure, cela signifie ajouter le nombre de secondes correspondant.
-
-## moins (A, B), opérateur a - b {#minusa-b-a-b-operator}
-
-Calcule la différence. Le résultat est toujours signé.
-
-You can also calculate integer numbers from a date or date with time. The idea is the same – see above for ‘plus’.
-
-## la multiplication(a, b), a \* et b \* de l'opérateur {#multiplya-b-a-b-operator}
-
-Calcule le produit des nombres.
-
-## diviser (A, B), opérateur a / b {#dividea-b-a-b-operator}
-
-Calcule le quotient des nombres. Le type de résultat est toujours un type à virgule flottante.
-Il n'est pas de division entière. Pour la division entière, utilisez le ‘intDiv’ fonction.
-En divisant par zéro vous obtenez ‘inf’, ‘-inf’, ou ‘nan’.
-
-## intDiv (a, b) {#intdiva-b}
-
-Calcule le quotient des nombres. Divise en entiers, arrondi vers le bas (par la valeur absolue).
-Une exception est levée en divisant par zéro ou en divisant un nombre négatif minimal par moins un.
-
-## intDivOrZero(a, b) {#intdivorzeroa-b}
-
-Diffère de ‘intDiv’ en ce sens qu'il renvoie zéro en divisant par zéro ou en divisant un nombre négatif minimal par moins un.
-
-## opérateur modulo(A, B), A % B {#moduloa-b-a-b-operator}
-
-Calcule le reste après la division.
-Si les arguments sont des nombres à virgule flottante, ils sont pré-convertis en entiers en supprimant la partie décimale.
-Le reste est pris dans le même sens qu'en C++. La division tronquée est utilisée pour les nombres négatifs.
-Une exception est levée en divisant par zéro ou en divisant un nombre négatif minimal par moins un.
-
-## moduloOrZero (a, b) {#moduloorzeroa-b}
-
-Diffère de ‘modulo’ en ce sens qu'il renvoie zéro lorsque le diviseur est nul.
-
-## annuler (a), - un opérateur {#negatea-a-operator}
-
-Calcule un nombre avec le signe inverse. Le résultat est toujours signé.
-
-## abs(un) {#arithm_func-abs}
-
-Calcule la valeur absolue d'un nombre (un). Autrement dit, si un \< 0, Il renvoie-A. pour les types non signés, il ne fait rien. Pour les types entiers signés, il renvoie un nombre non signé.
-
-## pgcd(a, b) {#gcda-b}
-
-Renvoie le plus grand diviseur commun des nombres.
-Une exception est levée en divisant par zéro ou en divisant un nombre négatif minimal par moins un.
-
-## ppcm(a, b) {#lcma-b}
-
-Renvoie le multiple le moins commun des nombres.
-Une exception est levée en divisant par zéro ou en divisant un nombre négatif minimal par moins un.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/arithmetic_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/array-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/array-functions.md
deleted file mode 100644
index 40568841372..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/array-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,1061 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: Travailler avec des tableaux
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des tableaux {#functions-for-working-with-arrays}
-
-## vide {#function-empty}
-
-Retourne 1 pour un tableau vide, ou 0 pour un non-vide.
-Le type de résultat est UInt8.
-La fonction fonctionne également pour les chaînes.
-
-## notEmpty {#function-notempty}
-
-Retourne 0 pour un tableau vide, ou 1 pour un non-vide.
-Le type de résultat est UInt8.
-La fonction fonctionne également pour les chaînes.
-
-## longueur {#array_functions-length}
-
-Retourne le nombre d'éléments dans le tableau.
-Le type de résultat est UInt64.
-La fonction fonctionne également pour les chaînes.
-
-## emptyArrayUInt8, emptyArrayUInt16, emptyArrayUInt32, emptyArrayUInt64 {#emptyarrayuint8-emptyarrayuint16-emptyarrayuint32-emptyarrayuint64}
-
-## emptyArrayInt8, emptyArrayInt16, emptyArrayInt32, emptyArrayInt64 {#emptyarrayint8-emptyarrayint16-emptyarrayint32-emptyarrayint64}
-
-## emptyArrayFloat32, emptyArrayFloat64 {#emptyarrayfloat32-emptyarrayfloat64}
-
-## emptyArrayDate, emptyArrayDateTime {#emptyarraydate-emptyarraydatetime}
-
-## emptyArrayString {#emptyarraystring}
-
-Accepte zéro argument et renvoie un tableau vide du type approprié.
-
-## emptyArrayToSingle {#emptyarraytosingle}
-
-Accepte un tableau vide et renvoie un élément de tableau qui est égal à la valeur par défaut.
-
-## plage (fin), Plage(début, fin \[, étape\]) {#rangeend-rangestart-end-step}
-
-Retourne un tableau de nombres du début à la fin-1 par étape.
-Si l'argument `start` n'est pas spécifié, la valeur par défaut est 0.
-Si l'argument `step` n'est pas spécifié, la valeur par défaut est 1.
-Il se comporte presque comme pythonic `range`. Mais la différence est que tous les types d'arguments doivent être `UInt` nombre.
-Juste au cas où, une exception est levée si des tableaux d'une longueur totale de plus de 100 000 000 d'éléments sont créés dans un bloc de données.
-
-## array(x1, …), operator \[x1, …\] {#arrayx1-operator-x1}
-
-Crée un tableau à partir des arguments de la fonction.
-Les arguments doivent être des constantes et avoir des types qui ont le plus petit type commun. Au moins un argument doit être passé, sinon il n'est pas clair quel type de tableau créer. Qui est, vous ne pouvez pas utiliser cette fonction pour créer un tableau vide (pour ce faire, utilisez la ‘emptyArray\*’ la fonction décrite ci-dessus).
-Retourne un ‘Array(T)’ type de résultat, où ‘T’ est le plus petit type commun parmi les arguments passés.
-
-## arrayConcat {#arrayconcat}
-
-Combine des tableaux passés comme arguments.
-
-``` sql
-arrayConcat(arrays)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `arrays` – Arbitrary number of arguments of [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) type.
-    **Exemple**
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT arrayConcat([1, 2], [3, 4], [5, 6]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────┐
-│ [1,2,3,4,5,6] │
-└───────────────┘
-```
-
-## arrayElement(arr, n), opérateur arr\[n\] {#arrayelementarr-n-operator-arrn}
-
-Récupérer l'élément avec l'index `n` à partir du tableau `arr`. `n` doit être n'importe quel type entier.
-Les index dans un tableau commencent à partir d'un.
-Les index négatifs sont pris en charge. Dans ce cas, il sélectionne l'élément correspondant numérotées à partir de la fin. Exemple, `arr[-1]` est le dernier élément du tableau.
-
-Si l'index est en dehors des limites d'un tableau, il renvoie une valeur (0 pour les nombres, une chaîne vide pour les cordes, etc.), sauf pour le cas avec un tableau non constant et un index constant 0 (dans ce cas, il y aura une erreur `Array indices are 1-based`).
-
-## a (arr, elem) {#hasarr-elem}
-
-Vérifie si le ‘arr’ tableau a la ‘elem’ élément.
-Retourne 0 si l'élément n'est pas dans le tableau, ou 1 si elle l'est.
-
-`NULL` est traitée comme une valeur.
-
-``` sql
-SELECT has([1, 2, NULL], NULL)
-```
-
-``` text
-┌─has([1, 2, NULL], NULL)─┐
-│                       1 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-## hasAll {#hasall}
-
-Vérifie si un tableau est un sous-ensemble de l'autre.
-
-``` sql
-hasAll(set, subset)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `set` – Array of any type with a set of elements.
--   `subset` – Array of any type with elements that should be tested to be a subset of `set`.
-
-**Les valeurs de retour**
-
--   `1`, si `set` contient tous les éléments de `subset`.
--   `0`, autrement.
-
-**Propriétés particulières**
-
--   Un tableau vide est un sous-ensemble d'un tableau quelconque.
--   `Null` traitée comme une valeur.
--   Ordre des valeurs dans les deux tableaux n'a pas d'importance.
-
-**Exemple**
-
-`SELECT hasAll([], [])` retours 1.
-
-`SELECT hasAll([1, Null], [Null])` retours 1.
-
-`SELECT hasAll([1.0, 2, 3, 4], [1, 3])` retours 1.
-
-`SELECT hasAll(['a', 'b'], ['a'])` retours 1.
-
-`SELECT hasAll([1], ['a'])` renvoie 0.
-
-`SELECT hasAll([[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [3, 5]])` renvoie 0.
-
-## hasAny {#hasany}
-
-Vérifie si deux tableaux ont une intersection par certains éléments.
-
-``` sql
-hasAny(array1, array2)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array1` – Array of any type with a set of elements.
--   `array2` – Array of any type with a set of elements.
-
-**Les valeurs de retour**
-
--   `1`, si `array1` et `array2` avoir un élément similaire au moins.
--   `0`, autrement.
-
-**Propriétés particulières**
-
--   `Null` traitée comme une valeur.
--   Ordre des valeurs dans les deux tableaux n'a pas d'importance.
-
-**Exemple**
-
-`SELECT hasAny([1], [])` retourner `0`.
-
-`SELECT hasAny([Null], [Null, 1])` retourner `1`.
-
-`SELECT hasAny([-128, 1., 512], [1])` retourner `1`.
-
-`SELECT hasAny([[1, 2], [3, 4]], ['a', 'c'])` retourner `0`.
-
-`SELECT hasAll([[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [1, 2]])` retourner `1`.
-
-## indexOf (arr, x) {#indexofarr-x}
-
-Renvoie l'index de la première ‘x’ élément (à partir de 1) s'il est dans le tableau, ou 0 s'il ne l'est pas.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)
-```
-
-``` text
-┌─indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)─┐
-│                                 3 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-Ensemble d'éléments de `NULL` sont traités comme des valeurs normales.
-
-## countEqual (arr, x) {#countequalarr-x}
-
-Renvoie le nombre d'éléments dans le tableau égal à X. équivalent à arrayCount (elem - \> elem = x, arr).
-
-`NULL` les éléments sont traités comme des valeurs distinctes.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT countEqual([1, 2, NULL, NULL], NULL)
-```
-
-``` text
-┌─countEqual([1, 2, NULL, NULL], NULL)─┐
-│                                    2 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayEnumerate (arr) {#array_functions-arrayenumerate}
-
-Returns the array \[1, 2, 3, …, length (arr) \]
-
-Cette fonction est normalement utilisée avec ARRAY JOIN. Il permet de compter quelque chose une seule fois pour chaque tableau après l'application de la jointure de tableau. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    count() AS Reaches,
-    countIf(num = 1) AS Hits
-FROM test.hits
-ARRAY JOIN
-    GoalsReached,
-    arrayEnumerate(GoalsReached) AS num
-WHERE CounterID = 160656
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─Reaches─┬──Hits─┐
-│   95606 │ 31406 │
-└─────────┴───────┘
-```
-
-Dans cet exemple, Reaches est le nombre de conversions (les chaînes reçues après l'application de la jointure de tableau), et Hits est le nombre de pages vues (chaînes avant la jointure de tableau). Dans ce cas particulier, vous pouvez obtenir le même résultat dans une voie plus facile:
-
-``` sql
-SELECT
-    sum(length(GoalsReached)) AS Reaches,
-    count() AS Hits
-FROM test.hits
-WHERE (CounterID = 160656) AND notEmpty(GoalsReached)
-```
-
-``` text
-┌─Reaches─┬──Hits─┐
-│   95606 │ 31406 │
-└─────────┴───────┘
-```
-
-Cette fonction peut également être utilisée dans les fonctions d'ordre supérieur. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour obtenir les indices de tableau pour les éléments qui correspondent à une condition.
-
-## arrayEnumerateUniq(arr, …) {#arrayenumerateuniqarr}
-
-Renvoie un tableau de la même taille que le tableau source, indiquant pour chaque élément Quelle est sa position parmi les éléments de même valeur.
-Par exemple: arrayEnumerateUniq(\[10, 20, 10, 30\]) = \[1, 1, 2, 1\].
-
-Cette fonction est utile lors de L'utilisation de la jointure de tableau et de l'agrégation d'éléments de tableau.
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    Goals.ID AS GoalID,
-    sum(Sign) AS Reaches,
-    sumIf(Sign, num = 1) AS Visits
-FROM test.visits
-ARRAY JOIN
-    Goals,
-    arrayEnumerateUniq(Goals.ID) AS num
-WHERE CounterID = 160656
-GROUP BY GoalID
-ORDER BY Reaches DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌──GoalID─┬─Reaches─┬─Visits─┐
-│   53225 │    3214 │   1097 │
-│ 2825062 │    3188 │   1097 │
-│   56600 │    2803 │    488 │
-│ 1989037 │    2401 │    365 │
-│ 2830064 │    2396 │    910 │
-│ 1113562 │    2372 │    373 │
-│ 3270895 │    2262 │    812 │
-│ 1084657 │    2262 │    345 │
-│   56599 │    2260 │    799 │
-│ 3271094 │    2256 │    812 │
-└─────────┴─────────┴────────┘
-```
-
-Dans cet exemple, chaque ID d'objectif a un calcul du nombre de conversions (chaque élément de la structure de données imbriquées objectifs est un objectif atteint, que nous appelons une conversion) et le nombre de sessions. Sans array JOIN, nous aurions compté le nombre de sessions comme sum(signe). Mais dans ce cas particulier, les lignes ont été multipliées par la structure des objectifs imbriqués, donc pour compter chaque session une fois après cela, nous appliquons une condition à la valeur de arrayEnumerateUniq(Goals.ID) fonction.
-
-La fonction arrayEnumerateUniq peut prendre plusieurs tableaux de la même taille que les arguments. Dans ce cas, l'unicité est considérée pour les tuples d'éléments dans les mêmes positions dans tous les tableaux.
-
-``` sql
-SELECT arrayEnumerateUniq([1, 1, 1, 2, 2, 2], [1, 1, 2, 1, 1, 2]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────┐
-│ [1,2,1,1,2,1] │
-└───────────────┘
-```
-
-Ceci est nécessaire lors de L'utilisation de Array JOIN avec une structure de données imbriquée et une agrégation supplémentaire entre plusieurs éléments de cette structure.
-
-## arrayPopBack {#arraypopback}
-
-Supprime le dernier élément du tableau.
-
-``` sql
-arrayPopBack(array)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – Array.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayPopBack([1, 2, 3]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───┐
-│ [1,2] │
-└───────┘
-```
-
-## arrayPopFront {#arraypopfront}
-
-Supprime le premier élément de la matrice.
-
-``` sql
-arrayPopFront(array)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – Array.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayPopFront([1, 2, 3]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───┐
-│ [2,3] │
-└───────┘
-```
-
-## arrayPushBack {#arraypushback}
-
-Ajoute un élément à la fin du tableau.
-
-``` sql
-arrayPushBack(array, single_value)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – Array.
--   `single_value` – A single value. Only numbers can be added to an array with numbers, and only strings can be added to an array of strings. When adding numbers, ClickHouse automatically sets the `single_value` type pour le type de données du tableau. Pour plus d'informations sur les types de données dans ClickHouse, voir “[Types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types)”. Peut être `NULL`. La fonction ajoute un `NULL` tableau, et le type d'éléments de tableau convertit en `Nullable`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayPushBack(['a'], 'b') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ ['a','b'] │
-└───────────┘
-```
-
-## arrayPushFront {#arraypushfront}
-
-Ajoute un élément au début du tableau.
-
-``` sql
-arrayPushFront(array, single_value)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – Array.
--   `single_value` – A single value. Only numbers can be added to an array with numbers, and only strings can be added to an array of strings. When adding numbers, ClickHouse automatically sets the `single_value` type pour le type de données du tableau. Pour plus d'informations sur les types de données dans ClickHouse, voir “[Types de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types)”. Peut être `NULL`. La fonction ajoute un `NULL` tableau, et le type d'éléments de tableau convertit en `Nullable`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayPushFront(['b'], 'a') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ ['a','b'] │
-└───────────┘
-```
-
-## arrayResize {#arrayresize}
-
-Les changements de la longueur du tableau.
-
-``` sql
-arrayResize(array, size[, extender])
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `array` — Array.
--   `size` — Required length of the array.
-    -   Si `size` est inférieure à la taille d'origine du tableau, le tableau est tronqué à partir de la droite.
--   Si `size` est plus grande que la taille initiale du tableau, le tableau est étendu vers la droite avec `extender` valeurs ou valeurs par défaut pour le type de données des éléments du tableau.
--   `extender` — Value for extending an array. Can be `NULL`.
-
-**Valeur renvoyée:**
-
-Un tableau de longueur `size`.
-
-**Exemples d'appels**
-
-``` sql
-SELECT arrayResize([1], 3)
-```
-
-``` text
-┌─arrayResize([1], 3)─┐
-│ [1,0,0]             │
-└─────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayResize([1], 3, NULL)
-```
-
-``` text
-┌─arrayResize([1], 3, NULL)─┐
-│ [1,NULL,NULL]             │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## arraySlice {#arrayslice}
-
-Retourne une tranche du tableau.
-
-``` sql
-arraySlice(array, offset[, length])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – Array of data.
--   `offset` – Indent from the edge of the array. A positive value indicates an offset on the left, and a negative value is an indent on the right. Numbering of the array items begins with 1.
--   `length` - La longueur de la nécessaire tranche. Si vous spécifiez une valeur négative, la fonction renvoie un ouvert tranche `[offset, array_length - length)`. Si vous omettez la valeur, la fonction renvoie la tranche `[offset, the_end_of_array]`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arraySlice([1, 2, NULL, 4, 5], 2, 3) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────┐
-│ [2,NULL,4] │
-└────────────┘
-```
-
-Éléments de tableau définis sur `NULL` sont traités comme des valeurs normales.
-
-## arraySort(\[func,\] arr, …) {#array_functions-sort}
-
-Trie les éléments de la `arr` tableau dans l'ordre croissant. Si l' `func` fonction est spécifiée, l'ordre de tri est déterminé par le résultat de la `func` fonction appliquée aux éléments du tableau. Si `func` accepte plusieurs arguments, le `arraySort` la fonction est passé plusieurs tableaux que les arguments de `func` correspond à. Des exemples détaillés sont présentés à la fin de `arraySort` Description.
-
-Exemple de tri de valeurs entières:
-
-``` sql
-SELECT arraySort([1, 3, 3, 0]);
-```
-
-``` text
-┌─arraySort([1, 3, 3, 0])─┐
-│ [0,1,3,3]               │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Exemple de tri des valeurs de chaîne:
-
-``` sql
-SELECT arraySort(['hello', 'world', '!']);
-```
-
-``` text
-┌─arraySort(['hello', 'world', '!'])─┐
-│ ['!','hello','world']              │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-Considérez l'ordre de tri suivant pour le `NULL`, `NaN` et `Inf` valeur:
-
-``` sql
-SELECT arraySort([1, nan, 2, NULL, 3, nan, -4, NULL, inf, -inf]);
-```
-
-``` text
-┌─arraySort([1, nan, 2, NULL, 3, nan, -4, NULL, inf, -inf])─┐
-│ [-inf,-4,1,2,3,inf,nan,nan,NULL,NULL]                     │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
--   `-Inf` les valeurs sont d'abord dans le tableau.
--   `NULL` les valeurs sont les derniers dans le tableau.
--   `NaN` les valeurs sont juste avant `NULL`.
--   `Inf` les valeurs sont juste avant `NaN`.
-
-Notez que `arraySort` est un [fonction d'ordre supérieur](higher-order-functions.md). Vous pouvez passer d'une fonction lambda comme premier argument. Dans ce cas, l'ordre de classement est déterminé par le résultat de la fonction lambda appliquée aux éléments de la matrice.
-
-Considérons l'exemple suivant:
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x) -> -x, [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [3,2,1] │
-└─────────┘
-```
-
-For each element of the source array, the lambda function returns the sorting key, that is, \[1 –\> -1, 2 –\> -2, 3 –\> -3\]. Since the `arraySort` fonction trie les touches dans l'ordre croissant, le résultat est \[3, 2, 1\]. Ainsi, l' `(x) –> -x` fonction lambda définit le [l'ordre décroissant](#array_functions-reverse-sort) dans un tri.
-
-La fonction lambda peut accepter plusieurs arguments. Dans ce cas, vous avez besoin de passer l' `arraySort` fonction plusieurs tableaux de longueur identique à laquelle correspondront les arguments de la fonction lambda. Le tableau résultant sera composé d'éléments du premier tableau d'entrée; les éléments du(des) Tableau (s) d'entrée suivant (s) spécifient les clés de tri. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────┐
-│ ['world', 'hello'] │
-└────────────────────┘
-```
-
-Ici, les éléments qui sont passés dans le deuxième tableau (\[2, 1\]) définissent une clé de tri pour l'élément correspondant à partir du tableau source (\[‘hello’, ‘world’\]), qui est, \[‘hello’ –\> 2, ‘world’ –\> 1\]. Since the lambda function doesn't use `x`, les valeurs réelles du tableau source n'affectent pas l'ordre dans le résultat. Si, ‘hello’ sera le deuxième élément du résultat, et ‘world’ sera le premier.
-
-D'autres exemples sont présentés ci-dessous.
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> y, [0, 1, 2], ['c', 'b', 'a']) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [2,1,0] │
-└─────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> -y, [0, 1, 2], [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [2,1,0] │
-└─────────┘
-```
-
-!!! note "Note"
-    Pour améliorer l'efficacité du tri, de la [Transformation schwartzienne](https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian_transform) est utilisée.
-
-## arrayReverseSort(\[func,\] arr, …) {#array_functions-reverse-sort}
-
-Trie les éléments de la `arr` tableau dans l'ordre décroissant. Si l' `func` la fonction est spécifiée, `arr` est trié en fonction du résultat de la `func` fonction appliquée aux éléments du tableau, puis le tableau trié est inversé. Si `func` accepte plusieurs arguments, le `arrayReverseSort` la fonction est passé plusieurs tableaux que les arguments de `func` correspond à. Des exemples détaillés sont présentés à la fin de `arrayReverseSort` Description.
-
-Exemple de tri de valeurs entières:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort([1, 3, 3, 0]);
-```
-
-``` text
-┌─arrayReverseSort([1, 3, 3, 0])─┐
-│ [3,3,1,0]                      │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-Exemple de tri des valeurs de chaîne:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort(['hello', 'world', '!']);
-```
-
-``` text
-┌─arrayReverseSort(['hello', 'world', '!'])─┐
-│ ['world','hello','!']                     │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Considérez l'ordre de tri suivant pour le `NULL`, `NaN` et `Inf` valeur:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort([1, nan, 2, NULL, 3, nan, -4, NULL, inf, -inf]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────────────────────────┐
-│ [inf,3,2,1,-4,-inf,nan,nan,NULL,NULL] │
-└───────────────────────────────────────┘
-```
-
--   `Inf` les valeurs sont d'abord dans le tableau.
--   `NULL` les valeurs sont les derniers dans le tableau.
--   `NaN` les valeurs sont juste avant `NULL`.
--   `-Inf` les valeurs sont juste avant `NaN`.
-
-Notez que l' `arrayReverseSort` est un [fonction d'ordre supérieur](higher-order-functions.md). Vous pouvez passer d'une fonction lambda comme premier argument. Exemple est montré ci-dessous.
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x) -> -x, [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [1,2,3] │
-└─────────┘
-```
-
-Le tableau est trié de la façon suivante:
-
-1.  Dans un premier temps, le tableau source (\[1, 2, 3\]) est trié en fonction du résultat de la fonction lambda appliquée aux éléments du tableau. Le résultat est un tableau \[3, 2, 1\].
-2.  Tableau qui est obtenu à l'étape précédente, est renversé. Donc, le résultat final est \[1, 2, 3\].
-
-La fonction lambda peut accepter plusieurs arguments. Dans ce cas, vous avez besoin de passer l' `arrayReverseSort` fonction plusieurs tableaux de longueur identique à laquelle correspondront les arguments de la fonction lambda. Le tableau résultant sera composé d'éléments du premier tableau d'entrée; les éléments du(des) Tableau (s) d'entrée suivant (s) spécifient les clés de tri. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ ['hello','world'] │
-└───────────────────┘
-```
-
-Dans cet exemple, le tableau est trié de la façon suivante:
-
-1.  Au début, le tableau source (\[‘hello’, ‘world’\]) est triée selon le résultat de la fonction lambda appliquée aux éléments de tableaux. Les éléments qui sont passés dans le deuxième tableau (\[2, 1\]), définissent les clés de tri pour les éléments correspondants du tableau source. Le résultat est un tableau \[‘world’, ‘hello’\].
-2.  Tableau trié lors de l'étape précédente, est renversé. Donc, le résultat final est \[‘hello’, ‘world’\].
-
-D'autres exemples sont présentés ci-dessous.
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> y, [4, 3, 5], ['a', 'b', 'c']) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [5,3,4] │
-└─────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> -y, [4, 3, 5], [1, 2, 3]) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [4,3,5] │
-└─────────┘
-```
-
-## arrayUniq(arr, …) {#arrayuniqarr}
-
-Si un argument est passé, il compte le nombre de différents éléments dans le tableau.
-Si plusieurs arguments sont passés, il compte le nombre de tuples différents d'éléments aux positions correspondantes dans plusieurs tableaux.
-
-Si vous souhaitez obtenir une liste des éléments dans un tableau, vous pouvez utiliser arrayReduce(‘groupUniqArray’, arr).
-
-## arrayJoin (arr) {#array-functions-join}
-
-Une fonction spéciale. Voir la section [“ArrayJoin function”](array-join.md#functions_arrayjoin).
-
-## tableaudifférence {#arraydifference}
-
-Calcule la différence entre les éléments de tableau adjacents. Renvoie un tableau où le premier élément sera 0, le second est la différence entre `a[1] - a[0]`, etc. The type of elements in the resulting array is determined by the type inference rules for subtraction (e.g. `UInt8` - `UInt8` = `Int16`).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayDifference(array)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – [Tableau](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/array/).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Renvoie un tableau de différences entre les éléments adjacents.
-
-Type: [UInt\*](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/int_uint/#uint-ranges), [Int\*](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/int_uint/#int-ranges), [Flottant\*](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/float/).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT arrayDifference([1, 2, 3, 4])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─arrayDifference([1, 2, 3, 4])─┐
-│ [0,1,1,1]                     │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-Exemple de débordement dû au type de résultat Int64:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT arrayDifference([0, 10000000000000000000])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─arrayDifference([0, 10000000000000000000])─┐
-│ [0,-8446744073709551616]                   │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayDistinct {#arraydistinct}
-
-Prend un tableau, retourne un tableau contenant les différents éléments seulement.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayDistinct(array)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – [Tableau](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/array/).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Retourne un tableau contenant les éléments distincts.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT arrayDistinct([1, 2, 2, 3, 1])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─arrayDistinct([1, 2, 2, 3, 1])─┐
-│ [1,2,3]                        │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayEnumerateDense(arr) {#array_functions-arrayenumeratedense}
-
-Renvoie un tableau de la même taille que le tableau source, indiquant où chaque élément apparaît en premier dans le tableau source.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayEnumerateDense([10, 20, 10, 30])
-```
-
-``` text
-┌─arrayEnumerateDense([10, 20, 10, 30])─┐
-│ [1,2,1,3]                             │
-└───────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayIntersect (arr) {#array-functions-arrayintersect}
-
-Prend plusieurs tableaux, retourne un tableau avec des éléments présents dans tous les tableaux source. L'ordre des éléments dans le tableau résultant est le même que dans le premier tableau.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayIntersect([1, 2], [1, 3], [2, 3]) AS no_intersect,
-    arrayIntersect([1, 2], [1, 3], [1, 4]) AS intersect
-```
-
-``` text
-┌─no_intersect─┬─intersect─┐
-│ []           │ [1]       │
-└──────────────┴───────────┘
-```
-
-## arrayReduce {#arrayreduce}
-
-Applique une fonction d'agrégation aux éléments du tableau et renvoie son résultat. Le nom de la fonction d'agrégation est passé sous forme de chaîne entre guillemets simples `'max'`, `'sum'`. Lorsque vous utilisez des fonctions d'agrégat paramétriques, le paramètre est indiqué après le nom de la fonction entre parenthèses `'uniqUpTo(6)'`.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayReduce(agg_func, arr1, arr2, ..., arrN)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `agg_func` — The name of an aggregate function which should be a constant [chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `arr` — Any number of [tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) tapez les colonnes comme paramètres de la fonction d'agrégation.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('max', [1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('max', [1, 2, 3])─┐
-│                             3 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-Si une fonction d'agrégation prend plusieurs arguments, cette fonction doit être appliqué à plusieurs ensembles de même taille.
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('maxIf', [3, 5], [1, 0])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('maxIf', [3, 5], [1, 0])─┐
-│                                    3 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-Exemple avec une fonction d'agrégat paramétrique:
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('uniqUpTo(3)', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('uniqUpTo(3)', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])─┐
-│                                                           4 │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayReduceInRanges {#arrayreduceinranges}
-
-Applique une fonction d'agrégation d'éléments de tableau dans des plages et retourne un tableau contenant le résultat correspondant à chaque gamme. La fonction retourne le même résultat que plusieurs `arrayReduce(agg_func, arraySlice(arr1, index, length), ...)`.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayReduceInRanges(agg_func, ranges, arr1, arr2, ..., arrN)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `agg_func` — The name of an aggregate function which should be a constant [chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `ranges` — The ranges to aggretate which should be an [tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) de [tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md) qui contient l'indice et la longueur de chaque plage.
--   `arr` — Any number of [tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) tapez les colonnes comme paramètres de la fonction d'agrégation.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduceInRanges(
-    'sum',
-    [(1, 5), (2, 3), (3, 4), (4, 4)],
-    [1000000, 200000, 30000, 4000, 500, 60, 7]
-) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────────────┐
-│ [1234500,234000,34560,4567] │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayReverse(arr) {#arrayreverse}
-
-Retourne un tableau de la même taille que l'original tableau contenant les éléments dans l'ordre inverse.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverse([1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReverse([1, 2, 3])─┐
-│ [3,2,1]                 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-## inverse (arr) {#array-functions-reverse}
-
-Synonyme de [“arrayReverse”](#arrayreverse)
-
-## arrayFlatten {#arrayflatten}
-
-Convertit un tableau de tableaux dans un tableau associatif.
-
-Fonction:
-
--   S'applique à toute profondeur de tableaux imbriqués.
--   Ne change pas les tableaux qui sont déjà plats.
-
-Le tableau aplati contient tous les éléments de tous les tableaux source.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-flatten(array_of_arrays)
-```
-
-Alias: `flatten`.
-
-**Paramètre**
-
--   `array_of_arrays` — [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) de tableaux. Exemple, `[[1,2,3], [4,5]]`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT flatten([[[1]], [[2], [3]]])
-```
-
-``` text
-┌─flatten(array(array([1]), array([2], [3])))─┐
-│ [1,2,3]                                     │
-└─────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayCompact {#arraycompact}
-
-Supprime les éléments en double consécutifs d'un tableau. L'ordre des valeurs de résultat est déterminée par l'ordre dans le tableau source.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayCompact(arr)
-```
-
-**Paramètre**
-
-`arr` — The [tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) inspecter.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Le tableau sans doublon.
-
-Type: `Array`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT arrayCompact([1, 1, nan, nan, 2, 3, 3, 3])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─arrayCompact([1, 1, nan, nan, 2, 3, 3, 3])─┐
-│ [1,nan,nan,2,3]                            │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayZip {#arrayzip}
-
-Combine plusieurs tableaux en un seul tableau. Le tableau résultant contient les éléments correspondants des tableaux source regroupés en tuples dans l'ordre des arguments listés.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayZip(arr1, arr2, ..., arrN)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `arrN` — [Tableau](../data-types/array.md).
-
-La fonction peut prendre n'importe quel nombre de tableaux de différents types. Tous les tableaux doivent être de taille égale.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Tableau avec des éléments des tableaux source regroupés en [tuple](../data-types/tuple.md). Types de données dans le tuple sont les mêmes que les types de l'entrée des tableaux et dans le même ordre que les tableaux sont passés.
-
-Type: [Tableau](../data-types/array.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT arrayZip(['a', 'b', 'c'], [5, 2, 1])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─arrayZip(['a', 'b', 'c'], [5, 2, 1])─┐
-│ [('a',5),('b',2),('c',1)]            │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayAUC {#arrayauc}
-
-Calculer AUC (zone sous la courbe, qui est un concept dans l'apprentissage automatique, voir plus de détails: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic#Area_under_the_curve).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-arrayAUC(arr_scores, arr_labels)
-```
-
-**Paramètre**
-- `arr_scores` — scores prediction model gives.
-- `arr_labels` — labels of samples, usually 1 for positive sample and 0 for negtive sample.
-
-**Valeur renvoyée**
-Renvoie la valeur AUC avec le type Float64.
-
-**Exemple**
-Requête:
-
-``` sql
-select arrayAUC([0.1, 0.4, 0.35, 0.8], [0, 0, 1, 1])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─arrayAUC([0.1, 0.4, 0.35, 0.8], [0, 0, 1, 1])─┐
-│                                          0.75 │
-└────────────────────────────────────────---──┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/array_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/array-join.md b/docs/fr/sql-reference/functions/array-join.md
deleted file mode 100644
index 859e801994d..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/array-join.md
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 61
-toc_title: arrayJoin
----
-
-# fonction arrayJoin {#functions_arrayjoin}
-
-C'est un très inhabituelle de la fonction.
-
-Les fonctions normales ne modifient pas un ensemble de lignes, mais modifient simplement les valeurs de chaque ligne (map).
-Les fonctions d'agrégation compriment un ensemble de lignes (plier ou réduire).
-Le ‘arrayJoin’ la fonction prend chaque ligne et génère un ensemble de lignes (dépliante).
-
-Cette fonction prend un tableau comme argument et propage la ligne source à plusieurs lignes pour le nombre d'éléments dans le tableau.
-Toutes les valeurs des colonnes sont simplement copiés, sauf les valeurs dans la colonne où cette fonction est appliquée; elle est remplacée par la valeur correspondante de tableau.
-
-Une requête peut utiliser plusieurs `arrayJoin` fonction. Dans ce cas, la transformation est effectuée plusieurs fois.
-
-Notez la syntaxe de jointure de tableau dans la requête SELECT, qui offre des possibilités plus larges.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayJoin([1, 2, 3] AS src) AS dst, 'Hello', src
-```
-
-``` text
-┌─dst─┬─\'Hello\'─┬─src─────┐
-│   1 │ Hello     │ [1,2,3] │
-│   2 │ Hello     │ [1,2,3] │
-│   3 │ Hello     │ [1,2,3] │
-└─────┴───────────┴─────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/array_join/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/bit-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/bit-functions.md
deleted file mode 100644
index 7b8795815f2..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/bit-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,255 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 48
-toc_title: Bit
----
-
-# Peu De Fonctions {#bit-functions}
-
-Les fonctions Bit fonctionnent pour n'importe quelle paire de types de UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Int8, Int16, Int32, Int64, Float32 ou Float64.
-
-Le type de résultat est un entier avec des bits égaux aux bits maximum de ses arguments. Si au moins l'un des arguments est signé, le résultat est un signé nombre. Si un argument est un nombre à virgule flottante, Il est converti en Int64.
-
-## bitAnd (a, b) {#bitanda-b}
-
-## bitOr (a, b) {#bitora-b}
-
-## bitXor (a, b) {#bitxora-b}
-
-## bitNot (a) {#bitnota}
-
-## bitShiftLeft (A, b) {#bitshiftlefta-b}
-
-## bitShiftRight (A, b) {#bitshiftrighta-b}
-
-## bitRotateLeft (a, b) {#bitrotatelefta-b}
-
-## bitRotateRight (a, b) {#bitrotaterighta-b}
-
-## bitTest {#bittest}
-
-Prend tout entier et le convertit en [forme binaire](https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_number) renvoie la valeur d'un bit à la position spécifiée. Le compte à rebours commence à partir de 0 de la droite vers la gauche.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-SELECT bitTest(number, index)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `number` – integer number.
--   `index` – position of bit.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Renvoie une valeur de bit à la position spécifiée.
-
-Type: `UInt8`.
-
-**Exemple**
-
-Par exemple, le nombre 43 dans le système numérique de base-2 (binaire) est 101011.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitTest(43, 1)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitTest(43, 1)─┐
-│              1 │
-└────────────────┘
-```
-
-Un autre exemple:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitTest(43, 2)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitTest(43, 2)─┐
-│              0 │
-└────────────────┘
-```
-
-## bitTestAll {#bittestall}
-
-Renvoie le résultat de [logique de conjonction](https://en.wikipedia.org/wiki/Logical_conjunction) (Et opérateur) de tous les bits à des positions données. Le compte à rebours commence à partir de 0 de la droite vers la gauche.
-
-La conjonction pour les opérations bit à bit:
-
-0 AND 0 = 0
-
-0 AND 1 = 0
-
-1 AND 0 = 0
-
-1 AND 1 = 1
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-SELECT bitTestAll(number, index1, index2, index3, index4, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `number` – integer number.
--   `index1`, `index2`, `index3`, `index4` – positions of bit. For example, for set of positions (`index1`, `index2`, `index3`, `index4`) est vrai si et seulement si toutes ses positions sont remplies (`index1` ⋀ `index2`, ⋀ `index3` ⋀ `index4`).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Retourne le résultat de la conjonction logique.
-
-Type: `UInt8`.
-
-**Exemple**
-
-Par exemple, le nombre 43 dans le système numérique de base-2 (binaire) est 101011.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5)─┐
-│                          1 │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-Un autre exemple:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5, 2)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitTestAll(43, 0, 1, 3, 5, 2)─┐
-│                             0 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## bitTestAny {#bittestany}
-
-Renvoie le résultat de [disjonction logique](https://en.wikipedia.org/wiki/Logical_disjunction) (Ou opérateur) de tous les bits à des positions données. Le compte à rebours commence à partir de 0 de la droite vers la gauche.
-
-La disjonction pour les opérations binaires:
-
-0 OR 0 = 0
-
-0 OR 1 = 1
-
-1 OR 0 = 1
-
-1 OR 1 = 1
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-SELECT bitTestAny(number, index1, index2, index3, index4, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `number` – integer number.
--   `index1`, `index2`, `index3`, `index4` – positions of bit.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Renvoie le résultat de la disjuction logique.
-
-Type: `UInt8`.
-
-**Exemple**
-
-Par exemple, le nombre 43 dans le système numérique de base-2 (binaire) est 101011.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAny(43, 0, 2)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitTestAny(43, 0, 2)─┐
-│                    1 │
-└──────────────────────┘
-```
-
-Un autre exemple:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitTestAny(43, 4, 2)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitTestAny(43, 4, 2)─┐
-│                    0 │
-└──────────────────────┘
-```
-
-## bitCount {#bitcount}
-
-Calcule le nombre de bits mis à un dans la représentation binaire d'un nombre.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-bitCount(x)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — [Entier](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) ou [virgule flottante](../../sql-reference/data-types/float.md) nombre. La fonction utilise la représentation de la valeur en mémoire. Il permet de financer les nombres à virgule flottante.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Nombre de bits défini sur un dans le numéro d'entrée.
-
-La fonction ne convertit pas la valeur d'entrée en un type plus grand ([l'extension du signe](https://en.wikipedia.org/wiki/Sign_extension)). Ainsi, par exemple, `bitCount(toUInt8(-1)) = 8`.
-
-Type: `UInt8`.
-
-**Exemple**
-
-Prenez par exemple le numéro 333. Sa représentation binaire: 0000000101001101.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitCount(333)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─bitCount(333)─┐
-│             5 │
-└───────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/bit_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/bitmap-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/bitmap-functions.md
deleted file mode 100644
index 15cb68ffc52..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/bitmap-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,496 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 49
-toc_title: Bitmap
----
-
-# Fonctions De Bitmap {#bitmap-functions}
-
-Les fonctions Bitmap fonctionnent pour le calcul de la valeur de L'objet de deux bitmaps, il s'agit de renvoyer un nouveau bitmap ou une cardinalité tout en utilisant le calcul de la formule, tel que and, or, xor, and not, etc.
-
-Il existe 2 types de méthodes de construction pour L'objet Bitmap. L'un doit être construit par la fonction d'agrégation groupBitmap avec-State, l'autre doit être construit par L'objet Array. Il est également de convertir L'objet Bitmap en objet tableau.
-
-RoaringBitmap est enveloppé dans une structure de données pendant le stockage réel des objets Bitmap. Lorsque la cardinalité est inférieure ou égale à 32, elle utilise Set objet. Lorsque la cardinalité est supérieure à 32, elle utilise l'objet RoaringBitmap. C'est pourquoi le stockage de faible cardinalité jeu est plus rapide.
-
-Pour plus d'informations sur RoaringBitmap, voir: [CRoaring](https://github.com/RoaringBitmap/CRoaring).
-
-## bitmapBuild {#bitmap_functions-bitmapbuild}
-
-Construire un bitmap à partir d'un tableau entier non signé.
-
-``` sql
-bitmapBuild(array)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `array` – unsigned integer array.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]) AS res, toTypeName(res)
-```
-
-``` text
-┌─res─┬─toTypeName(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]))─────┐
-│ 
    │ AggregateFunction(groupBitmap, UInt8)    │
-└─────┴──────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## bitmapToArray {#bitmaptoarray}
-
-Convertir bitmap en tableau entier.
-
-``` sql
-bitmapToArray(bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────┐
-│ [1,2,3,4,5] │
-└─────────────┘
-```
-
-## bitmapSubsetInRange {#bitmap-functions-bitmapsubsetinrange}
-
-Retourne le sous-ensemble dans la plage spécifiée (n'inclut pas le range_end).
-
-``` sql
-bitmapSubsetInRange(bitmap, range_start, range_end)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – [Objet Bitmap](#bitmap_functions-bitmapbuild).
--   `range_start` – range start point. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `range_end` – range end point(excluded). Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapSubsetInRange(bitmapBuild([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,100,200,500]), toUInt32(30), toUInt32(200))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ [30,31,32,33,100] │
-└───────────────────┘
-```
-
-## bitmapSubsetLimit {#bitmapsubsetlimit}
-
-Crée un sous-ensemble de bitmap avec n éléments pris entre `range_start` et `cardinality_limit`.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-bitmapSubsetLimit(bitmap, range_start, cardinality_limit)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – [Objet Bitmap](#bitmap_functions-bitmapbuild).
--   `range_start` – The subset starting point. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `cardinality_limit` – The subset cardinality upper limit. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Ensemble.
-
-Type: `Bitmap object`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapSubsetLimit(bitmapBuild([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,100,200,500]), toUInt32(30), toUInt32(200))) AS res
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─res───────────────────────┐
-│ [30,31,32,33,100,200,500] │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## bitmapContains {#bitmap_functions-bitmapcontains}
-
-Vérifie si le bitmap contient un élément.
-
-``` sql
-bitmapContains(haystack, needle)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `haystack` – [Objet Bitmap](#bitmap_functions-bitmapbuild) où la fonction recherche.
--   `needle` – Value that the function searches. Type: [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   0 — If `haystack` ne contient pas de `needle`.
--   1 — If `haystack` contenir `needle`.
-
-Type: `UInt8`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapContains(bitmapBuild([1,5,7,9]), toUInt32(9)) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│  1  │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapHasAny {#bitmaphasany}
-
-Vérifie si deux bitmaps ont une intersection par certains éléments.
-
-``` sql
-bitmapHasAny(bitmap1, bitmap2)
-```
-
-Si vous êtes sûr que `bitmap2` contient strictement un élément, envisagez d'utiliser le [bitmapContains](#bitmap_functions-bitmapcontains) fonction. Cela fonctionne plus efficacement.
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap*` – bitmap object.
-
-**Les valeurs de retour**
-
--   `1`, si `bitmap1` et `bitmap2` avoir un élément similaire au moins.
--   `0`, autrement.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapHasAny(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│  1  │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapHasAll {#bitmaphasall}
-
-Analogue à `hasAll(array, array)` renvoie 1 si le premier bitmap contient tous les éléments du second, 0 sinon.
-Si le deuxième argument est un bitmap vide, alors renvoie 1.
-
-``` sql
-bitmapHasAll(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapHasAll(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│  0  │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapCardinality {#bitmapcardinality}
-
-Retrun bitmap cardinalité de type UInt64.
-
-``` sql
-bitmapCardinality(bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapCardinality(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   5 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapMin {#bitmapmin}
-
-Retrun la plus petite valeur de type UInt64 dans l'ensemble, UINT32_MAX si l'ensemble est vide.
-
-    bitmapMin(bitmap)
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapMin(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-    ┌─res─┐
-    │   1 │
-    └─────┘
-
-## bitmapMax {#bitmapmax}
-
-Retrun la plus grande valeur de type UInt64 dans l'ensemble, 0 si l'ensemble est vide.
-
-    bitmapMax(bitmap)
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapMax(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res
-```
-
-    ┌─res─┐
-    │   5 │
-    └─────┘
-
-## bitmapTransform {#bitmaptransform}
-
-Transformer un tableau de valeurs d'une image à l'autre tableau de valeurs, le résultat est une nouvelle image.
-
-    bitmapTransform(bitmap, from_array, to_array)
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
--   `from_array` – UInt32 array. For idx in range \[0, from_array.size()), if bitmap contains from_array\[idx\], then replace it with to_array\[idx\]. Note that the result depends on array ordering if there are common elements between from_array and to_array.
--   `to_array` – UInt32 array, its size shall be the same to from_array.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapTransform(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]), cast([5,999,2] as Array(UInt32)), cast([2,888,20] as Array(UInt32)))) AS res
-```
-
-    ┌─res───────────────────┐
-    │ [1,3,4,6,7,8,9,10,20] │
-    └───────────────────────┘
-
-## bitmapAnd {#bitmapand}
-
-Deux bitmap et calcul, le résultat est un nouveau bitmap.
-
-``` sql
-bitmapAnd(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapAnd(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│ [3] │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapOr {#bitmapor}
-
-Deux bitmap ou calcul, le résultat est un nouveau bitmap.
-
-``` sql
-bitmapOr(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapOr(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────┐
-│ [1,2,3,4,5] │
-└─────────────┘
-```
-
-## bitmapXor {#bitmapxor}
-
-Deux bitmap xor calcul, le résultat est une nouvelle image.
-
-``` sql
-bitmapXor(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapXor(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ [1,2,4,5] │
-└───────────┘
-```
-
-## bitmapetnot {#bitmapandnot}
-
-Deux Bitmap andnot calcul, le résultat est un nouveau bitmap.
-
-``` sql
-bitmapAndnot(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapToArray(bitmapAndnot(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5]))) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───┐
-│ [1,2] │
-└───────┘
-```
-
-## bitmapetcardinalité {#bitmapandcardinality}
-
-Deux bitmap et calcul, retour cardinalité de type UInt64.
-
-``` sql
-bitmapAndCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapAndCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   1 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapOrCardinality {#bitmaporcardinality}
-
-Deux bitmap ou calcul, retour cardinalité de type UInt64.
-
-``` sql
-bitmapOrCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapOrCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   5 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapXorCardinality {#bitmapxorcardinality}
-
-Deux bitmap XOR calcul, retour cardinalité de type UInt64.
-
-``` sql
-bitmapXorCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapXorCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   4 │
-└─────┘
-```
-
-## bitmapetnotcardinality {#bitmapandnotcardinality}
-
-Deux bitmap andnot calcul, retour cardinalité de type UInt64.
-
-``` sql
-bitmapAndnotCardinality(bitmap,bitmap)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `bitmap` – bitmap object.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT bitmapAndnotCardinality(bitmapBuild([1,2,3]),bitmapBuild([3,4,5])) AS res;
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   2 │
-└─────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/bitmap_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/comparison-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/comparison-functions.md
deleted file mode 100644
index a5008c676fa..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/comparison-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: Comparaison
----
-
-# Fonctions De Comparaison {#comparison-functions}
-
-Les fonctions de comparaison renvoient toujours 0 ou 1 (Uint8).
-
-Les types suivants peuvent être comparés:
-
--   nombre
--   cordes et cordes fixes
--   date
--   dates avec heures
-
-au sein de chaque groupe, mais pas entre différents groupes.
-
-Par exemple, vous ne pouvez pas comparer une date avec une chaîne. Vous devez utiliser une fonction pour convertir la chaîne en une date, ou vice versa.
-
-Les chaînes sont comparées par octets. Une courte chaîne est plus petite que toutes les chaînes qui commencent par elle et qui contiennent au moins un caractère de plus.
-
-## égal, A = B et a = = b opérateur {#function-equals}
-
-## notEquals, a ! opérateur= b et a \<\> b {#function-notequals}
-
-## moins, opérateur \<  {#function-less}
-
-## de plus, \> opérateur {#function-greater}
-
-## lessOrEquals, \< = opérateur {#function-lessorequals}
-
-## greaterOrEquals, \> = opérateur {#function-greaterorequals}
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/comparison_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/conditional-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/conditional-functions.md
deleted file mode 100644
index 3912b49aa6a..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/conditional-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,207 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: 'Conditionnel '
----
-
-# Fonctions Conditionnelles {#conditional-functions}
-
-## si {#if}
-
-Contrôle la ramification conditionnelle. Contrairement à la plupart des systèmes, ClickHouse évalue toujours les deux expressions `then` et `else`.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-SELECT if(cond, then, else)
-```
-
-Si la condition `cond` renvoie une valeur non nulle, retourne le résultat de l'expression `then` et le résultat de l'expression `else`, si présent, est ignoré. Si l' `cond` est égal à zéro ou `NULL` alors le résultat de la `then` l'expression est ignorée et le résultat de `else` expression, si elle est présente, est renvoyée.
-
-**Paramètre**
-
--   `cond` – The condition for evaluation that can be zero or not. The type is UInt8, Nullable(UInt8) or NULL.
--   `then` - L'expression à renvoyer si la condition est remplie.
--   `else` - L'expression à renvoyer si la condition n'est pas remplie.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-La fonction s'exécute `then` et `else` expressions et retourne son résultat, selon que la condition `cond` fini par être zéro ou pas.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT if(1, plus(2, 2), plus(2, 6))
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─plus(2, 2)─┐
-│          4 │
-└────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT if(0, plus(2, 2), plus(2, 6))
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─plus(2, 6)─┐
-│          8 │
-└────────────┘
-```
-
--   `then` et `else` doit avoir le type commun le plus bas.
-
-**Exemple:**
-
-Prendre cette `LEFT_RIGHT` table:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─left─┬─right─┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │     4 │
-│    1 │     3 │
-│    2 │     2 │
-│    3 │     1 │
-│    4 │  ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────┴───────┘
-```
-
-La requête suivante compare `left` et `right` valeur:
-
-``` sql
-SELECT
-    left,
-    right,
-    if(left < right, 'left is smaller than right', 'right is greater or equal than left') AS is_smaller
-FROM LEFT_RIGHT
-WHERE isNotNull(left) AND isNotNull(right)
-
-┌─left─┬─right─┬─is_smaller──────────────────────────┐
-│    1 │     3 │ left is smaller than right          │
-│    2 │     2 │ right is greater or equal than left │
-│    3 │     1 │ right is greater or equal than left │
-└──────┴───────┴─────────────────────────────────────┘
-```
-
-Note: `NULL` les valeurs ne sont pas utilisés dans cet exemple, vérifier [Valeurs nulles dans les conditions](#null-values-in-conditionals) section.
-
-## Opérateur Ternaire {#ternary-operator}
-
-Il fonctionne même comme `if` fonction.
-
-Syntaxe: `cond ? then : else`
-
-Retourner `then` si l' `cond` renvoie la valeur vrai (supérieur à zéro), sinon renvoie `else`.
-
--   `cond` doit être de type de `UInt8`, et `then` et `else` doit avoir le type commun le plus bas.
-
--   `then` et `else` peut être `NULL`
-
-**Voir aussi**
-
--   [ifNotFinite](other-functions.md#ifnotfinite).
-
-## multiIf {#multiif}
-
-Permet d'écrire le [CASE](../operators/index.md#operator_case) opérateur plus compacte dans la requête.
-
-Syntaxe: `multiIf(cond_1, then_1, cond_2, then_2, ..., else)`
-
-**Paramètre:**
-
--   `cond_N` — The condition for the function to return `then_N`.
--   `then_N` — The result of the function when executed.
--   `else` — The result of the function if none of the conditions is met.
-
-La fonction accepte `2N+1` paramètre.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-La fonction renvoie l'une des valeurs `then_N` ou `else` selon les conditions `cond_N`.
-
-**Exemple**
-
-En utilisant à nouveau `LEFT_RIGHT` table.
-
-``` sql
-SELECT
-    left,
-    right,
-    multiIf(left < right, 'left is smaller', left > right, 'left is greater', left = right, 'Both equal', 'Null value') AS result
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─left─┬─right─┬─result──────────┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │     4 │ Null value      │
-│    1 │     3 │ left is smaller │
-│    2 │     2 │ Both equal      │
-│    3 │     1 │ left is greater │
-│    4 │  ᴺᵁᴸᴸ │ Null value      │
-└──────┴───────┴─────────────────┘
-```
-
-## Utilisation Directe Des Résultats Conditionnels {#using-conditional-results-directly}
-
-Les conditions entraînent toujours `0`, `1` ou `NULL`. Vous pouvez donc utiliser des résultats conditionnels directement comme ceci:
-
-``` sql
-SELECT left < right AS is_small
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─is_small─┐
-│     ᴺᵁᴸᴸ │
-│        1 │
-│        0 │
-│        0 │
-│     ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────────┘
-```
-
-## Valeurs nulles dans les conditions {#null-values-in-conditionals}
-
-Lorsque `NULL` les valeurs sont impliqués dans des conditions, le résultat sera également `NULL`.
-
-``` sql
-SELECT
-    NULL < 1,
-    2 < NULL,
-    NULL < NULL,
-    NULL = NULL
-
-┌─less(NULL, 1)─┬─less(2, NULL)─┬─less(NULL, NULL)─┬─equals(NULL, NULL)─┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ          │ ᴺᵁᴸᴸ          │ ᴺᵁᴸᴸ             │ ᴺᵁᴸᴸ               │
-└───────────────┴───────────────┴──────────────────┴────────────────────┘
-```
-
-Donc, vous devriez construire vos requêtes avec soin si les types sont `Nullable`.
-
-L'exemple suivant le démontre en omettant d'ajouter la condition égale à `multiIf`.
-
-``` sql
-SELECT
-    left,
-    right,
-    multiIf(left < right, 'left is smaller', left > right, 'right is smaller', 'Both equal') AS faulty_result
-FROM LEFT_RIGHT
-
-┌─left─┬─right─┬─faulty_result────┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │     4 │ Both equal       │
-│    1 │     3 │ left is smaller  │
-│    2 │     2 │ Both equal       │
-│    3 │     1 │ right is smaller │
-│    4 │  ᴺᵁᴸᴸ │ Both equal       │
-└──────┴───────┴──────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/conditional_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/date-time-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/date-time-functions.md
deleted file mode 100644
index d1c16b42d07..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/date-time-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,450 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: Travailler avec les Dates et les heures
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des Dates et des heures {#functions-for-working-with-dates-and-times}
-
-Support des fuseaux horaires
-
-Toutes les fonctions pour travailler avec la date et l'heure qui ont une logique d'utilisation pour le fuseau horaire peut accepter un second fuseau horaire argument. Exemple: Asie / Ekaterinbourg. Dans ce cas, ils utilisent le fuseau horaire spécifié au lieu du fuseau horaire local (par défaut).
-
-``` sql
-SELECT
-    toDateTime('2016-06-15 23:00:00') AS time,
-    toDate(time) AS date_local,
-    toDate(time, 'Asia/Yekaterinburg') AS date_yekat,
-    toString(time, 'US/Samoa') AS time_samoa
-```
-
-``` text
-┌────────────────time─┬─date_local─┬─date_yekat─┬─time_samoa──────────┐
-│ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 │ 2016-06-16 │ 2016-06-15 09:00:00 │
-└─────────────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Seuls les fuseaux horaires qui diffèrent de L'UTC par un nombre entier d'heures sont pris en charge.
-
-## toTimeZone {#totimezone}
-
-Convertir l'heure ou la date et de l'heure au fuseau horaire spécifié.
-
-## toYear {#toyear}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt16 contenant le numéro d'année (AD).
-
-## toQuarter {#toquarter}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt8 contenant le numéro de trimestre.
-
-## toMonth {#tomonth}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt8 contenant le numéro de mois (1-12).
-
-## toDayOfYear {#todayofyear}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt16 contenant le numéro du jour de l'année (1-366).
-
-## toDayOfMonth {#todayofmonth}
-
-Convertit une date ou une date avec le temps à un UInt8 contenant le numéro du jour du mois (1-31).
-
-## toDayOfWeek {#todayofweek}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt8 contenant le numéro du jour de la semaine (lundi est 1, et dimanche est 7).
-
-## toHour {#tohour}
-
-Convertit une date avec l'heure en un nombre UInt8 contenant le numéro de l'heure dans l'Heure de 24 heures (0-23).
-This function assumes that if clocks are moved ahead, it is by one hour and occurs at 2 a.m., and if clocks are moved back, it is by one hour and occurs at 3 a.m. (which is not always true – even in Moscow the clocks were twice changed at a different time).
-
-## toMinute {#tominute}
-
-Convertit une date avec l'heure en un numéro UInt8 contenant le numéro de la minute de l'heure (0-59).
-
-## toseconde {#tosecond}
-
-Convertit une date avec l'heure en un nombre UInt8 contenant le numéro de la seconde dans la minute (0-59).
-Les secondes intercalaires ne sont pas comptabilisés.
-
-## toUnixTimestamp {#to-unix-timestamp}
-
-Pour L'argument DateTime: convertit la valeur en sa représentation numérique interne (horodatage Unix).
-For String argument: analyse datetime from string en fonction du fuseau horaire (second argument optionnel, le fuseau horaire du serveur est utilisé par défaut) et renvoie l'horodatage unix correspondant.
-Pour L'argument Date: le comportement n'est pas spécifié.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-toUnixTimestamp(datetime)
-toUnixTimestamp(str, [timezone])
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Renvoie l'horodatage unix.
-
-Type: `UInt32`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT toUnixTimestamp('2017-11-05 08:07:47', 'Asia/Tokyo') AS unix_timestamp
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─unix_timestamp─┐
-│     1509836867 │
-└────────────────┘
-```
-
-## toStartOfYear {#tostartofyear}
-
-Arrondit une date ou une date avec l'heure jusqu'au premier jour de l'année.
-Renvoie la date.
-
-## toStartOfISOYear {#tostartofisoyear}
-
-Arrondit une date ou une date avec l'heure jusqu'au premier jour de L'année ISO.
-Renvoie la date.
-
-## toStartOfQuarter {#tostartofquarter}
-
-Arrondit une date ou une date avec l'heure jusqu'au premier jour du trimestre.
-Le premier jour du trimestre, soit le 1er janvier, 1er avril, 1er juillet ou 1er octobre.
-Renvoie la date.
-
-## toStartOfMonth {#tostartofmonth}
-
-Arrondit une date ou une date avec l'heure jusqu'au premier jour du mois.
-Renvoie la date.
-
-!!! attention "Attention"
-    Le comportement de l'analyse des dates incorrectes est spécifique à l'implémentation. ClickHouse peut renvoyer la date zéro, lancer une exception ou faire “natural” débordement.
-
-## toMonday {#tomonday}
-
-Arrondit une date ou une date avec l'heure au lundi le plus proche.
-Renvoie la date.
-
-## toStartOfWeek (t \[, mode\]) {#tostartofweektmode}
-
-Arrondit une date ou une date avec l'heure au dimanche ou au lundi le plus proche par mode.
-Renvoie la date.
-L'argument mode fonctionne exactement comme l'argument mode de toWeek(). Pour la syntaxe à argument unique, une valeur de mode de 0 est utilisée.
-
-## toStartOfDay {#tostartofday}
-
-Arrondit une date avec le temps au début de la journée.
-
-## toStartOfHour {#tostartofhour}
-
-Arrondit une date avec le temps au début de l " heure.
-
-## toStartOfMinute {#tostartofminute}
-
-Arrondit une date avec le temps au début de la minute.
-
-## toStartOfFiveMinute {#tostartoffiveminute}
-
-Arrondit à une date avec l'heure de début de l'intervalle de cinq minutes.
-
-## toStartOfTenMinutes {#tostartoftenminutes}
-
-Arrondit une date avec le temps au début de l " intervalle de dix minutes.
-
-## toStartOfFifteenMinutes {#tostartoffifteenminutes}
-
-Arrondit la date avec le temps jusqu'au début de l'intervalle de quinze minutes.
-
-## toStartOfInterval(time_or_data, intervalle x Unité \[, time_zone\]) {#tostartofintervaltime-or-data-interval-x-unit-time-zone}
-
-Ceci est une généralisation d'autres fonctions nommées `toStartOf*`. Exemple,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 1 year)` renvoie la même chose que `toStartOfYear(t)`,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 1 month)` renvoie la même chose que `toStartOfMonth(t)`,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 1 day)` renvoie la même chose que `toStartOfDay(t)`,
-`toStartOfInterval(t, INTERVAL 15 minute)` renvoie la même chose que `toStartOfFifteenMinutes(t)` etc.
-
-## toTime {#totime}
-
-Convertit une date avec l'heure en une certaine date fixe, tout en préservant l'heure.
-
-## toRelativeYearNum {#torelativeyearnum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date, le numéro de l'année, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeQuarterNum {#torelativequarternum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date au numéro du trimestre, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeMonthNum {#torelativemonthnum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date au numéro du mois, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeWeekNum {#torelativeweeknum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date, le numéro de la semaine, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeDayNum {#torelativedaynum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date au numéro du jour, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeHourNum {#torelativehournum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date au nombre de l'heure, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeMinuteNum {#torelativeminutenum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date au numéro de la minute, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toRelativeSecondNum {#torelativesecondnum}
-
-Convertit une date avec l'heure ou la date au numéro de la seconde, à partir d'un certain point fixe dans le passé.
-
-## toISOYear {#toisoyear}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt16 contenant le numéro D'année ISO.
-
-## toISOWeek {#toisoweek}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt8 contenant le numéro de semaine ISO.
-
-## toWeek (date \[, mode\]) {#toweekdatemode}
-
-Cette fonction renvoie le numéro de semaine pour date ou datetime. La forme à deux arguments de toWeek() vous permet de spécifier si la semaine commence le dimanche ou le lundi et si la valeur de retour doit être comprise entre 0 et 53 ou entre 1 et 53. Si l'argument mode est omis, le mode par défaut est 0.
-`toISOWeek()`est une fonction de compatibilité équivalente à `toWeek(date,3)`.
-Le tableau suivant décrit le fonctionnement de l'argument mode.
-
-| Mode | Premier jour de la semaine | Gamme | Week 1 is the first week …       |
-|------|----------------------------|-------|----------------------------------|
-| 0    | Dimanche                   | 0-53  | avec un dimanche cette année     |
-| 1    | Lundi                      | 0-53  | avec 4 jours ou plus cette année |
-| 2    | Dimanche                   | 1-53  | avec un dimanche cette année     |
-| 3    | Lundi                      | 1-53  | avec 4 jours ou plus cette année |
-| 4    | Dimanche                   | 0-53  | avec 4 jours ou plus cette année |
-| 5    | Lundi                      | 0-53  | avec un lundi cette année        |
-| 6    | Dimanche                   | 1-53  | avec 4 jours ou plus cette année |
-| 7    | Lundi                      | 1-53  | avec un lundi cette année        |
-| 8    | Dimanche                   | 1-53  | contient Janvier 1               |
-| 9    | Lundi                      | 1-53  | contient Janvier 1               |
-
-Pour les valeurs de mode avec une signification de “with 4 or more days this year,” les semaines sont numérotées selon ISO 8601: 1988:
-
--   Si la semaine contenant Janvier 1 A 4 jours ou plus dans la nouvelle année, il est Semaine 1.
-
--   Sinon, c'est la dernière semaine de l'année précédente, et la semaine prochaine est la semaine 1.
-
-Pour les valeurs de mode avec une signification de “contains January 1”, la semaine contient Janvier 1 est Semaine 1. Peu importe combien de jours dans la nouvelle année la semaine contenait, même si elle contenait seulement un jour.
-
-``` sql
-toWeek(date, [, mode][, Timezone])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `date` – Date or DateTime.
--   `mode` – Optional parameter, Range of values is \[0,9\], default is 0.
--   `Timezone` – Optional parameter, it behaves like any other conversion function.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toDate('2016-12-27') AS date, toWeek(date) AS week0, toWeek(date,1) AS week1, toWeek(date,9) AS week9;
-```
-
-``` text
-┌───────date─┬─week0─┬─week1─┬─week9─┐
-│ 2016-12-27 │    52 │    52 │     1 │
-└────────────┴───────┴───────┴───────┘
-```
-
-## toYearWeek (date \[, mode\]) {#toyearweekdatemode}
-
-Retourne l'année et la semaine pour une date. L'année dans le résultat peut être différente de l'année dans l'argument date pour la première et la dernière semaine de l'année.
-
-L'argument mode fonctionne exactement comme l'argument mode de toWeek(). Pour la syntaxe à argument unique, une valeur de mode de 0 est utilisée.
-
-`toISOYear()`est une fonction de compatibilité équivalente à `intDiv(toYearWeek(date,3),100)`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toDate('2016-12-27') AS date, toYearWeek(date) AS yearWeek0, toYearWeek(date,1) AS yearWeek1, toYearWeek(date,9) AS yearWeek9;
-```
-
-``` text
-┌───────date─┬─yearWeek0─┬─yearWeek1─┬─yearWeek9─┐
-│ 2016-12-27 │    201652 │    201652 │    201701 │
-└────────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
-```
-
-## maintenant {#now}
-
-Accepte zéro argument et renvoie l'heure actuelle à l'un des moments de l'exécution de la requête.
-Cette fonction renvoie une constante, même si la requête a pris beaucoup de temps à compléter.
-
-## aujourd' {#today}
-
-Accepte zéro argument et renvoie la date actuelle à l'un des moments de l'exécution de la requête.
-Le même que ‘toDate(now())’.
-
-## hier {#yesterday}
-
-Accepte zéro argument et renvoie la date d'hier à l'un des moments de l'exécution de la requête.
-Le même que ‘today() - 1’.
-
-## l'horaire de diffusion {#timeslot}
-
-Arrondit le temps à la demi-heure.
-Cette fonction est spécifique à Yandex.Metrica, car une demi-heure est le temps minimum pour diviser une session en deux sessions si une balise de suivi affiche les pages vues consécutives d'un seul utilisateur qui diffèrent dans le temps de strictement plus que ce montant. Cela signifie que les tuples (l'ID de balise, l'ID utilisateur et l'intervalle de temps) peuvent être utilisés pour rechercher les pages vues incluses dans la session correspondante.
-
-## toYYYYMM {#toyyyymm}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt32 contenant le numéro d'année et de mois (AAAA \* 100 + MM).
-
-## toYYYYMMDD {#toyyyymmdd}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt32 contenant le numéro d'année et de mois (AAAA \* 10000 + MM \* 100 + JJ).
-
-## toYYYYMMDDhhmmss {#toyyyymmddhhmmss}
-
-Convertit une date ou une date avec l'heure en un numéro UInt64 contenant le numéro d'année et de mois (AAAA \* 10000000000 + MM \* 100000000 + DD \* 1000000 + hh \* 10000 + mm \* 100 + ss).
-
-## addYears, addMonths, addWeeks, addDays, addHours, addMinutes, addSeconds, addQuarters {#addyears-addmonths-addweeks-adddays-addhours-addminutes-addseconds-addquarters}
-
-Fonction ajoute une date / DateTime intervalle à une Date / DateTime, puis retourner la Date / DateTime. Exemple:
-
-``` sql
-WITH
-    toDate('2018-01-01') AS date,
-    toDateTime('2018-01-01 00:00:00') AS date_time
-SELECT
-    addYears(date, 1) AS add_years_with_date,
-    addYears(date_time, 1) AS add_years_with_date_time
-```
-
-``` text
-┌─add_years_with_date─┬─add_years_with_date_time─┐
-│          2019-01-01 │      2019-01-01 00:00:00 │
-└─────────────────────┴──────────────────────────┘
-```
-
-## subtractYears, subtractMonths, subtractWeeks, subtractDays, subtractHours, subtractMinutes, subtractSeconds, subtractQuarters {#subtractyears-subtractmonths-subtractweeks-subtractdays-subtracthours-subtractminutes-subtractseconds-subtractquarters}
-
-Fonction soustrayez un intervalle de Date / DateTime à une Date / DateTime, puis renvoyez la Date / DateTime. Exemple:
-
-``` sql
-WITH
-    toDate('2019-01-01') AS date,
-    toDateTime('2019-01-01 00:00:00') AS date_time
-SELECT
-    subtractYears(date, 1) AS subtract_years_with_date,
-    subtractYears(date_time, 1) AS subtract_years_with_date_time
-```
-
-``` text
-┌─subtract_years_with_date─┬─subtract_years_with_date_time─┐
-│               2018-01-01 │           2018-01-01 00:00:00 │
-└──────────────────────────┴───────────────────────────────┘
-```
-
-## dateDiff {#datediff}
-
-Renvoie la différence entre deux valeurs Date ou DateTime.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-dateDiff('unit', startdate, enddate, [timezone])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `unit` — Time unit, in which the returned value is expressed. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-        Supported values:
-
-        | unit   |
-        | ---- |
-        |second  |
-        |minute  |
-        |hour    |
-        |day     |
-        |week    |
-        |month   |
-        |quarter |
-        |year    |
-
--   `startdate` — The first time value to compare. [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
--   `enddate` — The second time value to compare. [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
--   `timezone` — Optional parameter. If specified, it is applied to both `startdate` et `enddate`. Si non spécifié, fuseaux horaires de l' `startdate` et `enddate` sont utilisés. Si elles ne sont pas identiques, le résultat n'est pas spécifié.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Différence entre `startdate` et `enddate` exprimé en `unit`.
-
-Type: `int`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT dateDiff('hour', toDateTime('2018-01-01 22:00:00'), toDateTime('2018-01-02 23:00:00'));
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─dateDiff('hour', toDateTime('2018-01-01 22:00:00'), toDateTime('2018-01-02 23:00:00'))─┐
-│                                                                                     25 │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## intervalle de temps (StartTime, Duration, \[, Size\]) {#timeslotsstarttime-duration-size}
-
-Pour un intervalle de temps commençant à ‘StartTime’ et de poursuivre pour ‘Duration’ secondes, il renvoie un tableau de moments dans le temps, composé de points de cet intervalle arrondis vers le bas à la ‘Size’ en quelques secondes. ‘Size’ est un paramètre optionnel: une constante UInt32, définie sur 1800 par défaut.
-Exemple, `timeSlots(toDateTime('2012-01-01 12:20:00'), 600) = [toDateTime('2012-01-01 12:00:00'), toDateTime('2012-01-01 12:30:00')]`.
-Ceci est nécessaire pour rechercher les pages vues dans la session correspondante.
-
-## formatDateTime(Heure, Format \[, fuseau horaire\]) {#formatdatetime}
-
-Function formats a Time according given Format string. N.B.: Format is a constant expression, e.g. you can not have multiple formats for single result column.
-
-Modificateurs pris en charge pour le Format:
-(“Example” colonne affiche le résultat de formatage pour le temps `2018-01-02 22:33:44`)
-
-| Modificateur | Description                                                            | Exemple    |
-|--------------|------------------------------------------------------------------------|------------|
-| %C           | année divisée par 100 et tronquée en entier (00-99)                    | 20         |
-| %d           | jour du mois, zero-rembourré (01-31)                                   | 02         |
-| %D           | Date courte MM / JJ / AA, équivalente à %m / % d / % y                 | 01/02/18   |
-| % e          | jour du mois, rembourré dans l'espace ( 1-31)                          | 2          |
-| %F           | date courte AAAA-MM-JJ, équivalente à % Y - % m - % d                  | 2018-01-02 |
-| %H           | heure en format 24h (00-23)                                            | 22         |
-| %I           | heure en format 12h (01-12)                                            | 10         |
-| %j           | les jours de l'année (001-366)                                         | 002        |
-| %m           | mois en nombre décimal (01-12)                                         | 01         |
-| %M           | minute (00-59)                                                         | 33         |
-| %et          | caractère de nouvelle ligne (")                                        |            |
-| %p           | Désignation AM ou PM                                                   | PM         |
-| %R           | 24 heures HH:MM temps, équivalent à %H: % M                            | 22:33      |
-| %S           | deuxième (00-59)                                                       | 44         |
-| % t          | horizontal-caractère de tabulation (')                                 |            |
-| %T           | Format d'heure ISO 8601 (HH:MM:SS), équivalent à %H: % M:%S            | 22:33:44   |
-| % u          | ISO 8601 jour de la semaine comme numéro avec Lundi comme 1 (1-7)      | 2          |
-| %V           | Numéro de semaine ISO 8601 (01-53)                                     | 01         |
-| %W           | jour de la semaine comme un nombre décimal avec dimanche comme 0 (0-6) | 2          |
-| % y          | Année, deux derniers chiffres (00-99)                                  | 18         |
-| %Y           | An                                                                     | 2018       |
-| %%           | signe                                                                  | %          |
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/date_time_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/encoding-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/encoding-functions.md
deleted file mode 100644
index 6c99ed4f32e..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/encoding-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,175 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 52
-toc_title: Encodage
----
-
-# L'Encodage Des Fonctions {#encoding-functions}
-
-## char {#char}
-
-Retourne la chaîne avec la longueur que le nombre d'arguments passés et chaque octet a la valeur de l'argument correspondant. Accepte plusieurs arguments de types numériques. Si la valeur de l'argument est hors de portée du type de données UInt8, elle est convertie en UInt8 avec arrondi et débordement possibles.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-char(number_1, [number_2, ..., number_n]);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `number_1, number_2, ..., number_n` — Numerical arguments interpreted as integers. Types: [Int](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Flottant](../../sql-reference/data-types/float.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   une chaîne d'octets.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT char(104.1, 101, 108.9, 108.9, 111) AS hello
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─hello─┐
-│ hello │
-└───────┘
-```
-
-Vous pouvez construire une chaîne de codage arbitraire en passant les octets correspondants. Voici un exemple pour UTF-8:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT char(0xD0, 0xBF, 0xD1, 0x80, 0xD0, 0xB8, 0xD0, 0xB2, 0xD0, 0xB5, 0xD1, 0x82) AS hello;
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─hello──┐
-│ привет │
-└────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT char(0xE4, 0xBD, 0xA0, 0xE5, 0xA5, 0xBD) AS hello;
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─hello─┐
-│ 你好  │
-└───────┘
-```
-
-## Hex {#hex}
-
-Renvoie une chaîne contenant la représentation hexadécimale de l'argument.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-hex(arg)
-```
-
-La fonction utilise des lettres majuscules `A-F` et ne pas utiliser de préfixes (comme `0x`) ou suffixes (comme `h`).
-
-Pour les arguments entiers, il imprime des chiffres hexadécimaux (“nibbles”) du plus significatif au moins significatif (big endian ou “human readable” ordre). Il commence par l'octet non nul le plus significatif (les octets de début zéro sont omis) mais imprime toujours les deux chiffres de chaque octet même si le chiffre de début est nul.
-
-Exemple:
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT hex(1);
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-01
-```
-
-Les valeurs de type `Date` et `DateTime` sont formatés comme des entiers correspondants (le nombre de jours depuis Epoch pour Date et la valeur de L'horodatage Unix pour DateTime).
-
-Pour `String` et `FixedString`, tous les octets sont simplement codés en deux nombres hexadécimaux. Zéro octets ne sont pas omis.
-
-Les valeurs des types virgule flottante et décimale sont codées comme leur représentation en mémoire. Comme nous soutenons l'architecture little endian, ils sont codés dans little endian. Zéro octets de début / fin ne sont pas omis.
-
-**Paramètre**
-
--   `arg` — A value to convert to hexadecimal. Types: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md), [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Flottant](../../sql-reference/data-types/float.md), [Décimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md), [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Une chaîne avec la représentation hexadécimale de l'argument.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT hex(toFloat32(number)) as hex_presentation FROM numbers(15, 2);
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─hex_presentation─┐
-│ 00007041         │
-│ 00008041         │
-└──────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT hex(toFloat64(number)) as hex_presentation FROM numbers(15, 2);
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─hex_presentation─┐
-│ 0000000000002E40 │
-│ 0000000000003040 │
-└──────────────────┘
-```
-
-## unhex (str) {#unhexstr}
-
-Accepte une chaîne contenant un nombre quelconque de chiffres hexadécimaux, et renvoie une chaîne contenant le correspondant octets. Prend en charge les lettres majuscules et minuscules A-F. Le nombre de chiffres hexadécimaux ne doit pas être pair. S'il est impair, le dernier chiffre est interprété comme la moitié la moins significative de l'octet 00-0F. Si la chaîne d'argument contient autre chose que des chiffres hexadécimaux, un résultat défini par l'implémentation est renvoyé (une exception n'est pas levée).
-Si vous voulez convertir le résultat en un nombre, vous pouvez utiliser le ‘reverse’ et ‘reinterpretAsType’ fonction.
-
-## UUIDStringToNum (str) {#uuidstringtonumstr}
-
-Accepte une chaîne contenant 36 caractères dans le format `123e4567-e89b-12d3-a456-426655440000`, et le renvoie comme un ensemble d'octets dans un FixedString (16).
-
-## UUIDNumToString (str) {#uuidnumtostringstr}
-
-Accepte une valeur FixedString (16). Renvoie une chaîne contenant 36 caractères au format texte.
-
-## bitmaskToList(num) {#bitmasktolistnum}
-
-Accepte un entier. Renvoie une chaîne contenant la liste des puissances de deux qui totalisent le nombre source lorsqu'il est additionné. Ils sont séparés par des virgules sans espaces au format texte, dans l'ordre croissant.
-
-## bitmaskToArray(num) {#bitmasktoarraynum}
-
-Accepte un entier. Renvoie un tableau de nombres UInt64 contenant la liste des puissances de deux qui totalisent le nombre source lorsqu'il est additionné. Les numéros dans le tableau sont dans l'ordre croissant.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/encoding_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/ext-dict-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/ext-dict-functions.md
deleted file mode 100644
index 1cec307747d..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/ext-dict-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,205 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 58
-toc_title: Travailler avec des dictionnaires externes
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des dictionnaires externes {#ext_dict_functions}
-
-Pour plus d'informations sur la connexion et la configuration de dictionnaires externes, voir [Dictionnaires externes](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md).
-
-## dictGet {#dictget}
-
-Récupère une valeur d'un dictionnaire externe.
-
-``` sql
-dictGet('dict_name', 'attr_name', id_expr)
-dictGetOrDefault('dict_name', 'attr_name', id_expr, default_value_expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `attr_name` — Name of the column of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `id_expr` — Key value. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) ou [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)- tapez la valeur en fonction de la configuration du dictionnaire.
--   `default_value_expr` — Value returned if the dictionary doesn't contain a row with the `id_expr` clé. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) renvoyer la valeur dans le type de données configuré pour `attr_name` attribut.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Si ClickHouse analyse l'attribut avec succès dans le [l'attribut type de données](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes), les fonctions renvoient la valeur du dictionnaire de l'attribut qui correspond à `id_expr`.
-
--   Si il n'y a pas la clé, correspondant à `id_expr` dans le dictionnaire, puis:
-
-        - `dictGet` returns the content of the `<null_value>` element specified for the attribute in the dictionary configuration.
-        - `dictGetOrDefault` returns the value passed as the `default_value_expr` parameter.
-
-ClickHouse lève une exception si elle ne peut pas analyser la valeur de l'attribut ou si la valeur ne correspond pas au type de données d'attribut.
-
-**Exemple**
-
-Créer un fichier texte `ext-dict-text.csv` contenant les éléments suivants:
-
-``` text
-1,1
-2,2
-```
-
-La première colonne est `id` la deuxième colonne est `c1`.
-
-Configurer le dictionnaire externe:
-
-``` xml
-<yandex>
-    <dictionary>
-        <name>ext-dict-test</name>
-        <source>
-            <file>
-                <path>/path-to/ext-dict-test.csv</path>
-                <format>CSV</format>
-            </file>
-        </source>
-        <layout>
-            <flat />
-        </layout>
-        <structure>
-            <id>
-                <name>id</name>
-            </id>
-            <attribute>
-                <name>c1</name>
-                <type>UInt32</type>
-                <null_value></null_value>
-            </attribute>
-        </structure>
-        <lifetime>0</lifetime>
-    </dictionary>
-</yandex>
-```
-
-Effectuer la requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    dictGetOrDefault('ext-dict-test', 'c1', number + 1, toUInt32(number * 10)) AS val,
-    toTypeName(val) AS type
-FROM system.numbers
-LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌─val─┬─type───┐
-│   1 │ UInt32 │
-│   2 │ UInt32 │
-│  20 │ UInt32 │
-└─────┴────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Dictionnaires Externes](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md)
-
-## dictHas {#dicthas}
-
-Vérifie si une clé est présente dans un dictionnaire.
-
-``` sql
-dictHas('dict_name', id_expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `id_expr` — Key value. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-le type de la valeur.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   0, si il n'y a pas de clé.
--   1, si il y a une clé.
-
-Type: `UInt8`.
-
-## dictGetHierarchy {#dictgethierarchy}
-
-Crée un tableau contenant tous les parents d'une clé dans le [hiérarchique dictionnaire](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-hierarchical.md).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-dictGetHierarchy('dict_name', key)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `key` — Key value. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-le type de la valeur.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Les Parents pour la clé.
-
-Type: [Tableau (UInt64)](../../sql-reference/data-types/array.md).
-
-## dictisine {#dictisin}
-
-Vérifie l'ancêtre d'une clé à travers toute la chaîne hiérarchique dans le dictionnaire.
-
-``` sql
-dictIsIn('dict_name', child_id_expr, ancestor_id_expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `child_id_expr` — Key to be checked. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-le type de la valeur.
--   `ancestor_id_expr` — Alleged ancestor of the `child_id_expr` clé. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-le type de la valeur.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   0, si `child_id_expr` n'est pas un enfant de `ancestor_id_expr`.
--   1, si `child_id_expr` est un enfant de `ancestor_id_expr` ou si `child_id_expr` est un `ancestor_id_expr`.
-
-Type: `UInt8`.
-
-## D'Autres Fonctions {#ext_dict_functions-other}
-
-ClickHouse prend en charge des fonctions spécialisées qui convertissent les valeurs d'attribut de dictionnaire en un type de données spécifique, quelle que soit la configuration du dictionnaire.
-
-Fonction:
-
--   `dictGetInt8`, `dictGetInt16`, `dictGetInt32`, `dictGetInt64`
--   `dictGetUInt8`, `dictGetUInt16`, `dictGetUInt32`, `dictGetUInt64`
--   `dictGetFloat32`, `dictGetFloat64`
--   `dictGetDate`
--   `dictGetDateTime`
--   `dictGetUUID`
--   `dictGetString`
-
-Toutes ces fonctions ont le `OrDefault` modification. Exemple, `dictGetDateOrDefault`.
-
-Syntaxe:
-
-``` sql
-dictGet[Type]('dict_name', 'attr_name', id_expr)
-dictGet[Type]OrDefault('dict_name', 'attr_name', id_expr, default_value_expr)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `dict_name` — Name of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `attr_name` — Name of the column of the dictionary. [Chaîne littérale](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `id_expr` — Key value. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-le type de la valeur.
--   `default_value_expr` — Value which is returned if the dictionary doesn't contain a row with the `id_expr` clé. [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) renvoyer une valeur dans le type de données configuré pour `attr_name` attribut.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Si ClickHouse analyse l'attribut avec succès dans le [l'attribut type de données](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md#ext_dict_structure-attributes), les fonctions renvoient la valeur du dictionnaire de l'attribut qui correspond à `id_expr`.
-
--   Si il n'est pas demandé `id_expr` dans le dictionnaire,:
-
-        - `dictGet[Type]` returns the content of the `<null_value>` element specified for the attribute in the dictionary configuration.
-        - `dictGet[Type]OrDefault` returns the value passed as the `default_value_expr` parameter.
-
-ClickHouse lève une exception si elle ne peut pas analyser la valeur de l'attribut ou si la valeur ne correspond pas au type de données d'attribut.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/ext_dict_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/functions-for-nulls.md b/docs/fr/sql-reference/functions/functions-for-nulls.md
deleted file mode 100644
index ef7be728ce7..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/functions-for-nulls.md
+++ /dev/null
@@ -1,312 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 63
-toc_title: Travailler avec des arguments nullables
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des agrégats nullables {#functions-for-working-with-nullable-aggregates}
-
-## isNull {#isnull}
-
-Vérifie si l'argument est [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal).
-
-``` sql
-isNull(x)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — A value with a non-compound data type.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   `1` si `x` être `NULL`.
--   `0` si `x` n'est pas `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Requête
-
-``` sql
-SELECT x FROM t_null WHERE isNull(y)
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 1 │
-└───┘
-```
-
-## isNotNull {#isnotnull}
-
-Vérifie si l'argument est [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal).
-
-``` sql
-isNotNull(x)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `x` — A value with a non-compound data type.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   `0` si `x` être `NULL`.
--   `1` si `x` n'est pas `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Requête
-
-``` sql
-SELECT x FROM t_null WHERE isNotNull(y)
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-## fusionner {#coalesce}
-
-Vérifie de gauche à droite si `NULL` les arguments ont été passés et renvoie le premier non-`NULL` argument.
-
-``` sql
-coalesce(x,...)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   N'importe quel nombre de paramètres d'un type non composé. Tous les paramètres doivent être compatibles par type de données.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Le premier non-`NULL` argument.
--   `NULL` si tous les arguments sont `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-Considérez une liste de contacts qui peuvent spécifier plusieurs façons de contacter un client.
-
-``` text
-┌─name─────┬─mail─┬─phone─────┬──icq─┐
-│ client 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │ 123-45-67 │  123 │
-│ client 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ      │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────────┴──────┴───────────┴──────┘
-```
-
-Le `mail` et `phone` les champs sont de type Chaîne de caractères, mais la `icq` le terrain est `UInt32`, de sorte qu'il doit être converti en `String`.
-
-Obtenir la première méthode de contact pour le client à partir de la liste de contacts:
-
-``` sql
-SELECT coalesce(mail, phone, CAST(icq,'Nullable(String)')) FROM aBook
-```
-
-``` text
-┌─name─────┬─coalesce(mail, phone, CAST(icq, 'Nullable(String)'))─┐
-│ client 1 │ 123-45-67                                            │
-│ client 2 │ ᴺᵁᴸᴸ                                                 │
-└──────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## ifNull {#ifnull}
-
-Renvoie une valeur alternative si l'argument principal est `NULL`.
-
-``` sql
-ifNull(x,alt)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `x` — The value to check for `NULL`.
--   `alt` — The value that the function returns if `x` être `NULL`.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Valeur `x`, si `x` n'est pas `NULL`.
--   Valeur `alt`, si `x` être `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT ifNull('a', 'b')
-```
-
-``` text
-┌─ifNull('a', 'b')─┐
-│ a                │
-└──────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT ifNull(NULL, 'b')
-```
-
-``` text
-┌─ifNull(NULL, 'b')─┐
-│ b                 │
-└───────────────────┘
-```
-
-## nullIf {#nullif}
-
-Retourner `NULL` si les arguments sont égaux.
-
-``` sql
-nullIf(x, y)
-```
-
-**Paramètre:**
-
-`x`, `y` — Values for comparison. They must be compatible types, or ClickHouse will generate an exception.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   `NULL` si les arguments sont égaux.
--   Le `x` valeur, si les arguments ne sont pas égaux.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT nullIf(1, 1)
-```
-
-``` text
-┌─nullIf(1, 1)─┐
-│         ᴺᵁᴸᴸ │
-└──────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT nullIf(1, 2)
-```
-
-``` text
-┌─nullIf(1, 2)─┐
-│            1 │
-└──────────────┘
-```
-
-## assumeNotNull {#assumenotnull}
-
-Résultats dans une valeur de type [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md) pour un non- `Nullable` si la valeur n'est pas `NULL`.
-
-``` sql
-assumeNotNull(x)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `x` — The original value.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   La valeur d'origine du non-`Nullable` type, si elle n'est pas `NULL`.
--   La valeur par défaut pour le non-`Nullable` Tapez si la valeur d'origine était `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-Envisager l' `t_null` table.
-
-``` sql
-SHOW CREATE TABLE t_null
-```
-
-``` text
-┌─statement─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ CREATE TABLE default.t_null ( x Int8,  y Nullable(Int8)) ENGINE = TinyLog │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Appliquer le `assumeNotNull` la fonction de la `y` colonne.
-
-``` sql
-SELECT assumeNotNull(y) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─assumeNotNull(y)─┐
-│                0 │
-│                3 │
-└──────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(assumeNotNull(y)) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(assumeNotNull(y))─┐
-│ Int8                         │
-│ Int8                         │
-└──────────────────────────────┘
-```
-
-## toNullable {#tonullable}
-
-Convertit le type d'argument en `Nullable`.
-
-``` sql
-toNullable(x)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `x` — The value of any non-compound type.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   La valeur d'entrée avec un `Nullable` type.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(10)
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(10)─┐
-│ UInt8          │
-└────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(toNullable(10))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(toNullable(10))─┐
-│ Nullable(UInt8)            │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/functions_for_nulls/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/geo.md b/docs/fr/sql-reference/functions/geo.md
deleted file mode 100644
index a89f03c7216..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/geo.md
+++ /dev/null
@@ -1,510 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 62
-toc_title: "Travailler avec des coordonn\xE9es g\xE9ographiques"
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des coordonnées géographiques {#functions-for-working-with-geographical-coordinates}
-
-## greatCircleDistance {#greatcircledistance}
-
-Calculer la distance entre deux points sur la surface de la Terre en utilisant [la formule du grand cercle](https://en.wikipedia.org/wiki/Great-circle_distance).
-
-``` sql
-greatCircleDistance(lon1Deg, lat1Deg, lon2Deg, lat2Deg)
-```
-
-**Les paramètres d'entrée**
-
--   `lon1Deg` — Longitude of the first point in degrees. Range: `[-180°, 180°]`.
--   `lat1Deg` — Latitude of the first point in degrees. Range: `[-90°, 90°]`.
--   `lon2Deg` — Longitude of the second point in degrees. Range: `[-180°, 180°]`.
--   `lat2Deg` — Latitude of the second point in degrees. Range: `[-90°, 90°]`.
-
-Les valeurs positives correspondent à la latitude nord et à la longitude Est, et les valeurs négatives à la latitude Sud et à la longitude ouest.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-La distance entre deux points sur la surface de la Terre, en mètres.
-
-Génère une exception lorsque les valeurs des paramètres d'entrée se situent en dehors de la plage.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT greatCircleDistance(55.755831, 37.617673, -55.755831, -37.617673)
-```
-
-``` text
-┌─greatCircleDistance(55.755831, 37.617673, -55.755831, -37.617673)─┐
-│                                                14132374.194975413 │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## pointInEllipses {#pointinellipses}
-
-Vérifie si le point appartient à au moins une des ellipses.
-Coordonnées géométriques sont dans le système de coordonnées Cartésiennes.
-
-``` sql
-pointInEllipses(x, y, x₀, y₀, a₀, b₀,...,xₙ, yₙ, aₙ, bₙ)
-```
-
-**Les paramètres d'entrée**
-
--   `x, y` — Coordinates of a point on the plane.
--   `xᵢ, yᵢ` — Coordinates of the center of the `i`-ème points de suspension.
--   `aᵢ, bᵢ` — Axes of the `i`- e ellipse en unités de coordonnées x, Y.
-
-Les paramètres d'entrée doivent être `2+4⋅n`, où `n` est le nombre de points de suspension.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-`1` si le point est à l'intérieur d'au moins l'un des ellipses; `0`si elle ne l'est pas.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT pointInEllipses(10., 10., 10., 9.1, 1., 0.9999)
-```
-
-``` text
-┌─pointInEllipses(10., 10., 10., 9.1, 1., 0.9999)─┐
-│                                               1 │
-└─────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## pointtinpolygon {#pointinpolygon}
-
-Vérifie si le point appartient au polygone sur l'avion.
-
-``` sql
-pointInPolygon((x, y), [(a, b), (c, d) ...], ...)
-```
-
-**Les valeurs d'entrée**
-
--   `(x, y)` — Coordinates of a point on the plane. Data type — [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md) — A tuple of two numbers.
--   `[(a, b), (c, d) ...]` — Polygon vertices. Data type — [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md). Chaque sommet est représenté par une paire de coordonnées `(a, b)`. Les sommets doivent être spécifiés dans le sens horaire ou antihoraire. Le nombre minimum de sommets est 3. Le polygone doit être constante.
--   La fonction prend également en charge les polygones avec des trous (découper des sections). Dans ce cas, ajoutez des polygones qui définissent les sections découpées en utilisant des arguments supplémentaires de la fonction. La fonction ne prend pas en charge les polygones non simplement connectés.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-`1` si le point est à l'intérieur du polygone, `0` si elle ne l'est pas.
-Si le point est sur la limite du polygone, la fonction peut renvoyer 0 ou 1.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT pointInPolygon((3., 3.), [(6, 0), (8, 4), (5, 8), (0, 2)]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   1 │
-└─────┘
-```
-
-## geohashEncode {#geohashencode}
-
-Encode la latitude et la longitude en tant que chaîne geohash, voir (http://geohash.org/, https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash).
-
-``` sql
-geohashEncode(longitude, latitude, [precision])
-```
-
-**Les valeurs d'entrée**
-
--   longitude longitude partie de la coordonnée que vous souhaitez encoder. Flottant dans la gamme`[-180°, 180°]`
--   latitude latitude partie de la coordonnée que vous souhaitez encoder. Flottant dans la gamme `[-90°, 90°]`
--   precision-facultatif, longueur de la chaîne codée résultante, par défaut `12`. Entier dans la gamme `[1, 12]`. Toute valeur inférieure à `1` ou supérieure à `12` silencieusement converti à `12`.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   alphanumérique `String` de coordonnées codées (la version modifiée de l'alphabet de codage base32 est utilisée).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT geohashEncode(-5.60302734375, 42.593994140625, 0) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res──────────┐
-│ ezs42d000000 │
-└──────────────┘
-```
-
-## geohashDecode {#geohashdecode}
-
-Décode toute chaîne codée geohash en longitude et latitude.
-
-**Les valeurs d'entrée**
-
--   chaîne codée-chaîne codée geohash.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   (longitude, latitude) - 2-n-uplet de `Float64` les valeurs de longitude et de latitude.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT geohashDecode('ezs42') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────────────────┐
-│ (-5.60302734375,42.60498046875) │
-└─────────────────────────────────┘
-```
-
-## geoToH3 {#geotoh3}
-
-Retourner [H3](https://uber.github.io/h3/#/documentation/overview/introduction) point d'indice `(lon, lat)` avec une résolution spécifiée.
-
-[H3](https://uber.github.io/h3/#/documentation/overview/introduction) est un système d'indexation géographique où la surface de la Terre divisée en carreaux hexagonaux même. Ce système est hiérarchique, c'est-à-dire que chaque hexagone au niveau supérieur peut être divisé en sept, même mais plus petits, etc.
-
-Cet indice est principalement utilisé pour les emplacements de bucketing et d'autres manipulations géospatiales.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-geoToH3(lon, lat, resolution)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `lon` — Longitude. Type: [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md).
--   `lat` — Latitude. Type: [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md).
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Numéro d'indice hexagonal.
--   0 en cas d'erreur.
-
-Type: `UInt64`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT geoToH3(37.79506683, 55.71290588, 15) as h3Index
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌────────────h3Index─┐
-│ 644325524701193974 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## geohashesInBox {#geohashesinbox}
-
-Renvoie un tableau de chaînes codées geohash de précision donnée qui tombent à l'intérieur et croisent les limites d'une boîte donnée, essentiellement une grille 2D aplatie en tableau.
-
-**Les valeurs d'entrée**
-
--   longitude_min-longitude min, valeur flottante dans la plage `[-180°, 180°]`
--   latitude_min-latitude min, valeur flottante dans la plage `[-90°, 90°]`
--   longitude_max-longitude maximale, valeur flottante dans la plage `[-180°, 180°]`
--   latitude_max-latitude maximale, valeur flottante dans la plage `[-90°, 90°]`
--   précision - geohash précision, `UInt8` dans la gamme `[1, 12]`
-
-Veuillez noter que tous les paramètres de coordonnées doit être du même type: soit `Float32` ou `Float64`.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   gamme de précision de longues chaînes de geohash-boîtes couvrant la zone, vous ne devriez pas compter sur l'ordre des éléments.
--   \[\] - tableau vide si *min* les valeurs de *latitude* et *longitude* ne sont pas moins de correspondant *Max* valeur.
-
-Veuillez noter que la fonction lancera une exception si le tableau résultant a plus de 10'000'000 éléments.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT geohashesInBox(24.48, 40.56, 24.785, 40.81, 4) AS thasos
-```
-
-``` text
-┌─thasos──────────────────────────────────────┐
-│ ['sx1q','sx1r','sx32','sx1w','sx1x','sx38'] │
-└─────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## h3GetBaseCell {#h3getbasecell}
-
-Renvoie le numéro de cellule de base de l'index.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-h3GetBaseCell(index)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Numéro de cellule de base hexagonale. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3GetBaseCell(612916788725809151) as basecell
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─basecell─┐
-│       12 │
-└──────────┘
-```
-
-## h3HexAreaM2 {#h3hexaream2}
-
-Surface hexagonale Moyenne en mètres carrés à la résolution donnée.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-h3HexAreaM2(resolution)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Area in m². Type: [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3HexAreaM2(13) as area
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─area─┐
-│ 43.9 │
-└──────┘
-```
-
-## h3IndexesAreNeighbors {#h3indexesareneighbors}
-
-Renvoie si les H3Indexes fournis sont voisins ou non.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-h3IndexesAreNeighbors(index1, index2)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index1` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `index2` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Retourner `1` si les index sont voisins, `0` autrement. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3IndexesAreNeighbors(617420388351344639, 617420388352655359) AS n
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─n─┐
-│ 1 │
-└───┘
-```
-
-## h3enfants {#h3tochildren}
-
-Retourne un tableau avec les index enfants de l'index donné.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-h3ToChildren(index, resolution)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Tableau avec les index H3 enfants. Tableau de type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3ToChildren(599405990164561919, 6) AS children
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─children───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ [603909588852408319,603909588986626047,603909589120843775,603909589255061503,603909589389279231,603909589523496959,603909589657714687] │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## h3ToParent {#h3toparent}
-
-Renvoie l'index parent (plus grossier) contenant l'index donné.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-h3ToParent(index, resolution)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `resolution` — Index resolution. Range: `[0, 15]`. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Parent H3 index. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3ToParent(599405990164561919, 3) as parent
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─────────────parent─┐
-│ 590398848891879423 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## h3ToString {#h3tostring}
-
-Convertit la représentation H3Index de l'index en représentation de chaîne.
-
-``` sql
-h3ToString(index)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Représentation en chaîne de l'index H3. Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3ToString(617420388352917503) as h3_string
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─h3_string───────┐
-│ 89184926cdbffff │
-└─────────────────┘
-```
-
-## stringToH3 {#stringtoh3}
-
-Convertit la représentation de chaîne en représentation H3Index (UInt64).
-
-``` sql
-stringToH3(index_str)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index_str` — String representation of the H3 index. Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Numéro d'indice hexagonal. Renvoie 0 en cas d'erreur. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT stringToH3('89184926cc3ffff') as index
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌──────────────index─┐
-│ 617420388351344639 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## h3grésolution {#h3getresolution}
-
-Retourne la résolution de l'index.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-h3GetResolution(index)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `index` — Hexagon index number. Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   L'indice de la résolution. Gamme: `[0, 15]`. Type: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT h3GetResolution(617420388352917503) as res
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─res─┐
-│   9 │
-└─────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/geo/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/hash-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/hash-functions.md
deleted file mode 100644
index 3b0f92dd4f8..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/hash-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,484 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 50
-toc_title: Hachage
----
-
-# Les Fonctions De Hachage {#hash-functions}
-
-Les fonctions de hachage peuvent être utilisées pour le brassage pseudo-aléatoire déterministe des éléments.
-
-## halfMD5 {#hash-functions-halfmd5}
-
-[Interpréter](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_functions-reinterpretAsString) tous les paramètres d'entrée sous forme de chaînes et calcule le [MD5](https://en.wikipedia.org/wiki/MD5) la valeur de hachage pour chacun d'eux. Puis combine les hachages, prend les 8 premiers octets du hachage de la chaîne résultante, et les interprète comme `UInt64` dans l'ordre des octets big-endian.
-
-``` sql
-halfMD5(par1, ...)
-```
-
-La fonction est relativement lente (5 millions de chaînes courtes par seconde par cœur de processeur).
-Envisager l'utilisation de la [sipHash64](#hash_functions-siphash64) la fonction la place.
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT halfMD5(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS halfMD5hash, toTypeName(halfMD5hash) AS type
-```
-
-``` text
-┌────────halfMD5hash─┬─type───┐
-│ 186182704141653334 │ UInt64 │
-└────────────────────┴────────┘
-```
-
-## MD5 {#hash_functions-md5}
-
-Calcule le MD5 à partir d'une chaîne et renvoie L'ensemble d'octets résultant en tant que FixedString(16).
-Si vous n'avez pas besoin de MD5 en particulier, mais que vous avez besoin d'un hachage cryptographique 128 bits décent, utilisez le ‘sipHash128’ la fonction la place.
-Si vous voulez obtenir le même résultat que la sortie de l'utilitaire md5sum, utilisez lower (hex(MD5 (s))).
-
-## sipHash64 {#hash_functions-siphash64}
-
-Produit un 64 bits [SipHash](https://131002.net/siphash/) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-sipHash64(par1,...)
-```
-
-C'est une fonction de hachage cryptographique. Il fonctionne au moins trois fois plus vite que le [MD5](#hash_functions-md5) fonction.
-
-Fonction [interpréter](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_functions-reinterpretAsString) tous les paramètres d'entrée sous forme de chaînes et calcule la valeur de hachage pour chacun d'eux. Puis combine les hachages par l'algorithme suivant:
-
-1.  Après avoir haché tous les paramètres d'entrée, la fonction obtient le tableau de hachages.
-2.  La fonction prend le premier et le second éléments et calcule un hachage pour le tableau d'entre eux.
-3.  Ensuite, la fonction prend la valeur de hachage, calculée à l'étape précédente, et le troisième élément du tableau de hachage initial, et calcule un hachage pour le tableau d'entre eux.
-4.  L'étape précédente est répétée pour tous les éléments restants de la période initiale de hachage tableau.
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT sipHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS SipHash, toTypeName(SipHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌──────────────SipHash─┬─type───┐
-│ 13726873534472839665 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## sipHash128 {#hash_functions-siphash128}
-
-Calcule SipHash à partir d'une chaîne.
-Accepte un argument de type chaîne. Renvoie FixedString (16).
-Diffère de sipHash64 en ce que l'état de pliage xor final n'est effectué que jusqu'à 128 bits.
-
-## cityHash64 {#cityhash64}
-
-Produit un 64 bits [CityHash](https://github.com/google/cityhash) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-cityHash64(par1,...)
-```
-
-Ceci est une fonction de hachage non cryptographique rapide. Il utilise L'algorithme CityHash pour les paramètres de chaîne et la fonction de hachage rapide non cryptographique spécifique à l'implémentation pour les paramètres avec d'autres types de données. La fonction utilise le combinateur CityHash pour obtenir les résultats finaux.
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-Appelez exemple:
-
-``` sql
-SELECT cityHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS CityHash, toTypeName(CityHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌─────────────CityHash─┬─type───┐
-│ 12072650598913549138 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-L'exemple suivant montre comment calculer la somme de l'ensemble de la table avec précision jusqu'à la ligne de commande:
-
-``` sql
-SELECT groupBitXor(cityHash64(*)) FROM table
-```
-
-## intHash32 {#inthash32}
-
-Calcule un code de hachage 32 bits à partir de n'importe quel type d'entier.
-C'est une fonction de hachage non cryptographique relativement rapide de qualité moyenne pour les nombres.
-
-## intHash64 {#inthash64}
-
-Calcule un code de hachage 64 bits à partir de n'importe quel type d'entier.
-Il fonctionne plus vite que intHash32. Qualité moyenne.
-
-## SHA1 {#sha1}
-
-## SHA224 {#sha224}
-
-## SHA256 {#sha256}
-
-Calcule SHA-1, SHA-224 ou SHA-256 à partir d'une chaîne et renvoie l'ensemble d'octets résultant en tant que FixedString(20), FixedString(28) ou FixedString(32).
-La fonction fonctionne assez lentement (SHA-1 traite environ 5 millions de chaînes courtes par seconde par cœur de processeur, tandis que SHA-224 et SHA-256 traitent environ 2,2 millions).
-Nous vous recommandons d'utiliser cette fonction uniquement dans les cas où vous avez besoin d'une fonction de hachage spécifique et que vous ne pouvez pas la sélectionner.
-Même dans ces cas, nous vous recommandons d'appliquer la fonction hors ligne et de pré-calculer les valeurs lors de leur insertion dans la table, au lieu de l'appliquer dans SELECTS.
-
-## URLHash(url \[, N\]) {#urlhashurl-n}
-
-Une fonction de hachage non cryptographique rapide et de qualité décente pour une chaîne obtenue à partir d'une URL en utilisant un type de normalisation.
-`URLHash(s)` – Calculates a hash from a string without one of the trailing symbols `/`,`?` ou `#` à la fin, si elle est présente.
-`URLHash(s, N)` – Calculates a hash from a string up to the N level in the URL hierarchy, without one of the trailing symbols `/`,`?` ou `#` à la fin, si elle est présente.
-Les niveaux sont les mêmes que dans URLHierarchy. Cette fonction est spécifique à Yandex.Metrica.
-
-## farmHash64 {#farmhash64}
-
-Produit un 64 bits [FarmHash](https://github.com/google/farmhash) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-farmHash64(par1, ...)
-```
-
-La fonction utilise le `Hash64` la méthode de tous les [les méthodes disponibles](https://github.com/google/farmhash/blob/master/src/farmhash.h).
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT farmHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS FarmHash, toTypeName(FarmHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌─────────────FarmHash─┬─type───┐
-│ 17790458267262532859 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## javaHash {#hash_functions-javahash}
-
-Calculer [JavaHash](http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/jdk/file/478a4add975b/src/share/classes/java/lang/String.java#l1452) à partir d'une chaîne. Cette fonction de hachage n'est ni rapide ni de bonne qualité. La seule raison de l'utiliser est lorsque cet algorithme est déjà utilisé dans un autre système et que vous devez calculer exactement le même résultat.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-SELECT javaHash('');
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
-A `Int32` valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT javaHash('Hello, world!');
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─javaHash('Hello, world!')─┐
-│               -1880044555 │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## javaHashUTF16LE {#javahashutf16le}
-
-Calculer [JavaHash](http://hg.openjdk.java.net/jdk8u/jdk8u/jdk/file/478a4add975b/src/share/classes/java/lang/String.java#l1452) à partir d'une chaîne, en supposant qu'elle contient des octets représentant une chaîne en encodage UTF-16LE.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-javaHashUTF16LE(stringUtf16le)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `stringUtf16le` — a string in UTF-16LE encoding.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-A `Int32` valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-Requête correcte avec une chaîne codée UTF-16LE.
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT javaHashUTF16LE(convertCharset('test', 'utf-8', 'utf-16le'))
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─javaHashUTF16LE(convertCharset('test', 'utf-8', 'utf-16le'))─┐
-│                                                      3556498 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## hiveHash {#hash-functions-hivehash}
-
-Calculer `HiveHash` à partir d'une chaîne.
-
-``` sql
-SELECT hiveHash('');
-```
-
-C'est juste [JavaHash](#hash_functions-javahash) avec le bit de signe mis à zéro. Cette fonction est utilisée dans [Apache Hive](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hive) pour les versions antérieures à la version 3.0. Cette fonction de hachage n'est ni rapide ni de bonne qualité. La seule raison de l'utiliser est lorsque cet algorithme est déjà utilisé dans un autre système et que vous devez calculer exactement le même résultat.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-A `Int32` valeur de hachage du type de données.
-
-Type: `hiveHash`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT hiveHash('Hello, world!');
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─hiveHash('Hello, world!')─┐
-│                 267439093 │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-## metroHash64 {#metrohash64}
-
-Produit un 64 bits [MetroHash](http://www.jandrewrogers.com/2015/05/27/metrohash/) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-metroHash64(par1, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
-La fonction prend un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT metroHash64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS MetroHash, toTypeName(MetroHash) AS type
-```
-
-``` text
-┌────────────MetroHash─┬─type───┐
-│ 14235658766382344533 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## jumpConsistentHash {#jumpconsistenthash}
-
-Calcule JumpConsistentHash forme un UInt64.
-Accepte deux arguments: une clé de type UInt64 et le nombre de compartiments. Renvoie Int32.
-Pour plus d'informations, voir le lien: [JumpConsistentHash](https://arxiv.org/pdf/1406.2294.pdf)
-
-## murmurHash2_32, murmurHash2_64 {#murmurhash2-32-murmurhash2-64}
-
-Produit un [MurmurHash2](https://github.com/aappleby/smhasher) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-murmurHash2_32(par1, ...)
-murmurHash2_64(par1, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
-Les deux fonctions prennent un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
--   Le `murmurHash2_32` fonction renvoie la valeur de hachage ayant le [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) type de données.
--   Le `murmurHash2_64` fonction renvoie la valeur de hachage ayant le [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT murmurHash2_64(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS MurmurHash2, toTypeName(MurmurHash2) AS type
-```
-
-``` text
-┌──────────MurmurHash2─┬─type───┐
-│ 11832096901709403633 │ UInt64 │
-└──────────────────────┴────────┘
-```
-
-## gccMurmurHash {#gccmurmurhash}
-
-Calcule un 64 bits [MurmurHash2](https://github.com/aappleby/smhasher) valeur de hachage utilisant la même graine de hachage que [gcc](https://github.com/gcc-mirror/gcc/blob/41d6b10e96a1de98e90a7c0378437c3255814b16/libstdc%2B%2B-v3/include/bits/functional_hash.h#L191). Il est portable entre Clang et GCC construit.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-gccMurmurHash(par1, ...);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `par1, ...` — A variable number of parameters that can be any of the [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Valeur de hachage calculée.
-
-Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT
-    gccMurmurHash(1, 2, 3) AS res1,
-    gccMurmurHash(('a', [1, 2, 3], 4, (4, ['foo', 'bar'], 1, (1, 2)))) AS res2
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─────────────────res1─┬────────────────res2─┐
-│ 12384823029245979431 │ 1188926775431157506 │
-└──────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-## murmurHash3_32, murmurHash3_64 {#murmurhash3-32-murmurhash3-64}
-
-Produit un [MurmurHash3](https://github.com/aappleby/smhasher) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-murmurHash3_32(par1, ...)
-murmurHash3_64(par1, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
-Les deux fonctions prennent un nombre variable de paramètres d'entrée. Les paramètres peuvent être tout de la [types de données pris en charge](../../sql-reference/data-types/index.md).
-
-**Valeur Renvoyée**
-
--   Le `murmurHash3_32` la fonction retourne un [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
--   Le `murmurHash3_64` la fonction retourne un [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT murmurHash3_32(array('e','x','a'), 'mple', 10, toDateTime('2019-06-15 23:00:00')) AS MurmurHash3, toTypeName(MurmurHash3) AS type
-```
-
-``` text
-┌─MurmurHash3─┬─type───┐
-│     2152717 │ UInt32 │
-└─────────────┴────────┘
-```
-
-## murmurHash3_128 {#murmurhash3-128}
-
-Produit de 128 bits [MurmurHash3](https://github.com/aappleby/smhasher) la valeur de hachage.
-
-``` sql
-murmurHash3_128( expr )
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) de retour d'un [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md)-le type de la valeur.
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-A [FixedString (16)](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) valeur de hachage du type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT murmurHash3_128('example_string') AS MurmurHash3, toTypeName(MurmurHash3) AS type
-```
-
-``` text
-┌─MurmurHash3──────┬─type────────────┐
-│ 6�1�4"S5KT�~~q │ FixedString(16) │
-└──────────────────┴─────────────────┘
-```
-
-## xxHash32, xxHash64 {#hash-functions-xxhash32}
-
-Calculer `xxHash` à partir d'une chaîne. Il est proposé en deux saveurs, 32 et 64 bits.
-
-``` sql
-SELECT xxHash32('');
-
-OR
-
-SELECT xxHash64('');
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
-A `Uint32` ou `Uint64` valeur de hachage du type de données.
-
-Type: `xxHash`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT xxHash32('Hello, world!');
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─xxHash32('Hello, world!')─┐
-│                 834093149 │
-└───────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [xxHash](http://cyan4973.github.io/xxHash/).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/hash_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/higher-order-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/higher-order-functions.md
deleted file mode 100644
index ac24b67bb97..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/higher-order-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,264 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 57
-toc_title: "D'Ordre Sup\xE9rieur"
----
-
-# Fonctions d'ordre supérieur {#higher-order-functions}
-
-## `->` opérateur, fonction lambda (params, expr) {#operator-lambdaparams-expr-function}
-
-Allows describing a lambda function for passing to a higher-order function. The left side of the arrow has a formal parameter, which is any ID, or multiple formal parameters – any IDs in a tuple. The right side of the arrow has an expression that can use these formal parameters, as well as any table columns.
-
-Exemple: `x -> 2 * x, str -> str != Referer.`
-
-Les fonctions d'ordre supérieur ne peuvent accepter que les fonctions lambda comme argument fonctionnel.
-
-Une fonction lambda qui accepte plusieurs arguments peuvent être passés à une fonction d'ordre supérieur. Dans ce cas, la fonction d'ordre supérieur est passé plusieurs tableaux de longueur identique que ces arguments correspondent.
-
-Pour certaines fonctions, telles que [arrayCount](#higher_order_functions-array-count) ou [arraySum](#higher_order_functions-array-count) le premier argument (la fonction lambda) peut être omis. Dans ce cas, un mappage identique est supposé.
-
-Une fonction lambda ne peut pas être omise pour les fonctions suivantes:
-
--   [arrayMap](#higher_order_functions-array-map)
--   [arrayFilter](#higher_order_functions-array-filter)
--   [arrayFill](#higher_order_functions-array-fill)
--   [arrayReverseFill](#higher_order_functions-array-reverse-fill)
--   [arraySplit](#higher_order_functions-array-split)
--   [arrayReverseSplit](#higher_order_functions-array-reverse-split)
--   [arrayFirst](#higher_order_functions-array-first)
--   [arrayFirstIndex](#higher_order_functions-array-first-index)
-
-### arrayMap(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-map}
-
-Renvoie un tableau obtenu à partir de l'application d'origine `func` fonction à chaque élément dans le `arr` tableau.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayMap(x -> (x + 2), [1, 2, 3]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res─────┐
-│ [3,4,5] │
-└─────────┘
-```
-
-L'exemple suivant montre comment créer un n-uplet d'éléments de différents tableaux:
-
-``` sql
-SELECT arrayMap((x, y) -> (x, y), [1, 2, 3], [4, 5, 6]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ [(1,4),(2,5),(3,6)] │
-└─────────────────────┘
-```
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arrayMap` fonction.
-
-### arrayFilter(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-filter}
-
-Renvoie un tableau contenant uniquement les éléments `arr1` pour ce qui `func` retourne autre chose que 0.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayFilter(x -> x LIKE '%World%', ['Hello', 'abc World']) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────┐
-│ ['abc World'] │
-└───────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayFilter(
-        (i, x) -> x LIKE '%World%',
-        arrayEnumerate(arr),
-        ['Hello', 'abc World'] AS arr)
-    AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─┐
-│ [2] │
-└─────┘
-```
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arrayFilter` fonction.
-
-### arrayFill(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-fill}
-
-Analyse par le biais de `arr1` du premier élément au dernier élément et remplacer `arr1[i]` par `arr1[i - 1]` si `func` renvoie 0. Le premier élément de `arr1` ne sera pas remplacé.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14, null, null]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res──────────────────────────────┐
-│ [1,1,3,11,12,12,12,5,6,14,14,14] │
-└──────────────────────────────────┘
-```
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arrayFill` fonction.
-
-### arrayReverseFill(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-reverse-fill}
-
-Analyse par le biais de `arr1` du dernier élément au premier élément et remplacer `arr1[i]` par `arr1[i + 1]` si `func` renvoie 0. Le dernier élément de `arr1` ne sera pas remplacé.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14, null, null]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────────────────────┐
-│ [1,3,3,11,12,5,5,5,6,14,NULL,NULL] │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arrayReverseFill` fonction.
-
-### arraySplit(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-split}
-
-Split `arr1` en plusieurs tableaux. Lorsque `func` retourne autre chose que 0, la matrice sera de split sur le côté gauche de l'élément. Le tableau ne sera pas partagé avant le premier élément.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arraySplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────┐
-│ [[1,2,3],[4,5]] │
-└─────────────────┘
-```
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arraySplit` fonction.
-
-### arrayReverseSplit(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-reverse-split}
-
-Split `arr1` en plusieurs tableaux. Lorsque `func` retourne autre chose que 0, la matrice sera de split sur le côté droit de l'élément. Le tableau ne sera pas divisé après le dernier élément.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ [[1],[2,3,4],[5]] │
-└───────────────────┘
-```
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arraySplit` fonction.
-
-### arrayCount(\[func,\] arr1, …) {#higher_order_functions-array-count}
-
-Renvoie le nombre d'éléments dans l'arr tableau pour lequel func renvoie autre chose que 0. Si ‘func’ n'est pas spécifié, il renvoie le nombre d'éléments non nuls dans le tableau.
-
-### arrayExists(\[func,\] arr1, …) {#arrayexistsfunc-arr1}
-
-Renvoie 1 s'il existe au moins un élément ‘arr’ pour ce qui ‘func’ retourne autre chose que 0. Sinon, il renvoie 0.
-
-### arrayAll(\[func,\] arr1, …) {#arrayallfunc-arr1}
-
-Renvoie 1 si ‘func’ retourne autre chose que 0 pour tous les éléments de ‘arr’. Sinon, il renvoie 0.
-
-### arraySum(\[func,\] arr1, …) {#higher-order-functions-array-sum}
-
-Renvoie la somme de la ‘func’ valeur. Si la fonction est omise, elle retourne la somme des éléments du tableau.
-
-### arrayFirst(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-first}
-
-Renvoie le premier élément du ‘arr1’ tableau pour lequel ‘func’ retourne autre chose que 0.
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arrayFirst` fonction.
-
-### arrayFirstIndex(func, arr1, …) {#higher_order_functions-array-first-index}
-
-Renvoie l'index du premier élément de la ‘arr1’ tableau pour lequel ‘func’ retourne autre chose que 0.
-
-Notez que le premier argument (fonction lambda) ne peut pas être omis dans le `arrayFirstIndex` fonction.
-
-### arrayCumSum(\[func,\] arr1, …) {#arraycumsumfunc-arr1}
-
-Retourne un tableau des sommes partielles d'éléments dans le tableau source (une somme). Si l' `func` la fonction est spécifiée, les valeurs des éléments du tableau sont convertis par cette fonction avant l'addition.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayCumSum([1, 1, 1, 1]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res──────────┐
-│ [1, 2, 3, 4] │
-└──────────────┘
-```
-
-### arrayCumSumNonNegative (arr) {#arraycumsumnonnegativearr}
-
-Même que `arrayCumSum`, renvoie un tableau des sommes partielles d'éléments dans le tableau source (une somme). Différent `arrayCumSum`, lorsque la valeur renvoyée contient une valeur inférieure à zéro, la valeur est remplacée par zéro et le calcul ultérieur est effectué avec des paramètres zéro. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayCumSumNonNegative([1, 1, -4, 1]) AS res
-```
-
-``` text
-┌─res───────┐
-│ [1,2,0,1] │
-└───────────┘
-```
-
-### arraySort(\[func,\] arr1, …) {#arraysortfunc-arr1}
-
-Renvoie un tableau à la suite du tri des éléments de `arr1` dans l'ordre croissant. Si l' `func` la fonction est spécifiée, l'ordre de classement est déterminé par le résultat de la fonction `func` appliquée aux éléments du tableau (tableaux)
-
-Le [Transformation schwartzienne](https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian_transform) est utilisé pour améliorer l'efficacité du tri.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arraySort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]);
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────┐
-│ ['world', 'hello'] │
-└────────────────────┘
-```
-
-Pour plus d'informations sur la `arraySort` la méthode, voir l' [Fonctions pour travailler avec des tableaux](array-functions.md#array_functions-sort) section.
-
-### arrayReverseSort(\[func,\] arr1, …) {#arrayreversesortfunc-arr1}
-
-Renvoie un tableau à la suite du tri des éléments de `arr1` dans l'ordre décroissant. Si l' `func` la fonction est spécifiée, l'ordre de classement est déterminé par le résultat de la fonction `func` appliquée aux éléments du tableau (tableaux).
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT arrayReverseSort((x, y) -> y, ['hello', 'world'], [2, 1]) as res;
-```
-
-``` text
-┌─res───────────────┐
-│ ['hello','world'] │
-└───────────────────┘
-```
-
-Pour plus d'informations sur la `arrayReverseSort` la méthode, voir l' [Fonctions pour travailler avec des tableaux](array-functions.md#array_functions-reverse-sort) section.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/higher_order_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/in-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/in-functions.md
deleted file mode 100644
index ced5ef73e46..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/in-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 60
-toc_title: "Mise en \u0153uvre de L'op\xE9rateur IN"
----
-
-# Fonctions de mise en œuvre de L'opérateur IN {#functions-for-implementing-the-in-operator}
-
-## in, notin, globalIn, globalNotIn {#in-functions}
-
-Voir la section [Dans les opérateurs](../operators/in.md#select-in-operators).
-
-## tuple(x, y, …), operator (x, y, …) {#tuplex-y-operator-x-y}
-
-Une fonction qui permet de regrouper plusieurs colonnes.
-For columns with the types T1, T2, …, it returns a Tuple(T1, T2, …) type tuple containing these columns. There is no cost to execute the function.
-Les Tuples sont normalement utilisés comme valeurs intermédiaires pour un argument D'opérateurs IN, ou pour créer une liste de paramètres formels de fonctions lambda. Les Tuples ne peuvent pas être écrits sur une table.
-
-## tupleElement (tuple, n), opérateur X. N {#tupleelementtuple-n-operator-x-n}
-
-Une fonction qui permet d'obtenir une colonne à partir d'un tuple.
-‘N’ est l'index de colonne, à partir de 1. N doit être une constante. ‘N’ doit être une constante. ‘N’ doit être un entier postif strict ne dépassant pas la taille du tuple.
-Il n'y a aucun coût pour exécuter la fonction.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/in_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/index.md b/docs/fr/sql-reference/functions/index.md
deleted file mode 100644
index 6e5333f68f5..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Fonction
-toc_priority: 32
-toc_title: Introduction
----
-
-# Fonction {#functions}
-
-Il y a au moins\* deux types de fonctions - des fonctions régulières (elles sont simplement appelées “functions”) and aggregate functions. These are completely different concepts. Regular functions work as if they are applied to each row separately (for each row, the result of the function doesn't depend on the other rows). Aggregate functions accumulate a set of values from various rows (i.e. they depend on the entire set of rows).
-
-Dans cette section, nous discutons des fonctions classiques. Pour les fonctions d'agrégation, voir la section “Aggregate functions”.
-
-\* - Il existe un troisième type de fonction ‘arrayJoin’ la fonction appartient à; les fonctions de table peuvent également être mentionnées séparément.\*
-
-## Typage Fort {#strong-typing}
-
-Contrairement à SQL standard, ClickHouse a une forte typage. En d'autres termes, il ne fait pas de conversions implicites entre les types. Chaque fonction fonctionne pour un ensemble spécifique de types. Cela signifie que vous devez parfois utiliser des fonctions de conversion de type.
-
-## Élimination Des Sous-Expressions Courantes {#common-subexpression-elimination}
-
-Toutes les expressions d'une requête qui ont le même AST (le même enregistrement ou le même résultat d'analyse syntaxique) sont considérées comme ayant des valeurs identiques. De telles expressions sont concaténées et exécutées une fois. Les sous-requêtes identiques sont également éliminées de cette façon.
-
-## Types de résultats {#types-of-results}
-
-Toutes les fonctions renvoient un seul retour comme résultat (pas plusieurs valeurs, et pas des valeurs nulles). Le type de résultat est généralement défini uniquement par les types d'arguments, pas par les valeurs. Les Exceptions sont la fonction tupleElement (l'opérateur A. N) et la fonction toFixedString.
-
-## Constant {#constants}
-
-Pour simplifier, certaines fonctions ne peuvent fonctionner qu'avec des constantes pour certains arguments. Par exemple, le bon argument de L'opérateur LIKE doit être une constante.
-Presque toutes les fonctions renvoient une constante pour des arguments constants. L'exception est les fonctions qui génèrent des nombres aléatoires.
-Le ‘now’ function renvoie des valeurs différentes pour les requêtes qui ont été exécutées à des moments différents, mais le résultat est considéré comme une constante, car la constance n'est importante que dans une seule requête.
-Une expression constante est également considérée comme une constante (par exemple, la moitié droite de L'opérateur LIKE peut être construite à partir de plusieurs constantes).
-
-Les fonctions peuvent être implémentées de différentes manières pour des arguments constants et non constants (un code différent est exécuté). Mais les résultats pour une constante et pour une colonne vraie Ne contenant que la même valeur doivent correspondre les uns aux autres.
-
-## Le Traitement NULL {#null-processing}
-
-Les fonctions ont les comportements suivants:
-
--   Si au moins l'un des arguments de la fonction est `NULL` le résultat de la fonction est également `NULL`.
--   Comportement spécial spécifié individuellement dans la description de chaque fonction. Dans le code source de ClickHouse, ces fonctions ont `UseDefaultImplementationForNulls=false`.
-
-## Constance {#constancy}
-
-Functions can't change the values of their arguments – any changes are returned as the result. Thus, the result of calculating separate functions does not depend on the order in which the functions are written in the query.
-
-## Erreur De Manipulation {#error-handling}
-
-Certaines fonctions peuvent lancer une exception si les données ne sont pas valides. Dans ce cas, la requête est annulée et un message d'erreur est retourné au client. Pour le traitement distribué, lorsqu'une exception se produit sur l'un des serveurs, les autres serveurs aussi tenté d'interrompre la requête.
-
-## Évaluation des Expressions D'Argument {#evaluation-of-argument-expressions}
-
-Dans presque tous les langages de programmation, l'un des arguments peut pas être évalué pour certains opérateurs. Ce sont généralement les opérateurs `&&`, `||`, et `?:`.
-Mais dans ClickHouse, les arguments des fonctions (opérateurs) sont toujours évalués. En effet, des parties entières de colonnes sont évaluées à la fois, au lieu de calculer chaque ligne séparément.
-
-## Exécution de fonctions pour le traitement de requêtes distribuées {#performing-functions-for-distributed-query-processing}
-
-Pour le traitement de requête distribué, autant d'étapes de traitement de requête que possible sont effectuées sur des serveurs distants, et le reste des étapes (fusion des résultats intermédiaires et tout ce qui suit) sont effectuées sur le serveur demandeur.
-
-Cela signifie que les fonctions peuvent être effectuées sur différents serveurs.
-Par exemple, dans la requête `SELECT f(sum(g(x))) FROM distributed_table GROUP BY h(y),`
-
--   si un `distributed_table` a au moins deux fragments, les fonctions ‘g’ et ‘h’ sont effectuées sur des serveurs distants, et la fonction ‘f’ est effectuée sur le serveur demandeur.
--   si un `distributed_table` a un seul fragment, tous les ‘f’, ‘g’, et ‘h’ les fonctions sont exécutées sur le serveur de ce fragment.
-
-Le résultat d'une fonction habituellement ne dépendent pas le serveur sur lequel elle est exécutée. Cependant, parfois c'est important.
-Par exemple, les fonctions qui fonctionnent avec des dictionnaires utilisent le dictionnaire qui existe sur le serveur sur lequel elles s'exécutent.
-Un autre exemple est l' `hostName` fonction, qui renvoie le nom du serveur sur lequel il s'exécute afin de `GROUP BY` par les serveurs dans un `SELECT` requête.
-
-Si une fonction dans une requête est effectuée sur le demandeur serveur, mais vous devez l'exécuter sur des serveurs distants, vous pouvez l'envelopper dans un ‘any’ fonction d'agrégation ou l'ajouter à une clé dans `GROUP BY`.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/introspection.md b/docs/fr/sql-reference/functions/introspection.md
deleted file mode 100644
index 91299217dc7..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/introspection.md
+++ /dev/null
@@ -1,310 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 65
-toc_title: Introspection
----
-
-# Fonctions D'Introspection {#introspection-functions}
-
-Vous pouvez utiliser les fonctions décrites dans ce chapitre pour introspecter [ELF](https://en.wikipedia.org/wiki/Executable_and_Linkable_Format) et [DWARF](https://en.wikipedia.org/wiki/DWARF) pour le profilage de requête.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Ces fonctions sont lentes et peuvent imposer des considérations de sécurité.
-
-Pour le bon fonctionnement des fonctions d'introspection:
-
--   Installer le `clickhouse-common-static-dbg` paquet.
-
--   Définir le [allow_introspection_functions](../../operations/settings/settings.md#settings-allow_introspection_functions) réglage sur 1.
-
-        For security reasons introspection functions are disabled by default.
-
-Clickhouse enregistre les rapports du profileur [trace_log](../../operations/system-tables.md#system_tables-trace_log) système de table. Assurez-vous que la table et le profileur sont correctement configurés.
-
-## addressToLine {#addresstoline}
-
-Convertit l'adresse de mémoire virtuelle dans le processus de serveur ClickHouse en nom de fichier et en numéro de ligne dans le code source de ClickHouse.
-
-Si vous utilisez des paquets clickhouse officiels, vous devez installer le `clickhouse-common-static-dbg` paquet.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-addressToLine(address_of_binary_instruction)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `address_of_binary_instruction` ([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Address of instruction in a running process.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Nom de fichier du code Source et le numéro de ligne dans ce fichier délimité par deux-points.
-
-        For example, `/build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.cpp:199`, where `199` is a line number.
-
--   Nom d'un binaire, si la fonction n'a pas pu trouver les informations de débogage.
-
--   Chaîne vide, si l'adresse n'est pas valide.
-
-Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Exemple**
-
-Activation des fonctions d'introspection:
-
-``` sql
-SET allow_introspection_functions=1
-```
-
-Sélection de la première chaîne de `trace_log` système de table:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:              2019-11-19
-event_time:              2019-11-19 18:57:23
-revision:                54429
-timer_type:              Real
-thread_number:           48
-query_id:                421b6855-1858-45a5-8f37-f383409d6d72
-trace:                   [140658411141617,94784174532828,94784076370703,94784076372094,94784076361020,94784175007680,140658411116251,140658403895439]
-```
-
-Le `trace` champ contient la trace de pile au moment de l'échantillonnage.
-
-Obtenir le nom de fichier du code source et le numéro de ligne pour une seule adresse:
-
-``` sql
-SELECT addressToLine(94784076370703) \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-addressToLine(94784076370703): /build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.cpp:199
-```
-
-Application de la fonction à la trace de la pile entière:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> addressToLine(x), trace), '\n') AS trace_source_code_lines
-FROM system.trace_log
-LIMIT 1
-\G
-```
-
-Le [arrayMap](higher-order-functions.md#higher_order_functions-array-map) permet de traiter chaque élément individuel de l' `trace` tableau par la `addressToLine` fonction. Le résultat de ce traitement que vous voyez dans l' `trace_source_code_lines` colonne de sortie.
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-trace_source_code_lines: /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread-2.27.so
-/usr/lib/debug/usr/bin/clickhouse
-/build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.cpp:199
-/build/obj-x86_64-linux-gnu/../src/Common/ThreadPool.h:155
-/usr/include/c++/9/bits/atomic_base.h:551
-/usr/lib/debug/usr/bin/clickhouse
-/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread-2.27.so
-/build/glibc-OTsEL5/glibc-2.27/misc/../sysdeps/unix/sysv/linux/x86_64/clone.S:97
-```
-
-## adressetosymbol {#addresstosymbol}
-
-Convertit l'adresse de mémoire virtuelle dans le processus de serveur ClickHouse en symbole à partir des fichiers d'objets ClickHouse.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-addressToSymbol(address_of_binary_instruction)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `address_of_binary_instruction` ([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Address of instruction in a running process.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Symbole des fichiers D'objets ClickHouse.
--   Chaîne vide, si l'adresse n'est pas valide.
-
-Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Exemple**
-
-Activation des fonctions d'introspection:
-
-``` sql
-SET allow_introspection_functions=1
-```
-
-Sélection de la première chaîne de `trace_log` système de table:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:    2019-11-20
-event_time:    2019-11-20 16:57:59
-revision:      54429
-timer_type:    Real
-thread_number: 48
-query_id:      724028bf-f550-45aa-910d-2af6212b94ac
-trace:         [94138803686098,94138815010911,94138815096522,94138815101224,94138815102091,94138814222988,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138806795179,94138806796144,94138753770094,94138753771646,94138753760572,94138852407232,140399185266395,140399178045583]
-```
-
-Le `trace` champ contient la trace de pile au moment de l'échantillonnage.
-
-Obtenir un symbole pour une seule adresse:
-
-``` sql
-SELECT addressToSymbol(94138803686098) \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-addressToSymbol(94138803686098): _ZNK2DB24IAggregateFunctionHelperINS_20AggregateFunctionSumImmNS_24AggregateFunctionSumDataImEEEEE19addBatchSinglePlaceEmPcPPKNS_7IColumnEPNS_5ArenaE
-```
-
-Application de la fonction à la trace de la pile entière:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> addressToSymbol(x), trace), '\n') AS trace_symbols
-FROM system.trace_log
-LIMIT 1
-\G
-```
-
-Le [arrayMap](higher-order-functions.md#higher_order_functions-array-map) permet de traiter chaque élément individuel de l' `trace` tableau par la `addressToSymbols` fonction. Le résultat de ce traitement que vous voyez dans l' `trace_symbols` colonne de sortie.
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-trace_symbols: _ZNK2DB24IAggregateFunctionHelperINS_20AggregateFunctionSumImmNS_24AggregateFunctionSumDataImEEEEE19addBatchSinglePlaceEmPcPPKNS_7IColumnEPNS_5ArenaE
-_ZNK2DB10Aggregator21executeWithoutKeyImplERPcmPNS0_28AggregateFunctionInstructionEPNS_5ArenaE
-_ZN2DB10Aggregator14executeOnBlockESt6vectorIN3COWINS_7IColumnEE13immutable_ptrIS3_EESaIS6_EEmRNS_22AggregatedDataVariantsERS1_IPKS3_SaISC_EERS1_ISE_SaISE_EERb
-_ZN2DB10Aggregator14executeOnBlockERKNS_5BlockERNS_22AggregatedDataVariantsERSt6vectorIPKNS_7IColumnESaIS9_EERS6_ISB_SaISB_EERb
-_ZN2DB10Aggregator7executeERKSt10shared_ptrINS_17IBlockInputStreamEERNS_22AggregatedDataVariantsE
-_ZN2DB27AggregatingBlockInputStream8readImplEv
-_ZN2DB17IBlockInputStream4readEv
-_ZN2DB26ExpressionBlockInputStream8readImplEv
-_ZN2DB17IBlockInputStream4readEv
-_ZN2DB26ExpressionBlockInputStream8readImplEv
-_ZN2DB17IBlockInputStream4readEv
-_ZN2DB28AsynchronousBlockInputStream9calculateEv
-_ZNSt17_Function_handlerIFvvEZN2DB28AsynchronousBlockInputStream4nextEvEUlvE_E9_M_invokeERKSt9_Any_data
-_ZN14ThreadPoolImplI20ThreadFromGlobalPoolE6workerESt14_List_iteratorIS0_E
-_ZZN20ThreadFromGlobalPoolC4IZN14ThreadPoolImplIS_E12scheduleImplIvEET_St8functionIFvvEEiSt8optionalImEEUlvE1_JEEEOS4_DpOT0_ENKUlvE_clEv
-_ZN14ThreadPoolImplISt6threadE6workerESt14_List_iteratorIS0_E
-execute_native_thread_routine
-start_thread
-clone
-```
-
-## demangle {#demangle}
-
-Convertit un symbole que vous pouvez obtenir en utilisant le [adressetosymbol](#addresstosymbol) fonction au nom de la fonction c++.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-demangle(symbol)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `symbol` ([Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Symbol from an object file.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Nom de la fonction C++.
--   Chaîne vide si un symbole n'est pas valide.
-
-Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Exemple**
-
-Activation des fonctions d'introspection:
-
-``` sql
-SET allow_introspection_functions=1
-```
-
-Sélection de la première chaîne de `trace_log` système de table:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-event_date:    2019-11-20
-event_time:    2019-11-20 16:57:59
-revision:      54429
-timer_type:    Real
-thread_number: 48
-query_id:      724028bf-f550-45aa-910d-2af6212b94ac
-trace:         [94138803686098,94138815010911,94138815096522,94138815101224,94138815102091,94138814222988,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138814457211,94138806823642,94138806795179,94138806796144,94138753770094,94138753771646,94138753760572,94138852407232,140399185266395,140399178045583]
-```
-
-Le `trace` champ contient la trace de pile au moment de l'échantillonnage.
-
-Obtenir un nom de fonction pour une seule adresse:
-
-``` sql
-SELECT demangle(addressToSymbol(94138803686098)) \G
-```
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-demangle(addressToSymbol(94138803686098)): DB::IAggregateFunctionHelper<DB::AggregateFunctionSum<unsigned long, unsigned long, DB::AggregateFunctionSumData<unsigned long> > >::addBatchSinglePlace(unsigned long, char*, DB::IColumn const**, DB::Arena*) const
-```
-
-Application de la fonction à la trace de la pile entière:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayStringConcat(arrayMap(x -> demangle(addressToSymbol(x)), trace), '\n') AS trace_functions
-FROM system.trace_log
-LIMIT 1
-\G
-```
-
-Le [arrayMap](higher-order-functions.md#higher_order_functions-array-map) permet de traiter chaque élément individuel de l' `trace` tableau par la `demangle` fonction. Le résultat de ce traitement que vous voyez dans l' `trace_functions` colonne de sortie.
-
-``` text
-Row 1:
-──────
-trace_functions: DB::IAggregateFunctionHelper<DB::AggregateFunctionSum<unsigned long, unsigned long, DB::AggregateFunctionSumData<unsigned long> > >::addBatchSinglePlace(unsigned long, char*, DB::IColumn const**, DB::Arena*) const
-DB::Aggregator::executeWithoutKeyImpl(char*&, unsigned long, DB::Aggregator::AggregateFunctionInstruction*, DB::Arena*) const
-DB::Aggregator::executeOnBlock(std::vector<COW<DB::IColumn>::immutable_ptr<DB::IColumn>, std::allocator<COW<DB::IColumn>::immutable_ptr<DB::IColumn> > >, unsigned long, DB::AggregatedDataVariants&, std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >&, std::vector<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >, std::allocator<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> > > >&, bool&)
-DB::Aggregator::executeOnBlock(DB::Block const&, DB::AggregatedDataVariants&, std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >&, std::vector<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> >, std::allocator<std::vector<DB::IColumn const*, std::allocator<DB::IColumn const*> > > >&, bool&)
-DB::Aggregator::execute(std::shared_ptr<DB::IBlockInputStream> const&, DB::AggregatedDataVariants&)
-DB::AggregatingBlockInputStream::readImpl()
-DB::IBlockInputStream::read()
-DB::ExpressionBlockInputStream::readImpl()
-DB::IBlockInputStream::read()
-DB::ExpressionBlockInputStream::readImpl()
-DB::IBlockInputStream::read()
-DB::AsynchronousBlockInputStream::calculate()
-std::_Function_handler<void (), DB::AsynchronousBlockInputStream::next()::{lambda()#1}>::_M_invoke(std::_Any_data const&)
-ThreadPoolImpl<ThreadFromGlobalPool>::worker(std::_List_iterator<ThreadFromGlobalPool>)
-ThreadFromGlobalPool::ThreadFromGlobalPool<ThreadPoolImpl<ThreadFromGlobalPool>::scheduleImpl<void>(std::function<void ()>, int, std::optional<unsigned long>)::{lambda()#3}>(ThreadPoolImpl<ThreadFromGlobalPool>::scheduleImpl<void>(std::function<void ()>, int, std::optional<unsigned long>)::{lambda()#3}&&)::{lambda()#1}::operator()() const
-ThreadPoolImpl<std::thread>::worker(std::_List_iterator<std::thread>)
-execute_native_thread_routine
-start_thread
-clone
-```
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/ip-address-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
deleted file mode 100644
index 8beb40a534b..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,248 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 55
-toc_title: Travailler avec des adresses IP
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des adresses IP {#functions-for-working-with-ip-addresses}
-
-## IPv4NumToString (num) {#ipv4numtostringnum}
-
-Prend un numéro UInt32. Interprète comme une adresse IPv4 dans big endian. Renvoie une chaîne contenant l'adresse IPv4 correspondante au format A. B. C. d (Nombres séparés par des points sous forme décimale).
-
-## IPv4StringToNum (s) {#ipv4stringtonums}
-
-La fonction inverse de IPv4NumToString. Si L'adresse IPv4 a un format non valide, elle renvoie 0.
-
-## IPv4NumToStringClassC(num) {#ipv4numtostringclasscnum}
-
-Similaire à IPv4NumToString, mais en utilisant xxx au lieu du dernier octet.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    IPv4NumToStringClassC(ClientIP) AS k,
-    count() AS c
-FROM test.hits
-GROUP BY k
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─k──────────────┬─────c─┐
-│ 83.149.9.xxx   │ 26238 │
-│ 217.118.81.xxx │ 26074 │
-│ 213.87.129.xxx │ 25481 │
-│ 83.149.8.xxx   │ 24984 │
-│ 217.118.83.xxx │ 22797 │
-│ 78.25.120.xxx  │ 22354 │
-│ 213.87.131.xxx │ 21285 │
-│ 78.25.121.xxx  │ 20887 │
-│ 188.162.65.xxx │ 19694 │
-│ 83.149.48.xxx  │ 17406 │
-└────────────────┴───────┘
-```
-
-Depuis l'utilisation de ‘xxx’ est très inhabituel, cela peut être changé à l'avenir. Nous vous recommandons de ne pas compter sur le format exact de ce fragment.
-
-### IPv6NumToString (x) {#ipv6numtostringx}
-
-Accepte une valeur FixedString (16) contenant L'adresse IPv6 au format binaire. Renvoie une chaîne contenant cette adresse au format texte.
-Les adresses IPv4 mappées IPv6 sont sorties au format:: ffff: 111.222.33.44. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT IPv6NumToString(toFixedString(unhex('2A0206B8000000000000000000000011'), 16)) AS addr
-```
-
-``` text
-┌─addr─────────┐
-│ 2a02:6b8::11 │
-└──────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    IPv6NumToString(ClientIP6 AS k),
-    count() AS c
-FROM hits_all
-WHERE EventDate = today() AND substring(ClientIP6, 1, 12) != unhex('00000000000000000000FFFF')
-GROUP BY k
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─IPv6NumToString(ClientIP6)──────────────┬─────c─┐
-│ 2a02:2168:aaa:bbbb::2                   │ 24695 │
-│ 2a02:2698:abcd:abcd:abcd:abcd:8888:5555 │ 22408 │
-│ 2a02:6b8:0:fff::ff                      │ 16389 │
-│ 2a01:4f8:111:6666::2                    │ 16016 │
-│ 2a02:2168:888:222::1                    │ 15896 │
-│ 2a01:7e00::ffff:ffff:ffff:222           │ 14774 │
-│ 2a02:8109:eee:ee:eeee:eeee:eeee:eeee    │ 14443 │
-│ 2a02:810b:8888:888:8888:8888:8888:8888  │ 14345 │
-│ 2a02:6b8:0:444:4444:4444:4444:4444      │ 14279 │
-│ 2a01:7e00::ffff:ffff:ffff:ffff          │ 13880 │
-└─────────────────────────────────────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    IPv6NumToString(ClientIP6 AS k),
-    count() AS c
-FROM hits_all
-WHERE EventDate = today()
-GROUP BY k
-ORDER BY c DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─IPv6NumToString(ClientIP6)─┬──────c─┐
-│ ::ffff:94.26.111.111       │ 747440 │
-│ ::ffff:37.143.222.4        │ 529483 │
-│ ::ffff:5.166.111.99        │ 317707 │
-│ ::ffff:46.38.11.77         │ 263086 │
-│ ::ffff:79.105.111.111      │ 186611 │
-│ ::ffff:93.92.111.88        │ 176773 │
-│ ::ffff:84.53.111.33        │ 158709 │
-│ ::ffff:217.118.11.22       │ 154004 │
-│ ::ffff:217.118.11.33       │ 148449 │
-│ ::ffff:217.118.11.44       │ 148243 │
-└────────────────────────────┴────────┘
-```
-
-## IPv6StringToNum (s) {#ipv6stringtonums}
-
-La fonction inverse de IPv6NumToString. Si L'adresse IPv6 a un format non valide, elle renvoie une chaîne d'octets null.
-HEX peut être en majuscules ou en minuscules.
-
-## IPv4ToIPv6 (x) {#ipv4toipv6x}
-
-Prend un `UInt32` nombre. Interprète comme une adresse IPv4 dans [big endian](https://en.wikipedia.org/wiki/Endianness). Retourne un `FixedString(16)` valeur contenant l'adresse IPv6 au format binaire. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT IPv6NumToString(IPv4ToIPv6(IPv4StringToNum('192.168.0.1'))) AS addr
-```
-
-``` text
-┌─addr───────────────┐
-│ ::ffff:192.168.0.1 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## cutIPv6 (x, bytesToCutForIPv6, bytesToCutForIPv4) {#cutipv6x-bytestocutforipv6-bytestocutforipv4}
-
-Accepte une valeur FixedString (16) contenant L'adresse IPv6 au format binaire. Renvoie une chaîne contenant l'adresse du nombre spécifié d'octets retiré au format texte. Exemple:
-
-``` sql
-WITH
-    IPv6StringToNum('2001:0DB8:AC10:FE01:FEED:BABE:CAFE:F00D') AS ipv6,
-    IPv4ToIPv6(IPv4StringToNum('192.168.0.1')) AS ipv4
-SELECT
-    cutIPv6(ipv6, 2, 0),
-    cutIPv6(ipv4, 0, 2)
-```
-
-``` text
-┌─cutIPv6(ipv6, 2, 0)─────────────────┬─cutIPv6(ipv4, 0, 2)─┐
-│ 2001:db8:ac10:fe01:feed:babe:cafe:0 │ ::ffff:192.168.0.0  │
-└─────────────────────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-## Ipv4cirtorange (ipv4, Cidr), {#ipv4cidrtorangeipv4-cidr}
-
-Accepte un IPv4 et une valeur UInt8 contenant [CIDR](https://en.wikipedia.org/wiki/Classless_Inter-Domain_Routing). Renvoie un tuple avec deux IPv4 contenant la plage inférieure et la plage supérieure du sous-réseau.
-
-``` sql
-SELECT IPv4CIDRToRange(toIPv4('192.168.5.2'), 16)
-```
-
-``` text
-┌─IPv4CIDRToRange(toIPv4('192.168.5.2'), 16)─┐
-│ ('192.168.0.0','192.168.255.255')          │
-└────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Ipv6cirtorange (ipv6, Cidr), {#ipv6cidrtorangeipv6-cidr}
-
-Accepte un IPv6 et une valeur UInt8 contenant le CIDR. Renvoie un tuple avec deux IPv6 contenant la plage inférieure et la plage supérieure du sous-réseau.
-
-``` sql
-SELECT IPv6CIDRToRange(toIPv6('2001:0db8:0000:85a3:0000:0000:ac1f:8001'), 32);
-```
-
-``` text
-┌─IPv6CIDRToRange(toIPv6('2001:0db8:0000:85a3:0000:0000:ac1f:8001'), 32)─┐
-│ ('2001:db8::','2001:db8:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff')                │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## toipv4 (chaîne) {#toipv4string}
-
-Un alias `IPv4StringToNum()` cela prend une forme de chaîne D'adresse IPv4 et renvoie la valeur de [IPv4](../../sql-reference/data-types/domains/ipv4.md) type, qui est binaire égal à la valeur renvoyée par `IPv4StringToNum()`.
-
-``` sql
-WITH
-    '171.225.130.45' as IPv4_string
-SELECT
-    toTypeName(IPv4StringToNum(IPv4_string)),
-    toTypeName(toIPv4(IPv4_string))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(IPv4StringToNum(IPv4_string))─┬─toTypeName(toIPv4(IPv4_string))─┐
-│ UInt32                                   │ IPv4                            │
-└──────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-WITH
-    '171.225.130.45' as IPv4_string
-SELECT
-    hex(IPv4StringToNum(IPv4_string)),
-    hex(toIPv4(IPv4_string))
-```
-
-``` text
-┌─hex(IPv4StringToNum(IPv4_string))─┬─hex(toIPv4(IPv4_string))─┐
-│ ABE1822D                          │ ABE1822D                 │
-└───────────────────────────────────┴──────────────────────────┘
-```
-
-## toipv6 (chaîne) {#toipv6string}
-
-Un alias `IPv6StringToNum()` cela prend une forme de chaîne D'adresse IPv6 et renvoie la valeur de [IPv6](../../sql-reference/data-types/domains/ipv6.md) type, qui est binaire égal à la valeur renvoyée par `IPv6StringToNum()`.
-
-``` sql
-WITH
-    '2001:438:ffff::407d:1bc1' as IPv6_string
-SELECT
-    toTypeName(IPv6StringToNum(IPv6_string)),
-    toTypeName(toIPv6(IPv6_string))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(IPv6StringToNum(IPv6_string))─┬─toTypeName(toIPv6(IPv6_string))─┐
-│ FixedString(16)                          │ IPv6                            │
-└──────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-WITH
-    '2001:438:ffff::407d:1bc1' as IPv6_string
-SELECT
-    hex(IPv6StringToNum(IPv6_string)),
-    hex(toIPv6(IPv6_string))
-```
-
-``` text
-┌─hex(IPv6StringToNum(IPv6_string))─┬─hex(toIPv6(IPv6_string))─────────┐
-│ 20010438FFFF000000000000407D1BC1  │ 20010438FFFF000000000000407D1BC1 │
-└───────────────────────────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/ip_address_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/json-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/json-functions.md
deleted file mode 100644
index 5f92c99d0f5..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/json-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,297 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 56
-toc_title: Travailler avec JSON
----
-
-# Fonctions pour travailler avec JSON {#functions-for-working-with-json}
-
-Dans Yandex.Metrica, JSON est transmis par les utilisateurs en tant que paramètres de session. Il y a quelques fonctions spéciales pour travailler avec ce JSON. (Bien que dans la plupart des cas, les JSONs soient en outre prétraités et les valeurs résultantes sont placées dans des colonnes séparées dans leur format traité.) Toutes ces fonctions sont basées sur des hypothèses fortes sur ce que le JSON peut être, mais elles essaient de faire le moins possible pour faire le travail.
-
-Les hypothèses suivantes sont apportées:
-
-1.  Le nom du champ (argument de fonction) doit être une constante.
-2.  Le nom du champ est en quelque sorte codé canoniquement dans JSON. Exemple: `visitParamHas('{"abc":"def"}', 'abc') = 1`, mais `visitParamHas('{"\\u0061\\u0062\\u0063":"def"}', 'abc') = 0`
-3.  Les champs sont recherchés à n'importe quel niveau d'imbrication, sans discrimination. S'il y a plusieurs champs correspondants, la première occurrence est utilisé.
-4.  Le JSON n'a pas de caractères d'espace en dehors des littéraux de chaîne.
-
-## visitParamHas(params, nom) {#visitparamhasparams-name}
-
-Vérifie s'il existe un champ avec ‘name’ nom.
-
-## visitParamExtractUInt(params, nom) {#visitparamextractuintparams-name}
-
-Analyse UInt64 à partir de la valeur du champ nommé ‘name’. Si c'est un champ de type chaîne, il tente d'analyser un numéro à partir du début de la chaîne. Si le champ n'existe pas, ou s'il existe mais ne contient pas de nombre, il renvoie 0.
-
-## visitParamExtractInt(params, name) {#visitparamextractintparams-name}
-
-Le même que pour Int64.
-
-## visitParamExtractFloat(params, nom) {#visitparamextractfloatparams-name}
-
-Le même que pour Float64.
-
-## visitParamExtractBool(params, nom) {#visitparamextractboolparams-name}
-
-Analyse d'une valeur vrai/faux. Le résultat est UInt8.
-
-## visitParamExtractRaw(params, nom) {#visitparamextractrawparams-name}
-
-Retourne la valeur d'un champ, y compris les séparateurs.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-visitParamExtractRaw('{"abc":"\\n\\u0000"}', 'abc') = '"\\n\\u0000"'
-visitParamExtractRaw('{"abc":{"def":[1,2,3]}}', 'abc') = '{"def":[1,2,3]}'
-```
-
-## visitParamExtractString(params, nom) {#visitparamextractstringparams-name}
-
-Analyse la chaîne entre guillemets doubles. La valeur est sans échappement. Si l'échappement échoue, il renvoie une chaîne vide.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-visitParamExtractString('{"abc":"\\n\\u0000"}', 'abc') = '\n\0'
-visitParamExtractString('{"abc":"\\u263a"}', 'abc') = '☺'
-visitParamExtractString('{"abc":"\\u263"}', 'abc') = ''
-visitParamExtractString('{"abc":"hello}', 'abc') = ''
-```
-
-Il n'y a actuellement aucun support pour les points de code dans le format `\uXXXX\uYYYY` qui ne proviennent pas du plan multilingue de base (ils sont convertis en CESU-8 au lieu de UTF-8).
-
-Les fonctions suivantes sont basées sur [simdjson](https://github.com/lemire/simdjson) conçu pour des exigences D'analyse JSON plus complexes. L'hypothèse 2 mentionnée ci-dessus s'applique toujours.
-
-## isValidJSON (json) {#isvalidjsonjson}
-
-Vérifie que la chaîne est un json valide.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT isValidJSON('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 1
-SELECT isValidJSON('not a json') = 0
-```
-
-## JSONHas(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonhasjson-indices-or-keys}
-
-Si la valeur existe dans le document JSON, `1` sera retourné.
-
-Si la valeur n'existe pas, `0` sera retourné.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONHas('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 1
-SELECT JSONHas('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 4) = 0
-```
-
-`indices_or_keys` est une liste de zéro ou plusieurs arguments chacun d'entre eux peut être une chaîne ou un entier.
-
--   String = membre d'objet d'accès par clé.
--   Entier positif = accédez au n-ème membre / clé depuis le début.
--   Entier négatif = accédez au n-ème membre / clé à partir de la fin.
-
-Minimum de l'indice de l'élément est 1. Ainsi, l'élément 0 n'existe pas.
-
-Vous pouvez utiliser des entiers pour accéder à la fois aux tableaux JSON et aux objets JSON.
-
-Ainsi, par exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 1) = 'a'
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 2) = 'b'
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', -1) = 'b'
-SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', -2) = 'a'
-SELECT JSONExtractString('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 1) = 'hello'
-```
-
-## JSONLength(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonlengthjson-indices-or-keys}
-
-Renvoie la longueur D'un tableau JSON ou d'un objet JSON.
-
-Si la valeur n'existe pas ou a un mauvais type, `0` sera retourné.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 3
-SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 2
-```
-
-## JSONType(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsontypejson-indices-or-keys}
-
-De retour le type d'une valeur JSON.
-
-Si la valeur n'existe pas, `Null` sera retourné.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 'Object'
-SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a') = 'String'
-SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 'Array'
-```
-
-## JSONExtractUInt(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractuintjson-indices-or-keys}
-
-## JSONExtractInt(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractintjson-indices-or-keys}
-
-## JSONExtractFloat(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractfloatjson-indices-or-keys}
-
-## JSONExtractBool(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractbooljson-indices-or-keys}
-
-Analyse un JSON et extrait une valeur. Ces fonctions sont similaires à `visitParam` fonction.
-
-Si la valeur n'existe pas ou a un mauvais type, `0` sera retourné.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractInt('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 1) = -100
-SELECT JSONExtractFloat('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 2) = 200.0
-SELECT JSONExtractUInt('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', -1) = 300
-```
-
-## JSONExtractString(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractstringjson-indices-or-keys}
-
-Analyse un JSON et extrait une chaîne. Cette fonction est similaire à `visitParamExtractString` fonction.
-
-Si la valeur n'existe pas ou a un mauvais type, une chaîne vide est retournée.
-
-La valeur est sans échappement. Si l'échappement échoue, il renvoie une chaîne vide.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractString('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a') = 'hello'
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\n\\u0000"}', 'abc') = '\n\0'
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\u263a"}', 'abc') = '☺'
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\u263"}', 'abc') = ''
-SELECT JSONExtractString('{"abc":"hello}', 'abc') = ''
-```
-
-## JSONExtract(json\[, indices_or_keys…\], Return_type) {#jsonextractjson-indices-or-keys-return-type}
-
-Analyse un JSON et extrait une valeur du type de données clickhouse donné.
-
-C'est une généralisation de la précédente `JSONExtract<type>` fonction.
-Cela signifie
-`JSONExtract(..., 'String')` retourne exactement le même que `JSONExtractString()`,
-`JSONExtract(..., 'Float64')` retourne exactement le même que `JSONExtractFloat()`.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'Tuple(String, Array(Float64))') = ('hello',[-100,200,300])
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'Tuple(b Array(Float64), a String)') = ([-100,200,300],'hello')
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 'Array(Nullable(Int8))') = [-100, NULL, NULL]
-SELECT JSONExtract('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 4, 'Nullable(Int64)') = NULL
-SELECT JSONExtract('{"passed": true}', 'passed', 'UInt8') = 1
-SELECT JSONExtract('{"day": "Thursday"}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday\' = 1, \'Tuesday\' = 2, \'Wednesday\' = 3, \'Thursday\' = 4, \'Friday\' = 5, \'Saturday\' = 6)') = 'Thursday'
-SELECT JSONExtract('{"day": 5}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday\' = 1, \'Tuesday\' = 2, \'Wednesday\' = 3, \'Thursday\' = 4, \'Friday\' = 5, \'Saturday\' = 6)') = 'Friday'
-```
-
-## JSONExtractKeysAndValues(json\[, indices_or_keys…\], Value_type) {#jsonextractkeysandvaluesjson-indices-or-keys-value-type}
-
-Analyse les paires clé-valeur à partir D'un JSON où les valeurs sont du type de données clickhouse donné.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValues('{"x": {"a": 5, "b": 7, "c": 11}}', 'x', 'Int8') = [('a',5),('b',7),('c',11)]
-```
-
-## JSONExtractRaw(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractrawjson-indices-or-keys}
-
-Renvoie une partie de JSON en tant que chaîne non analysée.
-
-Si la pièce n'existe pas ou a un mauvais type, une chaîne vide est retournée.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractRaw('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = '[-100, 200.0, 300]'
-```
-
-## JSONExtractArrayRaw(json\[, indices_or_keys…\]) {#jsonextractarrayrawjson-indices-or-keys}
-
-Retourne un tableau avec des éléments de tableau JSON, chacun représenté comme une chaîne non analysée.
-
-Si la pièce n'existe pas ou n'est pas de tableau, un tableau vide sera retournée.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractArrayRaw('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, "hello"]}', 'b') = ['-100', '200.0', '"hello"']'
-```
-
-## JSONExtractKeysAndValuesRaw {#json-extract-keys-and-values-raw}
-
-Extrait les données brutes d'un objet JSON.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-JSONExtractKeysAndValuesRaw(json[, p, a, t, h])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `json` — [Chaîne](../data-types/string.md) avec JSON valide.
--   `p, a, t, h` — Comma-separated indices or keys that specify the path to the inner field in a nested JSON object. Each argument can be either a [chaîne](../data-types/string.md) pour obtenir le champ par la touche ou un [entier](../data-types/int-uint.md) pour obtenir le N-ème champ (indexé à partir de 1, les entiers négatifs comptent à partir de la fin). S'il n'est pas défini, le JSON entier est analysé en tant qu'objet de niveau supérieur. Paramètre facultatif.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Tableau avec `('key', 'value')` tuple. Les deux membres du tuple sont des chaînes.
--   Tableau vide si l'objet demandé n'existe pas, ou entrée JSON n'est pas valide.
-
-Type: [Tableau](../data-types/array.md)([Tuple](../data-types/tuple.md)([Chaîne](../data-types/string.md), [Chaîne](../data-types/string.md)).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}')─┐
-│ [('a','[-100,200]'),('b','{"c":{"d":"hello","f":"world"}}')]                                 │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', 'b')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', 'b')─┐
-│ [('c','{"d":"hello","f":"world"}')]                                                               │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', -1, 'c')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─JSONExtractKeysAndValuesRaw('{"a": [-100, 200.0], "b":{"c": {"d": "hello", "f": "world"}}}', -1, 'c')─┐
-│ [('d','"hello"'),('f','"world"')]                                                                     │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/json_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/logical-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/logical-functions.md
deleted file mode 100644
index d01d9e02088..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/logical-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: Logique
----
-
-# Les Fonctions Logiques {#logical-functions}
-
-Les fonctions logiques acceptent tous les types numériques, mais renvoient un nombre UInt8 égal à 0 ou 1.
-
-Zéro comme argument est considéré “false,” alors que toute valeur non nulle est considérée comme “true”.
-
-## et, et opérateur {#and-and-operator}
-
-## ou, ou opérateur {#or-or-operator}
-
-## pas, pas opérateur {#not-not-operator}
-
-## xor {#xor}
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/logical_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/machine-learning-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/machine-learning-functions.md
deleted file mode 100644
index 2212e0caa5a..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/machine-learning-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 64
-toc_title: Fonctions D'Apprentissage Automatique
----
-
-# Fonctions D'Apprentissage Automatique {#machine-learning-functions}
-
-## evalMLMethod (prédiction) {#machine_learning_methods-evalmlmethod}
-
-Prédiction utilisant des modèles de régression ajustés utilise `evalMLMethod` fonction. Voir le lien dans la `linearRegression`.
-
-### Régression Linéaire Stochastique {#stochastic-linear-regression}
-
-Le [stochasticLinearRegression](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_functions-stochasticlinearregression) la fonction d'agrégat implémente une méthode de descente de gradient stochastique utilisant un modèle linéaire et une fonction de perte MSE. Utiliser `evalMLMethod` prédire sur de nouvelles données.
-
-### Régression Logistique Stochastique {#stochastic-logistic-regression}
-
-Le [stochasticLogisticRegression](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_functions-stochasticlogisticregression) la fonction d'agrégation implémente la méthode de descente de gradient stochastique pour le problème de classification binaire. Utiliser `evalMLMethod` prédire sur de nouvelles données.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/math-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/math-functions.md
deleted file mode 100644
index f5dff150caa..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/math-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,116 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: "Math\xE9matique"
----
-
-# Fonctions Mathématiques {#mathematical-functions}
-
-Toutes les fonctions renvoient un nombre Float64. La précision du résultat est proche de la précision maximale possible, mais le résultat peut ne pas coïncider avec le nombre représentable de la machine le plus proche du nombre réel correspondant.
-
-## e() {#e}
-
-Renvoie un nombre Float64 proche du nombre E.
-
-## pi() {#pi}
-
-Returns a Float64 number that is close to the number π.
-
-## exp (x) {#expx}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un Float64 nombre proche de l'exposant de l'argument.
-
-## log(x), ln (x) {#logx-lnx}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre Float64 proche du logarithme naturel de l'argument.
-
-## exp2 (x) {#exp2x}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre Float64 proche de 2 à la puissance de X.
-
-## log2 (x) {#log2x}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un Float64 nombre proximité du logarithme binaire de l'argument.
-
-## exp10 (x) {#exp10x}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre Float64 proche de 10 à la puissance de X.
-
-## log10 (x) {#log10x}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre Float64 proche du logarithme décimal de l'argument.
-
-## sqrt (x) {#sqrtx}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un Float64 nombre proche de la racine carrée de l'argument.
-
-## cbrt (x) {#cbrtx}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un Float64 nombre proche de la racine cubique de l'argument.
-
-## erf (x) {#erfx}
-
-Si ‘x’ est non négatif, alors `erf(x / σ√2)` est la probabilité qu'une variable aléatoire ayant une distribution normale avec un écart type ‘σ’ prend la valeur qui est séparée de la valeur attendue par plus de ‘x’.
-
-Exemple (règle de trois sigma):
-
-``` sql
-SELECT erf(3 / sqrt(2))
-```
-
-``` text
-┌─erf(divide(3, sqrt(2)))─┐
-│      0.9973002039367398 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-## erfc (x) {#erfcx}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre Float64 proche de 1-erf (x), mais sans perte de précision pour ‘x’ valeur.
-
-## lgamma (x) {#lgammax}
-
-Le logarithme de la fonction gamma.
-
-## tgamma (x) {#tgammax}
-
-La fonction Gamma.
-
-## sin (x) {#sinx}
-
-Sine.
-
-## cos (x) {#cosx}
-
-Cosinus.
-
-## tan (x) {#tanx}
-
-Tangente.
-
-## asin (x) {#asinx}
-
-Le sinus d'arc.
-
-## acos (x) {#acosx}
-
-Le cosinus de l'arc.
-
-## atan (x) {#atanx}
-
-L'arc tangente.
-
-## pow(x, y), la puissance(x, y) {#powx-y-powerx-y}
-
-Prend deux arguments numériques x et Y. renvoie un nombre Float64 proche de x à la puissance de Y.
-
-## intExp2 {#intexp2}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre UInt64 proche de 2 à la puissance de X.
-
-## intExp10 {#intexp10}
-
-Accepte un argument numérique et renvoie un nombre UInt64 proche de 10 à la puissance de X.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/math_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/other-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/other-functions.md
deleted file mode 100644
index e5c6abedd75..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/other-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,1205 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 66
-toc_title: Autre
----
-
-# D'Autres Fonctions {#other-functions}
-
-## hôte() {#hostname}
-
-Renvoie une chaîne avec le nom de l'hôte sur lequel cette fonction a été exécutée. Pour le traitement distribué, c'est le nom du serveur distant, si la fonction est exécutée sur un serveur distant.
-
-## getMacro {#getmacro}
-
-Obtient une valeur nommée à partir [macro](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#macros) la section de la configuration du serveur.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-getMacro(name);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `name` — Name to retrieve from the `macros` section. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md#string).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Valeur de la macro spécifiée.
-
-Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Exemple**
-
-Exemple `macros` section dans le fichier de configuration du serveur:
-
-``` xml
-<macros>
-    <test>Value</test>
-</macros>
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT getMacro('test');
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─getMacro('test')─┐
-│ Value            │
-└──────────────────┘
-```
-
-Une méthode alternative pour obtenir la même valeur:
-
-``` sql
-SELECT * FROM system.macros
-WHERE macro = 'test';
-```
-
-``` text
-┌─macro─┬─substitution─┐
-│ test  │ Value        │
-└───────┴──────────────┘
-```
-
-## FQDN {#fqdn}
-
-Retourne le nom de domaine pleinement qualifié.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-fqdn();
-```
-
-Cette fonction est insensible à la casse.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Chaîne avec le nom de domaine complet.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT FQDN();
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─FQDN()──────────────────────────┐
-│ clickhouse.ru-central1.internal │
-└─────────────────────────────────┘
-```
-
-## basename {#basename}
-
-Extrait la partie finale d'une chaîne après la dernière barre oblique ou barre oblique inverse. Cette fonction est souvent utilisée pour extraire le nom de fichier d'un chemin.
-
-``` sql
-basename( expr )
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `expr` — Expression resulting in a [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md) type de valeur. Tous les antislashs doivent être échappés dans la valeur résultante.
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-Une chaîne de caractères qui contient:
-
--   La partie finale d'une chaîne après la dernière barre oblique ou barre oblique inverse.
-
-        If the input string contains a path ending with slash or backslash, for example, `/` or `c:\`, the function returns an empty string.
-
--   La chaîne d'origine s'il n'y a pas de barres obliques ou de barres obliques inverses.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT 'some/long/path/to/file' AS a, basename(a)
-```
-
-``` text
-┌─a──────────────────────┬─basename('some\\long\\path\\to\\file')─┐
-│ some\long\path\to\file │ file                                   │
-└────────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT 'some\\long\\path\\to\\file' AS a, basename(a)
-```
-
-``` text
-┌─a──────────────────────┬─basename('some\\long\\path\\to\\file')─┐
-│ some\long\path\to\file │ file                                   │
-└────────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT 'some-file-name' AS a, basename(a)
-```
-
-``` text
-┌─a──────────────┬─basename('some-file-name')─┐
-│ some-file-name │ some-file-name             │
-└────────────────┴────────────────────────────┘
-```
-
-## visibleWidth (x) {#visiblewidthx}
-
-Calcule la largeur approximative lors de la sortie des valeurs vers la console au format texte (séparé par des tabulations).
-Cette fonction est utilisée par le système pour implémenter de jolis formats.
-
-`NULL` est représenté comme une chaîne correspondant à `NULL` dans `Pretty` format.
-
-``` sql
-SELECT visibleWidth(NULL)
-```
-
-``` text
-┌─visibleWidth(NULL)─┐
-│                  4 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## toTypeName (x) {#totypenamex}
-
-Renvoie une chaîne contenant le nom du type de l'argument passé.
-
-Si `NULL` est passé à la fonction en entrée, puis il renvoie le `Nullable(Nothing)` type, ce qui correspond à un interne `NULL` représentation à ClickHouse.
-
-## la taille de bloc() {#function-blocksize}
-
-Récupère la taille du bloc.
-Dans ClickHouse, les requêtes sont toujours exécutées sur des blocs (ensembles de parties de colonne). Cette fonction permet d'obtenir la taille du bloc pour lequel vous l'avez appelé.
-
-## matérialiser (x) {#materializex}
-
-Transforme une constante dans une colonne contenant une seule valeur.
-Dans ClickHouse, les colonnes complètes et les constantes sont représentées différemment en mémoire. Les fonctions fonctionnent différemment pour les arguments constants et les arguments normaux (un code différent est exécuté), bien que le résultat soit presque toujours le même. Cette fonction sert à déboguer ce comportement.
-
-## ignore(…) {#ignore}
-
-Accepte tous les arguments, y compris `NULL`. Renvoie toujours 0.
-Cependant, l'argument est toujours évalué. Cela peut être utilisé pour les benchmarks.
-
-## sommeil(secondes) {#sleepseconds}
-
-Dormir ‘seconds’ secondes sur chaque bloc de données. Vous pouvez spécifier un nombre entier ou un nombre à virgule flottante.
-
-## sleepEachRow (secondes) {#sleepeachrowseconds}
-
-Dormir ‘seconds’ secondes sur chaque ligne. Vous pouvez spécifier un nombre entier ou un nombre à virgule flottante.
-
-## currentDatabase() {#currentdatabase}
-
-Retourne le nom de la base de données actuelle.
-Vous pouvez utiliser cette fonction dans les paramètres du moteur de table dans une requête CREATE TABLE où vous devez spécifier la base de données.
-
-## currentUser() {#other-function-currentuser}
-
-Renvoie la connexion de l'utilisateur actuel. La connexion de l'utilisateur, cette requête initiée, sera renvoyée en cas de requête distibuted.
-
-``` sql
-SELECT currentUser();
-```
-
-Alias: `user()`, `USER()`.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Connexion de l'utilisateur actuel.
--   Connexion de l'utilisateur qui a lancé la requête en cas de requête distribuée.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT currentUser();
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─currentUser()─┐
-│ default       │
-└───────────────┘
-```
-
-## isConstant {#is-constant}
-
-Vérifie si l'argument est une expression constante.
-
-A constant expression means an expression whose resulting value is known at the query analysis (i.e. before execution). For example, expressions over [littéral](../syntax.md#literals) sont des expressions constantes.
-
-La fonction est destinée au développement, au débogage et à la démonstration.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-isConstant(x)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — Expression to check.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   `1` — `x` est constante.
--   `0` — `x` est non constante.
-
-Type: [UInt8](../data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT isConstant(x + 1) FROM (SELECT 43 AS x)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─isConstant(plus(x, 1))─┐
-│                      1 │
-└────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-WITH 3.14 AS pi SELECT isConstant(cos(pi))
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─isConstant(cos(pi))─┐
-│                   1 │
-└─────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT isConstant(number) FROM numbers(1)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─isConstant(number)─┐
-│                  0 │
-└────────────────────┘
-```
-
-## isFinite (x) {#isfinitex}
-
-Accepte Float32 et Float64 et renvoie UInt8 égal à 1 si l'argument n'est pas infini et pas un NaN, sinon 0.
-
-## isInfinite (x) {#isinfinitex}
-
-Accepte Float32 et Float64 et renvoie UInt8 égal à 1 si l'argument est infini, sinon 0. Notez que 0 est retourné pour un NaN.
-
-## ifNotFinite {#ifnotfinite}
-
-Vérifie si la valeur à virgule flottante est finie.
-
-**Syntaxe**
-
-    ifNotFinite(x,y)
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — Value to be checked for infinity. Type: [Flottant\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
--   `y` — Fallback value. Type: [Flottant\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   `x` si `x` est finie.
--   `y` si `x` n'est pas finie.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-    SELECT 1/0 as infimum, ifNotFinite(infimum,42)
-
-Résultat:
-
-    ┌─infimum─┬─ifNotFinite(divide(1, 0), 42)─┐
-    │     inf │                            42 │
-    └─────────┴───────────────────────────────┘
-
-Vous pouvez obtenir un résultat similaire en utilisant [opérateur ternaire](conditional-functions.md#ternary-operator): `isFinite(x) ? x : y`.
-
-## isNaN (x) {#isnanx}
-
-Accepte Float32 et Float64 et renvoie UInt8 égal à 1 si l'argument est un NaN, sinon 0.
-
-## hasColumnInTable(\[‘hostname’\[, ‘username’\[, ‘password’\]\],\] ‘database’, ‘table’, ‘column’) {#hascolumnintablehostname-username-password-database-table-column}
-
-Accepte les chaînes constantes: nom de la base de données, nom de la table et nom de la colonne. Renvoie une expression constante UInt8 égale à 1 s'il y a une colonne, sinon 0. Si le paramètre hostname est défini, le test s'exécutera sur un serveur distant.
-La fonction renvoie une exception si la table n'existe pas.
-Pour les éléments imbriqués structure des données, la fonction vérifie l'existence d'une colonne. Pour la structure de données imbriquée elle-même, la fonction renvoie 0.
-
-## bar {#function-bar}
-
-Permet de construire un diagramme unicode-art.
-
-`bar(x, min, max, width)` dessine une bande avec une largeur proportionnelle à `(x - min)` et égale à `width` les caractères lors de la `x = max`.
-
-Paramètre:
-
--   `x` — Size to display.
--   `min, max` — Integer constants. The value must fit in `Int64`.
--   `width` — Constant, positive integer, can be fractional.
-
-La bande dessinée avec précision à un huitième d'un symbole.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    toHour(EventTime) AS h,
-    count() AS c,
-    bar(c, 0, 600000, 20) AS bar
-FROM test.hits
-GROUP BY h
-ORDER BY h ASC
-```
-
-``` text
-┌──h─┬──────c─┬─bar────────────────┐
-│  0 │ 292907 │ █████████▋         │
-│  1 │ 180563 │ ██████             │
-│  2 │ 114861 │ ███▋               │
-│  3 │  85069 │ ██▋                │
-│  4 │  68543 │ ██▎                │
-│  5 │  78116 │ ██▌                │
-│  6 │ 113474 │ ███▋               │
-│  7 │ 170678 │ █████▋             │
-│  8 │ 278380 │ █████████▎         │
-│  9 │ 391053 │ █████████████      │
-│ 10 │ 457681 │ ███████████████▎   │
-│ 11 │ 493667 │ ████████████████▍  │
-│ 12 │ 509641 │ ████████████████▊  │
-│ 13 │ 522947 │ █████████████████▍ │
-│ 14 │ 539954 │ █████████████████▊ │
-│ 15 │ 528460 │ █████████████████▌ │
-│ 16 │ 539201 │ █████████████████▊ │
-│ 17 │ 523539 │ █████████████████▍ │
-│ 18 │ 506467 │ ████████████████▊  │
-│ 19 │ 520915 │ █████████████████▎ │
-│ 20 │ 521665 │ █████████████████▍ │
-│ 21 │ 542078 │ ██████████████████ │
-│ 22 │ 493642 │ ████████████████▍  │
-│ 23 │ 400397 │ █████████████▎     │
-└────┴────────┴────────────────────┘
-```
-
-## transformer {#transform}
-
-Transforme une valeur en fonction explicitement définis cartographie de certains éléments à l'autre.
-Il existe deux variantes de cette fonction:
-
-### de transformation(x, array_from, array_to, par défaut) {#transformx-array-from-array-to-default}
-
-`x` – What to transform.
-
-`array_from` – Constant array of values for converting.
-
-`array_to` – Constant array of values to convert the values in ‘from’ de.
-
-`default` – Which value to use if ‘x’ n'est pas égale à une des valeurs de ‘from’.
-
-`array_from` et `array_to` – Arrays of the same size.
-
-Type:
-
-`transform(T, Array(T), Array(U), U) -> U`
-
-`T` et `U` peuvent être des types numériques, chaîne ou Date ou DateTime.
-Lorsque la même lettre est indiquée (T ou U), pour les types numériques, il se peut qu'il ne s'agisse pas de types correspondants, mais de types ayant un type commun.
-Par exemple, le premier argument peut avoir le type Int64, tandis que le second a le type Array(UInt16).
-
-Si l' ‘x’ la valeur est égale à l'un des éléments dans la ‘array_from’ tableau, elle renvoie l'élément existant (qui est numéroté de même) de la ‘array_to’ tableau. Sinon, elle renvoie ‘default’. S'il y a plusieurs éléments correspondants dans ‘array_from’ il renvoie l'un des matches.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    transform(SearchEngineID, [2, 3], ['Yandex', 'Google'], 'Other') AS title,
-    count() AS c
-FROM test.hits
-WHERE SearchEngineID != 0
-GROUP BY title
-ORDER BY c DESC
-```
-
-``` text
-┌─title─────┬──────c─┐
-│ Yandex    │ 498635 │
-│ Google    │ 229872 │
-│ Other     │ 104472 │
-└───────────┴────────┘
-```
-
-### de transformation(x, array_from, array_to) {#transformx-array-from-array-to}
-
-Diffère de la première variation en ce que le ‘default’ l'argument est omis.
-Si l' ‘x’ la valeur est égale à l'un des éléments dans la ‘array_from’ tableau, elle renvoie l'élément correspondant (qui est numéroté de même) de la ‘array_to’ tableau. Sinon, elle renvoie ‘x’.
-
-Type:
-
-`transform(T, Array(T), Array(T)) -> T`
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    transform(domain(Referer), ['yandex.ru', 'google.ru', 'vk.com'], ['www.yandex', 'example.com']) AS s,
-    count() AS c
-FROM test.hits
-GROUP BY domain(Referer)
-ORDER BY count() DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─s──────────────┬───────c─┐
-│                │ 2906259 │
-│ www.yandex     │  867767 │
-│ ███████.ru     │  313599 │
-│ mail.yandex.ru │  107147 │
-│ ██████.ru      │  100355 │
-│ █████████.ru   │   65040 │
-│ news.yandex.ru │   64515 │
-│ ██████.net     │   59141 │
-│ example.com    │   57316 │
-└────────────────┴─────────┘
-```
-
-## formatReadableSize (x) {#formatreadablesizex}
-
-Accepte la taille (nombre d'octets). Renvoie une taille arrondie avec un suffixe (KiB, MiB, etc.) comme une chaîne de caractères.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    arrayJoin([1, 1024, 1024*1024, 192851925]) AS filesize_bytes,
-    formatReadableSize(filesize_bytes) AS filesize
-```
-
-``` text
-┌─filesize_bytes─┬─filesize───┐
-│              1 │ 1.00 B     │
-│           1024 │ 1.00 KiB   │
-│        1048576 │ 1.00 MiB   │
-│      192851925 │ 183.92 MiB │
-└────────────────┴────────────┘
-```
-
-## moins (a, b) {#leasta-b}
-
-Renvoie la plus petite valeur de a et b.
-
-## la plus grande(a, b) {#greatesta-b}
-
-Renvoie la plus grande valeur de a et B.
-
-## le temps de disponibilité() {#uptime}
-
-Renvoie la disponibilité du serveur en quelques secondes.
-
-## version() {#version}
-
-Renvoie la version du serveur sous forme de chaîne.
-
-## fuseau() {#timezone}
-
-Retourne le fuseau horaire du serveur.
-
-## blockNumber {#blocknumber}
-
-Renvoie le numéro de séquence du bloc de données où se trouve la ligne.
-
-## rowNumberInBlock {#function-rownumberinblock}
-
-Renvoie le numéro de séquence de la ligne dans le bloc de données. Différents blocs de données sont toujours recalculés.
-
-## rowNumberInAllBlocks() {#rownumberinallblocks}
-
-Renvoie le numéro de séquence de la ligne dans le bloc de données. Cette fonction ne prend en compte que les blocs de données affectés.
-
-## voisin {#neighbor}
-
-La fonction de fenêtre qui donne accès à une ligne à un décalage spécifié qui vient avant ou après la ligne actuelle d'une colonne donnée.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-neighbor(column, offset[, default_value])
-```
-
-Le résultat de la fonction dépend du touché des blocs de données et l'ordre des données dans le bloc.
-Si vous créez une sous-requête avec ORDER BY et appelez la fonction depuis l'extérieur de la sous-requête, vous pouvez obtenir le résultat attendu.
-
-**Paramètre**
-
--   `column` — A column name or scalar expression.
--   `offset` — The number of rows forwards or backwards from the current row of `column`. [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `default_value` — Optional. The value to be returned if offset goes beyond the scope of the block. Type of data blocks affected.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   De la valeur pour `column` dans `offset` distance de la ligne actuelle si `offset` la valeur n'est pas en dehors des limites du bloc.
--   La valeur par défaut pour `column` si `offset` la valeur est en dehors des limites du bloc. Si `default_value` est donné, alors il sera utilisé.
-
-Type: type de blocs de données affectés ou type de valeur par défaut.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT number, neighbor(number, 2) FROM system.numbers LIMIT 10;
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─number─┬─neighbor(number, 2)─┐
-│      0 │                   2 │
-│      1 │                   3 │
-│      2 │                   4 │
-│      3 │                   5 │
-│      4 │                   6 │
-│      5 │                   7 │
-│      6 │                   8 │
-│      7 │                   9 │
-│      8 │                   0 │
-│      9 │                   0 │
-└────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT number, neighbor(number, 2, 999) FROM system.numbers LIMIT 10;
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─number─┬─neighbor(number, 2, 999)─┐
-│      0 │                        2 │
-│      1 │                        3 │
-│      2 │                        4 │
-│      3 │                        5 │
-│      4 │                        6 │
-│      5 │                        7 │
-│      6 │                        8 │
-│      7 │                        9 │
-│      8 │                      999 │
-│      9 │                      999 │
-└────────┴──────────────────────────┘
-```
-
-Cette fonction peut être utilisée pour calculer une année à valeur métrique:
-
-Requête:
-
-``` sql
-WITH toDate('2018-01-01') AS start_date
-SELECT
-    toStartOfMonth(start_date + (number * 32)) AS month,
-    toInt32(month) % 100 AS money,
-    neighbor(money, -12) AS prev_year,
-    round(prev_year / money, 2) AS year_over_year
-FROM numbers(16)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌──────month─┬─money─┬─prev_year─┬─year_over_year─┐
-│ 2018-01-01 │    32 │         0 │              0 │
-│ 2018-02-01 │    63 │         0 │              0 │
-│ 2018-03-01 │    91 │         0 │              0 │
-│ 2018-04-01 │    22 │         0 │              0 │
-│ 2018-05-01 │    52 │         0 │              0 │
-│ 2018-06-01 │    83 │         0 │              0 │
-│ 2018-07-01 │    13 │         0 │              0 │
-│ 2018-08-01 │    44 │         0 │              0 │
-│ 2018-09-01 │    75 │         0 │              0 │
-│ 2018-10-01 │     5 │         0 │              0 │
-│ 2018-11-01 │    36 │         0 │              0 │
-│ 2018-12-01 │    66 │         0 │              0 │
-│ 2019-01-01 │    97 │        32 │           0.33 │
-│ 2019-02-01 │    28 │        63 │           2.25 │
-│ 2019-03-01 │    56 │        91 │           1.62 │
-│ 2019-04-01 │    87 │        22 │           0.25 │
-└────────────┴───────┴───────────┴────────────────┘
-```
-
-## runningDifference(x) {#other_functions-runningdifference}
-
-Calculates the difference between successive row values ​​in the data block.
-Renvoie 0 pour la première ligne et la différence par rapport à la rangée précédente pour chaque nouvelle ligne.
-
-Le résultat de la fonction dépend du touché des blocs de données et l'ordre des données dans le bloc.
-Si vous créez une sous-requête avec ORDER BY et appelez la fonction depuis l'extérieur de la sous-requête, vous pouvez obtenir le résultat attendu.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    EventID,
-    EventTime,
-    runningDifference(EventTime) AS delta
-FROM
-(
-    SELECT
-        EventID,
-        EventTime
-    FROM events
-    WHERE EventDate = '2016-11-24'
-    ORDER BY EventTime ASC
-    LIMIT 5
-)
-```
-
-``` text
-┌─EventID─┬───────────EventTime─┬─delta─┐
-│    1106 │ 2016-11-24 00:00:04 │     0 │
-│    1107 │ 2016-11-24 00:00:05 │     1 │
-│    1108 │ 2016-11-24 00:00:05 │     0 │
-│    1109 │ 2016-11-24 00:00:09 │     4 │
-│    1110 │ 2016-11-24 00:00:10 │     1 │
-└─────────┴─────────────────────┴───────┘
-```
-
-Veuillez noter que la taille du bloc affecte le résultat. Avec chaque nouveau bloc, le `runningDifference` l'état est réinitialisé.
-
-``` sql
-SELECT
-    number,
-    runningDifference(number + 1) AS diff
-FROM numbers(100000)
-WHERE diff != 1
-```
-
-``` text
-┌─number─┬─diff─┐
-│      0 │    0 │
-└────────┴──────┘
-┌─number─┬─diff─┐
-│  65536 │    0 │
-└────────┴──────┘
-```
-
-``` sql
-set max_block_size=100000 -- default value is 65536!
-
-SELECT
-    number,
-    runningDifference(number + 1) AS diff
-FROM numbers(100000)
-WHERE diff != 1
-```
-
-``` text
-┌─number─┬─diff─┐
-│      0 │    0 │
-└────────┴──────┘
-```
-
-## runningDifferenceStartingWithFirstvalue {#runningdifferencestartingwithfirstvalue}
-
-De même que pour [runningDifference](./other-functions.md#other_functions-runningdifference) la différence est la valeur de la première ligne, est retourné à la valeur de la première ligne, et chaque rangée suivante renvoie la différence de la rangée précédente.
-
-## MACNumToString (num) {#macnumtostringnum}
-
-Accepte un numéro UInt64. Interprète comme une adresse MAC dans big endian. Renvoie une chaîne contenant l'adresse MAC correspondante au format AA:BB:CC: DD:EE: FF (Nombres séparés par deux points sous forme hexadécimale).
-
-## MACStringToNum (s) {#macstringtonums}
-
-La fonction inverse de MACNumToString. Si l'adresse MAC a un format non valide, elle renvoie 0.
-
-## MACStringToOUI (s) {#macstringtoouis}
-
-Accepte une adresse MAC au format AA:BB:CC: DD:EE: FF (Nombres séparés par deux points sous forme hexadécimale). Renvoie les trois premiers octets sous la forme D'un nombre UInt64. Si l'adresse MAC a un format non valide, elle renvoie 0.
-
-## getSizeOfEnumType {#getsizeofenumtype}
-
-Retourne le nombre de champs dans [Enum](../../sql-reference/data-types/enum.md).
-
-``` sql
-getSizeOfEnumType(value)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `value` — Value of type `Enum`.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Le nombre de champs avec `Enum` les valeurs d'entrée.
--   Une exception est levée si le type n'est pas `Enum`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT getSizeOfEnumType( CAST('a' AS Enum8('a' = 1, 'b' = 2) ) ) AS x
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-## blockSerializedSize {#blockserializedsize}
-
-Retourne la taille sur le disque (sans tenir compte de la compression).
-
-``` sql
-blockSerializedSize(value[, value[, ...]])
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `value` — Any value.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Le nombre d'octets qui seront écrites sur le disque pour le bloc de valeurs (sans compression).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT blockSerializedSize(maxState(1)) as x
-```
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-## toColumnTypeName {#tocolumntypename}
-
-Renvoie le nom de la classe qui représente le type de données de la colonne dans la RAM.
-
-``` sql
-toColumnTypeName(value)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `value` — Any type of value.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Une chaîne avec le nom de la classe utilisée pour représenter `value` type de données dans la mémoire RAM.
-
-**Exemple de la différence entre`toTypeName ' and ' toColumnTypeName`**
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
-│ DateTime                                            │
-└─────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toColumnTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
-```
-
-``` text
-┌─toColumnTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
-│ Const(UInt32)                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-L'exemple montre que le `DateTime` type de données est stocké dans la mémoire comme `Const(UInt32)`.
-
-## dumpColumnStructure {#dumpcolumnstructure}
-
-Affiche une description détaillée des structures de données en RAM
-
-``` sql
-dumpColumnStructure(value)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `value` — Any type of value.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Une chaîne décrivant la structure utilisée pour représenter `value` type de données dans la mémoire RAM.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT dumpColumnStructure(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))
-```
-
-``` text
-┌─dumpColumnStructure(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
-│ DateTime, Const(size = 1, UInt32(size = 1))                  │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## defaultValueOfArgumentType {#defaultvalueofargumenttype}
-
-Affiche la valeur par défaut du type de données.
-
-Ne pas inclure des valeurs par défaut pour les colonnes personnalisées définies par l'utilisateur.
-
-``` sql
-defaultValueOfArgumentType(expression)
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `expression` — Arbitrary type of value or an expression that results in a value of an arbitrary type.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   `0` pour les nombres.
--   Chaîne vide pour les chaînes.
--   `ᴺᵁᴸᴸ` pour [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Int8) )
-```
-
-``` text
-┌─defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Int8'))─┐
-│                                           0 │
-└─────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Nullable(Int8) ) )
-```
-
-``` text
-┌─defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Nullable(Int8)'))─┐
-│                                                  ᴺᵁᴸᴸ │
-└───────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## reproduire {#other-functions-replicate}
-
-Crée un tableau avec une seule valeur.
-
-Utilisé pour la mise en œuvre interne de [arrayJoin](array-join.md#functions_arrayjoin).
-
-``` sql
-SELECT replicate(x, arr);
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `arr` — Original array. ClickHouse creates a new array of the same length as the original and fills it with the value `x`.
--   `x` — The value that the resulting array will be filled with.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Un tableau rempli de la valeur `x`.
-
-Type: `Array`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT replicate(1, ['a', 'b', 'c'])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─replicate(1, ['a', 'b', 'c'])─┐
-│ [1,1,1]                       │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## filesystemAvailable {#filesystemavailable}
-
-Renvoie la quantité d'espace restant sur le système de fichiers où se trouvent les fichiers des bases de données. Il est toujours plus petit que l'espace libre total ([filesystemFree](#filesystemfree)) parce qu'un peu d'espace est réservé au système D'exploitation.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-filesystemAvailable()
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   La quantité d'espace restant disponible en octets.
-
-Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(filesystemAvailable()) AS "Available space", toTypeName(filesystemAvailable()) AS "Type";
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─Available space─┬─Type───┐
-│ 30.75 GiB       │ UInt64 │
-└─────────────────┴────────┘
-```
-
-## filesystemFree {#filesystemfree}
-
-Retourne montant total de l'espace libre sur le système de fichiers où les fichiers des bases de données. Voir aussi `filesystemAvailable`
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-filesystemFree()
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Quantité d'espace libre en octets.
-
-Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(filesystemFree()) AS "Free space", toTypeName(filesystemFree()) AS "Type";
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─Free space─┬─Type───┐
-│ 32.39 GiB  │ UInt64 │
-└────────────┴────────┘
-```
-
-## filesystemCapacity {#filesystemcapacity}
-
-Renvoie la capacité du système de fichiers en octets. Pour l'évaluation, la [chemin](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-path) le répertoire de données doit être configuré.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-filesystemCapacity()
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Informations de capacité du système de fichiers en octets.
-
-Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT formatReadableSize(filesystemCapacity()) AS "Capacity", toTypeName(filesystemCapacity()) AS "Type"
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─Capacity──┬─Type───┐
-│ 39.32 GiB │ UInt64 │
-└───────────┴────────┘
-```
-
-## finalizeAggregation {#function-finalizeaggregation}
-
-Prend de l'état de la fonction d'agrégation. Renvoie le résultat de l'agrégation (état finalisé).
-
-## runningAccumulate {#function-runningaccumulate}
-
-Prend les membres de la fonction d'agrégation et renvoie une colonne avec des valeurs, sont le résultat de l'accumulation de ces états pour un ensemble de bloc de lignes, de la première à la ligne actuelle.
-Par exemple, prend l'état de la fonction d'agrégat (exemple runningAccumulate(uniqState(UserID))), et pour chaque ligne de bloc, retourne le résultat de la fonction d'agrégat lors de la fusion des états de toutes les lignes précédentes et de la ligne actuelle.
-Ainsi, le résultat de la fonction dépend de la partition des données aux blocs et de l'ordre des données dans le bloc.
-
-## joinGet {#joinget}
-
-La fonction vous permet d'extraire les données de la table de la même manière qu'à partir d'un [dictionnaire](../../sql-reference/dictionaries/index.md).
-
-Obtient les données de [Rejoindre](../../engines/table-engines/special/join.md#creating-a-table) tables utilisant la clé de jointure spécifiée.
-
-Ne prend en charge que les tables créées avec `ENGINE = Join(ANY, LEFT, <join_keys>)` déclaration.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-joinGet(join_storage_table_name, `value_column`, join_keys)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `join_storage_table_name` — an [identificateur](../syntax.md#syntax-identifiers) indique l'endroit où la recherche est effectuée. L'identificateur est recherché dans la base de données par défaut (voir paramètre `default_database` dans le fichier de config). Pour remplacer la base de données par défaut, utilisez `USE db_name` ou spécifiez la base de données et la table via le séparateur `db_name.db_table` voir l'exemple.
--   `value_column` — name of the column of the table that contains required data.
--   `join_keys` — list of keys.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Retourne la liste des valeurs correspond à la liste des clés.
-
-Si certain n'existe pas dans la table source alors `0` ou `null` seront renvoyés basé sur [join_use_nulls](../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) paramètre.
-
-Plus d'infos sur `join_use_nulls` dans [Opération de jointure](../../engines/table-engines/special/join.md).
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` sql
-CREATE DATABASE db_test
-CREATE TABLE db_test.id_val(`id` UInt32, `val` UInt32) ENGINE = Join(ANY, LEFT, id) SETTINGS join_use_nulls = 1
-INSERT INTO db_test.id_val VALUES (1,11)(2,12)(4,13)
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┐
-│  4 │  13 │
-│  2 │  12 │
-│  1 │  11 │
-└────┴─────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT joinGet(db_test.id_val,'val',toUInt32(number)) from numbers(4) SETTINGS join_use_nulls = 1
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─joinGet(db_test.id_val, 'val', toUInt32(number))─┐
-│                                                0 │
-│                                               11 │
-│                                               12 │
-│                                                0 │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## modelEvaluate(model_name, …) {#function-modelevaluate}
-
-Évaluer le modèle externe.
-Accepte un nom de modèle et le modèle de l'argumentation. Renvoie Float64.
-
-## throwIf (x \[, custom_message\]) {#throwifx-custom-message}
-
-Lever une exception si l'argument est non nul.
-custom_message - est un paramètre optionnel: une chaîne constante, fournit un message d'erreur
-
-``` sql
-SELECT throwIf(number = 3, 'Too many') FROM numbers(10);
-```
-
-``` text
-↙ Progress: 0.00 rows, 0.00 B (0.00 rows/s., 0.00 B/s.) Received exception from server (version 19.14.1):
-Code: 395. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Too many.
-```
-
-## identité {#identity}
-
-Renvoie la même valeur qui a été utilisée comme argument. Utilisé pour le débogage et les tests, permet d'annuler l'utilisation de l'index et d'obtenir les performances de requête d'une analyse complète. Lorsque la requête est analysée pour une utilisation possible de l'index, l'analyseur ne regarde pas à l'intérieur `identity` fonction.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-identity(x)
-```
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT identity(42)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─identity(42)─┐
-│           42 │
-└──────────────┘
-```
-
-## randomPrintableASCII {#randomascii}
-
-Génère une chaîne avec un ensemble aléatoire de [ASCII](https://en.wikipedia.org/wiki/ASCII#Printable_characters) caractères imprimables.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-randomPrintableASCII(length)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `length` — Resulting string length. Positive integer.
-
-        If you pass `length < 0`, behavior of the function is undefined.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Chaîne avec un ensemble aléatoire de [ASCII](https://en.wikipedia.org/wiki/ASCII#Printable_characters) caractères imprimables.
-
-Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md)
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT number, randomPrintableASCII(30) as str, length(str) FROM system.numbers LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌─number─┬─str────────────────────────────┬─length(randomPrintableASCII(30))─┐
-│      0 │ SuiCOSTvC0csfABSw=UcSzp2.`rv8x │                               30 │
-│      1 │ 1Ag NlJ &RCN:*>HVPG;PE-nO"SUFD │                               30 │
-│      2 │ /"+<"wUTh:=LjJ Vm!c&hI*m#XTfzz │                               30 │
-└────────┴────────────────────────────────┴──────────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/other_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/random-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/random-functions.md
deleted file mode 100644
index 3c4e15507bb..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/random-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 51
-toc_title: "La G\xE9n\xE9ration De Nombres Pseudo-Al\xE9atoires"
----
-
-# Fonctions pour générer des nombres Pseudo-aléatoires {#functions-for-generating-pseudo-random-numbers}
-
-Des générateurs Non cryptographiques de nombres pseudo-aléatoires sont utilisés.
-
-Toutes les fonctions acceptent zéro argument ou un argument.
-Si un argument est passé, il peut être de n'importe quel type, et sa valeur n'est utilisée pour rien.
-Le seul but de cet argument est d'empêcher l'élimination des sous-expressions courantes, de sorte que deux instances différentes de la même fonction renvoient des colonnes différentes avec des nombres aléatoires différents.
-
-## Rand {#rand}
-
-Renvoie un nombre UInt32 pseudo-aléatoire, réparti uniformément entre tous les nombres de type UInt32.
-Utilise un générateur congruentiel linéaire.
-
-## rand64 {#rand64}
-
-Renvoie un nombre UInt64 pseudo-aléatoire, réparti uniformément entre tous les nombres de type UInt64.
-Utilise un générateur congruentiel linéaire.
-
-## randConstant {#randconstant}
-
-Produit une colonne constante avec une valeur aléatoire.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-randConstant([x])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `x` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) résultant de la [types de données pris en charge](../data-types/index.md#data_types). La valeur résultante est ignorée, mais l'expression elle-même si elle est utilisée pour contourner [élimination des sous-expressions courantes](index.md#common-subexpression-elimination) si la fonction est appelée plusieurs fois dans une seule requête. Paramètre facultatif.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Nombre Pseudo-aléatoire.
-
-Type: [UInt32](../data-types/int-uint.md).
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT rand(), rand(1), rand(number), randConstant(), randConstant(1), randConstant(number)
-FROM numbers(3)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─────rand()─┬────rand(1)─┬─rand(number)─┬─randConstant()─┬─randConstant(1)─┬─randConstant(number)─┐
-│ 3047369878 │ 4132449925 │   4044508545 │     2740811946 │      4229401477 │           1924032898 │
-│ 2938880146 │ 1267722397 │   4154983056 │     2740811946 │      4229401477 │           1924032898 │
-│  956619638 │ 4238287282 │   1104342490 │     2740811946 │      4229401477 │           1924032898 │
-└────────────┴────────────┴──────────────┴────────────────┴─────────────────┴──────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/random_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/rounding-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/rounding-functions.md
deleted file mode 100644
index f99e6358026..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/rounding-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,190 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: Arrondi
----
-
-# Fonctions D'Arrondi {#rounding-functions}
-
-## floor(x\[, N\]) {#floorx-n}
-
-Renvoie le plus grand nombre rond inférieur ou égal à `x`. Un nombre rond est un multiple de 1 / 10N, ou le nombre le plus proche du type de données approprié si 1 / 10N n'est pas exact.
-‘N’ est une constante entière, paramètre facultatif. Par défaut, il est zéro, ce qui signifie arrondir à un entier.
-‘N’ peut être négative.
-
-Exemple: `floor(123.45, 1) = 123.4, floor(123.45, -1) = 120.`
-
-`x` est n'importe quel type numérique. Le résultat est un nombre du même type.
-Pour les arguments entiers, il est logique d'arrondir avec un négatif `N` valeur (pour non négatif `N`, la fonction ne fait rien).
-Si l'arrondi provoque un débordement (par exemple, floor(-128, -1)), un résultat spécifique à l'implémentation est renvoyé.
-
-## ceil(x\[, n\]), plafond (x\[, n\]) {#ceilx-n-ceilingx-n}
-
-Renvoie le plus petit nombre rond supérieur ou égal à `x`. Dans tous les autres sens, il est le même que le `floor` fonction (voir ci-dessus).
-
-## trunc(x \[, N\]), truncate(x \[, N\]) {#truncx-n-truncatex-n}
-
-Renvoie le nombre rond avec la plus grande valeur absolue qui a une valeur absolue inférieure ou égale à `x`‘s. In every other way, it is the same as the ’floor’ fonction (voir ci-dessus).
-
-## round(x\[, N\]) {#rounding_functions-round}
-
-Arrondit une valeur à un nombre spécifié de décimales.
-
-La fonction renvoie le nombre plus proche de l'ordre spécifié. Dans le cas où un nombre donné a une distance égale aux nombres environnants, la fonction utilise l'arrondi de banquier pour les types de nombres flottants et arrondit à partir de zéro pour les autres types de nombres.
-
-``` sql
-round(expression [, decimal_places])
-```
-
-**Paramètre:**
-
--   `expression` — A number to be rounded. Can be any [expression](../syntax.md#syntax-expressions) retour du numérique [type de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types).
--   `decimal-places` — An integer value.
-    -   Si `decimal-places > 0` alors la fonction arrondit la valeur à droite du point décimal.
-    -   Si `decimal-places < 0` alors la fonction arrondit la valeur à gauche de la virgule décimale.
-    -   Si `decimal-places = 0` alors la fonction arrondit la valeur à l'entier. Dans ce cas, l'argument peut être omis.
-
-**Valeur renvoyée:**
-
-Le nombre arrondi du même type que le nombre d'entrée.
-
-### Exemple {#examples}
-
-**Exemple d'utilisation**
-
-``` sql
-SELECT number / 2 AS x, round(x) FROM system.numbers LIMIT 3
-```
-
-``` text
-┌───x─┬─round(divide(number, 2))─┐
-│   0 │                        0 │
-│ 0.5 │                        0 │
-│   1 │                        1 │
-└─────┴──────────────────────────┘
-```
-
-**Des exemples de l'arrondissement**
-
-Le résultat est arrondi au plus proche.
-
-``` text
-round(3.2, 0) = 3
-round(4.1267, 2) = 4.13
-round(22,-1) = 20
-round(467,-2) = 500
-round(-467,-2) = -500
-```
-
-Le Banquier arrondit.
-
-``` text
-round(3.5) = 4
-round(4.5) = 4
-round(3.55, 1) = 3.6
-round(3.65, 1) = 3.6
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [roundBankers](#roundbankers)
-
-## roundBankers {#roundbankers}
-
-Arrondit un nombre à une position décimale spécifiée.
-
--   Si le nombre est arrondi à mi-chemin entre deux nombres, la fonction utilise l'arrondi.
-
-        Banker's rounding is a method of rounding fractional numbers. When the rounding number is halfway between two numbers, it's rounded to the nearest even digit at the specified decimal position. For example: 3.5 rounds up to 4, 2.5 rounds down to 2.
-
-        It's the default rounding method for floating point numbers defined in [IEEE 754](https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754#Roundings_to_nearest). The [round](#rounding_functions-round) function performs the same rounding for floating point numbers. The `roundBankers` function also rounds integers the same way, for example, `roundBankers(45, -1) = 40`.
-
--   Dans d'autres cas, la fonction arrondit les nombres à l'entier le plus proche.
-
-À l'aide de l'arrondi, vous pouvez réduire l'effet qu'arrondir les nombres sur les résultats d'additionner ou de soustraire ces chiffres.
-
-Par exemple, les nombres de somme 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 avec des arrondis différents:
-
--   Pas d'arrondi: 1.5 + 2.5 + 3.5 + 4.5 = 12.
--   Arrondi du banquier: 2 + 2 + 4 + 4 = 12.
--   Arrondi à l'entier le plus proche: 2 + 3 + 4 + 5 = 14.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-roundBankers(expression [, decimal_places])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `expression` — A number to be rounded. Can be any [expression](../syntax.md#syntax-expressions) retour du numérique [type de données](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types).
--   `decimal-places` — Decimal places. An integer number.
-    -   `decimal-places > 0` — The function rounds the number to the given position right of the decimal point. Example: `roundBankers(3.55, 1) = 3.6`.
-    -   `decimal-places < 0` — The function rounds the number to the given position left of the decimal point. Example: `roundBankers(24.55, -1) = 20`.
-    -   `decimal-places = 0` — The function rounds the number to an integer. In this case the argument can be omitted. Example: `roundBankers(2.5) = 2`.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Valeur arrondie par la méthode d'arrondi du banquier.
-
-### Exemple {#examples-1}
-
-**Exemple d'utilisation**
-
-Requête:
-
-``` sql
- SELECT number / 2 AS x, roundBankers(x, 0) AS b fROM system.numbers limit 10
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌───x─┬─b─┐
-│   0 │ 0 │
-│ 0.5 │ 0 │
-│   1 │ 1 │
-│ 1.5 │ 2 │
-│   2 │ 2 │
-│ 2.5 │ 2 │
-│   3 │ 3 │
-│ 3.5 │ 4 │
-│   4 │ 4 │
-│ 4.5 │ 4 │
-└─────┴───┘
-```
-
-**Exemples d'arrondi bancaire**
-
-``` text
-roundBankers(0.4) = 0
-roundBankers(-3.5) = -4
-roundBankers(4.5) = 4
-roundBankers(3.55, 1) = 3.6
-roundBankers(3.65, 1) = 3.6
-roundBankers(10.35, 1) = 10.4
-roundBankers(10.755, 2) = 11,76
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [rond](#rounding_functions-round)
-
-## roundToExp2 (num) {#roundtoexp2num}
-
-Accepte un certain nombre. Si le nombre est inférieur à un, elle renvoie 0. Sinon, il arrondit le nombre au degré le plus proche (entier non négatif) de deux.
-
-## roundDuration (num) {#rounddurationnum}
-
-Accepte un certain nombre. Si le nombre est inférieur à un, elle renvoie 0. Sinon, il arrondit le nombre vers le bas pour les nombres de l'ensemble: 1, 10, 30, 60, 120, 180, 240, 300, 600, 1200, 1800, 3600, 7200, 18000, 36000. Cette fonction est spécifique à Yandex.Metrica et utilisé pour la mise en œuvre du rapport sur la durée de la session.
-
-## roundAge (num) {#roundagenum}
-
-Accepte un certain nombre. Si le nombre est inférieur à 18, il renvoie 0. Sinon, il arrondit le nombre à un nombre de l'ensemble: 18, 25, 35, 45, 55. Cette fonction est spécifique à Yandex.Metrica et utilisé pour la mise en œuvre du rapport sur l'âge des utilisateurs.
-
-## roundDown(num, arr) {#rounddownnum-arr}
-
-Accepte un nombre et l'arrondit à un élément dans le tableau spécifié. Si la valeur est inférieure à la plus basse, la plus basse lié est retourné.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/rounding_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
deleted file mode 100644
index a1260e918b0..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,116 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: "Fractionnement et fusion de cha\xEEnes et de tableaux"
----
-
-# Fonctions pour diviser et fusionner des chaînes et des tableaux {#functions-for-splitting-and-merging-strings-and-arrays}
-
-## splitByChar (séparateur, s) {#splitbycharseparator-s}
-
-Divise une chaîne en sous-chaînes séparées par un caractère spécifique. Il utilise une chaîne constante `separator` qui composé d'un seul caractère.
-Retourne un tableau de certaines chaînes. Les sous-chaînes vides peuvent être sélectionnées si le séparateur se produit au début ou à la fin de la chaîne, ou s'il existe plusieurs séparateurs consécutifs.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-splitByChar(<separator>, <s>)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `separator` — The separator which should contain exactly one character. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `s` — The string to split. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeur renvoyée(s)**
-
-Retourne un tableau de certaines chaînes. Des sous-chaînes vides peuvent être sélectionnées lorsque:
-
--   Un séparateur se produit au début ou à la fin de la chaîne;
--   Il existe plusieurs séparateurs consécutifs;
--   La chaîne d'origine `s` est vide.
-
-Type: [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) de [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT splitByChar(',', '1,2,3,abcde')
-```
-
-``` text
-┌─splitByChar(',', '1,2,3,abcde')─┐
-│ ['1','2','3','abcde']           │
-└─────────────────────────────────┘
-```
-
-## splitByString(séparateur, s) {#splitbystringseparator-s}
-
-Divise une chaîne en sous-chaînes séparées par une chaîne. Il utilise une chaîne constante `separator` de plusieurs caractères comme séparateur. Si la chaîne `separator` est vide, il va diviser la chaîne `s` dans un tableau de caractères uniques.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-splitByString(<separator>, <s>)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `separator` — The separator. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `s` — The string to split. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeur renvoyée(s)**
-
-Retourne un tableau de certaines chaînes. Des sous-chaînes vides peuvent être sélectionnées lorsque:
-
-Type: [Tableau](../../sql-reference/data-types/array.md) de [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
--   Un séparateur non vide se produit au début ou à la fin de la chaîne;
--   Il existe plusieurs séparateurs consécutifs non vides;
--   La chaîne d'origine `s` est vide tandis que le séparateur n'est pas vide.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT splitByString(', ', '1, 2 3, 4,5, abcde')
-```
-
-``` text
-┌─splitByString(', ', '1, 2 3, 4,5, abcde')─┐
-│ ['1','2 3','4,5','abcde']                 │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT splitByString('', 'abcde')
-```
-
-``` text
-┌─splitByString('', 'abcde')─┐
-│ ['a','b','c','d','e']      │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-## arrayStringConcat(arr \[, séparateur\]) {#arraystringconcatarr-separator}
-
-Concatène les chaînes répertoriées dans le tableau avec le séparateur."séparateur" est un paramètre facultatif: une chaîne constante, définie à une chaîne vide par défaut.
-Retourne une chaîne de caractères.
-
-## alphaTokens (s) {#alphatokenss}
-
-Sélectionne des sous-chaînes d'octets consécutifs dans les plages A-z et A-Z. retourne un tableau de sous-chaînes.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT alphaTokens('abca1abc')
-```
-
-``` text
-┌─alphaTokens('abca1abc')─┐
-│ ['abca','abc']          │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/splitting_merging_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/string-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/string-functions.md
deleted file mode 100644
index 1482952426c..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/string-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,489 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: "Travailler avec des cha\xEEnes"
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des chaînes {#functions-for-working-with-strings}
-
-## vide {#empty}
-
-Renvoie 1 pour une chaîne vide ou 0 pour une chaîne non vide.
-Le type de résultat est UInt8.
-Une chaîne est considérée comme non vide si elle contient au moins un octet, même s'il s'agit d'un espace ou d'un octet nul.
-La fonction fonctionne également pour les tableaux.
-
-## notEmpty {#notempty}
-
-Renvoie 0 pour une chaîne vide ou 1 pour une chaîne non vide.
-Le type de résultat est UInt8.
-La fonction fonctionne également pour les tableaux.
-
-## longueur {#length}
-
-Renvoie la longueur d'une chaîne en octets (pas en caractères, et pas en points de code).
-Le type de résultat est UInt64.
-La fonction fonctionne également pour les tableaux.
-
-## lengthUTF8 {#lengthutf8}
-
-Renvoie la longueur d'une chaîne en points de code Unicode (pas en caractères), en supposant que la chaîne contient un ensemble d'octets qui composent le texte codé en UTF-8. Si cette hypothèse n'est pas remplie, elle renvoie un résultat (elle ne lance pas d'exception).
-Le type de résultat est UInt64.
-
-## char_length, CHAR_LENGTH {#char-length}
-
-Renvoie la longueur d'une chaîne en points de code Unicode (pas en caractères), en supposant que la chaîne contient un ensemble d'octets qui composent le texte codé en UTF-8. Si cette hypothèse n'est pas remplie, elle renvoie un résultat (elle ne lance pas d'exception).
-Le type de résultat est UInt64.
-
-## character_length, CHARACTER_LENGTH {#character-length}
-
-Renvoie la longueur d'une chaîne en points de code Unicode (pas en caractères), en supposant que la chaîne contient un ensemble d'octets qui composent le texte codé en UTF-8. Si cette hypothèse n'est pas remplie, elle renvoie un résultat (elle ne lance pas d'exception).
-Le type de résultat est UInt64.
-
-## plus bas, lcase {#lower}
-
-Convertit les symboles latins ASCII dans une chaîne en minuscules.
-
-## supérieur, ucase {#upper}
-
-Convertit les symboles latins ASCII dans une chaîne en majuscules.
-
-## lowerUTF8 {#lowerutf8}
-
-Convertit une chaîne en minuscules, en supposant que la chaîne de caractères contient un ensemble d'octets qui composent un texte UTF-8.
-Il ne détecte pas la langue. Donc, pour le turc, le résultat pourrait ne pas être exactement correct.
-Si la longueur de la séquence d'octets UTF-8 est différente pour les majuscules et les minuscules d'un point de code, le résultat peut être incorrect pour ce point de code.
-Si la chaîne contient un ensemble d'octets qui N'est pas UTF-8, le comportement n'est pas défini.
-
-## upperUTF8 {#upperutf8}
-
-Convertit une chaîne en majuscules, en supposant que la chaîne de caractères contient un ensemble d'octets qui composent un texte UTF-8.
-Il ne détecte pas la langue. Donc, pour le turc, le résultat pourrait ne pas être exactement correct.
-Si la longueur de la séquence d'octets UTF-8 est différente pour les majuscules et les minuscules d'un point de code, le résultat peut être incorrect pour ce point de code.
-Si la chaîne contient un ensemble d'octets qui N'est pas UTF-8, le comportement n'est pas défini.
-
-## isValidUTF8 {#isvalidutf8}
-
-Renvoie 1, si l'ensemble d'octets est codé en UTF-8 valide, sinon 0.
-
-## toValidUTF8 {#tovalidutf8}
-
-Remplace les caractères UTF-8 non valides par `�` (U+FFFD) caractère. Tous les caractères non valides s'exécutant dans une rangée sont réduits en un seul caractère de remplacement.
-
-``` sql
-toValidUTF8( input_string )
-```
-
-Paramètre:
-
--   input_string — Any set of bytes represented as the [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md) type de données objet.
-
-Valeur renvoyée: chaîne UTF-8 valide.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toValidUTF8('\x61\xF0\x80\x80\x80b')
-```
-
-``` text
-┌─toValidUTF8('a����b')─┐
-│ a�b                   │
-└───────────────────────┘
-```
-
-## répéter {#repeat}
-
-Répète une corde autant de fois que spécifié et concatène les valeurs répliquées comme une seule chaîne.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-repeat(s, n)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `s` — The string to repeat. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `n` — The number of times to repeat the string. [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-La chaîne unique, qui contient la chaîne `s` répéter `n` temps. Si `n` \< 1, la fonction renvoie une chaîne vide.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT repeat('abc', 10)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─repeat('abc', 10)──────────────┐
-│ abcabcabcabcabcabcabcabcabcabc │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## inverser {#reverse}
-
-Inverse la chaîne (comme une séquence d'octets).
-
-## reverseUTF8 {#reverseutf8}
-
-Inverse une séquence de points de code Unicode, en supposant que la chaîne contient un ensemble d'octets représentant un texte UTF-8. Sinon, il fait autre chose (il ne lance pas d'exception).
-
-## format(pattern, s0, s1, …) {#format}
-
-Formatage du motif constant avec la chaîne listée dans les arguments. `pattern` est un modèle de format Python simplifié. Chaîne de Format contient “replacement fields” entouré par des accolades `{}`. Tout ce qui n'est pas contenu dans les accolades est considéré comme du texte littéral, qui est copié inchangé dans la sortie. Si vous devez inclure un caractère d'Accolade dans le texte littéral, il peut être échappé en doublant: `{{ '{{' }}` et `{{ '}}' }}`. Les noms de champs peuvent être des nombres (à partir de zéro) ou vides (ils sont alors traités comme des nombres de conséquence).
-
-``` sql
-SELECT format('{1} {0} {1}', 'World', 'Hello')
-```
-
-``` text
-┌─format('{1} {0} {1}', 'World', 'Hello')─┐
-│ Hello World Hello                       │
-└─────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT format('{} {}', 'Hello', 'World')
-```
-
-``` text
-┌─format('{} {}', 'Hello', 'World')─┐
-│ Hello World                       │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-## concat {#concat}
-
-Concatène les chaînes répertoriées dans les arguments, sans séparateur.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-concat(s1, s2, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
-Valeurs de type String ou FixedString.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Renvoie la chaîne qui résulte de la concaténation des arguments.
-
-Si l'une des valeurs d'argument est `NULL`, `concat` retourner `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT concat('Hello, ', 'World!')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─concat('Hello, ', 'World!')─┐
-│ Hello, World!               │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## concatAssumeInjective {#concatassumeinjective}
-
-Même que [concat](#concat) la différence est que vous devez vous assurer que `concat(s1, s2, ...) → sn` est injectif, il sera utilisé pour l'optimisation du groupe par.
-
-La fonction est nommée “injective” si elle renvoie toujours un résultat différent pour différentes valeurs d'arguments. En d'autres termes: des arguments différents ne donnent jamais un résultat identique.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-concatAssumeInjective(s1, s2, ...)
-```
-
-**Paramètre**
-
-Valeurs de type String ou FixedString.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
-Renvoie la chaîne qui résulte de la concaténation des arguments.
-
-Si l'une des valeurs d'argument est `NULL`, `concatAssumeInjective` retourner `NULL`.
-
-**Exemple**
-
-Table d'entrée:
-
-``` sql
-CREATE TABLE key_val(`key1` String, `key2` String, `value` UInt32) ENGINE = TinyLog;
-INSERT INTO key_val VALUES ('Hello, ','World',1), ('Hello, ','World',2), ('Hello, ','World!',3), ('Hello',', World!',2);
-SELECT * from key_val;
-```
-
-``` text
-┌─key1────┬─key2─────┬─value─┐
-│ Hello,  │ World    │     1 │
-│ Hello,  │ World    │     2 │
-│ Hello,  │ World!   │     3 │
-│ Hello   │ , World! │     2 │
-└─────────┴──────────┴───────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT concat(key1, key2), sum(value) FROM key_val GROUP BY concatAssumeInjective(key1, key2)
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─concat(key1, key2)─┬─sum(value)─┐
-│ Hello, World!      │          3 │
-│ Hello, World!      │          2 │
-│ Hello, World       │          3 │
-└────────────────────┴────────────┘
-```
-
-## substring(s, offset, longueur), mid(s, offset, longueur), substr(s, offset, longueur) {#substring}
-
-Renvoie une sous-chaîne commençant par l'octet du ‘offset’ index ‘length’ octets de long. L'indexation des caractères commence à partir d'un (comme dans SQL standard). Le ‘offset’ et ‘length’ les arguments doivent être des constantes.
-
-## substringUTF8(s, offset, longueur) {#substringutf8}
-
-Le même que ‘substring’, mais pour les points de code Unicode. Fonctionne sous l'hypothèse que la chaîne contient un ensemble d'octets représentant un texte codé en UTF-8. Si cette hypothèse n'est pas remplie, elle renvoie un résultat (elle ne lance pas d'exception).
-
-## appendTrailingCharIfAbsent (s, c) {#appendtrailingcharifabsent}
-
-Si l' ‘s’ la chaîne n'est pas vide et ne contient pas ‘c’ personnage à la fin, il ajoute le ‘c’ personnage à la fin.
-
-## convertCharset(s, à partir de, à) {#convertcharset}
-
-Retourne une chaîne de caractères ‘s’ qui a été converti à partir de l'encodage dans ‘from’ pour l'encodage dans ‘to’.
-
-## base64Encode(s) {#base64encode}
-
-Encodage ‘s’ chaîne dans base64
-
-## base64Decode(s) {#base64decode}
-
-Décoder la chaîne codée en base64 ‘s’ dans la chaîne d'origine. En cas d'échec, une exception est levée.
-
-## tryBase64Decode(s) {#trybase64decode}
-
-Semblable à base64Decode, mais en cas d'erreur, une chaîne vide serait renvoyé.
-
-## endsWith (s, suffixe) {#endswith}
-
-Renvoie s'il faut se terminer par le suffixe spécifié. Retourne 1 si la chaîne se termine par le suffixe spécifié, sinon elle renvoie 0.
-
-## startsWith (STR, préfixe) {#startswith}
-
-Retourne 1 si la chaîne commence par le préfixe spécifié, sinon elle renvoie 0.
-
-``` sql
-SELECT startsWith('Spider-Man', 'Spi');
-```
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   1, si la chaîne commence par le préfixe spécifié.
--   0, si la chaîne ne commence pas par le préfixe spécifié.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT startsWith('Hello, world!', 'He');
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─startsWith('Hello, world!', 'He')─┐
-│                                 1 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-## coupe {#trim}
-
-Supprime tous les caractères spécifiés du début ou de la fin d'une chaîne.
-Par défaut supprime toutes les occurrences consécutives d'espaces communs (caractère ASCII 32) des deux extrémités d'une chaîne.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-trim([[LEADING|TRAILING|BOTH] trim_character FROM] input_string)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `trim_character` — specified characters for trim. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `input_string` — string for trim. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une chaîne sans caractères de début et (ou) de fin spécifiés.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT trim(BOTH ' ()' FROM '(   Hello, world!   )')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─trim(BOTH ' ()' FROM '(   Hello, world!   )')─┐
-│ Hello, world!                                 │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## trimLeft {#trimleft}
-
-Supprime toutes les occurrences consécutives d'espaces communs (caractère ASCII 32) depuis le début d'une chaîne. Il ne supprime pas d'autres types de caractères d'espaces (tabulation, espace sans pause, etc.).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-trimLeft(input_string)
-```
-
-Alias: `ltrim(input_string)`.
-
-**Paramètre**
-
--   `input_string` — string to trim. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une chaîne sans ouvrir les espaces communs.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT trimLeft('     Hello, world!     ')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─trimLeft('     Hello, world!     ')─┐
-│ Hello, world!                       │
-└─────────────────────────────────────┘
-```
-
-## trimRight {#trimright}
-
-Supprime toutes les occurrences consécutives d'espaces communs (caractère ASCII 32) de la fin d'une chaîne. Il ne supprime pas d'autres types de caractères d'espaces (tabulation, espace sans pause, etc.).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-trimRight(input_string)
-```
-
-Alias: `rtrim(input_string)`.
-
-**Paramètre**
-
--   `input_string` — string to trim. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une chaîne sans espaces communs de fin.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT trimRight('     Hello, world!     ')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─trimRight('     Hello, world!     ')─┐
-│      Hello, world!                   │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## trimBoth {#trimboth}
-
-Supprime toutes les occurrences consécutives d'espaces communs (caractère ASCII 32) des deux extrémités d'une chaîne. Il ne supprime pas d'autres types de caractères d'espaces (tabulation, espace sans pause, etc.).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-trimBoth(input_string)
-```
-
-Alias: `trim(input_string)`.
-
-**Paramètre**
-
--   `input_string` — string to trim. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une chaîne sans espaces communs de début et de fin.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT trimBoth('     Hello, world!     ')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─trimBoth('     Hello, world!     ')─┐
-│ Hello, world!                       │
-└─────────────────────────────────────┘
-```
-
-## CRC32 (s) {#crc32}
-
-Renvoie la somme de contrôle CRC32 d'une chaîne, en utilisant le polynôme CRC-32-IEEE 802.3 et la valeur initiale `0xffffffff` (zlib mise en œuvre).
-
-Le type de résultat est UInt32.
-
-## CRC32IEEE (s) {#crc32ieee}
-
-Renvoie la somme de contrôle CRC32 d'une chaîne, en utilisant le polynôme CRC-32-IEEE 802.3.
-
-Le type de résultat est UInt32.
-
-## CRC64 (s) {#crc64}
-
-Renvoie la somme de contrôle CRC64 d'une chaîne, en utilisant le polynôme CRC-64-ECMA.
-
-Le type de résultat est UInt64.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/string-replace-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/string-replace-functions.md
deleted file mode 100644
index 5389a2bc927..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/string-replace-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: "Pour remplacer dans les cha\xEEnes"
----
-
-# Fonctions de recherche et de remplacement dans les chaînes {#functions-for-searching-and-replacing-in-strings}
-
-## replaceOne(botte de foin, modèle, remplacement) {#replaceonehaystack-pattern-replacement}
-
-Remplace la première occurrence, si elle existe, ‘pattern’ sous-chaîne dans ‘haystack’ avec l' ‘replacement’ substring.
-Ci-après, ‘pattern’ et ‘replacement’ doivent être constantes.
-
-## replaceAll(botte de foin, motif, remplacement), Remplacer(botte de foin, motif, remplacement) {#replaceallhaystack-pattern-replacement-replacehaystack-pattern-replacement}
-
-Remplace toutes les occurrences du ‘pattern’ sous-chaîne dans ‘haystack’ avec l' ‘replacement’ substring.
-
-## replaceRegexpOne(botte de foin, modèle, remplacement) {#replaceregexponehaystack-pattern-replacement}
-
-Remplacement en utilisant le ‘pattern’ expression régulière. Une expression régulière re2.
-Remplace seulement la première occurrence, si elle existe.
-Un motif peut être spécifié comme ‘replacement’. Ce modèle peut inclure des substitutions `\0-\9`.
-Substitution `\0` inclut l'expression régulière entière. Substitution `\1-\9` correspond au sous-modèle numbers.To utilisez le `\` caractère dans un modèle, échappez-le en utilisant `\`.
-Aussi garder à l'esprit qu'un littéral de chaîne nécessite une évasion.
-
-Exemple 1. Conversion de la date au format américain:
-
-``` sql
-SELECT DISTINCT
-    EventDate,
-    replaceRegexpOne(toString(EventDate), '(\\d{4})-(\\d{2})-(\\d{2})', '\\2/\\3/\\1') AS res
-FROM test.hits
-LIMIT 7
-FORMAT TabSeparated
-```
-
-``` text
-2014-03-17      03/17/2014
-2014-03-18      03/18/2014
-2014-03-19      03/19/2014
-2014-03-20      03/20/2014
-2014-03-21      03/21/2014
-2014-03-22      03/22/2014
-2014-03-23      03/23/2014
-```
-
-Exemple 2. Copier une chaîne dix fois:
-
-``` sql
-SELECT replaceRegexpOne('Hello, World!', '.*', '\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0\\0') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World! │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## replaceRegexpAll(botte de foin, modèle, remplacement) {#replaceregexpallhaystack-pattern-replacement}
-
-Cela fait la même chose, mais remplace toutes les occurrences. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT replaceRegexpAll('Hello, World!', '.', '\\0\\0') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res────────────────────────┐
-│ HHeelllloo,,  WWoorrlldd!! │
-└────────────────────────────┘
-```
-
-Par exception, si une expression régulière travaillé sur un vide sous-chaîne, le remplacement n'est pas effectué plus d'une fois.
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT replaceRegexpAll('Hello, World!', '^', 'here: ') AS res
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ here: Hello, World! │
-└─────────────────────┘
-```
-
-## regexpQuoteMeta (s) {#regexpquotemetas}
-
-La fonction ajoute une barre oblique inverse avant certains caractères prédéfinis dans la chaîne.
-Les personnages prédéfinis: ‘0’, ‘\\’, ‘\|’, ‘(’, ‘)’, ‘^’, ‘$’, ‘.’, ‘\[’, '\]', ‘?’, '\*‘,’+‘,’{‘,’:‘,’-'.
-Cette implémentation diffère légèrement de re2:: RE2:: QuoteMeta. Il échappe à zéro octet comme \\0 au lieu de 00 et il échappe uniquement les caractères requis.
-Pour plus d'informations, voir le lien: [RE2](https://github.com/google/re2/blob/master/re2/re2.cc#L473)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_replace_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/string-search-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/string-search-functions.md
deleted file mode 100644
index 20217edd32c..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/string-search-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,379 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: "Pour Rechercher Des Cha\xEEnes"
----
-
-# Fonctions de recherche de chaînes {#functions-for-searching-strings}
-
-La recherche est sensible à la casse par défaut dans toutes ces fonctions. Il existe des variantes pour la recherche insensible à la casse.
-
-## position(botte de foin, aiguille), localiser( botte de foin, aiguille) {#position}
-
-Renvoie la position (en octets) de la sous-chaîne trouvée dans la chaîne, à partir de 1.
-
-Fonctionne sous l'hypothèse que la chaîne de caractères contient un ensemble d'octets représentant un octet texte codé. Si cette hypothèse n'est pas remplie et qu'un caractère ne peut pas être représenté à l'aide d'un seul octet, la fonction ne lance pas d'exception et renvoie un résultat inattendu. Si le caractère peut être représenté en utilisant deux octets, il utilisera deux octets et ainsi de suite.
-
-Pour une recherche insensible à la casse, utilisez la fonction [positioncaseinsensible](#positioncaseinsensitive).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-position(haystack, needle)
-```
-
-Alias: `locate(haystack, needle)`.
-
-**Paramètre**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Position de départ en octets (à partir de 1), si la sous-chaîne a été trouvée.
--   0, si la sous-chaîne n'a pas été trouvé.
-
-Type: `Integer`.
-
-**Exemple**
-
-Phrase “Hello, world!” contient un ensemble d'octets représentant un octet texte codé. La fonction renvoie un résultat attendu:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT position('Hello, world!', '!')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─position('Hello, world!', '!')─┐
-│                             13 │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-La même phrase en russe contient des caractères qui ne peuvent pas être représentés en utilisant un seul octet. La fonction renvoie un résultat inattendu (utilisation [positionUTF8](#positionutf8) fonction pour le texte codé sur plusieurs octets):
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT position('Привет, мир!', '!')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─position('Привет, мир!', '!')─┐
-│                            21 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## positioncaseinsensible {#positioncaseinsensitive}
-
-Le même que [position](#position) renvoie la position (en octets) de la sous-chaîne trouvée dans la chaîne, à partir de 1. Utilisez la fonction pour une recherche insensible à la casse.
-
-Fonctionne sous l'hypothèse que la chaîne de caractères contient un ensemble d'octets représentant un octet texte codé. Si cette hypothèse n'est pas remplie et qu'un caractère ne peut pas être représenté à l'aide d'un seul octet, la fonction ne lance pas d'exception et renvoie un résultat inattendu. Si le caractère peut être représenté en utilisant deux octets, il utilisera deux octets et ainsi de suite.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-positionCaseInsensitive(haystack, needle)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Position de départ en octets (à partir de 1), si la sous-chaîne a été trouvée.
--   0, si la sous-chaîne n'a pas été trouvé.
-
-Type: `Integer`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT positionCaseInsensitive('Hello, world!', 'hello')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─positionCaseInsensitive('Hello, world!', 'hello')─┐
-│                                                 1 │
-└───────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## positionUTF8 {#positionutf8}
-
-Renvoie la position (en points Unicode) de la sous-chaîne trouvée dans la chaîne, à partir de 1.
-
-Fonctionne sous l'hypothèse que la chaîne contient un ensemble d'octets représentant un texte codé en UTF-8. Si cette hypothèse n'est pas remplie, la fonction ne lance pas d'exception et renvoie un résultat inattendu. Si le caractère peut être représenté en utilisant deux points Unicode, il en utilisera deux et ainsi de suite.
-
-Pour une recherche insensible à la casse, utilisez la fonction [positionCaseInsensitiveUTF8](#positioncaseinsensitiveutf8).
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-positionUTF8(haystack, needle)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Position de départ dans les points Unicode (à partir de 1), si la sous-chaîne a été trouvée.
--   0, si la sous-chaîne n'a pas été trouvé.
-
-Type: `Integer`.
-
-**Exemple**
-
-Phrase “Hello, world!” en russe contient un ensemble de points Unicode représentant un texte codé à un seul point. La fonction renvoie un résultat attendu:
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT positionUTF8('Привет, мир!', '!')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─positionUTF8('Привет, мир!', '!')─┐
-│                                12 │
-└───────────────────────────────────┘
-```
-
-Phrase “Salut, étudiante!” où le caractère `é` peut être représenté en utilisant un point (`U+00E9`) ou deux points (`U+0065U+0301`) la fonction peut être retournée un résultat inattendu:
-
-Requête pour la lettre `é` qui est représenté un point Unicode `U+00E9`:
-
-``` sql
-SELECT positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')─┐
-│                                     17 │
-└────────────────────────────────────────┘
-```
-
-Requête pour la lettre `é` qui est représenté deux points Unicode `U+0065U+0301`:
-
-``` sql
-SELECT positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─positionUTF8('Salut, étudiante!', '!')─┐
-│                                     18 │
-└────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## positionCaseInsensitiveUTF8 {#positioncaseinsensitiveutf8}
-
-Le même que [positionUTF8](#positionutf8) mais est sensible à la casse. Renvoie la position (en points Unicode) de la sous-chaîne trouvée dans la chaîne, à partir de 1.
-
-Fonctionne sous l'hypothèse que la chaîne contient un ensemble d'octets représentant un texte codé en UTF-8. Si cette hypothèse n'est pas remplie, la fonction ne lance pas d'exception et renvoie un résultat inattendu. Si le caractère peut être représenté en utilisant deux points Unicode, il en utilisera deux et ainsi de suite.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-positionCaseInsensitiveUTF8(haystack, needle)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Position de départ dans les points Unicode (à partir de 1), si la sous-chaîne a été trouvée.
--   0, si la sous-chaîne n'a pas été trouvé.
-
-Type: `Integer`.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT positionCaseInsensitiveUTF8('Привет, мир!', 'Мир')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─positionCaseInsensitiveUTF8('Привет, мир!', 'Мир')─┐
-│                                                  9 │
-└────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## multirecherchallpositions {#multisearchallpositions}
-
-Le même que [position](string-search-functions.md#position) mais les retours `Array` des positions (en octets) des sous-chaînes correspondantes trouvées dans la chaîne. Les Positions sont indexées à partir de 1.
-
-La recherche est effectuée sur des séquences d'octets sans tenir compte de l'encodage et du classement des chaînes.
-
--   Pour une recherche ASCII insensible à la casse, utilisez la fonction `multiSearchAllPositionsCaseInsensitive`.
--   Pour la recherche en UTF-8, Utilisez la fonction [multiSearchAllPositionsUTF8](#multiSearchAllPositionsUTF8).
--   Pour la recherche UTF-8 insensible à la casse, utilisez la fonction multiSearchAllPositionsCaseInsensitiveutf8.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-multiSearchAllPositions(haystack, [needle1, needle2, ..., needlen])
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `haystack` — string, in which substring will to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
--   `needle` — substring to be searched. [Chaîne](../syntax.md#syntax-string-literal).
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Tableau de positions de départ en octets (à partir de 1), si la sous-chaîne correspondante a été trouvée et 0 si elle n'est pas trouvée.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT multiSearchAllPositions('Hello, World!', ['hello', '!', 'world'])
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─multiSearchAllPositions('Hello, World!', ['hello', '!', 'world'])─┐
-│ [0,13,0]                                                          │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## multiSearchAllPositionsUTF8 {#multiSearchAllPositionsUTF8}
-
-Voir `multiSearchAllPositions`.
-
-## multiSearchFirstPosition(botte de foin, \[aiguille<sub>1</sub>, aiguille<sub>2</sub>, …, needle<sub>et</sub>\]) {#multisearchfirstposition}
-
-Le même que `position` mais renvoie le décalage le plus à gauche de la chaîne `haystack` et qui correspond à certains des aiguilles.
-
-Pour une recherche insensible à la casse ou/et au format UTF-8, utilisez les fonctions `multiSearchFirstPositionCaseInsensitive, multiSearchFirstPositionUTF8, multiSearchFirstPositionCaseInsensitiveUTF8`.
-
-## multiSearchFirstIndex(botte de foin, \[aiguille<sub>1</sub>, aiguille<sub>2</sub>, …, needle<sub>et</sub>\]) {#multisearchfirstindexhaystack-needle1-needle2-needlen}
-
-Renvoie l'index `i` (à partir de 1) de l'aiguille trouvée la plus à gauche<sub>je</sub> dans la chaîne `haystack` et 0 sinon.
-
-Pour une recherche insensible à la casse ou/et au format UTF-8, utilisez les fonctions `multiSearchFirstIndexCaseInsensitive, multiSearchFirstIndexUTF8, multiSearchFirstIndexCaseInsensitiveUTF8`.
-
-## multiSearchAny(botte de foin, \[aiguille<sub>1</sub>, aiguille<sub>2</sub>, …, needle<sub>et</sub>\]) {#function-multisearchany}
-
-Renvoie 1, si au moins une aiguille de chaîne<sub>je</sub> correspond à la chaîne `haystack` et 0 sinon.
-
-Pour une recherche insensible à la casse ou/et au format UTF-8, utilisez les fonctions `multiSearchAnyCaseInsensitive, multiSearchAnyUTF8, multiSearchAnyCaseInsensitiveUTF8`.
-
-!!! note "Note"
-    Dans tous les `multiSearch*` fonctions le nombre d'aiguilles doit être d'au moins 2<sup>8</sup> en raison de la spécification de mise en œuvre.
-
-## match (botte de foin, motif) {#matchhaystack-pattern}
-
-Vérifie si la chaîne correspond au `pattern` expression régulière. Un `re2` expression régulière. Le [syntaxe](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax) de la `re2` les expressions régulières sont plus limitées que la syntaxe des expressions régulières Perl.
-
-Renvoie 0 si elle ne correspond pas, ou 1 si elle correspond.
-
-Notez que le symbole antislash (`\`) est utilisé pour s'échapper dans l'expression régulière. Le même symbole est utilisé pour échapper dans les littéraux de chaîne. Donc, pour échapper au symbole dans une expression régulière, vous devez écrire deux barres obliques inverses ( \\ ) dans un littéral de chaîne.
-
-L'expression régulière travaille à la chaîne, comme si c'est un ensemble d'octets. L'expression régulière ne peut pas contenir d'octets nuls.
-Pour que les modèles recherchent des sous-chaînes dans une chaîne, il est préférable D'utiliser LIKE ou ‘position’ depuis ils travaillent beaucoup plus vite.
-
-## multiMatchAny(botte de foin, \[motif<sub>1</sub>, modèle<sub>2</sub>, …, pattern<sub>et</sub>\]) {#multimatchanyhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Le même que `match` mais renvoie 0 si aucune des expressions régulières sont appariés et 1 si l'un des modèles les matchs. Il utilise [hyperscan](https://github.com/intel/hyperscan) bibliothèque. Pour que les modèles recherchent des sous-chaînes dans une chaîne, il est préférable d'utiliser `multiSearchAny` comme cela fonctionne beaucoup plus vite.
-
-!!! note "Note"
-    La longueur de l'un des `haystack` la chaîne doit être inférieure à 2<sup>32</sup> octets sinon l'exception est levée. Cette restriction a lieu en raison de l'API hyperscan.
-
-## multiMatchAnyIndex(botte de foin, \[motif<sub>1</sub>, modèle<sub>2</sub>, …, pattern<sub>et</sub>\]) {#multimatchanyindexhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Le même que `multiMatchAny` mais retourne un index qui correspond à la botte de foin.
-
-## multiMatchAllIndices(botte de foin, \[motif<sub>1</sub>, modèle<sub>2</sub>, …, pattern<sub>et</sub>\]) {#multimatchallindiceshaystack-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Le même que `multiMatchAny`, mais renvoie le tableau de tous les indices qui correspondent à la botte de foin dans n'importe quel ordre.
-
-## multiFuzzyMatchAny(botte de foin, distance, \[motif<sub>1</sub>, modèle<sub>2</sub>, …, pattern<sub>et</sub>\]) {#multifuzzymatchanyhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Le même que `multiMatchAny`, mais renvoie 1 si un motif correspond à la botte de foin dans une constante [distance d'édition](https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance). Cette fonction est également en mode expérimental et peut être extrêmement lente. Pour plus d'informations, voir [documentation hyperscan](https://intel.github.io/hyperscan/dev-reference/compilation.html#approximate-matching).
-
-## multiFuzzyMatchAnyIndex(botte de foin, distance, \[motif<sub>1</sub>, modèle<sub>2</sub>, …, pattern<sub>et</sub>\]) {#multifuzzymatchanyindexhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Le même que `multiFuzzyMatchAny`, mais renvoie tout index qui correspond à la botte de foin à une distance d'édition constante.
-
-## multiFuzzyMatchAllIndices(botte de foin, distance, \[motif<sub>1</sub>, modèle<sub>2</sub>, …, pattern<sub>et</sub>\]) {#multifuzzymatchallindiceshaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
-
-Le même que `multiFuzzyMatchAny`, mais renvoie le tableau de tous les indices dans n'importe quel ordre qui correspond à la botte de foin à une distance d'édition constante.
-
-!!! note "Note"
-    `multiFuzzyMatch*` les fonctions ne prennent pas en charge les expressions régulières UTF-8, et ces expressions sont traitées comme des octets en raison de la restriction hyperscan.
-
-!!! note "Note"
-    Pour désactiver toutes les fonctions qui utilisent hyperscan, utilisez le réglage `SET allow_hyperscan = 0;`.
-
-## extrait(botte de foin, motif) {#extracthaystack-pattern}
-
-Extraits d'un fragment d'une chaîne à l'aide d'une expression régulière. Si ‘haystack’ ne correspond pas à l' ‘pattern’ regex, une chaîne vide est renvoyée. Si l'expression rationnelle ne contient pas de sous-modèles, elle prend le fragment qui correspond à l'expression rationnelle entière. Sinon, il prend le fragment qui correspond au premier sous-masque.
-
-## extractAll(botte de foin, motif) {#extractallhaystack-pattern}
-
-Extrait tous les fragments d'une chaîne à l'aide d'une expression régulière. Si ‘haystack’ ne correspond pas à l' ‘pattern’ regex, une chaîne vide est renvoyée. Renvoie un tableau de chaînes composé de toutes les correspondances à l'expression rationnelle. En général, le comportement est le même que le ‘extract’ fonction (il prend le premier sous-masque, ou l'expression entière s'il n'y a pas de sous-masque).
-
-## comme (botte de foin, motif), botte de foin comme opérateur de motif {#function-like}
-
-Vérifie si une chaîne correspond à une expression régulière simple.
-L'expression régulière peut contenir les métasymboles `%` et `_`.
-
-`%` indique n'importe quelle quantité d'octets (y compris zéro caractère).
-
-`_` indique un octet.
-
-Utilisez la barre oblique inverse (`\`) pour échapper aux métasymboles. Voir la note sur l'échappement dans la description du ‘match’ fonction.
-
-Pour les expressions régulières comme `%needle%`, le code est plus optimale et fonctionne aussi vite que le `position` fonction.
-Pour d'autres expressions régulières, le code est le même que pour la ‘match’ fonction.
-
-## notLike (botte de foin, motif), botte de foin pas comme opérateur de motif {#function-notlike}
-
-La même chose que ‘like’ mais négative.
-
-## ngramDistance(botte de foin, aiguille) {#ngramdistancehaystack-needle}
-
-Calcule la distance de 4 grammes entre `haystack` et `needle`: counts the symmetric difference between two multisets of 4-grams and normalizes it by the sum of their cardinalities. Returns float number from 0 to 1 – the closer to zero, the more strings are similar to each other. If the constant `needle` ou `haystack` est plus de 32Kb, jette une exception. Si une partie de la non-constante `haystack` ou `needle` les chaînes sont plus que 32Kb, la distance est toujours un.
-
-Pour une recherche insensible à la casse ou/et au format UTF-8, utilisez les fonctions `ngramDistanceCaseInsensitive, ngramDistanceUTF8, ngramDistanceCaseInsensitiveUTF8`.
-
-## ngramSearch(botte de foin, aiguille) {#ngramsearchhaystack-needle}
-
-Même que `ngramDistance` mais calcule la différence non symétrique entre `needle` et `haystack` – the number of n-grams from needle minus the common number of n-grams normalized by the number of `needle` n-grammes. Le plus proche d'un, le plus probable `needle` est dans le `haystack`. Peut être utile pour la recherche de chaîne floue.
-
-Pour une recherche insensible à la casse ou/et au format UTF-8, utilisez les fonctions `ngramSearchCaseInsensitive, ngramSearchUTF8, ngramSearchCaseInsensitiveUTF8`.
-
-!!! note "Note"
-    For UTF-8 case we use 3-gram distance. All these are not perfectly fair n-gram distances. We use 2-byte hashes to hash n-grams and then calculate the (non-)symmetric difference between these hash tables – collisions may occur. With UTF-8 case-insensitive format we do not use fair `tolower` function – we zero the 5-th bit (starting from zero) of each codepoint byte and first bit of zeroth byte if bytes more than one – this works for Latin and mostly for all Cyrillic letters.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_search_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
deleted file mode 100644
index c17b24c69dc..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,534 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: La Conversion De Type
----
-
-# Fonctions De Conversion De Type {#type-conversion-functions}
-
-## Problèmes courants des Conversions numériques {#numeric-conversion-issues}
-
-Lorsque vous convertissez une valeur d'un type de données à un autre, vous devez vous rappeler que dans le cas courant, il s'agit d'une opération dangereuse qui peut entraîner une perte de données. Une perte de données peut se produire si vous essayez d'ajuster la valeur d'un type de données plus grand à un type de données plus petit, ou si vous convertissez des valeurs entre différents types de données.
-
-ClickHouse a le [même comportement que les programmes C++ ](https://en.cppreference.com/w/cpp/language/implicit_conversion).
-
-## toInt (8/16/32/64) {#toint8163264}
-
-Convertit une valeur d'entrée en [Int](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) type de données. Cette fonction comprend:
-
--   `toInt8(expr)` — Results in the `Int8` type de données.
--   `toInt16(expr)` — Results in the `Int16` type de données.
--   `toInt32(expr)` — Results in the `Int32` type de données.
--   `toInt64(expr)` — Results in the `Int64` type de données.
-
-**Paramètre**
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) renvoyer un nombre ou une chaîne avec la représentation décimale d'un nombre. Les représentations binaires, octales et hexadécimales des nombres ne sont pas prises en charge. Les zéros principaux sont dépouillés.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Valeur entière dans le `Int8`, `Int16`, `Int32`, ou `Int64` type de données.
-
-Fonctions d'utilisation [l'arrondi vers zéro](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero), ce qui signifie qu'ils tronquent des chiffres fractionnaires de nombres.
-
-Le comportement des fonctions pour le [NaN et Inf](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) arguments est indéfini. Rappelez-vous sur [problèmes de conversion numérique](#numeric-conversion-issues), lorsque vous utilisez les fonctions.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toInt64(nan), toInt32(32), toInt16('16'), toInt8(8.8)
-```
-
-``` text
-┌─────────toInt64(nan)─┬─toInt32(32)─┬─toInt16('16')─┬─toInt8(8.8)─┐
-│ -9223372036854775808 │          32 │            16 │           8 │
-└──────────────────────┴─────────────┴───────────────┴─────────────┘
-```
-
-## toInt (8/16/32/64)OrZero {#toint8163264orzero}
-
-Il prend un argument de type String et essaie de l'analyser en Int (8 \| 16 \| 32 \| 64). En cas d'échec, renvoie 0.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-select toInt64OrZero('123123'), toInt8OrZero('123qwe123')
-```
-
-``` text
-┌─toInt64OrZero('123123')─┬─toInt8OrZero('123qwe123')─┐
-│                  123123 │                         0 │
-└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-## toInt (8/16/32/64)OrNull {#toint8163264ornull}
-
-Il prend un argument de type String et essaie de l'analyser en Int (8 \| 16 \| 32 \| 64). En cas d'échec, renvoie NULL.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-select toInt64OrNull('123123'), toInt8OrNull('123qwe123')
-```
-
-``` text
-┌─toInt64OrNull('123123')─┬─toInt8OrNull('123qwe123')─┐
-│                  123123 │                      ᴺᵁᴸᴸ │
-└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-## toUInt (8/16/32/64) {#touint8163264}
-
-Convertit une valeur d'entrée en [UInt](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) type de données. Cette fonction comprend:
-
--   `toUInt8(expr)` — Results in the `UInt8` type de données.
--   `toUInt16(expr)` — Results in the `UInt16` type de données.
--   `toUInt32(expr)` — Results in the `UInt32` type de données.
--   `toUInt64(expr)` — Results in the `UInt64` type de données.
-
-**Paramètre**
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions) renvoyer un nombre ou une chaîne avec la représentation décimale d'un nombre. Les représentations binaires, octales et hexadécimales des nombres ne sont pas prises en charge. Les zéros principaux sont dépouillés.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Valeur entière dans le `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, ou `UInt64` type de données.
-
-Fonctions d'utilisation [l'arrondi vers zéro](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero), ce qui signifie qu'ils tronquent des chiffres fractionnaires de nombres.
-
-Le comportement des fonctions pour les agruments négatifs et pour le [NaN et Inf](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) arguments est indéfini. Si vous passez une chaîne avec un nombre négatif, par exemple `'-32'`, ClickHouse soulève une exception. Rappelez-vous sur [problèmes de conversion numérique](#numeric-conversion-issues), lorsque vous utilisez les fonctions.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toUInt64(nan), toUInt32(-32), toUInt16('16'), toUInt8(8.8)
-```
-
-``` text
-┌───────toUInt64(nan)─┬─toUInt32(-32)─┬─toUInt16('16')─┬─toUInt8(8.8)─┐
-│ 9223372036854775808 │    4294967264 │             16 │            8 │
-└─────────────────────┴───────────────┴────────────────┴──────────────┘
-```
-
-## toUInt (8/16/32/64)OrZero {#touint8163264orzero}
-
-## toUInt (8/16/32/64)OrNull {#touint8163264ornull}
-
-## toFloat (32/64) {#tofloat3264}
-
-## toFloat (32/64)OrZero {#tofloat3264orzero}
-
-## toFloat (32/64) OrNull {#tofloat3264ornull}
-
-## jour {#todate}
-
-## toDateOrZero {#todateorzero}
-
-## toDateOrNull {#todateornull}
-
-## toDateTime {#todatetime}
-
-## toDateTimeOrZero {#todatetimeorzero}
-
-## toDateTimeOrNull {#todatetimeornull}
-
-## toDecimal (32/64/128) {#todecimal3264128}
-
-Convertir `value` à l' [Décimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md) type de données avec précision de `S`. Le `value` peut être un nombre ou une chaîne. Le `S` (l'échelle) paramètre spécifie le nombre de décimales.
-
--   `toDecimal32(value, S)`
--   `toDecimal64(value, S)`
--   `toDecimal128(value, S)`
-
-## toDecimal (32/64/128) OrNull {#todecimal3264128ornull}
-
-Convertit une chaîne d'entrée en [Nullable (Décimal (P, S))](../../sql-reference/data-types/decimal.md) valeur de type de données. Cette famille de fonctions comprennent:
-
--   `toDecimal32OrNull(expr, S)` — Results in `Nullable(Decimal32(S))` type de données.
--   `toDecimal64OrNull(expr, S)` — Results in `Nullable(Decimal64(S))` type de données.
--   `toDecimal128OrNull(expr, S)` — Results in `Nullable(Decimal128(S))` type de données.
-
-Ces fonctions devraient être utilisées à la place de `toDecimal*()` fonctions, si vous préférez obtenir un `NULL` la valeur au lieu d'une exception dans le cas d'une valeur d'entrée erreur d'analyse.
-
-**Paramètre**
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions), retourne une valeur dans l' [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md) type de données. ClickHouse attend la représentation textuelle du nombre décimal. Exemple, `'1.111'`.
--   `S` — Scale, the number of decimal places in the resulting value.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une valeur dans l' `Nullable(Decimal(P,S))` type de données. La valeur contient:
-
--   Numéro `S` décimales, si ClickHouse interprète la chaîne d'entrée comme un nombre.
--   `NULL` si ClickHouse ne peut pas interpréter la chaîne d'entrée comme un nombre ou si le nombre d'entrée contient plus de `S` décimale.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 5) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──────val─┬─toTypeName(toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 5))─┐
-│ -1.11100 │ Nullable(Decimal(9, 5))                            │
-└──────────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 2) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──val─┬─toTypeName(toDecimal32OrNull(toString(-1.111), 2))─┐
-│ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Decimal(9, 2))                            │
-└──────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## toDecimal (32/64/128)OrZero {#todecimal3264128orzero}
-
-Convertit une valeur d'entrée en [Decimal(P,S)](../../sql-reference/data-types/decimal.md) type de données. Cette famille de fonctions comprennent:
-
--   `toDecimal32OrZero( expr, S)` — Results in `Decimal32(S)` type de données.
--   `toDecimal64OrZero( expr, S)` — Results in `Decimal64(S)` type de données.
--   `toDecimal128OrZero( expr, S)` — Results in `Decimal128(S)` type de données.
-
-Ces fonctions devraient être utilisées à la place de `toDecimal*()` fonctions, si vous préférez obtenir un `0` la valeur au lieu d'une exception dans le cas d'une valeur d'entrée erreur d'analyse.
-
-**Paramètre**
-
--   `expr` — [Expression](../syntax.md#syntax-expressions), retourne une valeur dans l' [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md) type de données. ClickHouse attend la représentation textuelle du nombre décimal. Exemple, `'1.111'`.
--   `S` — Scale, the number of decimal places in the resulting value.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une valeur dans l' `Nullable(Decimal(P,S))` type de données. La valeur contient:
-
--   Numéro `S` décimales, si ClickHouse interprète la chaîne d'entrée comme un nombre.
--   0 avec `S` décimales, si ClickHouse ne peut pas interpréter la chaîne d'entrée comme un nombre ou si le nombre d'entrée contient plus de `S` décimale.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 5) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──────val─┬─toTypeName(toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 5))─┐
-│ -1.11100 │ Decimal(9, 5)                                      │
-└──────────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 2) AS val, toTypeName(val)
-```
-
-``` text
-┌──val─┬─toTypeName(toDecimal32OrZero(toString(-1.111), 2))─┐
-│ 0.00 │ Decimal(9, 2)                                      │
-└──────┴────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## toString {#tostring}
-
-Fonctions de conversion entre des nombres, des chaînes (mais pas des chaînes fixes), des dates et des dates avec des heures.
-Toutes ces fonctions acceptent un argument.
-
-Lors de la conversion vers ou à partir d'une chaîne, la valeur est formatée ou analysée en utilisant les mêmes règles que pour le format TabSeparated (et presque tous les autres formats de texte). Si la chaîne ne peut pas être analysée, une exception est levée et la demande est annulée.
-
-Lors de la conversion de dates en nombres ou vice versa, la date correspond au nombre de jours depuis le début de L'époque Unix.
-Lors de la conversion de dates avec des heures en nombres ou vice versa, la date avec l'heure correspond au nombre de secondes depuis le début de L'époque Unix.
-
-Les formats date et date-avec-heure pour les fonctions toDate/toDateTime sont définis comme suit:
-
-``` text
-YYYY-MM-DD
-YYYY-MM-DD hh:mm:ss
-```
-
-À titre d'exception, si vous convertissez des types numériques UInt32, Int32, UInt64 ou Int64 à Date, et si le nombre est supérieur ou égal à 65536, le nombre est interprété comme un horodatage Unix (et non comme le nombre de jours) et est arrondi à la date. Cela permet de prendre en charge l'occurrence commune de l'écriture ‘toDate(unix_timestamp)’, qui autrement serait une erreur et nécessiterait d'écrire le plus lourd ‘toDate(toDateTime(unix_timestamp))’.
-
-La Conversion entre une date et une date avec l'heure est effectuée de manière naturelle: en ajoutant une heure nulle ou en supprimant l'heure.
-
-La Conversion entre types numériques utilise les mêmes règles que les affectations entre différents types numériques en C++.
-
-De plus, la fonction ToString de L'argument DateTime peut prendre un deuxième argument de chaîne contenant le nom du fuseau horaire. Exemple: `Asia/Yekaterinburg` Dans ce cas, l'heure est formatée en fonction du fuseau horaire spécifié.
-
-``` sql
-SELECT
-    now() AS now_local,
-    toString(now(), 'Asia/Yekaterinburg') AS now_yekat
-```
-
-``` text
-┌───────────now_local─┬─now_yekat───────────┐
-│ 2016-06-15 00:11:21 │ 2016-06-15 02:11:21 │
-└─────────────────────┴─────────────────────┘
-```
-
-Voir aussi l' `toUnixTimestamp` fonction.
-
-## toFixedString (s, N) {#tofixedstrings-n}
-
-Convertit un argument de type String en un type FixedString (N) (une chaîne de longueur fixe N). N doit être une constante.
-Si la chaîne a moins d'octets que N, elle est complétée avec des octets null à droite. Si la chaîne a plus d'octets que N, une exception est levée.
-
-## toStringCutToZero(s) {#tostringcuttozeros}
-
-Accepte un argument String ou FixedString. Renvoie la chaîne avec le contenu tronqué au premier octet zéro trouvé.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT toFixedString('foo', 8) AS s, toStringCutToZero(s) AS s_cut
-```
-
-``` text
-┌─s─────────────┬─s_cut─┐
-│ foo\0\0\0\0\0 │ foo   │
-└───────────────┴───────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toFixedString('foo\0bar', 8) AS s, toStringCutToZero(s) AS s_cut
-```
-
-``` text
-┌─s──────────┬─s_cut─┐
-│ foo\0bar\0 │ foo   │
-└────────────┴───────┘
-```
-
-## reinterpretAsUInt (8/16/32/64) {#reinterpretasuint8163264}
-
-## reinterpretAsInt (8/16/32/64) {#reinterpretasint8163264}
-
-## reinterpretAsFloat (32/64) {#reinterpretasfloat3264}
-
-## réinterprétasdate {#reinterpretasdate}
-
-## reinterpretAsDateTime {#reinterpretasdatetime}
-
-Ces fonctions acceptent une chaîne et interprètent les octets placés au début de la chaîne comme un nombre dans l'ordre de l'hôte (little endian). Si la chaîne n'est pas assez longue, les fonctions fonctionnent comme si la chaîne était remplie avec le nombre nécessaire d'octets nuls. Si la chaîne est plus longue que nécessaire, les octets supplémentaires sont ignorés. Une date est interprétée comme le nombre de jours depuis le début de l'Époque Unix, et une date avec le temps, est interprété comme le nombre de secondes écoulées depuis le début de l'Époque Unix.
-
-## reinterpretAsString {#type_conversion_functions-reinterpretAsString}
-
-Cette fonction accepte un nombre ou une date ou une date avec l'heure, et renvoie une chaîne contenant des octets représentant la valeur correspondante dans l'ordre de l'hôte (little endian). Les octets nuls sont supprimés de la fin. Par exemple, une valeur de type uint32 de 255 est une chaîne longue d'un octet.
-
-## reinterpretAsFixedString {#reinterpretasfixedstring}
-
-Cette fonction accepte un nombre ou une date ou une date avec l'heure, et renvoie une chaîne fixe contenant des octets représentant la valeur correspondante dans l'ordre de l'hôte (little endian). Les octets nuls sont supprimés de la fin. Par exemple, une valeur de type uint32 de 255 est une chaîne fixe longue d'un octet.
-
-## CAST (x, T) {#type_conversion_function-cast}
-
-Convertir ‘x’ à l' ‘t’ type de données. La syntaxe CAST (X comme t) est également prise en charge.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    '2016-06-15 23:00:00' AS timestamp,
-    CAST(timestamp AS DateTime) AS datetime,
-    CAST(timestamp AS Date) AS date,
-    CAST(timestamp, 'String') AS string,
-    CAST(timestamp, 'FixedString(22)') AS fixed_string
-```
-
-``` text
-┌─timestamp───────────┬────────────datetime─┬───────date─┬─string──────────────┬─fixed_string──────────────┐
-│ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 │ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 23:00:00\0\0\0 │
-└─────────────────────┴─────────────────────┴────────────┴─────────────────────┴───────────────────────────┘
-```
-
-La Conversion en FixedString (N) ne fonctionne que pour les arguments de type String ou FixedString (N).
-
-Type conversion en [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md) et le dos est pris en charge. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(x) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(x)─┐
-│ Int8          │
-│ Int8          │
-└───────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT toTypeName(CAST(x, 'Nullable(UInt16)')) FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─toTypeName(CAST(x, 'Nullable(UInt16)'))─┐
-│ Nullable(UInt16)                        │
-│ Nullable(UInt16)                        │
-└─────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## toInterval (année / trimestre / Mois / Semaine / Jour / Heure / Minute / Seconde) {#function-tointerval}
-
-Convertit un argument de type Number en [Intervalle](../../sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md) type de données.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-toIntervalSecond(number)
-toIntervalMinute(number)
-toIntervalHour(number)
-toIntervalDay(number)
-toIntervalWeek(number)
-toIntervalMonth(number)
-toIntervalQuarter(number)
-toIntervalYear(number)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `number` — Duration of interval. Positive integer number.
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   La valeur de `Interval` type de données.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-WITH
-    toDate('2019-01-01') AS date,
-    INTERVAL 1 WEEK AS interval_week,
-    toIntervalWeek(1) AS interval_to_week
-SELECT
-    date + interval_week,
-    date + interval_to_week
-```
-
-``` text
-┌─plus(date, interval_week)─┬─plus(date, interval_to_week)─┐
-│                2019-01-08 │                   2019-01-08 │
-└───────────────────────────┴──────────────────────────────┘
-```
-
-## parseDateTimeBestEffort {#parsedatetimebesteffort}
-
-Convertit une date et une heure dans le [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md) la représentation de [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md#data_type-datetime) type de données.
-
-La fonction d'analyse [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601), [RFC 1123 - 5.2.14 RFC-822 date et heure Spécification](https://tools.ietf.org/html/rfc1123#page-55), ClickHouse et d'autres formats de date et d'heure.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-parseDateTimeBestEffort(time_string [, time_zone]);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `time_string` — String containing a date and time to convert. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
--   `time_zone` — Time zone. The function parses `time_string` selon le fuseau horaire. [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-**Formats non standard pris en charge**
-
--   Une chaîne contenant 9..10 chiffres [le timestamp unix](https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time).
--   Une chaîne avec une date et une heure composant: `YYYYMMDDhhmmss`, `DD/MM/YYYY hh:mm:ss`, `DD-MM-YY hh:mm`, `YYYY-MM-DD hh:mm:ss`, etc.
--   Une chaîne avec une date, mais pas de composant de temps: `YYYY`, `YYYYMM`, `YYYY*MM`, `DD/MM/YYYY`, `DD-MM-YY` etc.
--   Une chaîne avec un jour et une heure: `DD`, `DD hh`, `DD hh:mm`. Dans ce cas `YYYY-MM` sont substitués comme suit `2000-01`.
--   Une chaîne qui inclut la date et l'heure ainsi que des informations de décalage de fuseau horaire: `YYYY-MM-DD hh:mm:ss ±h:mm`, etc. Exemple, `2020-12-12 17:36:00 -5:00`.
-
-Pour tous les formats avec séparateur, la fonction analyse les noms de mois exprimés par leur nom complet ou par les trois premières lettres d'un nom de mois. Exemple: `24/DEC/18`, `24-Dec-18`, `01-September-2018`.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   `time_string` converti à l' `DateTime` type de données.
-
-**Exemple**
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('12/12/2020 12:12:57')
-AS parseDateTimeBestEffort;
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2020-12-12 12:12:57 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('Sat, 18 Aug 2018 07:22:16 GMT', 'Europe/Moscow')
-AS parseDateTimeBestEffort
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2018-08-18 10:22:16 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('1284101485')
-AS parseDateTimeBestEffort
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2015-07-07 12:04:41 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('2018-12-12 10:12:12')
-AS parseDateTimeBestEffort
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort─┐
-│     2018-12-12 10:12:12 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT parseDateTimeBestEffort('10 20:19')
-```
-
-Résultat:
-
-``` text
-┌─parseDateTimeBestEffort('10 20:19')─┐
-│                 2000-01-10 20:19:00 │
-└─────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   \[Annonce ISO 8601 par @xkcd\](https://xkcd.com/1179/)
--   [RFC 1123](https://tools.ietf.org/html/rfc1123)
--   [jour](#todate)
--   [toDateTime](#todatetime)
-
-## parseDateTimeBestEffortOrNull {#parsedatetimebesteffortornull}
-
-De même que pour [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) sauf qu'il renvoie null lorsqu'il rencontre un format de date qui ne peut pas être traité.
-
-## parseDateTimeBestEffortOrZero {#parsedatetimebesteffortorzero}
-
-De même que pour [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) sauf qu'il renvoie une date zéro ou une date zéro lorsqu'il rencontre un format de date qui ne peut pas être traité.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/type_conversion_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/url-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/url-functions.md
deleted file mode 100644
index 2bb2203a10b..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/url-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,209 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 54
-toc_title: Travailler avec des URL
----
-
-# Fonctions pour travailler avec des URL {#functions-for-working-with-urls}
-
-Toutes ces fonctions ne suivent pas la RFC. Ils sont simplifiés au maximum pour améliorer les performances.
-
-## Fonctions qui extraient des parties d'une URL {#functions-that-extract-parts-of-a-url}
-
-Si la partie pertinente n'est pas présente dans une URL, une chaîne vide est renvoyée.
-
-### protocole {#protocol}
-
-Extrait le protocole d'une URL.
-
-Examples of typical returned values: http, https, ftp, mailto, tel, magnet…
-
-### domaine {#domain}
-
-Extrait le nom d'hôte d'une URL.
-
-``` sql
-domain(url)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `url` — URL. Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-L'URL peut être spécifiée avec ou sans schéma. Exemple:
-
-``` text
-svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-https://yandex.com/time/
-```
-
-Pour ces exemples, le `domain` la fonction renvoie les résultats suivants:
-
-``` text
-some.svn-hosting.com
-some.svn-hosting.com
-yandex.com
-```
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Nom d'hôte. Si ClickHouse peut analyser la chaîne d'entrée en tant QU'URL.
--   Chaîne vide. Si ClickHouse ne peut pas analyser la chaîne d'entrée en tant QU'URL.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT domain('svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')
-```
-
-``` text
-┌─domain('svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')─┐
-│ some.svn-hosting.com                                   │
-└────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### domainWithoutWWW {#domainwithoutwww}
-
-Renvoie le domaine et ne supprime pas plus d'un ‘www.’ dès le début de celui-ci, si présent.
-
-### topLevelDomain {#topleveldomain}
-
-Extrait le domaine de premier niveau d'une URL.
-
-``` sql
-topLevelDomain(url)
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `url` — URL. Type: [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md).
-
-L'URL peut être spécifiée avec ou sans schéma. Exemple:
-
-``` text
-svn+ssh://some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-some.svn-hosting.com:80/repo/trunk
-https://yandex.com/time/
-```
-
-**Valeurs renvoyées**
-
--   Nom de domaine. Si ClickHouse peut analyser la chaîne d'entrée en tant QU'URL.
--   Chaîne vide. Si ClickHouse ne peut pas analyser la chaîne d'entrée en tant QU'URL.
-
-Type: `String`.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT topLevelDomain('svn+ssh://www.some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')
-```
-
-``` text
-┌─topLevelDomain('svn+ssh://www.some.svn-hosting.com:80/repo/trunk')─┐
-│ com                                                                │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### firstSignificantSubdomain {#firstsignificantsubdomain}
-
-Renvoie la “first significant subdomain”. C'est un concept non standard spécifique à Yandex.Metrica. Le premier sous-domaine significatif est un domaine de deuxième niveau s'il est ‘com’, ‘net’, ‘org’, ou ‘co’. Sinon, il est un domaine de troisième niveau. Exemple, `firstSignificantSubdomain (‘https://news.yandex.ru/’) = ‘yandex’, firstSignificantSubdomain (‘https://news.yandex.com.tr/’) = ‘yandex’`. La liste des “insignificant” les domaines de deuxième niveau et d'autres détails de mise en œuvre peuvent changer à l'avenir.
-
-### cutToFirstSignificantSubdomain {#cuttofirstsignificantsubdomain}
-
-Renvoie la partie du domaine qui inclut les sous-domaines de premier niveau “first significant subdomain” (voir l'explication ci-dessus).
-
-Exemple, `cutToFirstSignificantSubdomain('https://news.yandex.com.tr/') = 'yandex.com.tr'`.
-
-### chemin {#path}
-
-Retourne le chemin d'accès. Exemple: `/top/news.html` Le chemin n'inclut pas la chaîne de requête.
-
-### pathFull {#pathfull}
-
-La même chose que ci-dessus, mais y compris la chaîne de requête et le fragment. Exemple: / top / nouvelles.le html?page = 2 # commentaires
-
-### queryString {#querystring}
-
-Retourne la chaîne de requête. Exemple: page = 1 & lr=213. query-string n'inclut pas le point d'interrogation initial, ainsi que # et tout ce qui suit #.
-
-### fragment {#fragment}
-
-Renvoie l'identificateur de fragment. fragment n'inclut pas le symbole de hachage initial.
-
-### queryStringAndFragment {#querystringandfragment}
-
-Renvoie la chaîne de requête et l'Identificateur de fragment. Exemple: page = 1 # 29390.
-
-### extractURLParameter (URL, nom) {#extracturlparameterurl-name}
-
-Renvoie la valeur de la ‘name’ paramètre dans l'URL, le cas échéant. Sinon, une chaîne vide. S'il y a beaucoup de paramètres avec ce nom, il renvoie la première occurrence. Cette fonction fonctionne en supposant que le nom du paramètre est codé dans L'URL exactement de la même manière que dans l'argument passé.
-
-### extractURLParameters (URL) {#extracturlparametersurl}
-
-Renvoie un tableau de chaînes name = value correspondant aux paramètres D'URL. Les valeurs ne sont en aucun cas décodées.
-
-### extractURLParameterNames (URL) {#extracturlparameternamesurl}
-
-Retourne un tableau de chaînes de noms correspondant aux noms des paramètres d'URL. Les valeurs ne sont en aucun cas décodées.
-
-### URLHierarchy (URL) {#urlhierarchyurl}
-
-Retourne un tableau contenant L'URL, tronquée à la fin par les symboles /,? dans le chemin et la chaîne de requête. Les caractères séparateurs consécutifs sont comptés comme un. La coupe est faite dans la position après tous les caractères de séparation consécutifs.
-
-### URLPathHierarchy (URL) {#urlpathhierarchyurl}
-
-La même chose que ci-dessus, mais sans le protocole et l'hôte dans le résultat. Le / les élément (racine) n'est pas inclus. Exemple: la fonction est utilisée pour implémenter l'arborescence des rapports de L'URL dans Yandex. Métrique.
-
-``` text
-URLPathHierarchy('https://example.com/browse/CONV-6788') =
-[
-    '/browse/',
-    '/browse/CONV-6788'
-]
-```
-
-### decodeURLComponent (URL) {#decodeurlcomponenturl}
-
-Renvoie L'URL décodée.
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT decodeURLComponent('http://127.0.0.1:8123/?query=SELECT%201%3B') AS DecodedURL;
-```
-
-``` text
-┌─DecodedURL─────────────────────────────┐
-│ http://127.0.0.1:8123/?query=SELECT 1; │
-└────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Fonctions qui suppriment une partie D'une URL {#functions-that-remove-part-of-a-url}
-
-Si L'URL n'a rien de similaire, L'URL reste inchangée.
-
-### cutWWW {#cutwww}
-
-Supprime pas plus d'une ‘www.’ depuis le début du domaine de L'URL, s'il est présent.
-
-### cutQueryString {#cutquerystring}
-
-Supprime la chaîne de requête. Le point d'interrogation est également supprimé.
-
-### cutFragment {#cutfragment}
-
-Supprime l'identificateur de fragment. Le signe est également supprimé.
-
-### couperystringandfragment {#cutquerystringandfragment}
-
-Supprime la chaîne de requête et l'Identificateur de fragment. Le point d'interrogation et le signe numérique sont également supprimés.
-
-### cutURLParameter (URL, nom) {#cuturlparameterurl-name}
-
-Supprime le ‘name’ Paramètre URL, si présent. Cette fonction fonctionne en supposant que le nom du paramètre est codé dans L'URL exactement de la même manière que dans l'argument passé.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/url_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/uuid-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/uuid-functions.md
deleted file mode 100644
index 9f9eb67d3e9..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/uuid-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,122 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 53
-toc_title: Travailler avec UUID
----
-
-# Fonctions pour travailler avec UUID {#functions-for-working-with-uuid}
-
-Les fonctions pour travailler avec UUID sont listées ci-dessous.
-
-## generateUUIDv4 {#uuid-function-generate}
-
-Génère le [UUID](../../sql-reference/data-types/uuid.md) de [la version 4](https://tools.ietf.org/html/rfc4122#section-4.4).
-
-``` sql
-generateUUIDv4()
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
-La valeur de type UUID.
-
-**Exemple d'utilisation**
-
-Cet exemple montre la création d'une table avec la colonne de type UUID et l'insertion d'une valeur dans la table.
-
-``` sql
-CREATE TABLE t_uuid (x UUID) ENGINE=TinyLog
-
-INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4()
-
-SELECT * FROM t_uuid
-```
-
-``` text
-┌────────────────────────────────────x─┐
-│ f4bf890f-f9dc-4332-ad5c-0c18e73f28e9 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## toUUID (x) {#touuid-x}
-
-Convertit la valeur de type de chaîne en type UUID.
-
-``` sql
-toUUID(String)
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
-La valeur de type UUID.
-
-**Exemple d'utilisation**
-
-``` sql
-SELECT toUUID('61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0') AS uuid
-```
-
-``` text
-┌─────────────────────────────────uuid─┐
-│ 61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0 │
-└──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## UUIDStringToNum {#uuidstringtonum}
-
-Accepte une chaîne contenant 36 caractères dans le format `xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx`, et le renvoie comme un ensemble d'octets dans un [FixedString (16)](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md).
-
-``` sql
-UUIDStringToNum(String)
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
-FixedString (16)
-
-**Exemples d'utilisation**
-
-``` sql
-SELECT
-    '612f3c40-5d3b-217e-707b-6a546a3d7b29' AS uuid,
-    UUIDStringToNum(uuid) AS bytes
-```
-
-``` text
-┌─uuid─────────────────────────────────┬─bytes────────────┐
-│ 612f3c40-5d3b-217e-707b-6a546a3d7b29 │ a/<@];!~p{jTj={) │
-└──────────────────────────────────────┴──────────────────┘
-```
-
-## UUIDNumToString {#uuidnumtostring}
-
-Accepte un [FixedString (16)](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) valeur, et renvoie une chaîne contenant 36 caractères au format texte.
-
-``` sql
-UUIDNumToString(FixedString(16))
-```
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Chaîne.
-
-**Exemple d'utilisation**
-
-``` sql
-SELECT
-    'a/<@];!~p{jTj={)' AS bytes,
-    UUIDNumToString(toFixedString(bytes, 16)) AS uuid
-```
-
-``` text
-┌─bytes────────────┬─uuid─────────────────────────────────┐
-│ a/<@];!~p{jTj={) │ 612f3c40-5d3b-217e-707b-6a546a3d7b29 │
-└──────────────────┴──────────────────────────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [dictGetUUID](ext-dict-functions.md#ext_dict_functions-other)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/uuid_function/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/functions/ym-dict-functions.md b/docs/fr/sql-reference/functions/ym-dict-functions.md
deleted file mode 100644
index f1e4461e24a..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/functions/ym-dict-functions.md
+++ /dev/null
@@ -1,155 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 59
-toc_title: Travailler avec Yandex.Dictionnaires Metrica
----
-
-# Fonctions pour travailler avec Yandex.Dictionnaires Metrica {#functions-for-working-with-yandex-metrica-dictionaries}
-
-Pour que les fonctions ci-dessous fonctionnent, la configuration du serveur doit spécifier les chemins et les adresses pour obtenir tous les Yandex.Dictionnaires Metrica. Les dictionnaires sont chargés au premier appel de l'une de ces fonctions. Si les listes de référence ne peuvent pas être chargées, une exception est levée.
-
-Pour plus d'informations sur la création de listes de références, consultez la section “Dictionaries”.
-
-## Plusieurs Geobases {#multiple-geobases}
-
-ClickHouse soutient le travail avec plusieurs géobases alternatives (hiérarchies régionales) simultanément, afin de soutenir diverses perspectives sur les pays auxquels appartiennent certaines régions.
-
-Le ‘clickhouse-server’ config spécifie le fichier avec l'échelon régional::`<path_to_regions_hierarchy_file>/opt/geo/regions_hierarchy.txt</path_to_regions_hierarchy_file>`
-
-Outre ce fichier, il recherche également les fichiers à proximité qui ont le symbole _ et tout suffixe ajouté au nom (avant l'extension de fichier).
-Par exemple, il trouvera également le fichier `/opt/geo/regions_hierarchy_ua.txt` si présente.
-
-`ua` est appelée la clé du dictionnaire. Pour un dictionnaire sans suffixe, la clé est une chaîne vide.
-
-Tous les dictionnaires sont rechargés dans l'exécution (une fois toutes les secondes, comme défini dans le paramètre de configuration builtin_dictionaries_reload_interval, ou une fois par heure par défaut). Cependant, la liste des dictionnaires disponibles est définie une fois, lorsque le serveur démarre.
-
-All functions for working with regions have an optional argument at the end – the dictionary key. It is referred to as the geobase.
-Exemple:
-
-``` sql
-regionToCountry(RegionID) – Uses the default dictionary: /opt/geo/regions_hierarchy.txt
-regionToCountry(RegionID, '') – Uses the default dictionary: /opt/geo/regions_hierarchy.txt
-regionToCountry(RegionID, 'ua') – Uses the dictionary for the 'ua' key: /opt/geo/regions_hierarchy_ua.txt
-```
-
-### regionToCity (id \[, geobase\]) {#regiontocityid-geobase}
-
-Accepts a UInt32 number – the region ID from the Yandex geobase. If this region is a city or part of a city, it returns the region ID for the appropriate city. Otherwise, returns 0.
-
-### regionToArea (id \[, geobase\]) {#regiontoareaid-geobase}
-
-Convertit une région en une zone (tapez 5 dans la géobase). Dans tous les autres cas, cette fonction est la même que ‘regionToCity’.
-
-``` sql
-SELECT DISTINCT regionToName(regionToArea(toUInt32(number), 'ua'))
-FROM system.numbers
-LIMIT 15
-```
-
-``` text
-┌─regionToName(regionToArea(toUInt32(number), \'ua\'))─┐
-│                                                      │
-│ Moscow and Moscow region                             │
-│ St. Petersburg and Leningrad region                  │
-│ Belgorod region                                      │
-│ Ivanovsk region                                      │
-│ Kaluga region                                        │
-│ Kostroma region                                      │
-│ Kursk region                                         │
-│ Lipetsk region                                       │
-│ Orlov region                                         │
-│ Ryazan region                                        │
-│ Smolensk region                                      │
-│ Tambov region                                        │
-│ Tver region                                          │
-│ Tula region                                          │
-└──────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### regionToDistrict(id \[, geobase\]) {#regiontodistrictid-geobase}
-
-Convertit une région en district fédéral (type 4 dans la géobase). Dans tous les autres cas, cette fonction est la même que ‘regionToCity’.
-
-``` sql
-SELECT DISTINCT regionToName(regionToDistrict(toUInt32(number), 'ua'))
-FROM system.numbers
-LIMIT 15
-```
-
-``` text
-┌─regionToName(regionToDistrict(toUInt32(number), \'ua\'))─┐
-│                                                          │
-│ Central federal district                                 │
-│ Northwest federal district                               │
-│ South federal district                                   │
-│ North Caucases federal district                          │
-│ Privolga federal district                                │
-│ Ural federal district                                    │
-│ Siberian federal district                                │
-│ Far East federal district                                │
-│ Scotland                                                 │
-│ Faroe Islands                                            │
-│ Flemish region                                           │
-│ Brussels capital region                                  │
-│ Wallonia                                                 │
-│ Federation of Bosnia and Herzegovina                     │
-└──────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-### regionToCountry (id \[, geobase\]) {#regiontocountryid-geobase}
-
-Convertit une région en un pays. Dans tous les autres cas, cette fonction est la même que ‘regionToCity’.
-Exemple: `regionToCountry(toUInt32(213)) = 225` convertit Moscou (213) en Russie (225).
-
-### regionToContinent(id \[, géobase\]) {#regiontocontinentid-geobase}
-
-Convertit une région en continent. Dans tous les autres cas, cette fonction est la même que ‘regionToCity’.
-Exemple: `regionToContinent(toUInt32(213)) = 10001` convertit Moscou (213) en Eurasie (10001).
-
-### regionToTopContinent (#regiontotopcontinent) {#regiontotopcontinent-regiontotopcontinent}
-
-Trouve le continent le plus élevé dans la hiérarchie de la région.
-
-**Syntaxe**
-
-``` sql
-regionToTopContinent(id[, geobase]);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `id` — Region ID from the Yandex geobase. [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
--   `geobase` — Dictionary key. See [Plusieurs Geobases](#multiple-geobases). [Chaîne](../../sql-reference/data-types/string.md). Facultatif.
-
-**Valeur renvoyée**
-
--   Identifiant du continent de haut niveau (ce dernier lorsque vous grimpez dans la hiérarchie des régions).
--   0, si il n'y a aucun.
-
-Type: `UInt32`.
-
-### regionToPopulation (id \[, geobase\]) {#regiontopopulationid-geobase}
-
-Obtient la population d'une région.
-La population peut être enregistrée dans des fichiers avec la géobase. Voir la section “External dictionaries”.
-Si la population n'est pas enregistrée pour la région, elle renvoie 0.
-Dans la géobase Yandex, la population peut être enregistrée pour les régions enfants, mais pas pour les régions parentes.
-
-### regionIn(lhs, rhs \[, géobase\]) {#regioninlhs-rhs-geobase}
-
-Vérifie si un ‘lhs’ région appartient à une ‘rhs’ région. Renvoie un nombre UInt8 égal à 1 s'il appartient, Ou 0 s'il n'appartient pas.
-The relationship is reflexive – any region also belongs to itself.
-
-### regionHierarchy (id \[, geobase\]) {#regionhierarchyid-geobase}
-
-Accepts a UInt32 number – the region ID from the Yandex geobase. Returns an array of region IDs consisting of the passed region and all parents along the chain.
-Exemple: `regionHierarchy(toUInt32(213)) = [213,1,3,225,10001,10000]`.
-
-### regionToName(id \[, lang\]) {#regiontonameid-lang}
-
-Accepts a UInt32 number – the region ID from the Yandex geobase. A string with the name of the language can be passed as a second argument. Supported languages are: ru, en, ua, uk, by, kz, tr. If the second argument is omitted, the language ‘ru’ is used. If the language is not supported, an exception is thrown. Returns a string – the name of the region in the corresponding language. If the region with the specified ID doesn't exist, an empty string is returned.
-
-`ua` et `uk` les deux signifient ukrainien.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/ym_dict_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/index.md b/docs/fr/sql-reference/index.md
deleted file mode 100644
index 04e44892c05..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "R\xE9f\xE9rence SQL"
-toc_hidden: true
-toc_priority: 28
-toc_title: "cach\xE9s"
----
-
-# Référence SQL {#sql-reference}
-
-ClickHouse prend en charge les types de requêtes suivants:
-
--   [SELECT](statements/select/index.md)
--   [INSERT INTO](statements/insert-into.md)
--   [CREATE](statements/create.md)
--   [ALTER](statements/alter.md#query_language_queries_alter)
--   [Autres types de requêtes](statements/misc.md)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/operators/in.md b/docs/fr/sql-reference/operators/in.md
deleted file mode 100644
index d87fe41a04f..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/operators/in.md
+++ /dev/null
@@ -1,204 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-### Dans les opérateurs {#select-in-operators}
-
-Le `IN`, `NOT IN`, `GLOBAL IN`, et `GLOBAL NOT IN` les opérateurs sont traitées séparément, car leur fonctionnalité est assez riche.
-
-Le côté gauche de l'opérateur, soit une seule colonne ou un tuple.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT UserID IN (123, 456) FROM ...
-SELECT (CounterID, UserID) IN ((34, 123), (101500, 456)) FROM ...
-```
-
-Si le côté gauche est une colonne unique qui est dans l'index, et le côté droit est un ensemble de constantes, le système utilise l'index pour le traitement de la requête.
-
-Don't list too many values explicitly (i.e. millions). If a data set is large, put it in a temporary table (for example, see the section “External data for query processing”), puis utiliser une sous-requête.
-
-Le côté droit de l'opérateur peut être un ensemble d'expressions constantes, un ensemble de tuples avec des expressions constantes (illustrées dans les exemples ci-dessus), ou le nom d'une table de base de données ou une sous-requête SELECT entre parenthèses.
-
-Si le côté droit de l'opérateur est le nom d'une table (par exemple, `UserID IN users`), ceci est équivalent à la sous-requête `UserID IN (SELECT * FROM users)`. Utilisez ceci lorsque vous travaillez avec des données externes envoyées avec la requête. Par exemple, la requête peut être envoyée avec un ensemble d'ID utilisateur chargés dans le ‘users’ table temporaire, qui doit être filtrée.
-
-Si le côté droit de l'opérateur est un nom de table qui a le moteur Set (un ensemble de données préparé qui est toujours en RAM), l'ensemble de données ne sera pas créé à nouveau pour chaque requête.
-
-La sous-requête peut spécifier plusieurs colonnes pour filtrer les tuples.
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT (CounterID, UserID) IN (SELECT CounterID, UserID FROM ...) FROM ...
-```
-
-Les colonnes à gauche et à droite de l'opérateur doit avoir le même type.
-
-L'opérateur IN et la sous-requête peuvent se produire dans n'importe quelle partie de la requête, y compris dans les fonctions d'agrégation et les fonctions lambda.
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    EventDate,
-    avg(UserID IN
-    (
-        SELECT UserID
-        FROM test.hits
-        WHERE EventDate = toDate('2014-03-17')
-    )) AS ratio
-FROM test.hits
-GROUP BY EventDate
-ORDER BY EventDate ASC
-```
-
-``` text
-┌──EventDate─┬────ratio─┐
-│ 2014-03-17 │        1 │
-│ 2014-03-18 │ 0.807696 │
-│ 2014-03-19 │ 0.755406 │
-│ 2014-03-20 │ 0.723218 │
-│ 2014-03-21 │ 0.697021 │
-│ 2014-03-22 │ 0.647851 │
-│ 2014-03-23 │ 0.648416 │
-└────────────┴──────────┘
-```
-
-Pour chaque jour après le 17 mars, comptez le pourcentage de pages vues par les utilisateurs qui ont visité le site le 17 mars.
-Une sous-requête dans la clause est toujours exécuter une seule fois sur un seul serveur. Il n'y a pas de sous-requêtes dépendantes.
-
-## Le Traitement NULL {#null-processing-1}
-
-Pendant le traitement de la demande, l'opérateur n'assume que le résultat d'une opération avec [NULL](../syntax.md#null-literal) est toujours égale à `0` indépendamment de savoir si `NULL` est sur le côté droit ou gauche de l'opérateur. `NULL` les valeurs ne sont incluses dans aucun jeu de données, ne correspondent pas entre elles et ne peuvent pas être comparées.
-
-Voici un exemple avec le `t_null` table:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    3 │
-└───┴──────┘
-```
-
-L'exécution de la requête `SELECT x FROM t_null WHERE y IN (NULL,3)` vous donne le résultat suivant:
-
-``` text
-┌─x─┐
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-Vous pouvez voir que la ligne dans laquelle `y = NULL` est jeté hors de résultats de la requête. C'est parce que ClickHouse ne peut pas décider si `NULL` est inclus dans le `(NULL,3)` ensemble, les retours `0` comme le résultat de l'opération, et `SELECT` exclut cette ligne de la sortie finale.
-
-``` sql
-SELECT y IN (NULL, 3)
-FROM t_null
-```
-
-``` text
-┌─in(y, tuple(NULL, 3))─┐
-│                     0 │
-│                     1 │
-└───────────────────────┘
-```
-
-## Sous-Requêtes Distribuées {#select-distributed-subqueries}
-
-Il y a deux options pour IN-S avec des sous-requêtes (similaires aux jointures): normal `IN` / `JOIN` et `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOIN`. Ils diffèrent dans la façon dont ils sont exécutés pour le traitement des requêtes distribuées.
-
-!!! attention "Attention"
-    Rappelez-vous que les algorithmes décrits ci-dessous peuvent travailler différemment en fonction de la [paramètre](../../operations/settings/settings.md) `distributed_product_mode` paramètre.
-
-Lors de l'utilisation de l'IN régulier, la requête est envoyée à des serveurs distants, et chacun d'eux exécute les sous-requêtes dans le `IN` ou `JOIN` clause.
-
-Lors de l'utilisation de `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOINs`, d'abord toutes les sous-requêtes sont exécutées pour `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOINs`, et les résultats sont recueillis dans des tableaux temporaires. Ensuite, les tables temporaires sont envoyés à chaque serveur distant, où les requêtes sont exécutées à l'aide temporaire de données.
-
-Pour une requête non distribuée, utilisez `IN` / `JOIN`.
-
-Soyez prudent lorsque vous utilisez des sous-requêtes dans le `IN` / `JOIN` clauses pour le traitement des requêtes distribuées.
-
-Regardons quelques exemples. Supposons que chaque serveur du cluster a un **local_table**. Chaque serveur dispose également d'une **table distributed_table** table avec le **Distribué** type, qui regarde tous les serveurs du cluster.
-
-Pour une requête à l' **table distributed_table**, la requête sera envoyée à tous les serveurs distants et exécutée sur eux en utilisant le **local_table**.
-
-Par exemple, la requête
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table
-```
-
-sera envoyé à tous les serveurs distants
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table
-```
-
-et l'exécuter sur chacun d'eux en parallèle, jusqu'à ce qu'il atteigne le stade où les résultats intermédiaires peuvent être combinés. Ensuite, les résultats intermédiaires seront retournés au demandeur de serveur et de fusion, et le résultat final sera envoyé au client.
-
-Examinons maintenant une requête avec IN:
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
--   Calcul de l'intersection des audiences de deux sites.
-
-Cette requête sera envoyée à tous les serveurs distants
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-En d'autres termes, l'ensemble de données de la clause IN sera collecté sur chaque serveur indépendamment, uniquement à travers les données stockées localement sur chacun des serveurs.
-
-Cela fonctionnera correctement et de manière optimale si vous êtes prêt pour ce cas et que vous avez réparti les données entre les serveurs de cluster de telle sorte que les données d'un seul ID utilisateur résident entièrement sur un seul serveur. Dans ce cas, toutes les données nécessaires seront disponibles localement sur chaque serveur. Sinon, le résultat sera erroné. Nous nous référons à cette variation de la requête que “local IN”.
-
-Pour corriger le fonctionnement de la requête lorsque les données sont réparties aléatoirement sur les serveurs de cluster, vous pouvez spécifier **table distributed_table** à l'intérieur d'une sous-requête. La requête ressemblerait à ceci:
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-Cette requête sera envoyée à tous les serveurs distants
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-La sous-requête commencera à s'exécuter sur chaque serveur distant. Étant donné que la sous-requête utilise une table distribuée, la sous-requête qui se trouve sur chaque serveur distant sera renvoyée à chaque serveur distant comme
-
-``` sql
-SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34
-```
-
-Par exemple, si vous avez un cluster de 100 SERVEURS, l'exécution de la requête entière nécessitera 10 000 requêtes élémentaires, ce qui est généralement considéré comme inacceptable.
-
-Dans de tels cas, vous devez toujours utiliser GLOBAL IN au lieu de IN. Voyons comment cela fonctionne pour la requête
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
-```
-
-Le serveur demandeur exécutera la sous requête
-
-``` sql
-SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34
-```
-
-et le résultat sera mis dans une table temporaire en RAM. Ensuite, la demande sera envoyée à chaque serveur distant
-
-``` sql
-SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN _data1
-```
-
-et la table temporaire `_data1` sera envoyé à chaque serveur distant avec la requête (le nom de la table temporaire est défini par l'implémentation).
-
-Ceci est plus optimal que d'utiliser la normale dans. Cependant, gardez les points suivants à l'esprit:
-
-1.  Lors de la création d'une table temporaire, les données ne sont pas uniques. Pour réduire le volume de données transmises sur le réseau, spécifiez DISTINCT dans la sous-requête. (Vous n'avez pas besoin de le faire pour un IN normal.)
-2.  La table temporaire sera envoyé à tous les serveurs distants. La Transmission ne tient pas compte de la topologie du réseau. Par exemple, si 10 serveurs distants résident dans un centre de données très distant par rapport au serveur demandeur, les données seront envoyées 10 fois sur le canal au centre de données distant. Essayez d'éviter les grands ensembles de données lorsque vous utilisez GLOBAL IN.
-3.  Lors de la transmission de données à des serveurs distants, les restrictions sur la bande passante réseau ne sont pas configurables. Vous pourriez surcharger le réseau.
-4.  Essayez de distribuer les données entre les serveurs afin que vous n'ayez pas besoin D'utiliser GLOBAL IN sur une base régulière.
-5.  Si vous devez utiliser GLOBAL in souvent, planifiez l'emplacement du cluster ClickHouse de sorte qu'un seul groupe de répliques ne réside pas dans plus d'un centre de données avec un réseau rapide entre eux, de sorte qu'une requête puisse être traitée entièrement dans un seul centre de données.
-
-Il est également judicieux de spécifier une table locale dans le `GLOBAL IN` clause, dans le cas où cette table locale est uniquement disponible sur le serveur demandeur et que vous souhaitez utiliser les données de celui-ci sur des serveurs distants.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/operators/index.md b/docs/fr/sql-reference/operators/index.md
deleted file mode 100644
index 1635c7eece3..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/operators/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,277 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: "Op\xE9rateur"
----
-
-# Opérateur {#operators}
-
-ClickHouse transforme les opérateurs en leurs fonctions correspondantes à l'étape d'analyse des requêtes en fonction de leur priorité, de leur priorité et de leur associativité.
-
-## Des Opérateurs D'Accès {#access-operators}
-
-`a[N]` – Access to an element of an array. The `arrayElement(a, N)` fonction.
-
-`a.N` – Access to a tuple element. The `tupleElement(a, N)` fonction.
-
-## Opérateur De Négation Numérique {#numeric-negation-operator}
-
-`-a` – The `negate (a)` fonction.
-
-## Opérateurs de Multiplication et de Division {#multiplication-and-division-operators}
-
-`a * b` – The `multiply (a, b)` fonction.
-
-`a / b` – The `divide(a, b)` fonction.
-
-`a % b` – The `modulo(a, b)` fonction.
-
-## Opérateurs d'Addition et de soustraction {#addition-and-subtraction-operators}
-
-`a + b` – The `plus(a, b)` fonction.
-
-`a - b` – The `minus(a, b)` fonction.
-
-## Opérateurs De Comparaison {#comparison-operators}
-
-`a = b` – The `equals(a, b)` fonction.
-
-`a == b` – The `equals(a, b)` fonction.
-
-`a != b` – The `notEquals(a, b)` fonction.
-
-`a <> b` – The `notEquals(a, b)` fonction.
-
-`a <= b` – The `lessOrEquals(a, b)` fonction.
-
-`a >= b` – The `greaterOrEquals(a, b)` fonction.
-
-`a < b` – The `less(a, b)` fonction.
-
-`a > b` – The `greater(a, b)` fonction.
-
-`a LIKE s` – The `like(a, b)` fonction.
-
-`a NOT LIKE s` – The `notLike(a, b)` fonction.
-
-`a BETWEEN b AND c` – The same as `a >= b AND a <= c`.
-
-`a NOT BETWEEN b AND c` – The same as `a < b OR a > c`.
-
-## Opérateurs pour travailler avec des ensembles de données {#operators-for-working-with-data-sets}
-
-*Voir [Dans les opérateurs](in.md).*
-
-`a IN ...` – The `in(a, b)` fonction.
-
-`a NOT IN ...` – The `notIn(a, b)` fonction.
-
-`a GLOBAL IN ...` – The `globalIn(a, b)` fonction.
-
-`a GLOBAL NOT IN ...` – The `globalNotIn(a, b)` fonction.
-
-## Opérateurs pour travailler avec des Dates et des heures {#operators-datetime}
-
-### EXTRACT {#operator-extract}
-
-``` sql
-EXTRACT(part FROM date);
-```
-
-Extraire des parties d'une date donnée. Par exemple, vous pouvez récupérer un mois à partir d'une date donnée, ou d'une seconde à partir d'un moment.
-
-Le `part` paramètre spécifie la partie de la date à récupérer. Les valeurs suivantes sont disponibles:
-
--   `DAY` — The day of the month. Possible values: 1–31.
--   `MONTH` — The number of a month. Possible values: 1–12.
--   `YEAR` — The year.
--   `SECOND` — The second. Possible values: 0–59.
--   `MINUTE` — The minute. Possible values: 0–59.
--   `HOUR` — The hour. Possible values: 0–23.
-
-Le `part` le paramètre est insensible à la casse.
-
-Le `date` paramètre spécifie la date ou l'heure à traiter. Soit [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) ou [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) le type est pris en charge.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT EXTRACT(DAY FROM toDate('2017-06-15'));
-SELECT EXTRACT(MONTH FROM toDate('2017-06-15'));
-SELECT EXTRACT(YEAR FROM toDate('2017-06-15'));
-```
-
-Dans l'exemple suivant, nous créons un tableau et de les insérer dans une valeur avec le `DateTime` type.
-
-``` sql
-CREATE TABLE test.Orders
-(
-    OrderId UInt64,
-    OrderName String,
-    OrderDate DateTime
-)
-ENGINE = Log;
-```
-
-``` sql
-INSERT INTO test.Orders VALUES (1, 'Jarlsberg Cheese', toDateTime('2008-10-11 13:23:44'));
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    toYear(OrderDate) AS OrderYear,
-    toMonth(OrderDate) AS OrderMonth,
-    toDayOfMonth(OrderDate) AS OrderDay,
-    toHour(OrderDate) AS OrderHour,
-    toMinute(OrderDate) AS OrderMinute,
-    toSecond(OrderDate) AS OrderSecond
-FROM test.Orders;
-```
-
-``` text
-┌─OrderYear─┬─OrderMonth─┬─OrderDay─┬─OrderHour─┬─OrderMinute─┬─OrderSecond─┐
-│      2008 │         10 │       11 │        13 │          23 │          44 │
-└───────────┴────────────┴──────────┴───────────┴─────────────┴─────────────┘
-```
-
-Vous pouvez voir plus d'exemples de [test](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00619_extract.sql).
-
-### INTERVAL {#operator-interval}
-
-Crée un [Intervalle](../../sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md)- valeur de type qui doit être utilisée dans les opérations arithmétiques avec [Date](../../sql-reference/data-types/date.md) et [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)-type de valeurs.
-
-Types d'intervalles:
-- `SECOND`
-- `MINUTE`
-- `HOUR`
-- `DAY`
-- `WEEK`
-- `MONTH`
-- `QUARTER`
-- `YEAR`
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Les intervalles avec différents types ne peuvent pas être combinés. Vous ne pouvez pas utiliser des expressions comme `INTERVAL 4 DAY 1 HOUR`. Spécifiez des intervalles en unités inférieures ou égales à la plus petite unité de l'intervalle, par exemple, `INTERVAL 25 HOUR`. Vous pouvez utiliser les opérations consécutives, comme dans l'exemple ci-dessous.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR
-```
-
-``` text
-┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐
-│ 2019-10-23 11:16:28 │                                    2019-10-27 14:16:28 │
-└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Intervalle](../../sql-reference/data-types/special-data-types/interval.md) type de données
--   [toInterval](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#function-tointerval) type fonctions de conversion
-
-## Opérateur De Négation Logique {#logical-negation-operator}
-
-`NOT a` – The `not(a)` fonction.
-
-## Logique ET de l'Opérateur {#logical-and-operator}
-
-`a AND b` – The`and(a, b)` fonction.
-
-## Logique ou opérateur {#logical-or-operator}
-
-`a OR b` – The `or(a, b)` fonction.
-
-## Opérateur Conditionnel {#conditional-operator}
-
-`a ? b : c` – The `if(a, b, c)` fonction.
-
-Note:
-
-L'opérateur conditionnel calcule les valeurs de b et c, puis vérifie si la condition a est remplie, puis renvoie la valeur correspondante. Si `b` ou `C` est un [arrayJoin()](../../sql-reference/functions/array-join.md#functions_arrayjoin) fonction, chaque ligne sera répliquée indépendamment de la “a” condition.
-
-## Expression Conditionnelle {#operator_case}
-
-``` sql
-CASE [x]
-    WHEN a THEN b
-    [WHEN ... THEN ...]
-    [ELSE c]
-END
-```
-
-Si `x` est spécifié, alors `transform(x, [a, ...], [b, ...], c)` function is used. Otherwise – `multiIf(a, b, ..., c)`.
-
-Si il n'y a pas de `ELSE c` dans l'expression, la valeur par défaut est `NULL`.
-
-Le `transform` la fonction ne fonctionne pas avec `NULL`.
-
-## Opérateur De Concaténation {#concatenation-operator}
-
-`s1 || s2` – The `concat(s1, s2) function.`
-
-## Opérateur De Création Lambda {#lambda-creation-operator}
-
-`x -> expr` – The `lambda(x, expr) function.`
-
-Les opérateurs suivants n'ont pas de priorité puisqu'ils sont des parenthèses:
-
-## Opérateur De Création De Tableau {#array-creation-operator}
-
-`[x1, ...]` – The `array(x1, ...) function.`
-
-## Opérateur De Création De Tuple {#tuple-creation-operator}
-
-`(x1, x2, ...)` – The `tuple(x2, x2, ...) function.`
-
-## Associativité {#associativity}
-
-Tous les opérateurs binaires ont associativité gauche. Exemple, `1 + 2 + 3` est transformé à `plus(plus(1, 2), 3)`.
-Parfois, cela ne fonctionne pas de la façon que vous attendez. Exemple, `SELECT 4 > 2 > 3` résultat sera 0.
-
-Pour l'efficacité, le `and` et `or` les fonctions acceptent n'importe quel nombre d'arguments. Les chaînes de `AND` et `OR` les opérateurs se sont transformés en un seul appel de ces fonctions.
-
-## La vérification de `NULL` {#checking-for-null}
-
-Clickhouse soutient le `IS NULL` et `IS NOT NULL` opérateur.
-
-### IS NULL {#operator-is-null}
-
--   Pour [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md) type de valeurs, l' `IS NULL` opérateur retourne:
-    -   `1` si la valeur est `NULL`.
-    -   `0` autrement.
--   Pour les autres valeurs, la `IS NULL` l'opérateur renvoie toujours `0`.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT x+100 FROM t_null WHERE y IS NULL
-```
-
-``` text
-┌─plus(x, 100)─┐
-│          101 │
-└──────────────┘
-```
-
-### IS NOT NULL {#is-not-null}
-
--   Pour [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md) type de valeurs, l' `IS NOT NULL` opérateur retourne:
-    -   `0` si la valeur est `NULL`.
-    -   `1` autrement.
--   Pour les autres valeurs, la `IS NOT NULL` l'opérateur renvoie toujours `1`.
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT * FROM t_null WHERE y IS NOT NULL
-```
-
-``` text
-┌─x─┬─y─┐
-│ 2 │ 3 │
-└───┴───┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/operators/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/alter.md b/docs/fr/sql-reference/statements/alter.md
deleted file mode 100644
index 64fe21046a3..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/alter.md
+++ /dev/null
@@ -1,602 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 36
-toc_title: ALTER
----
-
-## ALTER {#query_language_queries_alter}
-
-Le `ALTER` la requête est prise en charge uniquement pour `*MergeTree` des tables, ainsi que `Merge`et`Distributed`. La requête a plusieurs variantes.
-
-### Manipulations De Colonne {#column-manipulations}
-
-Modification de la structure de la table.
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN ...
-```
-
-Dans la requête, spécifiez une liste d'une ou plusieurs actions séparées par des virgules.
-Chaque action est une opération sur une colonne.
-
-Les actions suivantes sont prises en charge:
-
--   [ADD COLUMN](#alter_add-column) — Adds a new column to the table.
--   [DROP COLUMN](#alter_drop-column) — Deletes the column.
--   [CLEAR COLUMN](#alter_clear-column) — Resets column values.
--   [COMMENT COLUMN](#alter_comment-column) — Adds a text comment to the column.
--   [MODIFY COLUMN](#alter_modify-column) — Changes column's type, default expression and TTL.
-
-Ces actions sont décrites en détail ci-dessous.
-
-#### ADD COLUMN {#alter_add-column}
-
-``` sql
-ADD COLUMN [IF NOT EXISTS] name [type] [default_expr] [codec] [AFTER name_after]
-```
-
-Ajoute une nouvelle colonne à la table spécifiée `name`, `type`, [`codec`](create.md#codecs) et `default_expr` (voir la section [Expressions par défaut](create.md#create-default-values)).
-
-Si l' `IF NOT EXISTS` la clause est incluse, la requête ne retournera pas d'erreur si la colonne existe déjà. Si vous spécifiez `AFTER name_after` (le nom d'une autre colonne), la colonne est ajoutée après celle spécifiée dans la liste des colonnes de la table. Sinon, la colonne est ajoutée à la fin de la table. Notez qu'il n'existe aucun moyen d'ajouter une colonne au début d'un tableau. Pour une chaîne d'actions, `name_after` peut être le nom d'une colonne est ajoutée dans l'une des actions précédentes.
-
-L'ajout d'une colonne modifie simplement la structure de la table, sans effectuer d'actions avec des données. Les données n'apparaissent pas sur le disque après la `ALTER`. Si les données sont manquantes pour une colonne lors de la lecture de la table, elles sont remplies avec des valeurs par défaut (en exécutant l'expression par défaut s'il y en a une, ou en utilisant des zéros ou des chaînes vides). La colonne apparaît sur le disque après la fusion des parties de données (voir [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)).
-
-Cette approche nous permet de compléter le `ALTER` requête instantanément, sans augmenter le volume de données anciennes.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits ADD COLUMN browser String AFTER user_id
-```
-
-#### DROP COLUMN {#alter_drop-column}
-
-``` sql
-DROP COLUMN [IF EXISTS] name
-```
-
-Supprime la colonne avec le nom `name`. Si l' `IF EXISTS` la clause est spécifiée, la requête ne retournera pas d'erreur si la colonne n'existe pas.
-
-Supprime les données du système de fichiers. Comme cela supprime des fichiers entiers, la requête est terminée presque instantanément.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits DROP COLUMN browser
-```
-
-#### CLEAR COLUMN {#alter_clear-column}
-
-``` sql
-CLEAR COLUMN [IF EXISTS] name IN PARTITION partition_name
-```
-
-Réinitialise toutes les données dans une colonne pour une partition spécifiée. En savoir plus sur la définition du nom de la partition dans la section [Comment spécifier l'expression de partition](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Si l' `IF EXISTS` la clause est spécifiée, la requête ne retournera pas d'erreur si la colonne n'existe pas.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits CLEAR COLUMN browser IN PARTITION tuple()
-```
-
-#### COMMENT COLUMN {#alter_comment-column}
-
-``` sql
-COMMENT COLUMN [IF EXISTS] name 'comment'
-```
-
-Ajoute un commentaire à la colonne. Si l' `IF EXISTS` la clause est spécifiée, la requête ne retournera pas d'erreur si la colonne n'existe pas.
-
-Chaque colonne peut avoir un commentaire. Si un commentaire existe déjà pour la colonne, un nouveau commentaire remplace le précédent commentaire.
-
-Les commentaires sont stockés dans le `comment_expression` colonne renvoyée par le [DESCRIBE TABLE](misc.md#misc-describe-table) requête.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits COMMENT COLUMN browser 'The table shows the browser used for accessing the site.'
-```
-
-#### MODIFY COLUMN {#alter_modify-column}
-
-``` sql
-MODIFY COLUMN [IF EXISTS] name [type] [default_expr] [TTL]
-```
-
-Cette requête modifie le `name` les propriétés de la colonne:
-
--   Type
-
--   Expression par défaut
-
--   TTL
-
-        For examples of columns TTL modifying, see [Column TTL](../engines/table_engines/mergetree_family/mergetree.md#mergetree-column-ttl).
-
-Si l' `IF EXISTS` la clause est spécifiée, la requête ne retournera pas d'erreur si la colonne n'existe pas.
-
-Lors de la modification du type, les valeurs sont converties comme si [toType](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md) les fonctions ont été appliquées. Si seule l'expression par défaut est modifiée, la requête ne fait rien de complexe et est terminée presque instantanément.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits MODIFY COLUMN browser Array(String)
-```
-
-Changing the column type is the only complex action – it changes the contents of files with data. For large tables, this may take a long time.
-
-Il y a plusieurs étapes de traitement:
-
--   Préparation de (nouveaux) fichiers temporaires avec des données modifiées.
--   Renommer les anciens fichiers.
--   Renommer les (nouveaux) fichiers temporaires en anciens noms.
--   Suppression des anciens fichiers.
-
-Seule la première étape prend du temps. Si il y a un échec à ce stade, les données ne sont pas modifiées.
-En cas d'échec au cours d'une des étapes successives, les données peuvent être restaurées manuellement. L'exception est si les anciens fichiers ont été supprimés du système de fichiers mais que les données des nouveaux fichiers n'ont pas été écrites sur le disque et ont été perdues.
-
-Le `ALTER` la requête de modification des colonnes est répliquée. Les instructions sont enregistrées dans ZooKeeper, puis chaque réplique les applique. Tout `ALTER` les requêtes sont exécutées dans le même ordre. La requête attend que les actions appropriées soient terminées sur les autres répliques. Cependant, une requête pour modifier des colonnes dans une table répliquée peut être interrompue, et toutes les actions seront effectuées de manière asynchrone.
-
-#### Modifier les limites de la requête {#alter-query-limitations}
-
-Le `ALTER` query vous permet de créer et de supprimer des éléments distincts (colonnes) dans des structures de données imbriquées, mais pas des structures de données imbriquées entières. Pour ajouter une structure de données imbriquée, vous pouvez ajouter des colonnes avec un nom comme `name.nested_name` et le type `Array(T)`. Une structure de données imbriquée est équivalente à plusieurs colonnes de tableau avec un nom qui a le même préfixe avant le point.
-
-Il n'y a pas de support pour supprimer des colonnes dans la clé primaire ou la clé d'échantillonnage (colonnes qui sont utilisées dans le `ENGINE` expression). La modification du type des colonnes incluses dans la clé primaire n'est possible que si cette modification n'entraîne pas la modification des données (par exemple, vous êtes autorisé à ajouter des valeurs à une énumération ou à modifier un type de `DateTime` de `UInt32`).
-
-Si l' `ALTER` la requête n'est pas suffisante pour apporter les modifications de table dont vous avez besoin, vous pouvez créer une nouvelle table, y copier les données en utilisant le [INSERT SELECT](insert-into.md#insert_query_insert-select) requête, puis changer les tables en utilisant le [RENAME](misc.md#misc_operations-rename) requête et supprimer l'ancienne table. Vous pouvez utiliser l' [clickhouse-copieur](../../operations/utilities/clickhouse-copier.md) comme une alternative à la `INSERT SELECT` requête.
-
-Le `ALTER` query bloque toutes les lectures et écritures pour la table. En d'autres termes, si une longue `SELECT` est en cours d'exécution au moment de la `ALTER` requête, la `ALTER` la requête va attendre qu'elle se termine. Dans le même temps, toutes les nouvelles requêtes à la même table attendre que ce `ALTER` est en cours d'exécution.
-
-Pour les tables qui ne stockent pas les données elles-mêmes (telles que `Merge` et `Distributed`), `ALTER` change simplement la structure de la table, et ne change pas la structure des tables subordonnées. Par exemple, lors de L'exécution de ALTER pour un `Distributed` table, vous devrez également exécuter `ALTER` pour les tables sur tous les serveurs distants.
-
-### Manipulations avec des Expressions clés {#manipulations-with-key-expressions}
-
-La commande suivante est prise en charge:
-
-``` sql
-MODIFY ORDER BY new_expression
-```
-
-Cela ne fonctionne que pour les tables du [`MergeTree`](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) de la famille (y compris les
-[répliqué](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) table). La commande change l'
-[clé de tri](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) de la table
-de `new_expression` (une expression ou un tuple d'expressions). Clé primaire reste le même.
-
-La commande est légère en ce sens qu'elle ne modifie que les métadonnées. Pour conserver la propriété cette partie de données
-les lignes sont ordonnées par l'expression de clé de tri vous ne pouvez pas ajouter d'expressions contenant des colonnes existantes
-à la clé de tri (seules les colonnes ajoutées par `ADD COLUMN` commande dans le même `ALTER` requête).
-
-### Manipulations avec des Indices de saut de données {#manipulations-with-data-skipping-indices}
-
-Cela ne fonctionne que pour les tables du [`*MergeTree`](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) de la famille (y compris les
-[répliqué](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) table). Les opérations suivantes
-sont disponibles:
-
--   `ALTER TABLE [db].name ADD INDEX name expression TYPE type GRANULARITY value AFTER name [AFTER name2]` - Ajoute la description de l'index aux métadonnées des tables.
-
--   `ALTER TABLE [db].name DROP INDEX name` - Supprime la description de l'index des métadonnées des tables et supprime les fichiers d'index du disque.
-
-Ces commandes sont légères dans le sens où elles ne modifient que les métadonnées ou suppriment des fichiers.
-En outre, ils sont répliqués (synchronisation des métadonnées des indices via ZooKeeper).
-
-### Manipulations avec contraintes {#manipulations-with-constraints}
-
-En voir plus sur [contraintes](create.md#constraints)
-
-Les contraintes peuvent être ajoutées ou supprimées à l'aide de la syntaxe suivante:
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db].name ADD CONSTRAINT constraint_name CHECK expression;
-ALTER TABLE [db].name DROP CONSTRAINT constraint_name;
-```
-
-Les requêtes ajouteront ou supprimeront des métadonnées sur les contraintes de la table afin qu'elles soient traitées immédiatement.
-
-Contrainte de vérifier *ne sera pas exécuté* sur les données existantes si elle a été ajoutée.
-
-Toutes les modifications sur les tables répliquées sont diffusées sur ZooKeeper et seront donc appliquées sur d'autres répliques.
-
-### Manipulations avec des Partitions et des pièces {#alter_manipulations-with-partitions}
-
-Les opérations suivantes avec [partition](../../engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md) sont disponibles:
-
--   [DETACH PARTITION](#alter_detach-partition) – Moves a partition to the `detached` répertoire et de l'oublier.
--   [DROP PARTITION](#alter_drop-partition) – Deletes a partition.
--   [ATTACH PART\|PARTITION](#alter_attach-partition) – Adds a part or partition from the `detached` répertoire à la table.
--   [ATTACH PARTITION FROM](#alter_attach-partition-from) – Copies the data partition from one table to another and adds.
--   [REPLACE PARTITION](#alter_replace-partition) - Copie la partition de données d'une table à l'autre et la remplace.
--   [MOVE PARTITION TO TABLE](#alter_move_to_table-partition)(#alter_move_to_table-partition) - déplace la partition de données d'une table à l'autre.
--   [CLEAR COLUMN IN PARTITION](#alter_clear-column-partition) - Rétablit la valeur d'une colonne spécifiée dans une partition.
--   [CLEAR INDEX IN PARTITION](#alter_clear-index-partition) - Réinitialise l'index secondaire spécifié dans une partition.
--   [FREEZE PARTITION](#alter_freeze-partition) – Creates a backup of a partition.
--   [FETCH PARTITION](#alter_fetch-partition) – Downloads a partition from another server.
--   [MOVE PARTITION\|PART](#alter_move-partition) – Move partition/data part to another disk or volume.
-
-<!-- -->
-
-#### DETACH PARTITION {#alter_detach-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name DETACH PARTITION partition_expr
-```
-
-Déplace toutes les données de la partition spécifiée vers `detached` répertoire. Le serveur oublie la partition de données détachée comme si elle n'existait pas. Le serveur ne connaîtra pas ces données tant que vous n'aurez pas [ATTACH](#alter_attach-partition) requête.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits DETACH PARTITION 201901
-```
-
-Lisez à propos de la définition de l'expression de partition dans une section [Comment spécifier l'expression de partition](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Une fois la requête exécutée, vous pouvez faire ce que vous voulez avec les données du `detached` directory — delete it from the file system, or just leave it.
-
-This query is replicated – it moves the data to the `detached` répertoire sur toutes les répliques. Notez que vous ne pouvez exécuter cette requête que sur un réplica leader. Pour savoir si une réplique est un leader, effectuez le `SELECT` requête à l' [système.réplique](../../operations/system-tables.md#system_tables-replicas) table. Alternativement, il est plus facile de faire une `DETACH` requête sur toutes les répliques - toutes les répliques lancent une exception, à l'exception de la réplique leader.
-
-#### DROP PARTITION {#alter_drop-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name DROP PARTITION partition_expr
-```
-
-Supprime la partition spécifiée de la table. Cette requête marque la partition comme inactive et supprime complètement les données, environ en 10 minutes.
-
-Lisez à propos de la définition de l'expression de partition dans une section [Comment spécifier l'expression de partition](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-The query is replicated – it deletes data on all replicas.
-
-#### DROP DETACHED PARTITION\|PART {#alter_drop-detached}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name DROP DETACHED PARTITION|PART partition_expr
-```
-
-Supprime la partie spécifiée ou toutes les parties de la partition spécifiée de `detached`.
-En savoir plus sur la définition de l'expression de partition dans une section [Comment spécifier l'expression de partition](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-#### ATTACH PARTITION\|PART {#alter_attach-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name ATTACH PARTITION|PART partition_expr
-```
-
-Ajoute des données à la table à partir du `detached` répertoire. Il est possible d'ajouter des données dans une partition entière ou pour une partie distincte. Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits ATTACH PARTITION 201901;
-ALTER TABLE visits ATTACH PART 201901_2_2_0;
-```
-
-En savoir plus sur la définition de l'expression de partition dans une section [Comment spécifier l'expression de partition](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Cette requête est répliquée. L'initiateur de réplica vérifie s'il y a des données dans le `detached` répertoire. Si des données existent, la requête vérifie son intégrité. Si tout est correct, la requête ajoute les données à la table. Tous les autres réplicas téléchargent les données de l'initiateur de réplica.
-
-Ainsi, vous pouvez mettre des données à la `detached` répertoire sur une réplique, et utilisez le `ALTER ... ATTACH` requête pour l'ajouter à la table sur tous les réplicas.
-
-#### ATTACH PARTITION FROM {#alter_attach-partition-from}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table2 ATTACH PARTITION partition_expr FROM table1
-```
-
-Cette requête copie la partition de données du `table1` de `table2` ajoute des données de gratuit dans la `table2`. Notez que les données ne seront pas supprimées de `table1`.
-
-Pour que la requête s'exécute correctement, les conditions suivantes doivent être remplies:
-
--   Les deux tables doivent avoir la même structure.
--   Les deux tables doivent avoir la même clé de partition.
-
-#### REPLACE PARTITION {#alter_replace-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table2 REPLACE PARTITION partition_expr FROM table1
-```
-
-Cette requête copie la partition de données du `table1` de `table2` et remplace la partition existante dans le `table2`. Notez que les données ne seront pas supprimées de `table1`.
-
-Pour que la requête s'exécute correctement, les conditions suivantes doivent être remplies:
-
--   Les deux tables doivent avoir la même structure.
--   Les deux tables doivent avoir la même clé de partition.
-
-#### MOVE PARTITION TO TABLE {#alter_move_to_table-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_source MOVE PARTITION partition_expr TO TABLE table_dest
-```
-
-Cette requête déplace la partition de données du `table_source` de `table_dest` avec la suppression des données de `table_source`.
-
-Pour que la requête s'exécute correctement, les conditions suivantes doivent être remplies:
-
--   Les deux tables doivent avoir la même structure.
--   Les deux tables doivent avoir la même clé de partition.
--   Les deux tables doivent appartenir à la même famille de moteurs. (répliqué ou non répliqué)
--   Les deux tables doivent avoir la même stratégie de stockage.
-
-#### CLEAR COLUMN IN PARTITION {#alter_clear-column-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name CLEAR COLUMN column_name IN PARTITION partition_expr
-```
-
-Réinitialise toutes les valeurs de la colonne spécifiée dans une partition. Si l' `DEFAULT` la clause a été déterminée lors de la création d'une table, cette requête définit la valeur de la colonne à une valeur par défaut spécifiée.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE visits CLEAR COLUMN hour in PARTITION 201902
-```
-
-#### FREEZE PARTITION {#alter_freeze-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name FREEZE [PARTITION partition_expr]
-```
-
-Cette requête crée une sauvegarde locale d'une partition spécifiée. Si l' `PARTITION` la clause est omise, la requête crée la sauvegarde de toutes les partitions à la fois.
-
-!!! note "Note"
-    L'ensemble du processus de sauvegarde est effectuée sans arrêter le serveur.
-
-Notez que pour les tables de style ancien, vous pouvez spécifier le préfixe du nom de la partition (par exemple, ‘2019’)- ensuite, la requête crée la sauvegarde pour toutes les partitions correspondantes. Lisez à propos de la définition de l'expression de partition dans une section [Comment spécifier l'expression de partition](#alter-how-to-specify-part-expr).
-
-Au moment de l'exécution, pour un instantané de données, la requête crée des liens rigides vers des données de table. Les liens sont placés dans le répertoire `/var/lib/clickhouse/shadow/N/...`, où:
-
--   `/var/lib/clickhouse/` est le répertoire de travail clickhouse spécifié dans la configuration.
--   `N` est le numéro incrémental de la sauvegarde.
-
-!!! note "Note"
-    Si vous utilisez [un ensemble de disques pour le stockage des données dans une table](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes), le `shadow/N` le répertoire apparaît sur chaque disque, stockant les parties de données correspondant `PARTITION` expression.
-
-La même structure de répertoires est créée à l'intérieur de la sauvegarde qu'à l'intérieur `/var/lib/clickhouse/`. La requête effectue ‘chmod’ pour tous les fichiers, interdisant d'écrire en eux.
-
-Après avoir créé la sauvegarde, vous pouvez copier les données depuis `/var/lib/clickhouse/shadow/` sur le serveur distant, puis supprimez-le du serveur local. Notez que l' `ALTER t FREEZE PARTITION` la requête n'est pas répliqué. Il crée une sauvegarde locale uniquement sur le serveur local.
-
-La requête crée une sauvegarde presque instantanément (mais elle attend d'abord que les requêtes en cours à la table correspondante se terminent).
-
-`ALTER TABLE t FREEZE PARTITION` copie uniquement les données, pas les métadonnées de la table. Faire une sauvegarde des métadonnées de la table, copiez le fichier `/var/lib/clickhouse/metadata/database/table.sql`
-
-Pour restaurer des données à partir d'une sauvegarde, procédez comme suit:
-
-1.  Créer la table si elle n'existe pas. Pour afficher la requête, utilisez la .fichier sql (remplacer `ATTACH` avec `CREATE`).
-2.  Copier les données de la `data/database/table/` répertoire à l'intérieur de la sauvegarde `/var/lib/clickhouse/data/database/table/detached/` répertoire.
-3.  Exécuter `ALTER TABLE t ATTACH PARTITION` les requêtes pour ajouter les données à une table.
-
-La restauration à partir d'une sauvegarde ne nécessite pas l'arrêt du serveur.
-
-Pour plus d'informations sur les sauvegardes et la restauration [La Sauvegarde Des Données](../../operations/backup.md) section.
-
-#### CLEAR INDEX IN PARTITION {#alter_clear-index-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name CLEAR INDEX index_name IN PARTITION partition_expr
-```
-
-La requête fonctionne de manière similaire à `CLEAR COLUMN` mais il remet un index au lieu d'une colonne de données.
-
-#### FETCH PARTITION {#alter_fetch-partition}
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name FETCH PARTITION partition_expr FROM 'path-in-zookeeper'
-```
-
-Télécharge une partition depuis un autre serveur. Cette requête ne fonctionne que pour les tables répliquées.
-
-La requête effectue les opérations suivantes:
-
-1.  Télécharge la partition à partir du fragment spécifié. Dans ‘path-in-zookeeper’ vous devez spécifier un chemin vers le fragment dans ZooKeeper.
-2.  Ensuite, la requête met les données téléchargées dans le `detached` répertoire de la `table_name` table. L'utilisation de la [ATTACH PARTITION\|PART](#alter_attach-partition) requête pour ajouter les données à la table.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE users FETCH PARTITION 201902 FROM '/clickhouse/tables/01-01/visits';
-ALTER TABLE users ATTACH PARTITION 201902;
-```
-
-Notez que:
-
--   Le `ALTER ... FETCH PARTITION` la requête n'est pas répliqué. Il place la partition à la `detached` répertoire sur le serveur local.
--   Le `ALTER TABLE ... ATTACH` la requête est répliquée. Il ajoute les données à toutes les répliques. Les données sont ajoutées à l'une des répliques `detached` répertoire, et aux autres-des répliques voisines.
-
-Avant le téléchargement, le système vérifie si la partition existe et si la structure de la table correspond. La réplique la plus appropriée est sélectionnée automatiquement parmi les répliques saines.
-
-Bien que la requête soit appelée `ALTER TABLE`, il ne modifie pas la structure de la table et ne modifie pas immédiatement les données disponibles dans la table.
-
-#### MOVE PARTITION\|PART {#alter_move-partition}
-
-Déplace des partitions ou des parties de données vers un autre volume ou disque pour `MergeTree`-tables de moteur. Voir [Utilisation de plusieurs périphériques de bloc pour le stockage de données](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
-
-``` sql
-ALTER TABLE table_name MOVE PARTITION|PART partition_expr TO DISK|VOLUME 'disk_name'
-```
-
-Le `ALTER TABLE t MOVE` requête:
-
--   Non répliqué, car différentes répliques peuvent avoir des stratégies de stockage différentes.
--   Renvoie une erreur si le disque ou le volume n'est pas configuré. Query renvoie également une erreur si les conditions de déplacement des données, spécifiées dans la stratégie de stockage, ne peuvent pas être appliquées.
--   Peut renvoyer une erreur dans le cas, lorsque les données à déplacer sont déjà déplacées par un processus en arrière-plan, simultané `ALTER TABLE t MOVE` requête ou à la suite de la fusion de données d'arrière-plan. Un utilisateur ne doit effectuer aucune action supplémentaire dans ce cas.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-ALTER TABLE hits MOVE PART '20190301_14343_16206_438' TO VOLUME 'slow'
-ALTER TABLE hits MOVE PARTITION '2019-09-01' TO DISK 'fast_ssd'
-```
-
-#### Comment définir L'Expression de la Partition {#alter-how-to-specify-part-expr}
-
-Vous pouvez spécifier l'expression de partition dans `ALTER ... PARTITION` requêtes de différentes manières:
-
--   Comme une valeur de l' `partition` la colonne de la `system.parts` table. Exemple, `ALTER TABLE visits DETACH PARTITION 201901`.
--   Comme expression de la colonne de la table. Les constantes et les expressions constantes sont prises en charge. Exemple, `ALTER TABLE visits DETACH PARTITION toYYYYMM(toDate('2019-01-25'))`.
--   À l'aide de l'ID de partition. Partition ID est un identifiant de chaîne de la partition (lisible par l'homme, si possible) qui est utilisé comme noms de partitions dans le système de fichiers et dans ZooKeeper. L'ID de partition doit être spécifié dans `PARTITION ID` clause, entre guillemets simples. Exemple, `ALTER TABLE visits DETACH PARTITION ID '201901'`.
--   Dans le [ALTER ATTACH PART](#alter_attach-partition) et [DROP DETACHED PART](#alter_drop-detached) requête, pour spécifier le nom d'une partie, utilisez le littéral de chaîne avec une valeur de `name` la colonne de la [système.detached_parts](../../operations/system-tables.md#system_tables-detached_parts) table. Exemple, `ALTER TABLE visits ATTACH PART '201901_1_1_0'`.
-
-L'utilisation de guillemets lors de la spécification de la partition dépend du type d'expression de partition. Par exemple, pour la `String` type, vous devez spécifier son nom entre guillemets (`'`). Pour l' `Date` et `Int*` types aucune citation n'est nécessaire.
-
-Pour les tables de style ancien, vous pouvez spécifier la partition sous forme de nombre `201901` ou une chaîne de caractères `'201901'`. La syntaxe des tables new-style est plus stricte avec les types (similaire à l'analyseur pour le format D'entrée des valeurs).
-
-Toutes les règles ci-dessus sont aussi valables pour la [OPTIMIZE](misc.md#misc_operations-optimize) requête. Si vous devez spécifier la seule partition lors de l'optimisation d'une table non partitionnée, définissez l'expression `PARTITION tuple()`. Exemple:
-
-``` sql
-OPTIMIZE TABLE table_not_partitioned PARTITION tuple() FINAL;
-```
-
-Les exemples de `ALTER ... PARTITION` les requêtes sont démontrées dans les tests [`00502_custom_partitioning_local`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00502_custom_partitioning_local.sql) et [`00502_custom_partitioning_replicated_zookeeper`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00502_custom_partitioning_replicated_zookeeper.sql).
-
-### Manipulations avec Table TTL {#manipulations-with-table-ttl}
-
-Vous pouvez modifier [tableau TTL](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#mergetree-table-ttl) avec une demande du formulaire suivant:
-
-``` sql
-ALTER TABLE table-name MODIFY TTL ttl-expression
-```
-
-### Synchronicité des requêtes ALTER {#synchronicity-of-alter-queries}
-
-Pour les tables non réplicables, tous `ALTER` les requêtes sont exécutées simultanément. Pour les tables réplicables, la requête ajoute simplement des instructions pour les actions appropriées à `ZooKeeper` et les actions elles-mêmes sont effectuées dès que possible. Cependant, la requête peut attendre que ces actions soient terminées sur tous les réplicas.
-
-Pour `ALTER ... ATTACH|DETACH|DROP` les requêtes, vous pouvez utiliser le `replication_alter_partitions_sync` configuration pour configurer l'attente.
-Valeurs possibles: `0` – do not wait; `1` – only wait for own execution (default); `2` – wait for all.
-
-### Mutation {#alter-mutations}
-
-Les Mutations sont une variante ALTER query qui permet de modifier ou de supprimer des lignes dans une table. Contrairement à la norme `UPDATE` et `DELETE` les requêtes qui sont destinées aux changements de données de point, les mutations sont destinées aux opérations lourdes qui modifient beaucoup de lignes dans une table. Pris en charge pour le `MergeTree` famille de moteurs de table, y compris les moteurs avec support de réplication.
-
-Les tables existantes sont prêtes pour les mutations telles quelles (aucune conversion nécessaire), mais après l'application de la première mutation à une table, son format de métadonnées devient incompatible avec les versions précédentes du serveur et il devient impossible de revenir à une version précédente.
-
-Commandes actuellement disponibles:
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE filter_expr
-```
-
-Le `filter_expr` doit être de type `UInt8`. La requête supprime les lignes de la table pour lesquelles cette expression prend une valeur différente de zéro.
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db.]table UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr
-```
-
-Le `filter_expr` doit être de type `UInt8`. Cette requête met à jour les valeurs des colonnes spécifiées en les valeurs des expressions correspondantes dans les lignes pour lesquelles `filter_expr` prend une valeur non nulle. Les valeurs sont converties en type de colonne à l'aide `CAST` opérateur. La mise à jour des colonnes utilisées dans le calcul de la clé primaire ou de la clé de partition n'est pas prise en charge.
-
-``` sql
-ALTER TABLE [db.]table MATERIALIZE INDEX name IN PARTITION partition_name
-```
-
-La requête reconstruit l'index secondaire `name` dans la partition `partition_name`.
-
-Une requête peut contenir plusieurs commandes séparées par des virgules.
-
-Pour les tables \* MergeTree, les mutations s'exécutent en réécrivant des parties de données entières. Il n'y a pas d'atomicité-les pièces sont substituées aux pièces mutées dès qu'elles sont prêtes et un `SELECT` la requête qui a commencé à s'exécuter pendant une mutation verra les données des parties qui ont déjà été mutées ainsi que les données des parties qui n'ont pas encore été mutées.
-
-Les Mutations sont totalement ordonnées par leur ordre de création et sont appliquées à chaque partie dans cet ordre. Les Mutations sont également partiellement ordonnées avec des insertions - les données insérées dans la table avant la soumission de la mutation seront mutées et les données insérées après ne seront pas mutées. Notez que les mutations ne bloquent en aucune façon les INSERTs.
-
-Une requête de mutation retourne immédiatement après l'ajout de l'entrée de mutation (dans le cas de tables répliquées à ZooKeeper, pour les tables non compliquées - au système de fichiers). La mutation elle-même s'exécute de manière asynchrone en utilisant les paramètres du profil système. Pour suivre l'avancement des mutations vous pouvez utiliser la [`system.mutations`](../../operations/system-tables.md#system_tables-mutations) table. Une mutation qui a été soumise avec succès continuera à s'exécuter même si les serveurs ClickHouse sont redémarrés. Il n'y a aucun moyen de faire reculer la mutation une fois qu'elle est soumise, mais si la mutation est bloquée pour une raison quelconque, elle peut être annulée avec le [`KILL MUTATION`](misc.md#kill-mutation) requête.
-
-Les entrées pour les mutations finies ne sont pas supprimées immédiatement (le nombre d'entrées conservées est déterminé par `finished_mutations_to_keep` le moteur de stockage de paramètre). Les anciennes entrées de mutation sont supprimées.
-
-## ALTER USER {#alter-user-statement}
-
-Changements clickhouse comptes d'utilisateurs.
-
-### Syntaxe {#alter-user-syntax}
-
-``` sql
-ALTER USER [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [IDENTIFIED [WITH {PLAINTEXT_PASSWORD|SHA256_PASSWORD|DOUBLE_SHA1_PASSWORD}] BY {'password'|'hash'}]
-    [[ADD|DROP] HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
-    [DEFAULT ROLE role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...] ]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-### Description {#alter-user-dscr}
-
-Utiliser `ALTER USER` vous devez avoir le [ALTER USER](grant.md#grant-access-management) privilège.
-
-### Exemple {#alter-user-examples}
-
-Définir les rôles accordés par défaut:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE role1, role2
-```
-
-Si les rôles ne sont pas précédemment accordés à un utilisateur, ClickHouse lève une exception.
-
-Définissez tous les rôles accordés à défaut:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE ALL
-```
-
-Si un rôle seront accordés à un utilisateur dans l'avenir, il deviendra automatiquement par défaut.
-
-Définissez tous les rôles accordés sur default excepting `role1` et `role2`:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE ALL EXCEPT role1, role2
-```
-
-## ALTER ROLE {#alter-role-statement}
-
-Les changements de rôles.
-
-### Syntaxe {#alter-role-syntax}
-
-``` sql
-ALTER ROLE [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-## ALTER ROW POLICY {#alter-row-policy-statement}
-
-Modifie la stratégie de ligne.
-
-### Syntaxe {#alter-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-ALTER [ROW] POLICY [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name] ON [database.]table
-    [RENAME TO new_name]
-    [AS {PERMISSIVE | RESTRICTIVE}]
-    [FOR SELECT]
-    [USING {condition | NONE}][,...]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-## ALTER QUOTA {#alter-quota-statement}
-
-Les changements de quotas.
-
-### Syntaxe {#alter-quota-syntax}
-
-``` sql
-ALTER QUOTA [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [KEYED BY {'none' | 'user name' | 'ip address' | 'client key' | 'client key or user name' | 'client key or ip address'}]
-    [FOR [RANDOMIZED] INTERVAL number {SECOND | MINUTE | HOUR | DAY | WEEK | MONTH | QUARTER | YEAR}
-        {MAX { {QUERIES | ERRORS | RESULT ROWS | RESULT BYTES | READ ROWS | READ BYTES | EXECUTION TIME} = number } [,...] |
-        NO LIMITS | TRACKING ONLY} [,...]]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-## ALTER SETTINGS PROFILE {#alter-settings-profile-statement}
-
-Les changements de quotas.
-
-### Syntaxe {#alter-settings-profile-syntax}
-
-``` sql
-ALTER SETTINGS PROFILE [IF EXISTS] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [RENAME TO new_name]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | INHERIT 'profile_name'] [,...]
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/alter/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/create.md b/docs/fr/sql-reference/statements/create.md
deleted file mode 100644
index e7c8040ee6e..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/create.md
+++ /dev/null
@@ -1,502 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
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-toc_priority: 35
-toc_title: CREATE
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-
-# Créer des requêtes {#create-queries}
-
-## CREATE DATABASE {#query-language-create-database}
-
-Crée la base de données.
-
-``` sql
-CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] [ENGINE = engine(...)]
-```
-
-### Clause {#clauses}
-
--   `IF NOT EXISTS`
-    Si l' `db_name` la base de données existe déjà, alors ClickHouse ne crée pas de nouvelle base de données et:
-
-    -   Ne lance pas d'exception si la clause est spécifiée.
-    -   Lève une exception si la clause n'est pas spécifiée.
-
--   `ON CLUSTER`
-    Clickhouse crée le `db_name` base de données sur tous les serveurs d'un cluster spécifié.
-
--   `ENGINE`
-
-    -   [MySQL](../../engines/database-engines/mysql.md)
-        Vous permet de récupérer des données à partir du serveur MySQL distant.
-        Par défaut, ClickHouse utilise son propre [moteur de base de données](../../engines/database-engines/index.md).
-
-## CREATE TABLE {#create-table-query}
-
-Le `CREATE TABLE` la requête peut avoir plusieurs formes.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [compression_codec] [TTL expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [compression_codec] [TTL expr2],
-    ...
-) ENGINE = engine
-```
-
-Crée une table nommée ‘name’ dans le ‘db’ base de données ou la base de données actuelle si ‘db’ n'est pas définie, avec la structure spécifiée entre parenthèses et l' ‘engine’ moteur.
-La structure de la table est une liste de descriptions de colonnes. Si les index sont pris en charge par le moteur, ils sont indiqués comme paramètres pour le moteur de table.
-
-Une description de colonne est `name type` dans le cas le plus simple. Exemple: `RegionID UInt32`.
-Des Expressions peuvent également être définies pour les valeurs par défaut (voir ci-dessous).
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-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name AS [db2.]name2 [ENGINE = engine]
-```
-
-Crée une table avec la même structure qu'une autre table. Vous pouvez spécifier un moteur différent pour la table. Si le moteur n'est pas spécifié, le même moteur sera utilisé que pour la `db2.name2` table.
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name AS table_function()
-```
-
-Crée une table avec la structure et les données renvoyées par [fonction de table](../table-functions/index.md#table-functions).
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = engine AS SELECT ...
-```
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-Crée une table avec une structure comme le résultat de l' `SELECT` une requête avec les ‘engine’ moteur, et le remplit avec des données de SELECT.
-
-Dans tous les cas, si `IF NOT EXISTS` est spécifié, la requête ne renvoie pas une erreur si la table existe déjà. Dans ce cas, la requête ne font rien.
-
-Il peut y avoir d'autres clauses après le `ENGINE` la clause dans la requête. Voir la documentation détaillée sur la façon de créer des tables dans les descriptions de [moteurs de table](../../engines/table-engines/index.md#table_engines).
-
-### Les Valeurs Par Défaut {#create-default-values}
-
-La description de colonne peut spécifier une expression pour une valeur par défaut, de l'une des manières suivantes:`DEFAULT expr`, `MATERIALIZED expr`, `ALIAS expr`.
-Exemple: `URLDomain String DEFAULT domain(URL)`.
-
-Si une expression pour la valeur par défaut n'est pas définie, les valeurs par défaut seront définies sur zéros pour les nombres, chaînes vides pour les chaînes, tableaux vides pour les tableaux et `1970-01-01` pour les dates ou zero unix timestamp pour les dates avec le temps. Les valeurs NULL ne sont pas prises en charge.
-
-Si l'expression par défaut est définie, le type de colonne est facultatif. S'il n'y a pas de type explicitement défini, le type d'expression par défaut est utilisé. Exemple: `EventDate DEFAULT toDate(EventTime)` – the ‘Date’ type sera utilisé pour la ‘EventDate’ colonne.
-
-Si le type de données et l'expression par défaut sont définis explicitement, cette expression sera convertie au type spécifié à l'aide des fonctions de conversion de type. Exemple: `Hits UInt32 DEFAULT 0` signifie la même chose que `Hits UInt32 DEFAULT toUInt32(0)`.
-
-Default expressions may be defined as an arbitrary expression from table constants and columns. When creating and changing the table structure, it checks that expressions don't contain loops. For INSERT, it checks that expressions are resolvable – that all columns they can be calculated from have been passed.
-
-`DEFAULT expr`
-
-Valeur par défaut normale. Si la requête INSERT ne spécifie pas la colonne correspondante, elle sera remplie en calculant l'expression correspondante.
-
-`MATERIALIZED expr`
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-Expression matérialisée. Une telle colonne ne peut pas être spécifiée pour INSERT, car elle est toujours calculée.
-Pour un INSERT sans Liste de colonnes, ces colonnes ne sont pas prises en compte.
-De plus, cette colonne n'est pas substituée lors de l'utilisation d'un astérisque dans une requête SELECT. C'est pour préserver l'invariant que le dump obtenu en utilisant `SELECT *` peut être inséré dans la table en utilisant INSERT sans spécifier la liste des colonnes.
-
-`ALIAS expr`
-
-Synonyme. Une telle colonne n'est pas du tout stockée dans la table.
-Ses valeurs ne peuvent pas être insérées dans une table et elles ne sont pas substituées lors de l'utilisation d'un astérisque dans une requête SELECT.
-Il peut être utilisé dans SELECTs si l'alias est développé pendant l'analyse des requêtes.
-
-Lorsque vous utilisez la requête ALTER pour ajouter de nouvelles colonnes, les anciennes données de ces colonnes ne sont pas écrites. Au lieu de cela, lors de la lecture d'anciennes données qui n'ont pas de valeurs pour les nouvelles colonnes, les expressions sont calculées à la volée par défaut. Cependant, si l'exécution des expressions nécessite différentes colonnes qui ne sont pas indiquées dans la requête, ces colonnes seront en outre lues, mais uniquement pour les blocs de données qui en ont besoin.
-
-Si vous ajoutez une nouvelle colonne à une table mais modifiez ultérieurement son expression par défaut, les valeurs utilisées pour les anciennes données changeront (pour les données où les valeurs n'ont pas été stockées sur le disque). Notez que lors de l'exécution de fusions d'arrière-plan, les données des colonnes manquantes dans l'une des parties de fusion sont écrites dans la partie fusionnée.
-
-Il n'est pas possible de définir des valeurs par défaut pour les éléments dans les structures de données.
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-### Contraintes {#constraints}
-
-Avec les descriptions de colonnes des contraintes peuvent être définies:
-
-``` sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [compression_codec] [TTL expr1],
-    ...
-    CONSTRAINT constraint_name_1 CHECK boolean_expr_1,
-    ...
-) ENGINE = engine
-```
-
-`boolean_expr_1` pourrait par n'importe quelle expression booléenne. Si les contraintes sont définies pour la table, chacun d'eux sera vérifiée pour chaque ligne `INSERT` query. If any constraint is not satisfied — server will raise an exception with constraint name and checking expression.
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-L'ajout d'une grande quantité de contraintes peut affecter négativement les performances de big `INSERT` requête.
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-### Expression TTL {#ttl-expression}
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-Définit la durée de stockage des valeurs. Peut être spécifié uniquement pour les tables mergetree-family. Pour la description détaillée, voir [TTL pour les colonnes et les tableaux](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-ttl).
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-### Codecs De Compression De Colonne {#codecs}
-
-Par défaut, ClickHouse applique le `lz4` méthode de compression. Pour `MergeTree`- famille de moteurs Vous pouvez modifier la méthode de compression par défaut dans le [compression](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-compression) section d'une configuration de serveur. Vous pouvez également définir la méthode de compression pour chaque colonne `CREATE TABLE` requête.
-
-``` sql
-CREATE TABLE codec_example
-(
-    dt Date CODEC(ZSTD),
-    ts DateTime CODEC(LZ4HC),
-    float_value Float32 CODEC(NONE),
-    double_value Float64 CODEC(LZ4HC(9))
-    value Float32 CODEC(Delta, ZSTD)
-)
-ENGINE = <Engine>
-...
-```
-
-Si un codec est spécifié, le codec par défaut ne s'applique pas. Les Codecs peuvent être combinés dans un pipeline, par exemple, `CODEC(Delta, ZSTD)`. Pour sélectionner la meilleure combinaison de codecs pour votre projet, passez des benchmarks similaires à ceux décrits dans Altinity [Nouveaux encodages pour améliorer L'efficacité du ClickHouse](https://www.altinity.com/blog/2019/7/new-encodings-to-improve-clickhouse) article.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Vous ne pouvez pas décompresser les fichiers de base de données ClickHouse avec des utilitaires externes tels que `lz4`. Au lieu de cela, utilisez le spécial [clickhouse-compresseur](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/programs/compressor) utilitaire.
-
-La Compression est prise en charge pour les moteurs de tableau suivants:
-
--   [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) famille. Prend en charge les codecs de compression de colonne et la sélection de la méthode de compression par défaut par [compression](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-compression) paramètre.
--   [Journal](../../engines/table-engines/log-family/index.md) famille. Utilise le `lz4` méthode de compression par défaut et prend en charge les codecs de compression de colonne.
--   [Définir](../../engines/table-engines/special/set.md). Uniquement pris en charge la compression par défaut.
--   [Rejoindre](../../engines/table-engines/special/join.md). Uniquement pris en charge la compression par défaut.
-
-ClickHouse prend en charge les codecs à usage commun et les codecs spécialisés.
-
-#### Codecs Spécialisés {#create-query-specialized-codecs}
-
-Ces codecs sont conçus pour rendre la compression plus efficace en utilisant des fonctionnalités spécifiques des données. Certains de ces codecs ne compressent pas les données eux-mêmes. Au lieu de cela, ils préparent les données pour un codec à usage commun, qui les compresse mieux que sans cette préparation.
-
-Spécialisé codecs:
-
--   `Delta(delta_bytes)` — Compression approach in which raw values are replaced by the difference of two neighboring values, except for the first value that stays unchanged. Up to `delta_bytes` sont utilisés pour stocker des valeurs delta, donc `delta_bytes` est la taille maximale des valeurs brutes. Possible `delta_bytes` valeurs: 1, 2, 4, 8. La valeur par défaut pour `delta_bytes` être `sizeof(type)` si égale à 1, 2, 4 ou 8. Dans tous les autres cas, c'est 1.
--   `DoubleDelta` — Calculates delta of deltas and writes it in compact binary form. Optimal compression rates are achieved for monotonic sequences with a constant stride, such as time series data. Can be used with any fixed-width type. Implements the algorithm used in Gorilla TSDB, extending it to support 64-bit types. Uses 1 extra bit for 32-byte deltas: 5-bit prefixes instead of 4-bit prefixes. For additional information, see Compressing Time Stamps in [Gorilla: Une Base De Données De Séries Chronologiques Rapide, Évolutive Et En Mémoire](http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf).
--   `Gorilla` — Calculates XOR between current and previous value and writes it in compact binary form. Efficient when storing a series of floating point values that change slowly, because the best compression rate is achieved when neighboring values are binary equal. Implements the algorithm used in Gorilla TSDB, extending it to support 64-bit types. For additional information, see Compressing Values in [Gorilla: Une Base De Données De Séries Chronologiques Rapide, Évolutive Et En Mémoire](http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf).
--   `T64` — Compression approach that crops unused high bits of values in integer data types (including `Enum`, `Date` et `DateTime`). À chaque étape de son algorithme, le codec prend un bloc de 64 valeurs, les place dans une matrice de 64x64 bits, le transpose, recadre les bits de valeurs inutilisés et renvoie le reste sous forme de séquence. Les bits inutilisés sont les bits, qui ne diffèrent pas entre les valeurs maximum et minimum dans la partie de données entière pour laquelle la compression est utilisée.
-
-`DoubleDelta` et `Gorilla` les codecs sont utilisés dans Gorilla TSDB comme composants de son algorithme de compression. L'approche Gorilla est efficace dans les scénarios où il y a une séquence de valeurs qui changent lentement avec leurs horodatages. Les horodatages sont effectivement compressés par le `DoubleDelta` codec, et les valeurs sont effectivement comprimé par le `Gorilla` codec. Par exemple, pour obtenir une table stockée efficacement, vous pouvez la créer dans la configuration suivante:
-
-``` sql
-CREATE TABLE codec_example
-(
-    timestamp DateTime CODEC(DoubleDelta),
-    slow_values Float32 CODEC(Gorilla)
-)
-ENGINE = MergeTree()
-```
-
-#### Codecs À Usage Général {#create-query-general-purpose-codecs}
-
-Codec:
-
--   `NONE` — No compression.
--   `LZ4` — Lossless [algorithme de compression de données](https://github.com/lz4/lz4) utilisé par défaut. Applique la compression rapide LZ4.
--   `LZ4HC[(level)]` — LZ4 HC (high compression) algorithm with configurable level. Default level: 9. Setting `level <= 0` s'applique le niveau par défaut. Niveaux possibles: \[1, 12\]. Plage de niveau recommandée: \[4, 9\].
--   `ZSTD[(level)]` — [Algorithme de compression ZSTD](https://en.wikipedia.org/wiki/Zstandard) avec configurables `level`. Niveaux possibles: \[1, 22\]. Valeur par défaut: 1.
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-Des niveaux de compression élevés sont utiles pour les scénarios asymétriques, comme compresser une fois, décompresser à plusieurs reprises. Des niveaux plus élevés signifient une meilleure compression et une utilisation plus élevée du processeur.
-
-## Les Tables Temporaires {#temporary-tables}
-
-Clickhouse prend en charge les tables temporaires qui ont les caractéristiques suivantes:
-
--   Les tables temporaires disparaissent à la fin de la session, y compris si la connexion est perdue.
--   Une table temporaire utilise uniquement le moteur de mémoire.
--   La base de données ne peut pas être spécifiée pour une table temporaire. Il est créé en dehors des bases de données.
--   Impossible de créer une table temporaire avec une requête DDL distribuée sur tous les serveurs de cluster (en utilisant `ON CLUSTER`): ce tableau n'existe que dans la session en cours.
--   Si une table temporaire a le même nom qu'une autre et qu'une requête spécifie le nom de la table sans spécifier la base de données, la table temporaire sera utilisée.
--   Pour le traitement des requêtes distribuées, les tables temporaires utilisées dans une requête sont transmises à des serveurs distants.
-
-Pour créer une table temporaire, utilisez la syntaxe suivante:
-
-``` sql
-CREATE TEMPORARY TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
-(
-    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
-    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
-    ...
-)
-```
-
-Dans la plupart des cas, les tables temporaires ne sont pas créées manuellement, mais lors de l'utilisation de données externes pour une requête ou pour `(GLOBAL) IN`. Pour plus d'informations, consultez les sections appropriées
-
-Il est possible d'utiliser des tables avec [Moteur = mémoire](../../engines/table-engines/special/memory.md) au lieu de tables temporaires.
-
-## Requêtes DDL distribuées (sur la clause CLUSTER) {#distributed-ddl-queries-on-cluster-clause}
-
-Le `CREATE`, `DROP`, `ALTER`, et `RENAME` les requêtes prennent en charge l'exécution distribuée sur un cluster.
-Par exemple, la requête suivante crée la `all_hits` `Distributed` tableau sur chaque ordinateur hôte `cluster`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS all_hits ON CLUSTER cluster (p Date, i Int32) ENGINE = Distributed(cluster, default, hits)
-```
-
-Pour exécuter ces requêtes correctement, chaque hôte doit avoir la même définition de cluster (pour simplifier la synchronisation des configs, vous pouvez utiliser des substitutions de ZooKeeper). Ils doivent également se connecter aux serveurs ZooKeeper.
-La version locale de la requête sera finalement implémentée sur chaque hôte du cluster, même si certains hôtes ne sont actuellement pas disponibles. L'ordre d'exécution des requêtes au sein d'un seul hôte est garanti.
-
-## CREATE VIEW {#create-view}
-
-``` sql
-CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name] [ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...
-```
-
-Crée une vue. Il existe deux types de vues: normale et matérialisée.
-
-Les vues normales ne stockent aucune donnée, mais effectuent simplement une lecture à partir d'une autre table. En d'autres termes, une vue normale n'est rien de plus qu'une requête enregistrée. Lors de la lecture à partir d'une vue, cette requête enregistrée est utilisée comme sous-requête dans la clause FROM.
-
-Par exemple, supposons que vous avez créé une vue:
-
-``` sql
-CREATE VIEW view AS SELECT ...
-```
-
-et écrit une requête:
-
-``` sql
-SELECT a, b, c FROM view
-```
-
-Cette requête est entièrement équivalente à l'utilisation de la sous requête:
-
-``` sql
-SELECT a, b, c FROM (SELECT ...)
-```
-
-Les vues matérialisées stockent les données transformées par la requête SELECT correspondante.
-
-Lors de la création d'une vue matérialisée sans `TO [db].[table]`, you must specify ENGINE – the table engine for storing data.
-
-Lors de la création d'une vue matérialisée avec `TO [db].[table]` vous ne devez pas utiliser `POPULATE`.
-
-Une vue matérialisée est agencée comme suit: lors de l'insertion de données dans la table spécifiée dans SELECT, une partie des données insérées est convertie par cette requête SELECT, et le résultat est inséré dans la vue.
-
-Si vous spécifiez POPULATE, les données de table existantes sont insérées dans la vue lors de sa création, comme si `CREATE TABLE ... AS SELECT ...` . Sinon, la requête ne contient que les données insérées dans la table après la création de la vue. Nous ne recommandons pas D'utiliser POPULATE, car les données insérées dans la table lors de la création de la vue ne seront pas insérées dedans.
-
-A `SELECT` la requête peut contenir `DISTINCT`, `GROUP BY`, `ORDER BY`, `LIMIT`… Note that the corresponding conversions are performed independently on each block of inserted data. For example, if `GROUP BY` est définie, les données sont agrégées lors de l'insertion, mais uniquement dans un seul paquet de données insérées. Les données ne seront pas agrégées davantage. L'exception concerne l'utilisation d'un moteur qui effectue indépendamment l'agrégation de données, par exemple `SummingMergeTree`.
-
-L'exécution de `ALTER` les requêtes sur les vues matérialisées n'ont pas été complètement développées, elles pourraient donc être gênantes. Si la vue matérialisée utilise la construction `TO [db.]name` vous pouvez `DETACH` la vue, exécutez `ALTER` pour la table cible, puis `ATTACH` précédemment détaché (`DETACH`) vue.
-
-Les vues ressemblent aux tables normales. Par exemple, ils sont répertoriés dans le résultat de la `SHOW TABLES` requête.
-
-Il n'y a pas de requête séparée pour supprimer des vues. Pour supprimer une vue, utilisez `DROP TABLE`.
-
-## CREATE DICTIONARY {#create-dictionary-query}
-
-``` sql
-CREATE DICTIONARY [IF NOT EXISTS] [db.]dictionary_name [ON CLUSTER cluster]
-(
-    key1 type1  [DEFAULT|EXPRESSION expr1] [HIERARCHICAL|INJECTIVE|IS_OBJECT_ID],
-    key2 type2  [DEFAULT|EXPRESSION expr2] [HIERARCHICAL|INJECTIVE|IS_OBJECT_ID],
-    attr1 type2 [DEFAULT|EXPRESSION expr3],
-    attr2 type2 [DEFAULT|EXPRESSION expr4]
-)
-PRIMARY KEY key1, key2
-SOURCE(SOURCE_NAME([param1 value1 ... paramN valueN]))
-LAYOUT(LAYOUT_NAME([param_name param_value]))
-LIFETIME({MIN min_val MAX max_val | max_val})
-```
-
-Crée [externe dictionnaire](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) avec le [structure](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-structure.md), [source](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md), [disposition](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md) et [vie](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-lifetime.md).
-
-Structure de dictionnaire externe se compose d'attributs. Les attributs du dictionnaire sont spécifiés de la même manière que les colonnes du tableau. La seule propriété d'attribut requise est son type, toutes les autres propriétés peuvent avoir des valeurs par défaut.
-
-Selon le dictionnaire [disposition](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md) un ou plusieurs attributs peuvent être spécifiés comme les clés de dictionnaire.
-
-Pour plus d'informations, voir [Dictionnaires Externes](../dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) section.
-
-## CREATE USER {#create-user-statement}
-
-Crée un [compte d'utilisateur](../../operations/access-rights.md#user-account-management).
-
-### Syntaxe {#create-user-syntax}
-
-``` sql
-CREATE USER [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [IDENTIFIED [WITH {NO_PASSWORD|PLAINTEXT_PASSWORD|SHA256_PASSWORD|SHA256_HASH|DOUBLE_SHA1_PASSWORD|DOUBLE_SHA1_HASH}] BY {'password'|'hash'}]
-    [HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
-    [DEFAULT ROLE role [,...]]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-#### Identification {#identification}
-
-Il existe de multiples façons d'identification d'un utilisateur:
-
--   `IDENTIFIED WITH no_password`
--   `IDENTIFIED WITH plaintext_password BY 'qwerty'`
--   `IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'qwerty'` ou `IDENTIFIED BY 'password'`
--   `IDENTIFIED WITH sha256_hash BY 'hash'`
--   `IDENTIFIED WITH double_sha1_password BY 'qwerty'`
--   `IDENTIFIED WITH double_sha1_hash BY 'hash'`
-
-#### L'Utilisateur De L'Hôte {#user-host}
-
-L'hôte utilisateur est un hôte à partir duquel une connexion au serveur ClickHouse peut être établie. Hôte peut être spécifié dans le `HOST` section de requête par les moyens suivants:
-
--   `HOST IP 'ip_address_or_subnetwork'` — User can connect to ClickHouse server only from the specified IP address or a [sous-réseau](https://en.wikipedia.org/wiki/Subnetwork). Exemple: `HOST IP '192.168.0.0/16'`, `HOST IP '2001:DB8::/32'`. Pour une utilisation en production, spécifiez uniquement `HOST IP` (adresses IP et leurs masques), depuis l'utilisation `host` et `host_regexp` peut causer une latence supplémentaire.
--   `HOST ANY` — User can connect from any location. This is default option.
--   `HOST LOCAL` — User can connect only locally.
--   `HOST NAME 'fqdn'` — User host can be specified as FQDN. For example, `HOST NAME 'mysite.com'`.
--   `HOST NAME REGEXP 'regexp'` — You can use [pcre](http://www.pcre.org/) expressions régulières lors de la spécification des hôtes utilisateur. Exemple, `HOST NAME REGEXP '.*\.mysite\.com'`.
--   `HOST LIKE 'template'` — Allows you use the [LIKE](../functions/string-search-functions.md#function-like) opérateur de filtre de l'utilisateur hôtes. Exemple, `HOST LIKE '%'` est équivalent à `HOST ANY`, `HOST LIKE '%.mysite.com'` filtre tous les hôtes dans le `mysite.com` domaine.
-
-Une autre façon de spécifier l'hôte est d'utiliser `@` syntaxe avec le nom d'utilisateur. Exemple:
-
--   `CREATE USER mira@'127.0.0.1'` — Equivalent to the `HOST IP` syntaxe.
--   `CREATE USER mira@'localhost'` — Equivalent to the `HOST LOCAL` syntaxe.
--   `CREATE USER mira@'192.168.%.%'` — Equivalent to the `HOST LIKE` syntaxe.
-
-!!! info "Avertissement"
-    Clickhouse traite `user_name@'address'` comme un nom d'utilisateur dans son ensemble. Donc, techniquement, vous pouvez créer plusieurs utilisateurs avec `user_name` et différentes constructions après `@`. Nous ne recommandons pas de le faire.
-
-### Exemple {#create-user-examples}
-
-Créer le compte d'utilisateur `mira` protégé par le mot de passe `qwerty`:
-
-``` sql
-CREATE USER mira HOST IP '127.0.0.1' IDENTIFIED WITH sha256_password BY 'qwerty'
-```
-
-`mira` devrait démarrer l'application client sur l'hôte où le serveur ClickHouse s'exécute.
-
-Créer le compte d'utilisateur `john`, attribuez-lui des rôles et définissez ces rôles par défaut:
-
-``` sql
-CREATE USER john DEFAULT ROLE role1, role2
-```
-
-Créer le compte d'utilisateur `john` et faire tous ses futurs rôles par défaut:
-
-``` sql
-ALTER USER user DEFAULT ROLE ALL
-```
-
-Quand un rôle sera attribué à `john` dans l'avenir, il deviendra automatiquement par défaut.
-
-Créer le compte d'utilisateur `john` et faire tous ses futurs rôles par défaut sauf `role1` et `role2`:
-
-``` sql
-ALTER USER john DEFAULT ROLE ALL EXCEPT role1, role2
-```
-
-## CREATE ROLE {#create-role-statement}
-
-Crée un [rôle](../../operations/access-rights.md#role-management).
-
-### Syntaxe {#create-role-syntax}
-
-``` sql
-CREATE ROLE [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
-```
-
-### Description {#create-role-description}
-
-Rôle est un ensemble de [privilège](grant.md#grant-privileges). Un utilisateur reçoit un rôle obtient tous les privilèges de ce rôle.
-
-Un utilisateur peut être affecté à plusieurs rôles. Les utilisateurs peuvent appliquer leurs rôles accordés dans des combinaisons arbitraires par le [SET ROLE](misc.md#set-role-statement) déclaration. La finale de la portée des privilèges est un ensemble combiné de tous les privilèges de tous les rôles. Si un utilisateur a des privilèges accordés directement à son compte d'utilisateur, ils sont également combinés avec les privilèges accordés par les rôles.
-
-L'utilisateur peut avoir des rôles par défaut qui s'appliquent à la connexion de l'utilisateur. Pour définir les rôles par défaut, utilisez [SET DEFAULT ROLE](misc.md#set-default-role-statement) - déclaration ou de la [ALTER USER](alter.md#alter-user-statement) déclaration.
-
-Pour révoquer un rôle, utilisez [REVOKE](revoke.md) déclaration.
-
-Pour supprimer le rôle, utilisez [DROP ROLE](misc.md#drop-role-statement) déclaration. Le rôle supprimé est automatiquement révoqué de tous les utilisateurs et rôles auxquels il a été accordé.
-
-### Exemple {#create-role-examples}
-
-``` sql
-CREATE ROLE accountant;
-GRANT SELECT ON db.* TO accountant;
-```
-
-Cette séquence de requêtes crée le rôle `accountant` cela a le privilège de lire les données du `accounting` la base de données.
-
-Octroi du rôle à l'utilisateur `mira`:
-
-``` sql
-GRANT accountant TO mira;
-```
-
-Une fois le rôle accordé, l'utilisateur peut l'utiliser et effectuer les requêtes autorisées. Exemple:
-
-``` sql
-SET ROLE accountant;
-SELECT * FROM db.*;
-```
-
-## CREATE ROW POLICY {#create-row-policy-statement}
-
-Crée un [filtre pour les lignes](../../operations/access-rights.md#row-policy-management) qu'un utilisateur peut lire à partir d'une table.
-
-### Syntaxe {#create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-CREATE [ROW] POLICY [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] policy_name [ON CLUSTER cluster_name] ON [db.]table
-    [AS {PERMISSIVE | RESTRICTIVE}]
-    [FOR SELECT]
-    [USING condition]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-#### Section AS {#create-row-policy-as}
-
-À l'aide de cette section, vous pouvez créer des stratégies permissives ou restrictives.
-
-La stratégie Permissive accorde l'accès aux lignes. Les stratégies permissives qui s'appliquent à la même table sont combinées ensemble en utilisant le booléen `OR` opérateur. Les stratégies sont permissives par défaut.
-
-La politique Restrictive limite l'accès à la ligne. Les politiques restrictives qui s'appliquent à la même table sont combinées en utilisant le booléen `AND` opérateur.
-
-Les stratégies restrictives s'appliquent aux lignes qui ont passé les filtres permissifs. Si vous définissez des stratégies restrictives mais aucune politique permissive, l'utilisateur ne peut obtenir aucune ligne de la table.
-
-#### La Section DE {#create-row-policy-to}
-
-Dans la section `TO` vous pouvez donner une liste mixte de rôles et d'utilisateurs, par exemple, `CREATE ROW POLICY ... TO accountant, john@localhost`.
-
-Mot `ALL` signifie Tous les utilisateurs de ClickHouse, y compris l'utilisateur actuel. Mot `ALL EXCEPT` autoriser à exclure certains utilisateurs de la liste tous les utilisateurs, par exemple `CREATE ROW POLICY ... TO ALL EXCEPT accountant, john@localhost`
-
-### Exemple {#examples}
-
--   `CREATE ROW POLICY filter ON mydb.mytable FOR SELECT USING a<1000 TO accountant, john@localhost`
--   `CREATE ROW POLICY filter ON mydb.mytable FOR SELECT USING a<1000 TO ALL EXCEPT mira`
-
-## CREATE QUOTA {#create-quota-statement}
-
-Crée un [quota](../../operations/access-rights.md#quotas-management) qui peut être attribué à un utilisateur ou un rôle.
-
-### Syntaxe {#create-quota-syntax}
-
-``` sql
-CREATE QUOTA [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [KEYED BY {'none' | 'user name' | 'ip address' | 'client key' | 'client key or user name' | 'client key or ip address'}]
-    [FOR [RANDOMIZED] INTERVAL number {SECOND | MINUTE | HOUR | DAY | WEEK | MONTH | QUARTER | YEAR}
-        {MAX { {QUERIES | ERRORS | RESULT ROWS | RESULT BYTES | READ ROWS | READ BYTES | EXECUTION TIME} = number } [,...] |
-         NO LIMITS | TRACKING ONLY} [,...]]
-    [TO {role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}]
-```
-
-### Exemple {#create-quota-example}
-
-Limiter le nombre maximum de requêtes pour l'utilisateur actuel avec 123 requêtes en 15 mois contrainte:
-
-``` sql
-CREATE QUOTA qA FOR INTERVAL 15 MONTH MAX QUERIES 123 TO CURRENT_USER
-```
-
-## CREATE SETTINGS PROFILE {#create-settings-profile-statement}
-
-Crée un [les paramètres de profil](../../operations/access-rights.md#settings-profiles-management) qui peut être attribué à un utilisateur ou un rôle.
-
-### Syntaxe {#create-settings-profile-syntax}
-
-``` sql
-CREATE SETTINGS PROFILE [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name [ON CLUSTER cluster_name]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | INHERIT 'profile_name'] [,...]
-```
-
-# Exemple {#create-settings-profile-syntax}
-
-Créer l' `max_memory_usage_profile` paramètres du profil avec valeur et contraintes pour `max_memory_usage` paramètre. L'affecter à `robin`:
-
-``` sql
-CREATE SETTINGS PROFILE max_memory_usage_profile SETTINGS max_memory_usage = 100000001 MIN 90000000 MAX 110000000 TO robin
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/create/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/grant.md b/docs/fr/sql-reference/statements/grant.md
deleted file mode 100644
index 143c9a36e33..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/grant.md
+++ /dev/null
@@ -1,476 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: GRANT
----
-
-# GRANT {#grant}
-
--   Accorder [privilège](#grant-privileges) pour ClickHouse comptes d'utilisateurs ou des rôles.
--   Affecte des rôles à des comptes d'utilisateurs ou à d'autres rôles.
-
-Pour révoquer les privilèges, utilisez [REVOKE](revoke.md) déclaration. Vous pouvez également classer les privilèges accordés par le [SHOW GRANTS](show.md#show-grants-statement) déclaration.
-
-## Accorder La Syntaxe Des Privilèges {#grant-privigele-syntax}
-
-``` sql
-GRANT [ON CLUSTER cluster_name] privilege[(column_name [,...])] [,...] ON {db.table|db.*|*.*|table|*} TO {user | role | CURRENT_USER} [,...] [WITH GRANT OPTION]
-```
-
--   `privilege` — Type of privilege.
--   `role` — ClickHouse user role.
--   `user` — ClickHouse user account.
-
-Le `WITH GRANT OPTION` clause de subventions `user` ou `role` avec l'autorisation de réaliser des `GRANT` requête. Les utilisateurs peuvent accorder des privilèges de la même portée qu'ils ont et moins.
-
-## Attribution De La Syntaxe Du Rôle {#assign-role-syntax}
-
-``` sql
-GRANT [ON CLUSTER cluster_name] role [,...] TO {user | another_role | CURRENT_USER} [,...] [WITH ADMIN OPTION]
-```
-
--   `role` — ClickHouse user role.
--   `user` — ClickHouse user account.
-
-Le `WITH ADMIN OPTION` clause de jeux [ADMIN OPTION](#admin-option-privilege) privilège pour `user` ou `role`.
-
-## Utilisation {#grant-usage}
-
-Utiliser `GRANT` votre compte doit avoir le `GRANT OPTION` privilège. Vous ne pouvez accorder des privilèges que dans le cadre de vos privilèges de Compte.
-
-Par exemple, l'administrateur a accordé des privilèges `john` compte par la requête:
-
-``` sql
-GRANT SELECT(x,y) ON db.table TO john WITH GRANT OPTION
-```
-
-Cela signifie que `john` a la permission d'effectuer:
-
--   `SELECT x,y FROM db.table`.
--   `SELECT x FROM db.table`.
--   `SELECT y FROM db.table`.
-
-`john` ne pouvez pas effectuer de `SELECT z FROM db.table`. Le `SELECT * FROM db.table` aussi n'est pas disponible. En traitant cette requête, ClickHouse ne renvoie aucune donnée, même `x` et `y`. La seule exception est si une table contient uniquement `x` et `y` colonnes, dans ce cas ClickHouse renvoie toutes les données.
-
-Également `john` a l' `GRANT OPTION` privilège, de sorte qu'il peut accorder à d'autres utilisateurs avec des privilèges de la même ou de la plus petite portée.
-
-Spécification des privilèges vous pouvez utiliser asterisk (`*`) au lieu d'une table ou d'un nom de base de données. Par exemple, l' `GRANT SELECT ON db.* TO john` requête permet `john` pour effectuer la `SELECT` requête sur toutes les tables dans `db` la base de données. En outre, vous pouvez omettre le nom de la base de données. Dans ce cas, des privilèges sont accordés pour la base de données actuelle, par exemple: `GRANT SELECT ON * TO john` accorde le privilège sur toutes les tables dans la base de données actuelle, `GRANT SELECT ON mytable TO john` accorde le privilège sur le `mytable` table dans la base de données actuelle.
-
-L'accès à la `system` la base de données est toujours autorisée (puisque cette base de données est utilisée pour traiter les requêtes).
-
-Vous pouvez accorder plusieurs privilèges à plusieurs comptes dans une requête. Requête `GRANT SELECT, INSERT ON *.* TO john, robin` permet de comptes `john` et `robin` pour effectuer la `INSERT` et `SELECT` des requêtes sur toutes les tables de toutes les bases de données sur le serveur.
-
-## Privilège {#grant-privileges}
-
-Privilège est une autorisation pour effectuer un type spécifique de requêtes.
-
-Les privilèges ont une structure hiérarchique. Un ensemble de requêtes autorisées dépend de la portée des privilèges.
-
-Hiérarchie des privilèges:
-
--   [SELECT](#grant-select)
--   [INSERT](#grant-insert)
--   [ALTER](#grant-alter)
-    -   `ALTER TABLE`
-        -   `ALTER UPDATE`
-        -   `ALTER DELETE`
-        -   `ALTER COLUMN`
-            -   `ALTER ADD COLUMN`
-            -   `ALTER DROP COLUMN`
-            -   `ALTER MODIFY COLUMN`
-            -   `ALTER COMMENT COLUMN`
-            -   `ALTER CLEAR COLUMN`
-            -   `ALTER RENAME COLUMN`
-        -   `ALTER INDEX`
-            -   `ALTER ORDER BY`
-            -   `ALTER ADD INDEX`
-            -   `ALTER DROP INDEX`
-            -   `ALTER MATERIALIZE INDEX`
-            -   `ALTER CLEAR INDEX`
-        -   `ALTER CONSTRAINT`
-            -   `ALTER ADD CONSTRAINT`
-            -   `ALTER DROP CONSTRAINT`
-        -   `ALTER TTL`
-        -   `ALTER MATERIALIZE TTL`
-        -   `ALTER SETTINGS`
-        -   `ALTER MOVE PARTITION`
-        -   `ALTER FETCH PARTITION`
-        -   `ALTER FREEZE PARTITION`
-    -   `ALTER VIEW`
-        -   `ALTER VIEW REFRESH`
-        -   `ALTER VIEW MODIFY QUERY`
--   [CREATE](#grant-create)
-    -   `CREATE DATABASE`
-    -   `CREATE TABLE`
-    -   `CREATE VIEW`
-    -   `CREATE DICTIONARY`
-    -   `CREATE TEMPORARY TABLE`
--   [DROP](#grant-drop)
-    -   `DROP DATABASE`
-    -   `DROP TABLE`
-    -   `DROP VIEW`
-    -   `DROP DICTIONARY`
--   [TRUNCATE](#grant-truncate)
--   [OPTIMIZE](#grant-optimize)
--   [SHOW](#grant-show)
-    -   `SHOW DATABASES`
-    -   `SHOW TABLES`
-    -   `SHOW COLUMNS`
-    -   `SHOW DICTIONARIES`
--   [KILL QUERY](#grant-kill-query)
--   [ACCESS MANAGEMENT](#grant-access-management)
-    -   `CREATE USER`
-    -   `ALTER USER`
-    -   `DROP USER`
-    -   `CREATE ROLE`
-    -   `ALTER ROLE`
-    -   `DROP ROLE`
-    -   `CREATE ROW POLICY`
-    -   `ALTER ROW POLICY`
-    -   `DROP ROW POLICY`
-    -   `CREATE QUOTA`
-    -   `ALTER QUOTA`
-    -   `DROP QUOTA`
-    -   `CREATE SETTINGS PROFILE`
-    -   `ALTER SETTINGS PROFILE`
-    -   `DROP SETTINGS PROFILE`
-    -   `SHOW ACCESS`
-        -   `SHOW_USERS`
-        -   `SHOW_ROLES`
-        -   `SHOW_ROW_POLICIES`
-        -   `SHOW_QUOTAS`
-        -   `SHOW_SETTINGS_PROFILES`
-    -   `ROLE ADMIN`
--   [SYSTEM](#grant-system)
-    -   `SYSTEM SHUTDOWN`
-    -   `SYSTEM DROP CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP DNS CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP MARK CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP UNCOMPRESSED CACHE`
-    -   `SYSTEM RELOAD`
-        -   `SYSTEM RELOAD CONFIG`
-        -   `SYSTEM RELOAD DICTIONARY`
-        -   `SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES`
-    -   `SYSTEM MERGES`
-    -   `SYSTEM TTL MERGES`
-    -   `SYSTEM FETCHES`
-    -   `SYSTEM MOVES`
-    -   `SYSTEM SENDS`
-        -   `SYSTEM DISTRIBUTED SENDS`
-        -   `SYSTEM REPLICATED SENDS`
-    -   `SYSTEM REPLICATION QUEUES`
-    -   `SYSTEM SYNC REPLICA`
-    -   `SYSTEM RESTART REPLICA`
-    -   `SYSTEM FLUSH`
-        -   `SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED`
-        -   `SYSTEM FLUSH LOGS`
--   [INTROSPECTION](#grant-introspection)
-    -   `addressToLine`
-    -   `addressToSymbol`
-    -   `demangle`
--   [SOURCES](#grant-sources)
-    -   `FILE`
-    -   `URL`
-    -   `REMOTE`
-    -   `YSQL`
-    -   `ODBC`
-    -   `JDBC`
-    -   `HDFS`
-    -   `S3`
--   [dictGet](#grant-dictget)
-
-Exemples de la façon dont cette hiérarchie est traitée:
-
--   Le `ALTER` privilège comprend tous les autres `ALTER*` privilège.
--   `ALTER CONSTRAINT` comprendre `ALTER ADD CONSTRAINT` et `ALTER DROP CONSTRAINT` privilège.
-
-Les privilèges sont appliqués à différents niveaux. Connaissant un niveau suggère la syntaxe disponible pour le privilège.
-
-Les niveaux (du plus faible au plus élevé):
-
--   `COLUMN` — Privilege can be granted for column, table, database, or globally.
--   `TABLE` — Privilege can be granted for table, database, or globally.
--   `VIEW` — Privilege can be granted for view, database, or globally.
--   `DICTIONARY` — Privilege can be granted for dictionary, database, or globally.
--   `DATABASE` — Privilege can be granted for database or globally.
--   `GLOBAL` — Privilege can be granted only globally.
--   `GROUP` — Groups privileges of different levels. When `GROUP`- le privilège de niveau est accordé, seuls les privilèges du groupe sont accordés qui correspondent à la syntaxe utilisée.
-
-Exemples de syntaxe:
-
--   `GRANT SELECT(x) ON db.table TO user`
--   `GRANT SELECT ON db.* TO user`
-
-Exemples de syntaxe refusée:
-
--   `GRANT CREATE USER(x) ON db.table TO user`
--   `GRANT CREATE USER ON db.* TO user`
-
-Le privilège spécial [ALL](#grant-all) accorde tous les privilèges à un compte d'utilisateur ou à un rôle.
-
-Par défaut, un compte d'utilisateur ou un rôle a pas de privilèges.
-
-Si un utilisateur ou un rôle ont pas de privilèges qu'il s'affiche comme [NONE](#grant-none) privilège.
-
-Certaines requêtes par leur implémentation nécessitent un ensemble de privilèges. Par exemple, pour effectuer la [RENAME](misc.md#misc_operations-rename) requête vous avez besoin des privilèges suivants: `SELECT`, `CREATE TABLE`, `INSERT` et `DROP TABLE`.
-
-### SELECT {#grant-select}
-
-Permet d'effectuer des [SELECT](select/index.md) requête.
-
-Le niveau de privilège: `COLUMN`.
-
-**Description**
-
-L'utilisateur accordé avec ce privilège peut effectuer `SELECT` requêtes sur une liste spécifiée de colonnes dans la table et la base de données spécifiées. Si l'utilisateur inclut d'autres colonnes, une requête ne renvoie aucune donnée.
-
-Considérez le privilège suivant:
-
-``` sql
-GRANT SELECT(x,y) ON db.table TO john
-```
-
-Ce privilège permet à `john` pour effectuer toute `SELECT` requête qui implique des données du `x` et/ou `y` les colonnes en `db.table`. Exemple, `SELECT x FROM db.table`. `john` ne pouvez pas effectuer de `SELECT z FROM db.table`. Le `SELECT * FROM db.table` aussi n'est pas disponible. En traitant cette requête, ClickHouse ne renvoie aucune donnée, même `x` et `y`. La seule exception est si une table contient uniquement `x` et `y` colonnes, dans ce cas ClickHouse renvoie toutes les données.
-
-### INSERT {#grant-insert}
-
-Permet d'effectuer des [INSERT](insert-into.md) requête.
-
-Le niveau de privilège: `COLUMN`.
-
-**Description**
-
-L'utilisateur accordé avec ce privilège peut effectuer `INSERT` requêtes sur une liste spécifiée de colonnes dans la table et la base de données spécifiées. Si l'utilisateur inclut d'autres colonnes, une requête n'insère aucune donnée.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-GRANT INSERT(x,y) ON db.table TO john
-```
-
-Le privilège accordé permet `john` pour insérer des données à l' `x` et/ou `y` les colonnes en `db.table`.
-
-### ALTER {#grant-alter}
-
-Permet d'effectuer des [ALTER](alter.md) requêtes correspondant à la hiérarchie de privilèges suivante:
-
--   `ALTER`. Niveau: `COLUMN`.
-    -   `ALTER TABLE`. Niveau: `GROUP`
-        -   `ALTER UPDATE`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `UPDATE`
-        -   `ALTER DELETE`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `DELETE`
-        -   `ALTER COLUMN`. Niveau: `GROUP`
-            -   `ALTER ADD COLUMN`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `ADD COLUMN`
-            -   `ALTER DROP COLUMN`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `DROP COLUMN`
-            -   `ALTER MODIFY COLUMN`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `MODIFY COLUMN`
-            -   `ALTER COMMENT COLUMN`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `COMMENT COLUMN`
-            -   `ALTER CLEAR COLUMN`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `CLEAR COLUMN`
-            -   `ALTER RENAME COLUMN`. Niveau: `COLUMN`. Alias: `RENAME COLUMN`
-        -   `ALTER INDEX`. Niveau: `GROUP`. Alias: `INDEX`
-            -   `ALTER ORDER BY`. Niveau: `TABLE`. Alias: `ALTER MODIFY ORDER BY`, `MODIFY ORDER BY`
-            -   `ALTER ADD INDEX`. Niveau: `TABLE`. Alias: `ADD INDEX`
-            -   `ALTER DROP INDEX`. Niveau: `TABLE`. Alias: `DROP INDEX`
-            -   `ALTER MATERIALIZE INDEX`. Niveau: `TABLE`. Alias: `MATERIALIZE INDEX`
-            -   `ALTER CLEAR INDEX`. Niveau: `TABLE`. Alias: `CLEAR INDEX`
-        -   `ALTER CONSTRAINT`. Niveau: `GROUP`. Alias: `CONSTRAINT`
-            -   `ALTER ADD CONSTRAINT`. Niveau: `TABLE`. Alias: `ADD CONSTRAINT`
-            -   `ALTER DROP CONSTRAINT`. Niveau: `TABLE`. Alias: `DROP CONSTRAINT`
-        -   `ALTER TTL`. Niveau: `TABLE`. Alias: `ALTER MODIFY TTL`, `MODIFY TTL`
-        -   `ALTER MATERIALIZE TTL`. Niveau: `TABLE`. Alias: `MATERIALIZE TTL`
-        -   `ALTER SETTINGS`. Niveau: `TABLE`. Alias: `ALTER SETTING`, `ALTER MODIFY SETTING`, `MODIFY SETTING`
-        -   `ALTER MOVE PARTITION`. Niveau: `TABLE`. Alias: `ALTER MOVE PART`, `MOVE PARTITION`, `MOVE PART`
-        -   `ALTER FETCH PARTITION`. Niveau: `TABLE`. Alias: `FETCH PARTITION`
-        -   `ALTER FREEZE PARTITION`. Niveau: `TABLE`. Alias: `FREEZE PARTITION`
-    -   `ALTER VIEW` Niveau: `GROUP`
-        -   `ALTER VIEW REFRESH`. Niveau: `VIEW`. Alias: `ALTER LIVE VIEW REFRESH`, `REFRESH VIEW`
-        -   `ALTER VIEW MODIFY QUERY`. Niveau: `VIEW`. Alias: `ALTER TABLE MODIFY QUERY`
-
-Exemples de la façon dont cette hiérarchie est traitée:
-
--   Le `ALTER` privilège comprend tous les autres `ALTER*` privilège.
--   `ALTER CONSTRAINT` comprendre `ALTER ADD CONSTRAINT` et `ALTER DROP CONSTRAINT` privilège.
-
-**Note**
-
--   Le `MODIFY SETTING` privilège permet de modifier les paramètres du moteur de table. In n'affecte pas les paramètres ou les paramètres de configuration du serveur.
--   Le `ATTACH` opération a besoin de la [CREATE](#grant-create) privilège.
--   Le `DETACH` opération a besoin de la [DROP](#grant-drop) privilège.
--   Pour arrêter la mutation par le [KILL MUTATION](misc.md#kill-mutation) requête, vous devez avoir un privilège pour commencer cette mutation. Par exemple, si vous voulez arrêter l' `ALTER UPDATE` requête, vous avez besoin du `ALTER UPDATE`, `ALTER TABLE`, ou `ALTER` privilège.
-
-### CREATE {#grant-create}
-
-Permet d'effectuer des [CREATE](create.md) et [ATTACH](misc.md#attach) DDL-requêtes correspondant à la hiérarchie de privilèges suivante:
-
--   `CREATE`. Niveau: `GROUP`
-    -   `CREATE DATABASE`. Niveau: `DATABASE`
-    -   `CREATE TABLE`. Niveau: `TABLE`
-    -   `CREATE VIEW`. Niveau: `VIEW`
-    -   `CREATE DICTIONARY`. Niveau: `DICTIONARY`
-    -   `CREATE TEMPORARY TABLE`. Niveau: `GLOBAL`
-
-**Note**
-
--   Pour supprimer la table créée, l'utilisateur doit [DROP](#grant-drop).
-
-### DROP {#grant-drop}
-
-Permet d'effectuer des [DROP](misc.md#drop) et [DETACH](misc.md#detach) requêtes correspondant à la hiérarchie de privilèges suivante:
-
--   `DROP`. Niveau:
-    -   `DROP DATABASE`. Niveau: `DATABASE`
-    -   `DROP TABLE`. Niveau: `TABLE`
-    -   `DROP VIEW`. Niveau: `VIEW`
-    -   `DROP DICTIONARY`. Niveau: `DICTIONARY`
-
-### TRUNCATE {#grant-truncate}
-
-Permet d'effectuer des [TRUNCATE](misc.md#truncate-statement) requête.
-
-Le niveau de privilège: `TABLE`.
-
-### OPTIMIZE {#grant-optimize}
-
-Permet d'effectuer les [OPTIMIZE TABLE](misc.md#misc_operations-optimize) requête.
-
-Le niveau de privilège: `TABLE`.
-
-### SHOW {#grant-show}
-
-Permet d'effectuer des `SHOW`, `DESCRIBE`, `USE`, et `EXISTS` requêtes, correspondant à la hiérarchie suivante des privilèges:
-
--   `SHOW`. Niveau: `GROUP`
-    -   `SHOW DATABASES`. Niveau: `DATABASE`. Permet d'exécuter des `SHOW DATABASES`, `SHOW CREATE DATABASE`, `USE <database>` requête.
-    -   `SHOW TABLES`. Niveau: `TABLE`. Permet d'exécuter des `SHOW TABLES`, `EXISTS <table>`, `CHECK <table>` requête.
-    -   `SHOW COLUMNS`. Niveau: `COLUMN`. Permet d'exécuter des `SHOW CREATE TABLE`, `DESCRIBE` requête.
-    -   `SHOW DICTIONARIES`. Niveau: `DICTIONARY`. Permet d'exécuter des `SHOW DICTIONARIES`, `SHOW CREATE DICTIONARY`, `EXISTS <dictionary>` requête.
-
-**Note**
-
-Un utilisateur a le `SHOW` privilège s'il a un autre privilège concernant la table, le dictionnaire ou la base de données spécifiés.
-
-### KILL QUERY {#grant-kill-query}
-
-Permet d'effectuer les [KILL](misc.md#kill-query-statement) requêtes correspondant à la hiérarchie de privilèges suivante:
-
-Le niveau de privilège: `GLOBAL`.
-
-**Note**
-
-`KILL QUERY` privilège permet à un utilisateur de tuer les requêtes des autres utilisateurs.
-
-### ACCESS MANAGEMENT {#grant-access-management}
-
-Permet à un utilisateur d'effectuer des requêtes qui gèrent les utilisateurs, les rôles et les stratégies de ligne.
-
--   `ACCESS MANAGEMENT`. Niveau: `GROUP`
-    -   `CREATE USER`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `ALTER USER`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `DROP USER`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `CREATE ROLE`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `ALTER ROLE`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `DROP ROLE`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `ROLE ADMIN`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `CREATE ROW POLICY`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `CREATE POLICY`
-    -   `ALTER ROW POLICY`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `ALTER POLICY`
-    -   `DROP ROW POLICY`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `DROP POLICY`
-    -   `CREATE QUOTA`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `ALTER QUOTA`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `DROP QUOTA`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `CREATE SETTINGS PROFILE`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `CREATE PROFILE`
-    -   `ALTER SETTINGS PROFILE`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `ALTER PROFILE`
-    -   `DROP SETTINGS PROFILE`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `DROP PROFILE`
-    -   `SHOW ACCESS`. Niveau: `GROUP`
-        -   `SHOW_USERS`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SHOW CREATE USER`
-        -   `SHOW_ROLES`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SHOW CREATE ROLE`
-        -   `SHOW_ROW_POLICIES`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SHOW POLICIES`, `SHOW CREATE ROW POLICY`, `SHOW CREATE POLICY`
-        -   `SHOW_QUOTAS`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SHOW CREATE QUOTA`
-        -   `SHOW_SETTINGS_PROFILES`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SHOW PROFILES`, `SHOW CREATE SETTINGS PROFILE`, `SHOW CREATE PROFILE`
-
-Le `ROLE ADMIN` le privilège permet à un utilisateur d'accorder et de révoquer tous les rôles, y compris ceux qui ne lui sont pas accordés avec l'option admin.
-
-### SYSTEM {#grant-system}
-
-Permet à un utilisateur d'effectuer la [SYSTEM](system.md) requêtes correspondant à la hiérarchie de privilèges suivante.
-
--   `SYSTEM`. Niveau: `GROUP`
-    -   `SYSTEM SHUTDOWN`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SYSTEM KILL`, `SHUTDOWN`
-    -   `SYSTEM DROP CACHE`. Alias: `DROP CACHE`
-        -   `SYSTEM DROP DNS CACHE`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SYSTEM DROP DNS`, `DROP DNS CACHE`, `DROP DNS`
-        -   `SYSTEM DROP MARK CACHE`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SYSTEM DROP MARK`, `DROP MARK CACHE`, `DROP MARKS`
-        -   `SYSTEM DROP UNCOMPRESSED CACHE`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SYSTEM DROP UNCOMPRESSED`, `DROP UNCOMPRESSED CACHE`, `DROP UNCOMPRESSED`
-    -   `SYSTEM RELOAD`. Niveau: `GROUP`
-        -   `SYSTEM RELOAD CONFIG`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `RELOAD CONFIG`
-        -   `SYSTEM RELOAD DICTIONARY`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `SYSTEM RELOAD DICTIONARIES`, `RELOAD DICTIONARY`, `RELOAD DICTIONARIES`
-        -   `SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: R`ELOAD EMBEDDED DICTIONARIES`
-    -   `SYSTEM MERGES`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP MERGES`, `SYSTEM START MERGES`, `STOP MERGES`, `START MERGES`
-    -   `SYSTEM TTL MERGES`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP TTL MERGES`, `SYSTEM START TTL MERGES`, `STOP TTL MERGES`, `START TTL MERGES`
-    -   `SYSTEM FETCHES`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP FETCHES`, `SYSTEM START FETCHES`, `STOP FETCHES`, `START FETCHES`
-    -   `SYSTEM MOVES`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP MOVES`, `SYSTEM START MOVES`, `STOP MOVES`, `START MOVES`
-    -   `SYSTEM SENDS`. Niveau: `GROUP`. Alias: `SYSTEM STOP SENDS`, `SYSTEM START SENDS`, `STOP SENDS`, `START SENDS`
-        -   `SYSTEM DISTRIBUTED SENDS`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP DISTRIBUTED SENDS`, `SYSTEM START DISTRIBUTED SENDS`, `STOP DISTRIBUTED SENDS`, `START DISTRIBUTED SENDS`
-        -   `SYSTEM REPLICATED SENDS`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP REPLICATED SENDS`, `SYSTEM START REPLICATED SENDS`, `STOP REPLICATED SENDS`, `START REPLICATED SENDS`
-    -   `SYSTEM REPLICATION QUEUES`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYSTEM STOP REPLICATION QUEUES`, `SYSTEM START REPLICATION QUEUES`, `STOP REPLICATION QUEUES`, `START REPLICATION QUEUES`
-    -   `SYSTEM SYNC REPLICA`. Niveau: `TABLE`. Alias: `SYNC REPLICA`
-    -   `SYSTEM RESTART REPLICA`. Niveau: `TABLE`. Alias: `RESTART REPLICA`
-    -   `SYSTEM FLUSH`. Niveau: `GROUP`
-        -   `SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED`. Niveau: `TABLE`. Alias: `FLUSH DISTRIBUTED`
-        -   `SYSTEM FLUSH LOGS`. Niveau: `GLOBAL`. Alias: `FLUSH LOGS`
-
-Le `SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES` privilège implicitement accordé par le `SYSTEM RELOAD DICTIONARY ON *.*` privilège.
-
-### INTROSPECTION {#grant-introspection}
-
-Permet l'utilisation de [introspection](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md) fonction.
-
--   `INTROSPECTION`. Niveau: `GROUP`. Alias: `INTROSPECTION FUNCTIONS`
-    -   `addressToLine`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `addressToSymbol`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `demangle`. Niveau: `GLOBAL`
-
-### SOURCES {#grant-sources}
-
-Permet d'utiliser des sources de données externes. S'applique à [moteurs de table](../../engines/table-engines/index.md) et [les fonctions de table](../table-functions/index.md#table-functions).
-
--   `SOURCES`. Niveau: `GROUP`
-    -   `FILE`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `URL`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `REMOTE`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `YSQL`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `ODBC`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `JDBC`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `HDFS`. Niveau: `GLOBAL`
-    -   `S3`. Niveau: `GLOBAL`
-
-Le `SOURCES` privilège permet l'utilisation de toutes les sources. Vous pouvez également accorder un privilège pour chaque source individuellement. Pour utiliser les sources, vous avez besoin de privilèges supplémentaires.
-
-Exemple:
-
--   Pour créer une table avec [Moteur de table MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md), vous avez besoin `CREATE TABLE (ON db.table_name)` et `MYSQL` privilège.
--   L'utilisation de la [fonction de table mysql](../table-functions/mysql.md), vous avez besoin `CREATE TEMPORARY TABLE` et `MYSQL` privilège.
-
-### dictGet {#grant-dictget}
-
--   `dictGet`. Alias: `dictHas`, `dictGetHierarchy`, `dictIsIn`
-
-Permet à un utilisateur d'exécuter [dictGet](../functions/ext-dict-functions.md#dictget), [dictHas](../functions/ext-dict-functions.md#dicthas), [dictGetHierarchy](../functions/ext-dict-functions.md#dictgethierarchy), [dictisine](../functions/ext-dict-functions.md#dictisin) fonction.
-
-Niveau de privilège: `DICTIONARY`.
-
-**Exemple**
-
--   `GRANT dictGet ON mydb.mydictionary TO john`
--   `GRANT dictGet ON mydictionary TO john`
-
-### ALL {#grant-all}
-
-Les subventions de tous les privilèges sur l'entité réglementée à un compte d'utilisateur ou un rôle.
-
-### NONE {#grant-none}
-
-N'accorde pas de privilèges.
-
-### ADMIN OPTION {#admin-option-privilege}
-
-Le `ADMIN OPTION` le privilège permet à un utilisateur d'accorder son rôle à un autre utilisateur.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/grant/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/index.md b/docs/fr/sql-reference/statements/index.md
deleted file mode 100644
index f08d64cee39..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "D\xE9claration"
-toc_priority: 31
----
-
-
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/insert-into.md b/docs/fr/sql-reference/statements/insert-into.md
deleted file mode 100644
index 987594bae65..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/insert-into.md
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 34
-toc_title: INSERT INTO
----
-
-## INSERT {#insert}
-
-L'ajout de données.
-
-Format de requête de base:
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
-```
-
-La requête peut spécifier une liste de colonnes à insérer `[(c1, c2, c3)]`. Dans ce cas, le reste des colonnes sont remplis avec:
-
--   Les valeurs calculées à partir `DEFAULT` expressions spécifiées dans la définition de la table.
--   Zéros et chaînes vides, si `DEFAULT` les expressions ne sont pas définies.
-
-Si [strict_insert_defaults=1](../../operations/settings/settings.md), les colonnes qui n'ont pas `DEFAULT` défini doit être répertorié dans la requête.
-
-Les données peuvent être transmises à L'INSERT dans n'importe quel [format](../../interfaces/formats.md#formats) soutenu par ClickHouse. Le format doit être spécifié explicitement dans la requête:
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT format_name data_set
-```
-
-For example, the following query format is identical to the basic version of INSERT … VALUES:
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT Values (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
-```
-
-ClickHouse supprime tous les espaces et un saut de ligne (s'il y en a un) avant les données. Lors de la formation d'une requête, nous recommandons de placer les données sur une nouvelle ligne après les opérateurs de requête (ceci est important si les données commencent par des espaces).
-
-Exemple:
-
-``` sql
-INSERT INTO t FORMAT TabSeparated
-11  Hello, world!
-22  Qwerty
-```
-
-Vous pouvez insérer des données séparément de la requête à l'aide du client de ligne de commande ou de L'interface HTTP. Pour plus d'informations, consultez la section “[Interface](../../interfaces/index.md#interfaces)”.
-
-### Contraintes {#constraints}
-
-Si la table a [contraintes](create.md#constraints), their expressions will be checked for each row of inserted data. If any of those constraints is not satisfied — server will raise an exception containing constraint name and expression, the query will be stopped.
-
-### Insertion des résultats de `SELECT` {#insert_query_insert-select}
-
-``` sql
-INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] SELECT ...
-```
-
-Les colonnes sont mappées en fonction de leur position dans la clause SELECT. Cependant, leurs noms dans L'expression SELECT et la table pour INSERT peuvent différer. Si nécessaire, la coulée de type est effectuée.
-
-Aucun des formats de données à l'exception des Valeurs permettent de définir des valeurs d'expressions telles que `now()`, `1 + 2` et ainsi de suite. Le format des valeurs permet une utilisation limitée des expressions, mais ce n'est pas recommandé, car dans ce cas, un code inefficace est utilisé pour leur exécution.
-
-Les autres requêtes de modification des parties de données ne sont pas prises en charge: `UPDATE`, `DELETE`, `REPLACE`, `MERGE`, `UPSERT`, `INSERT UPDATE`.
-Cependant, vous pouvez supprimer les anciennes données en utilisant `ALTER TABLE ... DROP PARTITION`.
-
-`FORMAT` la clause doit être spécifié à la fin de la requête si `SELECT` la clause contient la fonction de table [entrée()](../table-functions/input.md).
-
-### Considérations De Performance {#performance-considerations}
-
-`INSERT` trie les données d'entrée par la clé primaire et les divise en partitions par une clé de partition. Si vous insérez des données dans plusieurs partitions à la fois, cela peut réduire considérablement les performances de l' `INSERT` requête. Pour éviter cela:
-
--   Ajoutez des données en lots assez importants, tels que 100 000 lignes à la fois.
--   Groupez les données par une clé de partition avant de les télécharger sur ClickHouse.
-
-Les performances ne diminueront pas si:
-
--   Les données sont ajoutées en temps réel.
--   Vous téléchargez des données qui sont généralement triées par heure.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/insert_into/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/misc.md b/docs/fr/sql-reference/statements/misc.md
deleted file mode 100644
index 4631f856266..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/misc.md
+++ /dev/null
@@ -1,358 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: Autre
----
-
-# Diverses Requêtes {#miscellaneous-queries}
-
-## ATTACH {#attach}
-
-Cette requête est exactement la même que `CREATE`, mais
-
--   Au lieu de la parole `CREATE` il utilise le mot `ATTACH`.
--   La requête ne crée pas de données sur le disque, mais suppose que les données sont déjà aux endroits appropriés, et ajoute simplement des informations sur la table au serveur.
-    Après avoir exécuté une requête ATTACH, le serveur connaîtra l'existence de la table.
-
-Si la table a été précédemment détachée (`DETACH`), ce qui signifie que sa structure est connue, vous pouvez utiliser un raccourci sans définir la structure.
-
-``` sql
-ATTACH TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Cette requête est utilisée lors du démarrage du serveur. Le serveur stocke les métadonnées de la table sous forme de fichiers avec `ATTACH` requêtes, qu'il exécute simplement au lancement (à l'exception des tables système, qui sont explicitement créées sur le serveur).
-
-## CHECK TABLE {#check-table}
-
-Vérifie si les données de la table sont corrompues.
-
-``` sql
-CHECK TABLE [db.]name
-```
-
-Le `CHECK TABLE` requête compare réelle des tailles de fichier avec les valeurs attendues qui sont stockés sur le serveur. Si le fichier tailles ne correspondent pas aux valeurs stockées, cela signifie que les données sont endommagées. Cela peut être causé, par exemple, par un plantage du système lors de l'exécution de la requête.
-
-La réponse de la requête contient `result` colonne avec une seule ligne. La ligne a une valeur de
-[Booléen](../../sql-reference/data-types/boolean.md) type:
-
--   0 - les données de la table sont corrompues.
--   1 - les données maintiennent l'intégrité.
-
-Le `CHECK TABLE` query prend en charge les moteurs de table suivants:
-
--   [Journal](../../engines/table-engines/log-family/log.md)
--   [TinyLog](../../engines/table-engines/log-family/tinylog.md)
--   [StripeLog](../../engines/table-engines/log-family/stripelog.md)
--   [Famille MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)
-
-Effectué sur les tables avec un autre moteur de table provoque une exception.
-
-Les moteurs de la `*Log` la famille ne fournit pas de récupération automatique des données en cas d'échec. L'utilisation de la `CHECK TABLE` requête pour suivre la perte de données en temps opportun.
-
-Pour `MergeTree` moteurs de la famille, le `CHECK TABLE` query affiche un État de vérification pour chaque partie de données individuelle d'une table sur le serveur local.
-
-**Si les données sont corrompues**
-
-Si la table est corrompue, vous pouvez copier les données non corrompues dans une autre table. Pour ce faire:
-
-1.  Créez une nouvelle table avec la même structure que la table endommagée. Pour ce faire exécutez la requête `CREATE TABLE <new_table_name> AS <damaged_table_name>`.
-2.  Définir le [max_threads](../../operations/settings/settings.md#settings-max_threads) la valeur 1 pour traiter la requête suivante dans un seul thread. Pour ce faire, exécutez la requête `SET max_threads = 1`.
-3.  Exécuter la requête `INSERT INTO <new_table_name> SELECT * FROM <damaged_table_name>`. Cette demande copie les données non corrompues de la table endommagée vers une autre table. Seules les données avant la partie corrompue seront copiées.
-4.  Redémarrez l' `clickhouse-client` pour réinitialiser l' `max_threads` valeur.
-
-## DESCRIBE TABLE {#misc-describe-table}
-
-``` sql
-DESC|DESCRIBE TABLE [db.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Renvoie ce qui suit `String` les colonnes de type:
-
--   `name` — Column name.
--   `type`— Column type.
--   `default_type` — Clause that is used in [expression par défaut](create.md#create-default-values) (`DEFAULT`, `MATERIALIZED` ou `ALIAS`). Column contient une chaîne vide, si l'expression par défaut n'est pas spécifiée.
--   `default_expression` — Value specified in the `DEFAULT` clause.
--   `comment_expression` — Comment text.
-
-Les structures de données imbriquées sont sorties dans “expanded” format. Chaque colonne est affichée séparément, avec le nom après un point.
-
-## DETACH {#detach}
-
-Supprime les informations sur le ‘name’ table du serveur. Le serveur cesse de connaître l'existence de la table.
-
-``` sql
-DETACH TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Cela ne supprime pas les données ou les métadonnées de la table. Lors du prochain lancement du serveur, le serveur Lira les métadonnées et découvrira à nouveau la table.
-De même, un “detached” tableau peut être re-attaché en utilisant le `ATTACH` requête (à l'exception des tables système, qui n'ont pas de stocker les métadonnées pour eux).
-
-Il n'y a pas de `DETACH DATABASE` requête.
-
-## DROP {#drop}
-
-Cette requête a deux types: `DROP DATABASE` et `DROP TABLE`.
-
-``` sql
-DROP DATABASE [IF EXISTS] db [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Supprime toutes les tables à l'intérieur de la ‘db’ la base de données, puis supprime le ‘db’ la base de données elle-même.
-Si `IF EXISTS` est spécifié, il ne renvoie pas d'erreur si la base de données n'existe pas.
-
-``` sql
-DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Supprime la table.
-Si `IF EXISTS` est spécifié, il ne renvoie pas d'erreur si la table n'existe pas ou si la base de données n'existe pas.
-
-    DROP DICTIONARY [IF EXISTS] [db.]name
-
-Delets le dictionnaire.
-Si `IF EXISTS` est spécifié, il ne renvoie pas d'erreur si la table n'existe pas ou si la base de données n'existe pas.
-
-## DROP USER {#drop-user-statement}
-
-Supprime un utilisateur.
-
-### Syntaxe {#drop-user-syntax}
-
-``` sql
-DROP USER [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP ROLE {#drop-role-statement}
-
-Supprime un rôle.
-
-Le rôle supprimé est révoqué de toutes les entités où il a été accordé.
-
-### Syntaxe {#drop-role-syntax}
-
-``` sql
-DROP ROLE [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP ROW POLICY {#drop-row-policy-statement}
-
-Supprime une stratégie de ligne.
-
-La stratégie de ligne supprimée est révoquée de toutes les entités sur lesquelles elle a été affectée.
-
-### Syntaxe {#drop-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-DROP [ROW] POLICY [IF EXISTS] name [,...] ON [database.]table [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP QUOTA {#drop-quota-statement}
-
-Supprime un quota.
-
-Le quota supprimé est révoqué de toutes les entités où il a été affecté.
-
-### Syntaxe {#drop-quota-syntax}
-
-``` sql
-DROP QUOTA [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## DROP SETTINGS PROFILE {#drop-settings-profile-statement}
-
-Supprime un quota.
-
-Le quota supprimé est révoqué de toutes les entités où il a été affecté.
-
-### Syntaxe {#drop-settings-profile-syntax}
-
-``` sql
-DROP [SETTINGS] PROFILE [IF EXISTS] name [,...] [ON CLUSTER cluster_name]
-```
-
-## EXISTS {#exists-statement}
-
-``` sql
-EXISTS [TEMPORARY] [TABLE|DICTIONARY] [db.]name [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Renvoie un seul `UInt8`- type colonne, qui contient la valeur unique `0` si la table ou base de données n'existe pas, ou `1` si la table existe dans la base de données spécifiée.
-
-## KILL QUERY {#kill-query-statement}
-
-``` sql
-KILL QUERY [ON CLUSTER cluster]
-  WHERE <where expression to SELECT FROM system.processes query>
-  [SYNC|ASYNC|TEST]
-  [FORMAT format]
-```
-
-Tente de mettre fin de force aux requêtes en cours d'exécution.
-Les requêtes à terminer sont sélectionnées dans le système.processus en utilisant les critères définis dans le `WHERE` la clause de la `KILL` requête.
-
-Exemple:
-
-``` sql
--- Forcibly terminates all queries with the specified query_id:
-KILL QUERY WHERE query_id='2-857d-4a57-9ee0-327da5d60a90'
-
--- Synchronously terminates all queries run by 'username':
-KILL QUERY WHERE user='username' SYNC
-```
-
-Les utilisateurs en lecture seule peuvent uniquement arrêter leurs propres requêtes.
-
-Par défaut, la version asynchrone des requêtes est utilisé (`ASYNC`), qui n'attend pas la confirmation que les requêtes se sont arrêtées.
-
-La version synchrone (`SYNC`) attend que toutes les requêtes d'arrêter et affiche des informations sur chaque processus s'arrête.
-La réponse contient l' `kill_status` la colonne, qui peut prendre les valeurs suivantes:
-
-1.  ‘finished’ – The query was terminated successfully.
-2.  ‘waiting’ – Waiting for the query to end after sending it a signal to terminate.
-3.  The other values ​​explain why the query can't be stopped.
-
-Une requête de test (`TEST`) vérifie uniquement les droits de l'utilisateur et affiche une liste de requêtes à arrêter.
-
-## KILL MUTATION {#kill-mutation}
-
-``` sql
-KILL MUTATION [ON CLUSTER cluster]
-  WHERE <where expression to SELECT FROM system.mutations query>
-  [TEST]
-  [FORMAT format]
-```
-
-Essaie d'annuler et supprimer [mutation](alter.md#alter-mutations) actuellement en cours d'exécution. Les Mutations à annuler sont sélectionnées parmi [`system.mutations`](../../operations/system-tables.md#system_tables-mutations) tableau à l'aide du filtre spécifié par le `WHERE` la clause de la `KILL` requête.
-
-Une requête de test (`TEST`) vérifie uniquement les droits de l'utilisateur et affiche une liste de requêtes à arrêter.
-
-Exemple:
-
-``` sql
--- Cancel and remove all mutations of the single table:
-KILL MUTATION WHERE database = 'default' AND table = 'table'
-
--- Cancel the specific mutation:
-KILL MUTATION WHERE database = 'default' AND table = 'table' AND mutation_id = 'mutation_3.txt'
-```
-
-The query is useful when a mutation is stuck and cannot finish (e.g. if some function in the mutation query throws an exception when applied to the data contained in the table).
-
-Les modifications déjà apportées par la mutation ne sont pas annulées.
-
-## OPTIMIZE {#misc_operations-optimize}
-
-``` sql
-OPTIMIZE TABLE [db.]name [ON CLUSTER cluster] [PARTITION partition | PARTITION ID 'partition_id'] [FINAL] [DEDUPLICATE]
-```
-
-Cette requête tente d'initialiser une fusion non programmée de parties de données pour les tables avec un moteur de [MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) famille.
-
-Le `OPTMIZE` la requête est également prise en charge pour [MaterializedView](../../engines/table-engines/special/materializedview.md) et la [Tampon](../../engines/table-engines/special/buffer.md) moteur. Les autres moteurs de table ne sont pas pris en charge.
-
-Lorsque `OPTIMIZE` est utilisé avec le [ReplicatedMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) famille de moteurs de table, ClickHouse crée une tâche pour la fusion et attend l'exécution sur tous les nœuds (si le `replication_alter_partitions_sync` paramètre est activé).
-
--   Si `OPTIMIZE` n'effectue pas de fusion pour une raison quelconque, il ne notifie pas le client. Pour activer les notifications, utilisez [optimize_throw_if_noop](../../operations/settings/settings.md#setting-optimize_throw_if_noop) paramètre.
--   Si vous spécifiez un `PARTITION`, seule la partition spécifiée est optimisé. [Comment définir l'expression de la partition](alter.md#alter-how-to-specify-part-expr).
--   Si vous spécifiez `FINAL`, l'optimisation est effectuée, même lorsque toutes les données sont déjà dans une partie.
--   Si vous spécifiez `DEDUPLICATE`, alors des lignes complètement identiques seront dédupliquées (toutes les colonnes sont comparées), cela n'a de sens que pour le moteur MergeTree.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    `OPTIMIZE` ne peut pas réparer le “Too many parts” erreur.
-
-## RENAME {#misc_operations-rename}
-
-Renomme une ou plusieurs tables.
-
-``` sql
-RENAME TABLE [db11.]name11 TO [db12.]name12, [db21.]name21 TO [db22.]name22, ... [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Toutes les tables sont renommées sous verrouillage global. Renommer des tables est une opération légère. Si vous avez indiqué une autre base de données après TO, la table sera déplacée vers cette base de données. Cependant, les répertoires contenant des bases de données doivent résider dans le même système de fichiers (sinon, une erreur est renvoyée).
-
-## SET {#query-set}
-
-``` sql
-SET param = value
-```
-
-Assigner `value` à l' `param` [paramètre](../../operations/settings/index.md) pour la session en cours. Vous ne pouvez pas modifier [les paramètres du serveur](../../operations/server-configuration-parameters/index.md) de cette façon.
-
-Vous pouvez également définir toutes les valeurs de certains paramètres de profil dans une seule requête.
-
-``` sql
-SET profile = 'profile-name-from-the-settings-file'
-```
-
-Pour plus d'informations, voir [Paramètre](../../operations/settings/settings.md).
-
-## SET ROLE {#set-role-statement}
-
-Active les rôles pour l'utilisateur actuel.
-
-### Syntaxe {#set-role-syntax}
-
-``` sql
-SET ROLE {DEFAULT | NONE | role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]}
-```
-
-## SET DEFAULT ROLE {#set-default-role-statement}
-
-Définit les rôles par défaut à un utilisateur.
-
-Les rôles par défaut sont automatiquement activés lors de la connexion de l'utilisateur. Vous pouvez définir par défaut uniquement les rôles précédemment accordés. Si le rôle n'est pas accordé à un utilisateur, ClickHouse lève une exception.
-
-### Syntaxe {#set-default-role-syntax}
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE {NONE | role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...]} TO {user|CURRENT_USER} [,...]
-```
-
-### Exemple {#set-default-role-examples}
-
-Définir plusieurs rôles par défaut à un utilisateur:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE role1, role2, ... TO user
-```
-
-Définissez tous les rôles accordés par défaut sur un utilisateur:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE ALL TO user
-```
-
-Purger les rôles par défaut d'un utilisateur:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE NONE TO user
-```
-
-Définissez tous les rôles accordés par défaut à l'exception de certains d'entre eux:
-
-``` sql
-SET DEFAULT ROLE ALL EXCEPT role1, role2 TO user
-```
-
-## TRUNCATE {#truncate-statement}
-
-``` sql
-TRUNCATE TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
-```
-
-Supprime toutes les données d'une table. Lorsque la clause `IF EXISTS` est omis, la requête renvoie une erreur si la table n'existe pas.
-
-Le `TRUNCATE` la requête n'est pas prise en charge pour [Vue](../../engines/table-engines/special/view.md), [Fichier](../../engines/table-engines/special/file.md), [URL](../../engines/table-engines/special/url.md) et [NULL](../../engines/table-engines/special/null.md) table des moteurs.
-
-## USE {#use}
-
-``` sql
-USE db
-```
-
-Vous permet de définir la base de données actuelle pour la session.
-La base de données actuelle est utilisée pour rechercher des tables si la base de données n'est pas explicitement définie dans la requête avec un point avant le nom de la table.
-Cette requête ne peut pas être faite lors de l'utilisation du protocole HTTP, car il n'y a pas de concept de session.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/misc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/revoke.md b/docs/fr/sql-reference/statements/revoke.md
deleted file mode 100644
index 6137cc30f8c..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/revoke.md
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: REVOKE
----
-
-# REVOKE {#revoke}
-
-Révoque les privilèges des utilisateurs ou rôles.
-
-## Syntaxe {#revoke-syntax}
-
-**Révocation des privilèges des utilisateurs**
-
-``` sql
-REVOKE [ON CLUSTER cluster_name] privilege[(column_name [,...])] [,...] ON {db.table|db.*|*.*|table|*} FROM {user | CURRENT_USER} [,...] | ALL | ALL EXCEPT {user | CURRENT_USER} [,...]
-```
-
-**Révocation des rôles des utilisateurs**
-
-``` sql
-REVOKE [ON CLUSTER cluster_name] [ADMIN OPTION FOR] role [,...] FROM {user | role | CURRENT_USER} [,...] | ALL | ALL EXCEPT {user_name | role_name | CURRENT_USER} [,...]
-```
-
-## Description {#revoke-description}
-
-Pour révoquer certains privilèges, vous pouvez utiliser un privilège de portée plus large que vous envisagez de révoquer. Par exemple, si un utilisateur a la `SELECT (x,y)` privilège, administrateur peut effectuer `REVOKE SELECT(x,y) ...`, ou `REVOKE SELECT * ...` ou même `REVOKE ALL PRIVILEGES ...` requête de révoquer ce privilège.
-
-### Révocations Partielles {#partial-revokes-dscr}
-
-Vous pouvez révoquer une partie d'un privilège. Par exemple, si un utilisateur a la `SELECT *.*` Privilège vous pouvez révoquer un privilège pour lire les données d'une table ou d'une base de données.
-
-## Exemple {#revoke-example}
-
-Subvention de l' `john` compte utilisateur avec le privilège de sélectionner parmi toutes les bases de données `accounts` un:
-
-``` sql
-GRANT SELECT ON *.* TO john;
-REVOKE SELECT ON accounts.* FROM john;
-```
-
-Subvention de l' `mira` compte utilisateur avec le privilège de sélectionner parmi toutes les colonnes `accounts.staff` tableau à l'exception de la `wage` un.
-
-``` sql
-GRANT SELECT ON accounts.staff TO mira;
-REVOKE SELECT(wage) ON accounts.staff FROM mira;
-```
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/settings/settings/) ##}
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/array-join.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/array-join.md
deleted file mode 100644
index 07b27d5d16c..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/array-join.md
+++ /dev/null
@@ -1,282 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause de jointure de tableau {#select-array-join-clause}
-
-C'est une opération courante pour les tables qui contiennent une colonne de tableau pour produire une nouvelle table qui a une colonne avec chaque élément de tableau individuel de cette colonne initiale, tandis que les valeurs des autres colonnes sont dupliquées. C'est le cas de fond de ce `ARRAY JOIN` la clause le fait.
-
-Son nom vient du fait qu'il peut être regardé comme l'exécution de `JOIN` avec un tableau ou une structure de données imbriquée. L'intention est similaire à la [arrayJoin](../../functions/array-join.md#functions_arrayjoin) fonction, mais la fonctionnalité de la clause est plus large.
-
-Syntaxe:
-
-``` sql
-SELECT <expr_list>
-FROM <left_subquery>
-[LEFT] ARRAY JOIN <array>
-[WHERE|PREWHERE <expr>]
-...
-```
-
-Vous ne pouvez en spécifier qu'un `ARRAY JOIN` la clause dans un `SELECT` requête.
-
-Types pris en charge de `ARRAY JOIN` sont énumérés ci-dessous:
-
--   `ARRAY JOIN` - Dans le cas de base, les tableaux vides ne sont pas inclus dans le résultat de `JOIN`.
--   `LEFT ARRAY JOIN` - Le résultat de `JOIN` contient des lignes avec des tableaux vides. La valeur d'un tableau vide est définie sur la valeur par défaut pour le type d'élément de tableau (généralement 0, chaîne vide ou NULL).
-
-## Exemples de jointure de tableau de base {#basic-array-join-examples}
-
-Les exemples ci-dessous illustrent l'utilisation de la `ARRAY JOIN` et `LEFT ARRAY JOIN` clause. Créons une table avec un [Tableau](../../../sql-reference/data-types/array.md) tapez colonne et insérez des valeurs dedans:
-
-``` sql
-CREATE TABLE arrays_test
-(
-    s String,
-    arr Array(UInt8)
-) ENGINE = Memory;
-
-INSERT INTO arrays_test
-VALUES ('Hello', [1,2]), ('World', [3,4,5]), ('Goodbye', []);
-```
-
-``` text
-┌─s───────────┬─arr─────┐
-│ Hello       │ [1,2]   │
-│ World       │ [3,4,5] │
-│ Goodbye     │ []      │
-└─────────────┴─────────┘
-```
-
-L'exemple ci-dessous utilise la `ARRAY JOIN` clause:
-
-``` sql
-SELECT s, arr
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─┐
-│ Hello │   1 │
-│ Hello │   2 │
-│ World │   3 │
-│ World │   4 │
-│ World │   5 │
-└───────┴─────┘
-```
-
-L'exemple suivant utilise l' `LEFT ARRAY JOIN` clause:
-
-``` sql
-SELECT s, arr
-FROM arrays_test
-LEFT ARRAY JOIN arr;
-```
-
-``` text
-┌─s───────────┬─arr─┐
-│ Hello       │   1 │
-│ Hello       │   2 │
-│ World       │   3 │
-│ World       │   4 │
-│ World       │   5 │
-│ Goodbye     │   0 │
-└─────────────┴─────┘
-```
-
-## À L'Aide D'Alias {#using-aliases}
-
-Un alias peut être spécifié pour un tableau `ARRAY JOIN` clause. Dans ce cas, un élément de tableau peut être consulté par ce pseudonyme, mais le tableau lui-même est accessible par le nom d'origine. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT s, arr, a
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr AS a;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─────┬─a─┐
-│ Hello │ [1,2]   │ 1 │
-│ Hello │ [1,2]   │ 2 │
-│ World │ [3,4,5] │ 3 │
-│ World │ [3,4,5] │ 4 │
-│ World │ [3,4,5] │ 5 │
-└───────┴─────────┴───┘
-```
-
-En utilisant des alias, vous pouvez effectuer `ARRAY JOIN` avec un groupe externe. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT s, arr_external
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN [1, 2, 3] AS arr_external;
-```
-
-``` text
-┌─s───────────┬─arr_external─┐
-│ Hello       │            1 │
-│ Hello       │            2 │
-│ Hello       │            3 │
-│ World       │            1 │
-│ World       │            2 │
-│ World       │            3 │
-│ Goodbye     │            1 │
-│ Goodbye     │            2 │
-│ Goodbye     │            3 │
-└─────────────┴──────────────┘
-```
-
-Plusieurs tableaux peuvent être séparés par des virgules `ARRAY JOIN` clause. Dans ce cas, `JOIN` est effectuée avec eux simultanément (la somme directe, pas le produit cartésien). Notez que tous les tableaux doivent avoir la même taille. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT s, arr, a, num, mapped
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr AS a, arrayEnumerate(arr) AS num, arrayMap(x -> x + 1, arr) AS mapped;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─────┬─a─┬─num─┬─mapped─┐
-│ Hello │ [1,2]   │ 1 │   1 │      2 │
-│ Hello │ [1,2]   │ 2 │   2 │      3 │
-│ World │ [3,4,5] │ 3 │   1 │      4 │
-│ World │ [3,4,5] │ 4 │   2 │      5 │
-│ World │ [3,4,5] │ 5 │   3 │      6 │
-└───────┴─────────┴───┴─────┴────────┘
-```
-
-L'exemple ci-dessous utilise la [arrayEnumerate](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#array_functions-arrayenumerate) fonction:
-
-``` sql
-SELECT s, arr, a, num, arrayEnumerate(arr)
-FROM arrays_test
-ARRAY JOIN arr AS a, arrayEnumerate(arr) AS num;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─arr─────┬─a─┬─num─┬─arrayEnumerate(arr)─┐
-│ Hello │ [1,2]   │ 1 │   1 │ [1,2]               │
-│ Hello │ [1,2]   │ 2 │   2 │ [1,2]               │
-│ World │ [3,4,5] │ 3 │   1 │ [1,2,3]             │
-│ World │ [3,4,5] │ 4 │   2 │ [1,2,3]             │
-│ World │ [3,4,5] │ 5 │   3 │ [1,2,3]             │
-└───────┴─────────┴───┴─────┴─────────────────────┘
-```
-
-## Jointure de tableau avec la Structure de données imbriquée {#array-join-with-nested-data-structure}
-
-`ARRAY JOIN` fonctionne également avec [structures de données imbriquées](../../../sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested.md):
-
-``` sql
-CREATE TABLE nested_test
-(
-    s String,
-    nest Nested(
-    x UInt8,
-    y UInt32)
-) ENGINE = Memory;
-
-INSERT INTO nested_test
-VALUES ('Hello', [1,2], [10,20]), ('World', [3,4,5], [30,40,50]), ('Goodbye', [], []);
-```
-
-``` text
-┌─s───────┬─nest.x──┬─nest.y─────┐
-│ Hello   │ [1,2]   │ [10,20]    │
-│ World   │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-│ Goodbye │ []      │ []         │
-└─────────┴─────────┴────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN nest;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─┐
-│ Hello │      1 │     10 │
-│ Hello │      2 │     20 │
-│ World │      3 │     30 │
-│ World │      4 │     40 │
-│ World │      5 │     50 │
-└───────┴────────┴────────┘
-```
-
-Lorsque vous spécifiez des noms de structures de données imbriquées dans `ARRAY JOIN` le sens est le même que `ARRAY JOIN` avec tous les éléments du tableau qui la compose. Des exemples sont énumérés ci-dessous:
-
-``` sql
-SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN `nest.x`, `nest.y`;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─┐
-│ Hello │      1 │     10 │
-│ Hello │      2 │     20 │
-│ World │      3 │     30 │
-│ World │      4 │     40 │
-│ World │      5 │     50 │
-└───────┴────────┴────────┘
-```
-
-Cette variation a également du sens:
-
-``` sql
-SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN `nest.x`;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─────┐
-│ Hello │      1 │ [10,20]    │
-│ Hello │      2 │ [10,20]    │
-│ World │      3 │ [30,40,50] │
-│ World │      4 │ [30,40,50] │
-│ World │      5 │ [30,40,50] │
-└───────┴────────┴────────────┘
-```
-
-Un alias peut être utilisé pour une structure de données imbriquée, afin de sélectionner `JOIN` le résultat ou le tableau source. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT s, `n.x`, `n.y`, `nest.x`, `nest.y`
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN nest AS n;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─n.x─┬─n.y─┬─nest.x──┬─nest.y─────┐
-│ Hello │   1 │  10 │ [1,2]   │ [10,20]    │
-│ Hello │   2 │  20 │ [1,2]   │ [10,20]    │
-│ World │   3 │  30 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-│ World │   4 │  40 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-│ World │   5 │  50 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
-└───────┴─────┴─────┴─────────┴────────────┘
-```
-
-Exemple d'utilisation de l' [arrayEnumerate](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#array_functions-arrayenumerate) fonction:
-
-``` sql
-SELECT s, `n.x`, `n.y`, `nest.x`, `nest.y`, num
-FROM nested_test
-ARRAY JOIN nest AS n, arrayEnumerate(`nest.x`) AS num;
-```
-
-``` text
-┌─s─────┬─n.x─┬─n.y─┬─nest.x──┬─nest.y─────┬─num─┐
-│ Hello │   1 │  10 │ [1,2]   │ [10,20]    │   1 │
-│ Hello │   2 │  20 │ [1,2]   │ [10,20]    │   2 │
-│ World │   3 │  30 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │   1 │
-│ World │   4 │  40 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │   2 │
-│ World │   5 │  50 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │   3 │
-└───────┴─────┴─────┴─────────┴────────────┴─────┘
-```
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-L'ordre d'exécution de la requête est optimisé lors de l'exécution `ARRAY JOIN`. Bien `ARRAY JOIN` doit toujours être spécifié avant l' [WHERE](where.md)/[PREWHERE](prewhere.md) dans une requête, techniquement, ils peuvent être exécutés dans n'importe quel ordre, sauf résultat de `ARRAY JOIN` est utilisé pour le filtrage. L'ordre de traitement est contrôlée par l'optimiseur de requête.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/distinct.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/distinct.md
deleted file mode 100644
index 94552018c98..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/distinct.md
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# La Clause DISTINCT {#select-distinct}
-
-Si `SELECT DISTINCT` est spécifié, seules les lignes uniques restera un résultat de requête. Ainsi, une seule ligne restera hors de tous les ensembles de lignes entièrement correspondantes dans le résultat.
-
-## Le Traitement Null {#null-processing}
-
-`DISTINCT` fonctionne avec [NULL](../../syntax.md#null-literal) comme si `NULL` ont une valeur spécifique, et `NULL==NULL`. En d'autres termes, dans le `DISTINCT` résultats, différentes combinaisons avec `NULL` une fois seulement. Elle diffère de `NULL` traitement dans la plupart des autres contextes.
-
-## Alternative {#alternatives}
-
-Il est possible d'obtenir le même résultat en appliquant [GROUP BY](group-by.md) sur le même ensemble de valeurs, comme spécifié comme `SELECT` clause, sans utiliser de fonctions d'agrégation. Mais il y a peu de différences de `GROUP BY` approche:
-
--   `DISTINCT` peut être utilisé avec d' `GROUP BY`.
--   Lorsque [ORDER BY](order-by.md) est omis et [LIMIT](limit.md) est définie, la requête s'arrête immédiatement après le nombre de lignes différentes, a été lu.
--   Les blocs de données sont produits au fur et à mesure qu'ils sont traités, sans attendre que la requête entière se termine.
-
-## Limitation {#limitations}
-
-`DISTINCT` n'est pas pris en charge si `SELECT` a au moins une colonne de tableau.
-
-## Exemple {#examples}
-
-Clickhouse prend en charge l'utilisation du `DISTINCT` et `ORDER BY` clauses pour différentes colonnes dans une requête. Le `DISTINCT` la clause est exécutée avant la `ORDER BY` clause.
-
-Exemple de table:
-
-``` text
-┌─a─┬─b─┐
-│ 2 │ 1 │
-│ 1 │ 2 │
-│ 3 │ 3 │
-│ 2 │ 4 │
-└───┴───┘
-```
-
-Lors de la sélection de données avec le `SELECT DISTINCT a FROM t1 ORDER BY b ASC` requête, nous obtenons le résultat suivant:
-
-``` text
-┌─a─┐
-│ 2 │
-│ 1 │
-│ 3 │
-└───┘
-```
-
-Si nous changeons la direction de tri `SELECT DISTINCT a FROM t1 ORDER BY b DESC`, nous obtenons le résultat suivant:
-
-``` text
-┌─a─┐
-│ 3 │
-│ 1 │
-│ 2 │
-└───┘
-```
-
-Rangée `2, 4` a été coupé avant de les trier.
-
-Prenez en compte cette spécificité d'implémentation lors de la programmation des requêtes.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/format.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/format.md
deleted file mode 100644
index a88bb7831ba..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/format.md
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# FORMAT de la Clause {#format-clause}
-
-Clickhouse prend en charge une large gamme de [formats de sérialisation](../../../interfaces/formats.md) qui peut être utilisé sur les résultats de la requête entre autres choses. Il existe plusieurs façons de choisir un format pour `SELECT` de sortie, l'un d'eux est de spécifier `FORMAT format` à la fin de la requête pour obtenir les données résultantes dans tout format spécifique.
-
-Un format spécifique peut être utilisé pour des raisons de commodité, d'intégration avec d'autres systèmes ou d'amélioration des performances.
-
-## Format Par Défaut {#default-format}
-
-Si l' `FORMAT` la clause est omise, le format par défaut est utilisé, ce qui dépend à la fois des paramètres et de l'interface utilisée pour accéder au serveur ClickHouse. Pour l' [Interface HTTP](../../../interfaces/http.md) et la [client de ligne de commande](../../../interfaces/cli.md) en mode batch, le format par défaut est `TabSeparated`. Pour le client de ligne de commande en mode interactif, le format par défaut est `PrettyCompact` (il produit des tables compactes lisibles par l'homme).
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-Lors de l'utilisation du client de ligne de commande, les données sont toujours transmises sur le réseau dans un format efficace interne (`Native`). Le client interprète indépendamment le `FORMAT` clause de la requête et formate les données elles-mêmes (soulageant ainsi le réseau et le serveur de la charge supplémentaire).
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/from.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/from.md
deleted file mode 100644
index 964ffdd13fb..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/from.md
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# De la Clause {#select-from}
-
-Le `FROM` clause spécifie la source à partir de laquelle lire les données:
-
--   [Table](../../../engines/table-engines/index.md)
--   [Sous-requête](index.md) {##TODO: meilleur lien ##}
--   [Fonction de Table](../../table-functions/index.md#table-functions)
-
-[JOIN](join.md) et [ARRAY JOIN](array-join.md) les clauses peuvent également être utilisées pour étendre la fonctionnalité de la `FROM` clause.
-
-Subquery est un autre `SELECT` requête qui peut être spécifié entre parenthèses à l'intérieur `FROM` clause.
-
-`FROM` la clause peut contenir plusieurs sources de données, séparées par des virgules, ce qui équivaut à effectuer [CROSS JOIN](join.md) sur eux.
-
-## Modificateur FINAL {#select-from-final}
-
-Lorsque `FINAL` est spécifié, ClickHouse fusionne complètement les données avant de renvoyer le résultat et effectue ainsi toutes les transformations de données qui se produisent lors des fusions pour le moteur de table donné.
-
-Il est applicable lors de la sélection de données à partir de tables qui utilisent [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)-la famille de moteurs (à l'exception de `GraphiteMergeTree`). Également pris en charge pour:
-
--   [Répliqué](../../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) les versions de `MergeTree` moteur.
--   [Vue](../../../engines/table-engines/special/view.md), [Tampon](../../../engines/table-engines/special/buffer.md), [Distribué](../../../engines/table-engines/special/distributed.md), et [MaterializedView](../../../engines/table-engines/special/materializedview.md) moteurs qui fonctionnent sur d'autres moteurs, à condition qu'ils aient été créés sur `MergeTree`-tables de moteur.
-
-### Inconvénient {#drawbacks}
-
-Requêtes qui utilisent `FINAL` sont exécutés pas aussi vite que les requêtes similaires qui ne le font pas, car:
-
--   La requête est exécutée dans un seul thread et les données sont fusionnées lors de l'exécution de la requête.
--   Les requêtes avec `FINAL` lire les colonnes de clé primaire en plus des colonnes spécifiées dans la requête.
-
-**Dans la plupart des cas, évitez d'utiliser `FINAL`.** L'approche commune consiste à utiliser différentes requêtes qui supposent les processus d'arrière-plan du `MergeTree` le moteur n'est pas encore arrivé et y faire face en appliquant l'agrégation (par exemple, pour éliminer les doublons). {##TODO: exemples ##}
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-Si l' `FROM` la clause est omise, les données seront lues à partir `system.one` table.
-Le `system.one` table contient exactement une ligne (cette table remplit le même but que la table double trouvée dans d'autres SGBD).
-
-Pour exécuter une requête, toutes les colonnes mentionnées dans la requête sont extraites de la table appropriée. Toutes les colonnes non nécessaires pour la requête externe sont rejetées des sous-requêtes.
-Si une requête ne répertorie aucune colonne (par exemple, `SELECT count() FROM t`), une colonne est extraite de la table de toute façon (la plus petite est préférée), afin de calculer le nombre de lignes.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/group-by.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/group-by.md
deleted file mode 100644
index 9d1b5c276d5..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/group-by.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause GROUP BY {#select-group-by-clause}
-
-`GROUP BY` la clause change le `SELECT` requête dans un mode d'agrégation, qui fonctionne comme suit:
-
--   `GROUP BY` clause contient une liste des expressions (ou une seule expression, qui est considéré comme la liste de longueur). Cette liste agit comme un “grouping key”, tandis que chaque expression individuelle sera appelée “key expressions”.
--   Toutes les expressions dans le [SELECT](index.md), [HAVING](having.md), et [ORDER BY](order-by.md) clause **devoir** être calculé sur la base d'expressions clés **ou** sur [les fonctions d'agrégation](../../../sql-reference/aggregate-functions/index.md) sur les expressions non-clés (y compris les colonnes simples). En d'autres termes, chaque colonne sélectionnée dans la table doit être utilisée soit dans une expression de clé, soit dans une fonction d'agrégat, mais pas les deux.
--   Résultat de l'agrégation de `SELECT` la requête contiendra autant de lignes qu'il y avait des valeurs uniques de “grouping key” dans la table source. Habituellement, cela réduit considérablement le nombre de lignes, souvent par ordre de grandeur, mais pas nécessairement: le nombre de lignes reste le même si tous “grouping key” les valeurs sont distinctes.
-
-!!! note "Note"
-    Il existe un moyen supplémentaire d'exécuter l'agrégation sur une table. Si une requête ne contient que des colonnes de table à l'intérieur des fonctions `GROUP BY clause` peut être omis, et l'agrégation par un ensemble vide de touches est supposé. Ces interrogations renvoient toujours exactement une ligne.
-
-## Le Traitement NULL {#null-processing}
-
-Pour le regroupement, ClickHouse interprète [NULL](../../syntax.md#null-literal) comme une valeur, et `NULL==NULL`. Elle diffère de `NULL` traitement dans la plupart des autres contextes.
-
-Voici un exemple pour montrer ce que cela signifie.
-
-Supposons que vous avez cette table:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │    2 │
-│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 3 │    2 │
-│ 3 │    3 │
-│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└───┴──────┘
-```
-
-Requête `SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y` résultats dans:
-
-``` text
-┌─sum(x)─┬────y─┐
-│      4 │    2 │
-│      3 │    3 │
-│      5 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴──────┘
-```
-
-Vous pouvez voir que `GROUP BY` pour `y = NULL` résumer `x` comme si `NULL` a cette valeur.
-
-Si vous passez plusieurs clés `GROUP BY` le résultat vous donnera toutes les combinaisons de la sélection, comme si `NULL` ont une valeur spécifique.
-
-## Avec modificateur de totaux {#with-totals-modifier}
-
-Si l' `WITH TOTALS` modificateur est spécifié, une autre ligne sera calculée. Cette ligne aura des colonnes clés contenant des valeurs par défaut (zéros ou lignes vides), et des colonnes de fonctions d'agrégat avec les valeurs calculées sur toutes les lignes (le “total” valeur).
-
-Cette ligne supplémentaire est uniquement produite en `JSON*`, `TabSeparated*`, et `Pretty*` formats, séparément des autres lignes:
-
--   Dans `JSON*` formats, cette ligne est sortie en tant que distinct ‘totals’ champ.
--   Dans `TabSeparated*` formats, la ligne vient après le résultat principal, précédé par une ligne vide (après les autres données).
--   Dans `Pretty*` formats, la ligne est sortie comme une table séparée après le résultat principal.
--   Dans les autres formats, il n'est pas disponible.
-
-`WITH TOTALS` peut être exécuté de différentes manières lorsqu'il est présent. Le comportement dépend de l' ‘totals_mode’ paramètre.
-
-### Configuration Du Traitement Des Totaux {#configuring-totals-processing}
-
-Par défaut, `totals_mode = 'before_having'`. Dans ce cas, ‘totals’ est calculé sur toutes les lignes, y compris celles qui ne passent pas par `max_rows_to_group_by`.
-
-Les autres alternatives incluent uniquement les lignes qui passent à travers avoir dans ‘totals’, et se comporter différemment avec le réglage `max_rows_to_group_by` et `group_by_overflow_mode = 'any'`.
-
-`after_having_exclusive` – Don't include rows that didn't pass through `max_rows_to_group_by`. En d'autres termes, ‘totals’ aura moins ou le même nombre de lignes que si `max_rows_to_group_by` ont été omis.
-
-`after_having_inclusive` – Include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ dans ‘totals’. En d'autres termes, ‘totals’ aura plus ou le même nombre de lignes que si `max_rows_to_group_by` ont été omis.
-
-`after_having_auto` – Count the number of rows that passed through HAVING. If it is more than a certain amount (by default, 50%), include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ dans ‘totals’. Sinon, ne pas les inclure.
-
-`totals_auto_threshold` – By default, 0.5. The coefficient for `after_having_auto`.
-
-Si `max_rows_to_group_by` et `group_by_overflow_mode = 'any'` ne sont pas utilisés, toutes les variations de `after_having` sont les mêmes, et vous pouvez utiliser l'un d'eux (par exemple, `after_having_auto`).
-
-Vous pouvez utiliser avec les totaux dans les sous-requêtes, y compris les sous-requêtes dans la clause JOIN (dans ce cas, les valeurs totales respectives sont combinées).
-
-## Exemple {#examples}
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    count(),
-    median(FetchTiming > 60 ? 60 : FetchTiming),
-    count() - sum(Refresh)
-FROM hits
-```
-
-Cependant, contrairement au SQL standard, si la table n'a pas de lignes (soit il n'y en a pas du tout, soit il n'y en a pas après avoir utilisé WHERE to filter), un résultat vide est renvoyé, et non le résultat d'une des lignes contenant les valeurs initiales des fonctions d'agrégat.
-
-Contrairement à MySQL (et conforme à SQL standard), vous ne pouvez pas obtenir une valeur d'une colonne qui n'est pas dans une fonction clé ou agrégée (sauf les expressions constantes). Pour contourner ce problème, vous pouvez utiliser le ‘any’ fonction d'agrégation (récupère la première valeur rencontrée) ou ‘min/max’.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    domainWithoutWWW(URL) AS domain,
-    count(),
-    any(Title) AS title -- getting the first occurred page header for each domain.
-FROM hits
-GROUP BY domain
-```
-
-Pour chaque valeur de clé différente rencontrée, GROUP BY calcule un ensemble de valeurs de fonction d'agrégation.
-
-GROUP BY n'est pas pris en charge pour les colonnes de tableau.
-
-Une constante ne peut pas être spécifiée comme arguments pour les fonctions d'agrégation. Exemple: somme(1). Au lieu de cela, vous pouvez vous débarrasser de la constante. Exemple: `count()`.
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-L'agrégation est l'une des caractéristiques les plus importantes d'un SGBD orienté colonne, et donc son implémentation est l'une des parties les plus optimisées de ClickHouse. Par défaut, l'agrégation se fait en mémoire à l'aide d'une table de hachage. Il a plus de 40 spécialisations qui sont choisies automatiquement en fonction de “grouping key” types de données.
-
-### Groupe par dans la mémoire externe {#select-group-by-in-external-memory}
-
-Vous pouvez activer le dumping des données temporaires sur le disque pour limiter l'utilisation de la mémoire pendant `GROUP BY`.
-Le [max_bytes_before_external_group_by](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_bytes_before_external_group_by) réglage détermine le seuil de consommation de RAM pour le dumping `GROUP BY` données temporaires dans le système de fichiers. Si elle est définie sur 0 (valeur par défaut), elle est désactivée.
-
-Lors de l'utilisation de `max_bytes_before_external_group_by`, nous vous recommandons de définir `max_memory_usage` environ deux fois plus élevé. Ceci est nécessaire car il y a deux étapes à l'agrégation: la lecture des données et la formation des données intermédiaires (1) et la fusion des données intermédiaires (2). Le Dumping des données dans le système de fichiers ne peut se produire qu'au cours de l'étape 1. Si les données temporaires n'ont pas été vidées, l'étape 2 peut nécessiter jusqu'à la même quantité de mémoire qu'à l'étape 1.
-
-Par exemple, si [max_memory_usage](../../../operations/settings/settings.md#settings_max_memory_usage) a été défini sur 10000000000 et que vous souhaitez utiliser l'agrégation externe, il est logique de définir `max_bytes_before_external_group_by` à 10000000000, et `max_memory_usage` à 20000000000. Lorsque l'agrégation externe est déclenchée (s'il y a eu au moins un vidage de données temporaires), la consommation maximale de RAM n'est que légèrement supérieure à `max_bytes_before_external_group_by`.
-
-Avec le traitement des requêtes distribuées, l'agrégation externe est effectuée sur des serveurs distants. Pour que le serveur demandeur n'utilise qu'une petite quantité de RAM, définissez `distributed_aggregation_memory_efficient` 1.
-
-Lors de la fusion de données vidées sur le disque, ainsi que lors de la fusion des résultats de serveurs distants lorsque `distributed_aggregation_memory_efficient` paramètre est activé, consomme jusqu'à `1/256 * the_number_of_threads` à partir de la quantité totale de mémoire RAM.
-
-Lorsque l'agrégation externe est activée, s'il y a moins de `max_bytes_before_external_group_by` of data (i.e. data was not flushed), the query runs just as fast as without external aggregation. If any temporary data was flushed, the run time will be several times longer (approximately three times).
-
-Si vous avez un [ORDER BY](order-by.md) avec un [LIMIT](limit.md) après `GROUP BY` puis la quantité de RAM dépend de la quantité de données dans `LIMIT`, pas dans l'ensemble de la table. Mais si l' `ORDER BY` n'a pas `LIMIT`, n'oubliez pas d'activer externe de tri (`max_bytes_before_external_sort`).
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/having.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/having.md
deleted file mode 100644
index 9425830c3d4..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/having.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause HAVING {#having-clause}
-
-Permet de filtrer les résultats d'agrégation produits par [GROUP BY](group-by.md). Il est similaire à la [WHERE](where.md) la clause, mais la différence est que `WHERE` est effectuée avant l'agrégation, tandis que `HAVING` est effectué d'après elle.
-
-Il est possible de référencer les résultats d'agrégation à partir de `SELECT` la clause dans `HAVING` clause par leur alias. Alternativement, `HAVING` clause peut filtrer sur les résultats d'agrégats supplémentaires qui ne sont pas retournés dans les résultats de la requête.
-
-## Limitation {#limitations}
-
-`HAVING` ne peut pas être utilisé si le regroupement n'est pas effectuée. Utiliser `WHERE` plutôt.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/index.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/index.md
deleted file mode 100644
index 1d53ae80eb4..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,158 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 33
-toc_title: SELECT
----
-
-# Sélectionnez la syntaxe des requêtes {#select-queries-syntax}
-
-`SELECT` effectue la récupération des données.
-
-``` sql
-[WITH expr_list|(subquery)]
-SELECT [DISTINCT] expr_list
-[FROM [db.]table | (subquery) | table_function] [FINAL]
-[SAMPLE sample_coeff]
-[ARRAY JOIN ...]
-[GLOBAL] [ANY|ALL|ASOF] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI] JOIN (subquery)|table (ON <expr_list>)|(USING <column_list>)
-[PREWHERE expr]
-[WHERE expr]
-[GROUP BY expr_list] [WITH TOTALS]
-[HAVING expr]
-[ORDER BY expr_list] [WITH FILL] [FROM expr] [TO expr] [STEP expr] 
-[LIMIT [offset_value, ]n BY columns]
-[LIMIT [n, ]m] [WITH TIES]
-[UNION ALL ...]
-[INTO OUTFILE filename]
-[FORMAT format]
-```
-
-Toutes les clauses sont facultatives, à l'exception de la liste d'expressions requise immédiatement après `SELECT` qui est abordée plus en détail [dessous](#select-clause).
-
-Spécificités de chaque clause facultative, sont couverts dans des sections distinctes, qui sont énumérés dans le même ordre qu'elles sont exécutées:
-
--   [AVEC la clause](with.md)
--   [La clause DISTINCT](distinct.md)
--   [De la clause](from.md)
--   [Exemple de clause](sample.md)
--   [Clause de JOINTURE](join.md)
--   [Clause PREWHERE](prewhere.md)
--   [Clause where](where.md)
--   [Groupe par clause](group-by.md)
--   [Limite par clause](limit-by.md)
--   [Clause HAVING](having.md)
--   [Clause SELECT](#select-clause)
--   [Clause LIMIT](limit.md)
--   [Clause UNION ALL](union.md)
-
-## Clause SELECT {#select-clause}
-
-[Expression](../../syntax.md#syntax-expressions) spécifié dans le `SELECT` clause sont calculés après toutes les opérations dans les clauses décrites ci-dessus sont terminés. Ces expressions fonctionnent comme si elles s'appliquaient à des lignes séparées dans le résultat. Si les expressions dans le `SELECT` la clause contient des fonctions d'agrégation, puis clickhouse traite les fonctions d'agrégation et les expressions utilisées [GROUP BY](group-by.md) agrégation.
-
-Si vous souhaitez inclure toutes les colonnes dans le résultat, utilisez l'astérisque (`*`) symbole. Exemple, `SELECT * FROM ...`.
-
-Pour correspondre à certaines colonnes dans le résultat avec un [re2](https://en.wikipedia.org/wiki/RE2_(software)) expression régulière, vous pouvez utiliser le `COLUMNS` expression.
-
-``` sql
-COLUMNS('regexp')
-```
-
-Par exemple, considérez le tableau:
-
-``` sql
-CREATE TABLE default.col_names (aa Int8, ab Int8, bc Int8) ENGINE = TinyLog
-```
-
-La requête suivante sélectionne les données de toutes les colonnes contenant les `a` symbole dans leur nom.
-
-``` sql
-SELECT COLUMNS('a') FROM col_names
-```
-
-``` text
-┌─aa─┬─ab─┐
-│  1 │  1 │
-└────┴────┘
-```
-
-Les colonnes sélectionnées sont retournés pas dans l'ordre alphabétique.
-
-Vous pouvez utiliser plusieurs `COLUMNS` expressions dans une requête et leur appliquer des fonctions.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT COLUMNS('a'), COLUMNS('c'), toTypeName(COLUMNS('c')) FROM col_names
-```
-
-``` text
-┌─aa─┬─ab─┬─bc─┬─toTypeName(bc)─┐
-│  1 │  1 │  1 │ Int8           │
-└────┴────┴────┴────────────────┘
-```
-
-Chaque colonne renvoyée par le `COLUMNS` expression est passée à la fonction en tant qu'argument séparé. Vous pouvez également passer d'autres arguments à la fonction si elle les supporte. Soyez prudent lorsque vous utilisez des fonctions. Si une fonction ne prend pas en charge le nombre d'arguments que vous lui avez transmis, ClickHouse lève une exception.
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT COLUMNS('a') + COLUMNS('c') FROM col_names
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 19.14.1):
-Code: 42. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Number of arguments for function plus doesn't match: passed 3, should be 2.
-```
-
-Dans cet exemple, `COLUMNS('a')` retourne deux colonnes: `aa` et `ab`. `COLUMNS('c')` renvoie la `bc` colonne. Le `+` l'opérateur ne peut pas s'appliquer à 3 arguments, donc ClickHouse lève une exception avec le message pertinent.
-
-Colonnes qui correspondent à la `COLUMNS` l'expression peut avoir différents types de données. Si `COLUMNS` ne correspond à aucune colonne et est la seule expression dans `SELECT`, ClickHouse lance une exception.
-
-### Astérisque {#asterisk}
-
-Vous pouvez mettre un astérisque dans quelque partie de la requête au lieu d'une expression. Lorsque la requête est analysée, l'astérisque est étendu à une liste de toutes les colonnes `MATERIALIZED` et `ALIAS` colonne). Il n'y a que quelques cas où l'utilisation d'un astérisque est justifiée:
-
--   Lors de la création d'un vidage de table.
--   Pour les tables contenant seulement quelques colonnes, comme les tables système.
--   Pour obtenir des informations sur ce que sont les colonnes dans une table. Dans ce cas, la valeur `LIMIT 1`. Mais il est préférable d'utiliser la `DESC TABLE` requête.
--   Quand il y a une forte filtration sur un petit nombre de colonnes en utilisant `PREWHERE`.
--   Dans les sous-requêtes (puisque les colonnes qui ne sont pas nécessaires pour la requête externe sont exclues des sous-requêtes).
-
-Dans tous les autres cas, nous ne recommandons pas d'utiliser l'astérisque, car il ne vous donne que les inconvénients d'un SGBD colonnaire au lieu des avantages. En d'autres termes, l'utilisation de l'astérisque n'est pas recommandée.
-
-### Les Valeurs Extrêmes {#extreme-values}
-
-En plus des résultats, vous pouvez également obtenir des valeurs minimales et maximales pour les colonnes de résultats. Pour ce faire, définissez la **extrême** réglage sur 1. Les Minimums et les maximums sont calculés pour les types numériques, les dates et les dates avec des heures. Pour les autres colonnes, les valeurs par défaut sont sorties.
-
-An extra two rows are calculated – the minimums and maximums, respectively. These extra two rows are output in `JSON*`, `TabSeparated*`, et `Pretty*` [format](../../../interfaces/formats.md), séparés des autres lignes. Ils ne sont pas Produits pour d'autres formats.
-
-Dans `JSON*` formats, les valeurs extrêmes sont sorties dans un ‘extremes’ champ. Dans `TabSeparated*` formats, la ligne vient après le résultat principal, et après ‘totals’ si elle est présente. Elle est précédée par une ligne vide (après les autres données). Dans `Pretty*` formats, la ligne est sortie comme une table séparée après le résultat principal, et après `totals` si elle est présente.
-
-Les valeurs extrêmes sont calculées pour les lignes avant `LIMIT` mais après `LIMIT BY`. Cependant, lors de l'utilisation de `LIMIT offset, size`, les lignes avant de les `offset` sont inclus dans `extremes`. Dans les requêtes de flux, le résultat peut également inclure un petit nombre de lignes qui ont traversé `LIMIT`.
-
-### Note {#notes}
-
-Vous pouvez utiliser des synonymes (`AS` alias) dans n'importe quelle partie d'une requête.
-
-Le `GROUP BY` et `ORDER BY` les clauses ne supportent pas les arguments positionnels. Cela contredit MySQL, mais est conforme à SQL standard. Exemple, `GROUP BY 1, 2` will be interpreted as grouping by constants (i.e. aggregation of all rows into one).
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-Si la requête omet le `DISTINCT`, `GROUP BY` et `ORDER BY` les clauses et les `IN` et `JOIN` sous-requêtes, la requête sera complètement traitée en flux, en utilisant O (1) quantité de RAM. Sinon, la requête peut consommer beaucoup de RAM si les restrictions appropriées ne sont pas spécifiées:
-
--   `max_memory_usage`
--   `max_rows_to_group_by`
--   `max_rows_to_sort`
--   `max_rows_in_distinct`
--   `max_bytes_in_distinct`
--   `max_rows_in_set`
--   `max_bytes_in_set`
--   `max_rows_in_join`
--   `max_bytes_in_join`
--   `max_bytes_before_external_sort`
--   `max_bytes_before_external_group_by`
-
-Pour plus d'informations, consultez la section “Settings”. Il est possible d'utiliser le tri externe (sauvegarde des tables temporaires sur un disque) et l'agrégation externe.
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/select/) ##}
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/into-outfile.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/into-outfile.md
deleted file mode 100644
index 0150de7cb97..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/into-outfile.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Dans OUTFILE Clause {#into-outfile-clause}
-
-Ajouter l' `INTO OUTFILE filename` clause (où filename est un littéral de chaîne) pour `SELECT query` pour rediriger sa sortie vers le fichier spécifié côté client.
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
--   Cette fonctionnalité est disponible dans les [client de ligne de commande](../../../interfaces/cli.md) et [clickhouse-local](../../../operations/utilities/clickhouse-local.md). Ainsi, une requête envoyée par [Interface HTTP](../../../interfaces/http.md) va échouer.
--   La requête échouera si un fichier portant le même nom existe déjà.
--   Défaut [le format de sortie](../../../interfaces/formats.md) être `TabSeparated` (comme dans le mode batch client en ligne de commande).
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/join.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/join.md
deleted file mode 100644
index 4233a120674..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/join.md
+++ /dev/null
@@ -1,187 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause de JOINTURE {#select-join}
-
-Join produit une nouvelle table en combinant des colonnes d'une ou plusieurs tables en utilisant des valeurs communes à chacune. C'est une opération courante dans les bases de données avec support SQL, ce qui correspond à [l'algèbre relationnelle](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra#Joins_and_join-like_operators) rejoindre. Le cas particulier d'une jointure de table est souvent appelé “self-join”.
-
-Syntaxe:
-
-``` sql
-SELECT <expr_list>
-FROM <left_table>
-[GLOBAL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI|ANY|ASOF] JOIN <right_table>
-(ON <expr_list>)|(USING <column_list>) ...
-```
-
-Les Expressions de `ON` clause et colonnes de `USING` clause sont appelés “join keys”. Sauf indication contraire, joindre un produit [Produit cartésien](https://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_product) des lignes, avec correspondance “join keys”, ce qui pourrait produire des résultats avec beaucoup plus de lignes que les tables source.
-
-## Types de jointure pris en charge {#select-join-types}
-
-Tous les standard [SQL JOIN](https://en.wikipedia.org/wiki/Join_(SQL)) les types sont pris en charge:
-
--   `INNER JOIN`, seules les lignes correspondantes sont retournés.
--   `LEFT OUTER JOIN`, les lignes non correspondantes de la table de gauche sont retournées en plus des lignes correspondantes.
--   `RIGHT OUTER JOIN`, les lignes non correspondantes de la table de gauche sont retournées en plus des lignes correspondantes.
--   `FULL OUTER JOIN`, les lignes non correspondantes des deux tables sont renvoyées en plus des lignes correspondantes.
--   `CROSS JOIN`, produit le produit cartésien des tables entières, “join keys” être **pas** défini.
-
-`JOIN` sans type spécifié implique `INNER`. Mot `OUTER` peut les oublier. Syntaxe Alternative pour `CROSS JOIN` spécifie plusieurs tables dans [De la clause](from.md) séparés par des virgules.
-
-Autres types de jointure disponibles dans ClickHouse:
-
--   `LEFT SEMI JOIN` et `RIGHT SEMI JOIN` une liste blanche sur “join keys”, sans produire un produit cartésien.
--   `LEFT ANTI JOIN` et `RIGHT ANTI JOIN` une liste noire sur “join keys”, sans produire un produit cartésien.
--   `LEFT ANY JOIN`, `RIGHT ANY JOIN` et `INNER ANY JOIN`, partially (for opposite side of `LEFT` and `RIGHT`) or completely (for `INNER` and `FULL`) disables the cartesian product for standard `JOIN` types.
--   `ASOF JOIN` et `LEFT ASOF JOIN`, joining sequences with a non-exact match. `ASOF JOIN` usage is described below.
-
-## Setting {#join-settings}
-
-!!! note "Note"
-    La valeur de rigueur par défaut peut être remplacée à l'aide [join_default_strictness](../../../operations/settings/settings.md#settings-join_default_strictness) paramètre.
-
-### ASOF joindre L'utilisation {#asof-join-usage}
-
-`ASOF JOIN` est utile lorsque vous devez joindre des enregistrements qui n'ont pas de correspondance exacte.
-
-Tables pour `ASOF JOIN` doit avoir une colonne de séquence ordonnée. Cette colonne ne peut pas être seule dans une table et doit être l'un des types de données: `UInt32`, `UInt64`, `Float32`, `Float64`, `Date`, et `DateTime`.
-
-Syntaxe `ASOF JOIN ... ON`:
-
-``` sql
-SELECT expressions_list
-FROM table_1
-ASOF LEFT JOIN table_2
-ON equi_cond AND closest_match_cond
-```
-
-Vous pouvez utiliser n'importe quel nombre de conditions d'égalité et exactement une condition de correspondance la plus proche. Exemple, `SELECT count() FROM table_1 ASOF LEFT JOIN table_2 ON table_1.a == table_2.b AND table_2.t <= table_1.t`.
-
-Conditions prises en charge pour la correspondance la plus proche: `>`, `>=`, `<`, `<=`.
-
-Syntaxe `ASOF JOIN ... USING`:
-
-``` sql
-SELECT expressions_list
-FROM table_1
-ASOF JOIN table_2
-USING (equi_column1, ... equi_columnN, asof_column)
-```
-
-`ASOF JOIN` utiliser `equi_columnX` pour rejoindre sur l'égalité et `asof_column` pour rejoindre le match le plus proche avec le `table_1.asof_column >= table_2.asof_column` condition. Le `asof_column` colonne toujours la dernière dans le `USING` clause.
-
-Par exemple, considérez les tableaux suivants:
-
-         table_1                           table_2
-      event   | ev_time | user_id       event   | ev_time | user_id
-    ----------|---------|----------   ----------|---------|----------
-                  ...                               ...
-    event_1_1 |  12:00  |  42         event_2_1 |  11:59  |   42
-                  ...                 event_2_2 |  12:30  |   42
-    event_1_2 |  13:00  |  42         event_2_3 |  13:00  |   42
-                  ...                               ...
-
-`ASOF JOIN` peut prendre la date d'un événement utilisateur de `table_1` et trouver un événement dans `table_2` où le timestamp est plus proche de l'horodatage de l'événement à partir de `table_1` correspondant à la condition de correspondance la plus proche. Les valeurs d'horodatage égales sont les plus proches si elles sont disponibles. Ici, l' `user_id` la colonne peut être utilisée pour joindre sur l'égalité et le `ev_time` la colonne peut être utilisée pour se joindre à la correspondance la plus proche. Dans notre exemple, `event_1_1` peut être jointe à `event_2_1` et `event_1_2` peut être jointe à `event_2_3`, mais `event_2_2` ne peut pas être rejoint.
-
-!!! note "Note"
-    `ASOF` jointure est **pas** pris en charge dans le [Rejoindre](../../../engines/table-engines/special/join.md) tableau moteur.
-
-## Jointure Distribuée {#global-join}
-
-Il existe deux façons d'exécuter join impliquant des tables distribuées:
-
--   Lors de l'utilisation normale `JOIN` la requête est envoyée aux serveurs distants. Les sous-requêtes sont exécutées sur chacune d'elles afin de créer la bonne table, et la jointure est effectuée avec cette table. En d'autres termes, la table de droite est formée sur chaque serveur séparément.
--   Lors de l'utilisation de `GLOBAL ... JOIN`, d'abord le serveur demandeur exécute une sous-requête pour calculer la bonne table. Cette table temporaire est transmise à chaque serveur distant, et les requêtes sont exécutées sur eux en utilisant les données temporaires qui ont été transmises.
-
-Soyez prudent lorsque vous utilisez `GLOBAL`. Pour plus d'informations, voir le [Sous-requêtes distribuées](../../operators/in.md#select-distributed-subqueries) section.
-
-## Recommandations D'Utilisation {#usage-recommendations}
-
-### Traitement des cellules vides ou nulles {#processing-of-empty-or-null-cells}
-
-Lors de la jonction de tables, les cellules vides peuvent apparaître. Paramètre [join_use_nulls](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) définir comment clickhouse remplit ces cellules.
-
-Si l' `JOIN` les touches sont [Nullable](../../data-types/nullable.md) champs, les lignes où au moins une des clés a la valeur [NULL](../../../sql-reference/syntax.md#null-literal) ne sont pas jointes.
-
-### Syntaxe {#syntax}
-
-Les colonnes spécifiées dans `USING` doit avoir les mêmes noms dans les deux sous-requêtes, et les autres colonnes doivent être nommées différemment. Vous pouvez utiliser des alias pour les noms des colonnes dans les sous-requêtes.
-
-Le `USING` clause spécifie une ou plusieurs colonnes de jointure, qui établit l'égalité de ces colonnes. La liste des colonnes est définie sans crochets. Les conditions de jointure plus complexes ne sont pas prises en charge.
-
-### Limitations De Syntaxe {#syntax-limitations}
-
-Pour plusieurs `JOIN` clauses dans un seul `SELECT` requête:
-
--   Prendre toutes les colonnes via `*` n'est disponible que si les tables sont jointes, pas les sous-requêtes.
--   Le `PREWHERE` la clause n'est pas disponible.
-
-Pour `ON`, `WHERE`, et `GROUP BY` clause:
-
--   Les expressions arbitraires ne peuvent pas être utilisées dans `ON`, `WHERE`, et `GROUP BY` mais vous pouvez définir une expression dans un `SELECT` clause et ensuite l'utiliser dans ces clauses via un alias.
-
-### Performance {#performance}
-
-Lors de l'exécution d'un `JOIN`, il n'y a pas d'optimisation de la commande d'exécution par rapport aux autres stades de la requête. La jointure (une recherche dans la table de droite) est exécutée avant de filtrer `WHERE` et avant l'agrégation.
-
-Chaque fois qu'une requête est exécutée avec la même `JOIN`, la sous-requête est exécutée à nouveau car le résultat n'est pas mis en cache. Pour éviter cela, utilisez la spéciale [Rejoindre](../../../engines/table-engines/special/join.md) table engine, qui est un tableau préparé pour l'assemblage qui est toujours en RAM.
-
-Dans certains cas, il est plus efficace d'utiliser [IN](../../operators/in.md) plutôt `JOIN`.
-
-Si vous avez besoin d'un `JOIN` pour se joindre à des tables de dimension (ce sont des tables relativement petites qui contiennent des propriétés de dimension, telles que des noms pour des campagnes publicitaires), un `JOIN` peut-être pas très pratique en raison du fait que la bonne table est ré-accédée pour chaque requête. Pour de tels cas, il y a un “external dictionaries” la fonctionnalité que vous devez utiliser à la place de `JOIN`. Pour plus d'informations, voir le [Dictionnaires externes](../../dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) section.
-
-### Limitations De Mémoire {#memory-limitations}
-
-Par défaut, ClickHouse utilise [jointure de hachage](https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_join) algorithme. ClickHouse prend le `<right_table>` et crée une table de hachage pour cela dans la RAM. Après un certain seuil de consommation de mémoire, ClickHouse revient à fusionner l'algorithme de jointure.
-
-Si vous devez restreindre la consommation de mémoire de l'opération join utilisez les paramètres suivants:
-
--   [max_rows_in_join](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_rows_in_join) — Limits number of rows in the hash table.
--   [max_bytes_in_join](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_bytes_in_join) — Limits size of the hash table.
-
-Lorsque l'une de ces limites est atteinte, ClickHouse agit comme [join_overflow_mode](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-join_overflow_mode) réglage des instructions.
-
-## Exemple {#examples}
-
-Exemple:
-
-``` sql
-SELECT
-    CounterID,
-    hits,
-    visits
-FROM
-(
-    SELECT
-        CounterID,
-        count() AS hits
-    FROM test.hits
-    GROUP BY CounterID
-) ANY LEFT JOIN
-(
-    SELECT
-        CounterID,
-        sum(Sign) AS visits
-    FROM test.visits
-    GROUP BY CounterID
-) USING CounterID
-ORDER BY hits DESC
-LIMIT 10
-```
-
-``` text
-┌─CounterID─┬───hits─┬─visits─┐
-│   1143050 │ 523264 │  13665 │
-│    731962 │ 475698 │ 102716 │
-│    722545 │ 337212 │ 108187 │
-│    722889 │ 252197 │  10547 │
-│   2237260 │ 196036 │   9522 │
-│  23057320 │ 147211 │   7689 │
-│    722818 │  90109 │  17847 │
-│     48221 │  85379 │   4652 │
-│  19762435 │  77807 │   7026 │
-│    722884 │  77492 │  11056 │
-└───────────┴────────┴────────┘
-```
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/limit-by.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/limit-by.md
deleted file mode 100644
index 4d1bd766ef1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/limit-by.md
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Limite par Clause {#limit-by-clause}
-
-Une requête avec l' `LIMIT n BY expressions` la clause sélectionne le premier `n` lignes pour chaque valeur distincte de `expressions`. La clé pour `LIMIT BY` peut contenir n'importe quel nombre de [expression](../../syntax.md#syntax-expressions).
-
-ClickHouse prend en charge les variantes de syntaxe suivantes:
-
--   `LIMIT [offset_value, ]n BY expressions`
--   `LIMIT n OFFSET offset_value BY expressions`
-
-Pendant le traitement de la requête, ClickHouse sélectionne les données classées par clé de tri. La clé de tri est définie explicitement à l'aide [ORDER BY](order-by.md) clause ou implicitement en tant que propriété du moteur de table. Puis clickhouse s'applique `LIMIT n BY expressions` et renvoie le premier `n` lignes pour chaque combinaison distincte de `expressions`. Si `OFFSET` est spécifié, puis pour chaque bloc de données qui appartient à une combinaison particulière de `expressions`, Clickhouse saute `offset_value` nombre de lignes depuis le début du bloc et renvoie un maximum de `n` les lignes en conséquence. Si `offset_value` est plus grand que le nombre de lignes dans le bloc de données, ClickHouse renvoie zéro lignes du bloc.
-
-!!! note "Note"
-    `LIMIT BY` n'est pas liée à [LIMIT](limit.md). Ils peuvent tous deux être utilisés dans la même requête.
-
-## Exemple {#examples}
-
-Exemple de table:
-
-``` sql
-CREATE TABLE limit_by(id Int, val Int) ENGINE = Memory;
-INSERT INTO limit_by VALUES (1, 10), (1, 11), (1, 12), (2, 20), (2, 21);
-```
-
-Requête:
-
-``` sql
-SELECT * FROM limit_by ORDER BY id, val LIMIT 2 BY id
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┐
-│  1 │  10 │
-│  1 │  11 │
-│  2 │  20 │
-│  2 │  21 │
-└────┴─────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM limit_by ORDER BY id, val LIMIT 1, 2 BY id
-```
-
-``` text
-┌─id─┬─val─┐
-│  1 │  11 │
-│  1 │  12 │
-│  2 │  21 │
-└────┴─────┘
-```
-
-Le `SELECT * FROM limit_by ORDER BY id, val LIMIT 2 OFFSET 1 BY id` requête renvoie le même résultat.
-
-La requête suivante renvoie les 5 principaux référents pour chaque `domain, device_type` paire avec un maximum de 100 lignes au total (`LIMIT n BY + LIMIT`).
-
-``` sql
-SELECT
-    domainWithoutWWW(URL) AS domain,
-    domainWithoutWWW(REFERRER_URL) AS referrer,
-    device_type,
-    count() cnt
-FROM hits
-GROUP BY domain, referrer, device_type
-ORDER BY cnt DESC
-LIMIT 5 BY domain, device_type
-LIMIT 100
-```
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/limit.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/limit.md
deleted file mode 100644
index 69334c32cc9..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/limit.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause LIMIT {#limit-clause}
-
-`LIMIT m` permet de sélectionner la première `m` lignes du résultat.
-
-`LIMIT n, m` permet de sélectionner le `m` lignes du résultat après avoir sauté le premier `n` rangée. Le `LIMIT m OFFSET n` la syntaxe est équivalente.
-
-`n` et `m` doivent être des entiers non négatifs.
-
-Si il n'y a pas de [ORDER BY](order-by.md) clause qui trie explicitement les résultats, le choix des lignes pour le résultat peut être arbitraire et non déterministe.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/order-by.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/order-by.md
deleted file mode 100644
index 2a4ef58d7ad..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/order-by.md
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause ORDER BY {#select-order-by}
-
-Le `ORDER BY` clause contient une liste des expressions, qui peuvent être attribuées avec `DESC` (décroissant) ou `ASC` modificateur (ascendant) qui détermine la direction de tri. Si la direction n'est pas spécifié, `ASC` est supposé, donc il est généralement omis. La direction de tri s'applique à une seule expression, pas à la liste entière. Exemple: `ORDER BY Visits DESC, SearchPhrase`
-
-Les lignes qui ont des valeurs identiques pour la liste des expressions de tri sont sorties dans un ordre arbitraire, qui peut également être non déterministe (différent à chaque fois).
-Si la clause ORDER BY est omise, l'ordre des lignes est également indéfini et peut également être non déterministe.
-
-## Tri des valeurs spéciales {#sorting-of-special-values}
-
-Il existe deux approches pour `NaN` et `NULL` ordre de tri:
-
--   Par défaut ou avec le `NULLS LAST` modificateur: d'abord les valeurs, puis `NaN`, puis `NULL`.
--   Avec l' `NULLS FIRST` modificateur: première `NULL`, puis `NaN` puis d'autres valeurs.
-
-### Exemple {#example}
-
-Pour la table
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 2 │    2 │
-│ 1 │  nan │
-│ 2 │    2 │
-│ 3 │    4 │
-│ 5 │    6 │
-│ 6 │  nan │
-│ 7 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 6 │    7 │
-│ 8 │    9 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Exécuter la requête `SELECT * FROM t_null_nan ORDER BY y NULLS FIRST` obtenir:
-
-``` text
-┌─x─┬────y─┐
-│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 7 │ ᴺᵁᴸᴸ │
-│ 1 │  nan │
-│ 6 │  nan │
-│ 2 │    2 │
-│ 2 │    2 │
-│ 3 │    4 │
-│ 5 │    6 │
-│ 6 │    7 │
-│ 8 │    9 │
-└───┴──────┘
-```
-
-Lorsque les nombres à virgule flottante sont triés, les Nan sont séparés des autres valeurs. Quel que soit l'ordre de tri, NaNs viennent à la fin. En d'autres termes, pour le Tri ascendant, ils sont placés comme s'ils étaient plus grands que tous les autres nombres, tandis que pour le Tri descendant, ils sont placés comme s'ils étaient plus petits que les autres.
-
-## Classement De Soutien {#collation-support}
-
-Pour le tri par valeurs de chaîne, vous pouvez spécifier le classement (comparaison). Exemple: `ORDER BY SearchPhrase COLLATE 'tr'` - pour le tri par mot-clé dans l'ordre croissant, en utilisant l'alphabet turc, insensible à la casse, en supposant que les chaînes sont encodées en UTF-8. COLLATE peut être spécifié ou non pour chaque expression dans L'ordre par indépendamment. Si ASC ou DESC est spécifié, COLLATE est spécifié après. Lors de L'utilisation de COLLATE, le tri est toujours insensible à la casse.
-
-Nous recommandons uniquement D'utiliser COLLATE pour le tri final d'un petit nombre de lignes, car le tri avec COLLATE est moins efficace que le tri normal par octets.
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-Moins de RAM est utilisé si un assez petit [LIMIT](limit.md) est précisée en plus `ORDER BY`. Sinon, la quantité de mémoire dépensée est proportionnelle au volume de données à trier. Pour le traitement des requêtes distribuées, si [GROUP BY](group-by.md) est omis, le tri est partiellement effectué sur les serveurs distants et les résultats sont fusionnés Sur le serveur demandeur. Cela signifie que pour le tri distribué, le volume de données à trier peut être supérieur à la quantité de mémoire sur un seul serveur.
-
-S'il N'y a pas assez de RAM, il est possible d'effectuer un tri dans la mémoire externe (création de fichiers temporaires sur un disque). Utilisez le paramètre `max_bytes_before_external_sort` pour ce but. S'il est défini sur 0 (par défaut), le tri externe est désactivé. Si elle est activée, lorsque le volume de données à trier atteint le nombre spécifié d'octets, les données collectées sont triés et déposés dans un fichier temporaire. Une fois toutes les données lues, tous les fichiers triés sont fusionnés et les résultats sont générés. Les fichiers sont écrits dans le `/var/lib/clickhouse/tmp/` dans la configuration (par défaut, mais vous pouvez `tmp_path` paramètre pour modifier ce paramètre).
-
-L'exécution d'une requête peut utiliser plus de mémoire que `max_bytes_before_external_sort`. Pour cette raison, ce paramètre doit avoir une valeur significativement inférieure à `max_memory_usage`. Par exemple, si votre serveur dispose de 128 Go de RAM et que vous devez exécuter une seule requête, définissez `max_memory_usage` à 100 Go, et `max_bytes_before_external_sort` à 80 Go.
-
-Le tri externe fonctionne beaucoup moins efficacement que le tri dans la RAM.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/prewhere.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/prewhere.md
deleted file mode 100644
index 2c825d050f4..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/prewhere.md
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause PREWHERE {#prewhere-clause}
-
-Prewhere est une optimisation pour appliquer le filtrage plus efficacement. Il est activé par défaut, même si `PREWHERE` la clause n'est pas explicitement spécifié. Il fonctionne en déplaçant automatiquement une partie de [WHERE](where.md) condition à prewhere étape. Le rôle de `PREWHERE` la clause est seulement pour contrôler cette optimisation si vous pensez que vous savez comment le faire mieux que par défaut.
-
-Avec l'optimisation prewhere, au début, seules les colonnes nécessaires à l'exécution de l'expression prewhere sont lues. Ensuite, les autres colonnes sont lues qui sont nécessaires pour exécuter le reste de la requête, mais seulement les blocs où l'expression prewhere est “true” au moins pour certaines lignes. S'il y a beaucoup de blocs où prewhere expression est “false” pour toutes les lignes et prewhere a besoin de moins de colonnes que les autres parties de la requête, cela permet souvent de lire beaucoup moins de données à partir du disque pour l'exécution de la requête.
-
-## Contrôle Manuel De Prewhere {#controlling-prewhere-manually}
-
-La clause a le même sens que la `WHERE` clause. La différence est dans laquelle les données sont lues à partir de la table. Quand à commander manuellement `PREWHERE` pour les conditions de filtration qui sont utilisées par une minorité des colonnes de la requête, mais qui fournissent une filtration de données forte. Cela réduit le volume de données à lire.
-
-Une requête peut spécifier simultanément `PREWHERE` et `WHERE`. Dans ce cas, `PREWHERE` précéder `WHERE`.
-
-Si l' `optimize_move_to_prewhere` le paramètre est défini sur 0, heuristiques pour déplacer automatiquement des parties d'expressions `WHERE` de `PREWHERE` sont désactivés.
-
-## Limitation {#limitations}
-
-`PREWHERE` est uniquement pris en charge par les tables `*MergeTree` famille.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/sample.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/sample.md
deleted file mode 100644
index b2ddc060a19..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/sample.md
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Exemple de Clause {#select-sample-clause}
-
-Le `SAMPLE` clause permet approchée `SELECT` le traitement de la requête.
-
-Lorsque l'échantillonnage de données est activé, la requête n'est pas effectuée sur toutes les données, mais uniquement sur une certaine fraction de données (échantillon). Par exemple, si vous avez besoin de calculer des statistiques pour toutes les visites, il suffit d'exécuter la requête sur le 1/10 de la fraction de toutes les visites, puis multiplier le résultat par 10.
-
-Le traitement approximatif des requêtes peut être utile dans les cas suivants:
-
--   Lorsque vous avez des exigences de synchronisation strictes (comme \<100ms), mais que vous ne pouvez pas justifier le coût des ressources matérielles supplémentaires pour y répondre.
--   Lorsque vos données brutes ne sont pas précises, l'approximation ne dégrade pas sensiblement la qualité.
--   Les exigences commerciales ciblent des résultats approximatifs (pour la rentabilité, ou pour commercialiser des résultats exacts aux utilisateurs premium).
-
-!!! note "Note"
-    Vous ne pouvez utiliser l'échantillonnage qu'avec les tables [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) famille, et seulement si l'expression d'échantillonnage a été spécifiée lors de la création de la table (voir [Moteur MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table)).
-
-Les caractéristiques de l'échantillonnage des données sont énumérées ci-dessous:
-
--   L'échantillonnage de données est un mécanisme déterministe. Le résultat de la même `SELECT .. SAMPLE` la requête est toujours le même.
--   L'échantillonnage fonctionne de manière cohérente pour différentes tables. Pour les tables avec une seule clé d'échantillonnage, un échantillon avec le même coefficient sélectionne toujours le même sous-ensemble de données possibles. Par exemple, un exemple d'ID utilisateur prend des lignes avec le même sous-ensemble de tous les ID utilisateur possibles de différentes tables. Cela signifie que vous pouvez utiliser l'exemple dans les sous-requêtes dans la [IN](../../operators/in.md) clause. En outre, vous pouvez joindre des échantillons en utilisant le [JOIN](join.md) clause.
--   L'échantillonnage permet de lire moins de données à partir d'un disque. Notez que vous devez spécifier l'échantillonnage clé correctement. Pour plus d'informations, voir [Création d'une Table MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table).
-
-Pour l' `SAMPLE` clause la syntaxe suivante est prise en charge:
-
-| SAMPLE Clause Syntax | Description                                                                                                                                                                                                                                                                 |
-|----------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `SAMPLE k`           | Ici `k` est le nombre de 0 à 1.</br>La requête est exécutée sur `k` fraction des données. Exemple, `SAMPLE 0.1` exécute la requête sur 10% des données. [Lire plus](#select-sample-k)                                                                                       |
-| `SAMPLE n`           | Ici `n` est un entier suffisamment grand.</br>La requête est exécutée sur un échantillon d'au moins `n` lignes (mais pas significativement plus que cela). Exemple, `SAMPLE 10000000` exécute la requête sur un minimum de 10 000 000 lignes. [Lire plus](#select-sample-n) |
-| `SAMPLE k OFFSET m`  | Ici `k` et `m` sont les nombres de 0 à 1.</br>La requête est exécutée sur un échantillon de `k` fraction des données. Les données utilisées pour l'échantillon est compensée par `m` fraction. [Lire plus](#select-sample-offset)                                           |
-
-## SAMPLE K {#select-sample-k}
-
-Ici `k` est le nombre de 0 à 1 (les notations fractionnaires et décimales sont prises en charge). Exemple, `SAMPLE 1/2` ou `SAMPLE 0.5`.
-
-Dans un `SAMPLE k` clause, l'échantillon est prélevé à partir de la `k` fraction des données. L'exemple est illustré ci-dessous:
-
-``` sql
-SELECT
-    Title,
-    count() * 10 AS PageViews
-FROM hits_distributed
-SAMPLE 0.1
-WHERE
-    CounterID = 34
-GROUP BY Title
-ORDER BY PageViews DESC LIMIT 1000
-```
-
-Dans cet exemple, la requête est exécutée sur un échantillon de 0,1 (10%) de données. Les valeurs des fonctions d'agrégat ne sont pas corrigées automatiquement, donc pour obtenir un résultat approximatif, la valeur `count()` est multiplié manuellement par 10.
-
-## SAMPLE N {#select-sample-n}
-
-Ici `n` est un entier suffisamment grand. Exemple, `SAMPLE 10000000`.
-
-Dans ce cas, la requête est exécutée sur un échantillon d'au moins `n` lignes (mais pas significativement plus que cela). Exemple, `SAMPLE 10000000` exécute la requête sur un minimum de 10 000 000 lignes.
-
-Puisque l'unité minimale pour la lecture des données est un granule (sa taille est définie par le `index_granularity` de réglage), il est logique de définir un échantillon beaucoup plus grand que la taille du granule.
-
-Lors de l'utilisation de la `SAMPLE n` clause, vous ne savez pas quel pourcentage relatif de données a été traité. Donc, vous ne connaissez pas le coefficient par lequel les fonctions agrégées doivent être multipliées. L'utilisation de la `_sample_factor` colonne virtuelle pour obtenir le résultat approximatif.
-
-Le `_sample_factor` colonne contient des coefficients relatifs qui sont calculés dynamiquement. Cette colonne est créée automatiquement lorsque vous [créer](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) une table avec la clé d'échantillonnage spécifiée. Les exemples d'utilisation de la `_sample_factor` colonne sont indiqués ci-dessous.
-
-Considérons la table `visits` qui contient des statistiques sur les visites de site. Le premier exemple montre comment calculer le nombre de pages vues:
-
-``` sql
-SELECT sum(PageViews * _sample_factor)
-FROM visits
-SAMPLE 10000000
-```
-
-L'exemple suivant montre comment calculer le nombre total de visites:
-
-``` sql
-SELECT sum(_sample_factor)
-FROM visits
-SAMPLE 10000000
-```
-
-L'exemple ci-dessous montre comment calculer la durée moyenne de la session. Notez que vous n'avez pas besoin d'utiliser le coefficient relatif pour calculer les valeurs moyennes.
-
-``` sql
-SELECT avg(Duration)
-FROM visits
-SAMPLE 10000000
-```
-
-## SAMPLE K OFFSET M {#select-sample-offset}
-
-Ici `k` et `m` sont des nombres de 0 à 1. Des exemples sont présentés ci-dessous.
-
-**Exemple 1**
-
-``` sql
-SAMPLE 1/10
-```
-
-Dans cet exemple, l'échantillon représente 1 / 10e de toutes les données:
-
-`[++------------]`
-
-**Exemple 2**
-
-``` sql
-SAMPLE 1/10 OFFSET 1/2
-```
-
-Ici, un échantillon de 10% est prélevé à partir de la seconde moitié des données.
-
-`[------++------]`
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/union.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/union.md
deleted file mode 100644
index 9ae65ebcf72..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/union.md
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause UNION ALL {#union-clause}
-
-Vous pouvez utiliser `UNION ALL` à combiner `SELECT` requêtes en étendant leurs résultats. Exemple:
-
-``` sql
-SELECT CounterID, 1 AS table, toInt64(count()) AS c
-    FROM test.hits
-    GROUP BY CounterID
-
-UNION ALL
-
-SELECT CounterID, 2 AS table, sum(Sign) AS c
-    FROM test.visits
-    GROUP BY CounterID
-    HAVING c > 0
-```
-
-Les colonnes de résultat sont appariées par leur index (ordre intérieur `SELECT`). Si les noms de colonne ne correspondent pas, les noms du résultat final sont tirés de la première requête.
-
-La coulée de Type est effectuée pour les syndicats. Par exemple, si deux requêtes combinées ont le même champ avec non-`Nullable` et `Nullable` types d'un type compatible, la `UNION ALL` a un `Nullable` type de champ.
-
-Requêtes qui font partie de `UNION ALL` ne peut pas être placée entre parenthèses. [ORDER BY](order-by.md) et [LIMIT](limit.md) sont appliqués à des requêtes séparées, pas au résultat final. Si vous devez appliquer une conversion au résultat final, vous pouvez mettre toutes les requêtes avec `UNION ALL` dans une sous-requête dans la [FROM](from.md) clause.
-
-## Limitation {#limitations}
-
-Seulement `UNION ALL` est pris en charge. Régulier `UNION` (`UNION DISTINCT`) n'est pas pris en charge. Si vous avez besoin d' `UNION DISTINCT`, vous pouvez écrire `SELECT DISTINCT` à partir d'une sous-requête contenant `UNION ALL`.
-
-## Détails De Mise En Œuvre {#implementation-details}
-
-Requêtes qui font partie de `UNION ALL` peuvent être exécutées simultanément, et leurs résultats peuvent être mélangés ensemble.
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/where.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/where.md
deleted file mode 100644
index a4d7bc5e87a..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/where.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# Clause where {#select-where}
-
-`WHERE` clause permet de filtrer les données en provenance de [FROM](from.md) la clause de `SELECT`.
-
-Si il y a un `WHERE` , il doit contenir une expression avec la `UInt8` type. C'est généralement une expression avec comparaison et opérateurs logiques. Les lignes où cette expression est évaluée à 0 sont exclues des transformations ou des résultats ultérieurs.
-
-`WHERE` expression est évaluée sur la possibilité d'utiliser des index et l'élagage de partition, si le moteur de table sous-jacent le prend en charge.
-
-!!! note "Note"
-    Il y a une optimisation de filtrage appelée [prewhere](prewhere.md).
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/select/with.md b/docs/fr/sql-reference/statements/select/with.md
deleted file mode 100644
index a42aedf460b..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/select/with.md
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
----
-
-# AVEC la Clause {#with-clause}
-
-Cette section prend en charge les Expressions de Table courantes ([CTE](https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_and_recursive_queries_in_SQL)), de sorte que les résultats de `WITH` la clause peut être utilisé à l'intérieur `SELECT` clause.
-
-## Limitation {#limitations}
-
-1.  Les requêtes récursives ne sont pas prises en charge.
-2.  Lorsque la sous-requête est utilisée à l'intérieur avec section, son résultat doit être scalaire avec exactement une ligne.
-3.  Les résultats d'Expression ne sont pas disponibles dans les sous-requêtes.
-
-## Exemple {#examples}
-
-**Exemple 1:** Utilisation d'une expression constante comme “variable”
-
-``` sql
-WITH '2019-08-01 15:23:00' as ts_upper_bound
-SELECT *
-FROM hits
-WHERE
-    EventDate = toDate(ts_upper_bound) AND
-    EventTime <= ts_upper_bound
-```
-
-**Exemple 2:** De les expulser, somme(octets) résultat de l'expression de clause SELECT de la liste de colonnes
-
-``` sql
-WITH sum(bytes) as s
-SELECT
-    formatReadableSize(s),
-    table
-FROM system.parts
-GROUP BY table
-ORDER BY s
-```
-
-**Exemple 3:** Utilisation des résultats de la sous-requête scalaire
-
-``` sql
-/* this example would return TOP 10 of most huge tables */
-WITH
-    (
-        SELECT sum(bytes)
-        FROM system.parts
-        WHERE active
-    ) AS total_disk_usage
-SELECT
-    (sum(bytes) / total_disk_usage) * 100 AS table_disk_usage,
-    table
-FROM system.parts
-GROUP BY table
-ORDER BY table_disk_usage DESC
-LIMIT 10
-```
-
-**Exemple 4:** Réutilisation de l'expression dans la sous-requête
-
-Comme solution de contournement pour la limitation actuelle de l'utilisation de l'expression dans les sous-requêtes, Vous pouvez la dupliquer.
-
-``` sql
-WITH ['hello'] AS hello
-SELECT
-    hello,
-    *
-FROM
-(
-    WITH ['hello'] AS hello
-    SELECT hello
-)
-```
-
-``` text
-┌─hello─────┬─hello─────┐
-│ ['hello'] │ ['hello'] │
-└───────────┴───────────┘
-```
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/show.md b/docs/fr/sql-reference/statements/show.md
deleted file mode 100644
index 129c6e30d1c..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/show.md
+++ /dev/null
@@ -1,169 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: SHOW
----
-
-# Afficher les requêtes {#show-queries}
-
-## SHOW CREATE TABLE {#show-create-table}
-
-``` sql
-SHOW CREATE [TEMPORARY] [TABLE|DICTIONARY] [db.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Renvoie un seul `String`-type ‘statement’ column, which contains a single value – the `CREATE` requête utilisée pour créer l'objet spécifié.
-
-## SHOW DATABASES {#show-databases}
-
-``` sql
-SHOW DATABASES [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Imprime une liste de toutes les bases de données.
-Cette requête est identique à `SELECT name FROM system.databases [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]`.
-
-## SHOW PROCESSLIST {#show-processlist}
-
-``` sql
-SHOW PROCESSLIST [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
-```
-
-Sorties le contenu de la [système.processus](../../operations/system-tables.md#system_tables-processes) table, qui contient une liste de requêtes en cours de traitement en ce moment, à l'exception `SHOW PROCESSLIST` requête.
-
-Le `SELECT * FROM system.processes` requête renvoie des données sur toutes les requêtes en cours.
-
-Astuce (exécuter dans la console):
-
-``` bash
-$ watch -n1 "clickhouse-client --query='SHOW PROCESSLIST'"
-```
-
-## SHOW TABLES {#show-tables}
-
-Affiche une liste de tableaux.
-
-``` sql
-SHOW [TEMPORARY] TABLES [{FROM | IN} <db>] [LIKE '<pattern>' | WHERE expr] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-Si l' `FROM` la clause n'est pas spécifié, la requête renvoie la liste des tables de la base de données actuelle.
-
-Vous pouvez obtenir les mêmes résultats que l' `SHOW TABLES` requête de la façon suivante:
-
-``` sql
-SELECT name FROM system.tables WHERE database = <db> [AND name LIKE <pattern>] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-**Exemple**
-
-La requête suivante sélectionne les deux premières lignes de la liste des tables `system` base de données, dont les noms contiennent `co`.
-
-``` sql
-SHOW TABLES FROM system LIKE '%co%' LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─name───────────────────────────┐
-│ aggregate_function_combinators │
-│ collations                     │
-└────────────────────────────────┘
-```
-
-## SHOW DICTIONARIES {#show-dictionaries}
-
-Affiche une liste de [dictionnaires externes](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md).
-
-``` sql
-SHOW DICTIONARIES [FROM <db>] [LIKE '<pattern>'] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-Si l' `FROM` la clause n'est pas spécifié, la requête retourne la liste des dictionnaires de la base de données actuelle.
-
-Vous pouvez obtenir les mêmes résultats que l' `SHOW DICTIONARIES` requête de la façon suivante:
-
-``` sql
-SELECT name FROM system.dictionaries WHERE database = <db> [AND name LIKE <pattern>] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
-```
-
-**Exemple**
-
-La requête suivante sélectionne les deux premières lignes de la liste des tables `system` base de données, dont les noms contiennent `reg`.
-
-``` sql
-SHOW DICTIONARIES FROM db LIKE '%reg%' LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─name─────────┐
-│ regions      │
-│ region_names │
-└──────────────┘
-```
-
-## SHOW GRANTS {#show-grants-statement}
-
-Montre les privilèges d'un utilisateur.
-
-### Syntaxe {#show-grants-syntax}
-
-``` sql
-SHOW GRANTS [FOR user]
-```
-
-Si l'utilisateur n'est pas spécifié, la requête renvoie les privilèges de l'utilisateur actuel.
-
-## SHOW CREATE USER {#show-create-user-statement}
-
-Affiche les paramètres qui ont été utilisés [la création d'un utilisateur](create.md#create-user-statement).
-
-`SHOW CREATE USER` ne produit pas de mots de passe utilisateur.
-
-### Syntaxe {#show-create-user-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE USER [name | CURRENT_USER]
-```
-
-## SHOW CREATE ROLE {#show-create-role-statement}
-
-Affiche les paramètres qui ont été utilisés [la création de rôle](create.md#create-role-statement)
-
-### Syntaxe {#show-create-role-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE ROLE name
-```
-
-## SHOW CREATE ROW POLICY {#show-create-row-policy-statement}
-
-Affiche les paramètres qui ont été utilisés [création de stratégie de ligne](create.md#create-row-policy-statement)
-
-### Syntaxe {#show-create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE [ROW] POLICY name ON [database.]table
-```
-
-## SHOW CREATE QUOTA {#show-create-quota-statement}
-
-Affiche les paramètres qui ont été utilisés [quota de création](create.md#create-quota-statement)
-
-### Syntaxe {#show-create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE QUOTA [name | CURRENT]
-```
-
-## SHOW CREATE SETTINGS PROFILE {#show-create-settings-profile-statement}
-
-Affiche les paramètres qui ont été utilisés [configuration création de profil](create.md#create-settings-profile-statement)
-
-### Syntaxe {#show-create-row-policy-syntax}
-
-``` sql
-SHOW CREATE [SETTINGS] PROFILE name
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/show/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/statements/system.md b/docs/fr/sql-reference/statements/system.md
deleted file mode 100644
index e8c9ed85cbc..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/statements/system.md
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: SYSTEM
----
-
-# SYSTÈME de Requêtes {#query-language-system}
-
--   [RELOAD DICTIONARIES](#query_language-system-reload-dictionaries)
--   [RELOAD DICTIONARY](#query_language-system-reload-dictionary)
--   [DROP DNS CACHE](#query_language-system-drop-dns-cache)
--   [DROP MARK CACHE](#query_language-system-drop-mark-cache)
--   [FLUSH LOGS](#query_language-system-flush_logs)
--   [RELOAD CONFIG](#query_language-system-reload-config)
--   [SHUTDOWN](#query_language-system-shutdown)
--   [KILL](#query_language-system-kill)
--   [STOP DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-stop-distributed-sends)
--   [FLUSH DISTRIBUTED](#query_language-system-flush-distributed)
--   [START DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-start-distributed-sends)
--   [STOP MERGES](#query_language-system-stop-merges)
--   [START MERGES](#query_language-system-start-merges)
-
-## RELOAD DICTIONARIES {#query_language-system-reload-dictionaries}
-
-Recharge tous les dictionnaires qui ont déjà été chargés avec succès.
-Par défaut, les dictionnaires sont chargés paresseusement (voir [dictionaries_lazy_load](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-dictionaries_lazy_load)), donc au lieu d'être chargés automatiquement au démarrage, ils sont initialisés lors du premier accès via la fonction dictGet ou sélectionnez dans les tables avec ENGINE = Dictionary . Le `SYSTEM RELOAD DICTIONARIES` query recharge ces dictionnaires (chargés).
-Retourne toujours `Ok.` quel que soit le résultat de la mise à jour du dictionnaire.
-
-## Recharger le dictionnaire Dictionary_name {#query_language-system-reload-dictionary}
-
-Recharge complètement un dictionnaire `dictionary_name`, quel que soit l'état du dictionnaire (LOADED / NOT_LOADED / FAILED).
-Retourne toujours `Ok.` quel que soit le résultat de la mise à jour du dictionnaire.
-L'état du dictionnaire peut être vérifié en interrogeant le `system.dictionaries` table.
-
-``` sql
-SELECT name, status FROM system.dictionaries;
-```
-
-## DROP DNS CACHE {#query_language-system-drop-dns-cache}
-
-Réinitialise le cache DNS interne de ClickHouse. Parfois (pour les anciennes versions de ClickHouse), il est nécessaire d'utiliser cette commande lors de la modification de l'infrastructure (modification de l'adresse IP d'un autre serveur ClickHouse ou du serveur utilisé par les dictionnaires).
-
-Pour une gestion du cache plus pratique (automatique), voir paramètres disable_internal_dns_cache, dns_cache_update_period.
-
-## DROP MARK CACHE {#query_language-system-drop-mark-cache}
-
-Réinitialise le cache de marque. Utilisé dans le développement de ClickHouse et des tests de performance.
-
-## FLUSH LOGS {#query_language-system-flush_logs}
-
-Flushes buffers of log messages to system tables (e.g. system.query_log). Allows you to not wait 7.5 seconds when debugging.
-
-## RELOAD CONFIG {#query_language-system-reload-config}
-
-Recharge la configuration de ClickHouse. Utilisé lorsque la configuration est stockée dans ZooKeeeper.
-
-## SHUTDOWN {#query_language-system-shutdown}
-
-Normalement ferme ClickHouse (comme `service clickhouse-server stop` / `kill {$pid_clickhouse-server}`)
-
-## KILL {#query_language-system-kill}
-
-Annule le processus de ClickHouse (comme `kill -9 {$ pid_clickhouse-server}`)
-
-## Gestion Des Tables Distribuées {#query-language-system-distributed}
-
-ClickHouse peut gérer [distribué](../../engines/table-engines/special/distributed.md) table. Lorsqu'un utilisateur insère des données dans ces tables, ClickHouse crée d'abord une file d'attente des données qui doivent être envoyées aux nœuds de cluster, puis l'envoie de manière asynchrone. Vous pouvez gérer le traitement des files d'attente avec [STOP DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-stop-distributed-sends), [FLUSH DISTRIBUTED](#query_language-system-flush-distributed), et [START DISTRIBUTED SENDS](#query_language-system-start-distributed-sends) requête. Vous pouvez également insérer de manière synchrone des données distribuées avec `insert_distributed_sync` paramètre.
-
-### STOP DISTRIBUTED SENDS {#query_language-system-stop-distributed-sends}
-
-Désactive la distribution de données en arrière-plan lors de l'insertion de données dans des tables distribuées.
-
-``` sql
-SYSTEM STOP DISTRIBUTED SENDS [db.]<distributed_table_name>
-```
-
-### FLUSH DISTRIBUTED {#query_language-system-flush-distributed}
-
-Force ClickHouse à envoyer des données aux nœuds de cluster de manière synchrone. Si des nœuds ne sont pas disponibles, ClickHouse lève une exception et arrête l'exécution de la requête. Vous pouvez réessayer la requête jusqu'à ce qu'elle réussisse, ce qui se produira lorsque tous les nœuds seront de nouveau en ligne.
-
-``` sql
-SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED [db.]<distributed_table_name>
-```
-
-### START DISTRIBUTED SENDS {#query_language-system-start-distributed-sends}
-
-Active la distribution de données en arrière-plan lors de l'insertion de données dans des tables distribuées.
-
-``` sql
-SYSTEM START DISTRIBUTED SENDS [db.]<distributed_table_name>
-```
-
-### STOP MERGES {#query_language-system-stop-merges}
-
-Offre la possibilité d'arrêter les fusions d'arrière-plan pour les tables de la famille MergeTree:
-
-``` sql
-SYSTEM STOP MERGES [[db.]merge_tree_family_table_name]
-```
-
-!!! note "Note"
-    `DETACH / ATTACH` table va commencer les fusions d'arrière-plan pour la table même dans le cas où les fusions ont été arrêtées pour toutes les tables MergeTree auparavant.
-
-### START MERGES {#query_language-system-start-merges}
-
-Offre la possibilité de démarrer des fusions en arrière-plan pour les tables de la famille MergeTree:
-
-``` sql
-SYSTEM START MERGES [[db.]merge_tree_family_table_name]
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/system/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/syntax.md b/docs/fr/sql-reference/syntax.md
deleted file mode 100644
index b8b24c9bbb5..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/syntax.md
+++ /dev/null
@@ -1,187 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 31
-toc_title: Syntaxe
----
-
-# Syntaxe {#syntax}
-
-Il existe deux types d'analyseurs dans le système: L'analyseur SQL complet (un analyseur de descente récursif) et l'analyseur de format de données (un analyseur de flux rapide).
-Dans tous les cas à l'exception de la `INSERT` requête, seul L'analyseur SQL complet est utilisé.
-Le `INSERT` requête utilise les deux analyseurs:
-
-``` sql
-INSERT INTO t VALUES (1, 'Hello, world'), (2, 'abc'), (3, 'def')
-```
-
-Le `INSERT INTO t VALUES` fragment est analysé par l'analyseur complet, et les données `(1, 'Hello, world'), (2, 'abc'), (3, 'def')` est analysé par l'analyseur de flux rapide. Vous pouvez également activer l'analyseur complet pour les données à l'aide de la [input_format_values_interpret_expressions](../operations/settings/settings.md#settings-input_format_values_interpret_expressions) paramètre. Lorsque `input_format_values_interpret_expressions = 1`, ClickHouse essaie d'abord d'analyser les valeurs avec l'analyseur de flux rapide. S'il échoue, ClickHouse essaie d'utiliser l'analyseur complet pour les données, en le traitant comme un SQL [expression](#syntax-expressions).
-
-Les données peuvent avoir n'importe quel format. Lorsqu'une requête est reçue, le serveur calcule pas plus que [max_query_size](../operations/settings/settings.md#settings-max_query_size) octets de la requête en RAM (par défaut, 1 Mo), et le reste est analysé en flux.
-Il permet d'éviter les problèmes avec de grandes `INSERT` requête.
-
-Lors de l'utilisation de la `Values` format dans un `INSERT` de la requête, il peut sembler que les données sont analysées de même que les expressions dans un `SELECT` requête, mais ce n'est pas vrai. Le `Values` le format est beaucoup plus limitée.
-
-Le reste de cet article couvre l'analyseur complet. Pour plus d'informations sur les analyseurs de format, consultez [Format](../interfaces/formats.md) section.
-
-## Espace {#spaces}
-
-Il peut y avoir n'importe quel nombre de symboles d'espace entre les constructions syntaxiques (y compris le début et la fin d'une requête). Les symboles d'espace incluent l'espace, l'onglet, le saut de ligne, Le CR et le flux de formulaire.
-
-## Commentaire {#comments}
-
-ClickHouse prend en charge les commentaires de style SQL et de style C.
-Les commentaires de style SQL commencent par `--` et continuer jusqu'à la fin de la ligne, un espace après `--` peut être omis.
-C-style sont de `/*` de `*/`et peut être multiligne, les espaces ne sont pas requis non plus.
-
-## Mot {#syntax-keywords}
-
-Les mots clés sont insensibles à la casse lorsqu'ils correspondent à:
-
--   La norme SQL. Exemple, `SELECT`, `select` et `SeLeCt` sont toutes valides.
--   Implémentation dans certains SGBD populaires (MySQL ou Postgres). Exemple, `DateTime` est le même que `datetime`.
-
-Si le nom du type de données est sensible à la casse peut être vérifié `system.data_type_families` table.
-
-Contrairement à SQL standard, tous les autres mots clés (y compris les noms de fonctions) sont **sensible à la casse**.
-
-Mots-clés ne sont pas réservés; ils sont traités comme tels que dans le contexte correspondant. Si vous utilisez [identificateur](#syntax-identifiers) avec le même nom que les mots-clés, placez-les entre guillemets doubles ou backticks. Par exemple, la requête `SELECT "FROM" FROM table_name` est valide si la table `table_name` a colonne avec le nom de `"FROM"`.
-
-## Identificateur {#syntax-identifiers}
-
-Les identificateurs sont:
-
--   Noms de Cluster, de base de données, de table, de partition et de colonne.
--   Fonction.
--   Types de données.
--   [Expression des alias](#syntax-expression_aliases).
-
-Les identificateurs peuvent être cités ou non cités. Ce dernier est préféré.
-
-Non identificateurs doivent correspondre à l'expression régulière `^[a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]*$` et ne peut pas être égale à [mot](#syntax-keywords). Exemple: `x, _1, X_y__Z123_.`
-
-Si vous souhaitez utiliser les identifiants de la même manière que les mots-clés ou si vous souhaitez utiliser d'autres symboles dans les identifiants, citez-le en utilisant des guillemets doubles ou des backticks, par exemple, `"id"`, `` `id` ``.
-
-## Littéral {#literals}
-
-Il y a numérique, chaîne de caractères, composé, et `NULL` littéral.
-
-### Numérique {#numeric}
-
-Littéral numérique tente d'être analysé:
-
--   Tout d'abord, comme un nombre signé 64 bits, en utilisant le [strtoull](https://en.cppreference.com/w/cpp/string/byte/strtoul) fonction.
--   En cas d'échec, en tant que nombre non signé 64 bits, [strtoll](https://en.cppreference.com/w/cpp/string/byte/strtol) fonction.
--   En cas d'échec, en tant que nombre à virgule flottante [strtod](https://en.cppreference.com/w/cpp/string/byte/strtof) fonction.
--   Sinon, elle renvoie une erreur.
-
-La valeur littérale a le plus petit type dans lequel la valeur correspond.
-Par exemple, 1 est analysé comme `UInt8`, mais 256 est analysé comme `UInt16`. Pour plus d'informations, voir [Types de données](../sql-reference/data-types/index.md).
-
-Exemple: `1`, `18446744073709551615`, `0xDEADBEEF`, `01`, `0.1`, `1e100`, `-1e-100`, `inf`, `nan`.
-
-### Chaîne {#syntax-string-literal}
-
-Seuls les littéraux de chaîne entre guillemets simples sont pris en charge. Le clos de caractères barre oblique inverse échappé. Les séquences d'échappement suivantes ont une valeur spéciale correspondante: `\b`, `\f`, `\r`, `\n`, `\t`, `\0`, `\a`, `\v`, `\xHH`. Dans tous les autres cas, des séquences d'échappement au format `\c`, où `c` est un caractère, sont convertis à `c`. Cela signifie que vous pouvez utiliser les séquences `\'`et`\\`. La valeur aurez l' [Chaîne](../sql-reference/data-types/string.md) type.
-
-Dans les littéraux de chaîne, vous devez vous échapper d'au moins `'` et `\`. Les guillemets simples peuvent être échappés avec le guillemet simple, littéraux `'It\'s'` et `'It''s'` sont égaux.
-
-### Composé {#compound}
-
-Les tableaux sont construits avec des crochets `[1, 2, 3]`. Nuples sont construits avec des supports ronds `(1, 'Hello, world!', 2)`.
-Techniquement, ce ne sont pas des littéraux, mais des expressions avec l'opérateur de création de tableau et l'opérateur de création de tuple, respectivement.
-Un tableau doit être composé d'au moins un élément, et un tuple doit avoir au moins deux éléments.
-Il y a un cas distinct lorsque les tuples apparaissent dans le `IN` clause de a `SELECT` requête. Les résultats de la requête peuvent inclure des tuples, mais les tuples ne peuvent pas être enregistrés dans une base de données (à l'exception des tables avec [Mémoire](../engines/table-engines/special/memory.md) moteur).
-
-### NULL {#null-literal}
-
-Indique que la valeur est manquante.
-
-Afin de stocker `NULL` dans un champ de table, il doit être de la [Nullable](../sql-reference/data-types/nullable.md) type.
-
-Selon le format de données (entrée ou sortie), `NULL` peut avoir une représentation différente. Pour plus d'informations, consultez la documentation de [formats de données](../interfaces/formats.md#formats).
-
-Il y a beaucoup de nuances au traitement `NULL`. Par exemple, si au moins l'un des arguments d'une opération de comparaison est `NULL` le résultat de cette opération est également `NULL`. Il en va de même pour la multiplication, l'addition et d'autres opérations. Pour plus d'informations, lisez la documentation pour chaque opération.
-
-Dans les requêtes, vous pouvez vérifier `NULL` à l'aide de la [IS NULL](operators/index.md#operator-is-null) et [IS NOT NULL](operators/index.md) opérateurs et les fonctions connexes `isNull` et `isNotNull`.
-
-## Fonction {#functions}
-
-Les appels de fonction sont écrits comme un identifiant avec une liste d'arguments (éventuellement vide) entre parenthèses. Contrairement à SQL standard, les crochets sont requis, même pour une liste d'arguments vide. Exemple: `now()`.
-Il existe des fonctions régulières et agrégées (voir la section “Aggregate functions”). Certaines fonctions d'agrégat peut contenir deux listes d'arguments entre parenthèses. Exemple: `quantile (0.9) (x)`. Ces fonctions d'agrégation sont appelés “parametric” fonctions, et les arguments dans la première liste sont appelés “parameters”. La syntaxe des fonctions d'agrégation sans paramètres est la même que pour les fonctions régulières.
-
-## Opérateur {#operators}
-
-Les opérateurs sont convertis en leurs fonctions correspondantes lors de l'analyse des requêtes, en tenant compte de leur priorité et de leur associativité.
-Par exemple, l'expression `1 + 2 * 3 + 4` est transformé à `plus(plus(1, multiply(2, 3)), 4)`.
-
-## Types de données et moteurs de Table de base de données {#data_types-and-database-table-engines}
-
-Types de données et moteurs de table dans `CREATE` les requêtes sont écrites de la même manière que les identifiants ou les fonctions. En d'autres termes, ils peuvent ou ne peuvent pas contenir une liste d'arguments entre parenthèses. Pour plus d'informations, voir les sections “Data types,” “Table engines,” et “CREATE”.
-
-## Expression Des Alias {#syntax-expression_aliases}
-
-Un alias est un nom défini par l'utilisateur pour l'expression dans une requête.
-
-``` sql
-expr AS alias
-```
-
--   `AS` — The keyword for defining aliases. You can define the alias for a table name or a column name in a `SELECT` clause sans utiliser le `AS` mot.
-
-        For example, `SELECT table_name_alias.column_name FROM table_name table_name_alias`.
-
-        In the [CAST](sql_reference/functions/type_conversion_functions.md#type_conversion_function-cast) function, the `AS` keyword has another meaning. See the description of the function.
-
--   `expr` — Any expression supported by ClickHouse.
-
-        For example, `SELECT column_name * 2 AS double FROM some_table`.
-
--   `alias` — Name for `expr`. Les alias doivent être conformes à la [identificateur](#syntax-identifiers) syntaxe.
-
-        For example, `SELECT "table t".column_name FROM table_name AS "table t"`.
-
-### Notes sur l'Utilisation de la {#notes-on-usage}
-
-Les alias sont globaux pour une requête ou d'une sous-requête, vous pouvez définir un alias dans n'importe quelle partie d'une requête de toute expression. Exemple, `SELECT (1 AS n) + 2, n`.
-
-Les alias ne sont pas visibles dans les sous-requêtes et entre les sous-requêtes. Par exemple, lors de l'exécution de la requête `SELECT (SELECT sum(b.a) + num FROM b) - a.a AS num FROM a` Clickhouse génère l'exception `Unknown identifier: num`.
-
-Si un alias est défini pour les colonnes de `SELECT` la clause d'une sous-requête, ces colonnes sont visibles dans la requête externe. Exemple, `SELECT n + m FROM (SELECT 1 AS n, 2 AS m)`.
-
-Soyez prudent avec les Alias qui sont les mêmes que les noms de colonnes ou de tables. Considérons l'exemple suivant:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    a Int,
-    b Int
-)
-ENGINE = TinyLog()
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    argMax(a, b),
-    sum(b) AS b
-FROM t
-```
-
-``` text
-Received exception from server (version 18.14.17):
-Code: 184. DB::Exception: Received from localhost:9000, 127.0.0.1. DB::Exception: Aggregate function sum(b) is found inside another aggregate function in query.
-```
-
-Dans cet exemple, nous avons déclaré table `t` avec la colonne `b`. Ensuite, lors de la sélection des données, nous avons défini le `sum(b) AS b` alias. Comme les alias sont globaux, ClickHouse a substitué le littéral `b` dans l'expression `argMax(a, b)` avec l'expression `sum(b)`. Cette substitution a provoqué l'exception.
-
-## Astérisque {#asterisk}
-
-Dans un `SELECT` requête, un astérisque peut remplacer l'expression. Pour plus d'informations, consultez la section “SELECT”.
-
-## Expression {#syntax-expressions}
-
-Une expression est une fonction, un identifiant, un littéral, une application d'un opérateur, une expression entre parenthèses, une sous-requête ou un astérisque. Il peut également contenir un alias.
-Une liste des expressions est une ou plusieurs expressions séparées par des virgules.
-Les fonctions et les opérateurs, à leur tour, peuvent avoir des expressions comme arguments.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/sql_reference/syntax/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/file.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/file.md
deleted file mode 100644
index a58821d021d..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/file.md
+++ /dev/null
@@ -1,121 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 37
-toc_title: fichier
----
-
-# fichier {#file}
-
-Crée un tableau à partir d'un fichier. Cette fonction de table est similaire à [URL](url.md) et [hdfs](hdfs.md) ceux.
-
-``` sql
-file(path, format, structure)
-```
-
-**Les paramètres d'entrée**
-
--   `path` — The relative path to the file from [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path). Chemin d'accès à la prise en charge des fichiers suivant les globs en mode Lecture seule: `*`, `?`, `{abc,def}` et `{N..M}` où `N`, `M` — numbers, \``'abc', 'def'` — strings.
--   `format` — The [format](../../interfaces/formats.md#formats) de le fichier.
--   `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une table avec la structure spécifiée pour lire ou écrire des données dans le fichier spécifié.
-
-**Exemple**
-
-Paramètre `user_files_path` et le contenu du fichier `test.csv`:
-
-``` bash
-$ grep user_files_path /etc/clickhouse-server/config.xml
-    <user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>
-
-$ cat /var/lib/clickhouse/user_files/test.csv
-    1,2,3
-    3,2,1
-    78,43,45
-```
-
-Table de`test.csv` et la sélection des deux premières lignes de ce:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
-LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
-│       1 │       2 │       3 │
-│       3 │       2 │       1 │
-└─────────┴─────────┴─────────┘
-```
-
-``` sql
--- getting the first 10 lines of a table that contains 3 columns of UInt32 type from a CSV file
-SELECT * FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') LIMIT 10
-```
-
-**Globs dans le chemin**
-
-Plusieurs composants de chemin peuvent avoir des globs. Pour être traité, le fichier doit exister et correspondre à l'ensemble du modèle de chemin (pas seulement le suffixe ou le préfixe).
-
--   `*` — Substitutes any number of any characters except `/` y compris la chaîne vide.
--   `?` — Substitutes any single character.
--   `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
--   `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders.
-
-Les Constructions avec `{}` sont similaires à l' [fonction de table à distance](../../sql-reference/table-functions/remote.md)).
-
-**Exemple**
-
-1.  Supposons que nous ayons plusieurs fichiers avec les chemins relatifs suivants:
-
--   ‘some_dir/some_file_1’
--   ‘some_dir/some_file_2’
--   ‘some_dir/some_file_3’
--   ‘another_dir/some_file_1’
--   ‘another_dir/some_file_2’
--   ‘another_dir/some_file_3’
-
-1.  Interroger la quantité de lignes dans ces fichiers:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM file('{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-1.  Requête de la quantité de lignes dans tous les fichiers de ces deux répertoires:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM file('{some,another}_dir/*', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Si votre liste de fichiers contient des plages de nombres avec des zéros en tête, utilisez la construction avec des accolades pour chaque chiffre séparément ou utilisez `?`.
-
-**Exemple**
-
-Interroger les données des fichiers nommés `file000`, `file001`, … , `file999`:
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM file('big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#virtual-columns}
-
--   `_path` — Path to the file.
--   `_file` — Name of the file.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Les colonnes virtuelles](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/#table_engines-virtual_columns)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/file/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/generate.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/generate.md
deleted file mode 100644
index 1f7eeddd0e1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/generate.md
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 47
-toc_title: generateRandom
----
-
-# generateRandom {#generaterandom}
-
-Génère des données aléatoires avec un schéma donné.
-Permet de remplir des tables de test avec des données.
-Prend en charge tous les types de données qui peuvent être stockés dans la table sauf `LowCardinality` et `AggregateFunction`.
-
-``` sql
-generateRandom('name TypeName[, name TypeName]...', [, 'random_seed'[, 'max_string_length'[, 'max_array_length']]]);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `name` — Name of corresponding column.
--   `TypeName` — Type of corresponding column.
--   `max_array_length` — Maximum array length for all generated arrays. Defaults to `10`.
--   `max_string_length` — Maximum string length for all generated strings. Defaults to `10`.
--   `random_seed` — Specify random seed manually to produce stable results. If NULL — seed is randomly generated.
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-Un objet de table avec le schéma demandé.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-``` sql
-SELECT * FROM generateRandom('a Array(Int8), d Decimal32(4), c Tuple(DateTime64(3), UUID)', 1, 10, 2) LIMIT 3;
-```
-
-``` text
-┌─a────────┬────────────d─┬─c──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│ [77]     │ -124167.6723 │ ('2061-04-17 21:59:44.573','3f72f405-ec3e-13c8-44ca-66ef335f7835') │
-│ [32,110] │ -141397.7312 │ ('1979-02-09 03:43:48.526','982486d1-5a5d-a308-e525-7bd8b80ffa73') │
-│ [68]     │  -67417.0770 │ ('2080-03-12 14:17:31.269','110425e5-413f-10a6-05ba-fa6b3e929f15') │
-└──────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/generate/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/hdfs.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/hdfs.md
deleted file mode 100644
index 51b742d8018..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/hdfs.md
+++ /dev/null
@@ -1,104 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 45
-toc_title: hdfs
----
-
-# hdfs {#hdfs}
-
-Crée une table à partir de fichiers dans HDFS. Cette fonction de table est similaire à [URL](url.md) et [fichier](file.md) ceux.
-
-``` sql
-hdfs(URI, format, structure)
-```
-
-**Les paramètres d'entrée**
-
--   `URI` — The relative URI to the file in HDFS. Path to file support following globs in readonly mode: `*`, `?`, `{abc,def}` et `{N..M}` où `N`, `M` — numbers, \``'abc', 'def'` — strings.
--   `format` — The [format](../../interfaces/formats.md#formats) de le fichier.
--   `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-
-**Valeur renvoyée**
-
-Une table avec la structure spécifiée pour lire ou écrire des données dans le fichier spécifié.
-
-**Exemple**
-
-Table de `hdfs://hdfs1:9000/test` et la sélection des deux premières lignes de ce:
-
-``` sql
-SELECT *
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/test', 'TSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
-LIMIT 2
-```
-
-``` text
-┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
-│       1 │       2 │       3 │
-│       3 │       2 │       1 │
-└─────────┴─────────┴─────────┘
-```
-
-**Globs dans le chemin**
-
-Plusieurs composants de chemin peuvent avoir des globs. Pour être traité, le fichier doit exister et correspondre à l'ensemble du modèle de chemin (pas seulement le suffixe ou le préfixe).
-
--   `*` — Substitutes any number of any characters except `/` y compris la chaîne vide.
--   `?` — Substitutes any single character.
--   `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
--   `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders.
-
-Les Constructions avec `{}` sont similaires à l' [fonction de table à distance](../../sql-reference/table-functions/remote.md)).
-
-**Exemple**
-
-1.  Supposons que nous ayons plusieurs fichiers avec les URI suivants sur HDFS:
-
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/some_dir/some_file_3’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_1’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_2’
--   ‘hdfs://hdfs1:9000/another_dir/some_file_3’
-
-1.  Interroger la quantité de lignes dans ces fichiers:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-1.  Requête de la quantité de lignes dans tous les fichiers de ces deux répertoires:
-
-<!-- -->
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Si votre liste de fichiers contient des plages de nombres avec des zéros en tête, utilisez la construction avec des accolades pour chaque chiffre séparément ou utilisez `?`.
-
-**Exemple**
-
-Interroger les données des fichiers nommés `file000`, `file001`, … , `file999`:
-
-``` sql
-SELECT count(*)
-FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32')
-```
-
-## Les Colonnes Virtuelles {#virtual-columns}
-
--   `_path` — Path to the file.
--   `_file` — Name of the file.
-
-**Voir Aussi**
-
--   [Les colonnes virtuelles](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/#table_engines-virtual_columns)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/hdfs/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/index.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/index.md
deleted file mode 100644
index 89a8200e385..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Les Fonctions De Table
-toc_priority: 34
-toc_title: Introduction
----
-
-# Les Fonctions De Table {#table-functions}
-
-Les fonctions de Table sont des méthodes pour construire des tables.
-
-Vous pouvez utiliser les fonctions de table dans:
-
--   [FROM](../statements/select/from.md) la clause de la `SELECT` requête.
-
-        The method for creating a temporary table that is available only in the current query. The table is deleted when the query finishes.
-
--   [Créer une TABLE en tant que \< table_function ()\>](../statements/create.md#create-table-query) requête.
-
-        It's one of the methods of creating a table.
-
-!!! warning "Avertissement"
-    Vous ne pouvez pas utiliser les fonctions de table si [allow_ddl](../../operations/settings/permissions-for-queries.md#settings_allow_ddl) paramètre est désactivé.
-
-| Fonction              | Description                                                                                                                         |
-|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [fichier](file.md)    | Crée un [Fichier](../../engines/table-engines/special/file.md)-moteur de table.                                                     |
-| [fusionner](merge.md) | Crée un [Fusionner](../../engines/table-engines/special/merge.md)-moteur de table.                                                  |
-| [nombre](numbers.md)  | Crée une table avec une seule colonne remplie de nombres entiers.                                                                   |
-| [distant](remote.md)  | Vous permet d'accéder à des serveurs distants sans [Distribué](../../engines/table-engines/special/distributed.md)-moteur de table. |
-| [URL](url.md)         | Crée un [URL](../../engines/table-engines/special/url.md)-moteur de table.                                                          |
-| [mysql](mysql.md)     | Crée un [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)-moteur de table.                                                 |
-| [jdbc](jdbc.md)       | Crée un [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md)-moteur de table.                                                   |
-| [ODBC](odbc.md)       | Crée un [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md)-moteur de table.                                                   |
-| [hdfs](hdfs.md)       | Crée un [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md)-moteur de table.                                                   |
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/input.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/input.md
deleted file mode 100644
index 21e0eacb5c1..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/input.md
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 46
-toc_title: "entr\xE9e"
----
-
-# entrée {#input}
-
-`input(structure)` - fonction de table qui permet effectivement convertir et insérer des données envoyées à la
-serveur avec une structure donnée à la table avec une autre structure.
-
-`structure` - structure de données envoyées au serveur dans le format suivant `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-Exemple, `'id UInt32, name String'`.
-
-Cette fonction peut être utilisée uniquement dans `INSERT SELECT` requête et une seule fois mais se comporte autrement comme une fonction de table ordinaire
-(par exemple, il peut être utilisé dans la sous-requête, etc.).
-
-Les données peuvent être envoyées de quelque manière que ce soit comme pour ordinaire `INSERT` requête et passé dans tout disponible [format](../../interfaces/formats.md#formats)
-qui doit être spécifié à la fin de la requête (contrairement à l'ordinaire `INSERT SELECT`).
-
-La caractéristique principale de cette fonction est que lorsque le serveur reçoit des données du client il les convertit simultanément
-selon la liste des expressions dans le `SELECT` clause et insère dans la table cible. Table temporaire
-avec toutes les données transférées n'est pas créé.
-
-**Exemple**
-
--   Laissez le `test` le tableau a la structure suivante `(a String, b String)`
-    et les données `data.csv` a une structure différente `(col1 String, col2 Date, col3 Int32)`. Requête pour insérer
-    les données de l' `data.csv` dans le `test` table avec conversion simultanée ressemble à ceci:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO test SELECT lower(col1), col3 * col3 FROM input('col1 String, col2 Date, col3 Int32') FORMAT CSV";
-```
-
--   Si `data.csv` contient les données de la même structure `test_structure` comme la table `test` puis ces deux requêtes sont égales:
-
-<!-- -->
-
-``` bash
-$ cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO test FORMAT CSV"
-$ cat data.csv | clickhouse-client --query="INSERT INTO test SELECT * FROM input('test_structure') FORMAT CSV"
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/input/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/jdbc.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/jdbc.md
deleted file mode 100644
index 76dea0e0930..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/jdbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 43
-toc_title: jdbc
----
-
-# jdbc {#table-function-jdbc}
-
-`jdbc(jdbc_connection_uri, schema, table)` - retourne la table qui est connectée via le pilote JDBC.
-
-Ce tableau fonction nécessite séparé `clickhouse-jdbc-bridge` programme en cours d'exécution.
-Il prend en charge les types Nullable (basé sur DDL de la table distante qui est interrogée).
-
-**Exemple**
-
-``` sql
-SELECT * FROM jdbc('jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root', 'schema', 'table')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM jdbc('mysql://localhost:3306/?user=root&password=root', 'schema', 'table')
-```
-
-``` sql
-SELECT * FROM jdbc('datasource://mysql-local', 'schema', 'table')
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/merge.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/merge.md
deleted file mode 100644
index 1ec264b06bd..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/merge.md
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 38
-toc_title: fusionner
----
-
-# fusionner {#merge}
-
-`merge(db_name, 'tables_regexp')` – Creates a temporary Merge table. For more information, see the section “Table engines, Merge”.
-
-La structure de la table est tirée de la première table rencontrée qui correspond à l'expression régulière.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/merge/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/mysql.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/mysql.md
deleted file mode 100644
index 295456914f0..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/mysql.md
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 42
-toc_title: mysql
----
-
-# mysql {#mysql}
-
-Permettre `SELECT` requêtes à effectuer sur des données stockées sur un serveur MySQL distant.
-
-``` sql
-mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
-```
-
-**Paramètre**
-
--   `host:port` — MySQL server address.
-
--   `database` — Remote database name.
-
--   `table` — Remote table name.
-
--   `user` — MySQL user.
-
--   `password` — User password.
-
--   `replace_query` — Flag that converts `INSERT INTO` les requêtes de `REPLACE INTO`. Si `replace_query=1` la requête est remplacé.
-
--   `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` expression qui est ajoutée à la `INSERT` requête.
-
-        Example: `INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('a', 2) ON DUPLICATE KEY UPDATE c2 = c2 + 1`, where `on_duplicate_clause` is `UPDATE c2 = c2 + 1`. See the MySQL documentation to find which `on_duplicate_clause` you can use with the `ON DUPLICATE KEY` clause.
-
-        To specify `on_duplicate_clause` you need to pass `0` to the `replace_query` parameter. If you simultaneously pass `replace_query = 1` and `on_duplicate_clause`, ClickHouse generates an exception.
-
-Simple `WHERE` des clauses telles que `=, !=, >, >=, <, <=` sont actuellement exécutés sur le serveur MySQL.
-
-Le reste des conditions et le `LIMIT` les contraintes d'échantillonnage sont exécutées dans ClickHouse uniquement après la fin de la requête à MySQL.
-
-**Valeur Renvoyée**
-
-Un objet table avec les mêmes colonnes que la table MySQL d'origine.
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-Table dans MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Sélection des données de ClickHouse:
-
-``` sql
-SELECT * FROM mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123')
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
-│      1 │         ᴺᵁᴸᴸ │     2 │           ᴺᵁᴸᴸ │
-└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Le ‘MySQL’ tableau moteur](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)
--   [Utilisation de MySQL comme source de dictionnaire externe](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/mysql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/numbers.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/numbers.md
deleted file mode 100644
index 50a5ad61002..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/numbers.md
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 39
-toc_title: nombre
----
-
-# nombre {#numbers}
-
-`numbers(N)` – Returns a table with the single ‘number’ colonne (UInt64) qui contient des entiers de 0 à n-1.
-`numbers(N, M)` - Retourne un tableau avec le seul ‘number’ colonne (UInt64) qui contient des entiers de N À (N + M-1).
-
-Similaire à la `system.numbers` table, il peut être utilisé pour tester et générer des valeurs successives, `numbers(N, M)` plus efficace que `system.numbers`.
-
-Les requêtes suivantes sont équivalentes:
-
-``` sql
-SELECT * FROM numbers(10);
-SELECT * FROM numbers(0, 10);
-SELECT * FROM system.numbers LIMIT 10;
-```
-
-Exemple:
-
-``` sql
--- Generate a sequence of dates from 2010-01-01 to 2010-12-31
-select toDate('2010-01-01') + number as d FROM numbers(365);
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/numbers/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/odbc.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/odbc.md
deleted file mode 100644
index aae636a5eb2..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/odbc.md
+++ /dev/null
@@ -1,108 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 44
-toc_title: ODBC
----
-
-# ODBC {#table-functions-odbc}
-
-Renvoie la table connectée via [ODBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Database_Connectivity).
-
-``` sql
-odbc(connection_settings, external_database, external_table)
-```
-
-Paramètre:
-
--   `connection_settings` — Name of the section with connection settings in the `odbc.ini` fichier.
--   `external_database` — Name of a database in an external DBMS.
--   `external_table` — Name of a table in the `external_database`.
-
-Pour implémenter en toute sécurité les connexions ODBC, ClickHouse utilise un programme distinct `clickhouse-odbc-bridge`. Si le pilote ODBC est chargé directement depuis `clickhouse-server`, les problèmes de pilote peuvent planter le serveur ClickHouse. Clickhouse démarre automatiquement `clickhouse-odbc-bridge` lorsque cela est nécessaire. Le programme ODBC bridge est installé à partir du même package que `clickhouse-server`.
-
-Les champs avec l' `NULL` les valeurs de la table externe sont converties en valeurs par défaut pour le type de données de base. Par exemple, si un champ de table MySQL distant a `INT NULL` type il est converti en 0 (la valeur par défaut pour ClickHouse `Int32` type de données).
-
-## Exemple D'Utilisation {#usage-example}
-
-**Obtenir des données de L'installation MySQL locale via ODBC**
-
-Cet exemple est vérifié pour Ubuntu Linux 18.04 et MySQL server 5.7.
-
-Assurez-vous que unixODBC et MySQL Connector sont installés.
-
-Par défaut (si installé à partir de paquets), ClickHouse démarre en tant qu'utilisateur `clickhouse`. Ainsi, vous devez créer et configurer cet utilisateur dans le serveur MySQL.
-
-``` bash
-$ sudo mysql
-```
-
-``` sql
-mysql> CREATE USER 'clickhouse'@'localhost' IDENTIFIED BY 'clickhouse';
-mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'clickhouse'@'clickhouse' WITH GRANT OPTION;
-```
-
-Puis configurez la connexion dans `/etc/odbc.ini`.
-
-``` bash
-$ cat /etc/odbc.ini
-[mysqlconn]
-DRIVER = /usr/local/lib/libmyodbc5w.so
-SERVER = 127.0.0.1
-PORT = 3306
-DATABASE = test
-USERNAME = clickhouse
-PASSWORD = clickhouse
-```
-
-Vous pouvez vérifier la connexion en utilisant le `isql` utilitaire de l'installation unixODBC.
-
-``` bash
-$ isql -v mysqlconn
-+-------------------------+
-| Connected!                            |
-|                                       |
-...
-```
-
-Table dans MySQL:
-
-``` text
-mysql> CREATE TABLE `test`.`test` (
-    ->   `int_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-    ->   `int_nullable` INT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   `float` FLOAT NOT NULL,
-    ->   `float_nullable` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
-    ->   PRIMARY KEY (`int_id`));
-Query OK, 0 rows affected (0,09 sec)
-
-mysql> insert into test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
-Query OK, 1 row affected (0,00 sec)
-
-mysql> select * from test;
-+------+----------+-----+----------+
-| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
-+------+----------+-----+----------+
-|      1 |         NULL |     2 |           NULL |
-+------+----------+-----+----------+
-1 row in set (0,00 sec)
-```
-
-Récupération des données de la table MySQL dans ClickHouse:
-
-``` sql
-SELECT * FROM odbc('DSN=mysqlconn', 'test', 'test')
-```
-
-``` text
-┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
-│      1 │            0 │     2 │              0 │
-└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
-```
-
-## Voir Aussi {#see-also}
-
--   [Dictionnaires externes ODBC](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
--   [Moteur de table ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md).
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/jdbc/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/remote.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/remote.md
deleted file mode 100644
index 380a9986116..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/remote.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 40
-toc_title: distant
----
-
-# à distance, remoteSecure {#remote-remotesecure}
-
-Vous permet d'accéder à des serveurs distants sans `Distributed` table.
-
-Signature:
-
-``` sql
-remote('addresses_expr', db, table[, 'user'[, 'password']])
-remote('addresses_expr', db.table[, 'user'[, 'password']])
-remoteSecure('addresses_expr', db, table[, 'user'[, 'password']])
-remoteSecure('addresses_expr', db.table[, 'user'[, 'password']])
-```
-
-`addresses_expr` – An expression that generates addresses of remote servers. This may be just one server address. The server address is `host:port` ou juste `host`. L'hôte peut être spécifié comme nom de serveur ou l'adresse IPv4 ou IPv6. Une adresse IPv6 est indiquée entre crochets. Le port est le port TCP sur le serveur distant. Si le port est omis, il utilise `tcp_port` à partir du fichier de configuration du serveur (par défaut, 9000).
-
-!!! important "Important"
-    Le port est requis pour une adresse IPv6.
-
-Exemple:
-
-``` text
-example01-01-1
-example01-01-1:9000
-localhost
-127.0.0.1
-[::]:9000
-[2a02:6b8:0:1111::11]:9000
-```
-
-Plusieurs adresses séparées par des virgules. Dans ce cas, ClickHouse utilisera le traitement distribué, donc il enverra la requête à toutes les adresses spécifiées (comme les fragments avec des données différentes).
-
-Exemple:
-
-``` text
-example01-01-1,example01-02-1
-```
-
-Une partie de l'expression peut être spécifiée entre crochets. L'exemple précédent peut être écrite comme suit:
-
-``` text
-example01-0{1,2}-1
-```
-
-Les accolades peuvent contenir une plage de Nombres séparés par deux points (entiers non négatifs). Dans ce cas, la gamme est étendue à un ensemble de valeurs qui génèrent fragment d'adresses. Si le premier nombre commence par zéro, les valeurs sont formées avec le même alignement zéro. L'exemple précédent peut être écrite comme suit:
-
-``` text
-example01-{01..02}-1
-```
-
-Si vous avez plusieurs paires d'accolades, il génère le produit direct des ensembles correspondants.
-
-Les adresses et les parties d'adresses entre crochets peuvent être séparées par le symbole de tuyau (\|). Dans ce cas, les ensembles correspondants de adresses sont interprétés comme des répliques, et la requête sera envoyée à la première sain réplique. Cependant, les répliques sont itérées dans l'ordre actuellement défini dans [équilibrage](../../operations/settings/settings.md) paramètre.
-
-Exemple:
-
-``` text
-example01-{01..02}-{1|2}
-```
-
-Cet exemple spécifie deux fragments qui ont chacun deux répliques.
-
-Le nombre d'adresses générées est limitée par une constante. En ce moment, c'est 1000 adresses.
-
-À l'aide de la `remote` la fonction de table est moins optimale que la création d'un `Distributed` table, car dans ce cas, la connexion au serveur est rétablie pour chaque requête. En outre, si des noms d'hôte, les noms sont résolus, et les erreurs ne sont pas comptés lors de travail avec diverses répliques. Lors du traitement d'un grand nombre de requêtes, créez toujours `Distributed` table à l'avance, et ne pas utiliser la `remote` table de fonction.
-
-Le `remote` table de fonction peut être utile dans les cas suivants:
-
--   Accès à un serveur spécifique pour la comparaison de données, le débogage et les tests.
--   Requêtes entre différents clusters ClickHouse à des fins de recherche.
--   Demandes distribuées peu fréquentes qui sont faites manuellement.
--   Distribué demandes où l'ensemble des serveurs est redéfinie à chaque fois.
-
-Si l'utilisateur n'est pas spécifié, `default` est utilisée.
-Si le mot de passe n'est spécifié, un mot de passe vide est utilisé.
-
-`remoteSecure` - la même chose que `remote` but with secured connection. Default port — [tcp_port_secure](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-tcp_port_secure) de config ou 9440.
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/remote/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/sql-reference/table-functions/url.md b/docs/fr/sql-reference/table-functions/url.md
deleted file mode 100644
index 1df5cf55526..00000000000
--- a/docs/fr/sql-reference/table-functions/url.md
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 41
-toc_title: URL
----
-
-# URL {#url}
-
-`url(URL, format, structure)` - retourne une table créée à partir du `URL` avec le
-`format` et `structure`.
-
-URL-adresse du serveur HTTP ou HTTPS, qui peut accepter `GET` et/ou `POST` demande.
-
-format - [format](../../interfaces/formats.md#formats) des données.
-
-structure - structure de table dans `'UserID UInt64, Name String'` format. Détermine les noms et les types de colonnes.
-
-**Exemple**
-
-``` sql
--- getting the first 3 lines of a table that contains columns of String and UInt32 type from HTTP-server which answers in CSV format.
-SELECT * FROM url('http://127.0.0.1:12345/', CSV, 'column1 String, column2 UInt32') LIMIT 3
-```
-
-[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/url/) <!--hide-->
diff --git a/docs/fr/whats-new/changelog/2017.md b/docs/fr/whats-new/changelog/2017.md
deleted file mode 120000
index d581cbbb422..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/changelog/2017.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/2017.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/fr/whats-new/changelog/2018.md b/docs/fr/whats-new/changelog/2018.md
deleted file mode 120000
index 22874fcae85..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/changelog/2018.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/2018.md
\ No newline at end of file
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deleted file mode 120000
index 0f3f095f8a1..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/changelog/2019.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/2019.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/fr/whats-new/changelog/index.md b/docs/fr/whats-new/changelog/index.md
deleted file mode 120000
index 5461b93ec8c..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/changelog/index.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../en/whats-new/changelog/index.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/fr/whats-new/index.md b/docs/fr/whats-new/index.md
deleted file mode 100644
index 51a77da8ef4..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: Ce qui est Nouveau
-toc_priority: 72
----
-
-
diff --git a/docs/fr/whats-new/roadmap.md b/docs/fr/whats-new/roadmap.md
deleted file mode 100644
index 87d64208f67..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/roadmap.md
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 74
-toc_title: Feuille de route
----
-
-# Feuille de route {#roadmap}
-
-## Q1 2020 {#q1-2020}
-
--   Contrôle d'accès par rôle
-
-## Q2 2020 {#q2-2020}
-
--   Intégration avec les services d'authentification externes
--   Pools de ressources pour une répartition plus précise de la capacité du cluster entre les utilisateurs
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/roadmap/) ##}
diff --git a/docs/fr/whats-new/security-changelog.md b/docs/fr/whats-new/security-changelog.md
deleted file mode 100644
index 6046ef96bb2..00000000000
--- a/docs/fr/whats-new/security-changelog.md
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_priority: 76
-toc_title: "S\xE9curit\xE9 Changelog"
----
-
-## Correction dans la version 19.14.3.3 de ClickHouse, 2019-09-10 {#fixed-in-clickhouse-release-19-14-3-3-2019-09-10}
-
-### CVE-2019-15024 {#cve-2019-15024}
-
-Аn attacker that has write access to ZooKeeper and who ican run a custom server available from the network where ClickHouse runs, can create a custom-built malicious server that will act as a ClickHouse replica and register it in ZooKeeper. When another replica will fetch data part from the malicious replica, it can force clickhouse-server to write to arbitrary path on filesystem.
-
-Crédits: Eldar Zaitov de L'équipe de sécurité de L'Information Yandex
-
-### CVE-2019-16535 {#cve-2019-16535}
-
-Аn OOB read, OOB write and integer underflow in decompression algorithms can be used to achieve RCE or DoS via native protocol.
-
-Crédits: Eldar Zaitov de L'équipe de sécurité de L'Information Yandex
-
-### CVE-2019-16536 {#cve-2019-16536}
-
-Le débordement de pile menant à DoS peut être déclenché par un client authentifié malveillant.
-
-Crédits: Eldar Zaitov de L'équipe de sécurité de L'Information Yandex
-
-## Correction de la version 19.13.6.1 de ClickHouse, 2019-09-20 {#fixed-in-clickhouse-release-19-13-6-1-2019-09-20}
-
-### CVE-2019-18657 {#cve-2019-18657}
-
-Fonction de Table `url` la vulnérabilité avait-elle permis à l'attaquant d'injecter des en-têtes HTTP arbitraires dans la requête.
-
-Crédit: [Nikita Tikhomirov](https://github.com/NSTikhomirov)
-
-## Correction dans la version ClickHouse 18.12.13, 2018-09-10 {#fixed-in-clickhouse-release-18-12-13-2018-09-10}
-
-### CVE-2018-14672 {#cve-2018-14672}
-
-Les fonctions de chargement des modèles CatBoost permettaient de parcourir les chemins et de lire des fichiers arbitraires via des messages d'erreur.
-
-Crédits: Andrey Krasichkov de L'équipe de sécurité de L'Information Yandex
-
-## Correction dans la version 18.10.3 de ClickHouse, 2018-08-13 {#fixed-in-clickhouse-release-18-10-3-2018-08-13}
-
-### CVE-2018-14671 {#cve-2018-14671}
-
-unixODBC a permis de charger des objets partagés arbitraires à partir du système de fichiers, ce qui a conduit à une vulnérabilité D'exécution de Code À Distance.
-
-Crédits: Andrey Krasichkov et Evgeny Sidorov de Yandex Information Security Team
-
-## Correction dans la version 1.1.54388 de ClickHouse, 2018-06-28 {#fixed-in-clickhouse-release-1-1-54388-2018-06-28}
-
-### CVE-2018-14668 {#cve-2018-14668}
-
-“remote” la fonction de table a permis des symboles arbitraires dans “user”, “password” et “default_database” champs qui ont conduit à des attaques de falsification de requêtes inter-protocoles.
-
-Crédits: Andrey Krasichkov de L'équipe de sécurité de L'Information Yandex
-
-## Correction dans la version 1.1.54390 de ClickHouse, 2018-07-06 {#fixed-in-clickhouse-release-1-1-54390-2018-07-06}
-
-### CVE-2018-14669 {#cve-2018-14669}
-
-Clickhouse client MySQL avait “LOAD DATA LOCAL INFILE” fonctionnalité activée permettant à une base de données MySQL malveillante de lire des fichiers arbitraires à partir du serveur clickhouse connecté.
-
-Crédits: Andrey Krasichkov et Evgeny Sidorov de Yandex Information Security Team
-
-## Correction dans la version 1.1.54131 de ClickHouse, 2017-01-10 {#fixed-in-clickhouse-release-1-1-54131-2017-01-10}
-
-### CVE-2018-14670 {#cve-2018-14670}
-
-Configuration incorrecte dans le paquet deb pourrait conduire à l'utilisation non autorisée de la base de données.
-
-Crédits: National Cyber Security Centre (NCSC)
-
-{## [Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/security_changelog/) ##}
diff --git a/docs/ja/sql-reference/aggregate-functions/reference.md b/docs/ja/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
index 465f36179da..c66e9b54746 100644
--- a/docs/ja/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
+++ b/docs/ja/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
@@ -624,7 +624,7 @@ uniqHLL12(x[, ...])
 
 -   HyperLogLogアルゴリズムを使用して、異なる引数値の数を近似します。
 
-        212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
+        2^12 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
 
 -   決定的な結果を提供します(クエリ処理順序に依存しません)。
 
diff --git a/docs/ru/commercial/cloud.md b/docs/ru/commercial/cloud.md
index 610f0f00a99..6c192a34f9f 100644
--- a/docs/ru/commercial/cloud.md
+++ b/docs/ru/commercial/cloud.md
@@ -29,3 +29,14 @@ toc_title: "Поставщики облачных услуг ClickHouse"
 -   cross-az масштабирование для повышения производительности и обеспечения высокой доступности
 -   встроенный мониторинг и редактор SQL-запросов
 
+## Alibaba Cloud {#alibaba-cloud}
+
+Управляемый облачный сервис Alibaba для ClickHouse: [китайская площадка](https://www.aliyun.com/product/clickhouse), будет доступен на международной площадке в мае 2021 года. Сервис предоставляет следующие возможности:
+
+-   надежный сервер для облачного хранилища на основе распределенной системы [Alibaba Cloud Apsara](https://www.alibabacloud.com/product/apsara-stack);
+-   расширяемая по запросу емкость, без переноса данных вручную;
+-   поддержка одноузловой и многоузловой архитектуры, архитектуры с одной или несколькими репликами, а также многоуровневого хранения cold и hot data;
+-   поддержка прав доступа, one-key восстановления, многоуровневая защита сети, шифрование облачного диска;
+-   полная интеграция с облачными системами логирования, базами данных и инструментами обработки данных;
+-   встроенная платформа для мониторинга и управления базами данных;
+-   техническая поддержка от экспертов по работе с базами данных.
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/ru/development/architecture.md b/docs/ru/development/architecture.md
index 9f43fabba4f..d2cfc44b711 100644
--- a/docs/ru/development/architecture.md
+++ b/docs/ru/development/architecture.md
@@ -27,7 +27,7 @@ ClickHouse - полноценная колоночная СУБД. Данные
 
 `IColumn` предоставляет методы для общих реляционных преобразований данных, но они не отвечают всем потребностям. Например, `ColumnUInt64` не имеет метода для вычисления суммы двух столбцов, а `ColumnString` не имеет метода для запуска поиска по подстроке. Эти бесчисленные процедуры реализованы вне `IColumn`.
 
-Различные функции на колонках могут быть реализованы обобщенным, неэффективным путем, используя `IColumn` методы для извлечения значений `Field`, или специальным путем, используя знания о внутреннем распределение данных в памяти в конкретной реализации `IColumn`. Для этого функции приводятся к конкретному типу `IColumn` и работают напрямую с его внутренним представлением. Например, в `ColumnUInt64` есть метод getData, который возвращает ссылку на внутренний массив, чтение и заполнение которого, выполняется отдельной процедурой напрямую. Фактически, мы имеем "дырявую абстракции", обеспечивающие эффективные специализации различных процедур.
+Различные функции на колонках могут быть реализованы обобщенным, неэффективным путем, используя `IColumn` методы для извлечения значений `Field`, или специальным путем, используя знания о внутреннем распределение данных в памяти в конкретной реализации `IColumn`. Для этого функции приводятся к конкретному типу `IColumn` и работают напрямую с его внутренним представлением. Например, в `ColumnUInt64` есть метод `getData`, который возвращает ссылку на внутренний массив, чтение и заполнение которого, выполняется отдельной процедурой напрямую. Фактически, мы имеем "дырявые абстракции", обеспечивающие эффективные специализации различных процедур.
 
 ## Типы данных (Data Types) {#data_types}
 
@@ -42,7 +42,7 @@ ClickHouse - полноценная колоночная СУБД. Данные
 
 ## Блоки (Block) {#block}
 
-`Block` это контейнер, который представляет фрагмент (chunk) таблицы в памяти. Это набор троек - `(IColumn, IDataType, имя колонки)`. В процессе выполнения запроса, данные обрабатываются `Block`ами. Если у нас есть `Block`, значит у нас есть данные (в объекте `IColumn`), информация о типе (в `IDataType`), которая говорит нам, как работать с колонкой, и имя колонки (оригинальное имя колонки таблицы или служебное имя, присвоенное для получения промежуточных результатов вычислений).
+`Block` это контейнер, который представляет фрагмент (chunk) таблицы в памяти. Это набор троек - `(IColumn, IDataType, имя колонки)`. В процессе выполнения запроса, данные обрабатываются `Block`-ами. Если у нас есть `Block`, значит у нас есть данные (в объекте `IColumn`), информация о типе (в `IDataType`), которая говорит нам, как работать с колонкой, и имя колонки (оригинальное имя колонки таблицы или служебное имя, присвоенное для получения промежуточных результатов вычислений).
 
 При вычислении некоторой функции на колонках в блоке мы добавляем еще одну колонку с результатами в блок, не трогая колонки аргументов функции, потому что операции иммутабельные. Позже ненужные колонки могут быть удалены из блока, но не модифицированы. Это удобно для устранения общих подвыражений.
 
@@ -58,7 +58,7 @@ ClickHouse - полноценная колоночная СУБД. Данные
 2. Реализацию форматов данных. Например, при выводе данных в терминал в формате `Pretty`, вы создаете выходной поток блоков, который форматирует поступающие в него блоки.
 3. Трансформацию данных. Допустим, у вас есть `IBlockInputStream` и вы хотите создать отфильтрованный поток. Вы создаете `FilterBlockInputStream` и инициализируете его вашим потоком. Затем вы тянете (pull) блоки из `FilterBlockInputStream`, а он тянет блоки исходного потока, фильтрует их и возвращает отфильтрованные блоки вам. Таким образом построены конвейеры выполнения запросов.
 
-Имеются и более сложные трансформации. Например, когда вы тянете блоки из `AggregatingBlockInputStream`, он считывает все данные из своего источника, агрегирует их, и возвращает поток агрегированных данных вам. Другой пример: конструктор `UnionBlockInputStream` принимает множество источников входных данных и число потоков. Такой `Stream` работает в несколько потоков и читает данные источников параллельно. 
+Имеются и более сложные трансформации. Например, когда вы тянете блоки из `AggregatingBlockInputStream`, он считывает все данные из своего источника, агрегирует их, и возвращает поток агрегированных данных вам. Другой пример: конструктор `UnionBlockInputStream` принимает множество источников входных данных и число потоков. Такой `Stream` работает в несколько потоков и читает данные источников параллельно.
 
 > Потоки блоков используют «втягивающий» (pull) подход к управлению потоком выполнения: когда вы вытягиваете блок из первого потока, он, следовательно, вытягивает необходимые блоки из вложенных потоков, так и работает весь конвейер выполнения. Ни «pull» ни «push» не имеют явного преимущества, потому что поток управления неявный, и это ограничивает в реализации различных функций, таких как одновременное выполнение нескольких запросов (слияние нескольких конвейеров вместе). Это ограничение можно преодолеть с помощью сопрограмм (coroutines) или просто запуском дополнительных потоков, которые ждут друг друга. У нас может быть больше возможностей, если мы сделаем поток управления явным: если мы локализуем логику для передачи данных из одной расчетной единицы в другую вне этих расчетных единиц. Читайте эту [статью](http://journal.stuffwithstuff.com/2013/01/13/iteration-inside-and-out/) для углубленного изучения.
 
@@ -110,9 +110,9 @@ ClickHouse - полноценная колоночная СУБД. Данные
 > Генераторы парсеров не используются по историческим причинам.
 
 ## Интерпретаторы {#interpreters}
- 
+
 Интерпретаторы отвечают за создание конвейера выполнения запроса из `AST`. Есть простые интерпретаторы, такие как `InterpreterExistsQuery` и `InterpreterDropQuery` или более сложный `InterpreterSelectQuery`. Конвейер выполнения запроса представляет собой комбинацию входных и выходных потоков блоков. Например, результатом интерпретации `SELECT` запроса является `IBlockInputStream` для чтения результирующего набора данных; результат интерпретации `INSERT` запроса - это `IBlockOutputStream`, для записи данных, предназначенных для вставки; результат интерпретации `INSERT SELECT` запроса - это `IBlockInputStream`, который возвращает пустой результирующий набор при первом чтении, но копирует данные из `SELECT` к `INSERT`.
- 
+
 `InterpreterSelectQuery` использует `ExpressionAnalyzer` и `ExpressionActions` механизмы для анализа запросов и преобразований. Именно здесь выполняется большинство оптимизаций запросов на основе правил. `ExpressionAnalyzer` написан довольно грязно и должен быть переписан: различные преобразования запросов и оптимизации должны быть извлечены в отдельные классы, чтобы позволить модульные преобразования или запросы.
 
 ## Функции {#functions}
@@ -162,9 +162,9 @@ ClickHouse имеет сильную типизацию, поэтому нет 
 
 Сервера в кластере в основном независимы. Вы можете создать `Распределенную` (`Distributed`) таблицу на одном или всех серверах в кластере. Такая таблица сама по себе не хранит данные - она только предоставляет возможность "просмотра" всех локальных таблиц на нескольких узлах кластера. При выполнении `SELECT` распределенная таблица переписывает запрос, выбирает удаленные узлы в соответствии с настройками балансировки нагрузки и отправляет им запрос. Распределенная таблица просит удаленные сервера обработать запрос до той стадии, когда промежуточные результаты с разных серверов могут быть объединены. Затем он получает промежуточные результаты и объединяет их. Распределенная таблица пытается возложить как можно больше работы на удаленные серверы и сократить объем промежуточных данных, передаваемых по сети.
 
-Ситуация усложняется, при использовании подзапросы в случае IN или JOIN, когда каждый из них использует таблицу `Distributed`. Есть разные стратегии для выполнения таких запросов.
+Ситуация усложняется, при использовании подзапросов в случае `IN` или `JOIN`, когда каждый из них использует таблицу `Distributed`. Есть разные стратегии для выполнения таких запросов.
 
-Глобального плана выполнения распределенных запросов не существует. Каждый узел имеет собственный локальный план для своей части работы. У нас есть простое однонаправленное выполнение распределенных запросов: мы отправляем запросы на удаленные узлы и затем объединяем результаты. Но это невозможно для сложных запросов GROUP BY высокой кардинальности или запросов с большим числом временных данных в JOIN: в таких случаях нам необходимо перераспределить («reshuffle») данные между серверами, что требует дополнительной координации. ClickHouse не поддерживает выполнение запросов такого рода, и нам нужно работать над этим.
+Глобального плана выполнения распределенных запросов не существует. Каждый узел имеет собственный локальный план для своей части работы. У нас есть простое однонаправленное выполнение распределенных запросов: мы отправляем запросы на удаленные узлы и затем объединяем результаты. Но это невозможно для сложных запросов `GROUP BY` высокой кардинальности или запросов с большим числом временных данных в `JOIN`: в таких случаях нам необходимо перераспределить («reshuffle») данные между серверами, что требует дополнительной координации. ClickHouse не поддерживает выполнение запросов такого рода, и нам нужно работать над этим.
 
 ## Merge Tree {#merge-tree}
 
@@ -190,7 +190,7 @@ ClickHouse имеет сильную типизацию, поэтому нет 
 
 Репликация использует асинхронную multi-master схему. Вы можете вставить данные в любую реплику, которая имеет открытую сессию в `ZooKeeper`, и данные реплицируются на все другие реплики асинхронно. Поскольку ClickHouse не поддерживает UPDATE, репликация исключает конфликты (conflict-free replication). Поскольку подтверждение вставок кворумом не реализовано, только что вставленные данные могут быть потеряны в случае сбоя одного узла.
 
-Метаданные для репликации хранятся в `ZooKeeper`. Существует журнал репликации, в котором перечислены действия, которые необходимо выполнить. Среди этих действий: получить часть (get the part); объединить части (merge parts); удалить партицию (drop a partition) и так далее. Каждая реплика копирует журнал репликации в свою очередь, а затем выполняет действия из очереди. Например, при вставке в журнале создается действие «получить часть» (get the part), и каждая реплика загружает эту часть. Слияния координируются между репликами, чтобы получить идентичные до байта результаты. Все части объединяются одинаково на всех репликах. Одна из реплик-лидеров инициирует новое слияние кусков первой и записывает действия «слияния частей» в журнал. Несколько реплик (или все) могут быть лидерами одновременно. Реплике можно запретить быть лидером с помощью `merge_tree` настройки `replicated_can_become_leader`. 
+Метаданные для репликации хранятся в `ZooKeeper`. Существует журнал репликации, в котором перечислены действия, которые необходимо выполнить. Среди этих действий: получить часть (get the part); объединить части (merge parts); удалить партицию (drop a partition) и так далее. Каждая реплика копирует журнал репликации в свою очередь, а затем выполняет действия из очереди. Например, при вставке в журнале создается действие «получить часть» (get the part), и каждая реплика загружает эту часть. Слияния координируются между репликами, чтобы получить идентичные до байта результаты. Все части объединяются одинаково на всех репликах. Одна из реплик-лидеров инициирует новое слияние кусков первой и записывает действия «слияния частей» в журнал. Несколько реплик (или все) могут быть лидерами одновременно. Реплике можно запретить быть лидером с помощью `merge_tree` настройки `replicated_can_become_leader`.
 
 Репликация является физической: между узлами передаются только сжатые части, а не запросы. Слияния обрабатываются на каждой реплике независимо, в большинстве случаев, чтобы снизить затраты на сеть, во избежание усиления роли сети. Крупные объединенные части отправляются по сети только в случае значительной задержки репликации.
 
diff --git a/docs/ru/development/developer-instruction.md b/docs/ru/development/developer-instruction.md
index 9ddb17b7212..66bbb9030cf 100644
--- a/docs/ru/development/developer-instruction.md
+++ b/docs/ru/development/developer-instruction.md
@@ -7,15 +7,15 @@ toc_title: "Инструкция для разработчиков"
 
 Сборка ClickHouse поддерживается на Linux, FreeBSD, Mac OS X.
 
-# Если вы используете Windows {#esli-vy-ispolzuete-windows}
+## Если вы используете Windows {#esli-vy-ispolzuete-windows}
 
 Если вы используете Windows, вам потребуется создать виртуальную машину с Ubuntu. Для работы с виртуальной машиной, установите VirtualBox. Скачать Ubuntu можно на сайте: https://www.ubuntu.com/#download Создайте виртуальную машину из полученного образа. Выделите для неё не менее 4 GB оперативной памяти. Для запуска терминала в Ubuntu, найдите в меню программу со словом terminal (gnome-terminal, konsole или что-то в этом роде) или нажмите Ctrl+Alt+T.
 
-# Если вы используете 32-битную систему {#esli-vy-ispolzuete-32-bitnuiu-sistemu}
+## Если вы используете 32-битную систему {#esli-vy-ispolzuete-32-bitnuiu-sistemu}
 
 ClickHouse не работает и не собирается на 32-битных системах. Получите доступ к 64-битной системе и продолжайте.
 
-# Создание репозитория на GitHub {#sozdanie-repozitoriia-na-github}
+## Создание репозитория на GitHub {#sozdanie-repozitoriia-na-github}
 
 Для работы с репозиторием ClickHouse, вам потребуется аккаунт на GitHub. Наверное, он у вас уже есть.
 
@@ -34,7 +34,7 @@ ClickHouse не работает и не собирается на 32-битны
 
 Подробное руководство по использованию Git: https://git-scm.com/book/ru/v2
 
-# Клонирование репозитория на рабочую машину {#klonirovanie-repozitoriia-na-rabochuiu-mashinu}
+## Клонирование репозитория на рабочую машину {#klonirovanie-repozitoriia-na-rabochuiu-mashinu}
 
 Затем вам потребуется загрузить исходники для работы на свой компьютер. Это называется «клонирование репозитория», потому что создаёт на вашем компьютере локальную копию репозитория, с которой вы будете работать.
 
@@ -78,7 +78,7 @@ ClickHouse не работает и не собирается на 32-битны
 
 После этого, вы сможете добавлять в свой репозиторий обновления из репозитория Яндекса с помощью команды `git pull upstream master`.
 
-## Работа с сабмодулями Git {#rabota-s-sabmoduliami-git}
+### Работа с сабмодулями Git {#rabota-s-sabmoduliami-git}
 
 Работа с сабмодулями git может быть достаточно болезненной. Следующие команды позволят содержать их в порядке:
 
@@ -110,7 +110,7 @@ The next commands would help you to reset all submodules to the initial state (!
     git submodule foreach git submodule foreach git reset --hard
     git submodule foreach git submodule foreach git clean -xfd
 
-# Система сборки {#sistema-sborki}
+## Система сборки {#sistema-sborki}
 
 ClickHouse использует систему сборки CMake и Ninja.
 
@@ -130,11 +130,11 @@ Ninja - система запуска сборочных задач.
 
 Проверьте версию CMake: `cmake --version`. Если версия меньше 3.3, то установите новую версию с сайта https://cmake.org/download/
 
-# Необязательные внешние библиотеки {#neobiazatelnye-vneshnie-biblioteki}
+## Необязательные внешние библиотеки {#neobiazatelnye-vneshnie-biblioteki}
 
 ClickHouse использует для сборки некоторое количество внешних библиотек. Но ни одну из них не требуется отдельно устанавливать, так как они собираются вместе с ClickHouse, из исходников, которые расположены в submodules. Посмотреть набор этих библиотек можно в директории contrib.
 
-# Компилятор C++ {#kompiliator-c}
+## Компилятор C++ {#kompiliator-c}
 
 В качестве компилятора C++ поддерживается GCC начиная с версии 9 или Clang начиная с версии 8.
 
@@ -148,7 +148,7 @@ ClickHouse использует для сборки некоторое коли
 
 Если вы решили использовать Clang, вы также можете установить `libc++` и `lld`, если вы знаете, что это такое. При желании, установите `ccache`.
 
-# Процесс сборки {#protsess-sborki}
+## Процесс сборки {#protsess-sborki}
 
 Теперь вы готовы к сборке ClickHouse. Для размещения собранных файлов, рекомендуется создать отдельную директорию build внутри директории ClickHouse:
 
@@ -206,7 +206,7 @@ Mac OS X:
 
     ls -l programs/clickhouse
 
-# Запуск собранной версии ClickHouse {#zapusk-sobrannoi-versii-clickhouse}
+## Запуск собранной версии ClickHouse {#zapusk-sobrannoi-versii-clickhouse}
 
 Для запуска сервера из под текущего пользователя, с выводом логов в терминал и с использованием примеров конфигурационных файлов, расположенных в исходниках, перейдите в директорию `ClickHouse/programs/server/` (эта директория находится не в директории build) и выполните:
 
@@ -233,7 +233,7 @@ Mac OS X:
     sudo service clickhouse-server stop
     sudo -u clickhouse ClickHouse/build/programs/clickhouse server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml
 
-# Среда разработки {#sreda-razrabotki}
+## Среда разработки {#sreda-razrabotki}
 
 Если вы не знаете, какую среду разработки использовать, то рекомендуется использовать CLion. CLion является платным ПО, но его можно использовать бесплатно в течение пробного периода. Также он бесплатен для учащихся. CLion можно использовать как под Linux, так и под Mac OS X.
 
@@ -243,7 +243,7 @@ Mac OS X:
 
 На всякий случай заметим, что CLion самостоятельно создаёт свою build директорию, самостоятельно выбирает тип сборки debug по-умолчанию, для конфигурации использует встроенную в CLion версию CMake вместо установленного вами, а для запуска задач использует make вместо ninja. Это нормально, просто имейте это ввиду, чтобы не возникало путаницы.
 
-# Написание кода {#napisanie-koda}
+## Написание кода {#napisanie-koda}
 
 Описание архитектуры ClickHouse: https://clickhouse.tech/docs/ru/development/architecture/
 
@@ -253,7 +253,7 @@ Mac OS X:
 
 Список задач: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22easy+task%22
 
-# Тестовые данные {#testovye-dannye}
+## Тестовые данные {#testovye-dannye}
 
 Разработка ClickHouse часто требует загрузки реалистичных наборов данных. Особенно это важно для тестирования производительности. Специально для вас мы подготовили набор данных, представляющий собой анонимизированные данные Яндекс.Метрики. Загрузка этих данных потребует ещё 3 GB места на диске. Для выполнения большинства задач разработки, загружать эти данные не обязательно.
 
@@ -274,7 +274,7 @@ Mac OS X:
     clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.hits FORMAT TSV" < hits_v1.tsv
     clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.visits FORMAT TSV" < visits_v1.tsv
 
-# Создание Pull Request {#sozdanie-pull-request}
+## Создание Pull Request {#sozdanie-pull-request}
 
 Откройте свой форк репозитория в интерфейсе GitHub. Если вы вели разработку в бранче, выберите этот бранч. На странице будет доступна кнопка «Pull request». По сути, это означает «создать заявку на принятие моих изменений в основной репозиторий».
 
diff --git a/docs/ru/engines/database-engines/atomic.md b/docs/ru/engines/database-engines/atomic.md
index a371301fd2e..8c75be3d93b 100644
--- a/docs/ru/engines/database-engines/atomic.md
+++ b/docs/ru/engines/database-engines/atomic.md
@@ -3,15 +3,52 @@ toc_priority: 32
 toc_title: Atomic
 ---
 
-
 # Atomic {#atomic}
 
-Поддерживает неблокирующие запросы `DROP` и `RENAME TABLE` и запросы `EXCHANGE TABLES t1 AND t2`. Движок `Atomic` используется по умолчанию.
+Поддерживает неблокирующие запросы [DROP TABLE](#drop-detach-table) и [RENAME TABLE](#rename-table) и атомарные запросы [EXCHANGE TABLES t1 AND t](#exchange-tables). Движок `Atomic` используется по умолчанию.
 
 ## Создание БД {#creating-a-database}
 
-```sql
-CREATE DATABASE test ENGINE = Atomic;
+``` sql
+    CREATE DATABASE test[ ENGINE = Atomic];
 ```
 
-[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/engines/database-engines/atomic/) <!--hide-->
+## Особенности и рекомендации {#specifics-and-recommendations}
+
+### UUID {#table-uuid}
+
+Каждая таблица в базе данных `Atomic` имеет уникальный [UUID](../../sql-reference/data-types/uuid.md) и хранит данные в папке `/clickhouse_path/store/xxx/xxxyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy/`, где `xxxyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy` - это UUID таблицы.
+Обычно UUID генерируется автоматически, но пользователь также может явно указать UUID в момент создания таблицы (однако это не рекомендуется). Для отображения UUID в запросе `SHOW CREATE` вы можете использовать настройку [show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil](../../operations/settings/settings.md#show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil). Результат выполнения в таком случае будет иметь вид:
+
+```sql
+CREATE TABLE name UUID '28f1c61c-2970-457a-bffe-454156ddcfef' (n UInt64) ENGINE = ...;
+```
+### RENAME TABLE {#rename-table}
+
+Запросы `RENAME` выполняются без изменения UUID и перемещения табличных данных. Эти запросы не ожидают завершения использующих таблицу запросов и будут выполнены мгновенно. 
+
+### DROP/DETACH TABLE {#drop-detach-table}
+
+При выполнении запроса `DROP TABLE` никакие данные не удаляются. Таблица помечается как удаленная, метаданные перемещаются в папку `/clickhouse_path/metadata_dropped/` и база данных уведомляет фоновый поток. Задержка перед окончательным удалением данных задается настройкой [database_atomic_delay_before_drop_table_sec](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#database_atomic_delay_before_drop_table_sec).
+Вы можете задать синхронный режим, определяя модификатор `SYNC`. Используйте для этого настройку [database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously](../../operations/settings/settings.md#database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously). В этом случае запрос `DROP` ждет завершения `SELECT`, `INSERT` и других запросов, которые используют таблицу. Таблица будет фактически удалена, когда она не будет использоваться.
+
+### EXCHANGE TABLES {#exchange-tables}
+
+Запрос `EXCHANGE` меняет местами две таблицы атомарно. Вместо неатомарной операции:
+
+```sql
+RENAME TABLE new_table TO tmp, old_table TO new_table, tmp TO old_table;
+```
+вы можете использовать один атомарный запрос:
+
+``` sql
+EXCHANGE TABLES new_table AND old_table;
+```
+
+### ReplicatedMergeTree in Atomic Database {#replicatedmergetree-in-atomic-database}
+
+Для таблиц [ReplicatedMergeTree](../table-engines/mergetree-family/replication.md#table_engines-replication) рекомендуется не указывать параметры движка - путь в ZooKeeper и имя реплики. В этом случае будут использоваться параметры конфигурации: [default_replica_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#default_replica_path) и [default_replica_name](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#default_replica_name). Если вы хотите определить параметры движка явно, рекомендуется использовать макрос {uuid}. Это удобно, так как автоматически генерируются уникальные пути для каждой таблицы в ZooKeeper.
+
+## Смотрите также
+
+-   Системная таблица [system.databases](../../operations/system-tables/databases.md).
diff --git a/docs/ru/engines/database-engines/index.md b/docs/ru/engines/database-engines/index.md
index ec92edd2888..d4fad8f43a9 100644
--- a/docs/ru/engines/database-engines/index.md
+++ b/docs/ru/engines/database-engines/index.md
@@ -4,7 +4,7 @@ toc_priority: 27
 toc_title: "Введение"
 ---
 
-# Движки баз данных {#dvizhki-baz-dannykh}
+# Движки баз данных {#database-engines}
 
 Движки баз данных обеспечивают работу с таблицами.
 
@@ -18,3 +18,5 @@ toc_title: "Введение"
 
 -   [Lazy](../../engines/database-engines/lazy.md)
 
+-   [PostgreSQL](../../engines/database-engines/postgresql.md)
+
diff --git a/docs/ru/engines/database-engines/postgresql.md b/docs/ru/engines/database-engines/postgresql.md
new file mode 100644
index 00000000000..c11dab6f1aa
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/engines/database-engines/postgresql.md
@@ -0,0 +1,138 @@
+---
+toc_priority: 35
+toc_title: PostgreSQL
+---
+
+# PostgreSQL {#postgresql}
+
+Позволяет подключаться к БД на удаленном сервере [PostgreSQL](https://www.postgresql.org). Поддерживает операции чтения и записи (запросы `SELECT` и `INSERT`) для обмена данными между ClickHouse и PostgreSQL.
+
+Позволяет в реальном времени получать от удаленного сервера PostgreSQL информацию о таблицах БД и их структуре с помощью запросов `SHOW TABLES` и `DESCRIBE TABLE`.
+
+Поддерживает операции изменения структуры таблиц (`ALTER TABLE ... ADD|DROP COLUMN`). Если параметр `use_table_cache` (см. ниже раздел Параметры движка) установлен в значение `1`, структура таблицы кешируется, и изменения в структуре не отслеживаются, но будут обновлены, если выполнить команды `DETACH` и `ATTACH`.
+
+## Создание БД {#creating-a-database}
+
+``` sql
+CREATE DATABASE test_database 
+ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'user', 'password'[, `use_table_cache`]);
+```
+
+**Параметры движка**
+
+-   `host:port` — адрес сервера PostgreSQL.
+-   `database` — имя удаленной БД.
+-   `user` — пользователь PostgreSQL.
+-   `password` — пароль пользователя.
+-   `use_table_cache` —  определяет кеширование структуры таблиц БД. Необязательный параметр. Значение по умолчанию: `0`.
+
+## Поддерживаемые типы данных {#data_types-support}
+
+| PostgerSQL       | ClickHouse                                                   |
+|------------------|--------------------------------------------------------------|
+| DATE             | [Date](../../sql-reference/data-types/date.md)               |
+| TIMESTAMP        | [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)       |
+| REAL             | [Float32](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
+| DOUBLE           | [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)           |
+| DECIMAL, NUMERIC | [Decimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md)       |
+| SMALLINT         | [Int16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
+| INTEGER          | [Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
+| BIGINT           | [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)          |
+| SERIAL           | [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
+| BIGSERIAL        | [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)         |
+| TEXT, CHAR       | [String](../../sql-reference/data-types/string.md)           |
+| INTEGER          | Nullable([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md))|
+| ARRAY            | [Array](../../sql-reference/data-types/array.md)             |
+ 
+
+## Примеры использования {#examples-of-use}
+
+Обмен данными между БД ClickHouse и сервером PostgreSQL:
+
+``` sql
+CREATE DATABASE test_database 
+ENGINE = PostgreSQL('postgres1:5432', 'test_database', 'postgres', 'mysecretpassword', 1);
+```
+
+``` sql
+SHOW DATABASES;
+```
+
+``` text
+┌─name──────────┐
+│ default       │
+│ test_database │
+│ system        │
+└───────────────┘
+```
+
+``` sql
+SHOW TABLES FROM test_database;
+```
+
+``` text
+┌─name───────┐
+│ test_table │
+└────────────┘
+```
+
+Чтение данных из таблицы PostgreSQL:
+
+``` sql
+SELECT * FROM test_database.test_table;
+```
+
+``` text
+┌─id─┬─value─┐
+│  1 │     2 │
+└────┴───────┘
+```
+
+Запись данных в таблицу PostgreSQL:
+
+``` sql
+INSERT INTO test_database.test_table VALUES (3,4);
+SELECT * FROM test_database.test_table;
+```
+
+``` text
+┌─int_id─┬─value─┐
+│      1 │     2 │
+│      3 │     4 │
+└────────┴───────┘
+```
+
+Пусть структура таблицы была изменена в PostgreSQL: 
+
+``` sql
+postgre> ALTER TABLE test_table ADD COLUMN data Text
+```
+
+Поскольку при создании БД параметр `use_table_cache` был установлен в значение `1`, структура таблицы в ClickHouse была кеширована и поэтому не изменилась:
+
+``` sql
+DESCRIBE TABLE test_database.test_table;
+```
+``` text
+┌─name───┬─type──────────────┐
+│ id     │ Nullable(Integer) │
+│ value  │ Nullable(Integer) │
+└────────┴───────────────────┘
+```
+
+После того как таблицу «отцепили» и затем снова «прицепили», структура обновилась:
+
+``` sql
+DETACH TABLE test_database.test_table;
+ATTACH TABLE test_database.test_table;
+DESCRIBE TABLE test_database.test_table;
+```
+``` text
+┌─name───┬─type──────────────┐
+│ id     │ Nullable(Integer) │
+│ value  │ Nullable(Integer) │
+│ data   │ Nullable(String)  │
+└────────┴───────────────────┘
+```
+
+[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/database-engines/postgresql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/index.md b/docs/ru/engines/table-engines/index.md
index 6c11011a307..a364a3cb972 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/index.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/index.md
@@ -16,7 +16,7 @@ toc_title: "Введение"
 -   Возможно ли многопоточное выполнение запроса.
 -   Параметры репликации данных.
 
-## Семейства движков {#semeistva-dvizhkov}
+## Семейства движков {#engine-families}
 
 ### MergeTree {#mergetree}
 
@@ -42,18 +42,23 @@ toc_title: "Введение"
 -   [StripeLog](log-family/stripelog.md#stripelog)
 -   [Log](log-family/log.md#log)
 
-### Движки для интеграции {#dvizhki-dlia-integratsii}
+### Движки для интеграции {#integration-engines}
 
 Движки для связи с другими системами хранения и обработки данных.
 
 Движки семейства:
 
--   [Kafka](integrations/kafka.md#kafka)
--   [MySQL](integrations/mysql.md#mysql)
--   [ODBC](integrations/odbc.md#table-engine-odbc)
--   [JDBC](integrations/jdbc.md#table-engine-jdbc)
+-   [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md)
+-   [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md)
+-   [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)
+-   [MongoDB](../../engines/table-engines/integrations/mongodb.md)
+-   [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md)
+-   [Kafka](../../engines/table-engines/integrations/kafka.md)
+-   [EmbeddedRocksDB](../../engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md)
+-   [RabbitMQ](../../engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md)
+-   [PostgreSQL](../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md)
 
-### Специальные движки {#spetsialnye-dvizhki}
+### Специальные движки {#special-engines}
 
 Движки семейства:
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md
index f66e789a392..5a7909f63b2 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 6
+toc_priority: 9
 toc_title: EmbeddedRocksDB
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/hdfs.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
index 3d9cb388a01..b56bbfc0788 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 4
+toc_priority: 6
 toc_title: HDFS
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/jdbc.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
index e2db6fac0b2..fd7411a258e 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 2
+toc_priority: 3
 toc_title: JDBC
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/kafka.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/kafka.md
index f053b80aebd..19e2850dd51 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/kafka.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/kafka.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 5
+toc_priority: 8
 toc_title: Kafka
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mongodb.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mongodb.md
index 5ab63494648..97f903bdf89 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mongodb.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mongodb.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 7
+toc_priority: 5
 toc_title: MongoDB
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mysql.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mysql.md
index 9152a57d122..5011c8a93c6 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mysql.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/mysql.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 3
+toc_priority: 4
 toc_title: MySQL
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/odbc.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/odbc.md
index b2faa9b1e9e..669977ff531 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/odbc.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/odbc.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_priority: 1
+toc_priority: 2
 toc_title: ODBC
 ---
 
diff --git a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/postgresql.md b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/postgresql.md
index ecf431830f8..8964b1dbf02 100644
--- a/docs/ru/engines/table-engines/integrations/postgresql.md
+++ b/docs/ru/engines/table-engines/integrations/postgresql.md
@@ -1,11 +1,11 @@
 ---
-toc_priority: 8
+toc_priority: 11
 toc_title: PostgreSQL
 ---
 
-# PosgtreSQL {#postgresql}
+#PostgreSQL {#postgresql}
 
-Движок PostgreSQL позволяет выполнять запросы `SELECT` над данными, хранящимися на удалённом PostgreSQL сервере.
+Движок PostgreSQL позволяет выполнять запросы `SELECT` и `INSERT` для таблиц на удаленном сервере PostgreSQL.
 
 ## Создание таблицы {#creating-a-table}
 
@@ -15,7 +15,7 @@ CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
     name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
     name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
     ...
-) ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password');
+) ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, `schema`]);
 ```
 
 Смотрите подробное описание запроса [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create/table.md#create-table-query).
@@ -29,25 +29,51 @@ CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
 **Параметры движка**
 
 -   `host:port` — адрес сервера PostgreSQL.
-
 -   `database` — Имя базы данных на сервере PostgreSQL.
-
 -   `table` — Имя таблицы.
-
 -   `user` — Имя пользователя PostgreSQL.
-
 -   `password` — Пароль пользователя PostgreSQL.
+-   `schema` — имя схемы, если не используется схема по умолчанию. Необязательный аргумент. 
 
-SELECT запросы на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` внутри транзакции PostgreSQL только на чтение  с коммитом после каждого `SELECT` запроса.
+## Особенности реализации {#implementation-details}
 
-Простые условия для `WHERE` такие как `=, !=, >, >=, <, <=, IN` исполняются на стороне PostgreSQL сервера.
+Запросы `SELECT` на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` внутри транзакции PostgreSQL только на чтение с коммитом после каждого запроса `SELECT`.
 
-Все операции объединения, аггрегации, сортировки, условия `IN [ array ]` и ограничения `LIMIT` выполняются на стороне ClickHouse только после того как запрос к PostgreSQL закончился.
+Простые условия для `WHERE`, такие как `=`, `!=`, `>`, `>=`, `<`, `<=` и `IN`, исполняются на стороне PostgreSQL сервера.
 
-INSERT запросы на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` внутри PostgreSQL транзакции с автоматическим коммитом после каждого `INSERT` запроса.
+Все операции объединения, аггрегации, сортировки, условия `IN [ array ]` и ограничения `LIMIT` выполняются на стороне ClickHouse только после того, как запрос к PostgreSQL закончился.
+
+Запросы `INSERT` на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` внутри PostgreSQL транзакции с автоматическим коммитом после каждого запроса `INSERT`.
 
 PostgreSQL массивы конвертируются в массивы ClickHouse.
-Будьте осторожны в PostgreSQL массивы созданные как type_name[], являются многомерными и могут содержать в себе разное количество измерений в разных строках одной таблицы, внутри ClickHouse допустипы только многомерные массивы с одинаковым кол-вом измерений во всех строках таблицы.
+
+!!! info "Внимание"
+    Будьте внимательны, в PostgreSQL массивы, созданные как `type_name[]`, являются многомерными и могут содержать в себе разное количество измерений в разных строках одной таблицы. Внутри ClickHouse допустимы только многомерные массивы с одинаковым кол-вом измерений во всех строках таблицы.
+
+При использовании словаря PostgreSQL поддерживается приоритет реплик. Чем больше номер реплики, тем ниже ее приоритет. Наивысший приоритет у реплики с номером `0`.  
+
+В примере ниже реплика `example01-1` имеет более высокий приоритет:
+
+```xml
+<postgresql>
+    <port>5432</port>
+    <user>clickhouse</user>
+    <password>qwerty</password>
+    <replica>
+        <host>example01-1</host>
+        <priority>1</priority>
+    </replica>
+    <replica>
+        <host>example01-2</host>
+        <priority>2</priority>
+    </replica>
+    <db>db_name</db>
+    <table>table_name</table>
+    <where>id=10</where>
+    <invalidate_query>SQL_QUERY</invalidate_query>
+</postgresql>
+</source>
+```
 
 ## Пример использования {#usage-example}
 
@@ -64,17 +90,17 @@ PRIMARY KEY (int_id));
 
 CREATE TABLE
 
-postgres=# insert into test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
+postgres=# INSERT INTO test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
 INSERT 0 1
 
-postgresql> select * from test;
+postgresql> SELECT * FROM test;
  int_id | int_nullable | float | str  | float_nullable
 --------+--------------+-------+------+----------------
       1 |              |     2 | test |
 (1 row)
 ```
 
-Таблица в ClickHouse, получение данных из PostgreSQL таблицы созданной выше:
+Таблица в ClickHouse, получение данных из PostgreSQL таблицы, созданной выше:
 
 ``` sql
 CREATE TABLE default.postgresql_table
@@ -87,19 +113,33 @@ ENGINE = PostgreSQL('localhost:5432', 'public', 'test', 'postges_user', 'postgre
 ```
 
 ``` sql
-SELECT * FROM postgresql_table WHERE str IN ('test') 
+SELECT * FROM postgresql_table WHERE str IN ('test'); 
 ```
 
 ``` text
 ┌─float_nullable─┬─str──┬─int_id─┐
 │           ᴺᵁᴸᴸ │ test │      1 │
 └────────────────┴──────┴────────┘
-1 rows in set. Elapsed: 0.019 sec.
 ```
 
+Using Non-default Schema:
 
-## Смотри также {#see-also}
+```text
+postgres=# CREATE SCHEMA "nice.schema";
 
--   [Табличная функция ‘postgresql’](../../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)
--   [Использование PostgreSQL в качестве истояника для внешнего словаря](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)
+postgres=# CREATE TABLE "nice.schema"."nice.table" (a integer);
 
+postgres=# INSERT INTO "nice.schema"."nice.table" SELECT i FROM generate_series(0, 99) as t(i)
+```
+
+```sql
+CREATE TABLE pg_table_schema_with_dots (a UInt32)
+        ENGINE PostgreSQL('localhost:5432', 'clickhouse', 'nice.table', 'postgrsql_user', 'password', 'nice.schema');
+```
+
+**См. также** 
+
+-   [Табличная функция `postgresql`](../../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)
+-   [Использование PostgreSQL в качестве источника для внешнего словаря](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)
+
+[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/engines/table-engines/integrations/postgresql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/ru/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/docs/ru/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index b50347f6196..84ef62650e1 100644
--- a/docs/ru/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/docs/ru/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -101,6 +101,12 @@ ClickHouse проверяет условия для `min_part_size` и `min_part
 </core_dump> 
 ```
 
+## database_atomic_delay_before_drop_table_sec {#database_atomic_delay_before_drop_table_sec}
+
+Устанавливает задержку перед удалением табличных данных, в секундах. Если запрос имеет идентификатор `SYNC`, эта настройка игнорируется.
+
+Значение по умолчанию: `480` (8 минут).
+
 ## default\_database {#default-database}
 
 База данных по умолчанию.
@@ -481,7 +487,15 @@ ClickHouse проверяет условия для `min_part_size` и `min_part
 
 ## max_concurrent_queries {#max-concurrent-queries}
 
-Максимальное количество одновременно обрабатываемых запросов.
+Определяет максимальное количество одновременно обрабатываемых запросов, связанных с таблицей семейства `MergeTree`. Запросы также могут быть ограничены настройками: [max_concurrent_queries_for_all_users](#max-concurrent-queries-for-all-users), [min_marks_to_honor_max_concurrent_queries](#min-marks-to-honor-max-concurrent-queries).
+
+!!! info "Примечание"
+	Параметры этих настроек могут быть изменены во время выполнения запросов и вступят в силу немедленно. Запросы, которые уже запущены, выполнятся без изменений. 
+
+Возможные значения:
+
+-   Положительное целое число.
+-   0 — выключена.
 
 **Пример**
 
@@ -509,6 +523,21 @@ ClickHouse проверяет условия для `min_part_size` и `min_part
 
 -   [max_concurrent_queries](#max-concurrent-queries)
 
+## min_marks_to_honor_max_concurrent_queries {#min-marks-to-honor-max-concurrent-queries}
+
+Определяет минимальное количество засечек, считываемых запросом для применения настройки [max_concurrent_queries](#max-concurrent-queries).
+
+Возможные значения:
+
+-   Положительное целое число.
+-   0 — выключена.
+
+**Пример**
+
+``` xml
+<min_marks_to_honor_max_concurrent_queries>10</min_marks_to_honor_max_concurrent_queries>
+```
+
 ## max_connections {#max-connections}
 
 Максимальное количество входящих соединений.
@@ -1159,4 +1188,3 @@ ClickHouse использует ZooKeeper для хранения метадан
         </roles>
 </ldap>
 ```
-
diff --git a/docs/ru/operations/settings/settings.md b/docs/ru/operations/settings/settings.md
index 456602ce7aa..7acdd65051b 100644
--- a/docs/ru/operations/settings/settings.md
+++ b/docs/ru/operations/settings/settings.md
@@ -759,6 +759,38 @@ log_queries_min_type='EXCEPTION_WHILE_PROCESSING'
 log_query_threads=1
 ```
 
+## log_comment {#settings-log-comment}
+
+Задаёт значение поля `log_comment` таблицы [system.query_log](../system-tables/query_log.md) и текст комментария в логе сервера.
+
+Может быть использована для улучшения читабельности логов сервера. Кроме того, помогает быстро выделить связанные с тестом запросы из `system.query_log` после запуска [clickhouse-test](../../development/tests.md).
+
+Возможные значения:
+
+-   Любая строка не длиннее [max_query_size](#settings-max_query_size). При превышении длины сервер сгенерирует исключение.
+
+Значение по умолчанию: пустая строка.
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SET log_comment = 'log_comment test', log_queries = 1;
+SELECT 1;
+SYSTEM FLUSH LOGS;
+SELECT type, query FROM system.query_log WHERE log_comment = 'log_comment test' AND event_date >= yesterday() ORDER BY event_time DESC LIMIT 2;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─type────────┬─query─────┐
+│ QueryStart  │ SELECT 1; │
+│ QueryFinish │ SELECT 1; │
+└─────────────┴───────────┘
+```
+
 ## max_insert_block_size {#settings-max_insert_block_size}
 
 Формировать блоки указанного размера, при вставке в таблицу.
@@ -1760,6 +1792,19 @@ ClickHouse генерирует исключение
 -   [Движок Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed)
 -   [Управление распределёнными таблицами](../../sql-reference/statements/system.md#query-language-system-distributed)
 
+## insert_distributed_one_random_shard {#insert_distributed_one_random_shard}
+
+Включает или отключает режим вставки данных в [Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed)) таблицу в случайный шард при отсутствии ключ шардирования.
+
+По умолчанию при вставке данных в `Distributed` таблицу с несколькими шардами и при отсутствии ключа шардирования сервер ClickHouse будет отклонять любой запрос на вставку данных. Когда `insert_distributed_one_random_shard = 1`, вставки принимаются, а данные записываются в случайный шард.
+
+Возможные значения:
+
+-   0 — если у таблицы несколько шардов, но ключ шардирования отсутствует, вставка данных отклоняется.
+-   1 — если ключ шардирования отсутствует, то вставка данных осуществляется в случайный шард среди всех доступных шардов.
+
+Значение по умолчанию: `0`.
+
 ## insert_shard_id {#insert_shard_id}
 
 Если не `0`, указывает, в какой шард [Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md#distributed) таблицы данные будут вставлены синхронно.
@@ -2615,14 +2660,101 @@ SELECT * FROM test2;
 
 Обратите внимание на то, что эта настройка влияет на поведение [материализованных представлений](../../sql-reference/statements/create/view.md#materialized) и БД [MaterializeMySQL](../../engines/database-engines/materialize-mysql.md).
 
+## engine_file_empty_if_not_exists {#engine-file-empty_if-not-exists}
+
+Включает или отключает возможность выполнять запрос `SELECT` к таблице на движке [File](../../engines/table-engines/special/file.md), не содержащей файл.
+
+Возможные значения:
+- 0 — запрос `SELECT` генерирует исключение.
+- 1 — запрос `SELECT` возвращает пустой результат.
+
+Значение по умолчанию: `0`.
+
+## engine_file_truncate_on_insert {#engine-file-truncate-on-insert}
+
+Включает или выключает удаление данных из таблицы до вставки в таблицу на движке [File](../../engines/table-engines/special/file.md).
+
+Возможные значения:
+- 0 — запрос `INSERT` добавляет данные в конец файла после существующих.
+- 1 — `INSERT` удаляет имеющиеся в файле данные и замещает их новыми.
+
+Значение по умолчанию: `0`. 
+
 ## allow_experimental_geo_types {#allow-experimental-geo-types}
 
 Разрешает использование экспериментальных типов данных для работы с [географическими структурами](../../sql-reference/data-types/geo.md).
 
 Возможные значения:
-
--   0 — Использование типов данных для работы с географическими структурами не поддерживается.
--   1 — Использование типов данных для работы с географическими структурами поддерживается.
+-   0 — использование типов данных для работы с географическими структурами не поддерживается.
+-   1 — использование типов данных для работы с географическими структурами поддерживается.
 
 Значение по умолчанию: `0`.
 
+## database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously {#database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously}
+
+Добавляет модификатор `SYNC` ко всем запросам `DROP` и `DETACH`. 
+
+Возможные значения:
+
+-   0 — Запросы будут выполняться с задержкой.
+-   1 — Запросы будут выполняться без задержки.
+
+Значение по умолчанию: `0`.
+
+## show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil {#show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil}
+
+Устанавливает отображение запроса `SHOW TABLE`.
+
+Возможные значения:
+
+-   0 — Запрос будет отображаться без UUID таблицы.
+-   1 — Запрос будет отображаться с UUID таблицы.
+
+Значение по умолчанию: `0`.
+
+## allow_experimental_live_view {#allow-experimental-live-view}
+
+Включает экспериментальную возможность использования [LIVE-представлений](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view).
+
+Возможные значения:
+- 0 — живые представления не поддерживаются.
+- 1 — живые представления поддерживаются.
+
+Значение по умолчанию: `0`.
+
+## live_view_heartbeat_interval {#live-view-heartbeat-interval}
+
+Задает интервал в секундах для периодической проверки существования [LIVE VIEW](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view).
+
+Значение по умолчанию: `15`.
+
+## max_live_view_insert_blocks_before_refresh {#max-live-view-insert-blocks-before-refresh}
+
+Задает наибольшее число вставок, после которых запрос на формирование [LIVE VIEW](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) исполняется снова.
+
+Значение по умолчанию: `64`.
+
+## temporary_live_view_timeout {#temporary-live-view-timeout}
+
+Задает время в секундах, после которого [LIVE VIEW](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) удаляется.
+
+Значение по умолчанию: `5`.
+
+## periodic_live_view_refresh {#periodic-live-view-refresh}
+
+Задает время в секундах, по истечении которого [LIVE VIEW](../../sql-reference/statements/create/view.md#live-view) с установленным автообновлением обновляется.
+
+Значение по умолчанию: `60`.
+
+## check_query_single_value_result {#check_query_single_value_result}
+
+Определяет уровень детализации результата для запросов [CHECK TABLE](../../sql-reference/statements/check-table.md#checking-mergetree-tables) для таблиц семейства `MergeTree`.
+
+Возможные значения:
+
+-   0 — запрос возвращает статус каждого куска данных таблицы.
+-   1 — запрос возвращает статус таблицы в целом.
+
+Значение по умолчанию: `0`.
+
+[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/operations/settings/settings/) <!--hide-->
diff --git a/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md b/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
index c2859b76c32..e5162b63b88 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
@@ -243,7 +243,7 @@ SELECT sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
 **Синтаксис**
 
 ``` sql
-windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
+windowFunnel(window, [mode, [mode, ... ]])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
 ```
 
 **Аргументы**
@@ -254,7 +254,10 @@ windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
 **Параметры**
 
 -   `window` — ширина скользящего окна по времени. Единица измерения зависит от `timestamp` и может варьироваться. Должно соблюдаться условие `timestamp события cond2 <= timestamp события cond1 + window`.
--   `mode` — необязательный параметр. Если установлено значение `'strict'`, то функция `windowFunnel()` применяет условия только для уникальных значений.
+-   `mode` — необязательный параметр. Может быть установленно несколько значений одновременно.
+    -   `'strict'` — не учитывать подряд идущие повторяющиеся события.
+    -   `'strict_order'` — запрещает посторонние события в искомой последовательности. Например, при поиске цепочки `A->B->C` в `A->B->D->C` поиск будет остановлен на `D` и функция вернет 2.
+    -   `'strict_increase'` — условия прменяются только для событий со строго возрастающими временными метками.
 
 **Возвращаемое значение**
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md b/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
index 4002cc06383..7a421d419ae 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
@@ -26,7 +26,7 @@ uniqHLL12(x[, ...])
 
 -   Использует алгоритм HyperLogLog для аппроксимации числа различных значений аргументов.
 
-        Используется 212 5-битовых ячеек. Размер состояния чуть больше 2.5 КБ. Результат не точный (ошибка до ~10%) для небольших множеств (<10K элементов). Однако для множеств большой кардинальности (10K - 100M) результат довольно точен (ошибка до ~1.6%). Начиная с 100M ошибка оценки будет только расти и для множеств огромной кардинальности (1B+ элементов) функция возвращает результат с очень большой неточностью.
+        Используется 2^12 5-битовых ячеек. Размер состояния чуть больше 2.5 КБ. Результат не точный (ошибка до ~10%) для небольших множеств (<10K элементов). Однако для множеств большой кардинальности (10K - 100M) результат довольно точен (ошибка до ~1.6%). Начиная с 100M ошибка оценки будет только расти и для множеств огромной кардинальности (1B+ элементов) функция возвращает результат с очень большой неточностью.
 
 -   Результат детерминирован (не зависит от порядка выполнения запроса).
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md b/docs/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
index e3816e78547..a7999470330 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md
@@ -69,6 +69,7 @@ SETTINGS(format_csv_allow_single_quotes = 0)
     -   [ClickHouse](#dicts-external_dicts_dict_sources-clickhouse)
     -   [MongoDB](#dicts-external_dicts_dict_sources-mongodb)
     -   [Redis](#dicts-external_dicts_dict_sources-redis)
+    -   [PostgreSQL](#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)      
 
 ## Локальный файл {#dicts-external_dicts_dict_sources-local_file}
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/array-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/array-functions.md
index 4538941a4a4..560795506a0 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/array-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/array-functions.md
@@ -1111,6 +1111,78 @@ SELECT
 
 Функция `arrayFilter` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
 
+## arrayFill(func, arr1, …) {#array-fill}
+
+Перебирает `arr1` от первого элемента к последнему и заменяет `arr1[i]` на `arr1[i - 1]`, если `func` вернула 0. Первый элемент `arr1` остаётся неизменным.
+
+Примеры:
+
+``` sql
+SELECT arrayFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14, null, null]) AS res
+```
+
+``` text
+┌─res──────────────────────────────┐
+│ [1,1,3,11,12,12,12,5,6,14,14,14] │
+└──────────────────────────────────┘
+```
+
+Функция `arrayFill` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
+
+## arrayReverseFill(func, arr1, …) {#array-reverse-fill}
+
+Перебирает `arr1` от последнего элемента к первому и заменяет `arr1[i]` на `arr1[i + 1]`, если `func` вернула 0. Последний элемент `arr1` остаётся неизменным.
+
+Примеры:
+
+``` sql
+SELECT arrayReverseFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14, null, null]) AS res
+```
+
+``` text
+┌─res────────────────────────────────┐
+│ [1,3,3,11,12,5,5,5,6,14,NULL,NULL] │
+└────────────────────────────────────┘
+```
+
+Функция `arrayReverseFill` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
+
+## arraySplit(func, arr1, …) {#array-split}
+
+Разделяет массив `arr1` на несколько. Если `func` возвращает не 0, то массив разделяется, а элемент помещается в левую часть. Массив не разбивается по первому элементу.
+
+Примеры:
+
+``` sql
+SELECT arraySplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
+```
+
+``` text
+┌─res─────────────┐
+│ [[1,2,3],[4,5]] │
+└─────────────────┘
+```
+
+Функция `arraySplit` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
+
+## arrayReverseSplit(func, arr1, …) {#array-reverse-split}
+
+Разделяет массив `arr1` на несколько. Если `func` возвращает не 0, то массив разделяется, а элемент помещается в правую часть. Массив не разбивается по последнему элементу.
+
+Примеры:
+
+``` sql
+SELECT arrayReverseSplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
+```
+
+``` text
+┌─res───────────────┐
+│ [[1],[2,3,4],[5]] │
+└───────────────────┘
+```
+
+Функция `arrayReverseSplit` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
+
 ## arrayExists(\[func,\] arr1, …) {#arrayexistsfunc-arr1}
 
 Возвращает 1, если существует хотя бы один элемент массива `arr`, для которого функция func возвращает не 0. Иначе возвращает 0.
@@ -1137,7 +1209,7 @@ SELECT
 
 ## arrayMin {#array-min}
 
-Возвращает значение минимального элемента в исходном массиве. 
+Возвращает значение минимального элемента в исходном массиве.
 
 Если передана функция `func`, возвращается минимум из элементов массива, преобразованных этой функцией.
 
@@ -1192,7 +1264,7 @@ SELECT arrayMin(x -> (-x), [1, 2, 4]) AS res;
 
 ## arrayMax {#array-max}
 
-Возвращает значение максимального элемента в исходном массиве. 
+Возвращает значение максимального элемента в исходном массиве.
 
 Если передана функция `func`, возвращается максимум из элементов массива, преобразованных этой функцией.
 
@@ -1247,7 +1319,7 @@ SELECT arrayMax(x -> (-x), [1, 2, 4]) AS res;
 
 ## arraySum {#array-sum}
 
-Возвращает сумму элементов в исходном массиве. 
+Возвращает сумму элементов в исходном массиве.
 
 Если передана функция `func`, возвращается сумма элементов массива, преобразованных этой функцией.
 
@@ -1262,7 +1334,7 @@ arraySum([func,] arr)
 **Аргументы**
 
 -   `func` — функция. [Expression](../../sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md).
--   `arr` — массив. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).   
+-   `arr` — массив. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).
 
 **Возвращаемое значение**
 
@@ -1302,7 +1374,7 @@ SELECT arraySum(x -> x*x, [2, 3]) AS res;
 
 ## arrayAvg {#array-avg}
 
-Возвращает среднее значение элементов в исходном массиве. 
+Возвращает среднее значение элементов в исходном массиве.
 
 Если передана функция `func`, возвращается среднее значение элементов массива, преобразованных этой функцией.
 
@@ -1317,7 +1389,7 @@ arrayAvg([func,] arr)
 **Аргументы**
 
 -   `func` — функция. [Expression](../../sql-reference/data-types/special-data-types/expression.md).
--   `arr` — массив. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).   
+-   `arr` — массив. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md).
 
 **Возвращаемое значение**
 
@@ -1355,7 +1427,7 @@ SELECT arrayAvg(x -> (x * x), [2, 4]) AS res;
 └─────┘
 ```
 
-**Синтаксис** 
+**Синтаксис**
 
 ``` sql
 arraySum(arr)
@@ -1367,7 +1439,7 @@ arraySum(arr)
 
 Тип: [Int](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) или [Float](../../sql-reference/data-types/float.md).
 
-**Аргументы** 
+**Аргументы**
 
 -   `arr` — [массив](../../sql-reference/data-types/array.md).
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/bit-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/bit-functions.md
index 09844685a6c..a5124e67235 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/bit-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/bit-functions.md
@@ -240,3 +240,53 @@ SELECT bitCount(333);
 └───────────────┘
 ```
 
+## bitHammingDistance {#bithammingdistance}
+
+Возвращает [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между битовыми представлениями двух целых чисел. Может быть использовано с функциями [SimHash](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#ngramsimhash) для проверки двух строк на схожесть. Чем меньше расстояние, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+bitHammingDistance(int1, int2)
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `int1` — первое целое число. [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `int2` — второе целое число. [Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Расстояние Хэмминга. 
+
+Тип: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Примеры**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT bitHammingDistance(111, 121);
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─bitHammingDistance(111, 121)─┐
+│                            3 │
+└──────────────────────────────┘
+```
+
+Используя [SimHash](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#ngramsimhash):
+
+``` sql
+SELECT bitHammingDistance(ngramSimHash('cat ate rat'), ngramSimHash('rat ate cat'));
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─bitHammingDistance(ngramSimHash('cat ate rat'), ngramSimHash('rat ate cat'))─┐
+│                                                                            5 │
+└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/files.md b/docs/ru/sql-reference/functions/files.md
new file mode 100644
index 00000000000..9cb659375b9
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/files.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+toc_priority: 43
+toc_title: "Функции для работы с файлами"
+---
+
+# Функции для работы с файлами {#funktsii-dlia-raboty-s-failami}
+
+## file {#file}
+
+Читает файл как строку. Содержимое файла не разбирается (не парсится) и записывается в указанную колонку в виде единой строки.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+file(path)
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `path` — относительный путь до файла от [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path). Путь к файлу может включать следующие символы подстановки и шаблоны: `*`, `?`, `{abc,def}` и `{N..M}`, где `N`, `M` — числа, `'abc', 'def'` — строки.
+
+**Примеры**
+
+Вставка данных из файлов a.txt и b.txt в таблицу в виде строк:
+
+``` sql
+INSERT INTO table SELECT file('a.txt'), file('b.txt');
+```
+
+**Смотрите также**
+
+-   [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path)
+-   [file](../table-functions/file.md)
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/hash-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/hash-functions.md
index 6797f530346..2efff9c3727 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/hash-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/hash-functions.md
@@ -7,6 +7,8 @@ toc_title: "Функции хэширования"
 
 Функции хэширования могут использоваться для детерминированного псевдослучайного разбрасывания элементов.
 
+Simhash – это хеш-функция, которая для близких значений возвращает близкий хеш.
+
 ## halfMD5 {#hash-functions-halfmd5}
 
 [Интерпретирует](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#type_conversion_functions-reinterpretAsString) все входные параметры как строки и вычисляет хэш [MD5](https://ru.wikipedia.org/wiki/MD5) для каждой из них. Затем объединяет хэши, берет первые 8 байт хэша результирующей строки и интерпретирует их как значение типа `UInt64` с big-endian порядком байтов.
@@ -484,3 +486,937 @@ SELECT xxHash32('Hello, world!');
 
 -   [xxHash](http://cyan4973.github.io/xxHash/).
 
+## ngramSimHash {#ngramsimhash}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммовый `simhash`. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramSimHash(string[, ngramsize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHash('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 1627567969 │
+└────────────┘
+```
+
+## ngramSimHashCaseInsensitive {#ngramsimhashcaseinsensitive}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммовый `simhash`. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramSimHashCaseInsensitive(string[, ngramsize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHashCaseInsensitive('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌──────Hash─┐
+│ 562180645 │
+└───────────┘
+```
+
+## ngramSimHashUTF8 {#ngramsimhashutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммовый `simhash`. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramSimHashUTF8(string[, ngramsize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHashUTF8('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 1628157797 │
+└────────────┘
+```
+
+## ngramSimHashCaseInsensitiveUTF8 {#ngramsimhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммовый `simhash`. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramSimHashCaseInsensitiveUTF8(string[, ngramsize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramSimHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 1636742693 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHash {#wordshinglesimhash}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шингловый `simhash`. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleSimHash(string[, shinglesize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHash('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2328277067 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHashCaseInsensitive {#wordshinglesimhashcaseinsensitive}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шингловый `simhash`. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleSimHashCaseInsensitive(string[, shinglesize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHashCaseInsensitive('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2194812424 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHashUTF8 {#wordshinglesimhashutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шингловый `simhash`. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleSimHashUTF8(string[, shinglesize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHashUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2328277067 │
+└────────────┘
+```
+
+## wordShingleSimHashCaseInsensitiveUTF8 {#wordshinglesimhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шингловый `simhash`. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [bitHammingDistance](../../sql-reference/functions/bit-functions.md#bithammingdistance). Чем меньше [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между результатом вычисления `simhash` двух строк, тем больше вероятность, что строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleSimHashCaseInsensitiveUTF8(string[, shinglesize])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение хеш-функции от строки.
+
+Тип: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleSimHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Hash;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌───────Hash─┐
+│ 2194812424 │
+└────────────┘
+```
+
+## ngramMinHash {#ngramminhash}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и вычисляет хеш для каждой n-граммы. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHash(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHash('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (18333312859352735453,9054248444481805918) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashCaseInsensitive {#ngramminhashcaseinsensitive}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и вычисляет хеш для каждой n-граммы. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHashCaseInsensitive(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashCaseInsensitive('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (2106263556442004574,13203602793651726206) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashUTF8 {#ngramminhashutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и вычисляет хеш для каждой n-граммы. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+``` sql
+ngramMinHashUTF8(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (18333312859352735453,6742163577938632877) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8 {#ngramminhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и вычисляет хеш для каждой n-граммы. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8(string [, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple───────────────────────────────────────┐
+│ (12493625717655877135,13203602793651726206) │
+└─────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArg {#ngramminhasharg}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [ngramMinHash](#ngramminhash) с теми же входными данными. Функция регистрозависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHashArg(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` n-грамм.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArg('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ous','ick','lic','Hou','kHo','use'),('Hou','lic','ick','ous','ckH','Cli')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArgCaseInsensitive {#ngramminhashargcaseinsensitive}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [ngramMinHashCaseInsensitive](#ngramminhashcaseinsensitive) с теми же входными данными. Функция регистро**не**зависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHashArgCaseInsensitive(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` n-грамм.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArgCaseInsensitive('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ous','ick','lic','kHo','use','Cli'),('kHo','lic','ick','ous','ckH','Hou')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArgUTF8 {#ngramminhashargutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [ngramMinHashUTF8](#ngramminhashutf8) с теми же входными данными. Функция регистрозависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHashArgUTF8(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` n-грамм.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArgUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ous','ick','lic','Hou','kHo','use'),('kHo','Hou','lic','ick','ous','ckH')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## ngramMinHashArgCaseInsensitiveUTF8 {#ngramminhashargcaseinsensitiveutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (n-граммы) размером `ngramsize` символов и возвращает n-граммы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [ngramMinHashCaseInsensitiveUTF8](#ngramminhashcaseinsensitiveutf8) с теми же входными данными. Функция регистро**не**зависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+ngramMinHashArgCaseInsensitiveUTF8(string[, ngramsize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `ngramsize` — размер n-грамм. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` n-грамм.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT ngramMinHashArgCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('ckH','ous','ick','lic','kHo','use'),('kHo','lic','ick','ous','ckH','Hou')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHash {#wordshingleminhash}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и вычисляет хеш для каждого шингла. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHash(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHash('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (16452112859864147620,5844417301642981317) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashCaseInsensitive {#wordshingleminhashcaseinsensitive}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и вычисляет хеш для каждого шингла. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashCaseInsensitive(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashCaseInsensitive('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────┐
+│ (3065874883688416519,1634050779997673240) │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashUTF8 {#wordshingleminhashutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и вычисляет хеш для каждого шингла. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистрозависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────┐
+│ (16452112859864147620,5844417301642981317) │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8 {#wordshingleminhashcaseinsensitiveutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и вычисляет хеш для каждого шингла. Использует `hashnum` минимальных хешей, чтобы вычислить минимальный хеш, и `hashnum` максимальных хешей, чтобы вычислить максимальный хеш. Возвращает кортеж из этих хешей. Функция регистро**не**зависимая.
+
+Может быть использована для проверки двух строк на схожесть вместе с функцией [tupleHammingDistance](../../sql-reference/functions/tuple-functions.md#tuplehammingdistance). Если для двух строк минимальные или максимальные хеши одинаковы, мы считаем, что эти строки совпадают.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж с двумя хешами — минимальным и максимальным.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).') AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────┐
+│ (3065874883688416519,1634050779997673240) │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArg {#wordshingleminhasharg}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шинглы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [wordshingleMinHash](#wordshingleminhash) с теми же входными данными. Функция регистрозависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArg(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` шинглов.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArg('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('OLAP','database','analytical'),('online','oriented','processing')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArgCaseInsensitive {#wordshingleminhashargcaseinsensitive}
+
+Выделяет из ASCII строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шинглы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [wordShingleMinHashCaseInsensitive](#wordshingleminhashcaseinsensitive) с теми же входными данными. Функция регистро**не**зависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArgCaseInsensitive(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` шинглов.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArgCaseInsensitive('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('queries','database','analytical'),('oriented','processing','DBMS')) │
+└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArgUTF8 {#wordshingleminhashargutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шинглы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [wordShingleMinHashUTF8](#wordshingleminhashutf8) с теми же входными данными. Функция регистрозависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArgUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` шинглов.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArgUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('OLAP','database','analytical'),('online','oriented','processing')) │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+## wordShingleMinHashArgCaseInsensitiveUTF8 {#wordshingleminhashargcaseinsensitiveutf8}
+
+Выделяет из UTF-8 строки отрезки (шинглы) из `shinglesize` слов и возвращает шинглы с минимальным и максимальным хешами, вычисленными функцией [wordShingleMinHashCaseInsensitiveUTF8](#wordshingleminhashcaseinsensitiveutf8) с теми же входными данными. Функция регистро**не**зависимая.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+wordShingleMinHashArgCaseInsensitiveUTF8(string[, shinglesize, hashnum])
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `string` — строка. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `shinglesize` — размер словесных шинглов. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `3`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `hashnum` — количество минимальных и максимальных хешей, которое используется при вычислении результата. Необязательный. Возможные значения: любое число от `1` до `25`. Значение по умолчанию: `6`. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Кортеж из двух кортежей, каждый из которых состоит из `hashnum` шинглов.
+
+Тип: [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)), [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md))).
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT wordShingleMinHashArgCaseInsensitiveUTF8('ClickHouse® is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP).', 1, 3) AS Tuple;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─Tuple──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ (('queries','database','analytical'),('oriented','processing','DBMS')) │
+└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/ip-address-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
index 96adad10621..d7f6d2f7618 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/ip-address-functions.md
@@ -395,3 +395,54 @@ SELECT addr, isIPv6String(addr) FROM ( SELECT ['::', '1111::ffff', '::ffff:127.0
 └──────────────────┴────────────────────┘
 ```
 
+## isIPAddressInRange {#isipaddressinrange}
+
+Проверяет попадает ли IP адрес в интервал, заданный в [CIDR](https://en.wikipedia.org/wiki/Classless_Inter-Domain_Routing) нотации.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+isIPAddressInRange(address, prefix)
+```
+Функция принимает IPv4 или IPv6 адрес виде строки. Возвращает `0`, если версия адреса и интервала не совпадают.
+
+**Аргументы**
+
+-   `address` — IPv4 или IPv6 адрес. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `prefix` — IPv4 или IPv6 подсеть, заданная в CIDR нотации. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   `1` или `0`.
+
+Тип: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Примеры**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', '127.0.0.0/8')
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─isIPAddressInRange('127.0.0.1', '127.0.0.0/8')─┐
+│                                              1 │
+└────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', 'ffff::/16')
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─isIPAddressInRange('127.0.0.1', 'ffff::/16')─┐
+│                                            0 │
+└──────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md
index 54537b7735d..f9b3e5c3e68 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md
@@ -672,7 +672,7 @@ neighbor(column, offset[, default_value])
     Функция может получить доступ к значению в столбце соседней строки только внутри обрабатываемого в данный момент блока данных.
 
 Порядок строк, используемый при вычислении функции `neighbor`, может отличаться от порядка строк, возвращаемых пользователю.
-Чтобы этого не случилось, вы можете сделать подзапрос с [ORDER BY](../../sql-reference/statements/select/order-by.md) и вызвать функцию изне подзапроса.
+Чтобы этого не случилось, вы можете сделать подзапрос с [ORDER BY](../../sql-reference/statements/select/order-by.md) и вызвать функцию извне подзапроса.
 
 **Аргументы**
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/string-search-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/string-search-functions.md
index 658b0624b83..2417a1c6ffd 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/string-search-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/string-search-functions.md
@@ -7,7 +7,7 @@ toc_title: "Функции поиска в строках"
 
 Во всех функциях, поиск регистрозависимый по умолчанию. Существуют варианты функций для регистронезависимого поиска.
 
-## position(haystack, needle) {#position}
+## position(haystack, needle), locate(haystack, needle) {#position}
 
 Поиск подстроки `needle` в строке `haystack`.
 
@@ -21,8 +21,15 @@ toc_title: "Функции поиска в строках"
 position(haystack, needle[, start_pos])
 ```
 
+``` sql
+position(needle IN haystack)
+``` 
+
 Алиас: `locate(haystack, needle[, start_pos])`.
 
+!!! note "Примечание"
+    Синтаксис `position(needle IN haystack)` обеспечивает совместимость с SQL, функция работает так же, как `position(haystack, needle)`.
+
 **Аргументы**
 
 -   `haystack` — строка, по которой выполняется поиск. [Строка](../syntax.md#syntax-string-literal).
@@ -70,6 +77,36 @@ SELECT position('Привет, мир!', '!');
 └───────────────────────────────┘
 ```
 
+**Примеры работы функции с синтаксисом POSITION(needle IN haystack)**
+
+Запрос:
+
+```sql
+SELECT 1 = position('абв' IN 'абв');
+```
+
+Результат:
+
+```text
+┌─equals(1, position('абв', 'абв'))─┐
+│                                 1 │
+└───────────────────────────────────┘
+```
+
+Запрос: 
+
+```sql
+SELECT 0 = position('абв' IN '');
+```
+
+Результат:
+
+```text
+┌─equals(0, position('', 'абв'))─┐
+│                              1 │
+└────────────────────────────────┘
+```
+
 ## positionCaseInsensitive {#positioncaseinsensitive}
 
 Такая же, как и [position](#position), но работает без учета регистра. Возвращает позицию в байтах найденной подстроки в строке, начиная с 1.
@@ -758,4 +795,3 @@ SELECT countSubstringsCaseInsensitiveUTF8('аБв__АбВ__абв', 'Абв');
 │                                                          3 │
 └────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
-
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/tuple-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/tuple-functions.md
index a56eac27db2..381743a450b 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/tuple-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/tuple-functions.md
@@ -111,3 +111,55 @@ SELECT untuple((* EXCEPT (v2, v3),)) FROM kv;
 
 -   [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md)
 
+## tupleHammingDistance {#tuplehammingdistance}
+
+Возвращает [расстояние Хэмминга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D1%8D%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0) между двумя кортежами одинакового размера.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+tupleHammingDistance(tuple1, tuple2)
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `tuple1` — первый кортеж. [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md).
+-   `tuple2` — второй кортеж. [Tuple](../../sql-reference/data-types/tuple.md).
+
+Кортежи должны иметь одинаковый размер и тип элементов.
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Расстояние Хэмминга.
+
+Тип: [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**Примеры**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT tupleHammingDistance((1, 2, 3), (3, 2, 1)) AS HammingDistance;
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─HammingDistance─┐
+│               2 │
+└─────────────────┘
+```
+
+Может быть использовано с функциями [MinHash](../../sql-reference/functions/hash-functions.md#ngramminhash) для проверки строк на совпадение:
+
+``` sql
+SELECT tupleHammingDistance(wordShingleMinHash(string), wordShingleMinHashCaseInsensitive(string)) as HammingDistance FROM (SELECT 'Clickhouse is a column-oriented database management system for online analytical processing of queries.' AS string);
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─HammingDistance─┐
+│               2 │
+└─────────────────┘
+```
diff --git a/docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md b/docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
index 1bb7396ae3a..fc1dd15f8e3 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
@@ -423,15 +423,51 @@ SELECT uuid = uuid2;
 └─────────────────────┘
 ```
 
+## reinterpret(x, T) {#type_conversion_function-reinterpret}
+
+Использует туже самую исходную последовательность байт в памяти для значения `x` и переинтерпретирует ее как конечный тип данных
+
+Запрос:
+```sql
+SELECT reinterpret(toInt8(-1), 'UInt8') as int_to_uint,
+    reinterpret(toInt8(1), 'Float32') as int_to_float,
+    reinterpret('1', 'UInt32') as string_to_int;
+```
+
+Результат:
+
+```
+┌─int_to_uint─┬─int_to_float─┬─string_to_int─┐
+│         255 │        1e-45 │            49 │
+└─────────────┴──────────────┴───────────────┘
+```
+
 ## CAST(x, T) {#type_conversion_function-cast}
 
-Преобразует входное значение `x` в указанный тип данных `T`.
+Преобразует входное значение `x` в указанный тип данных `T`. В отличии от функции `reinterpret` использует внешнее представление значения `x`.
 
 Поддерживается также синтаксис `CAST(x AS t)`.
 
 Обратите внимание, что если значение `x` не может быть преобразовано к типу `T`, возникает переполнение. Например, `CAST(-1, 'UInt8')` возвращает 255.
 
-**Пример**
+**Примеры**
+
+Запрос:
+
+```sql
+SELECT
+    cast(toInt8(-1), 'UInt8') AS cast_int_to_uint,
+    cast(toInt8(1), 'Float32') AS cast_int_to_float,
+    cast('1', 'UInt32') AS cast_string_to_int
+```
+
+Результат:
+
+```
+┌─cast_int_to_uint─┬─cast_int_to_float─┬─cast_string_to_int─┐
+│              255 │                 1 │                  1 │
+└──────────────────┴───────────────────┴────────────────────┘
+```
 
 Запрос:
 
@@ -511,7 +547,8 @@ SELECT cast(-1, 'UInt8') as uint8;
 ``` text
 ┌─uint8─┐
 │   255 │
-└─────
+└───────┘
+```
 
 Запрос:
 
@@ -627,6 +664,7 @@ SELECT
 ```
 
 ## parseDateTimeBestEffort {#parsedatetimebesteffort}
+## parseDateTime32BestEffort {#parsedatetime32besteffort}
 
 Преобразует дату и время в [строковом](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md) представлении к типу данных [DateTime](../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#data_type-datetime).
 
@@ -814,6 +852,16 @@ AS parseDateTimeBestEffortUS;
 └─────────────────────────——┘
 ```
 
+## parseDateTimeBestEffortOrNull {#parsedatetimebesteffortornull}
+## parseDateTime32BestEffortOrNull {#parsedatetime32besteffortornull}
+
+Работает также как [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort), но возвращает `NULL` когда получает формат даты который не может быть обработан.
+
+## parseDateTimeBestEffortOrZero {#parsedatetimebesteffortorzero}
+## parseDateTime32BestEffortOrZero {#parsedatetime32besteffortorzero}
+
+Работает также как [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort), но возвращает нулевую дату или нулевую дату и время когда получает формат даты который не может быть обработан.
+
 ## parseDateTimeBestEffortUSOrNull {#parsedatetimebesteffortusornull}
 
 Работает аналогично функции [parseDateTimeBestEffortUS](#parsedatetimebesteffortUS), но в отличие от нее возвращает `NULL`, если входная строка не может быть преобразована в тип данных [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md).
@@ -986,9 +1034,100 @@ SELECT parseDateTimeBestEffortUSOrZero('02.2021') AS parseDateTimeBestEffortUSOr
 └─────────────────────────────────┘
 ```
 
-## toUnixTimestamp64Milli
-## toUnixTimestamp64Micro
-## toUnixTimestamp64Nano
+## parseDateTime64BestEffort {#parsedatetime64besteffort}
+
+Работает также как функция [parseDateTimeBestEffort](#parsedatetimebesteffort) но также понимамет милисекунды и микросекунды и возвращает `DateTime64(3)` или `DateTime64(6)` типы данных в зависимости от заданной точности.
+
+**Syntax**
+
+``` sql
+parseDateTime64BestEffort(time_string [, precision [, time_zone]])
+```
+
+**Parameters**
+
+-   `time_string` — String containing a date or date with time to convert. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+-   `precision` — `3` for milliseconds, `6` for microseconds. Default `3`. Optional [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+-   `time_zone` — [Timezone](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-timezone). The function parses `time_string` according to the timezone. Optional. [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
+
+**Примеры**
+
+Запрос:
+
+```sql
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01') AS a, toTypeName(a) AS t
+UNION ALL
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01 01:01:00.12346') AS a, toTypeName(a) AS t
+UNION ALL
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01 01:01:00.12346',6) AS a, toTypeName(a) AS t
+UNION ALL
+SELECT parseDateTime64BestEffort('2021-01-01 01:01:00.12346',3,'Europe/Moscow') AS a, toTypeName(a) AS t
+FORMAT PrettyCompactMonoBlcok
+```
+
+Результат:
+
+```
+┌──────────────────────────a─┬─t──────────────────────────────┐
+│ 2021-01-01 01:01:00.123000 │ DateTime64(3)                  │
+│ 2021-01-01 00:00:00.000000 │ DateTime64(3)                  │
+│ 2021-01-01 01:01:00.123460 │ DateTime64(6)                  │
+│ 2020-12-31 22:01:00.123000 │ DateTime64(3, 'Europe/Moscow') │
+└────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
+```
+
+## parseDateTime64BestEffortOrNull {#parsedatetime32besteffortornull}
+
+Работает также как функция [parseDateTime64BestEffort](#parsedatetime64besteffort) но возвращает `NULL` когда встречает формат даты который не может обработать.
+
+## parseDateTime64BestEffortOrZero {#parsedatetime64besteffortorzero}
+
+Работает также как функция [parseDateTime64BestEffort](#parsedatetimebesteffort) но возвращает "нулевую" дату и время когда встречает формат даты который не может обработать.
+
+
+## toLowCardinality {#tolowcardinality}
+
+Преобразует входные данные в версию [LowCardianlity](../data-types/lowcardinality.md) того же типа данных.
+
+Чтобы преобразовать данные из типа `LowCardinality`, используйте функцию [CAST](#type_conversion_function-cast). Например, `CAST(x as String)`.
+
+**Синтаксис**
+
+```sql
+toLowCardinality(expr)
+```
+
+**Аргументы**
+
+-   `expr` — [выражение](../syntax.md#syntax-expressions), которое в результате преобразуется в один из [поддерживаемых типов данных](../data-types/index.md#data_types).
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Результат преобразования `expr`.
+
+Тип: `LowCardinality(expr_result_type)`
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+```sql
+SELECT toLowCardinality('1');
+```
+
+Результат:
+
+```text
+┌─toLowCardinality('1')─┐
+│ 1                     │
+└───────────────────────┘
+```
+
+## toUnixTimestamp64Milli {#tounixtimestamp64milli}
+
+## toUnixTimestamp64Micro {#tounixtimestamp64micro}
+
+## toUnixTimestamp64Nano {#tounixtimestamp64nano}
 
 Преобразует значение `DateTime64` в значение `Int64` с фиксированной точностью менее одной секунды. 
 Входное значение округляется соответствующим образом вверх или вниз в зависимости от его точности. Обратите внимание, что возвращаемое значение - это временная метка в UTC, а не в часовом поясе `DateTime64`.
@@ -1039,9 +1178,11 @@ SELECT toUnixTimestamp64Nano(dt64);
 └─────────────────────────────┘
 ```
 
-## fromUnixTimestamp64Milli
-## fromUnixTimestamp64Micro
-## fromUnixTimestamp64Nano
+## fromUnixTimestamp64Milli {#fromunixtimestamp64milli}
+
+## fromUnixTimestamp64Micro {#fromunixtimestamp64micro}
+
+## fromUnixTimestamp64Nano {#fromunixtimestamp64nano}
 
 Преобразует значение `Int64` в значение `DateTime64` с фиксированной точностью менее одной секунды и дополнительным часовым поясом. Входное значение округляется соответствующим образом вверх или вниз в зависимости от его точности. Обратите внимание, что входное значение обрабатывается как метка времени UTC, а не метка времени в заданном (или неявном) часовом поясе.
 
@@ -1077,45 +1218,6 @@ SELECT fromUnixTimestamp64Milli(i64, 'UTC');
 └──────────────────────────────────────┘
 ```
 
-## toLowCardinality {#tolowcardinality}
-
-Преобразует входные данные в версию [LowCardianlity](../data-types/lowcardinality.md) того же типа данных.
-
-Чтобы преобразовать данные из типа `LowCardinality`, используйте функцию [CAST](#type_conversion_function-cast). Например, `CAST(x as String)`.
-
-**Синтаксис**
-
-```sql
-toLowCardinality(expr)
-```
-
-**Аргументы**
-
--   `expr` — [выражение](../syntax.md#syntax-expressions), которое в результате преобразуется в один из [поддерживаемых типов данных](../data-types/index.md#data_types).
-
-
-**Возвращаемое значение**
-
--   Результат преобразования `expr`.
-
-Тип: `LowCardinality(expr_result_type)`
-
-**Пример**
-
-Запрос:
-
-```sql
-SELECT toLowCardinality('1');
-```
-
-Результат:
-
-```text
-┌─toLowCardinality('1')─┐
-│ 1                     │
-└───────────────────────┘
-```
-
 ## formatRow {#formatrow}
 
 Преобразует произвольные выражения в строку заданного формата.
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/alter/column.md b/docs/ru/sql-reference/statements/alter/column.md
index f51859b46f6..87fc1c78cd0 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/statements/alter/column.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/alter/column.md
@@ -117,7 +117,7 @@ MODIFY COLUMN [IF EXISTS] name [type] [default_expr] [TTL] [AFTER name_after | F
 
 -   TTL
 
-        Примеры изменения TTL столбца смотрите в разделе [TTL столбца](ttl.md#mergetree-column-ttl).
+        Примеры изменения TTL столбца смотрите в разделе [TTL столбца](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#mergetree-column-ttl).
 
 Если указано `IF EXISTS`, запрос не возвращает ошибку, если столбца не существует.
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/alter/user.md b/docs/ru/sql-reference/statements/alter/user.md
index 604eff9de15..53d090f8eab 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/statements/alter/user.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/alter/user.md
@@ -12,10 +12,10 @@ toc_title: USER
 ``` sql
 ALTER USER [IF EXISTS] name1 [ON CLUSTER cluster_name1] [RENAME TO new_name1] 
         [, name2 [ON CLUSTER cluster_name2] [RENAME TO new_name2] ...]
-    [IDENTIFIED [WITH {PLAINTEXT_PASSWORD|SHA256_PASSWORD|DOUBLE_SHA1_PASSWORD}] BY {'password'|'hash'}]
-    [[ADD|DROP] HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
+    [NOT IDENTIFIED | IDENTIFIED {[WITH {no_password | plaintext_password | sha256_password | sha256_hash | double_sha1_password | double_sha1_hash}] BY {'password' | 'hash'}} | {WITH ldap SERVER 'server_name'} | {WITH kerberos [REALM 'realm']}]
+    [[ADD | DROP] HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
     [DEFAULT ROLE role [,...] | ALL | ALL EXCEPT role [,...] ]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
+    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY | WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
 ```  
 
 Для выполнения `ALTER USER` необходима привилегия [ALTER USER](../grant.md#grant-access-management).
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/attach.md b/docs/ru/sql-reference/statements/attach.md
index 18ec47d05c8..b135507b818 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/statements/attach.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/attach.md
@@ -5,12 +5,14 @@ toc_title: ATTACH
 
 # ATTACH Statement {#attach}
 
-Запрос полностью аналогичен запросу `CREATE`, но:
+Выполняет подключение таблицы, например, при перемещении базы данных на другой сервер. 
 
--   вместо слова `CREATE` используется слово `ATTACH`;
--   запрос не создаёт данные на диске, а предполагает, что данные уже лежат в соответствующих местах, и всего лишь добавляет информацию о таблице на сервер. После выполнения запроса `ATTACH` сервер будет знать о существовании таблицы.
+Запрос не создаёт данные на диске, а предполагает, что данные уже лежат в соответствующих местах, и всего лишь добавляет информацию о таблице на сервер. После выполнения запроса `ATTACH` сервер будет знать о существовании таблицы.
 
-Если таблица перед этим была отключена ([DETACH](../../sql-reference/statements/detach.md)), т.е. её структура известна, можно использовать сокращенную форму записи без определения структуры.
+Если таблица перед этим была отключена при помощи ([DETACH](../../sql-reference/statements/detach.md)), т.е. её структура известна, можно использовать сокращенную форму записи без определения структуры.
+
+## Варианты синтаксиса {#syntax-forms}
+### Присоединение существующей таблицы {#attach-existing-table}
 
 ``` sql
 ATTACH TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
@@ -20,4 +22,38 @@ ATTACH TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
 
 Если таблица была отключена перманентно, она не будет подключена обратно во время старта сервера, так что нужно явно использовать запрос `ATTACH`, чтобы подключить ее.
 
+### Создание новой таблицы и присоединение данных {#create-new-table-and-attach-data}
 
+**С указанием пути к табличным данным**
+
+```sql
+ATTACH TABLE name FROM 'path/to/data/' (col1 Type1, ...)
+```
+
+Cоздает новую таблицу с указанной структурой и присоединяет табличные данные из соответствующего каталога в `user_files`.
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+```sql
+DROP TABLE IF EXISTS test;
+INSERT INTO TABLE FUNCTION file('01188_attach/test/data.TSV', 'TSV', 's String, n UInt8') VALUES ('test', 42);
+ATTACH TABLE test FROM '01188_attach/test' (s String, n UInt8) ENGINE = File(TSV);
+SELECT * FROM test;
+```
+Результат:
+
+```sql
+┌─s────┬──n─┐
+│ test │ 42 │
+└──────┴────┘
+```
+
+**С указанием UUID таблицы** (Только для баз данных `Atomic`)
+
+```sql
+ATTACH TABLE name UUID '<uuid>' (col1 Type1, ...)
+```
+
+Cоздает новую таблицу с указанной структурой и присоединяет данные из таблицы с указанным UUID.
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/check-table.md b/docs/ru/sql-reference/statements/check-table.md
index 10336f821d0..9592c1a5bc2 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/statements/check-table.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/check-table.md
@@ -29,9 +29,36 @@ CHECK TABLE [db.]name
 
 В движках `*Log` не предусмотрено автоматическое восстановление данных после сбоя. Используйте запрос `CHECK TABLE`, чтобы своевременно выявлять повреждение данных.
 
-Для движков из семейства `MergeTree` запрос `CHECK TABLE` показывает статус проверки для каждого отдельного куска данных таблицы на локальном сервере.
+## Проверка таблиц семейства MergeTree {#checking-mergetree-tables}
 
-**Что делать, если данные повреждены**
+Для таблиц семейства `MergeTree` если [check_query_single_value_result](../../operations/settings/settings.md#check_query_single_value_result) = 0, запрос `CHECK TABLE` возвращает статус каждого куска данных таблицы на локальном сервере. 
+
+```sql
+SET check_query_single_value_result = 0;
+CHECK TABLE test_table;
+```
+
+```text
+┌─part_path─┬─is_passed─┬─message─┐
+│ all_1_4_1 │         1 │         │
+│ all_1_4_2 │         1 │         │
+└───────────┴───────────┴─────────┘
+```
+
+Если `check_query_single_value_result` = 0, запрос `CHECK TABLE` возвращает статус таблицы в целом.
+
+```sql
+SET check_query_single_value_result = 1;
+CHECK TABLE test_table;
+```
+
+```text
+┌─result─┐
+│      1 │
+└────────┘
+```
+
+## Что делать, если данные повреждены {#if-data-is-corrupted}
 
 В этом случае можно скопировать оставшиеся неповрежденные данные в другую таблицу. Для этого:
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/create/user.md b/docs/ru/sql-reference/statements/create/user.md
index 68277d67052..a487d1ac593 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/statements/create/user.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/create/user.md
@@ -9,15 +9,17 @@ toc_title: "Пользователь"
 
 Синтаксис:
 
-```sql
+``` sql
 CREATE USER [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name1 [ON CLUSTER cluster_name1] 
         [, name2 [ON CLUSTER cluster_name2] ...]
-    [IDENTIFIED [WITH {NO_PASSWORD|PLAINTEXT_PASSWORD|SHA256_PASSWORD|SHA256_HASH|DOUBLE_SHA1_PASSWORD|DOUBLE_SHA1_HASH}] BY {'password'|'hash'}]
+    [NOT IDENTIFIED | IDENTIFIED {[WITH {no_password | plaintext_password | sha256_password | sha256_hash | double_sha1_password | double_sha1_hash}] BY {'password' | 'hash'}} | {WITH ldap SERVER 'server_name'} | {WITH kerberos [REALM 'realm']}]
     [HOST {LOCAL | NAME 'name' | REGEXP 'name_regexp' | IP 'address' | LIKE 'pattern'} [,...] | ANY | NONE]
     [DEFAULT ROLE role [,...]]
-    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY|WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
+    [SETTINGS variable [= value] [MIN [=] min_value] [MAX [=] max_value] [READONLY | WRITABLE] | PROFILE 'profile_name'] [,...]
 ```
 
+`ON CLUSTER` позволяет создавать пользователей в кластере, см. [Распределенные DDL](../../../sql-reference/distributed-ddl.md).
+
 ## Идентификация
 
 Существует несколько способов идентификации пользователя:
@@ -28,6 +30,8 @@ CREATE USER [IF NOT EXISTS | OR REPLACE] name1 [ON CLUSTER cluster_name1]
 - `IDENTIFIED WITH sha256_hash BY 'hash'`
 - `IDENTIFIED WITH double_sha1_password BY 'qwerty'`
 - `IDENTIFIED WITH double_sha1_hash BY 'hash'`
+- `IDENTIFIED WITH ldap SERVER 'server_name'`
+- `IDENTIFIED WITH kerberos` or `IDENTIFIED WITH kerberos REALM 'realm'`
 
 ## Пользовательский хост
 
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/create/view.md b/docs/ru/sql-reference/statements/create/view.md
index 51cb14e2e8c..4e34b5e3b6e 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/statements/create/view.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/create/view.md
@@ -13,7 +13,7 @@ toc_title: "Представление"
 CREATE [OR REPLACE] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER] AS SELECT ...
 ```
 
-Обычные представления не хранят никаких данных, они выполняют чтение данных из другой таблицы при каждом доступе. Другими словами, обычное представление - это не что иное, как сохраненный запрос. При чтении данных из представления этот сохраненный запрос используется как подзапрос в секции [FROM](../../../sql-reference/statements/select/from.md).
+Обычные представления не хранят никаких данных, они выполняют чтение данных из другой таблицы при каждом доступе. Другими словами, обычное представление — это не что иное, как сохраненный запрос. При чтении данных из представления этот сохраненный запрос используется как подзапрос в секции [FROM](../../../sql-reference/statements/select/from.md).
 
 Для примера, пусть вы создали представление:
 
@@ -43,12 +43,12 @@ CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER] [TO[db.]na
 
 При создании материализованного представления без использования `TO [db].[table]`, нужно обязательно указать `ENGINE` - движок таблицы для хранения данных.
 
-При создании материализованного представления с испольованием `TO [db].[table]`, нельзя указывать `POPULATE`
+При создании материализованного представления с испольованием `TO [db].[table]`, нельзя указывать `POPULATE`.
 
 Материализованное представление устроено следующим образом: при вставке данных в таблицу, указанную в SELECT-е, кусок вставляемых данных преобразуется этим запросом SELECT, и полученный результат вставляется в представление.
 
 !!! important "Важно"
-    Материализованные представлени в ClickHouse больше похожи на `after insert` триггеры. Если в запросе материализованного представления есть агрегирование, оно применяется только к вставляемому блоку записей. Любые изменения существующих данных исходной таблицы (например обновление, удаление, удаление раздела и т.д.) не изменяют материализованное представление.
+    Материализованные представления в ClickHouse больше похожи на `after insert` триггеры. Если в запросе материализованного представления есть агрегирование, оно применяется только к вставляемому блоку записей. Любые изменения существующих данных исходной таблицы (например обновление, удаление, удаление раздела и т.д.) не изменяют материализованное представление.
 
 Если указано `POPULATE`, то при создании представления, в него будут вставлены имеющиеся данные таблицы, как если бы был сделан запрос `CREATE TABLE ... AS SELECT ...` . Иначе, представление будет содержать только данные, вставляемые в таблицу после создания представления. Не рекомендуется использовать POPULATE, так как вставляемые в таблицу данные во время создания представления, не попадут в него.
 
@@ -56,9 +56,177 @@ CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER] [TO[db.]na
 
 Недоработано выполнение запросов `ALTER` над материализованными представлениями, поэтому они могут быть неудобными для использования. Если материализованное представление использует конструкцию `TO [db.]name`, то можно выполнить `DETACH` представления, `ALTER` для целевой таблицы и последующий `ATTACH` ранее отсоединенного (`DETACH`) представления.
 
-Обратите внимание, что работа материлизованного представления находится под влиянием настройки [optimize_on_insert](../../../operations/settings/settings.md#optimize-on-insert). Перед вставкой данных в таблицу происходит их слияние.
+Обратите внимание, что работа материализованного представления находится под влиянием настройки [optimize_on_insert](../../../operations/settings/settings.md#optimize-on-insert). Перед вставкой данных в таблицу происходит их слияние.
  
 Представления выглядят так же, как обычные таблицы. Например, они перечисляются в результате запроса `SHOW TABLES`.
 
 Чтобы удалить представление, следует использовать [DROP VIEW](../../../sql-reference/statements/drop.md#drop-view). Впрочем, `DROP TABLE` тоже работает для представлений.
 
+## LIVE-представления {#live-view}
+
+!!! important "Важно"
+   Представления `LIVE VIEW` являются экспериментальной возможностью. Их использование может повлечь потерю совместимости в будущих версиях. 
+   Чтобы использовать `LIVE VIEW` и запросы `WATCH`, включите настройку [allow_experimental_live_view](../../../operations/settings/settings.md#allow-experimental-live-view). 
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [WITH [TIMEOUT [value_in_sec] [AND]] [REFRESH [value_in_sec]]] AS SELECT ...
+```
+`LIVE VIEW` хранит результат запроса [SELECT](../../../sql-reference/statements/select/index.md), указанного при создании, и обновляется сразу же при изменении этого результата. Конечный результат запроса и промежуточные данные, из которых формируется результат, хранятся в оперативной памяти, и это обеспечивает высокую скорость обработки для повторяющихся запросов. LIVE-представления могут отправлять push-уведомления при изменении результата исходного запроса `SELECT`. Для этого используйте запрос [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md).
+
+Изменение `LIVE VIEW` запускается при вставке данных в таблицу, указанную в исходном запросе `SELECT`.
+
+LIVE-представления работают по тому же принципу, что и распределенные таблицы. Но вместо объединения отдельных частей данных с разных серверов, LIVE-представления объединяют уже имеющийся результат с новыми данными. Если в исходном запросе LIVE-представления есть вложенный подзапрос, его результаты не кешируются, в кеше хранится только результат основного запроса.
+
+!!! info "Ограничения"
+    - [Табличные функции](../../../sql-reference/table-functions/index.md) в основном запросе не поддерживаются.
+    - Таблицы, не поддерживающие изменение с помощью запроса `INSERT`, такие как [словари](../../../sql-reference/dictionaries/index.md) и [системные таблицы](../../../operations/system-tables/index.md), а также [нормальные представления](#normal) или [материализованные представления](#materialized), не запускают обновление LIVE-представления.
+    - В LIVE-представлениях могут использоваться только такие запросы, которые объединяют результаты по старым и новым данным. LIVE-представления не работают с запросами, требующими полного пересчета данных или агрегирования с сохранением состояния.
+    - `LIVE VIEW` не работает для реплицируемых и распределенных таблиц, добавление данных в которые происходит на разных узлах.
+    - `LIVE VIEW` не обновляется, если в исходном запросе используются несколько таблиц.
+
+    В случаях, когда `LIVE VIEW` не обновляется автоматически, чтобы обновлять его принудительно с заданной периодичностью, используйте [WITH REFRESH](#live-view-with-refresh).
+
+### Отслеживание изменений {#live-view-monitoring}
+
+Для отслеживания изменений LIVE-представления используйте запрос [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md).
+
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE TABLE mt (x Int8) Engine = MergeTree ORDER BY x;
+CREATE LIVE VIEW lv AS SELECT sum(x) FROM mt;
+```
+Отслеживаем изменения LIVE-представления при вставке данных в исходную таблицу.
+
+```sql
+WATCH lv;
+```
+
+```bash
+┌─sum(x)─┬─_version─┐
+│      1 │        1 │
+└────────┴──────────┘
+┌─sum(x)─┬─_version─┐
+│      2 │        2 │
+└────────┴──────────┘
+┌─sum(x)─┬─_version─┐
+│      6 │        3 │
+└────────┴──────────┘
+...
+```
+
+```sql
+INSERT INTO mt VALUES (1);
+INSERT INTO mt VALUES (2);
+INSERT INTO mt VALUES (3);
+```
+
+Для получения списка изменений используйте ключевое слово [EVENTS](../../../sql-reference/statements/watch.md#events-clause).
+
+
+```sql
+WATCH lv EVENTS;
+```
+
+```bash
+┌─version─┐
+│       1 │
+└─────────┘
+┌─version─┐
+│       2 │
+└─────────┘
+┌─version─┐
+│       3 │
+└─────────┘
+...
+```
+
+Для работы с LIVE-представлениями, как и с любыми другими, можно использовать запросы [SELECT](../../../sql-reference/statements/select/index.md). Если результат запроса кеширован, он будет возвращен немедленно, без обращения к исходным таблицам представления.
+
+```sql
+SELECT * FROM [db.]live_view WHERE ...
+```
+
+### Принудительное обновление {#live-view-alter-refresh}
+
+Чтобы принудительно обновить LIVE-представление, используйте запрос `ALTER LIVE VIEW [db.]table_name REFRESH`.
+
+### Секция WITH TIMEOUT {#live-view-with-timeout}
+
+LIVE-представление, созданное с параметром `WITH TIMEOUT`, будет автоматически удалено через определенное количество секунд с момента предыдущего запроса [WATCH](../../../sql-reference/statements/watch.md), примененного к данному LIVE-представлению. 
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW [db.]table_name WITH TIMEOUT [value_in_sec] AS SELECT ...
+```
+
+Если временной промежуток не указан, используется значение настройки [temporary_live_view_timeout](../../../operations/settings/settings.md#temporary-live-view-timeout).
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE TABLE mt (x Int8) Engine = MergeTree ORDER BY x;
+CREATE LIVE VIEW lv WITH TIMEOUT 15 AS SELECT sum(x) FROM mt;
+```
+
+### Секция WITH REFRESH {#live-view-with-refresh}
+
+LIVE-представление, созданное с параметром `WITH REFRESH`, будет автоматически обновляться через указанные промежутки времени, начиная с момента последнего обновления.
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW [db.]table_name WITH REFRESH [value_in_sec] AS SELECT ...
+```
+
+Если значение временного промежутка не задано, используется значение [periodic_live_view_refresh](../../../operations/settings/settings.md#periodic-live-view-refresh).
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
+WATCH lv;
+```
+
+```bash
+┌───────────────now()─┬─_version─┐
+│ 2021-02-21 08:47:05 │        1 │
+└─────────────────────┴──────────┘
+┌───────────────now()─┬─_version─┐
+│ 2021-02-21 08:47:10 │        2 │
+└─────────────────────┴──────────┘
+┌───────────────now()─┬─_version─┐
+│ 2021-02-21 08:47:15 │        3 │
+└─────────────────────┴──────────┘
+```
+
+Параметры `WITH TIMEOUT` и `WITH REFRESH` можно сочетать с помощью `AND`. 
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW [db.]table_name WITH TIMEOUT [value_in_sec] AND REFRESH [value_in_sec] AS SELECT ...
+```
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW lv WITH TIMEOUT 15 AND REFRESH 5 AS SELECT now();
+```
+
+По истечении 15 секунд представление будет автоматически удалено, если нет активного запроса `WATCH`.
+
+```sql
+WATCH lv;
+```
+
+```
+Code: 60. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Table default.lv doesn't exist.. 
+```
+
+### Использование {#live-view-usage}
+
+Наиболее частые случаи использования `LIVE-VIEW`:
+
+- Получение push-уведомлений об изменениях данных без дополнительных периодических запросов.
+- Кеширование результатов часто используемых запросов для получения их без задержки.
+- Отслеживание изменений таблицы для запуска других запросов `SELECT`.
+- Отслеживание показателей из системных таблиц с помощью периодических обновлений.
+
+[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/sql-reference/statements/create/view) <!--hide-->
diff --git a/docs/ru/sql-reference/statements/watch.md b/docs/ru/sql-reference/statements/watch.md
new file mode 100644
index 00000000000..ef5b2f80584
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/sql-reference/statements/watch.md
@@ -0,0 +1,106 @@
+---
+toc_priority: 53
+toc_title: WATCH
+---
+
+# Запрос WATCH {#watch}
+
+!!! important "Важно"
+    Это экспериментальная функция. Она может повлечь потерю совместимости в будущих версиях.
+    Чтобы использовать `LIVE VIEW` и запросы `WATCH`, включите настройку `set allow_experimental_live_view = 1`. 
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+WATCH [db.]live_view [EVENTS] [LIMIT n] [FORMAT format]
+```
+
+Запрос `WATCH` постоянно возвращает содержимое [LIVE-представления](./create/view.md#live-view). Если параметр `LIMIT` не был задан, запрос `WATCH` будет непрерывно обновлять содержимое [LIVE-представления](./create/view.md#live-view).
+
+```sql
+WATCH [db.]live_view;
+```
+## Виртуальные столбцы {#watch-virtual-columns}
+
+Виртуальный столбец `_version` в результате запроса обозначает версию данного результата.
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
+WATCH lv;
+```
+
+```bash
+┌───────────────now()─┬─_version─┐
+│ 2021-02-21 09:17:21 │        1 │
+└─────────────────────┴──────────┘
+┌───────────────now()─┬─_version─┐
+│ 2021-02-21 09:17:26 │        2 │
+└─────────────────────┴──────────┘
+┌───────────────now()─┬─_version─┐
+│ 2021-02-21 09:17:31 │        3 │
+└─────────────────────┴──────────┘
+...
+```
+
+По умолчанию запрашиваемые данные возвращаются клиенту, однако в сочетании с запросом [INSERT INTO](../../sql-reference/statements/insert-into.md) они могут быть перенаправлены для вставки в другую таблицу.
+
+**Пример:**
+
+```sql
+INSERT INTO [db.]table WATCH [db.]live_view ...
+```
+
+## Секция EVENTS {#events-clause}
+
+С помощью параметра `EVENTS` можно получить компактную форму результата запроса `WATCH`. Вместо полного результата вы получаете номер последней версии результата.
+
+```sql
+WATCH [db.]live_view EVENTS;
+```
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
+WATCH lv EVENTS;
+```
+
+```bash
+┌─version─┐
+│       1 │
+└─────────┘
+┌─version─┐
+│       2 │
+└─────────┘
+...
+```
+
+## Секция LIMIT {#limit-clause}
+
+Параметр `LIMIT n` задает количество обновлений запроса `WATCH`, после которого отслеживание прекращается. По умолчанию это число не задано, поэтому запрос будет выполняться постоянно. Значение `LIMIT 0` означает, что запрос `WATCH` вернет единственный актуальный результат запроса и прекратит отслеживание.
+
+```sql
+WATCH [db.]live_view LIMIT 1;
+```
+
+**Пример:**
+
+```sql
+CREATE LIVE VIEW lv WITH REFRESH 5 AS SELECT now();
+WATCH lv EVENTS LIMIT 1;
+```
+
+```bash
+┌─version─┐
+│       1 │
+└─────────┘
+```
+
+## Секция FORMAT {#format-clause}
+
+Параметр `FORMAT` работает аналогично одноименному параметру запроса [SELECT](../../sql-reference/statements/select/format.md#format-clause).
+
+!!! info "Примечание"
+    При отслеживании [LIVE VIEW](./create/view.md#live-view) через интерфейс HTTP следует использовать формат [JSONEachRowWithProgress](../../interfaces/formats.md#jsoneachrowwithprogress). Постоянные сообщения об изменениях будут добавлены в поток вывода для поддержания активности долговременного HTTP-соединения до тех пор, пока результат запроса изменяется. Проомежуток времени между сообщениями об изменениях управляется настройкой[live_view_heartbeat_interval](./create/view.md#live-view-settings).
diff --git a/docs/ru/sql-reference/table-functions/postgresql.md b/docs/ru/sql-reference/table-functions/postgresql.md
index a8ed23db8ed..66637276726 100644
--- a/docs/ru/sql-reference/table-functions/postgresql.md
+++ b/docs/ru/sql-reference/table-functions/postgresql.md
@@ -5,43 +5,46 @@ toc_title: postgresql
 
 # postgresql {#postgresql}
 
-Позволяет выполнять запросы `SELECT` над данными, хранящимися на удалённом PostgreSQL сервере.
+Позволяет выполнять запросы `SELECT` и `INSERT` над таблицами удаленной БД PostgreSQL.
 
 **Синтаксис**
+
 ``` sql
-postgresql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')
+postgresql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, `schema`])
 ```
 
-**Параметры**
+**Аргументы**
 
 -   `host:port` — адрес сервера PostgreSQL.
-
 -   `database` — имя базы данных на удалённом сервере.
-
 -   `table` — имя таблицы на удалённом сервере.
-
 -   `user` — пользователь PostgreSQL.
-
 -   `password` — пароль пользователя.
-
-
-SELECT запросы на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` внутри транзакции PostgreSQL только на чтение  с коммитом после каждого `SELECT` запроса.
-
-Простые условия для `WHERE` такие как `=, !=, >, >=, <, <=, IN` исполняются на стороне PostgreSQL сервера.
-
-Все операции объединения, аггрегации, сортировки, условия `IN [ array ]` и ограничения `LIMIT` выполняются на стороне ClickHouse только после того как запрос к PostgreSQL закончился.
-
-INSERT запросы на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` внутри PostgreSQL транзакции с автоматическим коммитом после каждого `INSERT` запроса.
-
-PostgreSQL массивы конвертируются в массивы ClickHouse.
-Будьте осторожны в PostgreSQL массивы созданные как type_name[], являются многомерными и могут содержать в себе разное количество измерений в разных строках одной таблицы, внутри ClickHouse допустипы только многомерные массивы с одинаковым кол-вом измерений во всех строках таблицы.
+-   `schema` — имя схемы, если не используется схема по умолчанию. Необязательный аргумент. 
 
 **Возвращаемое значение**
 
-Объект таблицы с теми же столбцами, что и в исходной таблице PostgreSQL.
+Таблица с теми же столбцами, что и в исходной таблице PostgreSQL.
 
 !!! info "Примечание"
-В запросах `INSERT` для того чтобы отличить табличную функцию `postgresql(...)` от таблицы со списком имен столбцов вы должны указывать ключевые слова `FUNCTION` или `TABLE FUNCTION`. See examples below.
+    В запросах `INSERT` для того чтобы отличить табличную функцию `postgresql(...)` от таблицы со списком имен столбцов вы должны указывать ключевые слова `FUNCTION` или `TABLE FUNCTION`. См. примеры ниже.
+
+## Особенности реализации {#implementation-details}
+
+Запросы `SELECT` на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY (SELECT ...) TO STDOUT` внутри транзакции PostgreSQL только на чтение  с коммитом после каждого запроса `SELECT`.
+
+Простые условия для `WHERE` такие как `=`, `!=`, `>`, `>=`, `<`, `<=` и `IN` исполняются на стороне PostgreSQL сервера.
+
+Все операции объединения, аггрегации, сортировки, условия `IN [ array ]` и ограничения `LIMIT` выполняются на стороне ClickHouse только после того как запрос к PostgreSQL закончился.
+
+Запросы `INSERT` на стороне PostgreSQL выполняются как `COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN` внутри PostgreSQL транзакции с автоматическим коммитом после каждого запроса `INSERT`.
+
+PostgreSQL массивы конвертируются в массивы ClickHouse.
+
+!!! info "Примечание"
+    Будьте внимательны, в PostgreSQL массивы, созданные как `type_name[]`, являются многомерными и могут содержать в себе разное количество измерений в разных строках одной таблицы. Внутри ClickHouse допустипы только многомерные массивы с одинаковым кол-вом измерений во всех строках таблицы.
+
+При использовании словаря PostgreSQL поддерживается приоритет реплик. Чем больше номер реплики, тем ниже ее приоритет. Наивысший приоритет у реплики с номером `0`.    
 
 **Примеры**
 
@@ -58,10 +61,10 @@ PRIMARY KEY (int_id));
 
 CREATE TABLE
 
-postgres=# insert into test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
+postgres=# INSERT INTO test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
 INSERT 0 1
 
-postgresql> select * from test;
+postgresql> SELECT * FROM test;
  int_id | int_nullable | float | str  | float_nullable
 --------+--------------+-------+------+----------------
       1 |              |     2 | test |
@@ -80,7 +83,7 @@ SELECT * FROM postgresql('localhost:5432', 'test', 'test', 'postgresql_user', 'p
 └────────┴──────────────┴───────┴──────┴────────────────┘
 ```
 
-Вставка:
+Вставка данных:
 
 ```sql
 INSERT INTO TABLE FUNCTION postgresql('localhost:5432', 'test', 'test', 'postgrsql_user', 'password') (int_id, float) VALUES (2, 3);
@@ -94,7 +97,24 @@ SELECT * FROM postgresql('localhost:5432', 'test', 'test', 'postgresql_user', 'p
 └────────┴──────────────┴───────┴──────┴────────────────┘
 ```
 
-**Смотрите также**
+Using Non-default Schema:
 
--   [Движок таблиц ‘PostgreSQL’](../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)
+```text
+postgres=# CREATE SCHEMA "nice.schema";
+
+postgres=# CREATE TABLE "nice.schema"."nice.table" (a integer);
+
+postgres=# INSERT INTO "nice.schema"."nice.table" SELECT i FROM generate_series(0, 99) as t(i)
+```
+
+```sql
+CREATE TABLE pg_table_schema_with_dots (a UInt32)
+        ENGINE PostgreSQL('localhost:5432', 'clickhouse', 'nice.table', 'postgrsql_user', 'password', 'nice.schema');
+```
+
+**См. также**
+
+-   [Движок таблиц PostgreSQL](../../sql-reference/table-functions/postgresql.md)
 -   [Использование PostgreSQL как источника данных для внешнего словаря](../../sql-reference/table-functions/postgresql.md#dicts-external_dicts_dict_sources-postgresql)
+
+[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/sql-reference/table-functions/postgresql/) <!--hide-->
diff --git a/docs/tools/build.py b/docs/tools/build.py
index dfb9661c326..5a1f10268ab 100755
--- a/docs/tools/build.py
+++ b/docs/tools/build.py
@@ -65,8 +65,6 @@ def build_for_lang(lang, args):
         languages = {
             'en': 'English',
             'zh': '中文',
-            'es': 'Español',
-            'fr': 'Français',
             'ru': 'Русский',
             'ja': '日本語'
         }
@@ -74,8 +72,6 @@ def build_for_lang(lang, args):
         site_names = {
             'en': 'ClickHouse %s Documentation',
             'zh': 'ClickHouse文档 %s',
-            'es': 'Documentación de ClickHouse %s',
-            'fr': 'Documentation ClickHouse %s',
             'ru': 'Документация ClickHouse %s',
             'ja': 'ClickHouseドキュメント %s'
         }
@@ -183,7 +179,7 @@ if __name__ == '__main__':
     website_dir = os.path.join(src_dir, 'website')
 
     arg_parser = argparse.ArgumentParser()
-    arg_parser.add_argument('--lang', default='en,es,fr,ru,zh,ja')
+    arg_parser.add_argument('--lang', default='en,ru,zh,ja')
     arg_parser.add_argument('--blog-lang', default='en,ru')
     arg_parser.add_argument('--docs-dir', default='.')
     arg_parser.add_argument('--theme-dir', default=website_dir)
diff --git a/docs/tools/make_links.sh b/docs/tools/make_links.sh
index c1194901f8f..801086178bf 100755
--- a/docs/tools/make_links.sh
+++ b/docs/tools/make_links.sh
@@ -8,7 +8,7 @@ BASE_DIR=$(dirname $(readlink -f $0))
 function do_make_links()
 {
     set -x
-    langs=(en es zh fr ru ja)
+    langs=(en zh ru ja)
     src_file="$1"
     for lang in "${langs[@]}"
     do
diff --git a/docs/tools/requirements.txt b/docs/tools/requirements.txt
index 470bc5e8719..85f9dc2a9dd 100644
--- a/docs/tools/requirements.txt
+++ b/docs/tools/requirements.txt
@@ -23,10 +23,9 @@ nltk==3.5
 nose==1.3.7
 protobuf==3.14.0
 numpy==1.19.2
-Pygments==2.5.2
 pymdown-extensions==8.0
 python-slugify==4.0.1
-PyYAML==5.3.1
+PyYAML==5.4.1
 repackage==0.7.3
 requests==2.24.0
 singledispatch==3.4.0.3
@@ -36,3 +35,4 @@ termcolor==1.1.0
 tornado==6.1
 Unidecode==1.1.1
 urllib3==1.25.10
+Pygments>=2.7.4
diff --git a/docs/zh/faq/terms_translation_zh.md b/docs/zh/faq/terms_translation_zh.md
new file mode 100644
index 00000000000..d252b4e293e
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/faq/terms_translation_zh.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+# 术语翻译约定
+本文档用来维护从英文翻译成中文的术语集。
+
+
+
+## 保持英文，不译
+Parquet
+
+## 英文   <->         中文
+Integer             整数
+floating-point      浮点数
+Fitting             拟合
+Decimal             定点数
+Tuple               元组
+function            函数
+array               数组/阵列
+hash                哈希/散列
+Parameters          参数
+Arguments           参数
+
+
+##
+1. 对于array的翻译，保持初始翻译 数组/阵列 不变。
+
+2. 对于倒装句。翻译时非直译，会调整语序。
+比如, groupArrayInsertAt 翻译中
+
+``` text
+-   `x` — [Expression] resulting in one of the [supported data types].
+```
+
+``` text
+`x` — 生成所[支持的数据类型](数据)的[表达式]。
+```
+
+3. See also         参见
+
+
diff --git a/docs/zh/getting-started/index.md b/docs/zh/getting-started/index.md
index fdffca954f7..c5ec7ded932 100644
--- a/docs/zh/getting-started/index.md
+++ b/docs/zh/getting-started/index.md
@@ -1,7 +1,5 @@
 ---
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
-toc_folder_title: "\u5BFC\u8A00"
+toc_folder_title: 快速上手
 toc_priority: 2
 ---
 
@@ -9,7 +7,7 @@ toc_priority: 2
 
 如果您是ClickHouse的新手，并希望亲身体验它的性能。
 
-首先需要进行 [环境安装与部署](install.md).
+首先需要完成 [安装与部署](install.md).
 
 之后，您可以通过教程与示例数据完成自己的入门第一步：
 
diff --git a/docs/zh/guides/apply-catboost-model.md b/docs/zh/guides/apply-catboost-model.md
index 5e374751052..9002e5cf005 100644
--- a/docs/zh/guides/apply-catboost-model.md
+++ b/docs/zh/guides/apply-catboost-model.md
@@ -238,6 +238,6 @@ FROM
 ```
 
 !!! note "注"
-    查看函数说明 [avg()](../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg) 和 [log()](../sql-reference/functions/math-functions.md) 。
+    查看函数说明 [avg()](../sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md#agg_function-avg) 和 [log()](../sql-reference/functions/math-functions.md) 。
 
 [原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply_catboost_model/) <!--hide-->
diff --git a/docs/zh/introduction/index.md b/docs/zh/introduction/index.md
index c8b5a6426d2..64466809d18 100644
--- a/docs/zh/introduction/index.md
+++ b/docs/zh/introduction/index.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-toc_folder_title: 引言
+toc_folder_title: 简介
 toc_priority: 1
 ---
 
diff --git a/docs/zh/operations/settings/settings.md b/docs/zh/operations/settings/settings.md
index 64625c19c6a..720b822ce29 100644
--- a/docs/zh/operations/settings/settings.md
+++ b/docs/zh/operations/settings/settings.md
@@ -988,15 +988,15 @@ ClickHouse生成异常
 
 ## count_distinct_implementation {#settings-count_distinct_implementation}
 
-指定其中的 `uniq*` 函数应用于执行 [COUNT(DISTINCT …)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-count) 建筑。
+指定其中的 `uniq*` 函数应用于执行 [COUNT(DISTINCT …)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md#agg_function-count) 建筑。
 
 可能的值:
 
--   [uniq](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqCombined64](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-uniqexact)
+-   [uniq](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq)
+-   [uniqCombined](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md#agg_function-uniqcombined)
+-   [uniqCombined64](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md#agg_function-uniqcombined64)
+-   [uniqHLL12](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md#agg_function-uniqhll12)
+-   [uniqExact](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md#agg_function-uniqexact)
 
 默认值: `uniqExact`.
 
diff --git a/docs/zh/operations/tips.md b/docs/zh/operations/tips.md
index 511e8a22644..6b46dbb5285 100644
--- a/docs/zh/operations/tips.md
+++ b/docs/zh/operations/tips.md
@@ -1,24 +1,8 @@
 # 使用建议 {#usage-recommendations}
 
-## CPU {#cpu}
+## CPU频率调节器 {#cpu-scaling-governor}
 
-必须支持SSE4.2指令集。 现代处理器（自2008年以来）支持它。
-
-选择处理器时，与较少的内核和较高的时钟速率相比，更喜欢大量内核和稍慢的时钟速率。
-例如，具有2600MHz的16核心比具有3600MHz的8核心更好。
-
-## 超线程 {#hyper-threading}
-
-不要禁用超线程。 它有助于某些查询，但不适用于其他查询。
-
-## 超频 {#turbo-boost}
-
-强烈推荐超频(turbo-boost)。 它显着提高了典型负载的性能。
-您可以使用 `turbostat` 要查看负载下的CPU的实际时钟速率。
-
-## CPU缩放调控器 {#cpu-scaling-governor}
-
-始终使用 `performance` 缩放调控器。 该 `on-demand` 随着需求的不断增加，缩放调节器的工作要糟糕得多。
+始终使用 `performance` 频率调节器。  `on-demand` 频率调节器在持续高需求的情况下，效果更差。
 
 ``` bash
 echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
@@ -26,68 +10,70 @@ echo 'performance' | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_gover
 
 ## CPU限制 {#cpu-limitations}
 
-处理器可能会过热。 使用 `dmesg` 看看CPU的时钟速率是否由于过热而受到限制。
-此限制也可以在数据中心级别的外部设置。 您可以使用 `turbostat` 在负载下监视它。
+处理器可能会过热。 使用 `dmesg` 查看CPU的时钟速率是否由于过热而受到限制。
+该限制也可以在数据中心级别外部设置。 您可以使用 `turbostat` 在负载下对其进行监控。
 
 ## RAM {#ram}
 
-对于少量数据（高达-200GB压缩），最好使用与数据量一样多的内存。
-对于大量数据和处理交互式（在线）查询时，应使用合理数量的RAM（128GB或更多），以便热数据子集适合页面缓存。
-即使对于每台服务器约50TB的数据量，使用128GB的RAM与64GB相比显着提高了查询性能。
+对于少量数据（压缩后约200GB），最好使用与数据量一样多的内存。
+对于大量数据，以及在处理交互式（在线）查询时，应使用合理数量的RAM（128GB或更多），以便热数据子集适合页面缓存。
+即使对于每台服务器约50TB的数据量，与64GB相比，使用128GB的RAM也可以显着提高查询性能。
 
-## 交换文件 {#swap-file}
+不要禁用 overcommit。`cat /proc/sys/vm/overcommit_memory` 的值应该为0或1。运行
 
-始终禁用交换文件。 不这样做的唯一原因是，如果您使用的ClickHouse在您的个人笔记本电脑。
+``` bash
+$ echo 0 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory
+```
 
 ## 大页(Huge Pages) {#huge-pages}
 
-始终禁用透明大页(transparent huge pages)。 它会干扰内存分alloc，从而导致显着的性能下降。
+始终禁用透明大页(transparent huge pages)。 它会干扰内存分配器，从而导致显着的性能下降。
 
 ``` bash
 echo 'never' | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
 ```
 
-使用 `perf top` 观察内核中用于内存管理的时间。
+使用 `perf top` 来查看内核在内存管理上花费的时间。
 永久大页(permanent huge pages)也不需要被分配。
 
-## 存储系统 {#storage-subsystem}
+## 存储子系统 {#storage-subsystem}
 
 如果您的预算允许您使用SSD，请使用SSD。
 如果没有，请使用硬盘。 SATA硬盘7200转就行了。
 
-优先选择带有本地硬盘驱动器的大量服务器，而不是带有附加磁盘架的小量服务器。
-但是对于存储具有罕见查询的档案，货架将起作用。
+优先选择许多带有本地硬盘驱动器的服务器，而不是少量带有附加磁盘架的服务器。
+但是对于存储极少查询的档案，架子可以使用。
 
 ## RAID {#raid}
 
 当使用硬盘，你可以结合他们的RAID-10，RAID-5，RAID-6或RAID-50。
-对于Linux，软件RAID更好（与 `mdadm`). 我们不建议使用LVM。
+对于Linux，软件RAID更好（使用 `mdadm`). 我们不建议使用LVM。
 当创建RAID-10，选择 `far` 布局。
 如果您的预算允许，请选择RAID-10。
 
-如果您有超过4个磁盘，请使用RAID-6（首选）或RAID-50，而不是RAID-5。
+如果您有4个以上的磁盘，请使用RAID-6（首选）或RAID-50，而不是RAID-5。
 当使用RAID-5、RAID-6或RAID-50时，始终增加stripe_cache_size，因为默认值通常不是最佳选择。
 
 ``` bash
 echo 4096 | sudo tee /sys/block/md2/md/stripe_cache_size
 ```
 
-使用以下公式，从设备数量和块大小计算确切数量: `2 * num_devices * chunk_size_in_bytes / 4096`.
+使用以下公式从设备数量和块大小中计算出确切的数量: `2 * num_devices * chunk_size_in_bytes / 4096`。
 
-1025KB的块大小足以满足所有RAID配置。
+1024KB的块大小足以满足所有RAID配置。
 切勿将块大小设置得太小或太大。
 
 您可以在SSD上使用RAID-0。
-无论使用何种RAID，始终使用复制来保证数据安全。
+无论使用哪种RAID，始终使用复制来保证数据安全。
 
-使用长队列启用NCQ。 对于HDD，选择CFQ调度程序，对于SSD，选择noop。 不要减少 ‘readahead’ 设置。
+启用有长队列的NCQ。 对于HDD，选择CFQ调度程序，对于SSD，选择noop。 不要减少 ‘readahead’ 设置。
 对于HDD，启用写入缓存。
 
 ## 文件系统 {#file-system}
 
 Ext4是最可靠的选择。 设置挂载选项 `noatime, nobarrier`.
-XFS也是合适的，但它还没有经过ClickHouse的彻底测试。
-大多数其他文件系统也应该正常工作。 具有延迟分配的文件系统工作得更好。
+XFS也是合适的，但它还没有经过ClickHouse的全面测试。
+大多数其他文件系统也应该可以正常工作。 具有延迟分配的文件系统工作得更好。
 
 ## Linux内核 {#linux-kernel}
 
@@ -95,26 +81,43 @@ XFS也是合适的，但它还没有经过ClickHouse的彻底测试。
 
 ## 网络 {#network}
 
-如果您使用的是IPv6，请增加路由缓存的大小。
-3.2之前的Linux内核在IPv6实现方面遇到了许多问题。
+如果使用的是IPv6，请增加路由缓存的大小。
+3.2之前的Linux内核在IPv6实现方面存在许多问题。
 
-如果可能的话，至少使用一个10GB的网络。 1Gb也可以工作，但对于使用数十tb的数据修补副本或处理具有大量中间数据的分布式查询，情况会更糟。
+如果可能的话，至少使用10GB的网络。1GB也可以工作，但对于使用数十TB的数据修补副本或处理具有大量中间数据的分布式查询，情况会更糟。
+
+## 虚拟机监视器(Hypervisor)配置
+
+如果您使用的是OpenStack，请在nova.conf中设置
+```
+cpu_mode=host-passthrough
+```
+。
+
+如果您使用的是libvirt，请在XML配置中设置
+```
+<cpu mode='host-passthrough'/>
+```
+。
+
+这对于ClickHouse能够通过 `cpuid` 指令获取正确的信息非常重要。
+否则，当在旧的CPU型号上运行虚拟机监视器时，可能会导致 `Illegal instruction` 崩溃。
 
 ## Zookeeper {#zookeeper}
 
-您可能已经将ZooKeeper用于其他目的。 您可以使用相同的zookeeper安装，如果它还没有超载。
+您可能已经将ZooKeeper用于其他目的。 如果它还没有超载，您可以使用相同的zookeeper。
 
-最好使用新版本的 Zookeeper – 3.4.9 或之后的版本. 稳定 Liunx 发行版中的 Zookeeper 版本可能是落后的。
+最好使用新版本的Zookeeper – 3.4.9 或更高的版本. 稳定的Liunx发行版中的Zookeeper版本可能已过时。
 
-你永远不该使用自己手写的脚本在不同的 Zookeeper 集群之间转移数据, 这可能会导致序列节点的数据不正确。出于同样的原因，永远不要使用 zkcopy 工具: https://github.com/ksprojects/zkcopy/issues/15
+你永远不要使用手动编写的脚本在不同的Zookeeper集群之间传输数据, 这可能会导致序列节点的数据不正确。出于相同的原因，永远不要使用 zkcopy 工具: https://github.com/ksprojects/zkcopy/issues/15
 
-如果要将现有ZooKeeper集群分为两个，正确的方法是增加其副本的数量，然后将其重新配置为两个独立的集群。
+如果要将现有的ZooKeeper集群分为两个，正确的方法是增加其副本的数量，然后将其重新配置为两个独立的集群。
 
-不要在与ClickHouse相同的服务器上运行ZooKeeper。 因为ZooKeeper对延迟非常敏感，而ClickHouse可能会占用所有可用的系统资源。
+不要在ClickHouse所在的服务器上运行ZooKeeper。 因为ZooKeeper对延迟非常敏感，而ClickHouse可能会占用所有可用的系统资源。
 
 默认设置下，ZooKeeper 就像是一个定时炸弹:
 
-当使用默认配置时，ZooKeeper服务不会从旧快照和日志中删除文件（请参阅autopurge），这是操作员的责任。
+当使用默认配置时，ZooKeeper服务器不会从旧的快照和日志中删除文件（请参阅autopurge），这是操作员的责任。
 
 必须拆除炸弹。
 
@@ -222,7 +225,7 @@ JAVA_OPTS="-Xms{{ '{{' }} cluster.get('xms','128M') {{ '}}' }} \
 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled"
 ```
 
-Salt init:
+初始化:
 
     description "zookeeper-{{ '{{' }} cluster['name'] {{ '}}' }} centralized coordination service"
 
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
index c458097a5fb..6d1cd9c775c 100644
--- a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/combinators.md
@@ -27,7 +27,7 @@ toc_title: 聚合函数组合器
 
 ## -State {#agg-functions-combinator-state}
 
-如果应用此combinator，则聚合函数不会返回结果值（例如唯一值的数量 [uniq](reference.md#agg_function-uniq) 函数），但是返回聚合的中间状态（对于 `uniq`，返回的是计算唯一值的数量的哈希表）。 这是一个 `AggregateFunction(...)` 可用于进一步处理或存储在表中以完成稍后的聚合。
+如果应用此combinator，则聚合函数不会返回结果值（例如唯一值的数量 [uniq](./reference/uniq.md#agg_function-uniq) 函数），但是返回聚合的中间状态（对于 `uniq`，返回的是计算唯一值的数量的哈希表）。 这是一个 `AggregateFunction(...)` 可用于进一步处理或存储在表中以完成稍后的聚合。
 
 要使用这些状态，请使用:
 
@@ -209,7 +209,7 @@ FROM
 
 让我们得到的人的名字，他们的年龄在于的时间间隔 `[30,60)` 和 `[60,75)`。 由于我们使用整数表示的年龄，我们得到的年龄 `[30, 59]` 和 `[60,74]` 间隔。
 
-要在数组中聚合名称，我们使用 [groupArray](reference.md#agg_function-grouparray) 聚合函数。 这需要一个参数。 在我们的例子中，它是 `name` 列。 `groupArrayResample` 函数应该使用 `age` 按年龄聚合名称， 要定义所需的时间间隔，我们传入 `30, 75, 30` 参数给 `groupArrayResample` 函数。
+要在数组中聚合名称，我们使用 [groupArray](./reference/grouparray.md#agg_function-grouparray) 聚合函数。 这需要一个参数。 在我们的例子中，它是 `name` 列。 `groupArrayResample` 函数应该使用 `age` 按年龄聚合名称， 要定义所需的时间间隔，我们传入 `30, 75, 30` 参数给 `groupArrayResample` 函数。
 
 ``` sql
 SELECT groupArrayResample(30, 75, 30)(name, age) FROM people
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
index d151bbc3957..be9166e5737 100644
--- a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md
@@ -493,6 +493,6 @@ FROM
 
 ## sumMapFiltered(keys_to_keep)(keys, values) {#summapfilteredkeys-to-keepkeys-values}
 
-和 [sumMap](reference.md#agg_functions-summap) 基本一致， 除了一个键数组作为参数传递。这在使用高基数key时尤其有用。
+和 [sumMap](./reference/summap.md#agg_functions-summap) 基本一致， 除了一个键数组作为参数传递。这在使用高基数key时尤其有用。
 
 [原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/parametric_functions/) <!--hide-->
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
deleted file mode 100644
index 3a224886a00..00000000000
--- a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference.md
+++ /dev/null
@@ -1,1912 +0,0 @@
----
-toc_priority: 36
-toc_title: 参考手册
----
-
-# 参考手册 {#aggregate-functions-reference}
-
-## count {#agg_function-count}
-
-计数行数或非空值。
-
-ClickHouse支持以下语法 `count`:
-- `count(expr)` 或 `COUNT(DISTINCT expr)`.
-- `count()` 或 `COUNT(*)`. 该 `count()` 语法是ClickHouse特定的。
-
-**参数**
-
-该功能可以采取:
-
--   零参数。
--   一 [表达式](../syntax.md#syntax-expressions).
-
-**返回值**
-
--   如果没有参数调用函数，它会计算行数。
--   如果 [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 被传递，则该函数计数此表达式返回的次数非null。 如果表达式返回 [可为空](../../sql-reference/data-types/nullable.md)-键入值，然后结果 `count` 保持不 `Nullable`. 如果返回表达式，则该函数返回0 `NULL` 对于所有的行。
-
-在这两种情况下，返回值的类型为 [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
-
-**详细信息**
-
-ClickHouse支持 `COUNT(DISTINCT ...)` 语法 这种结构的行为取决于 [count_distinct_implementation](../../operations/settings/settings.md#settings-count_distinct_implementation) 设置。 它定义了其中的 [uniq\*](#agg_function-uniq) 函数用于执行操作。 默认值为 [uniqExact](#agg_function-uniqexact) 功能。
-
-该 `SELECT count() FROM table` 查询未被优化，因为表中的条目数没有单独存储。 它从表中选择一个小列并计算其中的值数。
-
-**例**
-
-示例1:
-
-``` sql
-SELECT count() FROM t
-```
-
-``` text
-┌─count()─┐
-│       5 │
-└─────────┘
-```
-
-示例2:
-
-``` sql
-SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = 'count_distinct_implementation'
-```
-
-``` text
-┌─name──────────────────────────┬─value─────┐
-│ count_distinct_implementation │ uniqExact │
-└───────────────────────────────┴───────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT count(DISTINCT num) FROM t
-```
-
-``` text
-┌─uniqExact(num)─┐
-│              3 │
-└────────────────┘
-```
-
-这个例子表明 `count(DISTINCT num)` 由执行 `uniqExact` 根据功能 `count_distinct_implementation` 设定值。
-
-## any(x) {#agg_function-any}
-
-选择第一个遇到的值。
-查询可以以任何顺序执行，甚至每次都以不同的顺序执行，因此此函数的结果是不确定的。
-要获得确定的结果，您可以使用 ‘min’ 或 ‘max’ 功能，而不是 ‘any’.
-
-在某些情况下，可以依靠执行的顺序。 这适用于SELECT来自使用ORDER BY的子查询的情况。
-
-当一个 `SELECT` 查询具有 `GROUP BY` 子句或至少一个聚合函数，ClickHouse（相对于MySQL）要求在所有表达式 `SELECT`, `HAVING`，和 `ORDER BY` 子句可以从键或聚合函数计算。 换句话说，从表中选择的每个列必须在键或聚合函数内使用。 要获得像MySQL这样的行为，您可以将其他列放在 `any` 聚合函数。
-
-## anyHeavy(x) {#anyheavyx}
-
-使用选择一个频繁出现的值 [重打者](http://www.cs.umd.edu/~samir/498/karp.pdf) 算法。 如果某个值在查询的每个执行线程中出现的情况超过一半，则返回此值。 通常情况下，结果是不确定的。
-
-``` sql
-anyHeavy(column)
-```
-
-**参数**
-
--   `column` – The column name.
-
-**示例**
-
-就拿 [时间](../../getting-started/example-datasets/ontime.md) 数据集，并选择在任何频繁出现的值 `AirlineID` 列。
-
-``` sql
-SELECT anyHeavy(AirlineID) AS res
-FROM ontime
-```
-
-``` text
-┌───res─┐
-│ 19690 │
-└───────┘
-```
-
-## anyLast(x) {#anylastx}
-
-选择遇到的最后一个值。
-其结果是一样不确定的 `any` 功能。
-
-## groupBitAnd {#groupbitand}
-
-按位应用 `AND` 对于一系列的数字。
-
-``` sql
-groupBitAnd(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt*` 类型。
-
-**示例**
-
-测试数据:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupBitAnd(num) FROM t
-```
-
-哪里 `num` 是包含测试数据的列。
-
-结果:
-
-``` text
-binary     decimal
-00000100 = 4
-```
-
-## groupBitOr {#groupbitor}
-
-按位应用 `OR` 对于一系列的数字。
-
-``` sql
-groupBitOr(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt*` 类型。
-
-**示例**
-
-测试数据:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupBitOr(num) FROM t
-```
-
-哪里 `num` 是包含测试数据的列。
-
-结果:
-
-``` text
-binary     decimal
-01111101 = 125
-```
-
-## groupBitXor {#groupbitxor}
-
-按位应用 `XOR` 对于一系列的数字。
-
-``` sql
-groupBitXor(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt*` 类型。
-
-**示例**
-
-测试数据:
-
-``` text
-binary     decimal
-00101100 = 44
-00011100 = 28
-00001101 = 13
-01010101 = 85
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupBitXor(num) FROM t
-```
-
-哪里 `num` 是包含测试数据的列。
-
-结果:
-
-``` text
-binary     decimal
-01101000 = 104
-```
-
-## groupBitmap {#groupbitmap}
-
-从无符号整数列的位图或聚合计算，返回UInt64类型的基数，如果添加后缀状态，则返回 [位图对象](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmap(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `UInt*` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt64` 类型。
-
-**示例**
-
-测试数据:
-
-``` text
-UserID
-1
-1
-2
-3
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupBitmap(UserID) as num FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-num
-3
-```
-
-## min(x) {#agg_function-min}
-
-计算最小值。
-
-## max(x) {#agg_function-max}
-
-计算最大值。
-
-## argMin(arg,val) {#agg-function-argmin}
-
-计算 ‘arg’ 最小值的值 ‘val’ 价值。 如果有几个不同的值 ‘arg’ 对于最小值 ‘val’，遇到的第一个值是输出。
-
-**示例:**
-
-``` text
-┌─user─────┬─salary─┐
-│ director │   5000 │
-│ manager  │   3000 │
-│ worker   │   1000 │
-└──────────┴────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT argMin(user, salary) FROM salary
-```
-
-``` text
-┌─argMin(user, salary)─┐
-│ worker               │
-└──────────────────────┘
-```
-
-## argMax(arg,val) {#agg-function-argmax}
-
-计算 ‘arg’ 最大值 ‘val’ 价值。 如果有几个不同的值 ‘arg’ 对于最大值 ‘val’，遇到的第一个值是输出。
-
-## sum(x) {#agg_function-sum}
-
-计算总和。
-只适用于数字。
-
-## sumWithOverflow(x) {#sumwithoverflowx}
-
-使用与输入参数相同的数据类型计算数字的总和。 如果总和超过此数据类型的最大值，则函数返回错误。
-
-只适用于数字。
-
-## sumMap(key,value),sumMap(Tuple(key,value)) {#agg_functions-summap}
-
-总计 ‘value’ 数组根据在指定的键 ‘key’ 阵列。
-传递键和值数组的元组与传递两个键和值数组是同义的。
-元素的数量 ‘key’ 和 ‘value’ 总计的每一行必须相同。
-返回两个数组的一个二元组： key是排好序的，value是对应key的求和。
-
-示例:
-
-``` sql
-CREATE TABLE sum_map(
-    date Date,
-    timeslot DateTime,
-    statusMap Nested(
-        status UInt16,
-        requests UInt64
-    ),
-    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
-) ENGINE = Log;
-INSERT INTO sum_map VALUES
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
-    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));
-
-SELECT
-    timeslot,
-    sumMap(statusMap.status, statusMap.requests),
-    sumMap(statusMapTuple)
-FROM sum_map
-GROUP BY timeslot
-```
-
-``` text
-┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMap(statusMapTuple)─────────┐
-│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
-│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
-└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
-```
-
-## skewPop {#skewpop}
-
-计算的序列[偏度](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness)。
-
-``` sql
-skewPop(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 返回一个数字。
-
-**返回值**
-
-给定序列的偏度。类型 — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)
-
-**示例**
-
-``` sql
-SELECT skewPop(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## skewSamp {#skewsamp}
-
-计算 [样品偏度](https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness) 的序列。
-
-它表示随机变量的偏度的无偏估计，如果传递的值形成其样本。
-
-``` sql
-skewSamp(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 返回一个数字。
-
-**返回值**
-
-给定序列的偏度。 类型 — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md). 如果 `n <= 1` (`n` 是样本的大小），则该函数返回 `nan`.
-
-**示例**
-
-``` sql
-SELECT skewSamp(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## kurtPop {#kurtpop}
-
-计算 [峰度](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis) 的序列。
-
-``` sql
-kurtPop(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 返回一个数字。
-
-**返回值**
-
-给定序列的峰度。 类型 — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)
-
-**示例**
-
-``` sql
-SELECT kurtPop(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## kurtSamp {#kurtsamp}
-
-计算 [峰度样本](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis) 的序列。
-
-它表示随机变量峰度的无偏估计，如果传递的值形成其样本。
-
-``` sql
-kurtSamp(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 返回一个数字。
-
-**返回值**
-
-给定序列的峰度。类型 — [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md). 如果 `n <= 1` (`n` 是样本的大小），则该函数返回 `nan`.
-
-**示例**
-
-``` sql
-SELECT kurtSamp(value) FROM series_with_value_column
-```
-
-## avg(x) {#agg_function-avg}
-
-计算平均值。
-只适用于数字。
-结果总是Float64。
-
-## avgWeighted {#avgweighted}
-
-计算 [加权算术平均值](https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_arithmetic_mean).
-
-**语法**
-
-``` sql
-avgWeighted(x, weight)
-```
-
-**参数**
-
--   `x` — 值。 [整数](../data-types/int-uint.md) 或 [浮点](../data-types/float.md).
--   `weight` — 值的加权。 [整数](../data-types/int-uint.md) 或 [浮点](../data-types/float.md).
-
-`x` 和 `weight` 的类型一定是一样的
-
-**返回值**
-
--   加权平均值。
--   `NaN`. 如果所有的权重都等于0。
-
-类型: [Float64](../data-types/float.md).
-
-**示例**
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT avgWeighted(x, w)
-FROM values('x Int8, w Int8', (4, 1), (1, 0), (10, 2))
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─avgWeighted(x, weight)─┐
-│                      8 │
-└────────────────────────┘
-```
-
-## uniq {#agg_function-uniq}
-
-计算参数的不同值的近似数量。
-
-``` sql
-uniq(x[, ...])
-```
-
-**参数**
-
-该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
-
-**返回值**
-
--   A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-键入号码。
-
-**实现细节**
-
-功能:
-
--   计算聚合中所有参数的哈希值，然后在计算中使用它。
-
--   使用自适应采样算法。 对于计算状态，该函数使用最多65536个元素哈希值的样本。
-
-        这个算法是非常精确的，并且对于CPU来说非常高效。如果查询包含一些这样的函数，那和其他聚合函数相比 `uniq` 将是几乎一样快。
-
--   确定性地提供结果（它不依赖于查询处理顺序）。
-
-我们建议在几乎所有情况下使用此功能。
-
-**另请参阅**
-
--   [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqCombined {#agg_function-uniqcombined}
-
-计算不同参数值的近似数量。
-
-``` sql
-uniqCombined(HLL_precision)(x[, ...])
-```
-
-该 `uniqCombined` 函数是计算不同数值数量的不错选择。
-
-**参数**
-
-该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
-
-`HLL_precision` 是以2为底的单元格数的对数 [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog). 可选，您可以将该函数用作 `uniqCombined(x[, ...])`. 默认值 `HLL_precision` 是17，这是有效的96KiB的空间（2^17个单元，每个6比特）。
-
-**返回值**
-
--   一个[UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)类型的数字。
-
-**实现细节**
-
-功能:
-
--   计算散列（64位散列 `String` 否则32位）对于聚合中的所有参数，然后在计算中使用它。
-
--   使用三种算法的组合：数组、哈希表和包含错误修正表的HyperLogLog。
-
-        少量的不同的值，使用数组。 值再多一些，使用哈希表。对于大量的数据来说，使用HyperLogLog，HyperLogLog占用一个固定的内存空间。
-
--   确定性地提供结果（它不依赖于查询处理顺序）。
-
-!!! note "注"
-    因为它使用32位散列非-`String` 类型，结果将有非常高的误差基数显着大于 `UINT_MAX` （错误将在几百亿不同值之后迅速提高），因此在这种情况下，您应该使用 [uniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
-
-相比于 [uniq](#agg_function-uniq) 功能，该 `uniqCombined`:
-
--   消耗少几倍的内存。
--   计算精度高出几倍。
--   通常具有略低的性能。 在某些情况下, `uniqCombined` 可以表现得比 `uniq` 好，例如，使用通过网络传输大量聚合状态的分布式查询。
-
-**另请参阅**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined64](#agg_function-uniqcombined64)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqCombined64 {#agg_function-uniqcombined64}
-
-和 [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)，但对所有数据类型使用64位哈希。
-
-## uniqHLL12 {#agg_function-uniqhll12}
-
-计算不同参数值的近似数量，使用 [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog) 算法。
-
-``` sql
-uniqHLL12(x[, ...])
-```
-
-**参数**
-
-该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
-
-**返回值**
-
--   A [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)-键入号码。
-
-**实现细节**
-
-功能:
-
--   计算聚合中所有参数的哈希值，然后在计算中使用它。
-
--   使用HyperLogLog算法来近似不同参数值的数量。
-
-        212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
-
--   提供确定结果（它不依赖于查询处理顺序）。
-
-我们不建议使用此功能。 在大多数情况下，使用 [uniq](#agg_function-uniq) 或 [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined) 功能。
-
-**另请参阅**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqExact](#agg_function-uniqexact)
-
-## uniqExact {#agg_function-uniqexact}
-
-计算不同参数值的准确数目。
-
-``` sql
-uniqExact(x[, ...])
-```
-
-如果你绝对需要一个确切的结果，使用 `uniqExact` 功能。 否则使用 [uniq](#agg_function-uniq) 功能。
-
-`uniqExact` 比 `uniq` 使用更多的内存，因为状态的大小随着不同值的数量的增加而无界增长。
-
-**参数**
-
-该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
-
-**另请参阅**
-
--   [uniq](#agg_function-uniq)
--   [uniqCombined](#agg_function-uniqcombined)
--   [uniqHLL12](#agg_function-uniqhll12)
-
-## groupArray(x), groupArray(max_size)(x) {#agg_function-grouparray}
-
-创建参数值的数组。
-值可以按任何（不确定）顺序添加到数组中。
-
-第二个版本（与 `max_size` 参数）将结果数组的大小限制为 `max_size` 元素。
-例如, `groupArray (1) (x)` 相当于 `[any (x)]`.
-
-在某些情况下，您仍然可以依靠执行的顺序。 这适用于以下情况 `SELECT` 来自使用 `ORDER BY`.
-
-## groupArrayInsertAt {#grouparrayinsertat}
-
-在指定位置向数组中插入一个值。
-
-**语法**
-
-``` sql
-groupArrayInsertAt(default_x, size)(x, pos);
-```
-
-如果在一个查询中将多个值插入到同一位置，则该函数的行为方式如下:
-
--   如果在单个线程中执行查询，则使用第一个插入的值。
--   如果在多个线程中执行查询，则结果值是未确定的插入值之一。
-
-**参数**
-
--   `x` — 被插入的值。[表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 导致的一个 [支持的数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md).
--   `pos` — `x` 将被插入的位置。 数组中的索引编号从零开始。 [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
--   `default_x`— 如果代入值为空，则使用默认值。可选参数。[表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 为 `x` 数据类型的数据。 如果 `default_x` 未定义，则 [默认值](../../sql-reference/statements/create.md#create-default-values) 被使用。
--   `size`— 结果数组的长度。可选参数。如果使用该参数，`default_x` 必须指定。 [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
-
-**返回值**
-
--   具有插入值的数组。
-
-类型: [阵列](../../sql-reference/data-types/array.md#data-type-array).
-
-**示例**
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','','1','','2','','3','','4']                         │
-└───────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt('-')(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt('-')(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','-','1','-','2','-','3','-','4']                          │
-└────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), multiply(number, 2))─┐
-│ ['0','-','1','-','2']                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-在一个位置多线程插入数据。
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT groupArrayInsertAt(number, 0) FROM numbers_mt(10) SETTINGS max_block_size = 1;
-```
-
-作为这个查询的结果，你会得到随机整数 `[0,9]` 范围。 例如:
-
-``` text
-┌─groupArrayInsertAt(number, 0)─┐
-│ [7]                           │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-## groupArrayMovingSum {#agg_function-grouparraymovingsum}
-
-计算输入值的移动和。
-
-``` sql
-groupArrayMovingSum(numbers_for_summing)
-groupArrayMovingSum(window_size)(numbers_for_summing)
-```
-
-该函数可以将窗口大小作为参数。 如果未指定，则该函数的窗口大小等于列中的行数。
-
-**参数**
-
--   `numbers_for_summing` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 为数值数据类型值。
--   `window_size` — 窗口大小。
-
-**返回值**
-
--   与输入数据大小和类型相同的数组。
-
-**示例**
-
-样品表:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    `int` UInt8,
-    `float` Float32,
-    `dec` Decimal32(2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` text
-┌─int─┬─float─┬──dec─┐
-│   1 │   1.1 │ 1.10 │
-│   2 │   2.2 │ 2.20 │
-│   4 │   4.4 │ 4.40 │
-│   7 │  7.77 │ 7.77 │
-└─────┴───────┴──────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingSum(int) AS I,
-    groupArrayMovingSum(float) AS F,
-    groupArrayMovingSum(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
-│ [1,3,7,14] │ [1.1,3.3000002,7.7000003,15.47] │ [1.10,3.30,7.70,15.47] │
-└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingSum(2)(int) AS I,
-    groupArrayMovingSum(2)(float) AS F,
-    groupArrayMovingSum(2)(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
-│ [1,3,6,11] │ [1.1,3.3000002,6.6000004,12.17] │ [1.10,3.30,6.60,12.17] │
-└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
-```
-
-## groupArrayMovingAvg {#agg_function-grouparraymovingavg}
-
-计算输入值的移动平均值。
-
-``` sql
-groupArrayMovingAvg(numbers_for_summing)
-groupArrayMovingAvg(window_size)(numbers_for_summing)
-```
-
-该函数可以将窗口大小作为参数。 如果未指定，则该函数的窗口大小等于列中的行数。
-
-**参数**
-
--   `numbers_for_summing` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions) 生成数值数据类型值。
--   `window_size` — 窗口大小。
-
-**返回值**
-
--   与输入数据大小和类型相同的数组。
-
-该函数使用 [四舍五入到零](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero). 它截断无意义的小数位来保证结果的数据类型。
-
-**示例**
-
-样品表 `b`:
-
-``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    `int` UInt8,
-    `float` Float32,
-    `dec` Decimal32(2)
-)
-ENGINE = TinyLog
-```
-
-``` text
-┌─int─┬─float─┬──dec─┐
-│   1 │   1.1 │ 1.10 │
-│   2 │   2.2 │ 2.20 │
-│   4 │   4.4 │ 4.40 │
-│   7 │  7.77 │ 7.77 │
-└─────┴───────┴──────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingAvg(int) AS I,
-    groupArrayMovingAvg(float) AS F,
-    groupArrayMovingAvg(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I─────────┬─F───────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
-│ [0,0,1,3] │ [0.275,0.82500005,1.9250001,3.8675] │ [0.27,0.82,1.92,3.86] │
-└───────────┴─────────────────────────────────────┴───────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT
-    groupArrayMovingAvg(2)(int) AS I,
-    groupArrayMovingAvg(2)(float) AS F,
-    groupArrayMovingAvg(2)(dec) AS D
-FROM t
-```
-
-``` text
-┌─I─────────┬─F────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
-│ [0,1,3,5] │ [0.55,1.6500001,3.3000002,6.085] │ [0.55,1.65,3.30,6.08] │
-└───────────┴──────────────────────────────────┴───────────────────────┘
-```
-
-## groupUniqArray(x), groupUniqArray(max_size)(x) {#groupuniqarrayx-groupuniqarraymax-sizex}
-
-从不同的参数值创建一个数组。 内存消耗是一样的 `uniqExact` 功能。
-
-第二个版本（`max_size` 参数）将结果数组的大小限制为 `max_size` 元素。
-例如, `groupUniqArray(1)(x)` 相当于 `[any(x)]`.
-
-## quantile {#quantile}
-
-计算数字序列的近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-此功能适用 [水塘抽样(](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling)，使用储存器最大到8192和随机数发生器进行采样。 结果是非确定性的。 要获得精确的分位数，请使用 [quantileExact](#quantileexact) 功能。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantile(level)(expr)
-```
-
-别名: `median`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — 求职表达式，类型为：数值[数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types),[日期](../../sql-reference/data-types/date.md)数据类型或[时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md)数据类型。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的近似分位数。
-
-类型:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
--   [日期](../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
--   [日期时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
-
-**示例**
-
-输入表:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantile(val) FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantile(val)─┐
-│           1.5 │
-└───────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileDeterministic {#quantiledeterministic}
-
-计算数字序列的近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-此功能适用 [水塘抽样(](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling)，使用储存器最大到8192和随机数发生器进行采样。 结果是非确定性的。 要获得精确的分位数，请使用 [quantileExact](#quantileexact) 功能。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileDeterministic(level)(expr, determinator)
-```
-
-别名: `medianDeterministic`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — 求职表达式，类型为：数值[数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types),[日期](../../sql-reference/data-types/date.md)数据类型或[时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md)数据类型。
--   `determinator` — 一个数字，其hash被用来代替在水塘抽样中随机生成的数字，这样可以保证取样的确定性。你可以使用用户ID或者事件ID等任何正数，但是如果相同的 `determinator` 出现多次，那结果很可能不正确。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的近似分位数。
-
-类型:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
--   [日期](../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
--   [日期时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
-
-**示例**
-
-输入表:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileDeterministic(val, 1) FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileDeterministic(val, 1)─┐
-│                           1.5 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileExact {#quantileexact}
-
-准确计算数字序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且部分的排序。因此该函数需要 `O(n)` 的内存，n为输入数据的个数。但是对于少量数据来说，该函数还是非常有效的。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileExact(level)(expr)
-```
-
-别名: `medianExact`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — 求职表达式，类型为：数值[数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types),[日期](../../sql-reference/data-types/date.md)数据类型或[时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md)数据类型。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的分位数。
-
-类型:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
--   [日期](../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
--   [日期时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
-
-**示例**
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileExact(number) FROM numbers(10)
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileExact(number)─┐
-│                     5 │
-└───────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileExactWeighted {#quantileexactweighted}
-
-考虑到每个元素的权重，然后准确计算数值序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且部分的排序。每个输入值需要根据 `weight` 计算求和。该算法使用哈希表。正因为如此，在数据重复较多的时候使用的内存是少于[quantileExact](#quantileexact)的。 您可以使用此函数代替 `quantileExact` 并指定重量1。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileExactWeighted(level)(expr, weight)
-```
-
-别名: `medianExactWeighted`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — 求职表达式，类型为：数值[数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types),[日期](../../sql-reference/data-types/date.md)数据类型或[时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md)数据类型。
--   `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的分位数。
-
-类型:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
--   [日期](../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
--   [日期时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
-
-**示例**
-
-输入表:
-
-``` text
-┌─n─┬─val─┐
-│ 0 │   3 │
-│ 1 │   2 │
-│ 2 │   1 │
-│ 5 │   4 │
-└───┴─────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐
-│                             1 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileTiming {#quantiletiming}
-
-使用确定的精度计算数字数据序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-结果是确定性的（它不依赖于查询处理顺序）。 该函数针对描述加载网页时间或后端响应时间等分布的序列进行了优化。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileTiming(level)(expr)
-```
-
-别名: `medianTiming`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
-
--   `expr` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions)，返回 [浮动\*](../../sql-reference/data-types/float.md)类型数据。
-
-        - 如果输入负值，那结果是不可预期的。
-        - 如果输入值大于30000（页面加载时间大于30s），那我们假设为30000。
-
-**精度**
-
-计算是准确的，如果:
-
--   值的总数不超过5670。
--   总数值超过5670，但页面加载时间小于1024ms。
-
-否则，计算结果将四舍五入到16毫秒的最接近倍数。
-
-!!! note "注"
-    对于计算页面加载时间分位数，此函数比 [分位数](#quantile)更有效和准确。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的分位数。
-
-类型: `Float32`.
-
-!!! note "注"
-    如果没有值传递给函数（当使用 `quantileTimingIf`), [NaN](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) 被返回。 这样做的目的是将这些案例与导致零的案例区分开来。 看 [ORDER BY clause](../statements/select/order-by.md#select-order-by) 对于 `NaN` 值排序注意事项。
-
-**示例**
-
-输入表:
-
-``` text
-┌─response_time─┐
-│            72 │
-│           112 │
-│           126 │
-│           145 │
-│           104 │
-│           242 │
-│           313 │
-│           168 │
-│           108 │
-└───────────────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileTiming(response_time) FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileTiming(response_time)─┐
-│                           126 │
-└───────────────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileTimingWeighted {#quantiletimingweighted}
-
-根据每个序列成员的权重，使用确定的精度计算数字序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-结果是确定性的（它不依赖于查询处理顺序）。 该函数针对描述加载网页时间或后端响应时间等分布的序列进行了优化。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileTimingWeighted(level)(expr, weight)
-```
-
-别名: `medianTimingWeighted`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
-
--   `expr` — [表达式](../syntax.md#syntax-expressions)，返回 [浮动\*](../../sql-reference/data-types/float.md)类型数据。
-
-        - 如果输入负值，那结果是不可预期的。
-        - 如果输入值大于30000（页面加载时间大于30s），那我们假设为30000。
-
--   `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
-
-**精度**
-
-计算是准确的，如果:
-
--   值的总数不超过5670。
--   总数值超过5670，但页面加载时间小于1024ms。
-
-否则，计算结果将四舍五入到16毫秒的最接近倍数。
-
-!!! note "注"
-    对于计算页面加载时间分位数，此函数比 [分位数](#quantile)更高效和准确。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的分位数。
-
-类型: `Float32`.
-
-!!! note "注"
-    如果没有值传递给函数（当使用 `quantileTimingIf`), [NaN](../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf) 被返回。 这样做的目的是将这些案例与导致零的案例区分开来。看 [ORDER BY clause](../statements/select/order-by.md#select-order-by) 对于 `NaN` 值排序注意事项。
-
-**示例**
-
-输入表:
-
-``` text
-┌─response_time─┬─weight─┐
-│            68 │      1 │
-│           104 │      2 │
-│           112 │      3 │
-│           126 │      2 │
-│           138 │      1 │
-│           162 │      1 │
-└───────────────┴────────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileTimingWeighted(response_time, weight) FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileTimingWeighted(response_time, weight)─┐
-│                                           112 │
-└───────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileTDigest {#quantiletdigest}
-
-使用[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 算法计算近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
-
-最大误差为1%。 内存消耗 `log(n)`，这里 `n` 是值的个数。 结果取决于运行查询的顺序，并且是不确定的。
-
-该功能的性能低于性能 [分位数](#quantile) 或 [时间分位](#quantiletiming). 在状态大小与精度的比率方面，这个函数比 `quantile`更优秀。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能。
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileTDigest(level)(expr)
-```
-
-别名: `medianTDigest`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — 求职表达式，类型为：数值[数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types),[日期](../../sql-reference/data-types/date.md)数据类型或[时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md)数据类型。
-
-**回值**
-
--   指定层次的分位数。
-
-类型:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
--   [日期](../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
--   [日期时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
-
-**示例**
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileTDigest(number)─┐
-│                     4.5 │
-└─────────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## quantileTDigestWeighted {#quantiletdigestweighted}
-
-使用[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 算法计算近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。 该函数考虑了每个序列成员的权重。最大误差为1%。 内存消耗 `log(n)`，这里 `n` 是值的个数。
-
-该功能的性能低于性能 [分位数](#quantile) 或 [时间分位](#quantiletiming). 在状态大小与精度的比率方面，这个函数比 `quantile`更优秀。
-
-结果取决于运行查询的顺序，并且是不确定的。
-
-当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[分位数](#quantiles)功能
-
-**语法**
-
-``` sql
-quantileTDigest(level)(expr)
-```
-
-别名: `medianTDigest`.
-
-**参数**
-
--   `level` — 分位数层次。可选参数。 从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。 在 `level=0.5` 该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
--   `expr` — 求职表达式，类型为：数值[数据类型](../../sql-reference/data-types/index.md#data_types),[日期](../../sql-reference/data-types/date.md)数据类型或[时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md)数据类型。
--   `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
-
-**返回值**
-
--   指定层次的分位数。
-
-类型:
-
--   [Float64](../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
--   [日期](../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
--   [日期时间](../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
-
-**示例**
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10)
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
-│                                4.5 │
-└────────────────────────────────────┘
-```
-
-**另请参阅**
-
--   [中位数](#median)
--   [分位数](#quantiles)
-
-## median {#median}
-
-`median*` 函数是 `quantile*` 函数的别名。 它们计算数字数据样本的中位数。
-
-函数:
-
--   `median` — [quantile](#quantile)别名。
--   `medianDeterministic` — [quantileDeterministic](#quantiledeterministic)别名。
--   `medianExact` — [quantileExact](#quantileexact)别名。
--   `medianExactWeighted` — [quantileExactWeighted](#quantileexactweighted)别名。
--   `medianTiming` — [quantileTiming](#quantiletiming)别名。
--   `medianTimingWeighted` — [quantileTimingWeighted](#quantiletimingweighted)别名。
--   `medianTDigest` — [quantileTDigest](#quantiletdigest)别名。
--   `medianTDigestWeighted` — [quantileTDigestWeighted](#quantiletdigestweighted)别名。
-
-**示例**
-
-输入表:
-
-``` text
-┌─val─┐
-│   1 │
-│   1 │
-│   2 │
-│   3 │
-└─────┘
-```
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT medianDeterministic(val, 1) FROM t
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─medianDeterministic(val, 1)─┐
-│                         1.5 │
-└─────────────────────────────┘
-```
-
-## quantiles(level1, level2, …)(x) {#quantiles}
-
-所有分位数函数也有相应的函数: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantilesTDigest`。这些函数一次计算所列层次的所有分位数，并返回结果值的数组。
-
-## varSamp(x) {#varsampx}
-
-计算 `Σ((x - x̅)^2) / (n - 1)`，这里 `n` 是样本大小， `x̅`是`x`的平均值。
-
-它表示随机变量的方差的无偏估计，如果传递的值形成其样本。
-
-返回 `Float64`. 当 `n <= 1`，返回 `+∞`.
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `varSampStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
-
-## varPop(x) {#varpopx}
-
-计算 `Σ((x - x̅)^2) / n`，这里 `n` 是样本大小， `x̅`是`x`的平均值。
-
-换句话说，计算一组数据的离差。 返回 `Float64`。
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `varPopStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
-
-## stddevSamp(x) {#stddevsampx}
-
-结果等于平方根 `varSamp(x)`。
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `stddevSampStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
-
-## stddevPop(x) {#stddevpopx}
-
-结果等于平方根 `varPop(x)`。
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `stddevPopStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
-
-## topK(N)(x) {#topknx}
-
-返回指定列中近似最常见值的数组。 生成的数组按值的近似频率降序排序（而不是值本身）。
-
-实现了[过滤节省空间](http://www.l2f.inesc-id.pt/~fmmb/wiki/uploads/Work/misnis.ref0a.pdf)算法， 使用基于reduce-and-combine的算法，借鉴[并行节省空间](https://arxiv.org/pdf/1401.0702.pdf).
-
-``` sql
-topK(N)(column)
-```
-
-此函数不提供保证的结果。 在某些情况下，可能会发生错误，并且可能会返回不是最高频的值。
-
-我们建议使用 `N < 10` 值，`N` 值越大，性能越低。最大值 `N = 65536`。
-
-**参数**
-
--   ‘N’ 是要返回的元素数。
-
-如果省略该参数，则使用默认值10。
-
-**参数**
-
--   ' x ' – 计算的频率值。
-
-**示例**
-
-就拿 [OnTime](../../getting-started/example-datasets/ontime.md) 数据集来说，选择`AirlineID` 列中出现最频繁的三个。
-
-``` sql
-SELECT topK(3)(AirlineID) AS res
-FROM ontime
-```
-
-``` text
-┌─res─────────────────┐
-│ [19393,19790,19805] │
-└─────────────────────┘
-```
-
-## topKWeighted {#topkweighted}
-
-类似于 `topK` 但需要一个整数类型的附加参数 - `weight`. 每个输入都被记入 `weight` 次频率计算。
-
-**语法**
-
-``` sql
-topKWeighted(N)(x, weight)
-```
-
-**参数**
-
--   `N` — 返回值个数。
-
-**参数**
-
--   `x` – 输入值。
--   `weight` — 权重。 [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)类型。
-
-**返回值**
-
-返回具有最大近似权重总和的值数组。
-
-**示例**
-
-查询:
-
-``` sql
-SELECT topKWeighted(10)(number, number) FROM numbers(1000)
-```
-
-结果:
-
-``` text
-┌─topKWeighted(10)(number, number)──────────┐
-│ [999,998,997,996,995,994,993,992,991,990] │
-└───────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## covarSamp(x,y) {#covarsampx-y}
-
-计算 `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)`。
-
-返回Float64。 当 `n <= 1`, returns +∞。
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `covarSampStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
-
-## covarPop(x,y) {#covarpopx-y}
-
-计算 `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / n`。
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `covarPopStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供了较低的计算错误。
-
-## corr(x,y) {#corrx-y}
-
-计算Pearson相关系数: `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / sqrt(Σ((x - x̅)^2) * Σ((y - y̅)^2))`。
-
-!!! note "注"
-    该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `corrStable` 功能。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
-
-## categoricalInformationValue {#categoricalinformationvalue}
-
-对于每个类别计算 `(P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0)))` 。
-
-``` sql
-categoricalInformationValue(category1, category2, ..., tag)
-```
-
-结果指示离散（分类）要素如何使用 `[category1, category2, ...]` 有助于使用学习模型预测`tag`的值。
-
-## simpleLinearRegression {#simplelinearregression}
-
-执行简单（一维）线性回归。
-
-``` sql
-simpleLinearRegression(x, y)
-```
-
-参数:
-
--   `x` — x轴。
--   `y` — y轴。
-
-返回值:
-
-符合`y = a*x + b`的常量 `(a, b)` 。
-
-**例**
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])─┐
-│ (1,0)                                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-``` sql
-SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])
-```
-
-``` text
-┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])─┐
-│ (1,3)                                                             │
-└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## stochasticLinearRegression {#agg_functions-stochasticlinearregression}
-
-该函数实现随机线性回归。 它支持自定义参数的学习率、L2正则化系数、微批，并且具有少量更新权重的方法（[Adam](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Adam) （默认）， [simple SGD](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent)， [Momentum](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Momentum)， [Nesterov](https://mipt.ru/upload/medialibrary/d7e/41-91.pdf)）。
-
-### 参数 {#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters}
-
-有4个可自定义的参数。 它们按顺序传递给函数，但是没有必要传递所有四个默认值将被使用，但是好的模型需要一些参数调整。
-
-``` text
-stochasticLinearRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
-```
-
-1.  `learning rate` 当执行梯度下降步骤时，步长上的系数。 过大的学习率可能会导致模型的权重无限大。 默认值为 `0.00001`.
-2.  `l2 regularization coefficient` 这可能有助于防止过度拟合。 默认值为 `0.1`.
-3.  `mini-batch size` 设置元素的数量，这些元素将被计算和求和以执行梯度下降的一个步骤。 纯随机下降使用一个元素，但是具有小批量（约10个元素）使梯度步骤更稳定。 默认值为 `15`.
-4.  `method for updating weights` 他们是: `Adam` （默认情况下), `SGD`, `Momentum`, `Nesterov`. `Momentum` 和 `Nesterov` 需要更多的计算和内存，但是它们恰好在收敛速度和随机梯度方法的稳定性方面是有用的。
-
-### 用法 {#agg_functions-stochasticlinearregression-usage}
-
-`stochasticLinearRegression` 用于两个步骤：拟合模型和预测新数据。 为了拟合模型并保存其状态以供以后使用，我们使用 `-State` combinator，它基本上保存了状态（模型权重等）。
-为了预测我们使用函数 [evalMLMethod](../functions/machine-learning-functions.md#machine_learning_methods-evalmlmethod)，这需要一个状态作为参数以及特征来预测。
-
-<a name="stochasticlinearregression-usage-fitting"></a>
-
-**1.** 安装
-
-可以使用这种查询。
-
-``` sql
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS train_data
-(
-    param1 Float64,
-    param2 Float64,
-    target Float64
-) ENGINE = Memory;
-
-CREATE TABLE your_model ENGINE = Memory AS SELECT
-stochasticLinearRegressionState(0.1, 0.0, 5, 'SGD')(target, param1, param2)
-AS state FROM train_data;
-```
-
-在这里，我们还需要将数据插入到 `train_data` 桌子 参数的数量不是固定的，它只取决于参数的数量，传递到 `linearRegressionState`. 它们都必须是数值。
-请注意，带有目标值的列（我们想要学习预测）被插入作为第一个参数。
-
-**2.** 预测
-
-在将状态保存到表中之后，我们可以多次使用它进行预测，甚至与其他状态合并并创建新的更好的模型。
-
-``` sql
-WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
-```
-
-查询将返回一列预测值。 请注意，第一个参数 `evalMLMethod` 是 `AggregateFunctionState` 对象，接下来是要素列。
-
-`test_data` 是一个像表 `train_data` 但可能不包含目标值。
-
-### 注 {#agg_functions-stochasticlinearregression-notes}
-
-1.  要合并两个模型，用户可以创建这样的查询:
-    `sql  SELECT state1 + state2 FROM your_models`
-    哪里 `your_models` 表包含这两个模型。 此查询将返回new `AggregateFunctionState` 对象。
-
-2.  如果没有，用户可以获取创建的模型的权重用于自己的目的，而不保存模型 `-State` 使用combinator。
-    `sql  SELECT stochasticLinearRegression(0.01)(target, param1, param2) FROM train_data`
-    这种查询将拟合模型并返回其权重-首先是权重，它对应于模型的参数，最后一个是偏差。 所以在上面的例子中，查询将返回一个具有3个值的列。
-
-**另请参阅**
-
--   [stochasticLogisticRegression](#agg_functions-stochasticlogisticregression)
--   [线性回归和逻辑回归之间的区别](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
-
-## stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}
-
-该函数实现随机逻辑回归。 它可以用于二进制分类问题，支持与stochasticLinearRegression相同的自定义参数，并以相同的方式工作。
-
-### 参数 {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}
-
-参数与stochasticLinearRegression中的参数完全相同:
-`learning rate`, `l2 regularization coefficient`, `mini-batch size`, `method for updating weights`.
-欲了解更多信息，请参阅 [参数](#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).
-
-``` text
-stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
-```
-
-**1.** 安装
-
-<!-- -->
-
-    参考stochasticLinearRegression相关文档
-
-    预测标签的取值范围为[-1, 1]
-
-**2.** 预测
-
-<!-- -->
-
-    使用已经保存的state我们可以预测标签为 `1` 的对象的概率。
-
-    ``` sql
-    WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-    evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
-    ```
-
-    查询结果返回一个列的概率。注意 `evalMLMethod` 的第一个参数是 `AggregateFunctionState` 对象，接下来的参数是列的特性。
-
-    我们也可以设置概率的范围， 这样需要给元素指定不同的标签。
-
-    ``` sql
-    SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
-    (WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
-    evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)
-    ```
-
-    结果是标签。
-
-    `test_data` 是一个像 `train_data` 一样的表，但是不包含目标值。
-
-**另请参阅**
-
--   [随机指标线上回归](#agg_functions-stochasticlinearregression)
--   [线性回归和逻辑回归之间的差异](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
-
-## groupBitmapAnd {#groupbitmapand}
-
-计算位图列的AND，返回UInt64类型的基数，如果添加后缀状态，则返回 [位图对象](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmapAnd(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt64` 类型。
-
-**示例**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapAnd(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapAnd(z)─┐
-│               3   │
-└───────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z)))─┐
-│ [6,8,10]                                         │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## groupBitmapOr {#groupbitmapor}
-
-计算位图列的OR，返回UInt64类型的基数，如果添加后缀状态，则返回 [位图对象](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md). 这相当于 `groupBitmapMerge`.
-
-``` sql
-groupBitmapOr(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt64` 类型。
-
-**示例**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapOr(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapOr(z)─┐
-│             15   │
-└──────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z)))─┐
-│ [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]           │
-└─────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## groupBitmapXor {#groupbitmapxor}
-
-计算位图列的XOR，返回UInt64类型的基数，如果添加后缀状态，则返回 [位图对象](../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md).
-
-``` sql
-groupBitmapOr(expr)
-```
-
-**参数**
-
-`expr` – An expression that results in `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` 类型。
-
-**返回值**
-
-的价值 `UInt64` 类型。
-
-**示例**
-
-``` sql
-DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
-CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
-(
-    tag_id String,
-    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
-)
-ENGINE = MergeTree
-ORDER BY tag_id;
-
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
-INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
-
-SELECT groupBitmapXor(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─groupBitmapXor(z)─┐
-│              10   │
-└───────────────────┘
-
-SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
-┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z)))─┐
-│ [1,3,5,6,8,10,11,13,14,15]                       │
-└──────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-[原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/reference/) <!--hide-->
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/any.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/any.md
new file mode 100644
index 00000000000..205ff1c1944
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/any.md
@@ -0,0 +1,13 @@
+---
+toc_priority: 6
+---
+
+# any {#agg_function-any}
+
+选择第一个遇到的值。
+查询可以以任何顺序执行，甚至每次都以不同的顺序执行，因此此函数的结果是不确定的。
+要获得确定的结果，您可以使用 ‘min’ 或 ‘max’ 功能，而不是 ‘any’.
+
+在某些情况下，可以依靠执行的顺序。 这适用于SELECT来自使用ORDER BY的子查询的情况。
+
+当一个 `SELECT` 查询具有 `GROUP BY` 子句或至少一个聚合函数，ClickHouse（相对于MySQL）要求在所有表达式 `SELECT`, `HAVING`，和 `ORDER BY` 子句可以从键或聚合函数计算。 换句话说，从表中选择的每个列必须在键或聚合函数内使用。 要获得像MySQL这样的行为，您可以将其他列放在 `any` 聚合函数。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/anyheavy.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/anyheavy.md
new file mode 100644
index 00000000000..b67be9e48cf
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/anyheavy.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+toc_priority: 103
+---
+
+# anyHeavy {#anyheavyx}
+
+选择一个频繁出现的值，使用[heavy hitters](http://www.cs.umd.edu/~samir/498/karp.pdf) 算法。 如果某个值在查询的每个执行线程中出现的情况超过一半，则返回此值。 通常情况下，结果是不确定的。
+
+``` sql
+anyHeavy(column)
+```
+
+**参数**
+
+-   `column` – The column name。
+
+**示例**
+
+使用 [OnTime](../../../getting-started/example-datasets/ontime.md) 数据集，并选择在 `AirlineID` 列任何频繁出现的值。
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT anyHeavy(AirlineID) AS res
+FROM ontime;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌───res─┐
+│ 19690 │
+└───────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/anylast.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/anylast.md
new file mode 100644
index 00000000000..e6792e0e449
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/anylast.md
@@ -0,0 +1,9 @@
+---
+toc_priority: 104
+---
+
+## anyLast {#anylastx}
+
+选择遇到的最后一个值。
+其结果和[any](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/any.md) 函数一样是不确定的 。
+ 
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/argmax.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/argmax.md
new file mode 100644
index 00000000000..9d90590b2f1
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/argmax.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+toc_priority: 106
+---
+
+# argMax {#agg-function-argmax}
+
+计算 `val` 最大值对应的 `arg` 值。 如果 `val` 最大值存在几个不同的 `arg` 值，输出遇到的第一个值。
+
+这个函数的Tuple版本将返回 `val` 最大值对应的元组。本函数适合和 `SimpleAggregateFunction` 搭配使用。
+
+**语法**
+
+``` sql
+argMax(arg, val)
+```
+
+或
+
+``` sql
+argMax(tuple(arg, val))
+```
+
+**参数**
+
+-   `arg` — Argument.
+-   `val` — Value.
+
+**返回值**
+
+-   `val` 最大值对应的 `arg` 值。
+
+类型: 匹配 `arg` 类型。
+
+对于输入中的元组:
+
+-   元组 `(arg, val)`, 其中 `val` 最大值，`arg` 是对应的值。
+
+类型: [元组](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─user─────┬─salary─┐
+│ director │   5000 │
+│ manager  │   3000 │
+│ worker   │   1000 │
+└──────────┴────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT argMax(user, salary), argMax(tuple(user, salary), salary), argMax(tuple(user, salary)) FROM salary;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─argMax(user, salary)─┬─argMax(tuple(user, salary), salary)─┬─argMax(tuple(user, salary))─┐
+│ director             │ ('director',5000)                   │ ('director',5000)           │
+└──────────────────────┴─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/argmin.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/argmin.md
new file mode 100644
index 00000000000..0dd4625ac0d
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/argmin.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+toc_priority: 105
+---
+
+# argMin {#agg-function-argmin}
+
+语法: `argMin(arg, val)` 或 `argMin(tuple(arg, val))`
+
+计算 `val` 最小值对应的 `arg` 值。 如果 `val` 最小值存在几个不同的 `arg` 值，输出遇到的第一个(`arg`)值。
+
+这个函数的Tuple版本将返回 `val` 最小值对应的tuple。本函数适合和`SimpleAggregateFunction`搭配使用。
+
+**示例:**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─user─────┬─salary─┐
+│ director │   5000 │
+│ manager  │   3000 │
+│ worker   │   1000 │
+└──────────┴────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT argMin(user, salary), argMin(tuple(user, salary)) FROM salary;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─argMin(user, salary)─┬─argMin(tuple(user, salary))─┐
+│ worker               │ ('worker',1000)             │
+└──────────────────────┴─────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md
new file mode 100644
index 00000000000..739654adc1c
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+toc_priority: 5
+---
+
+# avg {#agg_function-avg}
+
+计算算术平均值。
+
+**语法**
+
+``` sql
+avg(x)
+```
+
+**参数**
+
+-   `x` — 输入值, 必须是 [Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Float](../../../sql-reference/data-types/float.md), 或 [Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md)。
+
+**返回值**
+
+-   算术平均值，总是 [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 类型。
+-   输入参数 `x` 为空时返回 `NaN` 。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT avg(x) FROM values('x Int8', 0, 1, 2, 3, 4, 5);
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─avg(x)─┐
+│    2.5 │
+└────────┘
+```
+
+**示例**
+
+创建一个临时表:
+
+查询:
+
+``` sql
+CREATE table test (t UInt8) ENGINE = Memory;
+```
+
+获取算术平均值:
+
+查询:
+
+```
+SELECT avg(t) FROM test;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─avg(x)─┐
+│    nan │
+└────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/avgweighted.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/avgweighted.md
new file mode 100644
index 00000000000..9b732f57b4a
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/avgweighted.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+toc_priority: 107
+---
+
+# avgWeighted {#avgweighted}
+
+
+计算 [加权算术平均值](https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_arithmetic_mean)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+avgWeighted(x, weight)
+```
+
+**参数**
+
+-   `x` — 值。 
+-   `weight` — 值的加权。 
+
+`x` 和 `weight` 的类型必须是
+[整数](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md), 或
+[浮点数](../../../sql-reference/data-types/float.md), 或
+[定点数](../../../sql-reference/data-types/decimal.md),
+但是可以不一样。
+
+**返回值**
+
+-   `NaN`。 如果所有的权重都等于0 或所提供的权重参数是空。
+-   加权平均值。 其他。
+
+类型: 总是[Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md).
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT avgWeighted(x, w)
+FROM values('x Int8, w Int8', (4, 1), (1, 0), (10, 2))
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─avgWeighted(x, weight)─┐
+│                      8 │
+└────────────────────────┘
+```
+
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT avgWeighted(x, w)
+FROM values('x Int8, w Int8', (0, 0), (1, 0), (10, 0))
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─avgWeighted(x, weight)─┐
+│                    nan │
+└────────────────────────┘
+```
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+CREATE table test (t UInt8) ENGINE = Memory;
+SELECT avgWeighted(t) FROM test
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─avgWeighted(x, weight)─┐
+│                    nan │
+└────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/categoricalinformationvalue.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/categoricalinformationvalue.md
new file mode 100644
index 00000000000..1970e76c2fd
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/categoricalinformationvalue.md
@@ -0,0 +1,13 @@
+---
+toc_priority: 250
+---
+
+# categoricalInformationValue {#categoricalinformationvalue}
+
+对于每个类别计算 `(P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0)))` 。
+
+``` sql
+categoricalInformationValue(category1, category2, ..., tag)
+```
+
+结果指示离散（分类）要素如何使用 `[category1, category2, ...]` 有助于使用学习模型预测`tag`的值。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/corr.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/corr.md
new file mode 100644
index 00000000000..5ab49f75023
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/corr.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+toc_priority: 107
+---
+
+# corr {#corrx-y}
+
+**语法**
+``` sql
+`corr(x, y)`
+```
+
+计算Pearson相关系数: `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / sqrt(Σ((x - x̅)^2) * Σ((y - y̅)^2))`。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `corrStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md
new file mode 100644
index 00000000000..fc528980bfa
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+---
+toc_priority: 1
+---
+
+# count {#agg_function-count}
+
+
+计数行数或非空值。
+
+ClickHouse支持以下 `count` 语法:
+- `count(expr)` 或 `COUNT(DISTINCT expr)`。
+- `count()` 或 `COUNT(*)`. 该 `count()` 语法是ClickHouse特定的。
+
+**参数**
+
+该函数可以采取:
+
+-   零参数。
+-   一个 [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions)。
+
+**返回值**
+
+-   如果没有参数调用函数，它会计算行数。
+-   如果 [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 被传递，则该函数计数此表达式返回非null的次数。 如果表达式返回 [可为空](../../../sql-reference/data-types/nullable.md)类型的值，`count`的结果仍然不 `Nullable`。 如果表达式对于所有的行都返回 `NULL` ，则该函数返回 0 。
+
+在这两种情况下，返回值的类型为 [UInt64](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md)。
+
+**详细信息**
+
+ClickHouse支持 `COUNT(DISTINCT ...)` 语法，这种结构的行为取决于 [count_distinct_implementation](../../../operations/settings/settings.md#settings-count_distinct_implementation) 设置。 它定义了用于执行该操作的 [uniq\*](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq)函数。 默认值是 [uniqExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md#agg_function-uniqexact)函数。
+
+`SELECT count() FROM table` 这个查询未被优化，因为表中的条目数没有单独存储。 它从表中选择一个小列并计算其值的个数。
+
+**示例**
+
+示例1:
+
+``` sql
+SELECT count() FROM t
+```
+
+``` text
+┌─count()─┐
+│       5 │
+└─────────┘
+```
+
+示例2:
+
+``` sql
+SELECT name, value FROM system.settings WHERE name = 'count_distinct_implementation'
+```
+
+``` text
+┌─name──────────────────────────┬─value─────┐
+│ count_distinct_implementation │ uniqExact │
+└───────────────────────────────┴───────────┘
+```
+
+``` sql
+SELECT count(DISTINCT num) FROM t
+```
+
+``` text
+┌─uniqExact(num)─┐
+│              3 │
+└────────────────┘
+```
+
+这个例子表明 `count(DISTINCT num)` 是通过 `count_distinct_implementation` 的设定值 `uniqExact` 函数来执行的。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/covarpop.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/covarpop.md
new file mode 100644
index 00000000000..c6f43c6b9e9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/covarpop.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+toc_priority: 36
+---
+
+# covarPop {#covarpop}
+
+**语法**
+``` sql
+covarPop(x, y)
+```
+
+计算 `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / n` 的值。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `covarPopStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供了较低的计算错误。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/covarsamp.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/covarsamp.md
new file mode 100644
index 00000000000..5ef5104504b
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/covarsamp.md
@@ -0,0 +1,17 @@
+---
+toc_priority: 37
+---
+
+# covarSamp {#covarsamp}
+
+**语法**
+``` sql
+covarSamp(x, y)
+```
+
+计算 `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)` 的值。
+
+返回Float64。 当 `n <= 1`, 返回 +∞。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `covarSampStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/deltasum.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/deltasum.md
new file mode 100644
index 00000000000..e439263bf78
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/deltasum.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+toc_priority: 141
+---
+
+# deltaSum {#agg_functions-deltasum}
+
+计算连续行之间的差值和。如果差值为负，则忽略。
+
+**语法**
+
+``` sql
+deltaSum(value)
+```
+
+**参数**
+
+-   `value` — 必须是 [整型](../../data-types/int-uint.md) 或者 [浮点型](../../data-types/float.md) 。
+
+**返回值**
+
+- `Integer` or `Float` 型的算术差值和。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT deltaSum(arrayJoin([1, 2, 3]));
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─deltaSum(arrayJoin([1, 2, 3]))─┐
+│                              2 │
+└────────────────────────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT deltaSum(arrayJoin([1, 2, 3, 0, 3, 4, 2, 3]));
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─deltaSum(arrayJoin([1, 2, 3, 0, 3, 4, 2, 3]))─┐
+│                                             7 │
+└───────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT deltaSum(arrayJoin([2.25, 3, 4.5]));
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─deltaSum(arrayJoin([2.25, 3, 4.5]))─┐
+│                                2.25 │
+└─────────────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [runningDifference](../../functions/other-functions.md#other_functions-runningdifference)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparray.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparray.md
new file mode 100644
index 00000000000..0a8f1cd326d
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparray.md
@@ -0,0 +1,20 @@
+---
+toc_priority: 110
+---
+
+# groupArray {#agg_function-grouparray}
+
+**语法**
+``` sql
+groupArray(x)
+或
+groupArray(max_size)(x)
+```
+
+创建参数值的数组。
+值可以按任何（不确定）顺序添加到数组中。
+
+第二个版本（带有 `max_size` 参数）将结果数组的大小限制为 `max_size` 个元素。
+例如, `groupArray (1) (x)` 相当于 `[any (x)]` 。
+
+在某些情况下，您仍然可以依赖执行顺序。这适用于SELECT(查询)来自使用了 `ORDER BY` 子查询的情况。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparrayinsertat.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparrayinsertat.md
new file mode 100644
index 00000000000..3a50b24fd7f
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparrayinsertat.md
@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+toc_priority: 112
+---
+
+# groupArrayInsertAt {#grouparrayinsertat}
+
+在指定位置向数组中插入一个值。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupArrayInsertAt(default_x, size)(x, pos);
+```
+
+如果在一个查询中将多个值插入到同一位置，则该函数的行为方式如下:
+
+-   如果在单个线程中执行查询，则使用第一个插入的值。
+-   如果在多个线程中执行查询，则结果值是未确定的插入值之一。
+
+**参数**
+
+-   `x` — 要插入的值。生成所[支持的数据类型](../../../sql-reference/data-types/index.md)(数据)的[表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions)。
+-   `pos` — 指定元素 `x` 将被插入的位置。 数组中的索引编号从零开始。 [UInt32](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges).
+-   `default_x` — 在空位置替换的默认值。可选参数。生成 `x` 数据类型 (数据) 的[表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions)。  如果 `default_x` 未定义，则 [默认值](../../../sql-reference/statements/create.md#create-default-values) 被使用。
+-   `size`— 结果数组的长度。可选参数。如果使用该参数，必须指定默认值 `default_x` 。 [UInt32](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint-ranges)。
+
+**返回值**
+
+-   具有插入值的数组。
+
+类型: [阵列](../../../sql-reference/data-types/array.md#data-type-array)。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArrayInsertAt(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─groupArrayInsertAt(toString(number), multiply(number, 2))─┐
+│ ['0','','1','','2','','3','','4']                         │
+└───────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArrayInsertAt('-')(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─groupArrayInsertAt('-')(toString(number), multiply(number, 2))─┐
+│ ['0','-','1','-','2','-','3','-','4']                          │
+└────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), number * 2) FROM numbers(5);
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─groupArrayInsertAt('-', 5)(toString(number), multiply(number, 2))─┐
+│ ['0','-','1','-','2']                                             │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+在一个位置多线程插入数据。
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArrayInsertAt(number, 0) FROM numbers_mt(10) SETTINGS max_block_size = 1;
+```
+
+作为这个查询的结果，你会得到 `[0,9]` 范围的随机整数。 例如:
+
+``` text
+┌─groupArrayInsertAt(number, 0)─┐
+│ [7]                           │
+└───────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingavg.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingavg.md
new file mode 100644
index 00000000000..8cdfc302b39
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingavg.md
@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+toc_priority: 114
+---
+
+# groupArrayMovingAvg {#agg_function-grouparraymovingavg}
+
+计算输入值的移动平均值。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupArrayMovingAvg(numbers_for_summing)
+groupArrayMovingAvg(window_size)(numbers_for_summing)
+```
+
+该函数可以将窗口大小作为参数。 如果未指定，则该函数的窗口大小等于列中的行数。
+
+**参数**
+
+-   `numbers_for_summing` — [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 生成数值数据类型值。
+-   `window_size` — 窗口大小。
+
+**返回值**
+
+-   与输入数据大小相同的数组。
+
+对于输入数据类型是[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md),
+和[floating-point](../../../sql-reference/data-types/float.md),
+对应的返回值类型是 `Float64` 。
+对于输入数据类型是[Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md) 返回值类型是 `Decimal128` 。
+
+该函数对于 `Decimal128` 使用 [四舍五入到零](https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_towards_zero). 它截断无意义的小数位来保证结果的数据类型。
+
+**示例**
+
+样表 `t`:
+
+``` sql
+CREATE TABLE t
+(
+    `int` UInt8,
+    `float` Float32,
+    `dec` Decimal32(2)
+)
+ENGINE = TinyLog
+```
+
+``` text
+┌─int─┬─float─┬──dec─┐
+│   1 │   1.1 │ 1.10 │
+│   2 │   2.2 │ 2.20 │
+│   4 │   4.4 │ 4.40 │
+│   7 │  7.77 │ 7.77 │
+└─────┴───────┴──────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT
+    groupArrayMovingAvg(int) AS I,
+    groupArrayMovingAvg(float) AS F,
+    groupArrayMovingAvg(dec) AS D
+FROM t
+```
+
+``` text
+┌─I────────────────────┬─F─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
+│ [0.25,0.75,1.75,3.5] │ [0.2750000059604645,0.8250000178813934,1.9250000417232513,3.8499999940395355] │ [0.27,0.82,1.92,3.86] │
+└──────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴───────────────────────┘
+```
+
+``` sql
+SELECT
+    groupArrayMovingAvg(2)(int) AS I,
+    groupArrayMovingAvg(2)(float) AS F,
+    groupArrayMovingAvg(2)(dec) AS D
+FROM t
+```
+
+``` text
+┌─I───────────────┬─F───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─D─────────────────────┐
+│ [0.5,1.5,3,5.5] │ [0.550000011920929,1.6500000357627869,3.3000000715255737,6.049999952316284] │ [0.55,1.65,3.30,6.08] │
+└─────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴───────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingsum.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingsum.md
new file mode 100644
index 00000000000..d58d848e7ac
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingsum.md
@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+toc_priority: 113
+---
+
+# groupArrayMovingSum {#agg_function-grouparraymovingsum}
+
+
+计算输入值的移动和。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupArrayMovingSum(numbers_for_summing)
+groupArrayMovingSum(window_size)(numbers_for_summing)
+```
+
+该函数可以将窗口大小作为参数。 如果未指定，则该函数的窗口大小等于列中的行数。
+
+**参数**
+
+-   `numbers_for_summing` — [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 生成数值数据类型值。
+-   `window_size` — 窗口大小。
+
+**返回值**
+
+-   与输入数据大小相同的数组。
+对于输入数据类型是[Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md) 数组元素类型是 `Decimal128` 。
+对于其他的数值类型, 获取其对应的 `NearestFieldType` 。
+
+**示例**
+
+样表:
+
+``` sql
+CREATE TABLE t
+(
+    `int` UInt8,
+    `float` Float32,
+    `dec` Decimal32(2)
+)
+ENGINE = TinyLog
+```
+
+``` text
+┌─int─┬─float─┬──dec─┐
+│   1 │   1.1 │ 1.10 │
+│   2 │   2.2 │ 2.20 │
+│   4 │   4.4 │ 4.40 │
+│   7 │  7.77 │ 7.77 │
+└─────┴───────┴──────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT
+    groupArrayMovingSum(int) AS I,
+    groupArrayMovingSum(float) AS F,
+    groupArrayMovingSum(dec) AS D
+FROM t
+```
+
+``` text
+┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
+│ [1,3,7,14] │ [1.1,3.3000002,7.7000003,15.47] │ [1.10,3.30,7.70,15.47] │
+└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
+```
+
+``` sql
+SELECT
+    groupArrayMovingSum(2)(int) AS I,
+    groupArrayMovingSum(2)(float) AS F,
+    groupArrayMovingSum(2)(dec) AS D
+FROM t
+```
+
+``` text
+┌─I──────────┬─F───────────────────────────────┬─D──────────────────────┐
+│ [1,3,6,11] │ [1.1,3.3000002,6.6000004,12.17] │ [1.10,3.30,6.60,12.17] │
+└────────────┴─────────────────────────────────┴────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraysample.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraysample.md
new file mode 100644
index 00000000000..529b63a2316
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraysample.md
@@ -0,0 +1,82 @@
+---
+toc_priority: 114
+---
+
+# groupArraySample {#grouparraysample}
+
+构建一个参数值的采样数组。
+结果数组的大小限制为 `max_size` 个元素。参数值被随机选择并添加到数组中。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupArraySample(max_size[, seed])(x)
+```
+
+**参数**
+
+-   `max_size` — 结果数组的最大长度。[UInt64](../../data-types/int-uint.md)。
+-   `seed` — 随机数发生器的种子。可选。[UInt64](../../data-types/int-uint.md)。默认值: `123456`。
+-   `x` — 参数 (列名 或者 表达式)。
+
+**返回值**
+
+-   随机选取参数 `x` (的值)组成的数组。
+
+类型: [Array](../../../sql-reference/data-types/array.md).
+
+**示例**
+
+样表 `colors`:
+
+``` text
+┌─id─┬─color──┐
+│  1 │ red    │
+│  2 │ blue   │
+│  3 │ green  │
+│  4 │ white  │
+│  5 │ orange │
+└────┴────────┘
+```
+
+使用列名做参数查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArraySample(3)(color) as newcolors FROM colors;
+```
+
+结果:
+
+```text
+┌─newcolors──────────────────┐
+│ ['white','blue','green']   │
+└────────────────────────────┘
+```
+
+使用列名和不同的(随机数)种子查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArraySample(3, 987654321)(color) as newcolors FROM colors;
+```
+
+结果:
+
+```text
+┌─newcolors──────────────────┐
+│ ['red','orange','green']   │
+└────────────────────────────┘
+```
+
+使用表达式做参数查询:
+
+``` sql
+SELECT groupArraySample(3)(concat('light-', color)) as newcolors FROM colors;
+```
+
+结果:
+
+```text
+┌─newcolors───────────────────────────────────┐
+│ ['light-blue','light-orange','light-green'] │
+└─────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitand.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitand.md
new file mode 100644
index 00000000000..1a8520b0f08
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitand.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+toc_priority: 125
+---
+
+# groupBitAnd {#groupbitand}
+
+对于数字序列按位应用 `AND` 。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitAnd(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` – 结果为 `UInt*` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt*` 类型的值。
+
+**示例**
+
+测试数据:
+
+``` text
+binary     decimal
+00101100 = 44
+00011100 = 28
+00001101 = 13
+01010101 = 85
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupBitAnd(num) FROM t
+```
+
+`num` 是包含测试数据的列。
+
+结果:
+
+``` text
+binary     decimal
+00000100 = 4
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmap.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmap.md
new file mode 100644
index 00000000000..5e14c3a21ea
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmap.md
@@ -0,0 +1,46 @@
+---
+toc_priority: 128
+---
+
+# groupBitmap {#groupbitmap}
+
+从无符号整数列进行位图或聚合计算，返回 `UInt64` 类型的基数，如果添加后缀 `State` ，则返回[位图对象](../../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitmap(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` –  结果为 `UInt*` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt64` 类型的值。
+
+**示例**
+
+测试数据:
+
+``` text
+UserID
+1
+1
+2
+3
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupBitmap(UserID) as num FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+num
+3
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapand.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapand.md
new file mode 100644
index 00000000000..bd5aa17c7ff
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapand.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+toc_priority: 129
+---
+
+# groupBitmapAnd {#groupbitmapand}
+
+计算位图列的 `AND` ，返回 `UInt64` 类型的基数，如果添加后缀 `State` ，则返回 [位图对象](../../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitmapAnd(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` – 结果为 `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt64` 类型的值。
+
+**示例**
+
+``` sql
+DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
+CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
+(
+    tag_id String,
+    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY tag_id;
+
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
+
+SELECT groupBitmapAnd(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
+┌─groupBitmapAnd(z)─┐
+│               3   │
+└───────────────────┘
+
+SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
+┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapAndState(z)))─┐
+│ [6,8,10]                                         │
+└──────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapor.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapor.md
new file mode 100644
index 00000000000..52048083d17
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapor.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+toc_priority: 130
+---
+
+# groupBitmapOr {#groupbitmapor}
+
+计算位图列的 `OR` ，返回 `UInt64` 类型的基数，如果添加后缀 `State` ，则返回 [位图对象](../../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitmapOr(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` – 结果为 `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt64` 类型的值。
+
+**示例**
+
+``` sql
+DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
+CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
+(
+    tag_id String,
+    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY tag_id;
+
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
+
+SELECT groupBitmapOr(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
+┌─groupBitmapOr(z)─┐
+│             15   │
+└──────────────────┘
+
+SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
+┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapOrState(z)))─┐
+│ [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]           │
+└─────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapxor.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapxor.md
new file mode 100644
index 00000000000..d862e974418
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapxor.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+toc_priority: 131
+---
+
+# groupBitmapXor {#groupbitmapxor}
+
+计算位图列的 `XOR` ，返回 `UInt64` 类型的基数，如果添加后缀 `State` ，则返回 [位图对象](../../../sql-reference/functions/bitmap-functions.md)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitmapXor(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` – 结果为 `AggregateFunction(groupBitmap, UInt*)` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt64` 类型的值。
+
+**示例**
+
+``` sql
+DROP TABLE IF EXISTS bitmap_column_expr_test2;
+CREATE TABLE bitmap_column_expr_test2
+(
+    tag_id String,
+    z AggregateFunction(groupBitmap, UInt32)
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY tag_id;
+
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag1', bitmapBuild(cast([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] as Array(UInt32))));
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag2', bitmapBuild(cast([6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] as Array(UInt32))));
+INSERT INTO bitmap_column_expr_test2 VALUES ('tag3', bitmapBuild(cast([2,4,6,8,10,12] as Array(UInt32))));
+
+SELECT groupBitmapXor(z) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
+┌─groupBitmapXor(z)─┐
+│              10   │
+└───────────────────┘
+
+SELECT arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z))) FROM bitmap_column_expr_test2 WHERE like(tag_id, 'tag%');
+┌─arraySort(bitmapToArray(groupBitmapXorState(z)))─┐
+│ [1,3,5,6,8,10,11,13,14,15]                       │
+└──────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitor.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitor.md
new file mode 100644
index 00000000000..175cc8d7286
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitor.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+toc_priority: 126
+---
+
+# groupBitOr {#groupbitor}
+
+对于数字序列按位应用 `OR` 。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitOr(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` – 结果为 `UInt*` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt*` 类型的值。
+
+**示例**
+
+测试数据::
+
+``` text
+binary     decimal
+00101100 = 44
+00011100 = 28
+00001101 = 13
+01010101 = 85
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupBitOr(num) FROM t
+```
+
+`num` 是包含测试数据的列。
+
+结果:
+
+``` text
+binary     decimal
+01111101 = 125
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitxor.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitxor.md
new file mode 100644
index 00000000000..26409f00032
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitxor.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+toc_priority: 127
+---
+
+# groupBitXor {#groupbitxor}
+
+对于数字序列按位应用 `XOR` 。
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupBitXor(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` – 结果为 `UInt*` 类型的表达式。
+
+**返回值**
+
+`UInt*` 类型的值。
+
+**示例**
+
+测试数据:
+
+``` text
+binary     decimal
+00101100 = 44
+00011100 = 28
+00001101 = 13
+01010101 = 85
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT groupBitXor(num) FROM t
+```
+
+`num` 是包含测试数据的列。
+
+结果:
+
+``` text
+binary     decimal
+01101000 = 104
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupuniqarray.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupuniqarray.md
new file mode 100644
index 00000000000..f371361bbf6
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/groupuniqarray.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+toc_priority: 111
+---
+
+# groupUniqArray {#groupuniqarray}
+
+**语法**
+
+``` sql
+groupUniqArray(x)
+或
+groupUniqArray(max_size)(x)
+```
+
+从不同的参数值创建一个数组。 内存消耗和 [uniqExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md) 函数是一样的。
+
+第二个版本（带有 `max_size` 参数）将结果数组的大小限制为 `max_size` 个元素。
+例如, `groupUniqArray(1)(x)` 相当于 `[any(x)]`.
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/index.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/index.md
new file mode 100644
index 00000000000..5070c79775e
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/index.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+---
+toc_folder_title: Reference
+toc_priority: 36
+toc_hidden: true
+---
+
+# 聚合函数列表 {#aggregate-functions-reference}
+
+标准聚合函数:
+
+-   [count](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md)
+-   [min](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/min.md)
+-   [max](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/max.md)
+-   [sum](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/sum.md)
+-   [avg](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md)
+-   [any](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/any.md)
+-   [stddevPop](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevpop.md)
+-   [stddevSamp](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevsamp.md)
+-   [varPop](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/varpop.md)
+-   [varSamp](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/varsamp.md)
+-   [covarPop](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/covarpop.md)
+-   [covarSamp](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/covarsamp.md)
+
+ClickHouse 特有的聚合函数:
+
+-   [anyHeavy](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/anyheavy.md)
+-   [anyLast](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/anylast.md)
+-   [argMin](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/argmin.md)
+-   [argMax](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/argmax.md)
+-   [avgWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/avgweighted.md)
+-   [topK](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/topk.md)
+-   [topKWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/topkweighted.md)
+-   [groupArray](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparray.md)
+-   [groupUniqArray](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupuniqarray.md)
+-   [groupArrayInsertAt](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparrayinsertat.md)
+-   [groupArrayMovingAvg](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingavg.md)
+-   [groupArrayMovingSum](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparraymovingsum.md)
+-   [groupBitAnd](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitand.md)
+-   [groupBitOr](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitor.md)
+-   [groupBitXor](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitxor.md)
+-   [groupBitmap](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmap.md)
+-   [groupBitmapAnd](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapand.md)
+-   [groupBitmapOr](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapor.md)
+-   [groupBitmapXor](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitmapxor.md)
+-   [sumWithOverflow](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/sumwithoverflow.md)
+-   [sumMap](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/summap.md)
+-   [minMap](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/minmap.md)
+-   [maxMap](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/maxmap.md)
+-   [skewSamp](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/skewsamp.md)
+-   [skewPop](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/skewpop.md)
+-   [kurtSamp](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtsamp.md)
+-   [kurtPop](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtpop.md)
+-   [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md)
+-   [uniqExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md)
+-   [uniqCombined](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md)
+-   [uniqCombined64](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md)
+-   [uniqHLL12](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md)
+-   [quantile](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md)
+-   [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md)
+-   [quantileExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md)
+-   [quantileExactLow](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexactlow)
+-   [quantileExactHigh](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexacthigh)
+-   [quantileExactWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexactweighted.md)
+-   [quantileTiming](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md)
+-   [quantileTimingWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletimingweighted.md)
+-   [quantileDeterministic](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiledeterministic.md)
+-   [quantileTDigest](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigest.md)
+-   [quantileTDigestWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigestweighted.md)
+-   [simpleLinearRegression](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/simplelinearregression.md)
+-   [stochasticLinearRegression](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md)
+-   [stochasticLogisticRegression](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression.md)
+-   [categoricalInformationValue](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/categoricalinformationvalue.md)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/initializeAggregation.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/initializeAggregation.md
new file mode 100644
index 00000000000..feecd7afb1f
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/initializeAggregation.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+toc_priority: 150
+---
+
+## initializeAggregation {#initializeaggregation}
+
+初始化你输入行的聚合。用于后缀是 `State` 的函数。
+用它来测试或处理 `AggregateFunction` 和 `AggregationgMergeTree` 类型的列。
+
+**语法**
+
+``` sql
+initializeAggregation (aggregate_function, column_1, column_2)
+```
+
+**参数**
+
+-   `aggregate_function` — 聚合函数名。 这个函数的状态 — 正创建的。[String](../../../sql-reference/data-types/string.md#string)。
+-   `column_n` — 将其转换为函数的参数的列。[String](../../../sql-reference/data-types/string.md#string)。
+
+**返回值**
+
+返回输入行的聚合结果。返回类型将与 `initializeAgregation` 用作第一个参数的函数的返回类型相同。
+例如，对于后缀为 `State` 的函数，返回类型将是 `AggregateFunction`。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+```sql
+SELECT uniqMerge(state) FROM (SELECT initializeAggregation('uniqState', number % 3) AS state FROM system.numbers LIMIT 10000);
+```
+结果:
+
+┌─uniqMerge(state)─┐
+│                3 │
+└──────────────────┘
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtpop.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtpop.md
new file mode 100644
index 00000000000..d5b76e0c1e9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtpop.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+toc_priority: 153
+---
+
+# kurtPop {#kurtpop}
+
+计算给定序列的 [峰度](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+kurtPop(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` —  结果为数字的 [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions)。
+
+**返回值**
+
+给定分布的峰度。 类型 — [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)
+
+**示例**
+
+``` sql
+SELECT kurtPop(value) FROM series_with_value_column;
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtsamp.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtsamp.md
new file mode 100644
index 00000000000..a38e14d0792
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/kurtsamp.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+toc_priority: 154
+---
+
+# kurtSamp {#kurtsamp}
+
+计算给定序列的 [峰度样本](https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis)。
+它表示随机变量峰度的无偏估计，如果传递的值形成其样本。
+
+**语法**
+
+``` sql
+kurtSamp(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` — 结果为数字的 [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions)。
+
+**返回值**
+
+给定序列的峰度。类型 — [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。 如果 `n <= 1` (`n` 是样本的大小），则该函数返回 `nan`。
+
+**示例**
+
+``` sql
+SELECT kurtSamp(value) FROM series_with_value_column;
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/mannwhitneyutest.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/mannwhitneyutest.md
new file mode 100644
index 00000000000..016a650b61b
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/mannwhitneyutest.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+---
+toc_priority: 310
+toc_title: mannWhitneyUTest
+---
+
+# mannWhitneyUTest {#mannwhitneyutest}
+
+对两个总体的样本应用 Mann-Whitney 秩检验。
+
+**语法**
+
+``` sql
+mannWhitneyUTest[(alternative[, continuity_correction])](sample_data, sample_index)
+```
+
+两个样本的值都在 `sample_data` 列中。如果 `sample_index` 等于 0，则该行的值属于第一个总体的样本。 反之属于第二个总体的样本。
+零假设是两个总体随机相等。也可以检验单边假设。该检验不假设数据具有正态分布。
+
+**参数**
+
+-   `sample_data` — 样本数据。[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Float](../../../sql-reference/data-types/float.md) 或 [Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md)。
+-   `sample_index` — 样本索引。[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**参数**
+
+-   `alternative` — 供选假设。(可选，默认值是: `'two-sided'` 。) [String](../../../sql-reference/data-types/string.md)。
+    -   `'two-sided'`;
+    -   `'greater'`;
+    -   `'less'`。
+-   `continuity_correction` — 如果不为0，那么将对p值进行正态近似的连续性修正。(可选，默认：1。) [UInt64](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md)。
+
+**返回值**
+
+[元组](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)，有两个元素:
+
+-   计算出U统计量。[Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。
+-   计算出的p值。[Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。
+
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─sample_data─┬─sample_index─┐
+│          10 │            0 │
+│          11 │            0 │
+│          12 │            0 │
+│           1 │            1 │
+│           2 │            1 │
+│           3 │            1 │
+└─────────────┴──────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT mannWhitneyUTest('greater')(sample_data, sample_index) FROM mww_ttest;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─mannWhitneyUTest('greater')(sample_data, sample_index)─┐
+│ (9,0.04042779918503192)                                │
+└────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [Mann–Whitney U test](https://en.wikipedia.org/wiki/Mann%E2%80%93Whitney_U_test)
+-   [Stochastic ordering](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_ordering)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/max.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/max.md
new file mode 100644
index 00000000000..8372d5c6f85
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/max.md
@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+toc_priority: 3
+---
+
+# max {#agg_function-max}
+
+计算最大值。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/maxmap.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/maxmap.md
new file mode 100644
index 00000000000..4d91d1e75fd
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/maxmap.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+toc_priority: 143
+---
+
+# maxMap {#agg_functions-maxmap}
+
+**语法**
+
+```sql
+maxMap(key, value)
+ 或
+maxMap(Tuple(key, value))
+```
+
+
+根据 `key` 数组中指定的键对 `value` 数组计算最大值。
+
+传递 `key` 和 `value` 数组的元组与传递 `key` 和 `value` 的两个数组是同义的。
+要总计的每一行的 `key` 和 `value` (数组)元素的数量必须相同。
+返回两个数组组成的元组: 排好序的`key` 和对应 `key` 的 `value` 计算值(最大值)。
+
+示例:
+
+``` sql
+SELECT maxMap(a, b)
+FROM values('a Array(Int32), b Array(Int64)', ([1, 2], [2, 2]), ([2, 3], [1, 1]))
+```
+
+``` text
+┌─maxMap(a, b)──────┐
+│ ([1,2,3],[2,2,1]) │
+└───────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md
new file mode 100644
index 00000000000..83879f6cb34
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+# median {#median}
+
+`median*` 函数是 `quantile*` 函数的别名。它们计算数字数据样本的中位数。
+
+函数:
+
+-   `median` — [quantile](#quantile)别名。
+-   `medianDeterministic` — [quantileDeterministic](#quantiledeterministic)别名。
+-   `medianExact` — [quantileExact](#quantileexact)别名。
+-   `medianExactWeighted` — [quantileExactWeighted](#quantileexactweighted)别名。
+-   `medianTiming` — [quantileTiming](#quantiletiming)别名。
+-   `medianTimingWeighted` — [quantileTimingWeighted](#quantiletimingweighted)别名。
+-   `medianTDigest` — [quantileTDigest](#quantiletdigest)别名。
+-   `medianTDigestWeighted` — [quantileTDigestWeighted](#quantiletdigestweighted)别名。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─val─┐
+│   1 │
+│   1 │
+│   2 │
+│   3 │
+└─────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT medianDeterministic(val, 1) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─medianDeterministic(val, 1)─┐
+│                         1.5 │
+└─────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/min.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/min.md
new file mode 100644
index 00000000000..95a4099a1b7
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/min.md
@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+toc_priority: 2
+---
+
+## min {#agg_function-min}
+
+计算最小值。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/minmap.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/minmap.md
new file mode 100644
index 00000000000..8e0022ac174
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/minmap.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+toc_priority: 142
+---
+
+# minMap {#agg_functions-minmap}
+
+**语法**
+
+```sql
+minMap(key, value)
+或
+minMap(Tuple(key, value))
+```
+
+根据 `key` 数组中指定的键对 `value` 数组计算最小值。
+
+传递 `key` 和 `value` 数组的元组与传递 `key` 和 `value` 的两个数组是同义的。
+要总计的每一行的 `key` 和 `value` (数组)元素的数量必须相同。
+返回两个数组组成的元组: 排好序的 `key`  和对应 `key` 的 `value` 计算值(最小值)。
+
+**示例**
+
+``` sql
+SELECT minMap(a, b)
+FROM values('a Array(Int32), b Array(Int64)', ([1, 2], [2, 2]), ([2, 3], [1, 1]))
+```
+
+``` text
+┌─minMap(a, b)──────┐
+│ ([1,2,3],[2,1,1]) │
+└───────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md
new file mode 100644
index 00000000000..4519688dc7e
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+toc_priority: 200
+---
+
+# quantile {#quantile}
+
+计算数字序列的近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+此函数应用[水塘抽样][reservoir sampling] (https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling)，使用高达8192的水塘大小和随机数发生器采样。
+结果是不确定的。要获得精确的分位数，使用 [quantileExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexact) 函数。
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantile(level)(expr)
+```
+
+别名: `median`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr`  — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 用于数字数据类型输入。
+-   [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值是 `Date` 类型。
+-   [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值是 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─val─┐
+│   1 │
+│   1 │
+│   2 │
+│   3 │
+└─────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantile(val) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantile(val)─┐
+│           1.5 │
+└───────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiledeterministic.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiledeterministic.md
new file mode 100644
index 00000000000..c6c6b0a63de
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiledeterministic.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+toc_priority: 206
+---
+
+# quantileDeterministic {#quantiledeterministic}
+
+计算数字序列的近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+此功能适用 [水塘抽样](https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling)，使用储存器最大到8192和随机数发生器进行采样。 结果是非确定性的。 要获得精确的分位数，请使用 [quantileExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexact) 功能。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)功能。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileDeterministic(level)(expr, determinator)
+```
+
+别名: `medianDeterministic`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。 我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`。默认值：0.5。 当 `level=0.5`时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr` — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+-   `determinator` — 一个数字，其hash被用来代替在水塘抽样中随机生成的数字，这样可以保证取样的确定性。你可以使用用户ID或者事件ID等任何正数，但是如果相同的 `determinator` 出现多次，那结果很可能不正确。
+**返回值**
+
+-   指定层次的近似分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 用于数字数据类型输入。
+-   [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值是 `Date` 类型。
+-   [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值是 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─val─┐
+│   1 │
+│   1 │
+│   2 │
+│   3 │
+└─────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileDeterministic(val, 1) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileDeterministic(val, 1)─┐
+│                           1.5 │
+└───────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md
new file mode 100644
index 00000000000..a8d39c35700
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+---
+toc_priority: 202
+---
+
+# quantileExact {#quantileexact}
+
+
+准确计算数字序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且部分的排序。因此该函数需要 `O(n)` 的内存，n为输入数据的个数。但是对于少量数据来说，该函数还是非常有效的。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileExact(level)(expr)
+```
+
+别名: `medianExact`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算[中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr` — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
+-   [日期](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
+-   [日期时间](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileExact(number) FROM numbers(10)
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileExact(number)─┐
+│                     5 │
+└───────────────────────┘
+```
+
+# quantileExactLow {#quantileexactlow}
+
+和 `quantileExact` 相似, 准确计算数字序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且全排序。这排序[算法](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort)的复杂度是 `O(N·log(N))`, 其中 `N = std::distance(first, last)` 比较。
+
+返回值取决于分位数级别和所选取的元素数量，即如果级别是 0.5, 函数返回偶数元素的低位中位数，奇数元素的中位数。中位数计算类似于 python 中使用的[median_low](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_low)的实现。
+
+对于所有其他级别， 返回 `level * size_of_array` 值所对应的索引的元素值。
+
+例如:
+
+``` sql
+SELECT quantileExactLow(0.1)(number) FROM numbers(10)
+
+┌─quantileExactLow(0.1)(number)─┐
+│                             1 │
+└───────────────────────────────┘
+```
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileExactLow(level)(expr)
+```
+
+别名: `medianExactLow`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr` — — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 用于数字数据类型输入。
+-   [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值是 `Date` 类型。
+-   [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值是 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileExactLow(number) FROM numbers(10)
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileExactLow(number)─┐
+│                        4 │
+└──────────────────────────┘
+```
+
+# quantileExactHigh {#quantileexacthigh}
+
+和 `quantileExact` 相似, 准确计算数字序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且全排序。这排序[算法](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort)的复杂度是 `O(N·log(N))`, 其中 `N = std::distance(first, last)` 比较。
+
+返回值取决于分位数级别和所选取的元素数量，即如果级别是 0.5, 函数返回偶数元素的低位中位数，奇数元素的中位数。中位数计算类似于 python 中使用的[median_high](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_high)的实现。
+
+对于所有其他级别， 返回 `level * size_of_array` 值所对应的索引的元素值。
+
+这个实现与当前的 `quantileExact` 实现完全相似。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileExactHigh(level)(expr)
+```
+
+别名: `medianExactHigh`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr` — — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 用于数字数据类型输入。
+-   [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值是 `Date` 类型。
+-   [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值是 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileExactHigh(number) FROM numbers(10)
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileExactHigh(number)─┐
+│                         5 │
+└───────────────────────────┘
+```
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexactweighted.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexactweighted.md
new file mode 100644
index 00000000000..5211ca210f2
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexactweighted.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+toc_priority: 203
+---
+
+# quantileExactWeighted {#quantileexactweighted}
+
+考虑到每个元素的权重，然后准确计算数值序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且部分的排序。每个输入值需要根据 `weight` 计算求和。该算法使用哈希表。正因为如此，在数据重复较多的时候使用的内存是少于[quantileExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexact)的。 您可以使用此函数代替 `quantileExact` 并指定`weight`为 1 。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileExactWeighted(level)(expr, weight)
+```
+
+别名: `medianExactWeighted`。
+
+**参数**
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]`. 默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr`  — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+-   `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
+-   [日期](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
+-   [日期时间](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─n─┬─val─┐
+│ 0 │   3 │
+│ 1 │   2 │
+│ 2 │   1 │
+│ 5 │   4 │
+└───┴─────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐
+│                             1 │
+└───────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md
new file mode 100644
index 00000000000..044c4d6d24e
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md
@@ -0,0 +1,12 @@
+---
+toc_priority: 201
+---
+
+# quantiles {#quantiles}
+
+**语法**
+``` sql
+quantiles(level1, level2, …)(x)
+```
+
+所有分位数函数(quantile)也有相应的分位数(quantiles)函数: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantilesTDigest`。 这些函数一次计算所列的级别的所有分位数, 并返回结果值的数组。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigest.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigest.md
new file mode 100644
index 00000000000..fb186da299e
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigest.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+---
+toc_priority: 207
+---
+
+# quantileTDigest {#quantiletdigest}
+
+使用[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 算法计算数字序列近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+最大误差为1%。 内存消耗为 `log(n)`，这里 `n` 是值的个数。 结果取决于运行查询的顺序，并且是不确定的。
+
+该函数的性能低于 [quantile](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md#quantile) 或 [quantileTiming](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md#quantiletiming) 的性能。 从状态大小和精度的比值来看，这个函数比 `quantile` 更优秀。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileTDigest(level)(expr)
+```
+
+别名: `medianTDigest`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]` 。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr`  — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 用于数字数据类型输入。
+-   [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值是 `Date` 类型。
+-   [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值是 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileTDigest(number)─┐
+│                     4.5 │
+└─────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigestweighted.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigestweighted.md
new file mode 100644
index 00000000000..cf78c4c03bc
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletdigestweighted.md
@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+toc_priority: 208
+---
+
+# quantileTDigestWeighted {#quantiletdigestweighted}
+
+使用[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 算法计算数字序列近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。该函数考虑了每个序列成员的权重。最大误差为1%。 内存消耗为 `log(n)`，这里 `n` 是值的个数。
+
+该函数的性能低于 [quantile](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md#quantile) 或 [quantileTiming](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md#quantiletiming) 的性能。 从状态大小和精度的比值来看，这个函数比 `quantile` 更优秀。
+
+结果取决于运行查询的顺序，并且是不确定的。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用 [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileTDigestWeighted(level)(expr, weight)
+```
+
+别名: `medianTDigestWeighted`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]` 。默认值：0.5。 当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr`  — 求值表达式，类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。
+-   `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型:
+
+-   [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 用于数字数据类型输入。
+-   [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值是 `Date` 类型。
+-   [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值是 `DateTime` 类型。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10)
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
+│                                4.5 │
+└────────────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md
new file mode 100644
index 00000000000..a193b60338a
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md
@@ -0,0 +1,86 @@
+---
+toc_priority: 204
+---
+
+# quantileTiming {#quantiletiming}
+
+使用确定的精度计算数字数据序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+结果是确定性的（它不依赖于查询处理顺序）。该函数针对描述加载网页时间或后端响应时间等分布的序列进行了优化。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)函数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileTiming(level)(expr)
+```
+
+别名: `medianTiming`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]` 。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr` — 求值[表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 返回 [Float\*](../../../sql-reference/data-types/float.md) 类型数值。
+
+    - 如果输入负值，那结果是不可预期的。
+    - 如果输入值大于30000（页面加载时间大于30s），那我们假设为30000。
+
+**精度**
+
+计算是准确的，如果:
+
+
+-   值的总数不超过5670。
+-   总数值超过5670，但页面加载时间小于1024ms。
+
+否则，计算结果将四舍五入到16毫秒的最接近倍数。
+
+!!! note "注"
+    对于计算页面加载时间分位数， 此函数比[quantile](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md#quantile)更有效和准确。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型: `Float32`。
+
+!!! note "注"
+如果没有值传递给函数（当使用 `quantileTimingIf`), [NaN](../../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf)被返回。 这样做的目的是将这些案例与导致零的案例区分开来。 参见 [ORDER BY clause](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md#select-order-by) 对于 `NaN` 值排序注意事项。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─response_time─┐
+│            72 │
+│           112 │
+│           126 │
+│           145 │
+│           104 │
+│           242 │
+│           313 │
+│           168 │
+│           108 │
+└───────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileTiming(response_time) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileTiming(response_time)─┐
+│                           126 │
+└───────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletimingweighted.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletimingweighted.md
new file mode 100644
index 00000000000..7b130dbddbd
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletimingweighted.md
@@ -0,0 +1,118 @@
+---
+toc_priority: 205
+---
+
+# quantileTimingWeighted {#quantiletimingweighted}
+
+根据每个序列成员的权重，使用确定的精度计算数字序列的[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。
+
+结果是确定性的（它不依赖于查询处理顺序）。该函数针对描述加载网页时间或后端响应时间等分布的序列进行了优化。
+
+当在一个查询中使用多个不同层次的 `quantile*` 时，内部状态不会被组合（即查询的工作效率低于组合情况）。在这种情况下，使用[quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)功能。
+
+**语法**
+
+``` sql
+quantileTimingWeighted(level)(expr, weight)
+```
+
+别名: `medianTimingWeighted`。
+
+**参数**
+
+-   `level` — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 `level` 值的范围为 `[0.01, 0.99]` 。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算 [中位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。
+-   `expr` — 求值[表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 返回 [Float\*](../../../sql-reference/data-types/float.md) 类型数值。
+
+    - 如果输入负值，那结果是不可预期的。
+    - 如果输入值大于30000（页面加载时间大于30s），那我们假设为30000。
+
+-   `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
+
+**精度**
+
+计算是准确的，如果:
+
+
+-   值的总数不超过5670。
+-   总数值超过5670，但页面加载时间小于1024ms。
+
+否则，计算结果将四舍五入到16毫秒的最接近倍数。
+
+!!! note "注"
+    对于计算页面加载时间分位数， 此函数比[quantile](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md#quantile)更有效和准确。
+
+**返回值**
+
+-   指定层次的分位数。
+
+类型: `Float32`。
+
+!!! note "注"
+如果没有值传递给函数（当使用 `quantileTimingIf`), [NaN](../../../sql-reference/data-types/float.md#data_type-float-nan-inf)被返回。 这样做的目的是将这些案例与导致零的案例区分开来。 参见 [ORDER BY clause](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md#select-order-by) 对于 `NaN` 值排序注意事项。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─response_time─┬─weight─┐
+│            68 │      1 │
+│           104 │      2 │
+│           112 │      3 │
+│           126 │      2 │
+│           138 │      1 │
+│           162 │      1 │
+└───────────────┴────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantileTimingWeighted(response_time, weight) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantileTimingWeighted(response_time, weight)─┐
+│                                           112 │
+└───────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+# quantilesTimingWeighted {#quantilestimingweighted}
+
+类似于 `quantileTimingWeighted` , 但接受多个分位数层次参数，并返回一个由这些分位数值组成的数组。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─response_time─┬─weight─┐
+│            68 │      1 │
+│           104 │      2 │
+│           112 │      3 │
+│           126 │      2 │
+│           138 │      1 │
+│           162 │      1 │
+└───────────────┴────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT quantilesTimingWeighted(0,5, 0.99)(response_time, weight) FROM t
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─quantilesTimingWeighted(0.5, 0.99)(response_time, weight)─┐
+│ [112,162]                                                 │
+└───────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
+-   [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/rankCorr.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/rankCorr.md
new file mode 100644
index 00000000000..c29a43f6ca9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/rankCorr.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+## rankCorr {#agg_function-rankcorr}
+
+计算等级相关系数。
+
+**语法**
+
+``` sql
+rankCorr(x, y)
+```
+
+**参数**
+
+-   `x` — 任意值。[Float32](../../../sql-reference/data-types/float.md#float32-float64) 或 [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md#float32-float64)。
+-   `y` — 任意值。[Float32](../../../sql-reference/data-types/float.md#float32-float64) 或 [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md#float32-float64)。
+
+**返回值**
+
+-   Returns a rank correlation coefficient of the ranks of x and y. The value of the correlation coefficient ranges from -1 to +1. If less than two arguments are passed, the function will return an exception. The value close to +1 denotes a high linear relationship, and with an increase of one random variable, the second random variable also increases. The value close to -1 denotes a high linear relationship, and with an increase of one random variable, the second random variable decreases. The value close or equal to 0 denotes no relationship between the two random variables.
+
+类型: [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md#float32-float64)。  
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT rankCorr(number, number) FROM numbers(100);
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─rankCorr(number, number)─┐
+│                        1 │
+└──────────────────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT roundBankers(rankCorr(exp(number), sin(number)), 3) FROM numbers(100);
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─roundBankers(rankCorr(exp(number), sin(number)), 3)─┐
+│                                              -0.037 │
+└─────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+**参见**
+
+-   斯皮尔曼等级相关系数[Spearman's rank correlation coefficient](https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlation_coefficient)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/simplelinearregression.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/simplelinearregression.md
new file mode 100644
index 00000000000..56cb1539fc9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/simplelinearregression.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+---
+toc_priority: 220
+---
+
+# simpleLinearRegression {#simplelinearregression}
+
+执行简单（一维）线性回归。
+
+**语法**
+
+``` sql
+simpleLinearRegression(x, y)
+```
+
+**参数**
+
+-   `x` — x轴。
+-   `y` — y轴。
+
+**返回值**
+
+符合`y = a*x + b`的常量 `(a, b)` 。
+
+**示例**
+
+``` sql
+SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])
+```
+
+``` text
+┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])─┐
+│ (1,0)                                                             │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+``` sql
+SELECT arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])
+```
+
+``` text
+┌─arrayReduce('simpleLinearRegression', [0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6])─┐
+│ (1,3)                                                             │
+└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/skewpop.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/skewpop.md
new file mode 100644
index 00000000000..0771c18c2f3
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/skewpop.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+toc_priority: 150
+---
+
+# skewPop {#skewpop}
+
+计算给定序列的 [偏度] (https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+skewPop(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` — [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 返回一个数字。
+
+**返回值**
+
+给定分布的偏度。类型 — [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)
+
+**示例**
+
+``` sql
+SELECT skewPop(value) FROM series_with_value_column;
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/skewsamp.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/skewsamp.md
new file mode 100644
index 00000000000..902d06da8e7
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/skewsamp.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+toc_priority: 151
+---
+
+# skewSamp {#skewsamp}
+
+计算给定序列的 [样本偏度] (https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness)。
+
+如果传递的值形成其样本，它代表了一个随机变量的偏度的无偏估计。
+
+**语法**
+
+``` sql
+skewSamp(expr)
+```
+
+**参数**
+
+`expr` — [表达式](../../../sql-reference/syntax.md#syntax-expressions) 返回一个数字。
+
+**返回值**
+
+给定分布的偏度。 类型 — [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。 如果 `n <= 1` (`n` 样本的大小), 函数返回 `nan`。
+
+**示例**
+
+``` sql
+SELECT skewSamp(value) FROM series_with_value_column;
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevpop.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevpop.md
new file mode 100644
index 00000000000..378ef4ae7e4
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevpop.md
@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+toc_priority: 30
+---
+
+# stddevPop {#stddevpop}
+
+结果等于 [varPop] (../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/varpop.md)的平方根。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `stddevPopStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevsamp.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevsamp.md
new file mode 100644
index 00000000000..68a348146a9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stddevsamp.md
@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+toc_priority: 31
+---
+
+# stddevSamp {#stddevsamp}
+
+结果等于 [varSamp] (../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/varsamp.md)的平方根。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `stddevSampStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md
new file mode 100644
index 00000000000..43ebd6be575
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md
@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+toc_priority: 221
+---
+
+# stochasticLinearRegression {#agg_functions-stochasticlinearregression}
+
+该函数实现随机线性回归。 它支持自定义参数的学习率、L2正则化系数、微批，并且具有少量更新权重的方法（[Adam](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Adam) （默认）， [simple SGD](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent)， [Momentum](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Momentum)， [Nesterov](https://mipt.ru/upload/medialibrary/d7e/41-91.pdf)）。
+
+### 参数 {#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters}
+
+有4个可自定义的参数。它们按顺序传递给函数，但不需要传递所有四个参数——将使用默认值，然而好的模型需要一些参数调整。
+
+**语法**
+
+``` sql
+stochasticLinearRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
+```
+
+1.  `learning rate` 当执行梯度下降步骤时，步长的系数。 过大的学习率可能会导致模型的权重无限大。 默认值为 `0.00001`。
+2.  `l2 regularization coefficient` 这可能有助于防止过度拟合。 默认值为 `0.1`。
+3.  `mini-batch size` 设置元素的数量，这些元素将被计算和求和以执行梯度下降的一个步骤。纯随机下降使用一个元素，但是具有小批量（约10个元素）使梯度步骤更稳定。 默认值为 `15`。
+4.  `method for updating weights` 他们是: `Adam` (默认情况下), `SGD`, `Momentum`, `Nesterov`。`Momentum` 和 `Nesterov` 需要更多的计算和内存，但是它们恰好在收敛速度和随机梯度方法的稳定性方面是有用的。
+
+### 使用 {#agg_functions-stochasticlinearregression-usage}
+
+`stochasticLinearRegression` 用于两个步骤：拟合模型和预测新数据。 为了拟合模型并保存其状态以供以后使用，我们使用 `-State` 组合器，它基本上保存了状态（模型权重等）。
+为了预测我们使用函数 [evalMLMethod](../../../sql-reference/functions/machine-learning-functions.md#machine_learning_methods-evalmlmethod), 这需要一个状态作为参数以及特征来预测。
+
+<a name="stochasticlinearregression-usage-fitting"></a>
+
+**1.** 拟合
+
+可以使用这种查询。
+
+``` sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS train_data
+(
+    param1 Float64,
+    param2 Float64,
+    target Float64
+) ENGINE = Memory;
+
+CREATE TABLE your_model ENGINE = Memory AS SELECT
+stochasticLinearRegressionState(0.1, 0.0, 5, 'SGD')(target, param1, param2)
+AS state FROM train_data;
+```
+
+在这里，我们还需要将数据插入到 `train_data` 表。参数的数量不是固定的，它只取决于传入 `linearRegressionState` 的参数数量。它们都必须是数值。
+注意，目标值(我们想学习预测的)列作为第一个参数插入。
+
+**2.** 预测
+
+在将状态保存到表中之后，我们可以多次使用它进行预测，甚至与其他状态合并，创建新的更好的模型。
+
+``` sql
+WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
+evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
+```
+
+查询将返回一列预测值。注意，`evalMLMethod` 的第一个参数是 `AggregateFunctionState` 对象, 接下来是特征列。
+
+`test_data` 是一个类似 `train_data` 的表 但可能不包含目标值。
+
+### 注 {#agg_functions-stochasticlinearregression-notes}
+
+1.  要合并两个模型，用户可以创建这样的查询:
+    `sql  SELECT state1 + state2 FROM your_models`
+    其中 `your_models` 表包含这两个模型。此查询将返回新的 `AggregateFunctionState` 对象。
+
+2.  如果没有使用 `-State` 组合器，用户可以为自己的目的获取所创建模型的权重，而不保存模型 。
+    `sql  SELECT stochasticLinearRegression(0.01)(target, param1, param2) FROM train_data`
+    这样的查询将拟合模型，并返回其权重——首先是权重，对应模型的参数，最后一个是偏差。 所以在上面的例子中，查询将返回一个具有3个值的列。
+
+**参见**
+
+-   [随机指标逻辑回归](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression.md#agg_functions-stochasticlogisticregression)
+-   [线性回归和逻辑回归之间的差异](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression.md
new file mode 100644
index 00000000000..5ed2fb74b89
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlogisticregression.md
@@ -0,0 +1,56 @@
+---
+toc_priority: 222
+---
+
+# stochasticLogisticRegression {#agg_functions-stochasticlogisticregression}
+
+该函数实现随机逻辑回归。 它可以用于二进制分类问题，支持与stochasticLinearRegression相同的自定义参数，并以相同的方式工作。
+
+### 参数 {#agg_functions-stochasticlogisticregression-parameters}
+
+参数与stochasticLinearRegression中的参数完全相同:
+`learning rate`, `l2 regularization coefficient`, `mini-batch size`, `method for updating weights`.
+欲了解更多信息，参见 [参数] (#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters).
+
+**语法**
+
+``` sql
+stochasticLogisticRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
+```
+
+**1.** 拟合
+
+<!-- -->
+
+    参考[stochasticLinearRegression](#stochasticlinearregression-usage-fitting)  `拟合` 章节文档。
+
+    预测标签的取值范围为\[-1, 1\]
+
+**2.** 预测
+
+<!-- -->
+
+    使用已经保存的state我们可以预测标签为 `1` 的对象的概率。
+    ``` sql
+    WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
+    evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
+    ```
+
+    查询结果返回一个列的概率。注意 `evalMLMethod` 的第一个参数是 `AggregateFunctionState` 对象，接下来的参数是列的特性。
+
+    我们也可以设置概率的范围， 这样需要给元素指定不同的标签。
+
+    ``` sql
+    SELECT ans < 1.1 AND ans > 0.5 FROM
+    (WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
+    evalMLMethod(model, param1, param2) AS ans FROM test_data)
+    ```
+
+      结果是标签。
+
+    `test_data` 是一个像 `train_data` 一样的表，但是不包含目标值。
+
+**参见**
+
+-   [随机指标线性回归](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md#agg_functions-stochasticlinearregression)
+-   [线性回归和逻辑回归之间的差异](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/studentttest.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/studentttest.md
new file mode 100644
index 00000000000..6d84e728330
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/studentttest.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+toc_priority: 300
+toc_title: studentTTest
+---
+
+# studentTTest {#studentttest}
+
+对两个总体的样本应用t检验。
+
+**语法**
+
+``` sql
+studentTTest(sample_data, sample_index)
+```
+
+两个样本的值都在 `sample_data` 列中。如果 `sample_index` 等于 0，则该行的值属于第一个总体的样本。 反之属于第二个总体的样本。
+零假设是总体的均值相等。假设为方差相等的正态分布。
+
+**参数**
+
+-   `sample_data` — 样本数据。[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Float](../../../sql-reference/data-types/float.md) 或 [Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md)。
+-   `sample_index` — 样本索引。[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md)。
+
+**返回值**
+
+[元组](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)，有两个元素:
+
+-   计算出的t统计量。 [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。
+-   计算出的p值。[Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。
+
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─sample_data─┬─sample_index─┐
+│        20.3 │            0 │
+│        21.1 │            0 │
+│        21.9 │            1 │
+│        21.7 │            0 │
+│        19.9 │            1 │
+│        21.8 │            1 │
+└─────────────┴──────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT studentTTest(sample_data, sample_index) FROM student_ttest;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─studentTTest(sample_data, sample_index)───┐
+│ (-0.21739130434783777,0.8385421208415731) │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [Student's t-test](https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test)
+-   [welchTTest function](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/welchttest.md#welchttest)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/sum.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/sum.md
new file mode 100644
index 00000000000..049c491d2a5
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/sum.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+toc_priority: 4
+---
+
+# sum {#agg_function-sum}
+
+计算总和。
+只适用于数字。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/summap.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/summap.md
new file mode 100644
index 00000000000..4a92a1ea1b0
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/summap.md
@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+toc_priority: 141
+---
+
+# sumMap {#agg_functions-summap}
+
+**语法**
+
+``` sql
+sumMap(key, value)
+或
+sumMap(Tuple(key, value))
+```
+
+根据 `key` 数组中指定的键对 `value` 数组进行求和。
+
+传递 `key` 和 `value` 数组的元组与传递 `key` 和 `value` 的两个数组是同义的。
+要总计的每一行的 `key` 和 `value` (数组)元素的数量必须相同。
+返回两个数组组成的一个元组: 排好序的 `key` 和对应 `key` 的 `value` 之和。
+
+示例:
+
+``` sql
+CREATE TABLE sum_map(
+    date Date,
+    timeslot DateTime,
+    statusMap Nested(
+        status UInt16,
+        requests UInt64
+    ),
+    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
+) ENGINE = Log;
+INSERT INTO sum_map VALUES
+    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
+    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
+    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
+    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));
+
+SELECT
+    timeslot,
+    sumMap(statusMap.status, statusMap.requests),
+    sumMap(statusMapTuple)
+FROM sum_map
+GROUP BY timeslot
+```
+
+``` text
+┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMap(statusMapTuple)─────────┐
+│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
+│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
+└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/sumwithoverflow.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/sumwithoverflow.md
new file mode 100644
index 00000000000..0fd5af519da
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/sumwithoverflow.md
@@ -0,0 +1,9 @@
+---
+toc_priority: 140
+---
+
+# sumWithOverflow {#sumwithoverflowx}
+
+使用与输入参数相同的数据类型计算结果的数字总和。如果总和超过此数据类型的最大值，则使用溢出进行计算。
+
+只适用于数字。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/topk.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/topk.md
new file mode 100644
index 00000000000..69e006d1a6c
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/topk.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+toc_priority: 108
+---
+
+# topK {#topk}
+
+返回指定列中近似最常见值的数组。 生成的数组按值的近似频率降序排序（而不是值本身）。
+
+实现了[过滤节省空间](http://www.l2f.inesc-id.pt/~fmmb/wiki/uploads/Work/misnis.ref0a.pdf)算法， 使用基于reduce-and-combine的算法，借鉴[并行节省空间](https://arxiv.org/pdf/1401.0702.pdf)。
+
+**语法**
+
+``` sql
+topK(N)(x)
+```
+此函数不提供保证的结果。 在某些情况下，可能会发生错误，并且可能会返回不是最高频的值。
+
+我们建议使用 `N < 10` 值，`N` 值越大，性能越低。最大值 `N = 65536`。
+
+**参数**
+
+-   `N` — 要返回的元素数。
+
+如果省略该参数，则使用默认值10。
+
+**参数**
+
+-   `x` – (要计算频次的)值。
+
+**示例**
+
+就拿 [OnTime](../../../getting-started/example-datasets/ontime.md) 数据集来说，选择`AirlineID` 列中出现最频繁的三个。
+
+``` sql
+SELECT topK(3)(AirlineID) AS res
+FROM ontime
+```
+
+``` text
+┌─res─────────────────┐
+│ [19393,19790,19805] │
+└─────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/topkweighted.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/topkweighted.md
new file mode 100644
index 00000000000..66b436f42bb
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/topkweighted.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+---
+toc_priority: 109
+---
+
+# topKWeighted {#topkweighted}
+
+类似于 `topK`  但需要一个整数类型的附加参数 - `weight`。 每个输入都被记入 `weight` 次频率计算。
+
+**语法**
+
+``` sql
+topKWeighted(N)(x, weight)
+```
+
+**参数**
+
+-   `N` — 要返回的元素数。
+
+**参数**
+
+-   `x` – (要计算频次的)值。
+-   `weight` — 权重。 [UInt8](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md)类型。
+
+**返回值**
+
+返回具有最大近似权重总和的值数组。
+
+**示例**
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT topKWeighted(10)(number, number) FROM numbers(1000)
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─topKWeighted(10)(number, number)──────────┐
+│ [999,998,997,996,995,994,993,992,991,990] │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md
new file mode 100644
index 00000000000..2cf020d052b
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+---
+toc_priority: 190
+---
+
+# uniq {#agg_function-uniq}
+
+计算参数的不同值的近似数量。
+
+**语法**
+
+``` sql
+uniq(x[, ...])
+```
+
+**参数**
+
+该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`, 或数字类型。
+
+**返回值**
+
+-  [UInt64](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md) 类型数值。
+
+**实现细节**
+
+功能:
+
+-   计算聚合中所有参数的哈希值，然后在计算中使用它。
+
+-   使用自适应采样算法。 对于计算状态，该函数使用最多65536个元素哈希值的样本。
+
+    这个算法是非常精确的，并且对于CPU来说非常高效。如果查询包含一些这样的函数，那和其他聚合函数相比 `uniq` 将是几乎一样快。
+
+-   确定性地提供结果（它不依赖于查询处理顺序）。
+
+我们建议在几乎所有情况下使用此功能。
+
+**参见**
+
+-   [uniqCombined](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md#agg_function-uniqcombined)
+-   [uniqCombined64](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md#agg_function-uniqcombined64)
+-   [uniqHLL12](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md#agg_function-uniqhll12)
+-   [uniqExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md#agg_function-uniqexact)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md
new file mode 100644
index 00000000000..26a681ed5af
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md
@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+toc_priority: 192
+---
+
+# uniqCombined {#agg_function-uniqcombined}
+
+计算不同参数值的近似数量。
+
+**语法**
+``` sql
+uniqCombined(HLL_precision)(x[, ...])
+```
+该 `uniqCombined` 函数是计算不同值数量的不错选择。
+
+**参数**
+
+该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
+
+`HLL_precision` 是以2为底的单元格数的对数 [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog)。可选，您可以将该函数用作 `uniqCombined(x[, ...])`。 `HLL_precision` 的默认值是17，这是有效的96KiB的空间（2^17个单元，每个6比特）。
+
+**返回值**
+
+-   一个[UInt64](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md)类型的数字。
+
+**实现细节**
+
+功能:
+
+-   为聚合中的所有参数计算哈希（`String`类型用64位哈希，其他32位），然后在计算中使用它。
+
+-   使用三种算法的组合：数组、哈希表和包含错误修正表的HyperLogLog。
+
+
+    少量的不同的值，使用数组。 值再多一些，使用哈希表。对于大量的数据来说，使用HyperLogLog，HyperLogLog占用一个固定的内存空间。
+
+-   确定性地提供结果（它不依赖于查询处理顺序）。
+
+!!! note "注"
+    由于它对非 `String` 类型使用32位哈希，对于基数显著大于`UINT_MAX` ，结果将有非常高的误差(误差将在几百亿不同值之后迅速提高), 因此这种情况，你应该使用 [uniqCombined64](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md#agg_function-uniqcombined64)
+
+相比于 [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq) 函数, 该 `uniqCombined`:
+
+-   消耗内存要少几倍。
+-   计算精度高出几倍。
+-   通常具有略低的性能。 在某些情况下, `uniqCombined` 可以表现得比 `uniq` 好，例如，使用通过网络传输大量聚合状态的分布式查询。
+
+**参见**
+
+-   [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq)
+-   [uniqCombined64](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md#agg_function-uniqcombined64)
+-   [uniqHLL12](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md#agg_function-uniqhll12)
+-   [uniqExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md#agg_function-uniqexact)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md
new file mode 100644
index 00000000000..3c07791450d
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined64.md
@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+toc_priority: 193
+---
+
+# uniqCombined64 {#agg_function-uniqcombined64}
+
+和 [uniqCombined](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md#agg_function-uniqcombined)一样, 但对于所有数据类型使用64位哈希。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md
new file mode 100644
index 00000000000..bdd60ca1d30
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+toc_priority: 191
+---
+
+# uniqExact {#agg_function-uniqexact}
+
+计算不同参数值的准确数目。
+
+**语法**
+
+``` sql
+uniqExact(x[, ...])
+```
+如果你绝对需要一个确切的结果，使用 `uniqExact` 函数。 否则使用 [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq) 函数。
+
+`uniqExact` 函数比 `uniq` 使用更多的内存，因为状态的大小随着不同值的数量的增加而无界增长。
+
+**参数**
+
+该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
+
+**参见**
+
+-   [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq)
+-   [uniqCombined](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniqcombined)
+-   [uniqHLL12](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniqhll12)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
new file mode 100644
index 00000000000..7521065b954
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqhll12.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+toc_priority: 194
+---
+
+# uniqHLL12 {#agg_function-uniqhll12}
+
+计算不同参数值的近似数量，使用 [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog) 算法。
+
+**语法**
+
+``` sql
+uniqHLL12(x[, ...])
+```
+
+**参数**
+
+该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 `Tuple`, `Array`, `Date`, `DateTime`, `String`，或数字类型。
+
+**返回值**
+
+**返回值**
+
+-   一个[UInt64](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md)类型的数字。
+
+**实现细节**
+
+功能:
+
+-   计算聚合中所有参数的哈希值，然后在计算中使用它。
+
+-   使用 HyperLogLog 算法来近似不同参数值的数量。
+
+        使用2^12个5比特单元。 状态的大小略大于2.5KB。 对于小数据集（<10K元素），结果不是很准确（误差高达10%）。 但是, 对于高基数数据集（10K-100M），结果相当准确，最大误差约为1.6%。Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
+
+-   提供确定结果（它不依赖于查询处理顺序）。
+
+我们不建议使用此函数。 在大多数情况下, 使用 [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq) 或 [uniqCombined](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md#agg_function-uniqcombined) 函数。
+
+**参见**
+
+-   [uniq](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniq.md#agg_function-uniq)
+-   [uniqCombined](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqcombined.md#agg_function-uniqcombined)
+-   [uniqExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/uniqexact.md#agg_function-uniqexact)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/varpop.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/varpop.md
new file mode 100644
index 00000000000..4dca8efde38
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/varpop.md
@@ -0,0 +1,12 @@
+---
+toc_priority: 32
+---
+
+# varPop(x) {#varpopx}
+
+计算 `Σ((x - x̅)^2) / n`，这里 `n` 是样本大小， `x̅` 是 `x` 的平均值。
+
+换句话说，计算一组数据的离差。 返回 `Float64`。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `varPopStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/varsamp.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/varsamp.md
new file mode 100644
index 00000000000..c83ee7e24d2
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/varsamp.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+toc_priority: 33
+---
+
+# varSamp {#varsamp}
+
+计算 `Σ((x - x̅)^2) / (n - 1)`，这里 `n` 是样本大小， `x̅`是`x`的平均值。
+
+它表示随机变量的方差的无偏估计，如果传递的值形成其样本。
+
+返回 `Float64`。 当 `n <= 1`，返回 `+∞`。
+
+!!! note "注"
+该函数使用数值不稳定的算法。 如果你需要 [数值稳定性](https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability) 在计算中，使用 `varSampStable` 函数。 它的工作速度较慢，但提供较低的计算错误。
+
diff --git a/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/welchttest.md b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/welchttest.md
new file mode 100644
index 00000000000..44b8e81d4d9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/sql-reference/aggregate-functions/reference/welchttest.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+toc_priority: 301
+toc_title: welchTTest
+---
+
+# welchTTest {#welchttest}
+
+对两个总体的样本应用 Welch t检验。
+
+**语法**
+
+``` sql
+welchTTest(sample_data, sample_index)
+```
+两个样本的值都在 `sample_data` 列中。如果 `sample_index` 等于 0，则该行的值属于第一个总体的样本。 反之属于第二个总体的样本。
+零假设是群体的均值相等。假设为正态分布。总体可能具有不相等的方差。
+
+**参数**
+
+-   `sample_data` — 样本数据。[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Float](../../../sql-reference/data-types/float.md) 或 [Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md).
+-   `sample_index` — 样本索引。[Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
+
+**返回值**
+
+[元组](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)，有两个元素:
+
+-   计算出的t统计量。 [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。
+-   计算出的p值。[Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md)。
+
+**示例**
+
+输入表:
+
+``` text
+┌─sample_data─┬─sample_index─┐
+│        20.3 │            0 │
+│        22.1 │            0 │
+│        21.9 │            0 │
+│        18.9 │            1 │
+│        20.3 │            1 │
+│          19 │            1 │
+└─────────────┴──────────────┘
+```
+
+查询:
+
+``` sql
+SELECT welchTTest(sample_data, sample_index) FROM welch_ttest;
+```
+
+结果:
+
+``` text
+┌─welchTTest(sample_data, sample_index)─────┐
+│ (2.7988719532211235,0.051807360348581945) │
+└───────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**参见**
+
+-   [Welch's t-test](https://en.wikipedia.org/wiki/Welch%27s_t-test)
+-   [studentTTest function](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/studentttest.md#studentttest)
diff --git a/docs/zh/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md b/docs/zh/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
index e827adb817e..38d7699c176 100644
--- a/docs/zh/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
+++ b/docs/zh/sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md
@@ -1,26 +1,31 @@
----
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 71d72c1f237f4a553fe91ba6c6c633e81a49e35b
----
-
 # SimpleAggregateFunction {#data-type-simpleaggregatefunction}
 
-`SimpleAggregateFunction(name, types_of_arguments…)` 数据类型存储聚合函数的当前值，而不将其完整状态存储为 [`AggregateFunction`](../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) 有 此优化可应用于具有以下属性的函数：应用函数的结果 `f` 到行集 `S1 UNION ALL S2` 可以通过应用来获得 `f` 行的部分单独设置，然后再次应用 `f` 到结果: `f(S1 UNION ALL S2) = f(f(S1) UNION ALL f(S2))`. 此属性保证部分聚合结果足以计算组合结果，因此我们不必存储和处理任何额外的数据。
+`SimpleAggregateFunction(name, types_of_arguments…)` 数据类型存储聚合函数的当前值, 并不像 [`AggregateFunction`](../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) 那样存储其全部状态。这种优化可以应用于具有以下属性函数: 将函数 `f` 应用于行集合 `S1 UNION ALL S2` 的结果，可以通过将 `f` 分别应用于行集合的部分, 然后再将 `f` 应用于结果来获得: `f(S1 UNION ALL S2) = f(f(S1) UNION ALL f(S2))`。 这个属性保证了部分聚合结果足以计算出合并的结果，所以我们不必存储和处理任何额外的数据。
 
 支持以下聚合函数:
 
--   [`any`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-any)
--   [`anyLast`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#anylastx)
--   [`min`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-min)
--   [`max`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-max)
--   [`sum`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum)
--   [`groupBitAnd`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitand)
--   [`groupBitOr`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitor)
--   [`groupBitXor`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupbitxor)
--   [`groupArrayArray`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-grouparray)
--   [`groupUniqArrayArray`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#groupuniqarrayx-groupuniqarraymax-sizex)
+-   [`any`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/any.md#agg_function-any)
+-   [`anyLast`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/anylast.md#anylastx)
+-   [`min`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/min.md#agg_function-min)
+-   [`max`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/max.md#agg_function-max)
+-   [`sum`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/sum.md#agg_function-sum)
+-   [`sumWithOverflow`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/sumwithoverflow.md#sumwithoverflowx)
+-   [`groupBitAnd`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitand.md#groupbitand)
+-   [`groupBitOr`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitor.md#groupbitor)
+-   [`groupBitXor`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupbitxor.md#groupbitxor)
+-   [`groupArrayArray`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/grouparray.md#agg_function-grouparray)
+-   [`groupUniqArrayArray`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/groupuniqarray.md)
+-   [`sumMap`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/summap.md#agg_functions-summap)
+-   [`minMap`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/minmap.md#agg_functions-minmap)
+-   [`maxMap`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/maxmap.md#agg_functions-maxmap)
+-   [`argMin`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/argmin.md)
+-   [`argMax`](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/argmax.md)
 
-的值 `SimpleAggregateFunction(func, Type)` 看起来和存储方式相同 `Type`，所以你不需要应用函数 `-Merge`/`-State` 后缀。 `SimpleAggregateFunction` 具有比更好的性能 `AggregateFunction` 具有相同的聚合功能。
+
+!!! note "注"
+    `SimpleAggregateFunction(func, Type)` 的值外观和存储方式于 `Type` 相同, 所以你不需要应用带有 `-Merge`/`-State` 后缀的函数。
+
+    `SimpleAggregateFunction` 的性能优于具有相同聚合函数的 `AggregateFunction` 。
 
 **参数**
 
@@ -30,11 +35,7 @@ machine_translated_rev: 71d72c1f237f4a553fe91ba6c6c633e81a49e35b
 **示例**
 
 ``` sql
-CREATE TABLE t
-(
-    column1 SimpleAggregateFunction(sum, UInt64),
-    column2 SimpleAggregateFunction(any, String)
-) ENGINE = ...
+CREATE TABLE simple (id UInt64, val SimpleAggregateFunction(sum, Double)) ENGINE=AggregatingMergeTree ORDER BY id;
 ```
 
 [原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/simpleaggregatefunction/) <!--hide-->
diff --git a/docs/zh/sql-reference/data-types/uuid.md b/docs/zh/sql-reference/data-types/uuid.md
index 2ff1e391e81..b454484003c 100644
--- a/docs/zh/sql-reference/data-types/uuid.md
+++ b/docs/zh/sql-reference/data-types/uuid.md
@@ -1,21 +1,19 @@
 ---
-machine_translated: true
-machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
 toc_priority: 46
 toc_title: UUID
 ---
 
 # UUID {#uuid-data-type}
 
-通用唯一标识符(UUID)是用于标识记录的16字节数。 有关UUID的详细信息，请参阅 [维基百科](https://en.wikipedia.org/wiki/Universally_unique_identifier).
+通用唯一标识符(UUID)是一个16字节的数字，用于标识记录。有关UUID的详细信息, 参见[维基百科](https://en.wikipedia.org/wiki/Universally_unique_identifier)。
 
-UUID类型值的示例如下所示:
+UUID类型值的示例如下:
 
 ``` text
 61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0
 ```
 
-如果在插入新记录时未指定UUID列值，则UUID值将用零填充:
+如果在插入新记录时未指定UUID列的值，则UUID值将用零填充:
 
 ``` text
 00000000-0000-0000-0000-000000000000
@@ -23,13 +21,13 @@ UUID类型值的示例如下所示:
 
 ## 如何生成 {#how-to-generate}
 
-要生成UUID值，ClickHouse提供了 [generateuidv4](../../sql-reference/functions/uuid-functions.md) 功能。
+要生成UUID值，ClickHouse提供了 [generateuidv4](../../sql-reference/functions/uuid-functions.md) 函数。
 
 ## 用法示例 {#usage-example}
 
 **示例1**
 
-此示例演示如何创建具有UUID类型列的表并将值插入到表中。
+这个例子演示了创建一个具有UUID类型列的表，并在表中插入一个值。
 
 ``` sql
 CREATE TABLE t_uuid (x UUID, y String) ENGINE=TinyLog
@@ -51,7 +49,7 @@ SELECT * FROM t_uuid
 
 **示例2**
 
-在此示例中，插入新记录时未指定UUID列值。
+在这个示例中，插入新记录时未指定UUID列的值。
 
 ``` sql
 INSERT INTO t_uuid (y) VALUES ('Example 2')
@@ -70,8 +68,7 @@ SELECT * FROM t_uuid
 
 ## 限制 {#restrictions}
 
-UUID数据类型仅支持以下功能 [字符串](string.md) 数据类型也支持（例如, [min](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-min), [max](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-max)，和 [计数](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-count)).
+UUID数据类型只支持 [字符串](../../sql-reference/data-types/string.md) 数据类型也支持的函数(比如, [min](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/min.md#agg_function-min), [max](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/max.md#agg_function-max), 和 [count](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md#agg_function-count))。
 
-算术运算不支持UUID数据类型（例如, [abs](../../sql-reference/functions/arithmetic-functions.md#arithm_func-abs)）或聚合函数，例如 [sum](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) 和 [avg](../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg).
+算术运算不支持UUID数据类型（例如, [abs](../../sql-reference/functions/arithmetic-functions.md#arithm_func-abs)）或聚合函数，例如 [sum](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/sum.md#agg_function-sum) 和 [avg](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md#agg_function-avg).
 
-[原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/data_types/uuid/) <!--hide-->
diff --git a/programs/client/Client.cpp b/programs/client/Client.cpp
index ca9976ac4a8..0c5bbaf3edd 100644
--- a/programs/client/Client.cpp
+++ b/programs/client/Client.cpp
@@ -527,7 +527,10 @@ private:
         std::cerr << std::fixed << std::setprecision(3);
 
         if (is_interactive)
+        {
+            clearTerminal();
             showClientVersion();
+        }
 
         is_default_format = !config().has("vertical") && !config().has("format");
         if (config().has("vertical"))
@@ -2467,6 +2470,17 @@ private:
         std::cout << DBMS_NAME << " client version " << VERSION_STRING << VERSION_OFFICIAL << "." << std::endl;
     }
 
+    static void clearTerminal()
+    {
+        /// Clear from cursor until end of screen.
+        /// It is needed if garbage is left in terminal.
+        /// Show cursor. It can be left hidden by invocation of previous programs.
+        /// A test for this feature: perl -e 'print "x"x100000'; echo -ne '\033[0;0H\033[?25l'; clickhouse-client
+        std::cout <<
+            "\033[0J"
+            "\033[?25h";
+    }
+
 public:
     void init(int argc, char ** argv)
     {
diff --git a/programs/copier/ClusterCopier.cpp b/programs/copier/ClusterCopier.cpp
index 7eea23160b2..bede40d65f5 100644
--- a/programs/copier/ClusterCopier.cpp
+++ b/programs/copier/ClusterCopier.cpp
@@ -106,7 +106,7 @@ void ClusterCopier::discoverShardPartitions(const ConnectionTimeouts & timeouts,
 
         try
         {
-            type->deserializeAsTextQuoted(*column_dummy, rb, FormatSettings());
+            type->getDefaultSerialization()->deserializeTextQuoted(*column_dummy, rb, FormatSettings());
         }
         catch (Exception & e)
         {
@@ -599,11 +599,13 @@ TaskStatus ClusterCopier::tryMoveAllPiecesToDestinationTable(const TaskTable & t
                                                                   toString(current_piece_number));
 
         Settings settings_push = task_cluster->settings_push;
-
-        /// It is important, ALTER ATTACH PARTITION must be done synchronously
-        /// And we will execute this ALTER query on each replica of a shard.
-        /// It is correct, because this query is idempotent.
-        settings_push.replication_alter_partitions_sync = 2;
+        ClusterExecutionMode execution_mode = ClusterExecutionMode::ON_EACH_NODE;
+        UInt64 max_successful_executions_per_shard = 0;
+        if (settings_push.replication_alter_partitions_sync == 1)
+        {
+            execution_mode = ClusterExecutionMode::ON_EACH_SHARD;
+            max_successful_executions_per_shard = 1;
+        }
 
         query_alter_ast_string += " ALTER TABLE " + getQuotedTable(original_table) +
                                   ((partition_name == "'all'") ? " ATTACH PARTITION ID " : " ATTACH PARTITION ") + partition_name +
@@ -613,14 +615,33 @@ TaskStatus ClusterCopier::tryMoveAllPiecesToDestinationTable(const TaskTable & t
 
         try
         {
-            size_t num_nodes = executeQueryOnCluster(
-                    task_table.cluster_push,
-                    query_alter_ast_string,
-                    settings_push,
-                    PoolMode::GET_MANY,
-                    ClusterExecutionMode::ON_EACH_NODE);
+            /// Try attach partition on each shard
+            UInt64 num_nodes = executeQueryOnCluster(
+                task_table.cluster_push,
+                query_alter_ast_string,
+                task_cluster->settings_push,
+                PoolMode::GET_MANY,
+                execution_mode,
+                max_successful_executions_per_shard);
 
-            LOG_INFO(log, "Number of nodes that executed ALTER query successfully : {}", toString(num_nodes));
+            if (settings_push.replication_alter_partitions_sync == 1)
+            {
+                LOG_INFO(
+                    log,
+                    "Destination tables {} have been executed alter query successfully on {} shards of {}",
+                    getQuotedTable(task_table.table_push),
+                    num_nodes,
+                    task_table.cluster_push->getShardCount());
+
+                if (num_nodes != task_table.cluster_push->getShardCount())
+                {
+                    return TaskStatus::Error;
+                }
+            }
+            else
+            {
+                LOG_INFO(log, "Number of nodes that executed ALTER query successfully : {}", toString(num_nodes));
+            }
         }
         catch (...)
         {
@@ -856,6 +877,16 @@ bool ClusterCopier::tryDropPartitionPiece(
 
 bool ClusterCopier::tryProcessTable(const ConnectionTimeouts & timeouts, TaskTable & task_table)
 {
+    /// Create destination table
+    TaskStatus task_status = TaskStatus::Error;
+
+    task_status = tryCreateDestinationTable(timeouts, task_table);
+    /// Exit if success
+    if (task_status != TaskStatus::Finished)
+    {
+        LOG_WARNING(log, "Create destination Tale Failed ");
+        return false;
+    }
     /// An heuristic: if previous shard is already done, then check next one without sleeps due to max_workers constraint
     bool previous_shard_is_instantly_finished = false;
 
@@ -932,7 +963,7 @@ bool ClusterCopier::tryProcessTable(const ConnectionTimeouts & timeouts, TaskTab
 
             /// Do not sleep if there is a sequence of already processed shards to increase startup
             bool is_unprioritized_task = !previous_shard_is_instantly_finished && shard->priority.is_remote;
-            TaskStatus task_status = TaskStatus::Error;
+            task_status = TaskStatus::Error;
             bool was_error = false;
             has_shard_to_process = true;
             for (UInt64 try_num = 0; try_num < max_shard_partition_tries; ++try_num)
@@ -1050,6 +1081,44 @@ bool ClusterCopier::tryProcessTable(const ConnectionTimeouts & timeouts, TaskTab
     return table_is_done;
 }
 
+TaskStatus ClusterCopier::tryCreateDestinationTable(const ConnectionTimeouts & timeouts, TaskTable & task_table)
+{
+    /// Try create original table (if not exists) on each shard
+
+    //TaskTable & task_table = task_shard.task_table;
+    const TaskShardPtr task_shard = task_table.all_shards.at(0);
+    /// We need to update table definitions for each part, it could be changed after ALTER
+    task_shard->current_pull_table_create_query = getCreateTableForPullShard(timeouts, *task_shard);
+    try
+    {
+        auto create_query_push_ast
+            = rewriteCreateQueryStorage(task_shard->current_pull_table_create_query, task_table.table_push, task_table.engine_push_ast);
+        auto & create = create_query_push_ast->as<ASTCreateQuery &>();
+        create.if_not_exists = true;
+        InterpreterCreateQuery::prepareOnClusterQuery(create, context, task_table.cluster_push_name);
+        String query = queryToString(create_query_push_ast);
+
+        LOG_DEBUG(log, "Create destination tables. Query: {}", query);
+        UInt64 shards = executeQueryOnCluster(task_table.cluster_push, query, task_cluster->settings_push, PoolMode::GET_MANY);
+        LOG_INFO(
+            log,
+            "Destination tables {} have been created on {} shards of {}",
+            getQuotedTable(task_table.table_push),
+            shards,
+            task_table.cluster_push->getShardCount());
+        if (shards != task_table.cluster_push->getShardCount())
+        {
+            return TaskStatus::Error;
+        }
+    }
+    catch (...)
+    {
+        tryLogCurrentException(log, "Error while creating original table. Maybe we are not first.");
+    }
+
+    return TaskStatus::Finished;
+}
+
 /// Job for copying partition from particular shard.
 TaskStatus ClusterCopier::tryProcessPartitionTask(const ConnectionTimeouts & timeouts, ShardPartition & task_partition, bool is_unprioritized_task)
 {
@@ -1366,8 +1435,17 @@ TaskStatus ClusterCopier::processPartitionPieceTaskImpl(
 
         LOG_DEBUG(log, "Create destination tables. Query: {}", query);
         UInt64 shards = executeQueryOnCluster(task_table.cluster_push, query, task_cluster->settings_push, PoolMode::GET_MANY);
-        LOG_DEBUG(log, "Destination tables {} have been created on {} shards of {}",
-            getQuotedTable(task_table.table_push), shards, task_table.cluster_push->getShardCount());
+        LOG_INFO(
+            log,
+            "Destination tables {} have been created on {} shards of {}",
+            getQuotedTable(task_table.table_push),
+            shards,
+            task_table.cluster_push->getShardCount());
+
+        if (shards != task_table.cluster_push->getShardCount())
+        {
+            return TaskStatus::Error;
+        }
     }
 
     /// Do the copying
@@ -1477,26 +1555,6 @@ TaskStatus ClusterCopier::processPartitionPieceTaskImpl(
 
     LOG_INFO(log, "Partition {} piece {} copied. But not moved to original destination table.", task_partition.name, toString(current_piece_number));
 
-
-    /// Try create original table (if not exists) on each shard
-    try
-    {
-        auto create_query_push_ast = rewriteCreateQueryStorage(task_shard.current_pull_table_create_query,
-                                                               task_table.table_push, task_table.engine_push_ast);
-        auto & create = create_query_push_ast->as<ASTCreateQuery &>();
-        create.if_not_exists = true;
-        InterpreterCreateQuery::prepareOnClusterQuery(create, context, task_table.cluster_push_name);
-        String query = queryToString(create_query_push_ast);
-
-        LOG_DEBUG(log, "Create destination tables. Query: {}", query);
-        UInt64 shards = executeQueryOnCluster(task_table.cluster_push, query, task_cluster->settings_push, PoolMode::GET_MANY);
-        LOG_DEBUG(log, "Destination tables {} have been created on {} shards of {}", getQuotedTable(task_table.table_push), shards, task_table.cluster_push->getShardCount());
-    }
-    catch (...)
-    {
-        tryLogCurrentException(log, "Error while creating original table. Maybe we are not first.");
-    }
-
     /// Finalize the processing, change state of current partition task (and also check is_dirty flag)
     {
         String state_finished = TaskStateWithOwner::getData(TaskState::Finished, host_id);
@@ -1538,33 +1596,36 @@ void ClusterCopier::dropLocalTableIfExists(const DatabaseAndTableName & table_na
     interpreter.execute();
 }
 
+void ClusterCopier::dropHelpingTablesByPieceNumber(const TaskTable & task_table, size_t current_piece_number)
+{
+    LOG_DEBUG(log, "Removing helping tables piece {}", current_piece_number);
+
+    DatabaseAndTableName original_table = task_table.table_push;
+    DatabaseAndTableName helping_table
+        = DatabaseAndTableName(original_table.first, original_table.second + "_piece_" + toString(current_piece_number));
+
+    String query = "DROP TABLE IF EXISTS " + getQuotedTable(helping_table);
+
+    const ClusterPtr & cluster_push = task_table.cluster_push;
+    Settings settings_push = task_cluster->settings_push;
+
+    LOG_DEBUG(log, "Execute distributed DROP TABLE: {}", query);
+
+    /// We have to drop partition_piece on each replica
+    UInt64 num_nodes = executeQueryOnCluster(cluster_push, query, settings_push, PoolMode::GET_MANY, ClusterExecutionMode::ON_EACH_NODE);
+
+    LOG_INFO(log, "DROP TABLE query was successfully executed on {} nodes.", toString(num_nodes));
+}
 
 void ClusterCopier::dropHelpingTables(const TaskTable & task_table)
 {
     LOG_DEBUG(log, "Removing helping tables");
     for (size_t current_piece_number = 0; current_piece_number < task_table.number_of_splits; ++current_piece_number)
     {
-        DatabaseAndTableName original_table = task_table.table_push;
-        DatabaseAndTableName helping_table = DatabaseAndTableName(original_table.first, original_table.second + "_piece_" + toString(current_piece_number));
-
-        String query = "DROP TABLE IF EXISTS " + getQuotedTable(helping_table);
-
-        const ClusterPtr & cluster_push = task_table.cluster_push;
-        Settings settings_push = task_cluster->settings_push;
-
-        LOG_DEBUG(log, "Execute distributed DROP TABLE: {}", query);
-        /// We have to drop partition_piece on each replica
-        UInt64 num_nodes = executeQueryOnCluster(
-                cluster_push, query,
-                settings_push,
-                PoolMode::GET_MANY,
-                ClusterExecutionMode::ON_EACH_NODE);
-
-        LOG_DEBUG(log, "DROP TABLE query was successfully executed on {} nodes.", toString(num_nodes));
+        dropHelpingTablesByPieceNumber(task_table, current_piece_number);
     }
 }
 
-
 void ClusterCopier::dropParticularPartitionPieceFromAllHelpingTables(const TaskTable & task_table, const String & partition_name)
 {
     LOG_DEBUG(log, "Try drop partition partition from all helping tables.");
@@ -1586,7 +1647,7 @@ void ClusterCopier::dropParticularPartitionPieceFromAllHelpingTables(const TaskT
                 PoolMode::GET_MANY,
                 ClusterExecutionMode::ON_EACH_NODE);
 
-        LOG_DEBUG(log, "DROP PARTITION query was successfully executed on {} nodes.", toString(num_nodes));
+        LOG_INFO(log, "DROP PARTITION query was successfully executed on {} nodes.", toString(num_nodes));
     }
     LOG_DEBUG(log, "All helping tables dropped partition {}", partition_name);
 }
@@ -1719,7 +1780,7 @@ std::set<String> ClusterCopier::getShardPartitions(const ConnectionTimeouts & ti
         for (size_t i = 0; i < column.column->size(); ++i)
         {
             WriteBufferFromOwnString wb;
-            column.type->serializeAsTextQuoted(*column.column, i, wb, FormatSettings());
+            column.type->getDefaultSerialization()->serializeTextQuoted(*column.column, i, wb, FormatSettings());
             res.emplace(wb.str());
         }
     }
diff --git a/programs/copier/ClusterCopier.h b/programs/copier/ClusterCopier.h
index 9aff5493cf8..95bb54cf4e1 100644
--- a/programs/copier/ClusterCopier.h
+++ b/programs/copier/ClusterCopier.h
@@ -123,12 +123,13 @@ protected:
     bool tryDropPartitionPiece(ShardPartition & task_partition, const size_t current_piece_number,
             const zkutil::ZooKeeperPtr & zookeeper, const CleanStateClock & clean_state_clock);
 
-    static constexpr UInt64 max_table_tries = 1000;
-    static constexpr UInt64 max_shard_partition_tries = 600;
-    static constexpr UInt64 max_shard_partition_piece_tries_for_alter = 100;
+    static constexpr UInt64 max_table_tries = 3;
+    static constexpr UInt64 max_shard_partition_tries = 3;
+    static constexpr UInt64 max_shard_partition_piece_tries_for_alter = 3;
 
     bool tryProcessTable(const ConnectionTimeouts & timeouts, TaskTable & task_table);
 
+    TaskStatus tryCreateDestinationTable(const ConnectionTimeouts & timeouts, TaskTable & task_table);
     /// Job for copying partition from particular shard.
     TaskStatus tryProcessPartitionTask(const ConnectionTimeouts & timeouts,
                                        ShardPartition & task_partition,
@@ -149,6 +150,8 @@ protected:
 
     void dropHelpingTables(const TaskTable & task_table);
 
+    void dropHelpingTablesByPieceNumber(const TaskTable & task_table, size_t current_piece_number);
+
     /// Is used for usage less disk space.
     /// After all pieces were successfully moved to original destination
     /// table we can get rid of partition pieces (partitions in helping tables).
diff --git a/programs/copier/TaskCluster.h b/programs/copier/TaskCluster.h
index 5b28f461dd8..1a50597d07f 100644
--- a/programs/copier/TaskCluster.h
+++ b/programs/copier/TaskCluster.h
@@ -98,6 +98,7 @@ inline void DB::TaskCluster::reloadSettings(const Poco::Util::AbstractConfigurat
     set_default_value(settings_pull.max_block_size, 8192UL);
     set_default_value(settings_pull.preferred_block_size_bytes, 0);
     set_default_value(settings_push.insert_distributed_timeout, 0);
+    set_default_value(settings_push.replication_alter_partitions_sync, 2);
 }
 
 }
diff --git a/programs/local/LocalServer.cpp b/programs/local/LocalServer.cpp
index 7c6b60fbf8e..2909b838c84 100644
--- a/programs/local/LocalServer.cpp
+++ b/programs/local/LocalServer.cpp
@@ -260,6 +260,11 @@ try
     if (mark_cache_size)
         global_context->setMarkCache(mark_cache_size);
 
+    /// A cache for mmapped files.
+    size_t mmap_cache_size = config().getUInt64("mmap_cache_size", 1000);   /// The choice of default is arbitrary.
+    if (mmap_cache_size)
+        global_context->setMMappedFileCache(mmap_cache_size);
+
     /// Load global settings from default_profile and system_profile.
     global_context->setDefaultProfiles(config());
 
diff --git a/programs/obfuscator/Obfuscator.cpp b/programs/obfuscator/Obfuscator.cpp
index 3ccbfd44357..aea70ba0986 100644
--- a/programs/obfuscator/Obfuscator.cpp
+++ b/programs/obfuscator/Obfuscator.cpp
@@ -100,16 +100,16 @@ class IModel
 {
 public:
     /// Call train iteratively for each block to train a model.
-    virtual void train(const IColumn & column);
+    virtual void train(const IColumn & column) = 0;
 
     /// Call finalize one time after training before generating.
-    virtual void finalize();
+    virtual void finalize() = 0;
 
     /// Call generate: pass source data column to obtain a column with anonymized data as a result.
-    virtual ColumnPtr generate(const IColumn & column);
+    virtual ColumnPtr generate(const IColumn & column) = 0;
 
     /// Deterministically change seed to some other value. This can be used to generate more values than were in source.
-    virtual void updateSeed();
+    virtual void updateSeed() = 0;
 
     virtual ~IModel() = default;
 };
diff --git a/programs/server/CMakeLists.txt b/programs/server/CMakeLists.txt
index 198d9081168..697851b294b 100644
--- a/programs/server/CMakeLists.txt
+++ b/programs/server/CMakeLists.txt
@@ -42,11 +42,16 @@ if (OS_LINUX)
         set(RESOURCE_OBJS ${RESOURCE_OBJS} ${RESOURCE_OBJ})
 
         # https://stackoverflow.com/questions/14776463/compile-and-add-an-object-file-from-a-binary-with-cmake
-        add_custom_command(OUTPUT ${RESOURCE_OBJ}
-            COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} && ${OBJCOPY_PATH} -I binary ${OBJCOPY_ARCH_OPTIONS} ${RESOURCE_FILE} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ}
-            COMMAND ${OBJCOPY_PATH} --rename-section .data=.rodata,alloc,load,readonly,data,contents
-                ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ})
-
+        # PPC64LE fails to do this with objcopy, use ld or lld instead
+        if (ARCH_PPC64LE)
+            add_custom_command(OUTPUT ${RESOURCE_OBJ}
+                COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} && ${CMAKE_LINKER} -m elf64lppc -r -b binary -o ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ} ${RESOURCE_FILE})
+        else()
+            add_custom_command(OUTPUT ${RESOURCE_OBJ}
+                COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} && ${OBJCOPY_PATH} -I binary ${OBJCOPY_ARCH_OPTIONS} ${RESOURCE_FILE} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ}
+                COMMAND ${OBJCOPY_PATH} --rename-section .data=.rodata,alloc,load,readonly,data,contents
+                    ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ} ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${RESOURCE_OBJ})
+        endif()
         set_source_files_properties(${RESOURCE_OBJ} PROPERTIES EXTERNAL_OBJECT true GENERATED true)
     endforeach(RESOURCE_FILE)
 
diff --git a/programs/server/Server.cpp b/programs/server/Server.cpp
index c37609a6e10..f2f43aabc7d 100644
--- a/programs/server/Server.cpp
+++ b/programs/server/Server.cpp
@@ -97,7 +97,7 @@
 #endif
 
 #if USE_NURAFT
-#   include <Server/NuKeeperTCPHandlerFactory.h>
+#   include <Server/KeeperTCPHandlerFactory.h>
 #endif
 
 namespace CurrentMetrics
@@ -829,6 +829,11 @@ int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
     }
     global_context->setMarkCache(mark_cache_size);
 
+    /// A cache for mmapped files.
+    size_t mmap_cache_size = config().getUInt64("mmap_cache_size", 1000);   /// The choice of default is arbitrary.
+    if (mmap_cache_size)
+        global_context->setMMappedFileCache(mmap_cache_size);
+
 #if USE_EMBEDDED_COMPILER
     size_t compiled_expression_cache_size = config().getUInt64("compiled_expression_cache_size", 500);
     CompiledExpressionCacheFactory::instance().init(compiled_expression_cache_size);
@@ -862,15 +867,15 @@ int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
         listen_try = true;
     }
 
-    if (config().has("test_keeper_server"))
+    if (config().has("keeper_server"))
     {
 #if USE_NURAFT
         /// Initialize test keeper RAFT. Do nothing if no nu_keeper_server in config.
-        global_context->initializeNuKeeperStorageDispatcher();
+        global_context->initializeKeeperStorageDispatcher();
         for (const auto & listen_host : listen_hosts)
         {
-            /// TCP NuKeeper
-            const char * port_name = "test_keeper_server.tcp_port";
+            /// TCP Keeper
+            const char * port_name = "keeper_server.tcp_port";
             createServer(listen_host, port_name, listen_try, [&](UInt16 port)
             {
                 Poco::Net::ServerSocket socket;
@@ -880,9 +885,9 @@ int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
                 servers_to_start_before_tables->emplace_back(
                     port_name,
                     std::make_unique<Poco::Net::TCPServer>(
-                        new NuKeeperTCPHandlerFactory(*this), server_pool, socket, new Poco::Net::TCPServerParams));
+                        new KeeperTCPHandlerFactory(*this), server_pool, socket, new Poco::Net::TCPServerParams));
 
-                LOG_INFO(log, "Listening for connections to NuKeeper (tcp): {}", address.toString());
+                LOG_INFO(log, "Listening for connections to Keeper (tcp): {}", address.toString());
             });
         }
 #else
@@ -929,7 +934,7 @@ int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
             else
                 LOG_INFO(log, "Closed connections to servers for tables.");
 
-            global_context->shutdownNuKeeperStorageDispatcher();
+            global_context->shutdownKeeperStorageDispatcher();
         }
 
         /** Explicitly destroy Context. It is more convenient than in destructor of Server, because logger is still available.
@@ -981,7 +986,7 @@ int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
     ///
     /// Look at compiler-rt/lib/sanitizer_common/sanitizer_stacktrace.h
     ///
-#if USE_UNWIND && !WITH_COVERAGE && !defined(SANITIZER)
+#if USE_UNWIND && !WITH_COVERAGE && !defined(SANITIZER) && defined(__x86_64__)
     /// Profilers cannot work reliably with any other libunwind or without PHDR cache.
     if (hasPHDRCache())
     {
@@ -1018,6 +1023,10 @@ int Server::main(const std::vector<std::string> & /*args*/)
         " when two different stack unwinding methods will interfere with each other.");
 #endif
 
+#if !defined(__x86_64__)
+    LOG_INFO(log, "Query Profiler is only tested on x86_64. It also known to not work under qemu-user.");
+#endif
+
     if (!hasPHDRCache())
         LOG_INFO(log, "Query Profiler and TraceCollector are disabled because they require PHDR cache to be created"
             " (otherwise the function 'dl_iterate_phdr' is not lock free and not async-signal safe).");
diff --git a/programs/server/config.d/keeper_port.xml b/programs/server/config.d/keeper_port.xml
new file mode 120000
index 00000000000..6ebfce266fc
--- /dev/null
+++ b/programs/server/config.d/keeper_port.xml
@@ -0,0 +1 @@
+../../../tests/config/config.d/keeper_port.xml
\ No newline at end of file
diff --git a/programs/server/config.d/test_keeper_port.xml b/programs/server/config.d/test_keeper_port.xml
deleted file mode 120000
index f3f721caae0..00000000000
--- a/programs/server/config.d/test_keeper_port.xml
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../tests/config/config.d/test_keeper_port.xml
\ No newline at end of file
diff --git a/programs/server/config.xml b/programs/server/config.xml
index 4220ecbcacd..9c01b328290 100644
--- a/programs/server/config.xml
+++ b/programs/server/config.xml
@@ -298,6 +298,25 @@
     <mark_cache_size>5368709120</mark_cache_size>
 
 
+    <!-- If you enable the `min_bytes_to_use_mmap_io` setting,
+         the data in MergeTree tables can be read with mmap to avoid copying from kernel to userspace.
+         It makes sense only for large files and helps only if data reside in page cache.
+         To avoid frequent open/mmap/munmap/close calls (which are very expensive due to consequent page faults)
+         and to reuse mappings from several threads and queries,
+         the cache of mapped files is maintained. Its size is the number of mapped regions (usually equal to the number of mapped files).
+         The amount of data in mapped files can be monitored
+         in system.metrics, system.metric_log by the MMappedFiles, MMappedFileBytes metrics
+         and in system.asynchronous_metrics, system.asynchronous_metrics_log by the MMapCacheCells metric,
+         and also in system.events, system.processes, system.query_log, system.query_thread_log by the
+         CreatedReadBufferMMap, CreatedReadBufferMMapFailed, MMappedFileCacheHits, MMappedFileCacheMisses events.
+         Note that the amount of data in mapped files does not consume memory directly and is not accounted
+         in query or server memory usage - because this memory can be discarded similar to OS page cache.
+         The cache is dropped (the files are closed) automatically on removal of old parts in MergeTree,
+         also it can be dropped manually by the SYSTEM DROP MMAP CACHE query.
+      -->
+    <mmap_cache_size>1000</mmap_cache_size>
+
+
     <!-- Path to data directory, with trailing slash. -->
     <path>/var/lib/clickhouse/</path>
 
diff --git a/src/Access/AccessType.h b/src/Access/AccessType.h
index db3798fbf63..40740b3164e 100644
--- a/src/Access/AccessType.h
+++ b/src/Access/AccessType.h
@@ -124,6 +124,7 @@ enum class AccessType
     M(SYSTEM_DROP_DNS_CACHE, "SYSTEM DROP DNS, DROP DNS CACHE, DROP DNS", GLOBAL, SYSTEM_DROP_CACHE) \
     M(SYSTEM_DROP_MARK_CACHE, "SYSTEM DROP MARK, DROP MARK CACHE, DROP MARKS", GLOBAL, SYSTEM_DROP_CACHE) \
     M(SYSTEM_DROP_UNCOMPRESSED_CACHE, "SYSTEM DROP UNCOMPRESSED, DROP UNCOMPRESSED CACHE, DROP UNCOMPRESSED", GLOBAL, SYSTEM_DROP_CACHE) \
+    M(SYSTEM_DROP_MMAP_CACHE, "SYSTEM DROP MMAP, DROP MMAP CACHE, DROP MMAP", GLOBAL, SYSTEM_DROP_CACHE) \
     M(SYSTEM_DROP_COMPILED_EXPRESSION_CACHE, "SYSTEM DROP COMPILED EXPRESSION, DROP COMPILED EXPRESSION CACHE, DROP COMPILED EXPRESSIONS", GLOBAL, SYSTEM_DROP_CACHE) \
     M(SYSTEM_DROP_CACHE, "DROP CACHE", GROUP, SYSTEM) \
     M(SYSTEM_RELOAD_CONFIG, "RELOAD CONFIG", GLOBAL, SYSTEM_RELOAD) \
diff --git a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionArgMinMax.h b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionArgMinMax.h
index b559c1c8a7e..9efc907aed3 100644
--- a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionArgMinMax.h
+++ b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionArgMinMax.h
@@ -39,6 +39,8 @@ class AggregateFunctionArgMinMax final : public IAggregateFunctionTupleArgHelper
 private:
     const DataTypePtr & type_res;
     const DataTypePtr & type_val;
+    const SerializationPtr serialization_res;
+    const SerializationPtr serialization_val;
     bool tuple_argument;
 
     using Base = IAggregateFunctionTupleArgHelper<Data, AggregateFunctionArgMinMax<Data>, 2>;
@@ -48,6 +50,8 @@ public:
         : Base({type_res_, type_val_}, {}, tuple_argument_)
         , type_res(this->argument_types[0])
         , type_val(this->argument_types[1])
+        , serialization_res(type_res->getDefaultSerialization())
+        , serialization_val(type_val->getDefaultSerialization())
     {
         if (!type_val->isComparable())
             throw Exception(
@@ -84,14 +88,14 @@ public:
 
     void serialize(ConstAggregateDataPtr __restrict place, WriteBuffer & buf) const override
     {
-        this->data(place).result.write(buf, *type_res);
-        this->data(place).value.write(buf, *type_val);
+        this->data(place).result.write(buf, *serialization_res);
+        this->data(place).value.write(buf, *serialization_val);
     }
 
     void deserialize(AggregateDataPtr __restrict place, ReadBuffer & buf, Arena * arena) const override
     {
-        this->data(place).result.read(buf, *type_res, arena);
-        this->data(place).value.read(buf, *type_val, arena);
+        this->data(place).result.read(buf, *serialization_res, arena);
+        this->data(place).value.read(buf, *serialization_val, arena);
     }
 
     bool allocatesMemoryInArena() const override { return Data::allocatesMemoryInArena(); }
diff --git a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionGroupArrayInsertAt.h b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionGroupArrayInsertAt.h
index 42005659a36..35913f133b1 100644
--- a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionGroupArrayInsertAt.h
+++ b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionGroupArrayInsertAt.h
@@ -55,7 +55,8 @@ class AggregateFunctionGroupArrayInsertAtGeneric final
     : public IAggregateFunctionDataHelper<AggregateFunctionGroupArrayInsertAtDataGeneric, AggregateFunctionGroupArrayInsertAtGeneric>
 {
 private:
-    DataTypePtr & type;
+    DataTypePtr type;
+    SerializationPtr serialization;
     Field default_value;
     UInt64 length_to_resize = 0;    /// zero means - do not do resizing.
 
@@ -63,6 +64,7 @@ public:
     AggregateFunctionGroupArrayInsertAtGeneric(const DataTypes & arguments, const Array & params)
         : IAggregateFunctionDataHelper<AggregateFunctionGroupArrayInsertAtDataGeneric, AggregateFunctionGroupArrayInsertAtGeneric>(arguments, params)
         , type(argument_types[0])
+        , serialization(type->getDefaultSerialization())
     {
         if (!params.empty())
         {
@@ -154,7 +156,7 @@ public:
             else
             {
                 writeBinary(UInt8(0), buf);
-                type->serializeBinary(elem, buf);
+                serialization->serializeBinary(elem, buf);
             }
         }
     }
@@ -175,7 +177,7 @@ public:
             UInt8 is_null = 0;
             readBinary(is_null, buf);
             if (!is_null)
-                type->deserializeBinary(arr[i], buf);
+                serialization->deserializeBinary(arr[i], buf);
         }
     }
 
diff --git a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionMinMaxAny.h b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionMinMaxAny.h
index a39d9af000b..919026a78c1 100644
--- a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionMinMaxAny.h
+++ b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionMinMaxAny.h
@@ -50,14 +50,14 @@ public:
             assert_cast<ColVecType &>(to).insertDefault();
     }
 
-    void write(WriteBuffer & buf, const IDataType & /*data_type*/) const
+    void write(WriteBuffer & buf, const ISerialization & /*serialization*/) const
     {
         writeBinary(has(), buf);
         if (has())
             writeBinary(value, buf);
     }
 
-    void read(ReadBuffer & buf, const IDataType & /*data_type*/, Arena *)
+    void read(ReadBuffer & buf, const ISerialization & /*serialization*/, Arena *)
     {
         readBinary(has_value, buf);
         if (has())
@@ -221,14 +221,14 @@ public:
             assert_cast<ColumnString &>(to).insertDefault();
     }
 
-    void write(WriteBuffer & buf, const IDataType & /*data_type*/) const
+    void write(WriteBuffer & buf, const ISerialization & /*serialization*/) const
     {
         writeBinary(size, buf);
         if (has())
             buf.write(getData(), size);
     }
 
-    void read(ReadBuffer & buf, const IDataType & /*data_type*/, Arena * arena)
+    void read(ReadBuffer & buf, const ISerialization & /*serialization*/, Arena * arena)
     {
         Int32 rhs_size;
         readBinary(rhs_size, buf);
@@ -427,24 +427,24 @@ public:
             to.insertDefault();
     }
 
-    void write(WriteBuffer & buf, const IDataType & data_type) const
+    void write(WriteBuffer & buf, const ISerialization & serialization) const
     {
         if (!value.isNull())
         {
             writeBinary(true, buf);
-            data_type.serializeBinary(value, buf);
+            serialization.serializeBinary(value, buf);
         }
         else
             writeBinary(false, buf);
     }
 
-    void read(ReadBuffer & buf, const IDataType & data_type, Arena *)
+    void read(ReadBuffer & buf, const ISerialization & serialization, Arena *)
     {
         bool is_not_null;
         readBinary(is_not_null, buf);
 
         if (is_not_null)
-            data_type.deserializeBinary(value, buf);
+            serialization.deserializeBinary(value, buf);
     }
 
     void change(const IColumn & column, size_t row_num, Arena *)
@@ -678,15 +678,15 @@ struct AggregateFunctionAnyHeavyData : Data
         return false;
     }
 
-    void write(WriteBuffer & buf, const IDataType & data_type) const
+    void write(WriteBuffer & buf, const ISerialization & serialization) const
     {
-        Data::write(buf, data_type);
+        Data::write(buf, serialization);
         writeBinary(counter, buf);
     }
 
-    void read(ReadBuffer & buf, const IDataType & data_type, Arena * arena)
+    void read(ReadBuffer & buf, const ISerialization & serialization, Arena * arena)
     {
-        Data::read(buf, data_type, arena);
+        Data::read(buf, serialization, arena);
         readBinary(counter, buf);
     }
 
@@ -698,12 +698,14 @@ template <typename Data>
 class AggregateFunctionsSingleValue final : public IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionsSingleValue<Data>>
 {
 private:
-    DataTypePtr & type;
+    DataTypePtr type;
+    SerializationPtr serialization;
 
 public:
     AggregateFunctionsSingleValue(const DataTypePtr & type_)
         : IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionsSingleValue<Data>>({type_}, {})
         , type(this->argument_types[0])
+        , serialization(type->getDefaultSerialization())
     {
         if (StringRef(Data::name()) == StringRef("min")
             || StringRef(Data::name()) == StringRef("max"))
@@ -733,12 +735,12 @@ public:
 
     void serialize(ConstAggregateDataPtr __restrict place, WriteBuffer & buf) const override
     {
-        this->data(place).write(buf, *type.get());
+        this->data(place).write(buf, *serialization);
     }
 
     void deserialize(AggregateDataPtr __restrict place, ReadBuffer & buf, Arena * arena) const override
     {
-        this->data(place).read(buf, *type.get(), arena);
+        this->data(place).read(buf, *serialization, arena);
     }
 
     bool allocatesMemoryInArena() const override
diff --git a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionSumMap.h b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionSumMap.h
index 9e15ae346b0..d8b19bad62f 100644
--- a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionSumMap.h
+++ b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionSumMap.h
@@ -64,7 +64,9 @@ class AggregateFunctionMapBase : public IAggregateFunctionDataHelper<
 {
 private:
     DataTypePtr keys_type;
+    SerializationPtr keys_serialization;
     DataTypes values_types;
+    Serializations values_serializations;
 
 public:
     using Base = IAggregateFunctionDataHelper<
@@ -72,9 +74,14 @@ public:
 
     AggregateFunctionMapBase(const DataTypePtr & keys_type_,
             const DataTypes & values_types_, const DataTypes & argument_types_)
-        : Base(argument_types_, {} /* parameters */), keys_type(keys_type_),
-          values_types(values_types_)
+        : Base(argument_types_, {} /* parameters */)
+        , keys_type(keys_type_)
+        , keys_serialization(keys_type->getDefaultSerialization())
+        , values_types(values_types_)
     {
+        values_serializations.reserve(values_types.size());
+        for (const auto & type : values_types)
+            values_serializations.emplace_back(type->getDefaultSerialization());
     }
 
     DataTypePtr getReturnType() const override
@@ -248,9 +255,9 @@ public:
 
         for (const auto & elem : merged_maps)
         {
-            keys_type->serializeBinary(elem.first, buf);
+            keys_serialization->serializeBinary(elem.first, buf);
             for (size_t col = 0; col < values_types.size(); ++col)
-                values_types[col]->serializeBinary(elem.second[col], buf);
+                values_serializations[col]->serializeBinary(elem.second[col], buf);
         }
     }
 
@@ -263,12 +270,12 @@ public:
         for (size_t i = 0; i < size; ++i)
         {
             Field key;
-            keys_type->deserializeBinary(key, buf);
+            keys_serialization->deserializeBinary(key, buf);
 
             Array values;
             values.resize(values_types.size());
             for (size_t col = 0; col < values_types.size(); ++col)
-                values_types[col]->deserializeBinary(values[col], buf);
+                values_serializations[col]->deserializeBinary(values[col], buf);
 
             if constexpr (IsDecimalNumber<T>)
                 merged_maps[key.get<DecimalField<T>>()] = values;
diff --git a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.cpp b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.cpp
index 1e9f2782d95..ed732a197a1 100644
--- a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.cpp
+++ b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.cpp
@@ -6,7 +6,6 @@
 #include <DataTypes/DataTypeDateTime.h>
 
 #include <ext/range.h>
-#include "registerAggregateFunctions.h"
 
 
 namespace DB
diff --git a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.h b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.h
index c765024507e..9644b8d9ea4 100644
--- a/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.h
+++ b/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionWindowFunnel.h
@@ -19,22 +19,13 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
 }
 
-struct ComparePair final
-{
-    template <typename T1, typename T2>
-    bool operator()(const std::pair<T1, T2> & lhs, const std::pair<T1, T2> & rhs) const
-    {
-        return lhs.first == rhs.first ? lhs.second < rhs.second : lhs.first < rhs.first;
-    }
-};
-
 static constexpr auto max_events = 32;
+
 template <typename T>
 struct AggregateFunctionWindowFunnelData
 {
     using TimestampEvent = std::pair<T, UInt8>;
     using TimestampEvents = PODArrayWithStackMemory<TimestampEvent, 64>;
-    using Comparator = ComparePair;
 
     bool sorted = true;
     TimestampEvents events_list;
@@ -46,7 +37,7 @@ struct AggregateFunctionWindowFunnelData
 
     void add(T timestamp, UInt8 event)
     {
-        // Since most events should have already been sorted by timestamp.
+        /// Since most events should have already been sorted by timestamp.
         if (sorted && events_list.size() > 0)
         {
             if (events_list.back().first == timestamp)
@@ -68,7 +59,7 @@ struct AggregateFunctionWindowFunnelData
 
         /// either sort whole container or do so partially merging ranges afterwards
         if (!sorted && !other.sorted)
-            std::stable_sort(std::begin(events_list), std::end(events_list), Comparator{});
+            std::stable_sort(std::begin(events_list), std::end(events_list));
         else
         {
             const auto begin = std::begin(events_list);
@@ -76,12 +67,12 @@ struct AggregateFunctionWindowFunnelData
             const auto end = std::end(events_list);
 
             if (!sorted)
-                std::stable_sort(begin, middle, Comparator{});
+                std::stable_sort(begin, middle);
 
             if (!other.sorted)
-                std::stable_sort(middle, end, Comparator{});
+                std::stable_sort(middle, end);
 
-            std::inplace_merge(begin, middle, end, Comparator{});
+            std::inplace_merge(begin, middle, end);
         }
 
         sorted = true;
@@ -91,7 +82,7 @@ struct AggregateFunctionWindowFunnelData
     {
         if (!sorted)
         {
-            std::stable_sort(std::begin(events_list), std::end(events_list), Comparator{});
+            std::stable_sort(std::begin(events_list), std::end(events_list));
             sorted = true;
         }
     }
@@ -145,14 +136,20 @@ class AggregateFunctionWindowFunnel final
 private:
     UInt64 window;
     UInt8 events_size;
-    UInt8 strict;   // When the 'strict' is set, it applies conditions only for the not repeating values.
-    UInt8 strict_order; // When the 'strict_order' is set, it doesn't allow interventions of other events.
-                        // In the case of 'A->B->D->C', it stops finding 'A->B->C' at the 'D' and the max event level is 2.
+    /// When the 'strict' is set, it applies conditions only for the not repeating values.
+    bool strict;
 
-    // Loop through the entire events_list, update the event timestamp value
-    // The level path must be 1---2---3---...---check_events_size, find the max event level that satisfied the path in the sliding window.
-    // If found, returns the max event level, else return 0.
-    // The Algorithm complexity is O(n).
+    /// When the 'strict_order' is set, it doesn't allow interventions of other events.
+    /// In the case of 'A->B->D->C', it stops finding 'A->B->C' at the 'D' and the max event level is 2.
+    bool strict_order;
+
+    /// Applies conditions only to events with strictly increasing timestamps
+    bool strict_increase;
+
+    /// Loop through the entire events_list, update the event timestamp value
+    /// The level path must be 1---2---3---...---check_events_size, find the max event level that satisfied the path in the sliding window.
+    /// If found, returns the max event level, else return 0.
+    /// The Algorithm complexity is O(n).
     UInt8 getEventLevel(Data & data) const
     {
         if (data.size() == 0)
@@ -162,16 +159,13 @@ private:
 
         data.sort();
 
-        /// events_timestamp stores the timestamp that latest i-th level event happen within time window after previous level event.
-        /// timestamp defaults to -1, which unsigned timestamp value never meet
-        /// there may be some bugs when UInt64 type timstamp overflows Int64, but it works on most cases.
-        std::vector<Int64> events_timestamp(events_size, -1);
+        /// events_timestamp stores the timestamp of the first and previous i-th level event happen within time window
+        std::vector<std::optional<std::pair<UInt64, UInt64>>> events_timestamp(events_size);
         bool first_event = false;
         for (const auto & pair : data.events_list)
         {
             const T & timestamp = pair.first;
             const auto & event_idx = pair.second - 1;
-
             if (strict_order && event_idx == -1)
             {
                 if (first_event)
@@ -181,31 +175,39 @@ private:
             }
             else if (event_idx == 0)
             {
-                events_timestamp[0] = timestamp;
+                events_timestamp[0] = std::make_pair(timestamp, timestamp);
                 first_event = true;
             }
-            else if (strict && events_timestamp[event_idx] >= 0)
+            else if (strict && events_timestamp[event_idx].has_value())
             {
                 return event_idx + 1;
             }
-            else if (strict_order && first_event && events_timestamp[event_idx - 1] == -1)
+            else if (strict_order && first_event && !events_timestamp[event_idx - 1].has_value())
             {
                 for (size_t event = 0; event < events_timestamp.size(); ++event)
                 {
-                    if (events_timestamp[event] == -1)
+                    if (!events_timestamp[event].has_value())
                         return event;
                 }
             }
-            else if (events_timestamp[event_idx - 1] >= 0 && timestamp <= events_timestamp[event_idx - 1] + window)
+            else if (events_timestamp[event_idx - 1].has_value())
             {
-                events_timestamp[event_idx] = events_timestamp[event_idx - 1];
-                if (event_idx + 1 == events_size)
-                    return events_size;
+                auto first_timestamp = events_timestamp[event_idx - 1]->first;
+                bool time_matched = timestamp <= first_timestamp + window;
+                if (strict_increase)
+                    time_matched = time_matched && events_timestamp[event_idx - 1]->second < timestamp;
+                if (time_matched)
+                {
+                    events_timestamp[event_idx] = std::make_pair(first_timestamp, timestamp);
+                    if (event_idx + 1 == events_size)
+                        return events_size;
+                }
             }
         }
+
         for (size_t event = events_timestamp.size(); event > 0; --event)
         {
-            if (events_timestamp[event - 1] >= 0)
+            if (events_timestamp[event - 1].has_value())
                 return event;
         }
         return 0;
@@ -223,15 +225,18 @@ public:
         events_size = arguments.size() - 1;
         window = params.at(0).safeGet<UInt64>();
 
-        strict = 0;
-        strict_order = 0;
+        strict = false;
+        strict_order = false;
+        strict_increase = false;
         for (size_t i = 1; i < params.size(); ++i)
         {
             String option = params.at(i).safeGet<String>();
-            if (option.compare("strict") == 0)
-                strict = 1;
-            else if (option.compare("strict_order") == 0)
-                strict_order = 1;
+            if (option == "strict")
+                strict = true;
+            else if (option == "strict_order")
+                strict_order = true;
+            else if (option == "strict_increase")
+                strict_increase = true;
             else
                 throw Exception{"Aggregate function " + getName() + " doesn't support a parameter: " + option, ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
         }
@@ -253,7 +258,7 @@ public:
     {
         bool has_event = false;
         const auto timestamp = assert_cast<const ColumnVector<T> *>(columns[0])->getData()[row_num];
-        // reverse iteration and stable sorting are needed for events that are qualified by more than one condition.
+        /// reverse iteration and stable sorting are needed for events that are qualified by more than one condition.
         for (auto i = events_size; i > 0; --i)
         {
             auto event = assert_cast<const ColumnVector<UInt8> *>(columns[i])->getData()[row_num];
diff --git a/src/AggregateFunctions/QuantileExact.h b/src/AggregateFunctions/QuantileExact.h
index bc85d5c1c28..aa7b4bbe250 100644
--- a/src/AggregateFunctions/QuantileExact.h
+++ b/src/AggregateFunctions/QuantileExact.h
@@ -121,7 +121,7 @@ struct QuantileExact : QuantileExactBase<Value, QuantileExact<Value>>
 
 /// QuantileExactExclusive is equivalent to Excel PERCENTILE.EXC, R-6, SAS-4, SciPy-(0,0)
 template <typename Value>
-/// There is no virtual-like functions. So we don't inherit from QuantileExactBase.
+/// There are no virtual-like functions. So we don't inherit from QuantileExactBase.
 struct QuantileExactExclusive : public QuantileExact<Value>
 {
     using QuantileExact<Value>::array;
@@ -189,7 +189,7 @@ struct QuantileExactExclusive : public QuantileExact<Value>
 
 /// QuantileExactInclusive is equivalent to Excel PERCENTILE and PERCENTILE.INC, R-7, SciPy-(1,1)
 template <typename Value>
-/// There is no virtual-like functions. So we don't inherit from QuantileExactBase.
+/// There are no virtual-like functions. So we don't inherit from QuantileExactBase.
 struct QuantileExactInclusive : public QuantileExact<Value>
 {
     using QuantileExact<Value>::array;
diff --git a/src/AggregateFunctions/ReservoirSamplerDeterministic.h b/src/AggregateFunctions/ReservoirSamplerDeterministic.h
index 3013a17e1ca..5cf97ae0f85 100644
--- a/src/AggregateFunctions/ReservoirSamplerDeterministic.h
+++ b/src/AggregateFunctions/ReservoirSamplerDeterministic.h
@@ -13,6 +13,7 @@
 #include <Common/NaNUtils.h>
 #include <Poco/Exception.h>
 
+
 namespace DB
 {
 namespace ErrorCodes
@@ -162,6 +163,11 @@ public:
         sorted = false;
     }
 
+#if !__clang__
+#pragma GCC diagnostic push
+#pragma GCC diagnostic ignored "-Wclass-memaccess"
+#endif
+
     void write(DB::WriteBuffer & buf) const
     {
         size_t size = samples.size();
@@ -169,9 +175,26 @@ public:
         DB::writeIntBinary<size_t>(total_values, buf);
 
         for (size_t i = 0; i < size; ++i)
-            DB::writePODBinary(samples[i], buf);
+        {
+            /// There was a mistake in this function.
+            /// Instead of correctly serializing the elements,
+            ///  it was writing them with uninitialized padding.
+            /// Here we ensure that padding is zero without changing the protocol.
+            /// TODO: After implementation of "versioning aggregate function state",
+            /// change the serialization format.
+
+            Element elem;
+            memset(&elem, 0, sizeof(elem));
+            elem = samples[i];
+
+            DB::writePODBinary(elem, buf);
+        }
     }
 
+#if !__clang__
+#pragma GCC diagnostic pop
+#endif
+
 private:
     /// We allocate some memory on the stack to avoid allocations when there are many objects with a small number of elements.
     using Element = std::pair<T, UInt32>;
diff --git a/src/CMakeLists.txt b/src/CMakeLists.txt
index 13bb4eb8ecf..d0147a1ab5d 100644
--- a/src/CMakeLists.txt
+++ b/src/CMakeLists.txt
@@ -27,6 +27,11 @@ configure_file (Common/config.h.in ${CONFIG_COMMON})
 configure_file (Common/config_version.h.in ${CONFIG_VERSION})
 configure_file (Core/config_core.h.in ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Core/include/config_core.h)
 
+if (USE_DEBUG_HELPERS)
+    set (INCLUDE_DEBUG_HELPERS "-I${ClickHouse_SOURCE_DIR}/base -include ${ClickHouse_SOURCE_DIR}/src/Core/iostream_debug_helpers.h")
+    set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${INCLUDE_DEBUG_HELPERS}")
+endif ()
+
 if (COMPILER_GCC)
     # If we leave this optimization enabled, gcc-7 replaces a pair of SSE intrinsics (16 byte load, store) with a call to memcpy.
     # It leads to slow code. This is compiler bug. It looks like this:
@@ -158,7 +163,11 @@ macro(add_object_library name common_path)
         list (APPEND all_modules ${name})
         add_headers_and_sources(${name} ${common_path})
         add_library(${name} SHARED ${${name}_sources} ${${name}_headers})
-        target_link_libraries (${name} PRIVATE -Wl,--unresolved-symbols=ignore-all)
+        if (OS_DARWIN)
+            target_link_libraries (${name} PRIVATE -Wl,-undefined,dynamic_lookup)
+        else()
+            target_link_libraries (${name} PRIVATE -Wl,--unresolved-symbols=ignore-all)
+        endif()
     endif ()
 endmacro()
 
@@ -168,6 +177,7 @@ add_object_library(clickhouse_core_mysql Core/MySQL)
 add_object_library(clickhouse_compression Compression)
 add_object_library(clickhouse_datastreams DataStreams)
 add_object_library(clickhouse_datatypes DataTypes)
+add_object_library(clickhouse_datatypes_serializations DataTypes/Serializations)
 add_object_library(clickhouse_databases Databases)
 add_object_library(clickhouse_databases_mysql Databases/MySQL)
 add_object_library(clickhouse_disks Disks)
@@ -215,7 +225,11 @@ else()
     target_link_libraries (clickhouse_interpreters PRIVATE clickhouse_parsers_new jemalloc libdivide)
     list (APPEND all_modules dbms)
     # force all split libs to be linked
-    set (CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS "${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS} -Wl,--no-as-needed")
+    if (OS_DARWIN)
+        set (CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS "${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS} -Wl,-undefined,error")
+    else()
+        set (CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS "${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS} -Wl,--no-as-needed")
+    endif()
 endif ()
 
 macro (dbms_target_include_directories)
@@ -361,11 +375,9 @@ if (ZSTD_LIBRARY)
     endif ()
 endif()
 
-set (LZMA_LIBRARY liblzma)
-set (LZMA_INCLUDE_DIR ${ClickHouse_SOURCE_DIR}/contrib/xz/src/liblzma/api)
-if (LZMA_LIBRARY)
-    target_link_libraries (clickhouse_common_io PUBLIC ${LZMA_LIBRARY})
-    target_include_directories (clickhouse_common_io SYSTEM BEFORE PUBLIC ${LZMA_INCLUDE_DIR})
+if (XZ_LIBRARY)
+    target_link_libraries (clickhouse_common_io PUBLIC ${XZ_LIBRARY})
+    target_include_directories (clickhouse_common_io SYSTEM BEFORE PUBLIC ${XZ_INCLUDE_DIR})
 endif()
 
 if (USE_ICU)
@@ -457,6 +469,10 @@ if (USE_LIBPQXX)
     dbms_target_include_directories(SYSTEM BEFORE PUBLIC ${LIBPQXX_INCLUDE_DIR})
 endif()
 
+if (USE_DATASKETCHES)
+    target_include_directories (clickhouse_aggregate_functions SYSTEM BEFORE PRIVATE ${DATASKETCHES_INCLUDE_DIR})
+endif ()
+
 dbms_target_link_libraries(PRIVATE _boost_context)
 
 include (${ClickHouse_SOURCE_DIR}/cmake/add_check.cmake)
diff --git a/src/Client/Connection.h b/src/Client/Connection.h
index 8e653dc4153..7e3b9b7ab61 100644
--- a/src/Client/Connection.h
+++ b/src/Client/Connection.h
@@ -88,9 +88,9 @@ public:
         const String & user_, const String & password_,
         const String & cluster_,
         const String & cluster_secret_,
-        const String & client_name_ = "client",
-        Protocol::Compression compression_ = Protocol::Compression::Enable,
-        Protocol::Secure secure_ = Protocol::Secure::Disable,
+        const String & client_name_,
+        Protocol::Compression compression_,
+        Protocol::Secure secure_,
         Poco::Timespan sync_request_timeout_ = Poco::Timespan(DBMS_DEFAULT_SYNC_REQUEST_TIMEOUT_SEC, 0))
         :
         host(host_), port(port_), default_database(default_database_),
diff --git a/src/Client/ConnectionPool.h b/src/Client/ConnectionPool.h
index 2389cc6755d..9e1d5f78b03 100644
--- a/src/Client/ConnectionPool.h
+++ b/src/Client/ConnectionPool.h
@@ -56,9 +56,9 @@ public:
             const String & password_,
             const String & cluster_,
             const String & cluster_secret_,
-            const String & client_name_ = "client",
-            Protocol::Compression compression_ = Protocol::Compression::Enable,
-            Protocol::Secure secure_ = Protocol::Secure::Disable,
+            const String & client_name_,
+            Protocol::Compression compression_,
+            Protocol::Secure secure_,
             Int64 priority_ = 1)
        : Base(max_connections_,
         &Poco::Logger::get("ConnectionPool (" + host_ + ":" + toString(port_) + ")")),
diff --git a/src/Client/ConnectionPoolWithFailover.cpp b/src/Client/ConnectionPoolWithFailover.cpp
index 061e3cbdff4..eff589edaa8 100644
--- a/src/Client/ConnectionPoolWithFailover.cpp
+++ b/src/Client/ConnectionPoolWithFailover.cpp
@@ -13,6 +13,7 @@
 
 #include <IO/ConnectionTimeouts.h>
 
+
 namespace DB
 {
 
diff --git a/src/Client/HedgedConnections.cpp b/src/Client/HedgedConnections.cpp
index 88c92b9fca0..8455ef3117e 100644
--- a/src/Client/HedgedConnections.cpp
+++ b/src/Client/HedgedConnections.cpp
@@ -362,9 +362,10 @@ int HedgedConnections::getReadyFileDescriptor(AsyncCallback async_callback)
     epoll_event event;
     event.data.fd = -1;
     size_t events_count = 0;
+    bool blocking = !static_cast<bool>(async_callback);
     while (events_count == 0)
     {
-        events_count = epoll.getManyReady(1, &event, false);
+        events_count = epoll.getManyReady(1, &event, blocking);
         if (!events_count && async_callback)
             async_callback(epoll.getFileDescriptor(), 0, epoll.getDescription());
     }
@@ -520,14 +521,17 @@ void HedgedConnections::processNewReplicaState(HedgedConnectionsFactory::State s
 
 void HedgedConnections::finishProcessReplica(ReplicaState & replica, bool disconnect)
 {
+    /// It's important to remove file descriptor from epoll exactly before cancelling packet_receiver,
+    /// because otherwise another thread can try to receive a packet, get this file descriptor
+    /// from epoll and resume cancelled packet_receiver.
+    epoll.remove(replica.packet_receiver->getFileDescriptor());
+    epoll.remove(replica.change_replica_timeout.getDescriptor());
+
     replica.packet_receiver->cancel();
     replica.change_replica_timeout.reset();
 
-    epoll.remove(replica.packet_receiver->getFileDescriptor());
     --offset_states[fd_to_replica_location[replica.packet_receiver->getFileDescriptor()].offset].active_connection_count;
     fd_to_replica_location.erase(replica.packet_receiver->getFileDescriptor());
-
-    epoll.remove(replica.change_replica_timeout.getDescriptor());
     timeout_fd_to_replica_location.erase(replica.change_replica_timeout.getDescriptor());
 
     --active_connection_count;
diff --git a/src/Columns/ColumnArray.cpp b/src/Columns/ColumnArray.cpp
index 5267bc5db5d..1b0c9f5162f 100644
--- a/src/Columns/ColumnArray.cpp
+++ b/src/Columns/ColumnArray.cpp
@@ -1211,7 +1211,6 @@ ColumnPtr ColumnArray::replicateTuple(const Offsets & replicate_offsets) const
         assert_cast<const ColumnArray &>(*temporary_arrays.front()).getOffsetsPtr());
 }
 
-
 void ColumnArray::gather(ColumnGathererStream & gatherer)
 {
     gatherer.gather(*this);
diff --git a/src/Columns/ColumnString.cpp b/src/Columns/ColumnString.cpp
index c1eddd539c9..fcd0516d465 100644
--- a/src/Columns/ColumnString.cpp
+++ b/src/Columns/ColumnString.cpp
@@ -536,7 +536,6 @@ void ColumnString::getExtremes(Field & min, Field & max) const
     get(max_idx, max);
 }
 
-
 ColumnPtr ColumnString::compress() const
 {
     size_t source_chars_size = chars.size();
diff --git a/src/Columns/ColumnString.h b/src/Columns/ColumnString.h
index 5f570afcdbb..1792491c60d 100644
--- a/src/Columns/ColumnString.h
+++ b/src/Columns/ColumnString.h
@@ -279,7 +279,6 @@ public:
         return typeid(rhs) == typeid(ColumnString);
     }
 
-
     Chars & getChars() { return chars; }
     const Chars & getChars() const { return chars; }
 
diff --git a/src/Columns/IColumn.h b/src/Columns/IColumn.h
index 1dedd191e1d..23acc81e63d 100644
--- a/src/Columns/IColumn.h
+++ b/src/Columns/IColumn.h
@@ -26,6 +26,9 @@ class ColumnGathererStream;
 class Field;
 class WeakHash32;
 
+class ISerialization;
+using SerializationPtr = std::shared_ptr<const ISerialization>;
+
 
 /*
  * Represents a set of equal ranges in previous column to perform sorting in current column.
diff --git a/src/Columns/IColumnDummy.h b/src/Columns/IColumnDummy.h
index ff405184b7a..7e1958f077e 100644
--- a/src/Columns/IColumnDummy.h
+++ b/src/Columns/IColumnDummy.h
@@ -4,6 +4,7 @@
 #include <Common/PODArray.h>
 #include <Columns/IColumn.h>
 #include <Columns/ColumnsCommon.h>
+#include <Core/Field.h>
 
 
 namespace DB
@@ -58,13 +59,16 @@ public:
 
     StringRef serializeValueIntoArena(size_t /*n*/, Arena & arena, char const *& begin) const override
     {
-        return { arena.allocContinue(0, begin), 0 };
+        /// Has to put one useless byte into Arena, because serialization into zero number of bytes is ambiguous.
+        char * res = arena.allocContinue(1, begin);
+        *res = 0;
+        return { res, 1 };
     }
 
     const char * deserializeAndInsertFromArena(const char * pos) override
     {
         ++s;
-        return pos;
+        return pos + 1;
     }
 
     const char * skipSerializedInArena(const char * pos) const override
diff --git a/src/Common/AllocatorWithMemoryTracking.h b/src/Common/AllocatorWithMemoryTracking.h
new file mode 100644
index 00000000000..e9597e4bf5a
--- /dev/null
+++ b/src/Common/AllocatorWithMemoryTracking.h
@@ -0,0 +1,62 @@
+#pragma once
+
+#include <stdexcept>
+#include <cstddef>
+#include <cstdlib>
+
+#include <Common/CurrentMemoryTracker.h>
+
+
+/// Implementation of std::allocator interface that tracks memory with MemoryTracker.
+/// NOTE We already plug MemoryTracker into new/delete operators. So, everything works even with default allocator.
+/// But it is enabled only if jemalloc is used (to obtain the size of the allocation on call to delete).
+/// And jemalloc is disabled for builds with sanitizers. In these cases memory was not always tracked.
+
+template <typename T>
+struct AllocatorWithMemoryTracking
+{
+    typedef T value_type;
+
+    AllocatorWithMemoryTracking() = default;
+
+    template <typename U>
+    constexpr AllocatorWithMemoryTracking(const AllocatorWithMemoryTracking<U> &) noexcept
+    {
+    }
+
+    [[nodiscard]] T * allocate(size_t n)
+    {
+        if (n > std::numeric_limits<size_t>::max() / sizeof(T))
+            throw std::bad_alloc();
+
+        size_t bytes = n * sizeof(T);
+        CurrentMemoryTracker::alloc(bytes);
+
+        T * p = static_cast<T *>(malloc(bytes));
+        if (!p)
+            throw std::bad_alloc();
+
+        return p;
+    }
+
+    void deallocate(T * p, size_t n) noexcept
+    {
+        free(p);
+
+        size_t bytes = n * sizeof(T);
+        CurrentMemoryTracker::free(bytes);
+    }
+};
+
+template <typename T, typename U>
+bool operator==(const AllocatorWithMemoryTracking <T> &, const AllocatorWithMemoryTracking <U> &)
+{
+    return true;
+}
+
+template <typename T, typename U>
+bool operator!=(const AllocatorWithMemoryTracking <T> &, const AllocatorWithMemoryTracking <U> &)
+{
+    return false;
+}
+
diff --git a/src/Common/CurrentMetrics.cpp b/src/Common/CurrentMetrics.cpp
index 2bc6258aa18..abbb3c71d72 100644
--- a/src/Common/CurrentMetrics.cpp
+++ b/src/Common/CurrentMetrics.cpp
@@ -66,6 +66,8 @@
     M(PartsWide, "Wide parts.") \
     M(PartsCompact, "Compact parts.") \
     M(PartsInMemory, "In-memory parts.") \
+    M(MMappedFiles, "Total number of mmapped files.") \
+    M(MMappedFileBytes, "Sum size of mmapped file regions.") \
 
 namespace CurrentMetrics
 {
diff --git a/src/Common/Epoll.cpp b/src/Common/Epoll.cpp
index a17cce8545c..454c1a115f7 100644
--- a/src/Common/Epoll.cpp
+++ b/src/Common/Epoll.cpp
@@ -60,7 +60,7 @@ void Epoll::remove(int fd)
 size_t Epoll::getManyReady(int max_events, epoll_event * events_out, bool blocking) const
 {
     if (events_count == 0)
-        throw Exception("There is no events in epoll", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+        throw Exception("There are no events in epoll", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
 
     int ready_size;
     int timeout = blocking ? -1 : 0;
diff --git a/src/Common/ErrorCodes.cpp b/src/Common/ErrorCodes.cpp
index 918bc301754..0f85ad5c792 100644
--- a/src/Common/ErrorCodes.cpp
+++ b/src/Common/ErrorCodes.cpp
@@ -547,6 +547,7 @@
     M(577, INVALID_SHARD_ID) \
     M(578, INVALID_FORMAT_INSERT_QUERY_WITH_DATA) \
     M(579, INCORRECT_PART_TYPE) \
+    M(580, CANNOT_SET_ROUNDING_MODE) \
     \
     M(998, POSTGRESQL_CONNECTION_FAILURE) \
     M(999, KEEPER_EXCEPTION) \
diff --git a/src/Common/HashTable/HashMap.h b/src/Common/HashTable/HashMap.h
index 99dc5414107..c3cd09eccb2 100644
--- a/src/Common/HashTable/HashMap.h
+++ b/src/Common/HashTable/HashMap.h
@@ -48,7 +48,7 @@ struct HashMapCell
 
     value_type value;
 
-    HashMapCell() {}
+    HashMapCell() = default;
     HashMapCell(const Key & key_, const State &) : value(key_, NoInitTag()) {}
     HashMapCell(const value_type & value_, const State &) : value(value_) {}
 
@@ -114,8 +114,39 @@ struct HashMapCell
 
     static void move(HashMapCell * /* old_location */, HashMapCell * /* new_location */) {}
 
+    template <size_t I>
+    auto & get() & {
+        if constexpr (I == 0) return value.first;
+        else if constexpr (I == 1) return value.second;
+    }
+
+    template <size_t I>
+    auto const & get() const & {
+        if constexpr (I == 0) return value.first;
+        else if constexpr (I == 1) return value.second;
+    }
+
+    template <size_t I>
+    auto && get() && {
+        if constexpr (I == 0) return std::move(value.first);
+        else if constexpr (I == 1) return std::move(value.second);
+    }
+
 };
 
+namespace std
+{
+
+    template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState>
+    struct tuple_size<HashMapCell<Key, TMapped, Hash, TState>> : std::integral_constant<size_t, 2> { };
+
+    template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState>
+    struct tuple_element<0, HashMapCell<Key, TMapped, Hash, TState>> { using type = Key; };
+
+    template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState>
+    struct tuple_element<1, HashMapCell<Key, TMapped, Hash, TState>> { using type = TMapped; };
+}
+
 template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState = HashTableNoState>
 struct HashMapCellWithSavedHash : public HashMapCell<Key, TMapped, Hash, TState>
 {
@@ -227,6 +258,19 @@ public:
     }
 };
 
+namespace std
+{
+
+    template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState>
+    struct tuple_size<HashMapCellWithSavedHash<Key, TMapped, Hash, TState>> : std::integral_constant<size_t, 2> { };
+
+    template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState>
+    struct tuple_element<0, HashMapCellWithSavedHash<Key, TMapped, Hash, TState>> { using type = Key; };
+
+    template <typename Key, typename TMapped, typename Hash, typename TState>
+    struct tuple_element<1, HashMapCellWithSavedHash<Key, TMapped, Hash, TState>> { using type = TMapped; };
+}
+
 
 template <
     typename Key,
diff --git a/src/Common/IPv6ToBinary.cpp b/src/Common/IPv6ToBinary.cpp
index 3c004a5a84e..a8363a46de7 100644
--- a/src/Common/IPv6ToBinary.cpp
+++ b/src/Common/IPv6ToBinary.cpp
@@ -13,8 +13,7 @@ namespace DB
 /// Result array could be indexed with all possible uint8 values without extra check.
 /// For values greater than 128 we will store same value as for 128 (all bits set).
 constexpr size_t IPV6_MASKS_COUNT = 256;
-
-using RawMaskArray = std::array<uint8_t, IPV6_BINARY_LENGTH>;
+using RawMaskArrayV6 = std::array<uint8_t, IPV6_BINARY_LENGTH>;
 
 void IPv6ToRawBinary(const Poco::Net::IPAddress & address, char * res)
 {
@@ -41,33 +40,86 @@ std::array<char, 16> IPv6ToBinary(const Poco::Net::IPAddress & address)
     return res;
 }
 
-static constexpr RawMaskArray generateBitMask(size_t prefix)
+template <typename RawMaskArrayT>
+static constexpr RawMaskArrayT generateBitMask(size_t prefix)
 {
-    if (prefix >= 128)
-        prefix = 128;
-    RawMaskArray arr{0};
+    RawMaskArrayT arr{0};
+    if (prefix >= arr.size() * 8)
+        prefix = arr.size() * 8;
     size_t i = 0;
     for (; prefix >= 8; ++i, prefix -= 8)
         arr[i] = 0xff;
     if (prefix > 0)
         arr[i++] = ~(0xff >> prefix);
-    while (i < 16)
+    while (i < arr.size())
         arr[i++] = 0x00;
     return arr;
 }
 
-static constexpr std::array<RawMaskArray, IPV6_MASKS_COUNT> generateBitMasks()
+template <typename RawMaskArrayT, size_t masksCount>
+static constexpr std::array<RawMaskArrayT, masksCount> generateBitMasks()
 {
-    std::array<RawMaskArray, IPV6_MASKS_COUNT> arr{};
-    for (size_t i = 0; i < IPV6_MASKS_COUNT; ++i)
-        arr[i] = generateBitMask(i);
+    std::array<RawMaskArrayT, masksCount> arr{};
+    for (size_t i = 0; i < masksCount; ++i)
+        arr[i] = generateBitMask<RawMaskArrayT>(i);
     return arr;
 }
 
-const uint8_t * getCIDRMaskIPv6(UInt8 prefix_len)
+const std::array<uint8_t, 16> & getCIDRMaskIPv6(UInt8 prefix_len)
 {
-    static constexpr std::array<RawMaskArray, IPV6_MASKS_COUNT> IPV6_RAW_MASK_ARRAY = generateBitMasks();
-    return IPV6_RAW_MASK_ARRAY[prefix_len].data();
+    static constexpr auto IPV6_RAW_MASK_ARRAY = generateBitMasks<RawMaskArrayV6, IPV6_MASKS_COUNT>();
+    return IPV6_RAW_MASK_ARRAY[prefix_len];
 }
 
+bool matchIPv4Subnet(UInt32 addr, UInt32 cidr_addr, UInt8 prefix)
+{
+    UInt32 mask = (prefix >= 32) ? 0xffffffffu : ~(0xffffffffu >> prefix);
+    return (addr & mask) == (cidr_addr & mask);
+}
+
+#if defined(__SSE2__)
+#include <emmintrin.h>
+
+bool matchIPv6Subnet(const uint8_t * addr, const uint8_t * cidr_addr, UInt8 prefix)
+{
+    uint16_t mask = _mm_movemask_epi8(_mm_cmpeq_epi8(
+        _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(addr)),
+        _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(cidr_addr))));
+    mask = ~mask;
+
+    if (mask)
+    {
+        auto offset = __builtin_ctz(mask);
+
+        if (prefix / 8 != offset)
+            return prefix / 8 < offset;
+
+        auto cmpmask = ~(0xff >> (prefix % 8));
+        return (addr[offset] & cmpmask) == (cidr_addr[offset] & cmpmask);
+    }
+    return true;
+}
+
+# else
+
+bool matchIPv6Subnet(const uint8_t * addr, const uint8_t * cidr_addr, UInt8 prefix)
+{
+    if (prefix > IPV6_BINARY_LENGTH * 8U)
+        prefix = IPV6_BINARY_LENGTH * 8U;
+
+    size_t i = 0;
+    for (; prefix >= 8; ++i, prefix -= 8)
+    {
+        if (addr[i] != cidr_addr[i])
+            return false;
+    }
+    if (prefix == 0)
+        return true;
+
+    auto mask = ~(0xff >> prefix);
+    return (addr[i] & mask) == (cidr_addr[i] & mask);
+}
+
+#endif  // __SSE2__
+
 }
diff --git a/src/Common/IPv6ToBinary.h b/src/Common/IPv6ToBinary.h
index 2e47238aeba..d766d408359 100644
--- a/src/Common/IPv6ToBinary.h
+++ b/src/Common/IPv6ToBinary.h
@@ -14,9 +14,13 @@ void IPv6ToRawBinary(const Poco::Net::IPAddress & address, char * res);
 /// Convert IP address to 16-byte array with IPv6 data (big endian). If it's an IPv4, map it to IPv6.
 std::array<char, 16> IPv6ToBinary(const Poco::Net::IPAddress & address);
 
-/// Returns pointer to 16-byte array containing mask with first `prefix_len` bits set to `1` and `128 - prefix_len` to `0`.
-/// Pointer is valid during all program execution time and doesn't require freeing.
+/// Returns a reference to 16-byte array containing mask with first `prefix_len` bits set to `1` and `128 - prefix_len` to `0`.
+/// The reference is valid during all program execution time.
 /// Values of prefix_len greater than 128 interpreted as 128 exactly.
-const uint8_t * getCIDRMaskIPv6(UInt8 prefix_len);
+const std::array<uint8_t, 16> & getCIDRMaskIPv6(UInt8 prefix_len);
+
+/// Check that address contained in CIDR range
+bool matchIPv4Subnet(UInt32 addr, UInt32 cidr_addr, UInt8 prefix);
+bool matchIPv6Subnet(const uint8_t * addr, const uint8_t * cidr_addr, UInt8 prefix);
 
 }
diff --git a/src/Common/Macros.cpp b/src/Common/Macros.cpp
index b8e25499c0b..7882449b595 100644
--- a/src/Common/Macros.cpp
+++ b/src/Common/Macros.cpp
@@ -78,7 +78,10 @@ String Macros::expand(const String & s,
 
         /// Prefer explicit macros over implicit.
         if (it != macros.end() && !info.expand_special_macros_only)
+        {
             res += it->second;
+            info.expanded_other = true;
+        }
         else if (macro_name == "database" && !info.table_id.database_name.empty())
         {
             res += info.table_id.database_name;
diff --git a/src/Common/Macros.h b/src/Common/Macros.h
index 3082452e297..9298dbfc2d5 100644
--- a/src/Common/Macros.h
+++ b/src/Common/Macros.h
@@ -40,6 +40,7 @@ public:
         bool expanded_database = false;
         bool expanded_table = false;
         bool expanded_uuid = false;
+        bool expanded_other = false;
         bool has_unknown = false;
     };
 
diff --git a/src/Common/PODArray.h b/src/Common/PODArray.h
index 57ad3d46177..b1042332cfa 100644
--- a/src/Common/PODArray.h
+++ b/src/Common/PODArray.h
@@ -530,6 +530,31 @@ public:
         this->c_end += bytes_to_copy;
     }
 
+    template <typename ... TAllocatorParams>
+    void insertFromItself(iterator from_begin, iterator from_end, TAllocatorParams && ... allocator_params)
+    {
+        static_assert(memcpy_can_be_used_for_assignment<std::decay_t<T>, std::decay_t<decltype(*from_begin)>>);
+
+        /// Convert iterators to indexes because reserve can invalidate iterators
+        size_t start_index = from_begin - begin();
+        size_t end_index = from_end - begin();
+        size_t copy_size = end_index - start_index;
+
+        assert(start_index <= end_index);
+
+        size_t required_capacity = this->size() + copy_size;
+        if (required_capacity > this->capacity())
+            this->reserve(roundUpToPowerOfTwoOrZero(required_capacity), std::forward<TAllocatorParams>(allocator_params)...);
+
+        size_t bytes_to_copy = this->byte_size(copy_size);
+        if (bytes_to_copy)
+        {
+            auto begin = this->c_start + this->byte_size(start_index);
+            memcpy(this->c_end, reinterpret_cast<const void *>(&*begin), bytes_to_copy);
+            this->c_end += bytes_to_copy;
+        }
+    }
+
     template <typename It1, typename It2>
     void insert_assume_reserved(It1 from_begin, It2 from_end)
     {
diff --git a/src/Common/ProfileEvents.cpp b/src/Common/ProfileEvents.cpp
index 2539f20ed4d..35703790d82 100644
--- a/src/Common/ProfileEvents.cpp
+++ b/src/Common/ProfileEvents.cpp
@@ -32,6 +32,8 @@
     M(UncompressedCacheHits, "") \
     M(UncompressedCacheMisses, "") \
     M(UncompressedCacheWeightLost, "") \
+    M(MMappedFileCacheHits, "") \
+    M(MMappedFileCacheMisses, "") \
     M(IOBufferAllocs, "") \
     M(IOBufferAllocBytes, "") \
     M(ArenaAllocChunks, "") \
diff --git a/src/Common/StackTrace.cpp b/src/Common/StackTrace.cpp
index a539b78dab0..812f888b284 100644
--- a/src/Common/StackTrace.cpp
+++ b/src/Common/StackTrace.cpp
@@ -35,7 +35,7 @@ std::string signalToErrorMessage(int sig, const siginfo_t & info, const ucontext
             else
                 error << "Address: " << info.si_addr;
 
-#if defined(__x86_64__) && !defined(__FreeBSD__) && !defined(__APPLE__) && !defined(__arm__)
+#if defined(__x86_64__) && !defined(__FreeBSD__) && !defined(__APPLE__) && !defined(__arm__) && !defined(__powerpc__)
             auto err_mask = context.uc_mcontext.gregs[REG_ERR];
             if ((err_mask & 0x02))
                 error << " Access: write.";
@@ -190,6 +190,8 @@ static void * getCallerAddress(const ucontext_t & context)
 
 #elif defined(__aarch64__)
     return reinterpret_cast<void *>(context.uc_mcontext.pc);
+#elif defined(__powerpc64__)
+    return reinterpret_cast<void *>(context.uc_mcontext.gp_regs[PT_NIP]);
 #else
     return nullptr;
 #endif
diff --git a/src/Common/formatIPv6.h b/src/Common/formatIPv6.h
index bd0c68d70f9..1cb9d3d1d81 100644
--- a/src/Common/formatIPv6.h
+++ b/src/Common/formatIPv6.h
@@ -25,7 +25,7 @@ void formatIPv6(const unsigned char * src, char *& dst, uint8_t zeroed_tail_byte
 
 /** Unsafe (no bounds-checking for src nor dst), optimized version of parsing IPv4 string.
  *
- * Parses the input string `src` and stores binary BE value into buffer pointed by `dst`,
+ * Parses the input string `src` and stores binary host-endian value into buffer pointed by `dst`,
  * which should be long enough.
  * That is "127.0.0.1" becomes 0x7f000001.
  *
@@ -63,7 +63,7 @@ inline bool parseIPv4(const char * src, unsigned char * dst)
 /** Unsafe (no bounds-checking for src nor dst), optimized version of parsing IPv6 string.
 *
 * Slightly altered implementation from http://svn.apache.org/repos/asf/apr/apr/trunk/network_io/unix/inet_pton.c
-* Parses the input string `src` and stores binary LE value into buffer pointed by `dst`,
+* Parses the input string `src` and stores binary big-endian value into buffer pointed by `dst`,
 * which should be long enough. In case of failure zeroes
 * IPV6_BINARY_LENGTH bytes of buffer pointed by `dst`.
 *
diff --git a/src/Common/tests/gtest_DateLUTImpl.cpp b/src/Common/tests/gtest_DateLUTImpl.cpp
index e18bd16e731..74fd7cb6149 100644
--- a/src/Common/tests/gtest_DateLUTImpl.cpp
+++ b/src/Common/tests/gtest_DateLUTImpl.cpp
@@ -130,7 +130,6 @@ TEST(DateLUTTest, TimeValuesInMiddleOfRange)
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeQuarterNum(time), 8078 /*unsigned*/);
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeHourNum(time), 435736 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeMinuteNum(time), 26144180 /*time_t*/);
-    EXPECT_EQ(lut.toStartOfHourInterval(time, 5), 1568646000 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toStartOfMinuteInterval(time, 6), 1568650680 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toStartOfSecondInterval(time, 7), 1568650811 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toNumYYYYMM(time), 201909 /*UInt32*/);
@@ -191,7 +190,6 @@ TEST(DateLUTTest, TimeValuesAtLeftBoderOfRange)
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeQuarterNum(time), 7880 /*unsigned*/); // ?
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeHourNum(time), 0 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeMinuteNum(time), 0 /*time_t*/);
-    EXPECT_EQ(lut.toStartOfHourInterval(time, 5), 0 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toStartOfMinuteInterval(time, 6), 0 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toStartOfSecondInterval(time, 7), 0 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toNumYYYYMM(time), 197001 /*UInt32*/);
@@ -253,7 +251,6 @@ TEST(DateLUTTest, TimeValuesAtRightBoderOfRangeOfOldLUT)
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeQuarterNum(time), 8424 /*unsigned*/);
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeHourNum(time), 1192873 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toRelativeMinuteNum(time), 71572397 /*time_t*/);
-    EXPECT_EQ(lut.toStartOfHourInterval(time, 5), 4294332000 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toStartOfMinuteInterval(time, 6), 4294343520 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toStartOfSecondInterval(time, 7), 4294343872 /*time_t*/);
     EXPECT_EQ(lut.toNumYYYYMM(time), 210601 /*UInt32*/);
@@ -473,8 +470,8 @@ INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(AllTimezones_Year2010,
         ::testing::ValuesIn(allTimezones()),
         ::testing::ValuesIn(std::initializer_list<TimeRangeParam>{
             // Values from tests/date_lut3.cpp
-            {YYYYMMDDToDay(20101031), YYYYMMDDToDay(20101101), 15 * 60},
-            {YYYYMMDDToDay(20100328), YYYYMMDDToDay(20100330), 15 * 60}
+            {YYYYMMDDToDay(20101031), YYYYMMDDToDay(20101101), 10 * 15 * 60},
+            {YYYYMMDDToDay(20100328), YYYYMMDDToDay(20100330), 10 * 15 * 60}
         }))
 );
 
@@ -484,7 +481,7 @@ INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(AllTimezones_Year1970_WHOLE,
         ::testing::ValuesIn(allTimezones(false)),
         ::testing::ValuesIn(std::initializer_list<TimeRangeParam>{
             // Values from tests/date_lut3.cpp
-            {YYYYMMDDToDay(19700101), YYYYMMDDToDay(19701231), 3191 /*53m 11s*/},
+            {YYYYMMDDToDay(19700101), YYYYMMDDToDay(19701231), 10 * 3191 /*53m 11s*/},
         }))
 );
 
@@ -494,7 +491,7 @@ INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(AllTimezones_Year2010_WHOLE,
         ::testing::ValuesIn(allTimezones(false)),
         ::testing::ValuesIn(std::initializer_list<TimeRangeParam>{
             // Values from tests/date_lut3.cpp
-            {YYYYMMDDToDay(20100101), YYYYMMDDToDay(20101231), 3191 /*53m 11s*/},
+            {YYYYMMDDToDay(20100101), YYYYMMDDToDay(20101231), 10 * 3191 /*53m 11s*/},
         }))
 );
 
@@ -504,7 +501,7 @@ INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(AllTimezones_Year2020_WHOLE,
         ::testing::ValuesIn(allTimezones()),
         ::testing::ValuesIn(std::initializer_list<TimeRangeParam>{
             // Values from tests/date_lut3.cpp
-            {YYYYMMDDToDay(20200101), YYYYMMDDToDay(20201231), 3191 /*53m 11s*/},
+            {YYYYMMDDToDay(20200101), YYYYMMDDToDay(20201231), 10 * 3191 /*53m 11s*/},
         }))
 );
 
@@ -513,8 +510,8 @@ INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(AllTimezones_PreEpoch,
     ::testing::Combine(
         ::testing::ValuesIn(allTimezones(false)),
         ::testing::ValuesIn(std::initializer_list<TimeRangeParam>{
-            {YYYYMMDDToDay(19500101), YYYYMMDDToDay(19600101), 15 * 60},
-            {YYYYMMDDToDay(19300101), YYYYMMDDToDay(19350101), 11 * 15 * 60}
+            {YYYYMMDDToDay(19500101), YYYYMMDDToDay(19600101), 10 * 15 * 60},
+            {YYYYMMDDToDay(19300101), YYYYMMDDToDay(19350101), 10 * 11 * 15 * 60}
         }))
 );
 
@@ -523,8 +520,8 @@ INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(AllTimezones_Year1970,
     ::testing::Combine(
         ::testing::ValuesIn(allTimezones(false)),
         ::testing::ValuesIn(std::initializer_list<TimeRangeParam>{
-            {YYYYMMDDToDay(19700101), YYYYMMDDToDay(19700201), 15 * 60},
-            {YYYYMMDDToDay(19700101), YYYYMMDDToDay(19701231), 11 * 13 * 17}
+            {YYYYMMDDToDay(19700101), YYYYMMDDToDay(19700201), 10 * 15 * 60},
+            {YYYYMMDDToDay(19700101), YYYYMMDDToDay(19701231), 10 * 11 * 13 * 17}
 //            // 11 was chosen as a number which can't divide product of 2-combinarions of (7, 24, 60),
 //            // to reduce likelehood of hitting same hour/minute/second values for different days.
 //            // + 12 is just to make sure that last day is covered fully.
diff --git a/src/Common/tests/gtest_pod_array.cpp b/src/Common/tests/gtest_pod_array.cpp
index 63cf7026757..9cc77b88195 100644
--- a/src/Common/tests/gtest_pod_array.cpp
+++ b/src/Common/tests/gtest_pod_array.cpp
@@ -33,6 +33,19 @@ TEST(Common, PODArrayInsert)
     EXPECT_EQ(str, std::string(chars.data(), chars.size()));
 }
 
+TEST(Common, PODArrayInsertFromItself)
+{
+    {
+        PaddedPODArray<UInt64> array { 1 };
+
+        for (size_t i = 0; i < 3; ++i)
+            array.insertFromItself(array.begin(), array.end());
+
+        PaddedPODArray<UInt64> expected {1,1,1,1,1,1,1,1};
+        ASSERT_EQ(array,expected);
+    }
+}
+
 TEST(Common, PODPushBackRawMany)
 {
     PODArray<char> chars;
diff --git a/src/Compression/CachedCompressedReadBuffer.cpp b/src/Compression/CachedCompressedReadBuffer.cpp
index 4b4d33954a9..d511266d139 100644
--- a/src/Compression/CachedCompressedReadBuffer.cpp
+++ b/src/Compression/CachedCompressedReadBuffer.cpp
@@ -33,33 +33,27 @@ bool CachedCompressedReadBuffer::nextImpl()
 
     /// Let's check for the presence of a decompressed block in the cache, grab the ownership of this block, if it exists.
     UInt128 key = cache->hash(path, file_pos);
-    owned_cell = cache->get(key);
 
-    if (!owned_cell)
+    owned_cell = cache->getOrSet(key, [&]()
     {
-        /// If not, read it from the file.
         initInput();
         file_in->seek(file_pos, SEEK_SET);
 
-        owned_cell = std::make_shared<UncompressedCacheCell>();
+        auto cell = std::make_shared<UncompressedCacheCell>();
 
         size_t size_decompressed;
         size_t size_compressed_without_checksum;
-        owned_cell->compressed_size = readCompressedData(size_decompressed, size_compressed_without_checksum, false);
+        cell->compressed_size = readCompressedData(size_decompressed, size_compressed_without_checksum, false);
 
-        if (owned_cell->compressed_size)
+        if (cell->compressed_size)
         {
-            owned_cell->additional_bytes = codec->getAdditionalSizeAtTheEndOfBuffer();
-            owned_cell->data.resize(size_decompressed + owned_cell->additional_bytes);
-            decompress(owned_cell->data.data(), size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
-
+            cell->additional_bytes = codec->getAdditionalSizeAtTheEndOfBuffer();
+            cell->data.resize(size_decompressed + cell->additional_bytes);
+            decompressTo(cell->data.data(), size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
         }
 
-        /// Put data into cache.
-        /// NOTE: Even if we don't read anything (compressed_size == 0)
-        /// because we can reuse this information and don't reopen file in future
-        cache->set(key, owned_cell);
-    }
+        return cell;
+    });
 
     if (owned_cell->data.size() == 0)
         return false;
diff --git a/src/Compression/CompressedReadBuffer.cpp b/src/Compression/CompressedReadBuffer.cpp
index 6a082164231..78241ec1b69 100644
--- a/src/Compression/CompressedReadBuffer.cpp
+++ b/src/Compression/CompressedReadBuffer.cpp
@@ -21,7 +21,7 @@ bool CompressedReadBuffer::nextImpl()
     memory.resize(size_decompressed + additional_size_at_the_end_of_buffer);
     working_buffer = Buffer(memory.data(), &memory[size_decompressed]);
 
-    decompress(working_buffer.begin(), size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+    decompress(working_buffer, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
 
     return true;
 }
@@ -48,7 +48,7 @@ size_t CompressedReadBuffer::readBig(char * to, size_t n)
         /// If the decompressed block fits entirely where it needs to be copied.
         if (size_decompressed + additional_size_at_the_end_of_buffer <= n - bytes_read)
         {
-            decompress(to + bytes_read, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+            decompressTo(to + bytes_read, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
             bytes_read += size_decompressed;
             bytes += size_decompressed;
         }
@@ -61,9 +61,9 @@ size_t CompressedReadBuffer::readBig(char * to, size_t n)
 
             memory.resize(size_decompressed + additional_size_at_the_end_of_buffer);
             working_buffer = Buffer(memory.data(), &memory[size_decompressed]);
-            pos = working_buffer.begin();
 
-            decompress(working_buffer.begin(), size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+            decompress(working_buffer, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+            pos = working_buffer.begin();
 
             bytes_read += read(to + bytes_read, n - bytes_read);
             break;
diff --git a/src/Compression/CompressedReadBufferBase.cpp b/src/Compression/CompressedReadBufferBase.cpp
index 8f5b779e4bc..79757d6f151 100644
--- a/src/Compression/CompressedReadBufferBase.cpp
+++ b/src/Compression/CompressedReadBufferBase.cpp
@@ -184,7 +184,7 @@ size_t CompressedReadBufferBase::readCompressedData(size_t & size_decompressed,
 }
 
 
-void CompressedReadBufferBase::decompress(char * to, size_t size_decompressed, size_t size_compressed_without_checksum)
+static void readHeaderAndGetCodec(const char * compressed_buffer, size_t size_decompressed, CompressionCodecPtr & codec, bool allow_different_codecs)
 {
     ProfileEvents::increment(ProfileEvents::CompressedReadBufferBlocks);
     ProfileEvents::increment(ProfileEvents::CompressedReadBufferBytes, size_decompressed);
@@ -210,11 +210,38 @@ void CompressedReadBufferBase::decompress(char * to, size_t size_decompressed, s
                             ErrorCodes::CANNOT_DECOMPRESS);
         }
     }
+}
 
+
+void CompressedReadBufferBase::decompressTo(char * to, size_t size_decompressed, size_t size_compressed_without_checksum)
+{
+    readHeaderAndGetCodec(compressed_buffer, size_decompressed, codec, allow_different_codecs);
     codec->decompress(compressed_buffer, size_compressed_without_checksum, to);
 }
 
 
+void CompressedReadBufferBase::decompress(BufferBase::Buffer & to, size_t size_decompressed, size_t size_compressed_without_checksum)
+{
+    readHeaderAndGetCodec(compressed_buffer, size_decompressed, codec, allow_different_codecs);
+
+    if (codec->isNone())
+    {
+        /// Shortcut for NONE codec to avoid extra memcpy.
+        /// We doing it by changing the buffer `to` to point to existing uncompressed data.
+
+        UInt8 header_size = ICompressionCodec::getHeaderSize();
+        if (size_compressed_without_checksum < header_size)
+            throw Exception(ErrorCodes::CORRUPTED_DATA,
+                "Can't decompress data: the compressed data size ({}, this should include header size) is less than the header size ({})",
+                    size_compressed_without_checksum, static_cast<size_t>(header_size));
+
+        to = BufferBase::Buffer(compressed_buffer + header_size, compressed_buffer + size_compressed_without_checksum);
+    }
+    else
+        codec->decompress(compressed_buffer, size_compressed_without_checksum, to.begin());
+}
+
+
 /// 'compressed_in' could be initialized lazily, but before first call of 'readCompressedData'.
 CompressedReadBufferBase::CompressedReadBufferBase(ReadBuffer * in, bool allow_different_codecs_)
     : compressed_in(in), own_compressed_buffer(0), allow_different_codecs(allow_different_codecs_)
diff --git a/src/Compression/CompressedReadBufferBase.h b/src/Compression/CompressedReadBufferBase.h
index 60b8847f639..c1e928039ef 100644
--- a/src/Compression/CompressedReadBufferBase.h
+++ b/src/Compression/CompressedReadBufferBase.h
@@ -3,6 +3,7 @@
 #include <Common/PODArray.h>
 #include <Compression/LZ4_decompress_faster.h>
 #include <Compression/ICompressionCodec.h>
+#include <IO/BufferBase.h>
 
 
 namespace DB
@@ -37,7 +38,12 @@ protected:
     /// Returns number of compressed bytes read.
     size_t readCompressedData(size_t & size_decompressed, size_t & size_compressed_without_checksum, bool always_copy);
 
-    void decompress(char * to, size_t size_decompressed, size_t size_compressed_without_checksum);
+    /// Decompress into memory pointed by `to`
+    void decompressTo(char * to, size_t size_decompressed, size_t size_compressed_without_checksum);
+
+    /// This method can change location of `to` to avoid unnecessary copy if data is uncompressed.
+    /// It is more efficient for compression codec NONE but not suitable if you want to decompress into specific location.
+    void decompress(BufferBase::Buffer & to, size_t size_decompressed, size_t size_compressed_without_checksum);
 
 public:
     /// 'compressed_in' could be initialized lazily, but before first call of 'readCompressedData'.
diff --git a/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.cpp b/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.cpp
index 54f360f417b..e14a1784b14 100644
--- a/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.cpp
+++ b/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.cpp
@@ -31,7 +31,7 @@ bool CompressedReadBufferFromFile::nextImpl()
     memory.resize(size_decompressed + additional_size_at_the_end_of_buffer);
     working_buffer = Buffer(memory.data(), &memory[size_decompressed]);
 
-    decompress(working_buffer.begin(), size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+    decompress(working_buffer, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
 
     return true;
 }
@@ -45,9 +45,15 @@ CompressedReadBufferFromFile::CompressedReadBufferFromFile(std::unique_ptr<ReadB
 
 
 CompressedReadBufferFromFile::CompressedReadBufferFromFile(
-    const std::string & path, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold, size_t buf_size, bool allow_different_codecs_)
+    const std::string & path,
+    size_t estimated_size,
+    size_t aio_threshold,
+    size_t mmap_threshold,
+    MMappedFileCache * mmap_cache,
+    size_t buf_size,
+    bool allow_different_codecs_)
     : BufferWithOwnMemory<ReadBuffer>(0)
-    , p_file_in(createReadBufferFromFileBase(path, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, buf_size))
+    , p_file_in(createReadBufferFromFileBase(path, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache, buf_size))
     , file_in(*p_file_in)
 {
     compressed_in = &file_in;
@@ -108,7 +114,7 @@ size_t CompressedReadBufferFromFile::readBig(char * to, size_t n)
         /// If the decompressed block fits entirely where it needs to be copied.
         if (size_decompressed + additional_size_at_the_end_of_buffer <= n - bytes_read)
         {
-            decompress(to + bytes_read, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+            decompressTo(to + bytes_read, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
             bytes_read += size_decompressed;
             bytes += size_decompressed;
         }
@@ -122,9 +128,9 @@ size_t CompressedReadBufferFromFile::readBig(char * to, size_t n)
 
             memory.resize(size_decompressed + additional_size_at_the_end_of_buffer);
             working_buffer = Buffer(memory.data(), &memory[size_decompressed]);
-            pos = working_buffer.begin();
 
-            decompress(working_buffer.begin(), size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+            decompress(working_buffer, size_decompressed, size_compressed_without_checksum);
+            pos = working_buffer.begin();
 
             bytes_read += read(to + bytes_read, n - bytes_read);
             break;
diff --git a/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.h b/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.h
index 166b2595ef9..2ee7021b35a 100644
--- a/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.h
+++ b/src/Compression/CompressedReadBufferFromFile.h
@@ -9,6 +9,8 @@
 namespace DB
 {
 
+class MMappedFileCache;
+
 
 /// Unlike CompressedReadBuffer, it can do seek.
 class CompressedReadBufferFromFile : public CompressedReadBufferBase, public BufferWithOwnMemory<ReadBuffer>
@@ -31,7 +33,7 @@ public:
     CompressedReadBufferFromFile(std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> buf, bool allow_different_codecs_ = false);
 
     CompressedReadBufferFromFile(
-        const std::string & path, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold,
+        const std::string & path, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold, MMappedFileCache * mmap_cache,
         size_t buf_size = DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE, bool allow_different_codecs_ = false);
 
     void seek(size_t offset_in_compressed_file, size_t offset_in_decompressed_block);
diff --git a/src/Compression/CompressionFactory.cpp b/src/Compression/CompressionFactory.cpp
index aacf95b1950..0ff9797aeaf 100644
--- a/src/Compression/CompressionFactory.cpp
+++ b/src/Compression/CompressionFactory.cpp
@@ -107,9 +107,9 @@ ASTPtr CompressionCodecFactory::validateCodecAndGetPreprocessedAST(const ASTPtr
                 if (column_type)
                 {
                     CompressionCodecPtr prev_codec;
-                    IDataType::StreamCallback callback = [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & substream_type)
+                    IDataType::StreamCallbackWithType callback = [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & substream_type)
                     {
-                        if (IDataType::isSpecialCompressionAllowed(substream_path))
+                        if (ISerialization::isSpecialCompressionAllowed(substream_path))
                         {
                             result_codec = getImpl(codec_family_name, codec_arguments, &substream_type);
 
@@ -121,8 +121,8 @@ ASTPtr CompressionCodecFactory::validateCodecAndGetPreprocessedAST(const ASTPtr
                         }
                     };
 
-                    IDataType::SubstreamPath stream_path;
-                    column_type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+                    ISerialization::SubstreamPath stream_path;
+                    column_type->enumerateStreams(column_type->getDefaultSerialization(), callback, stream_path);
 
                     if (!result_codec)
                         throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Cannot find any substream with data type for type {}. It's a bug", column_type->getName());
diff --git a/src/Compression/ICompressionCodec.cpp b/src/Compression/ICompressionCodec.cpp
index dec2b633046..46a12e50828 100644
--- a/src/Compression/ICompressionCodec.cpp
+++ b/src/Compression/ICompressionCodec.cpp
@@ -98,7 +98,7 @@ UInt32 ICompressionCodec::decompress(const char * source, UInt32 source_size, ch
 
     UInt8 header_size = getHeaderSize();
     if (source_size < header_size)
-        throw Exception(ErrorCodes::CORRUPTED_DATA, "Can't decompress data: the compressed data size ({}), this should include header size) is less than the header size ({})", source_size, size_t(header_size));
+        throw Exception(ErrorCodes::CORRUPTED_DATA, "Can't decompress data: the compressed data size ({}, this should include header size) is less than the header size ({})", source_size, static_cast<size_t>(header_size));
 
     uint8_t our_method = getMethodByte();
     uint8_t method = source[0];
diff --git a/src/Compression/tests/cached_compressed_read_buffer.cpp b/src/Compression/tests/cached_compressed_read_buffer.cpp
index ed198e36e46..94e8b356bd5 100644
--- a/src/Compression/tests/cached_compressed_read_buffer.cpp
+++ b/src/Compression/tests/cached_compressed_read_buffer.cpp
@@ -37,7 +37,7 @@ int main(int argc, char ** argv)
                 path,
                 [&]()
                 {
-                    return createReadBufferFromFileBase(path, 0, 0, 0);
+                    return createReadBufferFromFileBase(path, 0, 0, 0, nullptr);
                 },
                 &cache
             );
@@ -56,7 +56,7 @@ int main(int argc, char ** argv)
                 path,
                 [&]()
                 {
-                    return createReadBufferFromFileBase(path, 0, 0, 0);
+                    return createReadBufferFromFileBase(path, 0, 0, 0, nullptr);
                 },
                 &cache
             );
diff --git a/src/Coordination/CoordinationSettings.h b/src/Coordination/CoordinationSettings.h
index dcfb13c359e..45eb1348ac6 100644
--- a/src/Coordination/CoordinationSettings.h
+++ b/src/Coordination/CoordinationSettings.h
@@ -31,6 +31,8 @@ struct Settings;
     M(UInt64, rotate_log_storage_interval, 10000, "How many records will be stored in one log storage file", 0) \
     M(UInt64, snapshots_to_keep, 3, "How many compressed snapshots to keep on disk", 0) \
     M(UInt64, stale_log_gap, 10000, "When node became stale and should receive snapshots from leader", 0) \
+    M(UInt64, fresh_log_gap, 200, "When node became fresh", 0) \
+    M(Bool, quorum_reads, false, "Execute read requests as writes through whole RAFT consesus with similar speed", 0) \
     M(Bool, force_sync, true, " Call fsync on each change in RAFT changelog", 0)
 
 DECLARE_SETTINGS_TRAITS(CoordinationSettingsTraits, LIST_OF_COORDINATION_SETTINGS)
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperLogStore.cpp b/src/Coordination/KeeperLogStore.cpp
similarity index 58%
rename from src/Coordination/NuKeeperLogStore.cpp
rename to src/Coordination/KeeperLogStore.cpp
index 586dbabefa2..2b1306bffb9 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperLogStore.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperLogStore.cpp
@@ -1,40 +1,40 @@
-#include <Coordination/NuKeeperLogStore.h>
+#include <Coordination/KeeperLogStore.h>
 
 namespace DB
 {
 
-NuKeeperLogStore::NuKeeperLogStore(const std::string & changelogs_path, size_t rotate_interval_, bool force_sync_)
-    : log(&Poco::Logger::get("NuKeeperLogStore"))
+KeeperLogStore::KeeperLogStore(const std::string & changelogs_path, size_t rotate_interval_, bool force_sync_)
+    : log(&Poco::Logger::get("KeeperLogStore"))
     , changelog(changelogs_path, rotate_interval_, log)
     , force_sync(force_sync_)
 {
 }
 
-size_t NuKeeperLogStore::start_index() const
+size_t KeeperLogStore::start_index() const
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.getStartIndex();
 }
 
-void NuKeeperLogStore::init(size_t last_commited_log_index, size_t logs_to_keep)
+void KeeperLogStore::init(size_t last_commited_log_index, size_t logs_to_keep)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     changelog.readChangelogAndInitWriter(last_commited_log_index, logs_to_keep);
 }
 
-size_t NuKeeperLogStore::next_slot() const
+size_t KeeperLogStore::next_slot() const
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.getNextEntryIndex();
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::log_entry> NuKeeperLogStore::last_entry() const
+nuraft::ptr<nuraft::log_entry> KeeperLogStore::last_entry() const
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.getLastEntry();
 }
 
-size_t NuKeeperLogStore::append(nuraft::ptr<nuraft::log_entry> & entry)
+size_t KeeperLogStore::append(nuraft::ptr<nuraft::log_entry> & entry)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     size_t idx = changelog.getNextEntryIndex();
@@ -43,25 +43,25 @@ size_t NuKeeperLogStore::append(nuraft::ptr<nuraft::log_entry> & entry)
 }
 
 
-void NuKeeperLogStore::write_at(size_t index, nuraft::ptr<nuraft::log_entry> & entry)
+void KeeperLogStore::write_at(size_t index, nuraft::ptr<nuraft::log_entry> & entry)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     changelog.writeAt(index, entry, force_sync);
 }
 
-nuraft::ptr<std::vector<nuraft::ptr<nuraft::log_entry>>> NuKeeperLogStore::log_entries(size_t start, size_t end)
+nuraft::ptr<std::vector<nuraft::ptr<nuraft::log_entry>>> KeeperLogStore::log_entries(size_t start, size_t end)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.getLogEntriesBetween(start, end);
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::log_entry> NuKeeperLogStore::entry_at(size_t index)
+nuraft::ptr<nuraft::log_entry> KeeperLogStore::entry_at(size_t index)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.entryAt(index);
 }
 
-size_t NuKeeperLogStore::term_at(size_t index)
+size_t KeeperLogStore::term_at(size_t index)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     auto entry = changelog.entryAt(index);
@@ -70,33 +70,33 @@ size_t NuKeeperLogStore::term_at(size_t index)
     return 0;
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperLogStore::pack(size_t index, int32_t cnt)
+nuraft::ptr<nuraft::buffer> KeeperLogStore::pack(size_t index, int32_t cnt)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.serializeEntriesToBuffer(index, cnt);
 }
 
-bool NuKeeperLogStore::compact(size_t last_log_index)
+bool KeeperLogStore::compact(size_t last_log_index)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     changelog.compact(last_log_index);
     return true;
 }
 
-bool NuKeeperLogStore::flush()
+bool KeeperLogStore::flush()
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     changelog.flush();
     return true;
 }
 
-void NuKeeperLogStore::apply_pack(size_t index, nuraft::buffer & pack)
+void KeeperLogStore::apply_pack(size_t index, nuraft::buffer & pack)
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     changelog.applyEntriesFromBuffer(index, pack, force_sync);
 }
 
-size_t NuKeeperLogStore::size() const
+size_t KeeperLogStore::size() const
 {
     std::lock_guard lock(changelog_lock);
     return changelog.size();
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperLogStore.h b/src/Coordination/KeeperLogStore.h
similarity index 88%
rename from src/Coordination/NuKeeperLogStore.h
rename to src/Coordination/KeeperLogStore.h
index 33f021baf48..c9c20e144ba 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperLogStore.h
+++ b/src/Coordination/KeeperLogStore.h
@@ -9,10 +9,10 @@
 namespace DB
 {
 
-class NuKeeperLogStore : public nuraft::log_store
+class KeeperLogStore : public nuraft::log_store
 {
 public:
-    NuKeeperLogStore(const std::string & changelogs_path, size_t rotate_interval_, bool force_sync_);
+    KeeperLogStore(const std::string & changelogs_path, size_t rotate_interval_, bool force_sync_);
 
     void init(size_t last_commited_log_index, size_t logs_to_keep);
 
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperServer.cpp b/src/Coordination/KeeperServer.cpp
similarity index 67%
rename from src/Coordination/NuKeeperServer.cpp
rename to src/Coordination/KeeperServer.cpp
index edda26613dd..c7446c296f0 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperServer.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperServer.cpp
@@ -1,7 +1,7 @@
-#include <Coordination/NuKeeperServer.h>
+#include <Coordination/KeeperServer.h>
 #include <Coordination/LoggerWrapper.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStateMachine.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStateManager.h>
+#include <Coordination/KeeperStateMachine.h>
+#include <Coordination/KeeperStateManager.h>
 #include <Coordination/WriteBufferFromNuraftBuffer.h>
 #include <Coordination/ReadBufferFromNuraftBuffer.h>
 #include <IO/ReadHelpers.h>
@@ -18,7 +18,7 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int RAFT_ERROR;
 }
 
-NuKeeperServer::NuKeeperServer(
+KeeperServer::KeeperServer(
     int server_id_,
     const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings_,
     const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
@@ -26,13 +26,18 @@ NuKeeperServer::NuKeeperServer(
     SnapshotsQueue & snapshots_queue_)
     : server_id(server_id_)
     , coordination_settings(coordination_settings_)
-    , state_machine(nuraft::cs_new<NuKeeperStateMachine>(responses_queue_, snapshots_queue_, config.getString("test_keeper_server.snapshot_storage_path", config.getString("path", DBMS_DEFAULT_PATH) + "coordination/snapshots"), coordination_settings))
-    , state_manager(nuraft::cs_new<NuKeeperStateManager>(server_id, "test_keeper_server", config, coordination_settings))
+    , state_machine(nuraft::cs_new<KeeperStateMachine>(
+                        responses_queue_, snapshots_queue_,
+                        config.getString("keeper_server.snapshot_storage_path", config.getString("path", DBMS_DEFAULT_PATH) + "coordination/snapshots"),
+                        coordination_settings))
+    , state_manager(nuraft::cs_new<KeeperStateManager>(server_id, "keeper_server", config, coordination_settings))
     , responses_queue(responses_queue_)
 {
+    if (coordination_settings->quorum_reads)
+        LOG_WARNING(&Poco::Logger::get("KeeperServer"), "Quorum reads enabled, Keeper will work slower.");
 }
 
-void NuKeeperServer::startup()
+void KeeperServer::startup()
 {
 
     state_machine->init();
@@ -59,6 +64,7 @@ void NuKeeperServer::startup()
     params.reserved_log_items_ = coordination_settings->reserved_log_items;
     params.snapshot_distance_ = coordination_settings->snapshot_distance;
     params.stale_log_gap_ = coordination_settings->stale_log_gap;
+    params.fresh_log_gap_ = coordination_settings->fresh_log_gap;
     params.client_req_timeout_ = coordination_settings->operation_timeout_ms.totalMilliseconds();
     params.auto_forwarding_ = coordination_settings->auto_forwarding;
     params.auto_forwarding_req_timeout_ = coordination_settings->operation_timeout_ms.totalMilliseconds() * 2;
@@ -81,13 +87,13 @@ void NuKeeperServer::startup()
         throw Exception(ErrorCodes::RAFT_ERROR, "Cannot allocate RAFT instance");
 }
 
-void NuKeeperServer::shutdown()
+void KeeperServer::shutdown()
 {
     state_machine->shutdownStorage();
     state_manager->flushLogStore();
     auto timeout = coordination_settings->shutdown_timeout.totalSeconds();
     if (!launcher.shutdown(timeout))
-        LOG_WARNING(&Poco::Logger::get("NuKeeperServer"), "Failed to shutdown RAFT server in {} seconds", timeout);
+        LOG_WARNING(&Poco::Logger::get("KeeperServer"), "Failed to shutdown RAFT server in {} seconds", timeout);
 }
 
 namespace
@@ -103,10 +109,10 @@ nuraft::ptr<nuraft::buffer> getZooKeeperLogEntry(int64_t session_id, const Coord
 
 }
 
-void NuKeeperServer::putRequest(const NuKeeperStorage::RequestForSession & request_for_session)
+void KeeperServer::putRequest(const KeeperStorage::RequestForSession & request_for_session)
 {
     auto [session_id, request] = request_for_session;
-    if (isLeaderAlive() && request->isReadRequest())
+    if (!coordination_settings->quorum_reads && isLeaderAlive() && request->isReadRequest())
     {
         state_machine->processReadRequest(request_for_session);
     }
@@ -120,30 +126,37 @@ void NuKeeperServer::putRequest(const NuKeeperStorage::RequestForSession & reque
         auto result = raft_instance->append_entries(entries);
         if (!result->get_accepted())
         {
-            NuKeeperStorage::ResponsesForSessions responses;
+            KeeperStorage::ResponsesForSessions responses;
             auto response = request->makeResponse();
             response->xid = request->xid;
             response->zxid = 0;
             response->error = Coordination::Error::ZOPERATIONTIMEOUT;
-            responses_queue.push(DB::NuKeeperStorage::ResponseForSession{session_id, response});
+            responses_queue.push(DB::KeeperStorage::ResponseForSession{session_id, response});
         }
 
         if (result->get_result_code() == nuraft::cmd_result_code::TIMEOUT)
         {
-            NuKeeperStorage::ResponsesForSessions responses;
+            KeeperStorage::ResponsesForSessions responses;
             auto response = request->makeResponse();
             response->xid = request->xid;
             response->zxid = 0;
             response->error = Coordination::Error::ZOPERATIONTIMEOUT;
-            responses_queue.push(DB::NuKeeperStorage::ResponseForSession{session_id, response});
+            responses_queue.push(DB::KeeperStorage::ResponseForSession{session_id, response});
         }
         else if (result->get_result_code() != nuraft::cmd_result_code::OK)
             throw Exception(ErrorCodes::RAFT_ERROR, "Requests result failed with code {} and message: '{}'", result->get_result_code(), result->get_result_str());
     }
 }
 
-int64_t NuKeeperServer::getSessionID(int64_t session_timeout_ms)
+int64_t KeeperServer::getSessionID(int64_t session_timeout_ms)
 {
+    /// Just some sanity check. We don't want to make a lot of clients wait with lock.
+    if (active_session_id_requests > 10)
+        throw Exception(ErrorCodes::RAFT_ERROR, "Too many concurrent SessionID requests already in flight");
+
+    ++active_session_id_requests;
+    SCOPE_EXIT({ --active_session_id_requests; });
+
     auto entry = nuraft::buffer::alloc(sizeof(int64_t));
     /// Just special session request
     nuraft::buffer_serializer bs(entry);
@@ -167,17 +180,17 @@ int64_t NuKeeperServer::getSessionID(int64_t session_timeout_ms)
     return bs_resp.get_i64();
 }
 
-bool NuKeeperServer::isLeader() const
+bool KeeperServer::isLeader() const
 {
     return raft_instance->is_leader();
 }
 
-bool NuKeeperServer::isLeaderAlive() const
+bool KeeperServer::isLeaderAlive() const
 {
     return raft_instance->is_leader_alive();
 }
 
-nuraft::cb_func::ReturnCode NuKeeperServer::callbackFunc(nuraft::cb_func::Type type, nuraft::cb_func::Param * /* param */)
+nuraft::cb_func::ReturnCode KeeperServer::callbackFunc(nuraft::cb_func::Type type, nuraft::cb_func::Param * /* param */)
 {
     size_t last_commited = state_machine->last_commit_index();
     size_t next_index = state_manager->getLogStore()->next_slot();
@@ -185,6 +198,9 @@ nuraft::cb_func::ReturnCode NuKeeperServer::callbackFunc(nuraft::cb_func::Type t
     if (next_index < last_commited || next_index - last_commited <= 1)
         commited_store = true;
 
+    if (initialized_flag)
+        return nuraft::cb_func::ReturnCode::Ok;
+
     auto set_initialized = [this] ()
     {
         std::unique_lock lock(initialized_mutex);
@@ -196,10 +212,27 @@ nuraft::cb_func::ReturnCode NuKeeperServer::callbackFunc(nuraft::cb_func::Type t
     {
         case nuraft::cb_func::BecomeLeader:
         {
-            if (commited_store) /// We become leader and store is empty, ready to serve requests
+            /// We become leader and store is empty or we already committed it
+            if (commited_store || initial_batch_committed)
                 set_initialized();
             return nuraft::cb_func::ReturnCode::Ok;
         }
+        case nuraft::cb_func::BecomeFollower:
+        case nuraft::cb_func::GotAppendEntryReqFromLeader:
+        {
+            if (isLeaderAlive())
+            {
+                auto leader_index = raft_instance->get_leader_committed_log_idx();
+                auto our_index = raft_instance->get_committed_log_idx();
+                /// This may happen when we start RAFT cluster from scratch.
+                /// Node first became leader, and after that some other node became leader.
+                /// BecameFresh for this node will not be called because it was already fresh
+                /// when it was leader.
+                if (leader_index < our_index + coordination_settings->fresh_log_gap)
+                    set_initialized();
+            }
+            return nuraft::cb_func::ReturnCode::Ok;
+        }
         case nuraft::cb_func::BecomeFresh:
         {
             set_initialized(); /// We are fresh follower, ready to serve requests.
@@ -209,6 +242,7 @@ nuraft::cb_func::ReturnCode NuKeeperServer::callbackFunc(nuraft::cb_func::Type t
         {
             if (isLeader()) /// We have committed our log store and we are leader, ready to serve requests.
                 set_initialized();
+            initial_batch_committed = true;
             return nuraft::cb_func::ReturnCode::Ok;
         }
         default: /// ignore other events
@@ -216,15 +250,15 @@ nuraft::cb_func::ReturnCode NuKeeperServer::callbackFunc(nuraft::cb_func::Type t
     }
 }
 
-void NuKeeperServer::waitInit()
+void KeeperServer::waitInit()
 {
     std::unique_lock lock(initialized_mutex);
     int64_t timeout = coordination_settings->startup_timeout.totalMilliseconds();
-    if (!initialized_cv.wait_for(lock, std::chrono::milliseconds(timeout), [&] { return initialized_flag; }))
+    if (!initialized_cv.wait_for(lock, std::chrono::milliseconds(timeout), [&] { return initialized_flag.load(); }))
         throw Exception(ErrorCodes::RAFT_ERROR, "Failed to wait RAFT initialization");
 }
 
-std::unordered_set<int64_t> NuKeeperServer::getDeadSessions()
+std::unordered_set<int64_t> KeeperServer::getDeadSessions()
 {
     return state_machine->getDeadSessions();
 }
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperServer.h b/src/Coordination/KeeperServer.h
similarity index 68%
rename from src/Coordination/NuKeeperServer.h
rename to src/Coordination/KeeperServer.h
index 17099045640..9a0260cda94 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperServer.h
+++ b/src/Coordination/KeeperServer.h
@@ -2,25 +2,25 @@
 
 #include <libnuraft/nuraft.hxx> // Y_IGNORE
 #include <Coordination/InMemoryLogStore.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStateManager.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStateMachine.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStorage.h>
+#include <Coordination/KeeperStateManager.h>
+#include <Coordination/KeeperStateMachine.h>
+#include <Coordination/KeeperStorage.h>
 #include <Coordination/CoordinationSettings.h>
 #include <unordered_map>
 
 namespace DB
 {
 
-class NuKeeperServer
+class KeeperServer
 {
 private:
     int server_id;
 
     CoordinationSettingsPtr coordination_settings;
 
-    nuraft::ptr<NuKeeperStateMachine> state_machine;
+    nuraft::ptr<KeeperStateMachine> state_machine;
 
-    nuraft::ptr<NuKeeperStateManager> state_manager;
+    nuraft::ptr<KeeperStateManager> state_manager;
 
     nuraft::raft_launcher launcher;
 
@@ -31,13 +31,15 @@ private:
     ResponsesQueue & responses_queue;
 
     std::mutex initialized_mutex;
-    bool initialized_flag = false;
+    std::atomic<bool> initialized_flag = false;
     std::condition_variable initialized_cv;
+    std::atomic<bool> initial_batch_committed = false;
+    std::atomic<size_t> active_session_id_requests = 0;
 
     nuraft::cb_func::ReturnCode callbackFunc(nuraft::cb_func::Type type, nuraft::cb_func::Param * param);
 
 public:
-    NuKeeperServer(
+    KeeperServer(
         int server_id_,
         const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings_,
         const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
@@ -46,7 +48,7 @@ public:
 
     void startup();
 
-    void putRequest(const NuKeeperStorage::RequestForSession & request);
+    void putRequest(const KeeperStorage::RequestForSession & request);
 
     int64_t getSessionID(int64_t session_timeout_ms);
 
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperSnapshotManager.cpp b/src/Coordination/KeeperSnapshotManager.cpp
similarity index 82%
rename from src/Coordination/NuKeeperSnapshotManager.cpp
rename to src/Coordination/KeeperSnapshotManager.cpp
index f5a97619976..70d540ca06b 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperSnapshotManager.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperSnapshotManager.cpp
@@ -1,4 +1,4 @@
-#include <Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h>
+#include <Coordination/KeeperSnapshotManager.h>
 #include <IO/WriteHelpers.h>
 #include <Compression/CompressedReadBuffer.h>
 #include <Compression/CompressedWriteBuffer.h>
@@ -51,7 +51,7 @@ namespace
         return "/";
     }
 
-    void writeNode(const NuKeeperStorage::Node & node, WriteBuffer & out)
+    void writeNode(const KeeperStorage::Node & node, WriteBuffer & out)
     {
         writeBinary(node.data, out);
 
@@ -81,7 +81,7 @@ namespace
         writeBinary(node.seq_num, out);
     }
 
-    void readNode(NuKeeperStorage::Node & node, ReadBuffer & in)
+    void readNode(KeeperStorage::Node & node, ReadBuffer & in)
     {
         readBinary(node.data, in);
 
@@ -132,7 +132,7 @@ namespace
 }
 
 
-void NuKeeperStorageSnapshot::serialize(const NuKeeperStorageSnapshot & snapshot, WriteBuffer & out)
+void KeeperStorageSnapshot::serialize(const KeeperStorageSnapshot & snapshot, WriteBuffer & out)
 {
     writeBinary(static_cast<uint8_t>(snapshot.version), out);
     serializeSnapshotMetadata(snapshot.snapshot_meta, out);
@@ -159,7 +159,7 @@ void NuKeeperStorageSnapshot::serialize(const NuKeeperStorageSnapshot & snapshot
     }
 }
 
-SnapshotMetadataPtr NuKeeperStorageSnapshot::deserialize(NuKeeperStorage & storage, ReadBuffer & in)
+SnapshotMetadataPtr KeeperStorageSnapshot::deserialize(KeeperStorage & storage, ReadBuffer & in)
 {
     uint8_t version;
     readBinary(version, in);
@@ -180,7 +180,7 @@ SnapshotMetadataPtr NuKeeperStorageSnapshot::deserialize(NuKeeperStorage & stora
     {
         std::string path;
         readBinary(path, in);
-        NuKeeperStorage::Node node;
+        KeeperStorage::Node node;
         readNode(node, in);
         storage.container.insertOrReplace(path, node);
         if (node.stat.ephemeralOwner != 0)
@@ -194,7 +194,7 @@ SnapshotMetadataPtr NuKeeperStorageSnapshot::deserialize(NuKeeperStorage & stora
         if (itr.key != "/")
         {
             auto parent_path = parentPath(itr.key);
-            storage.container.updateValue(parent_path, [&path = itr.key] (NuKeeperStorage::Node & value) { value.children.insert(getBaseName(path)); });
+            storage.container.updateValue(parent_path, [&path = itr.key] (KeeperStorage::Node & value) { value.children.insert(getBaseName(path)); });
         }
     }
 
@@ -214,7 +214,7 @@ SnapshotMetadataPtr NuKeeperStorageSnapshot::deserialize(NuKeeperStorage & stora
     return result;
 }
 
-NuKeeperStorageSnapshot::NuKeeperStorageSnapshot(NuKeeperStorage * storage_, size_t up_to_log_idx_)
+KeeperStorageSnapshot::KeeperStorageSnapshot(KeeperStorage * storage_, size_t up_to_log_idx_)
     : storage(storage_)
     , snapshot_meta(std::make_shared<SnapshotMetadata>(up_to_log_idx_, 0, std::make_shared<nuraft::cluster_config>()))
     , session_id(storage->session_id_counter)
@@ -225,7 +225,7 @@ NuKeeperStorageSnapshot::NuKeeperStorageSnapshot(NuKeeperStorage * storage_, siz
     session_and_timeout = storage->getActiveSessions();
 }
 
-NuKeeperStorageSnapshot::NuKeeperStorageSnapshot(NuKeeperStorage * storage_, const SnapshotMetadataPtr & snapshot_meta_)
+KeeperStorageSnapshot::KeeperStorageSnapshot(KeeperStorage * storage_, const SnapshotMetadataPtr & snapshot_meta_)
     : storage(storage_)
     , snapshot_meta(snapshot_meta_)
     , session_id(storage->session_id_counter)
@@ -236,14 +236,15 @@ NuKeeperStorageSnapshot::NuKeeperStorageSnapshot(NuKeeperStorage * storage_, con
     session_and_timeout = storage->getActiveSessions();
 }
 
-NuKeeperStorageSnapshot::~NuKeeperStorageSnapshot()
+KeeperStorageSnapshot::~KeeperStorageSnapshot()
 {
     storage->disableSnapshotMode();
 }
 
-NuKeeperSnapshotManager::NuKeeperSnapshotManager(const std::string & snapshots_path_, size_t snapshots_to_keep_)
+KeeperSnapshotManager::KeeperSnapshotManager(const std::string & snapshots_path_, size_t snapshots_to_keep_, size_t storage_tick_time_)
     : snapshots_path(snapshots_path_)
     , snapshots_to_keep(snapshots_to_keep_)
+    , storage_tick_time(storage_tick_time_)
 {
     namespace fs = std::filesystem;
 
@@ -265,7 +266,7 @@ NuKeeperSnapshotManager::NuKeeperSnapshotManager(const std::string & snapshots_p
 }
 
 
-std::string NuKeeperSnapshotManager::serializeSnapshotBufferToDisk(nuraft::buffer & buffer, size_t up_to_log_idx)
+std::string KeeperSnapshotManager::serializeSnapshotBufferToDisk(nuraft::buffer & buffer, size_t up_to_log_idx)
 {
     ReadBufferFromNuraftBuffer reader(buffer);
 
@@ -286,7 +287,7 @@ std::string NuKeeperSnapshotManager::serializeSnapshotBufferToDisk(nuraft::buffe
     return new_snapshot_path;
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperSnapshotManager::deserializeLatestSnapshotBufferFromDisk()
+nuraft::ptr<nuraft::buffer> KeeperSnapshotManager::deserializeLatestSnapshotBufferFromDisk()
 {
     while (!existing_snapshots.empty())
     {
@@ -306,7 +307,7 @@ nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperSnapshotManager::deserializeLatestSnapshotBu
     return nullptr;
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperSnapshotManager::deserializeSnapshotBufferFromDisk(size_t up_to_log_idx) const
+nuraft::ptr<nuraft::buffer> KeeperSnapshotManager::deserializeSnapshotBufferFromDisk(size_t up_to_log_idx) const
 {
     const std::string & snapshot_path = existing_snapshots.at(up_to_log_idx);
     WriteBufferFromNuraftBuffer writer;
@@ -315,41 +316,43 @@ nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperSnapshotManager::deserializeSnapshotBufferFr
     return writer.getBuffer();
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperSnapshotManager::serializeSnapshotToBuffer(const NuKeeperStorageSnapshot & snapshot)
+nuraft::ptr<nuraft::buffer> KeeperSnapshotManager::serializeSnapshotToBuffer(const KeeperStorageSnapshot & snapshot)
 {
     WriteBufferFromNuraftBuffer writer;
     CompressedWriteBuffer compressed_writer(writer);
 
-    NuKeeperStorageSnapshot::serialize(snapshot, compressed_writer);
+    KeeperStorageSnapshot::serialize(snapshot, compressed_writer);
     compressed_writer.finalize();
     return writer.getBuffer();
 }
 
-SnapshotMetadataPtr NuKeeperSnapshotManager::deserializeSnapshotFromBuffer(NuKeeperStorage * storage, nuraft::ptr<nuraft::buffer> buffer)
+SnapshotMetaAndStorage KeeperSnapshotManager::deserializeSnapshotFromBuffer(nuraft::ptr<nuraft::buffer> buffer) const
 {
     ReadBufferFromNuraftBuffer reader(buffer);
     CompressedReadBuffer compressed_reader(reader);
-    return NuKeeperStorageSnapshot::deserialize(*storage, compressed_reader);
+    auto storage = std::make_unique<KeeperStorage>(storage_tick_time);
+    auto snapshot_metadata = KeeperStorageSnapshot::deserialize(*storage, compressed_reader);
+    return std::make_pair(snapshot_metadata, std::move(storage));
 }
 
-SnapshotMetadataPtr NuKeeperSnapshotManager::restoreFromLatestSnapshot(NuKeeperStorage * storage)
+SnapshotMetaAndStorage KeeperSnapshotManager::restoreFromLatestSnapshot()
 {
     if (existing_snapshots.empty())
-        return nullptr;
+        return {};
 
     auto buffer = deserializeLatestSnapshotBufferFromDisk();
     if (!buffer)
-        return nullptr;
-    return deserializeSnapshotFromBuffer(storage, buffer);
+        return {};
+    return deserializeSnapshotFromBuffer(buffer);
 }
 
-void NuKeeperSnapshotManager::removeOutdatedSnapshotsIfNeeded()
+void KeeperSnapshotManager::removeOutdatedSnapshotsIfNeeded()
 {
     while (existing_snapshots.size() > snapshots_to_keep)
         removeSnapshot(existing_snapshots.begin()->first);
 }
 
-void NuKeeperSnapshotManager::removeSnapshot(size_t log_idx)
+void KeeperSnapshotManager::removeSnapshot(size_t log_idx)
 {
     auto itr = existing_snapshots.find(log_idx);
     if (itr == existing_snapshots.end())
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h b/src/Coordination/KeeperSnapshotManager.h
similarity index 54%
rename from src/Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h
rename to src/Coordination/KeeperSnapshotManager.h
index 422baf11a65..e53473d71c7 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h
+++ b/src/Coordination/KeeperSnapshotManager.h
@@ -1,6 +1,6 @@
 #pragma once
 #include <libnuraft/nuraft.hxx> // Y_IGNORE
-#include <Coordination/NuKeeperStorage.h>
+#include <Coordination/KeeperStorage.h>
 #include <IO/WriteBuffer.h>
 #include <IO/ReadBuffer.h>
 
@@ -15,42 +15,45 @@ enum SnapshotVersion : uint8_t
     V0 = 0,
 };
 
-struct NuKeeperStorageSnapshot
+struct KeeperStorageSnapshot
 {
 public:
-    NuKeeperStorageSnapshot(NuKeeperStorage * storage_, size_t up_to_log_idx_);
+    KeeperStorageSnapshot(KeeperStorage * storage_, size_t up_to_log_idx_);
 
-    NuKeeperStorageSnapshot(NuKeeperStorage * storage_, const SnapshotMetadataPtr & snapshot_meta_);
-    ~NuKeeperStorageSnapshot();
+    KeeperStorageSnapshot(KeeperStorage * storage_, const SnapshotMetadataPtr & snapshot_meta_);
+    ~KeeperStorageSnapshot();
 
-    static void serialize(const NuKeeperStorageSnapshot & snapshot, WriteBuffer & out);
+    static void serialize(const KeeperStorageSnapshot & snapshot, WriteBuffer & out);
 
-    static SnapshotMetadataPtr deserialize(NuKeeperStorage & storage, ReadBuffer & in);
+    static SnapshotMetadataPtr deserialize(KeeperStorage & storage, ReadBuffer & in);
 
-    NuKeeperStorage * storage;
+    KeeperStorage * storage;
 
     SnapshotVersion version = SnapshotVersion::V0;
     SnapshotMetadataPtr snapshot_meta;
     int64_t session_id;
     size_t snapshot_container_size;
-    NuKeeperStorage::Container::const_iterator begin;
+    KeeperStorage::Container::const_iterator begin;
     SessionAndTimeout session_and_timeout;
 };
 
-using NuKeeperStorageSnapshotPtr = std::shared_ptr<NuKeeperStorageSnapshot>;
-using CreateSnapshotCallback = std::function<void(NuKeeperStorageSnapshotPtr &&)>;
+using KeeperStorageSnapshotPtr = std::shared_ptr<KeeperStorageSnapshot>;
+using CreateSnapshotCallback = std::function<void(KeeperStorageSnapshotPtr &&)>;
 
-class NuKeeperSnapshotManager
+
+using SnapshotMetaAndStorage = std::pair<SnapshotMetadataPtr, KeeperStoragePtr>;
+
+class KeeperSnapshotManager
 {
 public:
-    NuKeeperSnapshotManager(const std::string & snapshots_path_, size_t snapshots_to_keep_);
+    KeeperSnapshotManager(const std::string & snapshots_path_, size_t snapshots_to_keep_, size_t storage_tick_time_ = 500);
 
-    SnapshotMetadataPtr restoreFromLatestSnapshot(NuKeeperStorage * storage);
+    SnapshotMetaAndStorage restoreFromLatestSnapshot();
 
-    static nuraft::ptr<nuraft::buffer> serializeSnapshotToBuffer(const NuKeeperStorageSnapshot & snapshot);
+    static nuraft::ptr<nuraft::buffer> serializeSnapshotToBuffer(const KeeperStorageSnapshot & snapshot);
     std::string serializeSnapshotBufferToDisk(nuraft::buffer & buffer, size_t up_to_log_idx);
 
-    static SnapshotMetadataPtr deserializeSnapshotFromBuffer(NuKeeperStorage * storage, nuraft::ptr<nuraft::buffer> buffer);
+    SnapshotMetaAndStorage deserializeSnapshotFromBuffer(nuraft::ptr<nuraft::buffer> buffer) const;
 
     nuraft::ptr<nuraft::buffer> deserializeSnapshotBufferFromDisk(size_t up_to_log_idx) const;
     nuraft::ptr<nuraft::buffer> deserializeLatestSnapshotBufferFromDisk();
@@ -74,11 +77,12 @@ private:
     const std::string snapshots_path;
     const size_t snapshots_to_keep;
     std::map<size_t, std::string> existing_snapshots;
+    size_t storage_tick_time;
 };
 
 struct CreateSnapshotTask
 {
-    NuKeeperStorageSnapshotPtr snapshot;
+    KeeperStorageSnapshotPtr snapshot;
     CreateSnapshotCallback create_snapshot;
 };
 
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStateMachine.cpp b/src/Coordination/KeeperStateMachine.cpp
similarity index 71%
rename from src/Coordination/NuKeeperStateMachine.cpp
rename to src/Coordination/KeeperStateMachine.cpp
index 58a7ca3d5bc..227bb1aaa4e 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStateMachine.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperStateMachine.cpp
@@ -1,9 +1,10 @@
-#include <Coordination/NuKeeperStateMachine.h>
+#include <Coordination/KeeperStateMachine.h>
 #include <Coordination/ReadBufferFromNuraftBuffer.h>
 #include <Coordination/WriteBufferFromNuraftBuffer.h>
 #include <IO/ReadHelpers.h>
 #include <Common/ZooKeeper/ZooKeeperIO.h>
-#include <Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h>
+#include <Coordination/KeeperSnapshotManager.h>
+#include <future>
 
 namespace DB
 {
@@ -13,10 +14,10 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int LOGICAL_ERROR;
 }
 
-NuKeeperStorage::RequestForSession parseRequest(nuraft::buffer & data)
+KeeperStorage::RequestForSession parseRequest(nuraft::buffer & data)
 {
     ReadBufferFromNuraftBuffer buffer(data);
-    NuKeeperStorage::RequestForSession request_for_session;
+    KeeperStorage::RequestForSession request_for_session;
     readIntBinary(request_for_session.session_id, buffer);
 
     int32_t length;
@@ -35,18 +36,17 @@ NuKeeperStorage::RequestForSession parseRequest(nuraft::buffer & data)
     return request_for_session;
 }
 
-NuKeeperStateMachine::NuKeeperStateMachine(ResponsesQueue & responses_queue_, SnapshotsQueue & snapshots_queue_, const std::string & snapshots_path_, const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings_)
+KeeperStateMachine::KeeperStateMachine(ResponsesQueue & responses_queue_, SnapshotsQueue & snapshots_queue_, const std::string & snapshots_path_, const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings_)
     : coordination_settings(coordination_settings_)
-    , storage(coordination_settings->dead_session_check_period_ms.totalMilliseconds())
-    , snapshot_manager(snapshots_path_, coordination_settings->snapshots_to_keep)
+    , snapshot_manager(snapshots_path_, coordination_settings->snapshots_to_keep, coordination_settings->dead_session_check_period_ms.totalMicroseconds())
     , responses_queue(responses_queue_)
     , snapshots_queue(snapshots_queue_)
     , last_committed_idx(0)
-    , log(&Poco::Logger::get("NuKeeperStateMachine"))
+    , log(&Poco::Logger::get("KeeperStateMachine"))
 {
 }
 
-void NuKeeperStateMachine::init()
+void KeeperStateMachine::init()
 {
     /// Do everything without mutexes, no other threads exist.
     LOG_DEBUG(log, "Totally have {} snapshots", snapshot_manager.totalSnapshots());
@@ -60,7 +60,7 @@ void NuKeeperStateMachine::init()
         try
         {
             latest_snapshot_buf = snapshot_manager.deserializeSnapshotBufferFromDisk(latest_log_index);
-            latest_snapshot_meta = snapshot_manager.deserializeSnapshotFromBuffer(&storage, latest_snapshot_buf);
+            std::tie(latest_snapshot_meta, storage) = snapshot_manager.deserializeSnapshotFromBuffer(latest_snapshot_buf);
             last_committed_idx = latest_snapshot_meta->get_last_log_idx();
             loaded = true;
             break;
@@ -83,9 +83,12 @@ void NuKeeperStateMachine::init()
     {
         LOG_DEBUG(log, "No existing snapshots, last committed log index {}", last_committed_idx);
     }
+
+    if (!storage)
+        storage = std::make_unique<KeeperStorage>(coordination_settings->dead_session_check_period_ms.totalMilliseconds());
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperStateMachine::commit(const size_t log_idx, nuraft::buffer & data)
+nuraft::ptr<nuraft::buffer> KeeperStateMachine::commit(const size_t log_idx, nuraft::buffer & data)
 {
     if (data.size() == sizeof(int64_t))
     {
@@ -96,7 +99,7 @@ nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperStateMachine::commit(const size_t log_idx, n
         nuraft::buffer_serializer bs(response);
         {
             std::lock_guard lock(storage_lock);
-            session_id = storage.getSessionID(session_timeout_ms);
+            session_id = storage->getSessionID(session_timeout_ms);
             bs.put_i64(session_id);
         }
         LOG_DEBUG(log, "Session ID response {} with timeout {}", session_id, session_timeout_ms);
@@ -106,10 +109,10 @@ nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperStateMachine::commit(const size_t log_idx, n
     else
     {
         auto request_for_session = parseRequest(data);
-        NuKeeperStorage::ResponsesForSessions responses_for_sessions;
+        KeeperStorage::ResponsesForSessions responses_for_sessions;
         {
             std::lock_guard lock(storage_lock);
-            responses_for_sessions = storage.processRequest(request_for_session.request, request_for_session.session_id, log_idx);
+            responses_for_sessions = storage->processRequest(request_for_session.request, request_for_session.session_id, log_idx);
             for (auto & response_for_session : responses_for_sessions)
                 responses_queue.push(response_for_session);
         }
@@ -119,7 +122,7 @@ nuraft::ptr<nuraft::buffer> NuKeeperStateMachine::commit(const size_t log_idx, n
     }
 }
 
-bool NuKeeperStateMachine::apply_snapshot(nuraft::snapshot & s)
+bool KeeperStateMachine::apply_snapshot(nuraft::snapshot & s)
 {
     LOG_DEBUG(log, "Applying snapshot {}", s.get_last_log_idx());
     nuraft::ptr<nuraft::buffer> latest_snapshot_ptr;
@@ -133,20 +136,20 @@ bool NuKeeperStateMachine::apply_snapshot(nuraft::snapshot & s)
 
     {
         std::lock_guard lock(storage_lock);
-        snapshot_manager.deserializeSnapshotFromBuffer(&storage, latest_snapshot_ptr);
+        std::tie(latest_snapshot_meta, storage) = snapshot_manager.deserializeSnapshotFromBuffer(latest_snapshot_ptr);
     }
     last_committed_idx = s.get_last_log_idx();
     return true;
 }
 
-nuraft::ptr<nuraft::snapshot> NuKeeperStateMachine::last_snapshot()
+nuraft::ptr<nuraft::snapshot> KeeperStateMachine::last_snapshot()
 {
     /// Just return the latest snapshot.
     std::lock_guard<std::mutex> lock(snapshots_lock);
     return latest_snapshot_meta;
 }
 
-void NuKeeperStateMachine::create_snapshot(
+void KeeperStateMachine::create_snapshot(
     nuraft::snapshot & s,
     nuraft::async_result<bool>::handler_type & when_done)
 {
@@ -157,29 +160,29 @@ void NuKeeperStateMachine::create_snapshot(
     CreateSnapshotTask snapshot_task;
     {
         std::lock_guard lock(storage_lock);
-        snapshot_task.snapshot = std::make_shared<NuKeeperStorageSnapshot>(&storage, snapshot_meta_copy);
+        snapshot_task.snapshot = std::make_shared<KeeperStorageSnapshot>(storage.get(), snapshot_meta_copy);
     }
 
-    snapshot_task.create_snapshot = [this, when_done] (NuKeeperStorageSnapshotPtr && snapshot)
+    snapshot_task.create_snapshot = [this, when_done] (KeeperStorageSnapshotPtr && snapshot)
     {
         nuraft::ptr<std::exception> exception(nullptr);
         bool ret = true;
         try
         {
-            auto snapshot_buf = snapshot_manager.serializeSnapshotToBuffer(*snapshot);
-            auto result_path = snapshot_manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*snapshot_buf, snapshot->snapshot_meta->get_last_log_idx());
             {
                 std::lock_guard lock(snapshots_lock);
+                auto snapshot_buf = snapshot_manager.serializeSnapshotToBuffer(*snapshot);
+                auto result_path = snapshot_manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*snapshot_buf, snapshot->snapshot_meta->get_last_log_idx());
                 latest_snapshot_buf = snapshot_buf;
                 latest_snapshot_meta = snapshot->snapshot_meta;
-            }
 
-            LOG_DEBUG(log, "Created persistent snapshot {} with path {}", latest_snapshot_meta->get_last_log_idx(), result_path);
+                LOG_DEBUG(log, "Created persistent snapshot {} with path {}", latest_snapshot_meta->get_last_log_idx(), result_path);
+            }
 
             {
                 /// Must do it with lock (clearing elements from list)
                 std::lock_guard lock(storage_lock);
-                storage.clearGarbageAfterSnapshot();
+                storage->clearGarbageAfterSnapshot();
                 /// Destroy snapshot with lock
                 snapshot.reset();
                 LOG_TRACE(log, "Cleared garbage after snapshot");
@@ -200,7 +203,7 @@ void NuKeeperStateMachine::create_snapshot(
     snapshots_queue.push(std::move(snapshot_task));
 }
 
-void NuKeeperStateMachine::save_logical_snp_obj(
+void KeeperStateMachine::save_logical_snp_obj(
     nuraft::snapshot & s,
     size_t & obj_id,
     nuraft::buffer & data,
@@ -214,7 +217,7 @@ void NuKeeperStateMachine::save_logical_snp_obj(
     if (obj_id == 0)
     {
         std::lock_guard lock(storage_lock);
-        NuKeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, s.get_last_log_idx());
+        KeeperStorageSnapshot snapshot(storage.get(), s.get_last_log_idx());
         cloned_buffer = snapshot_manager.serializeSnapshotToBuffer(snapshot);
     }
     else
@@ -225,20 +228,22 @@ void NuKeeperStateMachine::save_logical_snp_obj(
     nuraft::ptr<nuraft::buffer> snp_buf = s.serialize();
     cloned_meta = nuraft::snapshot::deserialize(*snp_buf);
 
-    auto result_path = snapshot_manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*cloned_buffer, s.get_last_log_idx());
-
+    try
     {
         std::lock_guard lock(snapshots_lock);
+        auto result_path = snapshot_manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*cloned_buffer, s.get_last_log_idx());
         latest_snapshot_buf = cloned_buffer;
         latest_snapshot_meta = cloned_meta;
+        LOG_DEBUG(log, "Saved snapshot {} to path {}", s.get_last_log_idx(), result_path);
+        obj_id++;
+    }
+    catch (...)
+    {
+        tryLogCurrentException(log);
     }
-
-    LOG_DEBUG(log, "Created snapshot {} with path {}", s.get_last_log_idx(), result_path);
-
-    obj_id++;
 }
 
-int NuKeeperStateMachine::read_logical_snp_obj(
+int KeeperStateMachine::read_logical_snp_obj(
     nuraft::snapshot & s,
     void* & /*user_snp_ctx*/,
     ulong obj_id,
@@ -266,27 +271,27 @@ int NuKeeperStateMachine::read_logical_snp_obj(
     return 0;
 }
 
-void NuKeeperStateMachine::processReadRequest(const NuKeeperStorage::RequestForSession & request_for_session)
+void KeeperStateMachine::processReadRequest(const KeeperStorage::RequestForSession & request_for_session)
 {
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions responses;
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions responses;
     {
         std::lock_guard lock(storage_lock);
-        responses = storage.processRequest(request_for_session.request, request_for_session.session_id, std::nullopt);
+        responses = storage->processRequest(request_for_session.request, request_for_session.session_id, std::nullopt);
     }
     for (const auto & response : responses)
         responses_queue.push(response);
 }
 
-std::unordered_set<int64_t> NuKeeperStateMachine::getDeadSessions()
+std::unordered_set<int64_t> KeeperStateMachine::getDeadSessions()
 {
     std::lock_guard lock(storage_lock);
-    return storage.getDeadSessions();
+    return storage->getDeadSessions();
 }
 
-void NuKeeperStateMachine::shutdownStorage()
+void KeeperStateMachine::shutdownStorage()
 {
     std::lock_guard lock(storage_lock);
-    storage.finalize();
+    storage->finalize();
 }
 
 }
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStateMachine.h b/src/Coordination/KeeperStateMachine.h
similarity index 74%
rename from src/Coordination/NuKeeperStateMachine.h
rename to src/Coordination/KeeperStateMachine.h
index 905f3448c1a..aefdbe3f9f3 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStateMachine.h
+++ b/src/Coordination/KeeperStateMachine.h
@@ -1,22 +1,22 @@
 #pragma once
 
-#include <Coordination/NuKeeperStorage.h>
+#include <Coordination/KeeperStorage.h>
 #include <libnuraft/nuraft.hxx> // Y_IGNORE
 #include <common/logger_useful.h>
 #include <Coordination/ThreadSafeQueue.h>
 #include <Coordination/CoordinationSettings.h>
-#include <Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h>
+#include <Coordination/KeeperSnapshotManager.h>
 
 namespace DB
 {
 
-using ResponsesQueue = ThreadSafeQueue<NuKeeperStorage::ResponseForSession>;
+using ResponsesQueue = ThreadSafeQueue<KeeperStorage::ResponseForSession>;
 using SnapshotsQueue = ConcurrentBoundedQueue<CreateSnapshotTask>;
 
-class NuKeeperStateMachine : public nuraft::state_machine
+class KeeperStateMachine : public nuraft::state_machine
 {
 public:
-    NuKeeperStateMachine(ResponsesQueue & responses_queue_, SnapshotsQueue & snapshots_queue_, const std::string & snapshots_path_, const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings_);
+    KeeperStateMachine(ResponsesQueue & responses_queue_, SnapshotsQueue & snapshots_queue_, const std::string & snapshots_path_, const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings_);
 
     void init();
 
@@ -50,12 +50,12 @@ public:
         nuraft::ptr<nuraft::buffer> & data_out,
         bool & is_last_obj) override;
 
-    NuKeeperStorage & getStorage()
+    KeeperStorage & getStorage()
     {
-        return storage;
+        return *storage;
     }
 
-    void processReadRequest(const NuKeeperStorage::RequestForSession & request_for_session);
+    void processReadRequest(const KeeperStorage::RequestForSession & request_for_session);
 
     std::unordered_set<int64_t> getDeadSessions();
 
@@ -68,9 +68,9 @@ private:
 
     CoordinationSettingsPtr coordination_settings;
 
-    NuKeeperStorage storage;
+    KeeperStoragePtr storage;
 
-    NuKeeperSnapshotManager snapshot_manager;
+    KeeperSnapshotManager snapshot_manager;
 
     ResponsesQueue & responses_queue;
 
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStateManager.cpp b/src/Coordination/KeeperStateManager.cpp
similarity index 83%
rename from src/Coordination/NuKeeperStateManager.cpp
rename to src/Coordination/KeeperStateManager.cpp
index 7b39dd160a5..ad656cd1f95 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStateManager.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperStateManager.cpp
@@ -1,4 +1,4 @@
-#include <Coordination/NuKeeperStateManager.h>
+#include <Coordination/KeeperStateManager.h>
 #include <Common/Exception.h>
 
 namespace DB
@@ -9,23 +9,23 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int RAFT_ERROR;
 }
 
-NuKeeperStateManager::NuKeeperStateManager(int server_id_, const std::string & host, int port, const std::string & logs_path)
+KeeperStateManager::KeeperStateManager(int server_id_, const std::string & host, int port, const std::string & logs_path)
     : my_server_id(server_id_)
     , my_port(port)
-    , log_store(nuraft::cs_new<NuKeeperLogStore>(logs_path, 5000, false))
+    , log_store(nuraft::cs_new<KeeperLogStore>(logs_path, 5000, false))
     , cluster_config(nuraft::cs_new<nuraft::cluster_config>())
 {
     auto peer_config = nuraft::cs_new<nuraft::srv_config>(my_server_id, host + ":" + std::to_string(port));
     cluster_config->get_servers().push_back(peer_config);
 }
 
-NuKeeperStateManager::NuKeeperStateManager(
+KeeperStateManager::KeeperStateManager(
     int my_server_id_,
     const std::string & config_prefix,
     const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
     const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings)
     : my_server_id(my_server_id_)
-    , log_store(nuraft::cs_new<NuKeeperLogStore>(
+    , log_store(nuraft::cs_new<KeeperLogStore>(
                     config.getString(config_prefix + ".log_storage_path", config.getString("path", DBMS_DEFAULT_PATH) + "coordination/logs"),
                     coordination_settings->rotate_log_storage_interval, coordination_settings->force_sync))
     , cluster_config(nuraft::cs_new<nuraft::cluster_config>())
@@ -64,17 +64,17 @@ NuKeeperStateManager::NuKeeperStateManager(
         throw Exception(ErrorCodes::RAFT_ERROR, "At least one of servers should be able to start as leader (without <start_as_follower>)");
 }
 
-void NuKeeperStateManager::loadLogStore(size_t last_commited_index, size_t logs_to_keep)
+void KeeperStateManager::loadLogStore(size_t last_commited_index, size_t logs_to_keep)
 {
     log_store->init(last_commited_index, logs_to_keep);
 }
 
-void NuKeeperStateManager::flushLogStore()
+void KeeperStateManager::flushLogStore()
 {
     log_store->flush();
 }
 
-void NuKeeperStateManager::save_config(const nuraft::cluster_config & config)
+void KeeperStateManager::save_config(const nuraft::cluster_config & config)
 {
     // Just keep in memory in this example.
     // Need to write to disk here, if want to make it durable.
@@ -82,7 +82,7 @@ void NuKeeperStateManager::save_config(const nuraft::cluster_config & config)
     cluster_config = nuraft::cluster_config::deserialize(*buf);
 }
 
-void NuKeeperStateManager::save_state(const nuraft::srv_state & state)
+void KeeperStateManager::save_state(const nuraft::srv_state & state)
 {
      // Just keep in memory in this example.
      // Need to write to disk here, if want to make it durable.
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStateManager.h b/src/Coordination/KeeperStateManager.h
similarity index 86%
rename from src/Coordination/NuKeeperStateManager.h
rename to src/Coordination/KeeperStateManager.h
index 82dd0072b9c..f0575082b02 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStateManager.h
+++ b/src/Coordination/KeeperStateManager.h
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 #include <Core/Types.h>
 #include <string>
-#include <Coordination/NuKeeperLogStore.h>
+#include <Coordination/KeeperLogStore.h>
 #include <Coordination/CoordinationSettings.h>
 #include <libnuraft/nuraft.hxx> // Y_IGNORE
 #include <Poco/Util/AbstractConfiguration.h>
@@ -10,16 +10,16 @@
 namespace DB
 {
 
-class NuKeeperStateManager : public nuraft::state_mgr
+class KeeperStateManager : public nuraft::state_mgr
 {
 public:
-    NuKeeperStateManager(
+    KeeperStateManager(
         int server_id_,
         const std::string & config_prefix,
         const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
         const CoordinationSettingsPtr & coordination_settings);
 
-    NuKeeperStateManager(
+    KeeperStateManager(
         int server_id_,
         const std::string & host,
         int port,
@@ -52,7 +52,7 @@ public:
         return start_as_follower_servers.count(my_server_id);
     }
 
-    nuraft::ptr<NuKeeperLogStore> getLogStore() const { return log_store; }
+    nuraft::ptr<KeeperLogStore> getLogStore() const { return log_store; }
 
     size_t getTotalServers() const { return total_servers; }
 
@@ -61,7 +61,7 @@ private:
     int my_port;
     size_t total_servers{0};
     std::unordered_set<int> start_as_follower_servers;
-    nuraft::ptr<NuKeeperLogStore> log_store;
+    nuraft::ptr<KeeperLogStore> log_store;
     nuraft::ptr<nuraft::srv_config> my_server_config;
     nuraft::ptr<nuraft::cluster_config> cluster_config;
     nuraft::ptr<nuraft::srv_state> server_state;
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStorage.cpp b/src/Coordination/KeeperStorage.cpp
similarity index 73%
rename from src/Coordination/NuKeeperStorage.cpp
rename to src/Coordination/KeeperStorage.cpp
index fff44163b71..3e9b64cd0a4 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStorage.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperStorage.cpp
@@ -1,4 +1,4 @@
-#include <Coordination/NuKeeperStorage.h>
+#include <Coordination/KeeperStorage.h>
 #include <Common/ZooKeeper/IKeeper.h>
 #include <Common/setThreadName.h>
 #include <mutex>
@@ -31,9 +31,9 @@ static std::string getBaseName(const String & path)
     return std::string{&path[basename_start + 1], path.length() - basename_start - 1};
 }
 
-static NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatchesImpl(const String & path, NuKeeperStorage::Watches & watches, NuKeeperStorage::Watches & list_watches, Coordination::Event event_type)
+static KeeperStorage::ResponsesForSessions processWatchesImpl(const String & path, KeeperStorage::Watches & watches, KeeperStorage::Watches & list_watches, Coordination::Event event_type)
 {
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions result;
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions result;
     auto it = watches.find(path);
     if (it != watches.end())
     {
@@ -44,7 +44,7 @@ static NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatchesImpl(const String & p
         watch_response->type = event_type;
         watch_response->state = Coordination::State::CONNECTED;
         for (auto watcher_session : it->second)
-            result.push_back(NuKeeperStorage::ResponseForSession{watcher_session, watch_response});
+            result.push_back(KeeperStorage::ResponseForSession{watcher_session, watch_response});
 
         watches.erase(it);
     }
@@ -60,14 +60,14 @@ static NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatchesImpl(const String & p
         watch_list_response->type = Coordination::Event::CHILD;
         watch_list_response->state = Coordination::State::CONNECTED;
         for (auto watcher_session : it->second)
-            result.push_back(NuKeeperStorage::ResponseForSession{watcher_session, watch_list_response});
+            result.push_back(KeeperStorage::ResponseForSession{watcher_session, watch_list_response});
 
         list_watches.erase(it);
     }
     return result;
 }
 
-NuKeeperStorage::NuKeeperStorage(int64_t tick_time_ms)
+KeeperStorage::KeeperStorage(int64_t tick_time_ms)
     : session_expiry_queue(tick_time_ms)
 {
     container.insert("/", Node());
@@ -75,32 +75,32 @@ NuKeeperStorage::NuKeeperStorage(int64_t tick_time_ms)
 
 using Undo = std::function<void()>;
 
-struct NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageRequest
 {
     Coordination::ZooKeeperRequestPtr zk_request;
 
-    explicit NuKeeperStorageRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request_)
+    explicit KeeperStorageRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request_)
         : zk_request(zk_request_)
     {}
-    virtual std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t zxid, int64_t session_id) const = 0;
-    virtual NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(NuKeeperStorage::Watches & /*watches*/, NuKeeperStorage::Watches & /*list_watches*/) const { return {}; }
+    virtual std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t zxid, int64_t session_id) const = 0;
+    virtual KeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(KeeperStorage::Watches & /*watches*/, KeeperStorage::Watches & /*list_watches*/) const { return {}; }
 
-    virtual ~NuKeeperStorageRequest() = default;
+    virtual ~KeeperStorageRequest() = default;
 };
 
-struct NuKeeperStorageHeartbeatRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageHeartbeatRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & /* container */, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /* zxid */, int64_t /* session_id */) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & /* container */, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /* zxid */, int64_t /* session_id */) const override
     {
         return {zk_request->makeResponse(), {}};
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageSyncRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageSyncRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & /* container */, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /* zxid */, int64_t /* session_id */) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & /* container */, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /* zxid */, int64_t /* session_id */) const override
     {
         auto response = zk_request->makeResponse();
         dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperSyncResponse *>(response.get())->path = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperSyncRequest *>(zk_request.get())->path;
@@ -108,16 +108,16 @@ struct NuKeeperStorageSyncRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageCreateRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageCreateRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
 
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(NuKeeperStorage::Watches & watches, NuKeeperStorage::Watches & list_watches) const override
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(KeeperStorage::Watches & watches, KeeperStorage::Watches & list_watches) const override
     {
         return processWatchesImpl(zk_request->getPath(), watches, list_watches, Coordination::Event::CREATED);
     }
 
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t zxid, int64_t session_id) const override
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t zxid, int64_t session_id) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Undo undo;
@@ -143,7 +143,7 @@ struct NuKeeperStorageCreateRequest final : public NuKeeperStorageRequest
             }
             else
             {
-                NuKeeperStorage::Node created_node;
+                KeeperStorage::Node created_node;
                 created_node.stat.czxid = zxid;
                 created_node.stat.mzxid = zxid;
                 created_node.stat.ctime = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch() / std::chrono::milliseconds(1);
@@ -167,7 +167,7 @@ struct NuKeeperStorageCreateRequest final : public NuKeeperStorageRequest
                 }
 
                 auto child_path = getBaseName(path_created);
-                container.updateValue(parent_path, [child_path] (NuKeeperStorage::Node & parent)
+                container.updateValue(parent_path, [child_path] (KeeperStorage::Node & parent)
                 {
                     /// Increment sequential number even if node is not sequential
                     ++parent.seq_num;
@@ -188,7 +188,7 @@ struct NuKeeperStorageCreateRequest final : public NuKeeperStorageRequest
                     if (is_ephemeral)
                         ephemerals[session_id].erase(path_created);
 
-                    container.updateValue(parent_path, [child_path] (NuKeeperStorage::Node & undo_parent)
+                    container.updateValue(parent_path, [child_path] (KeeperStorage::Node & undo_parent)
                     {
                         --undo_parent.stat.cversion;
                         --undo_parent.stat.numChildren;
@@ -205,10 +205,10 @@ struct NuKeeperStorageCreateRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageGetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageGetRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /* zxid */, int64_t /* session_id */) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /* zxid */, int64_t /* session_id */) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperGetResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperGetResponse &>(*response_ptr);
@@ -230,10 +230,10 @@ struct NuKeeperStorageGetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageRemoveRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageRemoveRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t /*zxid*/, int64_t session_id) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t /*zxid*/, int64_t /*session_id*/) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperRemoveResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperRemoveResponse &>(*response_ptr);
@@ -257,10 +257,15 @@ struct NuKeeperStorageRemoveRequest final : public NuKeeperStorageRequest
         {
             auto prev_node = it->value;
             if (prev_node.stat.ephemeralOwner != 0)
-                ephemerals[session_id].erase(request.path);
+            {
+                auto ephemerals_it = ephemerals.find(prev_node.stat.ephemeralOwner);
+                ephemerals_it->second.erase(request.path);
+                if (ephemerals_it->second.empty())
+                    ephemerals.erase(ephemerals_it);
+            }
 
             auto child_basename = getBaseName(it->key);
-            container.updateValue(parentPath(request.path), [&child_basename] (NuKeeperStorage::Node & parent)
+            container.updateValue(parentPath(request.path), [&child_basename] (KeeperStorage::Node & parent)
             {
                 --parent.stat.numChildren;
                 ++parent.stat.cversion;
@@ -271,13 +276,13 @@ struct NuKeeperStorageRemoveRequest final : public NuKeeperStorageRequest
 
             container.erase(request.path);
 
-            undo = [prev_node, &container, &ephemerals, session_id, path = request.path, child_basename]
+            undo = [prev_node, &container, &ephemerals, path = request.path, child_basename]
             {
                 if (prev_node.stat.ephemeralOwner != 0)
-                    ephemerals[session_id].emplace(path);
+                    ephemerals[prev_node.stat.ephemeralOwner].emplace(path);
 
                 container.insert(path, prev_node);
-                container.updateValue(parentPath(path), [&child_basename] (NuKeeperStorage::Node & parent)
+                container.updateValue(parentPath(path), [&child_basename] (KeeperStorage::Node & parent)
                 {
                     ++parent.stat.numChildren;
                     --parent.stat.cversion;
@@ -289,16 +294,16 @@ struct NuKeeperStorageRemoveRequest final : public NuKeeperStorageRequest
         return { response_ptr, undo };
     }
 
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(NuKeeperStorage::Watches & watches, NuKeeperStorage::Watches & list_watches) const override
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(KeeperStorage::Watches & watches, KeeperStorage::Watches & list_watches) const override
     {
         return processWatchesImpl(zk_request->getPath(), watches, list_watches, Coordination::Event::DELETED);
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageExistsRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageExistsRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /*zxid*/, int64_t /* session_id */) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /*zxid*/, int64_t /* session_id */) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperExistsResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperExistsResponse &>(*response_ptr);
@@ -319,10 +324,10 @@ struct NuKeeperStorageExistsRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageSetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageSetRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t zxid, int64_t /* session_id */) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t zxid, int64_t /* session_id */) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperSetResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperSetResponse &>(*response_ptr);
@@ -338,7 +343,7 @@ struct NuKeeperStorageSetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
         {
             auto prev_node = it->value;
 
-            auto itr = container.updateValue(request.path, [zxid, request] (NuKeeperStorage::Node & value)
+            auto itr = container.updateValue(request.path, [zxid, request] (KeeperStorage::Node & value)
             {
                 value.data = request.data;
                 value.stat.version++;
@@ -348,7 +353,7 @@ struct NuKeeperStorageSetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
                 value.data = request.data;
             });
 
-            container.updateValue(parentPath(request.path), [] (NuKeeperStorage::Node & parent)
+            container.updateValue(parentPath(request.path), [] (KeeperStorage::Node & parent)
             {
                 parent.stat.cversion++;
             });
@@ -358,8 +363,8 @@ struct NuKeeperStorageSetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
 
             undo = [prev_node, &container, path = request.path]
             {
-                container.updateValue(path, [&prev_node] (NuKeeperStorage::Node & value) { value = prev_node; });
-                container.updateValue(parentPath(path), [] (NuKeeperStorage::Node & parent)
+                container.updateValue(path, [&prev_node] (KeeperStorage::Node & value) { value = prev_node; });
+                container.updateValue(parentPath(path), [] (KeeperStorage::Node & parent)
                 {
                     parent.stat.cversion--;
                 });
@@ -373,17 +378,16 @@ struct NuKeeperStorageSetRequest final : public NuKeeperStorageRequest
         return { response_ptr, undo };
     }
 
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(NuKeeperStorage::Watches & watches, NuKeeperStorage::Watches & list_watches) const override
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(KeeperStorage::Watches & watches, KeeperStorage::Watches & list_watches) const override
     {
         return processWatchesImpl(zk_request->getPath(), watches, list_watches, Coordination::Event::CHANGED);
     }
-
 };
 
-struct NuKeeperStorageListRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageListRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /*zxid*/, int64_t /*session_id*/) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /*zxid*/, int64_t /*session_id*/) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperListResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperListResponse &>(*response_ptr);
@@ -411,10 +415,10 @@ struct NuKeeperStorageListRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageCheckRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageCheckRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /*zxid*/, int64_t /*session_id*/) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & /* ephemerals */, int64_t /*zxid*/, int64_t /*session_id*/) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperCheckResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperCheckResponse &>(*response_ptr);
@@ -437,11 +441,11 @@ struct NuKeeperStorageCheckRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageMultiRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageMultiRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    std::vector<NuKeeperStorageRequestPtr> concrete_requests;
-    explicit NuKeeperStorageMultiRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request_)
-        : NuKeeperStorageRequest(zk_request_)
+    std::vector<KeeperStorageRequestPtr> concrete_requests;
+    explicit KeeperStorageMultiRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request_)
+        : KeeperStorageRequest(zk_request_)
     {
         Coordination::ZooKeeperMultiRequest & request = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperMultiRequest &>(*zk_request);
         concrete_requests.reserve(request.requests.size());
@@ -451,26 +455,26 @@ struct NuKeeperStorageMultiRequest final : public NuKeeperStorageRequest
             auto sub_zk_request = std::dynamic_pointer_cast<Coordination::ZooKeeperRequest>(sub_request);
             if (sub_zk_request->getOpNum() == Coordination::OpNum::Create)
             {
-                concrete_requests.push_back(std::make_shared<NuKeeperStorageCreateRequest>(sub_zk_request));
+                concrete_requests.push_back(std::make_shared<KeeperStorageCreateRequest>(sub_zk_request));
             }
             else if (sub_zk_request->getOpNum() == Coordination::OpNum::Remove)
             {
-                concrete_requests.push_back(std::make_shared<NuKeeperStorageRemoveRequest>(sub_zk_request));
+                concrete_requests.push_back(std::make_shared<KeeperStorageRemoveRequest>(sub_zk_request));
             }
             else if (sub_zk_request->getOpNum() == Coordination::OpNum::Set)
             {
-                concrete_requests.push_back(std::make_shared<NuKeeperStorageSetRequest>(sub_zk_request));
+                concrete_requests.push_back(std::make_shared<KeeperStorageSetRequest>(sub_zk_request));
             }
             else if (sub_zk_request->getOpNum() == Coordination::OpNum::Check)
             {
-                concrete_requests.push_back(std::make_shared<NuKeeperStorageCheckRequest>(sub_zk_request));
+                concrete_requests.push_back(std::make_shared<KeeperStorageCheckRequest>(sub_zk_request));
             }
             else
                 throw DB::Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS, "Illegal command as part of multi ZooKeeper request {}", sub_zk_request->getOpNum());
         }
     }
 
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container & container, NuKeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t zxid, int64_t session_id) const override
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container & container, KeeperStorage::Ephemerals & ephemerals, int64_t zxid, int64_t session_id) const override
     {
         Coordination::ZooKeeperResponsePtr response_ptr = zk_request->makeResponse();
         Coordination::ZooKeeperMultiResponse & response = dynamic_cast<Coordination::ZooKeeperMultiResponse &>(*response_ptr);
@@ -523,9 +527,9 @@ struct NuKeeperStorageMultiRequest final : public NuKeeperStorageRequest
         }
     }
 
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(NuKeeperStorage::Watches & watches, NuKeeperStorage::Watches & list_watches) const override
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions processWatches(KeeperStorage::Watches & watches, KeeperStorage::Watches & list_watches) const override
     {
-        NuKeeperStorage::ResponsesForSessions result;
+        KeeperStorage::ResponsesForSessions result;
         for (const auto & generic_request : concrete_requests)
         {
             auto responses = generic_request->processWatches(watches, list_watches);
@@ -535,16 +539,16 @@ struct NuKeeperStorageMultiRequest final : public NuKeeperStorageRequest
     }
 };
 
-struct NuKeeperStorageCloseRequest final : public NuKeeperStorageRequest
+struct KeeperStorageCloseRequest final : public KeeperStorageRequest
 {
-    using NuKeeperStorageRequest::NuKeeperStorageRequest;
-    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(NuKeeperStorage::Container &, NuKeeperStorage::Ephemerals &, int64_t, int64_t) const override
+    using KeeperStorageRequest::KeeperStorageRequest;
+    std::pair<Coordination::ZooKeeperResponsePtr, Undo> process(KeeperStorage::Container &, KeeperStorage::Ephemerals &, int64_t, int64_t) const override
     {
         throw DB::Exception("Called process on close request", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
     }
 };
 
-void NuKeeperStorage::finalize()
+void KeeperStorage::finalize()
 {
     if (finalized)
         throw DB::Exception("Testkeeper storage already finalized", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
@@ -564,20 +568,20 @@ void NuKeeperStorage::finalize()
 }
 
 
-class NuKeeperWrapperFactory final : private boost::noncopyable
+class KeeperWrapperFactory final : private boost::noncopyable
 {
 
 public:
-    using Creator = std::function<NuKeeperStorageRequestPtr(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr &)>;
+    using Creator = std::function<KeeperStorageRequestPtr(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr &)>;
     using OpNumToRequest = std::unordered_map<Coordination::OpNum, Creator>;
 
-    static NuKeeperWrapperFactory & instance()
+    static KeeperWrapperFactory & instance()
     {
-        static NuKeeperWrapperFactory factory;
+        static KeeperWrapperFactory factory;
         return factory;
     }
 
-    NuKeeperStorageRequestPtr get(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request) const
+    KeeperStorageRequestPtr get(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request) const
     {
         auto it = op_num_to_request.find(zk_request->getOpNum());
         if (it == op_num_to_request.end())
@@ -594,37 +598,37 @@ public:
 
 private:
     OpNumToRequest op_num_to_request;
-    NuKeeperWrapperFactory();
+    KeeperWrapperFactory();
 };
 
 template<Coordination::OpNum num, typename RequestT>
-void registerNuKeeperRequestWrapper(NuKeeperWrapperFactory & factory)
+void registerKeeperRequestWrapper(KeeperWrapperFactory & factory)
 {
     factory.registerRequest(num, [] (const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request) { return std::make_shared<RequestT>(zk_request); });
 }
 
 
-NuKeeperWrapperFactory::NuKeeperWrapperFactory()
+KeeperWrapperFactory::KeeperWrapperFactory()
 {
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Heartbeat, NuKeeperStorageHeartbeatRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Sync, NuKeeperStorageSyncRequest>(*this);
-    //registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Auth, NuKeeperStorageAuthRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Close, NuKeeperStorageCloseRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Create, NuKeeperStorageCreateRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Remove, NuKeeperStorageRemoveRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Exists, NuKeeperStorageExistsRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Get, NuKeeperStorageGetRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Set, NuKeeperStorageSetRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::List, NuKeeperStorageListRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::SimpleList, NuKeeperStorageListRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Check, NuKeeperStorageCheckRequest>(*this);
-    registerNuKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Multi, NuKeeperStorageMultiRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Heartbeat, KeeperStorageHeartbeatRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Sync, KeeperStorageSyncRequest>(*this);
+    //registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Auth, KeeperStorageAuthRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Close, KeeperStorageCloseRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Create, KeeperStorageCreateRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Remove, KeeperStorageRemoveRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Exists, KeeperStorageExistsRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Get, KeeperStorageGetRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Set, KeeperStorageSetRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::List, KeeperStorageListRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::SimpleList, KeeperStorageListRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Check, KeeperStorageCheckRequest>(*this);
+    registerKeeperRequestWrapper<Coordination::OpNum::Multi, KeeperStorageMultiRequest>(*this);
 }
 
 
-NuKeeperStorage::ResponsesForSessions NuKeeperStorage::processRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request, int64_t session_id, std::optional<int64_t> new_last_zxid)
+KeeperStorage::ResponsesForSessions KeeperStorage::processRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & zk_request, int64_t session_id, std::optional<int64_t> new_last_zxid)
 {
-    NuKeeperStorage::ResponsesForSessions results;
+    KeeperStorage::ResponsesForSessions results;
     if (new_last_zxid)
     {
         if (zxid >= *new_last_zxid)
@@ -641,6 +645,13 @@ NuKeeperStorage::ResponsesForSessions NuKeeperStorage::processRequest(const Coor
             for (const auto & ephemeral_path : it->second)
             {
                 container.erase(ephemeral_path);
+                container.updateValue(parentPath(ephemeral_path), [&ephemeral_path] (KeeperStorage::Node & parent)
+                {
+                    --parent.stat.numChildren;
+                    ++parent.stat.cversion;
+                    parent.children.erase(getBaseName(ephemeral_path));
+                });
+
                 auto responses = processWatchesImpl(ephemeral_path, watches, list_watches, Coordination::Event::DELETED);
                 results.insert(results.end(), responses.begin(), responses.end());
             }
@@ -658,7 +669,7 @@ NuKeeperStorage::ResponsesForSessions NuKeeperStorage::processRequest(const Coor
     }
     else if (zk_request->getOpNum() == Coordination::OpNum::Heartbeat)
     {
-        NuKeeperStorageRequestPtr storage_request = NuKeeperWrapperFactory::instance().get(zk_request);
+        KeeperStorageRequestPtr storage_request = KeeperWrapperFactory::instance().get(zk_request);
         auto [response, _] = storage_request->process(container, ephemerals, zxid, session_id);
         response->xid = zk_request->xid;
         response->zxid = getZXID();
@@ -667,7 +678,7 @@ NuKeeperStorage::ResponsesForSessions NuKeeperStorage::processRequest(const Coor
     }
     else
     {
-        NuKeeperStorageRequestPtr storage_request = NuKeeperWrapperFactory::instance().get(zk_request);
+        KeeperStorageRequestPtr storage_request = KeeperWrapperFactory::instance().get(zk_request);
         auto [response, _] = storage_request->process(container, ephemerals, zxid, session_id);
 
         if (zk_request->has_watch)
@@ -704,7 +715,7 @@ NuKeeperStorage::ResponsesForSessions NuKeeperStorage::processRequest(const Coor
 }
 
 
-void NuKeeperStorage::clearDeadWatches(int64_t session_id)
+void KeeperStorage::clearDeadWatches(int64_t session_id)
 {
     auto watches_it = sessions_and_watchers.find(session_id);
     if (watches_it != sessions_and_watchers.end())
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStorage.h b/src/Coordination/KeeperStorage.h
similarity index 92%
rename from src/Coordination/NuKeeperStorage.h
rename to src/Coordination/KeeperStorage.h
index c49df88159f..585426a7441 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStorage.h
+++ b/src/Coordination/KeeperStorage.h
@@ -14,15 +14,15 @@ namespace DB
 {
 
 using namespace DB;
-struct NuKeeperStorageRequest;
-using NuKeeperStorageRequestPtr = std::shared_ptr<NuKeeperStorageRequest>;
+struct KeeperStorageRequest;
+using KeeperStorageRequestPtr = std::shared_ptr<KeeperStorageRequest>;
 using ResponseCallback = std::function<void(const Coordination::ZooKeeperResponsePtr &)>;
 using ChildrenSet = std::unordered_set<std::string>;
 using SessionAndTimeout = std::unordered_map<int64_t, int64_t>;
 
-struct NuKeeperStorageSnapshot;
+struct KeeperStorageSnapshot;
 
-class NuKeeperStorage
+class KeeperStorage
 {
 public:
     int64_t session_id_counter{1};
@@ -80,7 +80,7 @@ public:
     }
 
 public:
-    NuKeeperStorage(int64_t tick_time_ms);
+    KeeperStorage(int64_t tick_time_ms);
 
     int64_t getSessionID(int64_t session_timeout_ms)
     {
@@ -131,4 +131,6 @@ public:
     }
 };
 
+using KeeperStoragePtr = std::unique_ptr<KeeperStorage>;
+
 }
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.cpp b/src/Coordination/KeeperStorageDispatcher.cpp
similarity index 80%
rename from src/Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.cpp
rename to src/Coordination/KeeperStorageDispatcher.cpp
index 3aed0d99568..7f9f9170dc2 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.cpp
+++ b/src/Coordination/KeeperStorageDispatcher.cpp
@@ -1,4 +1,4 @@
-#include <Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.h>
+#include <Coordination/KeeperStorageDispatcher.h>
 #include <Common/setThreadName.h>
 
 namespace DB
@@ -11,18 +11,18 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int TIMEOUT_EXCEEDED;
 }
 
-NuKeeperStorageDispatcher::NuKeeperStorageDispatcher()
+KeeperStorageDispatcher::KeeperStorageDispatcher()
     : coordination_settings(std::make_shared<CoordinationSettings>())
-    , log(&Poco::Logger::get("NuKeeperDispatcher"))
+    , log(&Poco::Logger::get("KeeperDispatcher"))
 {
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::requestThread()
+void KeeperStorageDispatcher::requestThread()
 {
-    setThreadName("NuKeeperReqT");
+    setThreadName("KeeperReqT");
     while (!shutdown_called)
     {
-        NuKeeperStorage::RequestForSession request;
+        KeeperStorage::RequestForSession request;
 
         UInt64 max_wait = UInt64(coordination_settings->operation_timeout_ms.totalMilliseconds());
 
@@ -43,12 +43,12 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::requestThread()
     }
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::responseThread()
+void KeeperStorageDispatcher::responseThread()
 {
-    setThreadName("NuKeeperRspT");
+    setThreadName("KeeperRspT");
     while (!shutdown_called)
     {
-        NuKeeperStorage::ResponseForSession response_for_session;
+        KeeperStorage::ResponseForSession response_for_session;
 
         UInt64 max_wait = UInt64(coordination_settings->operation_timeout_ms.totalMilliseconds());
 
@@ -69,9 +69,9 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::responseThread()
     }
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::snapshotThread()
+void KeeperStorageDispatcher::snapshotThread()
 {
-    setThreadName("NuKeeperSnpT");
+    setThreadName("KeeperSnpT");
     while (!shutdown_called)
     {
         CreateSnapshotTask task;
@@ -91,7 +91,7 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::snapshotThread()
     }
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::setResponse(int64_t session_id, const Coordination::ZooKeeperResponsePtr & response)
+void KeeperStorageDispatcher::setResponse(int64_t session_id, const Coordination::ZooKeeperResponsePtr & response)
 {
     std::lock_guard lock(session_to_response_callback_mutex);
     auto session_writer = session_to_response_callback.find(session_id);
@@ -104,7 +104,7 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::setResponse(int64_t session_id, const Coordinati
         session_to_response_callback.erase(session_writer);
 }
 
-bool NuKeeperStorageDispatcher::putRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & request, int64_t session_id)
+bool KeeperStorageDispatcher::putRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & request, int64_t session_id)
 {
     {
         std::lock_guard lock(session_to_response_callback_mutex);
@@ -112,7 +112,7 @@ bool NuKeeperStorageDispatcher::putRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestP
             return false;
     }
 
-    NuKeeperStorage::RequestForSession request_info;
+    KeeperStorage::RequestForSession request_info;
     request_info.request = request;
     request_info.session_id = session_id;
 
@@ -125,14 +125,18 @@ bool NuKeeperStorageDispatcher::putRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestP
     return true;
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::initialize(const Poco::Util::AbstractConfiguration & config)
+void KeeperStorageDispatcher::initialize(const Poco::Util::AbstractConfiguration & config)
 {
     LOG_DEBUG(log, "Initializing storage dispatcher");
-    int myid = config.getInt("test_keeper_server.server_id");
+    int myid = config.getInt("keeper_server.server_id");
 
-    coordination_settings->loadFromConfig("test_keeper_server.coordination_settings", config);
+    coordination_settings->loadFromConfig("keeper_server.coordination_settings", config);
 
-    server = std::make_unique<NuKeeperServer>(myid, coordination_settings, config, responses_queue, snapshots_queue);
+    request_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { requestThread(); });
+    responses_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { responseThread(); });
+    snapshot_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { snapshotThread(); });
+
+    server = std::make_unique<KeeperServer>(myid, coordination_settings, config, responses_queue, snapshots_queue);
     try
     {
         LOG_DEBUG(log, "Waiting server to initialize");
@@ -148,15 +152,13 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::initialize(const Poco::Util::AbstractConfigurati
         throw;
     }
 
-    request_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { requestThread(); });
-    responses_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { responseThread(); });
+
     session_cleaner_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { sessionCleanerTask(); });
-    snapshot_thread = ThreadFromGlobalPool([this] { snapshotThread(); });
 
     LOG_DEBUG(log, "Dispatcher initialized");
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::shutdown()
+void KeeperStorageDispatcher::shutdown()
 {
     try
     {
@@ -189,7 +191,7 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::shutdown()
         if (server)
             server->shutdown();
 
-        NuKeeperStorage::RequestForSession request_for_session;
+        KeeperStorage::RequestForSession request_for_session;
         while (requests_queue.tryPop(request_for_session))
         {
             if (request_for_session.request)
@@ -213,19 +215,19 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::shutdown()
     LOG_DEBUG(log, "Dispatcher shut down");
 }
 
-NuKeeperStorageDispatcher::~NuKeeperStorageDispatcher()
+KeeperStorageDispatcher::~KeeperStorageDispatcher()
 {
     shutdown();
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::registerSession(int64_t session_id, ZooKeeperResponseCallback callback)
+void KeeperStorageDispatcher::registerSession(int64_t session_id, ZooKeeperResponseCallback callback)
 {
     std::lock_guard lock(session_to_response_callback_mutex);
     if (!session_to_response_callback.try_emplace(session_id, callback).second)
         throw Exception(DB::ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Session with id {} already registered in dispatcher", session_id);
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::sessionCleanerTask()
+void KeeperStorageDispatcher::sessionCleanerTask()
 {
     while (true)
     {
@@ -242,7 +244,7 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::sessionCleanerTask()
                     LOG_INFO(log, "Found dead session {}, will try to close it", dead_session);
                     Coordination::ZooKeeperRequestPtr request = Coordination::ZooKeeperRequestFactory::instance().get(Coordination::OpNum::Close);
                     request->xid = Coordination::CLOSE_XID;
-                    NuKeeperStorage::RequestForSession request_info;
+                    KeeperStorage::RequestForSession request_info;
                     request_info.request = request;
                     request_info.session_id = dead_session;
                     {
@@ -263,7 +265,7 @@ void NuKeeperStorageDispatcher::sessionCleanerTask()
     }
 }
 
-void NuKeeperStorageDispatcher::finishSession(int64_t session_id)
+void KeeperStorageDispatcher::finishSession(int64_t session_id)
 {
     std::lock_guard lock(session_to_response_callback_mutex);
     auto session_it = session_to_response_callback.find(session_id);
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.h b/src/Coordination/KeeperStorageDispatcher.h
similarity index 88%
rename from src/Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.h
rename to src/Coordination/KeeperStorageDispatcher.h
index 1b15bd149e5..622b63be800 100644
--- a/src/Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.h
+++ b/src/Coordination/KeeperStorageDispatcher.h
@@ -13,7 +13,7 @@
 #include <Common/Exception.h>
 #include <common/logger_useful.h>
 #include <functional>
-#include <Coordination/NuKeeperServer.h>
+#include <Coordination/KeeperServer.h>
 #include <Coordination/CoordinationSettings.h>
 
 
@@ -22,14 +22,14 @@ namespace DB
 
 using ZooKeeperResponseCallback = std::function<void(const Coordination::ZooKeeperResponsePtr & response)>;
 
-class NuKeeperStorageDispatcher
+class KeeperStorageDispatcher
 {
 
 private:
     std::mutex push_request_mutex;
 
     CoordinationSettingsPtr coordination_settings;
-    using RequestsQueue = ConcurrentBoundedQueue<NuKeeperStorage::RequestForSession>;
+    using RequestsQueue = ConcurrentBoundedQueue<KeeperStorage::RequestForSession>;
     using SessionToResponseCallback = std::unordered_map<int64_t, ZooKeeperResponseCallback>;
 
     RequestsQueue requests_queue{1};
@@ -46,7 +46,7 @@ private:
     ThreadFromGlobalPool session_cleaner_thread;
     ThreadFromGlobalPool snapshot_thread;
 
-    std::unique_ptr<NuKeeperServer> server;
+    std::unique_ptr<KeeperServer> server;
 
     Poco::Logger * log;
 
@@ -58,13 +58,13 @@ private:
     void setResponse(int64_t session_id, const Coordination::ZooKeeperResponsePtr & response);
 
 public:
-    NuKeeperStorageDispatcher();
+    KeeperStorageDispatcher();
 
     void initialize(const Poco::Util::AbstractConfiguration & config);
 
     void shutdown();
 
-    ~NuKeeperStorageDispatcher();
+    ~KeeperStorageDispatcher();
 
     bool putRequest(const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & request, int64_t session_id);
 
diff --git a/src/Coordination/NuKeeperCommon.h b/src/Coordination/NuKeeperCommon.h
deleted file mode 100644
index 14fc612093c..00000000000
--- a/src/Coordination/NuKeeperCommon.h
+++ /dev/null
@@ -1,24 +0,0 @@
-#pragma once
-
-#include <Common/ZooKeeper/ZooKeeperCommon.h>
-
-namespace DB
-{
-
-struct NuKeeperRequest
-{
-    int64_t session_id;
-    Coordination::ZooKeeperRequestPtr request;
-};
-
-using NuKeeperRequests = std::vector<NuKeeperRequest>;
-
-struct NuKeeperResponse
-{
-    int64_t session_id;
-    Coordination::ZooKeeperRequestPtr response;
-};
-
-using NuKeeperResponses = std::vector<NuKeeperResponse>;
-
-}
diff --git a/src/Coordination/tests/gtest_for_build.cpp b/src/Coordination/tests/gtest_for_build.cpp
index 01146248f63..06e60e5592f 100644
--- a/src/Coordination/tests/gtest_for_build.cpp
+++ b/src/Coordination/tests/gtest_for_build.cpp
@@ -9,10 +9,10 @@
 #include <Poco/ConsoleChannel.h>
 #include <Poco/Logger.h>
 #include <Coordination/InMemoryLogStore.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStateManager.h>
-#include <Coordination/NuKeeperSnapshotManager.h>
+#include <Coordination/KeeperStateManager.h>
+#include <Coordination/KeeperSnapshotManager.h>
 #include <Coordination/SummingStateMachine.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStateMachine.h>
+#include <Coordination/KeeperStateMachine.h>
 #include <Coordination/LoggerWrapper.h>
 #include <Coordination/WriteBufferFromNuraftBuffer.h>
 #include <Coordination/ReadBufferFromNuraftBuffer.h>
@@ -24,7 +24,7 @@
 #include <common/logger_useful.h>
 #include <libnuraft/nuraft.hxx> // Y_IGNORE
 #include <thread>
-#include <Coordination/NuKeeperLogStore.h>
+#include <Coordination/KeeperLogStore.h>
 #include <Coordination/Changelog.h>
 #include <filesystem>
 
@@ -102,7 +102,7 @@ struct SimpliestRaftServer
         , port(port_)
         , endpoint(hostname + ":" + std::to_string(port))
         , state_machine(nuraft::cs_new<StateMachine>())
-        , state_manager(nuraft::cs_new<DB::NuKeeperStateManager>(server_id, hostname, port, logs_path))
+        , state_manager(nuraft::cs_new<DB::KeeperStateManager>(server_id, hostname, port, logs_path))
     {
         state_manager->loadLogStore(1, 0);
         nuraft::raft_params params;
@@ -153,7 +153,7 @@ struct SimpliestRaftServer
     nuraft::ptr<StateMachine> state_machine;
 
     // State manager.
-    nuraft::ptr<DB::NuKeeperStateManager> state_manager;
+    nuraft::ptr<DB::KeeperStateManager> state_manager;
 
     // Raft launcher.
     nuraft::raft_launcher launcher;
@@ -207,7 +207,7 @@ DB::LogEntryPtr getLogEntry(const std::string & s, size_t term)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestSimple)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
     auto entry = getLogEntry("hello world", 77);
     changelog.append(entry);
@@ -221,7 +221,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestSimple)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestFile)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
     auto entry = getLogEntry("hello world", 77);
     changelog.append(entry);
@@ -242,7 +242,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestFile)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogReadWrite)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 1000, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 1000, true);
     changelog.init(1, 0);
     for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
     {
@@ -250,7 +250,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogReadWrite)
         changelog.append(entry);
     }
     EXPECT_EQ(changelog.size(), 10);
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 1000, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 1000, true);
     changelog_reader.init(1, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_reader.size(), 10);
     EXPECT_EQ(changelog_reader.last_entry()->get_term(), changelog.last_entry()->get_term());
@@ -269,7 +269,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogReadWrite)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogWriteAt)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 1000, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 1000, true);
     changelog.init(1, 0);
     for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
     {
@@ -285,7 +285,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogWriteAt)
     EXPECT_EQ(changelog.entry_at(7)->get_term(), 77);
     EXPECT_EQ(changelog.next_slot(), 8);
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 1000, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 1000, true);
     changelog_reader.init(1, 0);
 
     EXPECT_EQ(changelog_reader.size(), changelog.size());
@@ -298,7 +298,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogWriteAt)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestAppendAfterRead)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
     for (size_t i = 0; i < 7; ++i)
     {
@@ -310,7 +310,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestAppendAfterRead)
     EXPECT_TRUE(fs::exists("./logs/changelog_1_5.bin"));
     EXPECT_TRUE(fs::exists("./logs/changelog_6_10.bin"));
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
     changelog_reader.init(1, 0);
 
     EXPECT_EQ(changelog_reader.size(), 7);
@@ -346,7 +346,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestAppendAfterRead)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestCompaction)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 3; ++i)
@@ -387,7 +387,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestCompaction)
     EXPECT_EQ(changelog.next_slot(), 8);
     EXPECT_EQ(changelog.last_entry()->get_term(), 60);
     /// And we able to read it
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
     changelog_reader.init(7, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_reader.size(), 1);
     EXPECT_EQ(changelog_reader.start_index(), 7);
@@ -398,7 +398,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestCompaction)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperations)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 100, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 100, true);
     changelog.init(1, 0);
     for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
     {
@@ -410,7 +410,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperations)
 
     auto entries = changelog.pack(1, 5);
 
-    DB::NuKeeperLogStore apply_changelog("./logs", 100, true);
+    DB::KeeperLogStore apply_changelog("./logs", 100, true);
     apply_changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
@@ -440,7 +440,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperations)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperationsEmpty)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 100, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 100, true);
     changelog.init(1, 0);
     for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
     {
@@ -453,7 +453,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperationsEmpty)
     auto entries = changelog.pack(5, 5);
 
     ChangelogDirTest test1("./logs1");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_new("./logs1", 100, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_new("./logs1", 100, true);
     changelog_new.init(1, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_new.size(), 0);
 
@@ -472,7 +472,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperationsEmpty)
     EXPECT_EQ(changelog_new.start_index(), 5);
     EXPECT_EQ(changelog_new.next_slot(), 11);
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs1", 100, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs1", 100, true);
     changelog_reader.init(5, 0);
 }
 
@@ -480,7 +480,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestBatchOperationsEmpty)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtPreviousFile)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 33; ++i)
@@ -515,7 +515,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtPreviousFile)
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_26_30.bin"));
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_31_35.bin"));
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_read("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_read("./logs", 5, true);
     changelog_read.init(1, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_read.size(), 7);
     EXPECT_EQ(changelog_read.start_index(), 1);
@@ -526,7 +526,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtPreviousFile)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtFileBorder)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 33; ++i)
@@ -561,7 +561,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtFileBorder)
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_26_30.bin"));
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_31_35.bin"));
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_read("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_read("./logs", 5, true);
     changelog_read.init(1, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_read.size(), 11);
     EXPECT_EQ(changelog_read.start_index(), 1);
@@ -572,7 +572,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtFileBorder)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtAllFiles)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 33; ++i)
@@ -611,7 +611,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestWriteAtAllFiles)
 TEST(CoordinationTest, ChangelogTestStartNewLogAfterRead)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 35; ++i)
@@ -630,7 +630,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestStartNewLogAfterRead)
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_36_40.bin"));
 
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
     changelog_reader.init(1, 0);
 
     auto entry = getLogEntry("36_hello_world", 360);
@@ -652,7 +652,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestReadAfterBrokenTruncate)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 5, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 35; ++i)
@@ -672,7 +672,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestReadAfterBrokenTruncate)
     DB::WriteBufferFromFile plain_buf("./logs/changelog_11_15.bin", DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE, O_APPEND | O_CREAT | O_WRONLY);
     plain_buf.truncate(0);
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 5, true);
     changelog_reader.init(1, 0);
 
     EXPECT_EQ(changelog_reader.size(), 10);
@@ -701,7 +701,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestReadAfterBrokenTruncate)
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_26_30.bin"));
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_31_35.bin"));
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader2("./logs", 5, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader2("./logs", 5, true);
     changelog_reader2.init(1, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_reader2.size(), 11);
     EXPECT_EQ(changelog_reader2.last_entry()->get_term(), 7777);
@@ -711,7 +711,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestReadAfterBrokenTruncate2)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 20, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 20, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 35; ++i)
@@ -726,7 +726,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestReadAfterBrokenTruncate2)
     DB::WriteBufferFromFile plain_buf("./logs/changelog_1_20.bin", DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE, O_APPEND | O_CREAT | O_WRONLY);
     plain_buf.truncate(140);
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 20, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 20, true);
     changelog_reader.init(1, 0);
 
     EXPECT_EQ(changelog_reader.size(), 2);
@@ -739,7 +739,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestReadAfterBrokenTruncate2)
     EXPECT_EQ(changelog_reader.last_entry()->get_term(), 7777);
 
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader2("./logs", 20, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader2("./logs", 20, true);
     changelog_reader2.init(1, 0);
     EXPECT_EQ(changelog_reader2.size(), 3);
     EXPECT_EQ(changelog_reader2.last_entry()->get_term(), 7777);
@@ -749,7 +749,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestLostFiles)
 {
     ChangelogDirTest test("./logs");
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", 20, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", 20, true);
     changelog.init(1, 0);
 
     for (size_t i = 0; i < 35; ++i)
@@ -763,7 +763,7 @@ TEST(CoordinationTest, ChangelogTestLostFiles)
 
     fs::remove("./logs/changelog_1_20.bin");
 
-    DB::NuKeeperLogStore changelog_reader("./logs", 20, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog_reader("./logs", 20, true);
     /// It should print error message, but still able to start
     changelog_reader.init(5, 0);
     EXPECT_FALSE(fs::exists("./logs/changelog_1_20.bin"));
@@ -862,9 +862,9 @@ TEST(CoordinationTest, SnapshotableHashMapTrySnapshot)
     map_snp.disableSnapshotMode();
 }
 
-void addNode(DB::NuKeeperStorage & storage, const std::string & path, const std::string & data, int64_t ephemeral_owner=0)
+void addNode(DB::KeeperStorage & storage, const std::string & path, const std::string & data, int64_t ephemeral_owner=0)
 {
-    using Node = DB::NuKeeperStorage::Node;
+    using Node = DB::KeeperStorage::Node;
     Node node{};
     node.data = data;
     node.stat.ephemeralOwner = ephemeral_owner;
@@ -874,9 +874,9 @@ void addNode(DB::NuKeeperStorage & storage, const std::string & path, const std:
 TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotSimple)
 {
     ChangelogDirTest test("./snapshots");
-    DB::NuKeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
+    DB::KeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
 
-    DB::NuKeeperStorage storage(500);
+    DB::KeeperStorage storage(500);
     addNode(storage, "/hello", "world", 1);
     addNode(storage, "/hello/somepath", "somedata", 3);
     storage.session_id_counter = 5;
@@ -886,7 +886,7 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotSimple)
     storage.getSessionID(130);
     storage.getSessionID(130);
 
-    DB::NuKeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 2);
+    DB::KeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 2);
 
     EXPECT_EQ(snapshot.snapshot_meta->get_last_log_idx(), 2);
     EXPECT_EQ(snapshot.session_id, 7);
@@ -897,33 +897,33 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotSimple)
     manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*buf, 2);
     EXPECT_TRUE(fs::exists("./snapshots/snapshot_2.bin"));
 
-    DB::NuKeeperStorage restored_storage(500);
 
     auto debuf = manager.deserializeSnapshotBufferFromDisk(2);
-    manager.deserializeSnapshotFromBuffer(&restored_storage, debuf);
 
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.size(), 3);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/").children.size(), 1);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello").children.size(), 1);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello/somepath").children.size(), 0);
+    auto [snapshot_meta, restored_storage] = manager.deserializeSnapshotFromBuffer(debuf);
 
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/").data, "");
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello").data, "world");
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello/somepath").data, "somedata");
-    EXPECT_EQ(restored_storage.session_id_counter, 7);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.zxid, 2);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.ephemerals.size(), 2);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.ephemerals[3].size(), 1);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.ephemerals[1].size(), 1);
-    EXPECT_EQ(restored_storage.session_and_timeout.size(), 2);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.size(), 3);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/").children.size(), 1);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello").children.size(), 1);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello/somepath").children.size(), 0);
+
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/").data, "");
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello").data, "world");
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello/somepath").data, "somedata");
+    EXPECT_EQ(restored_storage->session_id_counter, 7);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->zxid, 2);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->ephemerals.size(), 2);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->ephemerals[3].size(), 1);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->ephemerals[1].size(), 1);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->session_and_timeout.size(), 2);
 }
 
 TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMoreWrites)
 {
     ChangelogDirTest test("./snapshots");
-    DB::NuKeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
+    DB::KeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
 
-    DB::NuKeeperStorage storage(500);
+    DB::KeeperStorage storage(500);
     storage.getSessionID(130);
 
     for (size_t i = 0; i < 50; ++i)
@@ -931,7 +931,7 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMoreWrites)
         addNode(storage, "/hello_" + std::to_string(i), "world_" + std::to_string(i));
     }
 
-    DB::NuKeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 50);
+    DB::KeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 50);
     EXPECT_EQ(snapshot.snapshot_meta->get_last_log_idx(), 50);
     EXPECT_EQ(snapshot.snapshot_container_size, 51);
 
@@ -946,15 +946,14 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMoreWrites)
     manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*buf, 50);
     EXPECT_TRUE(fs::exists("./snapshots/snapshot_50.bin"));
 
-    DB::NuKeeperStorage restored_storage(500);
 
     auto debuf = manager.deserializeSnapshotBufferFromDisk(50);
-    manager.deserializeSnapshotFromBuffer(&restored_storage, debuf);
+    auto [meta, restored_storage] = manager.deserializeSnapshotFromBuffer(debuf);
 
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.size(), 51);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.size(), 51);
     for (size_t i = 0; i < 50; ++i)
     {
-        EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello_" + std::to_string(i)).data, "world_" + std::to_string(i));
+        EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello_" + std::to_string(i)).data, "world_" + std::to_string(i));
     }
 }
 
@@ -962,9 +961,9 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMoreWrites)
 TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotManySnapshots)
 {
     ChangelogDirTest test("./snapshots");
-    DB::NuKeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
+    DB::KeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
 
-    DB::NuKeeperStorage storage(500);
+    DB::KeeperStorage storage(500);
     storage.getSessionID(130);
 
     for (size_t j = 1; j <= 5; ++j)
@@ -974,7 +973,7 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotManySnapshots)
             addNode(storage, "/hello_" + std::to_string(i), "world_" + std::to_string(i));
         }
 
-        DB::NuKeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, j * 50);
+        DB::KeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, j * 50);
         auto buf = manager.serializeSnapshotToBuffer(snapshot);
         manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*buf, j * 50);
         EXPECT_TRUE(fs::exists(std::string{"./snapshots/snapshot_"} + std::to_string(j * 50) + ".bin"));
@@ -987,29 +986,28 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotManySnapshots)
     EXPECT_TRUE(fs::exists("./snapshots/snapshot_250.bin"));
 
 
-    DB::NuKeeperStorage restored_storage(500);
-    manager.restoreFromLatestSnapshot(&restored_storage);
+    auto [meta, restored_storage] = manager.restoreFromLatestSnapshot();
 
-    EXPECT_EQ(restored_storage.container.size(), 251);
+    EXPECT_EQ(restored_storage->container.size(), 251);
 
     for (size_t i = 0; i < 250; ++i)
     {
-        EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello_" + std::to_string(i)).data, "world_" + std::to_string(i));
+        EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello_" + std::to_string(i)).data, "world_" + std::to_string(i));
     }
 }
 
 TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMode)
 {
     ChangelogDirTest test("./snapshots");
-    DB::NuKeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
-    DB::NuKeeperStorage storage(500);
+    DB::KeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
+    DB::KeeperStorage storage(500);
     for (size_t i = 0; i < 50; ++i)
     {
         addNode(storage, "/hello_" + std::to_string(i), "world_" + std::to_string(i));
     }
 
     {
-        DB::NuKeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 50);
+        DB::KeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 50);
         for (size_t i = 0; i < 50; ++i)
         {
             addNode(storage, "/hello_" + std::to_string(i), "wlrd_" + std::to_string(i));
@@ -1040,12 +1038,11 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMode)
             EXPECT_FALSE(storage.container.contains("/hello_" + std::to_string(i)));
     }
 
-    DB::NuKeeperStorage restored_storage(500);
-    manager.restoreFromLatestSnapshot(&restored_storage);
+    auto [meta, restored_storage] = manager.restoreFromLatestSnapshot();
 
     for (size_t i = 0; i < 50; ++i)
     {
-        EXPECT_EQ(restored_storage.container.getValue("/hello_" + std::to_string(i)).data, "world_" + std::to_string(i));
+        EXPECT_EQ(restored_storage->container.getValue("/hello_" + std::to_string(i)).data, "world_" + std::to_string(i));
     }
 
 }
@@ -1053,14 +1050,14 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotMode)
 TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotBroken)
 {
     ChangelogDirTest test("./snapshots");
-    DB::NuKeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
-    DB::NuKeeperStorage storage(500);
+    DB::KeeperSnapshotManager manager("./snapshots", 3);
+    DB::KeeperStorage storage(500);
     for (size_t i = 0; i < 50; ++i)
     {
         addNode(storage, "/hello_" + std::to_string(i), "world_" + std::to_string(i));
     }
     {
-        DB::NuKeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 50);
+        DB::KeeperStorageSnapshot snapshot(&storage, 50);
         auto buf = manager.serializeSnapshotToBuffer(snapshot);
         manager.serializeSnapshotBufferToDisk(*buf, 50);
     }
@@ -1071,8 +1068,7 @@ TEST(CoordinationTest, TestStorageSnapshotBroken)
     plain_buf.truncate(34);
     plain_buf.sync();
 
-    DB::NuKeeperStorage restored_storage(500);
-    EXPECT_THROW(manager.restoreFromLatestSnapshot(&restored_storage), DB::Exception);
+    EXPECT_THROW(manager.restoreFromLatestSnapshot(), DB::Exception);
 }
 
 nuraft::ptr<nuraft::buffer> getBufferFromZKRequest(int64_t session_id, const Coordination::ZooKeeperRequestPtr & request)
@@ -1099,9 +1095,9 @@ void testLogAndStateMachine(Coordination::CoordinationSettingsPtr settings, size
 
     ResponsesQueue queue;
     SnapshotsQueue snapshots_queue{1};
-    auto state_machine = std::make_shared<NuKeeperStateMachine>(queue, snapshots_queue, "./snapshots", settings);
+    auto state_machine = std::make_shared<KeeperStateMachine>(queue, snapshots_queue, "./snapshots", settings);
     state_machine->init();
-    DB::NuKeeperLogStore changelog("./logs", settings->rotate_log_storage_interval, true);
+    DB::KeeperLogStore changelog("./logs", settings->rotate_log_storage_interval, true);
     changelog.init(state_machine->last_commit_index() + 1, settings->reserved_log_items);
     for (size_t i = 1; i < total_logs + 1; ++i)
     {
@@ -1136,11 +1132,11 @@ void testLogAndStateMachine(Coordination::CoordinationSettingsPtr settings, size
     }
 
     SnapshotsQueue snapshots_queue1{1};
-    auto restore_machine = std::make_shared<NuKeeperStateMachine>(queue, snapshots_queue1, "./snapshots", settings);
+    auto restore_machine = std::make_shared<KeeperStateMachine>(queue, snapshots_queue1, "./snapshots", settings);
     restore_machine->init();
     EXPECT_EQ(restore_machine->last_commit_index(), total_logs - total_logs % settings->snapshot_distance);
 
-    DB::NuKeeperLogStore restore_changelog("./logs", settings->rotate_log_storage_interval, true);
+    DB::KeeperLogStore restore_changelog("./logs", settings->rotate_log_storage_interval, true);
     restore_changelog.init(restore_machine->last_commit_index() + 1, settings->reserved_log_items);
 
     EXPECT_EQ(restore_changelog.size(), std::min(settings->reserved_log_items + total_logs % settings->snapshot_distance, total_logs));
@@ -1236,6 +1232,37 @@ TEST(CoordinationTest, TestStateMachineAndLogStore)
     }
 }
 
+TEST(CoordinationTest, TestEphemeralNodeRemove)
+{
+    using namespace Coordination;
+    using namespace DB;
+
+    ChangelogDirTest snapshots("./snapshots");
+    CoordinationSettingsPtr settings = std::make_shared<CoordinationSettings>();
+
+    ResponsesQueue queue;
+    SnapshotsQueue snapshots_queue{1};
+    auto state_machine = std::make_shared<KeeperStateMachine>(queue, snapshots_queue, "./snapshots", settings);
+    state_machine->init();
+
+    std::shared_ptr<ZooKeeperCreateRequest> request_c = std::make_shared<ZooKeeperCreateRequest>();
+    request_c->path = "/hello";
+    request_c->is_ephemeral = true;
+    auto entry_c = getLogEntryFromZKRequest(0, 1, request_c);
+    state_machine->commit(1, entry_c->get_buf());
+    const auto & storage = state_machine->getStorage();
+
+    EXPECT_EQ(storage.ephemerals.size(), 1);
+    std::shared_ptr<ZooKeeperRemoveRequest> request_d = std::make_shared<ZooKeeperRemoveRequest>();
+    request_d->path = "/hello";
+    /// Delete from other session
+    auto entry_d = getLogEntryFromZKRequest(0, 2, request_d);
+    state_machine->commit(2, entry_d->get_buf());
+
+    EXPECT_EQ(storage.ephemerals.size(), 0);
+}
+
+
 int main(int argc, char ** argv)
 {
     Poco::AutoPtr<Poco::ConsoleChannel> channel(new Poco::ConsoleChannel(std::cerr));
diff --git a/src/Core/AccurateComparison.h b/src/Core/AccurateComparison.h
index 8b2f20f0af5..1e45dbe23dc 100644
--- a/src/Core/AccurateComparison.h
+++ b/src/Core/AccurateComparison.h
@@ -177,7 +177,7 @@ inline bool_if_big_int_vs_float<TABigInt, TAFloat> equalsOpTmpl(TABigInt, TAFloa
     return false;
 }
 
-/* Final realiztions */
+/* Final implementations */
 
 
 template <typename A, typename B>
@@ -274,12 +274,14 @@ inline bool greaterOp<DB::UInt64, DB::Float32>(DB::UInt64 u, DB::Float32 f)
 template <>
 inline bool greaterOp<DB::Float64, DB::UInt128>(DB::Float64 f, DB::UInt128 u)
 {
+    /// TODO: This is wrong.
     return u.low == 0 && greaterOp(f, u.high);
 }
 
 template <>
 inline bool greaterOp<DB::UInt128, DB::Float64>(DB::UInt128 u, DB::Float64 f)
 {
+    /// TODO: This is wrong.
     return u.low != 0 || greaterOp(u.high, f);
 }
 
@@ -310,56 +312,64 @@ inline bool_if_safe_conversion<A, B> equalsOp(A a, B b)
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::Float64, DB::UInt64>(DB::Float64 f, DB::UInt64 u)
+inline bool equalsOp<DB::Float64, DB::UInt64>(DB::Float64 f, DB::UInt64 u)
 {
-    return static_cast<DB::UInt64>(f) == u && f == static_cast<DB::Float64>(u);
+    /// Maximum exactly representable integer.
+    return u <= (1ULL << std::numeric_limits<DB::Float64>::digits)
+        && f == static_cast<DB::Float64>(u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::UInt64, DB::Float64>(DB::UInt64 u, DB::Float64 f)
+inline bool equalsOp<DB::UInt64, DB::Float64>(DB::UInt64 u, DB::Float64 f)
 {
-    return u == static_cast<DB::UInt64>(f) && static_cast<DB::Float64>(u) == f;
+    return equalsOp(f, u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::Float64, DB::Int64>(DB::Float64 f, DB::Int64 u)
+inline bool equalsOp<DB::Float64, DB::Int64>(DB::Float64 f, DB::Int64 u)
 {
-    return static_cast<DB::Int64>(f) == u && f == static_cast<DB::Float64>(u);
+    return u <= (1LL << std::numeric_limits<DB::Float64>::digits)
+        && u >= -(1LL << std::numeric_limits<DB::Float64>::digits)
+        && f == static_cast<DB::Float64>(u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::Int64, DB::Float64>(DB::Int64 u, DB::Float64 f)
+inline bool equalsOp<DB::Int64, DB::Float64>(DB::Int64 u, DB::Float64 f)
 {
-    return u == static_cast<DB::Int64>(f) && static_cast<DB::Float64>(u) == f;
+    return equalsOp(f, u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::Float32, DB::UInt64>(DB::Float32 f, DB::UInt64 u)
+inline bool equalsOp<DB::Float32, DB::UInt64>(DB::Float32 f, DB::UInt64 u)
 {
-    return static_cast<DB::UInt64>(f) == u && f == static_cast<DB::Float32>(u);
+    return u <= (1ULL << std::numeric_limits<DB::Float32>::digits)
+        && f == static_cast<DB::Float32>(u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::UInt64, DB::Float32>(DB::UInt64 u, DB::Float32 f)
+inline bool equalsOp<DB::UInt64, DB::Float32>(DB::UInt64 u, DB::Float32 f)
 {
-    return u == static_cast<DB::UInt64>(f) && static_cast<DB::Float32>(u) == f;
+    return equalsOp(f, u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::Float32, DB::Int64>(DB::Float32 f, DB::Int64 u)
+inline bool equalsOp<DB::Float32, DB::Int64>(DB::Float32 f, DB::Int64 u)
 {
-    return static_cast<DB::Int64>(f) == u && f == static_cast<DB::Float32>(u);
+    return u <= (1LL << std::numeric_limits<DB::Float32>::digits)
+        && u >= -(1LL << std::numeric_limits<DB::Float32>::digits)
+        && f == static_cast<DB::Float32>(u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::Int64, DB::Float32>(DB::Int64 u, DB::Float32 f)
+inline bool equalsOp<DB::Int64, DB::Float32>(DB::Int64 u, DB::Float32 f)
 {
-    return u == static_cast<DB::Int64>(f) && static_cast<DB::Float32>(u) == f;
+    return equalsOp(f, u);
 }
 
 template <>
-inline bool NO_SANITIZE_UNDEFINED equalsOp<DB::UInt128, DB::Float64>(DB::UInt128 u, DB::Float64 f)
+inline bool equalsOp<DB::UInt128, DB::Float64>(DB::UInt128 u, DB::Float64 f)
 {
+    /// TODO: This is wrong.
     return u.low == 0 && equalsOp(static_cast<UInt64>(u.high), f);
 }
 
diff --git a/src/Core/Block.h b/src/Core/Block.h
index 14f4f57caed..914d6b361b9 100644
--- a/src/Core/Block.h
+++ b/src/Core/Block.h
@@ -116,7 +116,7 @@ public:
     /** Get a list of column names separated by commas. */
     std::string dumpNames() const;
 
-     /** List of names, types and lengths of columns. Designed for debugging. */
+    /** List of names, types and lengths of columns. Designed for debugging. */
     std::string dumpStructure() const;
 
     /** List of column names and positions from index */
diff --git a/src/Core/Field.h b/src/Core/Field.h
index 81d06693a7f..77549854982 100644
--- a/src/Core/Field.h
+++ b/src/Core/Field.h
@@ -8,6 +8,7 @@
 
 #include <Common/Exception.h>
 #include <Common/UInt128.h>
+#include <Common/AllocatorWithMemoryTracking.h>
 #include <Core/Types.h>
 #include <Core/Defines.h>
 #include <Core/DecimalFunctions.h>
@@ -35,7 +36,7 @@ template <typename T>
 using NearestFieldType = typename NearestFieldTypeImpl<T>::Type;
 
 class Field;
-using FieldVector = std::vector<Field>;
+using FieldVector = std::vector<Field, AllocatorWithMemoryTracking<Field>>;
 
 /// Array and Tuple use the same storage type -- FieldVector, but we declare
 /// distinct types for them, so that the caller can choose whether it wants to
diff --git a/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.cpp b/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.cpp
index 62efe549b33..0494a146c47 100644
--- a/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.cpp
+++ b/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.cpp
@@ -12,7 +12,7 @@ namespace MySQLProtocol
 namespace ProtocolText
 {
 
-ResultSetRow::ResultSetRow(const DataTypes & data_types, const Columns & columns_, int row_num_)
+ResultSetRow::ResultSetRow(const Serializations & serializations, const Columns & columns_, int row_num_)
     : columns(columns_), row_num(row_num_)
 {
     for (size_t i = 0; i < columns.size(); i++)
@@ -25,7 +25,7 @@ ResultSetRow::ResultSetRow(const DataTypes & data_types, const Columns & columns
         else
         {
             WriteBufferFromOwnString ostr;
-            data_types[i]->serializeAsText(*columns[i], row_num, ostr, FormatSettings());
+            serializations[i]->serializeText(*columns[i], row_num, ostr, FormatSettings());
             payload_size += getLengthEncodedStringSize(ostr.str());
             serialized.push_back(std::move(ostr.str()));
         }
diff --git a/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.h b/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.h
index b54b1c5ca19..aeeedc4dbf8 100644
--- a/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.h
+++ b/src/Core/MySQL/PacketsProtocolText.h
@@ -76,7 +76,7 @@ protected:
     void writePayloadImpl(WriteBuffer & buffer) const override;
 
 public:
-    ResultSetRow(const DataTypes & data_types, const Columns & columns_, int row_num_);
+    ResultSetRow(const Serializations & serializations, const Columns & columns_, int row_num_);
 };
 
 class ComFieldList : public LimitedReadPacket
diff --git a/src/Core/NamesAndTypes.cpp b/src/Core/NamesAndTypes.cpp
index e96ce1824d2..57d29c96c53 100644
--- a/src/Core/NamesAndTypes.cpp
+++ b/src/Core/NamesAndTypes.cpp
@@ -6,7 +6,6 @@
 #include <IO/WriteHelpers.h>
 #include <IO/ReadBufferFromString.h>
 #include <IO/WriteBufferFromString.h>
-#include <sparsehash/dense_hash_map>
 
 
 namespace DB
@@ -23,7 +22,9 @@ NameAndTypePair::NameAndTypePair(
     : name(name_in_storage_ + (subcolumn_name_.empty() ? "" : "." + subcolumn_name_))
     , type(subcolumn_type_)
     , type_in_storage(type_in_storage_)
-    , subcolumn_delimiter_position(name_in_storage_.size()) {}
+    , subcolumn_delimiter_position(subcolumn_name_.empty() ? std::nullopt : std::make_optional(name_in_storage_.size()))
+{
+}
 
 String NameAndTypePair::getNameInStorage() const
 {
diff --git a/src/Core/Settings.h b/src/Core/Settings.h
index 896b56b4d0b..045433dc895 100644
--- a/src/Core/Settings.h
+++ b/src/Core/Settings.h
@@ -116,6 +116,7 @@ class IColumn;
     M(UInt64, parallel_distributed_insert_select, 0, "Process distributed INSERT SELECT query in the same cluster on local tables on every shard, if 1 SELECT is executed on each shard, if 2 SELECT and INSERT is executed on each shard", 0) \
     M(UInt64, distributed_group_by_no_merge, 0, "If 1, Do not merge aggregation states from different servers for distributed query processing - in case it is for certain that there are different keys on different shards. If 2 - same as 1 but also apply ORDER BY and LIMIT stages", 0) \
     M(Bool, optimize_distributed_group_by_sharding_key, false, "Optimize GROUP BY sharding_key queries (by avoiding costly aggregation on the initiator server).", 0) \
+    M(UInt64, optimize_skip_unused_shards_limit, 1000, "Limit for number of sharding key values, turns off optimize_skip_unused_shards if the limit is reached", 0) \
     M(Bool, optimize_skip_unused_shards, false, "Assumes that data is distributed by sharding_key. Optimization to skip unused shards if SELECT query filters by sharding_key.", 0) \
     M(Bool, allow_nondeterministic_optimize_skip_unused_shards, false, "Allow non-deterministic functions (includes dictGet) in sharding_key for optimize_skip_unused_shards", 0) \
     M(UInt64, force_optimize_skip_unused_shards, 0, "Throw an exception if unused shards cannot be skipped (1 - throw only if the table has the sharding key, 2 - always throw.", 0) \
@@ -140,7 +141,7 @@ class IColumn;
     M(UInt64, optimize_min_equality_disjunction_chain_length, 3, "The minimum length of the expression `expr = x1 OR ... expr = xN` for optimization ", 0) \
     \
     M(UInt64, min_bytes_to_use_direct_io, 0, "The minimum number of bytes for reading the data with O_DIRECT option during SELECT queries execution. 0 - disabled.", 0) \
-    M(UInt64, min_bytes_to_use_mmap_io, 0, "The minimum number of bytes for reading the data with mmap option during SELECT queries execution. 0 - disabled.", 0) \
+    M(UInt64, min_bytes_to_use_mmap_io, (64 * 1024 * 1024), "The minimum number of bytes for reading the data with mmap option during SELECT queries execution. 0 - disabled.", 0) \
     M(Bool, checksum_on_read, true, "Validate checksums on reading. It is enabled by default and should be always enabled in production. Please do not expect any benefits in disabling this setting. It may only be used for experiments and benchmarks. The setting only applicable for tables of MergeTree family. Checksums are always validated for other table engines and when receiving data over network.", 0) \
     \
     M(Bool, force_index_by_date, 0, "Throw an exception if there is a partition key in a table, and it is not used.", 0) \
@@ -215,7 +216,7 @@ class IColumn;
     \
     M(Bool, insert_distributed_sync, false, "If setting is enabled, insert query into distributed waits until data will be sent to all nodes in cluster.", 0) \
     M(UInt64, insert_distributed_timeout, 0, "Timeout for insert query into distributed. Setting is used only with insert_distributed_sync enabled. Zero value means no timeout.", 0) \
-    M(Int64, distributed_ddl_task_timeout, 180, "Timeout for DDL query responses from all hosts in cluster. If a ddl request has not been performed on all hosts, a response will contain a timeout error and a request will be executed in an async mode. Negative value means infinite.", 0) \
+    M(Int64, distributed_ddl_task_timeout, 180, "Timeout for DDL query responses from all hosts in cluster. If a ddl request has not been performed on all hosts, a response will contain a timeout error and a request will be executed in an async mode. Negative value means infinite. Zero means async mode.", 0) \
     M(Milliseconds, stream_flush_interval_ms, 7500, "Timeout for flushing data from streaming storages.", 0) \
     M(Milliseconds, stream_poll_timeout_ms, 500, "Timeout for polling data from/to streaming storages.", 0) \
     \
@@ -227,6 +228,7 @@ class IColumn;
     M(Seconds, http_connection_timeout, DEFAULT_HTTP_READ_BUFFER_CONNECTION_TIMEOUT, "HTTP connection timeout.", 0) \
     M(Seconds, http_send_timeout, DEFAULT_HTTP_READ_BUFFER_TIMEOUT, "HTTP send timeout", 0) \
     M(Seconds, http_receive_timeout, DEFAULT_HTTP_READ_BUFFER_TIMEOUT, "HTTP receive timeout", 0) \
+    M(UInt64, http_max_uri_size, 16384, "Maximum URI length of HTTP request", 0) \
     M(Bool, optimize_throw_if_noop, false, "If setting is enabled and OPTIMIZE query didn't actually assign a merge then an explanatory exception is thrown", 0) \
     M(Bool, use_index_for_in_with_subqueries, true, "Try using an index if there is a subquery or a table expression on the right side of the IN operator.", 0) \
     M(Bool, joined_subquery_requires_alias, true, "Force joined subqueries and table functions to have aliases for correct name qualification.", 0) \
@@ -239,6 +241,7 @@ class IColumn;
     M(Bool, metrics_perf_events_enabled, false, "If enabled, some of the perf events will be measured throughout queries' execution.", 0) \
     M(String, metrics_perf_events_list, "", "Comma separated list of perf metrics that will be measured throughout queries' execution. Empty means all events. See PerfEventInfo in sources for the available events.", 0) \
     M(Float, opentelemetry_start_trace_probability, 0., "Probability to start an OpenTelemetry trace for an incoming query.", 0) \
+    M(Bool, prefer_column_name_to_alias, false, "Prefer using column names instead of aliases if possible.", 0) \
     \
     \
     /** Limits during query execution are part of the settings. \
@@ -437,7 +440,9 @@ class IColumn;
     M(Bool, engine_file_truncate_on_insert, false, "Enables or disables truncate before insert in file engine tables", 0) \
     M(Bool, allow_experimental_database_replicated, false, "Allow to create databases with Replicated engine", 0) \
     M(UInt64, database_replicated_initial_query_timeout_sec, 300, "How long initial DDL query should wait for Replicated database to precess previous DDL queue entries", 0) \
-    M(Bool, database_replicated_ddl_output, true, "Return table with query execution status as a result of DDL query", 0) \
+    M(Bool, database_replicated_always_detach_permanently, false, "Execute DETACH TABLE as DETACH TABLE PERMANENTLY if database engine is Replicated", 0) \
+    M(DistributedDDLOutputMode, distributed_ddl_output_mode, DistributedDDLOutputMode::THROW, "Format of distributed DDL query result", 0) \
+    M(UInt64, distributed_ddl_entry_format_version, 1, "Version of DDL entry to write into ZooKeeper", 0) \
     \
     /** Obsolete settings that do nothing but left for compatibility reasons. Remove each one after half a year of obsolescence. */ \
     \
@@ -449,6 +454,7 @@ class IColumn;
     M(Bool, optimize_aggregators_of_group_by_keys, true, "Eliminates min/max/any/anyLast aggregators of GROUP BY keys in SELECT section", 0) \
     M(Bool, optimize_group_by_function_keys, true, "Eliminates functions of other keys in GROUP BY section", 0) \
     M(UInt64, query_plan_max_optimizations_to_apply, 10000, "Limit the total number of optimizations applied to query plan. If zero, ignored. If limit reached, throw exception", 0) \
+    M(Bool, database_replicated_ddl_output, true, "Obsolete setting, does nothing. Will be removed after 2021-09-08", 0) \
 
 // End of COMMON_SETTINGS
 // Please add settings related to formats into the FORMAT_FACTORY_SETTINGS below.
@@ -541,7 +547,7 @@ struct Settings : public BaseSettings<SettingsTraits>
 {
     /// For initialization from empty initializer-list to be "value initialization", not "aggregate initialization" in C++14.
     /// http://en.cppreference.com/w/cpp/language/aggregate_initialization
-    Settings() {}
+    Settings() = default;
 
     /** Set multiple settings from "profile" (in server configuration file (users.xml), profiles contain groups of multiple settings).
      * The profile can also be set using the `set` functions, like the profile setting.
diff --git a/src/Core/SettingsEnums.cpp b/src/Core/SettingsEnums.cpp
index 2e1cf025256..64ba51d1c68 100644
--- a/src/Core/SettingsEnums.cpp
+++ b/src/Core/SettingsEnums.cpp
@@ -102,4 +102,10 @@ IMPLEMENT_SETTING_ENUM(UnionMode, ErrorCodes::UNKNOWN_UNION,
      {"ALL",      UnionMode::ALL},
      {"DISTINCT", UnionMode::DISTINCT}})
 
+IMPLEMENT_SETTING_ENUM(DistributedDDLOutputMode, ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
+    {{"none",         DistributedDDLOutputMode::NONE},
+     {"throw",    DistributedDDLOutputMode::THROW},
+     {"null_status_on_timeout", DistributedDDLOutputMode::NULL_STATUS_ON_TIMEOUT},
+     {"never_throw", DistributedDDLOutputMode::NEVER_THROW}})
+
 }
diff --git a/src/Core/SettingsEnums.h b/src/Core/SettingsEnums.h
index c2ef08135eb..7615b185a61 100644
--- a/src/Core/SettingsEnums.h
+++ b/src/Core/SettingsEnums.h
@@ -138,4 +138,15 @@ enum class UnionMode
 
 DECLARE_SETTING_ENUM(UnionMode)
 
+
+enum class DistributedDDLOutputMode
+{
+    NONE,
+    THROW,
+    NULL_STATUS_ON_TIMEOUT,
+    NEVER_THROW,
+};
+
+DECLARE_SETTING_ENUM(DistributedDDLOutputMode)
+
 }
diff --git a/src/Core/SettingsQuirks.cpp b/src/Core/SettingsQuirks.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..3bf9047af3a
--- /dev/null
+++ b/src/Core/SettingsQuirks.cpp
@@ -0,0 +1,62 @@
+#include <Core/SettingsQuirks.h>
+#include <Core/Settings.h>
+#include <common/logger_useful.h>
+
+#ifdef __linux__
+#include <linux/version.h>
+#endif
+
+#ifdef __linux__
+/// Detect does epoll_wait with nested epoll fds works correctly.
+/// Polling nested epoll fds from epoll_wait is required for async_socket_for_remote and use_hedged_requests.
+///
+/// It may not be reliable in 5.5+ [1], that has been fixed in 5.7+ [2] or 5.6.13+.
+///
+///   [1]: https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/torvalds/linux.git/commit/?id=339ddb53d373
+///   [2]: https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/torvalds/linux.git/commit/?id=0c54a6a44bf3
+bool nestedEpollWorks(Poco::Logger * log)
+{
+    bool nested_epoll_works =
+#if (LINUX_VERSION_CODE >= KERNEL_VERSION(5, 5, 0)) && (LINUX_VERSION_CODE < KERNEL_VERSION(5, 6, 13))
+        /// the check is correct since there will be no more 5.5.x releases.
+        false
+#else
+        true
+#endif
+    ;
+
+    if (!nested_epoll_works)
+    {
+        if (log)
+            LOG_WARNING(log, "Nested epoll_wait has some issues on kernels [5.5.0, 5.6.13). You should upgrade it to avoid possible issues.");
+    }
+    return nested_epoll_works;
+}
+#else
+bool nestedEpollWorks(Poco::Logger *) { return true; }
+#endif
+
+namespace DB
+{
+
+/// Update some settings defaults to avoid some known issues.
+void applySettingsQuirks(Settings & settings, Poco::Logger * log)
+{
+    if (!nestedEpollWorks(log))
+    {
+        if (!settings.async_socket_for_remote.changed && settings.async_socket_for_remote)
+        {
+            settings.async_socket_for_remote = false;
+            if (log)
+                LOG_WARNING(log, "async_socket_for_remote has been disabled (you can explicitly enable it still)");
+        }
+        if (!settings.use_hedged_requests.changed && settings.use_hedged_requests)
+        {
+            settings.use_hedged_requests = false;
+            if (log)
+                LOG_WARNING(log, "use_hedged_requests has been disabled (you can explicitly enable it still)");
+        }
+    }
+}
+
+}
diff --git a/src/Core/SettingsQuirks.h b/src/Core/SettingsQuirks.h
new file mode 100644
index 00000000000..38def8eebf2
--- /dev/null
+++ b/src/Core/SettingsQuirks.h
@@ -0,0 +1,16 @@
+#pragma once
+
+namespace Poco
+{
+class Logger;
+}
+
+namespace DB
+{
+
+struct Settings;
+
+/// Update some settings defaults to avoid some known issues.
+void applySettingsQuirks(Settings & settings, Poco::Logger * log = nullptr);
+
+}
diff --git a/src/Core/ya.make b/src/Core/ya.make
index 1eae848163b..004653d060e 100644
--- a/src/Core/ya.make
+++ b/src/Core/ya.make
@@ -36,6 +36,7 @@ SRCS(
     Settings.cpp
     SettingsEnums.cpp
     SettingsFields.cpp
+    SettingsQuirks.cpp
     SortDescription.cpp
     iostream_debug_helpers.cpp
 
diff --git a/src/DataStreams/NativeBlockInputStream.cpp b/src/DataStreams/NativeBlockInputStream.cpp
index 377f4451419..2f376f5230d 100644
--- a/src/DataStreams/NativeBlockInputStream.cpp
+++ b/src/DataStreams/NativeBlockInputStream.cpp
@@ -73,14 +73,16 @@ void NativeBlockInputStream::resetParser()
 
 void NativeBlockInputStream::readData(const IDataType & type, ColumnPtr & column, ReadBuffer & istr, size_t rows, double avg_value_size_hint)
 {
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings settings;
-    settings.getter = [&](IDataType::SubstreamPath) -> ReadBuffer * { return &istr; };
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkSettings settings;
+    settings.getter = [&](ISerialization::SubstreamPath) -> ReadBuffer * { return &istr; };
     settings.avg_value_size_hint = avg_value_size_hint;
     settings.position_independent_encoding = false;
 
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr state;
-    type.deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    type.deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, rows, settings, state);
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr state;
+    auto serialization = type.getDefaultSerialization();
+
+    serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, rows, settings, state, nullptr);
 
     if (column->size() != rows)
         throw Exception("Cannot read all data in NativeBlockInputStream. Rows read: " + toString(column->size()) + ". Rows expected: " + toString(rows) + ".",
diff --git a/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.cpp b/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.cpp
index c17d0dacc49..2a016c9a0c8 100644
--- a/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.cpp
+++ b/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.cpp
@@ -41,22 +41,24 @@ void NativeBlockOutputStream::flush()
 }
 
 
-void NativeBlockOutputStream::writeData(const IDataType & type, const ColumnPtr & column, WriteBuffer & ostr, UInt64 offset, UInt64 limit)
+static void writeData(const IDataType & type, const ColumnPtr & column, WriteBuffer & ostr, UInt64 offset, UInt64 limit)
 {
     /** If there are columns-constants - then we materialize them.
       * (Since the data type does not know how to serialize / deserialize constants.)
       */
     ColumnPtr full_column = column->convertToFullColumnIfConst();
 
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
-    settings.getter = [&ostr](IDataType::SubstreamPath) -> WriteBuffer * { return &ostr; };
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+    settings.getter = [&ostr](ISerialization::SubstreamPath) -> WriteBuffer * { return &ostr; };
     settings.position_independent_encoding = false;
     settings.low_cardinality_max_dictionary_size = 0;
 
-    IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
-    type.serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    type.serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*full_column, offset, limit, settings, state);
-    type.serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+    auto serialization = type.getDefaultSerialization();
+
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
+    serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*full_column, offset, limit, settings, state);
+    serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
 }
 
 
diff --git a/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.h b/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.h
index 64ccd267634..c47d7b2f1c3 100644
--- a/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.h
+++ b/src/DataStreams/NativeBlockOutputStream.h
@@ -30,8 +30,6 @@ public:
     void write(const Block & block) override;
     void flush() override;
 
-    static void writeData(const IDataType & type, const ColumnPtr & column, WriteBuffer & ostr, UInt64 offset, UInt64 limit);
-
     String getContentType() const override { return "application/octet-stream"; }
 
 private:
diff --git a/src/DataStreams/PostgreSQLBlockInputStream.cpp b/src/DataStreams/PostgreSQLBlockInputStream.cpp
index abe63520729..478df9e2259 100644
--- a/src/DataStreams/PostgreSQLBlockInputStream.cpp
+++ b/src/DataStreams/PostgreSQLBlockInputStream.cpp
@@ -176,7 +176,7 @@ void PostgreSQLBlockInputStream::insertValue(IColumn & column, std::string_view
         case ValueType::vtDecimal256:
         {
             ReadBufferFromString istr(value);
-            data_type->deserializeAsWholeText(column, istr, FormatSettings{});
+            data_type->getDefaultSerialization()->deserializeWholeText(column, istr, FormatSettings{});
             break;
         }
         case ValueType::vtArray:
diff --git a/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.cpp b/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.cpp
index 11cc2dcd8e4..46c2b6f10cb 100644
--- a/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.cpp
+++ b/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.cpp
@@ -104,7 +104,7 @@ void RemoteQueryExecutorReadContext::setConnectionFD(int fd, const Poco::Timespa
     connection_fd_description = fd_description;
 }
 
-bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeout(bool blocking) const
+bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeout(bool blocking)
 {
     try
     {
@@ -118,7 +118,7 @@ bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeout(bool blocking) const
     }
 }
 
-bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeoutImpl(bool blocking) const
+bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeoutImpl(bool blocking)
 {
     /// Wait for epoll will not block if it was polled externally.
     epoll_event events[3];
@@ -128,14 +128,13 @@ bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeoutImpl(bool blocking) const
 
     bool is_socket_ready = false;
     bool is_pipe_alarmed = false;
-    bool has_timer_alarm = false;
 
     for (int i = 0; i < num_events; ++i)
     {
         if (events[i].data.fd == connection_fd)
             is_socket_ready = true;
         if (events[i].data.fd == timer.getDescriptor())
-            has_timer_alarm = true;
+            is_timer_alarmed = true;
         if (events[i].data.fd == pipe_fd[0])
             is_pipe_alarmed = true;
     }
@@ -143,7 +142,7 @@ bool RemoteQueryExecutorReadContext::checkTimeoutImpl(bool blocking) const
     if (is_pipe_alarmed)
         return false;
 
-    if (has_timer_alarm && !is_socket_ready)
+    if (is_timer_alarmed && !is_socket_ready)
     {
         /// Socket receive timeout. Drain it in case or error, or it may be hide by timeout exception.
         timer.drain();
@@ -188,10 +187,18 @@ void RemoteQueryExecutorReadContext::cancel()
     /// It is safe to just destroy fiber - we are not in the process of reading from socket.
     boost::context::fiber to_destroy = std::move(fiber);
 
-    while (is_read_in_progress.load(std::memory_order_relaxed))
+    /// One should not try to wait for the current packet here in case of
+    /// timeout because this will exceed the timeout.
+    /// Anyway if the timeout is exceeded, then the connection will be shutdown
+    /// (disconnected), so it will not left in an unsynchronised state.
+    if (!is_timer_alarmed)
     {
-        checkTimeout(/* blocking= */ true);
-        to_destroy = std::move(to_destroy).resume();
+        /// Wait for current pending packet, to avoid leaving connection in unsynchronised state.
+        while (is_read_in_progress.load(std::memory_order_relaxed))
+        {
+            checkTimeout(/* blocking= */ true);
+            to_destroy = std::move(to_destroy).resume();
+        }
     }
 
     /// Send something to pipe to cancel executor waiting.
diff --git a/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.h b/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.h
index 5fbe52469cd..4e935bf9c43 100644
--- a/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.h
+++ b/src/DataStreams/RemoteQueryExecutorReadContext.h
@@ -44,6 +44,7 @@ public:
     /// * pipe_fd is a pipe we use to cancel query and socket polling by executor.
     /// We put those descriptors into our own epoll which is used by external executor.
     TimerDescriptor timer{CLOCK_MONOTONIC, 0};
+    bool is_timer_alarmed = false;
     int connection_fd = -1;
     int pipe_fd[2] = { -1, -1 };
 
@@ -54,8 +55,8 @@ public:
     explicit RemoteQueryExecutorReadContext(IConnections & connections_);
     ~RemoteQueryExecutorReadContext();
 
-    bool checkTimeout(bool blocking = false) const;
-    bool checkTimeoutImpl(bool blocking) const;
+    bool checkTimeout(bool blocking = false);
+    bool checkTimeoutImpl(bool blocking);
 
     void setConnectionFD(int fd, const Poco::Timespan & timeout = 0, const std::string & fd_description = "");
     void setTimer() const;
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.cpp b/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.cpp
index e92994ae979..7f7b01e031b 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.cpp
@@ -11,6 +11,7 @@
 
 #include <Formats/FormatSettings.h>
 #include <DataTypes/DataTypeAggregateFunction.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <IO/WriteBufferFromString.h>
 #include <IO/Operators.h>
@@ -58,207 +59,6 @@ std::string DataTypeAggregateFunction::doGetName() const
     return stream.str();
 }
 
-void DataTypeAggregateFunction::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const String & s = get<const String &>(field);
-    writeVarUInt(s.size(), ostr);
-    writeString(s, ostr);
-}
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    UInt64 size;
-    readVarUInt(size, istr);
-    field = String();
-    String & s = get<String &>(field);
-    s.resize(size);
-    istr.readStrict(s.data(), size);
-}
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    function->serialize(assert_cast<const ColumnAggregateFunction &>(column).getData()[row_num], ostr);
-}
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    ColumnAggregateFunction & column_concrete = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(column);
-
-    Arena & arena = column_concrete.createOrGetArena();
-    size_t size_of_state = function->sizeOfData();
-    AggregateDataPtr place = arena.alignedAlloc(size_of_state, function->alignOfData());
-
-    function->create(place);
-    try
-    {
-        function->deserialize(place, istr, &arena);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        function->destroy(place);
-        throw;
-    }
-
-    column_concrete.getData().push_back(place);
-}
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
-{
-    const ColumnAggregateFunction & real_column = typeid_cast<const ColumnAggregateFunction &>(column);
-    const ColumnAggregateFunction::Container & vec = real_column.getData();
-
-    ColumnAggregateFunction::Container::const_iterator it = vec.begin() + offset;
-    ColumnAggregateFunction::Container::const_iterator end = limit ? it + limit : vec.end();
-
-    if (end > vec.end())
-        end = vec.end();
-
-    for (; it != end; ++it)
-        function->serialize(*it, ostr);
-}
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
-{
-    ColumnAggregateFunction & real_column = typeid_cast<ColumnAggregateFunction &>(column);
-    ColumnAggregateFunction::Container & vec = real_column.getData();
-
-    Arena & arena = real_column.createOrGetArena();
-    real_column.set(function);
-    vec.reserve(vec.size() + limit);
-
-    size_t size_of_state = function->sizeOfData();
-    size_t align_of_state = function->alignOfData();
-
-    for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
-    {
-        if (istr.eof())
-            break;
-
-        AggregateDataPtr place = arena.alignedAlloc(size_of_state, align_of_state);
-
-        function->create(place);
-
-        try
-        {
-            function->deserialize(place, istr, &arena);
-        }
-        catch (...)
-        {
-            function->destroy(place);
-            throw;
-        }
-
-        vec.push_back(place);
-    }
-}
-
-static String serializeToString(const AggregateFunctionPtr & function, const IColumn & column, size_t row_num)
-{
-    WriteBufferFromOwnString buffer;
-    function->serialize(assert_cast<const ColumnAggregateFunction &>(column).getData()[row_num], buffer);
-    return buffer.str();
-}
-
-static void deserializeFromString(const AggregateFunctionPtr & function, IColumn & column, const String & s)
-{
-    ColumnAggregateFunction & column_concrete = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(column);
-
-    Arena & arena = column_concrete.createOrGetArena();
-    size_t size_of_state = function->sizeOfData();
-    AggregateDataPtr place = arena.alignedAlloc(size_of_state, function->alignOfData());
-
-    function->create(place);
-
-    try
-    {
-        ReadBufferFromString istr(s);
-        function->deserialize(place, istr, &arena);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        function->destroy(place);
-        throw;
-    }
-
-    column_concrete.getData().push_back(place);
-}
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeString(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeEscapedString(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    String s;
-    readEscapedString(s, istr);
-    deserializeFromString(function, column, s);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeQuotedString(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    String s;
-    readQuotedStringWithSQLStyle(s, istr);
-    deserializeFromString(function, column, s);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    String s;
-    readStringUntilEOF(s, istr);
-    deserializeFromString(function, column, s);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeJSONString(serializeToString(function, column, row_num), ostr, settings);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    String s;
-    readJSONString(s, istr);
-    deserializeFromString(function, column, s);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeXMLStringForTextElement(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeCSV(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeAggregateFunction::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String s;
-    readCSV(s, istr, settings.csv);
-    deserializeFromString(function, column, s);
-}
-
-
 MutableColumnPtr DataTypeAggregateFunction::createColumn() const
 {
     return ColumnAggregateFunction::create(function);
@@ -298,6 +98,11 @@ bool DataTypeAggregateFunction::equals(const IDataType & rhs) const
     return typeid(rhs) == typeid(*this) && getName() == rhs.getName();
 }
 
+SerializationPtr DataTypeAggregateFunction::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationAggregateFunction>(function);
+}
+
 
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.h b/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.h
index d07d46fd3ee..c3fea2ba727 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeAggregateFunction.h
@@ -39,27 +39,6 @@ public:
     DataTypePtr getReturnTypeToPredict() const { return function->getReturnTypeToPredict(); }
     DataTypes getArgumentsDataTypes() const { return argument_types; }
 
-    /// NOTE These two functions for serializing single values are incompatible with the functions below.
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
@@ -69,6 +48,8 @@ public:
     bool isParametric() const override { return true; }
     bool haveSubtypes() const override { return false; }
     bool shouldAlignRightInPrettyFormats() const override { return false; }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeArray.cpp b/src/DataTypes/DataTypeArray.cpp
index 27088ab822c..bcf3a9c1f57 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeArray.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeArray.cpp
@@ -9,7 +9,9 @@
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationArray.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
 
 #include <Parsers/IAST.h>
 
@@ -24,10 +26,7 @@ namespace DB
 
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int CANNOT_READ_ALL_DATA;
-    extern const int CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT;
     extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
-    extern const int LOGICAL_ERROR;
 }
 
 
@@ -37,490 +36,6 @@ DataTypeArray::DataTypeArray(const DataTypePtr & nested_)
 }
 
 
-void DataTypeArray::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const Array & a = get<const Array &>(field);
-    writeVarUInt(a.size(), ostr);
-    for (size_t i = 0; i < a.size(); ++i)
-    {
-        nested->serializeBinary(a[i], ostr);
-    }
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    size_t size;
-    readVarUInt(size, istr);
-    field = Array(size);
-    Array & arr = get<Array &>(field);
-    for (size_t i = 0; i < size; ++i)
-        nested->deserializeBinary(arr[i], istr);
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
-    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
-
-    size_t offset = offsets[row_num - 1];
-    size_t next_offset = offsets[row_num];
-    size_t size = next_offset - offset;
-
-    writeVarUInt(size, ostr);
-
-    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
-    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
-        nested->serializeBinary(nested_column, i, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    ColumnArray & column_array = assert_cast<ColumnArray &>(column);
-    ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
-
-    size_t size;
-    readVarUInt(size, istr);
-
-    IColumn & nested_column = column_array.getData();
-
-    size_t i = 0;
-    try
-    {
-        for (; i < size; ++i)
-            nested->deserializeBinary(nested_column, istr);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        if (i)
-            nested_column.popBack(i);
-        throw;
-    }
-
-    offsets.push_back(offsets.back() + size);
-}
-
-
-namespace
-{
-    void serializeArraySizesPositionIndependent(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, UInt64 offset, UInt64 limit)
-    {
-        const ColumnArray & column_array = typeid_cast<const ColumnArray &>(column);
-        const ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
-        size_t size = offset_values.size();
-
-        if (!size)
-            return;
-
-        size_t end = limit && (offset + limit < size)
-            ? offset + limit
-            : size;
-
-        ColumnArray::Offset prev_offset = offset_values[offset - 1];
-        for (size_t i = offset; i < end; ++i)
-        {
-            ColumnArray::Offset current_offset = offset_values[i];
-            writeIntBinary(current_offset - prev_offset, ostr);
-            prev_offset = current_offset;
-        }
-    }
-
-    void deserializeArraySizesPositionIndependent(IColumn & column, ReadBuffer & istr, UInt64 limit)
-    {
-        ColumnArray & column_array = typeid_cast<ColumnArray &>(column);
-        ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
-        size_t initial_size = offset_values.size();
-        offset_values.resize(initial_size + limit);
-
-        size_t i = initial_size;
-        ColumnArray::Offset current_offset = initial_size ? offset_values[initial_size - 1] : 0;
-        while (i < initial_size + limit && !istr.eof())
-        {
-            ColumnArray::Offset current_size = 0;
-            readIntBinary(current_size, istr);
-            current_offset += current_size;
-            offset_values[i] = current_offset;
-            ++i;
-        }
-
-        offset_values.resize(i);
-    }
-
-    ColumnPtr arrayOffsetsToSizes(const IColumn & column)
-    {
-        const auto & column_offsets = assert_cast<const ColumnArray::ColumnOffsets &>(column);
-        MutableColumnPtr column_sizes = column_offsets.cloneEmpty();
-
-        if (column_offsets.empty())
-            return column_sizes;
-
-        const auto & offsets_data = column_offsets.getData();
-        auto & sizes_data = assert_cast<ColumnArray::ColumnOffsets &>(*column_sizes).getData();
-
-        sizes_data.resize(offsets_data.size());
-
-        IColumn::Offset prev_offset = 0;
-        for (size_t i = 0, size = offsets_data.size(); i < size; ++i)
-        {
-            auto current_offset = offsets_data[i];
-            sizes_data[i] = current_offset - prev_offset;
-            prev_offset =  current_offset;
-        }
-
-        return column_sizes;
-    }
-
-    ColumnPtr arraySizesToOffsets(const IColumn & column)
-    {
-        const auto & column_sizes = assert_cast<const ColumnArray::ColumnOffsets &>(column);
-        MutableColumnPtr column_offsets = column_sizes.cloneEmpty();
-
-        if (column_sizes.empty())
-            return column_offsets;
-
-        const auto & sizes_data = column_sizes.getData();
-        auto & offsets_data = assert_cast<ColumnArray::ColumnOffsets &>(*column_offsets).getData();
-
-        offsets_data.resize(sizes_data.size());
-
-        IColumn::Offset prev_offset = 0;
-        for (size_t i = 0, size = sizes_data.size(); i < size; ++i)
-        {
-            prev_offset += sizes_data[i];
-            offsets_data[i] = prev_offset;
-        }
-
-        return column_offsets;
-    }
-}
-
-
-void DataTypeArray::enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-{
-    path.push_back(Substream::ArraySizes);
-    callback(path, *this);
-    path.back() = Substream::ArrayElements;
-    nested->enumerateStreams(callback, path);
-    path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::ArrayElements);
-    nested->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::ArrayElements);
-    nested->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::ArrayElements);
-    nested->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    const IColumn & column,
-    size_t offset,
-    size_t limit,
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    const ColumnArray & column_array = typeid_cast<const ColumnArray &>(column);
-
-    /// First serialize array sizes.
-    settings.path.push_back(Substream::ArraySizes);
-    if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
-    {
-        if (settings.position_independent_encoding)
-            serializeArraySizesPositionIndependent(column, *stream, offset, limit);
-        else
-            DataTypeNumber<ColumnArray::Offset>().serializeBinaryBulk(*column_array.getOffsetsPtr(), *stream, offset, limit);
-    }
-
-    /// Then serialize contents of arrays.
-    settings.path.back() = Substream::ArrayElements;
-    const ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
-
-    if (offset > offset_values.size())
-        return;
-
-    /** offset - from which array to write.
-      * limit - how many arrays should be written, or 0, if you write everything that is.
-      * end - up to which array the recorded piece ends.
-      *
-      * nested_offset - from which element of the innards to write.
-      * nested_limit - how many elements of the innards to write, or 0, if you write everything that is.
-      */
-
-    size_t end = std::min(offset + limit, offset_values.size());
-
-    size_t nested_offset = offset ? offset_values[offset - 1] : 0;
-    size_t nested_limit = limit
-        ? offset_values[end - 1] - nested_offset
-        : 0;
-
-    if (limit == 0 || nested_limit)
-        nested->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column_array.getData(), nested_offset, nested_limit, settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    IColumn & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-    SubstreamsCache * cache) const
-{
-    ColumnArray & column_array = typeid_cast<ColumnArray &>(column);
-    settings.path.push_back(Substream::ArraySizes);
-
-    if (auto cached_column = getFromSubstreamsCache(cache, settings.path))
-    {
-        column_array.getOffsetsPtr() = arraySizesToOffsets(*cached_column);
-    }
-    else if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
-    {
-        if (settings.position_independent_encoding)
-            deserializeArraySizesPositionIndependent(column, *stream, limit);
-        else
-            DataTypeNumber<ColumnArray::Offset>().deserializeBinaryBulk(column_array.getOffsetsColumn(), *stream, limit, 0);
-
-        addToSubstreamsCache(cache, settings.path, arrayOffsetsToSizes(column_array.getOffsetsColumn()));
-    }
-
-    settings.path.back() = Substream::ArrayElements;
-
-    ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
-    ColumnPtr & nested_column = column_array.getDataPtr();
-
-    /// Number of values corresponding with `offset_values` must be read.
-    size_t last_offset = offset_values.back();
-    if (last_offset < nested_column->size())
-        throw Exception("Nested column is longer than last offset", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    size_t nested_limit = last_offset - nested_column->size();
-
-    /// Adjust value size hint. Divide it to the average array size.
-    settings.avg_value_size_hint = nested_limit ? settings.avg_value_size_hint / nested_limit * offset_values.size() : 0;
-
-    nested->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(nested_column, nested_limit, settings, state, cache);
-
-    settings.path.pop_back();
-
-    /// Check consistency between offsets and elements subcolumns.
-    /// But if elements column is empty - it's ok for columns of Nested types that was added by ALTER.
-    if (!nested_column->empty() && nested_column->size() != last_offset)
-        throw ParsingException("Cannot read all array values: read just " + toString(nested_column->size()) + " of " + toString(last_offset),
-            ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
-}
-
-
-template <typename Writer>
-static void serializeTextImpl(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, Writer && write_nested)
-{
-    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
-    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
-
-    size_t offset = offsets[row_num - 1];
-    size_t next_offset = offsets[row_num];
-
-    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
-
-    writeChar('[', ostr);
-    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
-    {
-        if (i != offset)
-            writeChar(',', ostr);
-        write_nested(nested_column, i);
-    }
-    writeChar(']', ostr);
-}
-
-
-template <typename Reader>
-static void deserializeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, Reader && read_nested, bool allow_unenclosed)
-{
-    ColumnArray & column_array = assert_cast<ColumnArray &>(column);
-    ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
-
-    IColumn & nested_column = column_array.getData();
-
-    size_t size = 0;
-
-    bool has_braces = false;
-    if (checkChar('[', istr))
-        has_braces = true;
-    else if (!allow_unenclosed)
-        throw Exception(ErrorCodes::CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT, "Array does not start with '[' character");
-
-    try
-    {
-        bool first = true;
-        while (!istr.eof() && *istr.position() != ']')
-        {
-            if (!first)
-            {
-                if (*istr.position() == ',')
-                    ++istr.position();
-                else
-                    throw ParsingException(ErrorCodes::CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT,
-                        "Cannot read array from text, expected comma or end of array, found '{}'",
-                        *istr.position());
-            }
-
-            first = false;
-
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-
-            if (*istr.position() == ']')
-                break;
-
-            read_nested(nested_column);
-            ++size;
-
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-        }
-
-        if (has_braces)
-            assertChar(']', istr);
-        else /// If array is not enclosed in braces, we read until EOF.
-            assertEOF(istr);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        if (size)
-            nested_column.popBack(size);
-        throw;
-    }
-
-    offsets.push_back(offsets.back() + size);
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeTextImpl(column, row_num, ostr,
-        [&](const IColumn & nested_column, size_t i)
-        {
-            nested->serializeAsTextQuoted(nested_column, i, ostr, settings);
-        });
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextImpl(column, istr,
-        [&](IColumn & nested_column)
-        {
-            nested->deserializeAsTextQuoted(nested_column, istr, settings);
-        }, false);
-}
-
-void DataTypeArray::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
-    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
-
-    size_t offset = offsets[row_num - 1];
-    size_t next_offset = offsets[row_num];
-
-    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
-
-    writeChar('[', ostr);
-    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
-    {
-        if (i != offset)
-            writeChar(',', ostr);
-        nested->serializeAsTextJSON(nested_column, i, ostr, settings);
-    }
-    writeChar(']', ostr);
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextImpl(column, istr,
-        [&](IColumn & nested_column)
-        {
-            nested->deserializeAsTextJSON(nested_column, istr, settings);
-        }, false);
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
-    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
-
-    size_t offset = offsets[row_num - 1];
-    size_t next_offset = offsets[row_num];
-
-    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
-
-    writeCString("<array>", ostr);
-    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
-    {
-        writeCString("<elem>", ostr);
-        nested->serializeAsTextXML(nested_column, i, ostr, settings);
-        writeCString("</elem>", ostr);
-    }
-    writeCString("</array>", ostr);
-}
-
-
-void DataTypeArray::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    /// There is no good way to serialize an array in CSV. Therefore, we serialize it into a string, and then write the resulting string in CSV.
-    WriteBufferFromOwnString wb;
-    serializeText(column, row_num, wb, settings);
-    writeCSV(wb.str(), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeArray::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String s;
-    readCSV(s, istr, settings.csv);
-    ReadBufferFromString rb(s);
-
-    if (settings.csv.input_format_arrays_as_nested_csv)
-    {
-        deserializeTextImpl(column, rb,
-            [&](IColumn & nested_column)
-            {
-                nested->deserializeAsTextCSV(nested_column, rb, settings);
-            }, true);
-    }
-    else
-    {
-        deserializeTextImpl(column, rb,
-            [&](IColumn & nested_column)
-            {
-                nested->deserializeAsTextQuoted(nested_column, rb, settings);
-            }, true);
-    }
-}
-
-
 MutableColumnPtr DataTypeArray::createColumn() const
 {
     return ColumnArray::create(nested->createColumn(), ColumnArray::ColumnOffsets::create());
@@ -546,7 +61,7 @@ DataTypePtr DataTypeArray::tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) co
 DataTypePtr DataTypeArray::tryGetSubcolumnTypeImpl(const String & subcolumn_name, size_t level) const
 {
     if (subcolumn_name == "size" + std::to_string(level))
-        return createOneElementTuple(std::make_shared<DataTypeUInt64>(), subcolumn_name, false);
+        return std::make_shared<DataTypeUInt64>();
 
     DataTypePtr subcolumn;
     if (const auto * nested_array = typeid_cast<const DataTypeArray *>(nested.get()))
@@ -554,7 +69,10 @@ DataTypePtr DataTypeArray::tryGetSubcolumnTypeImpl(const String & subcolumn_name
     else
         subcolumn = nested->tryGetSubcolumnType(subcolumn_name);
 
-    return (subcolumn ? std::make_shared<DataTypeArray>(std::move(subcolumn)) : subcolumn);
+    if (subcolumn && subcolumn_name != MAIN_SUBCOLUMN_NAME)
+        subcolumn = std::make_shared<DataTypeArray>(std::move(subcolumn));
+
+    return subcolumn;
 }
 
 ColumnPtr DataTypeArray::getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const
@@ -577,6 +95,32 @@ ColumnPtr DataTypeArray::getSubcolumnImpl(const String & subcolumn_name, const I
     return ColumnArray::create(subcolumn, column_array.getOffsetsPtr());
 }
 
+SerializationPtr DataTypeArray::getSubcolumnSerialization(
+    const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const
+{
+    return getSubcolumnSerializationImpl(subcolumn_name, base_serialization_getter, 0);
+}
+
+SerializationPtr DataTypeArray::getSubcolumnSerializationImpl(
+    const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter, size_t level) const
+{
+    if (subcolumn_name == "size" + std::to_string(level))
+        return std::make_shared<SerializationTupleElement>(base_serialization_getter(DataTypeUInt64()), subcolumn_name, false);
+
+    SerializationPtr subcolumn;
+    if (const auto * nested_array = typeid_cast<const DataTypeArray *>(nested.get()))
+        subcolumn = nested_array->getSubcolumnSerializationImpl(subcolumn_name, base_serialization_getter, level + 1);
+    else
+        subcolumn = nested->getSubcolumnSerialization(subcolumn_name, base_serialization_getter);
+
+    return std::make_shared<SerializationArray>(subcolumn);
+}
+
+SerializationPtr DataTypeArray::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationArray>(nested->getDefaultSerialization());
+}
+
 size_t DataTypeArray::getNumberOfDimensions() const
 {
     const DataTypeArray * nested_array = typeid_cast<const DataTypeArray *>(nested.get());
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeArray.h b/src/DataTypes/DataTypeArray.h
index 4185163e2e7..c720a15d798 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeArray.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeArray.h
@@ -1,13 +1,14 @@
 #pragma once
 
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
+#include <DataTypes/IDataType.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationArray.h>
 
 
 namespace DB
 {
 
 
-class DataTypeArray final : public DataTypeWithSimpleSerialization
+class DataTypeArray final : public IDataType
 {
 private:
     /// The type of array elements.
@@ -35,56 +36,6 @@ public:
         return false;
     }
 
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    /** Streaming serialization of arrays is arranged in a special way:
-      * - elements placed in a row are written/read without array sizes;
-      * - the sizes are written/read in a separate stream,
-      * This is necessary, because when implementing nested structures, several arrays can have common sizes.
-      */
-
-    void enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            const IColumn & column,
-            size_t offset,
-            size_t limit,
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            IColumn & column,
-            size_t limit,
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-            SubstreamsCache * cache) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
@@ -105,6 +56,10 @@ public:
 
     DataTypePtr tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const override;
     ColumnPtr getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const override;
+    SerializationPtr getSubcolumnSerialization(
+        const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const override;
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 
     const DataTypePtr & getNestedType() const { return nested; }
 
@@ -114,6 +69,8 @@ public:
 private:
     ColumnPtr getSubcolumnImpl(const String & subcolumn_name, const IColumn & column, size_t level) const;
     DataTypePtr tryGetSubcolumnTypeImpl(const String & subcolumn_name, size_t level) const;
+    SerializationPtr getSubcolumnSerializationImpl(
+        const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter, size_t level) const;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustom.h b/src/DataTypes/DataTypeCustom.h
index 0fa2e365990..55796e3cc7a 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustom.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeCustom.h
@@ -3,7 +3,7 @@
 #include <memory>
 #include <cstddef>
 #include <Core/Types.h>
-#include <DataTypes/IDataType.h>
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -24,106 +24,20 @@ public:
     virtual String getName() const = 0;
 };
 
-class IDataTypeCustomTextSerialization
-{
-public:
-    virtual ~IDataTypeCustomTextSerialization() {}
-
-    /** Text serialization for displaying on a terminal or saving into a text file, and the like.
-      * Without escaping or quoting.
-      */
-    virtual void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-
-    /** Text deserialization without quoting or escaping.
-      */
-    virtual void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-
-    /** Text serialization with escaping but without quoting.
-      */
-    virtual void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-
-    /** Text serialization as a literal that may be inserted into a query.
-      */
-    virtual void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-
-    /** Text serialization for the CSV format.
-      */
-    virtual void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-
-    /** Text serialization intended for using in JSON format.
-      */
-    virtual void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-
-    /** Text serialization for putting into the XML format.
-      */
-    virtual void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const = 0;
-};
-
-/** Allows to customize an existing data type by representation with custom substreams.
-  * Customized data type will be serialized/deserialized to files with different names than base type,
-  * but binary and text representation will be unchanged.
-  * E.g it can be used for reading single subcolumns of complex types.
-  */
-class IDataTypeCustomStreams
-{
-public:
-    virtual ~IDataTypeCustomStreams() = default;
-
-    virtual void enumerateStreams(
-        const IDataType::StreamCallback & callback,
-        IDataType::SubstreamPath & path) const = 0;
-
-    virtual void serializeBinaryBulkStatePrefix(
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const = 0;
-
-    virtual void serializeBinaryBulkStateSuffix(
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const = 0;
-
-    virtual void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const = 0;
-
-    virtual void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-        const IColumn & column,
-        size_t offset,
-        size_t limit,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const = 0;
-
-    virtual void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-        ColumnPtr & column,
-        size_t limit,
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-        IDataType::SubstreamsCache * cache) const = 0;
-};
-
 using DataTypeCustomNamePtr = std::unique_ptr<const IDataTypeCustomName>;
-using DataTypeCustomTextSerializationPtr = std::unique_ptr<const IDataTypeCustomTextSerialization>;
-using DataTypeCustomStreamsPtr = std::unique_ptr<const IDataTypeCustomStreams>;
-
 
 /** Describe a data type customization
  */
 struct DataTypeCustomDesc
 {
     DataTypeCustomNamePtr name;
-    DataTypeCustomTextSerializationPtr text_serialization;
-    DataTypeCustomStreamsPtr streams;
+    SerializationPtr serialization;
 
     DataTypeCustomDesc(
         DataTypeCustomNamePtr name_,
-        DataTypeCustomTextSerializationPtr text_serialization_ = nullptr,
-        DataTypeCustomStreamsPtr streams_ = nullptr)
+        SerializationPtr serialization_ = nullptr)
     : name(std::move(name_))
-    , text_serialization(std::move(text_serialization_))
-    , streams(std::move(streams_)) {}
+    , serialization(std::move(serialization_)) {}
 };
 
 using DataTypeCustomDescPtr = std::unique_ptr<DataTypeCustomDesc>;
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.cpp b/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.cpp
index dd29ed21061..f7d05fa3be6 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.cpp
@@ -1,10 +1,6 @@
 #include <DataTypes/DataTypeCustomGeo.h>
-
-#include <Columns/ColumnsNumber.h>
-#include <Columns/ColumnTuple.h>
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
@@ -12,102 +8,20 @@
 namespace DB
 {
 
-namespace
-{
-    const auto point_data_type = std::make_shared<const DataTypeTuple>(
-        DataTypes{std::make_shared<const DataTypeFloat64>(), std::make_shared<const DataTypeFloat64>()}
-    );
-
-    const auto ring_data_type = std::make_shared<const DataTypeArray>(DataTypeCustomPointSerialization::nestedDataType());
-
-    const auto polygon_data_type = std::make_shared<const DataTypeArray>(DataTypeCustomRingSerialization::nestedDataType());
-
-    const auto multipolygon_data_type = std::make_shared<const DataTypeArray>(DataTypeCustomPolygonSerialization::nestedDataType());
-}
-
-
-void DataTypeCustomPointSerialization::serializeText(
-    const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->serializeAsText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomPointSerialization::deserializeText(
-    IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->deserializeAsWholeText(column, istr, settings);
-}
-
-DataTypePtr DataTypeCustomPointSerialization::nestedDataType()
-{
-    return point_data_type;
-}
-
-void DataTypeCustomRingSerialization::serializeText(
-    const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->serializeAsText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomRingSerialization::deserializeText(
-    IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->deserializeAsWholeText(column, istr, settings);
-}
-
-DataTypePtr DataTypeCustomRingSerialization::nestedDataType()
-{
-    return ring_data_type;
-}
-
-void DataTypeCustomPolygonSerialization::serializeText(
-    const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->serializeAsText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomPolygonSerialization::deserializeText(
-    IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->deserializeAsWholeText(column, istr, settings);
-}
-
-DataTypePtr DataTypeCustomPolygonSerialization::nestedDataType()
-{
-    return polygon_data_type;
-}
-
-void DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::serializeText(
-    const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->serializeAsText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::deserializeText(
-    IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    nestedDataType()->deserializeAsWholeText(column, istr, settings);
-}
-
-DataTypePtr DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::nestedDataType()
-{
-    return multipolygon_data_type;
-}
-
 void registerDataTypeDomainGeo(DataTypeFactory & factory)
 {
     // Custom type for point represented as its coordinates stored as Tuple(Float64, Float64)
     factory.registerSimpleDataTypeCustom("Point", []
     {
         return std::make_pair(DataTypeFactory::instance().get("Tuple(Float64, Float64)"),
-            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("Point"), std::make_unique<DataTypeCustomPointSerialization>()));
+            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypePointName>()));
     });
 
     // Custom type for simple polygon without holes stored as Array(Point)
     factory.registerSimpleDataTypeCustom("Ring", []
     {
         return std::make_pair(DataTypeFactory::instance().get("Array(Point)"),
-            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("Ring"), std::make_unique<DataTypeCustomRingSerialization>()));
+            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeRingName>()));
     });
 
     // Custom type for polygon with holes stored as Array(Ring)
@@ -115,14 +29,14 @@ void registerDataTypeDomainGeo(DataTypeFactory & factory)
     factory.registerSimpleDataTypeCustom("Polygon", []
     {
         return std::make_pair(DataTypeFactory::instance().get("Array(Ring)"),
-            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("Polygon"), std::make_unique<DataTypeCustomPolygonSerialization>()));
+            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypePolygonName>()));
     });
 
     // Custom type for multiple polygons with holes stored as Array(Polygon)
     factory.registerSimpleDataTypeCustom("MultiPolygon", []
     {
         return std::make_pair(DataTypeFactory::instance().get("Array(Polygon)"),
-            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("MultiPolygon"), std::make_unique<DataTypeCustomMultiPolygonSerialization>()));
+            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeMultiPolygonName>()));
     });
 }
 
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.h b/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.h
index 8f549812b8b..c2a83b3e577 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeCustomGeo.h
@@ -1,56 +1,32 @@
 #pragma once
 
-#include <Columns/ColumnsNumber.h>
-#include <Columns/ColumnTuple.h>
-#include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h>
-#include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
-#include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 
 namespace DB
 {
 
-class DataTypeCustomPointSerialization : public DataTypeCustomSimpleTextSerialization
+class DataTypePointName : public DataTypeCustomFixedName
 {
 public:
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    static DataTypePtr nestedDataType();
+    DataTypePointName() : DataTypeCustomFixedName("Point") {}
 };
 
-
-class DataTypeCustomRingSerialization : public DataTypeCustomSimpleTextSerialization
+class DataTypeRingName : public DataTypeCustomFixedName
 {
 public:
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    static DataTypePtr nestedDataType();
+    DataTypeRingName() : DataTypeCustomFixedName("Ring") {}
 };
 
-class DataTypeCustomPolygonSerialization : public DataTypeCustomSimpleTextSerialization
+class DataTypePolygonName : public DataTypeCustomFixedName
 {
 public:
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    static DataTypePtr nestedDataType();
+    DataTypePolygonName() : DataTypeCustomFixedName("Polygon") {}
 };
 
-class DataTypeCustomMultiPolygonSerialization : public DataTypeCustomSimpleTextSerialization
+class DataTypeMultiPolygonName : public DataTypeCustomFixedName
 {
 public:
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    static DataTypePtr nestedDataType();
+    DataTypeMultiPolygonName() : DataTypeCustomFixedName("MultiPolygon") {}
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustomIPv4AndIPv6.cpp b/src/DataTypes/DataTypeCustomIPv4AndIPv6.cpp
index 78a1e18679d..808aa43528e 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustomIPv4AndIPv6.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeCustomIPv4AndIPv6.cpp
@@ -1,115 +1,24 @@
-#include <Columns/ColumnsNumber.h>
-#include <Common/Exception.h>
-#include <Common/formatIPv6.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationIP.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
-#include <Functions/FunctionsCoding.h>
 
 namespace DB
 {
 
-namespace ErrorCodes
-{
-    extern const int ILLEGAL_COLUMN;
-    extern const int CANNOT_PARSE_DOMAIN_VALUE_FROM_STRING;
-}
-
-namespace
-{
-
-class DataTypeCustomIPv4Serialization : public DataTypeCustomSimpleTextSerialization
-{
-public:
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override
-    {
-        const auto * col = checkAndGetColumn<ColumnUInt32>(&column);
-        if (!col)
-        {
-            throw Exception("IPv4 type can only serialize columns of type UInt32." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
-        }
-
-        char buffer[IPV4_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
-        char * ptr = buffer;
-        formatIPv4(reinterpret_cast<const unsigned char *>(&col->getData()[row_num]), ptr);
-
-        ostr.write(buffer, strlen(buffer));
-    }
-
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override
-    {
-        ColumnUInt32 * col = typeid_cast<ColumnUInt32 *>(&column);
-        if (!col)
-        {
-            throw Exception("IPv4 type can only deserialize columns of type UInt32." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
-        }
-
-        char buffer[IPV4_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
-        istr.read(buffer, sizeof(buffer) - 1);
-        UInt32 ipv4_value = 0;
-        if (!parseIPv4(buffer, reinterpret_cast<unsigned char *>(&ipv4_value)))
-        {
-            throw Exception("Invalid IPv4 value.", ErrorCodes::CANNOT_PARSE_DOMAIN_VALUE_FROM_STRING);
-        }
-
-        col->insert(ipv4_value);
-    }
-};
-
-class DataTypeCustomIPv6Serialization : public DataTypeCustomSimpleTextSerialization
-{
-public:
-
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override
-    {
-        const auto * col = checkAndGetColumn<ColumnFixedString>(&column);
-        if (!col)
-        {
-            throw Exception("IPv6 type domain can only serialize columns of type FixedString(16)." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
-        }
-
-        char buffer[IPV6_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
-        char * ptr = buffer;
-        formatIPv6(reinterpret_cast<const unsigned char *>(col->getDataAt(row_num).data), ptr);
-
-        ostr.write(buffer, strlen(buffer));
-    }
-
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override
-    {
-        ColumnFixedString * col = typeid_cast<ColumnFixedString *>(&column);
-        if (!col)
-        {
-            throw Exception("IPv6 type domain can only deserialize columns of type FixedString(16)." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
-        }
-
-        char buffer[IPV6_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
-        istr.read(buffer, sizeof(buffer) - 1);
-
-        std::string ipv6_value(IPV6_BINARY_LENGTH, '\0');
-        if (!parseIPv6(buffer, reinterpret_cast<unsigned char *>(ipv6_value.data())))
-        {
-            throw Exception("Invalid IPv6 value.", ErrorCodes::CANNOT_PARSE_DOMAIN_VALUE_FROM_STRING);
-        }
-
-        col->insertString(ipv6_value);
-    }
-};
-
-}
-
 void registerDataTypeDomainIPv4AndIPv6(DataTypeFactory & factory)
 {
     factory.registerSimpleDataTypeCustom("IPv4", []
     {
-        return std::make_pair(DataTypeFactory::instance().get("UInt32"),
-            std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("IPv4"), std::make_unique<DataTypeCustomIPv4Serialization>()));
+        auto type = DataTypeFactory::instance().get("UInt32");
+        return std::make_pair(type, std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(
+            std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("IPv4"), std::make_unique<SerializationIPv4>(type->getDefaultSerialization())));
     });
 
     factory.registerSimpleDataTypeCustom("IPv6", []
     {
-        return std::make_pair(DataTypeFactory::instance().get("FixedString(16)"),
-                              std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("IPv6"), std::make_unique<DataTypeCustomIPv6Serialization>()));
+        auto type = DataTypeFactory::instance().get("FixedString(16)");
+        return std::make_pair(type, std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(
+            std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>("IPv6"), std::make_unique<SerializationIPv6>(type->getDefaultSerialization())));
     });
 
     /// MySQL, MariaDB
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.cpp b/src/DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.cpp
deleted file mode 100644
index 5bb963de667..00000000000
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.cpp
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-#include <DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h>
-
-#include <IO/ReadBufferFromString.h>
-#include <IO/ReadHelpers.h>
-#include <IO/WriteBufferFromString.h>
-#include <IO/WriteHelpers.h>
-
-namespace
-{
-using namespace DB;
-
-String serializeToString(const DataTypeCustomSimpleTextSerialization & domain, const IColumn & column, size_t row_num, const FormatSettings & settings)
-{
-    WriteBufferFromOwnString buffer;
-    domain.serializeText(column, row_num, buffer, settings);
-
-    return buffer.str();
-}
-
-void deserializeFromString(const DataTypeCustomSimpleTextSerialization & domain, IColumn & column, const String & s, const FormatSettings & settings)
-{
-    ReadBufferFromString istr(s);
-    domain.deserializeText(column, istr, settings);
-}
-
-}
-
-namespace DB
-{
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String str;
-    readString(str, istr);
-    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeEscapedString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String str;
-    readEscapedString(str, istr);
-    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeQuotedString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String str;
-    readQuotedString(str, istr);
-    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeCSVString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String str;
-    readCSVString(str, istr, settings.csv);
-    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeJSONString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String str;
-    readJSONString(str, istr);
-    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
-}
-
-void DataTypeCustomSimpleTextSerialization::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeXMLStringForTextElement(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
-}
-
-}
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustom_fwd.h b/src/DataTypes/DataTypeCustom_fwd.h
deleted file mode 100644
index 99c8eee9748..00000000000
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustom_fwd.h
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-#pragma once
-
-#include <memory>
-
-namespace DB
-{
-
-class IDataTypeCustomName;
-class IDataTypeCustomTextSerialization;
-class IDataTypeCustomStreams;
-struct DataTypeCustomDesc;
-
-using DataTypeCustomNamePtr = std::unique_ptr<const IDataTypeCustomName>;
-using DataTypeCustomTextSerializationPtr = std::unique_ptr<const IDataTypeCustomTextSerialization>;
-using DataTypeCustomStreamsPtr = std::unique_ptr<const IDataTypeCustomStreams>;
-using DataTypeCustomDescPtr = std::unique_ptr<DataTypeCustomDesc>;
-
-}
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDate.cpp b/src/DataTypes/DataTypeDate.cpp
index 192a89cc454..0df2e329702 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDate.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDate.cpp
@@ -3,6 +3,7 @@
 
 #include <Columns/ColumnsNumber.h>
 #include <DataTypes/DataTypeDate.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDate.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 
 #include <Common/assert_cast.h>
@@ -11,79 +12,15 @@
 namespace DB
 {
 
-void DataTypeDate::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeDateText(DayNum(assert_cast<const ColumnUInt16 &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-void DataTypeDate::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeDate::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    DayNum x;
-    readDateText(x, istr);
-    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeDate::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeDate::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('\'', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('\'', ostr);
-}
-
-void DataTypeDate::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    DayNum x;
-    assertChar('\'', istr);
-    readDateText(x, istr);
-    assertChar('\'', istr);
-    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
-}
-
-void DataTypeDate::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeDate::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    DayNum x;
-    assertChar('"', istr);
-    readDateText(x, istr);
-    assertChar('"', istr);
-    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeDate::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeDate::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    LocalDate value;
-    readCSV(value, istr);
-    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(value.getDayNum());
-}
-
 bool DataTypeDate::equals(const IDataType & rhs) const
 {
     return typeid(rhs) == typeid(*this);
 }
 
+SerializationPtr DataTypeDate::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationDate>();
+}
 
 void registerDataTypeDate(DataTypeFactory & factory)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDate.h b/src/DataTypes/DataTypeDate.h
index 496d7fe0b22..2f17207cc07 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDate.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDate.h
@@ -14,21 +14,13 @@ public:
     TypeIndex getTypeId() const override { return TypeIndex::Date; }
     const char * getFamilyName() const override { return family_name; }
 
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
     bool canBeUsedAsVersion() const override { return true; }
     bool canBeInsideNullable() const override { return true; }
 
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
+
+protected:
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDateTime.cpp b/src/DataTypes/DataTypeDateTime.cpp
index 510747f6ef9..820bfd70766 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDateTime.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDateTime.cpp
@@ -1,4 +1,5 @@
 #include <DataTypes/DataTypeDateTime.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.h>
 
 #include <Columns/ColumnVector.h>
 #include <Common/assert_cast.h>
@@ -15,26 +16,6 @@
 namespace DB
 {
 
-namespace
-{
-
-inline void readTextHelper(
-    time_t & x, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DateLUTImpl & time_zone, const DateLUTImpl & utc_time_zone)
-{
-    switch (settings.date_time_input_format)
-    {
-        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::Basic:
-            readDateTimeText(x, istr, time_zone);
-            return;
-        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::BestEffort:
-            parseDateTimeBestEffort(x, istr, time_zone, utc_time_zone);
-            return;
-    }
-}
-
-}
-
-
 TimezoneMixin::TimezoneMixin(const String & time_zone_name)
     : has_explicit_time_zone(!time_zone_name.empty()),
     time_zone(DateLUT::instance(time_zone_name)),
@@ -62,124 +43,6 @@ String DataTypeDateTime::doGetName() const
     return out.str();
 }
 
-void DataTypeDateTime::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    auto value = assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num];
-    switch (settings.date_time_output_format)
-    {
-        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::Simple:
-            writeDateTimeText(value, ostr, time_zone);
-            return;
-        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::UnixTimestamp:
-            writeIntText(value, ostr);
-            return;
-        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::ISO:
-            writeDateTimeTextISO(value, ostr, utc_time_zone);
-            return;
-    }
-}
-
-void DataTypeDateTime::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeDateTime::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeDateTime::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    time_t x = 0;
-    readTextHelper(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-    if (x < 0)
-        x = 0;
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeDateTime::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('\'', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('\'', ostr);
-}
-
-void DataTypeDateTime::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    time_t x = 0;
-
-    if (checkChar('\'', istr)) /// Cases: '2017-08-31 18:36:48' or '1504193808'
-    {
-        readTextHelper(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-        assertChar('\'', istr);
-    }
-    else /// Just 1504193808 or 01504193808
-    {
-        readIntText(x, istr);
-    }
-    if (x < 0)
-        x = 0;
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
-}
-
-void DataTypeDateTime::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeDateTime::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    time_t x = 0;
-
-    if (checkChar('"', istr))
-    {
-        readTextHelper(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-        assertChar('"', istr);
-    }
-    else
-    {
-        readIntText(x, istr);
-    }
-
-    if (x < 0)
-        x = 0;
-
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeDateTime::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeDateTime::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    time_t x = 0;
-
-    if (istr.eof())
-        throwReadAfterEOF();
-
-    char maybe_quote = *istr.position();
-
-    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
-        ++istr.position();
-
-    readTextHelper(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-
-    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
-        assertChar(maybe_quote, istr);
-
-    if (x < 0)
-        x = 0;
-
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
 bool DataTypeDateTime::equals(const IDataType & rhs) const
 {
     /// DateTime with different timezones are equal, because:
@@ -187,4 +50,9 @@ bool DataTypeDateTime::equals(const IDataType & rhs) const
     return typeid(rhs) == typeid(*this);
 }
 
+SerializationPtr DataTypeDateTime::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationDateTime>(time_zone, utc_time_zone);
+}
+
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDateTime.h b/src/DataTypes/DataTypeDateTime.h
index edec889309b..84df8b21813 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDateTime.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDateTime.h
@@ -58,21 +58,12 @@ public:
     String doGetName() const override;
     TypeIndex getTypeId() const override { return TypeIndex::DateTime; }
 
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
     bool canBeUsedAsVersion() const override { return true; }
     bool canBeInsideNullable() const override { return true; }
 
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.cpp b/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.cpp
index 17b94e871bf..eaec585b6b4 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.cpp
@@ -1,4 +1,5 @@
 #include <DataTypes/DataTypeDateTime64.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.h>
 
 #include <Columns/ColumnVector.h>
 #include <Common/assert_cast.h>
@@ -55,131 +56,6 @@ std::string DataTypeDateTime64::doGetName() const
     return out.str();
 }
 
-void DataTypeDateTime64::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    auto value = assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num];
-    switch (settings.date_time_output_format)
-    {
-        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::Simple:
-            writeDateTimeText(value, scale, ostr, time_zone);
-            return;
-        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::UnixTimestamp:
-            writeDateTimeUnixTimestamp(value, scale, ostr);
-            return;
-        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::ISO:
-            writeDateTimeTextISO(value, scale, ostr, utc_time_zone);
-            return;
-    }
-}
-
-void DataTypeDateTime64::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    DateTime64 result = 0;
-    readDateTime64Text(result, this->getScale(), istr, time_zone);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(result);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-static inline void readText(DateTime64 & x, UInt32 scale, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DateLUTImpl & time_zone, const DateLUTImpl & utc_time_zone)
-{
-    switch (settings.date_time_input_format)
-    {
-        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::Basic:
-            readDateTime64Text(x, scale, istr, time_zone);
-            return;
-        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::BestEffort:
-            parseDateTime64BestEffort(x, scale, istr, time_zone, utc_time_zone);
-            return;
-    }
-}
-
-void DataTypeDateTime64::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    DateTime64 x = 0;
-    readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('\'', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('\'', ostr);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    DateTime64 x = 0;
-    if (checkChar('\'', istr)) /// Cases: '2017-08-31 18:36:48' or '1504193808'
-    {
-        readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-        assertChar('\'', istr);
-    }
-    else /// Just 1504193808 or 01504193808
-    {
-        readIntText(x, istr);
-    }
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
-}
-
-void DataTypeDateTime64::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    DateTime64 x = 0;
-    if (checkChar('"', istr))
-    {
-        readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-        assertChar('"', istr);
-    }
-    else
-    {
-        readIntText(x, istr);
-    }
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeDateTime64::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    DateTime64 x = 0;
-
-    if (istr.eof())
-        throwReadAfterEOF();
-
-    char maybe_quote = *istr.position();
-
-    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
-        ++istr.position();
-
-    readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
-
-    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
-        assertChar(maybe_quote, istr);
-
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
 bool DataTypeDateTime64::equals(const IDataType & rhs) const
 {
     if (const auto * ptype = typeid_cast<const DataTypeDateTime64 *>(&rhs))
@@ -187,4 +63,9 @@ bool DataTypeDateTime64::equals(const IDataType & rhs) const
     return false;
 }
 
+SerializationPtr DataTypeDateTime64::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationDateTime64>(time_zone, utc_time_zone, scale);
+}
+
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.h b/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.h
index ec3f2fde889..f51e0f5d047 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDateTime64.h
@@ -31,21 +31,12 @@ public:
     std::string doGetName() const override;
     TypeIndex getTypeId() const override { return type_id; }
 
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
 
     bool canBePromoted() const override { return false; }
+
+protected:
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.cpp b/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.cpp
index ab17996167c..5f64fca6704 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.cpp
@@ -35,59 +35,6 @@ MutableColumnPtr DataTypeDecimalBase<T>::createColumn() const
     return ColumnType::create(0, scale);
 }
 
-template <typename T>
-void DataTypeDecimalBase<T>::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    FieldType x = get<DecimalField<T>>(field);
-    writeBinary(x, ostr);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimalBase<T>::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const FieldType & x = assert_cast<const ColumnType &>(column).getElement(row_num);
-    writeBinary(x, ostr);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimalBase<T>::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
-{
-    const typename ColumnType::Container & x = typeid_cast<const ColumnType &>(column).getData();
-
-    size_t size = x.size();
-
-    if (limit == 0 || offset + limit > size)
-        limit = size - offset;
-
-    ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&x[offset]), sizeof(FieldType) * limit);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimalBase<T>::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    typename FieldType::NativeType x;
-    readBinary(x, istr);
-    field = DecimalField(T(x), this->scale);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimalBase<T>::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    typename FieldType::NativeType x;
-    readBinary(x, istr);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(FieldType(x));
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimalBase<T>::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double) const
-{
-    typename ColumnType::Container & x = typeid_cast<ColumnType &>(column).getData();
-    size_t initial_size = x.size();
-    x.resize(initial_size + limit);
-    size_t size = istr.readBig(reinterpret_cast<char*>(&x[initial_size]), sizeof(FieldType) * limit);
-    x.resize(initial_size + size / sizeof(FieldType));
-}
-
 template <typename T>
 T DataTypeDecimalBase<T>::getScaleMultiplier(UInt32 scale_)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.h b/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.h
index d9079166fa7..85cb9fa8363 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeDecimalBase.h
@@ -5,7 +5,6 @@
 #include <Core/DecimalFunctions.h>
 #include <DataTypes/IDataType.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
 
 #include <type_traits>
 
@@ -55,7 +54,7 @@ inline UInt32 leastDecimalPrecisionFor(TypeIndex int_type)
 ///     P is one of (9, 18, 38, 76); equals to the maximum precision for the biggest underlying type of operands.
 ///     S is maximum scale of operands. The allowed valuas are [0, precision]
 template <typename T>
-class DataTypeDecimalBase : public DataTypeWithSimpleSerialization
+class DataTypeDecimalBase : public IDataType
 {
     static_assert(IsDecimalNumber<T>);
 
@@ -96,14 +95,6 @@ public:
     bool canBeUsedInBooleanContext() const override { return true; }
     bool canBeInsideNullable() const override { return true; }
 
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
-
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
-
     /// Decimal specific
 
     UInt32 getPrecision() const { return precision; }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeEnum.cpp b/src/DataTypes/DataTypeEnum.cpp
index a0669092ba7..b8b0b906cc4 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeEnum.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeEnum.cpp
@@ -1,6 +1,7 @@
 #include <IO/WriteBufferFromString.h>
 #include <Formats/FormatSettings.h>
 #include <DataTypes/DataTypeEnum.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationEnum.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <Parsers/IAST.h>
 #include <Parsers/ASTFunction.h>
@@ -19,7 +20,6 @@ namespace DB
 namespace ErrorCodes
 {
     extern const int BAD_TYPE_OF_FIELD;
-    extern const int SYNTAX_ERROR;
     extern const int EMPTY_DATA_PASSED;
     extern const int UNEXPECTED_AST_STRUCTURE;
     extern const int ARGUMENT_OUT_OF_BOUND;
@@ -65,203 +65,22 @@ std::string DataTypeEnum<Type>::generateName(const Values & values)
 }
 
 template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::fillMaps()
+DataTypeEnum<Type>::DataTypeEnum(const Values & values_)
+    : EnumValues<Type>(values_)
+    , type_name(generateName(this->getValues()))
 {
-    for (const auto & name_and_value : values)
-    {
-        const auto inserted_value = name_to_value_map.insert(
-            { StringRef{name_and_value.first}, name_and_value.second });
-
-        if (!inserted_value.second)
-            throw Exception{"Duplicate names in enum: '" + name_and_value.first + "' = " + toString(name_and_value.second)
-                    + " and " + toString(inserted_value.first->getMapped()),
-                ErrorCodes::SYNTAX_ERROR};
-
-        const auto inserted_name = value_to_name_map.insert(
-            { name_and_value.second, StringRef{name_and_value.first} });
-
-        if (!inserted_name.second)
-            throw Exception{"Duplicate values in enum: '" + name_and_value.first + "' = " + toString(name_and_value.second)
-                    + " and '" + toString((*inserted_name.first).first) + "'",
-                ErrorCodes::SYNTAX_ERROR};
-    }
-}
-
-template <typename Type>
-DataTypeEnum<Type>::DataTypeEnum(const Values & values_) : values{values_}
-{
-    if (values.empty())
-        throw Exception{"DataTypeEnum enumeration cannot be empty", ErrorCodes::EMPTY_DATA_PASSED};
-
-    std::sort(std::begin(values), std::end(values), [] (auto & left, auto & right)
-    {
-        return left.second < right.second;
-    });
-
-    fillMaps();
-    type_name = generateName(values);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const FieldType x = get<FieldType>(field);
-    writeBinary(x, ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    FieldType x;
-    readBinary(x, istr);
-    field = castToNearestFieldType(x);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    writeBinary(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num], ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    typename ColumnType::ValueType x;
-    readBinary(x, istr);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeString(getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeEscapedString(getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (settings.tsv.input_format_enum_as_number)
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
-    else
-    {
-        /// NOTE It would be nice to do without creating a temporary object - at least extract std::string out.
-        std::string field_name;
-        readEscapedString(field_name, istr);
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(getValue(StringRef(field_name), true));
-    }
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeQuotedString(getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    std::string field_name;
-    readQuotedStringWithSQLStyle(field_name, istr);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(getValue(StringRef(field_name)));
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (settings.tsv.input_format_enum_as_number)
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
-    else
-    {
-        std::string field_name;
-        readString(field_name, istr);
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(getValue(StringRef(field_name), true));
-    }
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeJSONString(getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr, settings);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeXMLStringForTextElement(getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    if (!istr.eof() && *istr.position() != '"')
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
-    else
-    {
-        std::string field_name;
-        readJSONString(field_name, istr);
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(getValue(StringRef(field_name)));
-    }
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeCSVString(getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (settings.csv.input_format_enum_as_number)
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
-    else
-    {
-        std::string field_name;
-        readCSVString(field_name, istr, settings.csv);
-        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(getValue(StringRef(field_name), true));
-    }
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::serializeBinaryBulk(
-    const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, const size_t offset, size_t limit) const
-{
-    const auto & x = typeid_cast<const ColumnType &>(column).getData();
-    const auto size = x.size();
-
-    if (limit == 0 || offset + limit > size)
-        limit = size - offset;
-
-    ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&x[offset]), sizeof(FieldType) * limit);
-}
-
-template <typename Type>
-void DataTypeEnum<Type>::deserializeBinaryBulk(
-    IColumn & column, ReadBuffer & istr, const size_t limit, const double /*avg_value_size_hint*/) const
-{
-    auto & x = typeid_cast<ColumnType &>(column).getData();
-    const auto initial_size = x.size();
-    x.resize(initial_size + limit);
-    const auto size = istr.readBig(reinterpret_cast<char*>(&x[initial_size]), sizeof(FieldType) * limit);
-    x.resize(initial_size + size / sizeof(FieldType));
 }
 
 template <typename Type>
 Field DataTypeEnum<Type>::getDefault() const
 {
-    return values.front().second;
+    return this->getValues().front().second;
 }
 
 template <typename Type>
 void DataTypeEnum<Type>::insertDefaultInto(IColumn & column) const
 {
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(values.front().second);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(this->getValues().front().second);
 }
 
 template <typename Type>
@@ -274,7 +93,7 @@ bool DataTypeEnum<Type>::equals(const IDataType & rhs) const
 template <typename Type>
 bool DataTypeEnum<Type>::textCanContainOnlyValidUTF8() const
 {
-    for (const auto & elem : values)
+    for (const auto & elem : this->getValues())
     {
         const char * pos = elem.first.data();
         const char * end = pos + elem.first.size();
@@ -305,14 +124,14 @@ Field DataTypeEnum<Type>::castToName(const Field & value_or_name) const
 {
     if (value_or_name.getType() == Field::Types::String)
     {
-        getValue(value_or_name.get<String>()); /// Check correctness
+        this->getValue(value_or_name.get<String>()); /// Check correctness
         return value_or_name.get<String>();
     }
     else if (value_or_name.getType() == Field::Types::Int64)
     {
         Int64 value = value_or_name.get<Int64>();
         checkOverflow<Type>(value);
-        return getNameForValue(static_cast<Type>(value)).toString();
+        return this->getNameForValue(static_cast<Type>(value)).toString();
     }
     else
         throw Exception(String("DataTypeEnum: Unsupported type of field ") + value_or_name.getTypeName(), ErrorCodes::BAD_TYPE_OF_FIELD);
@@ -323,14 +142,14 @@ Field DataTypeEnum<Type>::castToValue(const Field & value_or_name) const
 {
     if (value_or_name.getType() == Field::Types::String)
     {
-        return getValue(value_or_name.get<String>());
+        return this->getValue(value_or_name.get<String>());
     }
     else if (value_or_name.getType() == Field::Types::Int64
           || value_or_name.getType() == Field::Types::UInt64)
     {
         Int64 value = value_or_name.get<Int64>();
         checkOverflow<Type>(value);
-        getNameForValue(static_cast<Type>(value)); /// Check correctness
+        this->getNameForValue(static_cast<Type>(value)); /// Check correctness
         return value;
     }
     else
@@ -341,25 +160,19 @@ Field DataTypeEnum<Type>::castToValue(const Field & value_or_name) const
 template <typename Type>
 bool DataTypeEnum<Type>::contains(const IDataType & rhs) const
 {
-    auto check = [&](const auto & value)
-    {
-        auto it = name_to_value_map.find(value.first);
-        /// If we don't have this name, than we have to be sure,
-        /// that this value exists in enum
-        if (it == name_to_value_map.end())
-            return value_to_name_map.count(value.second) > 0;
-
-        /// If we have this name, than it should have the same value
-        return it->value.second == value.second;
-    };
-
     if (const auto * rhs_enum8 = typeid_cast<const DataTypeEnum8 *>(&rhs))
-        return std::all_of(rhs_enum8->getValues().begin(), rhs_enum8->getValues().end(), check);
+        return this->containsAll(rhs_enum8->getValues());
     if (const auto * rhs_enum16 = typeid_cast<const DataTypeEnum16 *>(&rhs))
-        return std::all_of(rhs_enum16->getValues().begin(), rhs_enum16->getValues().end(), check);
+        return this->containsAll(rhs_enum16->getValues());
     return false;
 }
 
+template <typename Type>
+SerializationPtr DataTypeEnum<Type>::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationEnum<Type>>(this->getValues());
+}
+
 
 /// Explicit instantiations.
 template class DataTypeEnum<Int8>;
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeEnum.h b/src/DataTypes/DataTypeEnum.h
index 003613edb98..57657d1d110 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeEnum.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeEnum.h
@@ -1,6 +1,7 @@
 #pragma once
 
 #include <DataTypes/IDataType.h>
+#include <DataTypes/EnumValues.h>
 #include <Columns/ColumnVector.h>
 #include <Columns/ColumnConst.h>
 #include <Common/HashTable/HashMap.h>
@@ -11,12 +12,6 @@
 namespace DB
 {
 
-namespace ErrorCodes
-{
-    extern const int BAD_ARGUMENTS;
-}
-
-
 class IDataTypeEnum : public IDataType
 {
 public:
@@ -36,102 +31,37 @@ public:
 
 
 template <typename Type>
-class DataTypeEnum final : public IDataTypeEnum
+class DataTypeEnum final : public IDataTypeEnum, public EnumValues<Type>
 {
 public:
     using FieldType = Type;
     using ColumnType = ColumnVector<FieldType>;
-    using Value = std::pair<std::string, FieldType>;
-    using Values = std::vector<Value>;
-    using NameToValueMap = HashMap<StringRef, FieldType, StringRefHash>;
-    using ValueToNameMap = std::unordered_map<FieldType, StringRef>;
+    using typename EnumValues<Type>::Values;
 
     static constexpr bool is_parametric = true;
 
 private:
-    Values values;
-    NameToValueMap name_to_value_map;
-    ValueToNameMap value_to_name_map;
     std::string type_name;
-
     static std::string generateName(const Values & values);
-    void fillMaps();
 
 public:
     explicit DataTypeEnum(const Values & values_);
 
-    const Values & getValues() const { return values; }
     std::string doGetName() const override { return type_name; }
     const char * getFamilyName() const override;
 
     TypeIndex getTypeId() const override { return sizeof(FieldType) == 1 ? TypeIndex::Enum8 : TypeIndex::Enum16; }
 
-    auto findByValue(const FieldType & value) const
-    {
-        const auto it = value_to_name_map.find(value);
-        if (it == std::end(value_to_name_map))
-            throw Exception{"Unexpected value " + toString(value) + " for type " + getName(), ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
-
-        return it;
-    }
-
-    const StringRef & getNameForValue(const FieldType & value) const
-    {
-        return findByValue(value)->second;
-    }
-
-    FieldType getValue(StringRef field_name, bool try_treat_as_id = false) const
-    {
-        const auto it = name_to_value_map.find(field_name);
-        if (!it)
-        {
-            /// It is used in CSV and TSV input formats. If we fail to find given string in
-            /// enum names, we will try to treat it as enum id.
-            if (try_treat_as_id)
-            {
-                FieldType x;
-                ReadBufferFromMemory tmp_buf(field_name.data, field_name.size);
-                readText(x, tmp_buf);
-                /// Check if we reached end of the tmp_buf (otherwise field_name is not a number)
-                /// and try to find it in enum ids
-                if (tmp_buf.eof() && value_to_name_map.find(x) != value_to_name_map.end())
-                    return x;
-            }
-            throw Exception{"Unknown element '" + field_name.toString() + "' for type " + getName(), ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
-        }
-        return it->getMapped();
-    }
-
     FieldType readValue(ReadBuffer & istr) const
     {
         FieldType x;
         readText(x, istr);
-        return findByValue(x)->first;
+        return this->findByValue(x)->first;
     }
 
     Field castToName(const Field & value_or_name) const override;
     Field castToValue(const Field & value_or_name) const override;
 
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, const size_t offset, size_t limit) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const size_t limit, const double avg_value_size_hint) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override { return ColumnType::create(); }
 
     Field getDefault() const override;
@@ -147,6 +77,8 @@ public:
     /// Enum('a' = 1, 'b' = 2) -> Enum('c' = 1, 'b' = 2, 'd' = 3) OK
     /// Enum('a' = 1, 'b' = 2) -> Enum('a' = 2, 'b' = 1) NOT OK
     bool contains(const IDataType & rhs) const;
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeFactory.h b/src/DataTypes/DataTypeFactory.h
index 618c1f51067..9fa3e30297b 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeFactory.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeFactory.h
@@ -3,7 +3,7 @@
 #include <DataTypes/IDataType.h>
 #include <Parsers/IAST_fwd.h>
 #include <Common/IFactoryWithAliases.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustom_fwd.h>
+#include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
 
 
 #include <functional>
@@ -86,6 +86,5 @@ void registerDataTypeLowCardinality(DataTypeFactory & factory);
 void registerDataTypeDomainIPv4AndIPv6(DataTypeFactory & factory);
 void registerDataTypeDomainSimpleAggregateFunction(DataTypeFactory & factory);
 void registerDataTypeDomainGeo(DataTypeFactory & factory);
-void registerDataTypeOneElementTuple(DataTypeFactory & factory);
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeFixedString.cpp b/src/DataTypes/DataTypeFixedString.cpp
index 87e989d1dd2..a40592ba023 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeFixedString.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeFixedString.cpp
@@ -4,6 +4,7 @@
 #include <Formats/FormatSettings.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFixedString.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.h>
 
 #include <IO/WriteBuffer.h>
 #include <IO/ReadHelpers.h>
@@ -22,10 +23,8 @@ namespace DB
 
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int CANNOT_READ_ALL_DATA;
     extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
     extern const int UNEXPECTED_AST_STRUCTURE;
-    extern const int TOO_LARGE_STRING_SIZE;
 }
 
 
@@ -34,184 +33,6 @@ std::string DataTypeFixedString::doGetName() const
     return "FixedString(" + toString(n) + ")";
 }
 
-
-void DataTypeFixedString::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const String & s = get<const String &>(field);
-    ostr.write(s.data(), std::min(s.size(), n));
-    if (s.size() < n)
-        for (size_t i = s.size(); i < n; ++i)
-            ostr.write(0);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    field = String();
-    String & s = get<String &>(field);
-    s.resize(n);
-    istr.readStrict(s.data(), n);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]), n);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    ColumnFixedString::Chars & data = assert_cast<ColumnFixedString &>(column).getChars();
-    size_t old_size = data.size();
-    data.resize(old_size + n);
-    try
-    {
-        istr.readStrict(reinterpret_cast<char *>(data.data() + old_size), n);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        data.resize_assume_reserved(old_size);
-        throw;
-    }
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
-{
-    const ColumnFixedString::Chars & data = typeid_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars();
-
-    size_t size = data.size() / n;
-
-    if (limit == 0 || offset + limit > size)
-        limit = size - offset;
-
-    if (limit)
-        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&data[n * offset]), n * limit);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
-{
-    ColumnFixedString::Chars & data = typeid_cast<ColumnFixedString &>(column).getChars();
-
-    size_t initial_size = data.size();
-    size_t max_bytes = limit * n;
-    data.resize(initial_size + max_bytes);
-    size_t read_bytes = istr.readBig(reinterpret_cast<char *>(&data[initial_size]), max_bytes);
-
-    if (read_bytes % n != 0)
-        throw Exception("Cannot read all data of type FixedString. Bytes read:" + toString(read_bytes) + ". String size:" + toString(n) + ".",
-            ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
-
-    data.resize(initial_size + read_bytes);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeString(reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]), n, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
-    writeAnyEscapedString<'\''>(pos, pos + n, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::alignStringLength(PaddedPODArray<UInt8> & chars, size_t old_size) const
-{
-    size_t length = chars.size() - old_size;
-    if (length < n)
-    {
-        chars.resize_fill(old_size + n);
-    }
-    else if (length > n)
-    {
-        chars.resize_assume_reserved(old_size);
-        throw Exception("Too large value for FixedString(" + std::to_string(n) + ")", ErrorCodes::TOO_LARGE_STRING_SIZE);
-    }
-}
-
-
-template <typename Reader>
-static inline void read(const DataTypeFixedString & self, IColumn & column, Reader && reader)
-{
-    ColumnFixedString::Chars & data = typeid_cast<ColumnFixedString &>(column).getChars();
-    size_t prev_size = data.size();
-    try
-    {
-        reader(data);
-        self.alignStringLength(data, prev_size);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        data.resize_assume_reserved(prev_size);
-        throw;
-    }
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readEscapedStringInto(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
-    writeAnyQuotedString<'\''>(pos, pos + n, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readQuotedStringInto<true>(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readStringInto(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
-    writeJSONString(pos, pos + n, ostr, settings);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readJSONStringInto(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
-    writeXMLStringForTextElement(pos, pos + n, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
-    writeCSVString(pos, pos + n, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeFixedString::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    read(*this, column, [&istr, &csv = settings.csv](ColumnFixedString::Chars & data) { readCSVStringInto(data, istr, csv); });
-}
-
-
 MutableColumnPtr DataTypeFixedString::createColumn() const
 {
     return ColumnFixedString::create(n);
@@ -227,6 +48,11 @@ bool DataTypeFixedString::equals(const IDataType & rhs) const
     return typeid(rhs) == typeid(*this) && n == static_cast<const DataTypeFixedString &>(rhs).n;
 }
 
+SerializationPtr DataTypeFixedString::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationFixedString>(n);
+}
+
 
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeFixedString.h b/src/DataTypes/DataTypeFixedString.h
index 5c80a0e346a..d82ea9824f3 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeFixedString.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeFixedString.h
@@ -41,38 +41,14 @@ public:
         return n;
     }
 
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
-
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
 
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
 
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
+
     bool isParametric() const override { return true; }
     bool haveSubtypes() const override { return false; }
     bool isComparable() const override { return true; }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.cpp b/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.cpp
index 1b21b7de4bc..485083d67ee 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.cpp
@@ -13,6 +13,7 @@
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <DataTypes/DataTypeDate.h>
 #include <DataTypes/DataTypeDateTime.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.h>
 #include <Parsers/IAST.h>
 
 namespace DB
@@ -25,19 +26,6 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT;
 }
 
-namespace
-{
-    const ColumnLowCardinality & getColumnLowCardinality(const IColumn & column)
-    {
-        return typeid_cast<const ColumnLowCardinality &>(column);
-    }
-
-    ColumnLowCardinality & getColumnLowCardinality(IColumn & column)
-    {
-        return typeid_cast<ColumnLowCardinality &>(column);
-    }
-}
-
 DataTypeLowCardinality::DataTypeLowCardinality(DataTypePtr dictionary_type_)
         : dictionary_type(std::move(dictionary_type_))
 {
@@ -50,785 +38,6 @@ DataTypeLowCardinality::DataTypeLowCardinality(DataTypePtr dictionary_type_)
                         + dictionary_type->getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT);
 }
 
-void DataTypeLowCardinality::enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-{
-    path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
-    dictionary_type->enumerateStreams(callback, path);
-    path.back() = Substream::DictionaryIndexes;
-    callback(path, *this);
-    path.pop_back();
-}
-
-struct KeysSerializationVersion
-{
-    enum Value
-    {
-        /// Version is written at the start of <name.dict.bin>.
-        /// Dictionary is written as number N and N keys after them.
-        /// Dictionary can be shared for continuous range of granules, so some marks may point to the same position.
-        /// Shared dictionary is stored in state and is read once.
-        SharedDictionariesWithAdditionalKeys = 1,
-    };
-
-    Value value;
-
-    static void checkVersion(UInt64 version)
-    {
-        if (version != SharedDictionariesWithAdditionalKeys)
-            throw Exception("Invalid version for DataTypeLowCardinality key column.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    explicit KeysSerializationVersion(UInt64 version) : value(static_cast<Value>(version)) { checkVersion(version); }
-};
-
-/// Version is stored at the start of each granule. It's used to store indexes type and flags.
-struct IndexesSerializationType
-{
-    using SerializationType = UInt64;
-    /// Need to read dictionary if it wasn't.
-    static constexpr SerializationType NeedGlobalDictionaryBit = 1u << 8u;
-    /// Need to read additional keys. Additional keys are stored before indexes as value N and N keys after them.
-    static constexpr SerializationType HasAdditionalKeysBit = 1u << 9u;
-    /// Need to update dictionary. It means that previous granule has different dictionary.
-    static constexpr SerializationType NeedUpdateDictionary = 1u << 10u;
-
-    enum Type
-    {
-        TUInt8 = 0,
-        TUInt16,
-        TUInt32,
-        TUInt64,
-    };
-
-    Type type;
-    bool has_additional_keys;
-    bool need_global_dictionary;
-    bool need_update_dictionary;
-
-    static constexpr SerializationType resetFlags(SerializationType type)
-    {
-        return type & (~(HasAdditionalKeysBit | NeedGlobalDictionaryBit | NeedUpdateDictionary));
-    }
-
-    static void checkType(SerializationType type)
-    {
-        UInt64 value = resetFlags(type);
-        if (value <= TUInt64)
-            return;
-
-        throw Exception("Invalid type for DataTypeLowCardinality index column.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    void serialize(WriteBuffer & buffer) const
-    {
-        SerializationType val = type;
-        if (has_additional_keys)
-            val |= HasAdditionalKeysBit;
-        if (need_global_dictionary)
-            val |= NeedGlobalDictionaryBit;
-        if (need_update_dictionary)
-            val |= NeedUpdateDictionary;
-        writeIntBinary(val, buffer);
-    }
-
-    void deserialize(ReadBuffer & buffer)
-    {
-        SerializationType val;
-        readIntBinary(val, buffer);
-        checkType(val);
-        has_additional_keys = (val & HasAdditionalKeysBit) != 0;
-        need_global_dictionary = (val & NeedGlobalDictionaryBit) != 0;
-        need_update_dictionary = (val & NeedUpdateDictionary) != 0;
-        type = static_cast<Type>(resetFlags(val));
-    }
-
-    IndexesSerializationType(const IColumn & column,
-                             bool has_additional_keys_,
-                             bool need_global_dictionary_,
-                             bool enumerate_dictionaries)
-        : has_additional_keys(has_additional_keys_)
-        , need_global_dictionary(need_global_dictionary_)
-        , need_update_dictionary(enumerate_dictionaries)
-    {
-        if (typeid_cast<const ColumnUInt8 *>(&column))
-            type = TUInt8;
-        else if (typeid_cast<const ColumnUInt16 *>(&column))
-            type = TUInt16;
-        else if (typeid_cast<const ColumnUInt32 *>(&column))
-            type = TUInt32;
-        else if (typeid_cast<const ColumnUInt64 *>(&column))
-            type = TUInt64;
-        else
-            throw Exception("Invalid Indexes column for IndexesSerializationType. Expected ColumnUInt*, got "
-                            + column.getName(), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    DataTypePtr getDataType() const
-    {
-        if (type == TUInt8)
-            return std::make_shared<DataTypeUInt8>();
-        if (type == TUInt16)
-            return std::make_shared<DataTypeUInt16>();
-        if (type == TUInt32)
-            return std::make_shared<DataTypeUInt32>();
-        if (type == TUInt64)
-            return std::make_shared<DataTypeUInt64>();
-
-        throw Exception("Can't create DataType from IndexesSerializationType.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    IndexesSerializationType() = default;
-};
-
-struct SerializeStateLowCardinality : public IDataType::SerializeBinaryBulkState
-{
-    KeysSerializationVersion key_version;
-    MutableColumnUniquePtr shared_dictionary;
-
-    explicit SerializeStateLowCardinality(UInt64 key_version_) : key_version(key_version_) {}
-};
-
-struct DeserializeStateLowCardinality : public IDataType::DeserializeBinaryBulkState
-{
-    KeysSerializationVersion key_version;
-    ColumnUniquePtr global_dictionary;
-
-    IndexesSerializationType index_type;
-    ColumnPtr additional_keys;
-    ColumnPtr null_map;
-    UInt64 num_pending_rows = 0;
-
-    /// If dictionary should be updated.
-    /// Can happen is some granules was skipped while reading from MergeTree.
-    /// We should store this flag in State because
-    ///   in case of long block of empty arrays we may not need read dictionary at first reading.
-    bool need_update_dictionary = false;
-
-    explicit DeserializeStateLowCardinality(UInt64 key_version_) : key_version(key_version_) {}
-};
-
-static SerializeStateLowCardinality * checkAndGetLowCardinalitySerializeState(
-    IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state)
-{
-    if (!state)
-        throw Exception("Got empty state for DataTypeLowCardinality.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    auto * low_cardinality_state = typeid_cast<SerializeStateLowCardinality *>(state.get());
-    if (!low_cardinality_state)
-    {
-        auto & state_ref = *state;
-        throw Exception("Invalid SerializeBinaryBulkState for DataTypeLowCardinality. Expected: "
-                        + demangle(typeid(SerializeStateLowCardinality).name()) + ", got "
-                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    return low_cardinality_state;
-}
-
-static DeserializeStateLowCardinality * checkAndGetLowCardinalityDeserializeState(
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state)
-{
-    if (!state)
-        throw Exception("Got empty state for DataTypeLowCardinality.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    auto * low_cardinality_state = typeid_cast<DeserializeStateLowCardinality *>(state.get());
-    if (!low_cardinality_state)
-    {
-        auto & state_ref = *state;
-        throw Exception("Invalid DeserializeBinaryBulkState for DataTypeLowCardinality. Expected: "
-                        + demangle(typeid(DeserializeStateLowCardinality).name()) + ", got "
-                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    return low_cardinality_state;
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
-    auto * stream = settings.getter(settings.path);
-    settings.path.pop_back();
-
-    if (!stream)
-        throw Exception("Got empty stream in DataTypeLowCardinality::serializeBinaryBulkStatePrefix",
-                        ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    /// Write version and create SerializeBinaryBulkState.
-    UInt64 key_version = KeysSerializationVersion::SharedDictionariesWithAdditionalKeys;
-
-    writeIntBinary(key_version, *stream);
-
-    state = std::make_shared<SerializeStateLowCardinality>(key_version);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    auto * low_cardinality_state = checkAndGetLowCardinalitySerializeState(state);
-    KeysSerializationVersion::checkVersion(low_cardinality_state->key_version.value);
-
-    if (low_cardinality_state->shared_dictionary && settings.low_cardinality_max_dictionary_size)
-    {
-        auto nested_column = low_cardinality_state->shared_dictionary->getNestedNotNullableColumn();
-
-        settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
-        auto * stream = settings.getter(settings.path);
-        settings.path.pop_back();
-
-        if (!stream)
-            throw Exception("Got empty stream in DataTypeLowCardinality::serializeBinaryBulkStateSuffix",
-                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-        UInt64 num_keys = nested_column->size();
-        writeIntBinary(num_keys, *stream);
-        removeNullable(dictionary_type)->serializeBinaryBulk(*nested_column, *stream, 0, num_keys);
-        low_cardinality_state->shared_dictionary = nullptr;
-    }
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
-    auto * stream = settings.getter(settings.path);
-    settings.path.pop_back();
-
-    if (!stream)
-        return;
-
-    UInt64 keys_version;
-    readIntBinary(keys_version, *stream);
-
-    state = std::make_shared<DeserializeStateLowCardinality>(keys_version);
-}
-
-namespace
-{
-    template <typename T>
-    PaddedPODArray<T> * getIndexesData(IColumn & indexes)
-    {
-        auto * column = typeid_cast<ColumnVector<T> *>(&indexes);
-        if (column)
-            return &column->getData();
-
-        return nullptr;
-    }
-
-    struct IndexMapsWithAdditionalKeys
-    {
-        MutableColumnPtr dictionary_map;
-        MutableColumnPtr additional_keys_map;
-    };
-
-    template <typename T>
-    IndexMapsWithAdditionalKeys mapIndexWithAdditionalKeysRef(PaddedPODArray<T> & index, size_t dict_size)
-    {
-        PaddedPODArray<T> copy(index.cbegin(), index.cend());
-
-        HashMap<T, T> dict_map;
-        HashMap<T, T> add_keys_map;
-
-        for (auto val : index)
-        {
-            if (val < dict_size)
-                dict_map.insert({val, dict_map.size()});
-            else
-                add_keys_map.insert({val, add_keys_map.size()});
-        }
-
-        auto dictionary_map = ColumnVector<T>::create(dict_map.size());
-        auto additional_keys_map = ColumnVector<T>::create(add_keys_map.size());
-        auto & dict_data = dictionary_map->getData();
-        auto & add_keys_data = additional_keys_map->getData();
-
-        for (auto val : dict_map)
-            dict_data[val.second] = val.first;
-
-        for (auto val : add_keys_map)
-            add_keys_data[val.second] = val.first - dict_size;
-
-        for (auto & val : index)
-            val = val < dict_size ? dict_map[val]
-                                  : add_keys_map[val] + dict_map.size();
-
-        for (size_t i = 0; i < index.size(); ++i)
-        {
-            T expected = index[i] < dict_data.size() ? dict_data[index[i]]
-                                                     : add_keys_data[index[i] - dict_data.size()] + dict_size;
-            if (expected != copy[i])
-                throw Exception("Expected " + toString(expected) + ", but got " + toString(copy[i]), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-        }
-
-        return {std::move(dictionary_map), std::move(additional_keys_map)};
-    }
-
-    template <typename T>
-    IndexMapsWithAdditionalKeys mapIndexWithAdditionalKeys(PaddedPODArray<T> & index, size_t dict_size)
-    {
-        T max_less_dict_size = 0;
-        T max_value = 0;
-
-        auto size = index.size();
-        if (size == 0)
-            return {ColumnVector<T>::create(), ColumnVector<T>::create()};
-
-        for (size_t i = 0; i < size; ++i)
-        {
-            auto val = index[i];
-            if (val < dict_size)
-                max_less_dict_size = std::max(max_less_dict_size, val);
-
-            max_value = std::max(max_value, val);
-        }
-
-        auto map_size = UInt64(max_less_dict_size) + 1;
-        auto overflow_map_size = max_value >= dict_size ? (UInt64(max_value - dict_size) + 1) : 0;
-        PaddedPODArray<T> map(map_size, 0);
-        PaddedPODArray<T> overflow_map(overflow_map_size, 0);
-
-        T zero_pos_value = 0;
-        T zero_pos_overflowed_value = 0;
-        UInt64 cur_pos = 0;
-        UInt64 cur_overflowed_pos = 0;
-
-        for (size_t i = 0; i < size; ++i)
-        {
-            T val = index[i];
-            if (val < dict_size)
-            {
-                if (cur_pos == 0)
-                {
-                    zero_pos_value = val;
-                    ++cur_pos;
-                }
-                else if (map[val] == 0 && val != zero_pos_value)
-                {
-                    map[val] = cur_pos;
-                    ++cur_pos;
-                }
-            }
-            else
-            {
-                T shifted_val = val - dict_size;
-                if (cur_overflowed_pos == 0)
-                {
-                    zero_pos_overflowed_value = shifted_val;
-                    ++cur_overflowed_pos;
-                }
-                else if (overflow_map[shifted_val] == 0 && shifted_val != zero_pos_overflowed_value)
-                {
-                    overflow_map[shifted_val] = cur_overflowed_pos;
-                    ++cur_overflowed_pos;
-                }
-            }
-        }
-
-        auto dictionary_map = ColumnVector<T>::create(cur_pos);
-        auto additional_keys_map = ColumnVector<T>::create(cur_overflowed_pos);
-        auto & dict_data = dictionary_map->getData();
-        auto & add_keys_data = additional_keys_map->getData();
-
-        for (size_t i = 0; i < map_size; ++i)
-            if (map[i])
-                dict_data[map[i]] = static_cast<T>(i);
-
-        for (size_t i = 0; i < overflow_map_size; ++i)
-            if (overflow_map[i])
-                add_keys_data[overflow_map[i]] = static_cast<T>(i);
-
-        if (cur_pos)
-            dict_data[0] = zero_pos_value;
-        if (cur_overflowed_pos)
-            add_keys_data[0] = zero_pos_overflowed_value;
-
-        for (size_t i = 0; i < size; ++i)
-        {
-            T & val = index[i];
-            if (val < dict_size)
-                val = map[val];
-            else
-                val = overflow_map[val - dict_size] + cur_pos;
-        }
-
-        return {std::move(dictionary_map), std::move(additional_keys_map)};
-    }
-
-    /// Update column and return map with old indexes.
-    /// Let N is the number of distinct values which are less than max_size;
-    ///     old_column - column before function call;
-    ///     new_column - column after function call:
-    /// * if old_column[i] < max_size, than
-    ///       dictionary_map[new_column[i]] = old_column[i]
-    /// * else
-    ///       additional_keys_map[new_column[i]] = old_column[i] - dict_size + N
-    IndexMapsWithAdditionalKeys mapIndexWithAdditionalKeys(IColumn & column, size_t dict_size)
-    {
-        if (auto * data_uint8 = getIndexesData<UInt8>(column))
-            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint8, dict_size);
-        else if (auto * data_uint16 = getIndexesData<UInt16>(column))
-            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint16, dict_size);
-        else if (auto * data_uint32 = getIndexesData<UInt32>(column))
-            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint32, dict_size);
-        else if (auto * data_uint64 = getIndexesData<UInt64>(column))
-            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint64, dict_size);
-        else
-            throw Exception("Indexes column for mapIndexWithAdditionalKeys must be UInt, got" + column.getName(),
-                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    const IColumn & column,
-    size_t offset,
-    size_t limit,
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
-    auto * keys_stream = settings.getter(settings.path);
-    settings.path.back() = Substream::DictionaryIndexes;
-    auto * indexes_stream = settings.getter(settings.path);
-    settings.path.pop_back();
-
-    if (!keys_stream && !indexes_stream)
-        return;
-
-    if (!keys_stream)
-        throw Exception("Got empty stream for DataTypeLowCardinality keys.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    if (!indexes_stream)
-        throw Exception("Got empty stream for DataTypeLowCardinality indexes.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    const ColumnLowCardinality & low_cardinality_column = typeid_cast<const ColumnLowCardinality &>(column);
-
-    auto * low_cardinality_state = checkAndGetLowCardinalitySerializeState(state);
-    auto & global_dictionary = low_cardinality_state->shared_dictionary;
-    KeysSerializationVersion::checkVersion(low_cardinality_state->key_version.value);
-
-    bool need_update_dictionary = global_dictionary == nullptr;
-    if (need_update_dictionary)
-        global_dictionary = createColumnUnique(*dictionary_type);
-
-    size_t max_limit = column.size() - offset;
-    limit = limit ? std::min(limit, max_limit) : max_limit;
-
-    /// Do not write anything for empty column. (May happen while writing empty arrays.)
-    if (limit == 0)
-        return;
-
-    auto sub_column = low_cardinality_column.cutAndCompact(offset, limit);
-    ColumnPtr positions = sub_column->getIndexesPtr();
-    ColumnPtr keys = sub_column->getDictionary().getNestedColumn();
-
-    if (settings.low_cardinality_max_dictionary_size)
-    {
-        /// Insert used_keys into global dictionary and update sub_index.
-        auto indexes_with_overflow = global_dictionary->uniqueInsertRangeWithOverflow(*keys, 0, keys->size(),
-                                                                                      settings.low_cardinality_max_dictionary_size);
-        size_t max_size = settings.low_cardinality_max_dictionary_size + indexes_with_overflow.overflowed_keys->size();
-        ColumnLowCardinality::Index(indexes_with_overflow.indexes->getPtr()).check(max_size);
-
-        if (global_dictionary->size() > settings.low_cardinality_max_dictionary_size)
-            throw Exception("Got dictionary with size " + toString(global_dictionary->size()) +
-                            " but max dictionary size is " + toString(settings.low_cardinality_max_dictionary_size),
-                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-        positions = indexes_with_overflow.indexes->index(*positions, 0);
-        keys = std::move(indexes_with_overflow.overflowed_keys);
-
-        if (global_dictionary->size() < settings.low_cardinality_max_dictionary_size && !keys->empty())
-            throw Exception("Has additional keys, but dict size is " + toString(global_dictionary->size()) +
-                            " which is less then max dictionary size (" + toString(settings.low_cardinality_max_dictionary_size) + ")",
-                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    if (const auto * nullable_keys = checkAndGetColumn<ColumnNullable>(*keys))
-        keys = nullable_keys->getNestedColumnPtr();
-
-    bool need_additional_keys = !keys->empty();
-    bool need_dictionary = settings.low_cardinality_max_dictionary_size != 0;
-    bool need_write_dictionary = !settings.low_cardinality_use_single_dictionary_for_part
-                                 && global_dictionary->size() >= settings.low_cardinality_max_dictionary_size;
-
-    IndexesSerializationType index_version(*positions, need_additional_keys, need_dictionary, need_update_dictionary);
-    index_version.serialize(*indexes_stream);
-
-    if (need_write_dictionary)
-    {
-        const auto & nested_column = global_dictionary->getNestedNotNullableColumn();
-        UInt64 num_keys = nested_column->size();
-        writeIntBinary(num_keys, *keys_stream);
-        removeNullable(dictionary_type)->serializeBinaryBulk(*nested_column, *keys_stream, 0, num_keys);
-        low_cardinality_state->shared_dictionary = nullptr;
-    }
-
-    if (need_additional_keys)
-    {
-        UInt64 num_keys = keys->size();
-        writeIntBinary(num_keys, *indexes_stream);
-        removeNullable(dictionary_type)->serializeBinaryBulk(*keys, *indexes_stream, 0, num_keys);
-    }
-
-    UInt64 num_rows = positions->size();
-    writeIntBinary(num_rows, *indexes_stream);
-    index_version.getDataType()->serializeBinaryBulk(*positions, *indexes_stream, 0, num_rows);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    IColumn & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-    SubstreamsCache * /* cache */) const
-{
-    ColumnLowCardinality & low_cardinality_column = typeid_cast<ColumnLowCardinality &>(column);
-
-    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
-    auto * keys_stream = settings.getter(settings.path);
-    settings.path.back() = Substream::DictionaryIndexes;
-    auto * indexes_stream = settings.getter(settings.path);
-    settings.path.pop_back();
-
-    if (!keys_stream && !indexes_stream)
-        return;
-
-    if (!keys_stream)
-        throw Exception("Got empty stream for DataTypeLowCardinality keys.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    if (!indexes_stream)
-        throw Exception("Got empty stream for DataTypeLowCardinality indexes.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    auto * low_cardinality_state = checkAndGetLowCardinalityDeserializeState(state);
-    KeysSerializationVersion::checkVersion(low_cardinality_state->key_version.value);
-
-    auto read_dictionary = [this, low_cardinality_state, keys_stream]()
-    {
-        UInt64 num_keys;
-        readIntBinary(num_keys, *keys_stream);
-
-        auto keys_type = removeNullable(dictionary_type);
-        auto global_dict_keys = keys_type->createColumn();
-        keys_type->deserializeBinaryBulk(*global_dict_keys, *keys_stream, num_keys, 0);
-
-        auto column_unique = createColumnUnique(*dictionary_type, std::move(global_dict_keys));
-        low_cardinality_state->global_dictionary = std::move(column_unique);
-    };
-
-    auto read_additional_keys = [this, low_cardinality_state, indexes_stream]()
-    {
-        UInt64 num_keys;
-        readIntBinary(num_keys, *indexes_stream);
-        auto keys_type = removeNullable(dictionary_type);
-        auto additional_keys = keys_type->createColumn();
-        keys_type->deserializeBinaryBulk(*additional_keys, *indexes_stream, num_keys, 0);
-        low_cardinality_state->additional_keys = std::move(additional_keys);
-
-        if (!low_cardinality_state->index_type.need_global_dictionary && dictionary_type->isNullable())
-        {
-            auto null_map = ColumnUInt8::create(num_keys, 0);
-            if (num_keys)
-                null_map->getElement(0) = 1;
-
-            low_cardinality_state->null_map = std::move(null_map);
-        }
-    };
-
-    auto read_indexes = [this, low_cardinality_state, indexes_stream, &low_cardinality_column](UInt64 num_rows)
-    {
-        auto indexes_type = low_cardinality_state->index_type.getDataType();
-        MutableColumnPtr indexes_column = indexes_type->createColumn();
-        indexes_type->deserializeBinaryBulk(*indexes_column, *indexes_stream, num_rows, 0);
-
-        auto & global_dictionary = low_cardinality_state->global_dictionary;
-        const auto & additional_keys = low_cardinality_state->additional_keys;
-
-        bool has_additional_keys = low_cardinality_state->index_type.has_additional_keys;
-        bool column_is_empty = low_cardinality_column.empty();
-
-        if (!low_cardinality_state->index_type.need_global_dictionary)
-        {
-            ColumnPtr keys_column = additional_keys;
-            if (low_cardinality_state->null_map)
-                keys_column = ColumnNullable::create(additional_keys, low_cardinality_state->null_map);
-            low_cardinality_column.insertRangeFromDictionaryEncodedColumn(*keys_column, *indexes_column);
-        }
-        else if (!has_additional_keys)
-        {
-            if (column_is_empty)
-                low_cardinality_column.setSharedDictionary(global_dictionary);
-
-            auto local_column = ColumnLowCardinality::create(global_dictionary, std::move(indexes_column));
-            low_cardinality_column.insertRangeFrom(*local_column, 0, num_rows);
-        }
-        else
-        {
-            auto maps = mapIndexWithAdditionalKeys(*indexes_column, global_dictionary->size());
-
-            ColumnLowCardinality::Index(maps.additional_keys_map->getPtr()).check(additional_keys->size());
-
-            ColumnLowCardinality::Index(indexes_column->getPtr()).check(
-                    maps.dictionary_map->size() + maps.additional_keys_map->size());
-
-            auto used_keys = IColumn::mutate(global_dictionary->getNestedColumn()->index(*maps.dictionary_map, 0));
-
-            if (!maps.additional_keys_map->empty())
-            {
-                auto used_add_keys = additional_keys->index(*maps.additional_keys_map, 0);
-
-                if (dictionary_type->isNullable())
-                {
-                    ColumnPtr null_map = ColumnUInt8::create(used_add_keys->size(), 0);
-                    used_add_keys = ColumnNullable::create(used_add_keys, null_map);
-                }
-
-                used_keys->insertRangeFrom(*used_add_keys, 0, used_add_keys->size());
-            }
-
-            low_cardinality_column.insertRangeFromDictionaryEncodedColumn(*used_keys, *indexes_column);
-        }
-    };
-
-    if (!settings.continuous_reading)
-    {
-        low_cardinality_state->num_pending_rows = 0;
-
-        /// Remember in state that some granules were skipped and we need to update dictionary.
-        low_cardinality_state->need_update_dictionary = true;
-    }
-
-    while (limit)
-    {
-        if (low_cardinality_state->num_pending_rows == 0)
-        {
-            if (indexes_stream->eof())
-                break;
-
-            auto & index_type = low_cardinality_state->index_type;
-            auto & global_dictionary = low_cardinality_state->global_dictionary;
-
-            index_type.deserialize(*indexes_stream);
-
-            bool need_update_dictionary =
-                !global_dictionary || index_type.need_update_dictionary || low_cardinality_state->need_update_dictionary;
-            if (index_type.need_global_dictionary && need_update_dictionary)
-            {
-                read_dictionary();
-                low_cardinality_state->need_update_dictionary = false;
-            }
-
-            if (low_cardinality_state->index_type.has_additional_keys)
-                read_additional_keys();
-            else
-                low_cardinality_state->additional_keys = nullptr;
-
-            readIntBinary(low_cardinality_state->num_pending_rows, *indexes_stream);
-        }
-
-        size_t num_rows_to_read = std::min<UInt64>(limit, low_cardinality_state->num_pending_rows);
-        read_indexes(num_rows_to_read);
-        limit -= num_rows_to_read;
-        low_cardinality_state->num_pending_rows -= num_rows_to_read;
-    }
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    dictionary_type->serializeBinary(field, ostr);
-}
-void DataTypeLowCardinality::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    dictionary_type->deserializeBinary(field, istr);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeBinary, ostr);
-}
-void DataTypeLowCardinality::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    deserializeImpl(column, &IDataType::deserializeBinary, istr);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeAsTextEscaped, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeImpl(column, &IDataType::deserializeAsTextEscaped, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeAsTextQuoted, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeImpl(column, &IDataType::deserializeAsTextQuoted, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeImpl(column, &IDataType::deserializeAsWholeText, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeAsTextCSV, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeImpl(column, &IDataType::deserializeAsTextCSV, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeAsText, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeAsTextJSON, ostr, settings);
-}
-void DataTypeLowCardinality::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeImpl(column, &IDataType::deserializeAsTextJSON, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeLowCardinality::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeImpl(column, row_num, &IDataType::serializeAsTextXML, ostr, settings);
-}
-
-template <typename... Params, typename... Args>
-void DataTypeLowCardinality::serializeImpl(
-    const IColumn & column, size_t row_num, DataTypeLowCardinality::SerializeFunctionPtr<Params...> func, Args &&... args) const
-{
-    const auto & low_cardinality_column = getColumnLowCardinality(column);
-    size_t unique_row_number = low_cardinality_column.getIndexes().getUInt(row_num);
-    (dictionary_type.get()->*func)(*low_cardinality_column.getDictionary().getNestedColumn(), unique_row_number, std::forward<Args>(args)...);
-}
-
-template <typename... Params, typename... Args>
-void DataTypeLowCardinality::deserializeImpl(
-    IColumn & column, DataTypeLowCardinality::DeserializeFunctionPtr<Params...> func, Args &&... args) const
-{
-    auto & low_cardinality_column= getColumnLowCardinality(column);
-    auto temp_column = low_cardinality_column.getDictionary().getNestedColumn()->cloneEmpty();
-
-    (dictionary_type.get()->*func)(*temp_column, std::forward<Args>(args)...);
-
-    low_cardinality_column.insertFromFullColumn(*temp_column, 0);
-}
-
 namespace
 {
     template <typename Creator>
@@ -927,6 +136,11 @@ bool DataTypeLowCardinality::equals(const IDataType & rhs) const
     return dictionary_type->equals(*low_cardinality_rhs.dictionary_type);
 }
 
+SerializationPtr DataTypeLowCardinality::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationLowCardinality>(dictionary_type);
+}
+
 
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.h b/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.h
index f5b6b571187..1266174c6d6 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeLowCardinality.h
@@ -24,50 +24,6 @@ public:
     const char * getFamilyName() const override { return "LowCardinality"; }
     TypeIndex getTypeId() const override { return TypeIndex::LowCardinality; }
 
-    void enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            const IColumn & column,
-            size_t offset,
-            size_t limit,
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            IColumn & column,
-            size_t limit,
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-            SubstreamsCache * cache) const override;
-
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
@@ -100,6 +56,7 @@ public:
     static MutableColumnUniquePtr createColumnUnique(const IDataType & keys_type, MutableColumnPtr && keys);
 
 private:
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 
     template <typename ... Params>
     using SerializeFunctionPtr = void (IDataType::*)(const IColumn &, size_t, Params ...) const;
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeMap.cpp b/src/DataTypes/DataTypeMap.cpp
index 0fe479ae373..1d580761362 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeMap.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeMap.cpp
@@ -7,6 +7,7 @@
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationMap.h>
 #include <Parsers/IAST.h>
 #include <Parsers/ASTNameTypePair.h>
 #include <Common/typeid_cast.h>
@@ -28,7 +29,6 @@ namespace DB
 namespace ErrorCodes
 {
     extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
-    extern const int CANNOT_READ_MAP_FROM_TEXT;
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
 }
 
@@ -75,11 +75,6 @@ static const IColumn & extractNestedColumn(const IColumn & column)
     return assert_cast<const ColumnMap &>(column).getNestedColumn();
 }
 
-static IColumn & extractNestedColumn(IColumn & column)
-{
-    return assert_cast<ColumnMap &>(column).getNestedColumn();
-}
-
 DataTypePtr DataTypeMap::tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const
 {
     return nested->tryGetSubcolumnType(subcolumn_name);
@@ -90,265 +85,10 @@ ColumnPtr DataTypeMap::getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn
     return nested->getSubcolumn(subcolumn_name, extractNestedColumn(column));
 }
 
-void DataTypeMap::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+SerializationPtr DataTypeMap::getSubcolumnSerialization(
+    const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const
 {
-    const auto & map = get<const Map &>(field);
-    writeVarUInt(map.size(), ostr);
-    for (const auto & elem : map)
-    {
-        const auto & tuple = elem.safeGet<const Tuple>();
-        assert(tuple.size() == 2);
-        key_type->serializeBinary(tuple[0], ostr);
-        value_type->serializeBinary(tuple[1], ostr);
-    }
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    size_t size;
-    readVarUInt(size, istr);
-    field = Map(size);
-    for (auto & elem : field.get<Map &>())
-    {
-        Tuple tuple(2);
-        key_type->deserializeBinary(tuple[0], istr);
-        value_type->deserializeBinary(tuple[1], istr);
-        elem = std::move(tuple);
-    }
-}
-
-void DataTypeMap::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    nested->serializeBinary(extractNestedColumn(column), row_num, ostr);
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    nested->deserializeBinary(extractNestedColumn(column), istr);
-}
-
-
-template <typename Writer>
-void DataTypeMap::serializeTextImpl(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, Writer && writer) const
-{
-    const auto & column_map = assert_cast<const ColumnMap &>(column);
-
-    const auto & nested_array = column_map.getNestedColumn();
-    const auto & nested_tuple = column_map.getNestedData();
-    const auto & offsets = nested_array.getOffsets();
-
-    size_t offset = offsets[row_num - 1];
-    size_t next_offset = offsets[row_num];
-
-    writeChar('{', ostr);
-    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
-    {
-        if (i != offset)
-            writeChar(',', ostr);
-        writer(key_type, nested_tuple.getColumn(0), i);
-        writeChar(':', ostr);
-        writer(value_type, nested_tuple.getColumn(1), i);
-    }
-    writeChar('}', ostr);
-}
-
-template <typename Reader>
-void DataTypeMap::deserializeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, bool need_safe_get_int_key, Reader && reader) const
-{
-    auto & column_map = assert_cast<ColumnMap &>(column);
-
-    auto & nested_array = column_map.getNestedColumn();
-    auto & nested_tuple = column_map.getNestedData();
-    auto & offsets = nested_array.getOffsets();
-
-    auto & key_column = nested_tuple.getColumn(0);
-    auto & value_column = nested_tuple.getColumn(1);
-
-    size_t size = 0;
-    assertChar('{', istr);
-
-    try
-    {
-        bool first = true;
-        while (!istr.eof() && *istr.position() != '}')
-        {
-            if (!first)
-            {
-                if (*istr.position() == ',')
-                    ++istr.position();
-                else
-                    throw Exception("Cannot read Map from text", ErrorCodes::CANNOT_READ_MAP_FROM_TEXT);
-            }
-
-            first = false;
-
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-
-            if (*istr.position() == '}')
-                break;
-
-            if (need_safe_get_int_key)
-            {
-                ReadBuffer::Position tmp = istr.position();
-                while (*tmp != ':' && *tmp != '}')
-                    ++tmp;
-                *tmp = ' ';
-                reader(key_type, key_column);
-            }
-            else
-            {
-                reader(key_type, key_column);
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-                assertChar(':', istr);
-            }
-
-            ++size;
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-            reader(value_type, value_column);
-
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-        }
-
-        offsets.push_back(offsets.back() + size);
-        assertChar('}', istr);
-    }
-    catch (...)
-    {
-        throw;
-    }
-}
-
-void DataTypeMap::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeTextImpl(column, row_num, ostr,
-        [&](const DataTypePtr & subcolumn_type, const IColumn & subcolumn, size_t pos)
-        {
-            subcolumn_type->serializeAsTextQuoted(subcolumn, pos, ostr, settings);
-        });
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    // need_safe_get_int_key is set for Integer to prevent to readIntTextUnsafe
-    bool need_safe_get_int_key = isInteger(key_type);
-
-    deserializeTextImpl(column, istr, need_safe_get_int_key,
-        [&](const DataTypePtr & subcolumn_type, IColumn & subcolumn)
-        {
-            subcolumn_type->deserializeAsTextQuoted(subcolumn, istr, settings);
-        });
-}
-
-
-void DataTypeMap::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeTextImpl(column, row_num, ostr,
-        [&](const DataTypePtr & subcolumn_type, const IColumn & subcolumn, size_t pos)
-        {
-            subcolumn_type->serializeAsTextJSON(subcolumn, pos, ostr, settings);
-        });
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    // need_safe_get_int_key is set for Integer to prevent to readIntTextUnsafe
-    bool need_safe_get_int_key = isInteger(key_type);
-
-    deserializeTextImpl(column, istr, need_safe_get_int_key,
-        [&](const DataTypePtr & subcolumn_type, IColumn & subcolumn)
-        {
-            subcolumn_type->deserializeAsTextJSON(subcolumn, istr, settings);
-        });
-}
-
-void DataTypeMap::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const auto & column_map = assert_cast<const ColumnMap &>(column);
-    const auto & offsets = column_map.getNestedColumn().getOffsets();
-
-    size_t offset = offsets[row_num - 1];
-    size_t next_offset = offsets[row_num];
-
-    const auto & nested_data = column_map.getNestedData();
-
-    writeCString("<map>", ostr);
-    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
-    {
-        writeCString("<elem>", ostr);
-        writeCString("<key>", ostr);
-        key_type->serializeAsTextXML(nested_data.getColumn(0), i, ostr, settings);
-        writeCString("</key>", ostr);
-
-        writeCString("<value>", ostr);
-        value_type->serializeAsTextXML(nested_data.getColumn(1), i, ostr, settings);
-        writeCString("</value>", ostr);
-        writeCString("</elem>", ostr);
-    }
-    writeCString("</map>", ostr);
-}
-
-void DataTypeMap::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    WriteBufferFromOwnString wb;
-    serializeText(column, row_num, wb, settings);
-    writeCSV(wb.str(), ostr);
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    String s;
-    readCSV(s, istr, settings.csv);
-    ReadBufferFromString rb(s);
-    deserializeText(column, rb, settings);
-}
-
-
-void DataTypeMap::enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-{
-    nested->enumerateStreams(callback, path);
-}
-
-void DataTypeMap::serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    nested->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-}
-
-void DataTypeMap::serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    nested->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    nested->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-}
-
-
-void DataTypeMap::serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    const IColumn & column,
-    size_t offset,
-    size_t limit,
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    nested->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(extractNestedColumn(column), offset, limit, settings, state);
-}
-
-void DataTypeMap::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    IColumn & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-    SubstreamsCache * cache) const
-{
-    auto & column_map = assert_cast<ColumnMap &>(column);
-    nested->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column_map.getNestedColumnPtr(), limit, settings, state, cache);
+    return nested->getSubcolumnSerialization(subcolumn_name, base_serialization_getter);
 }
 
 MutableColumnPtr DataTypeMap::createColumn() const
@@ -361,6 +101,14 @@ Field DataTypeMap::getDefault() const
     return Map();
 }
 
+SerializationPtr DataTypeMap::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationMap>(
+        key_type->getDefaultSerialization(),
+        value_type->getDefaultSerialization(),
+        nested->getDefaultSerialization());
+}
+
 bool DataTypeMap::equals(const IDataType & rhs) const
 {
     if (typeid(rhs) != typeid(*this))
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeMap.h b/src/DataTypes/DataTypeMap.h
index 6bce79e6d0c..09b8448885a 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeMap.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeMap.h
@@ -1,6 +1,6 @@
 #pragma once
 
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
+#include <DataTypes/IDataType.h>
 
 
 namespace DB
@@ -11,7 +11,7 @@ namespace DB
   * Serialization of type 'Map(K, V)' is similar to serialization.
   * of 'Array(Tuple(keys K, values V))' or in other words of 'Nested(keys K, valuev V)'.
   */
-class DataTypeMap final : public DataTypeWithSimpleSerialization
+class DataTypeMap final : public IDataType
 {
 private:
     DataTypePtr key_type;
@@ -34,47 +34,8 @@ public:
 
     DataTypePtr tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const override;
     ColumnPtr getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const override;
-
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-           SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-           SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-           SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-           SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-           DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-           DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-           const IColumn & column,
-           size_t offset,
-           size_t limit,
-           SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-           SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-           IColumn & column,
-           size_t limit,
-           DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-           DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-           SubstreamsCache * cache) const override;
+    SerializationPtr getSubcolumnSerialization(
+        const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const override;
 
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
@@ -88,16 +49,11 @@ public:
     const DataTypePtr & getKeyType() const { return key_type; }
     const DataTypePtr & getValueType() const { return value_type; }
     DataTypes getKeyValueTypes() const { return {key_type, value_type}; }
-
     const DataTypePtr & getNestedType() const { return nested; }
 
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
+
 private:
-    template <typename Writer>
-    void serializeTextImpl(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, Writer && writer) const;
-
-    template <typename Reader>
-    void deserializeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, bool need_safe_get_int_key, Reader && reader) const;
-
     void assertKeyType() const;
 };
 
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNested.cpp b/src/DataTypes/DataTypeNested.cpp
index cfbfb4c1750..eba1bba5dfe 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNested.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNested.cpp
@@ -57,7 +57,7 @@ static std::pair<DataTypePtr, DataTypeCustomDescPtr> create(const ASTPtr & argum
     auto data_type = std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeTuple>(nested_types, nested_names));
     auto custom_name = std::make_unique<DataTypeNestedCustomName>(nested_types, nested_names);
 
-    return std::make_pair(std::move(data_type), std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::move(custom_name), nullptr));
+    return std::make_pair(std::move(data_type), std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(std::move(custom_name)));
 }
 
 void registerDataTypeNested(DataTypeFactory & factory)
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNested.h b/src/DataTypes/DataTypeNested.h
index 9fb12ad4924..1ad06477a6e 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNested.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNested.h
@@ -1,7 +1,6 @@
 #pragma once
 
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
+#include <DataTypes/IDataType.h>
 
 
 namespace DB
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNothing.cpp b/src/DataTypes/DataTypeNothing.cpp
index 94a7fd75071..388a65754b5 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNothing.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNothing.cpp
@@ -1,5 +1,6 @@
 #include <Common/typeid_cast.h>
 #include <DataTypes/DataTypeNothing.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNothing.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <Columns/ColumnNothing.h>
 #include <IO/ReadBuffer.h>
@@ -14,27 +15,16 @@ MutableColumnPtr DataTypeNothing::createColumn() const
     return ColumnNothing::create(0);
 }
 
-void DataTypeNothing::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
-{
-    size_t size = column.size();
-
-    if (limit == 0 || offset + limit > size)
-        limit = size - offset;
-
-    for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
-        ostr.write('0');
-}
-
-void DataTypeNothing::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
-{
-    typeid_cast<ColumnNothing &>(column).addSize(istr.tryIgnore(limit));
-}
-
 bool DataTypeNothing::equals(const IDataType & rhs) const
 {
     return typeid(rhs) == typeid(*this);
 }
 
+SerializationPtr DataTypeNothing::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationNothing>();
+}
+
 
 void registerDataTypeNothing(DataTypeFactory & factory)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNothing.h b/src/DataTypes/DataTypeNothing.h
index e9421fb15e8..c7d12388de9 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNothing.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNothing.h
@@ -20,10 +20,6 @@ public:
 
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
-    /// These methods read and write zero bytes just to allow to figure out size of column.
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
-
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
 
     bool isParametric() const override { return false; }
@@ -31,6 +27,8 @@ public:
     bool haveMaximumSizeOfValue() const override { return true; }
     size_t getSizeOfValueInMemory() const override { return 0; }
     bool canBeInsideNullable() const override { return true; }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNullable.cpp b/src/DataTypes/DataTypeNullable.cpp
index 903ebeb3ddc..3820a320c6d 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNullable.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNullable.cpp
@@ -2,7 +2,8 @@
 #include <DataTypes/DataTypeNothing.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h>
 #include <Columns/ColumnNullable.h>
 #include <Core/Field.h>
 #include <IO/ReadBuffer.h>
@@ -22,7 +23,6 @@ namespace DB
 namespace ErrorCodes
 {
     extern const int LOGICAL_ERROR;
-    extern const int CANNOT_READ_ALL_DATA;
     extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
     extern const int ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT;
 }
@@ -42,450 +42,6 @@ bool DataTypeNullable::onlyNull() const
 }
 
 
-void DataTypeNullable::enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-{
-    path.push_back(Substream::NullMap);
-    callback(path, *this);
-    path.back() = Substream::NullableElements;
-    nested_data_type->enumerateStreams(callback, path);
-    path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeNullable::serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::NullableElements);
-    nested_data_type->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeNullable::serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::NullableElements);
-    nested_data_type->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeNullable::deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    settings.path.push_back(Substream::NullableElements);
-    nested_data_type->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeNullable::serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    const IColumn & column,
-    size_t offset,
-    size_t limit,
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-    col.checkConsistency();
-
-    /// First serialize null map.
-    settings.path.push_back(Substream::NullMap);
-    if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
-        DataTypeUInt8().serializeBinaryBulk(col.getNullMapColumn(), *stream, offset, limit);
-
-    /// Then serialize contents of arrays.
-    settings.path.back() = Substream::NullableElements;
-    nested_data_type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(col.getNestedColumn(), offset, limit, settings, state);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeNullable::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    IColumn & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-    SubstreamsCache * cache) const
-{
-    ColumnNullable & col = assert_cast<ColumnNullable &>(column);
-
-    settings.path.push_back(Substream::NullMap);
-    if (auto cached_column = getFromSubstreamsCache(cache, settings.path))
-    {
-        col.getNullMapColumnPtr() = cached_column;
-    }
-    else if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
-    {
-        DataTypeUInt8().deserializeBinaryBulk(col.getNullMapColumn(), *stream, limit, 0);
-        addToSubstreamsCache(cache, settings.path, col.getNullMapColumnPtr());
-    }
-
-    settings.path.back() = Substream::NullableElements;
-    nested_data_type->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(col.getNestedColumnPtr(), limit, settings, state, cache);
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-
-void DataTypeNullable::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    if (field.isNull())
-    {
-        writeBinary(true, ostr);
-    }
-    else
-    {
-        writeBinary(false, ostr);
-        nested_data_type->serializeBinary(field, ostr);
-    }
-}
-
-void DataTypeNullable::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    bool is_null = false;
-    readBinary(is_null, istr);
-    if (!is_null)
-    {
-        nested_data_type->deserializeBinary(field, istr);
-    }
-    else
-    {
-        field = Null();
-    }
-}
-
-void DataTypeNullable::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    bool is_null = col.isNullAt(row_num);
-    writeBinary(is_null, ostr);
-    if (!is_null)
-        nested_data_type->serializeBinary(col.getNestedColumn(), row_num, ostr);
-}
-
-/// Deserialize value into ColumnNullable.
-/// We need to insert both to nested column and to null byte map, or, in case of exception, to not insert at all.
-template <typename ReturnType = void, typename CheckForNull, typename DeserializeNested, typename std::enable_if_t<std::is_same_v<ReturnType, void>, ReturnType>* = nullptr>
-static ReturnType safeDeserialize(
-    IColumn & column, const IDataType & /*nested_data_type*/,
-    CheckForNull && check_for_null, DeserializeNested && deserialize_nested)
-{
-    ColumnNullable & col = assert_cast<ColumnNullable &>(column);
-
-    if (check_for_null())
-    {
-        col.insertDefault();
-    }
-    else
-    {
-        deserialize_nested(col.getNestedColumn());
-
-        try
-        {
-            col.getNullMapData().push_back(0);
-        }
-        catch (...)
-        {
-            col.getNestedColumn().popBack(1);
-            throw;
-        }
-    }
-}
-
-/// Deserialize value into non-nullable column. In case of NULL, insert default value and return false.
-template <typename ReturnType = void, typename CheckForNull, typename DeserializeNested, typename std::enable_if_t<std::is_same_v<ReturnType, bool>, ReturnType>* = nullptr>
-static ReturnType safeDeserialize(
-        IColumn & column, const IDataType & nested_data_type,
-        CheckForNull && check_for_null, DeserializeNested && deserialize_nested)
-{
-    assert(!dynamic_cast<ColumnNullable *>(&column));
-    assert(!dynamic_cast<const DataTypeNullable *>(&nested_data_type));
-    bool insert_default = check_for_null();
-    if (insert_default)
-        nested_data_type.insertDefaultInto(column);
-    else
-        deserialize_nested(column);
-    return !insert_default;
-}
-
-
-void DataTypeNullable::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    safeDeserialize(column, *nested_data_type,
-        [&istr] { bool is_null = false; readBinary(is_null, istr); return is_null; },
-        [this, &istr] (IColumn & nested) { nested_data_type->deserializeBinary(nested, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeNullable::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    if (col.isNullAt(row_num))
-        writeString(settings.tsv.null_representation, ostr);
-    else
-        nested_data_type->serializeAsTextEscaped(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
-}
-
-
-void DataTypeNullable::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextEscaped<void>(column, istr, settings, nested_data_type);
-}
-
-template<typename ReturnType>
-ReturnType DataTypeNullable::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
-                                                    const DataTypePtr & nested_data_type)
-{
-    /// Little tricky, because we cannot discriminate null from first character.
-
-    if (istr.eof())
-        throw ParsingException("Unexpected end of stream, while parsing value of Nullable type", ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
-
-    /// This is not null, surely.
-    if (*istr.position() != '\\')
-    {
-        return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested_data_type,
-            [] { return false; },
-            [&nested_data_type, &istr, &settings] (IColumn & nested) { nested_data_type->deserializeAsTextEscaped(nested, istr, settings); });
-    }
-    else
-    {
-        /// Now we know, that data in buffer starts with backslash.
-        ++istr.position();
-
-        if (istr.eof())
-            throw ParsingException("Unexpected end of stream, while parsing value of Nullable type, after backslash", ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
-
-        return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested_data_type,
-            [&istr]
-            {
-                if (*istr.position() == 'N')
-                {
-                    ++istr.position();
-                    return true;
-                }
-                return false;
-            },
-            [&nested_data_type, &istr, &settings] (IColumn & nested)
-            {
-                if (istr.position() != istr.buffer().begin())
-                {
-                    /// We could step back to consume backslash again.
-                    --istr.position();
-                    nested_data_type->deserializeAsTextEscaped(nested, istr, settings);
-                }
-                else
-                {
-                    /// Otherwise, we need to place backslash back in front of istr.
-                    ReadBufferFromMemory prefix("\\", 1);
-                    ConcatReadBuffer prepended_istr(prefix, istr);
-
-                    nested_data_type->deserializeAsTextEscaped(nested, prepended_istr, settings);
-
-                    /// Synchronise cursor position in original buffer.
-
-                    if (prepended_istr.count() > 1)
-                        istr.position() = prepended_istr.position();
-                }
-            });
-    }
-}
-
-void DataTypeNullable::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    if (col.isNullAt(row_num))
-        writeCString("NULL", ostr);
-    else
-        nested_data_type->serializeAsTextQuoted(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
-}
-
-
-void DataTypeNullable::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextQuoted<void>(column, istr, settings, nested_data_type);
-}
-
-template<typename ReturnType>
-ReturnType DataTypeNullable::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
-                                                   const DataTypePtr & nested_data_type)
-{
-    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested_data_type,
-        [&istr]
-        {
-            return checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRestCaseInsensitive("NULL", istr);
-        },
-        [&nested_data_type, &istr, &settings] (IColumn & nested) { nested_data_type->deserializeAsTextQuoted(nested, istr, settings); });
-}
-
-
-void DataTypeNullable::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeWholeText<void>(column, istr, settings, nested_data_type);
-}
-
-template <typename ReturnType>
-ReturnType DataTypeNullable::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
-                                                  const DataTypePtr & nested_data_type)
-{
-    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested_data_type,
-        [&istr]
-        {
-            return checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRestCaseInsensitive("NULL", istr)
-                || checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRest("ᴺᵁᴸᴸ", istr);
-        },
-        [&nested_data_type, &istr, &settings] (IColumn & nested) { nested_data_type->deserializeAsWholeText(nested, istr, settings); });
-}
-
-
-void DataTypeNullable::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    if (col.isNullAt(row_num))
-        writeCString("\\N", ostr);
-    else
-        nested_data_type->serializeAsTextCSV(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeNullable::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextCSV<void>(column, istr, settings, nested_data_type);
-}
-
-template<typename ReturnType>
-ReturnType DataTypeNullable::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
-                                                    const DataTypePtr & nested_data_type)
-{
-    constexpr char const * null_literal = "NULL";
-    constexpr size_t len = 4;
-    size_t null_prefix_len = 0;
-
-    auto check_for_null = [&istr, &settings, &null_prefix_len]
-    {
-        if (checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRest("\\N", istr))
-            return true;
-        if (!settings.csv.unquoted_null_literal_as_null)
-            return false;
-
-        /// Check for unquoted NULL
-        while (!istr.eof() && null_prefix_len < len && null_literal[null_prefix_len] == *istr.position())
-        {
-            ++null_prefix_len;
-            ++istr.position();
-        }
-        if (null_prefix_len == len)
-            return true;
-
-        /// Value and "NULL" have common prefix, but value is not "NULL".
-        /// Restore previous buffer position if possible.
-        if (null_prefix_len <= istr.offset())
-        {
-            istr.position() -= null_prefix_len;
-            null_prefix_len = 0;
-        }
-        return false;
-    };
-
-    auto deserialize_nested = [&nested_data_type, &settings, &istr, &null_prefix_len] (IColumn & nested)
-    {
-        if (likely(!null_prefix_len))
-            nested_data_type->deserializeAsTextCSV(nested, istr, settings);
-        else
-        {
-            /// Previous buffer position was not restored,
-            /// so we need to prepend extracted characters (rare case)
-            ReadBufferFromMemory prepend(null_literal, null_prefix_len);
-            ConcatReadBuffer buf(prepend, istr);
-            nested_data_type->deserializeAsTextCSV(nested, buf, settings);
-
-            /// Check if all extracted characters were read by nested parser and update buffer position
-            if (null_prefix_len < buf.count())
-                istr.position() = buf.position();
-            else if (null_prefix_len > buf.count())
-            {
-                /// It can happen only if there is an unquoted string instead of a number
-                /// or if someone uses 'U' or 'L' as delimiter in CSV.
-                /// In the first case we cannot continue reading anyway. The second case seems to be unlikely.
-                if (settings.csv.delimiter == 'U' || settings.csv.delimiter == 'L')
-                    throw DB::ParsingException("Enabled setting input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null may not work correctly "
-                                        "with format_csv_delimiter = 'U' or 'L' for large input.", ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
-                WriteBufferFromOwnString parsed_value;
-                nested_data_type->serializeAsTextCSV(nested, nested.size() - 1, parsed_value, settings);
-                throw DB::ParsingException("Error while parsing \"" + std::string(null_literal, null_prefix_len)
-                                    + std::string(istr.position(), std::min(size_t{10}, istr.available())) + "\" as Nullable(" + nested_data_type->getName()
-                                    + ") at position " + std::to_string(istr.count()) + ": expected \"NULL\" or " + nested_data_type->getName()
-                                    + ", got \"" + std::string(null_literal, buf.count()) + "\", which was deserialized as \""
-                                    + parsed_value.str() + "\". It seems that input data is ill-formatted.",
-                                    ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
-            }
-        }
-    };
-
-    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested_data_type, check_for_null, deserialize_nested);
-}
-
-void DataTypeNullable::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    /// In simple text format (like 'Pretty' format) (these formats are suitable only for output and cannot be parsed back),
-    ///  data is printed without escaping.
-    /// It makes theoretically impossible to distinguish between NULL and some string value, regardless on how do we print NULL.
-    /// For this reason, we output NULL in a bit strange way.
-    /// This assumes UTF-8 and proper font support. This is Ok, because Pretty formats are "presentational", not for data exchange.
-
-    if (col.isNullAt(row_num))
-    {
-        if (settings.pretty.charset == FormatSettings::Pretty::Charset::UTF8)
-            writeCString("ᴺᵁᴸᴸ", ostr);
-        else
-            writeCString("NULL", ostr);
-    }
-    else
-        nested_data_type->serializeAsText(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeNullable::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    if (col.isNullAt(row_num))
-        writeCString("null", ostr);
-    else
-        nested_data_type->serializeAsTextJSON(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeNullable::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeTextJSON<void>(column, istr, settings, nested_data_type);
-}
-
-template<typename ReturnType>
-ReturnType DataTypeNullable::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
-                                                    const DataTypePtr & nested_data_type)
-{
-    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested_data_type,
-        [&istr] { return checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRest("null", istr); },
-        [&nested_data_type, &istr, &settings] (IColumn & nested) { nested_data_type->deserializeAsTextJSON(nested, istr, settings); });
-}
-
-void DataTypeNullable::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
-
-    if (col.isNullAt(row_num))
-        writeCString("\\N", ostr);
-    else
-        nested_data_type->serializeAsTextXML(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
-}
-
 MutableColumnPtr DataTypeNullable::createColumn() const
 {
     return ColumnNullable::create(nested_data_type->createColumn(), ColumnUInt8::create());
@@ -510,7 +66,7 @@ bool DataTypeNullable::equals(const IDataType & rhs) const
 DataTypePtr DataTypeNullable::tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const
 {
     if (subcolumn_name == "null")
-        return createOneElementTuple(std::make_shared<DataTypeUInt8>(), subcolumn_name, false);
+        return std::make_shared<DataTypeUInt8>();
 
     return nested_data_type->tryGetSubcolumnType(subcolumn_name);
 }
@@ -524,6 +80,20 @@ ColumnPtr DataTypeNullable::getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IC
     return nested_data_type->getSubcolumn(subcolumn_name, column_nullable.getNestedColumn());
 }
 
+SerializationPtr DataTypeNullable::getSubcolumnSerialization(
+    const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const
+{
+    if (subcolumn_name == "null")
+        return std::make_shared<SerializationTupleElement>(base_serialization_getter(DataTypeUInt8()), subcolumn_name, false);
+
+    return nested_data_type->getSubcolumnSerialization(subcolumn_name, base_serialization_getter);
+}
+
+SerializationPtr DataTypeNullable::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationNullable>(nested_data_type->getDefaultSerialization());
+}
+
 
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
@@ -556,11 +126,4 @@ DataTypePtr removeNullable(const DataTypePtr & type)
     return type;
 }
 
-
-template bool DataTypeNullable::deserializeWholeText<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DataTypePtr & nested);
-template bool DataTypeNullable::deserializeTextEscaped<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DataTypePtr & nested);
-template bool DataTypeNullable::deserializeTextQuoted<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const DataTypePtr & nested);
-template bool DataTypeNullable::deserializeTextCSV<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DataTypePtr & nested);
-template bool DataTypeNullable::deserializeTextJSON<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const DataTypePtr & nested);
-
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNullable.h b/src/DataTypes/DataTypeNullable.h
index 5e71a1bee4d..1557179d072 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNullable.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNullable.h
@@ -18,61 +18,6 @@ public:
     const char * getFamilyName() const override { return "Nullable"; }
     TypeIndex getTypeId() const override { return TypeIndex::Nullable; }
 
-    void enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            const IColumn & column,
-            size_t offset,
-            size_t limit,
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            IColumn & column,
-            size_t limit,
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-            SubstreamsCache * cache) const override;
-
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    /** It is questionable, how NULL values could be represented in CSV. There are three variants:
-      * 1. \N
-      * 2. empty string (without quotes)
-      * 3. NULL
-      * We support all of them (however, second variant is supported by CSVRowInputStream, not by deserializeTextCSV).
-      * (see also input_format_defaults_for_omitted_fields and input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null settings)
-      * In CSV, non-NULL string value, starting with \N characters, must be placed in quotes, to avoid ambiguity.
-      */
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
@@ -95,25 +40,16 @@ public:
     size_t getSizeOfValueInMemory() const override;
     bool onlyNull() const override;
     bool canBeInsideLowCardinality() const override { return nested_data_type->canBeInsideLowCardinality(); }
+
     DataTypePtr tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const override;
     ColumnPtr getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const override;
+    SerializationPtr getSubcolumnSerialization(
+        const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const override;
 
     const DataTypePtr & getNestedType() const { return nested_data_type; }
-
-    /// If ReturnType is bool, check for NULL and deserialize value into non-nullable column (and return true) or insert default value of nested type (and return false)
-    /// If ReturnType is void, deserialize Nullable(T)
-    template <typename ReturnType = bool>
-    static ReturnType deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DataTypePtr & nested);
-    template <typename ReturnType = bool>
-    static ReturnType deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DataTypePtr & nested);
-    template <typename ReturnType = bool>
-    static ReturnType deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const DataTypePtr & nested);
-    template <typename ReturnType = bool>
-    static ReturnType deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DataTypePtr & nested);
-    template <typename ReturnType = bool>
-    static ReturnType deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const DataTypePtr & nested);
-
 private:
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
+
     DataTypePtr nested_data_type;
 };
 
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.cpp b/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.cpp
index da603b7155a..a9df7db7334 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.cpp
@@ -13,196 +13,12 @@
 namespace DB
 {
 
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeText(assert_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData()[row_num], ostr);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    T x;
-
-    if constexpr (is_integer_v<T> && is_arithmetic_v<T>)
-        readIntTextUnsafe(x, istr);
-    else
-        readText(x, istr);
-
-    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-template <typename T>
-static inline void writeDenormalNumber(T x, WriteBuffer & ostr)
-{
-    if constexpr (std::is_floating_point_v<T>)
-    {
-        if (std::signbit(x))
-        {
-            if (isNaN(x))
-                writeCString("-nan", ostr);
-            else
-                writeCString("-inf", ostr);
-        }
-        else
-        {
-            if (isNaN(x))
-                writeCString("nan", ostr);
-            else
-                writeCString("inf", ostr);
-        }
-    }
-    else
-    {
-        /// This function is not called for non floating point numbers.
-        (void)x;
-    }
-}
-
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    auto x = assert_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData()[row_num];
-    bool is_finite = isFinite(x);
-
-    const bool need_quote = (is_integer_v<T> && (sizeof(T) >= 8) && settings.json.quote_64bit_integers)
-        || (settings.json.quote_denormals && !is_finite);
-
-    if (need_quote)
-        writeChar('"', ostr);
-
-    if (is_finite)
-        writeText(x, ostr);
-    else if (!settings.json.quote_denormals)
-        writeCString("null", ostr);
-    else
-        writeDenormalNumber(x, ostr);
-
-    if (need_quote)
-        writeChar('"', ostr);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    bool has_quote = false;
-    if (!istr.eof() && *istr.position() == '"')        /// We understand the number both in quotes and without.
-    {
-        has_quote = true;
-        ++istr.position();
-    }
-
-    FieldType x;
-
-    /// null
-    if (!has_quote && !istr.eof() && *istr.position() == 'n')
-    {
-        ++istr.position();
-        assertString("ull", istr);
-
-        x = NaNOrZero<T>();
-    }
-    else
-    {
-        static constexpr bool is_uint8 = std::is_same_v<T, UInt8>;
-        static constexpr bool is_int8 = std::is_same_v<T, Int8>;
-
-        if (is_uint8 || is_int8)
-        {
-            // extra conditions to parse true/false strings into 1/0
-            if (istr.eof())
-                throwReadAfterEOF();
-            if (*istr.position() == 't' || *istr.position() == 'f')
-            {
-                bool tmp = false;
-                readBoolTextWord(tmp, istr);
-                x = tmp;
-            }
-            else
-                readText(x, istr);
-        }
-        else
-        {
-            readText(x, istr);
-        }
-
-        if (has_quote)
-            assertChar('"', istr);
-    }
-
-    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    FieldType x;
-    readCSV(x, istr);
-    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
 template <typename T>
 Field DataTypeNumberBase<T>::getDefault() const
 {
     return NearestFieldType<FieldType>();
 }
 
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    /// ColumnVector<T>::ValueType is a narrower type. For example, UInt8, when the Field type is UInt64
-    typename ColumnVector<T>::ValueType x = get<FieldType>(field);
-    writeBinary(x, ostr);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    typename ColumnVector<T>::ValueType x;
-    readBinary(x, istr);
-    field = NearestFieldType<FieldType>(x);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    writeBinary(assert_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData()[row_num], ostr);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    typename ColumnVector<T>::ValueType x;
-    readBinary(x, istr);
-    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
-{
-    const typename ColumnVector<T>::Container & x = typeid_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData();
-
-    size_t size = x.size();
-
-    if (limit == 0 || offset + limit > size)
-        limit = size - offset;
-
-    if (limit)
-        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&x[offset]), sizeof(typename ColumnVector<T>::ValueType) * limit);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeNumberBase<T>::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
-{
-    typename ColumnVector<T>::Container & x = typeid_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData();
-    size_t initial_size = x.size();
-    x.resize(initial_size + limit);
-    size_t size = istr.readBig(reinterpret_cast<char*>(&x[initial_size]), sizeof(typename ColumnVector<T>::ValueType) * limit);
-    x.resize(initial_size + size / sizeof(typename ColumnVector<T>::ValueType));
-}
-
-
 template <typename T>
 MutableColumnPtr DataTypeNumberBase<T>::createColumn() const
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.h b/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.h
index 22a70ac7277..97c3563b032 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeNumberBase.h
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 #include <Common/UInt128.h>
 #include <DataTypes/IDataType.h>
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
 
 
 namespace DB
@@ -14,7 +14,7 @@ class ColumnVector;
 /** Implements part of the IDataType interface, common to all numbers and for Date and DateTime.
   */
 template <typename T>
-class DataTypeNumberBase : public DataTypeWithSimpleSerialization
+class DataTypeNumberBase : public IDataType
 {
     static_assert(IsNumber<T>);
 
@@ -30,21 +30,8 @@ public:
     const char * getFamilyName() const override { return family_name; }
     TypeIndex getTypeId() const override { return type_id; }
 
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
     Field getDefault() const override;
 
-    /** Format is platform-dependent. */
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     bool isParametric() const override { return false; }
@@ -53,7 +40,7 @@ public:
     bool shouldAlignRightInPrettyFormats() const override
     {
         /// Just a number, without customizations. Counterexample: IPv4.
-        return !custom_text_serialization;
+        return !custom_serialization;
     }
 
     bool textCanContainOnlyValidUTF8() const override { return true; }
@@ -66,6 +53,8 @@ public:
     size_t getSizeOfValueInMemory() const override { return sizeof(T); }
     bool isCategorial() const override { return isValueRepresentedByInteger(); }
     bool canBeInsideLowCardinality() const override { return true; }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override { return std::make_shared<SerializationNumber<T>>(); }
 };
 
 /// Prevent implicit template instantiation of DataTypeNumberBase for common numeric types
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeOneElementTuple.cpp b/src/DataTypes/DataTypeOneElementTuple.cpp
deleted file mode 100644
index a4169220362..00000000000
--- a/src/DataTypes/DataTypeOneElementTuple.cpp
+++ /dev/null
@@ -1,112 +0,0 @@
-#include <DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h>
-#include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
-#include <IO/WriteBufferFromString.h>
-#include <IO/Operators.h>
-#include <Common/quoteString.h>
-#include <Parsers/ASTNameTypePair.h>
-#include <Columns/IColumn.h>
-
-
-namespace DB
-{
-
-namespace
-{
-
-/** Custom substreams representation for single subcolumn.
-  * It serializes/deserializes column as a nested type, but in that way
-  * if it was a named tuple with one element and a given name.
-  */
-class DataTypeOneElementTupleStreams : public IDataTypeCustomStreams
-{
-private:
-    DataTypePtr nested;
-    String name;
-    bool escape_delimiter;
-
-public:
-    DataTypeOneElementTupleStreams(const DataTypePtr & nested_, const String & name_, bool escape_delimiter_)
-        : nested(nested_), name(name_), escape_delimiter(escape_delimiter_) {}
-
-    void enumerateStreams(
-        const IDataType::StreamCallback & callback,
-        IDataType::SubstreamPath & path) const override
-    {
-        addToPath(path);
-        nested->enumerateStreams(callback, path);
-        path.pop_back();
-    }
-
-    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
-        IDataType:: SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override
-    {
-        addToPath(settings.path);
-        nested->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-        settings.path.pop_back();
-    }
-
-    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override
-    {
-        addToPath(settings.path);
-        nested->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
-        settings.path.pop_back();
-    }
-
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override
-    {
-        addToPath(settings.path);
-        nested->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-        settings.path.pop_back();
-    }
-
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-        const IColumn & column,
-        size_t offset,
-        size_t limit,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override
-    {
-        addToPath(settings.path);
-        nested->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, offset, limit, settings, state);
-        settings.path.pop_back();
-    }
-
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-        ColumnPtr & column,
-        size_t limit,
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-        IDataType::SubstreamsCache * cache) const override
-    {
-        addToPath(settings.path);
-        nested->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, limit, settings, state, cache);
-        settings.path.pop_back();
-    }
-
-private:
-    void addToPath(IDataType::SubstreamPath & path) const
-    {
-        path.push_back(IDataType::Substream::TupleElement);
-        path.back().tuple_element_name = name;
-        path.back().escape_tuple_delimiter = escape_delimiter;
-    }
-};
-
-}
-
-DataTypePtr createOneElementTuple(const DataTypePtr & type, const String & name, bool escape_delimiter)
-{
-    auto custom_desc = std::make_unique<DataTypeCustomDesc>(
-        std::make_unique<DataTypeCustomFixedName>(type->getName()),nullptr,
-        std::make_unique<DataTypeOneElementTupleStreams>(type, name, escape_delimiter));
-
-    return DataTypeFactory::instance().getCustom(std::move(custom_desc));
-}
-
-}
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h b/src/DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h
deleted file mode 100644
index 03b0511ef4a..00000000000
--- a/src/DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-#pragma once
-
-#include <DataTypes/IDataType.h>
-
-namespace DB
-{
-
-DataTypePtr createOneElementTuple(const DataTypePtr & type, const String & name, bool escape_delimiter = true);
-
-}
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeString.cpp b/src/DataTypes/DataTypeString.cpp
index d760df5075d..41ae578a70f 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeString.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeString.cpp
@@ -11,6 +11,7 @@
 #include <Formats/FormatSettings.h>
 #include <DataTypes/DataTypeString.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationString.h>
 
 #include <Parsers/IAST.h>
 #include <Parsers/ASTLiteral.h>
@@ -34,281 +35,6 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int UNEXPECTED_AST_STRUCTURE;
 }
 
-
-void DataTypeString::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const String & s = get<const String &>(field);
-    writeVarUInt(s.size(), ostr);
-    writeString(s, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    UInt64 size;
-    readVarUInt(size, istr);
-    field = String();
-    String & s = get<String &>(field);
-    s.resize(size);
-    istr.readStrict(s.data(), size);
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const StringRef & s = assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num);
-    writeVarUInt(s.size, ostr);
-    writeString(s, ostr);
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    ColumnString & column_string = assert_cast<ColumnString &>(column);
-    ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
-    ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
-
-    UInt64 size;
-    readVarUInt(size, istr);
-
-    size_t old_chars_size = data.size();
-    size_t offset = old_chars_size + size + 1;
-    offsets.push_back(offset);
-
-    try
-    {
-        data.resize(offset);
-        istr.readStrict(reinterpret_cast<char*>(&data[offset - size - 1]), size);
-        data.back() = 0;
-    }
-    catch (...)
-    {
-        offsets.pop_back();
-        data.resize_assume_reserved(old_chars_size);
-        throw;
-    }
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
-{
-    const ColumnString & column_string = typeid_cast<const ColumnString &>(column);
-    const ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
-    const ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
-
-    size_t size = column.size();
-    if (!size)
-        return;
-
-    size_t end = limit && offset + limit < size
-        ? offset + limit
-        : size;
-
-    if (offset == 0)
-    {
-        UInt64 str_size = offsets[0] - 1;
-        writeVarUInt(str_size, ostr);
-        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(data.data()), str_size);
-
-        ++offset;
-    }
-
-    for (size_t i = offset; i < end; ++i)
-    {
-        UInt64 str_size = offsets[i] - offsets[i - 1] - 1;
-        writeVarUInt(str_size, ostr);
-        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&data[offsets[i - 1]]), str_size);
-    }
-}
-
-
-template <int UNROLL_TIMES>
-static NO_INLINE void deserializeBinarySSE2(ColumnString::Chars & data, ColumnString::Offsets & offsets, ReadBuffer & istr, size_t limit)
-{
-    size_t offset = data.size();
-    for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
-    {
-        if (istr.eof())
-            break;
-
-        UInt64 size;
-        readVarUInt(size, istr);
-
-        offset += size + 1;
-        offsets.push_back(offset);
-
-        data.resize(offset);
-
-        if (size)
-        {
-#ifdef __SSE2__
-            /// An optimistic branch in which more efficient copying is possible.
-            if (offset + 16 * UNROLL_TIMES <= data.capacity() && istr.position() + size + 16 * UNROLL_TIMES <= istr.buffer().end())
-            {
-                const __m128i * sse_src_pos = reinterpret_cast<const __m128i *>(istr.position());
-                const __m128i * sse_src_end = sse_src_pos + (size + (16 * UNROLL_TIMES - 1)) / 16 / UNROLL_TIMES * UNROLL_TIMES;
-                __m128i * sse_dst_pos = reinterpret_cast<__m128i *>(&data[offset - size - 1]);
-
-                while (sse_src_pos < sse_src_end)
-                {
-                    for (size_t j = 0; j < UNROLL_TIMES; ++j)
-                        _mm_storeu_si128(sse_dst_pos + j, _mm_loadu_si128(sse_src_pos + j));
-
-                    sse_src_pos += UNROLL_TIMES;
-                    sse_dst_pos += UNROLL_TIMES;
-                }
-
-                istr.position() += size;
-            }
-            else
-#endif
-            {
-                istr.readStrict(reinterpret_cast<char*>(&data[offset - size - 1]), size);
-            }
-        }
-
-        data[offset - 1] = 0;
-    }
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const
-{
-    ColumnString & column_string = typeid_cast<ColumnString &>(column);
-    ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
-    ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
-
-    double avg_chars_size = 1; /// By default reserve only for empty strings.
-
-    if (avg_value_size_hint && avg_value_size_hint > sizeof(offsets[0]))
-    {
-        /// Randomly selected.
-        constexpr auto avg_value_size_hint_reserve_multiplier = 1.2;
-
-        avg_chars_size = (avg_value_size_hint - sizeof(offsets[0])) * avg_value_size_hint_reserve_multiplier;
-    }
-
-    size_t size_to_reserve = data.size() + std::ceil(limit * avg_chars_size);
-
-    /// Never reserve for too big size.
-    if (size_to_reserve < 256 * 1024 * 1024)
-    {
-        try
-        {
-            data.reserve(size_to_reserve);
-        }
-        catch (Exception & e)
-        {
-            e.addMessage(
-                "(avg_value_size_hint = " + toString(avg_value_size_hint)
-                + ", avg_chars_size = " + toString(avg_chars_size)
-                + ", limit = " + toString(limit) + ")");
-            throw;
-        }
-    }
-
-    offsets.reserve(offsets.size() + limit);
-
-    if (avg_chars_size >= 64)
-        deserializeBinarySSE2<4>(data, offsets, istr, limit);
-    else if (avg_chars_size >= 48)
-        deserializeBinarySSE2<3>(data, offsets, istr, limit);
-    else if (avg_chars_size >= 32)
-        deserializeBinarySSE2<2>(data, offsets, istr, limit);
-    else
-        deserializeBinarySSE2<1>(data, offsets, istr, limit);
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeEscapedString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
-}
-
-
-template <typename Reader>
-static inline void read(IColumn & column, Reader && reader)
-{
-    ColumnString & column_string = assert_cast<ColumnString &>(column);
-    ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
-    ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
-    size_t old_chars_size = data.size();
-    size_t old_offsets_size = offsets.size();
-    try
-    {
-        reader(data);
-        data.push_back(0);
-        offsets.push_back(data.size());
-    }
-    catch (...)
-    {
-        offsets.resize_assume_reserved(old_offsets_size);
-        data.resize_assume_reserved(old_chars_size);
-        throw;
-    }
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readStringInto(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readEscapedStringInto(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeQuotedString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readQuotedStringInto<true>(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeJSONString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr, settings);
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readJSONStringInto(data, istr); });
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeXMLStringForTextElement(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeString::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeCSVString<>(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
-}
-
-
-void DataTypeString::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readCSVStringInto(data, istr, settings.csv); });
-}
-
-
 Field DataTypeString::getDefault() const
 {
     return String();
@@ -325,6 +51,11 @@ bool DataTypeString::equals(const IDataType & rhs) const
     return typeid(rhs) == typeid(*this);
 }
 
+SerializationPtr DataTypeString::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationString>();
+}
+
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
     if (arguments && !arguments->children.empty())
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeString.h b/src/DataTypes/DataTypeString.h
index 7f8aa1fd0cf..0fc38e9c6f0 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeString.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeString.h
@@ -22,31 +22,6 @@ public:
 
     TypeIndex getTypeId() const override { return type_id; }
 
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
-
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
@@ -61,6 +36,8 @@ public:
     bool isCategorial() const override { return true; }
     bool canBeInsideNullable() const override { return true; }
     bool canBeInsideLowCardinality() const override { return true; }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeTuple.cpp b/src/DataTypes/DataTypeTuple.cpp
index 5d2050c09e9..b30efb163ab 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeTuple.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeTuple.cpp
@@ -5,7 +5,9 @@
 #include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeOneElementTuple.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTuple.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h>
+#include <DataTypes/NestedUtils.h>
 #include <Parsers/IAST.h>
 #include <Parsers/ASTNameTypePair.h>
 #include <Common/typeid_cast.h>
@@ -29,7 +31,6 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
     extern const int DUPLICATE_COLUMN;
     extern const int EMPTY_DATA_PASSED;
-    extern const int LOGICAL_ERROR;
     extern const int NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK;
     extern const int ILLEGAL_COLUMN;
     extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
@@ -113,32 +114,6 @@ static inline const IColumn & extractElementColumn(const IColumn & column, size_
     return assert_cast<const ColumnTuple &>(column).getColumn(idx);
 }
 
-
-void DataTypeTuple::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    const auto & tuple = get<const Tuple &>(field);
-    for (const auto idx_elem : ext::enumerate(elems))
-        idx_elem.second->serializeBinary(tuple[idx_elem.first], ostr);
-}
-
-void DataTypeTuple::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
-{
-    const size_t size = elems.size();
-
-    Tuple tuple(size);
-    for (const auto i : ext::range(0, size))
-        elems[i]->deserializeBinary(tuple[i], istr);
-
-    field = tuple;
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
-{
-    for (const auto idx_elem : ext::enumerate(elems))
-        idx_elem.second->serializeBinary(extractElementColumn(column, idx_elem.first), row_num, ostr);
-}
-
-/// Function must atomically insert values into tuple column
 template <typename F>
 static void addElementSafe(const DataTypes & elems, IColumn & column, F && impl)
 {
@@ -178,335 +153,6 @@ static void addElementSafe(const DataTypes & elems, IColumn & column, F && impl)
     }
 }
 
-
-void DataTypeTuple::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
-{
-    addElementSafe(elems, column, [&]
-    {
-        for (const auto & i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-            elems[i]->deserializeBinary(extractElementColumn(column, i), istr);
-    });
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('(', ostr);
-    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-    {
-        if (i != 0)
-            writeChar(',', ostr);
-        elems[i]->serializeAsTextQuoted(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
-    }
-    writeChar(')', ostr);
-}
-
-void DataTypeTuple::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    const size_t size = elems.size();
-    assertChar('(', istr);
-
-    addElementSafe(elems, column, [&]
-    {
-        for (const auto i : ext::range(0, size))
-        {
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-            if (i != 0)
-            {
-                assertChar(',', istr);
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-            }
-            elems[i]->deserializeAsTextQuoted(extractElementColumn(column, i), istr, settings);
-        }
-
-        // Special format for one element tuple (1,)
-        if (1 == elems.size())
-        {
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-            // Allow both (1) and (1,)
-            checkChar(',', istr);
-        }
-
-        skipWhitespaceIfAny(istr);
-        assertChar(')', istr);
-    });
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (settings.json.named_tuples_as_objects
-        && have_explicit_names)
-    {
-        writeChar('{', ostr);
-        for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-        {
-            if (i != 0)
-            {
-                writeChar(',', ostr);
-            }
-            writeJSONString(names[i], ostr, settings);
-            writeChar(':', ostr);
-            elems[i]->serializeAsTextJSON(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
-        }
-        writeChar('}', ostr);
-    }
-    else
-    {
-        writeChar('[', ostr);
-        for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-        {
-            if (i != 0)
-                writeChar(',', ostr);
-            elems[i]->serializeAsTextJSON(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
-        }
-        writeChar(']', ostr);
-    }
-}
-
-void DataTypeTuple::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (settings.json.named_tuples_as_objects
-        && have_explicit_names)
-    {
-        skipWhitespaceIfAny(istr);
-        assertChar('{', istr);
-        skipWhitespaceIfAny(istr);
-
-        addElementSafe(elems, column, [&]
-        {
-            // Require all elements but in arbitrary order.
-            for (auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-            {
-                if (i > 0)
-                {
-                    skipWhitespaceIfAny(istr);
-                    assertChar(',', istr);
-                    skipWhitespaceIfAny(istr);
-                }
-
-                std::string name;
-                readDoubleQuotedString(name, istr);
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-                assertChar(':', istr);
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-
-                const size_t element_pos = getPositionByName(name);
-                auto & element_column = extractElementColumn(column, element_pos);
-                elems[element_pos]->deserializeAsTextJSON(element_column, istr, settings);
-            }
-
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-            assertChar('}', istr);
-        });
-    }
-    else
-    {
-        const size_t size = elems.size();
-        assertChar('[', istr);
-
-        addElementSafe(elems, column, [&]
-        {
-            for (const auto i : ext::range(0, size))
-            {
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-                if (i != 0)
-                {
-                    assertChar(',', istr);
-                    skipWhitespaceIfAny(istr);
-                }
-                elems[i]->deserializeAsTextJSON(extractElementColumn(column, i), istr, settings);
-            }
-
-            skipWhitespaceIfAny(istr);
-            assertChar(']', istr);
-        });
-    }
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeCString("<tuple>", ostr);
-    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-    {
-        writeCString("<elem>", ostr);
-        elems[i]->serializeAsTextXML(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
-        writeCString("</elem>", ostr);
-    }
-    writeCString("</tuple>", ostr);
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-    {
-        if (i != 0)
-            writeChar(',', ostr);
-        elems[i]->serializeAsTextCSV(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
-    }
-}
-
-void DataTypeTuple::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    addElementSafe(elems, column, [&]
-    {
-        const size_t size = elems.size();
-        for (const auto i : ext::range(0, size))
-        {
-            if (i != 0)
-            {
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-                assertChar(settings.csv.delimiter, istr);
-                skipWhitespaceIfAny(istr);
-            }
-            elems[i]->deserializeAsTextCSV(extractElementColumn(column, i), istr, settings);
-        }
-    });
-}
-
-void DataTypeTuple::enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-{
-    path.push_back(Substream::TupleElement);
-    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-    {
-        path.back().tuple_element_name = names[i];
-        elems[i]->enumerateStreams(callback, path);
-    }
-    path.pop_back();
-}
-
-struct SerializeBinaryBulkStateTuple : public IDataType::SerializeBinaryBulkState
-{
-    std::vector<IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr> states;
-};
-
-struct DeserializeBinaryBulkStateTuple : public IDataType::DeserializeBinaryBulkState
-{
-    std::vector<IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr> states;
-};
-
-static SerializeBinaryBulkStateTuple * checkAndGetTupleSerializeState(IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & state)
-{
-    if (!state)
-        throw Exception("Got empty state for DataTypeTuple.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    auto * tuple_state = typeid_cast<SerializeBinaryBulkStateTuple *>(state.get());
-    if (!tuple_state)
-    {
-        auto & state_ref = *state;
-        throw Exception("Invalid SerializeBinaryBulkState for DataTypeTuple. Expected: "
-                        + demangle(typeid(SerializeBinaryBulkStateTuple).name()) + ", got "
-                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    return tuple_state;
-}
-
-static DeserializeBinaryBulkStateTuple * checkAndGetTupleDeserializeState(IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state)
-{
-    if (!state)
-        throw Exception("Got empty state for DataTypeTuple.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    auto * tuple_state = typeid_cast<DeserializeBinaryBulkStateTuple *>(state.get());
-    if (!tuple_state)
-    {
-        auto & state_ref = *state;
-        throw Exception("Invalid DeserializeBinaryBulkState for DataTypeTuple. Expected: "
-                        + demangle(typeid(DeserializeBinaryBulkStateTuple).name()) + ", got "
-                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    }
-
-    return tuple_state;
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    auto tuple_state = std::make_shared<SerializeBinaryBulkStateTuple>();
-    tuple_state->states.resize(elems.size());
-
-    settings.path.push_back(Substream::TupleElement);
-    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
-    {
-        settings.path.back().tuple_element_name = names[i];
-        elems[i]->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, tuple_state->states[i]);
-    }
-    settings.path.pop_back();
-
-    state = std::move(tuple_state);
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    auto * tuple_state = checkAndGetTupleSerializeState(state);
-
-    settings.path.push_back(Substream::TupleElement);
-    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
-    {
-        settings.path.back().tuple_element_name = names[i];
-        elems[i]->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, tuple_state->states[i]);
-    }
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-void DataTypeTuple::deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    auto tuple_state = std::make_shared<DeserializeBinaryBulkStateTuple>();
-    tuple_state->states.resize(elems.size());
-
-    settings.path.push_back(Substream::TupleElement);
-    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
-    {
-        settings.path.back().tuple_element_name = names[i];
-        elems[i]->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, tuple_state->states[i]);
-    }
-    settings.path.pop_back();
-
-    state = std::move(tuple_state);
-}
-
-void DataTypeTuple::serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    const IColumn & column,
-    size_t offset,
-    size_t limit,
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    auto * tuple_state = checkAndGetTupleSerializeState(state);
-
-    settings.path.push_back(Substream::TupleElement);
-    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-    {
-        settings.path.back().tuple_element_name = names[i];
-        const auto & element_col = extractElementColumn(column, i);
-        elems[i]->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(element_col, offset, limit, settings, tuple_state->states[i]);
-    }
-    settings.path.pop_back();
-}
-
-void DataTypeTuple::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    IColumn & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-    SubstreamsCache * cache) const
-{
-    auto * tuple_state = checkAndGetTupleDeserializeState(state);
-    auto & column_tuple = assert_cast<ColumnTuple &>(column);
-
-    settings.path.push_back(Substream::TupleElement);
-    settings.avg_value_size_hint = 0;
-    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
-    {
-        settings.path.back().tuple_element_name = names[i];
-        elems[i]->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column_tuple.getColumnPtr(i), limit, settings, tuple_state->states[i], cache);
-    }
-    settings.path.pop_back();
-}
-
 MutableColumnPtr DataTypeTuple::createColumn() const
 {
     size_t size = elems.size();
@@ -590,47 +236,98 @@ size_t DataTypeTuple::getSizeOfValueInMemory() const
     return res;
 }
 
-DataTypePtr DataTypeTuple::tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const
+template <typename OnSuccess, typename OnContinue>
+auto DataTypeTuple::getSubcolumnEntity(const String & subcolumn_name,
+    const OnSuccess & on_success, const OnContinue & on_continue) const
 {
+    using ReturnType = decltype(on_success(0));
     for (size_t i = 0; i < names.size(); ++i)
     {
         if (startsWith(subcolumn_name, names[i]))
         {
             size_t name_length = names[i].size();
-            DataTypePtr subcolumn_type;
-            if (subcolumn_name.size() == name_length)
-                subcolumn_type = elems[i];
-            else if (subcolumn_name[name_length] == '.')
-                subcolumn_type = elems[i]->tryGetSubcolumnType(subcolumn_name.substr(name_length + 1));
 
-            if (subcolumn_type)
-                return createOneElementTuple(std::move(subcolumn_type), names[i]);
+            if (subcolumn_name.size() == name_length)
+                return on_success(i);
+
+            if (subcolumn_name[name_length] == '.')
+                return on_continue(i, subcolumn_name.substr(name_length + 1));
         }
     }
 
-    return nullptr;
+    return ReturnType{};
+}
+
+DataTypePtr DataTypeTuple::tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const
+{
+    if (subcolumn_name == MAIN_SUBCOLUMN_NAME)
+        return shared_from_this();
+
+    auto on_success = [&](size_t pos) { return elems[pos]; };
+    auto on_continue = [&](size_t pos, const String & next_subcolumn) { return elems[pos]->tryGetSubcolumnType(next_subcolumn); };
+
+    return getSubcolumnEntity(subcolumn_name, on_success, on_continue);
 }
 
 ColumnPtr DataTypeTuple::getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const
 {
-    for (size_t i = 0; i < names.size(); ++i)
+    auto on_success = [&](size_t pos) { return extractElementColumn(column, pos).getPtr(); };
+    auto on_continue = [&](size_t pos, const String & next_subcolumn)
     {
-        if (startsWith(subcolumn_name, names[i]))
-        {
-            size_t name_length = names[i].size();
-            const auto & subcolumn = extractElementColumn(column, i);
+        return elems[pos]->getSubcolumn(next_subcolumn, extractElementColumn(column, pos));
+    };
 
-            if (subcolumn_name.size() == name_length)
-                return subcolumn.assumeMutable();
-
-            if (subcolumn_name[name_length] == '.')
-                return elems[i]->getSubcolumn(subcolumn_name.substr(name_length + 1), subcolumn);
-        }
-    }
+    if (auto subcolumn = getSubcolumnEntity(subcolumn_name, on_success, on_continue))
+        return subcolumn;
 
     throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN, "There is no subcolumn {} in type {}", subcolumn_name, getName());
 }
 
+SerializationPtr DataTypeTuple::getSubcolumnSerialization(
+    const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const
+{
+    auto on_success = [&](size_t pos)
+    {
+        return std::make_shared<SerializationTupleElement>(base_serialization_getter(*elems[pos]), names[pos]);
+    };
+
+    auto on_continue = [&](size_t pos, const String & next_subcolumn)
+    {
+        auto next_serialization = elems[pos]->getSubcolumnSerialization(next_subcolumn, base_serialization_getter);
+        return std::make_shared<SerializationTupleElement>(next_serialization, names[pos]);
+    };
+
+    if (auto serialization = getSubcolumnEntity(subcolumn_name, on_success, on_continue))
+        return serialization;
+
+    throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN, "There is no subcolumn {} in type {}", subcolumn_name, getName());
+}
+
+
+SerializationPtr DataTypeTuple::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    SerializationTuple::ElementSerializations serializations(elems.size());
+    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
+    {
+        auto serialization = elems[i]->getDefaultSerialization();
+        serializations[i] = std::make_shared<SerializationTupleElement>(serialization, names[i]);
+    }
+
+    return std::make_shared<SerializationTuple>(std::move(serializations), have_explicit_names);
+}
+
+SerializationPtr DataTypeTuple::getSerialization(const String & column_name, const StreamExistenceCallback & callback) const
+{
+    SerializationTuple::ElementSerializations serializations(elems.size());
+    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
+    {
+        auto subcolumn_name = Nested::concatenateName(column_name, names[i]);
+        auto serializaion = elems[i]->getSerialization(subcolumn_name, callback);
+        serializations[i] = std::make_shared<SerializationTupleElement>(serializaion, names[i]);
+    }
+
+    return std::make_shared<SerializationTuple>(std::move(serializations), have_explicit_names);
+}
 
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeTuple.h b/src/DataTypes/DataTypeTuple.h
index 12ccf574c0e..e572b23f987 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeTuple.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeTuple.h
@@ -1,6 +1,6 @@
 #pragma once
 
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
+#include <DataTypes/IDataType.h>
 
 
 namespace DB
@@ -16,7 +16,7 @@ namespace DB
   *
   * All tuples with same size and types of elements are equivalent for expressions, regardless to names of elements.
   */
-class DataTypeTuple final : public DataTypeWithSimpleSerialization
+class DataTypeTuple final : public IDataType
 {
 private:
     DataTypes elems;
@@ -37,50 +37,6 @@ public:
 
     bool canBeInsideNullable() const override { return false; }
 
-    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
-    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-
-    /// Tuples in CSV format will be serialized as separate columns (that is, losing their nesting in the tuple).
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
-    /** Each sub-column in a tuple is serialized in separate stream.
-      */
-    void enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            const IColumn & column,
-            size_t offset,
-            size_t limit,
-            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
-
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-            IColumn & column,
-            size_t limit,
-            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-            SubstreamsCache * cache) const override;
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override;
 
     Field getDefault() const override;
@@ -99,6 +55,13 @@ public:
     DataTypePtr tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const override;
     ColumnPtr getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const override;
 
+    SerializationPtr getSerialization(const String & column_name, const StreamExistenceCallback & callback) const override;
+
+    SerializationPtr getSubcolumnSerialization(
+        const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const override;
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
+
     const DataTypes & getElements() const { return elems; }
     const Strings & getElementNames() const { return names; }
 
@@ -106,6 +69,11 @@ public:
 
     bool haveExplicitNames() const { return have_explicit_names; }
     bool serializeNames() const { return serialize_names; }
+
+private:
+    template <typename OnSuccess, typename OnContinue>
+    auto getSubcolumnEntity(const String & subcolumn_name,
+        const OnSuccess & on_success, const OnContinue & on_continue) const;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeUUID.cpp b/src/DataTypes/DataTypeUUID.cpp
index b66cbadaef0..387ccc56a71 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeUUID.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypeUUID.cpp
@@ -1,87 +1,20 @@
 #include <DataTypes/DataTypeUUID.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
-#include <Columns/ColumnsNumber.h>
-#include <IO/WriteHelpers.h>
-#include <IO/ReadHelpers.h>
-#include <Common/assert_cast.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationUUID.h>
 
 
 namespace DB
 {
 
-void DataTypeUUID::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    writeText(UUID(assert_cast<const ColumnUInt128 &>(column).getData()[row_num]), ostr);
-}
-
-void DataTypeUUID::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    UUID x;
-    readText(x, istr);
-    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeUUID::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    deserializeText(column, istr, settings);
-}
-
-void DataTypeUUID::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void DataTypeUUID::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('\'', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('\'', ostr);
-}
-
-void DataTypeUUID::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    UUID x;
-    assertChar('\'', istr);
-    readText(x, istr);
-    assertChar('\'', istr);
-    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
-}
-
-void DataTypeUUID::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeUUID::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    UUID x;
-    assertChar('"', istr);
-    readText(x, istr);
-    assertChar('"', istr);
-    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-void DataTypeUUID::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    writeChar('"', ostr);
-    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    writeChar('"', ostr);
-}
-
-void DataTypeUUID::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    UUID value;
-    readCSV(value, istr);
-    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(value);
-}
-
 bool DataTypeUUID::equals(const IDataType & rhs) const
 {
     return typeid(rhs) == typeid(*this);
 }
 
+SerializationPtr DataTypeUUID::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationUUID>();
+}
 
 void registerDataTypeUUID(DataTypeFactory & factory)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeUUID.h b/src/DataTypes/DataTypeUUID.h
index de0c7c7d8cf..1546ca385a4 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeUUID.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypeUUID.h
@@ -16,22 +16,13 @@ public:
 
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
 
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
-
     bool canBeUsedInBitOperations() const override { return true; }
     bool canBeInsideNullable() const override { return true; }
     bool canBeInsideLowCardinality() const override { return false; }
 
     bool canBePromoted() const override { return false; }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/DataTypesDecimal.cpp b/src/DataTypes/DataTypesDecimal.cpp
index 160e09d92d8..cecfcea8dac 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypesDecimal.cpp
+++ b/src/DataTypes/DataTypesDecimal.cpp
@@ -1,4 +1,5 @@
 #include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h>
 
 #include <Common/assert_cast.h>
 #include <Common/typeid_cast.h>
@@ -46,55 +47,6 @@ DataTypePtr DataTypeDecimal<T>::promoteNumericType() const
     return std::make_shared<PromotedType>(PromotedType::maxPrecision(), this->scale);
 }
 
-template <typename T>
-void DataTypeDecimal<T>::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
-{
-    T value = assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num];
-    writeText(value, this->scale, ostr);
-}
-
-template <typename T>
-bool DataTypeDecimal<T>::tryReadText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision, UInt32 scale)
-{
-    UInt32 unread_scale = scale;
-    if (!tryReadDecimalText(istr, x, precision, unread_scale))
-        return false;
-
-    if (common::mulOverflow(x.value, DecimalUtils::scaleMultiplier<T>(unread_scale), x.value))
-        return false;
-
-    return true;
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimal<T>::readText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision, UInt32 scale, bool csv)
-{
-    UInt32 unread_scale = scale;
-    if (csv)
-        readCSVDecimalText(istr, x, precision, unread_scale);
-    else
-        readDecimalText(istr, x, precision, unread_scale);
-
-    if (common::mulOverflow(x.value, DecimalUtils::scaleMultiplier<T>(unread_scale), x.value))
-        throw Exception("Decimal math overflow", ErrorCodes::DECIMAL_OVERFLOW);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimal<T>::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    T x;
-    readText(x, istr);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
-template <typename T>
-void DataTypeDecimal<T>::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
-{
-    T x;
-    readText(x, istr, true);
-    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
-}
-
 template <typename T>
 T DataTypeDecimal<T>::parseFromString(const String & str) const
 {
@@ -109,6 +61,12 @@ T DataTypeDecimal<T>::parseFromString(const String & str) const
     return x;
 }
 
+template <typename T>
+SerializationPtr DataTypeDecimal<T>::doGetDefaultSerialization() const
+{
+    return std::make_shared<SerializationDecimal<T>>(this->precision, this->scale);
+}
+
 
 static DataTypePtr create(const ASTPtr & arguments)
 {
diff --git a/src/DataTypes/DataTypesDecimal.h b/src/DataTypes/DataTypesDecimal.h
index 2b708b53be0..5aeac78b2ef 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypesDecimal.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypesDecimal.h
@@ -42,17 +42,9 @@ public:
     bool canBePromoted() const override { return true; }
     DataTypePtr promoteNumericType() const override;
 
-    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
-
     bool equals(const IDataType & rhs) const override;
-
     T parseFromString(const String & str) const;
-    void readText(T & x, ReadBuffer & istr, bool csv = false) const { readText(x, istr, this->precision, this->scale, csv); }
-
-    static void readText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision_, UInt32 scale_, bool csv = false);
-    static bool tryReadText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision_, UInt32 scale_);
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override;
 };
 
 template <typename T>
diff --git a/src/DataTypes/DataTypesNumber.h b/src/DataTypes/DataTypesNumber.h
index 0ec655bde50..79272756465 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypesNumber.h
+++ b/src/DataTypes/DataTypesNumber.h
@@ -3,6 +3,7 @@
 #include <type_traits>
 #include <Core/Field.h>
 #include <DataTypes/DataTypeNumberBase.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
 
 
 namespace DB
@@ -25,6 +26,11 @@ class DataTypeNumber final : public DataTypeNumberBase<T>
         using PromotedType = DataTypeNumber<NearestFieldType<T>>;
         return std::make_shared<PromotedType>();
     }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override
+    {
+        return std::make_shared<SerializationNumber<T>>();
+    }
 };
 
 using DataTypeUInt8 = DataTypeNumber<UInt8>;
diff --git a/src/DataTypes/EnumValues.cpp b/src/DataTypes/EnumValues.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..d4ca7e4dfdd
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/EnumValues.cpp
@@ -0,0 +1,77 @@
+#include <DataTypes/EnumValues.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int SYNTAX_ERROR;
+    extern const int EMPTY_DATA_PASSED;
+    extern const int BAD_ARGUMENTS;
+}
+
+template <typename T>
+EnumValues<T>::EnumValues(const Values & values_)
+    : values(values_)
+{
+    if (values.empty())
+        throw Exception{"DataTypeEnum enumeration cannot be empty", ErrorCodes::EMPTY_DATA_PASSED};
+
+    std::sort(std::begin(values), std::end(values), [] (auto & left, auto & right)
+    {
+        return left.second < right.second;
+    });
+
+    fillMaps();
+}
+
+template <typename T>
+void EnumValues<T>::fillMaps()
+{
+    for (const auto & name_and_value : values)
+    {
+        const auto inserted_value = name_to_value_map.insert(
+            { StringRef{name_and_value.first}, name_and_value.second });
+
+        if (!inserted_value.second)
+            throw Exception{"Duplicate names in enum: '" + name_and_value.first + "' = " + toString(name_and_value.second)
+                    + " and " + toString(inserted_value.first->getMapped()),
+                ErrorCodes::SYNTAX_ERROR};
+
+        const auto inserted_name = value_to_name_map.insert(
+            { name_and_value.second, StringRef{name_and_value.first} });
+
+        if (!inserted_name.second)
+            throw Exception{"Duplicate values in enum: '" + name_and_value.first + "' = " + toString(name_and_value.second)
+                    + " and '" + toString((*inserted_name.first).first) + "'",
+                ErrorCodes::SYNTAX_ERROR};
+    }
+}
+
+template <typename T>
+T EnumValues<T>::getValue(StringRef field_name, bool try_treat_as_id) const
+{
+    const auto it = name_to_value_map.find(field_name);
+    if (!it)
+    {
+        /// It is used in CSV and TSV input formats. If we fail to find given string in
+        /// enum names, we will try to treat it as enum id.
+        if (try_treat_as_id)
+        {
+            T x;
+            ReadBufferFromMemory tmp_buf(field_name.data, field_name.size);
+            readText(x, tmp_buf);
+            /// Check if we reached end of the tmp_buf (otherwise field_name is not a number)
+            /// and try to find it in enum ids
+            if (tmp_buf.eof() && value_to_name_map.find(x) != value_to_name_map.end())
+                return x;
+        }
+        throw Exception{"Unknown element '" + field_name.toString() + "' for enum", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
+    }
+    return it->getMapped();
+}
+
+template class EnumValues<Int8>;
+template class EnumValues<Int16>;
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/EnumValues.h b/src/DataTypes/EnumValues.h
new file mode 100644
index 00000000000..45ac30f9cd7
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/EnumValues.h
@@ -0,0 +1,71 @@
+#pragma once
+
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+#include <unordered_map>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int BAD_ARGUMENTS;
+}
+
+template <typename T>
+class EnumValues
+{
+public:
+    using Value = std::pair<std::string, T>;
+    using Values = std::vector<Value>;
+    using NameToValueMap = HashMap<StringRef, T, StringRefHash>;
+    using ValueToNameMap = std::unordered_map<T, StringRef>;
+
+private:
+    Values values;
+    NameToValueMap name_to_value_map;
+    ValueToNameMap value_to_name_map;
+
+    void fillMaps();
+
+public:
+    EnumValues(const Values & values_);
+
+    const Values & getValues() const { return values; }
+
+    auto findByValue(const T & value) const
+    {
+        const auto it = value_to_name_map.find(value);
+        if (it == std::end(value_to_name_map))
+            throw Exception{"Unexpected value " + toString(value) + " in enum", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
+
+        return it;
+    }
+
+    const StringRef & getNameForValue(const T & value) const
+    {
+        return findByValue(value)->second;
+    }
+
+    T getValue(StringRef field_name, bool try_treat_as_id = false) const;
+
+    template <typename TValues>
+    bool containsAll(const TValues & rhs_values) const
+    {
+        auto check = [&](const auto & value)
+        {
+            auto it = name_to_value_map.find(value.first);
+            /// If we don't have this name, than we have to be sure,
+            /// that this value exists in enum
+            if (it == name_to_value_map.end())
+                return value_to_name_map.count(value.second) > 0;
+
+            /// If we have this name, than it should have the same value
+            return it->value.second == value.second;
+        };
+
+        return std::all_of(rhs_values.begin(), rhs_values.end(), check);
+    }
+};
+
+}
+
diff --git a/src/DataTypes/IDataType.cpp b/src/DataTypes/IDataType.cpp
index 5582a8698e0..c0679557ec9 100644
--- a/src/DataTypes/IDataType.cpp
+++ b/src/DataTypes/IDataType.cpp
@@ -11,6 +11,7 @@
 #include <DataTypes/IDataType.h>
 #include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
 #include <DataTypes/NestedUtils.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h>
 
 
 namespace DB
@@ -18,54 +19,11 @@ namespace DB
 
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int MULTIPLE_STREAMS_REQUIRED;
     extern const int LOGICAL_ERROR;
     extern const int DATA_TYPE_CANNOT_BE_PROMOTED;
     extern const int ILLEGAL_COLUMN;
 }
 
-String IDataType::Substream::toString() const
-{
-    switch (type)
-    {
-        case ArrayElements:
-            return "ArrayElements";
-        case ArraySizes:
-            return "ArraySizes";
-        case NullableElements:
-            return "NullableElements";
-        case NullMap:
-            return "NullMap";
-        case TupleElement:
-            return "TupleElement(" + tuple_element_name + ", "
-                + std::to_string(escape_tuple_delimiter) + ")";
-        case DictionaryKeys:
-            return "DictionaryKeys";
-        case DictionaryIndexes:
-            return "DictionaryIndexes";
-    }
-
-    __builtin_unreachable();
-}
-
-String IDataType::SubstreamPath::toString() const
-{
-    WriteBufferFromOwnString wb;
-    wb << "{";
-    for (size_t i = 0; i < size(); ++i)
-    {
-        if (i != 0)
-            wb << ", ";
-        wb << at(i).toString();
-    }
-    wb << "}";
-    return wb.str();
-}
-
-IDataType::IDataType() : custom_name(nullptr), custom_text_serialization(nullptr), custom_streams(nullptr)
-{
-}
-
 IDataType::~IDataType() = default;
 
 String IDataType::getName() const
@@ -119,21 +77,19 @@ DataTypePtr IDataType::promoteNumericType() const
     throw Exception("Data type " + getName() + " can't be promoted.", ErrorCodes::DATA_TYPE_CANNOT_BE_PROMOTED);
 }
 
-void IDataType::serializeBinaryBulk(const IColumn &, WriteBuffer &, size_t, size_t) const
-{
-    throw Exception("Data type " + getName() + " must be serialized with multiple streams", ErrorCodes::MULTIPLE_STREAMS_REQUIRED);
-}
-
-void IDataType::deserializeBinaryBulk(IColumn &, ReadBuffer &, size_t, double) const
-{
-    throw Exception("Data type " + getName() + " must be deserialized with multiple streams", ErrorCodes::MULTIPLE_STREAMS_REQUIRED);
-}
-
 size_t IDataType::getSizeOfValueInMemory() const
 {
     throw Exception("Value of type " + getName() + " in memory is not of fixed size.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
 }
 
+DataTypePtr IDataType::tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const
+{
+    if (subcolumn_name == MAIN_SUBCOLUMN_NAME)
+        return shared_from_this();
+
+    return nullptr;
+}
+
 DataTypePtr IDataType::getSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const
 {
     auto subcolumn_type = tryGetSubcolumnType(subcolumn_name);
@@ -151,14 +107,14 @@ ColumnPtr IDataType::getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn &
 Names IDataType::getSubcolumnNames() const
 {
     NameSet res;
-    enumerateStreams([&res, this](const SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    getDefaultSerialization()->enumerateStreams([&res, this](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        SubstreamPath new_path;
+        ISerialization::SubstreamPath new_path;
         /// Iterate over path to try to get intermediate subcolumns for complex nested types.
         for (const auto & elem : substream_path)
         {
             new_path.push_back(elem);
-            auto subcolumn_name = getSubcolumnNameForStream(new_path);
+            auto subcolumn_name = ISerialization::getSubcolumnNameForStream(new_path);
             if (!subcolumn_name.empty() && tryGetSubcolumnType(subcolumn_name))
                 res.insert(subcolumn_name);
         }
@@ -167,287 +123,72 @@ Names IDataType::getSubcolumnNames() const
     return Names(std::make_move_iterator(res.begin()), std::make_move_iterator(res.end()));
 }
 
-static String getNameForSubstreamPath(
-    String stream_name,
-    const IDataType::SubstreamPath & path,
-    bool escape_tuple_delimiter)
-{
-    size_t array_level = 0;
-    for (const auto & elem : path)
-    {
-        if (elem.type == IDataType::Substream::NullMap)
-            stream_name += ".null";
-        else if (elem.type == IDataType::Substream::ArraySizes)
-            stream_name += ".size" + toString(array_level);
-        else if (elem.type == IDataType::Substream::ArrayElements)
-            ++array_level;
-        else if (elem.type == IDataType::Substream::DictionaryKeys)
-            stream_name += ".dict";
-        else if (elem.type == IDataType::Substream::TupleElement)
-        {
-            /// For compatibility reasons, we use %2E (escaped dot) instead of dot.
-            /// Because nested data may be represented not by Array of Tuple,
-            ///  but by separate Array columns with names in a form of a.b,
-            ///  and name is encoded as a whole.
-            stream_name += (escape_tuple_delimiter && elem.escape_tuple_delimiter ?
-                escapeForFileName(".") : ".") + escapeForFileName(elem.tuple_element_name);
-        }
-    }
-
-    return stream_name;
-}
-
-String IDataType::getFileNameForStream(const NameAndTypePair & column, const SubstreamPath & path)
-{
-    auto name_in_storage = column.getNameInStorage();
-    auto nested_storage_name = Nested::extractTableName(name_in_storage);
-
-    if (name_in_storage != nested_storage_name && (path.size() == 1 && path[0].type == IDataType::Substream::ArraySizes))
-        name_in_storage = nested_storage_name;
-
-    auto stream_name = escapeForFileName(name_in_storage);
-    return getNameForSubstreamPath(std::move(stream_name), path, true);
-}
-
-String IDataType::getSubcolumnNameForStream(const SubstreamPath & path)
-{
-    auto subcolumn_name = getNameForSubstreamPath("", path, false);
-    if (!subcolumn_name.empty())
-        subcolumn_name = subcolumn_name.substr(1); // It starts with a dot.
-
-    return subcolumn_name;
-}
-
-bool IDataType::isSpecialCompressionAllowed(const SubstreamPath & path)
-{
-    for (const Substream & elem : path)
-    {
-        if (elem.type == Substream::NullMap
-            || elem.type == Substream::ArraySizes
-            || elem.type == Substream::DictionaryIndexes)
-            return false;
-    }
-    return true;
-}
-
 void IDataType::insertDefaultInto(IColumn & column) const
 {
     column.insertDefault();
 }
 
-void IDataType::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-{
-    if (custom_streams)
-        custom_streams->enumerateStreams(callback, path);
-    else
-        enumerateStreamsImpl(callback, path);
-}
-
-void IDataType::serializeBinaryBulkStatePrefix(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    if (custom_streams)
-        custom_streams->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    else
-        serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(settings, state);
-}
-
-void IDataType::serializeBinaryBulkStateSuffix(
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    if (custom_streams)
-        custom_streams->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
-    else
-        serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(settings, state);
-}
-
-void IDataType::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    if (custom_streams)
-        custom_streams->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-    else
-        deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(settings, state);
-}
-
-void IDataType::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-    const IColumn & column,
-    size_t offset,
-    size_t limit,
-    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
-{
-    if (custom_streams)
-        custom_streams->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, offset, limit, settings, state);
-    else
-        serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(column, offset, limit, settings, state);
-}
-
-void IDataType::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-    IColumn & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & /* state */,
-    SubstreamsCache * /* cache */) const
-{
-    if (ReadBuffer * stream = settings.getter(settings.path))
-        deserializeBinaryBulk(column, *stream, limit, settings.avg_value_size_hint);
-}
-
-
-void IDataType::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-    ColumnPtr & column,
-    size_t limit,
-    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-    SubstreamsCache * cache) const
-{
-    if (custom_streams)
-    {
-        custom_streams->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, limit, settings, state, cache);
-        return;
-    }
-
-    /// Do not cache complex type, because they can be constructed
-    /// from their subcolumns, which are in cache.
-    if (!haveSubtypes())
-    {
-        auto cached_column = getFromSubstreamsCache(cache, settings.path);
-        if (cached_column)
-        {
-            column = cached_column;
-            return;
-        }
-    }
-
-    auto mutable_column = column->assumeMutable();
-    deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(*mutable_column, limit, settings, state, cache);
-    column = std::move(mutable_column);
-
-    if (!haveSubtypes())
-        addToSubstreamsCache(cache, settings.path, column);
-}
-
-void IDataType::serializeAsTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->serializeTextEscaped(column, row_num, ostr, settings);
-    else
-        serializeTextEscaped(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void IDataType::deserializeAsTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
-    else
-        deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
-}
-
-void IDataType::serializeAsTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->serializeTextQuoted(column, row_num, ostr, settings);
-    else
-        serializeTextQuoted(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void IDataType::deserializeAsTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->deserializeTextQuoted(column, istr, settings);
-    else
-        deserializeTextQuoted(column, istr, settings);
-}
-
-void IDataType::serializeAsTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->serializeTextCSV(column, row_num, ostr, settings);
-    else
-        serializeTextCSV(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void IDataType::deserializeAsTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->deserializeTextCSV(column, istr, settings);
-    else
-        deserializeTextCSV(column, istr, settings);
-}
-
-void IDataType::serializeAsText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    else
-        serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void IDataType::deserializeAsWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->deserializeWholeText(column, istr, settings);
-    else
-        deserializeWholeText(column, istr, settings);
-}
-
-void IDataType::serializeAsTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->serializeTextJSON(column, row_num, ostr, settings);
-    else
-        serializeTextJSON(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
-void IDataType::deserializeAsTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->deserializeTextJSON(column, istr, settings);
-    else
-        deserializeTextJSON(column, istr, settings);
-}
-
-void IDataType::serializeAsTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-{
-    if (custom_text_serialization)
-        custom_text_serialization->serializeTextXML(column, row_num, ostr, settings);
-    else
-        serializeTextXML(column, row_num, ostr, settings);
-}
-
 void IDataType::setCustomization(DataTypeCustomDescPtr custom_desc_) const
 {
     /// replace only if not null
     if (custom_desc_->name)
         custom_name = std::move(custom_desc_->name);
 
-    if (custom_desc_->text_serialization)
-        custom_text_serialization = std::move(custom_desc_->text_serialization);
-
-    if (custom_desc_->streams)
-        custom_streams = std::move(custom_desc_->streams);
+    if (custom_desc_->serialization)
+        custom_serialization = std::move(custom_desc_->serialization);
 }
 
-void IDataType::addToSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path, ColumnPtr column)
+SerializationPtr IDataType::getDefaultSerialization() const
 {
-    if (cache && !path.empty())
-        cache->emplace(getSubcolumnNameForStream(path), column);
+    if (custom_serialization)
+        return custom_serialization;
+
+    return doGetDefaultSerialization();
 }
 
-ColumnPtr IDataType::getFromSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path)
+SerializationPtr IDataType::getSubcolumnSerialization(const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter &) const
 {
-    if (!cache || path.empty())
-        return nullptr;
+    throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN, "There is no subcolumn {} in type {}", subcolumn_name, getName());
+}
 
-    auto it = cache->find(getSubcolumnNameForStream(path));
-    if (it == cache->end())
-        return nullptr;
+// static
+SerializationPtr IDataType::getSerialization(const NameAndTypePair & column, const IDataType::StreamExistenceCallback & callback)
+{
+    if (column.isSubcolumn())
+    {
+        /// Wrap to custom serialization deepest subcolumn, which is represented in non-complex type.
+        auto base_serialization_getter = [&](const IDataType & subcolumn_type)
+        {
+            return subcolumn_type.getSerialization(column.name, callback);
+        };
 
-    return it->second;
+        auto type_in_storage = column.getTypeInStorage();
+        return type_in_storage->getSubcolumnSerialization(column.getSubcolumnName(), base_serialization_getter);
+    }
+
+    return column.type->getSerialization(column.name, callback);
+}
+
+SerializationPtr IDataType::getSerialization(const String &, const StreamExistenceCallback &) const
+{
+    return getDefaultSerialization();
+}
+
+DataTypePtr IDataType::getTypeForSubstream(const ISerialization::SubstreamPath & substream_path) const
+{
+    auto type = tryGetSubcolumnType(ISerialization::getSubcolumnNameForStream(substream_path));
+    if (type)
+        return type->getSubcolumnType(MAIN_SUBCOLUMN_NAME);
+
+    return getSubcolumnType(MAIN_SUBCOLUMN_NAME);
+}
+
+void IDataType::enumerateStreams(const SerializationPtr & serialization, const StreamCallbackWithType & callback, ISerialization::SubstreamPath & path) const
+{
+    serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
+    {
+        callback(substream_path, *getTypeForSubstream(substream_path));
+    }, path);
 }
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/IDataType.h b/src/DataTypes/IDataType.h
index c9c848a8037..9b762cfa4c5 100644
--- a/src/DataTypes/IDataType.h
+++ b/src/DataTypes/IDataType.h
@@ -5,7 +5,7 @@
 #include <boost/noncopyable.hpp>
 #include <Core/Names.h>
 #include <Core/Types.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustom_fwd.h>
+#include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
 
 
 namespace DB
@@ -27,19 +27,25 @@ using DataTypePtr = std::shared_ptr<const IDataType>;
 using DataTypes = std::vector<DataTypePtr>;
 
 struct NameAndTypePair;
+class SerializationInfo;
 
 
 /** Properties of data type.
-  * Contains methods for serialization/deserialization.
+  *
+  * Contains methods for getting serialization instances.
+  * One data type may have different serializations, which can be chosen
+  * dynamically before reading or writing, according to information about
+  * column content (see `getSerialization` methods).
+  *
   * Implementations of this interface represent a data type (example: UInt8)
   *  or parametric family of data types (example: Array(...)).
   *
   * DataType is totally immutable object. You can always share them.
   */
-class IDataType : private boost::noncopyable
+class IDataType : private boost::noncopyable, public std::enable_shared_from_this<IDataType>
 {
 public:
-    IDataType();
+    IDataType() = default;
     virtual ~IDataType();
 
     /// Compile time flag. If false, then if C++ types are the same, then SQL types are also the same.
@@ -57,275 +63,47 @@ public:
     /// Data type id. It's used for runtime type checks.
     virtual TypeIndex getTypeId() const = 0;
 
-    /** Binary serialization for range of values in column - for writing to disk/network, etc.
-      *
-      * Some data types are represented in multiple streams while being serialized.
-      * Example:
-      * - Arrays are represented as stream of all elements and stream of array sizes.
-      * - Nullable types are represented as stream of values (with unspecified values in place of NULLs) and stream of NULL flags.
-      *
-      * Different streams are identified by "path".
-      * If the data type require single stream (it's true for most of data types), the stream will have empty path.
-      * Otherwise, the path can have components like "array elements", "array sizes", etc.
-      *
-      * For multidimensional arrays, path can have arbitrary length.
-      * As an example, for 2-dimensional arrays of numbers we have at least three streams:
-      * - array sizes;                      (sizes of top level arrays)
-      * - array elements / array sizes;     (sizes of second level (nested) arrays)
-      * - array elements / array elements;  (the most deep elements, placed contiguously)
-      *
-      * Descendants must override either serializeBinaryBulk, deserializeBinaryBulk methods (for simple cases with single stream)
-      *  or serializeBinaryBulkWithMultipleStreams, deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams, enumerateStreams methods (for cases with multiple streams).
-      *
-      * Default implementations of ...WithMultipleStreams methods will call serializeBinaryBulk, deserializeBinaryBulk for single stream.
-      */
-
-    struct Substream
-    {
-        enum Type
-        {
-            ArrayElements,
-            ArraySizes,
-
-            NullableElements,
-            NullMap,
-
-            TupleElement,
-
-            DictionaryKeys,
-            DictionaryIndexes,
-        };
-        Type type;
-
-        /// Index of tuple element, starting at 1 or name.
-        String tuple_element_name;
-
-        /// Do we need to escape a dot in filenames for tuple elements.
-        bool escape_tuple_delimiter = true;
-
-        Substream(Type type_) : type(type_) {}
-
-        String toString() const;
-    };
-
-    struct SubstreamPath : public std::vector<Substream>
-    {
-        String toString() const;
-    };
-
-    /// Cache for common substreams of one type, but possible different its subcolumns.
-    /// E.g. sizes of arrays of Nested data type.
-    using SubstreamsCache = std::unordered_map<String, ColumnPtr>;
-
-    using StreamCallback = std::function<void(const SubstreamPath &, const IDataType &)>;
-
-    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const;
-    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath && path) const { enumerateStreams(callback, path); }
-    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback) const { enumerateStreams(callback, {}); }
-
-    virtual DataTypePtr tryGetSubcolumnType(const String & /* subcolumn_name */) const { return nullptr; }
+    static constexpr auto MAIN_SUBCOLUMN_NAME = "__main";
+    virtual DataTypePtr tryGetSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const;
     DataTypePtr getSubcolumnType(const String & subcolumn_name) const;
     virtual ColumnPtr getSubcolumn(const String & subcolumn_name, const IColumn & column) const;
     Names getSubcolumnNames() const;
 
-    using OutputStreamGetter = std::function<WriteBuffer*(const SubstreamPath &)>;
-    using InputStreamGetter = std::function<ReadBuffer*(const SubstreamPath &)>;
+    /// Returns default serialization of data type.
+    SerializationPtr getDefaultSerialization() const;
 
-    struct SerializeBinaryBulkState
-    {
-        virtual ~SerializeBinaryBulkState() = default;
-    };
-    struct DeserializeBinaryBulkState
-    {
-        virtual ~DeserializeBinaryBulkState() = default;
-    };
+    /// Asks whether the stream with given name exists in table.
+    /// If callback returned true for all streams, which are required for
+    /// one of serialization types, that serialization will be chosen for reading.
+    /// If callback always returned false, the default serialization will be chosen.
+    using StreamExistenceCallback = std::function<bool(const String &)>;
+    using BaseSerializationGetter = std::function<SerializationPtr(const IDataType &)>;
 
-    using SerializeBinaryBulkStatePtr = std::shared_ptr<SerializeBinaryBulkState>;
-    using DeserializeBinaryBulkStatePtr = std::shared_ptr<DeserializeBinaryBulkState>;
+    /// Chooses serialization for reading of one column or subcolumns by
+    /// checking existence of substreams using callback.
+    static SerializationPtr getSerialization(
+        const NameAndTypePair & column,
+        const StreamExistenceCallback & callback = [](const String &) { return false; });
 
-    struct SerializeBinaryBulkSettings
-    {
-        OutputStreamGetter getter;
-        SubstreamPath path;
+    virtual SerializationPtr getSerialization(const String & column_name, const StreamExistenceCallback & callback) const;
 
-        size_t low_cardinality_max_dictionary_size = 0;
-        bool low_cardinality_use_single_dictionary_for_part = true;
+    /// Returns serialization wrapper for reading one particular subcolumn of data type.
+    virtual SerializationPtr getSubcolumnSerialization(
+        const String & subcolumn_name, const BaseSerializationGetter & base_serialization_getter) const;
 
-        bool position_independent_encoding = true;
-    };
+    using StreamCallbackWithType = std::function<void(const ISerialization::SubstreamPath &, const IDataType &)>;
 
-    struct DeserializeBinaryBulkSettings
-    {
-        InputStreamGetter getter;
-        SubstreamPath path;
-
-        /// True if continue reading from previous positions in file. False if made fseek to the start of new granule.
-        bool continuous_reading = true;
-
-        bool position_independent_encoding = true;
-        /// If not zero, may be used to avoid reallocations while reading column of String type.
-        double avg_value_size_hint = 0;
-    };
-
-    /// Call before serializeBinaryBulkWithMultipleStreams chain to write something before first mark.
-    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
-        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const;
-
-    /// Call after serializeBinaryBulkWithMultipleStreams chain to finish serialization.
-    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
-        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const;
-
-    /// Call before before deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams chain to get DeserializeBinaryBulkStatePtr.
-    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
-        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const;
-
-    /** 'offset' and 'limit' are used to specify range.
-      * limit = 0 - means no limit.
-      * offset must be not greater than size of column.
-      * offset + limit could be greater than size of column
-      *  - in that case, column is serialized till the end.
-      */
-    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-        const IColumn & column,
-        size_t offset,
-        size_t limit,
-        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const;
-
-    /// Read no more than limit values and append them into column.
-    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
-        ColumnPtr & column,
-        size_t limit,
-        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-        SubstreamsCache * cache = nullptr) const;
-
-    /** Override these methods for data types that require just single stream (most of data types).
-      */
-    virtual void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const;
-    virtual void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const;
-
-    /** Serialization/deserialization of individual values.
-      *
-      * These are helper methods for implementation of various formats to input/output for user (like CSV, JSON, etc.).
-      * There is no one-to-one correspondence between formats and these methods.
-      * For example, TabSeparated and Pretty formats could use same helper method serializeTextEscaped.
-      *
-      * For complex data types (like arrays) binary serde for individual values may differ from bulk serde.
-      * For example, if you serialize single array, it will be represented as its size and elements in single contiguous stream,
-      *  but if you bulk serialize column with arrays, then sizes and elements will be written to separate streams.
-      */
-
-    /// There is two variants for binary serde. First variant work with Field.
-    virtual void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const = 0;
-    virtual void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const = 0;
-
-    /// Other variants takes a column, to avoid creating temporary Field object.
-    /// Column must be non-constant.
-
-    /// Serialize one value of a column at specified row number.
-    virtual void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const = 0;
-    /// Deserialize one value and insert into a column.
-    /// If method will throw an exception, then column will be in same state as before call to method.
-    virtual void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const = 0;
-
-    /** Text serialization with escaping but without quoting.
-      */
-    void serializeAsTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const;
-
-    void deserializeAsTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const;
-
-    /** Text serialization as a literal that may be inserted into a query.
-      */
-    void serializeAsTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const;
-
-    void deserializeAsTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const;
-
-    /** Text serialization for the CSV format.
-      */
-    void serializeAsTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const;
-    void deserializeAsTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const;
-
-    /** Text serialization for displaying on a terminal or saving into a text file, and the like.
-      * Without escaping or quoting.
-      */
-    void serializeAsText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const;
-
-    /** Text deserialization in case when buffer contains only one value, without any escaping and delimiters.
-      */
-    void deserializeAsWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const;
-
-    /** Text serialization intended for using in JSON format.
-      */
-    void serializeAsTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const;
-    void deserializeAsTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const;
-
-    /** Text serialization for putting into the XML format.
-      */
-    void serializeAsTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const;
+    void enumerateStreams(const SerializationPtr & serialization, const StreamCallbackWithType & callback, ISerialization::SubstreamPath & path) const;
+    void enumerateStreams(const SerializationPtr & serialization, const StreamCallbackWithType & callback, ISerialization::SubstreamPath && path) const { enumerateStreams(serialization, callback, path); }
+    void enumerateStreams(const SerializationPtr & serialization, const StreamCallbackWithType & callback) const { enumerateStreams(serialization, callback, {}); }
 
 protected:
     virtual String doGetName() const;
+    virtual SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const = 0;
 
-    virtual void enumerateStreamsImpl(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
-    {
-        callback(path, *this);
-    }
-
-    virtual void serializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-        SerializeBinaryBulkSettings & /*settings*/,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const {}
-
-    virtual void serializeBinaryBulkStateSuffixImpl(
-        SerializeBinaryBulkSettings & /*settings*/,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const {}
-
-    virtual void deserializeBinaryBulkStatePrefixImpl(
-        DeserializeBinaryBulkSettings & /*settings*/,
-        DeserializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const {}
-
-    virtual void serializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-        const IColumn & column,
-        size_t offset,
-        size_t limit,
-        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
-        SerializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const
-    {
-        if (WriteBuffer * stream = settings.getter(settings.path))
-            serializeBinaryBulk(column, *stream, offset, limit);
-    }
-
-    virtual void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreamsImpl(
-        IColumn & column,
-        size_t limit,
-        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
-        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
-        SubstreamsCache * cache) const;
-
-    /// Default implementations of text serialization in case of 'custom_text_serialization' is not set.
-
-    virtual void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
-    virtual void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
-    {
-        serializeText(column, row_num, ostr, settings);
-    }
+    DataTypePtr getTypeForSubstream(const ISerialization::SubstreamPath & substream_path) const;
 
 public:
-    static void addToSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path, ColumnPtr column);
-    static ColumnPtr getFromSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path);
-
     /** Create empty column for corresponding type.
       */
     virtual MutableColumnPtr createColumn() const = 0;
@@ -357,7 +135,6 @@ public:
     /// Checks that two instances belong to the same type
     virtual bool equals(const IDataType & rhs) const = 0;
 
-
     /// Various properties on behaviour of data type.
 
     /** The data type is dependent on parameters and types with different parameters are different.
@@ -483,27 +260,20 @@ public:
     /// Updates avg_value_size_hint for newly read column. Uses to optimize deserialization. Zero expected for first column.
     static void updateAvgValueSizeHint(const IColumn & column, double & avg_value_size_hint);
 
-    static String getFileNameForStream(const NameAndTypePair & column, const SubstreamPath & path);
-    static String getSubcolumnNameForStream(const SubstreamPath & path);
-
-    /// Substream path supports special compression methods like codec Delta.
-    /// For all other substreams (like ArraySizes, NullMasks, etc.) we use only
-    /// generic compression codecs like LZ4.
-    static bool isSpecialCompressionAllowed(const SubstreamPath & path);
 protected:
     friend class DataTypeFactory;
     friend class AggregateFunctionSimpleState;
+
     /// Customize this DataType
     void setCustomization(DataTypeCustomDescPtr custom_desc_) const;
 
     /// This is mutable to allow setting custom name and serialization on `const IDataType` post construction.
     mutable DataTypeCustomNamePtr custom_name;
-    mutable DataTypeCustomTextSerializationPtr custom_text_serialization;
-    mutable DataTypeCustomStreamsPtr custom_streams;
+    mutable SerializationPtr custom_serialization;
 
 public:
     const IDataTypeCustomName * getCustomName() const { return custom_name.get(); }
-    const IDataTypeCustomStreams * getCustomStreams() const { return custom_streams.get(); }
+    const ISerialization * getCustomSerialization() const { return custom_serialization.get(); }
 };
 
 
diff --git a/src/DataTypes/IDataTypeDummy.h b/src/DataTypes/IDataTypeDummy.h
index 08cc0778a6e..ca522d1c9b4 100644
--- a/src/DataTypes/IDataTypeDummy.h
+++ b/src/DataTypes/IDataTypeDummy.h
@@ -1,6 +1,6 @@
 #pragma once
 
-#include <DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h>
+#include <DataTypes/IDataType.h>
 #include <Core/Field.h>
 
 
@@ -17,7 +17,7 @@ namespace ErrorCodes
   *
   * That is, this class is used just to distinguish the corresponding data type from the others.
   */
-class IDataTypeDummy : public DataTypeWithSimpleSerialization
+class IDataTypeDummy : public IDataType
 {
 private:
     [[noreturn]] void throwNoSerialization() const
@@ -26,15 +26,6 @@ private:
     }
 
 public:
-    void serializeBinary(const Field &, WriteBuffer &) const override                       { throwNoSerialization(); }
-    void deserializeBinary(Field &, ReadBuffer &) const override                            { throwNoSerialization(); }
-    void serializeBinary(const IColumn &, size_t, WriteBuffer &) const override             { throwNoSerialization(); }
-    void deserializeBinary(IColumn &, ReadBuffer &) const override                          { throwNoSerialization(); }
-    void serializeBinaryBulk(const IColumn &, WriteBuffer &, size_t, size_t) const override { throwNoSerialization(); }
-    void deserializeBinaryBulk(IColumn &, ReadBuffer &, size_t, double) const override      { throwNoSerialization(); }
-    void serializeText(const IColumn &, size_t, WriteBuffer &, const FormatSettings &) const override { throwNoSerialization(); }
-    void deserializeText(IColumn &, ReadBuffer &, const FormatSettings &) const override    { throwNoSerialization(); }
-
     MutableColumnPtr createColumn() const override
     {
         throw Exception("Method createColumn() is not implemented for data type " + getName(), ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED);
@@ -52,6 +43,8 @@ public:
 
     bool haveSubtypes() const override { return false; }
     bool cannotBeStoredInTables() const override { return true; }
+
+    SerializationPtr doGetDefaultSerialization() const override { throwNoSerialization(); }
 };
 
 }
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/ISerialization.cpp b/src/DataTypes/Serializations/ISerialization.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..ab2e8e1958b
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/ISerialization.cpp
@@ -0,0 +1,197 @@
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+#include <Columns/IColumn.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/Operators.h>
+#include <Common/escapeForFileName.h>
+#include <DataTypes/NestedUtils.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int MULTIPLE_STREAMS_REQUIRED;
+}
+
+String ISerialization::Substream::toString() const
+{
+    switch (type)
+    {
+        case ArrayElements:
+            return "ArrayElements";
+        case ArraySizes:
+            return "ArraySizes";
+        case NullableElements:
+            return "NullableElements";
+        case NullMap:
+            return "NullMap";
+        case TupleElement:
+            return "TupleElement(" + tuple_element_name + ", "
+                + std::to_string(escape_tuple_delimiter) + ")";
+        case DictionaryKeys:
+            return "DictionaryKeys";
+        case DictionaryIndexes:
+            return "DictionaryIndexes";
+        case SparseElements:
+            return "SparseElements";
+        case SparseOffsets:
+            return "SparseOffsets";
+    }
+
+    __builtin_unreachable();
+}
+
+String ISerialization::SubstreamPath::toString() const
+{
+    WriteBufferFromOwnString wb;
+    wb << "{";
+    for (size_t i = 0; i < size(); ++i)
+    {
+        if (i != 0)
+            wb << ", ";
+        wb << at(i).toString();
+    }
+    wb << "}";
+    return wb.str();
+}
+
+void ISerialization::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    callback(path);
+}
+
+void ISerialization::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer &, size_t, size_t) const
+{
+    throw Exception(ErrorCodes::MULTIPLE_STREAMS_REQUIRED, "Column {} must be serialized with multiple streams", column.getName());
+}
+
+void ISerialization::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer &, size_t, double) const
+{
+    throw Exception(ErrorCodes::MULTIPLE_STREAMS_REQUIRED, "Column {} must be deserialized with multiple streams", column.getName());
+}
+
+void ISerialization::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & /* state */) const
+{
+    if (WriteBuffer * stream = settings.getter(settings.path))
+        serializeBinaryBulk(column, *stream, offset, limit);
+}
+
+void ISerialization::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & /* state */,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+    auto cached_column = getFromSubstreamsCache(cache, settings.path);
+    if (cached_column)
+    {
+        column = cached_column;
+    }
+    else if (ReadBuffer * stream = settings.getter(settings.path))
+    {
+        auto mutable_column = column->assumeMutable();
+        deserializeBinaryBulk(*mutable_column, *stream, limit, settings.avg_value_size_hint);
+        column = std::move(mutable_column);
+        addToSubstreamsCache(cache, settings.path, column);
+    }
+}
+
+static String getNameForSubstreamPath(
+    String stream_name,
+    const ISerialization::SubstreamPath & path,
+    bool escape_tuple_delimiter)
+{
+    using Substream = ISerialization::Substream;
+
+    size_t array_level = 0;
+    for (const auto & elem : path)
+    {
+        if (elem.type == Substream::NullMap)
+            stream_name += ".null";
+        else if (elem.type == Substream::ArraySizes)
+            stream_name += ".size" + toString(array_level);
+        else if (elem.type == Substream::ArrayElements)
+            ++array_level;
+        else if (elem.type == Substream::DictionaryKeys)
+            stream_name += ".dict";
+        else if (elem.type == Substream::SparseOffsets)
+            stream_name += ".sparse.idx";
+        else if (elem.type == Substream::TupleElement)
+        {
+            /// For compatibility reasons, we use %2E (escaped dot) instead of dot.
+            /// Because nested data may be represented not by Array of Tuple,
+            ///  but by separate Array columns with names in a form of a.b,
+            ///  and name is encoded as a whole.
+            stream_name += (escape_tuple_delimiter && elem.escape_tuple_delimiter ?
+                escapeForFileName(".") : ".") + escapeForFileName(elem.tuple_element_name);
+        }
+    }
+
+    return stream_name;
+}
+
+String ISerialization::getFileNameForStream(const NameAndTypePair & column, const SubstreamPath & path)
+{
+    return getFileNameForStream(column.getNameInStorage(), path);
+}
+
+String ISerialization::getFileNameForStream(const String & name_in_storage, const SubstreamPath & path)
+{
+    String stream_name;
+    auto nested_storage_name = Nested::extractTableName(name_in_storage);
+    if (name_in_storage != nested_storage_name && (path.size() == 1 && path[0].type == ISerialization::Substream::ArraySizes))
+        stream_name = escapeForFileName(nested_storage_name);
+    else
+        stream_name = escapeForFileName(name_in_storage);
+
+    return getNameForSubstreamPath(std::move(stream_name), path, true);
+}
+
+String ISerialization::getSubcolumnNameForStream(const SubstreamPath & path)
+{
+    auto subcolumn_name = getNameForSubstreamPath("", path, false);
+    if (!subcolumn_name.empty())
+        subcolumn_name = subcolumn_name.substr(1); // It starts with a dot.
+
+    return subcolumn_name;
+}
+
+void ISerialization::addToSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path, ColumnPtr column)
+{
+    if (cache && !path.empty())
+        cache->emplace(getSubcolumnNameForStream(path), column);
+}
+
+ColumnPtr ISerialization::getFromSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path)
+{
+    if (!cache || path.empty())
+        return nullptr;
+
+    auto it = cache->find(getSubcolumnNameForStream(path));
+    if (it == cache->end())
+        return nullptr;
+
+    return it->second;
+}
+
+bool ISerialization::isSpecialCompressionAllowed(const SubstreamPath & path)
+{
+    for (const auto & elem : path)
+    {
+        if (elem.type == Substream::NullMap
+            || elem.type == Substream::ArraySizes
+            || elem.type == Substream::DictionaryIndexes
+            || elem.type == Substream::SparseOffsets)
+            return false;
+    }
+    return true;
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/ISerialization.h b/src/DataTypes/Serializations/ISerialization.h
new file mode 100644
index 00000000000..03785fc07f4
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/ISerialization.h
@@ -0,0 +1,259 @@
+#pragma once
+
+#include <Common/COW.h>
+#include <Core/Types.h>
+
+#include <unordered_map>
+#include <memory>
+
+namespace DB
+{
+
+class IDataType;
+
+class ReadBuffer;
+class WriteBuffer;
+class ProtobufReader;
+class ProtobufWriter;
+
+class IColumn;
+using ColumnPtr = COW<IColumn>::Ptr;
+using MutableColumnPtr = COW<IColumn>::MutablePtr;
+
+class Field;
+
+struct FormatSettings;
+struct NameAndTypePair;
+
+class ISerialization
+{
+public:
+    ISerialization() = default;
+    virtual ~ISerialization() = default;
+
+    /** Binary serialization for range of values in column - for writing to disk/network, etc.
+      *
+      * Some data types are represented in multiple streams while being serialized.
+      * Example:
+      * - Arrays are represented as stream of all elements and stream of array sizes.
+      * - Nullable types are represented as stream of values (with unspecified values in place of NULLs) and stream of NULL flags.
+      *
+      * Different streams are identified by "path".
+      * If the data type require single stream (it's true for most of data types), the stream will have empty path.
+      * Otherwise, the path can have components like "array elements", "array sizes", etc.
+      *
+      * For multidimensional arrays, path can have arbitrary length.
+      * As an example, for 2-dimensional arrays of numbers we have at least three streams:
+      * - array sizes;                      (sizes of top level arrays)
+      * - array elements / array sizes;     (sizes of second level (nested) arrays)
+      * - array elements / array elements;  (the most deep elements, placed contiguously)
+      *
+      * Descendants must override either serializeBinaryBulk, deserializeBinaryBulk methods (for simple cases with single stream)
+      *  or serializeBinaryBulkWithMultipleStreams, deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams, enumerateStreams methods (for cases with multiple streams).
+      *
+      * Default implementations of ...WithMultipleStreams methods will call serializeBinaryBulk, deserializeBinaryBulk for single stream.
+      */
+
+    struct Substream
+    {
+        enum Type
+        {
+            ArrayElements,
+            ArraySizes,
+
+            NullableElements,
+            NullMap,
+
+            TupleElement,
+
+            DictionaryKeys,
+            DictionaryIndexes,
+
+            SparseElements,
+            SparseOffsets,
+        };
+        Type type;
+
+        /// Index of tuple element, starting at 1 or name.
+        String tuple_element_name;
+
+        /// Do we need to escape a dot in filenames for tuple elements.
+        bool escape_tuple_delimiter = true;
+
+        Substream(Type type_) : type(type_) {}
+
+        String toString() const;
+    };
+
+    struct SubstreamPath : public std::vector<Substream>
+    {
+        String toString() const;
+    };
+
+    /// Cache for common substreams of one type, but possible different its subcolumns.
+    /// E.g. sizes of arrays of Nested data type.
+    using SubstreamsCache = std::unordered_map<String, ColumnPtr>;
+
+    using StreamCallback = std::function<void(const SubstreamPath &)>;
+
+    virtual void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const;
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath && path) const { enumerateStreams(callback, path); }
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback) const { enumerateStreams(callback, {}); }
+
+    using OutputStreamGetter = std::function<WriteBuffer*(const SubstreamPath &)>;
+    using InputStreamGetter = std::function<ReadBuffer*(const SubstreamPath &)>;
+
+    struct SerializeBinaryBulkState
+    {
+        virtual ~SerializeBinaryBulkState() = default;
+    };
+
+    struct DeserializeBinaryBulkState
+    {
+        virtual ~DeserializeBinaryBulkState() = default;
+    };
+
+    using SerializeBinaryBulkStatePtr = std::shared_ptr<SerializeBinaryBulkState>;
+    using DeserializeBinaryBulkStatePtr = std::shared_ptr<DeserializeBinaryBulkState>;
+
+    struct SerializeBinaryBulkSettings
+    {
+        OutputStreamGetter getter;
+        SubstreamPath path;
+
+        size_t low_cardinality_max_dictionary_size = 0;
+        bool low_cardinality_use_single_dictionary_for_part = true;
+
+        bool position_independent_encoding = true;
+    };
+
+    struct DeserializeBinaryBulkSettings
+    {
+        InputStreamGetter getter;
+        SubstreamPath path;
+
+        /// True if continue reading from previous positions in file. False if made fseek to the start of new granule.
+        bool continuous_reading = true;
+
+        bool position_independent_encoding = true;
+        /// If not zero, may be used to avoid reallocations while reading column of String type.
+        double avg_value_size_hint = 0;
+    };
+
+    /// Call before serializeBinaryBulkWithMultipleStreams chain to write something before first mark.
+    virtual void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & /*settings*/,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const {}
+
+    /// Call after serializeBinaryBulkWithMultipleStreams chain to finish serialization.
+    virtual void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & /*settings*/,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const {}
+
+    /// Call before before deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams chain to get DeserializeBinaryBulkStatePtr.
+    virtual void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+        DeserializeBinaryBulkSettings & /*settings*/,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & /*state*/) const {}
+
+    /** 'offset' and 'limit' are used to specify range.
+      * limit = 0 - means no limit.
+      * offset must be not greater than size of column.
+      * offset + limit could be greater than size of column
+      *  - in that case, column is serialized till the end.
+      */
+    virtual void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        const IColumn & column,
+        size_t offset,
+        size_t limit,
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const;
+
+    /// Read no more than limit values and append them into column.
+    virtual void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        ColumnPtr & column,
+        size_t limit,
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+        SubstreamsCache * cache) const;
+
+    /** Override these methods for data types that require just single stream (most of data types).
+      */
+    virtual void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const;
+    virtual void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const;
+
+    /** Serialization/deserialization of individual values.
+      *
+      * These are helper methods for implementation of various formats to input/output for user (like CSV, JSON, etc.).
+      * There is no one-to-one correspondence between formats and these methods.
+      * For example, TabSeparated and Pretty formats could use same helper method serializeTextEscaped.
+      *
+      * For complex data types (like arrays) binary serde for individual values may differ from bulk serde.
+      * For example, if you serialize single array, it will be represented as its size and elements in single contiguous stream,
+      *  but if you bulk serialize column with arrays, then sizes and elements will be written to separate streams.
+      */
+
+    /// There is two variants for binary serde. First variant work with Field.
+    virtual void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const = 0;
+    virtual void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const = 0;
+
+    /// Other variants takes a column, to avoid creating temporary Field object.
+    /// Column must be non-constant.
+
+    /// Serialize one value of a column at specified row number.
+    virtual void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const = 0;
+    /// Deserialize one value and insert into a column.
+    /// If method will throw an exception, then column will be in same state as before call to method.
+    virtual void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const = 0;
+
+    /** Text serialization with escaping but without quoting.
+      */
+    virtual void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    virtual void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    /** Text serialization as a literal that may be inserted into a query.
+      */
+    virtual void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    virtual void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    /** Text serialization for the CSV format.
+      */
+    virtual void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
+    virtual void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    /** Text serialization for displaying on a terminal or saving into a text file, and the like.
+      * Without escaping or quoting.
+      */
+    virtual void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    /** Text deserialization in case when buffer contains only one value, without any escaping and delimiters.
+      */
+    virtual void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    /** Text serialization intended for using in JSON format.
+      */
+    virtual void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const = 0;
+    virtual void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
+
+    /** Text serialization for putting into the XML format.
+      */
+    virtual void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+    {
+        serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    }
+
+    static String getFileNameForStream(const NameAndTypePair & column, const SubstreamPath & path);
+    static String getFileNameForStream(const String & name_in_storage, const SubstreamPath & path);
+    static String getSubcolumnNameForStream(const SubstreamPath & path);
+
+    static void addToSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path, ColumnPtr column);
+    static ColumnPtr getFromSubstreamsCache(SubstreamsCache * cache, const SubstreamPath & path);
+
+    static bool isSpecialCompressionAllowed(const SubstreamPath & path);
+};
+
+using SerializationPtr = std::shared_ptr<const ISerialization>;
+using Serializations = std::vector<SerializationPtr>;
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..e0bcb65d895
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.cpp
@@ -0,0 +1,221 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.h>
+
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+
+#include <Columns/ColumnAggregateFunction.h>
+
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Common/AlignedBuffer.h>
+
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+#include <IO/Operators.h>
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const String & s = get<const String &>(field);
+    writeVarUInt(s.size(), ostr);
+    writeString(s, ostr);
+}
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    UInt64 size;
+    readVarUInt(size, istr);
+    field = String();
+    String & s = get<String &>(field);
+    s.resize(size);
+    istr.readStrict(s.data(), size);
+}
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    function->serialize(assert_cast<const ColumnAggregateFunction &>(column).getData()[row_num], ostr);
+}
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    ColumnAggregateFunction & column_concrete = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(column);
+
+    Arena & arena = column_concrete.createOrGetArena();
+    size_t size_of_state = function->sizeOfData();
+    AggregateDataPtr place = arena.alignedAlloc(size_of_state, function->alignOfData());
+
+    function->create(place);
+    try
+    {
+        function->deserialize(place, istr, &arena);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        function->destroy(place);
+        throw;
+    }
+
+    column_concrete.getData().push_back(place);
+}
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    const ColumnAggregateFunction & real_column = typeid_cast<const ColumnAggregateFunction &>(column);
+    const ColumnAggregateFunction::Container & vec = real_column.getData();
+
+    ColumnAggregateFunction::Container::const_iterator it = vec.begin() + offset;
+    ColumnAggregateFunction::Container::const_iterator end = limit ? it + limit : vec.end();
+
+    if (end > vec.end())
+        end = vec.end();
+
+    for (; it != end; ++it)
+        function->serialize(*it, ostr);
+}
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
+{
+    ColumnAggregateFunction & real_column = typeid_cast<ColumnAggregateFunction &>(column);
+    ColumnAggregateFunction::Container & vec = real_column.getData();
+
+    Arena & arena = real_column.createOrGetArena();
+    real_column.set(function);
+    vec.reserve(vec.size() + limit);
+
+    size_t size_of_state = function->sizeOfData();
+    size_t align_of_state = function->alignOfData();
+
+    for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
+    {
+        if (istr.eof())
+            break;
+
+        AggregateDataPtr place = arena.alignedAlloc(size_of_state, align_of_state);
+
+        function->create(place);
+
+        try
+        {
+            function->deserialize(place, istr, &arena);
+        }
+        catch (...)
+        {
+            function->destroy(place);
+            throw;
+        }
+
+        vec.push_back(place);
+    }
+}
+
+static String serializeToString(const AggregateFunctionPtr & function, const IColumn & column, size_t row_num)
+{
+    WriteBufferFromOwnString buffer;
+    function->serialize(assert_cast<const ColumnAggregateFunction &>(column).getData()[row_num], buffer);
+    return buffer.str();
+}
+
+static void deserializeFromString(const AggregateFunctionPtr & function, IColumn & column, const String & s)
+{
+    ColumnAggregateFunction & column_concrete = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(column);
+
+    Arena & arena = column_concrete.createOrGetArena();
+    size_t size_of_state = function->sizeOfData();
+    AggregateDataPtr place = arena.alignedAlloc(size_of_state, function->alignOfData());
+
+    function->create(place);
+
+    try
+    {
+        ReadBufferFromString istr(s);
+        function->deserialize(place, istr, &arena);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        function->destroy(place);
+        throw;
+    }
+
+    column_concrete.getData().push_back(place);
+}
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeString(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeEscapedString(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    String s;
+    readEscapedString(s, istr);
+    deserializeFromString(function, column, s);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeQuotedString(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    String s;
+    readQuotedStringWithSQLStyle(s, istr);
+    deserializeFromString(function, column, s);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    String s;
+    readStringUntilEOF(s, istr);
+    deserializeFromString(function, column, s);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeJSONString(serializeToString(function, column, row_num), ostr, settings);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    String s;
+    readJSONString(s, istr);
+    deserializeFromString(function, column, s);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeXMLStringForTextElement(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeCSV(serializeToString(function, column, row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationAggregateFunction::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String s;
+    readCSV(s, istr, settings.csv);
+    deserializeFromString(function, column, s);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.h
new file mode 100644
index 00000000000..58a7d52ffe7
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationAggregateFunction.h
@@ -0,0 +1,43 @@
+#pragma once
+
+#include <AggregateFunctions/IAggregateFunction.h>
+
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationAggregateFunction final : public ISerialization
+{
+private:
+    AggregateFunctionPtr function;
+
+public:
+    static constexpr bool is_parametric = true;
+
+    SerializationAggregateFunction(const AggregateFunctionPtr & function_): function(function_) {}
+
+    /// NOTE These two functions for serializing single values are incompatible with the functions below.
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationArray.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationArray.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..70a72c51e78
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationArray.cpp
@@ -0,0 +1,507 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationArray.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+#include <Columns/ColumnArray.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/ReadBufferFromString.h>
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_READ_ALL_DATA;
+    extern const int CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT;
+    extern const int LOGICAL_ERROR;
+}
+
+void SerializationArray::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const Array & a = get<const Array &>(field);
+    writeVarUInt(a.size(), ostr);
+    for (size_t i = 0; i < a.size(); ++i)
+    {
+        nested->serializeBinary(a[i], ostr);
+    }
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    size_t size;
+    readVarUInt(size, istr);
+    field = Array(size);
+    Array & arr = get<Array &>(field);
+    for (size_t i = 0; i < size; ++i)
+        nested->deserializeBinary(arr[i], istr);
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
+    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
+
+    size_t offset = offsets[row_num - 1];
+    size_t next_offset = offsets[row_num];
+    size_t size = next_offset - offset;
+
+    writeVarUInt(size, ostr);
+
+    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
+    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
+        nested->serializeBinary(nested_column, i, ostr);
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    ColumnArray & column_array = assert_cast<ColumnArray &>(column);
+    ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
+
+    size_t size;
+    readVarUInt(size, istr);
+
+    IColumn & nested_column = column_array.getData();
+
+    size_t i = 0;
+    try
+    {
+        for (; i < size; ++i)
+            nested->deserializeBinary(nested_column, istr);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        if (i)
+            nested_column.popBack(i);
+        throw;
+    }
+
+    offsets.push_back(offsets.back() + size);
+}
+
+
+namespace
+{
+    void serializeArraySizesPositionIndependent(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, UInt64 offset, UInt64 limit)
+    {
+        const ColumnArray & column_array = typeid_cast<const ColumnArray &>(column);
+        const ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
+        size_t size = offset_values.size();
+
+        if (!size)
+            return;
+
+        size_t end = limit && (offset + limit < size)
+            ? offset + limit
+            : size;
+
+        ColumnArray::Offset prev_offset = offset_values[offset - 1];
+        for (size_t i = offset; i < end; ++i)
+        {
+            ColumnArray::Offset current_offset = offset_values[i];
+            writeIntBinary(current_offset - prev_offset, ostr);
+            prev_offset = current_offset;
+        }
+    }
+
+    void deserializeArraySizesPositionIndependent(ColumnArray & column_array, ReadBuffer & istr, UInt64 limit)
+    {
+        ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
+        size_t initial_size = offset_values.size();
+        offset_values.resize(initial_size + limit);
+
+        size_t i = initial_size;
+        ColumnArray::Offset current_offset = initial_size ? offset_values[initial_size - 1] : 0;
+        while (i < initial_size + limit && !istr.eof())
+        {
+            ColumnArray::Offset current_size = 0;
+            readIntBinary(current_size, istr);
+            current_offset += current_size;
+            offset_values[i] = current_offset;
+            ++i;
+        }
+
+        offset_values.resize(i);
+    }
+
+    ColumnPtr arraySizesToOffsets(const IColumn & column)
+    {
+        const auto & column_sizes = assert_cast<const ColumnArray::ColumnOffsets &>(column);
+        MutableColumnPtr column_offsets = column_sizes.cloneEmpty();
+
+        if (column_sizes.empty())
+            return column_offsets;
+
+        const auto & sizes_data = column_sizes.getData();
+        auto & offsets_data = assert_cast<ColumnArray::ColumnOffsets &>(*column_offsets).getData();
+
+        offsets_data.resize(sizes_data.size());
+
+        IColumn::Offset prev_offset = 0;
+        for (size_t i = 0, size = sizes_data.size(); i < size; ++i)
+        {
+            prev_offset += sizes_data[i];
+            offsets_data[i] = prev_offset;
+        }
+
+        return column_offsets;
+    }
+}
+
+ColumnPtr arrayOffsetsToSizes(const IColumn & column)
+{
+    const auto & column_offsets = assert_cast<const ColumnArray::ColumnOffsets &>(column);
+    MutableColumnPtr column_sizes = column_offsets.cloneEmpty();
+
+    if (column_offsets.empty())
+        return column_sizes;
+
+    const auto & offsets_data = column_offsets.getData();
+    auto & sizes_data = assert_cast<ColumnArray::ColumnOffsets &>(*column_sizes).getData();
+
+    sizes_data.resize(offsets_data.size());
+
+    IColumn::Offset prev_offset = 0;
+    for (size_t i = 0, size = offsets_data.size(); i < size; ++i)
+    {
+        auto current_offset = offsets_data[i];
+        sizes_data[i] = current_offset - prev_offset;
+        prev_offset =  current_offset;
+    }
+
+    return column_sizes;
+}
+
+
+void SerializationArray::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    path.push_back(Substream::ArraySizes);
+    callback(path);
+    path.back() = Substream::ArrayElements;
+    nested->enumerateStreams(callback, path);
+    path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::ArrayElements);
+    nested->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::ArrayElements);
+    nested->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::ArrayElements);
+    nested->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    const ColumnArray & column_array = typeid_cast<const ColumnArray &>(column);
+
+    /// First serialize array sizes.
+    settings.path.push_back(Substream::ArraySizes);
+    if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
+    {
+        if (settings.position_independent_encoding)
+            serializeArraySizesPositionIndependent(column, *stream, offset, limit);
+        else
+            SerializationNumber<ColumnArray::Offset>().serializeBinaryBulk(*column_array.getOffsetsPtr(), *stream, offset, limit);
+    }
+
+    /// Then serialize contents of arrays.
+    settings.path.back() = Substream::ArrayElements;
+    const ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
+
+    if (offset > offset_values.size())
+        return;
+
+    /** offset - from which array to write.
+      * limit - how many arrays should be written, or 0, if you write everything that is.
+      * end - up to which array the recorded piece ends.
+      *
+      * nested_offset - from which element of the innards to write.
+      * nested_limit - how many elements of the innards to write, or 0, if you write everything that is.
+      */
+
+    size_t end = std::min(offset + limit, offset_values.size());
+
+    size_t nested_offset = offset ? offset_values[offset - 1] : 0;
+    size_t nested_limit = limit
+        ? offset_values[end - 1] - nested_offset
+        : 0;
+
+    if (limit == 0 || nested_limit)
+        nested->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column_array.getData(), nested_offset, nested_limit, settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+    auto mutable_column = column->assumeMutable();
+    ColumnArray & column_array = typeid_cast<ColumnArray &>(*mutable_column);
+    settings.path.push_back(Substream::ArraySizes);
+
+    if (auto cached_column = getFromSubstreamsCache(cache, settings.path))
+    {
+        column_array.getOffsetsPtr() = arraySizesToOffsets(*cached_column);
+    }
+    else if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
+    {
+        if (settings.position_independent_encoding)
+            deserializeArraySizesPositionIndependent(column_array, *stream, limit);
+        else
+            SerializationNumber<ColumnArray::Offset>().deserializeBinaryBulk(column_array.getOffsetsColumn(), *stream, limit, 0);
+
+        addToSubstreamsCache(cache, settings.path, arrayOffsetsToSizes(column_array.getOffsetsColumn()));
+    }
+
+    settings.path.back() = Substream::ArrayElements;
+
+    ColumnArray::Offsets & offset_values = column_array.getOffsets();
+    ColumnPtr & nested_column = column_array.getDataPtr();
+
+    /// Number of values corresponding with `offset_values` must be read.
+    size_t last_offset = offset_values.back();
+    if (last_offset < nested_column->size())
+        throw Exception("Nested column is longer than last offset", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    size_t nested_limit = last_offset - nested_column->size();
+
+    /// Adjust value size hint. Divide it to the average array size.
+    settings.avg_value_size_hint = nested_limit ? settings.avg_value_size_hint / nested_limit * offset_values.size() : 0;
+
+    nested->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(nested_column, nested_limit, settings, state, cache);
+
+    settings.path.pop_back();
+
+    /// Check consistency between offsets and elements subcolumns.
+    /// But if elements column is empty - it's ok for columns of Nested types that was added by ALTER.
+    if (!nested_column->empty() && nested_column->size() != last_offset)
+        throw ParsingException("Cannot read all array values: read just " + toString(nested_column->size()) + " of " + toString(last_offset),
+            ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
+
+    column = std::move(mutable_column);
+}
+
+
+template <typename Writer>
+static void serializeTextImpl(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, Writer && write_nested)
+{
+    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
+    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
+
+    size_t offset = offsets[row_num - 1];
+    size_t next_offset = offsets[row_num];
+
+    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
+
+    writeChar('[', ostr);
+    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
+    {
+        if (i != offset)
+            writeChar(',', ostr);
+        write_nested(nested_column, i);
+    }
+    writeChar(']', ostr);
+}
+
+
+template <typename Reader>
+static void deserializeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, Reader && read_nested, bool allow_unenclosed)
+{
+    ColumnArray & column_array = assert_cast<ColumnArray &>(column);
+    ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
+
+    IColumn & nested_column = column_array.getData();
+
+    size_t size = 0;
+
+    bool has_braces = false;
+    if (checkChar('[', istr))
+        has_braces = true;
+    else if (!allow_unenclosed)
+        throw Exception(ErrorCodes::CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT, "Array does not start with '[' character");
+
+    try
+    {
+        bool first = true;
+        while (!istr.eof() && *istr.position() != ']')
+        {
+            if (!first)
+            {
+                if (*istr.position() == ',')
+                    ++istr.position();
+                else
+                    throw ParsingException(ErrorCodes::CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT,
+                        "Cannot read array from text, expected comma or end of array, found '{}'",
+                        *istr.position());
+            }
+
+            first = false;
+
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+
+            if (*istr.position() == ']')
+                break;
+
+            read_nested(nested_column);
+            ++size;
+
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+        }
+
+        if (has_braces)
+            assertChar(']', istr);
+        else /// If array is not enclosed in braces, we read until EOF.
+            assertEOF(istr);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        if (size)
+            nested_column.popBack(size);
+        throw;
+    }
+
+    offsets.push_back(offsets.back() + size);
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeTextImpl(column, row_num, ostr,
+        [&](const IColumn & nested_column, size_t i)
+        {
+            nested->serializeTextQuoted(nested_column, i, ostr, settings);
+        });
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextImpl(column, istr,
+        [&](IColumn & nested_column)
+        {
+            nested->deserializeTextQuoted(nested_column, istr, settings);
+        }, false);
+}
+
+void SerializationArray::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
+    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
+
+    size_t offset = offsets[row_num - 1];
+    size_t next_offset = offsets[row_num];
+
+    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
+
+    writeChar('[', ostr);
+    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
+    {
+        if (i != offset)
+            writeChar(',', ostr);
+        nested->serializeTextJSON(nested_column, i, ostr, settings);
+    }
+    writeChar(']', ostr);
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextImpl(column, istr,
+        [&](IColumn & nested_column)
+        {
+            nested->deserializeTextJSON(nested_column, istr, settings);
+        }, false);
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnArray & column_array = assert_cast<const ColumnArray &>(column);
+    const ColumnArray::Offsets & offsets = column_array.getOffsets();
+
+    size_t offset = offsets[row_num - 1];
+    size_t next_offset = offsets[row_num];
+
+    const IColumn & nested_column = column_array.getData();
+
+    writeCString("<array>", ostr);
+    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
+    {
+        writeCString("<elem>", ostr);
+        nested->serializeTextXML(nested_column, i, ostr, settings);
+        writeCString("</elem>", ostr);
+    }
+    writeCString("</array>", ostr);
+}
+
+
+void SerializationArray::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    /// There is no good way to serialize an array in CSV. Therefore, we serialize it into a string, and then write the resulting string in CSV.
+    WriteBufferFromOwnString wb;
+    serializeText(column, row_num, wb, settings);
+    writeCSV(wb.str(), ostr);
+}
+
+
+void SerializationArray::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String s;
+    readCSV(s, istr, settings.csv);
+    ReadBufferFromString rb(s);
+
+    if (settings.csv.input_format_arrays_as_nested_csv)
+    {
+        deserializeTextImpl(column, rb,
+            [&](IColumn & nested_column)
+            {
+                nested->deserializeTextCSV(nested_column, rb, settings);
+            }, true);
+    }
+    else
+    {
+        deserializeTextImpl(column, rb,
+            [&](IColumn & nested_column)
+            {
+                nested->deserializeTextQuoted(nested_column, rb, settings);
+            }, true);
+    }
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationArray.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationArray.h
new file mode 100644
index 00000000000..71037090a48
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationArray.h
@@ -0,0 +1,69 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationArray final : public SimpleTextSerialization
+{
+private:
+    SerializationPtr nested;
+
+public:
+    SerializationArray(const SerializationPtr & nested_) : nested(nested_) {}
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    /** Streaming serialization of arrays is arranged in a special way:
+      * - elements placed in a row are written/read without array sizes;
+      * - the sizes are written/read in a separate stream,
+      * This is necessary, because when implementing nested structures, several arrays can have common sizes.
+      */
+
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            const IColumn & column,
+            size_t offset,
+            size_t limit,
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        ColumnPtr & column,
+        size_t limit,
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+        SubstreamsCache * cache) const override;
+};
+
+ColumnPtr arrayOffsetsToSizes(const IColumn & column);
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..9347c4f60f3
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.cpp
@@ -0,0 +1,97 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.h>
+
+#include <IO/ReadBufferFromString.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+
+namespace
+{
+
+using namespace DB;
+
+String serializeToString(const SerializationCustomSimpleText & domain, const IColumn & column, size_t row_num, const FormatSettings & settings)
+{
+    WriteBufferFromOwnString buffer;
+    domain.serializeText(column, row_num, buffer, settings);
+
+    return buffer.str();
+}
+
+void deserializeFromString(const SerializationCustomSimpleText & domain, IColumn & column, const String & s, const FormatSettings & settings)
+{
+    ReadBufferFromString istr(s);
+    domain.deserializeText(column, istr, settings);
+}
+
+}
+
+namespace DB
+{
+
+SerializationCustomSimpleText::SerializationCustomSimpleText(const SerializationPtr & nested_)
+    : SerializationWrapper(nested_)
+{
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String str;
+    readString(str, istr);
+    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeEscapedString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String str;
+    readEscapedString(str, istr);
+    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeQuotedString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String str;
+    readQuotedString(str, istr);
+    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeCSVString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String str;
+    readCSVString(str, istr, settings.csv);
+    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeJSONString(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr, settings);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String str;
+    readJSONString(str, istr);
+    deserializeFromString(*this, column, str, settings);
+}
+
+void SerializationCustomSimpleText::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeXMLStringForTextElement(serializeToString(*this, column, row_num, settings), ostr);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.h
similarity index 92%
rename from src/DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h
rename to src/DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.h
index d983b66eecc..ae938b1104b 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeCustomSimpleTextSerialization.h
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.h
@@ -1,6 +1,6 @@
 #pragma once
 
-#include <DataTypes/DataTypeCustom.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -12,9 +12,11 @@ class IColumn;
 
 /** Simple IDataTypeCustomTextSerialization that uses serializeText/deserializeText
  * for all serialization and deserialization. */
-class DataTypeCustomSimpleTextSerialization : public IDataTypeCustomTextSerialization
+class SerializationCustomSimpleText : public SerializationWrapper
 {
 public:
+    SerializationCustomSimpleText(const SerializationPtr & nested_);
+
     // Methods that subclasses must override in order to get full serialization/deserialization support.
     virtual void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override = 0;
     virtual void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const = 0;
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDate.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDate.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..ee9110d360d
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDate.cpp
@@ -0,0 +1,83 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDate.h>
+
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+
+#include <Columns/ColumnsNumber.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+
+#include <Common/assert_cast.h>
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationDate::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeDateText(DayNum(assert_cast<const ColumnUInt16 &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+void SerializationDate::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationDate::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    DayNum x;
+    readDateText(x, istr);
+    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationDate::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationDate::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('\'', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('\'', ostr);
+}
+
+void SerializationDate::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    DayNum x;
+    assertChar('\'', istr);
+    readDateText(x, istr);
+    assertChar('\'', istr);
+    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
+}
+
+void SerializationDate::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationDate::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    DayNum x;
+    assertChar('"', istr);
+    readDateText(x, istr);
+    assertChar('"', istr);
+    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationDate::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationDate::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    LocalDate value;
+    readCSV(value, istr);
+    assert_cast<ColumnUInt16 &>(column).getData().push_back(value.getDayNum());
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDate.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDate.h
new file mode 100644
index 00000000000..099d7444c3d
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDate.h
@@ -0,0 +1,23 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationDate final : public SerializationNumber<UInt16>
+{
+public:
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..16e47601eeb
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.cpp
@@ -0,0 +1,155 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.h>
+
+#include <Columns/ColumnVector.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <common/DateLUT.h>
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <IO/Operators.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/parseDateTimeBestEffort.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace
+{
+
+inline void readText(time_t & x, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DateLUTImpl & time_zone, const DateLUTImpl & utc_time_zone)
+{
+    switch (settings.date_time_input_format)
+    {
+        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::Basic:
+            readDateTimeText(x, istr, time_zone);
+            return;
+        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::BestEffort:
+            parseDateTimeBestEffort(x, istr, time_zone, utc_time_zone);
+            return;
+    }
+}
+
+}
+
+SerializationDateTime::SerializationDateTime(
+    const DateLUTImpl & time_zone_, const DateLUTImpl & utc_time_zone_)
+    : time_zone(time_zone_), utc_time_zone(utc_time_zone_)
+{
+}
+
+void SerializationDateTime::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    auto value = assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num];
+    switch (settings.date_time_output_format)
+    {
+        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::Simple:
+            writeDateTimeText(value, ostr, time_zone);
+            return;
+        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::UnixTimestamp:
+            writeIntText(value, ostr);
+            return;
+        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::ISO:
+            writeDateTimeTextISO(value, ostr, utc_time_zone);
+            return;
+    }
+}
+
+void SerializationDateTime::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationDateTime::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationDateTime::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    time_t x = 0;
+    readText(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+    if (x < 0)
+        x = 0;
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationDateTime::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('\'', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('\'', ostr);
+}
+
+void SerializationDateTime::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    time_t x = 0;
+    if (checkChar('\'', istr)) /// Cases: '2017-08-31 18:36:48' or '1504193808'
+    {
+        readText(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+        assertChar('\'', istr);
+    }
+    else /// Just 1504193808 or 01504193808
+    {
+        readIntText(x, istr);
+    }
+    if (x < 0)
+        x = 0;
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
+}
+
+void SerializationDateTime::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationDateTime::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    time_t x = 0;
+    if (checkChar('"', istr))
+    {
+        readText(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+        assertChar('"', istr);
+    }
+    else
+    {
+        readIntText(x, istr);
+    }
+    if (x < 0)
+        x = 0;
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationDateTime::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationDateTime::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    time_t x = 0;
+
+    if (istr.eof())
+        throwReadAfterEOF();
+
+    char maybe_quote = *istr.position();
+
+    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
+        ++istr.position();
+
+    readText(x, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+
+    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
+        assertChar(maybe_quote, istr);
+
+    if (x < 0)
+        x = 0;
+
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.h
new file mode 100644
index 00000000000..8cf57ddef89
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime.h
@@ -0,0 +1,32 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+
+class DateLUTImpl;
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationDateTime final : public SerializationNumber<UInt32>
+{
+private:
+    const DateLUTImpl & time_zone;
+    const DateLUTImpl & utc_time_zone;
+
+public:
+    SerializationDateTime(const DateLUTImpl & time_zone_, const DateLUTImpl & utc_time_zone_);
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+};
+
+}
+
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..9f3958faa4d
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.cpp
@@ -0,0 +1,151 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.h>
+
+#include <Columns/ColumnVector.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <common/DateLUT.h>
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <IO/Operators.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/parseDateTimeBestEffort.h>
+
+namespace DB
+{
+
+SerializationDateTime64::SerializationDateTime64(
+    const DateLUTImpl & time_zone_, const DateLUTImpl & utc_time_zone_, UInt32 scale_)
+    : SerializationDecimalBase<DateTime64>(DecimalUtils::max_precision<DateTime64>, scale_)
+    , time_zone(time_zone_), utc_time_zone(utc_time_zone_)
+{
+}
+
+void SerializationDateTime64::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    auto value = assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num];
+    switch (settings.date_time_output_format)
+    {
+        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::Simple:
+            writeDateTimeText(value, scale, ostr, time_zone);
+            return;
+        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::UnixTimestamp:
+            writeDateTimeUnixTimestamp(value, scale, ostr);
+            return;
+        case FormatSettings::DateTimeOutputFormat::ISO:
+            writeDateTimeTextISO(value, scale, ostr, utc_time_zone);
+            return;
+    }
+}
+
+void SerializationDateTime64::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    DateTime64 result = 0;
+    readDateTime64Text(result, scale, istr, time_zone);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(result);
+}
+
+void SerializationDateTime64::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationDateTime64::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+static inline void readText(DateTime64 & x, UInt32 scale, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const DateLUTImpl & time_zone, const DateLUTImpl & utc_time_zone)
+{
+    switch (settings.date_time_input_format)
+    {
+        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::Basic:
+            readDateTime64Text(x, scale, istr, time_zone);
+            return;
+        case FormatSettings::DateTimeInputFormat::BestEffort:
+            parseDateTime64BestEffort(x, scale, istr, time_zone, utc_time_zone);
+            return;
+    }
+}
+
+void SerializationDateTime64::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    DateTime64 x = 0;
+    readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationDateTime64::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('\'', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('\'', ostr);
+}
+
+void SerializationDateTime64::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    DateTime64 x = 0;
+    if (checkChar('\'', istr)) /// Cases: '2017-08-31 18:36:48' or '1504193808'
+    {
+        readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+        assertChar('\'', istr);
+    }
+    else /// Just 1504193808 or 01504193808
+    {
+        readIntText(x, istr);
+    }
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
+}
+
+void SerializationDateTime64::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationDateTime64::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    DateTime64 x = 0;
+    if (checkChar('"', istr))
+    {
+        readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+        assertChar('"', istr);
+    }
+    else
+    {
+        readIntText(x, istr);
+    }
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationDateTime64::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationDateTime64::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    DateTime64 x = 0;
+
+    if (istr.eof())
+        throwReadAfterEOF();
+
+    char maybe_quote = *istr.position();
+
+    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
+        ++istr.position();
+
+    readText(x, scale, istr, settings, time_zone, utc_time_zone);
+
+    if (maybe_quote == '\'' || maybe_quote == '\"')
+        assertChar(maybe_quote, istr);
+
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.h
new file mode 100644
index 00000000000..c36649daef1
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDateTime64.h
@@ -0,0 +1,32 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.h>
+
+class DateLUTImpl;
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationDateTime64 final : public SerializationDecimalBase<DateTime64>
+{
+private:
+    const DateLUTImpl & time_zone;
+    const DateLUTImpl & utc_time_zone;
+
+public:
+    SerializationDateTime64(const DateLUTImpl & time_zone_, const DateLUTImpl & utc_time_zone_, UInt32 scale_);
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..e0073c80aca
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.cpp
@@ -0,0 +1,74 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h>
+
+#include <Columns/ColumnVector.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/readDecimalText.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int DECIMAL_OVERFLOW;
+}
+
+template <typename T>
+bool SerializationDecimal<T>::tryReadText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision, UInt32 scale)
+{
+    UInt32 unread_scale = scale;
+    if (!tryReadDecimalText(istr, x, precision, unread_scale))
+        return false;
+
+    if (common::mulOverflow(x.value, DecimalUtils::scaleMultiplier<T>(unread_scale), x.value))
+        return false;
+
+    return true;
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimal<T>::readText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision, UInt32 scale, bool csv)
+{
+    UInt32 unread_scale = scale;
+    if (csv)
+        readCSVDecimalText(istr, x, precision, unread_scale);
+    else
+        readDecimalText(istr, x, precision, unread_scale);
+
+    if (common::mulOverflow(x.value, DecimalUtils::scaleMultiplier<T>(unread_scale), x.value))
+        throw Exception("Decimal math overflow", ErrorCodes::DECIMAL_OVERFLOW);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimal<T>::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    T value = assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num];
+    writeText(value, this->scale, ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimal<T>::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    T x;
+    readText(x, istr);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimal<T>::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    T x;
+    readText(x, istr, true);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+template class SerializationDecimal<Decimal32>;
+template class SerializationDecimal<Decimal64>;
+template class SerializationDecimal<Decimal128>;
+template class SerializationDecimal<Decimal256>;
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h
new file mode 100644
index 00000000000..dc193cdf0d3
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h
@@ -0,0 +1,27 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.h>
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename T>
+class SerializationDecimal final : public SerializationDecimalBase<T>
+{
+public:
+    using typename SerializationDecimalBase<T>::ColumnType;
+
+    SerializationDecimal(UInt32 precision_, UInt32 scale_)
+        : SerializationDecimalBase<T>(precision_, scale_) {}
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void readText(T & x, ReadBuffer & istr, bool csv = false) const { readText(x, istr, this->precision, this->scale, csv); }
+
+    static void readText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision_, UInt32 scale_, bool csv = false);
+    static bool tryReadText(T & x, ReadBuffer & istr, UInt32 precision_, UInt32 scale_);
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..8557c9ff719
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.cpp
@@ -0,0 +1,73 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.h>
+
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimalBase<T>::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    FieldType x = get<DecimalField<T>>(field);
+    writeBinary(x, ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimalBase<T>::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const FieldType & x = assert_cast<const ColumnType &>(column).getElement(row_num);
+    writeBinary(x, ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimalBase<T>::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    const typename ColumnType::Container & x = typeid_cast<const ColumnType &>(column).getData();
+
+    size_t size = x.size();
+
+    if (limit == 0 || offset + limit > size)
+        limit = size - offset;
+
+    ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&x[offset]), sizeof(FieldType) * limit);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimalBase<T>::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    typename FieldType::NativeType x;
+    readBinary(x, istr);
+    field = DecimalField(T(x), this->scale);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimalBase<T>::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    typename FieldType::NativeType x;
+    readBinary(x, istr);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(FieldType(x));
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationDecimalBase<T>::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double) const
+{
+    typename ColumnType::Container & x = typeid_cast<ColumnType &>(column).getData();
+    size_t initial_size = x.size();
+    x.resize(initial_size + limit);
+    size_t size = istr.readBig(reinterpret_cast<char*>(&x[initial_size]), sizeof(FieldType) * limit);
+    x.resize(initial_size + size / sizeof(FieldType));
+}
+
+template class SerializationDecimalBase<Decimal32>;
+template class SerializationDecimalBase<Decimal64>;
+template class SerializationDecimalBase<Decimal128>;
+template class SerializationDecimalBase<Decimal256>;
+template class SerializationDecimalBase<DateTime64>;
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.h
new file mode 100644
index 00000000000..fd3dcb17e35
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationDecimalBase.h
@@ -0,0 +1,32 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h>
+#include <Columns/ColumnDecimal.h>
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename T>
+class SerializationDecimalBase : public SimpleTextSerialization
+{
+protected:
+    const UInt32 precision;
+    const UInt32 scale;
+
+public:
+    using FieldType = T;
+    using ColumnType = ColumnDecimal<T>;
+
+    SerializationDecimalBase(UInt32 precision_, UInt32 scale_)
+        : precision(precision_), scale(scale_) {}
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationEnum.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationEnum.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..a1550e70608
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationEnum.cpp
@@ -0,0 +1,112 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationEnum.h>
+
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeString(this->getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeEscapedString(this->getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    if (settings.tsv.input_format_enum_as_number)
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
+    else
+    {
+        /// NOTE It would be nice to do without creating a temporary object - at least extract std::string out.
+        std::string field_name;
+        readEscapedString(field_name, istr);
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(this->getValue(StringRef(field_name), true));
+    }
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeQuotedString(this->getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    std::string field_name;
+    readQuotedStringWithSQLStyle(field_name, istr);
+    assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(this->getValue(StringRef(field_name)));
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    if (settings.tsv.input_format_enum_as_number)
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
+    else
+    {
+        std::string field_name;
+        readString(field_name, istr);
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(this->getValue(StringRef(field_name), true));
+    }
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeJSONString(this->getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr, settings);
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeXMLStringForTextElement(this->getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    if (!istr.eof() && *istr.position() != '"')
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
+    else
+    {
+        std::string field_name;
+        readJSONString(field_name, istr);
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(this->getValue(StringRef(field_name)));
+    }
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeCSVString(this->getNameForValue(assert_cast<const ColumnType &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+template <typename Type>
+void SerializationEnum<Type>::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    if (settings.csv.input_format_enum_as_number)
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(readValue(istr));
+    else
+    {
+        std::string field_name;
+        readCSVString(field_name, istr, settings.csv);
+        assert_cast<ColumnType &>(column).getData().push_back(this->getValue(StringRef(field_name), true));
+    }
+}
+
+template class SerializationEnum<Int8>;
+template class SerializationEnum<Int16>;
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationEnum.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationEnum.h
new file mode 100644
index 00000000000..dfa9e74c7a1
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationEnum.h
@@ -0,0 +1,40 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+#include <DataTypes/EnumValues.h>
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename Type>
+class SerializationEnum : public SerializationNumber<Type>, public EnumValues<Type>
+{
+public:
+    using typename SerializationNumber<Type>::FieldType;
+    using typename SerializationNumber<Type>::ColumnType;
+    using typename EnumValues<Type>::Values;
+
+    SerializationEnum(const Values & values_) : EnumValues<Type>(values_) {}
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+
+    FieldType readValue(ReadBuffer & istr) const
+    {
+        FieldType x;
+        readText(x, istr);
+        return this->findByValue(x)->first;
+    }
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..5c63631e2a3
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.cpp
@@ -0,0 +1,203 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.h>
+
+#include <Columns/ColumnFixedString.h>
+#include <Columns/ColumnConst.h>
+
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+
+#include <IO/WriteBuffer.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/VarInt.h>
+
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_READ_ALL_DATA;
+    extern const int TOO_LARGE_STRING_SIZE;
+}
+
+void SerializationFixedString::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const String & s = get<const String &>(field);
+    ostr.write(s.data(), std::min(s.size(), n));
+    if (s.size() < n)
+        for (size_t i = s.size(); i < n; ++i)
+            ostr.write(0);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    field = String();
+    String & s = get<String &>(field);
+    s.resize(n);
+    istr.readStrict(s.data(), n);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]), n);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    ColumnFixedString::Chars & data = assert_cast<ColumnFixedString &>(column).getChars();
+    size_t old_size = data.size();
+    data.resize(old_size + n);
+    try
+    {
+        istr.readStrict(reinterpret_cast<char *>(data.data() + old_size), n);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        data.resize_assume_reserved(old_size);
+        throw;
+    }
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    const ColumnFixedString::Chars & data = typeid_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars();
+
+    size_t size = data.size() / n;
+
+    if (limit == 0 || offset + limit > size)
+        limit = size - offset;
+
+    if (limit)
+        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&data[n * offset]), n * limit);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
+{
+    ColumnFixedString::Chars & data = typeid_cast<ColumnFixedString &>(column).getChars();
+
+    size_t initial_size = data.size();
+    size_t max_bytes = limit * n;
+    data.resize(initial_size + max_bytes);
+    size_t read_bytes = istr.readBig(reinterpret_cast<char *>(&data[initial_size]), max_bytes);
+
+    if (read_bytes % n != 0)
+        throw Exception("Cannot read all data of type FixedString. Bytes read:" + toString(read_bytes) + ". String size:" + toString(n) + ".",
+            ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
+
+    data.resize(initial_size + read_bytes);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeString(reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]), n, ostr);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
+    writeAnyEscapedString<'\''>(pos, pos + n, ostr);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::alignStringLength(size_t n, PaddedPODArray<UInt8> & data, size_t string_start)
+{
+    size_t length = data.size() - string_start;
+    if (length < n)
+    {
+        data.resize_fill(string_start + n);
+    }
+    else if (length > n)
+    {
+        data.resize_assume_reserved(string_start);
+        throw Exception(ErrorCodes::TOO_LARGE_STRING_SIZE, "Too large value for FixedString({})", n);
+    }
+}
+
+template <typename Reader>
+static inline void read(const SerializationFixedString & self, IColumn & column, Reader && reader)
+{
+    ColumnFixedString::Chars & data = typeid_cast<ColumnFixedString &>(column).getChars();
+    size_t prev_size = data.size();
+    try
+    {
+        reader(data);
+        SerializationFixedString::alignStringLength(self.getN(), data, prev_size);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        data.resize_assume_reserved(prev_size);
+        throw;
+    }
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readEscapedStringInto(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
+    writeAnyQuotedString<'\''>(pos, pos + n, ostr);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readQuotedStringInto<true>(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readStringInto(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
+    writeJSONString(pos, pos + n, ostr, settings);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(*this, column, [&istr](ColumnFixedString::Chars & data) { readJSONStringInto(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
+    writeXMLStringForTextElement(pos, pos + n, ostr);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    const char * pos = reinterpret_cast<const char *>(&assert_cast<const ColumnFixedString &>(column).getChars()[n * row_num]);
+    writeCSVString(pos, pos + n, ostr);
+}
+
+
+void SerializationFixedString::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    read(*this, column, [&istr, &csv = settings.csv](ColumnFixedString::Chars & data) { readCSVStringInto(data, istr, csv); });
+}
+
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.h
new file mode 100644
index 00000000000..82559d10800
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.h
@@ -0,0 +1,50 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+#include <Common/PODArray.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationFixedString : public ISerialization
+{
+private:
+    size_t n;
+
+public:
+    SerializationFixedString(size_t n_) : n(n_) {}
+    size_t getN() const { return n; }
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    /// Makes sure that the length of a newly inserted string to `chars` is equal to getN().
+    /// If the length is less than getN() the function will add zero characters up to getN().
+    /// If the length is greater than getN() the function will throw an exception.
+    static void alignStringLength(size_t n, PaddedPODArray<UInt8> & data, size_t string_start);
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationIP.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationIP.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..ec49f960c77
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationIP.cpp
@@ -0,0 +1,94 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationIP.h>
+#include <Columns/ColumnsNumber.h>
+#include <Common/Exception.h>
+#include <Common/formatIPv6.h>
+#include <Functions/FunctionsCoding.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_PARSE_DOMAIN_VALUE_FROM_STRING;
+    extern const int ILLEGAL_COLUMN;
+}
+
+SerializationIPv4::SerializationIPv4(const SerializationPtr & nested_)
+    : SerializationCustomSimpleText(nested_)
+{
+}
+
+void SerializationIPv4::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    const auto * col = checkAndGetColumn<ColumnUInt32>(&column);
+    if (!col)
+    {
+        throw Exception("IPv4 type can only serialize columns of type UInt32." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
+    }
+
+    char buffer[IPV4_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
+    char * ptr = buffer;
+    formatIPv4(reinterpret_cast<const unsigned char *>(&col->getData()[row_num]), ptr);
+
+    ostr.write(buffer, strlen(buffer));
+}
+
+void SerializationIPv4::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    ColumnUInt32 * col = typeid_cast<ColumnUInt32 *>(&column);
+    if (!col)
+    {
+        throw Exception("IPv4 type can only deserialize columns of type UInt32." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
+    }
+
+    char buffer[IPV4_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
+    istr.read(buffer, sizeof(buffer) - 1);
+    UInt32 ipv4_value = 0;
+    if (!parseIPv4(buffer, reinterpret_cast<unsigned char *>(&ipv4_value)))
+    {
+        throw Exception("Invalid IPv4 value.", ErrorCodes::CANNOT_PARSE_DOMAIN_VALUE_FROM_STRING);
+    }
+
+    col->insert(ipv4_value);
+}
+
+SerializationIPv6::SerializationIPv6(const SerializationPtr & nested_)
+    : SerializationCustomSimpleText(nested_)
+{
+}
+void SerializationIPv6::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    const auto * col = checkAndGetColumn<ColumnFixedString>(&column);
+    if (!col)
+    {
+        throw Exception("IPv6 type domain can only serialize columns of type FixedString(16)." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
+    }
+
+    char buffer[IPV6_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
+    char * ptr = buffer;
+    formatIPv6(reinterpret_cast<const unsigned char *>(col->getDataAt(row_num).data), ptr);
+
+    ostr.write(buffer, strlen(buffer));
+}
+
+void SerializationIPv6::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    ColumnFixedString * col = typeid_cast<ColumnFixedString *>(&column);
+    if (!col)
+    {
+        throw Exception("IPv6 type domain can only deserialize columns of type FixedString(16)." + column.getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
+    }
+
+    char buffer[IPV6_MAX_TEXT_LENGTH + 1] = {'\0'};
+    istr.read(buffer, sizeof(buffer) - 1);
+
+    std::string ipv6_value(IPV6_BINARY_LENGTH, '\0');
+    if (!parseIPv6(buffer, reinterpret_cast<unsigned char *>(ipv6_value.data())))
+    {
+        throw Exception("Invalid IPv6 value.", ErrorCodes::CANNOT_PARSE_DOMAIN_VALUE_FROM_STRING);
+    }
+
+    col->insertString(ipv6_value);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationIP.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationIP.h
new file mode 100644
index 00000000000..f1f4d90aba5
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationIP.h
@@ -0,0 +1,26 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationCustomSimpleText.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationIPv4 final : public SerializationCustomSimpleText
+{
+public:
+    SerializationIPv4(const SerializationPtr & nested_);
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+};
+
+class SerializationIPv6 : public SerializationCustomSimpleText
+{
+public:
+    SerializationIPv6(const SerializationPtr & nested_);
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..31058cb6e57
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.cpp
@@ -0,0 +1,827 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.h>
+#include <DataTypes/DataTypeLowCardinality.h>
+#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
+
+#include <Columns/ColumnLowCardinality.h>
+#include <Columns/ColumnUnique.h>
+#include <Columns/ColumnFixedString.h>
+#include <Columns/ColumnsCommon.h>
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Core/Field.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int LOGICAL_ERROR;
+}
+
+namespace
+{
+    const ColumnLowCardinality & getColumnLowCardinality(const IColumn & column)
+    {
+        return typeid_cast<const ColumnLowCardinality &>(column);
+    }
+
+    ColumnLowCardinality & getColumnLowCardinality(IColumn & column)
+    {
+        return typeid_cast<ColumnLowCardinality &>(column);
+    }
+}
+
+SerializationLowCardinality::SerializationLowCardinality(const DataTypePtr & dictionary_type_)
+     : dictionary_type(dictionary_type_)
+     , dict_inner_serialization(removeNullable(dictionary_type_)->getDefaultSerialization())
+{
+}
+
+void SerializationLowCardinality::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
+    dict_inner_serialization->enumerateStreams(callback, path);
+    path.back() = Substream::DictionaryIndexes;
+    callback(path);
+    path.pop_back();
+}
+
+struct KeysSerializationVersion
+{
+    enum Value
+    {
+        /// Version is written at the start of <name.dict.bin>.
+        /// Dictionary is written as number N and N keys after them.
+        /// Dictionary can be shared for continuous range of granules, so some marks may point to the same position.
+        /// Shared dictionary is stored in state and is read once.
+        SharedDictionariesWithAdditionalKeys = 1,
+    };
+
+    Value value;
+
+    static void checkVersion(UInt64 version)
+    {
+        if (version != SharedDictionariesWithAdditionalKeys)
+            throw Exception("Invalid version for SerializationLowCardinality key column.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    explicit KeysSerializationVersion(UInt64 version) : value(static_cast<Value>(version)) { checkVersion(version); }
+};
+
+/// Version is stored at the start of each granule. It's used to store indexes type and flags.
+struct IndexesSerializationType
+{
+    using SerializationType = UInt64;
+    /// Need to read dictionary if it wasn't.
+    static constexpr SerializationType NeedGlobalDictionaryBit = 1u << 8u;
+    /// Need to read additional keys. Additional keys are stored before indexes as value N and N keys after them.
+    static constexpr SerializationType HasAdditionalKeysBit = 1u << 9u;
+    /// Need to update dictionary. It means that previous granule has different dictionary.
+    static constexpr SerializationType NeedUpdateDictionary = 1u << 10u;
+
+    enum Type
+    {
+        TUInt8 = 0,
+        TUInt16,
+        TUInt32,
+        TUInt64,
+    };
+
+    Type type;
+    bool has_additional_keys;
+    bool need_global_dictionary;
+    bool need_update_dictionary;
+
+    static constexpr SerializationType resetFlags(SerializationType type)
+    {
+        return type & (~(HasAdditionalKeysBit | NeedGlobalDictionaryBit | NeedUpdateDictionary));
+    }
+
+    static void checkType(SerializationType type)
+    {
+        UInt64 value = resetFlags(type);
+        if (value <= TUInt64)
+            return;
+
+        throw Exception("Invalid type for SerializationLowCardinality index column.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    void serialize(WriteBuffer & buffer) const
+    {
+        SerializationType val = type;
+        if (has_additional_keys)
+            val |= HasAdditionalKeysBit;
+        if (need_global_dictionary)
+            val |= NeedGlobalDictionaryBit;
+        if (need_update_dictionary)
+            val |= NeedUpdateDictionary;
+        writeIntBinary(val, buffer);
+    }
+
+    void deserialize(ReadBuffer & buffer)
+    {
+        SerializationType val;
+        readIntBinary(val, buffer);
+        checkType(val);
+        has_additional_keys = (val & HasAdditionalKeysBit) != 0;
+        need_global_dictionary = (val & NeedGlobalDictionaryBit) != 0;
+        need_update_dictionary = (val & NeedUpdateDictionary) != 0;
+        type = static_cast<Type>(resetFlags(val));
+    }
+
+    IndexesSerializationType(const IColumn & column,
+                             bool has_additional_keys_,
+                             bool need_global_dictionary_,
+                             bool enumerate_dictionaries)
+        : has_additional_keys(has_additional_keys_)
+        , need_global_dictionary(need_global_dictionary_)
+        , need_update_dictionary(enumerate_dictionaries)
+    {
+        if (typeid_cast<const ColumnUInt8 *>(&column))
+            type = TUInt8;
+        else if (typeid_cast<const ColumnUInt16 *>(&column))
+            type = TUInt16;
+        else if (typeid_cast<const ColumnUInt32 *>(&column))
+            type = TUInt32;
+        else if (typeid_cast<const ColumnUInt64 *>(&column))
+            type = TUInt64;
+        else
+            throw Exception("Invalid Indexes column for IndexesSerializationType. Expected ColumnUInt*, got "
+                            + column.getName(), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    DataTypePtr getDataType() const
+    {
+        if (type == TUInt8)
+            return std::make_shared<DataTypeUInt8>();
+        if (type == TUInt16)
+            return std::make_shared<DataTypeUInt16>();
+        if (type == TUInt32)
+            return std::make_shared<DataTypeUInt32>();
+        if (type == TUInt64)
+            return std::make_shared<DataTypeUInt64>();
+
+        throw Exception("Can't create DataType from IndexesSerializationType.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    IndexesSerializationType() = default;
+};
+
+struct SerializeStateLowCardinality : public ISerialization::SerializeBinaryBulkState
+{
+    KeysSerializationVersion key_version;
+    MutableColumnUniquePtr shared_dictionary;
+
+    explicit SerializeStateLowCardinality(UInt64 key_version_) : key_version(key_version_) {}
+};
+
+struct DeserializeStateLowCardinality : public ISerialization::DeserializeBinaryBulkState
+{
+    KeysSerializationVersion key_version;
+    ColumnUniquePtr global_dictionary;
+
+    IndexesSerializationType index_type;
+    ColumnPtr additional_keys;
+    ColumnPtr null_map;
+    UInt64 num_pending_rows = 0;
+
+    /// If dictionary should be updated.
+    /// Can happen is some granules was skipped while reading from MergeTree.
+    /// We should store this flag in State because
+    ///   in case of long block of empty arrays we may not need read dictionary at first reading.
+    bool need_update_dictionary = false;
+
+    explicit DeserializeStateLowCardinality(UInt64 key_version_) : key_version(key_version_) {}
+};
+
+static SerializeStateLowCardinality * checkAndGetLowCardinalitySerializeState(
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr & state)
+{
+    if (!state)
+        throw Exception("Got empty state for SerializationLowCardinality.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    auto * low_cardinality_state = typeid_cast<SerializeStateLowCardinality *>(state.get());
+    if (!low_cardinality_state)
+    {
+        auto & state_ref = *state;
+        throw Exception("Invalid SerializeBinaryBulkState for SerializationLowCardinality. Expected: "
+                        + demangle(typeid(SerializeStateLowCardinality).name()) + ", got "
+                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    return low_cardinality_state;
+}
+
+static DeserializeStateLowCardinality * checkAndGetLowCardinalityDeserializeState(
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state)
+{
+    if (!state)
+        throw Exception("Got empty state for SerializationLowCardinality.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    auto * low_cardinality_state = typeid_cast<DeserializeStateLowCardinality *>(state.get());
+    if (!low_cardinality_state)
+    {
+        auto & state_ref = *state;
+        throw Exception("Invalid DeserializeBinaryBulkState for SerializationLowCardinality. Expected: "
+                        + demangle(typeid(DeserializeStateLowCardinality).name()) + ", got "
+                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    return low_cardinality_state;
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
+    auto * stream = settings.getter(settings.path);
+    settings.path.pop_back();
+
+    if (!stream)
+        throw Exception("Got empty stream in SerializationLowCardinality::serializeBinaryBulkStatePrefix",
+                        ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    /// Write version and create SerializeBinaryBulkState.
+    UInt64 key_version = KeysSerializationVersion::SharedDictionariesWithAdditionalKeys;
+
+    writeIntBinary(key_version, *stream);
+
+    state = std::make_shared<SerializeStateLowCardinality>(key_version);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    auto * low_cardinality_state = checkAndGetLowCardinalitySerializeState(state);
+    KeysSerializationVersion::checkVersion(low_cardinality_state->key_version.value);
+
+    if (low_cardinality_state->shared_dictionary && settings.low_cardinality_max_dictionary_size)
+    {
+        auto nested_column = low_cardinality_state->shared_dictionary->getNestedNotNullableColumn();
+
+        settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
+        auto * stream = settings.getter(settings.path);
+        settings.path.pop_back();
+
+        if (!stream)
+            throw Exception("Got empty stream in SerializationLowCardinality::serializeBinaryBulkStateSuffix",
+                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+        UInt64 num_keys = nested_column->size();
+        writeIntBinary(num_keys, *stream);
+        dict_inner_serialization->serializeBinaryBulk(*nested_column, *stream, 0, num_keys);
+        low_cardinality_state->shared_dictionary = nullptr;
+    }
+}
+
+void SerializationLowCardinality::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
+    auto * stream = settings.getter(settings.path);
+    settings.path.pop_back();
+
+    if (!stream)
+        return;
+
+    UInt64 keys_version;
+    readIntBinary(keys_version, *stream);
+
+    state = std::make_shared<DeserializeStateLowCardinality>(keys_version);
+}
+
+namespace
+{
+    template <typename T>
+    PaddedPODArray<T> * getIndexesData(IColumn & indexes)
+    {
+        auto * column = typeid_cast<ColumnVector<T> *>(&indexes);
+        if (column)
+            return &column->getData();
+
+        return nullptr;
+    }
+
+    struct IndexMapsWithAdditionalKeys
+    {
+        MutableColumnPtr dictionary_map;
+        MutableColumnPtr additional_keys_map;
+    };
+
+    template <typename T>
+    IndexMapsWithAdditionalKeys mapIndexWithAdditionalKeysRef(PaddedPODArray<T> & index, size_t dict_size)
+    {
+        PaddedPODArray<T> copy(index.cbegin(), index.cend());
+
+        HashMap<T, T> dict_map;
+        HashMap<T, T> add_keys_map;
+
+        for (auto val : index)
+        {
+            if (val < dict_size)
+                dict_map.insert({val, dict_map.size()});
+            else
+                add_keys_map.insert({val, add_keys_map.size()});
+        }
+
+        auto dictionary_map = ColumnVector<T>::create(dict_map.size());
+        auto additional_keys_map = ColumnVector<T>::create(add_keys_map.size());
+        auto & dict_data = dictionary_map->getData();
+        auto & add_keys_data = additional_keys_map->getData();
+
+        for (auto val : dict_map)
+            dict_data[val.second] = val.first;
+
+        for (auto val : add_keys_map)
+            add_keys_data[val.second] = val.first - dict_size;
+
+        for (auto & val : index)
+            val = val < dict_size ? dict_map[val]
+                                  : add_keys_map[val] + dict_map.size();
+
+        for (size_t i = 0; i < index.size(); ++i)
+        {
+            T expected = index[i] < dict_data.size() ? dict_data[index[i]]
+                                                     : add_keys_data[index[i] - dict_data.size()] + dict_size;
+            if (expected != copy[i])
+                throw Exception("Expected " + toString(expected) + ", but got " + toString(copy[i]), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+        }
+
+        return {std::move(dictionary_map), std::move(additional_keys_map)};
+    }
+
+    template <typename T>
+    IndexMapsWithAdditionalKeys mapIndexWithAdditionalKeys(PaddedPODArray<T> & index, size_t dict_size)
+    {
+        T max_less_dict_size = 0;
+        T max_value = 0;
+
+        auto size = index.size();
+        if (size == 0)
+            return {ColumnVector<T>::create(), ColumnVector<T>::create()};
+
+        for (size_t i = 0; i < size; ++i)
+        {
+            auto val = index[i];
+            if (val < dict_size)
+                max_less_dict_size = std::max(max_less_dict_size, val);
+
+            max_value = std::max(max_value, val);
+        }
+
+        auto map_size = UInt64(max_less_dict_size) + 1;
+        auto overflow_map_size = max_value >= dict_size ? (UInt64(max_value - dict_size) + 1) : 0;
+        PaddedPODArray<T> map(map_size, 0);
+        PaddedPODArray<T> overflow_map(overflow_map_size, 0);
+
+        T zero_pos_value = 0;
+        T zero_pos_overflowed_value = 0;
+        UInt64 cur_pos = 0;
+        UInt64 cur_overflowed_pos = 0;
+
+        for (size_t i = 0; i < size; ++i)
+        {
+            T val = index[i];
+            if (val < dict_size)
+            {
+                if (cur_pos == 0)
+                {
+                    zero_pos_value = val;
+                    ++cur_pos;
+                }
+                else if (map[val] == 0 && val != zero_pos_value)
+                {
+                    map[val] = cur_pos;
+                    ++cur_pos;
+                }
+            }
+            else
+            {
+                T shifted_val = val - dict_size;
+                if (cur_overflowed_pos == 0)
+                {
+                    zero_pos_overflowed_value = shifted_val;
+                    ++cur_overflowed_pos;
+                }
+                else if (overflow_map[shifted_val] == 0 && shifted_val != zero_pos_overflowed_value)
+                {
+                    overflow_map[shifted_val] = cur_overflowed_pos;
+                    ++cur_overflowed_pos;
+                }
+            }
+        }
+
+        auto dictionary_map = ColumnVector<T>::create(cur_pos);
+        auto additional_keys_map = ColumnVector<T>::create(cur_overflowed_pos);
+        auto & dict_data = dictionary_map->getData();
+        auto & add_keys_data = additional_keys_map->getData();
+
+        for (size_t i = 0; i < map_size; ++i)
+            if (map[i])
+                dict_data[map[i]] = static_cast<T>(i);
+
+        for (size_t i = 0; i < overflow_map_size; ++i)
+            if (overflow_map[i])
+                add_keys_data[overflow_map[i]] = static_cast<T>(i);
+
+        if (cur_pos)
+            dict_data[0] = zero_pos_value;
+        if (cur_overflowed_pos)
+            add_keys_data[0] = zero_pos_overflowed_value;
+
+        for (size_t i = 0; i < size; ++i)
+        {
+            T & val = index[i];
+            if (val < dict_size)
+                val = map[val];
+            else
+                val = overflow_map[val - dict_size] + cur_pos;
+        }
+
+        return {std::move(dictionary_map), std::move(additional_keys_map)};
+    }
+
+    /// Update column and return map with old indexes.
+    /// Let N is the number of distinct values which are less than max_size;
+    ///     old_column - column before function call;
+    ///     new_column - column after function call:
+    /// * if old_column[i] < max_size, than
+    ///       dictionary_map[new_column[i]] = old_column[i]
+    /// * else
+    ///       additional_keys_map[new_column[i]] = old_column[i] - dict_size + N
+    IndexMapsWithAdditionalKeys mapIndexWithAdditionalKeys(IColumn & column, size_t dict_size)
+    {
+        if (auto * data_uint8 = getIndexesData<UInt8>(column))
+            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint8, dict_size);
+        else if (auto * data_uint16 = getIndexesData<UInt16>(column))
+            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint16, dict_size);
+        else if (auto * data_uint32 = getIndexesData<UInt32>(column))
+            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint32, dict_size);
+        else if (auto * data_uint64 = getIndexesData<UInt64>(column))
+            return mapIndexWithAdditionalKeys(*data_uint64, dict_size);
+        else
+            throw Exception("Indexes column for mapIndexWithAdditionalKeys must be UInt, got" + column.getName(),
+                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
+    auto * keys_stream = settings.getter(settings.path);
+    settings.path.back() = Substream::DictionaryIndexes;
+    auto * indexes_stream = settings.getter(settings.path);
+    settings.path.pop_back();
+
+    if (!keys_stream && !indexes_stream)
+        return;
+
+    if (!keys_stream)
+        throw Exception("Got empty stream for SerializationLowCardinality keys.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    if (!indexes_stream)
+        throw Exception("Got empty stream for SerializationLowCardinality indexes.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    const ColumnLowCardinality & low_cardinality_column = typeid_cast<const ColumnLowCardinality &>(column);
+
+    auto * low_cardinality_state = checkAndGetLowCardinalitySerializeState(state);
+    auto & global_dictionary = low_cardinality_state->shared_dictionary;
+    KeysSerializationVersion::checkVersion(low_cardinality_state->key_version.value);
+
+    bool need_update_dictionary = global_dictionary == nullptr;
+    if (need_update_dictionary)
+        global_dictionary = DataTypeLowCardinality::createColumnUnique(*dictionary_type);
+
+    size_t max_limit = column.size() - offset;
+    limit = limit ? std::min(limit, max_limit) : max_limit;
+
+    /// Do not write anything for empty column. (May happen while writing empty arrays.)
+    if (limit == 0)
+        return;
+
+    auto sub_column = low_cardinality_column.cutAndCompact(offset, limit);
+    ColumnPtr positions = sub_column->getIndexesPtr();
+    ColumnPtr keys = sub_column->getDictionary().getNestedColumn();
+
+    if (settings.low_cardinality_max_dictionary_size)
+    {
+        /// Insert used_keys into global dictionary and update sub_index.
+        auto indexes_with_overflow = global_dictionary->uniqueInsertRangeWithOverflow(*keys, 0, keys->size(),
+                                                                                      settings.low_cardinality_max_dictionary_size);
+        size_t max_size = settings.low_cardinality_max_dictionary_size + indexes_with_overflow.overflowed_keys->size();
+        ColumnLowCardinality::Index(indexes_with_overflow.indexes->getPtr()).check(max_size);
+
+        if (global_dictionary->size() > settings.low_cardinality_max_dictionary_size)
+            throw Exception("Got dictionary with size " + toString(global_dictionary->size()) +
+                            " but max dictionary size is " + toString(settings.low_cardinality_max_dictionary_size),
+                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+        positions = indexes_with_overflow.indexes->index(*positions, 0);
+        keys = std::move(indexes_with_overflow.overflowed_keys);
+
+        if (global_dictionary->size() < settings.low_cardinality_max_dictionary_size && !keys->empty())
+            throw Exception("Has additional keys, but dict size is " + toString(global_dictionary->size()) +
+                            " which is less then max dictionary size (" + toString(settings.low_cardinality_max_dictionary_size) + ")",
+                            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    if (const auto * nullable_keys = checkAndGetColumn<ColumnNullable>(*keys))
+        keys = nullable_keys->getNestedColumnPtr();
+
+    bool need_additional_keys = !keys->empty();
+    bool need_dictionary = settings.low_cardinality_max_dictionary_size != 0;
+    bool need_write_dictionary = !settings.low_cardinality_use_single_dictionary_for_part
+                                 && global_dictionary->size() >= settings.low_cardinality_max_dictionary_size;
+
+    IndexesSerializationType index_version(*positions, need_additional_keys, need_dictionary, need_update_dictionary);
+    index_version.serialize(*indexes_stream);
+
+    if (need_write_dictionary)
+    {
+        const auto & nested_column = global_dictionary->getNestedNotNullableColumn();
+        UInt64 num_keys = nested_column->size();
+        writeIntBinary(num_keys, *keys_stream);
+        dict_inner_serialization->serializeBinaryBulk(*nested_column, *keys_stream, 0, num_keys);
+        low_cardinality_state->shared_dictionary = nullptr;
+    }
+
+    if (need_additional_keys)
+    {
+        UInt64 num_keys = keys->size();
+        writeIntBinary(num_keys, *indexes_stream);
+        dict_inner_serialization->serializeBinaryBulk(*keys, *indexes_stream, 0, num_keys);
+    }
+
+    UInt64 num_rows = positions->size();
+    writeIntBinary(num_rows, *indexes_stream);
+    auto index_serialization = index_version.getDataType()->getDefaultSerialization();
+    index_serialization->serializeBinaryBulk(*positions, *indexes_stream, 0, num_rows);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * /* cache */) const
+{
+    auto mutable_column = column->assumeMutable();
+    ColumnLowCardinality & low_cardinality_column = typeid_cast<ColumnLowCardinality &>(*mutable_column);
+
+    settings.path.push_back(Substream::DictionaryKeys);
+    auto * keys_stream = settings.getter(settings.path);
+    settings.path.back() = Substream::DictionaryIndexes;
+    auto * indexes_stream = settings.getter(settings.path);
+    settings.path.pop_back();
+
+    if (!keys_stream && !indexes_stream)
+        return;
+
+    if (!keys_stream)
+        throw Exception("Got empty stream for SerializationLowCardinality keys.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    if (!indexes_stream)
+        throw Exception("Got empty stream for SerializationLowCardinality indexes.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    auto * low_cardinality_state = checkAndGetLowCardinalityDeserializeState(state);
+    KeysSerializationVersion::checkVersion(low_cardinality_state->key_version.value);
+
+    auto read_dictionary = [this, low_cardinality_state, keys_stream]()
+    {
+        UInt64 num_keys;
+        readIntBinary(num_keys, *keys_stream);
+
+        auto keys_type = removeNullable(dictionary_type);
+        auto global_dict_keys = keys_type->createColumn();
+        dict_inner_serialization->deserializeBinaryBulk(*global_dict_keys, *keys_stream, num_keys, 0);
+
+        auto column_unique = DataTypeLowCardinality::createColumnUnique(*dictionary_type, std::move(global_dict_keys));
+        low_cardinality_state->global_dictionary = std::move(column_unique);
+    };
+
+    auto read_additional_keys = [this, low_cardinality_state, indexes_stream]()
+    {
+        UInt64 num_keys;
+        readIntBinary(num_keys, *indexes_stream);
+        auto keys_type = removeNullable(dictionary_type);
+        auto additional_keys = keys_type->createColumn();
+        dict_inner_serialization->deserializeBinaryBulk(*additional_keys, *indexes_stream, num_keys, 0);
+        low_cardinality_state->additional_keys = std::move(additional_keys);
+
+        if (!low_cardinality_state->index_type.need_global_dictionary && dictionary_type->isNullable())
+        {
+            auto null_map = ColumnUInt8::create(num_keys, 0);
+            if (num_keys)
+                null_map->getElement(0) = 1;
+
+            low_cardinality_state->null_map = std::move(null_map);
+        }
+    };
+
+    auto read_indexes = [this, low_cardinality_state, indexes_stream, &low_cardinality_column](UInt64 num_rows)
+    {
+        auto indexes_type = low_cardinality_state->index_type.getDataType();
+        MutableColumnPtr indexes_column = indexes_type->createColumn();
+        indexes_type->getDefaultSerialization()->deserializeBinaryBulk(*indexes_column, *indexes_stream, num_rows, 0);
+
+        auto & global_dictionary = low_cardinality_state->global_dictionary;
+        const auto & additional_keys = low_cardinality_state->additional_keys;
+
+        bool has_additional_keys = low_cardinality_state->index_type.has_additional_keys;
+        bool column_is_empty = low_cardinality_column.empty();
+
+        if (!low_cardinality_state->index_type.need_global_dictionary)
+        {
+            ColumnPtr keys_column = additional_keys;
+            if (low_cardinality_state->null_map)
+                keys_column = ColumnNullable::create(additional_keys, low_cardinality_state->null_map);
+            low_cardinality_column.insertRangeFromDictionaryEncodedColumn(*keys_column, *indexes_column);
+        }
+        else if (!has_additional_keys)
+        {
+            if (column_is_empty)
+                low_cardinality_column.setSharedDictionary(global_dictionary);
+
+            auto local_column = ColumnLowCardinality::create(global_dictionary, std::move(indexes_column));
+            low_cardinality_column.insertRangeFrom(*local_column, 0, num_rows);
+        }
+        else
+        {
+            auto maps = mapIndexWithAdditionalKeys(*indexes_column, global_dictionary->size());
+
+            ColumnLowCardinality::Index(maps.additional_keys_map->getPtr()).check(additional_keys->size());
+
+            ColumnLowCardinality::Index(indexes_column->getPtr()).check(
+                    maps.dictionary_map->size() + maps.additional_keys_map->size());
+
+            auto used_keys = IColumn::mutate(global_dictionary->getNestedColumn()->index(*maps.dictionary_map, 0));
+
+            if (!maps.additional_keys_map->empty())
+            {
+                auto used_add_keys = additional_keys->index(*maps.additional_keys_map, 0);
+
+                if (dictionary_type->isNullable())
+                {
+                    ColumnPtr null_map = ColumnUInt8::create(used_add_keys->size(), 0);
+                    used_add_keys = ColumnNullable::create(used_add_keys, null_map);
+                }
+
+                used_keys->insertRangeFrom(*used_add_keys, 0, used_add_keys->size());
+            }
+
+            low_cardinality_column.insertRangeFromDictionaryEncodedColumn(*used_keys, *indexes_column);
+        }
+    };
+
+    if (!settings.continuous_reading)
+    {
+        low_cardinality_state->num_pending_rows = 0;
+
+        /// Remember in state that some granules were skipped and we need to update dictionary.
+        low_cardinality_state->need_update_dictionary = true;
+    }
+
+    while (limit)
+    {
+        if (low_cardinality_state->num_pending_rows == 0)
+        {
+            if (indexes_stream->eof())
+                break;
+
+            auto & index_type = low_cardinality_state->index_type;
+            auto & global_dictionary = low_cardinality_state->global_dictionary;
+
+            index_type.deserialize(*indexes_stream);
+
+            bool need_update_dictionary =
+                !global_dictionary || index_type.need_update_dictionary || low_cardinality_state->need_update_dictionary;
+            if (index_type.need_global_dictionary && need_update_dictionary)
+            {
+                read_dictionary();
+                low_cardinality_state->need_update_dictionary = false;
+            }
+
+            if (low_cardinality_state->index_type.has_additional_keys)
+                read_additional_keys();
+            else
+                low_cardinality_state->additional_keys = nullptr;
+
+            readIntBinary(low_cardinality_state->num_pending_rows, *indexes_stream);
+        }
+
+        size_t num_rows_to_read = std::min<UInt64>(limit, low_cardinality_state->num_pending_rows);
+        read_indexes(num_rows_to_read);
+        limit -= num_rows_to_read;
+        low_cardinality_state->num_pending_rows -= num_rows_to_read;
+    }
+
+    column = std::move(mutable_column);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    dictionary_type->getDefaultSerialization()->serializeBinary(field, ostr);
+}
+void SerializationLowCardinality::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    dictionary_type->getDefaultSerialization()->deserializeBinary(field, istr);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeBinary, ostr);
+}
+void SerializationLowCardinality::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    deserializeImpl(column, &ISerialization::deserializeBinary, istr);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeTextEscaped, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeImpl(column, &ISerialization::deserializeTextEscaped, istr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeTextQuoted, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeImpl(column, &ISerialization::deserializeTextQuoted, istr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeImpl(column, &ISerialization::deserializeWholeText, istr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeTextCSV, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeImpl(column, &ISerialization::deserializeTextCSV, istr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeText, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeTextJSON, ostr, settings);
+}
+void SerializationLowCardinality::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeImpl(column, &ISerialization::deserializeTextJSON, istr, settings);
+}
+
+void SerializationLowCardinality::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeImpl(column, row_num, &ISerialization::serializeTextXML, ostr, settings);
+}
+
+template <typename... Params, typename... Args>
+void SerializationLowCardinality::serializeImpl(
+    const IColumn & column, size_t row_num, SerializationLowCardinality::SerializeFunctionPtr<Params...> func, Args &&... args) const
+{
+    const auto & low_cardinality_column = getColumnLowCardinality(column);
+    size_t unique_row_number = low_cardinality_column.getIndexes().getUInt(row_num);
+    auto serialization = dictionary_type->getDefaultSerialization();
+    (serialization.get()->*func)(*low_cardinality_column.getDictionary().getNestedColumn(), unique_row_number, std::forward<Args>(args)...);
+}
+
+template <typename... Params, typename... Args>
+void SerializationLowCardinality::deserializeImpl(
+    IColumn & column, SerializationLowCardinality::DeserializeFunctionPtr<Params...> func, Args &&... args) const
+{
+    auto & low_cardinality_column= getColumnLowCardinality(column);
+    auto temp_column = low_cardinality_column.getDictionary().getNestedColumn()->cloneEmpty();
+
+    auto serialization = dictionary_type->getDefaultSerialization();
+    (serialization.get()->*func)(*temp_column, std::forward<Args>(args)...);
+
+    low_cardinality_column.insertFromFullColumn(*temp_column, 0);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.h
new file mode 100644
index 00000000000..e9ca0349e38
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationLowCardinality.h
@@ -0,0 +1,81 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class IDataType;
+using DataTypePtr = std::shared_ptr<const IDataType>;
+
+class SerializationLowCardinality : public ISerialization
+{
+private:
+    DataTypePtr dictionary_type;
+    SerializationPtr dict_inner_serialization;
+
+public:
+    SerializationLowCardinality(const DataTypePtr & dictionary_type);
+
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            const IColumn & column,
+            size_t offset,
+            size_t limit,
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            ColumnPtr & column,
+            size_t limit,
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+            SubstreamsCache * cache) const override;
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+
+private:
+    template <typename ... Params>
+    using SerializeFunctionPtr = void (ISerialization::*)(const IColumn &, size_t, Params ...) const;
+
+    template <typename... Params, typename... Args>
+    void serializeImpl(const IColumn & column, size_t row_num, SerializeFunctionPtr<Params...> func, Args &&... args) const;
+
+    template <typename ... Params>
+    using DeserializeFunctionPtr = void (ISerialization::*)(IColumn &, Params ...) const;
+
+    template <typename ... Params, typename... Args>
+    void deserializeImpl(IColumn & column, DeserializeFunctionPtr<Params...> func, Args &&... args) const;
+
+    // template <typename Creator>
+    // static MutableColumnUniquePtr createColumnUniqueImpl(const IDataType & keys_type, const Creator & creator);
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationMap.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationMap.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..26b473c9d0a
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationMap.cpp
@@ -0,0 +1,291 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationMap.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationArray.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTuple.h>
+
+#include <Common/StringUtils/StringUtils.h>
+#include <Columns/ColumnMap.h>
+#include <Columns/ColumnArray.h>
+#include <Core/Field.h>
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Common/quoteString.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+#include <IO/ReadBufferFromString.h>
+#include <IO/Operators.h>
+
+#include <ext/map.h>
+#include <ext/enumerate.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_READ_MAP_FROM_TEXT;
+}
+
+SerializationMap::SerializationMap(const SerializationPtr & key_, const SerializationPtr & value_, const SerializationPtr & nested_)
+    : key(key_), value(value_), nested(nested_)
+{
+}
+
+static const IColumn & extractNestedColumn(const IColumn & column)
+{
+    return assert_cast<const ColumnMap &>(column).getNestedColumn();
+}
+
+static IColumn & extractNestedColumn(IColumn & column)
+{
+    return assert_cast<ColumnMap &>(column).getNestedColumn();
+}
+
+void SerializationMap::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const auto & map = get<const Map &>(field);
+    writeVarUInt(map.size(), ostr);
+    for (const auto & elem : map)
+    {
+        const auto & tuple = elem.safeGet<const Tuple>();
+        assert(tuple.size() == 2);
+        key->serializeBinary(tuple[0], ostr);
+        value->serializeBinary(tuple[1], ostr);
+    }
+}
+
+void SerializationMap::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    size_t size;
+    readVarUInt(size, istr);
+    field = Map(size);
+    for (auto & elem : field.get<Map &>())
+    {
+        Tuple tuple(2);
+        key->deserializeBinary(tuple[0], istr);
+        value->deserializeBinary(tuple[1], istr);
+        elem = std::move(tuple);
+    }
+}
+
+void SerializationMap::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    nested->serializeBinary(extractNestedColumn(column), row_num, ostr);
+}
+
+void SerializationMap::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    nested->deserializeBinary(extractNestedColumn(column), istr);
+}
+
+
+template <typename Writer>
+void SerializationMap::serializeTextImpl(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, Writer && writer) const
+{
+    const auto & column_map = assert_cast<const ColumnMap &>(column);
+
+    const auto & nested_array = column_map.getNestedColumn();
+    const auto & nested_tuple = column_map.getNestedData();
+    const auto & offsets = nested_array.getOffsets();
+
+    size_t offset = offsets[row_num - 1];
+    size_t next_offset = offsets[row_num];
+
+    writeChar('{', ostr);
+    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
+    {
+        if (i != offset)
+            writeChar(',', ostr);
+        writer(key, nested_tuple.getColumn(0), i);
+        writeChar(':', ostr);
+        writer(value, nested_tuple.getColumn(1), i);
+    }
+    writeChar('}', ostr);
+}
+
+template <typename Reader>
+void SerializationMap::deserializeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, Reader && reader) const
+{
+    auto & column_map = assert_cast<ColumnMap &>(column);
+
+    auto & nested_array = column_map.getNestedColumn();
+    auto & nested_tuple = column_map.getNestedData();
+    auto & offsets = nested_array.getOffsets();
+
+    auto & key_column = nested_tuple.getColumn(0);
+    auto & value_column = nested_tuple.getColumn(1);
+
+    size_t size = 0;
+    assertChar('{', istr);
+
+    try
+    {
+        bool first = true;
+        while (!istr.eof() && *istr.position() != '}')
+        {
+            if (!first)
+            {
+                if (*istr.position() == ',')
+                    ++istr.position();
+                else
+                    throw Exception("Cannot read Map from text", ErrorCodes::CANNOT_READ_MAP_FROM_TEXT);
+            }
+
+            first = false;
+
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+
+            if (*istr.position() == '}')
+                break;
+
+            reader(key, key_column);
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+            assertChar(':', istr);
+
+            ++size;
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+            reader(value, value_column);
+
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+        }
+
+        offsets.push_back(offsets.back() + size);
+        assertChar('}', istr);
+    }
+    catch (...)
+    {
+        throw;
+    }
+}
+
+void SerializationMap::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeTextImpl(column, row_num, ostr,
+        [&](const SerializationPtr & subcolumn_serialization, const IColumn & subcolumn, size_t pos)
+        {
+            subcolumn_serialization->serializeTextQuoted(subcolumn, pos, ostr, settings);
+        });
+}
+
+void SerializationMap::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+
+    deserializeTextImpl(column, istr,
+        [&](const SerializationPtr & subcolumn_serialization, IColumn & subcolumn)
+        {
+            subcolumn_serialization->deserializeTextQuoted(subcolumn, istr, settings);
+        });
+}
+
+
+void SerializationMap::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeTextImpl(column, row_num, ostr,
+        [&](const SerializationPtr & subcolumn_serialization, const IColumn & subcolumn, size_t pos)
+        {
+            subcolumn_serialization->serializeTextJSON(subcolumn, pos, ostr, settings);
+        });
+}
+
+void SerializationMap::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextImpl(column, istr,
+        [&](const SerializationPtr & subcolumn_serialization, IColumn & subcolumn)
+        {
+            subcolumn_serialization->deserializeTextJSON(subcolumn, istr, settings);
+        });
+}
+
+void SerializationMap::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const auto & column_map = assert_cast<const ColumnMap &>(column);
+    const auto & offsets = column_map.getNestedColumn().getOffsets();
+
+    size_t offset = offsets[row_num - 1];
+    size_t next_offset = offsets[row_num];
+
+    const auto & nested_data = column_map.getNestedData();
+
+    writeCString("<map>", ostr);
+    for (size_t i = offset; i < next_offset; ++i)
+    {
+        writeCString("<elem>", ostr);
+        writeCString("<key>", ostr);
+        key->serializeTextXML(nested_data.getColumn(0), i, ostr, settings);
+        writeCString("</key>", ostr);
+
+        writeCString("<value>", ostr);
+        value->serializeTextXML(nested_data.getColumn(1), i, ostr, settings);
+        writeCString("</value>", ostr);
+        writeCString("</elem>", ostr);
+    }
+    writeCString("</map>", ostr);
+}
+
+void SerializationMap::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    WriteBufferFromOwnString wb;
+    serializeText(column, row_num, wb, settings);
+    writeCSV(wb.str(), ostr);
+}
+
+void SerializationMap::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    String s;
+    readCSV(s, istr, settings.csv);
+    ReadBufferFromString rb(s);
+    deserializeText(column, rb, settings);
+}
+
+
+void SerializationMap::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    nested->enumerateStreams(callback, path);
+}
+
+void SerializationMap::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+}
+
+void SerializationMap::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+}
+
+void SerializationMap::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+}
+
+
+void SerializationMap::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(extractNestedColumn(column), offset, limit, settings, state);
+}
+
+void SerializationMap::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+    auto & column_map = assert_cast<ColumnMap &>(*column->assumeMutable());
+    nested->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column_map.getNestedColumnPtr(), limit, settings, state, cache);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationMap.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationMap.h
new file mode 100644
index 00000000000..6f72d5c2594
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationMap.h
@@ -0,0 +1,71 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationMap final : public SimpleTextSerialization
+{
+private:
+    SerializationPtr key;
+    SerializationPtr value;
+
+    /// 'nested' is an Array(Tuple(key_type, value_type))
+    SerializationPtr nested;
+
+public:
+    SerializationMap(const SerializationPtr & key_type_, const SerializationPtr & value_type_, const SerializationPtr & nested_);
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        const IColumn & column,
+        size_t offset,
+        size_t limit,
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        ColumnPtr & column,
+        size_t limit,
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+        SubstreamsCache * cache) const override;
+
+private:
+    template <typename Writer>
+    void serializeTextImpl(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, Writer && writer) const;
+
+    template <typename Reader>
+    void deserializeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, Reader && reader) const;
+};
+
+}
+
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationNothing.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNothing.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..6b11ea6d252
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNothing.cpp
@@ -0,0 +1,25 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNothing.h>
+#include <Columns/ColumnNothing.h>
+#include <IO/ReadBuffer.h>
+#include <IO/WriteBuffer.h>
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationNothing::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    size_t size = column.size();
+
+    if (limit == 0 || offset + limit > size)
+        limit = size - offset;
+
+    for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
+        ostr.write('0');
+}
+
+void SerializationNothing::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
+{
+    typeid_cast<ColumnNothing &>(column).addSize(istr.tryIgnore(limit));
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationNothing.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNothing.h
new file mode 100644
index 00000000000..a7b26c117bc
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNothing.h
@@ -0,0 +1,34 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h>
+#include <Common/Exception.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int NOT_IMPLEMENTED;
+}
+
+class SerializationNothing : public SimpleTextSerialization
+{
+private:
+    [[noreturn]] void throwNoSerialization() const
+    {
+        throw Exception("Serialization is not implemented", ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED);
+    }
+public:
+    void serializeBinary(const Field &, WriteBuffer &) const override                       { throwNoSerialization(); }
+    void deserializeBinary(Field &, ReadBuffer &) const override                            { throwNoSerialization(); }
+    void serializeBinary(const IColumn &, size_t, WriteBuffer &) const override             { throwNoSerialization(); }
+    void deserializeBinary(IColumn &, ReadBuffer &) const override                          { throwNoSerialization(); }
+    void serializeText(const IColumn &, size_t, WriteBuffer &, const FormatSettings &) const override { throwNoSerialization(); }
+    void deserializeText(IColumn &, ReadBuffer &, const FormatSettings &) const override    { throwNoSerialization(); }
+
+    /// These methods read and write zero bytes just to allow to figure out size of column.
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationNullable.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNullable.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..4de2b08c043
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNullable.cpp
@@ -0,0 +1,473 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+
+#include <Columns/ColumnNullable.h>
+#include <Core/Field.h>
+#include <IO/ReadBuffer.h>
+#include <IO/ReadBufferFromMemory.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteBuffer.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/ConcatReadBuffer.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_READ_ALL_DATA;
+}
+
+void SerializationNullable::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    path.push_back(Substream::NullMap);
+    callback(path);
+    path.back() = Substream::NullableElements;
+    nested->enumerateStreams(callback, path);
+    path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationNullable::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::NullableElements);
+    nested->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationNullable::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::NullableElements);
+    nested->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationNullable::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    settings.path.push_back(Substream::NullableElements);
+    nested->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationNullable::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+    col.checkConsistency();
+
+    /// First serialize null map.
+    settings.path.push_back(Substream::NullMap);
+    if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
+        SerializationNumber<UInt8>().serializeBinaryBulk(col.getNullMapColumn(), *stream, offset, limit);
+
+    /// Then serialize contents of arrays.
+    settings.path.back() = Substream::NullableElements;
+    nested->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(col.getNestedColumn(), offset, limit, settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationNullable::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+    auto mutable_column = column->assumeMutable();
+    ColumnNullable & col = assert_cast<ColumnNullable &>(*mutable_column);
+
+    settings.path.push_back(Substream::NullMap);
+    if (auto cached_column = getFromSubstreamsCache(cache, settings.path))
+    {
+        col.getNullMapColumnPtr() = cached_column;
+    }
+    else if (auto * stream = settings.getter(settings.path))
+    {
+        SerializationNumber<UInt8>().deserializeBinaryBulk(col.getNullMapColumn(), *stream, limit, 0);
+        addToSubstreamsCache(cache, settings.path, col.getNullMapColumnPtr());
+    }
+
+    settings.path.back() = Substream::NullableElements;
+    nested->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(col.getNestedColumnPtr(), limit, settings, state, cache);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+
+void SerializationNullable::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    if (field.isNull())
+    {
+        writeBinary(true, ostr);
+    }
+    else
+    {
+        writeBinary(false, ostr);
+        nested->serializeBinary(field, ostr);
+    }
+}
+
+void SerializationNullable::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    bool is_null = false;
+    readBinary(is_null, istr);
+    if (!is_null)
+    {
+        nested->deserializeBinary(field, istr);
+    }
+    else
+    {
+        field = Null();
+    }
+}
+
+void SerializationNullable::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    bool is_null = col.isNullAt(row_num);
+    writeBinary(is_null, ostr);
+    if (!is_null)
+        nested->serializeBinary(col.getNestedColumn(), row_num, ostr);
+}
+
+/// Deserialize value into ColumnNullable.
+/// We need to insert both to nested column and to null byte map, or, in case of exception, to not insert at all.
+template <typename ReturnType = void, typename CheckForNull, typename DeserializeNested, typename std::enable_if_t<std::is_same_v<ReturnType, void>, ReturnType>* = nullptr>
+static ReturnType safeDeserialize(
+    IColumn & column, const ISerialization &,
+    CheckForNull && check_for_null, DeserializeNested && deserialize_nested)
+{
+    ColumnNullable & col = assert_cast<ColumnNullable &>(column);
+
+    if (check_for_null())
+    {
+        col.insertDefault();
+    }
+    else
+    {
+        deserialize_nested(col.getNestedColumn());
+
+        try
+        {
+            col.getNullMapData().push_back(0);
+        }
+        catch (...)
+        {
+            col.getNestedColumn().popBack(1);
+            throw;
+        }
+    }
+}
+
+/// Deserialize value into non-nullable column. In case of NULL, insert default value and return false.
+template <typename ReturnType = void, typename CheckForNull, typename DeserializeNested, typename std::enable_if_t<std::is_same_v<ReturnType, bool>, ReturnType>* = nullptr>
+static ReturnType safeDeserialize(
+        IColumn & column, const ISerialization & nested,
+        CheckForNull && check_for_null, DeserializeNested && deserialize_nested)
+{
+    assert(!dynamic_cast<ColumnNullable *>(&column));
+    assert(!dynamic_cast<const SerializationNullable *>(&nested));
+    UNUSED(nested);
+
+    bool insert_default = check_for_null();
+    if (insert_default)
+        column.insertDefault();
+    else
+        deserialize_nested(column);
+    return !insert_default;
+}
+
+
+void SerializationNullable::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    safeDeserialize(column, *nested,
+        [&istr] { bool is_null = false; readBinary(is_null, istr); return is_null; },
+        [this, &istr] (IColumn & nested_column) { nested->deserializeBinary(nested_column, istr); });
+}
+
+
+void SerializationNullable::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    if (col.isNullAt(row_num))
+        writeString(settings.tsv.null_representation, ostr);
+    else
+        nested->serializeTextEscaped(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
+}
+
+
+void SerializationNullable::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextEscapedImpl<void>(column, istr, settings, nested);
+}
+
+template<typename ReturnType>
+ReturnType SerializationNullable::deserializeTextEscapedImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
+                                                    const SerializationPtr & nested)
+{
+    /// Little tricky, because we cannot discriminate null from first character.
+
+    if (istr.eof() || *istr.position() != '\\') /// Some data types can deserialize absence of data (e.g. empty string), so eof is ok.
+    {
+        /// This is not null, surely.
+        return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested,
+            [] { return false; },
+            [&nested, &istr, &settings] (IColumn & nested_column) { nested->deserializeTextEscaped(nested_column, istr, settings); });
+    }
+    else
+    {
+        /// Now we know, that data in buffer starts with backslash.
+        ++istr.position();
+
+        if (istr.eof())
+            throw ParsingException("Unexpected end of stream, while parsing value of Nullable type, after backslash", ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
+
+        return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested,
+            [&istr]
+            {
+                if (*istr.position() == 'N')
+                {
+                    ++istr.position();
+                    return true;
+                }
+                return false;
+            },
+            [&nested, &istr, &settings] (IColumn & nested_column)
+            {
+                if (istr.position() != istr.buffer().begin())
+                {
+                    /// We could step back to consume backslash again.
+                    --istr.position();
+                    nested->deserializeTextEscaped(nested_column, istr, settings);
+                }
+                else
+                {
+                    /// Otherwise, we need to place backslash back in front of istr.
+                    ReadBufferFromMemory prefix("\\", 1);
+                    ConcatReadBuffer prepended_istr(prefix, istr);
+
+                    nested->deserializeTextEscaped(nested_column, prepended_istr, settings);
+
+                    /// Synchronise cursor position in original buffer.
+
+                    if (prepended_istr.count() > 1)
+                        istr.position() = prepended_istr.position();
+                }
+            });
+    }
+}
+
+void SerializationNullable::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    if (col.isNullAt(row_num))
+        writeCString("NULL", ostr);
+    else
+        nested->serializeTextQuoted(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
+}
+
+
+void SerializationNullable::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextQuotedImpl<void>(column, istr, settings, nested);
+}
+
+template<typename ReturnType>
+ReturnType SerializationNullable::deserializeTextQuotedImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
+                                                   const SerializationPtr & nested)
+{
+    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested,
+        [&istr]
+        {
+            return checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRestCaseInsensitive("NULL", istr);
+        },
+        [&nested, &istr, &settings] (IColumn & nested_column) { nested->deserializeTextQuoted(nested_column, istr, settings); });
+}
+
+
+void SerializationNullable::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeWholeTextImpl<void>(column, istr, settings, nested);
+}
+
+template <typename ReturnType>
+ReturnType SerializationNullable::deserializeWholeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
+                                                  const SerializationPtr & nested)
+{
+    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested,
+        [&istr]
+        {
+            return checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRestCaseInsensitive("NULL", istr)
+                || checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRest("ᴺᵁᴸᴸ", istr);
+        },
+        [&nested, &istr, &settings] (IColumn & nested_column) { nested->deserializeWholeText(nested_column, istr, settings); });
+}
+
+
+void SerializationNullable::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    if (col.isNullAt(row_num))
+        writeCString("\\N", ostr);
+    else
+        nested->serializeTextCSV(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationNullable::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextCSVImpl<void>(column, istr, settings, nested);
+}
+
+template<typename ReturnType>
+ReturnType SerializationNullable::deserializeTextCSVImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
+                                                    const SerializationPtr & nested)
+{
+    constexpr char const * null_literal = "NULL";
+    constexpr size_t len = 4;
+    size_t null_prefix_len = 0;
+
+    auto check_for_null = [&istr, &settings, &null_prefix_len]
+    {
+        if (checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRest("\\N", istr))
+            return true;
+        if (!settings.csv.unquoted_null_literal_as_null)
+            return false;
+
+        /// Check for unquoted NULL
+        while (!istr.eof() && null_prefix_len < len && null_literal[null_prefix_len] == *istr.position())
+        {
+            ++null_prefix_len;
+            ++istr.position();
+        }
+        if (null_prefix_len == len)
+            return true;
+
+        /// Value and "NULL" have common prefix, but value is not "NULL".
+        /// Restore previous buffer position if possible.
+        if (null_prefix_len <= istr.offset())
+        {
+            istr.position() -= null_prefix_len;
+            null_prefix_len = 0;
+        }
+        return false;
+    };
+
+    auto deserialize_nested = [&nested, &settings, &istr, &null_prefix_len] (IColumn & nested_column)
+    {
+        if (likely(!null_prefix_len))
+            nested->deserializeTextCSV(nested_column, istr, settings);
+        else
+        {
+            /// Previous buffer position was not restored,
+            /// so we need to prepend extracted characters (rare case)
+            ReadBufferFromMemory prepend(null_literal, null_prefix_len);
+            ConcatReadBuffer buf(prepend, istr);
+            nested->deserializeTextCSV(nested_column, buf, settings);
+
+            /// Check if all extracted characters were read by nested parser and update buffer position
+            if (null_prefix_len < buf.count())
+                istr.position() = buf.position();
+            else if (null_prefix_len > buf.count())
+            {
+                /// It can happen only if there is an unquoted string instead of a number
+                /// or if someone uses 'U' or 'L' as delimiter in CSV.
+                /// In the first case we cannot continue reading anyway. The second case seems to be unlikely.
+                if (settings.csv.delimiter == 'U' || settings.csv.delimiter == 'L')
+                    throw DB::ParsingException("Enabled setting input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null may not work correctly "
+                                        "with format_csv_delimiter = 'U' or 'L' for large input.", ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
+                WriteBufferFromOwnString parsed_value;
+                nested->serializeTextCSV(nested_column, nested_column.size() - 1, parsed_value, settings);
+                throw DB::ParsingException("Error while parsing \"" + std::string(null_literal, null_prefix_len)
+                                    + std::string(istr.position(), std::min(size_t{10}, istr.available())) + "\" as Nullable"
+                                    + " at position " + std::to_string(istr.count()) + ": got \"" + std::string(null_literal, buf.count())
+                                    + "\", which was deserialized as \""
+                                    + parsed_value.str() + "\". It seems that input data is ill-formatted.",
+                                    ErrorCodes::CANNOT_READ_ALL_DATA);
+            }
+        }
+    };
+
+    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested, check_for_null, deserialize_nested);
+}
+
+void SerializationNullable::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    /// In simple text format (like 'Pretty' format) (these formats are suitable only for output and cannot be parsed back),
+    ///  data is printed without escaping.
+    /// It makes theoretically impossible to distinguish between NULL and some string value, regardless on how do we print NULL.
+    /// For this reason, we output NULL in a bit strange way.
+    /// This assumes UTF-8 and proper font support. This is Ok, because Pretty formats are "presentational", not for data exchange.
+
+    if (col.isNullAt(row_num))
+    {
+        if (settings.pretty.charset == FormatSettings::Pretty::Charset::UTF8)
+            writeCString("ᴺᵁᴸᴸ", ostr);
+        else
+            writeCString("NULL", ostr);
+    }
+    else
+        nested->serializeText(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationNullable::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    if (col.isNullAt(row_num))
+        writeCString("null", ostr);
+    else
+        nested->serializeTextJSON(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationNullable::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeTextJSONImpl<void>(column, istr, settings, nested);
+}
+
+template<typename ReturnType>
+ReturnType SerializationNullable::deserializeTextJSONImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings,
+                                                    const SerializationPtr & nested)
+{
+    return safeDeserialize<ReturnType>(column, *nested,
+        [&istr] { return checkStringByFirstCharacterAndAssertTheRest("null", istr); },
+        [&nested, &istr, &settings] (IColumn & nested_column) { nested->deserializeTextJSON(nested_column, istr, settings); });
+}
+
+void SerializationNullable::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const ColumnNullable & col = assert_cast<const ColumnNullable &>(column);
+
+    if (col.isNullAt(row_num))
+        writeCString("\\N", ostr);
+    else
+        nested->serializeTextXML(col.getNestedColumn(), row_num, ostr, settings);
+}
+
+template bool SerializationNullable::deserializeWholeTextImpl<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const SerializationPtr & nested);
+template bool SerializationNullable::deserializeTextEscapedImpl<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const SerializationPtr & nested);
+template bool SerializationNullable::deserializeTextQuotedImpl<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const SerializationPtr & nested);
+template bool SerializationNullable::deserializeTextCSVImpl<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const SerializationPtr & nested);
+template bool SerializationNullable::deserializeTextJSONImpl<bool>(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const SerializationPtr & nested);
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h
new file mode 100644
index 00000000000..b0b96c021d3
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h
@@ -0,0 +1,85 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationNullable : public ISerialization
+{
+private:
+    SerializationPtr nested;
+
+public:
+    SerializationNullable(const SerializationPtr & nested_) : nested(nested_) {}
+
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            const IColumn & column,
+            size_t offset,
+            size_t limit,
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            ColumnPtr & column,
+            size_t limit,
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+            SubstreamsCache * cache) const override;
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    /** It is questionable, how NULL values could be represented in CSV. There are three variants:
+      * 1. \N
+      * 2. empty string (without quotes)
+      * 3. NULL
+      * We support all of them (however, second variant is supported by CSVRowInputStream, not by deserializeTextCSV).
+      * (see also input_format_defaults_for_omitted_fields and input_format_csv_unquoted_null_literal_as_null settings)
+      * In CSV, non-NULL string value, starting with \N characters, must be placed in quotes, to avoid ambiguity.
+      */
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    /// If ReturnType is bool, check for NULL and deserialize value into non-nullable column (and return true) or insert default value of nested type (and return false)
+    /// If ReturnType is void, deserialize Nullable(T)
+    template <typename ReturnType = bool>
+    static ReturnType deserializeWholeTextImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const SerializationPtr & nested);
+    template <typename ReturnType = bool>
+    static ReturnType deserializeTextEscapedImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const SerializationPtr & nested);
+    template <typename ReturnType = bool>
+    static ReturnType deserializeTextQuotedImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const SerializationPtr & nested);
+    template <typename ReturnType = bool>
+    static ReturnType deserializeTextCSVImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings, const SerializationPtr & nested);
+    template <typename ReturnType = bool>
+    static ReturnType deserializeTextJSONImpl(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &, const SerializationPtr & nested);
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationNumber.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNumber.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..b0a91b11716
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNumber.cpp
@@ -0,0 +1,215 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+#include <Columns/ColumnVector.h>
+#include <Columns/ColumnConst.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <Common/NaNUtils.h>
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <Core/Field.h>
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeText(assert_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData()[row_num], ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    T x;
+
+    if constexpr (is_integer_v<T> && is_arithmetic_v<T>)
+        readIntTextUnsafe(x, istr);
+    else
+        readText(x, istr);
+
+    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+template <typename T>
+static inline void writeDenormalNumber(T x, WriteBuffer & ostr)
+{
+    if constexpr (std::is_floating_point_v<T>)
+    {
+        if (std::signbit(x))
+        {
+            if (isNaN(x))
+                writeCString("-nan", ostr);
+            else
+                writeCString("-inf", ostr);
+        }
+        else
+        {
+            if (isNaN(x))
+                writeCString("nan", ostr);
+            else
+                writeCString("inf", ostr);
+        }
+    }
+    else
+    {
+        /// This function is not called for non floating point numbers.
+        (void)x;
+    }
+}
+
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    auto x = assert_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData()[row_num];
+    bool is_finite = isFinite(x);
+
+    const bool need_quote = (is_integer_v<T> && (sizeof(T) >= 8) && settings.json.quote_64bit_integers)
+        || (settings.json.quote_denormals && !is_finite);
+
+    if (need_quote)
+        writeChar('"', ostr);
+
+    if (is_finite)
+        writeText(x, ostr);
+    else if (!settings.json.quote_denormals)
+        writeCString("null", ostr);
+    else
+        writeDenormalNumber(x, ostr);
+
+    if (need_quote)
+        writeChar('"', ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    bool has_quote = false;
+    if (!istr.eof() && *istr.position() == '"')        /// We understand the number both in quotes and without.
+    {
+        has_quote = true;
+        ++istr.position();
+    }
+
+    FieldType x;
+
+    /// null
+    if (!has_quote && !istr.eof() && *istr.position() == 'n')
+    {
+        ++istr.position();
+        assertString("ull", istr);
+
+        x = NaNOrZero<T>();
+    }
+    else
+    {
+        static constexpr bool is_uint8 = std::is_same_v<T, UInt8>;
+        static constexpr bool is_int8 = std::is_same_v<T, Int8>;
+
+        if (is_uint8 || is_int8)
+        {
+            // extra conditions to parse true/false strings into 1/0
+            if (istr.eof())
+                throwReadAfterEOF();
+            if (*istr.position() == 't' || *istr.position() == 'f')
+            {
+                bool tmp = false;
+                readBoolTextWord(tmp, istr);
+                x = tmp;
+            }
+            else
+                readText(x, istr);
+        }
+        else
+        {
+            readText(x, istr);
+        }
+
+        if (has_quote)
+            assertChar('"', istr);
+    }
+
+    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    FieldType x;
+    readCSV(x, istr);
+    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    /// ColumnVector<T>::ValueType is a narrower type. For example, UInt8, when the Field type is UInt64
+    typename ColumnVector<T>::ValueType x = get<FieldType>(field);
+    writeBinary(x, ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    typename ColumnVector<T>::ValueType x;
+    readBinary(x, istr);
+    field = NearestFieldType<FieldType>(x);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    writeBinary(assert_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData()[row_num], ostr);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    typename ColumnVector<T>::ValueType x;
+    readBinary(x, istr);
+    assert_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    const typename ColumnVector<T>::Container & x = typeid_cast<const ColumnVector<T> &>(column).getData();
+
+    size_t size = x.size();
+
+    if (limit == 0 || offset + limit > size)
+        limit = size - offset;
+
+    if (limit)
+        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&x[offset]), sizeof(typename ColumnVector<T>::ValueType) * limit);
+}
+
+template <typename T>
+void SerializationNumber<T>::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double /*avg_value_size_hint*/) const
+{
+    typename ColumnVector<T>::Container & x = typeid_cast<ColumnVector<T> &>(column).getData();
+    size_t initial_size = x.size();
+    x.resize(initial_size + limit);
+    size_t size = istr.readBig(reinterpret_cast<char*>(&x[initial_size]), sizeof(typename ColumnVector<T>::ValueType) * limit);
+    x.resize(initial_size + size / sizeof(typename ColumnVector<T>::ValueType));
+}
+
+template class SerializationNumber<UInt8>;
+template class SerializationNumber<UInt16>;
+template class SerializationNumber<UInt32>;
+template class SerializationNumber<UInt64>;
+template class SerializationNumber<UInt128>; // base for UUID
+template class SerializationNumber<UInt256>;
+template class SerializationNumber<Int8>;
+template class SerializationNumber<Int16>;
+template class SerializationNumber<Int32>;
+template class SerializationNumber<Int64>;
+template class SerializationNumber<Int128>;
+template class SerializationNumber<Int256>;
+template class SerializationNumber<Float32>;
+template class SerializationNumber<Float64>;
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h
new file mode 100644
index 00000000000..09976a4bc4f
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h
@@ -0,0 +1,33 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h>
+#include <Columns/ColumnVector.h>
+
+namespace DB
+{
+
+template <typename T>
+class SerializationNumber : public SimpleTextSerialization
+{
+    static_assert(IsNumber<T>);
+
+public:
+    using FieldType = T;
+    using ColumnType = ColumnVector<T>;
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+
+    /** Format is platform-dependent. */
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationString.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationString.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..c3c24ed6749
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationString.cpp
@@ -0,0 +1,300 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationString.h>
+
+#include <Columns/ColumnString.h>
+#include <Columns/ColumnConst.h>
+
+#include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+
+#include <Core/Field.h>
+
+#include <Formats/FormatSettings.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/VarInt.h>
+
+#ifdef __SSE2__
+    #include <emmintrin.h>
+#endif
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationString::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const String & s = get<const String &>(field);
+    writeVarUInt(s.size(), ostr);
+    writeString(s, ostr);
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    UInt64 size;
+    readVarUInt(size, istr);
+    field = String();
+    String & s = get<String &>(field);
+    s.resize(size);
+    istr.readStrict(s.data(), size);
+}
+
+
+void SerializationString::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const StringRef & s = assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num);
+    writeVarUInt(s.size, ostr);
+    writeString(s, ostr);
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    ColumnString & column_string = assert_cast<ColumnString &>(column);
+    ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
+    ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
+
+    UInt64 size;
+    readVarUInt(size, istr);
+
+    size_t old_chars_size = data.size();
+    size_t offset = old_chars_size + size + 1;
+    offsets.push_back(offset);
+
+    try
+    {
+        data.resize(offset);
+        istr.readStrict(reinterpret_cast<char*>(&data[offset - size - 1]), size);
+        data.back() = 0;
+    }
+    catch (...)
+    {
+        offsets.pop_back();
+        data.resize_assume_reserved(old_chars_size);
+        throw;
+    }
+}
+
+
+void SerializationString::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    const ColumnString & column_string = typeid_cast<const ColumnString &>(column);
+    const ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
+    const ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
+
+    size_t size = column.size();
+    if (!size)
+        return;
+
+    size_t end = limit && offset + limit < size
+        ? offset + limit
+        : size;
+
+    if (offset == 0)
+    {
+        UInt64 str_size = offsets[0] - 1;
+        writeVarUInt(str_size, ostr);
+        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(data.data()), str_size);
+
+        ++offset;
+    }
+
+    for (size_t i = offset; i < end; ++i)
+    {
+        UInt64 str_size = offsets[i] - offsets[i - 1] - 1;
+        writeVarUInt(str_size, ostr);
+        ostr.write(reinterpret_cast<const char *>(&data[offsets[i - 1]]), str_size);
+    }
+}
+
+
+template <int UNROLL_TIMES>
+static NO_INLINE void deserializeBinarySSE2(ColumnString::Chars & data, ColumnString::Offsets & offsets, ReadBuffer & istr, size_t limit)
+{
+    size_t offset = data.size();
+    for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
+    {
+        if (istr.eof())
+            break;
+
+        UInt64 size;
+        readVarUInt(size, istr);
+
+        offset += size + 1;
+        offsets.push_back(offset);
+
+        data.resize(offset);
+
+        if (size)
+        {
+#ifdef __SSE2__
+            /// An optimistic branch in which more efficient copying is possible.
+            if (offset + 16 * UNROLL_TIMES <= data.capacity() && istr.position() + size + 16 * UNROLL_TIMES <= istr.buffer().end())
+            {
+                const __m128i * sse_src_pos = reinterpret_cast<const __m128i *>(istr.position());
+                const __m128i * sse_src_end = sse_src_pos + (size + (16 * UNROLL_TIMES - 1)) / 16 / UNROLL_TIMES * UNROLL_TIMES;
+                __m128i * sse_dst_pos = reinterpret_cast<__m128i *>(&data[offset - size - 1]);
+
+                while (sse_src_pos < sse_src_end)
+                {
+                    for (size_t j = 0; j < UNROLL_TIMES; ++j)
+                        _mm_storeu_si128(sse_dst_pos + j, _mm_loadu_si128(sse_src_pos + j));
+
+                    sse_src_pos += UNROLL_TIMES;
+                    sse_dst_pos += UNROLL_TIMES;
+                }
+
+                istr.position() += size;
+            }
+            else
+#endif
+            {
+                istr.readStrict(reinterpret_cast<char*>(&data[offset - size - 1]), size);
+            }
+        }
+
+        data[offset - 1] = 0;
+    }
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const
+{
+    ColumnString & column_string = typeid_cast<ColumnString &>(column);
+    ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
+    ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
+
+    double avg_chars_size = 1; /// By default reserve only for empty strings.
+
+    if (avg_value_size_hint && avg_value_size_hint > sizeof(offsets[0]))
+    {
+        /// Randomly selected.
+        constexpr auto avg_value_size_hint_reserve_multiplier = 1.2;
+
+        avg_chars_size = (avg_value_size_hint - sizeof(offsets[0])) * avg_value_size_hint_reserve_multiplier;
+    }
+
+    size_t size_to_reserve = data.size() + std::ceil(limit * avg_chars_size);
+
+    /// Never reserve for too big size.
+    if (size_to_reserve < 256 * 1024 * 1024)
+    {
+        try
+        {
+            data.reserve(size_to_reserve);
+        }
+        catch (Exception & e)
+        {
+            e.addMessage(
+                "(avg_value_size_hint = " + toString(avg_value_size_hint)
+                + ", avg_chars_size = " + toString(avg_chars_size)
+                + ", limit = " + toString(limit) + ")");
+            throw;
+        }
+    }
+
+    offsets.reserve(offsets.size() + limit);
+
+    if (avg_chars_size >= 64)
+        deserializeBinarySSE2<4>(data, offsets, istr, limit);
+    else if (avg_chars_size >= 48)
+        deserializeBinarySSE2<3>(data, offsets, istr, limit);
+    else if (avg_chars_size >= 32)
+        deserializeBinarySSE2<2>(data, offsets, istr, limit);
+    else
+        deserializeBinarySSE2<1>(data, offsets, istr, limit);
+}
+
+
+void SerializationString::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationString::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeEscapedString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
+}
+
+
+template <typename Reader>
+static inline void read(IColumn & column, Reader && reader)
+{
+    ColumnString & column_string = assert_cast<ColumnString &>(column);
+    ColumnString::Chars & data = column_string.getChars();
+    ColumnString::Offsets & offsets = column_string.getOffsets();
+    size_t old_chars_size = data.size();
+    size_t old_offsets_size = offsets.size();
+    try
+    {
+        reader(data);
+        data.push_back(0);
+        offsets.push_back(data.size());
+    }
+    catch (...)
+    {
+        offsets.resize_assume_reserved(old_offsets_size);
+        data.resize_assume_reserved(old_chars_size);
+        throw;
+    }
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readStringInto(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readEscapedStringInto(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationString::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeQuotedString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readQuotedStringInto<true>(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationString::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeJSONString(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr, settings);
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readJSONStringInto(data, istr); });
+}
+
+
+void SerializationString::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeXMLStringForTextElement(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationString::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeCSVString<>(assert_cast<const ColumnString &>(column).getDataAt(row_num), ostr);
+}
+
+
+void SerializationString::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    read(column, [&](ColumnString::Chars & data) { readCSVStringInto(data, istr, settings.csv); });
+}
+
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationString.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationString.h
new file mode 100644
index 00000000000..ee5de2c18f1
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationString.h
@@ -0,0 +1,37 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationString final : public ISerialization
+{
+public:
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationTuple.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTuple.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..bdeea80477e
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTuple.cpp
@@ -0,0 +1,408 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTuple.h>
+#include <Core/Field.h>
+#include <Columns/ColumnTuple.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <IO/WriteBufferFromString.h>
+#include <IO/Operators.h>
+
+#include <ext/map.h>
+#include <ext/enumerate.h>
+#include <ext/range.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int SIZES_OF_COLUMNS_IN_TUPLE_DOESNT_MATCH;
+    extern const int NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK;
+    extern const int LOGICAL_ERROR;
+}
+
+
+static inline IColumn & extractElementColumn(IColumn & column, size_t idx)
+{
+    return assert_cast<ColumnTuple &>(column).getColumn(idx);
+}
+
+static inline const IColumn & extractElementColumn(const IColumn & column, size_t idx)
+{
+    return assert_cast<const ColumnTuple &>(column).getColumn(idx);
+}
+
+void SerializationTuple::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    const auto & tuple = get<const Tuple &>(field);
+    for (const auto idx_elem : ext::enumerate(elems))
+        idx_elem.second->serializeBinary(tuple[idx_elem.first], ostr);
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    const size_t size = elems.size();
+
+    Tuple tuple(size);
+    for (const auto i : ext::range(0, size))
+        elems[i]->deserializeBinary(tuple[i], istr);
+
+    field = tuple;
+}
+
+void SerializationTuple::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    for (const auto idx_elem : ext::enumerate(elems))
+        idx_elem.second->serializeBinary(extractElementColumn(column, idx_elem.first), row_num, ostr);
+}
+
+
+template <typename F>
+static void addElementSafe(size_t num_elems, IColumn & column, F && impl)
+{
+    /// We use the assumption that tuples of zero size do not exist.
+    size_t old_size = column.size();
+
+    try
+    {
+        impl();
+
+        // Check that all columns now have the same size.
+        size_t new_size = column.size();
+        for (auto i : ext::range(1, num_elems))
+        {
+            const auto & element_column = extractElementColumn(column, i);
+            if (element_column.size() != new_size)
+            {
+                // This is not a logical error because it may work with
+                // user-supplied data.
+                throw Exception(ErrorCodes::SIZES_OF_COLUMNS_IN_TUPLE_DOESNT_MATCH,
+                    "Cannot read a tuple because not all elements are present");
+            }
+        }
+    }
+    catch (...)
+    {
+        for (const auto & i : ext::range(0, num_elems))
+        {
+            auto & element_column = extractElementColumn(column, i);
+            if (element_column.size() > old_size)
+                element_column.popBack(1);
+        }
+
+        throw;
+    }
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    addElementSafe(elems.size(), column, [&]
+    {
+        for (const auto & i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+            elems[i]->deserializeBinary(extractElementColumn(column, i), istr);
+    });
+}
+
+void SerializationTuple::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('(', ostr);
+    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+    {
+        if (i != 0)
+            writeChar(',', ostr);
+        elems[i]->serializeTextQuoted(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
+    }
+    writeChar(')', ostr);
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    const size_t size = elems.size();
+    assertChar('(', istr);
+
+    addElementSafe(elems.size(), column, [&]
+    {
+        for (const auto i : ext::range(0, size))
+        {
+            skipWhitespaceIfAny(istr);
+            if (i != 0)
+            {
+                assertChar(',', istr);
+                skipWhitespaceIfAny(istr);
+            }
+            elems[i]->deserializeTextQuoted(extractElementColumn(column, i), istr, settings);
+        }
+    });
+
+    // Special format for one element tuple (1,)
+    if (1 == elems.size())
+    {
+        skipWhitespaceIfAny(istr);
+        // Allow both (1) and (1,)
+        checkChar(',', istr);
+    }
+    skipWhitespaceIfAny(istr);
+    assertChar(')', istr);
+}
+
+void SerializationTuple::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    if (settings.json.named_tuples_as_objects
+        && have_explicit_names)
+    {
+        writeChar('{', ostr);
+        for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+        {
+            if (i != 0)
+            {
+                writeChar(',', ostr);
+            }
+            writeJSONString(elems[i]->getElementName(), ostr, settings);
+            writeChar(':', ostr);
+            elems[i]->serializeTextJSON(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
+        }
+        writeChar('}', ostr);
+    }
+    else
+    {
+        writeChar('[', ostr);
+        for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+        {
+            if (i != 0)
+                writeChar(',', ostr);
+            elems[i]->serializeTextJSON(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
+        }
+        writeChar(']', ostr);
+    }
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    if (settings.json.named_tuples_as_objects
+        && have_explicit_names)
+    {
+        skipWhitespaceIfAny(istr);
+        assertChar('{', istr);
+        skipWhitespaceIfAny(istr);
+
+        addElementSafe(elems.size(), column, [&]
+        {
+            // Require all elements but in arbitrary order.
+            for (auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+            {
+                if (i > 0)
+                {
+                    skipWhitespaceIfAny(istr);
+                    assertChar(',', istr);
+                    skipWhitespaceIfAny(istr);
+                }
+
+                std::string name;
+                readDoubleQuotedString(name, istr);
+                skipWhitespaceIfAny(istr);
+                assertChar(':', istr);
+                skipWhitespaceIfAny(istr);
+
+                const size_t element_pos = getPositionByName(name);
+                auto & element_column = extractElementColumn(column, element_pos);
+                elems[element_pos]->deserializeTextJSON(element_column, istr, settings);
+            }
+        });
+
+        skipWhitespaceIfAny(istr);
+        assertChar('}', istr);
+    }
+    else
+    {
+        const size_t size = elems.size();
+        assertChar('[', istr);
+
+        addElementSafe(elems.size(), column, [&]
+        {
+            for (const auto i : ext::range(0, size))
+            {
+                skipWhitespaceIfAny(istr);
+                if (i != 0)
+                {
+                    assertChar(',', istr);
+                    skipWhitespaceIfAny(istr);
+                }
+                elems[i]->deserializeTextJSON(extractElementColumn(column, i), istr, settings);
+            }
+        });
+
+        skipWhitespaceIfAny(istr);
+        assertChar(']', istr);
+    }
+}
+
+void SerializationTuple::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeCString("<tuple>", ostr);
+    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+    {
+        writeCString("<elem>", ostr);
+        elems[i]->serializeTextXML(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
+        writeCString("</elem>", ostr);
+    }
+    writeCString("</tuple>", ostr);
+}
+
+void SerializationTuple::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+    {
+        if (i != 0)
+            writeChar(',', ostr);
+        elems[i]->serializeTextCSV(extractElementColumn(column, i), row_num, ostr, settings);
+    }
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    addElementSafe(elems.size(), column, [&]
+    {
+        const size_t size = elems.size();
+        for (const auto i : ext::range(0, size))
+        {
+            if (i != 0)
+            {
+                skipWhitespaceIfAny(istr);
+                assertChar(settings.csv.delimiter, istr);
+                skipWhitespaceIfAny(istr);
+            }
+            elems[i]->deserializeTextCSV(extractElementColumn(column, i), istr, settings);
+        }
+    });
+}
+
+void SerializationTuple::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    for (const auto & elem : elems)
+        elem->enumerateStreams(callback, path);
+}
+
+struct SerializeBinaryBulkStateTuple : public ISerialization::SerializeBinaryBulkState
+{
+    std::vector<ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr> states;
+};
+
+struct DeserializeBinaryBulkStateTuple : public ISerialization::DeserializeBinaryBulkState
+{
+    std::vector<ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr> states;
+};
+
+static SerializeBinaryBulkStateTuple * checkAndGetTupleSerializeState(ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr & state)
+{
+    if (!state)
+        throw Exception("Got empty state for DataTypeTuple.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    auto * tuple_state = typeid_cast<SerializeBinaryBulkStateTuple *>(state.get());
+    if (!tuple_state)
+    {
+        auto & state_ref = *state;
+        throw Exception("Invalid SerializeBinaryBulkState for DataTypeTuple. Expected: "
+                        + demangle(typeid(SerializeBinaryBulkStateTuple).name()) + ", got "
+                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    return tuple_state;
+}
+
+static DeserializeBinaryBulkStateTuple * checkAndGetTupleDeserializeState(ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr & state)
+{
+    if (!state)
+        throw Exception("Got empty state for DataTypeTuple.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    auto * tuple_state = typeid_cast<DeserializeBinaryBulkStateTuple *>(state.get());
+    if (!tuple_state)
+    {
+        auto & state_ref = *state;
+        throw Exception("Invalid DeserializeBinaryBulkState for DataTypeTuple. Expected: "
+                        + demangle(typeid(DeserializeBinaryBulkStateTuple).name()) + ", got "
+                        + demangle(typeid(state_ref).name()), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+    }
+
+    return tuple_state;
+}
+
+void SerializationTuple::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    auto tuple_state = std::make_shared<SerializeBinaryBulkStateTuple>();
+    tuple_state->states.resize(elems.size());
+
+    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
+        elems[i]->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, tuple_state->states[i]);
+
+    state = std::move(tuple_state);
+}
+
+void SerializationTuple::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    auto * tuple_state = checkAndGetTupleSerializeState(state);
+
+    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
+        elems[i]->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, tuple_state->states[i]);
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    auto tuple_state = std::make_shared<DeserializeBinaryBulkStateTuple>();
+    tuple_state->states.resize(elems.size());
+
+    for (size_t i = 0; i < elems.size(); ++i)
+        elems[i]->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, tuple_state->states[i]);
+
+    state = std::move(tuple_state);
+}
+
+void SerializationTuple::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    auto * tuple_state = checkAndGetTupleSerializeState(state);
+
+    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+    {
+        const auto & element_col = extractElementColumn(column, i);
+        elems[i]->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(element_col, offset, limit, settings, tuple_state->states[i]);
+    }
+}
+
+void SerializationTuple::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+    auto * tuple_state = checkAndGetTupleDeserializeState(state);
+
+    auto mutable_column = column->assumeMutable();
+    auto & column_tuple = assert_cast<ColumnTuple &>(*mutable_column);
+
+    settings.avg_value_size_hint = 0;
+    for (const auto i : ext::range(0, ext::size(elems)))
+        elems[i]->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column_tuple.getColumnPtr(i), limit, settings, tuple_state->states[i], cache);
+}
+
+size_t SerializationTuple::getPositionByName(const String & name) const
+{
+    size_t size = elems.size();
+    for (size_t i = 0; i < size; ++i)
+        if (elems[i]->getElementName() == name)
+            return i;
+    throw Exception("Tuple doesn't have element with name '" + name + "'", ErrorCodes::NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationTuple.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTuple.h
new file mode 100644
index 00000000000..13668572fff
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTuple.h
@@ -0,0 +1,69 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationTuple final : public SimpleTextSerialization
+{
+public:
+    using ElementSerializationPtr = std::shared_ptr<const SerializationTupleElement>;
+    using ElementSerializations = std::vector<ElementSerializationPtr>;
+
+    SerializationTuple(const ElementSerializations & elems_, bool have_explicit_names_)
+        : elems(elems_), have_explicit_names(have_explicit_names_) {}
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+
+    /// Tuples in CSV format will be serialized as separate columns (that is, losing their nesting in the tuple).
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    /** Each sub-column in a tuple is serialized in separate stream.
+      */
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            const IColumn & column,
+            size_t offset,
+            size_t limit,
+            SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+            SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+            ColumnPtr & column,
+            size_t limit,
+            DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+            DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+            SubstreamsCache * cache) const override;
+
+private:
+    ElementSerializations elems;
+    bool have_explicit_names;
+
+    size_t getPositionByName(const String & name) const;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..4b50810fcd6
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.cpp
@@ -0,0 +1,73 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h>
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationTupleElement::enumerateStreams(
+    const StreamCallback & callback,
+    SubstreamPath & path) const
+{
+    addToPath(path);
+    nested_serialization->enumerateStreams(callback, path);
+    path.pop_back();
+}
+
+void SerializationTupleElement::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    addToPath(settings.path);
+    nested_serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+void SerializationTupleElement::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    addToPath(settings.path);
+    nested_serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+void SerializationTupleElement::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    addToPath(settings.path);
+    nested_serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+void SerializationTupleElement::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    addToPath(settings.path);
+    nested_serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, offset, limit, settings, state);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+void SerializationTupleElement::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+    addToPath(settings.path);
+    nested_serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, limit, settings, state, cache);
+    settings.path.pop_back();
+}
+
+void SerializationTupleElement::addToPath(SubstreamPath & path) const
+{
+    path.push_back(Substream::TupleElement);
+    path.back().tuple_element_name = name;
+    path.back().escape_tuple_delimiter = escape_delimiter;
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h
new file mode 100644
index 00000000000..b85014c9e64
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationTupleElement.h
@@ -0,0 +1,57 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationTupleElement final : public SerializationWrapper
+{
+private:
+    String name;
+    bool escape_delimiter;
+
+public:
+    SerializationTupleElement(const SerializationPtr & nested_, const String & name_, bool escape_delimiter_ = true)
+        : SerializationWrapper(nested_)
+        , name(name_), escape_delimiter(escape_delimiter_)
+    {
+    }
+
+    const String & getElementName() const { return name; }
+
+    void enumerateStreams(
+        const StreamCallback & callback,
+        SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+         SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        const IColumn & column,
+        size_t offset,
+        size_t limit,
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        ColumnPtr & column,
+        size_t limit,
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+        SubstreamsCache * cache) const override;
+
+private:
+    void addToPath(SubstreamPath & path) const;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationUUID.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationUUID.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..1a0640a5e69
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationUUID.cpp
@@ -0,0 +1,80 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationUUID.h>
+#include <Columns/ColumnsNumber.h>
+#include <Formats/ProtobufReader.h>
+#include <Formats/ProtobufWriter.h>
+#include <IO/WriteHelpers.h>
+#include <IO/ReadHelpers.h>
+#include <Common/assert_cast.h>
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationUUID::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const
+{
+    writeText(UUID(assert_cast<const ColumnUInt128 &>(column).getData()[row_num]), ostr);
+}
+
+void SerializationUUID::deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    UUID x;
+    readText(x, istr);
+    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationUUID::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    deserializeText(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationUUID::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationUUID::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('\'', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('\'', ostr);
+}
+
+void SerializationUUID::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    UUID x;
+    assertChar('\'', istr);
+    readText(x, istr);
+    assertChar('\'', istr);
+    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(x);    /// It's important to do this at the end - for exception safety.
+}
+
+void SerializationUUID::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationUUID::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    UUID x;
+    assertChar('"', istr);
+    readText(x, istr);
+    assertChar('"', istr);
+    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(x);
+}
+
+void SerializationUUID::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    writeChar('"', ostr);
+    serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+    writeChar('"', ostr);
+}
+
+void SerializationUUID::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const
+{
+    UUID value;
+    readCSV(value, istr);
+    assert_cast<ColumnUInt128 &>(column).getData().push_back(value);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationUUID.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationUUID.h
new file mode 100644
index 00000000000..93bf166bbd9
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationUUID.h
@@ -0,0 +1,23 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNumber.h>
+
+namespace DB
+{
+
+class SerializationUUID : public SerializationNumber<UInt128>
+{
+public:
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.cpp b/src/DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..f75c9a1dd8b
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.cpp
@@ -0,0 +1,140 @@
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.h>
+#include <Columns/IColumn.h>
+
+namespace DB
+{
+
+void SerializationWrapper::enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const
+{
+    nested_serialization->enumerateStreams(callback, path);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeBinaryBulkStatePrefix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested_serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeBinaryBulkStateSuffix(
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested_serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+    nested_serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    const IColumn & column,
+    size_t offset,
+    size_t limit,
+    SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+    SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const
+{
+
+    nested_serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, offset, limit, settings, state);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+    ColumnPtr & column,
+    size_t limit,
+    DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+    DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+    SubstreamsCache * cache) const
+{
+
+    nested_serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, limit, settings, state, cache);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const
+{
+    nested_serialization->serializeBinaryBulk(column, ostr, offset, limit);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const
+{
+    nested_serialization->deserializeBinaryBulk(column, istr, limit, avg_value_size_hint);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    nested_serialization->serializeBinary(field, ostr);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const
+{
+    nested_serialization->deserializeBinary(field, istr);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const
+{
+    nested_serialization->serializeBinary(column, row_num, ostr);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const
+{
+    nested_serialization->deserializeBinary(column, istr);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->serializeTextEscaped(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->deserializeTextEscaped(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->serializeTextQuoted(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->deserializeTextQuoted(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->serializeTextCSV(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->deserializeTextCSV(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->serializeText(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->deserializeWholeText(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->serializeTextJSON(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->deserializeTextJSON(column, istr, settings);
+}
+
+void SerializationWrapper::serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const
+{
+    nested_serialization->serializeTextXML(column, row_num, ostr, settings);
+}
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.h b/src/DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.h
new file mode 100644
index 00000000000..399d3b198b3
--- /dev/null
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SerializationWrapper.h
@@ -0,0 +1,74 @@
+#pragma once
+
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
+#include <Common/Exception.h>
+
+namespace DB
+{
+
+/// Wrapper for serialization, which calls methods, which are not overridden, from nested serialization.
+/// You can inherit this class, when you need to override bunch of methods, to avoid boilerplate code.
+class SerializationWrapper : public ISerialization
+{
+protected:
+    SerializationPtr nested_serialization;
+
+public:
+    SerializationWrapper(const SerializationPtr & nested_serialization_) : nested_serialization(nested_serialization_) {}
+
+    void enumerateStreams(const StreamCallback & callback, SubstreamPath & path) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStatePrefix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkStateSuffix(
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkStatePrefix(
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        const IColumn & column,
+        size_t offset,
+        size_t limit,
+        SerializeBinaryBulkSettings & settings,
+        SerializeBinaryBulkStatePtr & state) const override;
+
+    void deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(
+        ColumnPtr & column,
+        size_t limit,
+        DeserializeBinaryBulkSettings & settings,
+        DeserializeBinaryBulkStatePtr & state,
+        SubstreamsCache * cache) const override;
+
+    void serializeBinaryBulk(const IColumn & column, WriteBuffer & ostr, size_t offset, size_t limit) const override;
+    void deserializeBinaryBulk(IColumn & column, ReadBuffer & istr, size_t limit, double avg_value_size_hint) const override;
+
+    void serializeBinary(const Field & field, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(Field & field, ReadBuffer & istr) const override;
+
+    void serializeBinary(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr) const override;
+    void deserializeBinary(IColumn & column, ReadBuffer & istr) const override;
+
+    void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextEscaped(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextQuoted(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextQuoted(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextCSV(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextCSV(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeText(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeWholeText(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextJSON(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings &) const override;
+    void deserializeTextJSON(IColumn & column, ReadBuffer & istr, const FormatSettings &) const override;
+
+    void serializeTextXML(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override;
+};
+
+}
diff --git a/src/DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h b/src/DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h
similarity index 87%
rename from src/DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h
rename to src/DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h
index 4f61167fa1b..04c5b190203 100644
--- a/src/DataTypes/DataTypeWithSimpleSerialization.h
+++ b/src/DataTypes/Serializations/SimpleTextSerialization.h
@@ -1,15 +1,15 @@
 #pragma once
-#include <DataTypes/IDataType.h>
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
 
 namespace DB
 {
 
-/// Helper class to define same IDataType text (de)serialization for all the variants (escaped, quoted, JSON, CSV).
+/// Helper class to define same ISerialization text (de)serialization for all the variants (escaped, quoted, JSON, CSV).
 /// You need to define serializeText() and deserializeText() in derived class.
-class DataTypeWithSimpleSerialization : public IDataType
+class SimpleTextSerialization : public ISerialization
 {
 protected:
-    DataTypeWithSimpleSerialization() = default;
+    SimpleTextSerialization() = default;
 
     void serializeTextEscaped(const IColumn & column, size_t row_num, WriteBuffer & ostr, const FormatSettings & settings) const override
     {
diff --git a/src/DataTypes/tests/gtest_DataType_deserializeAsText.cpp b/src/DataTypes/tests/gtest_DataType_deserializeAsText.cpp
index 48e2f0d80a0..9d8c32c92b6 100644
--- a/src/DataTypes/tests/gtest_DataType_deserializeAsText.cpp
+++ b/src/DataTypes/tests/gtest_DataType_deserializeAsText.cpp
@@ -67,7 +67,7 @@ TEST_P(ParseDataTypeTest, parseStringValue)
     for (const auto & value : p.values)
     {
         ReadBuffer buffer(const_cast<char *>(value.data()), value.size(), 0);
-        data_type->deserializeAsWholeText(*col, buffer, FormatSettings{});
+        data_type->getDefaultSerialization()->deserializeWholeText(*col, buffer, FormatSettings{});
     }
 
     ASSERT_EQ(p.expected_values.size(), col->size()) << "Actual items: " << *col;
diff --git a/src/DataTypes/ya.make b/src/DataTypes/ya.make
index 356424af8dd..e7294c298e5 100644
--- a/src/DataTypes/ya.make
+++ b/src/DataTypes/ya.make
@@ -15,7 +15,6 @@ SRCS(
     DataTypeCustomGeo.cpp
     DataTypeCustomIPv4AndIPv6.cpp
     DataTypeCustomSimpleAggregateFunction.cpp
-    DataTypeCustomSimpleTextSerialization.cpp
     DataTypeDate.cpp
     DataTypeDateTime.cpp
     DataTypeDateTime64.cpp
@@ -32,15 +31,37 @@ SRCS(
     DataTypeNothing.cpp
     DataTypeNullable.cpp
     DataTypeNumberBase.cpp
-    DataTypeOneElementTuple.cpp
     DataTypeString.cpp
     DataTypeTuple.cpp
     DataTypeUUID.cpp
     DataTypesDecimal.cpp
     DataTypesNumber.cpp
+    EnumValues.cpp
     FieldToDataType.cpp
     IDataType.cpp
     NestedUtils.cpp
+    Serializations/ISerialization.cpp
+    Serializations/SerializationAggregateFunction.cpp
+    Serializations/SerializationArray.cpp
+    Serializations/SerializationCustomSimpleText.cpp
+    Serializations/SerializationDate.cpp
+    Serializations/SerializationDateTime.cpp
+    Serializations/SerializationDateTime64.cpp
+    Serializations/SerializationDecimal.cpp
+    Serializations/SerializationDecimalBase.cpp
+    Serializations/SerializationEnum.cpp
+    Serializations/SerializationFixedString.cpp
+    Serializations/SerializationIP.cpp
+    Serializations/SerializationLowCardinality.cpp
+    Serializations/SerializationMap.cpp
+    Serializations/SerializationNothing.cpp
+    Serializations/SerializationNullable.cpp
+    Serializations/SerializationNumber.cpp
+    Serializations/SerializationString.cpp
+    Serializations/SerializationTuple.cpp
+    Serializations/SerializationTupleElement.cpp
+    Serializations/SerializationUUID.cpp
+    Serializations/SerializationWrapper.cpp
     convertMySQLDataType.cpp
     getLeastSupertype.cpp
     getMostSubtype.cpp
diff --git a/src/Databases/DatabaseAtomic.cpp b/src/Databases/DatabaseAtomic.cpp
index e0078da57b7..b4222a7e349 100644
--- a/src/Databases/DatabaseAtomic.cpp
+++ b/src/Databases/DatabaseAtomic.cpp
@@ -567,7 +567,7 @@ void DatabaseAtomic::renameDictionaryInMemoryUnlocked(const StorageID & old_name
     auto result = external_loader.getLoadResult(toString(old_name.uuid));
     if (!result.object)
         return;
-    const auto & dict = dynamic_cast<const IDictionaryBase &>(*result.object);
+    const auto & dict = dynamic_cast<const IDictionary &>(*result.object);
     dict.updateDictionaryName(new_name);
 }
 void DatabaseAtomic::waitDetachedTableNotInUse(const UUID & uuid)
diff --git a/src/Databases/DatabaseOnDisk.cpp b/src/Databases/DatabaseOnDisk.cpp
index e5d2b23ace0..79373128713 100644
--- a/src/Databases/DatabaseOnDisk.cpp
+++ b/src/Databases/DatabaseOnDisk.cpp
@@ -231,8 +231,8 @@ void DatabaseOnDisk::createTable(
     if (create.attach_short_syntax)
     {
         /// Metadata already exists, table was detached
+        removeDetachedPermanentlyFlag(context, table_name, table_metadata_path, true);
         attachTable(table_name, table, getTableDataPath(create));
-        removeDetachedPermanentlyFlag(table_name, table_metadata_path);
         return;
     }
 
@@ -270,12 +270,12 @@ void DatabaseOnDisk::createTable(
 
     commitCreateTable(create, table, table_metadata_tmp_path, table_metadata_path, context);
 
-    removeDetachedPermanentlyFlag(table_name, table_metadata_path);
+    removeDetachedPermanentlyFlag(context, table_name, table_metadata_path, false);
 }
 
 /// If the table was detached permanently we will have a flag file with
 /// .sql.detached extension, is not needed anymore since we attached the table back
-void DatabaseOnDisk::removeDetachedPermanentlyFlag(const String & table_name, const String & table_metadata_path) const
+void DatabaseOnDisk::removeDetachedPermanentlyFlag(const Context &, const String & table_name, const String & table_metadata_path, bool) const
 {
     try
     {
diff --git a/src/Databases/DatabaseOnDisk.h b/src/Databases/DatabaseOnDisk.h
index fefe6e91606..b96a24f3345 100644
--- a/src/Databases/DatabaseOnDisk.h
+++ b/src/Databases/DatabaseOnDisk.h
@@ -94,11 +94,10 @@ protected:
     virtual void commitCreateTable(const ASTCreateQuery & query, const StoragePtr & table,
                                    const String & table_metadata_tmp_path, const String & table_metadata_path, const Context & query_context);
 
+    virtual void removeDetachedPermanentlyFlag(const Context & context, const String & table_name, const String & table_metadata_path, bool attach) const;
+
     const String metadata_path;
     const String data_path;
-
-private:
-    void removeDetachedPermanentlyFlag(const String & table_name, const String & table_metadata_path) const;
 };
 
 }
diff --git a/src/Databases/DatabaseReplicated.cpp b/src/Databases/DatabaseReplicated.cpp
index 12cff3407d3..664452abe6f 100644
--- a/src/Databases/DatabaseReplicated.cpp
+++ b/src/Databases/DatabaseReplicated.cpp
@@ -18,10 +18,12 @@
 #include <Interpreters/Cluster.h>
 #include <common/getFQDNOrHostName.h>
 #include <Parsers/ASTAlterQuery.h>
+#include <Parsers/ASTDropQuery.h>
 #include <Parsers/ParserCreateQuery.h>
 #include <Parsers/parseQuery.h>
 #include <Interpreters/InterpreterCreateQuery.h>
 #include <Parsers/formatAST.h>
+#include <Common/Macros.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -105,7 +107,22 @@ std::pair<String, String> DatabaseReplicated::parseFullReplicaName(const String
 
 ClusterPtr DatabaseReplicated::getCluster() const
 {
-    /// TODO Maintain up-to-date Cluster and allow to use it in Distributed tables
+    std::lock_guard lock{mutex};
+    if (cluster)
+        return cluster;
+
+    cluster = getClusterImpl();
+    return cluster;
+}
+
+void DatabaseReplicated::setCluster(ClusterPtr && new_cluster)
+{
+    std::lock_guard lock{mutex};
+    cluster = std::move(new_cluster);
+}
+
+ClusterPtr DatabaseReplicated::getClusterImpl() const
+{
     Strings hosts;
     Strings host_ids;
 
@@ -120,7 +137,7 @@ ClusterPtr DatabaseReplicated::getCluster() const
         hosts = zookeeper->getChildren(zookeeper_path + "/replicas", &stat);
         if (hosts.empty())
             throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "No hosts found");
-        Int32 cver = stat.cversion;
+        Int32 cversion = stat.cversion;
         std::sort(hosts.begin(), hosts.end());
 
         std::vector<zkutil::ZooKeeper::FutureGet> futures;
@@ -139,7 +156,9 @@ ClusterPtr DatabaseReplicated::getCluster() const
         }
 
         zookeeper->get(zookeeper_path + "/replicas", &stat);
-        if (success && cver == stat.version)
+        if (cversion != stat.cversion)
+            success = false;
+        if (success)
             break;
     }
     if (!success)
@@ -157,22 +176,23 @@ ClusterPtr DatabaseReplicated::getCluster() const
         if (id == DROPPED_MARK)
             continue;
         auto [shard, replica] = parseFullReplicaName(hosts[i]);
-        auto pos = id.find(':');
-        String host = id.substr(0, pos);
+        auto pos = id.rfind(':');
+        String host_port = id.substr(0, pos);
         if (shard != current_shard)
         {
             current_shard = shard;
             if (!shards.back().empty())
                 shards.emplace_back();
         }
-        shards.back().emplace_back(unescapeForFileName(host));
+        shards.back().emplace_back(unescapeForFileName(host_port));
     }
 
-    /// TODO make it configurable
-    String username = "default";
-    String password;
+    String username = db_settings.cluster_username;
+    String password = db_settings.cluster_password;
+    UInt16 default_port = global_context.getTCPPort();
+    bool secure = db_settings.cluster_secure_connection;
 
-    return std::make_shared<Cluster>(global_context.getSettingsRef(), shards, username, password, global_context.getTCPPort(), false);
+    return std::make_shared<Cluster>(global_context.getSettingsRef(), shards, username, password, default_port, false, secure);
 }
 
 void DatabaseReplicated::tryConnectToZooKeeperAndInitDatabase(bool force_attach)
@@ -253,11 +273,8 @@ bool DatabaseReplicated::createDatabaseNodesInZooKeeper(const zkutil::ZooKeeperP
     __builtin_unreachable();
 }
 
-void DatabaseReplicated::createReplicaNodesInZooKeeper(const zkutil::ZooKeeperPtr & current_zookeeper)
+void DatabaseReplicated::createEmptyLogEntry(Coordination::Requests & ops, const ZooKeeperPtr & current_zookeeper)
 {
-    /// Write host name to replica_path, it will protect from multiple replicas with the same name
-    auto host_id = getHostID(global_context, db_uuid);
-
     /// On replica creation add empty entry to log. Can be used to trigger some actions on other replicas (e.g. update cluster info).
     DDLLogEntry entry{};
 
@@ -266,11 +283,20 @@ void DatabaseReplicated::createReplicaNodesInZooKeeper(const zkutil::ZooKeeperPt
     String counter_path = current_zookeeper->create(counter_prefix, "", zkutil::CreateMode::EphemeralSequential);
     String query_path = query_path_prefix + counter_path.substr(counter_prefix.size());
 
+    ops.emplace_back(zkutil::makeCreateRequest(query_path, entry.toString(), zkutil::CreateMode::Persistent));
+    ops.emplace_back(zkutil::makeCreateRequest(query_path + "/committed", getFullReplicaName(), zkutil::CreateMode::Persistent));
+    ops.emplace_back(zkutil::makeRemoveRequest(counter_path, -1));
+}
+
+void DatabaseReplicated::createReplicaNodesInZooKeeper(const zkutil::ZooKeeperPtr & current_zookeeper)
+{
+    /// Write host name to replica_path, it will protect from multiple replicas with the same name
+    auto host_id = getHostID(global_context, db_uuid);
+
     Coordination::Requests ops;
     ops.emplace_back(zkutil::makeCreateRequest(replica_path, host_id, zkutil::CreateMode::Persistent));
     ops.emplace_back(zkutil::makeCreateRequest(replica_path + "/log_ptr", "0", zkutil::CreateMode::Persistent));
-    ops.emplace_back(zkutil::makeCreateRequest(query_path, entry.toString(), zkutil::CreateMode::Persistent));
-    ops.emplace_back(zkutil::makeRemoveRequest(counter_path, -1));
+    createEmptyLogEntry(ops, current_zookeeper);
     current_zookeeper->multi(ops);
 }
 
@@ -284,18 +310,68 @@ void DatabaseReplicated::loadStoredObjects(Context & context, bool has_force_res
     ddl_worker->startup();
 }
 
-BlockIO DatabaseReplicated::tryEnqueueReplicatedDDL(const ASTPtr & query, const Context & query_context)
+void DatabaseReplicated::checkQueryValid(const ASTPtr & query, const Context & query_context) const
 {
-    if (is_readonly)
-        throw Exception(ErrorCodes::NO_ZOOKEEPER, "Database is in readonly mode, because it cannot connect to ZooKeeper");
-
-    if (query_context.getClientInfo().query_kind != ClientInfo::QueryKind::INITIAL_QUERY)
-        throw Exception(ErrorCodes::INCORRECT_QUERY, "It's not initial query. ON CLUSTER is not allowed for Replicated database.");
-
     /// Replicas will set correct name of current database in query context (database name can be different on replicas)
-    if (auto * ddl_query = query->as<ASTQueryWithTableAndOutput>())
+    if (auto * ddl_query = dynamic_cast<ASTQueryWithTableAndOutput *>(query.get()))
+    {
+        if (ddl_query->database != getDatabaseName())
+            throw Exception(ErrorCodes::UNKNOWN_DATABASE, "Database was renamed");
         ddl_query->database.clear();
 
+        if (auto * create = query->as<ASTCreateQuery>())
+        {
+            bool replicated_table = create->storage && create->storage->engine && startsWith(create->storage->engine->name, "Replicated");
+            if (!replicated_table || !create->storage->engine->arguments)
+                return;
+
+            ASTs & args = create->storage->engine->arguments->children;
+            if (args.size() < 2)
+                return;
+
+            ASTLiteral * arg1 = args[0]->as<ASTLiteral>();
+            ASTLiteral * arg2 = args[1]->as<ASTLiteral>();
+            if (!arg1 || !arg2 || arg1->value.getType() != Field::Types::String || arg2->value.getType() != Field::Types::String)
+                return;
+
+            String maybe_path = arg1->value.get<String>();
+            String maybe_replica = arg2->value.get<String>();
+
+            /// Looks like it's ReplicatedMergeTree with explicit zookeeper_path and replica_name arguments.
+            /// Let's ensure that some macros are used.
+            /// NOTE: we cannot check here that substituted values will be actually different on shards and replicas.
+
+            Macros::MacroExpansionInfo info;
+            info.table_id = {getDatabaseName(), create->table, create->uuid};
+            query_context.getMacros()->expand(maybe_path, info);
+            bool maybe_shard_macros = info.expanded_other;
+            info.expanded_other = false;
+            query_context.getMacros()->expand(maybe_replica, info);
+            bool maybe_replica_macros = info.expanded_other;
+            bool enable_functional_tests_helper = global_context.getConfigRef().has("_functional_tests_helper_database_replicated_replace_args_macros");
+
+            if (!enable_functional_tests_helper)
+                LOG_WARNING(log, "It's not recommended to explicitly specify zookeeper_path and replica_name in ReplicatedMergeTree arguments");
+
+            if (maybe_shard_macros && maybe_replica_macros)
+                return;
+
+            if (enable_functional_tests_helper)
+            {
+                if (maybe_path.empty() || maybe_path.back() != '/')
+                    maybe_path += '/';
+                arg1->value = maybe_path + "auto_{shard}";
+                arg2->value = maybe_replica + "auto_{replica}";
+                return;
+            }
+
+            throw Exception(ErrorCodes::INCORRECT_QUERY,
+                            "Explicit zookeeper_path and replica_name are specified in ReplicatedMergeTree arguments. "
+                            "If you really want to specify it explicitly, then you should use some macros "
+                            "to distinguish different shards and replicas");
+        }
+    }
+
     if (const auto * query_alter = query->as<ASTAlterQuery>())
     {
         for (const auto & command : query_alter->command_list->children)
@@ -305,23 +381,36 @@ BlockIO DatabaseReplicated::tryEnqueueReplicatedDDL(const ASTPtr & query, const
         }
     }
 
+    if (auto * query_drop = query->as<ASTDropQuery>())
+    {
+        if (query_drop->kind == ASTDropQuery::Kind::Detach && query_context.getSettingsRef().database_replicated_always_detach_permanently)
+            query_drop->permanently = true;
+        if (query_drop->kind == ASTDropQuery::Kind::Detach && !query_drop->permanently)
+            throw Exception(ErrorCodes::INCORRECT_QUERY, "DETACH TABLE is not allowed for Replicated databases. "
+                                                         "Use DETACH TABLE PERMANENTLY or SYSTEM RESTART REPLICA or set "
+                                                         "database_replicated_always_detach_permanently to 1");
+    }
+}
+
+BlockIO DatabaseReplicated::tryEnqueueReplicatedDDL(const ASTPtr & query, const Context & query_context)
+{
+    if (is_readonly)
+        throw Exception(ErrorCodes::NO_ZOOKEEPER, "Database is in readonly mode, because it cannot connect to ZooKeeper");
+
+    if (query_context.getClientInfo().query_kind != ClientInfo::QueryKind::INITIAL_QUERY)
+        throw Exception(ErrorCodes::INCORRECT_QUERY, "It's not initial query. ON CLUSTER is not allowed for Replicated database.");
+
+    checkQueryValid(query, query_context);
     LOG_DEBUG(log, "Proposing query: {}", queryToString(query));
 
-    /// TODO maybe write current settings to log entry?
     DDLLogEntry entry;
     entry.query = queryToString(query);
     entry.initiator = ddl_worker->getCommonHostID();
+    entry.setSettingsIfRequired(query_context);
     String node_path = ddl_worker->tryEnqueueAndExecuteEntry(entry, query_context);
 
-    BlockIO io;
-    if (query_context.getSettingsRef().distributed_ddl_task_timeout == 0)
-        return io;
-
     Strings hosts_to_wait = getZooKeeper()->getChildren(zookeeper_path + "/replicas");
-    auto stream = std::make_shared<DDLQueryStatusInputStream>(node_path, entry, query_context, hosts_to_wait);
-    if (query_context.getSettingsRef().database_replicated_ddl_output)
-        io.in = std::move(stream);
-    return io;
+    return getDistributedDDLStatus(node_path, entry, query_context, hosts_to_wait);
 }
 
 static UUID getTableUUIDIfReplicated(const String & metadata, const Context & context)
@@ -557,12 +646,14 @@ ASTPtr DatabaseReplicated::parseQueryFromMetadataInZooKeeper(const String & node
     auto ast = parseQuery(parser, query, description, 0, global_context.getSettingsRef().max_parser_depth);
 
     auto & create = ast->as<ASTCreateQuery &>();
-    if (create.uuid == UUIDHelpers::Nil || create.table != TABLE_WITH_UUID_NAME_PLACEHOLDER || ! create.database.empty())
+    if (create.uuid == UUIDHelpers::Nil || create.table != TABLE_WITH_UUID_NAME_PLACEHOLDER || !create.database.empty())
         throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Got unexpected query from {}: {}", node_name, query);
 
+    bool is_materialized_view_with_inner_table = create.is_materialized_view && create.to_table_id.empty();
+
     create.database = getDatabaseName();
     create.table = unescapeForFileName(node_name);
-    create.attach = false;
+    create.attach = is_materialized_view_with_inner_table;
 
     return ast;
 }
@@ -570,8 +661,13 @@ ASTPtr DatabaseReplicated::parseQueryFromMetadataInZooKeeper(const String & node
 void DatabaseReplicated::drop(const Context & context_)
 {
     auto current_zookeeper = getZooKeeper();
-    current_zookeeper->set(replica_path, DROPPED_MARK);
+    Coordination::Requests ops;
+    ops.emplace_back(zkutil::makeSetRequest(replica_path, DROPPED_MARK, -1));
+    createEmptyLogEntry(ops, current_zookeeper);
+    current_zookeeper->multi(ops);
+
     DatabaseAtomic::drop(context_);
+
     current_zookeeper->tryRemoveRecursive(replica_path);
     /// TODO it may leave garbage in ZooKeeper if the last node lost connection here
     if (current_zookeeper->tryRemove(zookeeper_path + "/replicas") == Coordination::Error::ZOK)
@@ -598,7 +694,7 @@ void DatabaseReplicated::shutdown()
 void DatabaseReplicated::dropTable(const Context & context, const String & table_name, bool no_delay)
 {
     auto txn = context.getZooKeeperMetadataTransaction();
-    assert(!ddl_worker->isCurrentlyActive() || txn);
+    assert(!ddl_worker->isCurrentlyActive() || txn || startsWith(table_name, ".inner_id."));
     if (txn && txn->isInitialQuery())
     {
         String metadata_zk_path = zookeeper_path + "/metadata/" + escapeForFileName(table_name);
@@ -702,12 +798,28 @@ void DatabaseReplicated::detachTablePermanently(const Context & context, const S
     assert(!ddl_worker->isCurrentlyActive() || txn);
     if (txn && txn->isInitialQuery())
     {
+        /// We have to remove metadata from zookeeper, because we do not distinguish permanently detached tables
+        /// from attached tables when recovering replica.
         String metadata_zk_path = zookeeper_path + "/metadata/" + escapeForFileName(table_name);
         txn->addOp(zkutil::makeRemoveRequest(metadata_zk_path, -1));
     }
     DatabaseAtomic::detachTablePermanently(context, table_name);
 }
 
+void DatabaseReplicated::removeDetachedPermanentlyFlag(const Context & context, const String & table_name, const String & table_metadata_path, bool attach) const
+{
+    auto txn = context.getZooKeeperMetadataTransaction();
+    assert(!ddl_worker->isCurrentlyActive() || txn);
+    if (txn && txn->isInitialQuery() && attach)
+    {
+        String metadata_zk_path = zookeeper_path + "/metadata/" + escapeForFileName(table_name);
+        String statement = readMetadataFile(table_name);
+        txn->addOp(zkutil::makeCreateRequest(metadata_zk_path, statement, zkutil::CreateMode::Persistent));
+    }
+    DatabaseAtomic::removeDetachedPermanentlyFlag(context, table_name, table_metadata_path, attach);
+}
+
+
 String DatabaseReplicated::readMetadataFile(const String & table_name) const
 {
     String statement;
diff --git a/src/Databases/DatabaseReplicated.h b/src/Databases/DatabaseReplicated.h
index fde53cf2c29..46bcdc71ef1 100644
--- a/src/Databases/DatabaseReplicated.h
+++ b/src/Databases/DatabaseReplicated.h
@@ -45,6 +45,7 @@ public:
                           const ASTPtr & query) override;
     void removeDictionary(const Context & context, const String & dictionary_name) override;
     void detachTablePermanently(const Context & context, const String & table_name) override;
+    void removeDetachedPermanentlyFlag(const Context & context, const String & table_name, const String & table_metadata_path, bool attach) const override;
 
     /// Try to execute DLL query on current host as initial query. If query is succeed,
     /// then it will be executed on all replicas.
@@ -70,12 +71,19 @@ private:
     bool createDatabaseNodesInZooKeeper(const ZooKeeperPtr & current_zookeeper);
     void createReplicaNodesInZooKeeper(const ZooKeeperPtr & current_zookeeper);
 
+    void checkQueryValid(const ASTPtr & query, const Context & query_context) const;
+
     void recoverLostReplica(const ZooKeeperPtr & current_zookeeper, UInt32 our_log_ptr, UInt32 max_log_ptr);
     std::map<String, String> tryGetConsistentMetadataSnapshot(const ZooKeeperPtr & zookeeper, UInt32 & max_log_ptr);
 
     ASTPtr parseQueryFromMetadataInZooKeeper(const String & node_name, const String & query);
     String readMetadataFile(const String & table_name) const;
 
+    ClusterPtr getClusterImpl() const;
+    void setCluster(ClusterPtr && new_cluster);
+
+    void createEmptyLogEntry(Coordination::Requests & ops, const ZooKeeperPtr & current_zookeeper);
+
     String zookeeper_path;
     String shard_name;
     String replica_name;
@@ -86,6 +94,8 @@ private:
 
     std::atomic_bool is_readonly = true;
     std::unique_ptr<DatabaseReplicatedDDLWorker> ddl_worker;
+
+    mutable ClusterPtr cluster;
 };
 
 }
diff --git a/src/Databases/DatabaseReplicatedSettings.h b/src/Databases/DatabaseReplicatedSettings.h
index 11d5b3820e4..43003af1120 100644
--- a/src/Databases/DatabaseReplicatedSettings.h
+++ b/src/Databases/DatabaseReplicatedSettings.h
@@ -11,6 +11,9 @@ class ASTStorage;
     M(Float, max_broken_tables_ratio, 0.5, "Do not recover replica automatically if the ratio of staled tables to all tables is greater", 0) \
     M(UInt64, max_replication_lag_to_enqueue, 10, "Replica will throw exception on attempt to execute query if its replication lag greater", 0) \
     M(UInt64, wait_entry_commited_timeout_sec, 3600, "Replicas will try to cancel query if timeout exceed, but initiator host has not executed it yet", 0) \
+    M(String, cluster_username, "default", "Username to use when connecting to hosts of cluster", 0) \
+    M(String, cluster_password, "", "Password to use when connecting to hosts of cluster", 0) \
+    M(Bool, cluster_secure_connection, false, "Enable TLS when connecting to hosts of cluster", 0) \
 
 DECLARE_SETTINGS_TRAITS(DatabaseReplicatedSettingsTraits, LIST_OF_DATABASE_REPLICATED_SETTINGS)
 
diff --git a/src/Databases/DatabaseReplicatedWorker.cpp b/src/Databases/DatabaseReplicatedWorker.cpp
index ee5a3b5eed0..63f4d89b216 100644
--- a/src/Databases/DatabaseReplicatedWorker.cpp
+++ b/src/Databases/DatabaseReplicatedWorker.cpp
@@ -125,7 +125,7 @@ String DatabaseReplicatedDDLWorker::tryEnqueueAndExecuteEntry(DDLLogEntry & entr
         });
 
         if (!processed)
-            throw Exception(ErrorCodes::UNFINISHED, "Timeout: Cannot enqueue query on this replica,"
+            throw Exception(ErrorCodes::UNFINISHED, "Timeout: Cannot enqueue query on this replica, "
                             "most likely because replica is busy with previous queue entries");
     }
 
@@ -237,6 +237,8 @@ DDLTaskPtr DatabaseReplicatedDDLWorker::initAndCheckTask(const String & entry_na
 
     if (task->entry.query.empty())
     {
+        /// Some replica is added or removed, let's update cached cluster
+        database->setCluster(database->getClusterImpl());
         out_reason = fmt::format("Entry {} is a dummy task", entry_name);
         return {};
     }
diff --git a/src/Databases/DatabaseWithDictionaries.cpp b/src/Databases/DatabaseWithDictionaries.cpp
index d92f0f1897e..55b04f27c58 100644
--- a/src/Databases/DatabaseWithDictionaries.cpp
+++ b/src/Databases/DatabaseWithDictionaries.cpp
@@ -49,7 +49,7 @@ void DatabaseWithDictionaries::attachDictionary(const String & dictionary_name,
         /// Attach the dictionary as table too.
         try
         {
-            /// TODO Make StorageDictionary an owner of IDictionaryBase objects.
+            /// TODO Make StorageDictionary an owner of IDictionary objects.
             /// All DDL operations with dictionaries will work with StorageDictionary table,
             /// and StorageDictionary will be responsible for loading of DDL dictionaries.
             /// ExternalLoaderDatabaseConfigRepository and other hacks related to ExternalLoader
diff --git a/src/Dictionaries/CacheDictionary.cpp b/src/Dictionaries/CacheDictionary.cpp
index eedf4dd3d87..535e862af40 100644
--- a/src/Dictionaries/CacheDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/CacheDictionary.cpp
@@ -13,7 +13,9 @@
 #include <Common/HashTable/HashSet.h>
 #include <Common/ProfileEvents.h>
 #include <Common/ProfilingScopedRWLock.h>
+
 #include <Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h>
+#include <Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h>
 
 namespace ProfileEvents
 {
@@ -39,7 +41,6 @@ namespace DB
 namespace ErrorCodes
 {
     extern const int CACHE_DICTIONARY_UPDATE_FAIL;
-    extern const int TYPE_MISMATCH;
     extern const int UNSUPPORTED_METHOD;
 }
 
@@ -70,8 +71,6 @@ CacheDictionary<dictionary_key_type>::CacheDictionary(
 {
     if (!source_ptr->supportsSelectiveLoad())
         throw Exception{full_name + ": source cannot be used with CacheDictionary", ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD};
-
-    setupHierarchicalAttribute();
 }
 
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
@@ -120,164 +119,6 @@ const IDictionarySource * CacheDictionary<dictionary_key_type>::getSource() cons
     return source_ptr.get();
 }
 
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void CacheDictionary<dictionary_key_type>::toParent(const PaddedPODArray<UInt64> & ids [[maybe_unused]], PaddedPODArray<UInt64> & out [[maybe_unused]]) const
-{
-    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
-    {
-        /// Run update on requested keys before fetch from storage
-        const auto & attribute_name = hierarchical_attribute->name;
-
-        auto result_type = std::make_shared<DataTypeUInt64>();
-        auto input_column = result_type->createColumn();
-        auto & input_column_typed = assert_cast<ColumnVector<UInt64> &>(*input_column);
-        auto & data = input_column_typed.getData();
-        data.insert(ids.begin(), ids.end());
-
-        auto column = getColumn({attribute_name}, result_type, {std::move(input_column)}, {result_type}, {nullptr});
-        const auto & result_column_typed = assert_cast<const ColumnVector<UInt64> &>(*column);
-        const auto & result_data = result_column_typed.getData();
-
-        out.assign(result_data);
-    }
-    else
-        throw Exception("Hierarchy is not supported for complex key CacheDictionary", ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD);
-}
-
-
-/// Allow to use single value in same way as array.
-static inline UInt64 getAt(const PaddedPODArray<UInt64> & arr, const size_t idx)
-{
-    return arr[idx];
-}
-static inline UInt64 getAt(const UInt64 & value, const size_t)
-{
-    return value;
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-template <typename AncestorType>
-void CacheDictionary<dictionary_key_type>::isInImpl(const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    /// Transform all children to parents until ancestor id or null_value will be reached.
-
-    size_t out_size = out.size();
-    memset(out.data(), 0xFF, out_size); /// 0xFF means "not calculated"
-
-    const auto null_value = hierarchical_attribute->null_value.get<UInt64>();
-
-    PaddedPODArray<Key> children(out_size, 0);
-    PaddedPODArray<Key> parents(child_ids.begin(), child_ids.end());
-
-    for (size_t i = 0; i < DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH; ++i)
-    {
-        size_t out_idx = 0;
-        size_t parents_idx = 0;
-        size_t new_children_idx = 0;
-
-        while (out_idx < out_size)
-        {
-            /// Already calculated
-            if (out[out_idx] != 0xFF)
-            {
-                ++out_idx;
-                continue;
-            }
-
-            /// No parent
-            if (parents[parents_idx] == null_value)
-            {
-                out[out_idx] = 0;
-            }
-            /// Found ancestor
-            else if (parents[parents_idx] == getAt(ancestor_ids, parents_idx))
-            {
-                out[out_idx] = 1;
-            }
-            /// Loop detected
-            else if (children[new_children_idx] == parents[parents_idx])
-            {
-                out[out_idx] = 1;
-            }
-            /// Found intermediate parent, add this value to search at next loop iteration
-            else
-            {
-                children[new_children_idx] = parents[parents_idx];
-                ++new_children_idx;
-            }
-
-            ++out_idx;
-            ++parents_idx;
-        }
-
-        if (new_children_idx == 0)
-            break;
-
-        /// Transform all children to its parents.
-        children.resize(new_children_idx);
-        parents.resize(new_children_idx);
-
-        toParent(children, parents);
-    }
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void CacheDictionary<dictionary_key_type>::isInVectorVector(
-    const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids, const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_ids, out);
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void CacheDictionary<dictionary_key_type>::isInVectorConstant(const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids, const UInt64 ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_id, out);
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void CacheDictionary<dictionary_key_type>::isInConstantVector(const UInt64 child_id, const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    /// Special case with single child value.
-
-    const auto null_value = hierarchical_attribute->null_value.get<UInt64>();
-
-    PaddedPODArray<Key> child(1, child_id);
-    PaddedPODArray<Key> parent(1);
-    std::vector<Key> ancestors(1, child_id);
-
-    /// Iteratively find all ancestors for child.
-    for (size_t i = 0; i < DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH; ++i)
-    {
-        toParent(child, parent);
-
-        if (parent[0] == null_value)
-            break;
-
-        child[0] = parent[0];
-        ancestors.push_back(parent[0]);
-    }
-
-    /// Assuming short hierarchy, so linear search is Ok.
-    for (size_t i = 0, out_size = out.size(); i < out_size; ++i)
-        out[i] = std::find(ancestors.begin(), ancestors.end(), ancestor_ids[i]) != ancestors.end();
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void CacheDictionary<dictionary_key_type>::setupHierarchicalAttribute()
-{
-    /// TODO: Move this to DictionaryStructure
-    for (const auto & attribute : dict_struct.attributes)
-    {
-        if (attribute.hierarchical)
-        {
-            hierarchical_attribute = &attribute;
-
-            if (attribute.underlying_type != AttributeUnderlyingType::utUInt64)
-                throw Exception{full_name + ": hierarchical attribute must be UInt64.", ErrorCodes::TYPE_MISMATCH};
-        }
-    }
-}
-
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 ColumnPtr CacheDictionary<dictionary_key_type>::getColumn(
     const std::string & attribute_name,
@@ -296,23 +137,6 @@ Columns CacheDictionary<dictionary_key_type>::getColumns(
     const Columns & key_columns,
     const DataTypes & key_types,
     const Columns & default_values_columns) const
-{
-    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
-        dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
-
-    Arena complex_keys_arena;
-    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, complex_keys_arena);
-    auto & keys = extractor.getKeys();
-
-    return getColumnsImpl(attribute_names, key_columns, keys, default_values_columns);
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-Columns CacheDictionary<dictionary_key_type>::getColumnsImpl(
-    const Strings & attribute_names,
-    const Columns & key_columns,
-    const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
-    const Columns & default_values_columns) const
 {
     /**
     * Flow of getColumsImpl
@@ -328,6 +152,13 @@ Columns CacheDictionary<dictionary_key_type>::getColumnsImpl(
     * use default value.
     */
 
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
+        dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
+
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+    auto keys = extractor.extractAllKeys();
+
     DictionaryStorageFetchRequest request(dict_struct, attribute_names, default_values_columns);
 
     FetchResult result_of_fetch_from_storage;
@@ -440,9 +271,10 @@ ColumnUInt8::Ptr CacheDictionary<dictionary_key_type>::hasKeys(const Columns & k
     if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
         dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
 
-    Arena complex_keys_arena;
-    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, complex_keys_arena);
-    const auto & keys = extractor.getKeys();
+
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+    const auto keys = extractor.extractAllKeys();
 
     /// We make empty request just to fetch if keys exists
     DictionaryStorageFetchRequest request(dict_struct, {}, {});
@@ -526,6 +358,37 @@ ColumnUInt8::Ptr CacheDictionary<dictionary_key_type>::hasKeys(const Columns & k
     return result;
 }
 
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
+ColumnPtr CacheDictionary<dictionary_key_type>::getHierarchy(
+    ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+    const DataTypePtr & key_type [[maybe_unused]]) const
+{
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        auto result = getKeysHierarchyDefaultImplementation(this, key_column, key_type);
+        query_count.fetch_add(key_column->size(), std::memory_order_relaxed);
+        return result;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
+ColumnUInt8::Ptr CacheDictionary<dictionary_key_type>::isInHierarchy(
+    ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+    ColumnPtr in_key_column [[maybe_unused]],
+    const DataTypePtr & key_type [[maybe_unused]]) const
+{
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        auto result = getKeysIsInHierarchyDefaultImplementation(this, key_column, in_key_column, key_type);
+        query_count.fetch_add(key_column->size(), std::memory_order_relaxed);
+        return result;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 MutableColumns CacheDictionary<dictionary_key_type>::aggregateColumnsInOrderOfKeys(
     const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
@@ -618,19 +481,18 @@ MutableColumns CacheDictionary<dictionary_key_type>::aggregateColumns(
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 BlockInputStreamPtr CacheDictionary<dictionary_key_type>::getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
 {
-    using BlockInputStreamType = DictionaryBlockInputStream<Key>;
-    std::shared_ptr<BlockInputStreamType> stream;
+    std::shared_ptr<DictionaryBlockInputStream> stream;
 
     {
         /// Write lock on storage
         const ProfilingScopedWriteRWLock write_lock{rw_lock, ProfileEvents::DictCacheLockWriteNs};
 
         if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
-            stream = std::make_shared<BlockInputStreamType>(shared_from_this(), max_block_size, cache_storage_ptr->getCachedSimpleKeys(), column_names);
+            stream = std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(shared_from_this(), max_block_size, cache_storage_ptr->getCachedSimpleKeys(), column_names);
         else
         {
             auto keys = cache_storage_ptr->getCachedComplexKeys();
-            stream = std::make_shared<BlockInputStreamType>(shared_from_this(), max_block_size, keys, column_names);
+            stream = std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(shared_from_this(), max_block_size, keys, column_names);
         }
     }
 
@@ -660,14 +522,20 @@ void CacheDictionary<dictionary_key_type>::update(CacheDictionaryUpdateUnitPtr<d
 
     size_t found_keys_size = 0;
 
-    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> requested_keys_extractor(update_unit_ptr->key_columns, update_unit_ptr->complex_key_arena);
-    const auto & requested_keys = requested_keys_extractor.getKeys();
+    Arena * complex_key_arena = update_unit_ptr->complex_keys_arena_holder.getComplexKeyArena();
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> requested_keys_extractor(update_unit_ptr->key_columns, complex_key_arena);
+    auto requested_keys = requested_keys_extractor.extractAllKeys();
 
     HashSet<KeyType> not_found_keys;
 
     std::vector<UInt64> requested_keys_vector;
     std::vector<size_t> requested_complex_key_rows;
 
+    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+        requested_keys_vector.reserve(requested_keys.size());
+    else
+        requested_complex_key_rows.reserve(requested_keys.size());
+
     auto & key_index_to_state_from_storage = update_unit_ptr->key_index_to_state;
 
     for (size_t i = 0; i < key_index_to_state_from_storage.size(); ++i)
@@ -727,8 +595,8 @@ void CacheDictionary<dictionary_key_type>::update(CacheDictionaryUpdateUnitPtr<d
                     block_columns.erase(block_columns.begin());
                 }
 
-                DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> keys_extractor(key_columns, update_unit_ptr->complex_key_arena);
-                const auto & keys_extracted_from_block = keys_extractor.getKeys();
+                DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> keys_extractor(key_columns, complex_key_arena);
+                auto keys_extracted_from_block = keys_extractor.extractAllKeys();
 
                 for (size_t index_of_attribute = 0; index_of_attribute < fetched_columns_during_update.size(); ++index_of_attribute)
                 {
@@ -740,6 +608,7 @@ void CacheDictionary<dictionary_key_type>::update(CacheDictionaryUpdateUnitPtr<d
                 for (size_t i = 0; i < keys_extracted_from_block.size(); ++i)
                 {
                     auto fetched_key_from_source = keys_extracted_from_block[i];
+
                     not_found_keys.erase(fetched_key_from_source);
                     update_unit_ptr->requested_keys_to_fetched_columns_during_update_index[fetched_key_from_source] = found_keys_size;
                     found_keys_in_source.emplace_back(fetched_key_from_source);
diff --git a/src/Dictionaries/CacheDictionary.h b/src/Dictionaries/CacheDictionary.h
index 1192db73737..62cd509d006 100644
--- a/src/Dictionaries/CacheDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/CacheDictionary.h
@@ -130,33 +130,18 @@ public:
 
     std::exception_ptr getLastException() const override;
 
-    bool hasHierarchy() const override { return dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple && hierarchical_attribute; }
+    bool hasHierarchy() const override { return dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple && dict_struct.hierarchical_attribute_index.has_value(); }
 
-    void toParent(const PaddedPODArray<UInt64> & ids, PaddedPODArray<UInt64> & out) const override;
+    ColumnPtr getHierarchy(ColumnPtr key_column, const DataTypePtr & key_type) const override;
 
-    void isInVectorVector(
-        const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids,
-        const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids,
-        PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-
-    void isInVectorConstant(
-        const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids,
-        const UInt64 ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-
-    void isInConstantVector(
-        const UInt64 child_id,
-        const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids,
-        PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
+    ColumnUInt8::Ptr isInHierarchy(
+        ColumnPtr key_column,
+        ColumnPtr in_key_column,
+        const DataTypePtr & key_type) const override;
 
 private:
     using FetchResult = std::conditional_t<dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple, SimpleKeysStorageFetchResult, ComplexKeysStorageFetchResult>;
 
-    Columns getColumnsImpl(
-        const Strings & attribute_names,
-        const Columns & key_columns,
-        const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
-        const Columns & default_values_columns) const;
-
     static MutableColumns aggregateColumnsInOrderOfKeys(
         const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
         const DictionaryStorageFetchRequest & request,
@@ -171,8 +156,6 @@ private:
         const MutableColumns & fetched_columns_during_update,
         const HashMap<KeyType, size_t> & found_keys_to_fetched_columns_during_update_index);
 
-    void setupHierarchicalAttribute();
-
     void update(CacheDictionaryUpdateUnitPtr<dictionary_key_type> update_unit_ptr);
 
     /// Update dictionary source pointer if required and return it. Thread safe.
@@ -193,9 +176,6 @@ private:
         return source_ptr;
     }
 
-    template <typename AncestorType>
-    void isInImpl(const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
-
     const DictionaryStructure dict_struct;
 
     /// Dictionary source should be used with mutex
@@ -218,8 +198,6 @@ private:
     /// readers. Surprisingly this lock is also used for last_exception pointer.
     mutable std::shared_mutex rw_lock;
 
-    const DictionaryAttribute * hierarchical_attribute = nullptr;
-
     mutable std::exception_ptr last_exception;
     mutable std::atomic<size_t> error_count {0};
     mutable std::atomic<std::chrono::system_clock::time_point> backoff_end_time{std::chrono::system_clock::time_point{}};
diff --git a/src/Dictionaries/CacheDictionaryStorage.h b/src/Dictionaries/CacheDictionaryStorage.h
index f0028dd8848..98031801b11 100644
--- a/src/Dictionaries/CacheDictionaryStorage.h
+++ b/src/Dictionaries/CacheDictionaryStorage.h
@@ -188,8 +188,6 @@ private:
         size_t fetched_columns_index = 0;
         size_t keys_size = keys.size();
 
-        std::chrono::seconds max_lifetime_seconds(configuration.strict_max_lifetime_seconds);
-
         PaddedPODArray<FetchedKey> fetched_keys;
         fetched_keys.resize_fill(keys_size);
 
diff --git a/src/Dictionaries/CacheDictionaryUpdateQueue.h b/src/Dictionaries/CacheDictionaryUpdateQueue.h
index 2e636af6db6..3d27a157752 100644
--- a/src/Dictionaries/CacheDictionaryUpdateQueue.h
+++ b/src/Dictionaries/CacheDictionaryUpdateQueue.h
@@ -66,8 +66,9 @@ public:
 
     HashMap<KeyType, size_t> requested_keys_to_fetched_columns_during_update_index;
     MutableColumns fetched_columns_during_update;
+
     /// Complex keys are serialized in this arena
-    Arena complex_key_arena;
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> complex_keys_arena_holder;
 
 private:
     template <DictionaryKeyType>
diff --git a/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.cpp b/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.cpp
index 5e69df2c8a0..d89271932eb 100644
--- a/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.cpp
+++ b/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.cpp
@@ -18,97 +18,72 @@
 namespace DB
 {
 
-static const size_t MAX_CONNECTIONS = 16;
-
-inline static UInt16 getPortFromContext(const Context & context, bool secure)
+namespace ErrorCodes
 {
-    return secure ? context.getTCPPortSecure().value_or(0) : context.getTCPPort();
+    extern const int BAD_ARGUMENTS;
 }
 
-static ConnectionPoolWithFailoverPtr createPool(
-    const std::string & host,
-    UInt16 port,
-    bool secure,
-    const std::string & db,
-    const std::string & user,
-    const std::string & password)
+namespace
 {
-    ConnectionPoolPtrs pools;
-    pools.emplace_back(std::make_shared<ConnectionPool>(
-        MAX_CONNECTIONS,
-        host,
-        port,
-        db,
-        user,
-        password,
-        "", /* cluster */
-        "", /* cluster_secret */
-        "ClickHouseDictionarySource",
-        Protocol::Compression::Enable,
-        secure ? Protocol::Secure::Enable : Protocol::Secure::Disable));
-    return std::make_shared<ConnectionPoolWithFailover>(pools, LoadBalancing::RANDOM);
-}
+    constexpr size_t MAX_CONNECTIONS = 16;
 
+    inline UInt16 getPortFromContext(const Context & context, bool secure)
+    {
+        return secure ? context.getTCPPortSecure().value_or(0) : context.getTCPPort();
+    }
+
+    ConnectionPoolWithFailoverPtr createPool(const ClickHouseDictionarySource::Configuration & configuration)
+    {
+        if (configuration.is_local)
+            return nullptr;
+
+        ConnectionPoolPtrs pools;
+        pools.emplace_back(std::make_shared<ConnectionPool>(
+            MAX_CONNECTIONS,
+            configuration.host,
+            configuration.port,
+            configuration.db,
+            configuration.user,
+            configuration.password,
+            "", /* cluster */
+            "", /* cluster_secret */
+            "ClickHouseDictionarySource",
+            Protocol::Compression::Enable,
+            configuration.secure ? Protocol::Secure::Enable : Protocol::Secure::Disable));
+
+        return std::make_shared<ConnectionPoolWithFailover>(pools, LoadBalancing::RANDOM);
+    }
+
+}
 
 ClickHouseDictionarySource::ClickHouseDictionarySource(
     const DictionaryStructure & dict_struct_,
-    const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
-    const std::string & path_to_settings,
-    const std::string & config_prefix,
+    const Configuration & configuration_,
     const Block & sample_block_,
-    const Context & context_,
-    const std::string & default_database)
+    const Context & context_)
     : update_time{std::chrono::system_clock::from_time_t(0)}
     , dict_struct{dict_struct_}
-    , secure(config.getBool(config_prefix + ".secure", false))
-    , host{config.getString(config_prefix + ".host", "localhost")}
-    , port(config.getInt(config_prefix + ".port", getPortFromContext(context_, secure)))
-    , user{config.getString(config_prefix + ".user", "default")}
-    , password{config.getString(config_prefix + ".password", "")}
-    , db{config.getString(config_prefix + ".db", default_database)}
-    , table{config.getString(config_prefix + ".table")}
-    , where{config.getString(config_prefix + ".where", "")}
-    , update_field{config.getString(config_prefix + ".update_field", "")}
-    , invalidate_query{config.getString(config_prefix + ".invalidate_query", "")}
-    , query_builder{dict_struct, db, "", table, where, IdentifierQuotingStyle::Backticks}
+    , configuration{configuration_}
+    , query_builder{dict_struct, configuration.db, "", configuration.table, configuration.where, IdentifierQuotingStyle::Backticks}
     , sample_block{sample_block_}
-    , context(context_)
-    , is_local{isLocalAddress({host, port}, getPortFromContext(context_, secure))}
-    , pool{is_local ? nullptr : createPool(host, port, secure, db, user, password)}
+    , context{context_}
+    , pool{createPool(configuration)}
     , load_all_query{query_builder.composeLoadAllQuery()}
 {
-    /// We should set user info even for the case when the dictionary is loaded in-process (without TCP communication).
-    if (is_local)
-    {
-        context.setUser(user, password, Poco::Net::SocketAddress("127.0.0.1", 0));
-        context = copyContextAndApplySettings(path_to_settings, context, config);
-    }
-
     /// Query context is needed because some code in executeQuery function may assume it exists.
     /// Current example is Context::getSampleBlockCache from InterpreterSelectWithUnionQuery::getSampleBlock.
     context.makeQueryContext();
 }
 
-
 ClickHouseDictionarySource::ClickHouseDictionarySource(const ClickHouseDictionarySource & other)
     : update_time{other.update_time}
     , dict_struct{other.dict_struct}
-    , secure{other.secure}
-    , host{other.host}
-    , port{other.port}
-    , user{other.user}
-    , password{other.password}
-    , db{other.db}
-    , table{other.table}
-    , where{other.where}
-    , update_field{other.update_field}
-    , invalidate_query{other.invalidate_query}
+    , configuration{other.configuration}
     , invalidate_query_response{other.invalidate_query_response}
-    , query_builder{dict_struct, db, "", table, where, IdentifierQuotingStyle::Backticks}
+    , query_builder{dict_struct, configuration.db, "", configuration.table, configuration.where, IdentifierQuotingStyle::Backticks}
     , sample_block{other.sample_block}
-    , context(other.context)
-    , is_local{other.is_local}
-    , pool{is_local ? nullptr : createPool(host, port, secure, db, user, password)}
+    , context{other.context}
+    , pool{createPool(configuration)}
     , load_all_query{other.load_all_query}
 {
     context.makeQueryContext();
@@ -121,7 +96,7 @@ std::string ClickHouseDictionarySource::getUpdateFieldAndDate()
         time_t hr_time = std::chrono::system_clock::to_time_t(update_time) - 1;
         std::string str_time = DateLUT::instance().timeToString(hr_time);
         update_time = std::chrono::system_clock::now();
-        return query_builder.composeUpdateQuery(update_field, str_time);
+        return query_builder.composeUpdateQuery(configuration.update_field, str_time);
     }
     else
     {
@@ -155,9 +130,9 @@ BlockInputStreamPtr ClickHouseDictionarySource::loadKeys(const Columns & key_col
 
 bool ClickHouseDictionarySource::isModified() const
 {
-    if (!invalidate_query.empty())
+    if (!configuration.invalidate_query.empty())
     {
-        auto response = doInvalidateQuery(invalidate_query);
+        auto response = doInvalidateQuery(configuration.invalidate_query);
         LOG_TRACE(log, "Invalidate query has returned: {}, previous value: {}", response, invalidate_query_response);
         if (invalidate_query_response == response)
             return false;
@@ -168,21 +143,21 @@ bool ClickHouseDictionarySource::isModified() const
 
 bool ClickHouseDictionarySource::hasUpdateField() const
 {
-    return !update_field.empty();
+    return !configuration.update_field.empty();
 }
 
 std::string ClickHouseDictionarySource::toString() const
 {
-    return "ClickHouse: " + db + '.' + table + (where.empty() ? "" : ", where: " + where);
+    const std::string & where = configuration.where;
+    return "ClickHouse: " + configuration.db + '.' + configuration.table + (where.empty() ? "" : ", where: " + where);
 }
 
-
 BlockInputStreamPtr ClickHouseDictionarySource::createStreamForQuery(const String & query)
 {
     /// Sample block should not contain first row default values
     auto empty_sample_block = sample_block.cloneEmpty();
 
-    if (is_local)
+    if (configuration.is_local)
     {
         auto stream = executeQuery(query, context, true).getInputStream();
         stream = std::make_shared<ConvertingBlockInputStream>(stream, empty_sample_block, ConvertingBlockInputStream::MatchColumnsMode::Position);
@@ -195,7 +170,7 @@ BlockInputStreamPtr ClickHouseDictionarySource::createStreamForQuery(const Strin
 std::string ClickHouseDictionarySource::doInvalidateQuery(const std::string & request) const
 {
     LOG_TRACE(log, "Performing invalidate query");
-    if (is_local)
+    if (configuration.is_local)
     {
         Context query_context = context;
         auto input_block = executeQuery(request, query_context, true).getInputStream();
@@ -210,7 +185,6 @@ std::string ClickHouseDictionarySource::doInvalidateQuery(const std::string & re
     }
 }
 
-
 void registerDictionarySourceClickHouse(DictionarySourceFactory & factory)
 {
     auto create_table_source = [=](const DictionaryStructure & dict_struct,
@@ -218,12 +192,48 @@ void registerDictionarySourceClickHouse(DictionarySourceFactory & factory)
                                  const std::string & config_prefix,
                                  Block & sample_block,
                                  const Context & context,
-                                 const std::string & default_database,
+                                 const std::string & default_database [[maybe_unused]],
                                  bool /* check_config */) -> DictionarySourcePtr
     {
-        return std::make_unique<ClickHouseDictionarySource>(
-            dict_struct, config, config_prefix, config_prefix + ".clickhouse", sample_block, context, default_database);
+        bool secure = config.getBool(config_prefix + ".secure", false);
+        Context context_copy = context;
+
+        UInt16 default_port = getPortFromContext(context_copy, secure);
+
+        std::string settings_config_prefix = config_prefix + ".clickhouse";
+        std::string host = config.getString(settings_config_prefix + ".host", "localhost");
+        UInt16 port = static_cast<UInt16>(config.getUInt(settings_config_prefix + ".port", default_port));
+
+        ClickHouseDictionarySource::Configuration configuration {
+            .secure = config.getBool(settings_config_prefix + ".secure", false),
+            .host = host,
+            .port = port,
+            .user = config.getString(settings_config_prefix + ".user", "default"),
+            .password = config.getString(settings_config_prefix + ".password", ""),
+            .db = config.getString(settings_config_prefix + ".db", default_database),
+            .table = config.getString(settings_config_prefix + ".table"),
+            .where = config.getString(settings_config_prefix + ".where", ""),
+            .update_field = config.getString(settings_config_prefix + ".update_field", ""),
+            .invalidate_query = config.getString(settings_config_prefix + ".invalidate_query", ""),
+            .is_local = isLocalAddress({host, port}, default_port)
+        };
+
+        /// We should set user info even for the case when the dictionary is loaded in-process (without TCP communication).
+        if (configuration.is_local)
+        {
+            context_copy.setUser(configuration.user, configuration.password, Poco::Net::SocketAddress("127.0.0.1", 0));
+            context_copy = copyContextAndApplySettings(config_prefix, context_copy, config);
+        }
+
+        String dictionary_name = config.getString(".dictionary.name", "");
+        String dictionary_database = config.getString(".dictionary.database", "");
+
+        if (dictionary_name == configuration.table && dictionary_database == configuration.db)
+            throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS, "ClickHouseDictionarySource table cannot be dictionary table");
+
+        return std::make_unique<ClickHouseDictionarySource>(dict_struct, configuration, sample_block, context_copy);
     };
+
     factory.registerSource("clickhouse", create_table_source);
 }
 
diff --git a/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.h b/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.h
index 4f26dd16849..ac615848b49 100644
--- a/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.h
+++ b/src/Dictionaries/ClickHouseDictionarySource.h
@@ -18,14 +18,26 @@ namespace DB
 class ClickHouseDictionarySource final : public IDictionarySource
 {
 public:
+    struct Configuration
+    {
+        const bool secure;
+        const std::string host;
+        const UInt16 port;
+        const std::string user;
+        const std::string password;
+        const std::string db;
+        const std::string table;
+        const std::string where;
+        const std::string update_field;
+        const std::string invalidate_query;
+        const bool is_local;
+    };
+
     ClickHouseDictionarySource(
         const DictionaryStructure & dict_struct_,
-        const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
-        const std::string & path_to_settings,
-        const std::string & config_prefix,
+        const Configuration & configuration_,
         const Block & sample_block_,
-        const Context & context,
-        const std::string & default_database);
+        const Context & context);
 
     /// copy-constructor is provided in order to support cloneability
     ClickHouseDictionarySource(const ClickHouseDictionarySource & other);
@@ -50,7 +62,7 @@ public:
 
     /// Used for detection whether the hashtable should be preallocated
     /// (since if there is WHERE then it can filter out too much)
-    bool hasWhere() const { return !where.empty(); }
+    bool hasWhere() const { return !configuration.where.empty(); }
 
 private:
     std::string getUpdateFieldAndDate();
@@ -61,21 +73,11 @@ private:
 
     std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> update_time;
     const DictionaryStructure dict_struct;
-    const bool secure;
-    const std::string host;
-    const UInt16 port;
-    const std::string user;
-    const std::string password;
-    const std::string db;
-    const std::string table;
-    const std::string where;
-    const std::string update_field;
-    std::string invalidate_query;
+    const Configuration configuration;
     mutable std::string invalidate_query_response;
     ExternalQueryBuilder query_builder;
     Block sample_block;
     Context context;
-    const bool is_local;
     ConnectionPoolWithFailoverPtr pool;
     const std::string load_all_query;
     Poco::Logger * log = &Poco::Logger::get("ClickHouseDictionarySource");
diff --git a/src/Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.cpp b/src/Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.cpp
deleted file mode 100644
index 4086082e66d..00000000000
--- a/src/Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.cpp
+++ /dev/null
@@ -1,594 +0,0 @@
-#include "ComplexKeyHashedDictionary.h"
-#include <ext/map.h>
-#include <ext/range.h>
-#include <Columns/ColumnsNumber.h>
-#include <Columns/ColumnNullable.h>
-#include <Functions/FunctionHelpers.h>
-#include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
-#include "DictionaryBlockInputStream.h"
-#include "DictionaryFactory.h"
-
-namespace DB
-{
-namespace ErrorCodes
-{
-    extern const int TYPE_MISMATCH;
-    extern const int BAD_ARGUMENTS;
-    extern const int DICTIONARY_IS_EMPTY;
-}
-
-ComplexKeyHashedDictionary::ComplexKeyHashedDictionary(
-    const StorageID & dict_id_,
-    const DictionaryStructure & dict_struct_,
-    DictionarySourcePtr source_ptr_,
-    const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
-    bool require_nonempty_,
-    BlockPtr saved_block_)
-    : IDictionaryBase(dict_id_)
-    , dict_struct(dict_struct_)
-    , source_ptr{std::move(source_ptr_)}
-    , dict_lifetime(dict_lifetime_)
-    , require_nonempty(require_nonempty_)
-    , saved_block{std::move(saved_block_)}
-{
-    createAttributes();
-    loadData();
-    calculateBytesAllocated();
-}
-
-ColumnPtr ComplexKeyHashedDictionary::getColumn(
-    const std::string & attribute_name,
-    const DataTypePtr & result_type,
-    const Columns & key_columns,
-    const DataTypes & key_types,
-    const ColumnPtr & default_values_column) const
-{
-    dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
-
-    ColumnPtr result;
-
-    const auto & attribute = getAttribute(attribute_name);
-    const auto & dictionary_attribute = dict_struct.getAttribute(attribute_name, result_type);
-
-    auto keys_size = key_columns.front()->size();
-
-    ColumnUInt8::MutablePtr col_null_map_to;
-    ColumnUInt8::Container * vec_null_map_to = nullptr;
-    if (attribute.is_nullable)
-    {
-        col_null_map_to = ColumnUInt8::create(keys_size, false);
-        vec_null_map_to = &col_null_map_to->getData();
-    }
-
-    auto type_call = [&](const auto &dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-        using ValueType = DictionaryValueType<AttributeType>;
-        using ColumnProvider = DictionaryAttributeColumnProvider<AttributeType>;
-
-        const auto attribute_null_value = std::get<ValueType>(attribute.null_values);
-        AttributeType null_value = static_cast<AttributeType>(attribute_null_value);
-        DictionaryDefaultValueExtractor<AttributeType> default_value_extractor(std::move(null_value), default_values_column);
-
-        auto column = ColumnProvider::getColumn(dictionary_attribute, keys_size);
-
-        if constexpr (std::is_same_v<AttributeType, String>)
-        {
-            auto * out = column.get();
-
-            getItemsImpl<StringRef, StringRef>(
-                attribute,
-                key_columns,
-                [&](const size_t row, const StringRef value, bool is_null)
-                {
-                    if (attribute.is_nullable)
-                        (*vec_null_map_to)[row] = is_null;
-
-                    out->insertData(value.data, value.size);
-                },
-                default_value_extractor);
-        }
-        else
-        {
-            auto & out = column->getData();
-
-            getItemsImpl<AttributeType, AttributeType>(
-                attribute,
-                key_columns,
-                [&](const size_t row, const auto value, bool is_null)
-                {
-                    if (attribute.is_nullable)
-                        (*vec_null_map_to)[row] = is_null;
-
-                    out[row] = value;
-                },
-                default_value_extractor);
-        }
-
-        result = std::move(column);
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-
-    if (attribute.is_nullable)
-    {
-        result = ColumnNullable::create(result, std::move(col_null_map_to));
-    }
-
-    return result;
-}
-
-ColumnUInt8::Ptr ComplexKeyHashedDictionary::hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes & key_types) const
-{
-    dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
-
-    auto size = key_columns.front()->size();
-    auto result = ColumnUInt8::create(size);
-    auto& out = result->getData();
-
-    const auto & attribute = attributes.front();
-
-    auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-        using ValueType = DictionaryValueType<AttributeType>;
-
-        has<ValueType>(attribute, key_columns, out);
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-
-    return result;
-}
-
-void ComplexKeyHashedDictionary::createAttributes()
-{
-    const auto size = dict_struct.attributes.size();
-    attributes.reserve(size);
-
-    for (const auto & attribute : dict_struct.attributes)
-    {
-        attribute_index_by_name.emplace(attribute.name, attributes.size());
-        attributes.push_back(createAttribute(attribute, attribute.null_value));
-
-        if (attribute.hierarchical)
-            throw Exception{full_name + ": hierarchical attributes not supported for dictionary of type " + getTypeName(),
-                            ErrorCodes::TYPE_MISMATCH};
-    }
-}
-
-void ComplexKeyHashedDictionary::blockToAttributes(const Block & block)
-{
-    /// created upfront to avoid excess allocations
-    const auto keys_size = dict_struct.key->size();
-    StringRefs keys(keys_size);
-
-    const auto attributes_size = attributes.size();
-    const auto rows = block.rows();
-    element_count += rows;
-
-    const auto key_column_ptrs = ext::map<Columns>(
-        ext::range(0, keys_size), [&](const size_t attribute_idx) { return block.safeGetByPosition(attribute_idx).column; });
-
-    const auto attribute_column_ptrs = ext::map<Columns>(ext::range(0, attributes_size), [&](const size_t attribute_idx)
-    {
-        return block.safeGetByPosition(keys_size + attribute_idx).column;
-    });
-
-    for (const auto row_idx : ext::range(0, rows))
-    {
-        /// calculate key once per row
-        const auto key = placeKeysInPool(row_idx, key_column_ptrs, keys, keys_pool);
-
-        auto should_rollback = false;
-
-        for (const auto attribute_idx : ext::range(0, attributes_size))
-        {
-            const auto & attribute_column = *attribute_column_ptrs[attribute_idx];
-            auto & attribute = attributes[attribute_idx];
-            const auto inserted = setAttributeValue(attribute, key, attribute_column[row_idx]);
-            if (!inserted)
-                should_rollback = true;
-        }
-
-        /// @note on multiple equal keys the mapped value for the first one is stored
-        if (should_rollback)
-            keys_pool.rollback(key.size);
-    }
-}
-
-void ComplexKeyHashedDictionary::updateData()
-{
-    /// created upfront to avoid excess allocations
-    const auto keys_size = dict_struct.key->size();
-    StringRefs keys(keys_size);
-
-    const auto attributes_size = attributes.size();
-
-    if (!saved_block || saved_block->rows() == 0)
-    {
-        auto stream = source_ptr->loadUpdatedAll();
-        stream->readPrefix();
-
-        while (const auto block = stream->read())
-        {
-            /// We are using this method to keep saved data if input stream consists of multiple blocks
-            if (!saved_block)
-                saved_block = std::make_shared<DB::Block>(block.cloneEmpty());
-            for (const auto attribute_idx : ext::range(0, keys_size + attributes_size))
-            {
-                const IColumn & update_column = *block.getByPosition(attribute_idx).column.get();
-                MutableColumnPtr saved_column = saved_block->getByPosition(attribute_idx).column->assumeMutable();
-                saved_column->insertRangeFrom(update_column, 0, update_column.size());
-            }
-        }
-        stream->readSuffix();
-    }
-    else
-    {
-        auto stream = source_ptr->loadUpdatedAll();
-
-        stream->readPrefix();
-        while (Block block = stream->read())
-        {
-            const auto saved_key_column_ptrs = ext::map<Columns>(
-                ext::range(0, keys_size), [&](const size_t key_idx) { return saved_block->safeGetByPosition(key_idx).column; });
-
-            const auto update_key_column_ptrs = ext::map<Columns>(
-                ext::range(0, keys_size), [&](const size_t key_idx) { return block.safeGetByPosition(key_idx).column; });
-
-            Arena temp_key_pool;
-            ContainerType<std::vector<size_t>> update_key_hash;
-
-            for (size_t i = 0; i < block.rows(); ++i)
-            {
-                const auto u_key = placeKeysInPool(i, update_key_column_ptrs, keys, temp_key_pool);
-                update_key_hash[u_key].push_back(i);
-            }
-
-            const size_t rows = saved_block->rows();
-            IColumn::Filter filter(rows);
-
-            for (size_t i = 0; i < saved_block->rows(); ++i)
-            {
-                const auto s_key = placeKeysInPool(i, saved_key_column_ptrs, keys, temp_key_pool);
-                auto * it = update_key_hash.find(s_key);
-                if (it)
-                    filter[i] = 0;
-                else
-                    filter[i] = 1;
-            }
-
-            auto block_columns = block.mutateColumns();
-            for (const auto attribute_idx : ext::range(0, keys_size + attributes_size))
-            {
-                auto & column = saved_block->safeGetByPosition(attribute_idx).column;
-                const auto & filtered_column = column->filter(filter, -1);
-
-                block_columns[attribute_idx]->insertRangeFrom(*filtered_column.get(), 0, filtered_column->size());
-            }
-
-            saved_block->setColumns(std::move(block_columns));
-        }
-        stream->readSuffix();
-    }
-
-    if (saved_block)
-        blockToAttributes(*saved_block.get());
-}
-
-void ComplexKeyHashedDictionary::loadData()
-{
-    if (!source_ptr->hasUpdateField())
-    {
-        auto stream = source_ptr->loadAll();
-        stream->readPrefix();
-
-        while (const auto block = stream->read())
-            blockToAttributes(block);
-
-        stream->readSuffix();
-    }
-    else
-        updateData();
-
-    if (require_nonempty && 0 == element_count)
-        throw Exception{full_name + ": dictionary source is empty and 'require_nonempty' property is set.", ErrorCodes::DICTIONARY_IS_EMPTY};
-}
-
-template <typename T>
-void ComplexKeyHashedDictionary::addAttributeSize(const Attribute & attribute)
-{
-    const auto & map_ref = std::get<ContainerType<T>>(attribute.maps);
-    bytes_allocated += sizeof(ContainerType<T>) + map_ref.getBufferSizeInBytes();
-    bucket_count = map_ref.getBufferSizeInCells();
-}
-
-template <>
-void ComplexKeyHashedDictionary::addAttributeSize<String>(const Attribute & attribute)
-{
-    const auto & map_ref = std::get<ContainerType<StringRef>>(attribute.maps);
-    bytes_allocated += sizeof(ContainerType<StringRef>) + map_ref.getBufferSizeInBytes();
-    bucket_count = map_ref.getBufferSizeInCells();
-    bytes_allocated += sizeof(Arena) + attribute.string_arena->size();
-}
-
-void ComplexKeyHashedDictionary::calculateBytesAllocated()
-{
-    bytes_allocated += attributes.size() * sizeof(attributes.front());
-
-    for (const auto & attribute : attributes)
-    {
-        auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
-        {
-            using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-            using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-
-            addAttributeSize<AttributeType>(attribute);
-        };
-
-        callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-    }
-
-    bytes_allocated += keys_pool.size();
-}
-
-template <typename T>
-void ComplexKeyHashedDictionary::createAttributeImpl(Attribute & attribute, const Field & null_value)
-{
-    attribute.null_values = T(null_value.get<T>());
-    attribute.maps.emplace<ContainerType<T>>();
-}
-
-template <>
-void ComplexKeyHashedDictionary::createAttributeImpl<String>(Attribute & attribute, const Field & null_value)
-{
-    attribute.string_arena = std::make_unique<Arena>();
-    const String & string = null_value.get<String>();
-    const char * string_in_arena = attribute.string_arena->insert(string.data(), string.size());
-    attribute.null_values.emplace<StringRef>(string_in_arena, string.size());
-    attribute.maps.emplace<ContainerType<StringRef>>();
-}
-
-ComplexKeyHashedDictionary::Attribute
-ComplexKeyHashedDictionary::createAttribute(const DictionaryAttribute & attribute, const Field & null_value)
-{
-    auto nullable_set = attribute.is_nullable ? std::make_unique<NullableSet>() : nullptr;
-    Attribute attr{attribute.underlying_type, attribute.is_nullable, std::move(nullable_set), {}, {}, {}};
-
-    auto type_call = [&](const auto &dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-        createAttributeImpl<AttributeType>(attr, null_value);
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.underlying_type, type_call);
-
-    return attr;
-}
-
-
-template <typename AttributeType, typename OutputType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
-void ComplexKeyHashedDictionary::getItemsImpl(
-    const Attribute & attribute,
-    const Columns & key_columns,
-    ValueSetter && set_value,
-    DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const
-{
-    const auto & attr = std::get<ContainerType<AttributeType>>(attribute.maps);
-
-    const auto keys_size = key_columns.size();
-    StringRefs keys(keys_size);
-    Arena temporary_keys_pool;
-
-    const auto rows = key_columns.front()->size();
-    for (const auto i : ext::range(0, rows))
-    {
-        /// copy key data to arena so it is contiguous and return StringRef to it
-        const auto key = placeKeysInPool(i, key_columns, keys, temporary_keys_pool);
-
-        const auto it = attr.find(key);
-
-        if (it)
-        {
-            set_value(i, static_cast<OutputType>(it->getMapped()), false);
-        }
-        else
-        {
-            if (attribute.is_nullable && attribute.nullable_set->find(key) != nullptr)
-                set_value(i, default_value_extractor[i], true);
-            else
-                set_value(i, default_value_extractor[i], false);
-        }
-
-        /// free memory allocated for the key
-        temporary_keys_pool.rollback(key.size);
-    }
-
-    query_count.fetch_add(rows, std::memory_order_relaxed);
-}
-
-
-template <typename T>
-bool ComplexKeyHashedDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const StringRef key, const T value)
-{
-    auto & map = std::get<ContainerType<T>>(attribute.maps);
-    const auto pair = map.insert({key, value});
-    return pair.second;
-}
-
-template <>
-bool ComplexKeyHashedDictionary::setAttributeValueImpl<String>(Attribute & attribute, const StringRef key, const String value)
-{
-    const auto * string_in_arena = attribute.string_arena->insert(value.data(), value.size());
-    return setAttributeValueImpl<StringRef>(attribute, key, StringRef{string_in_arena, value.size()});
-}
-
-bool ComplexKeyHashedDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const StringRef key, const Field & value)
-{
-    bool result = false;
-
-    auto type_call = [&](const auto &dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-
-        if (attribute.is_nullable)
-        {
-            if (value.isNull())
-            {
-                attribute.nullable_set->insert(key);
-                result = true;
-                return;
-            }
-            else
-            {
-                attribute.nullable_set->erase(key);
-            }
-        }
-
-        result = setAttributeValueImpl<AttributeType>(attribute, key, value.get<AttributeType>());
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-
-    return result;
-}
-
-const ComplexKeyHashedDictionary::Attribute & ComplexKeyHashedDictionary::getAttribute(const std::string & attribute_name) const
-{
-    const auto it = attribute_index_by_name.find(attribute_name);
-    if (it == std::end(attribute_index_by_name))
-        throw Exception{full_name + ": no such attribute '" + attribute_name + "'", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
-
-    return attributes[it->second];
-}
-
-StringRef ComplexKeyHashedDictionary::placeKeysInPool(const size_t row, const Columns & key_columns, StringRefs & keys, Arena & pool)
-{
-    const auto keys_size = key_columns.size();
-    size_t sum_keys_size{};
-
-    const char * block_start = nullptr;
-    for (size_t j = 0; j < keys_size; ++j)
-    {
-        keys[j] = key_columns[j]->serializeValueIntoArena(row, pool, block_start);
-        sum_keys_size += keys[j].size;
-    }
-
-    const auto * key_start = block_start;
-    for (size_t j = 0; j < keys_size; ++j)
-    {
-        keys[j].data = key_start;
-        key_start += keys[j].size;
-    }
-
-    return {block_start, sum_keys_size};
-}
-
-template <typename T>
-void ComplexKeyHashedDictionary::has(const Attribute & attribute, const Columns & key_columns, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    const auto & attr = std::get<ContainerType<T>>(attribute.maps);
-    const auto keys_size = key_columns.size();
-    StringRefs keys(keys_size);
-    Arena temporary_keys_pool;
-    const auto rows = key_columns.front()->size();
-
-    for (const auto i : ext::range(0, rows))
-    {
-        /// copy key data to arena so it is contiguous and return StringRef to it
-        const auto key = placeKeysInPool(i, key_columns, keys, temporary_keys_pool);
-
-        const auto it = attr.find(key);
-        out[i] = static_cast<bool>(it);
-
-        if (attribute.is_nullable && !out[i])
-            out[i] = attribute.nullable_set->find(key) != nullptr;
-
-        /// free memory allocated for the key
-        temporary_keys_pool.rollback(key.size);
-    }
-
-    query_count.fetch_add(rows, std::memory_order_relaxed);
-}
-
-std::vector<StringRef> ComplexKeyHashedDictionary::getKeys() const
-{
-    const Attribute & attribute = attributes.front();
-
-    std::vector<StringRef> result;
-
-    auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-
-        if constexpr (std::is_same_v<AttributeType, String>)
-        {
-            result = getKeys<StringRef>(attribute);
-        }
-        else
-        {
-            result = getKeys<AttributeType>(attribute);
-        }
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-
-    return result;
-}
-
-template <typename T>
-std::vector<StringRef> ComplexKeyHashedDictionary::getKeys(const Attribute & attribute) const
-{
-    const ContainerType<T> & attr = std::get<ContainerType<T>>(attribute.maps);
-    std::vector<StringRef> keys;
-    keys.reserve(attr.size());
-    for (const auto & key : attr)
-        keys.push_back(key.getKey());
-
-    if (attribute.is_nullable)
-    {
-        for (const auto & key: *attribute.nullable_set)
-            keys.push_back(key.getKey());
-    }
-
-    return keys;
-}
-
-BlockInputStreamPtr ComplexKeyHashedDictionary::getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
-{
-    using BlockInputStreamType = DictionaryBlockInputStream<UInt64>;
-    auto vector_keys = getKeys();
-
-    PaddedPODArray<StringRef> keys;
-    keys.reserve(vector_keys.size());
-    keys.assign(vector_keys.begin(), vector_keys.end());
-
-    return std::make_shared<BlockInputStreamType>(shared_from_this(), max_block_size, keys, column_names);
-}
-
-void registerDictionaryComplexKeyHashed(DictionaryFactory & factory)
-{
-    auto create_layout = [=](const std::string &,
-                             const DictionaryStructure & dict_struct,
-                             const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
-                             const std::string & config_prefix,
-                             DictionarySourcePtr source_ptr) -> DictionaryPtr
-    {
-        if (!dict_struct.key)
-            throw Exception{"'key' is required for dictionary of layout 'complex_key_hashed'", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
-
-        const auto dict_id = StorageID::fromDictionaryConfig(config, config_prefix);
-        const DictionaryLifetime dict_lifetime{config, config_prefix + ".lifetime"};
-        const bool require_nonempty = config.getBool(config_prefix + ".require_nonempty", false);
-        return std::make_unique<ComplexKeyHashedDictionary>(dict_id, dict_struct, std::move(source_ptr), dict_lifetime, require_nonempty);
-    };
-    factory.registerLayout("complex_key_hashed", create_layout, true);
-}
-
-}
diff --git a/src/Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.h b/src/Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.h
deleted file mode 100644
index 091974bbf43..00000000000
--- a/src/Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.h
+++ /dev/null
@@ -1,185 +0,0 @@
-#pragma once
-
-#include <atomic>
-#include <memory>
-#include <variant>
-#include <Columns/ColumnDecimal.h>
-#include <Columns/ColumnString.h>
-#include <Common/Arena.h>
-#include <Common/HashTable/HashMap.h>
-#include <Common/HashTable/HashSet.h>
-#include <Core/Block.h>
-#include <common/StringRef.h>
-#include <ext/range.h>
-#include "IDictionary.h"
-#include "IDictionarySource.h"
-#include "DictionaryStructure.h"
-#include "DictionaryHelpers.h"
-
-namespace DB
-{
-
-class ComplexKeyHashedDictionary final : public IDictionaryBase
-{
-public:
-    ComplexKeyHashedDictionary(
-        const StorageID & dict_id_,
-        const DictionaryStructure & dict_struct_,
-        DictionarySourcePtr source_ptr_,
-        const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
-        bool require_nonempty_,
-        BlockPtr saved_block_ = nullptr);
-
-    std::string getKeyDescription() const { return key_description; }
-
-    std::string getTypeName() const override { return "ComplexKeyHashed"; }
-
-    size_t getBytesAllocated() const override { return bytes_allocated; }
-
-    size_t getQueryCount() const override { return query_count.load(std::memory_order_relaxed); }
-
-    double getHitRate() const override { return 1.0; }
-
-    size_t getElementCount() const override { return element_count; }
-
-    double getLoadFactor() const override { return static_cast<double>(element_count) / bucket_count; }
-
-    std::shared_ptr<const IExternalLoadable> clone() const override
-    {
-        return std::make_shared<ComplexKeyHashedDictionary>(getDictionaryID(), dict_struct, source_ptr->clone(), dict_lifetime, require_nonempty, saved_block);
-    }
-
-    const IDictionarySource * getSource() const override { return source_ptr.get(); }
-
-    const DictionaryLifetime & getLifetime() const override { return dict_lifetime; }
-
-    const DictionaryStructure & getStructure() const override { return dict_struct; }
-
-    bool isInjective(const std::string & attribute_name) const override
-    {
-        return dict_struct.attributes[&getAttribute(attribute_name) - attributes.data()].injective;
-    }
-
-    DictionaryKeyType getKeyType() const override { return DictionaryKeyType::complex; }
-
-    ColumnPtr getColumn(
-        const std::string& attribute_name,
-        const DataTypePtr & result_type,
-        const Columns & key_columns,
-        const DataTypes & key_types,
-        const ColumnPtr & default_values_column) const override;
-
-    ColumnUInt8::Ptr hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes & key_types) const override;
-
-    BlockInputStreamPtr getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const override;
-
-private:
-    template <typename Value>
-    using ContainerType = HashMapWithSavedHash<StringRef, Value, StringRefHash>;
-
-    using NullableSet = HashSetWithSavedHash<StringRef, StringRefHash>;
-
-    struct Attribute final
-    {
-        AttributeUnderlyingType type;
-        bool is_nullable;
-        std::unique_ptr<NullableSet> nullable_set;
-
-        std::variant<
-            UInt8,
-            UInt16,
-            UInt32,
-            UInt64,
-            UInt128,
-            Int8,
-            Int16,
-            Int32,
-            Int64,
-            Decimal32,
-            Decimal64,
-            Decimal128,
-            Float32,
-            Float64,
-            StringRef>
-            null_values;
-        std::variant<
-            ContainerType<UInt8>,
-            ContainerType<UInt16>,
-            ContainerType<UInt32>,
-            ContainerType<UInt64>,
-            ContainerType<UInt128>,
-            ContainerType<Int8>,
-            ContainerType<Int16>,
-            ContainerType<Int32>,
-            ContainerType<Int64>,
-            ContainerType<Decimal32>,
-            ContainerType<Decimal64>,
-            ContainerType<Decimal128>,
-            ContainerType<Float32>,
-            ContainerType<Float64>,
-            ContainerType<StringRef>>
-            maps;
-        std::unique_ptr<Arena> string_arena;
-    };
-
-    void createAttributes();
-
-    void blockToAttributes(const Block & block);
-
-    void updateData();
-
-    void loadData();
-
-    template <typename T>
-    void addAttributeSize(const Attribute & attribute);
-
-    void calculateBytesAllocated();
-
-    template <typename T>
-    static void createAttributeImpl(Attribute & attribute, const Field & null_value);
-
-    static Attribute createAttribute(const DictionaryAttribute & attribute, const Field & null_value);
-
-    template <typename AttributeType, typename OutputType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
-    void getItemsImpl(
-        const Attribute & attribute,
-        const Columns & key_columns,
-        ValueSetter && set_value,
-        DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const;
-
-    template <typename T>
-    static bool setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const StringRef key, const T value);
-
-    static bool setAttributeValue(Attribute & attribute, const StringRef key, const Field & value);
-
-    const Attribute & getAttribute(const std::string & attribute_name) const;
-
-    static StringRef placeKeysInPool(const size_t row, const Columns & key_columns, StringRefs & keys, Arena & pool);
-
-    template <typename T>
-    void has(const Attribute & attribute, const Columns & key_columns, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
-
-    std::vector<StringRef> getKeys() const;
-
-    template <typename T>
-    std::vector<StringRef> getKeys(const Attribute & attribute) const;
-
-    const DictionaryStructure dict_struct;
-    const DictionarySourcePtr source_ptr;
-    const DictionaryLifetime dict_lifetime;
-    const bool require_nonempty;
-    const std::string key_description{dict_struct.getKeyDescription()};
-
-    std::map<std::string, size_t> attribute_index_by_name;
-    std::vector<Attribute> attributes;
-    Arena keys_pool;
-
-    size_t bytes_allocated = 0;
-    size_t element_count = 0;
-    size_t bucket_count = 0;
-    mutable std::atomic<size_t> query_count{0};
-
-    BlockPtr saved_block;
-};
-
-}
diff --git a/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.cpp b/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..433ff211831
--- /dev/null
+++ b/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.cpp
@@ -0,0 +1,200 @@
+#include "DictionaryBlockInputStream.h"
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int LOGICAL_ERROR;
+}
+
+DictionaryBlockInputStream::DictionaryBlockInputStream(
+    std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary_, UInt64 max_block_size_, PaddedPODArray<UInt64> && ids_, const Names & column_names_)
+    : DictionaryBlockInputStreamBase(ids_.size(), max_block_size_)
+    , dictionary(dictionary_)
+    , column_names(column_names_)
+    , ids(std::move(ids_))
+    , key_type(DictionaryInputStreamKeyType::Id)
+{
+}
+
+DictionaryBlockInputStream::DictionaryBlockInputStream(
+    std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary_,
+    UInt64 max_block_size_,
+    const PaddedPODArray<StringRef> & keys,
+    const Names & column_names_)
+    : DictionaryBlockInputStreamBase(keys.size(), max_block_size_)
+    , dictionary(dictionary_)
+    , column_names(column_names_)
+    , key_type(DictionaryInputStreamKeyType::ComplexKey)
+{
+    const DictionaryStructure & dictionary_structure = dictionary->getStructure();
+    fillKeyColumns(keys, 0, keys.size(), dictionary_structure, key_columns);
+}
+
+DictionaryBlockInputStream::DictionaryBlockInputStream(
+    std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary_,
+    UInt64 max_block_size_,
+    const Columns & data_columns_,
+    const Names & column_names_,
+    GetColumnsFunction && get_key_columns_function_,
+    GetColumnsFunction && get_view_columns_function_)
+    : DictionaryBlockInputStreamBase(data_columns_.front()->size(), max_block_size_)
+    , dictionary(dictionary_)
+    , column_names(column_names_)
+    , data_columns(data_columns_)
+    , get_key_columns_function(std::move(get_key_columns_function_))
+    , get_view_columns_function(std::move(get_view_columns_function_))
+    , key_type(DictionaryInputStreamKeyType::Callback)
+{
+}
+
+Block DictionaryBlockInputStream::getBlock(size_t start, size_t length) const
+{
+    /// TODO: Rewrite
+    switch (key_type)
+    {
+        case DictionaryInputStreamKeyType::ComplexKey:
+        {
+            Columns columns;
+            ColumnsWithTypeAndName view_columns;
+            columns.reserve(key_columns.size());
+            for (const auto & key_column : key_columns)
+            {
+                ColumnPtr column = key_column.column->cut(start, length);
+                columns.emplace_back(column);
+                view_columns.emplace_back(column, key_column.type, key_column.name);
+            }
+            return fillBlock({}, columns, {}, std::move(view_columns));
+        }
+
+        case DictionaryInputStreamKeyType::Id:
+        {
+            PaddedPODArray<UInt64> ids_to_fill(ids.begin() + start, ids.begin() + start + length);
+            return fillBlock(ids_to_fill, {}, {}, {});
+        }
+
+        case DictionaryInputStreamKeyType::Callback:
+        {
+            Columns columns;
+            columns.reserve(data_columns.size());
+            for (const auto & data_column : data_columns)
+                columns.push_back(data_column->cut(start, length));
+            const DictionaryStructure & dictionaty_structure = dictionary->getStructure();
+            const auto & attributes = *dictionaty_structure.key;
+            ColumnsWithTypeAndName keys_with_type_and_name = get_key_columns_function(columns, attributes);
+            ColumnsWithTypeAndName view_with_type_and_name = get_view_columns_function(columns, attributes);
+            DataTypes types;
+            columns.clear();
+            for (const auto & key_column : keys_with_type_and_name)
+            {
+                columns.push_back(key_column.column);
+                types.push_back(key_column.type);
+            }
+            return fillBlock({}, columns, types, std::move(view_with_type_and_name));
+        }
+    }
+
+    throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Unexpected DictionaryInputStreamKeyType.");
+}
+
+Block DictionaryBlockInputStream::fillBlock(
+    const PaddedPODArray<UInt64> & ids_to_fill,
+    const Columns & keys,
+    const DataTypes & types,
+    ColumnsWithTypeAndName && view) const
+{
+    std::unordered_set<std::string> names(column_names.begin(), column_names.end());
+
+    DataTypes data_types = types;
+    ColumnsWithTypeAndName block_columns;
+
+    data_types.reserve(keys.size());
+    const DictionaryStructure & dictionary_structure = dictionary->getStructure();
+    if (data_types.empty() && dictionary_structure.key)
+        for (const auto & key : *dictionary_structure.key)
+            data_types.push_back(key.type);
+
+    for (const auto & column : view)
+        if (names.find(column.name) != names.end())
+            block_columns.push_back(column);
+
+    const DictionaryStructure & structure = dictionary->getStructure();
+    ColumnPtr ids_column = getColumnFromIds(ids_to_fill);
+
+    if (structure.id && names.find(structure.id->name) != names.end())
+    {
+        block_columns.emplace_back(ids_column, std::make_shared<DataTypeUInt64>(), structure.id->name);
+    }
+
+    auto dictionary_key_type = dictionary->getKeyType();
+
+    for (const auto idx : ext::range(0, structure.attributes.size()))
+    {
+        const DictionaryAttribute & attribute = structure.attributes[idx];
+        if (names.find(attribute.name) != names.end())
+        {
+            ColumnPtr column;
+
+            if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+            {
+                column = dictionary->getColumn(
+                    attribute.name,
+                    attribute.type,
+                    {ids_column},
+                    {std::make_shared<DataTypeUInt64>()},
+                    nullptr /* default_values_column */);
+            }
+            else
+            {
+                column = dictionary->getColumn(
+                    attribute.name,
+                    attribute.type,
+                    keys,
+                    data_types,
+                    nullptr /* default_values_column*/);
+            }
+
+            block_columns.emplace_back(column, attribute.type, attribute.name);
+        }
+    }
+
+    return Block(block_columns);
+}
+
+ColumnPtr DictionaryBlockInputStream::getColumnFromIds(const PaddedPODArray<UInt64> & ids_to_fill)
+{
+    auto column_vector = ColumnVector<UInt64>::create();
+    column_vector->getData().assign(ids_to_fill);
+    return column_vector;
+}
+
+void DictionaryBlockInputStream::fillKeyColumns(
+    const PaddedPODArray<StringRef> & keys,
+    size_t start,
+    size_t size,
+    const DictionaryStructure & dictionary_structure,
+    ColumnsWithTypeAndName & result)
+{
+    MutableColumns columns;
+    columns.reserve(dictionary_structure.key->size());
+
+    for (const DictionaryAttribute & attribute : *dictionary_structure.key)
+        columns.emplace_back(attribute.type->createColumn());
+
+    for (auto idx : ext::range(start, size))
+    {
+        const auto & key = keys[idx];
+        const auto *ptr = key.data;
+        for (auto & column : columns)
+            ptr = column->deserializeAndInsertFromArena(ptr);
+    }
+
+    for (size_t i = 0, num_columns = columns.size(); i < num_columns; ++i)
+    {
+        const auto & dictionary_attribute = (*dictionary_structure.key)[i];
+        result.emplace_back(ColumnWithTypeAndName{std::move(columns[i]), dictionary_attribute.type, dictionary_attribute.name});
+    }
+}
+
+}
diff --git a/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h b/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h
index 71615efa7f8..5197df411fa 100644
--- a/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h
+++ b/src/Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h
@@ -16,27 +16,22 @@
 
 namespace DB
 {
-namespace ErrorCodes
-{
-    extern const int LOGICAL_ERROR;
-}
 
 /// TODO: Remove this class
 /* BlockInputStream implementation for external dictionaries
  * read() returns blocks consisting of the in-memory contents of the dictionaries
  */
-template <typename Key>
 class DictionaryBlockInputStream : public DictionaryBlockInputStreamBase
 {
 public:
     DictionaryBlockInputStream(
-        std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary,
+        std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary,
         UInt64 max_block_size,
-        PaddedPODArray<Key> && ids,
+        PaddedPODArray<UInt64> && ids,
         const Names & column_names);
 
     DictionaryBlockInputStream(
-        std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary,
+        std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary,
         UInt64 max_block_size,
         const PaddedPODArray<StringRef> & keys,
         const Names & column_names);
@@ -48,7 +43,7 @@ public:
     // and get_view_columns_function to get key representation.
     // Now used in trie dictionary, where columns are stored as ip and mask, and are showed as string
     DictionaryBlockInputStream(
-        std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary,
+        std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary,
         UInt64 max_block_size,
         const Columns & data_columns,
         const Names & column_names,
@@ -61,21 +56,24 @@ protected:
     Block getBlock(size_t start, size_t length) const override;
 
 private:
-    Block
-    fillBlock(const PaddedPODArray<Key> & ids_to_fill, const Columns & keys, const DataTypes & types, ColumnsWithTypeAndName && view) const;
+    Block fillBlock(
+        const PaddedPODArray<UInt64> & ids_to_fill,
+        const Columns & keys,
+        const DataTypes & types,
+        ColumnsWithTypeAndName && view) const;
 
-    ColumnPtr getColumnFromIds(const PaddedPODArray<Key> & ids_to_fill) const;
+    static ColumnPtr getColumnFromIds(const PaddedPODArray<UInt64> & ids_to_fill);
 
-    void fillKeyColumns(
+    static void fillKeyColumns(
         const PaddedPODArray<StringRef> & keys,
         size_t start,
         size_t size,
         const DictionaryStructure & dictionary_structure,
-        ColumnsWithTypeAndName & columns) const;
+        ColumnsWithTypeAndName & result);
 
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary;
+    std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary;
     Names column_names;
-    PaddedPODArray<Key> ids;
+    PaddedPODArray<UInt64> ids;
     ColumnsWithTypeAndName key_columns;
 
     Columns data_columns;
@@ -92,200 +90,4 @@ private:
     DictionaryInputStreamKeyType key_type;
 };
 
-
-template <typename Key>
-DictionaryBlockInputStream<Key>::DictionaryBlockInputStream(
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary_, UInt64 max_block_size_, PaddedPODArray<Key> && ids_, const Names & column_names_)
-    : DictionaryBlockInputStreamBase(ids_.size(), max_block_size_)
-    , dictionary(dictionary_)
-    , column_names(column_names_)
-    , ids(std::move(ids_))
-    , key_type(DictionaryInputStreamKeyType::Id)
-{
-}
-
-template <typename Key>
-DictionaryBlockInputStream<Key>::DictionaryBlockInputStream(
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary_,
-    UInt64 max_block_size_,
-    const PaddedPODArray<StringRef> & keys,
-    const Names & column_names_)
-    : DictionaryBlockInputStreamBase(keys.size(), max_block_size_)
-    , dictionary(dictionary_)
-    , column_names(column_names_)
-    , key_type(DictionaryInputStreamKeyType::ComplexKey)
-{
-    const DictionaryStructure & dictionary_structure = dictionary->getStructure();
-    fillKeyColumns(keys, 0, keys.size(), dictionary_structure, key_columns);
-}
-
-template <typename Key>
-DictionaryBlockInputStream<Key>::DictionaryBlockInputStream(
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary_,
-    UInt64 max_block_size_,
-    const Columns & data_columns_,
-    const Names & column_names_,
-    GetColumnsFunction && get_key_columns_function_,
-    GetColumnsFunction && get_view_columns_function_)
-    : DictionaryBlockInputStreamBase(data_columns_.front()->size(), max_block_size_)
-    , dictionary(dictionary_)
-    , column_names(column_names_)
-    , data_columns(data_columns_)
-    , get_key_columns_function(std::move(get_key_columns_function_))
-    , get_view_columns_function(std::move(get_view_columns_function_))
-    , key_type(DictionaryInputStreamKeyType::Callback)
-{
-}
-
-
-template <typename Key>
-Block DictionaryBlockInputStream<Key>::getBlock(size_t start, size_t length) const
-{
-    /// TODO: Rewrite
-    switch (key_type)
-    {
-        case DictionaryInputStreamKeyType::ComplexKey:
-        {
-            Columns columns;
-            ColumnsWithTypeAndName view_columns;
-            columns.reserve(key_columns.size());
-            for (const auto & key_column : key_columns)
-            {
-                ColumnPtr column = key_column.column->cut(start, length);
-                columns.emplace_back(column);
-                view_columns.emplace_back(column, key_column.type, key_column.name);
-            }
-            return fillBlock({}, columns, {}, std::move(view_columns));
-        }
-
-        case DictionaryInputStreamKeyType::Id:
-        {
-            PaddedPODArray<Key> ids_to_fill(ids.begin() + start, ids.begin() + start + length);
-            return fillBlock(ids_to_fill, {}, {}, {});
-        }
-
-        case DictionaryInputStreamKeyType::Callback:
-        {
-            Columns columns;
-            columns.reserve(data_columns.size());
-            for (const auto & data_column : data_columns)
-                columns.push_back(data_column->cut(start, length));
-            const DictionaryStructure & dictionaty_structure = dictionary->getStructure();
-            const auto & attributes = *dictionaty_structure.key;
-            ColumnsWithTypeAndName keys_with_type_and_name = get_key_columns_function(columns, attributes);
-            ColumnsWithTypeAndName view_with_type_and_name = get_view_columns_function(columns, attributes);
-            DataTypes types;
-            columns.clear();
-            for (const auto & key_column : keys_with_type_and_name)
-            {
-                columns.push_back(key_column.column);
-                types.push_back(key_column.type);
-            }
-            return fillBlock({}, columns, types, std::move(view_with_type_and_name));
-        }
-    }
-
-    throw Exception("Unexpected DictionaryInputStreamKeyType.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-}
-
-template <typename Key>
-Block DictionaryBlockInputStream<Key>::fillBlock(
-    const PaddedPODArray<Key> & ids_to_fill, const Columns & keys, const DataTypes & types, ColumnsWithTypeAndName && view) const
-{
-    std::unordered_set<std::string> names(column_names.begin(), column_names.end());
-
-    DataTypes data_types = types;
-    ColumnsWithTypeAndName block_columns;
-
-    data_types.reserve(keys.size());
-    const DictionaryStructure & dictionaty_structure = dictionary->getStructure();
-    if (data_types.empty() && dictionaty_structure.key)
-        for (const auto & key : *dictionaty_structure.key)
-            data_types.push_back(key.type);
-
-    for (const auto & column : view)
-        if (names.find(column.name) != names.end())
-            block_columns.push_back(column);
-
-    const DictionaryStructure & structure = dictionary->getStructure();
-    ColumnPtr ids_column = getColumnFromIds(ids_to_fill);
-
-    if (structure.id && names.find(structure.id->name) != names.end())
-    {
-        block_columns.emplace_back(ids_column, std::make_shared<DataTypeUInt64>(), structure.id->name);
-    }
-
-    auto dictionary_key_type = dictionary->getKeyType();
-
-    for (const auto idx : ext::range(0, structure.attributes.size()))
-    {
-        const DictionaryAttribute & attribute = structure.attributes[idx];
-        if (names.find(attribute.name) != names.end())
-        {
-            ColumnPtr column;
-
-            if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
-            {
-                column = dictionary->getColumn(
-                    attribute.name,
-                    attribute.type,
-                    {ids_column},
-                    {std::make_shared<DataTypeUInt64>()},
-                    nullptr /* default_values_column */);
-            }
-            else
-            {
-                column = dictionary->getColumn(
-                    attribute.name,
-                    attribute.type,
-                    keys,
-                    data_types,
-                    nullptr /* default_values_column*/);
-            }
-
-            block_columns.emplace_back(column, attribute.type, attribute.name);
-        }
-    }
-
-    return Block(block_columns);
-}
-
-template <typename Key>
-ColumnPtr DictionaryBlockInputStream<Key>::getColumnFromIds(const PaddedPODArray<Key> & ids_to_fill) const
-{
-    auto column_vector = ColumnVector<UInt64>::create();
-    column_vector->getData().reserve(ids_to_fill.size());
-    for (UInt64 id : ids_to_fill)
-        column_vector->insertValue(id);
-    return column_vector;
-}
-
-
-template <typename Key>
-void DictionaryBlockInputStream<Key>::fillKeyColumns(
-    const PaddedPODArray<StringRef> & keys,
-    size_t start,
-    size_t size,
-    const DictionaryStructure & dictionary_structure,
-    ColumnsWithTypeAndName & res) const
-{
-    MutableColumns columns;
-    columns.reserve(dictionary_structure.key->size());
-
-    for (const DictionaryAttribute & attribute : *dictionary_structure.key)
-        columns.emplace_back(attribute.type->createColumn());
-
-    for (auto idx : ext::range(start, size))
-    {
-        const auto & key = keys[idx];
-        const auto *ptr = key.data;
-        for (auto & column : columns)
-            ptr = column->deserializeAndInsertFromArena(ptr);
-    }
-
-    for (size_t i = 0, num_columns = columns.size(); i < num_columns; ++i)
-        res.emplace_back(
-            ColumnWithTypeAndName{std::move(columns[i]), (*dictionary_structure.key)[i].type, (*dictionary_structure.key)[i].name});
-}
-
 }
diff --git a/src/Dictionaries/DictionaryHelpers.h b/src/Dictionaries/DictionaryHelpers.h
index 5fda5f2599e..3e7063bb9ef 100644
--- a/src/Dictionaries/DictionaryHelpers.h
+++ b/src/Dictionaries/DictionaryHelpers.h
@@ -295,6 +295,28 @@ private:
     bool use_default_value_from_column = false;
 };
 
+template <DictionaryKeyType key_type>
+class DictionaryKeysArenaHolder;
+
+template <>
+class DictionaryKeysArenaHolder<DictionaryKeyType::simple>
+{
+public:
+    static Arena * getComplexKeyArena() { return nullptr; }
+};
+
+template <>
+class DictionaryKeysArenaHolder<DictionaryKeyType::complex>
+{
+public:
+
+    Arena * getComplexKeyArena() { return &complex_key_arena; }
+
+private:
+    Arena complex_key_arena;
+};
+
+
 template <DictionaryKeyType key_type>
 class DictionaryKeysExtractor
 {
@@ -302,67 +324,96 @@ public:
     using KeyType = std::conditional_t<key_type == DictionaryKeyType::simple, UInt64, StringRef>;
     static_assert(key_type != DictionaryKeyType::range, "Range key type is not supported by DictionaryKeysExtractor");
 
-    explicit DictionaryKeysExtractor(const Columns & key_columns, Arena & existing_arena)
+    explicit DictionaryKeysExtractor(const Columns & key_columns_, Arena * complex_key_arena_)
+        : key_columns(key_columns_)
+        , complex_key_arena(complex_key_arena_)
     {
         assert(!key_columns.empty());
 
         if constexpr (key_type == DictionaryKeyType::simple)
-            keys = getColumnVectorData(key_columns.front());
+        {
+            key_columns[0] = key_columns[0]->convertToFullColumnIfConst();
+
+            const auto * vector_col = checkAndGetColumn<ColumnVector<UInt64>>(key_columns[0].get());
+            if (!vector_col)
+                throw Exception(ErrorCodes::TYPE_MISMATCH, "Column type mismatch for simple key expected UInt64");
+        }
+
+        keys_size = key_columns.front()->size();
+    }
+
+    inline size_t getKeysSize() const
+    {
+        return keys_size;
+    }
+
+    inline size_t getCurrentKeyIndex() const
+    {
+        return current_key_index;
+    }
+
+    inline KeyType extractCurrentKey()
+    {
+        assert(current_key_index < keys_size);
+
+        if constexpr (key_type == DictionaryKeyType::simple)
+        {
+            const auto & column_vector = static_cast<const ColumnVector<UInt64> &>(*key_columns[0]);
+            const auto & data = column_vector.getData();
+
+            auto key = data[current_key_index];
+            ++current_key_index;
+            return key;
+        }
         else
-            keys = deserializeKeyColumnsInArena(key_columns, existing_arena);
-    }
-
-
-    const PaddedPODArray<KeyType> & getKeys() const
-    {
-        return keys;
-    }
-
-private:
-    static PaddedPODArray<UInt64> getColumnVectorData(const ColumnPtr column)
-    {
-        PaddedPODArray<UInt64> result;
-
-        auto full_column = column->convertToFullColumnIfConst();
-        const auto *vector_col = checkAndGetColumn<ColumnVector<UInt64>>(full_column.get());
-
-        if (!vector_col)
-            throw Exception{ErrorCodes::TYPE_MISMATCH, "Column type mismatch for simple key expected UInt64"};
-
-        result.assign(vector_col->getData());
-
-        return result;
-    }
-
-    static PaddedPODArray<StringRef> deserializeKeyColumnsInArena(const Columns & key_columns, Arena & temporary_arena)
-    {
-        size_t keys_size = key_columns.front()->size();
-
-        PaddedPODArray<StringRef> result;
-        result.reserve(keys_size);
-
-        PaddedPODArray<StringRef> temporary_column_data(key_columns.size());
-
-        for (size_t key_index = 0; key_index < keys_size; ++key_index)
         {
             size_t allocated_size_for_columns = 0;
             const char * block_start = nullptr;
 
-            for (size_t column_index = 0; column_index < key_columns.size(); ++column_index)
+            for (const auto & column : key_columns)
             {
-                const auto & column = key_columns[column_index];
-                temporary_column_data[column_index] = column->serializeValueIntoArena(key_index, temporary_arena, block_start);
-                allocated_size_for_columns += temporary_column_data[column_index].size;
+                StringRef serialized_data = column->serializeValueIntoArena(current_key_index, *complex_key_arena, block_start);
+                allocated_size_for_columns += serialized_data.size;
             }
 
-            result.push_back(StringRef{block_start, allocated_size_for_columns});
+            ++current_key_index;
+            current_complex_key = StringRef{block_start, allocated_size_for_columns};
+            return  current_complex_key;
+        }
+    }
+
+    void rollbackCurrentKey() const
+    {
+        if constexpr (key_type == DictionaryKeyType::complex)
+            complex_key_arena->rollback(current_complex_key.size);
+    }
+
+    PaddedPODArray<KeyType> extractAllKeys()
+    {
+        PaddedPODArray<KeyType> result;
+        result.reserve(keys_size - current_key_index);
+
+        for (; current_key_index < keys_size;)
+        {
+            auto value = extractCurrentKey();
+            result.emplace_back(value);
         }
 
         return result;
     }
 
-    PaddedPODArray<KeyType> keys;
+    void reset()
+    {
+        current_key_index = 0;
+    }
+private:
+    Columns key_columns;
 
+    size_t keys_size = 0;
+    size_t current_key_index = 0;
+
+    KeyType current_complex_key {};
+    Arena * complex_key_arena;
 };
 
 /**
@@ -370,9 +421,10 @@ private:
 
  * If column is constant parameter backup_storage is used to store values.
  */
+/// TODO: Remove
 template <typename T>
 static const PaddedPODArray<T> & getColumnVectorData(
-    const IDictionaryBase * dictionary,
+    const IDictionary * dictionary,
     const ColumnPtr column,
     PaddedPODArray<T> & backup_storage)
 {
diff --git a/src/Dictionaries/DictionaryStructure.cpp b/src/Dictionaries/DictionaryStructure.cpp
index ea3e3efa03d..806ee0b80e0 100644
--- a/src/Dictionaries/DictionaryStructure.cpp
+++ b/src/Dictionaries/DictionaryStructure.cpp
@@ -200,8 +200,21 @@ DictionaryStructure::DictionaryStructure(const Poco::Util::AbstractConfiguration
 
     for (size_t i = 0; i < attributes.size(); ++i)
     {
-        const auto & attribute_name = attributes[i].name;
+        const auto & attribute = attributes[i];
+        const auto & attribute_name = attribute.name;
         attribute_name_to_index[attribute_name] = i;
+
+        if (attribute.hierarchical)
+        {
+            if (id && attribute.underlying_type != AttributeUnderlyingType::utUInt64)
+                throw Exception(ErrorCodes::TYPE_MISMATCH,
+                    "Hierarchical attribute type for dictionary with simple key must be UInt64. Actual ({})",
+                    toString(attribute.underlying_type));
+            else if (key)
+                throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS, "Dictionary with complex key does not support hierarchy");
+
+            hierarchical_attribute_index = i;
+        }
     }
 
     if (attributes.empty())
@@ -412,7 +425,7 @@ std::vector<DictionaryAttribute> DictionaryStructure::getAttributes(
                 {
                     ReadBufferFromString null_value_buffer{null_value_string};
                     auto column_with_null_value = type->createColumn();
-                    type->deserializeAsTextEscaped(*column_with_null_value, null_value_buffer, format_settings);
+                    type->getDefaultSerialization()->deserializeTextEscaped(*column_with_null_value, null_value_buffer, format_settings);
                     null_value = (*column_with_null_value)[0];
                 }
             }
@@ -443,6 +456,7 @@ std::vector<DictionaryAttribute> DictionaryStructure::getAttributes(
             name,
             underlying_type,
             initial_type,
+            initial_type->getDefaultSerialization(),
             type,
             expression,
             null_value,
diff --git a/src/Dictionaries/DictionaryStructure.h b/src/Dictionaries/DictionaryStructure.h
index 39332f2dff2..4f03b4ff09e 100644
--- a/src/Dictionaries/DictionaryStructure.h
+++ b/src/Dictionaries/DictionaryStructure.h
@@ -58,6 +58,7 @@ struct DictionaryAttribute final
     const std::string name;
     const AttributeUnderlyingType underlying_type;
     const DataTypePtr type;
+    const SerializationPtr serialization;
     const DataTypePtr nested_type;
     const std::string expression;
     const Field null_value;
@@ -152,6 +153,8 @@ struct DictionaryStructure final
     std::unordered_map<std::string, size_t> attribute_name_to_index;
     std::optional<DictionaryTypedSpecialAttribute> range_min;
     std::optional<DictionaryTypedSpecialAttribute> range_max;
+    std::optional<size_t> hierarchical_attribute_index;
+
     bool has_expressions = false;
     bool access_to_key_from_attributes = false;
 
diff --git a/src/Dictionaries/DirectDictionary.cpp b/src/Dictionaries/DirectDictionary.cpp
index 4cb9e0cd629..96ef259106a 100644
--- a/src/Dictionaries/DirectDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/DirectDictionary.cpp
@@ -1,158 +1,33 @@
 #include "DirectDictionary.h"
-#include <IO/WriteHelpers.h>
-#include "DictionaryBlockInputStream.h"
-#include "DictionaryFactory.h"
-#include <Core/Defines.h>
-#include <Functions/FunctionHelpers.h>
-#include <Columns/ColumnNullable.h>
-#include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
-#include <Common/HashTable/HashMap.h>
-#include <Interpreters/AggregationCommon.h>
 
+#include <Core/Defines.h>
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+#include <DataStreams/IBlockInputStream.h>
+#include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
+#include <Functions/FunctionHelpers.h>
+
+#include <Dictionaries/DictionaryFactory.h>
+#include <Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h>
 
 namespace DB
 {
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int TYPE_MISMATCH;
     extern const int UNSUPPORTED_METHOD;
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
 }
 
-namespace
-{
-
-    inline UInt64 getAt(const PaddedPODArray<UInt64> & arr, const size_t idx)
-    {
-        return arr[idx];
-    }
-
-    inline UInt64 getAt(const UInt64 & value, const size_t)
-    {
-        return value;
-    }
-
-}
-
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 DirectDictionary<dictionary_key_type>::DirectDictionary(
     const StorageID & dict_id_,
     const DictionaryStructure & dict_struct_,
-    DictionarySourcePtr source_ptr_,
-    BlockPtr saved_block_)
+    DictionarySourcePtr source_ptr_)
     : IDictionary(dict_id_)
     , dict_struct(dict_struct_)
     , source_ptr{std::move(source_ptr_)}
-    , saved_block{std::move(saved_block_)}
 {
     if (!source_ptr->supportsSelectiveLoad())
         throw Exception{full_name + ": source cannot be used with DirectDictionary", ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD};
-
-    setup();
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void DirectDictionary<dictionary_key_type>::toParent(const PaddedPODArray<Key> & ids [[maybe_unused]], PaddedPODArray<Key> & out [[maybe_unused]]) const
-{
-    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
-    {
-        const auto & attribute_name = hierarchical_attribute->name;
-
-        auto result_type = std::make_shared<DataTypeUInt64>();
-        auto input_column = result_type->createColumn();
-        auto & input_column_typed = assert_cast<ColumnVector<UInt64> &>(*input_column);
-        auto & data = input_column_typed.getData();
-        data.insert(ids.begin(), ids.end());
-
-        auto column = getColumn({attribute_name}, result_type, {std::move(input_column)}, {result_type}, {nullptr});
-        const auto & result_column_typed = assert_cast<const ColumnVector<UInt64> &>(*column);
-        const auto & result_data = result_column_typed.getData();
-
-        out.assign(result_data);
-    }
-    else
-        throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "Hierarchy is not supported for complex key DirectDictionary");
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-UInt64 DirectDictionary<dictionary_key_type>::getValueOrNullByKey(const Key & to_find) const
-{
-    std::vector<Key> required_key = {to_find};
-
-    auto stream = source_ptr->loadIds(required_key);
-    stream->readPrefix();
-
-    bool is_found = false;
-    UInt64 result = hierarchical_attribute->null_value.template get<UInt64>();
-
-    while (const auto block = stream->read())
-    {
-        const IColumn & id_column = *block.safeGetByPosition(0).column;
-
-        for (const size_t attribute_idx : ext::range(0, dict_struct.attributes.size()))
-        {
-            if (is_found)
-                break;
-
-            const IColumn & attribute_column = *block.safeGetByPosition(attribute_idx + 1).column;
-
-            for (const auto row_idx : ext::range(0, id_column.size()))
-            {
-                const auto key = id_column[row_idx].get<UInt64>();
-
-                if (key == to_find && hierarchical_attribute->name == attribute_name_by_index.at(attribute_idx))
-                {
-                    result = attribute_column[row_idx].get<Key>();
-                    is_found = true;
-                    break;
-                }
-            }
-        }
-    }
-
-    stream->readSuffix();
-
-    return result;
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-template <typename ChildType, typename AncestorType>
-void DirectDictionary<dictionary_key_type>::isInImpl(const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    const auto null_value = hierarchical_attribute->null_value.template get<UInt64>();
-    const auto rows = out.size();
-
-    for (const auto row : ext::range(0, rows))
-    {
-        auto id = getAt(child_ids, row);
-        const auto ancestor_id = getAt(ancestor_ids, row);
-
-        for (size_t i = 0; id != null_value && id != ancestor_id && i < DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH; ++i)
-            id = getValueOrNullByKey(id);
-
-        out[row] = id != null_value && id == ancestor_id;
-    }
-
-    query_count.fetch_add(rows, std::memory_order_relaxed);
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void DirectDictionary<dictionary_key_type>::isInVectorVector(
-    const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids, const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_ids, out);
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void DirectDictionary<dictionary_key_type>::isInVectorConstant(const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids, const UInt64 ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_id, out);
-}
-
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void DirectDictionary<dictionary_key_type>::isInConstantVector(const UInt64 child_id, const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_id, ancestor_ids, out);
 }
 
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
@@ -166,20 +41,20 @@ ColumnPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getColumn(
     if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
         dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
 
-    Arena complex_key_arena;
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+    const auto requested_keys = extractor.extractAllKeys();
 
     const DictionaryAttribute & attribute = dict_struct.getAttribute(attribute_name, result_type);
     DefaultValueProvider default_value_provider(attribute.null_value, default_values_column);
 
-    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, complex_key_arena);
-    const auto & requested_keys = extractor.getKeys();
-
     HashMap<KeyType, size_t> key_to_fetched_index;
     key_to_fetched_index.reserve(requested_keys.size());
 
     auto fetched_from_storage = attribute.type->createColumn();
+
     size_t fetched_key_index = 0;
-    size_t requested_attribute_index = attribute_index_by_name.find(attribute_name)->second;
+    size_t requested_attribute_index = dict_struct.attribute_name_to_index.find(attribute_name)->second;
 
     Columns block_key_columns;
     size_t dictionary_keys_size = dict_struct.getKeysNames().size();
@@ -191,26 +66,19 @@ ColumnPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getColumn(
 
     while (const auto block = stream->read())
     {
-        auto block_columns = block.getColumns();
-
         /// Split into keys columns and attribute columns
         for (size_t i = 0; i < dictionary_keys_size; ++i)
-        {
-            block_key_columns.emplace_back(*block_columns.begin());
-            block_columns.erase(block_columns.begin());
-        }
+            block_key_columns.emplace_back(block.safeGetByPosition(i).column);
 
-        DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> block_keys_extractor(block_key_columns, complex_key_arena);
-        const auto & block_keys = block_keys_extractor.getKeys();
-        size_t block_keys_size = block_keys.size();
+        DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> block_keys_extractor(block_key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+        auto block_keys = block_keys_extractor.extractAllKeys();
 
         const auto & block_column = block.safeGetByPosition(dictionary_keys_size + requested_attribute_index).column;
-        fetched_from_storage->insertRangeFrom(*block_column, 0, block_keys_size);
+        fetched_from_storage->insertRangeFrom(*block_column, 0, block_keys.size());
 
-        for (size_t block_key_index = 0; block_key_index < block_keys_size; ++block_key_index)
+        for (size_t block_key_index = 0; block_key_index < block_keys.size(); ++block_key_index)
         {
-            const auto & block_key = block_keys[block_key_index];
-
+            auto block_key = block_keys[block_key_index];
             key_to_fetched_index[block_key] = fetched_key_index;
             ++fetched_key_index;
         }
@@ -223,10 +91,10 @@ ColumnPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getColumn(
     Field value_to_insert;
 
     size_t requested_keys_size = requested_keys.size();
+
     auto result = fetched_from_storage->cloneEmpty();
     result->reserve(requested_keys_size);
 
-
     for (size_t requested_key_index = 0; requested_key_index < requested_keys_size; ++requested_key_index)
     {
         const auto requested_key = requested_keys[requested_key_index];
@@ -251,10 +119,9 @@ ColumnUInt8::Ptr DirectDictionary<dictionary_key_type>::hasKeys(const Columns &
     if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
         dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
 
-    Arena complex_key_arena;
-
-    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> requested_keys_extractor(key_columns, complex_key_arena);
-    const auto & requested_keys = requested_keys_extractor.getKeys();
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> requested_keys_extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+    auto requested_keys = requested_keys_extractor.extractAllKeys();
     size_t requested_keys_size = requested_keys.size();
 
     HashMap<KeyType, size_t> requested_key_to_index;
@@ -279,25 +146,24 @@ ColumnUInt8::Ptr DirectDictionary<dictionary_key_type>::hasKeys(const Columns &
 
     while (const auto block = stream->read())
     {
-        auto block_columns = block.getColumns();
-
         /// Split into keys columns and attribute columns
         for (size_t i = 0; i < dictionary_keys_size; ++i)
-        {
-            block_key_columns.emplace_back(*block_columns.begin());
-            block_columns.erase(block_columns.begin());
-        }
+            block_key_columns.emplace_back(block.safeGetByPosition(i).column);
 
-        DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> block_keys_extractor(block_key_columns, complex_key_arena);
-        const auto & block_keys = block_keys_extractor.getKeys();
+        DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> block_keys_extractor(block_key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+        size_t block_keys_size = block_keys_extractor.getKeysSize();
 
-        for (const auto & block_key : block_keys)
+        for (size_t i = 0; i < block_keys_size; ++i)
         {
+            auto block_key = block_keys_extractor.extractCurrentKey();
+
             const auto * it = requested_key_to_index.find(block_key);
             assert(it);
 
             size_t result_data_found_index = it->getMapped();
             result_data[result_data_found_index] = true;
+
+            block_keys_extractor.rollbackCurrentKey();
         }
 
         block_key_columns.clear();
@@ -310,6 +176,37 @@ ColumnUInt8::Ptr DirectDictionary<dictionary_key_type>::hasKeys(const Columns &
     return result;
 }
 
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
+ColumnPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getHierarchy(
+    ColumnPtr key_column,
+    const DataTypePtr & key_type) const
+{
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        auto result = getKeysHierarchyDefaultImplementation(this, key_column, key_type);
+        query_count.fetch_add(key_column->size(), std::memory_order_relaxed);
+        return result;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
+ColumnUInt8::Ptr DirectDictionary<dictionary_key_type>::isInHierarchy(
+    ColumnPtr key_column,
+    ColumnPtr in_key_column,
+    const DataTypePtr & key_type) const
+{
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        auto result = getKeysIsInHierarchyDefaultImplementation(this, key_column, in_key_column, key_type);
+        query_count.fetch_add(key_column->size(), std::memory_order_relaxed);
+        return result;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 BlockInputStreamPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getSourceBlockInputStream(
     const Columns & key_columns [[maybe_unused]],
@@ -342,32 +239,6 @@ BlockInputStreamPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getSourceBlockInputSt
     return stream;
 }
 
-template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
-void DirectDictionary<dictionary_key_type>::setup()
-{
-    /// TODO: Move this to DictionaryStructure
-    size_t dictionary_attributes_size = dict_struct.attributes.size();
-    for (size_t i = 0; i < dictionary_attributes_size; ++i)
-    {
-        const auto & attribute = dict_struct.attributes[i];
-        attribute_index_by_name[attribute.name] = i;
-        attribute_name_by_index[i] = attribute.name;
-
-        if (attribute.hierarchical)
-        {
-            if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
-                throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
-                    "({}): hierarchical attributes are not supported for complex key direct dictionary",
-                    full_name);
-
-            hierarchical_attribute = &attribute;
-
-            if (attribute.underlying_type != AttributeUnderlyingType::utUInt64)
-                throw Exception{full_name + ": hierarchical attribute must be UInt64.", ErrorCodes::TYPE_MISMATCH};
-        }
-    }
-}
-
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 BlockInputStreamPtr DirectDictionary<dictionary_key_type>::getBlockInputStream(const Names & /* column_names */, size_t /* max_block_size */) const
 {
diff --git a/src/Dictionaries/DirectDictionary.h b/src/Dictionaries/DirectDictionary.h
index 685fd707ded..6bca6ac6a18 100644
--- a/src/Dictionaries/DirectDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/DirectDictionary.h
@@ -18,11 +18,6 @@
 namespace DB
 {
 
-namespace ErrorCodes
-{
-    extern const int BAD_ARGUMENTS;
-}
-
 template <DictionaryKeyType dictionary_key_type>
 class DirectDictionary final : public IDictionary
 {
@@ -33,8 +28,7 @@ public:
     DirectDictionary(
         const StorageID & dict_id_,
         const DictionaryStructure & dict_struct_,
-        DictionarySourcePtr source_ptr_,
-        BlockPtr saved_block_ = nullptr);
+        DictionarySourcePtr source_ptr_);
 
     std::string getTypeName() const override
     {
@@ -56,7 +50,7 @@ public:
 
     std::shared_ptr<const IExternalLoadable> clone() const override
     {
-        return std::make_shared<DirectDictionary>(getDictionaryID(), dict_struct, source_ptr->clone(), saved_block);
+        return std::make_shared<DirectDictionary>(getDictionaryID(), dict_struct, source_ptr->clone());
     }
 
     const IDictionarySource * getSource() const override { return source_ptr.get(); }
@@ -67,26 +61,9 @@ public:
 
     bool isInjective(const std::string & attribute_name) const override
     {
-        auto it = attribute_index_by_name.find(attribute_name);
-
-        if (it == attribute_index_by_name.end())
-            throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
-                "({}): no attribute with name ({}) in dictionary",
-                full_name,
-                attribute_name);
-
-        return dict_struct.attributes[it->second].injective;
+        return dict_struct.getAttribute(attribute_name).injective;
     }
 
-    bool hasHierarchy() const override { return hierarchical_attribute; }
-
-    void toParent(const PaddedPODArray<UInt64> & ids, PaddedPODArray<UInt64> & out) const override;
-
-    void isInVectorVector(
-        const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids, const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-    void isInVectorConstant(const PaddedPODArray<UInt64> & child_ids, const UInt64 ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-    void isInConstantVector(const UInt64 child_id, const PaddedPODArray<UInt64> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-
     DictionaryKeyType getKeyType() const override { return dictionary_key_type; }
 
     ColumnPtr getColumn(
@@ -98,30 +75,25 @@ public:
 
     ColumnUInt8::Ptr hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes & key_types) const override;
 
+    bool hasHierarchy() const override { return dict_struct.hierarchical_attribute_index.has_value(); }
+
+    ColumnPtr getHierarchy(ColumnPtr key_column, const DataTypePtr & key_type) const override;
+
+    ColumnUInt8::Ptr isInHierarchy(
+        ColumnPtr key_column,
+        ColumnPtr in_key_column,
+        const DataTypePtr & key_type) const override;
+
     BlockInputStreamPtr getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const override;
 
 private:
-    void setup();
-
     BlockInputStreamPtr getSourceBlockInputStream(const Columns & key_columns, const PaddedPODArray<KeyType> & requested_keys) const;
 
-    UInt64 getValueOrNullByKey(const UInt64 & to_find) const;
-
-    template <typename ChildType, typename AncestorType>
-    void isInImpl(const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
-
     const DictionaryStructure dict_struct;
     const DictionarySourcePtr source_ptr;
     const DictionaryLifetime dict_lifetime;
 
-    std::unordered_map<std::string, size_t> attribute_index_by_name;
-    std::unordered_map<size_t, std::string> attribute_name_by_index;
-
-    const DictionaryAttribute * hierarchical_attribute = nullptr;
-
     mutable std::atomic<size_t> query_count{0};
-
-    BlockPtr saved_block;
 };
 
 extern template class DirectDictionary<DictionaryKeyType::simple>;
diff --git a/src/Dictionaries/ExternalQueryBuilder.cpp b/src/Dictionaries/ExternalQueryBuilder.cpp
index e8d71b1fd85..454c918fd1f 100644
--- a/src/Dictionaries/ExternalQueryBuilder.cpp
+++ b/src/Dictionaries/ExternalQueryBuilder.cpp
@@ -358,7 +358,7 @@ void ExternalQueryBuilder::composeKeyCondition(const Columns & key_columns, cons
         /// key_i=value_i
         writeQuoted(key_description.name, out);
         writeString("=", out);
-        key_description.type->serializeAsTextQuoted(*key_columns[i], row, out, format_settings);
+        key_description.serialization->serializeTextQuoted(*key_columns[i], row, out, format_settings);
     }
 }
 
@@ -415,7 +415,7 @@ void ExternalQueryBuilder::composeKeyTuple(const Columns & key_columns, const si
             writeString(", ", out);
 
         first = false;
-        (*dict_struct.key)[i].type->serializeAsTextQuoted(*key_columns[i], row, out, format_settings);
+        (*dict_struct.key)[i].serialization->serializeTextQuoted(*key_columns[i], row, out, format_settings);
     }
 
     writeString(")", out);
diff --git a/src/Dictionaries/FlatDictionary.cpp b/src/Dictionaries/FlatDictionary.cpp
index eb63d716913..2d8d208d76b 100644
--- a/src/Dictionaries/FlatDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/FlatDictionary.cpp
@@ -1,20 +1,22 @@
 #include "FlatDictionary.h"
 
 #include <Core/Defines.h>
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+
 #include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
 #include <IO/WriteHelpers.h>
 #include <Columns/ColumnsNumber.h>
 #include <Columns/ColumnNullable.h>
 #include <Functions/FunctionHelpers.h>
 
-#include "DictionaryBlockInputStream.h"
-#include "DictionaryFactory.h"
+#include <Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h>
+#include <Dictionaries/DictionaryFactory.h>
+#include <Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h>
 
 namespace DB
 {
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int TYPE_MISMATCH;
     extern const int ARGUMENT_OUT_OF_BOUND;
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
     extern const int DICTIONARY_IS_EMPTY;
@@ -24,7 +26,6 @@ namespace ErrorCodes
 static const auto initial_array_size = 1024;
 static const auto max_array_size = 500000;
 
-
 FlatDictionary::FlatDictionary(
     const StorageID & dict_id_,
     const DictionaryStructure & dict_struct_,
@@ -45,69 +46,6 @@ FlatDictionary::FlatDictionary(
     calculateBytesAllocated();
 }
 
-
-void FlatDictionary::toParent(const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<Key> & out) const
-{
-    const auto null_value = std::get<UInt64>(hierarchical_attribute->null_values);
-    DictionaryDefaultValueExtractor<UInt64> extractor(null_value);
-
-    getItemsImpl<UInt64, UInt64>(
-        *hierarchical_attribute,
-        ids,
-        [&](const size_t row, const UInt64 value) { out[row] = value; },
-        extractor);
-}
-
-
-/// Allow to use single value in same way as array.
-static inline FlatDictionary::Key getAt(const PaddedPODArray<FlatDictionary::Key> & arr, const size_t idx)
-{
-    return arr[idx];
-}
-static inline FlatDictionary::Key getAt(const FlatDictionary::Key & value, const size_t)
-{
-    return value;
-}
-
-template <typename ChildType, typename AncestorType>
-void FlatDictionary::isInImpl(const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    const auto null_value = std::get<UInt64>(hierarchical_attribute->null_values);
-    const auto & attr = std::get<ContainerType<Key>>(hierarchical_attribute->arrays);
-    const auto rows = out.size();
-
-    size_t loaded_size = attr.size();
-    for (const auto row : ext::range(0, rows))
-    {
-        auto id = getAt(child_ids, row);
-        const auto ancestor_id = getAt(ancestor_ids, row);
-
-        for (size_t i = 0; id < loaded_size && id != null_value && id != ancestor_id && i < DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH; ++i)
-            id = attr[id];
-
-        out[row] = id != null_value && id == ancestor_id;
-    }
-
-    query_count.fetch_add(rows, std::memory_order_relaxed);
-}
-
-
-void FlatDictionary::isInVectorVector(
-    const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_ids, out);
-}
-
-void FlatDictionary::isInVectorConstant(const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const Key ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_id, out);
-}
-
-void FlatDictionary::isInConstantVector(const Key child_id, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_id, ancestor_ids, out);
-}
-
 ColumnPtr FlatDictionary::getColumn(
         const std::string & attribute_name,
         const DataTypePtr & result_type,
@@ -117,14 +55,16 @@ ColumnPtr FlatDictionary::getColumn(
 {
     ColumnPtr result;
 
-    PaddedPODArray<Key> backup_storage;
+    PaddedPODArray<UInt64> backup_storage;
     const auto & ids = getColumnVectorData(this, key_columns.front(), backup_storage);
 
     auto size = ids.size();
 
-    const auto & attribute = getAttribute(attribute_name);
     const auto & dictionary_attribute = dict_struct.getAttribute(attribute_name, result_type);
 
+    size_t attribute_index = dict_struct.attribute_name_to_index.find(attribute_name)->second;
+    const auto & attribute = attributes[attribute_index];
+
     auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
     {
         using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
@@ -183,10 +123,9 @@ ColumnPtr FlatDictionary::getColumn(
     return result;
 }
 
-
 ColumnUInt8::Ptr FlatDictionary::hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes &) const
 {
-    PaddedPODArray<Key> backup_storage;
+    PaddedPODArray<UInt64> backup_storage;
     const auto& ids = getColumnVectorData(this, key_columns.front(), backup_storage);
 
     auto result = ColumnUInt8::create(ext::size(ids));
@@ -205,24 +144,118 @@ ColumnUInt8::Ptr FlatDictionary::hasKeys(const Columns & key_columns, const Data
     return result;
 }
 
+ColumnPtr FlatDictionary::getHierarchy(ColumnPtr key_column, const DataTypePtr &) const
+{
+    PaddedPODArray<UInt64> keys_backup_storage;
+    const auto & keys = getColumnVectorData(this, key_column, keys_backup_storage);
+
+    size_t hierarchical_attribute_index = *dict_struct.hierarchical_attribute_index;
+    const auto & hierarchical_attribute = attributes[hierarchical_attribute_index];
+
+    const UInt64 null_value = std::get<UInt64>(hierarchical_attribute.null_values);
+    const ContainerType<UInt64> & parent_keys = std::get<ContainerType<UInt64>>(hierarchical_attribute.arrays);
+
+    auto is_key_valid_func = [&, this](auto & key)
+    {
+        return key < loaded_ids.size() && loaded_ids[key];
+    };
+
+    auto get_parent_key_func = [&, this](auto & hierarchy_key)
+    {
+        std::optional<UInt64> result;
+
+        if (hierarchy_key >= loaded_ids.size() || !loaded_ids[hierarchy_key])
+            return result;
+
+        result = parent_keys[hierarchy_key];
+
+        return result;
+    };
+
+    auto dictionary_hierarchy_array = getKeysHierarchyArray(keys, null_value, is_key_valid_func, get_parent_key_func);
+
+    query_count.fetch_add(keys.size(), std::memory_order_relaxed);
+
+    return dictionary_hierarchy_array;
+}
+
+ColumnUInt8::Ptr FlatDictionary::isInHierarchy(
+    ColumnPtr key_column,
+    ColumnPtr in_key_column,
+    const DataTypePtr &) const
+{
+    PaddedPODArray<UInt64> keys_backup_storage;
+    const auto & keys = getColumnVectorData(this, key_column, keys_backup_storage);
+
+    PaddedPODArray<UInt64> keys_in_backup_storage;
+    const auto & keys_in = getColumnVectorData(this, in_key_column, keys_in_backup_storage);
+
+    size_t hierarchical_attribute_index = *dict_struct.hierarchical_attribute_index;
+    const auto & hierarchical_attribute = attributes[hierarchical_attribute_index];
+
+    const UInt64 null_value = std::get<UInt64>(hierarchical_attribute.null_values);
+    const ContainerType<UInt64> & parent_keys = std::get<ContainerType<UInt64>>(hierarchical_attribute.arrays);
+
+    auto is_key_valid_func = [&, this](auto & key)
+    {
+        return key < loaded_ids.size() && loaded_ids[key];
+    };
+
+    auto get_parent_key_func = [&, this](auto & hierarchy_key)
+    {
+        std::optional<UInt64> result;
+
+        if (hierarchy_key >= loaded_ids.size() || !loaded_ids[hierarchy_key])
+            return result;
+
+        result = parent_keys[hierarchy_key];
+
+        return result;
+    };
+
+    auto result = getKeysIsInHierarchyColumn(keys, keys_in, null_value, is_key_valid_func, get_parent_key_func);
+
+    query_count.fetch_add(keys.size(), std::memory_order_relaxed);
+
+    return result;
+}
+
+ColumnPtr FlatDictionary::getDescendants(
+    ColumnPtr key_column,
+    const DataTypePtr &,
+    size_t level) const
+{
+    PaddedPODArray<UInt64> keys_backup;
+    const auto & keys = getColumnVectorData(this, key_column, keys_backup);
+
+    size_t hierarchical_attribute_index = *dict_struct.hierarchical_attribute_index;
+    const auto & hierarchical_attribute = attributes[hierarchical_attribute_index];
+    const ContainerType<UInt64> & parent_keys = std::get<ContainerType<UInt64>>(hierarchical_attribute.arrays);
+
+    HashMap<UInt64, PaddedPODArray<UInt64>> parent_to_child;
+
+    for (size_t i = 0; i < parent_keys.size(); ++i)
+    {
+        auto parent_key = parent_keys[i];
+
+        if (loaded_ids[i])
+            parent_to_child[parent_key].emplace_back(static_cast<UInt64>(i));
+    }
+
+    auto result = getKeysDescendantsArray(keys, parent_to_child, level);
+
+    query_count.fetch_add(keys.size(), std::memory_order_relaxed);
+
+    return result;
+}
+
 void FlatDictionary::createAttributes()
 {
     const auto size = dict_struct.attributes.size();
     attributes.reserve(size);
 
     for (const auto & attribute : dict_struct.attributes)
-    {
-        attribute_index_by_name.emplace(attribute.name, attributes.size());
         attributes.push_back(createAttribute(attribute, attribute.null_value));
-
-        if (attribute.hierarchical)
-        {
-            hierarchical_attribute = &attributes.back();
-
-            if (hierarchical_attribute->type != AttributeUnderlyingType::utUInt64)
-                throw Exception{full_name + ": hierarchical attribute must be UInt64.", ErrorCodes::TYPE_MISMATCH};
-        }
-    }
 }
 
 void FlatDictionary::blockToAttributes(const Block & block)
@@ -271,7 +304,7 @@ void FlatDictionary::updateData()
             const auto & saved_id_column = *saved_block->safeGetByPosition(0).column;
             const auto & update_id_column = *block.safeGetByPosition(0).column;
 
-            std::unordered_map<Key, std::vector<size_t>> update_ids;
+            std::unordered_map<UInt64, std::vector<size_t>> update_ids;
             for (size_t row = 0; row < update_id_column.size(); ++row)
             {
                 const auto id = update_id_column.get64(row);
@@ -280,7 +313,7 @@ void FlatDictionary::updateData()
 
             const size_t saved_rows = saved_id_column.size();
             IColumn::Filter filter(saved_rows);
-            std::unordered_map<Key, std::vector<size_t>>::iterator it;
+            std::unordered_map<UInt64, std::vector<size_t>>::iterator it;
 
             for (size_t row = 0; row < saved_id_column.size(); ++row)
             {
@@ -385,7 +418,6 @@ void FlatDictionary::createAttributeImpl<String>(Attribute & attribute, const Fi
     attribute.arrays.emplace<ContainerType<StringRef>>(initial_array_size, StringRef(string_in_arena, string.size()));
 }
 
-
 FlatDictionary::Attribute FlatDictionary::createAttribute(const DictionaryAttribute& attribute, const Field & null_value)
 {
     auto nullable_set = attribute.is_nullable ? std::make_optional<NullableSet>() : std::optional<NullableSet>{};
@@ -408,7 +440,7 @@ FlatDictionary::Attribute FlatDictionary::createAttribute(const DictionaryAttrib
 template <typename AttributeType, typename OutputType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
 void FlatDictionary::getItemsImpl(
     const Attribute & attribute,
-    const PaddedPODArray<Key> & ids,
+    const PaddedPODArray<UInt64> & ids,
     ValueSetter && set_value,
     DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const
 {
@@ -425,7 +457,7 @@ void FlatDictionary::getItemsImpl(
 }
 
 template <typename T>
-void FlatDictionary::resize(Attribute & attribute, const Key id)
+void FlatDictionary::resize(Attribute & attribute, const UInt64 id)
 {
     if (id >= max_array_size)
         throw Exception{full_name + ": identifier should be less than " + toString(max_array_size), ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND};
@@ -440,7 +472,7 @@ void FlatDictionary::resize(Attribute & attribute, const Key id)
 }
 
 template <typename T>
-void FlatDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id, const T & value)
+void FlatDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const UInt64 id, const T & value)
 {
     auto & array = std::get<ContainerType<T>>(attribute.arrays);
     array[id] = value;
@@ -448,13 +480,13 @@ void FlatDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id,
 }
 
 template <>
-void FlatDictionary::setAttributeValueImpl<String>(Attribute & attribute, const Key id, const String & value)
+void FlatDictionary::setAttributeValueImpl<String>(Attribute & attribute, const UInt64 id, const String & value)
 {
     const auto * string_in_arena = attribute.string_arena->insert(value.data(), value.size());
     setAttributeValueImpl(attribute, id, StringRef{string_in_arena, value.size()});
 }
 
-void FlatDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, const Field & value)
+void FlatDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const UInt64 id, const Field & value)
 {
     auto type_call = [&](const auto &dictionary_attribute_type)
     {
@@ -484,21 +516,11 @@ void FlatDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, cons
     callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
 }
 
-
-const FlatDictionary::Attribute & FlatDictionary::getAttribute(const std::string & attribute_name) const
-{
-    const auto it = attribute_index_by_name.find(attribute_name);
-    if (it == std::end(attribute_index_by_name))
-        throw Exception{full_name + ": no such attribute '" + attribute_name + "'", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
-
-    return attributes[it->second];
-}
-
-PaddedPODArray<FlatDictionary::Key> FlatDictionary::getIds() const
+PaddedPODArray<UInt64> FlatDictionary::getIds() const
 {
     const auto ids_count = ext::size(loaded_ids);
 
-    PaddedPODArray<Key> ids;
+    PaddedPODArray<UInt64> ids;
     ids.reserve(ids_count);
 
     for (auto idx : ext::range(0, ids_count))
@@ -509,8 +531,7 @@ PaddedPODArray<FlatDictionary::Key> FlatDictionary::getIds() const
 
 BlockInputStreamPtr FlatDictionary::getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
 {
-    using BlockInputStreamType = DictionaryBlockInputStream<Key>;
-    return std::make_shared<BlockInputStreamType>(shared_from_this(), max_block_size, getIds(), column_names);
+    return std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(shared_from_this(), max_block_size, getIds(), column_names);
 }
 
 void registerDictionaryFlat(DictionaryFactory & factory)
diff --git a/src/Dictionaries/FlatDictionary.h b/src/Dictionaries/FlatDictionary.h
index f491eb28641..09721bf1a99 100644
--- a/src/Dictionaries/FlatDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/FlatDictionary.h
@@ -59,18 +59,9 @@ public:
 
     bool isInjective(const std::string & attribute_name) const override
     {
-        return dict_struct.attributes[&getAttribute(attribute_name) - attributes.data()].injective;
+        return dict_struct.getAttribute(attribute_name).injective;
     }
 
-    bool hasHierarchy() const override { return hierarchical_attribute; }
-
-    void toParent(const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<Key> & out) const override;
-
-    void isInVectorVector(
-        const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-    void isInVectorConstant(const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const Key ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-    void isInConstantVector(const Key child_id, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-
     DictionaryKeyType getKeyType() const override { return DictionaryKeyType::simple; }
 
     ColumnPtr getColumn(
@@ -82,13 +73,27 @@ public:
 
     ColumnUInt8::Ptr hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes & key_types) const override;
 
+    bool hasHierarchy() const override { return dict_struct.hierarchical_attribute_index.has_value(); }
+
+    ColumnPtr getHierarchy(ColumnPtr key_column, const DataTypePtr & key_type) const override;
+
+    ColumnUInt8::Ptr isInHierarchy(
+        ColumnPtr key_column,
+        ColumnPtr in_key_column,
+        const DataTypePtr & key_type) const override;
+
+    ColumnPtr getDescendants(
+        ColumnPtr key_column,
+        const DataTypePtr & key_type,
+        size_t level) const override;
+
     BlockInputStreamPtr getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const override;
 
 private:
     template <typename Value>
     using ContainerType = PaddedPODArray<Value>;
 
-    using NullableSet = HashSet<Key, DefaultHash<Key>>;
+    using NullableSet = HashSet<UInt64, DefaultHash<UInt64>>;
 
     struct Attribute final
     {
@@ -151,24 +156,24 @@ private:
     template <typename AttributeType, typename OutputType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
     void getItemsImpl(
         const Attribute & attribute,
-        const PaddedPODArray<Key> & ids,
+        const PaddedPODArray<UInt64> & ids,
         ValueSetter && set_value,
         DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const;
 
     template <typename T>
-    void resize(Attribute & attribute, const Key id);
+    void resize(Attribute & attribute, const UInt64 id);
 
     template <typename T>
-    void setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id, const T & value);
+    void setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const UInt64 id, const T & value);
 
-    void setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, const Field & value);
+    void setAttributeValue(Attribute & attribute, const UInt64 id, const Field & value);
 
     const Attribute & getAttribute(const std::string & attribute_name) const;
 
     template <typename ChildType, typename AncestorType>
     void isInImpl(const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
 
-    PaddedPODArray<Key> getIds() const;
+    PaddedPODArray<UInt64> getIds() const;
 
     const DictionaryStructure dict_struct;
     const DictionarySourcePtr source_ptr;
@@ -177,7 +182,6 @@ private:
 
     std::map<std::string, size_t> attribute_index_by_name;
     std::vector<Attribute> attributes;
-    const Attribute * hierarchical_attribute = nullptr;
     std::vector<bool> loaded_ids;
 
     size_t bytes_allocated = 0;
@@ -185,6 +189,7 @@ private:
     size_t bucket_count = 0;
     mutable std::atomic<size_t> query_count{0};
 
+    /// TODO: Remove
     BlockPtr saved_block;
 };
 
diff --git a/src/Dictionaries/HashedDictionary.cpp b/src/Dictionaries/HashedDictionary.cpp
index 708be7945f1..3fbab4c3e39 100644
--- a/src/Dictionaries/HashedDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/HashedDictionary.cpp
@@ -1,13 +1,18 @@
 #include "HashedDictionary.h"
+
 #include <ext/size.h>
-#include "DictionaryBlockInputStream.h"
-#include "DictionaryFactory.h"
-#include "ClickHouseDictionarySource.h"
+
+#include <absl/container/flat_hash_map.h>
+
 #include <Core/Defines.h>
-#include <Functions/FunctionHelpers.h>
+#include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
 #include <Columns/ColumnsNumber.h>
 #include <Columns/ColumnNullable.h>
-#include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
+#include <Functions/FunctionHelpers.h>
+
+#include <Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h>
+#include <Dictionaries/DictionaryFactory.h>
+#include <Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h>
 
 namespace
 {
@@ -15,136 +20,74 @@ namespace
 /// NOTE: Trailing return type is explicitly specified for SFINAE.
 
 /// google::sparse_hash_map
-template <typename T> auto first(const T & value) -> decltype(value.first) { return value.first; } // NOLINT
-template <typename T> auto second(const T & value) -> decltype(value.second) { return value.second; } // NOLINT
+template <typename T> auto getKeyFromCell(const T & value) -> decltype(value->first) { return value->first; } // NOLINT
+template <typename T> auto getValueFromCell(const T & value) -> decltype(value->second) { return value->second; } // NOLINT
 
 /// HashMap
-template <typename T> auto first(const T & value) -> decltype(value.getKey()) { return value.getKey(); } // NOLINT
-template <typename T> auto second(const T & value) -> decltype(value.getMapped()) { return value.getMapped(); } // NOLINT
+template <typename T> auto getKeyFromCell(const T & value) -> decltype(value->getKey()) { return value->getKey(); } // NOLINT
+template <typename T> auto getValueFromCell(const T & value) -> decltype(value->getMapped()) { return value->getMapped(); } // NOLINT
 
 }
 
 namespace DB
 {
+
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int TYPE_MISMATCH;
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
     extern const int DICTIONARY_IS_EMPTY;
     extern const int UNSUPPORTED_METHOD;
 }
 
-
-HashedDictionary::HashedDictionary(
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::HashedDictionary(
     const StorageID & dict_id_,
     const DictionaryStructure & dict_struct_,
     DictionarySourcePtr source_ptr_,
     const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
     bool require_nonempty_,
-    bool sparse_,
     BlockPtr saved_block_)
     : IDictionary(dict_id_)
     , dict_struct(dict_struct_)
-    , source_ptr{std::move(source_ptr_)}
+    , source_ptr(std::move(source_ptr_))
     , dict_lifetime(dict_lifetime_)
     , require_nonempty(require_nonempty_)
-    , sparse(sparse_)
-    , saved_block{std::move(saved_block_)}
+    , saved_block(std::move(saved_block_))
 {
     createAttributes();
     loadData();
     calculateBytesAllocated();
 }
 
-
-void HashedDictionary::toParent(const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<Key> & out) const
-{
-    const auto null_value = std::get<UInt64>(hierarchical_attribute->null_values);
-    DictionaryDefaultValueExtractor<UInt64> extractor(null_value);
-
-    getItemsImpl<UInt64, UInt64>(
-        *hierarchical_attribute,
-        ids,
-        [&](const size_t row, const UInt64 value) { out[row] = value; },
-        extractor);
-}
-
-
-/// Allow to use single value in same way as array.
-static inline HashedDictionary::Key getAt(const PaddedPODArray<HashedDictionary::Key> & arr, const size_t idx)
-{
-    return arr[idx];
-}
-static inline HashedDictionary::Key getAt(const HashedDictionary::Key & value, const size_t)
-{
-    return value;
-}
-
-template <typename AttrType, typename ChildType, typename AncestorType>
-void HashedDictionary::isInAttrImpl(const AttrType & attr, const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    const auto null_value = std::get<UInt64>(hierarchical_attribute->null_values);
-    const auto rows = out.size();
-
-    for (const auto row : ext::range(0, rows))
-    {
-        auto id = getAt(child_ids, row);
-        const auto ancestor_id = getAt(ancestor_ids, row);
-
-        for (size_t i = 0; id != null_value && id != ancestor_id && i < DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH; ++i)
-        {
-            auto it = attr.find(id);
-            if (it != std::end(attr))
-                id = second(*it);
-            else
-                break;
-        }
-
-        out[row] = id != null_value && id == ancestor_id;
-    }
-
-    query_count.fetch_add(rows, std::memory_order_relaxed);
-}
-template <typename ChildType, typename AncestorType>
-void HashedDictionary::isInImpl(const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    if (!sparse)
-        return isInAttrImpl(*std::get<CollectionPtrType<Key>>(hierarchical_attribute->maps), child_ids, ancestor_ids, out);
-    return isInAttrImpl(*std::get<SparseCollectionPtrType<Key>>(hierarchical_attribute->sparse_maps), child_ids, ancestor_ids, out);
-}
-
-void HashedDictionary::isInVectorVector(
-    const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_ids, out);
-}
-
-void HashedDictionary::isInVectorConstant(const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const Key ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_ids, ancestor_id, out);
-}
-
-void HashedDictionary::isInConstantVector(const Key child_id, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    isInImpl(child_id, ancestor_ids, out);
-}
-
-ColumnPtr HashedDictionary::getColumn(
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+ColumnPtr HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getColumn(
     const std::string & attribute_name,
     const DataTypePtr & result_type,
     const Columns & key_columns,
-    const DataTypes &,
+    const DataTypes & key_types [[maybe_unused]],
     const ColumnPtr & default_values_column) const
 {
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
+        dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
+
     ColumnPtr result;
 
-    PaddedPODArray<Key> backup_storage;
-    const auto & ids = getColumnVectorData(this, key_columns.front(), backup_storage);
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
 
-    auto size = ids.size();
+    const size_t size = extractor.getKeysSize();
 
-    const auto & attribute = getAttribute(attribute_name);
     const auto & dictionary_attribute = dict_struct.getAttribute(attribute_name, result_type);
+    const size_t attribute_index = dict_struct.attribute_name_to_index.find(attribute_name)->second;
+    auto & attribute = attributes[attribute_index];
+
+    ColumnUInt8::MutablePtr col_null_map_to;
+    ColumnUInt8::Container * vec_null_map_to = nullptr;
+    if (attribute.is_nullable_set)
+    {
+        col_null_map_to = ColumnUInt8::create(size, false);
+        vec_null_map_to = &col_null_map_to->getData();
+    }
 
     auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
     {
@@ -159,24 +102,34 @@ ColumnPtr HashedDictionary::getColumn(
 
         auto column = ColumnProvider::getColumn(dictionary_attribute, size);
 
-        if constexpr (std::is_same_v<AttributeType, String>)
+        if constexpr (std::is_same_v<ValueType, StringRef>)
         {
             auto * out = column.get();
 
-            getItemsImpl<StringRef, StringRef>(
+            getItemsImpl<ValueType>(
                 attribute,
-                ids,
+                extractor,
                 [&](const size_t, const StringRef value) { out->insertData(value.data, value.size); },
+                [&](const size_t row)
+                {
+                    out->insertDefault();
+                    (*vec_null_map_to)[row] = true;
+                },
                 default_value_extractor);
         }
         else
         {
             auto & out = column->getData();
 
-            getItemsImpl<AttributeType, AttributeType>(
+            getItemsImpl<ValueType>(
                 attribute,
-                ids,
+                extractor,
                 [&](const size_t row, const auto value) { return out[row] = value; },
+                [&](const size_t row)
+                {
+                    out[row] = 0;
+                    (*vec_null_map_to)[row] = true;
+                },
                 default_value_extractor);
         }
 
@@ -185,87 +138,214 @@ ColumnPtr HashedDictionary::getColumn(
 
     callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
 
-    if (attribute.nullable_set)
-    {
-        ColumnUInt8::MutablePtr col_null_map_to = ColumnUInt8::create(size, false);
-        ColumnUInt8::Container& vec_null_map_to = col_null_map_to->getData();
-
-        for (size_t row = 0; row < ids.size(); ++row)
-        {
-            auto id = ids[row];
-
-            if (attribute.nullable_set->find(id) != nullptr)
-                vec_null_map_to[row] = true;
-        }
-
+    if (attribute.is_nullable_set)
         result = ColumnNullable::create(result, std::move(col_null_map_to));
+
+    return result;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+ColumnUInt8::Ptr HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes & key_types) const
+{
+    if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex)
+        dict_struct.validateKeyTypes(key_types);
+
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+
+    size_t keys_size = extractor.getKeysSize();
+
+    auto result = ColumnUInt8::create(keys_size, false);
+    auto & out = result->getData();
+
+    if (attributes.empty())
+    {
+        query_count.fetch_add(keys_size, std::memory_order_relaxed);
+        return result;
     }
 
-    return result;
-}
-
-ColumnUInt8::Ptr HashedDictionary::hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes &) const
-{
-    PaddedPODArray<Key> backup_storage;
-    const auto& ids = getColumnVectorData(this, key_columns.front(), backup_storage);
-
-    size_t ids_count = ext::size(ids);
-
-    auto result = ColumnUInt8::create(ext::size(ids));
-    auto& out = result->getData();
-
     const auto & attribute = attributes.front();
+    bool is_attribute_nullable = attribute.is_nullable_set.has_value();
 
-    auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
+    getAttributeContainer(0, [&](const auto & container)
     {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-        has<AttributeType>(attribute, ids, out);
-    };
+        for (size_t requested_key_index = 0; requested_key_index < keys_size; ++requested_key_index)
+        {
+            auto requested_key = extractor.extractCurrentKey();
 
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
+            out[requested_key_index] = container.find(requested_key) != container.end();
 
-    query_count.fetch_add(ids_count, std::memory_order_relaxed);
+            if (is_attribute_nullable && !out[requested_key_index])
+                out[requested_key_index] = attribute.is_nullable_set->find(requested_key) != nullptr;
+
+            extractor.rollbackCurrentKey();
+        }
+    });
+
+    query_count.fetch_add(keys_size, std::memory_order_relaxed);
 
     return result;
 }
 
-void HashedDictionary::createAttributes()
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+ColumnPtr HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getHierarchy(ColumnPtr key_column [[maybe_unused]], const DataTypePtr &) const
+{
+    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        PaddedPODArray<UInt64> keys_backup_storage;
+        const auto & keys = getColumnVectorData(this, key_column, keys_backup_storage);
+
+        size_t hierarchical_attribute_index = *dict_struct.hierarchical_attribute_index;
+
+        const auto & dictionary_attribute = dict_struct.attributes[hierarchical_attribute_index];
+        const auto & hierarchical_attribute = attributes[hierarchical_attribute_index];
+
+        const UInt64 null_value = dictionary_attribute.null_value.template get<UInt64>();
+        const CollectionType<UInt64> & parent_keys_map = std::get<CollectionType<UInt64>>(hierarchical_attribute.container);
+
+        auto is_key_valid_func = [&](auto & key) { return parent_keys_map.find(key) != parent_keys_map.end(); };
+
+        auto get_parent_func = [&](auto & hierarchy_key)
+        {
+            std::optional<UInt64> result;
+
+            auto it = parent_keys_map.find(hierarchy_key);
+
+            if (it != parent_keys_map.end())
+                result = getValueFromCell(it);
+
+            return result;
+        };
+
+        auto dictionary_hierarchy_array = getKeysHierarchyArray(keys, null_value, is_key_valid_func, get_parent_func);
+
+        query_count.fetch_add(keys.size(), std::memory_order_relaxed);
+
+        return dictionary_hierarchy_array;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+ColumnUInt8::Ptr HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::isInHierarchy(
+    ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+    ColumnPtr in_key_column [[maybe_unused]],
+    const DataTypePtr &) const
+{
+    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        PaddedPODArray<UInt64> keys_backup_storage;
+        const auto & keys = getColumnVectorData(this, key_column, keys_backup_storage);
+
+        PaddedPODArray<UInt64> keys_in_backup_storage;
+        const auto & keys_in = getColumnVectorData(this, in_key_column, keys_in_backup_storage);
+
+        size_t hierarchical_attribute_index = *dict_struct.hierarchical_attribute_index;
+
+        const auto & dictionary_attribute = dict_struct.attributes[hierarchical_attribute_index];
+        auto & hierarchical_attribute = attributes[hierarchical_attribute_index];
+
+        const UInt64 null_value = dictionary_attribute.null_value.template get<UInt64>();
+        const CollectionType<UInt64> & parent_keys_map = std::get<CollectionType<UInt64>>(hierarchical_attribute.container);
+
+        auto is_key_valid_func = [&](auto & key) { return parent_keys_map.find(key) != parent_keys_map.end(); };
+
+        auto get_parent_func = [&](auto & hierarchy_key)
+        {
+            std::optional<UInt64> result;
+
+            auto it = parent_keys_map.find(hierarchy_key);
+
+            if (it != parent_keys_map.end())
+                result = getValueFromCell(it);
+
+            return result;
+        };
+
+        auto result = getKeysIsInHierarchyColumn(keys, keys_in, null_value, is_key_valid_func, get_parent_func);
+
+        query_count.fetch_add(keys.size(), std::memory_order_relaxed);
+
+        return result;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+ColumnPtr HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getDescendants(
+    ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+    const DataTypePtr &,
+    size_t level [[maybe_unused]]) const
+{
+    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+    {
+        PaddedPODArray<UInt64> keys_backup;
+        const auto & keys = getColumnVectorData(this, key_column, keys_backup);
+
+        size_t hierarchical_attribute_index = *dict_struct.hierarchical_attribute_index;
+
+        const auto & hierarchical_attribute = attributes[hierarchical_attribute_index];
+        const CollectionType<UInt64> & parent_keys = std::get<CollectionType<UInt64>>(hierarchical_attribute.container);
+
+        HashMap<UInt64, PaddedPODArray<UInt64>> parent_to_child;
+
+        for (const auto & [key, value] : parent_keys)
+            parent_to_child[value].emplace_back(key);
+
+        auto result = getKeysDescendantsArray(keys, parent_to_child, level);
+
+        query_count.fetch_add(keys.size(), std::memory_order_relaxed);
+
+        return result;
+    }
+    else
+        return nullptr;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::createAttributes()
 {
     const auto size = dict_struct.attributes.size();
     attributes.reserve(size);
 
-    for (const auto & attribute : dict_struct.attributes)
+    for (const auto & dictionary_attribute : dict_struct.attributes)
     {
-        attribute_index_by_name.emplace(attribute.name, attributes.size());
-        attributes.push_back(createAttribute(attribute, attribute.null_value));
-
-        if (attribute.hierarchical)
+        auto type_call = [&, this](const auto & dictionary_attribute_type)
         {
-            hierarchical_attribute = &attributes.back();
+            using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
+            using AttributeType = typename Type::AttributeType;
+            using ValueType = DictionaryValueType<AttributeType>;
 
-            if (hierarchical_attribute->type != AttributeUnderlyingType::utUInt64)
-                throw Exception{full_name + ": hierarchical attribute must be UInt64.", ErrorCodes::TYPE_MISMATCH};
-        }
+            auto is_nullable_set = dictionary_attribute.is_nullable ? std::make_optional<NullableSet>() : std::optional<NullableSet>{};
+            std::unique_ptr<Arena> string_arena = std::is_same_v<AttributeType, String> ? std::make_unique<Arena>() : nullptr;
+
+            ValueType default_value;
+
+            if constexpr (std::is_same_v<ValueType, StringRef>)
+            {
+                string_arena = std::make_unique<Arena>();
+
+                const auto & string_null_value = dictionary_attribute.null_value.template get<String>();
+                const size_t string_null_value_size = string_null_value.size();
+
+                const char * string_in_arena = string_arena->insert(string_null_value.data(), string_null_value_size);
+                default_value = {string_in_arena, string_null_value_size};
+            }
+            else
+                default_value = dictionary_attribute.null_value.template get<NearestFieldType<ValueType>>();
+
+            Attribute attribute{dictionary_attribute.underlying_type, std::move(is_nullable_set), default_value, CollectionType<ValueType>(), std::move(string_arena)};
+            attributes.emplace_back(std::move(attribute));
+        };
+
+        callOnDictionaryAttributeType(dictionary_attribute.underlying_type, type_call);
     }
 }
 
-void HashedDictionary::blockToAttributes(const Block & block)
-{
-    const auto & id_column = *block.safeGetByPosition(0).column;
-
-    for (const size_t attribute_idx : ext::range(0, attributes.size()))
-    {
-        const IColumn & attribute_column = *block.safeGetByPosition(attribute_idx + 1).column;
-        auto & attribute = attributes[attribute_idx];
-
-        for (const auto row_idx : ext::range(0, id_column.size()))
-            if (setAttributeValue(attribute, id_column[row_idx].get<UInt64>(), attribute_column[row_idx]))
-                ++element_count;
-    }
-}
-
-void HashedDictionary::updateData()
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::updateData()
 {
     if (!saved_block || saved_block->rows() == 0)
     {
@@ -277,6 +357,7 @@ void HashedDictionary::updateData()
             /// We are using this to keep saved data if input stream consists of multiple blocks
             if (!saved_block)
                 saved_block = std::make_shared<DB::Block>(block.cloneEmpty());
+
             for (const auto attribute_idx : ext::range(0, attributes.size() + 1))
             {
                 const IColumn & update_column = *block.getByPosition(attribute_idx).column.get();
@@ -288,34 +369,50 @@ void HashedDictionary::updateData()
     }
     else
     {
+        size_t skip_keys_size_offset = dict_struct.getKeysSize();
+
+        Columns saved_block_key_columns;
+        saved_block_key_columns.reserve(skip_keys_size_offset);
+
+        /// Split into keys columns and attribute columns
+        for (size_t i = 0; i < skip_keys_size_offset; ++i)
+            saved_block_key_columns.emplace_back(saved_block->safeGetByPosition(i).column);
+
+
+        DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+        DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> saved_keys_extractor(saved_block_key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+        auto saved_keys_extracted_from_block = saved_keys_extractor.extractAllKeys();
+
         auto stream = source_ptr->loadUpdatedAll();
         stream->readPrefix();
 
         while (Block block = stream->read())
         {
-            const auto & saved_id_column = *saved_block->safeGetByPosition(0).column;
-            const auto & update_id_column = *block.safeGetByPosition(0).column;
+            /// TODO: Rewrite
+            Columns block_key_columns;
+            block_key_columns.reserve(skip_keys_size_offset);
 
-            std::unordered_map<Key, std::vector<size_t>> update_ids;
-            for (size_t row = 0; row < update_id_column.size(); ++row)
+            /// Split into keys columns and attribute columns
+            for (size_t i = 0; i < skip_keys_size_offset; ++i)
+                block_key_columns.emplace_back(block.safeGetByPosition(i).column);
+
+            DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> block_keys_extractor(saved_block_key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+            auto keys_extracted_from_block = block_keys_extractor.extractAllKeys();
+
+            absl::flat_hash_map<KeyType, std::vector<size_t>, DefaultHash<KeyType>> update_keys;
+            for (size_t row = 0; row < keys_extracted_from_block.size(); ++row)
             {
-                const auto id = update_id_column.get64(row);
-                update_ids[id].push_back(row);
+                auto key = keys_extracted_from_block[row];
+                update_keys[key].push_back(row);
             }
 
-            const size_t saved_rows = saved_id_column.size();
-            IColumn::Filter filter(saved_rows);
-            std::unordered_map<Key, std::vector<size_t>>::iterator it;
+            IColumn::Filter filter(saved_keys_extracted_from_block.size());
 
-            for (size_t row = 0; row < saved_id_column.size(); ++row)
+            for (size_t row = 0; row < saved_keys_extracted_from_block.size(); ++row)
             {
-                auto id = saved_id_column.get64(row);
-                it = update_ids.find(id);
-
-                if (it != update_ids.end())
-                    filter[row] = 0;
-                else
-                    filter[row] = 1;
+                auto key = saved_keys_extracted_from_block[row];
+                auto it = update_keys.find(key);
+                filter[row] = (it == update_keys.end());
             }
 
             auto block_columns = block.mutateColumns();
@@ -323,12 +420,12 @@ void HashedDictionary::updateData()
             {
                 auto & column = saved_block->safeGetByPosition(attribute_idx).column;
                 const auto & filtered_column = column->filter(filter, -1);
-
                 block_columns[attribute_idx]->insertRangeFrom(*filtered_column.get(), 0, filtered_column->size());
             }
 
             saved_block->setColumns(std::move(block_columns));
         }
+
         stream->readSuffix();
     }
 
@@ -339,48 +436,154 @@ void HashedDictionary::updateData()
     }
 }
 
-template <typename T>
-void HashedDictionary::resize(Attribute & attribute, size_t added_rows)
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::blockToAttributes(const Block & block [[maybe_unused]])
 {
-    if (!sparse)
+    size_t skip_keys_size_offset = dict_struct.getKeysSize();
+
+    Columns key_columns;
+    key_columns.reserve(skip_keys_size_offset);
+
+    /// Split into keys columns and attribute columns
+    for (size_t i = 0; i < skip_keys_size_offset; ++i)
+        key_columns.emplace_back(block.safeGetByPosition(i).column);
+
+    DictionaryKeysArenaHolder<dictionary_key_type> arena_holder;
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> keys_extractor(key_columns, arena_holder.getComplexKeyArena());
+    const size_t keys_size = keys_extractor.getKeysSize();
+
+    Field column_value_to_insert;
+
+    for (size_t attribute_index = 0; attribute_index < attributes.size(); ++attribute_index)
     {
-        const auto & map_ref = std::get<CollectionPtrType<T>>(attribute.maps);
-        added_rows += map_ref->size();
-        map_ref->reserve(added_rows);
-    }
-    else
-    {
-        const auto & map_ref = std::get<SparseCollectionPtrType<T>>(attribute.sparse_maps);
-        added_rows += map_ref->size();
-        map_ref->resize(added_rows);
+        const IColumn & attribute_column = *block.safeGetByPosition(skip_keys_size_offset + attribute_index).column;
+        auto & attribute = attributes[attribute_index];
+        bool attribute_is_nullable = attribute.is_nullable_set.has_value();
+
+        getAttributeContainer(attribute_index, [&](auto & container)
+        {
+            using ContainerType = std::decay_t<decltype(container)>;
+            using AttributeValueType = typename ContainerType::mapped_type;
+
+            for (size_t key_index = 0; key_index < keys_size; ++key_index)
+            {
+                auto key = keys_extractor.extractCurrentKey();
+
+                auto it = container.find(key);
+                bool key_is_nullable_and_already_exists = attribute_is_nullable && attribute.is_nullable_set->find(key) != nullptr;
+
+                if (key_is_nullable_and_already_exists || it != container.end())
+                {
+                    keys_extractor.rollbackCurrentKey();
+                    continue;
+                }
+
+                if constexpr (std::is_same_v<KeyType, StringRef>)
+                    key = copyKeyInArena(key);
+
+                attribute_column.get(key_index, column_value_to_insert);
+
+                if (attribute.is_nullable_set && column_value_to_insert.isNull())
+                {
+                    attribute.is_nullable_set->insert(key);
+                    keys_extractor.rollbackCurrentKey();
+                    continue;
+                }
+
+                if constexpr (std::is_same_v<AttributeValueType, StringRef>)
+                {
+                    String & value_to_insert = column_value_to_insert.get<String>();
+                    size_t value_to_insert_size = value_to_insert.size();
+
+                    const char * string_in_arena = attribute.string_arena->insert(value_to_insert.data(), value_to_insert_size);
+
+                    StringRef string_in_arena_reference = StringRef{string_in_arena, value_to_insert_size};
+                    container.insert({key, string_in_arena_reference});
+                }
+                else
+                {
+                    auto value_to_insert = column_value_to_insert.get<NearestFieldType<AttributeValueType>>();
+                    container.insert({key, value_to_insert});
+                }
+
+                ++element_count;
+
+                keys_extractor.rollbackCurrentKey();
+            }
+
+            keys_extractor.reset();
+        });
     }
 }
 
-template <>
-void HashedDictionary::resize<String>(Attribute & attribute, size_t added_rows)
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::resize(size_t added_rows)
 {
-    resize<StringRef>(attribute, added_rows);
-}
-
-void HashedDictionary::resize(size_t added_rows)
-{
-    if (!added_rows)
+    if (unlikely(!added_rows))
         return;
 
-    for (auto & attribute : attributes)
+    for (size_t attribute_index = 0; attribute_index < attributes.size(); ++attribute_index)
     {
-        auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
+        getAttributeContainer(attribute_index, [added_rows](auto & attribute_map)
         {
-            using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-            using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-            resize<AttributeType>(attribute, added_rows);
-        };
+            size_t reserve_size = added_rows + attribute_map.size();
 
-        callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
+            if constexpr (sparse)
+                attribute_map.resize(reserve_size);
+            else
+                attribute_map.reserve(reserve_size);
+        });
     }
 }
 
-void HashedDictionary::loadData()
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+template <typename AttributeType, typename ValueSetter, typename NullableValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getItemsImpl(
+    const Attribute & attribute,
+    DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> & keys_extractor,
+    ValueSetter && set_value [[maybe_unused]],
+    NullableValueSetter && set_nullable_value [[maybe_unused]],
+    DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const
+{
+    const auto & attribute_container = std::get<CollectionType<AttributeType>>(attribute.container);
+    const size_t keys_size = keys_extractor.getKeysSize();
+
+    bool is_attribute_nullable = attribute.is_nullable_set.has_value();
+
+    for (size_t key_index = 0; key_index < keys_size; ++key_index)
+    {
+        auto key = keys_extractor.extractCurrentKey();
+
+        const auto it = attribute_container.find(key);
+
+        if (it != attribute_container.end())
+            set_value(key_index, getValueFromCell(it));
+        else
+        {
+            if (is_attribute_nullable && attribute.is_nullable_set->find(key) != nullptr)
+                set_nullable_value(key_index);
+            else
+                set_value(key_index, default_value_extractor[key_index]);
+        }
+
+        keys_extractor.rollbackCurrentKey();
+    }
+
+    query_count.fetch_add(keys_size, std::memory_order_relaxed);
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+StringRef HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::copyKeyInArena(StringRef key)
+{
+    size_t key_size = key.size;
+    char * place_for_key = complex_key_arena.alloc(key_size);
+    memcpy(reinterpret_cast<void *>(place_for_key), reinterpret_cast<const void *>(key.data), key_size);
+    StringRef updated_key{place_for_key, key_size};
+    return updated_key;
+}
+
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::loadData()
 {
     if (!source_ptr->hasUpdateField())
     {
@@ -400,263 +603,116 @@ void HashedDictionary::loadData()
         updateData();
 
     if (require_nonempty && 0 == element_count)
-        throw Exception{full_name + ": dictionary source is empty and 'require_nonempty' property is set.", ErrorCodes::DICTIONARY_IS_EMPTY};
+        throw Exception(ErrorCodes::DICTIONARY_IS_EMPTY,
+            "({}): dictionary source is empty and 'require_nonempty' property is set.",
+            full_name);
 }
 
-template <typename T>
-void HashedDictionary::addAttributeSize(const Attribute & attribute)
-{
-    if (!sparse)
-    {
-        const auto & map_ref = std::get<CollectionPtrType<T>>(attribute.maps);
-        bytes_allocated += sizeof(CollectionType<T>) + map_ref->getBufferSizeInBytes();
-        bucket_count = map_ref->getBufferSizeInCells();
-    }
-    else
-    {
-        const auto & map_ref = std::get<SparseCollectionPtrType<T>>(attribute.sparse_maps);
-        bucket_count = map_ref->bucket_count();
-
-        /** TODO: more accurate calculation */
-        bytes_allocated += sizeof(SparseCollectionType<T>);
-        bytes_allocated += bucket_count;
-        bytes_allocated += map_ref->size() * (sizeof(Key) + sizeof(T));
-    }
-}
-
-template <>
-void HashedDictionary::addAttributeSize<String>(const Attribute & attribute)
-{
-    addAttributeSize<StringRef>(attribute);
-    bytes_allocated += sizeof(Arena) + attribute.string_arena->size();
-}
-
-void HashedDictionary::calculateBytesAllocated()
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::calculateBytesAllocated()
 {
     bytes_allocated += attributes.size() * sizeof(attributes.front());
 
-    for (const auto & attribute : attributes)
+    for (size_t i = 0; i < attributes.size(); ++i)
     {
-        auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
+        getAttributeContainer(i, [&](const auto & container)
         {
-            using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-            using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-            addAttributeSize<AttributeType>(attribute);
-        };
+            using ContainerType = std::decay_t<decltype(container)>;
+            using AttributeValueType = typename ContainerType::mapped_type;
 
-        callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-    }
-}
+            bytes_allocated += sizeof(container);
 
-template <typename T>
-void HashedDictionary::createAttributeImpl(Attribute & attribute, const Field & null_value)
-{
-    attribute.null_values = T(null_value.get<T>());
-    if (!sparse)
-        attribute.maps = std::make_unique<CollectionType<T>>();
-    else
-        attribute.sparse_maps = std::make_unique<SparseCollectionType<T>>();
-}
-
-template <>
-void HashedDictionary::createAttributeImpl<String>(Attribute & attribute, const Field & null_value)
-{
-    attribute.string_arena = std::make_unique<Arena>();
-    const String & string = null_value.get<String>();
-    const char * string_in_arena = attribute.string_arena->insert(string.data(), string.size());
-    attribute.null_values.emplace<StringRef>(string_in_arena, string.size());
-
-    if (!sparse)
-        attribute.maps = std::make_unique<CollectionType<StringRef>>();
-    else
-        attribute.sparse_maps = std::make_unique<SparseCollectionType<StringRef>>();
-}
-
-HashedDictionary::Attribute HashedDictionary::createAttribute(const DictionaryAttribute& attribute, const Field & null_value)
-{
-    auto nullable_set = attribute.is_nullable ? std::make_optional<NullableSet>() : std::optional<NullableSet>{};
-    Attribute attr{attribute.underlying_type, std::move(nullable_set), {}, {}, {}, {}};
-
-    auto type_call = [&, this](const auto &dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-        createAttributeImpl<AttributeType>(attr, null_value);
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.underlying_type, type_call);
-
-    return attr;
-}
-
-
-template <typename AttributeType, typename OutputType, typename MapType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
-void HashedDictionary::getItemsAttrImpl(
-    const MapType & attr,
-    const PaddedPODArray<Key> & ids,
-    ValueSetter && set_value,
-    DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const
-{
-    const auto rows = ext::size(ids);
-
-    for (const auto i : ext::range(0, rows))
-    {
-        const auto it = attr.find(ids[i]);
-        set_value(i, it != attr.end() ? static_cast<OutputType>(second(*it)) : default_value_extractor[i]);
-    }
-
-    query_count.fetch_add(rows, std::memory_order_relaxed);
-}
-
-template <typename AttributeType, typename OutputType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
-void HashedDictionary::getItemsImpl(
-    const Attribute & attribute,
-    const PaddedPODArray<Key> & ids,
-    ValueSetter && set_value,
-    DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const
-{
-    if (!sparse)
-        return getItemsAttrImpl<AttributeType, OutputType>(*std::get<CollectionPtrType<AttributeType>>(attribute.maps), ids, set_value, default_value_extractor);
-    return getItemsAttrImpl<AttributeType, OutputType>(*std::get<SparseCollectionPtrType<AttributeType>>(attribute.sparse_maps), ids, set_value, default_value_extractor);
-}
-
-
-template <typename T>
-bool HashedDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id, const T value)
-{
-    if (!sparse)
-    {
-        auto & map = *std::get<CollectionPtrType<T>>(attribute.maps);
-        return map.insert({id, value}).second;
-    }
-    else
-    {
-        auto & map = *std::get<SparseCollectionPtrType<T>>(attribute.sparse_maps);
-        return map.insert({id, value}).second;
-    }
-}
-
-template <>
-bool HashedDictionary::setAttributeValueImpl<String>(Attribute & attribute, const Key id, const String value)
-{
-    const auto * string_in_arena = attribute.string_arena->insert(value.data(), value.size());
-    return setAttributeValueImpl<StringRef>(attribute, id, StringRef{string_in_arena, value.size()});
-}
-
-bool HashedDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, const Field & value)
-{
-    bool result = false;
-
-    auto type_call = [&, this](const auto &dictionary_attribute_type)
-    {
-        using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
-        using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-
-        if (attribute.nullable_set)
-        {
-            if (value.isNull())
+            if constexpr (sparse || std::is_same_v<AttributeValueType, Field>)
             {
-                result = attribute.nullable_set->insert(id).second;
-                return;
+                bytes_allocated += container.max_size() * (sizeof(KeyType) + sizeof(AttributeValueType));
+                bucket_count = container.bucket_count();
             }
             else
             {
-                attribute.nullable_set->erase(id);
+                bytes_allocated += container.getBufferSizeInBytes();
+                bucket_count = container.getBufferSizeInCells();
             }
-        }
+        });
 
-        result = setAttributeValueImpl<AttributeType>(attribute, id, value.get<AttributeType>());
-    };
-
-    callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-
-    return result;
-}
-
-const HashedDictionary::Attribute & HashedDictionary::getAttribute(const std::string & attribute_name) const
-{
-    const auto it = attribute_index_by_name.find(attribute_name);
-    if (it == std::end(attribute_index_by_name))
-        throw Exception{full_name + ": no such attribute '" + attribute_name + "'", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS};
-
-    return attributes[it->second];
-}
-
-template <typename T>
-void HashedDictionary::has(const Attribute & attribute, const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
-{
-    const auto & attr = *std::get<CollectionPtrType<T>>(attribute.maps);
-    const auto rows = ext::size(ids);
-
-    for (const auto i : ext::range(0, rows))
-    {
-        out[i] = attr.find(ids[i]) != nullptr;
-
-        if (attribute.nullable_set && !out[i])
-            out[i] = attribute.nullable_set->find(ids[i]) != nullptr;
+        if (attributes[i].string_arena)
+            bytes_allocated += attributes[i].string_arena->size();
     }
+
+    bytes_allocated += complex_key_arena.size();
 }
 
-template <>
-void HashedDictionary::has<String>(const Attribute & attribute, const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+BlockInputStreamPtr HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
 {
-    has<StringRef>(attribute, ids, out);
+    PaddedPODArray<HashedDictionary::KeyType> keys;
+
+    if (!attributes.empty())
+    {
+        const auto & attribute = attributes.front();
+
+        getAttributeContainer(0, [&](auto & container)
+        {
+            keys.reserve(container.size());
+
+            for (const auto & [key, value] : container)
+            {
+                (void)(value);
+                keys.emplace_back(key);
+            }
+
+            if (attribute.is_nullable_set)
+            {
+                const auto & is_nullable_set = *attribute.is_nullable_set;
+                keys.reserve(is_nullable_set.size());
+
+                for (auto & node : is_nullable_set)
+                    keys.emplace_back(node.getKey());
+            }
+        });
+    }
+
+    if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+        return std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(shared_from_this(), max_block_size, std::move(keys), column_names);
+    else
+        return std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(shared_from_this(), max_block_size, keys, column_names);
 }
 
-template <typename T, typename AttrType>
-PaddedPODArray<HashedDictionary::Key> HashedDictionary::getIdsAttrImpl(const AttrType & attr) const
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+template <typename GetContainerFunc>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getAttributeContainer(size_t attribute_index, GetContainerFunc && get_container_func)
 {
-    PaddedPODArray<Key> ids;
-    ids.reserve(attr.size());
-    for (const auto & value : attr)
-        ids.push_back(first(value));
+    assert(attribute_index < attributes.size());
 
-    return ids;
-}
-template <typename T>
-PaddedPODArray<HashedDictionary::Key> HashedDictionary::getIds(const Attribute & attribute) const
-{
-    if (!sparse)
-        return getIdsAttrImpl<T>(*std::get<CollectionPtrType<T>>(attribute.maps));
-    return getIdsAttrImpl<T>(*std::get<SparseCollectionPtrType<T>>(attribute.sparse_maps));
-}
-
-template <>
-PaddedPODArray<HashedDictionary::Key> HashedDictionary::getIds<String>(const Attribute & attribute) const
-{
-    return getIds<StringRef>(attribute);
-}
-
-PaddedPODArray<HashedDictionary::Key> HashedDictionary::getIds() const
-{
-    const auto & attribute = attributes.front();
-    PaddedPODArray<HashedDictionary::Key> result;
+    auto & attribute = attributes[attribute_index];
 
     auto type_call = [&](const auto & dictionary_attribute_type)
     {
         using Type = std::decay_t<decltype(dictionary_attribute_type)>;
         using AttributeType = typename Type::AttributeType;
-        /// TODO: Check if order is satisfied
-        result = getIds<AttributeType>(attribute);
+        using ValueType = DictionaryValueType<AttributeType>;
 
-        if (attribute.nullable_set)
-        {
-            for (const auto& value: *attribute.nullable_set)
-                result.push_back(value.getKey());
-        }
+        auto & attribute_container = std::get<CollectionType<ValueType>>(attribute.container);
+        std::forward<GetContainerFunc>(get_container_func)(attribute_container);
     };
 
     callOnDictionaryAttributeType(attribute.type, type_call);
-
-    return result;
 }
 
-BlockInputStreamPtr HashedDictionary::getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
+template <typename GetContainerFunc>
+void HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>::getAttributeContainer(size_t attribute_index, GetContainerFunc && get_container_func) const
 {
-    using BlockInputStreamType = DictionaryBlockInputStream<Key>;
-    return std::make_shared<BlockInputStreamType>(shared_from_this(), max_block_size, getIds(), column_names);
+    const_cast<std::decay_t<decltype(*this)> *>(this)->getAttributeContainer(attribute_index, [&](auto & attribute_container)
+    {
+        std::forward<GetContainerFunc>(get_container_func)(attribute_container);
+    });
 }
 
+template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::simple, true>;
+template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::simple, false>;
+template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::complex, true>;
+template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::complex, false>;
+
 void registerDictionaryHashed(DictionaryFactory & factory)
 {
     auto create_layout = [](const std::string & full_name,
@@ -664,10 +720,13 @@ void registerDictionaryHashed(DictionaryFactory & factory)
                              const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
                              const std::string & config_prefix,
                              DictionarySourcePtr source_ptr,
+                             DictionaryKeyType dictionary_key_type,
                              bool sparse) -> DictionaryPtr
     {
-        if (dict_struct.key)
-            throw Exception{"'key' is not supported for dictionary of layout 'hashed'", ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD};
+        if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple && dict_struct.key)
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "'key' is not supported for simple key hashed dictionary");
+        else if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex && dict_struct.id)
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "'id' is not supported for complex key hashed dictionary");
 
         if (dict_struct.range_min || dict_struct.range_max)
             throw Exception{full_name
@@ -678,13 +737,34 @@ void registerDictionaryHashed(DictionaryFactory & factory)
         const auto dict_id = StorageID::fromDictionaryConfig(config, config_prefix);
         const DictionaryLifetime dict_lifetime{config, config_prefix + ".lifetime"};
         const bool require_nonempty = config.getBool(config_prefix + ".require_nonempty", false);
-        return std::make_unique<HashedDictionary>(dict_id, dict_struct, std::move(source_ptr), dict_lifetime, require_nonempty, sparse);
+
+        if (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple)
+        {
+            if (sparse)
+                return std::make_unique<HashedDictionary<DictionaryKeyType::simple, true>>(dict_id, dict_struct, std::move(source_ptr), dict_lifetime, require_nonempty);
+            else
+                return std::make_unique<HashedDictionary<DictionaryKeyType::simple, false>>(dict_id, dict_struct, std::move(source_ptr), dict_lifetime, require_nonempty);
+        }
+        else
+        {
+            if (sparse)
+                return std::make_unique<HashedDictionary<DictionaryKeyType::complex, true>>(dict_id, dict_struct, std::move(source_ptr), dict_lifetime, require_nonempty);
+            else
+                return std::make_unique<HashedDictionary<DictionaryKeyType::complex, false>>(dict_id, dict_struct, std::move(source_ptr), dict_lifetime, require_nonempty);
+        }
     };
+
     using namespace std::placeholders;
+
     factory.registerLayout("hashed",
-        [=](auto && a, auto && b, auto && c, auto && d, DictionarySourcePtr e){ return create_layout(a, b, c, d, std::move(e), /* sparse = */ false); }, false);
+        [=](auto && a, auto && b, auto && c, auto && d, DictionarySourcePtr e){ return create_layout(a, b, c, d, std::move(e), DictionaryKeyType::simple, /* sparse = */ false); }, false);
     factory.registerLayout("sparse_hashed",
-        [=](auto && a, auto && b, auto && c, auto && d, DictionarySourcePtr e){ return create_layout(a, b, c, d, std::move(e), /* sparse = */ true); }, false);
+        [=](auto && a, auto && b, auto && c, auto && d, DictionarySourcePtr e){ return create_layout(a, b, c, d, std::move(e), DictionaryKeyType::simple, /* sparse = */ true); }, false);
+    factory.registerLayout("complex_key_hashed",
+        [=](auto && a, auto && b, auto && c, auto && d, DictionarySourcePtr e){ return create_layout(a, b, c, d, std::move(e), DictionaryKeyType::complex, /* sparse = */ false); }, true);
+    factory.registerLayout("complex_key_sparse_hashed",
+        [=](auto && a, auto && b, auto && c, auto && d, DictionarySourcePtr e){ return create_layout(a, b, c, d, std::move(e), DictionaryKeyType::complex, /* sparse = */ true); }, true);
+
 }
 
 }
diff --git a/src/Dictionaries/HashedDictionary.h b/src/Dictionaries/HashedDictionary.h
index ab37f1528ca..3882b669324 100644
--- a/src/Dictionaries/HashedDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/HashedDictionary.h
@@ -4,17 +4,21 @@
 #include <memory>
 #include <variant>
 #include <optional>
-#include <Columns/ColumnDecimal.h>
-#include <Columns/ColumnString.h>
-#include <Core/Block.h>
-#include <Common/HashTable/HashMap.h>
-#include <Common/HashTable/HashSet.h>
+
 #include <sparsehash/sparse_hash_map>
 #include <ext/range.h>
-#include "DictionaryStructure.h"
-#include "IDictionary.h"
-#include "IDictionarySource.h"
-#include "DictionaryHelpers.h"
+
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+#include <Common/HashTable/HashSet.h>
+#include <Core/Block.h>
+
+#include <Columns/ColumnDecimal.h>
+#include <Columns/ColumnString.h>
+
+#include <Dictionaries/DictionaryStructure.h>
+#include <Dictionaries/IDictionary.h>
+#include <Dictionaries/IDictionarySource.h>
+#include <Dictionaries/DictionaryHelpers.h>
 
 /** This dictionary stores all content in a hash table in memory
   * (a separate Key -> Value map for each attribute)
@@ -24,19 +28,32 @@
 namespace DB
 {
 
+template <DictionaryKeyType dictionary_key_type, bool sparse>
 class HashedDictionary final : public IDictionary
 {
 public:
+    using KeyType = std::conditional_t<dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple, UInt64, StringRef>;
+    static_assert(dictionary_key_type != DictionaryKeyType::range, "Range key type is not supported by hashed dictionary");
+
     HashedDictionary(
         const StorageID & dict_id_,
         const DictionaryStructure & dict_struct_,
         DictionarySourcePtr source_ptr_,
         const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
         bool require_nonempty_,
-        bool sparse_,
         BlockPtr saved_block_ = nullptr);
 
-    std::string getTypeName() const override { return sparse ? "SparseHashed" : "Hashed"; }
+    std::string getTypeName() const override
+    {
+        if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple && sparse)
+            return "SparseHashed";
+        else if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple && !sparse)
+            return "Hashed";
+        else if constexpr (dictionary_key_type == DictionaryKeyType::complex && sparse)
+            return "ComplexKeySpareseHashed";
+        else
+            return "ComplexKeyHashed";
+    }
 
     size_t getBytesAllocated() const override { return bytes_allocated; }
 
@@ -50,7 +67,7 @@ public:
 
     std::shared_ptr<const IExternalLoadable> clone() const override
     {
-        return std::make_shared<HashedDictionary>(getDictionaryID(), dict_struct, source_ptr->clone(), dict_lifetime, require_nonempty, sparse, saved_block);
+        return std::make_shared<HashedDictionary<dictionary_key_type, sparse>>(getDictionaryID(), dict_struct, source_ptr->clone(), dict_lifetime, require_nonempty, saved_block);
     }
 
     const IDictionarySource * getSource() const override { return source_ptr.get(); }
@@ -61,14 +78,10 @@ public:
 
     bool isInjective(const std::string & attribute_name) const override
     {
-        return dict_struct.attributes[&getAttribute(attribute_name) - attributes.data()].injective;
+        return dict_struct.getAttribute(attribute_name).injective;
     }
 
-    bool hasHierarchy() const override { return hierarchical_attribute; }
-
-    void toParent(const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<Key> & out) const override;
-
-    DictionaryKeyType getKeyType() const override { return DictionaryKeyType::simple; }
+    DictionaryKeyType getKeyType() const override { return dictionary_key_type; }
 
     ColumnPtr getColumn(
         const std::string& attribute_name,
@@ -79,36 +92,52 @@ public:
 
     ColumnUInt8::Ptr hasKeys(const Columns & key_columns, const DataTypes & key_types) const override;
 
-    void isInVectorVector(
-        const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-    void isInVectorConstant(const PaddedPODArray<Key> & child_ids, const Key ancestor_id, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
-    void isInConstantVector(const Key child_id, const PaddedPODArray<Key> & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const override;
+    bool hasHierarchy() const override { return dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple && dict_struct.hierarchical_attribute_index.has_value(); }
+
+    ColumnPtr getHierarchy(ColumnPtr key_column, const DataTypePtr & hierarchy_attribute_type) const override;
+
+    ColumnUInt8::Ptr isInHierarchy(
+        ColumnPtr key_column,
+        ColumnPtr in_key_column,
+        const DataTypePtr & key_type) const override;
+
+    ColumnPtr getDescendants(
+        ColumnPtr key_column,
+        const DataTypePtr & key_type,
+        size_t level) const override;
 
     BlockInputStreamPtr getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const override;
 
 private:
     template <typename Value>
-    using CollectionType = HashMap<UInt64, Value>;
-    template <typename Value>
-    using CollectionPtrType = std::unique_ptr<CollectionType<Value>>;
+    using CollectionTypeNonSparse = std::conditional_t<
+        dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple,
+        HashMap<UInt64, Value>,
+        HashMapWithSavedHash<StringRef, Value, DefaultHash<StringRef>>>;
 
 #if !defined(ARCADIA_BUILD)
-    template <typename Value>
-    using SparseCollectionType = google::sparse_hash_map<UInt64, Value, DefaultHash<UInt64>>;
+    template <typename Key, typename Value>
+    using SparseHashMap = google::sparse_hash_map<Key, Value, DefaultHash<Key>>;
 #else
-    template <typename Value>
-    using SparseCollectionType = google::sparsehash::sparse_hash_map<UInt64, Value, DefaultHash<UInt64>>;
+        template <typename Key, typename Value>
+        using SparseHashMap = google::sparsehash::sparse_hash_map<Key, Value, DefaultHash<Key>>;
 #endif
 
     template <typename Value>
-    using SparseCollectionPtrType = std::unique_ptr<SparseCollectionType<Value>>;
+    using CollectionTypeSparse = std::conditional_t<
+        dictionary_key_type == DictionaryKeyType::simple,
+        SparseHashMap<UInt64, Value>,
+        SparseHashMap<StringRef, Value>>;
 
-    using NullableSet = HashSet<Key, DefaultHash<Key>>;
+    template <typename Value>
+    using CollectionType = std::conditional_t<sparse, CollectionTypeSparse<Value>, CollectionTypeNonSparse<Value>>;
+
+    using NullableSet = HashSet<KeyType, DefaultHash<KeyType>>;
 
     struct Attribute final
     {
         AttributeUnderlyingType type;
-        std::optional<NullableSet> nullable_set;
+        std::optional<NullableSet> is_nullable_set;
 
         std::variant<
             UInt8,
@@ -127,41 +156,27 @@ private:
             Float64,
             StringRef>
             null_values;
+
         std::variant<
-            CollectionPtrType<UInt8>,
-            CollectionPtrType<UInt16>,
-            CollectionPtrType<UInt32>,
-            CollectionPtrType<UInt64>,
-            CollectionPtrType<UInt128>,
-            CollectionPtrType<Int8>,
-            CollectionPtrType<Int16>,
-            CollectionPtrType<Int32>,
-            CollectionPtrType<Int64>,
-            CollectionPtrType<Decimal32>,
-            CollectionPtrType<Decimal64>,
-            CollectionPtrType<Decimal128>,
-            CollectionPtrType<Float32>,
-            CollectionPtrType<Float64>,
-            CollectionPtrType<StringRef>>
-            maps;
-        std::variant<
-            SparseCollectionPtrType<UInt8>,
-            SparseCollectionPtrType<UInt16>,
-            SparseCollectionPtrType<UInt32>,
-            SparseCollectionPtrType<UInt64>,
-            SparseCollectionPtrType<UInt128>,
-            SparseCollectionPtrType<Int8>,
-            SparseCollectionPtrType<Int16>,
-            SparseCollectionPtrType<Int32>,
-            SparseCollectionPtrType<Int64>,
-            SparseCollectionPtrType<Decimal32>,
-            SparseCollectionPtrType<Decimal64>,
-            SparseCollectionPtrType<Decimal128>,
-            SparseCollectionPtrType<Float32>,
-            SparseCollectionPtrType<Float64>,
-            SparseCollectionPtrType<StringRef>>
-            sparse_maps;
+            CollectionType<UInt8>,
+            CollectionType<UInt16>,
+            CollectionType<UInt32>,
+            CollectionType<UInt64>,
+            CollectionType<UInt128>,
+            CollectionType<Int8>,
+            CollectionType<Int16>,
+            CollectionType<Int32>,
+            CollectionType<Int64>,
+            CollectionType<Decimal32>,
+            CollectionType<Decimal64>,
+            CollectionType<Decimal128>,
+            CollectionType<Float32>,
+            CollectionType<Float64>,
+            CollectionType<StringRef>>
+            container;
+
         std::unique_ptr<Arena> string_arena;
+
     };
 
     void createAttributes();
@@ -172,76 +187,47 @@ private:
 
     void loadData();
 
-    template <typename T>
-    void addAttributeSize(const Attribute & attribute);
-
     void calculateBytesAllocated();
 
-    template <typename T>
-    void createAttributeImpl(Attribute & attribute, const Field & null_value);
-
-    Attribute createAttribute(const DictionaryAttribute& attribute, const Field & null_value);
-
-    template <typename AttributeType, typename OutputType, typename MapType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
-    void getItemsAttrImpl(
-        const MapType & attr,
-        const PaddedPODArray<Key> & ids,
-        ValueSetter && set_value,
-        DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const;
-
-    template <typename AttributeType, typename OutputType, typename ValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
+    template <typename AttributeType, typename ValueSetter, typename NullableValueSetter, typename DefaultValueExtractor>
     void getItemsImpl(
         const Attribute & attribute,
-        const PaddedPODArray<Key> & ids,
+        DictionaryKeysExtractor<dictionary_key_type> & keys_extractor,
         ValueSetter && set_value,
+        NullableValueSetter && set_nullable_value,
         DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const;
 
-    template <typename T>
-    bool setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id, const T value);
+    template <typename GetContainerFunc>
+    void getAttributeContainer(size_t attribute_index, GetContainerFunc && get_container_func);
 
-    bool setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, const Field & value);
+    template <typename GetContainerFunc>
+    void getAttributeContainer(size_t attribute_index, GetContainerFunc && get_container_func) const;
 
-    const Attribute & getAttribute(const std::string & attribute_name) const;
-
-    template <typename T>
-    void has(const Attribute & attribute, const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
-
-    template <typename T, typename AttrType>
-    PaddedPODArray<Key> getIdsAttrImpl(const AttrType & attr) const;
-    template <typename T>
-    PaddedPODArray<Key> getIds(const Attribute & attribute) const;
-
-    PaddedPODArray<Key> getIds() const;
-
-    /// Preallocates the hashtable based on query progress
-    /// (Only while loading all data).
-    ///
-    /// @see preallocate
-    template <typename T>
-    void resize(Attribute & attribute, size_t added_rows);
     void resize(size_t added_rows);
 
-    template <typename AttrType, typename ChildType, typename AncestorType>
-    void isInAttrImpl(const AttrType & attr, const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
-    template <typename ChildType, typename AncestorType>
-    void isInImpl(const ChildType & child_ids, const AncestorType & ancestor_ids, PaddedPODArray<UInt8> & out) const;
+    StringRef copyKeyInArena(StringRef key);
 
     const DictionaryStructure dict_struct;
     const DictionarySourcePtr source_ptr;
     const DictionaryLifetime dict_lifetime;
     const bool require_nonempty;
-    const bool sparse;
 
-    std::map<std::string, size_t> attribute_index_by_name;
     std::vector<Attribute> attributes;
-    const Attribute * hierarchical_attribute = nullptr;
 
     size_t bytes_allocated = 0;
     size_t element_count = 0;
     size_t bucket_count = 0;
     mutable std::atomic<size_t> query_count{0};
 
+    /// TODO: Remove
     BlockPtr saved_block;
+    Arena complex_key_arena;
 };
 
+extern template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::simple, false>;
+extern template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::simple, true>;
+
+extern template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::complex, false>;
+extern template class HashedDictionary<DictionaryKeyType::complex, true>;
+
 }
diff --git a/src/Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.cpp b/src/Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..fffe0d30e0e
--- /dev/null
+++ b/src/Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.cpp
@@ -0,0 +1,156 @@
+#include "HierarchyDictionariesUtils.h"
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int UNSUPPORTED_METHOD;
+}
+
+namespace
+{
+    /** In case of cache or direct dictionary we does not have structure with child to parent representation.
+      * This function build such structure calling getColumn for initial keys to request and for next keys in hierarchy,
+      * until all keys are requested or result key is null value.
+      * To distinguish null value key and key that is not present in dictionary, we use special default value column
+      * with max UInt64 value, if result column key has such value we assume that current key is not presented in dictionary storage.
+      */
+    HashMap<UInt64, UInt64> getChildToParentHierarchyMapImpl(
+        const IDictionary * dictionary,
+        const DictionaryAttribute & hierarchical_attribute,
+        const PaddedPODArray<UInt64> & initial_keys_to_request,
+        const DataTypePtr & key_type)
+    {
+        UInt64 null_value = hierarchical_attribute.null_value.get<UInt64>();
+
+        ColumnPtr key_to_request_column = ColumnVector<UInt64>::create();
+        auto * key_to_request_column_typed = static_cast<ColumnVector<UInt64> *>(key_to_request_column->assumeMutable().get());
+
+        UInt64 key_not_in_storage_value = std::numeric_limits<UInt64>::max();
+        ColumnPtr key_not_in_storage_default_value_column = ColumnVector<UInt64>::create(initial_keys_to_request.size(), key_not_in_storage_value);
+
+        PaddedPODArray<UInt64> & keys_to_request = key_to_request_column_typed->getData();
+        keys_to_request.assign(initial_keys_to_request);
+
+        PaddedPODArray<UInt64> next_keys_to_request;
+        HashSet<UInt64> already_requested_keys;
+
+        HashMap<UInt64, UInt64> child_to_parent_key;
+
+        while (!keys_to_request.empty())
+        {
+            child_to_parent_key.reserve(child_to_parent_key.size() + keys_to_request.size());
+
+            auto parent_key_column = dictionary->getColumn(
+                hierarchical_attribute.name,
+                hierarchical_attribute.type,
+                {key_to_request_column},
+                {key_type},
+                key_not_in_storage_default_value_column);
+
+            const auto * parent_key_column_typed = checkAndGetColumn<ColumnVector<UInt64>>(*parent_key_column);
+            if (!parent_key_column_typed)
+                throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD,
+                    "Parent key column should be UInt64. Actual ({})",
+                    hierarchical_attribute.type->getName());
+
+            const auto & parent_keys = parent_key_column_typed->getData();
+            next_keys_to_request.clear();
+
+            for (size_t i = 0; i < keys_to_request.size(); ++i)
+            {
+                auto key = keys_to_request[i];
+                auto parent_key = parent_keys[i];
+
+                if (parent_key == key_not_in_storage_value)
+                    continue;
+
+                child_to_parent_key[key] = parent_key;
+
+                if (parent_key == null_value ||
+                    already_requested_keys.find(parent_key) != nullptr)
+                    continue;
+
+                already_requested_keys.insert(parent_key);
+                next_keys_to_request.emplace_back(parent_key);
+            }
+
+            keys_to_request.clear();
+            keys_to_request.assign(next_keys_to_request);
+        }
+
+        return child_to_parent_key;
+    }
+}
+
+ColumnPtr getKeysHierarchyDefaultImplementation(const IDictionary * dictionary, ColumnPtr key_column, const DataTypePtr & key_type)
+{
+    key_column = key_column->convertToFullColumnIfConst();
+    const auto * key_column_typed = checkAndGetColumn<ColumnVector<UInt64>>(*key_column);
+    if (!key_column_typed)
+        throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "Key column should be UInt64");
+
+    const auto & dictionary_structure = dictionary->getStructure();
+    size_t hierarchical_attribute_index = *dictionary_structure.hierarchical_attribute_index;
+    const auto & hierarchical_attribute = dictionary_structure.attributes[hierarchical_attribute_index];
+
+    const PaddedPODArray<UInt64> & requested_keys = key_column_typed->getData();
+    HashMap<UInt64, UInt64> key_to_parent_key = getChildToParentHierarchyMapImpl(dictionary, hierarchical_attribute, requested_keys, key_type);
+
+    auto is_key_valid_func = [&](auto & key) { return key_to_parent_key.find(key) != nullptr; };
+
+    auto get_parent_key_func = [&](auto & key)
+    {
+        auto it = key_to_parent_key.find(key);
+        std::optional<UInt64> result = (it != nullptr ? std::make_optional(it->getMapped()) : std::nullopt);
+        return result;
+    };
+
+    UInt64 null_value = hierarchical_attribute.null_value.get<UInt64>();
+
+    auto dictionary_hierarchy_array = getKeysHierarchyArray(requested_keys, null_value, is_key_valid_func, get_parent_key_func);
+    return dictionary_hierarchy_array;
+}
+
+ColumnUInt8::Ptr getKeysIsInHierarchyDefaultImplementation(
+    const IDictionary * dictionary,
+    ColumnPtr key_column,
+    ColumnPtr in_key_column,
+    const DataTypePtr & key_type)
+{
+    key_column = key_column->convertToFullColumnIfConst();
+    in_key_column = in_key_column->convertToFullColumnIfConst();
+
+    const auto * key_column_typed = checkAndGetColumn<ColumnVector<UInt64>>(*key_column);
+    if (!key_column_typed)
+        throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "Key column should be UInt64");
+
+    const auto * in_key_column_typed = checkAndGetColumn<ColumnVector<UInt64>>(*in_key_column);
+    if (!in_key_column_typed)
+        throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "Key column should be UInt64");
+
+    const auto & dictionary_structure = dictionary->getStructure();
+    size_t hierarchical_attribute_index = *dictionary_structure.hierarchical_attribute_index;
+    const auto & hierarchical_attribute = dictionary_structure.attributes[hierarchical_attribute_index];
+
+    const PaddedPODArray<UInt64> & requested_keys = key_column_typed->getData();
+    HashMap<UInt64, UInt64> key_to_parent_key = getChildToParentHierarchyMapImpl(dictionary, hierarchical_attribute, requested_keys, key_type);
+
+    auto is_key_valid_func = [&](auto & key) { return key_to_parent_key.find(key) != nullptr; };
+
+    auto get_parent_key_func = [&](auto & key)
+    {
+        auto it = key_to_parent_key.find(key);
+        std::optional<UInt64> result = (it != nullptr ? std::make_optional(it->getMapped()) : std::nullopt);
+        return result;
+    };
+
+    UInt64 null_value = hierarchical_attribute.null_value.get<UInt64>();
+    const auto & in_keys = in_key_column_typed->getData();
+
+    auto result = getKeysIsInHierarchyColumn(requested_keys, in_keys, null_value, is_key_valid_func, get_parent_key_func);
+    return result;
+}
+
+}
diff --git a/src/Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h b/src/Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h
new file mode 100644
index 00000000000..8b2fe6ef08e
--- /dev/null
+++ b/src/Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h
@@ -0,0 +1,467 @@
+#pragma once
+
+#include <common/types.h>
+#include <Common/PODArray.h>
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+#include <Common/HashTable/HashSet.h>
+
+#include <Columns/IColumn.h>
+#include <Columns/ColumnVector.h>
+#include <Columns/ColumnArray.h>
+
+#include <Dictionaries/IDictionary.h>
+
+namespace DB
+{
+
+namespace detail
+{
+    template <typename KeyType>
+    struct ElementsAndOffsets
+    {
+        PaddedPODArray<KeyType> elements;
+        PaddedPODArray<IColumn::Offset> offsets;
+    };
+
+    template <typename T>
+    struct IsKeyValidFuncInterface
+    {
+        bool operator()(T key [[maybe_unused]]) { return false; }
+    };
+
+    template <typename T>
+    struct GetParentKeyFuncInterface
+    {
+        std::optional<T> operator()(T key [[maybe_unused]]) { return {}; }
+    };
+
+    /** Calculate hierarchy for keys iterating the hierarchy from child to parent using get_parent_key_func provided by client.
+      * Hierarchy iteration is stopped if key equals null value, get_parent_key_func returns null optional, or hierarchy depth
+      * greater or equal than DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH.
+      * IsKeyValidFunc used for each input hierarchy key, if it returns false result hierarchy for that key will have size 0.
+      * Hierarchy result is ElementsAndOffsets structure, for each element there is hierarchy array,
+      * with size offset[element_index] - (element_index > 0 ? offset[element_index - 1] : 0).
+      *
+      * Example:
+      * id  parent_id
+      * 1   0
+      * 2   1
+      * 3   1
+      * 4   2
+      *
+      * If hierarchy_null_value will be 0. Requested keys [1, 2, 3, 4, 5].
+      * Result: [1], [2, 1], [3, 1], [4, 2, 1], []
+      * Elements: [1, 2, 1, 3, 1, 4, 2, 1]
+      * Offsets: [1, 3, 5, 8, 8]
+      */
+    template <typename KeyType, typename IsKeyValidFunc, typename GetParentKeyFunc>
+    ElementsAndOffsets<KeyType> getHierarchy(
+        const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
+        const KeyType & hierarchy_null_value,
+        IsKeyValidFunc && is_key_valid_func,
+        GetParentKeyFunc && get_parent_key_func)
+    {
+        size_t hierarchy_keys_size = keys.size();
+
+        PaddedPODArray<KeyType> elements;
+        elements.reserve(hierarchy_keys_size);
+
+        PaddedPODArray<IColumn::Offset> offsets;
+        offsets.reserve(hierarchy_keys_size);
+
+        struct OffsetInArray
+        {
+            size_t offset_index;
+            size_t array_element_offset;
+        };
+
+        HashMap<KeyType, OffsetInArray> already_processes_keys_to_offset;
+        already_processes_keys_to_offset.reserve(hierarchy_keys_size);
+
+        for (size_t i = 0; i < hierarchy_keys_size; ++i)
+        {
+            auto hierarchy_key = keys[i];
+            size_t current_hierarchy_depth = 0;
+
+            bool is_key_valid = std::forward<IsKeyValidFunc>(is_key_valid_func)(hierarchy_key);
+
+            if (!is_key_valid)
+            {
+                offsets.emplace_back(elements.size());
+                continue;
+            }
+
+            while (true)
+            {
+                const auto * it = already_processes_keys_to_offset.find(hierarchy_key);
+
+                if (it)
+                {
+                    const auto & index = it->getMapped();
+
+                    size_t offset = index.offset_index;
+
+                    bool is_loop = (offset == offsets.size());
+
+                    if (unlikely(is_loop))
+                        break;
+
+                    size_t array_element_offset = index.array_element_offset;
+
+                    size_t previous_offset_size = offset > 0 ? offsets[offset - 1] : 0;
+                    size_t start_index = previous_offset_size + array_element_offset;
+                    size_t end_index = offsets[offset];
+
+                    elements.insertFromItself(elements.begin() + start_index, elements.begin() + end_index);
+                    break;
+                }
+
+                if (hierarchy_key == hierarchy_null_value || current_hierarchy_depth >= DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH)
+                    break;
+
+                already_processes_keys_to_offset[hierarchy_key] = {offsets.size(), current_hierarchy_depth};
+                elements.emplace_back(hierarchy_key);
+                ++current_hierarchy_depth;
+
+                std::optional<KeyType> parent_key = std::forward<GetParentKeyFunc>(get_parent_key_func)(hierarchy_key);
+
+                if (!parent_key.has_value())
+                    break;
+
+                hierarchy_key = *parent_key;
+            }
+
+            offsets.emplace_back(elements.size());
+        }
+
+        ElementsAndOffsets<KeyType> result = {std::move(elements), std::move(offsets)};
+
+        return result;
+    }
+
+    /** Returns array with UInt8 represent if key from in_keys array is in hierarchy of key from keys column.
+      * If value in result array is 1 that means key from in_keys array is in hierarchy of key from
+      * keys array with same index, 0 therwise.
+      * For getting hierarchy implementation uses getKeysHierarchy function.
+      *
+      * Not: keys size must be equal to in_keys_size.
+      */
+    template <typename KeyType, typename IsKeyValidFunc, typename GetParentKeyFunc>
+    PaddedPODArray<UInt8> getIsInHierarchy(
+        const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
+        const PaddedPODArray<KeyType> & in_keys,
+        const KeyType & hierarchy_null_value,
+        IsKeyValidFunc && is_key_valid_func,
+        GetParentKeyFunc && get_parent_func)
+    {
+        assert(keys.size() == in_keys.size());
+
+        PaddedPODArray<UInt8> result;
+        result.resize_fill(keys.size());
+
+        detail::ElementsAndOffsets<KeyType> hierarchy = detail::getHierarchy(
+            keys,
+            hierarchy_null_value,
+            std::forward<IsKeyValidFunc>(is_key_valid_func),
+            std::forward<GetParentKeyFunc>(get_parent_func));
+
+        auto & offsets = hierarchy.offsets;
+        auto & elements = hierarchy.elements;
+
+        for (size_t i = 0; i < offsets.size(); ++i)
+        {
+            size_t i_elements_start = i > 0 ? offsets[i - 1] : 0;
+            size_t i_elements_end = offsets[i];
+
+            auto & key_to_find = in_keys[i];
+
+            const auto * begin = elements.begin() + i_elements_start;
+            const auto * end = elements.begin() + i_elements_end;
+
+            const auto * it = std::find(begin, end, key_to_find);
+
+            bool contains_key = (it != end);
+            result[i] = contains_key;
+        }
+
+        return result;
+    }
+
+    struct GetAllDescendantsStrategy { size_t level = 0; };
+    struct GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy { size_t level = 0; };
+
+    /** Get descendants for keys iterating the hierarchy from parent to child using parent_to_child hash map provided by client.
+      * GetAllDescendantsStrategy get all descendants for key
+      * GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy get descendants only for specific hierarchy level.
+      * Hierarchy result is ElementsAndOffsets structure, for each element there is descendants array,
+      * with size offset[element_index] - (element_index > 0 ? offset[element_index - 1] : 0).
+      *
+      * Example:
+      * id  parent_id
+      * 1   0
+      * 2   1
+      * 3   1
+      * 4   2
+      *
+      * Example. Strategy GetAllDescendantsStrategy.
+      * Requested keys [0, 1, 2, 3, 4].
+      * Result: [1, 2, 3, 4], [2, 2, 4], [4], [], []
+      * Elements: [1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 4]
+      * Offsets: [4, 7, 8, 8, 8]
+      *
+      * Example. Strategy GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy with level 1.
+      * Requested keys [0, 1, 2, 3, 4].
+      * Result: [1], [2, 3], [4], [], [];
+      * Offsets: [1, 3, 4, 4, 4];
+      */
+    template <typename KeyType, typename Strategy>
+    ElementsAndOffsets<KeyType> getDescendants(
+        const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
+        const HashMap<KeyType, PaddedPODArray<KeyType>> & parent_to_child,
+        Strategy strategy)
+    {
+        /// If strategy is GetAllDescendantsStrategy we try to cache and later reuse previously calculated descendants.
+        /// If strategy is GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy we does not use cache strategy.
+        size_t keys_size = keys.size();
+
+        PaddedPODArray<KeyType> descendants;
+        descendants.reserve(keys_size);
+
+        PaddedPODArray<IColumn::Offset> descendants_offsets;
+        descendants_offsets.reserve(keys_size);
+
+        struct Range
+        {
+            size_t start_index;
+            size_t end_index;
+        };
+
+        static constexpr Int64 key_range_requires_update = -1;
+        HashMap<KeyType, Range> already_processed_keys_to_range [[maybe_unused]];
+
+        if constexpr (std::is_same_v<Strategy, GetAllDescendantsStrategy>)
+            already_processed_keys_to_range.reserve(keys_size);
+
+        struct KeyAndDepth
+        {
+            KeyType key;
+            Int64 depth;
+        };
+
+        HashSet<KeyType> already_processed_keys_during_loop;
+        already_processed_keys_during_loop.reserve(keys_size);
+
+        PaddedPODArray<KeyAndDepth> next_keys_to_process_stack;
+        next_keys_to_process_stack.reserve(keys_size);
+
+        Int64 level = static_cast<Int64>(strategy.level);
+
+        for (size_t i = 0; i < keys_size; ++i)
+        {
+            const KeyType & requested_key = keys[i];
+
+            if (parent_to_child.find(requested_key) == nullptr)
+            {
+                descendants_offsets.emplace_back(descendants.size());
+                continue;
+            }
+
+            next_keys_to_process_stack.emplace_back(KeyAndDepth{requested_key, 0});
+
+            /** To cache range for key without recursive function calls and custom stack we put special
+              * signaling value on stack key_range_requires_update.
+              * When we pop such value from stack that means processing descendants for key is finished
+              * and we can update range with end_index.
+              */
+            while (!next_keys_to_process_stack.empty())
+            {
+                KeyAndDepth key_to_process = next_keys_to_process_stack.back();
+
+                KeyType key = key_to_process.key;
+                Int64 depth = key_to_process.depth;
+                next_keys_to_process_stack.pop_back();
+
+                if constexpr (std::is_same_v<Strategy, GetAllDescendantsStrategy>)
+                {
+                    /// Update end_index for key
+                    if (depth == key_range_requires_update)
+                    {
+                        auto * it = already_processed_keys_to_range.find(key);
+                        assert(it);
+
+                        auto & range_to_update = it->getMapped();
+                        range_to_update.end_index = descendants.size();
+                        continue;
+                    }
+                }
+
+                if (unlikely(already_processed_keys_during_loop.find(key) != nullptr))
+                {
+                    next_keys_to_process_stack.clear();
+                    break;
+                }
+
+                if constexpr (std::is_same_v<Strategy, GetAllDescendantsStrategy>)
+                {
+                    const auto * already_processed_it = already_processed_keys_to_range.find(key);
+
+                    if (already_processed_it)
+                    {
+                        Range range = already_processed_it->getMapped();
+
+                        if (unlikely(range.start_index > range.end_index))
+                        {
+                            /// Broken range because there was loop
+                            already_processed_keys_to_range.erase(key);
+                        }
+                        else
+                        {
+                            auto insert_start_iterator = descendants.begin() + range.start_index;
+                            auto insert_end_iterator = descendants.begin() + range.end_index;
+                            descendants.insertFromItself(insert_start_iterator, insert_end_iterator);
+                            continue;
+                        }
+                    }
+                }
+
+                const auto * it = parent_to_child.find(key);
+
+                if (!it || depth >= DBMS_HIERARCHICAL_DICTIONARY_MAX_DEPTH)
+                    continue;
+
+                if constexpr (std::is_same_v<Strategy, GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy>)
+                {
+                    if (depth > level)
+                        continue;
+                }
+
+                if constexpr (std::is_same_v<Strategy, GetAllDescendantsStrategy>)
+                {
+                    /// Put special signaling value on stack and update cache with range start
+                    size_t range_start_index = descendants.size();
+                    already_processed_keys_to_range[key].start_index = range_start_index;
+                    next_keys_to_process_stack.emplace_back(KeyAndDepth{key, key_range_requires_update});
+                }
+
+                already_processed_keys_during_loop.insert(key);
+
+                ++depth;
+
+                const auto & children = it->getMapped();
+
+                for (auto child_key : children)
+                {
+                    /// In case of GetAllDescendantsStrategy we add any descendant to result array
+                    /// If strategy is GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy we require depth == level
+                    if (std::is_same_v<Strategy, GetAllDescendantsStrategy> || depth == level)
+                        descendants.emplace_back(child_key);
+
+                    next_keys_to_process_stack.emplace_back(KeyAndDepth{child_key, depth});
+                }
+            }
+
+            already_processed_keys_during_loop.clear();
+
+            descendants_offsets.emplace_back(descendants.size());
+        }
+
+        ElementsAndOffsets<KeyType> result = {std::move(descendants), std::move(descendants_offsets)};
+        return result;
+    }
+
+    /// Converts ElementAndOffsets structure into ArrayColumn
+    template<typename KeyType>
+    ColumnPtr convertElementsAndOffsetsIntoArray(ElementsAndOffsets<KeyType> && elements_and_offsets)
+    {
+        auto elements_column = ColumnVector<KeyType>::create();
+        elements_column->getData() = std::move(elements_and_offsets.elements);
+
+        auto offsets_column = ColumnVector<IColumn::Offset>::create();
+        offsets_column->getData() = std::move(elements_and_offsets.offsets);
+
+        auto column_array = ColumnArray::create(std::move(elements_column), std::move(offsets_column));
+
+        return column_array;
+    }
+}
+
+/// Returns hierarchy array column for keys
+template <typename KeyType, typename IsKeyValidFunc, typename GetParentKeyFunc>
+ColumnPtr getKeysHierarchyArray(
+    const PaddedPODArray<KeyType> & keys,
+    const KeyType & hierarchy_null_value,
+    IsKeyValidFunc && is_key_valid_func,
+    GetParentKeyFunc && get_parent_func)
+{
+    auto elements_and_offsets = detail::getHierarchy(
+        keys,
+        hierarchy_null_value,
+        std::forward<IsKeyValidFunc>(is_key_valid_func),
+        std::forward<GetParentKeyFunc>(get_parent_func));
+
+    return detail::convertElementsAndOffsetsIntoArray(std::move(elements_and_offsets));
+}
+
+/// Returns is in hierarchy column for keys
+template <typename KeyType, typename IsKeyValidFunc, typename GetParentKeyFunc>
+ColumnUInt8::Ptr getKeysIsInHierarchyColumn(
+    const PaddedPODArray<KeyType> & hierarchy_keys,
+    const PaddedPODArray<KeyType> & hierarchy_in_keys,
+    const KeyType & hierarchy_null_value,
+    IsKeyValidFunc && is_key_valid_func,
+    GetParentKeyFunc && get_parent_func)
+{
+    auto is_in_hierarchy_data = detail::getIsInHierarchy(
+        hierarchy_keys,
+        hierarchy_in_keys,
+        hierarchy_null_value,
+        std::forward<IsKeyValidFunc>(is_key_valid_func),
+        std::forward<GetParentKeyFunc>(get_parent_func));
+
+    auto result = ColumnUInt8::create();
+    result->getData() = std::move(is_in_hierarchy_data);
+
+    return result;
+}
+
+/// Returns descendants array column for keys
+template <typename KeyType>
+ColumnPtr getKeysDescendantsArray(
+    const PaddedPODArray<KeyType> & requested_keys,
+    const HashMap<KeyType, PaddedPODArray<KeyType>> & parent_to_child,
+    size_t level)
+{
+    if (level == 0)
+    {
+        detail::GetAllDescendantsStrategy strategy { .level = level };
+        auto elements_and_offsets = detail::getDescendants(requested_keys, parent_to_child, strategy);
+        return detail::convertElementsAndOffsetsIntoArray(std::move(elements_and_offsets));
+    }
+    else
+    {
+        detail::GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy strategy { .level = level };
+        auto elements_and_offsets = detail::getDescendants(requested_keys, parent_to_child, strategy);
+        return detail::convertElementsAndOffsetsIntoArray(std::move(elements_and_offsets));
+    }
+}
+
+/** Default getHierarchy implementation for dictionaries that does not have structure with child to parent representation.
+  * Implementation will build such structure with getColumn calls, and then getHierarchy for such structure.
+  * Returns ColumnArray with hierarchy arrays for keys from key_column.
+  */
+ColumnPtr getKeysHierarchyDefaultImplementation(
+    const IDictionary * dictionary,
+    ColumnPtr key_column,
+    const DataTypePtr & key_type);
+
+/** Default isInHierarchy implementation for dictionaries that does not have structure with child to parent representation.
+  * Implementation will build such structure with getColumn calls, and then getHierarchy for such structure.
+  * Returns UInt8 column if key from in_key_column is in key hierarchy from key_column.
+  */
+ColumnUInt8::Ptr getKeysIsInHierarchyDefaultImplementation(
+    const IDictionary * dictionary,
+    ColumnPtr key_column,
+    ColumnPtr in_key_column,
+    const DataTypePtr & key_type);
+
+}
diff --git a/src/Dictionaries/IDictionary.h b/src/Dictionaries/IDictionary.h
index 4d51747a652..a7445312409 100644
--- a/src/Dictionaries/IDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/IDictionary.h
@@ -24,8 +24,8 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int NOT_IMPLEMENTED;
 }
 
-struct IDictionaryBase;
-using DictionaryPtr = std::unique_ptr<IDictionaryBase>;
+struct IDictionary;
+using DictionaryPtr = std::unique_ptr<IDictionary>;
 
 /** DictionaryKeyType provides IDictionary client information about
   * which key type is supported by dictionary.
@@ -47,13 +47,11 @@ enum class DictionaryKeyType
 /**
  * Base class for Dictionaries implementation.
  */
-struct IDictionaryBase : public IExternalLoadable
+struct IDictionary : public IExternalLoadable
 {
-    using Key = UInt64;
-
-    IDictionaryBase(const StorageID & dict_id_)
-    : dict_id(dict_id_)
-    , full_name(dict_id.getInternalDictionaryName())
+    explicit IDictionary(const StorageID & dictionary_id_)
+    : dictionary_id(dictionary_id_)
+    , full_name(dictionary_id.getInternalDictionaryName())
     {
     }
 
@@ -61,14 +59,14 @@ struct IDictionaryBase : public IExternalLoadable
     StorageID getDictionaryID() const
     {
         std::lock_guard lock{name_mutex};
-        return dict_id;
+        return dictionary_id;
     }
 
     void updateDictionaryName(const StorageID & new_name) const
     {
         std::lock_guard lock{name_mutex};
-        assert(new_name.uuid == dict_id.uuid && dict_id.uuid != UUIDHelpers::Nil);
-        dict_id = new_name;
+        assert(new_name.uuid == dictionary_id.uuid && dictionary_id.uuid != UUIDHelpers::Nil);
+        dictionary_id = new_name;
     }
 
     const std::string & getLoadableName() const override final { return getFullName(); }
@@ -80,8 +78,9 @@ struct IDictionaryBase : public IExternalLoadable
 
     std::string getDatabaseOrNoDatabaseTag() const
     {
-        if (!dict_id.database_name.empty())
-            return dict_id.database_name;
+        if (!dictionary_id.database_name.empty())
+            return dictionary_id.database_name;
+
         return NO_DATABASE_TAG;
     }
 
@@ -159,74 +158,65 @@ struct IDictionaryBase : public IExternalLoadable
         const Columns & key_columns,
         const DataTypes & key_types) const = 0;
 
+    virtual bool hasHierarchy() const { return false; }
+
+    virtual ColumnPtr getHierarchy(
+        ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+        const DataTypePtr & key_type [[maybe_unused]]) const
+    {
+        throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
+                        "Method getHierarchy is not supported for {} dictionary.",
+                        getDictionaryID().getNameForLogs());
+    }
+
+    virtual ColumnUInt8::Ptr isInHierarchy(
+        ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+        ColumnPtr in_key_column [[maybe_unused]],
+        const DataTypePtr & key_type [[maybe_unused]]) const
+    {
+        throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
+                        "Method isInHierarchy is not supported for {} dictionary.",
+                        getDictionaryID().getNameForLogs());
+    }
+
+    virtual ColumnPtr getDescendants(
+        ColumnPtr key_column [[maybe_unused]],
+        const DataTypePtr & key_type [[maybe_unused]],
+        size_t level [[maybe_unused]]) const
+    {
+        throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
+                        "Method getDescendants is not supported for {} dictionary.",
+                        getDictionaryID().getNameForLogs());
+    }
+
     virtual BlockInputStreamPtr getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const = 0;
 
     bool supportUpdates() const override { return true; }
 
     bool isModified() const override
     {
-        auto source = getSource();
+        const auto * source = getSource();
         return source && source->isModified();
     }
 
     virtual std::exception_ptr getLastException() const { return {}; }
 
-    std::shared_ptr<IDictionaryBase> shared_from_this()
+    std::shared_ptr<IDictionary> shared_from_this()
     {
-        return std::static_pointer_cast<IDictionaryBase>(IExternalLoadable::shared_from_this());
+        return std::static_pointer_cast<IDictionary>(IExternalLoadable::shared_from_this());
     }
 
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> shared_from_this() const
+    std::shared_ptr<const IDictionary> shared_from_this() const
     {
-        return std::static_pointer_cast<const IDictionaryBase>(IExternalLoadable::shared_from_this());
+        return std::static_pointer_cast<const IDictionary>(IExternalLoadable::shared_from_this());
     }
 
 private:
     mutable std::mutex name_mutex;
-    mutable StorageID dict_id;
+    mutable StorageID dictionary_id;
 
 protected:
     const String full_name;
 };
 
-struct IDictionary : IDictionaryBase
-{
-    IDictionary(const StorageID & dict_id_) : IDictionaryBase(dict_id_) {}
-
-    virtual bool hasHierarchy() const = 0;
-
-    virtual void toParent(const PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<Key> & out) const = 0;
-
-    /// TODO: Rewrite
-    /// Methods for hierarchy.
-
-    virtual void isInVectorVector(
-        const PaddedPODArray<Key> & /*child_ids*/, const PaddedPODArray<Key> & /*ancestor_ids*/, PaddedPODArray<UInt8> & /*out*/) const
-    {
-        throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
-                        "Hierarchy is not supported for {} dictionary.", getDictionaryID().getNameForLogs());
-    }
-
-    virtual void
-    isInVectorConstant(const PaddedPODArray<Key> & /*child_ids*/, const Key /*ancestor_id*/, PaddedPODArray<UInt8> & /*out*/) const
-    {
-        throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
-                        "Hierarchy is not supported for {} dictionary.", getDictionaryID().getNameForLogs());
-    }
-
-    virtual void
-    isInConstantVector(const Key /*child_id*/, const PaddedPODArray<Key> & /*ancestor_ids*/, PaddedPODArray<UInt8> & /*out*/) const
-    {
-        throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
-                        "Hierarchy is not supported for {} dictionary.", getDictionaryID().getNameForLogs());
-    }
-
-    void isInConstantConstant(const Key child_id, const Key ancestor_id, UInt8 & out) const
-    {
-        PaddedPODArray<UInt8> out_arr(1);
-        isInVectorConstant(PaddedPODArray<Key>(1, child_id), ancestor_id, out_arr);
-        out = out_arr[0];
-    }
-};
-
 }
diff --git a/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.cpp b/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.cpp
index 165fa3a000d..d66c285bc42 100644
--- a/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.cpp
@@ -4,19 +4,17 @@
 #include <Common/assert_cast.h>
 #include <Common/IPv6ToBinary.h>
 #include <Common/memcmpSmall.h>
-#include <Common/memcpySmall.h>
 #include <Common/typeid_cast.h>
 #include <DataTypes/DataTypeFixedString.h>
 #include <DataTypes/DataTypeString.h>
 #include <DataTypes/DataTypesDecimal.h>
-#include <IO/WriteIntText.h>
 #include <Poco/ByteOrder.h>
 #include <Common/formatIPv6.h>
 #include <common/itoa.h>
 #include <ext/map.h>
 #include <ext/range.h>
-#include "DictionaryBlockInputStream.h"
-#include "DictionaryFactory.h"
+#include <Dictionaries/DictionaryBlockInputStream.h>
+#include <Dictionaries/DictionaryFactory.h>
 #include <Functions/FunctionHelpers.h>
 
 namespace DB
@@ -191,64 +189,13 @@ inline static void mapIPv4ToIPv6(UInt32 addr, uint8_t * buf)
     memcpy(&buf[12], &addr, 4);
 }
 
-static bool matchIPv4Subnet(UInt32 target, UInt32 addr, UInt8 prefix)
-{
-    UInt32 mask = (prefix >= 32) ? 0xffffffffu : ~(0xffffffffu >> prefix);
-    return (target & mask) == addr;
-}
-
-#if defined(__SSE2__)
-#include <emmintrin.h>
-
-static bool matchIPv6Subnet(const uint8_t * target, const uint8_t * addr, UInt8 prefix)
-{
-    uint16_t mask = _mm_movemask_epi8(_mm_cmpeq_epi8(
-        _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(target)),
-        _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(addr))));
-    mask = ~mask;
-
-    if (mask)
-    {
-        auto offset = __builtin_ctz(mask);
-
-        if (prefix / 8 != offset)
-            return prefix / 8 < offset;
-
-        auto cmpmask = ~(0xff >> (prefix % 8));
-        return (target[offset] & cmpmask) == addr[offset];
-    }
-    return true;
-}
-
-# else
-
-static bool matchIPv6Subnet(const uint8_t * target, const uint8_t * addr, UInt8 prefix)
-{
-    if (prefix > IPV6_BINARY_LENGTH * 8U)
-        prefix = IPV6_BINARY_LENGTH * 8U;
-
-    size_t i = 0;
-    for (; prefix >= 8; ++i, prefix -= 8)
-    {
-        if (target[i] != addr[i])
-            return false;
-    }
-    if (prefix == 0)
-        return true;
-
-    auto mask = ~(0xff >> prefix);
-    return (target[i] & mask) == addr[i];
-}
-
-#endif  // __SSE2__
-
 IPAddressDictionary::IPAddressDictionary(
     const StorageID & dict_id_,
     const DictionaryStructure & dict_struct_,
     DictionarySourcePtr source_ptr_,
     const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
     bool require_nonempty_)
-    : IDictionaryBase(dict_id_)
+    : IDictionary(dict_id_)
     , dict_struct(dict_struct_)
     , source_ptr{std::move(source_ptr_)}
     , dict_lifetime(dict_lifetime_)
@@ -857,9 +804,6 @@ static auto keyViewGetter()
 
 BlockInputStreamPtr IPAddressDictionary::getBlockInputStream(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
 {
-    using BlockInputStreamType = DictionaryBlockInputStream<UInt64>;
-
-
     const bool is_ipv4 = std::get_if<IPv4Container>(&ip_column) != nullptr;
 
     auto get_keys = [is_ipv4](const Columns & columns, const std::vector<DictionaryAttribute> & dict_attributes)
@@ -880,12 +824,12 @@ BlockInputStreamPtr IPAddressDictionary::getBlockInputStream(const Names & colum
     if (is_ipv4)
     {
         auto get_view = keyViewGetter<ColumnVector<UInt32>, true>();
-        return std::make_shared<BlockInputStreamType>(
+        return std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(
             shared_from_this(), max_block_size, getKeyColumns(), column_names, std::move(get_keys), std::move(get_view));
     }
 
     auto get_view = keyViewGetter<ColumnFixedString, false>();
-    return std::make_shared<BlockInputStreamType>(
+    return std::make_shared<DictionaryBlockInputStream>(
         shared_from_this(), max_block_size, getKeyColumns(), column_names, std::move(get_keys), std::move(get_view));
 }
 
diff --git a/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.h b/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.h
index dcfb26c3c96..cf79caa75fc 100644
--- a/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/IPAddressDictionary.h
@@ -20,7 +20,7 @@
 
 namespace DB
 {
-class IPAddressDictionary final : public IDictionaryBase
+class IPAddressDictionary final : public IDictionary
 {
 public:
     IPAddressDictionary(
diff --git a/src/Dictionaries/LibraryDictionarySourceExternal.h b/src/Dictionaries/LibraryDictionarySourceExternal.h
index 3b92707d091..d23de59bbb1 100644
--- a/src/Dictionaries/LibraryDictionarySourceExternal.h
+++ b/src/Dictionaries/LibraryDictionarySourceExternal.h
@@ -101,7 +101,7 @@ using RequestedIds = const VectorUInt64 *;
 using LibraryLoadIdsFunc = RawClickHouseLibraryTable (*)(LibraryData, LibrarySettings, RequestedColumnsNames, RequestedIds);
 
 using RequestedKeys = Table *;
-/// There is no requested columns names for load keys func
+/// There are no requested column names for load keys func
 using LibraryLoadKeysFunc = RawClickHouseLibraryTable (*)(LibraryData, LibrarySettings, RequestedKeys);
 
 using LibraryIsModifiedFunc = bool (*)(LibraryContext, LibrarySettings);
diff --git a/src/Dictionaries/PolygonDictionary.cpp b/src/Dictionaries/PolygonDictionary.cpp
index 1d0c75f6bff..7046741b3a0 100644
--- a/src/Dictionaries/PolygonDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/PolygonDictionary.cpp
@@ -30,7 +30,7 @@ IPolygonDictionary::IPolygonDictionary(
         const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
         InputType input_type_,
         PointType point_type_)
-        : IDictionaryBase(dict_id_)
+        : IDictionary(dict_id_)
         , dict_struct(dict_struct_)
         , source_ptr(std::move(source_ptr_))
         , dict_lifetime(dict_lifetime_)
@@ -142,7 +142,6 @@ ColumnPtr IPolygonDictionary::getColumn(
         callOnDictionaryAttributeType(attribute.underlying_type, type_call);
     }
 
-
     query_count.fetch_add(requested_key_points.size(), std::memory_order_relaxed);
 
     return result;
@@ -271,7 +270,7 @@ std::vector<IPolygonDictionary::Point> IPolygonDictionary::extractPoints(const C
             throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
                 "PolygonDictionary input point component must not be NaN");
 
-        if (isinf(x) || isinf(y))
+        if (std::isinf(x) || std::isinf(y))
             throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
                 "PolygonDictionary input point component must not be infinite");
 
diff --git a/src/Dictionaries/PolygonDictionary.h b/src/Dictionaries/PolygonDictionary.h
index b82a8b2928f..5974e6461a7 100644
--- a/src/Dictionaries/PolygonDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/PolygonDictionary.h
@@ -24,7 +24,7 @@ namespace bg = boost::geometry;
   * An implementation should inherit from this base class and preprocess the data upon construction if needed.
   * It must override the find method of this class which retrieves the polygon containing a single point.
   */
-class IPolygonDictionary : public IDictionaryBase
+class IPolygonDictionary : public IDictionary
 {
 public:
     /** Controls the different types of polygons allowed as input.
diff --git a/src/Dictionaries/RangeDictionaryBlockInputStream.h b/src/Dictionaries/RangeDictionaryBlockInputStream.h
index 6531f5cba9d..499eea7152f 100644
--- a/src/Dictionaries/RangeDictionaryBlockInputStream.h
+++ b/src/Dictionaries/RangeDictionaryBlockInputStream.h
@@ -24,7 +24,7 @@ public:
     using Key = UInt64;
 
     RangeDictionaryBlockInputStream(
-        std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary,
+        std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary,
         size_t max_block_size,
         const Names & column_names,
         PaddedPODArray<Key> && ids_to_fill,
@@ -49,7 +49,7 @@ private:
         const PaddedPODArray<RangeType> & block_start_dates,
         const PaddedPODArray<RangeType> & block_end_dates) const;
 
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary;
+    std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary;
     NameSet column_names;
     PaddedPODArray<Key> ids;
     PaddedPODArray<RangeType> start_dates;
@@ -59,7 +59,7 @@ private:
 
 template <typename RangeType>
 RangeDictionaryBlockInputStream<RangeType>::RangeDictionaryBlockInputStream(
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> dictionary_,
+    std::shared_ptr<const IDictionary> dictionary_,
     size_t max_block_size_,
     const Names & column_names_,
     PaddedPODArray<Key> && ids_,
diff --git a/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.cpp b/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.cpp
index 4196d6ebd72..30395114a8e 100644
--- a/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.cpp
+++ b/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.cpp
@@ -76,7 +76,7 @@ RangeHashedDictionary::RangeHashedDictionary(
     DictionarySourcePtr source_ptr_,
     const DictionaryLifetime dict_lifetime_,
     bool require_nonempty_)
-    : IDictionaryBase(dict_id_)
+    : IDictionary(dict_id_)
     , dict_struct(dict_struct_)
     , source_ptr{std::move(source_ptr_)}
     , dict_lifetime(dict_lifetime_)
@@ -185,10 +185,10 @@ ColumnUInt8::Ptr RangeHashedDictionary::hasKeys(const Columns & key_columns, con
     auto range_column_storage_type = std::make_shared<DataTypeInt64>();
     auto range_column_updated = castColumnAccurate(column_to_cast, range_column_storage_type);
 
-    PaddedPODArray<Key> key_backup_storage;
+    PaddedPODArray<UInt64> key_backup_storage;
     PaddedPODArray<RangeStorageType> range_backup_storage;
 
-    const PaddedPODArray<Key> & ids = getColumnVectorData(this, key_columns[0], key_backup_storage);
+    const PaddedPODArray<UInt64> & ids = getColumnVectorData(this, key_columns[0], key_backup_storage);
     const PaddedPODArray<RangeStorageType> & dates = getColumnVectorData(this, range_column_updated, range_backup_storage);
 
     const auto & attribute = attributes.front();
@@ -213,7 +213,7 @@ ColumnUInt8::Ptr RangeHashedDictionary::hasKeys(const Columns & key_columns, con
 template <typename AttributeType>
 ColumnUInt8::Ptr RangeHashedDictionary::hasKeysImpl(
     const Attribute & attribute,
-    const PaddedPODArray<Key> & ids,
+    const PaddedPODArray<UInt64> & ids,
     const PaddedPODArray<RangeStorageType> & dates) const
 {
     auto result = ColumnUInt8::create(ids.size());
@@ -388,10 +388,10 @@ void RangeHashedDictionary::getItemsImpl(
     ValueSetter && set_value,
     DefaultValueExtractor & default_value_extractor) const
 {
-    PaddedPODArray<Key> key_backup_storage;
+    PaddedPODArray<UInt64> key_backup_storage;
     PaddedPODArray<RangeStorageType> range_backup_storage;
 
-    const PaddedPODArray<Key> & ids = getColumnVectorData(this, key_columns[0], key_backup_storage);
+    const PaddedPODArray<UInt64> & ids = getColumnVectorData(this, key_columns[0], key_backup_storage);
     const PaddedPODArray<RangeStorageType> & dates = getColumnVectorData(this, key_columns[1], range_backup_storage);
 
     const auto & attr = *std::get<Ptr<AttributeType>>(attribute.maps);
@@ -436,7 +436,7 @@ void RangeHashedDictionary::getItemsImpl(
 
 
 template <typename T>
-void RangeHashedDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id, const Range & range, const Field & value)
+void RangeHashedDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const UInt64 id, const Range & range, const Field & value)
 {
     using ValueType = std::conditional_t<std::is_same_v<T, String>, StringRef, T>;
     auto & map = *std::get<Ptr<ValueType>>(attribute.maps);
@@ -480,7 +480,7 @@ void RangeHashedDictionary::setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const K
         map.insert({id, Values<ValueType>{std::move(value_to_insert)}});
 }
 
-void RangeHashedDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, const Range & range, const Field & value)
+void RangeHashedDictionary::setAttributeValue(Attribute & attribute, const UInt64 id, const Range & range, const Field & value)
 {
     auto type_call = [&](const auto &dictionary_attribute_type)
     {
@@ -515,7 +515,7 @@ RangeHashedDictionary::getAttributeWithType(const std::string & attribute_name,
 
 template <typename RangeType>
 void RangeHashedDictionary::getIdsAndDates(
-    PaddedPODArray<Key> & ids,
+    PaddedPODArray<UInt64> & ids,
     PaddedPODArray<RangeType> & start_dates,
     PaddedPODArray<RangeType> & end_dates) const
 {
@@ -536,7 +536,7 @@ void RangeHashedDictionary::getIdsAndDates(
 template <typename T, typename RangeType>
 void RangeHashedDictionary::getIdsAndDates(
     const Attribute & attribute,
-    PaddedPODArray<Key> & ids,
+    PaddedPODArray<UInt64> & ids,
     PaddedPODArray<RangeType> & start_dates,
     PaddedPODArray<RangeType> & end_dates) const
 {
@@ -567,7 +567,7 @@ void RangeHashedDictionary::getIdsAndDates(
 template <typename RangeType>
 BlockInputStreamPtr RangeHashedDictionary::getBlockInputStreamImpl(const Names & column_names, size_t max_block_size) const
 {
-    PaddedPODArray<Key> ids;
+    PaddedPODArray<UInt64> ids;
     PaddedPODArray<RangeType> start_dates;
     PaddedPODArray<RangeType> end_dates;
     getIdsAndDates(ids, start_dates, end_dates);
diff --git a/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.h b/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.h
index f2b24e52dfc..ca2a925df5e 100644
--- a/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.h
+++ b/src/Dictionaries/RangeHashedDictionary.h
@@ -16,7 +16,7 @@
 
 namespace DB
 {
-class RangeHashedDictionary final : public IDictionaryBase
+class RangeHashedDictionary final : public IDictionary
 {
 public:
     RangeHashedDictionary(
@@ -160,25 +160,25 @@ private:
     template <typename AttributeType>
     ColumnUInt8::Ptr hasKeysImpl(
         const Attribute & attribute,
-        const PaddedPODArray<Key> & ids,
+        const PaddedPODArray<UInt64> & ids,
         const PaddedPODArray<RangeStorageType> & dates) const;
 
     template <typename T>
-    static void setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const Key id, const Range & range, const Field & value);
+    static void setAttributeValueImpl(Attribute & attribute, const UInt64 id, const Range & range, const Field & value);
 
-    static void setAttributeValue(Attribute & attribute, const Key id, const Range & range, const Field & value);
+    static void setAttributeValue(Attribute & attribute, const UInt64 id, const Range & range, const Field & value);
 
     const Attribute & getAttribute(const std::string & attribute_name) const;
 
     const Attribute & getAttributeWithType(const std::string & name, const AttributeUnderlyingType type) const;
 
     template <typename RangeType>
-    void getIdsAndDates(PaddedPODArray<Key> & ids, PaddedPODArray<RangeType> & start_dates, PaddedPODArray<RangeType> & end_dates) const;
+    void getIdsAndDates(PaddedPODArray<UInt64> & ids, PaddedPODArray<RangeType> & start_dates, PaddedPODArray<RangeType> & end_dates) const;
 
     template <typename T, typename RangeType>
     void getIdsAndDates(
         const Attribute & attribute,
-        PaddedPODArray<Key> & ids,
+        PaddedPODArray<UInt64> & ids,
         PaddedPODArray<RangeType> & start_dates,
         PaddedPODArray<RangeType> & end_dates) const;
 
diff --git a/src/Dictionaries/readInvalidateQuery.cpp b/src/Dictionaries/readInvalidateQuery.cpp
index 9b5b34133b2..587fce6631c 100644
--- a/src/Dictionaries/readInvalidateQuery.cpp
+++ b/src/Dictionaries/readInvalidateQuery.cpp
@@ -34,7 +34,7 @@ std::string readInvalidateQuery(IBlockInputStream & block_input_stream)
 
     WriteBufferFromOwnString out;
     auto & column_type = block.getByPosition(0);
-    column_type.type->serializeAsTextQuoted(*column_type.column->convertToFullColumnIfConst(), 0, out, FormatSettings());
+    column_type.type->getDefaultSerialization()->serializeTextQuoted(*column_type.column->convertToFullColumnIfConst(), 0, out, FormatSettings());
 
     while ((block = block_input_stream.read()))
         if (block.rows() > 0)
diff --git a/src/Dictionaries/registerDictionaries.cpp b/src/Dictionaries/registerDictionaries.cpp
index a7b3c87267d..8d24a6ea979 100644
--- a/src/Dictionaries/registerDictionaries.cpp
+++ b/src/Dictionaries/registerDictionaries.cpp
@@ -57,7 +57,6 @@ void registerDictionaries()
     {
         auto & factory = DictionaryFactory::instance();
         registerDictionaryRangeHashed(factory);
-        registerDictionaryComplexKeyHashed(factory);
         registerDictionaryTrie(factory);
         registerDictionaryFlat(factory);
         registerDictionaryHashed(factory);
diff --git a/src/Dictionaries/tests/gtest_dictionary_ssd_cache_dictionary_storage.cpp b/src/Dictionaries/tests/gtest_dictionary_ssd_cache_dictionary_storage.cpp
index 20529e91bd3..9fd9dc9b78c 100644
--- a/src/Dictionaries/tests/gtest_dictionary_ssd_cache_dictionary_storage.cpp
+++ b/src/Dictionaries/tests/gtest_dictionary_ssd_cache_dictionary_storage.cpp
@@ -1,7 +1,5 @@
 #if defined(__linux__) || defined(__FreeBSD__)
 
-#include <iostream>
-
 #include <gtest/gtest.h>
 
 #include <Dictionaries/SSDCacheDictionaryStorage.h>
diff --git a/src/Dictionaries/tests/gtest_hierarchy_dictionaries_utils.cpp b/src/Dictionaries/tests/gtest_hierarchy_dictionaries_utils.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..064f57dfe11
--- /dev/null
+++ b/src/Dictionaries/tests/gtest_hierarchy_dictionaries_utils.cpp
@@ -0,0 +1,225 @@
+#include <gtest/gtest.h>
+
+#include <Common/HashTable/HashMap.h>
+
+#include <Dictionaries/HierarchyDictionariesUtils.h>
+
+using namespace DB;
+
+TEST(HierarchyDictionariesUtils, getHierarchy)
+{
+    {
+        HashMap<UInt64, UInt64> child_to_parent;
+        child_to_parent[1] = 0;
+        child_to_parent[2] = 1;
+        child_to_parent[3] = 1;
+        child_to_parent[4] = 2;
+
+        auto is_key_valid_func = [&](auto key) { return child_to_parent.find(key) != nullptr; };
+
+        auto get_parent_key_func = [&](auto key)
+        {
+            auto it = child_to_parent.find(key);
+            std::optional<UInt64> value = (it != nullptr ? std::make_optional(it->getMapped()) : std::nullopt);
+            return value;
+        };
+
+        UInt64 hierarchy_null_value_key = 0;
+        PaddedPODArray<UInt64> keys = {1, 2, 3, 4, 5};
+
+        auto result = DB::detail::getHierarchy(
+            keys,
+            hierarchy_null_value_key,
+            is_key_valid_func,
+            get_parent_key_func);
+
+        const auto & actual_elements = result.elements;
+        const auto & actual_offsets = result.offsets;
+
+        PaddedPODArray<UInt64> expected_elements = {1, 2, 1, 3, 1, 4, 2, 1};
+        PaddedPODArray<IColumn::Offset> expected_offsets = {1, 3, 5, 8, 8};
+
+        ASSERT_EQ(actual_elements, expected_elements);
+        ASSERT_EQ(actual_offsets, expected_offsets);
+    }
+    {
+        HashMap<UInt64, UInt64> child_to_parent;
+        child_to_parent[1] = 2;
+        child_to_parent[2] = 1;
+
+        auto is_key_valid_func = [&](auto key) { return child_to_parent.find(key) != nullptr; };
+
+        auto get_parent_key_func = [&](auto key)
+        {
+            auto it = child_to_parent.find(key);
+            std::optional<UInt64> value = (it != nullptr ? std::make_optional(it->getMapped()) : std::nullopt);
+            return value;
+        };
+
+        UInt64 hierarchy_null_value_key = 0;
+        PaddedPODArray<UInt64> keys = {1, 2, 3};
+
+        auto result = DB::detail::getHierarchy(
+            keys,
+            hierarchy_null_value_key,
+            is_key_valid_func,
+            get_parent_key_func);
+
+        const auto & actual_elements = result.elements;
+        const auto & actual_offsets = result.offsets;
+
+        PaddedPODArray<UInt64> expected_elements = {1, 2, 2};
+        PaddedPODArray<IColumn::Offset> expected_offsets = {2, 3, 3};
+
+        ASSERT_EQ(actual_elements, expected_elements);
+        ASSERT_EQ(actual_offsets, expected_offsets);
+    }
+}
+
+TEST(HierarchyDictionariesUtils, getIsInHierarchy)
+{
+    {
+        HashMap<UInt64, UInt64> child_to_parent;
+        child_to_parent[1] = 0;
+        child_to_parent[2] = 1;
+        child_to_parent[3] = 1;
+        child_to_parent[4] = 2;
+
+        auto is_key_valid_func = [&](auto key) { return child_to_parent.find(key) != nullptr; };
+
+        auto get_parent_key_func = [&](auto key)
+        {
+            auto it = child_to_parent.find(key);
+            std::optional<UInt64> value = (it != nullptr ? std::make_optional(it->getMapped()) : std::nullopt);
+            return value;
+        };
+
+        UInt64 hierarchy_null_value_key = 0;
+        PaddedPODArray<UInt64> keys = {1, 2, 3, 4, 5};
+        PaddedPODArray<UInt64> keys_in = {1, 1, 1, 2, 5};
+
+        PaddedPODArray<UInt8> actual = DB::detail::getIsInHierarchy(
+            keys,
+            keys_in,
+            hierarchy_null_value_key,
+            is_key_valid_func,
+            get_parent_key_func);
+
+        PaddedPODArray<UInt8> expected = {1,1,1,1,0};
+
+        ASSERT_EQ(actual, expected);
+    }
+    {
+        HashMap<UInt64, UInt64> child_to_parent;
+        child_to_parent[1] = 2;
+        child_to_parent[2] = 1;
+
+        auto is_key_valid_func = [&](auto key)
+        {
+            return child_to_parent.find(key) != nullptr;
+        };
+
+        auto get_parent_key_func = [&](auto key)
+        {
+            auto it = child_to_parent.find(key);
+            std::optional<UInt64> value = (it != nullptr ? std::make_optional(it->getMapped()) : std::nullopt);
+            return value;
+        };
+
+        UInt64 hierarchy_null_value_key = 0;
+        PaddedPODArray<UInt64> keys = {1, 2, 3};
+        PaddedPODArray<UInt64> keys_in = {1, 2, 3};
+
+        PaddedPODArray<UInt8> actual = DB::detail::getIsInHierarchy(
+            keys,
+            keys_in,
+            hierarchy_null_value_key,
+            is_key_valid_func,
+            get_parent_key_func);
+
+        PaddedPODArray<UInt8> expected = {1, 1, 0};
+        ASSERT_EQ(actual, expected);
+    }
+}
+
+TEST(HierarchyDictionariesUtils, getDescendants)
+{
+    {
+        HashMap<UInt64, PaddedPODArray<UInt64>> parent_to_child;
+        parent_to_child[0].emplace_back(1);
+        parent_to_child[1].emplace_back(2);
+        parent_to_child[1].emplace_back(3);
+        parent_to_child[2].emplace_back(4);
+
+        PaddedPODArray<UInt64> keys = {0, 1, 2, 3, 4};
+
+        {
+            auto result = DB::detail::getDescendants(
+                keys,
+                parent_to_child,
+                DB::detail::GetAllDescendantsStrategy());
+
+            const auto & actual_elements = result.elements;
+            const auto & actual_offsets = result.offsets;
+
+            PaddedPODArray<UInt64> expected_elements = {1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 4};
+            PaddedPODArray<IColumn::Offset> expected_offsets = {4, 7, 8, 8, 8};
+
+            ASSERT_EQ(actual_elements, expected_elements);
+            ASSERT_EQ(actual_offsets, expected_offsets);
+        }
+        {
+            auto result = DB::detail::getDescendants(
+                keys,
+                parent_to_child,
+                DB::detail::GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy{1});
+
+            const auto & actual_elements = result.elements;
+            const auto & actual_offsets = result.offsets;
+
+            PaddedPODArray<UInt64> expected_elements = {1, 2, 3, 4};
+            PaddedPODArray<IColumn::Offset> expected_offsets = {1, 3, 4, 4, 4};
+
+            ASSERT_EQ(actual_elements, expected_elements);
+            ASSERT_EQ(actual_offsets, expected_offsets);
+        }
+    }
+    {
+        HashMap<UInt64, PaddedPODArray<UInt64>> parent_to_child;
+        parent_to_child[1].emplace_back(2);
+        parent_to_child[2].emplace_back(1);
+
+        PaddedPODArray<UInt64> keys = {1, 2, 3};
+
+        {
+            auto result = DB::detail::getDescendants(
+                keys,
+                parent_to_child,
+                DB::detail::GetAllDescendantsStrategy());
+
+            const auto & actual_elements = result.elements;
+            const auto & actual_offsets = result.offsets;
+
+            PaddedPODArray<UInt64> expected_elements = {2, 1, 1};
+            PaddedPODArray<IColumn::Offset> expected_offsets = {2, 3, 3};
+
+            ASSERT_EQ(actual_elements, expected_elements);
+            ASSERT_EQ(actual_offsets, expected_offsets);
+        }
+        {
+            auto result = DB::detail::getDescendants(
+                keys,
+                parent_to_child,
+                DB::detail::GetDescendantsAtSpecificLevelStrategy{1});
+
+            const auto & actual_elements = result.elements;
+            const auto & actual_offsets = result.offsets;
+
+            PaddedPODArray<UInt64> expected_elements = {2, 1};
+            PaddedPODArray<IColumn::Offset> expected_offsets = {1, 2, 2};
+
+            ASSERT_EQ(actual_elements, expected_elements);
+            ASSERT_EQ(actual_offsets, expected_offsets);
+        }
+    }
+}
diff --git a/src/Dictionaries/ya.make b/src/Dictionaries/ya.make
index 4df58211118..dc58d3f0a14 100644
--- a/src/Dictionaries/ya.make
+++ b/src/Dictionaries/ya.make
@@ -26,7 +26,7 @@ SRCS(
     CassandraDictionarySource.cpp
     CassandraHelpers.cpp
     ClickHouseDictionarySource.cpp
-    ComplexKeyHashedDictionary.cpp
+    DictionaryBlockInputStream.cpp
     DictionaryBlockInputStreamBase.cpp
     DictionaryFactory.cpp
     DictionarySourceFactory.cpp
@@ -48,6 +48,7 @@ SRCS(
     FlatDictionary.cpp
     HTTPDictionarySource.cpp
     HashedDictionary.cpp
+    HierarchyDictionariesUtils.cpp
     IPAddressDictionary.cpp
     LibraryDictionarySource.cpp
     LibraryDictionarySourceExternal.cpp
diff --git a/src/Disks/DiskCacheWrapper.cpp b/src/Disks/DiskCacheWrapper.cpp
index 7586b4a28f0..f101de340f1 100644
--- a/src/Disks/DiskCacheWrapper.cpp
+++ b/src/Disks/DiskCacheWrapper.cpp
@@ -103,15 +103,21 @@ std::shared_ptr<FileDownloadMetadata> DiskCacheWrapper::acquireDownloadMetadata(
 }
 
 std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase>
-DiskCacheWrapper::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold) const
+DiskCacheWrapper::readFile(
+    const String & path,
+    size_t buf_size,
+    size_t estimated_size,
+    size_t aio_threshold,
+    size_t mmap_threshold,
+    MMappedFileCache * mmap_cache) const
 {
     if (!cache_file_predicate(path))
-        return DiskDecorator::readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold);
+        return DiskDecorator::readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache);
 
     LOG_DEBUG(&Poco::Logger::get("DiskCache"), "Read file {} from cache", backQuote(path));
 
     if (cache_disk->exists(path))
-        return cache_disk->readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold);
+        return cache_disk->readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache);
 
     auto metadata = acquireDownloadMetadata(path);
 
@@ -145,7 +151,7 @@ DiskCacheWrapper::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimate
 
                 auto tmp_path = path + ".tmp";
                 {
-                    auto src_buffer = DiskDecorator::readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold);
+                    auto src_buffer = DiskDecorator::readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache);
                     auto dst_buffer = cache_disk->writeFile(tmp_path, buf_size, WriteMode::Rewrite);
                     copyData(*src_buffer, *dst_buffer);
                 }
@@ -169,9 +175,9 @@ DiskCacheWrapper::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimate
     }
 
     if (metadata->status == DOWNLOADED)
-        return cache_disk->readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold);
+        return cache_disk->readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache);
 
-    return DiskDecorator::readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold);
+    return DiskDecorator::readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache);
 }
 
 std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase>
@@ -191,7 +197,7 @@ DiskCacheWrapper::writeFile(const String & path, size_t buf_size, WriteMode mode
         [this, path, buf_size, mode]()
         {
             /// Copy file from cache to actual disk when cached buffer is finalized.
-            auto src_buffer = cache_disk->readFile(path, buf_size, 0, 0, 0);
+            auto src_buffer = cache_disk->readFile(path, buf_size, 0, 0, 0, nullptr);
             auto dst_buffer = DiskDecorator::writeFile(path, buf_size, mode);
             copyData(*src_buffer, *dst_buffer);
             dst_buffer->finalize();
diff --git a/src/Disks/DiskCacheWrapper.h b/src/Disks/DiskCacheWrapper.h
index 46aadb78007..7e627b0c3c3 100644
--- a/src/Disks/DiskCacheWrapper.h
+++ b/src/Disks/DiskCacheWrapper.h
@@ -32,10 +32,17 @@ public:
     void moveDirectory(const String & from_path, const String & to_path) override;
     void moveFile(const String & from_path, const String & to_path) override;
     void replaceFile(const String & from_path, const String & to_path) override;
-    std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase>
-    readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold) const override;
-    std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase>
-    writeFile(const String & path, size_t buf_size, WriteMode mode) override;
+
+    std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> readFile(
+        const String & path,
+        size_t buf_size,
+        size_t estimated_size,
+        size_t aio_threshold,
+        size_t mmap_threshold,
+        MMappedFileCache * mmap_cache) const override;
+
+    std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> writeFile(const String & path, size_t buf_size, WriteMode mode) override;
+
     void removeFile(const String & path) override;
     void removeFileIfExists(const String & path) override;
     void removeDirectory(const String & path) override;
diff --git a/src/Disks/DiskDecorator.cpp b/src/Disks/DiskDecorator.cpp
index eeb72fe1246..144dc928dd3 100644
--- a/src/Disks/DiskDecorator.cpp
+++ b/src/Disks/DiskDecorator.cpp
@@ -114,9 +114,10 @@ void DiskDecorator::listFiles(const String & path, std::vector<String> & file_na
 }
 
 std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase>
-DiskDecorator::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold) const
+DiskDecorator::readFile(
+    const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold, MMappedFileCache * mmap_cache) const
 {
-    return delegate->readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold);
+    return delegate->readFile(path, buf_size, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache);
 }
 
 std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase>
diff --git a/src/Disks/DiskDecorator.h b/src/Disks/DiskDecorator.h
index d5ac6f0fda0..918223b38d7 100644
--- a/src/Disks/DiskDecorator.h
+++ b/src/Disks/DiskDecorator.h
@@ -34,10 +34,20 @@ public:
     void replaceFile(const String & from_path, const String & to_path) override;
     void copy(const String & from_path, const std::shared_ptr<IDisk> & to_disk, const String & to_path) override;
     void listFiles(const String & path, std::vector<String> & file_names) override;
-    std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase>
-    readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold) const override;
-    std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase>
-    writeFile(const String & path, size_t buf_size, WriteMode mode) override;
+
+    std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> readFile(
+        const String & path,
+        size_t buf_size,
+        size_t estimated_size,
+        size_t aio_threshold,
+        size_t mmap_threshold,
+        MMappedFileCache * mmap_cache) const override;
+
+    std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> writeFile(
+        const String & path,
+        size_t buf_size,
+        WriteMode mode) override;
+
     void removeFile(const String & path) override;
     void removeFileIfExists(const String & path) override;
     void removeDirectory(const String & path) override;
diff --git a/src/Disks/DiskLocal.cpp b/src/Disks/DiskLocal.cpp
index 5035a865191..69732bc271e 100644
--- a/src/Disks/DiskLocal.cpp
+++ b/src/Disks/DiskLocal.cpp
@@ -219,9 +219,10 @@ void DiskLocal::replaceFile(const String & from_path, const String & to_path)
 }
 
 std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase>
-DiskLocal::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold) const
+DiskLocal::readFile(
+    const String & path, size_t buf_size, size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold, MMappedFileCache * mmap_cache) const
 {
-    return createReadBufferFromFileBase(disk_path + path, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, buf_size);
+    return createReadBufferFromFileBase(disk_path + path, estimated_size, aio_threshold, mmap_threshold, mmap_cache, buf_size);
 }
 
 std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase>
@@ -382,7 +383,7 @@ void registerDiskLocal(DiskFactory & factory)
 
         if (Poco::File disk{path}; !disk.canRead() || !disk.canWrite())
         {
-            throw Exception("There is no RW access to disk " + name + " (" + path + ")", ErrorCodes::PATH_ACCESS_DENIED);
+            throw Exception("There is no RW access to the disk " + name + " (" + path + ")", ErrorCodes::PATH_ACCESS_DENIED);
         }
 
         bool has_space_ratio = config.has(config_prefix + ".keep_free_space_ratio");
diff --git a/src/Disks/DiskLocal.h b/src/Disks/DiskLocal.h
index 7dbfbe445f8..d957fc6f847 100644
--- a/src/Disks/DiskLocal.h
+++ b/src/Disks/DiskLocal.h
@@ -76,7 +76,8 @@ public:
         size_t buf_size,
         size_t estimated_size,
         size_t aio_threshold,
-        size_t mmap_threshold) const override;
+        size_t mmap_threshold,
+        MMappedFileCache * mmap_cache) const override;
 
     std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> writeFile(
         const String & path,
diff --git a/src/Disks/DiskMemory.cpp b/src/Disks/DiskMemory.cpp
index a0905e67427..d8b3c74d0d9 100644
--- a/src/Disks/DiskMemory.cpp
+++ b/src/Disks/DiskMemory.cpp
@@ -314,7 +314,7 @@ void DiskMemory::replaceFileImpl(const String & from_path, const String & to_pat
     files.insert(std::move(node));
 }
 
-std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> DiskMemory::readFile(const String & path, size_t /*buf_size*/, size_t, size_t, size_t) const
+std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> DiskMemory::readFile(const String & path, size_t /*buf_size*/, size_t, size_t, size_t, MMappedFileCache *) const
 {
     std::lock_guard lock(mutex);
 
diff --git a/src/Disks/DiskMemory.h b/src/Disks/DiskMemory.h
index 29ac4919833..d5c57b20a4a 100644
--- a/src/Disks/DiskMemory.h
+++ b/src/Disks/DiskMemory.h
@@ -67,7 +67,8 @@ public:
         size_t buf_size,
         size_t estimated_size,
         size_t aio_threshold,
-        size_t mmap_threshold) const override;
+        size_t mmap_threshold,
+        MMappedFileCache * mmap_cache) const override;
 
     std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> writeFile(
         const String & path,
diff --git a/src/Disks/IDisk.h b/src/Disks/IDisk.h
index 44c4fe73d37..726145cb5d2 100644
--- a/src/Disks/IDisk.h
+++ b/src/Disks/IDisk.h
@@ -31,6 +31,7 @@ using Reservations = std::vector<ReservationPtr>;
 
 class ReadBufferFromFileBase;
 class WriteBufferFromFileBase;
+class MMappedFileCache;
 
 /**
  * Mode of opening a file for write.
@@ -153,7 +154,8 @@ public:
         size_t buf_size = DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE,
         size_t estimated_size = 0,
         size_t aio_threshold = 0,
-        size_t mmap_threshold = 0) const = 0;
+        size_t mmap_threshold = 0,
+        MMappedFileCache * mmap_cache = nullptr) const = 0;
 
     /// Open the file for write and return WriteBufferFromFileBase object.
     virtual std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> writeFile(
diff --git a/src/Disks/S3/DiskS3.cpp b/src/Disks/S3/DiskS3.cpp
index bb9966eb6ff..1de4ab843ac 100644
--- a/src/Disks/S3/DiskS3.cpp
+++ b/src/Disks/S3/DiskS3.cpp
@@ -648,7 +648,7 @@ void DiskS3::moveFile(const String & from_path, const String & to_path)
     if (send_metadata)
     {
         auto revision = ++revision_counter;
-        const DiskS3::ObjectMetadata object_metadata {
+        const ObjectMetadata object_metadata {
             {"from_path", from_path},
             {"to_path", to_path}
         };
@@ -671,7 +671,7 @@ void DiskS3::replaceFile(const String & from_path, const String & to_path)
         moveFile(from_path, to_path);
 }
 
-std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> DiskS3::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t, size_t, size_t) const
+std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> DiskS3::readFile(const String & path, size_t buf_size, size_t, size_t, size_t, MMappedFileCache *) const
 {
     auto metadata = readMeta(path);
 
@@ -942,20 +942,32 @@ void DiskS3::startup()
 
     LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Starting up disk {}", name);
 
-    /// Find last revision.
+    if (readSchemaVersion(bucket, s3_root_path) < RESTORABLE_SCHEMA_VERSION)
+        migrateToRestorableSchema();
+
+    findLastRevision();
+
+    LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Disk {} started up", name);
+}
+
+void DiskS3::findLastRevision()
+{
     UInt64 l = 0, r = LATEST_REVISION;
     while (l < r)
     {
         LOG_DEBUG(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Check revision in bounds {}-{}", l, r);
 
         auto revision = l + (r - l + 1) / 2;
+        if (revision == 0)
+            break;
+
         auto revision_str = revisionToString(revision);
 
         LOG_DEBUG(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Check object with revision {}", revision);
 
         /// Check file or operation with such revision exists.
-        if (checkObjectExists(s3_root_path + "r" + revision_str)
-            || checkObjectExists(s3_root_path + "operations/r" + revision_str))
+        if (checkObjectExists(bucket, s3_root_path + "r" + revision_str)
+            || checkObjectExists(bucket, s3_root_path + "operations/r" + revision_str))
             l = revision;
         else
             r = revision - 1;
@@ -964,10 +976,127 @@ void DiskS3::startup()
     LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Found last revision number {} for disk {}", revision_counter, name);
 }
 
-bool DiskS3::checkObjectExists(const String & prefix)
+int DiskS3::readSchemaVersion(const String & source_bucket, const String & source_path)
+{
+    int version = 0;
+    if (!checkObjectExists(source_bucket, source_path + SCHEMA_VERSION_OBJECT))
+        return version;
+
+    ReadBufferFromS3 buffer (client, source_bucket, source_path + SCHEMA_VERSION_OBJECT);
+    readIntText(version, buffer);
+
+    return version;
+}
+
+void DiskS3::saveSchemaVersion(const int & version)
+{
+    WriteBufferFromS3 buffer (client, bucket, s3_root_path + SCHEMA_VERSION_OBJECT, min_upload_part_size, max_single_part_upload_size);
+    writeIntText(version, buffer);
+    buffer.finalize();
+}
+
+void DiskS3::updateObjectMetadata(const String & key, const ObjectMetadata & metadata)
+{
+    Aws::S3::Model::CopyObjectRequest request;
+    request.SetCopySource(bucket + "/" + key);
+    request.SetBucket(bucket);
+    request.SetKey(key);
+    request.SetMetadata(metadata);
+    request.SetMetadataDirective(Aws::S3::Model::MetadataDirective::REPLACE);
+
+    auto outcome = client->CopyObject(request);
+    throwIfError(outcome);
+}
+
+void DiskS3::migrateFileToRestorableSchema(const String & path)
+{
+    LOG_DEBUG(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Migrate file {} to restorable schema", metadata_path + path);
+
+    auto meta = readMeta(path);
+
+    for (const auto & [key, _] : meta.s3_objects)
+    {
+        ObjectMetadata metadata {
+            {"path", path}
+        };
+        updateObjectMetadata(s3_root_path + key, metadata);
+    }
+}
+
+void DiskS3::migrateToRestorableSchemaRecursive(const String & path, Futures & results)
+{
+    checkStackSize(); /// This is needed to prevent stack overflow in case of cyclic symlinks.
+
+    LOG_DEBUG(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Migrate directory {} to restorable schema", metadata_path + path);
+
+    bool dir_contains_only_files = true;
+    for (auto it = iterateDirectory(path); it->isValid(); it->next())
+        if (isDirectory(it->path()))
+        {
+            dir_contains_only_files = false;
+            break;
+        }
+
+    /// The whole directory can be migrated asynchronously.
+    if (dir_contains_only_files)
+    {
+        auto result = getExecutor().execute([this, path]
+             {
+                 for (auto it = iterateDirectory(path); it->isValid(); it->next())
+                     migrateFileToRestorableSchema(it->path());
+             });
+
+        results.push_back(std::move(result));
+    }
+    else
+    {
+        for (auto it = iterateDirectory(path); it->isValid(); it->next())
+            if (!isDirectory(it->path()))
+            {
+                auto source_path = it->path();
+                auto result = getExecutor().execute([this, source_path]
+                    {
+                        migrateFileToRestorableSchema(source_path);
+                    });
+
+                results.push_back(std::move(result));
+            }
+            else
+                migrateToRestorableSchemaRecursive(it->path(), results);
+    }
+}
+
+void DiskS3::migrateToRestorableSchema()
+{
+    try
+    {
+        LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Start migration to restorable schema for disk {}", name);
+
+        Futures results;
+
+        for (const auto & root : data_roots)
+            if (exists(root))
+                migrateToRestorableSchemaRecursive(root + '/', results);
+
+        for (auto & result : results)
+            result.wait();
+        for (auto & result : results)
+            result.get();
+
+        saveSchemaVersion(RESTORABLE_SCHEMA_VERSION);
+    }
+    catch (const Exception & e)
+    {
+        LOG_ERROR(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Failed to migrate to restorable schema. Code: {}, e.displayText() = {}, Stack trace:\n\n{}", e.code(), e.displayText(), e.getStackTraceString());
+
+        throw;
+    }
+}
+
+bool DiskS3::checkObjectExists(const String & source_bucket, const String & prefix)
 {
     Aws::S3::Model::ListObjectsV2Request request;
-    request.SetBucket(bucket);
+    request.SetBucket(source_bucket);
     request.SetPrefix(prefix);
     request.SetMaxKeys(1);
 
@@ -1048,7 +1177,7 @@ struct DiskS3::RestoreInformation
 
 void DiskS3::readRestoreInformation(DiskS3::RestoreInformation & restore_information)
 {
-    ReadBufferFromFile buffer(metadata_path + restore_file_name, 512);
+    ReadBufferFromFile buffer(metadata_path + RESTORE_FILE_NAME, 512);
     buffer.next();
 
     /// Empty file - just restore all metadata.
@@ -1083,7 +1212,7 @@ void DiskS3::readRestoreInformation(DiskS3::RestoreInformation & restore_informa
 
 void DiskS3::restore()
 {
-    if (!exists(restore_file_name))
+    if (!exists(RESTORE_FILE_NAME))
         return;
 
     try
@@ -1110,17 +1239,27 @@ void DiskS3::restore()
                 throw Exception("Restoring to the same bucket is allowed only if source path is not a sub-path of configured path in S3 disk", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
         }
 
-        ///TODO: Cleanup FS and bucket if previous restore was failed.
+        if (readSchemaVersion(information.source_bucket, information.source_path) < RESTORABLE_SCHEMA_VERSION)
+            throw Exception("Source bucket doesn't have restorable schema.", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
 
         LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Starting to restore disk {}. Revision: {}, Source bucket: {}, Source path: {}",
                  name, information.revision, information.source_bucket, information.source_path);
 
+        LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Removing old metadata...");
+
+        bool cleanup_s3 = information.source_bucket != bucket || information.source_path != s3_root_path;
+        for (const auto & root : data_roots)
+            if (exists(root))
+                removeSharedRecursive(root + '/', !cleanup_s3);
+
         restoreFiles(information.source_bucket, information.source_path, information.revision);
         restoreFileOperations(information.source_bucket, information.source_path, information.revision);
 
-        Poco::File restore_file(metadata_path + restore_file_name);
+        Poco::File restore_file(metadata_path + RESTORE_FILE_NAME);
         restore_file.remove();
 
+        saveSchemaVersion(RESTORABLE_SCHEMA_VERSION);
+
         LOG_INFO(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Restore disk {} finished", name);
     }
     catch (const Exception & e)
@@ -1186,7 +1325,11 @@ void DiskS3::processRestoreFiles(const String & source_bucket, const String & so
         /// Restore file if object has 'path' in metadata.
         auto path_entry = object_metadata.find("path");
         if (path_entry == object_metadata.end())
-            throw Exception("Failed to restore key " + key + " because it doesn't have 'path' in metadata", ErrorCodes::S3_ERROR);
+        {
+            /// Such keys can remain after migration, we can skip them.
+            LOG_WARNING(&Poco::Logger::get("DiskS3"), "Skip key {} because it doesn't have 'path' in metadata", key);
+            continue;
+        }
 
         const auto & path = path_entry->second;
 
diff --git a/src/Disks/S3/DiskS3.h b/src/Disks/S3/DiskS3.h
index 5d9effa16fa..87aab71fc44 100644
--- a/src/Disks/S3/DiskS3.h
+++ b/src/Disks/S3/DiskS3.h
@@ -25,6 +25,7 @@ class DiskS3 : public IDisk
 {
 public:
     using ObjectMetadata = std::map<std::string, std::string>;
+    using Futures = std::vector<std::future<void>>;
 
     friend class DiskS3Reservation;
 
@@ -89,7 +90,8 @@ public:
         size_t buf_size,
         size_t estimated_size,
         size_t aio_threshold,
-        size_t mmap_threshold) const override;
+        size_t mmap_threshold,
+        MMappedFileCache * mmap_cache) const override;
 
     std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> writeFile(
         const String & path,
@@ -148,7 +150,16 @@ private:
     void createFileOperationObject(const String & operation_name, UInt64 revision, const ObjectMetadata & metadata);
     static String revisionToString(UInt64 revision);
 
-    bool checkObjectExists(const String & prefix);
+    bool checkObjectExists(const String & source_bucket, const String & prefix);
+    void findLastRevision();
+
+    int readSchemaVersion(const String & source_bucket, const String & source_path);
+    void saveSchemaVersion(const int & version);
+    void updateObjectMetadata(const String & key, const ObjectMetadata & metadata);
+    void migrateFileToRestorableSchema(const String & path);
+    void migrateToRestorableSchemaRecursive(const String & path, Futures & results);
+    void migrateToRestorableSchema();
+
     Aws::S3::Model::HeadObjectResult headObject(const String & source_bucket, const String & key);
     void listObjects(const String & source_bucket, const String & source_path, std::function<bool(const Aws::S3::Model::ListObjectsV2Result &)> callback);
     void copyObject(const String & src_bucket, const String & src_key, const String & dst_bucket, const String & dst_key);
@@ -168,7 +179,7 @@ private:
     std::shared_ptr<S3::ProxyConfiguration> proxy_configuration;
     const String bucket;
     const String s3_root_path;
-    const String metadata_path;
+    String metadata_path;
     size_t min_upload_part_size;
     size_t max_single_part_upload_size;
     size_t min_bytes_for_seek;
@@ -179,16 +190,23 @@ private:
     std::mutex reservation_mutex;
 
     std::atomic<UInt64> revision_counter;
-    static constexpr UInt64 LATEST_REVISION = (static_cast<UInt64>(1)) << 63;
+    static constexpr UInt64 LATEST_REVISION = std::numeric_limits<UInt64>::max();
     static constexpr UInt64 UNKNOWN_REVISION = 0;
 
     /// File at path {metadata_path}/restore contains metadata restore information
-    const String restore_file_name = "restore";
+    inline static const String RESTORE_FILE_NAME = "restore";
     /// The number of keys listed in one request (1000 is max value)
     int list_object_keys_size;
 
     /// Key has format: ../../r{revision}-{operation}
     const re2::RE2 key_regexp {".*/r(\\d+)-(\\w+).*"};
+
+    /// Object contains information about schema version.
+    inline static const String SCHEMA_VERSION_OBJECT = ".SCHEMA_VERSION";
+    /// Version with possibility to backup-restore metadata.
+    static constexpr int RESTORABLE_SCHEMA_VERSION = 1;
+    /// Directories with data.
+    const std::vector<String> data_roots {"data", "store"};
 };
 
 }
diff --git a/src/Formats/FormatSettings.h b/src/Formats/FormatSettings.h
index c1f02c65748..33d51b1797f 100644
--- a/src/Formats/FormatSettings.h
+++ b/src/Formats/FormatSettings.h
@@ -27,7 +27,7 @@ struct FormatSettings
     bool with_names_use_header = false;
     bool write_statistics = true;
     bool import_nested_json = false;
-    bool null_as_default = false;
+    bool null_as_default = true;
 
     enum class DateTimeInputFormat
     {
diff --git a/src/Formats/MySQLBlockInputStream.cpp b/src/Formats/MySQLBlockInputStream.cpp
index 29cf749de3b..da2a175e49f 100644
--- a/src/Formats/MySQLBlockInputStream.cpp
+++ b/src/Formats/MySQLBlockInputStream.cpp
@@ -117,7 +117,7 @@ namespace
             case ValueType::vtDecimal256:
             {
                 ReadBuffer buffer(const_cast<char *>(value.data()), value.size(), 0);
-                data_type.deserializeAsWholeText(column, buffer, FormatSettings{});
+                data_type.getDefaultSerialization()->deserializeWholeText(column, buffer, FormatSettings{});
                 break;
             }
             case ValueType::vtFixedString:
diff --git a/src/Formats/ProtobufSerializer.cpp b/src/Formats/ProtobufSerializer.cpp
index f99888975bc..3539628f98e 100644
--- a/src/Formats/ProtobufSerializer.cpp
+++ b/src/Formats/ProtobufSerializer.cpp
@@ -24,6 +24,8 @@
 #   include <DataTypes/DataTypeMap.h>
 #   include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
 #   include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
+#   include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h>
+#   include <DataTypes/Serializations/SerializationFixedString.h>
 #   include <Formats/ProtobufReader.h>
 #   include <Formats/ProtobufWriter.h>
 #   include <IO/ReadBufferFromString.h>
@@ -583,11 +585,11 @@ namespace
             {
                 if (row_num < old_size)
                 {
-                    fixed_string_data_type->alignStringLength(text_buffer, 0);
+                    SerializationFixedString::alignStringLength(n, text_buffer, 0);
                     memcpy(data.data() + row_num * n, text_buffer.data(), n);
                 }
                 else
-                    fixed_string_data_type->alignStringLength(data, old_data_size);
+                    SerializationFixedString::alignStringLength(n, data, old_data_size);
             }
             else
             {
@@ -817,7 +819,7 @@ namespace
                 auto str = default_function();
                 arr.insert(str.data(), str.data() + str.size());
                 if constexpr (is_fixed_string)
-                    fixed_string_data_type->alignStringLength(arr, 0);
+                    SerializationFixedString::alignStringLength(n, arr, 0);
                 default_string = std::move(arr);
             }
             return *default_string;
@@ -1326,7 +1328,7 @@ namespace
             if constexpr (std::is_same_v<DecimalType, DateTime64>)
                 readDateTime64Text(decimal, scale, buf);
             else
-                DataTypeDecimal<DecimalType>::readText(decimal, buf, precision, scale);
+                SerializationDecimal<DecimalType>::readText(decimal, buf, precision, scale);
             return decimal;
         }
 
diff --git a/src/Functions/FunctionsCoding.h b/src/Functions/FunctionsCoding.h
index abfb1e83a77..ee15561f133 100644
--- a/src/Functions/FunctionsCoding.h
+++ b/src/Functions/FunctionsCoding.h
@@ -1645,7 +1645,7 @@ private:
 
     static inline void applyCIDRMask(const UInt8 * __restrict src, UInt8 * __restrict dst_lower, UInt8 * __restrict dst_upper, UInt8 bits_to_keep)
     {
-        __m128i mask = _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(getCIDRMaskIPv6(bits_to_keep)));
+        __m128i mask = _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(getCIDRMaskIPv6(bits_to_keep).data()));
         __m128i lower = _mm_and_si128(_mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i *>(src)), mask);
         _mm_storeu_si128(reinterpret_cast<__m128i *>(dst_lower), lower);
 
@@ -1659,7 +1659,7 @@ private:
     /// NOTE IPv6 is stored in memory in big endian format that makes some difficulties.
     static void applyCIDRMask(const UInt8 * __restrict src, UInt8 * __restrict dst_lower, UInt8 * __restrict dst_upper, UInt8 bits_to_keep)
     {
-        const auto * mask = getCIDRMaskIPv6(bits_to_keep);
+        const auto & mask = getCIDRMaskIPv6(bits_to_keep);
 
         for (size_t i = 0; i < 16; ++i)
         {
diff --git a/src/Functions/FunctionsConversion.h b/src/Functions/FunctionsConversion.h
index 5e3831b37a2..10aa1987559 100644
--- a/src/Functions/FunctionsConversion.h
+++ b/src/Functions/FunctionsConversion.h
@@ -26,6 +26,7 @@
 #include <DataTypes/DataTypeUUID.h>
 #include <DataTypes/DataTypeInterval.h>
 #include <DataTypes/DataTypeAggregateFunction.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationDecimal.h>
 #include <Formats/FormatSettings.h>
 #include <Columns/ColumnString.h>
 #include <Columns/ColumnFixedString.h>
@@ -736,9 +737,10 @@ struct ConvertImplGenericToString
         WriteBufferFromVector<ColumnString::Chars> write_buffer(data_to);
 
         FormatSettings format_settings;
+        auto serialization = type.getDefaultSerialization();
         for (size_t i = 0; i < size; ++i)
         {
-            type.serializeAsText(col_from, i, write_buffer, format_settings);
+            serialization->serializeText(col_from, i, write_buffer, format_settings);
             writeChar(0, write_buffer);
             offsets_to[i] = write_buffer.count();
         }
@@ -1026,7 +1028,7 @@ struct ConvertThroughParsing
                         vec_to[i] = value;
                     }
                     else if constexpr (IsDataTypeDecimal<ToDataType>)
-                        ToDataType::readText(vec_to[i], read_buffer, ToDataType::maxPrecision(), vec_to.getScale());
+                        SerializationDecimal<typename ToDataType::FieldType>::readText(vec_to[i], read_buffer, ToDataType::maxPrecision(), vec_to.getScale());
                     else
                         parseImpl<ToDataType>(vec_to[i], read_buffer, local_time_zone);
                 }
@@ -1068,7 +1070,7 @@ struct ConvertThroughParsing
                         vec_to[i] = value;
                     }
                     else if constexpr (IsDataTypeDecimal<ToDataType>)
-                        parsed = ToDataType::tryReadText(vec_to[i], read_buffer, ToDataType::maxPrecision(), vec_to.getScale());
+                        parsed = SerializationDecimal<typename ToDataType::FieldType>::tryReadText(vec_to[i], read_buffer, ToDataType::maxPrecision(), vec_to.getScale());
                     else
                         parsed = tryParseImpl<ToDataType>(vec_to[i], read_buffer, local_time_zone);
                 }
@@ -1132,11 +1134,12 @@ struct ConvertImplGenericFromString
             size_t current_offset = 0;
 
             FormatSettings format_settings;
+            auto serialization = data_type_to.getDefaultSerialization();
             for (size_t i = 0; i < size; ++i)
             {
                 ReadBufferFromMemory read_buffer(&chars[current_offset], offsets[i] - current_offset - 1);
 
-                data_type_to.deserializeAsWholeText(column_to, read_buffer, format_settings);
+                serialization->deserializeWholeText(column_to, read_buffer, format_settings);
 
                 if (!read_buffer.eof())
                     throwExceptionForIncompletelyParsedValue(read_buffer, result_type);
diff --git a/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.cpp b/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.cpp
index f037a3bd808..6b83f761086 100644
--- a/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.cpp
+++ b/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.cpp
@@ -24,6 +24,8 @@ void registerFunctionsExternalDictionaries(FunctionFactory & factory)
     factory.registerFunction<FunctionDictGetString>();
     factory.registerFunction<FunctionDictGetHierarchy>();
     factory.registerFunction<FunctionDictIsIn>();
+    factory.registerFunction<FunctionDictGetChildren>();
+    factory.registerFunction<FunctionDictGetDescendants>();
     factory.registerFunction<FunctionDictGetUInt8OrDefault>();
     factory.registerFunction<FunctionDictGetUInt16OrDefault>();
     factory.registerFunction<FunctionDictGetUInt32OrDefault>();
@@ -40,6 +42,7 @@ void registerFunctionsExternalDictionaries(FunctionFactory & factory)
     factory.registerFunction<FunctionDictGetStringOrDefault>();
     factory.registerFunction<FunctionDictGetNoType<DictionaryGetFunctionType::get>>();
     factory.registerFunction<FunctionDictGetNoType<DictionaryGetFunctionType::getOrDefault>>();
+    factory.registerFunction<FunctionDictGetOrNull>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.h b/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.h
index 2c322698327..1f8ef60b4af 100644
--- a/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.h
+++ b/src/Functions/FunctionsExternalDictionaries.h
@@ -19,6 +19,7 @@
 #include <Columns/ColumnArray.h>
 #include <Columns/ColumnString.h>
 #include <Columns/ColumnTuple.h>
+#include <Columns/ColumnNullable.h>
 
 #include <Access/AccessFlags.h>
 
@@ -28,16 +29,6 @@
 
 #include <Functions/IFunctionImpl.h>
 #include <Functions/FunctionHelpers.h>
-
-#include <Dictionaries/FlatDictionary.h>
-#include <Dictionaries/HashedDictionary.h>
-#include <Dictionaries/CacheDictionary.h>
-#include <Dictionaries/ComplexKeyHashedDictionary.h>
-#include <Dictionaries/RangeHashedDictionary.h>
-#include <Dictionaries/IPAddressDictionary.h>
-#include <Dictionaries/PolygonDictionaryImplementations.h>
-#include <Dictionaries/DirectDictionary.h>
-
 #include <ext/range.h>
 
 #include <type_traits>
@@ -49,7 +40,6 @@ namespace ErrorCodes
 {
     extern const int ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT;
     extern const int UNSUPPORTED_METHOD;
-    extern const int UNKNOWN_TYPE;
     extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
     extern const int ILLEGAL_COLUMN;
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
@@ -77,7 +67,7 @@ class FunctionDictHelper
 public:
     explicit FunctionDictHelper(const Context & context_) : context(context_) {}
 
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> getDictionary(const String & dictionary_name)
+    std::shared_ptr<const IDictionary> getDictionary(const String & dictionary_name)
     {
         auto dict = context.getExternalDictionariesLoader().getDictionary(dictionary_name, context);
 
@@ -90,9 +80,13 @@ public:
         return dict;
     }
 
-    std::shared_ptr<const IDictionaryBase> getDictionary(const ColumnWithTypeAndName & column)
+    std::shared_ptr<const IDictionary> getDictionary(const ColumnPtr & column)
     {
-        const auto * dict_name_col = checkAndGetColumnConst<ColumnString>(column.column.get());
+        const auto * dict_name_col = checkAndGetColumnConst<ColumnString>(column.get());
+
+        if (!dict_name_col)
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "Expected const String column");
+
         return getDictionary(dict_name_col->getValue<String>());
     }
 
@@ -148,7 +142,6 @@ public:
 
     String getName() const override { return name; }
 
-private:
     size_t getNumberOfArguments() const override { return 0; }
     bool isVariadic() const override { return true; }
 
@@ -187,7 +180,7 @@ private:
         if (input_rows_count == 0)
             return result_type->createColumn();
 
-        auto dictionary = helper.getDictionary(arguments[0]);
+        auto dictionary = helper.getDictionary(arguments[0].column);
         auto dictionary_key_type = dictionary->getKeyType();
 
         const ColumnWithTypeAndName & key_column_with_type = arguments[1];
@@ -238,6 +231,7 @@ private:
             return dictionary->hasKeys({key_column, range_col}, {std::make_shared<DataTypeUInt64>(), range_col_type});
     }
 
+private:
     mutable FunctionDictHelper helper;
 };
 
@@ -302,7 +296,7 @@ public:
         }
 
         if (types.size() > 1)
-            return std::make_shared<DataTypeTuple>(types);
+            return std::make_shared<DataTypeTuple>(types, attribute_names);
         else
             return types.front();
     }
@@ -701,6 +695,163 @@ using FunctionDictGetDecimal64OrDefault = FunctionDictGetOrDefault<DataTypeDecim
 using FunctionDictGetDecimal128OrDefault = FunctionDictGetOrDefault<DataTypeDecimal<Decimal128>, NameDictGetDecimal128OrDefault>;
 using FunctionDictGetStringOrDefault = FunctionDictGetOrDefault<DataTypeString, NameDictGetStringOrDefault>;
 
+class FunctionDictGetOrNull final : public IFunction
+{
+public:
+    static constexpr auto name = "dictGetOrNull";
+
+    static FunctionPtr create(const Context &context)
+    {
+        return std::make_shared<FunctionDictGetOrNull>(context);
+    }
+
+    explicit FunctionDictGetOrNull(const Context & context_)
+        : dictionary_get_func_impl(context_)
+        , dictionary_has_func_impl(context_)
+    {}
+
+    String getName() const override { return name; }
+
+private:
+
+    size_t getNumberOfArguments() const override { return 0; }
+
+    bool isVariadic() const override { return true; }
+
+    bool useDefaultImplementationForConstants() const override { return true; }
+
+    bool useDefaultImplementationForNulls() const override { return false; }
+
+    bool isDeterministic() const override { return false; }
+
+    ColumnNumbers getArgumentsThatAreAlwaysConstant() const override { return {0, 1}; }
+
+    bool isInjective(const ColumnsWithTypeAndName & sample_columns) const override
+    {
+        return dictionary_get_func_impl.isInjective(sample_columns);
+    }
+
+    DataTypePtr getReturnTypeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments) const override
+    {
+        auto result_type = dictionary_get_func_impl.getReturnTypeImpl(arguments);
+
+        WhichDataType result_data_type(result_type);
+        if (result_data_type.isTuple())
+        {
+            const auto & data_type_tuple = static_cast<const DataTypeTuple &>(*result_type);
+            auto elements_types_copy = data_type_tuple.getElements();
+            for (auto & element_type : elements_types_copy)
+                element_type = makeNullable(element_type);
+
+            result_type = std::make_shared<DataTypeTuple>(elements_types_copy, data_type_tuple.getElementNames());
+        }
+        else
+            result_type = makeNullable(result_type);
+
+        return result_type;
+    }
+
+    ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr &, size_t input_rows_count) const override
+    {
+        /** We call dictHas function to get which map is key presented in dictionary.
+            For key that presented in dictionary dict has result for that key index value will be 1. Otherwise 0.
+            We invert result, and then for key that is not presented in dictionary value will be 1. Otherwise 0.
+            This inverted result will be used as null column map.
+            After that we call dict get function, by contract for key that are not presented in dictionary we
+            return default value.
+            We create nullable column from dict get result column and null column map.
+
+            2 additional implementation details:
+            1. Result from dict get can be tuple if client requested multiple attributes we apply such operation on each result column.
+            2. If column is already nullable we merge column null map with null map that we get from dict has.
+          */
+
+        auto dict_has_arguments = filterAttributeNameArgumentForDictHas(arguments);
+        auto is_key_in_dictionary_column = dictionary_has_func_impl.executeImpl(dict_has_arguments, std::make_shared<DataTypeUInt8>(), input_rows_count);
+        auto is_key_in_dictionary_column_mutable = is_key_in_dictionary_column->assumeMutable();
+        ColumnVector<UInt8> & is_key_in_dictionary_column_typed = assert_cast<ColumnVector<UInt8> &>(*is_key_in_dictionary_column_mutable);
+        PaddedPODArray<UInt8> & is_key_in_dictionary_data = is_key_in_dictionary_column_typed.getData();
+        for (auto & key : is_key_in_dictionary_data)
+            key = !key;
+
+        auto result_type = dictionary_get_func_impl.getReturnTypeImpl(arguments);
+        auto dictionary_get_result_column = dictionary_get_func_impl.executeImpl(arguments, result_type, input_rows_count);
+
+        ColumnPtr result;
+
+        WhichDataType result_data_type(result_type);
+        auto dictionary_get_result_column_mutable = dictionary_get_result_column->assumeMutable();
+
+        if (result_data_type.isTuple())
+        {
+            ColumnTuple & column_tuple = assert_cast<ColumnTuple &>(*dictionary_get_result_column_mutable);
+
+            const auto & columns = column_tuple.getColumns();
+            size_t tuple_size = columns.size();
+
+            MutableColumns new_columns(tuple_size);
+            for (size_t tuple_column_index = 0; tuple_column_index < tuple_size; ++tuple_column_index)
+            {
+                auto nullable_column_map = ColumnVector<UInt8>::create();
+                auto & nullable_column_map_data = nullable_column_map->getData();
+                nullable_column_map_data.assign(is_key_in_dictionary_data);
+
+                auto mutable_column = columns[tuple_column_index]->assumeMutable();
+                if (ColumnNullable * nullable_column = typeid_cast<ColumnNullable *>(mutable_column.get()))
+                {
+                    auto & null_map_data = nullable_column->getNullMapData();
+                    addNullMap(null_map_data, is_key_in_dictionary_data);
+                    new_columns[tuple_column_index] = std::move(mutable_column);
+                }
+                else
+                    new_columns[tuple_column_index] = ColumnNullable::create(std::move(mutable_column), std::move(nullable_column_map));
+            }
+
+            result = ColumnTuple::create(std::move(new_columns));
+        }
+        else
+        {
+            if (ColumnNullable * nullable_column = typeid_cast<ColumnNullable *>(dictionary_get_result_column_mutable.get()))
+            {
+                auto & null_map_data = nullable_column->getNullMapData();
+                addNullMap(null_map_data, is_key_in_dictionary_data);
+                result = std::move(dictionary_get_result_column);
+            }
+            else
+                result = ColumnNullable::create(std::move(dictionary_get_result_column), std::move(is_key_in_dictionary_column_mutable));
+        }
+
+        return result;
+    }
+
+    static void addNullMap(PaddedPODArray<UInt8> & null_map, PaddedPODArray<UInt8> & null_map_to_add)
+    {
+        assert(null_map.size() == null_map_to_add.size());
+
+        for (size_t i = 0; i < null_map.size(); ++i)
+            null_map[i] = null_map[i] || null_map_to_add[i];
+    }
+
+    static ColumnsWithTypeAndName filterAttributeNameArgumentForDictHas(const ColumnsWithTypeAndName & arguments)
+    {
+        ColumnsWithTypeAndName dict_has_arguments;
+        dict_has_arguments.reserve(arguments.size() - 1);
+        size_t attribute_name_argument_index = 1;
+
+        for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i)
+        {
+            if (i == attribute_name_argument_index)
+                continue;
+
+            dict_has_arguments.emplace_back(arguments[i]);
+        }
+
+        return dict_has_arguments;
+    }
+
+    const FunctionDictGetNoType<DictionaryGetFunctionType::get> dictionary_get_func_impl;
+    const FunctionDictHas dictionary_has_func_impl;
+};
 /// Functions to work with hierarchies.
 
 class FunctionDictGetHierarchy final : public IFunction
@@ -727,12 +878,16 @@ private:
     DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes & arguments) const override
     {
         if (!isString(arguments[0]))
-            throw Exception{"Illegal type " + arguments[0]->getName() + " of first argument of function " + getName()
-                + ", expected a string.", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT};
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of first argument of function ({}). Expected String. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[0]->getName());
 
         if (!WhichDataType(arguments[1]).isUInt64())
-            throw Exception{"Illegal type " + arguments[1]->getName() + " of second argument of function " + getName()
-                + ", must be UInt64.", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT};
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of second argument of function ({}). Expected UInt64. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[1]->getName());
 
         return std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeUInt64>());
     }
@@ -744,109 +899,15 @@ private:
         if (input_rows_count == 0)
             return result_type->createColumn();
 
-        auto dict = helper.getDictionary(arguments[0]);
-        ColumnPtr res;
+        auto dictionary = helper.getDictionary(arguments[0].column);
 
-        /// TODO: Rewrite this
-        if (!((res = executeDispatch<FlatDictionary>(arguments, result_type, dict))
-            || (res = executeDispatch<DirectDictionary<DictionaryKeyType::simple>>(arguments, result_type, dict))
-            || (res = executeDispatch<HashedDictionary>(arguments, result_type, dict))
-            || (res = executeDispatch<CacheDictionary<DictionaryKeyType::simple>>(arguments, result_type, dict))))
-            throw Exception{"Unsupported dictionary type " + dict->getTypeName(), ErrorCodes::UNKNOWN_TYPE};
+        if (!dictionary->hasHierarchy())
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD,
+                "Dictionary ({}) does not support hierarchy",
+                dictionary->getFullName());
 
-        return res;
-    }
-
-    template <typename DictionaryType>
-    ColumnPtr executeDispatch(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & result_type, const std::shared_ptr<const IDictionaryBase> & dict_ptr) const
-    {
-        const auto * dict = typeid_cast<const DictionaryType *>(dict_ptr.get());
-        if (!dict)
-            return nullptr;
-
-        if (!dict->hasHierarchy())
-            throw Exception{"Dictionary does not have a hierarchy", ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD};
-
-        const auto get_hierarchies = [&] (const PaddedPODArray<UInt64> & in, PaddedPODArray<UInt64> & out, PaddedPODArray<UInt64> & offsets)
-        {
-            const auto size = in.size();
-
-            /// copy of `in` array
-            auto in_array = std::make_unique<PaddedPODArray<UInt64>>(std::begin(in), std::end(in));
-            /// used for storing and handling result of ::toParent call
-            auto out_array = std::make_unique<PaddedPODArray<UInt64>>(size);
-            /// resulting hierarchies
-            std::vector<std::vector<IDictionary::Key>> hierarchies(size);    /// TODO Bad code, poor performance.
-
-            /// total number of non-zero elements, used for allocating all the required memory upfront
-            size_t total_count = 0;
-
-            while (true)
-            {
-                auto all_zeroes = true;
-
-                /// erase zeroed identifiers, store non-zeroed ones
-                for (const auto i : ext::range(0, size))
-                {
-                    const auto id = (*in_array)[i];
-                    if (0 == id)
-                        continue;
-
-
-                    auto & hierarchy = hierarchies[i];
-
-                    /// Checking for loop
-                    if (std::find(std::begin(hierarchy), std::end(hierarchy), id) != std::end(hierarchy))
-                        continue;
-
-                    all_zeroes = false;
-                    /// place id at it's corresponding place
-                    hierarchy.push_back(id);
-
-                    ++total_count;
-                }
-
-                if (all_zeroes)
-                    break;
-
-                /// translate all non-zero identifiers at once
-                dict->toParent(*in_array, *out_array);
-
-                /// we're going to use the `in_array` from this iteration as `out_array` on the next one
-                std::swap(in_array, out_array);
-            }
-
-            out.reserve(total_count);
-            offsets.resize(size);
-
-            for (const auto i : ext::range(0, size))
-            {
-                const auto & ids = hierarchies[i];
-                out.insert_assume_reserved(std::begin(ids), std::end(ids));
-                offsets[i] = out.size();
-            }
-        };
-
-        const auto * id_col_untyped = arguments[1].column.get();
-        if (const auto * id_col = checkAndGetColumn<ColumnUInt64>(id_col_untyped))
-        {
-            const auto & in = id_col->getData();
-            auto backend = ColumnUInt64::create();
-            auto offsets = ColumnArray::ColumnOffsets::create();
-            get_hierarchies(in, backend->getData(), offsets->getData());
-            return ColumnArray::create(std::move(backend), std::move(offsets));
-        }
-        else if (const auto * id_col_const = checkAndGetColumnConst<ColumnVector<UInt64>>(id_col_untyped))
-        {
-            const PaddedPODArray<UInt64> in(1, id_col_const->getValue<UInt64>());
-            auto backend = ColumnUInt64::create();
-            auto offsets = ColumnArray::ColumnOffsets::create();
-            get_hierarchies(in, backend->getData(), offsets->getData());
-            auto array = ColumnArray::create(std::move(backend), std::move(offsets));
-            return result_type->createColumnConst(id_col_const->size(), (*array)[0].get<Array>());
-        }
-        else
-            throw Exception{"Second argument of function " + getName() + " must be UInt64", ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN};
+        ColumnPtr result = dictionary->getHierarchy(arguments[1].column, std::make_shared<DataTypeUInt64>());
+        return result;
     }
 
     mutable FunctionDictHelper helper;
@@ -877,16 +938,22 @@ private:
     DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes & arguments) const override
     {
         if (!isString(arguments[0]))
-            throw Exception{"Illegal type " + arguments[0]->getName() + " of first argument of function " + getName()
-                + ", expected a string.", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT};
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of first argument of function ({}). Expected String. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[0]->getName());
 
         if (!WhichDataType(arguments[1]).isUInt64())
-            throw Exception{"Illegal type " + arguments[1]->getName() + " of second argument of function " + getName()
-                + ", must be UInt64.", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT};
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of second argument of function ({}). Expected UInt64. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[1]->getName());
 
         if (!WhichDataType(arguments[2]).isUInt64())
-            throw Exception{"Illegal type " + arguments[2]->getName() + " of third argument of function " + getName()
-                + ", must be UInt64.", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT};
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of third argument of function ({}). Expected UInt64. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[2]->getName());
 
         return std::make_shared<DataTypeUInt8>();
     }
@@ -898,105 +965,163 @@ private:
         if (input_rows_count == 0)
             return result_type->createColumn();
 
-        auto dict = helper.getDictionary(arguments[0]);
+        auto dict = helper.getDictionary(arguments[0].column);
 
-        ColumnPtr res;
-        if (!((res = executeDispatch<FlatDictionary>(arguments, dict))
-            || (res = executeDispatch<DirectDictionary<DictionaryKeyType::simple>>(arguments, dict))
-            || (res = executeDispatch<HashedDictionary>(arguments, dict))
-            || (res = executeDispatch<CacheDictionary<DictionaryKeyType::simple>>(arguments, dict))))
-            throw Exception{"Unsupported dictionary type " + dict->getTypeName(), ErrorCodes::UNKNOWN_TYPE};
+        if (!dict->hasHierarchy())
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD, "Dictionary ({}) does not support hierarchy", dict->getFullName());
+
+        ColumnPtr res = dict->isInHierarchy(arguments[1].column, arguments[2].column, std::make_shared<DataTypeUInt64>());
 
         return res;
     }
 
-    template <typename DictionaryType>
-    ColumnPtr executeDispatch(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const std::shared_ptr<const IDictionaryBase> & dict_ptr) const
+    mutable FunctionDictHelper helper;
+};
+
+class FunctionDictGetChildren final : public IFunction
+{
+public:
+    static constexpr auto name = "dictGetChildren";
+
+    static FunctionPtr create(const Context & context)
     {
-        const auto * dict = typeid_cast<const DictionaryType *>(dict_ptr.get());
-        if (!dict)
-            return nullptr;
-
-        if (!dict->hasHierarchy())
-            throw Exception{"Dictionary does not have a hierarchy", ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD};
-
-        const auto * child_id_col_untyped = arguments[1].column.get();
-        const auto * ancestor_id_col_untyped = arguments[2].column.get();
-
-        if (const auto * child_id_col = checkAndGetColumn<ColumnUInt64>(child_id_col_untyped))
-            return execute(dict, child_id_col, ancestor_id_col_untyped);
-        else if (const auto * child_id_col_const = checkAndGetColumnConst<ColumnVector<UInt64>>(child_id_col_untyped))
-            return execute(dict, child_id_col_const, ancestor_id_col_untyped);
-        else
-            throw Exception{"Illegal column " + child_id_col_untyped->getName()
-                + " of second argument of function " + getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN};
+        return std::make_shared<FunctionDictGetChildren>(context);
     }
 
-    template <typename DictionaryType>
-    ColumnPtr execute(const DictionaryType * dict,
-                 const ColumnUInt64 * child_id_col, const IColumn * ancestor_id_col_untyped) const
+    explicit FunctionDictGetChildren(const Context & context_)
+        : helper(context_) {}
+
+    String getName() const override { return name; }
+
+private:
+    size_t getNumberOfArguments() const override { return 2; }
+
+    bool useDefaultImplementationForConstants() const final { return true; }
+    ColumnNumbers getArgumentsThatAreAlwaysConstant() const final { return {0}; }
+    bool isDeterministic() const override { return false; }
+
+    DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes & arguments) const override
     {
-        if (const auto * ancestor_id_col = checkAndGetColumn<ColumnUInt64>(ancestor_id_col_untyped))
-        {
-            auto out = ColumnUInt8::create();
+        if (!isString(arguments[0]))
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of first argument of function ({}). Expected String. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[0]->getName());
 
-            const auto & child_ids = child_id_col->getData();
-            const auto & ancestor_ids = ancestor_id_col->getData();
-            auto & data = out->getData();
-            const auto size = child_id_col->size();
-            data.resize(size);
+        if (!WhichDataType(arguments[1]).isUInt64())
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of second argument of function ({}). Expected UInt64. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[1]->getName());
 
-            dict->isInVectorVector(child_ids, ancestor_ids, data);
-            return out;
-        }
-        else if (const auto * ancestor_id_col_const = checkAndGetColumnConst<ColumnVector<UInt64>>(ancestor_id_col_untyped))
-        {
-            auto out = ColumnUInt8::create();
-
-            const auto & child_ids = child_id_col->getData();
-            const auto ancestor_id = ancestor_id_col_const->getValue<UInt64>();
-            auto & data = out->getData();
-            const auto size = child_id_col->size();
-            data.resize(size);
-
-            dict->isInVectorConstant(child_ids, ancestor_id, data);
-            return out;
-        }
-        else
-        {
-            throw Exception{"Illegal column " + ancestor_id_col_untyped->getName()
-                + " of third argument of function " + getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN};
-        }
+        return std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeUInt64>());
     }
 
-    template <typename DictionaryType>
-    ColumnPtr execute(const DictionaryType * dict, const ColumnConst * child_id_col, const IColumn * ancestor_id_col_untyped) const
+    ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & result_type, size_t input_rows_count) const override
     {
-        if (const auto * ancestor_id_col = checkAndGetColumn<ColumnUInt64>(ancestor_id_col_untyped))
+        if (input_rows_count == 0)
+            return result_type->createColumn();
+
+        auto dictionary = helper.getDictionary(arguments[0].column);
+
+        if (!dictionary->hasHierarchy())
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD,
+                "Dictionary ({}) does not support hierarchy",
+                dictionary->getFullName());
+
+        ColumnPtr result = dictionary->getDescendants(arguments[1].column, std::make_shared<DataTypeUInt64>(), 1);
+
+        return result;
+    }
+
+    mutable FunctionDictHelper helper;
+};
+
+class FunctionDictGetDescendants final : public IFunction
+{
+public:
+    static constexpr auto name = "dictGetDescendants";
+
+    static FunctionPtr create(const Context & context)
+    {
+        return std::make_shared<FunctionDictGetDescendants>(context);
+    }
+
+    explicit FunctionDictGetDescendants(const Context & context_)
+        : helper(context_) {}
+
+    String getName() const override { return name; }
+
+private:
+    size_t getNumberOfArguments() const override { return 0; }
+    bool isVariadic() const override { return true; }
+
+    bool useDefaultImplementationForConstants() const final { return true; }
+    ColumnNumbers getArgumentsThatAreAlwaysConstant() const final { return {0}; }
+    bool isDeterministic() const override { return false; }
+
+
+    DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes & arguments) const override
+    {
+        size_t arguments_size = arguments.size();
+        if (arguments_size < 2 || arguments_size > 3)
         {
-            auto out = ColumnUInt8::create();
-
-            const auto child_id = child_id_col->getValue<UInt64>();
-            const auto & ancestor_ids = ancestor_id_col->getData();
-            auto & data = out->getData();
-            const auto size = child_id_col->size();
-            data.resize(size);
-
-            dict->isInConstantVector(child_id, ancestor_ids, data);
-            return out;
+            throw Exception(ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH,
+                "Illegal arguments size of function ({}). Expects 2 or 3 arguments size. Actual size ({})",
+                getName(),
+                arguments_size);
         }
-        else if (const auto * ancestor_id_col_const = checkAndGetColumnConst<ColumnVector<UInt64>>(ancestor_id_col_untyped))
+
+        if (!isString(arguments[0]))
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of first argument of function ({}). Expected const String. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[0]->getName());
+
+        if (!WhichDataType(arguments[1]).isUInt64())
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of second argument of function ({}). Expected UInt64. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[1]->getName());
+
+        if (arguments.size() == 3 && !isUnsignedInteger(arguments[2]))
         {
-            const auto child_id = child_id_col->getValue<UInt64>();
-            const auto ancestor_id = ancestor_id_col_const->getValue<UInt64>();
-            UInt8 res = 0;
-
-            dict->isInConstantConstant(child_id, ancestor_id, res);
-            return DataTypeUInt8().createColumnConst(child_id_col->size(), res);
+            throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                "Illegal type of third argument of function ({}). Expected const unsigned integer. Actual type ({})",
+                getName(),
+                arguments[2]->getName());
         }
-        else
-            throw Exception{"Illegal column " + ancestor_id_col_untyped->getName()
-                + " of third argument of function " + getName(), ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN};
+
+        return std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeUInt64>());
+    }
+
+    ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & result_type, size_t input_rows_count) const override
+    {
+        if (input_rows_count == 0)
+            return result_type->createColumn();
+
+        auto dictionary = helper.getDictionary(arguments[0].column);
+
+        size_t level = 0;
+
+        if (arguments.size() == 3)
+        {
+            if (!isColumnConst(*arguments[2].column))
+                throw Exception(ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT,
+                    "Illegal type of third argument of function ({}). Expected const unsigned integer.",
+                    getName());
+
+            level = static_cast<size_t>(arguments[2].column->get64(0));
+        }
+
+        if (!dictionary->hasHierarchy())
+            throw Exception(ErrorCodes::UNSUPPORTED_METHOD,
+                "Dictionary ({}) does not support hierarchy",
+                dictionary->getFullName());
+
+        ColumnPtr res = dictionary->getDescendants(arguments[1].column, std::make_shared<DataTypeUInt64>(), level);
+
+        return res;
     }
 
     mutable FunctionDictHelper helper;
diff --git a/src/Functions/FunctionsRound.h b/src/Functions/FunctionsRound.h
index b510f62662e..b190bc5bd8b 100644
--- a/src/Functions/FunctionsRound.h
+++ b/src/Functions/FunctionsRound.h
@@ -21,6 +21,8 @@
 
 #ifdef __SSE4_1__
     #include <smmintrin.h>
+#else
+    #include <fenv.h>
 #endif
 
 
@@ -34,6 +36,7 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int ARGUMENT_OUT_OF_BOUND;
     extern const int ILLEGAL_COLUMN;
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
+    extern const int CANNOT_SET_ROUNDING_MODE;
 }
 
 
@@ -231,7 +234,7 @@ inline float roundWithMode(float x, RoundingMode mode)
 {
     switch (mode)
     {
-        case RoundingMode::Round: return roundf(x);
+        case RoundingMode::Round: return nearbyintf(x);
         case RoundingMode::Floor: return floorf(x);
         case RoundingMode::Ceil: return ceilf(x);
         case RoundingMode::Trunc: return truncf(x);
@@ -244,7 +247,7 @@ inline double roundWithMode(double x, RoundingMode mode)
 {
     switch (mode)
     {
-        case RoundingMode::Round: return round(x);
+        case RoundingMode::Round: return nearbyint(x);
         case RoundingMode::Floor: return floor(x);
         case RoundingMode::Ceil: return ceil(x);
         case RoundingMode::Trunc: return trunc(x);
@@ -595,6 +598,15 @@ public:
             return false;
         };
 
+#if !defined(__SSE4_1__)
+        /// In case of "nearbyint" function is used, we should ensure the expected rounding mode for the Banker's rounding.
+        /// Actually it is by default. But we will set it just in case.
+
+        if constexpr (rounding_mode == RoundingMode::Round)
+            if (0 != fesetround(FE_TONEAREST))
+                throw Exception("Cannot set floating point rounding mode", ErrorCodes::CANNOT_SET_ROUNDING_MODE);
+#endif
+
         if (!callOnIndexAndDataType<void>(column.type->getTypeId(), call))
         {
             throw Exception("Illegal column " + column.name + " of argument of function " + getName(),
diff --git a/src/Functions/URL/ExtractFirstSignificantSubdomain.h b/src/Functions/URL/ExtractFirstSignificantSubdomain.h
index c13b5f50156..974574058e9 100644
--- a/src/Functions/URL/ExtractFirstSignificantSubdomain.h
+++ b/src/Functions/URL/ExtractFirstSignificantSubdomain.h
@@ -90,7 +90,70 @@ struct ExtractFirstSignificantSubdomain
             res_data += last_3_periods[1] + 1 - begin;
             res_size = last_3_periods[0] - last_3_periods[1] - 1;
         }
-   }
+    }
+
+    /// The difference with execute() is due to custom TLD list can have records of any level,
+    /// not only 2-nd level (like non-custom variant), so it requires more lookups.
+    template <class Lookup>
+    static void executeCustom(const Lookup & lookup, const Pos data, const size_t size, Pos & res_data, size_t & res_size, Pos * out_domain_end = nullptr)
+    {
+        res_data = data;
+        res_size = 0;
+
+        Pos tmp;
+        size_t domain_length;
+        ExtractDomain<without_www>::execute(data, size, tmp, domain_length);
+
+        if (domain_length == 0)
+            return;
+
+        if (out_domain_end)
+            *out_domain_end = tmp + domain_length;
+
+        /// cut useless dot
+        if (tmp[domain_length - 1] == '.')
+            --domain_length;
+
+        res_data = tmp;
+        res_size = domain_length;
+
+        auto begin = tmp;
+        auto end = begin + domain_length;
+        const char * last_2_periods[2]{};
+        const char * prev = begin - 1;
+
+        auto pos = find_first_symbols<'.'>(begin, end);
+        while (pos < end)
+        {
+            if (lookup(pos + 1, end - pos - 1))
+            {
+                res_data += prev + 1 - begin;
+                res_size = end - 1 - prev;
+                return;
+            }
+
+            last_2_periods[1] = last_2_periods[0];
+            last_2_periods[0] = pos;
+            prev = pos;
+            pos = find_first_symbols<'.'>(pos + 1, end);
+        }
+
+        /// if there is domain of the first level (i.e. no dots in the hostname) -> return nothing
+        if (!last_2_periods[0])
+            return;
+
+        /// if there is domain of the second level -> always return itself
+        if (!last_2_periods[1])
+        {
+            res_size = last_2_periods[0] - begin;
+            return;
+        }
+
+        /// if there is domain of the 3+ level, and zero records in TLD list ->
+        /// fallback to domain of the second level
+        res_data += last_2_periods[1] + 1 - begin;
+        res_size = last_2_periods[0] - last_2_periods[1] - 1;
+    }
 };
 
 }
diff --git a/src/Functions/URL/FirstSignificantSubdomainCustomImpl.h b/src/Functions/URL/FirstSignificantSubdomainCustomImpl.h
index 244b32459c1..d6868834f75 100644
--- a/src/Functions/URL/FirstSignificantSubdomainCustomImpl.h
+++ b/src/Functions/URL/FirstSignificantSubdomainCustomImpl.h
@@ -17,10 +17,10 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT;
 }
 
-struct FirstSignificantSubdomainCustomtLookup
+struct FirstSignificantSubdomainCustomLookup
 {
     const TLDList & tld_list;
-    FirstSignificantSubdomainCustomtLookup(const std::string & tld_list_name)
+    FirstSignificantSubdomainCustomLookup(const std::string & tld_list_name)
         : tld_list(TLDListsHolder::getInstance().getTldList(tld_list_name))
     {
     }
@@ -63,7 +63,7 @@ public:
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /*result_type*/, size_t /*input_rows_count*/) const override
     {
         const ColumnConst * column_tld_list_name = checkAndGetColumnConstStringOrFixedString(arguments[1].column.get());
-        FirstSignificantSubdomainCustomtLookup tld_lookup(column_tld_list_name->getValue<String>());
+        FirstSignificantSubdomainCustomLookup tld_lookup(column_tld_list_name->getValue<String>());
 
         /// FIXME: convertToFullColumnIfConst() is suboptimal
         auto column = arguments[0].column->convertToFullColumnIfConst();
@@ -79,7 +79,7 @@ public:
                 ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN);
     }
 
-    static void vector(FirstSignificantSubdomainCustomtLookup & tld_lookup,
+    static void vector(FirstSignificantSubdomainCustomLookup & tld_lookup,
         const ColumnString::Chars & data, const ColumnString::Offsets & offsets,
         ColumnString::Chars & res_data, ColumnString::Offsets & res_offsets)
     {
diff --git a/src/Functions/URL/cutToFirstSignificantSubdomainCustom.cpp b/src/Functions/URL/cutToFirstSignificantSubdomainCustom.cpp
index 11fd27e317b..7532ddd00f2 100644
--- a/src/Functions/URL/cutToFirstSignificantSubdomainCustom.cpp
+++ b/src/Functions/URL/cutToFirstSignificantSubdomainCustom.cpp
@@ -10,7 +10,7 @@ struct CutToFirstSignificantSubdomainCustom
 {
     static size_t getReserveLengthForElement() { return 15; }
 
-    static void execute(FirstSignificantSubdomainCustomtLookup & tld_lookup, const Pos data, const size_t size, Pos & res_data, size_t & res_size)
+    static void execute(FirstSignificantSubdomainCustomLookup & tld_lookup, const Pos data, const size_t size, Pos & res_data, size_t & res_size)
     {
         res_data = data;
         res_size = 0;
@@ -18,7 +18,7 @@ struct CutToFirstSignificantSubdomainCustom
         Pos tmp_data;
         size_t tmp_length;
         Pos domain_end;
-        ExtractFirstSignificantSubdomain<without_www>::execute(tld_lookup, data, size, tmp_data, tmp_length, &domain_end);
+        ExtractFirstSignificantSubdomain<without_www>::executeCustom(tld_lookup, data, size, tmp_data, tmp_length, &domain_end);
 
         if (tmp_length == 0)
             return;
diff --git a/src/Functions/array/mapOp.cpp b/src/Functions/array/mapOp.cpp
index 62662099961..c30488cb25b 100644
--- a/src/Functions/array/mapOp.cpp
+++ b/src/Functions/array/mapOp.cpp
@@ -6,7 +6,9 @@
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <Functions/FunctionFactory.h>
 #include <Functions/FunctionHelpers.h>
-#include "Core/ColumnWithTypeAndName.h"
+#include <common/arithmeticOverflow.h>
+#include <Core/ColumnWithTypeAndName.h>
+
 
 namespace DB
 {
@@ -159,27 +161,27 @@ private:
                     if constexpr (is_str_key)
                     {
                         // have to use Field structs to get strings
-                        key = arg.key_column.operator[](offset + j).get<KeyType>();
+                        key = arg.key_column[offset + j].get<KeyType>();
                     }
                     else
                     {
                         key = assert_cast<const ColumnVector<KeyType> &>(arg.key_column).getData()[offset + j];
                     }
 
-                    auto value = arg.val_column.operator[](offset + j).get<ValType>();
+                    ValType value = arg.val_column[offset + j].get<ValType>();
 
                     if constexpr (op_type == OpTypes::ADD)
                     {
                         const auto [it, inserted] = summing_map.insert({key, value});
                         if (!inserted)
-                            it->second += value;
+                            it->second = common::addIgnoreOverflow(it->second, value);
                     }
                     else
                     {
                         static_assert(op_type == OpTypes::SUBTRACT);
-                        const auto [it, inserted] = summing_map.insert({key, first ? value : -value});
+                        const auto [it, inserted] = summing_map.insert({key, first ? value : common::negateIgnoreOverflow(value)});
                         if (!inserted)
-                            it->second -= value;
+                            it->second = common::subIgnoreOverflow(it->second, value);
                     }
                 }
 
diff --git a/src/Functions/array/range.cpp b/src/Functions/array/range.cpp
index 1a057458175..ac968786923 100644
--- a/src/Functions/array/range.cpp
+++ b/src/Functions/array/range.cpp
@@ -22,6 +22,11 @@ namespace ErrorCodes
 }
 
 
+/** Generates array
+  * range(size): [0, size)
+  * range(start, end): [start, end)
+  * range(start, end, step): [start, end) with step increments.
+  */
 class FunctionRange : public IFunction
 {
 public:
@@ -40,9 +45,9 @@ private:
     {
         if (arguments.size() > 3 || arguments.empty())
         {
-            throw Exception{"Function " + getName() + " needs 1..3 arguments; passed "
-                            + std::to_string(arguments.size()) + ".",
-                            ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH};
+            throw Exception(ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH,
+                "Function {} needs 1..3 arguments; passed {}.",
+                getName(), arguments.size());
         }
 
         for (const auto & arg : arguments)
@@ -339,6 +344,18 @@ private:
 
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & result_type, size_t input_rows_count) const override
     {
+        DataTypePtr elem_type = checkAndGetDataType<DataTypeArray>(result_type.get())->getNestedType();
+        WhichDataType which(elem_type);
+
+        if (!which.isUInt8()
+            && !which.isUInt16()
+            && !which.isUInt32()
+            && !which.isUInt64())
+        {
+            throw Exception{"Illegal columns of arguments of function " + getName()
+                + ", the function only implemented for unsigned integers up to 64 bit", ErrorCodes::ILLEGAL_COLUMN};
+        }
+
         ColumnPtr res;
         if (arguments.size() == 1)
         {
@@ -356,22 +373,24 @@ private:
         Columns columns_holder(3);
         ColumnRawPtrs column_ptrs(3);
 
-        const auto return_type = checkAndGetDataType<DataTypeArray>(result_type.get())->getNestedType();
-
         for (size_t i = 0; i < arguments.size(); ++i)
         {
             if (i == 1)
-                columns_holder[i] = castColumn(arguments[i], return_type)->convertToFullColumnIfConst();
+                columns_holder[i] = castColumn(arguments[i], elem_type)->convertToFullColumnIfConst();
             else
-                columns_holder[i] = castColumn(arguments[i], return_type);
+                columns_holder[i] = castColumn(arguments[i], elem_type);
 
             column_ptrs[i] = columns_holder[i].get();
         }
 
-        // for step column, defaults to 1
+        /// Step is one by default.
         if (arguments.size() == 2)
         {
-            columns_holder[2] = return_type->createColumnConst(input_rows_count, 1);
+            /// Convert a column with constant 1 to the result type.
+            columns_holder[2] = castColumn(
+                {DataTypeUInt8().createColumnConst(input_rows_count, 1), std::make_shared<DataTypeUInt8>(), {}},
+                elem_type);
+
             column_ptrs[2] = columns_holder[2].get();
         }
 
@@ -385,7 +404,9 @@ private:
             if ((res = executeConstStartStep<UInt8>(column_ptrs[1], start, step, input_rows_count)) ||
                 (res = executeConstStartStep<UInt16>(column_ptrs[1], start, step, input_rows_count)) ||
                 (res = executeConstStartStep<UInt32>(column_ptrs[1], start, step, input_rows_count)) ||
-                (res = executeConstStartStep<UInt64>(column_ptrs[1], start, step, input_rows_count))) {}
+                (res = executeConstStartStep<UInt64>(column_ptrs[1], start, step, input_rows_count)))
+            {
+            }
         }
         else if (is_start_const && !is_step_const)
         {
@@ -394,7 +415,9 @@ private:
             if ((res = executeConstStart<UInt8>(column_ptrs[1], column_ptrs[2], start, input_rows_count)) ||
                 (res = executeConstStart<UInt16>(column_ptrs[1], column_ptrs[2], start, input_rows_count)) ||
                 (res = executeConstStart<UInt32>(column_ptrs[1], column_ptrs[2], start, input_rows_count)) ||
-                (res = executeConstStart<UInt64>(column_ptrs[1], column_ptrs[2], start, input_rows_count))) {}
+                (res = executeConstStart<UInt64>(column_ptrs[1], column_ptrs[2], start, input_rows_count)))
+            {
+            }
         }
         else if (!is_start_const && is_step_const)
         {
@@ -403,14 +426,18 @@ private:
             if ((res = executeConstStep<UInt8>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], step, input_rows_count)) ||
                 (res = executeConstStep<UInt16>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], step, input_rows_count)) ||
                 (res = executeConstStep<UInt32>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], step, input_rows_count)) ||
-                (res = executeConstStep<UInt64>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], step, input_rows_count))) {}
+                (res = executeConstStep<UInt64>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], step, input_rows_count)))
+            {
+            }
         }
         else
         {
             if ((res = executeGeneric<UInt8>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], column_ptrs[2], input_rows_count)) ||
                 (res = executeGeneric<UInt16>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], column_ptrs[2], input_rows_count)) ||
                 (res = executeGeneric<UInt32>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], column_ptrs[2], input_rows_count)) ||
-                (res = executeGeneric<UInt64>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], column_ptrs[2], input_rows_count))) {}
+                (res = executeGeneric<UInt64>(column_ptrs[0], column_ptrs[1], column_ptrs[2], input_rows_count)))
+            {
+            }
         }
 
         if (!res)
diff --git a/src/Functions/blockSerializedSize.cpp b/src/Functions/blockSerializedSize.cpp
index 9c9b380ffef..5a66c5d08af 100644
--- a/src/Functions/blockSerializedSize.cpp
+++ b/src/Functions/blockSerializedSize.cpp
@@ -44,18 +44,20 @@ public:
     {
         ColumnPtr full_column = elem.column->convertToFullColumnIfConst();
 
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
         NullWriteBuffer out;
 
-        settings.getter = [&out](IDataType::SubstreamPath) -> WriteBuffer * { return &out; };
+        settings.getter = [&out](ISerialization::SubstreamPath) -> WriteBuffer * { return &out; };
 
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
 
-        elem.type->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-        elem.type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*full_column,
+        auto serialization = elem.type->getDefaultSerialization();
+
+        serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+        serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*full_column,
             0 /** offset */, 0 /** limit */,
             settings, state);
-        elem.type->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+        serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
 
         return out.count();
     }
diff --git a/src/Functions/connectionID.cpp b/src/Functions/connectionId.cpp
similarity index 61%
rename from src/Functions/connectionID.cpp
rename to src/Functions/connectionId.cpp
index 8e9c81aed6c..1eec764d923 100644
--- a/src/Functions/connectionID.cpp
+++ b/src/Functions/connectionId.cpp
@@ -7,15 +7,15 @@
 namespace DB
 {
 
-/// Get the connection ID. It's used for MySQL handler only.
-class FunctionConnectionID : public IFunction
+/// Get the connection Id. It's used for MySQL handler only.
+class FunctionConnectionId : public IFunction
 {
 public:
-    static constexpr auto name = "connectionID";
+    static constexpr auto name = "connectionId";
 
-    explicit FunctionConnectionID(const Context & context_) : context(context_) {}
+    explicit FunctionConnectionId(const Context & context_) : context(context_) {}
 
-    static FunctionPtr create(const Context & context) { return std::make_shared<FunctionConnectionID>(context); }
+    static FunctionPtr create(const Context & context) { return std::make_shared<FunctionConnectionId>(context); }
 
     String getName() const override { return name; }
 
@@ -32,10 +32,10 @@ private:
     const Context & context;
 };
 
-void registerFunctionConnectionID(FunctionFactory & factory)
+void registerFunctionConnectionId(FunctionFactory & factory)
 {
-    factory.registerFunction<FunctionConnectionID>();
-    factory.registerAlias("connection_id", "connectionID");
+    factory.registerFunction<FunctionConnectionId>(FunctionFactory::CaseInsensitive);
+    factory.registerAlias("connection_id", "connectionID", FunctionFactory::CaseInsensitive);
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/extractGroups.cpp b/src/Functions/extractGroups.cpp
index 3f21be09e88..f20e2cf3e88 100644
--- a/src/Functions/extractGroups.cpp
+++ b/src/Functions/extractGroups.cpp
@@ -65,12 +65,12 @@ public:
         const auto & re2 = regexp->getRE2();
 
         if (!re2)
-            throw Exception("There is no groups in regexp: " + needle, ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
+            throw Exception("There are no groups in regexp: " + needle, ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
 
         const size_t groups_count = re2->NumberOfCapturingGroups();
 
         if (!groups_count)
-            throw Exception("There is no groups in regexp: " + needle, ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
+            throw Exception("There are no groups in regexp: " + needle, ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
 
         // Including 0-group, which is the whole regexp.
         PODArrayWithStackMemory<re2_st::StringPiece, 128> matched_groups(groups_count + 1);
diff --git a/src/Functions/geometryConverters.h b/src/Functions/geometryConverters.h
index 283bb1bb7f4..3e912cb42d7 100644
--- a/src/Functions/geometryConverters.h
+++ b/src/Functions/geometryConverters.h
@@ -13,7 +13,7 @@
 #include <Common/NaNUtils.h>
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/IDataType.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustomGeo.h>
+#include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <IO/WriteHelpers.h>
 #include <Interpreters/castColumn.h>
 
@@ -76,7 +76,7 @@ struct ColumnToPointsConverter
             if (isNaN(first) || isNaN(second))
                 throw Exception("Point's component must not be NaN", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT);
 
-            if (isinf(first) || isinf(second))
+            if (std::isinf(first) || std::isinf(second))
                 throw Exception("Point's component must not be infinite", ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT);
 
             answer[i] = Point(first, second);
@@ -328,14 +328,16 @@ struct ConverterType
 template <typename Point, typename F>
 static void callOnGeometryDataType(DataTypePtr type, F && f)
 {
+    const auto & factory = DataTypeFactory::instance();
+
     /// There is no Point type, because for most of geometry functions it is useless.
-    if (DataTypeCustomPointSerialization::nestedDataType()->equals(*type))
+    if (factory.get("Point")->equals(*type))
         return f(ConverterType<ColumnToPointsConverter<Point>>());
-    else if (DataTypeCustomRingSerialization::nestedDataType()->equals(*type))
+    else if (factory.get("Ring")->equals(*type))
         return f(ConverterType<ColumnToRingsConverter<Point>>());
-    else if (DataTypeCustomPolygonSerialization::nestedDataType()->equals(*type))
+    else if (factory.get("Polygon")->equals(*type))
         return f(ConverterType<ColumnToPolygonsConverter<Point>>());
-    else if (DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::nestedDataType()->equals(*type))
+    else if (factory.get("MultiPolygon")->equals(*type))
         return f(ConverterType<ColumnToMultiPolygonsConverter<Point>>());
     throw Exception(fmt::format("Unknown geometry type {}", type->getName()), ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
 }
diff --git a/src/Functions/isIPAddressContainedIn.cpp b/src/Functions/isIPAddressContainedIn.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..d31e03cb63e
--- /dev/null
+++ b/src/Functions/isIPAddressContainedIn.cpp
@@ -0,0 +1,259 @@
+#include <Columns/ColumnConst.h>
+#include <Columns/ColumnString.h>
+#include <Columns/ColumnsNumber.h>
+#include <Common/IPv6ToBinary.h>
+#include <Common/formatIPv6.h>
+#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
+#include <Functions/IFunctionImpl.h>
+#include <Functions/FunctionFactory.h>
+#include <Functions/FunctionHelpers.h>
+#include <variant>
+#include <charconv>
+
+
+#include <common/logger_useful.h>
+namespace DB::ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_PARSE_TEXT;
+    extern const int ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT;
+    extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
+}
+
+namespace
+{
+
+class IPAddressVariant
+{
+public:
+
+    explicit IPAddressVariant(const StringRef & address_str)
+    {
+        /// IP address parser functions require that the input is
+        /// NULL-terminated so we need to copy it.
+        const auto address_str_copy = std::string(address_str);
+
+        UInt32 v4;
+        if (DB::parseIPv4(address_str_copy.c_str(), reinterpret_cast<unsigned char *>(&v4)))
+        {
+            addr = v4;
+        }
+        else
+        {
+            addr = IPv6AddrType();
+            bool success = DB::parseIPv6(address_str_copy.c_str(), std::get<IPv6AddrType>(addr).data());
+            if (!success)
+                throw DB::Exception("Neither IPv4 nor IPv6 address: '" + address_str_copy + "'",
+                                    DB::ErrorCodes::CANNOT_PARSE_TEXT);
+        }
+    }
+
+    UInt32 asV4() const
+    {
+        if (const auto * val = std::get_if<IPv4AddrType>(&addr))
+            return *val;
+        return 0;
+    }
+
+    const uint8_t * asV6() const
+    {
+        if (const auto * val = std::get_if<IPv6AddrType>(&addr))
+            return val->data();
+        return nullptr;
+    }
+
+private:
+    using IPv4AddrType = UInt32;
+    using IPv6AddrType = std::array<uint8_t, IPV6_BINARY_LENGTH>;
+
+    std::variant<IPv4AddrType, IPv6AddrType> addr;
+};
+
+struct IPAddressCIDR
+{
+    IPAddressVariant address;
+    UInt8 prefix;
+};
+
+IPAddressCIDR parseIPWithCIDR(const StringRef cidr_str)
+{
+    std::string_view cidr_str_view(cidr_str);
+    size_t pos_slash = cidr_str_view.find('/');
+
+    if (pos_slash == 0)
+        throw DB::Exception("Error parsing IP address with prefix: " + std::string(cidr_str), DB::ErrorCodes::CANNOT_PARSE_TEXT);
+    if (pos_slash == std::string_view::npos)
+        throw DB::Exception("The text does not contain '/': " + std::string(cidr_str), DB::ErrorCodes::CANNOT_PARSE_TEXT);
+
+    std::string_view addr_str = cidr_str_view.substr(0, pos_slash);
+    IPAddressVariant addr(StringRef{addr_str.data(), addr_str.size()});
+
+    uint8_t prefix = 0;
+    auto prefix_str = cidr_str_view.substr(pos_slash+1);
+
+    const auto * prefix_str_end = prefix_str.data() + prefix_str.size();
+    auto [parse_end, parse_error] = std::from_chars(prefix_str.data(), prefix_str_end, prefix);
+    uint8_t max_prefix = (addr.asV6() ? IPV6_BINARY_LENGTH : IPV4_BINARY_LENGTH) * 8;
+    bool has_error = parse_error != std::errc() || parse_end != prefix_str_end || prefix > max_prefix;
+    if (has_error)
+        throw DB::Exception("The CIDR has a malformed prefix bits: " + std::string(cidr_str), DB::ErrorCodes::CANNOT_PARSE_TEXT);
+
+    return {addr, static_cast<UInt8>(prefix)};
+}
+
+inline bool isAddressInRange(const IPAddressVariant & address, const IPAddressCIDR & cidr)
+{
+    if (const auto * cidr_v6 = cidr.address.asV6())
+    {
+        if (const auto * addr_v6 = address.asV6())
+            return DB::matchIPv6Subnet(addr_v6, cidr_v6, cidr.prefix);
+    }
+    else
+    {
+        if (!address.asV6())
+            return DB::matchIPv4Subnet(address.asV4(), cidr.address.asV4(), cidr.prefix);
+    }
+    return false;
+}
+
+}
+
+namespace DB
+{
+    class FunctionIsIPAddressContainedIn : public IFunction
+    {
+    public:
+        static constexpr auto name = "isIPAddressInRange";
+        String getName() const override { return name; }
+        static FunctionPtr create(const Context &) { return std::make_shared<FunctionIsIPAddressContainedIn>(); }
+
+        ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /* return_type */, size_t input_rows_count) const override
+        {
+            const IColumn * col_addr = arguments[0].column.get();
+            const IColumn * col_cidr = arguments[1].column.get();
+
+            if (const auto * col_addr_const = checkAndGetAnyColumnConst(col_addr))
+            {
+                if (const auto * col_cidr_const = checkAndGetAnyColumnConst(col_cidr))
+                    return executeImpl(*col_addr_const, *col_cidr_const, input_rows_count);
+                else
+                    return executeImpl(*col_addr_const, *col_cidr, input_rows_count);
+            }
+            else
+            {
+                if (const auto * col_cidr_const = checkAndGetAnyColumnConst(col_cidr))
+                    return executeImpl(*col_addr, *col_cidr_const, input_rows_count);
+                else
+                    return executeImpl(*col_addr, *col_cidr, input_rows_count);
+            }
+        }
+
+        virtual DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes & arguments) const override
+        {
+            if (arguments.size() != 2)
+                throw Exception(
+                    "Number of arguments for function " + getName() + " doesn't match: passed " + toString(arguments.size()) + ", should be 2",
+                    ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH);
+
+            const DataTypePtr & addr_type = arguments[0];
+            const DataTypePtr & prefix_type = arguments[1];
+
+            if (!isString(addr_type) || !isString(prefix_type))
+                throw Exception("The arguments of function " + getName() + " must be String",
+                                ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT);
+
+            return std::make_shared<DataTypeUInt8>();
+        }
+
+        virtual size_t getNumberOfArguments() const override { return 2; }
+        bool useDefaultImplementationForNulls() const override { return false; }
+
+    private:
+        /// Like checkAndGetColumnConst() but this function doesn't
+        /// care about the type of data column.
+        static const ColumnConst * checkAndGetAnyColumnConst(const IColumn * column)
+        {
+            if (!column || !isColumnConst(*column))
+                return nullptr;
+
+            return assert_cast<const ColumnConst *>(column);
+        }
+
+        /// Both columns are constant.
+        static ColumnPtr executeImpl(
+            const ColumnConst & col_addr_const,
+            const ColumnConst & col_cidr_const,
+            size_t input_rows_count)
+        {
+            const auto & col_addr = col_addr_const.getDataColumn();
+            const auto & col_cidr = col_cidr_const.getDataColumn();
+
+            const auto addr = IPAddressVariant(col_addr.getDataAt(0));
+            const auto cidr = parseIPWithCIDR(col_cidr.getDataAt(0));
+
+            ColumnUInt8::MutablePtr col_res = ColumnUInt8::create(1);
+            ColumnUInt8::Container & vec_res = col_res->getData();
+
+            vec_res[0] = isAddressInRange(addr, cidr) ? 1 : 0;
+
+            return ColumnConst::create(std::move(col_res), input_rows_count);
+        }
+
+        /// Address is constant.
+        static ColumnPtr executeImpl(const ColumnConst & col_addr_const, const IColumn & col_cidr, size_t input_rows_count)
+        {
+            const auto & col_addr = col_addr_const.getDataColumn();
+
+            const auto addr = IPAddressVariant(col_addr.getDataAt   (0));
+
+            ColumnUInt8::MutablePtr col_res = ColumnUInt8::create(input_rows_count);
+            ColumnUInt8::Container & vec_res = col_res->getData();
+
+            for (size_t i = 0; i < input_rows_count; i++)
+            {
+                const auto cidr = parseIPWithCIDR(col_cidr.getDataAt(i));
+                vec_res[i] = isAddressInRange(addr, cidr) ? 1 : 0;
+            }
+            return col_res;
+        }
+
+        /// CIDR is constant.
+        static ColumnPtr executeImpl(const IColumn & col_addr, const ColumnConst & col_cidr_const, size_t input_rows_count)
+        {
+            const auto & col_cidr = col_cidr_const.getDataColumn();
+
+            const auto cidr = parseIPWithCIDR(col_cidr.getDataAt(0));
+
+            ColumnUInt8::MutablePtr col_res = ColumnUInt8::create(input_rows_count);
+            ColumnUInt8::Container & vec_res = col_res->getData();
+            for (size_t i = 0; i < input_rows_count; i++)
+            {
+                const auto addr = IPAddressVariant(col_addr.getDataAt(i));
+                vec_res[i] = isAddressInRange(addr, cidr) ? 1 : 0;
+            }
+            return col_res;
+        }
+
+        /// Neither are constant.
+        static ColumnPtr executeImpl(const IColumn & col_addr, const IColumn & col_cidr, size_t input_rows_count)
+        {
+            ColumnUInt8::MutablePtr col_res = ColumnUInt8::create(input_rows_count);
+            ColumnUInt8::Container & vec_res = col_res->getData();
+
+            for (size_t i = 0; i < input_rows_count; i++)
+            {
+                const auto addr = IPAddressVariant(col_addr.getDataAt(i));
+                const auto cidr = parseIPWithCIDR(col_cidr.getDataAt(i));
+
+                vec_res[i] = isAddressInRange(addr, cidr) ? 1 : 0;
+            }
+
+            return col_res;
+        }
+    };
+
+    void registerFunctionIsIPAddressContainedIn(FunctionFactory & factory)
+    {
+        factory.registerFunction<FunctionIsIPAddressContainedIn>();
+    }
+}
diff --git a/src/Functions/partitionId.cpp b/src/Functions/partitionId.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..39d6f1aff84
--- /dev/null
+++ b/src/Functions/partitionId.cpp
@@ -0,0 +1,70 @@
+#include <memory>
+#include <Columns/ColumnString.h>
+#include <Core/Block.h>
+#include <DataTypes/DataTypeString.h>
+#include <Functions/FunctionFactory.h>
+#include <Functions/IFunctionImpl.h>
+#include <Storages/MergeTree/MergeTreePartition.h>
+
+
+namespace DB
+{
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH;
+}
+
+
+/** partitionId(x, y, ...) is a function that computes partition ids of arguments.
+  * The function is slow and should not be called for large amount of rows.
+  */
+class FunctionPartitionId : public IFunction
+{
+public:
+    static constexpr auto name = "partitionId";
+
+    static FunctionPtr create(const Context &) { return std::make_shared<FunctionPartitionId>(); }
+
+    String getName() const override { return name; }
+
+    bool isVariadic() const override { return true; }
+
+    size_t getNumberOfArguments() const override { return 0; }
+
+    bool isInjective(const ColumnsWithTypeAndName & /*sample_columns*/) const override { return true; }
+
+    bool useDefaultImplementationForNulls() const override { return true; }
+    bool useDefaultImplementationForConstants() const override { return true; }
+
+    DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes & arguments) const override
+    {
+        if (arguments.empty())
+            throw Exception("Function " + getName() + " requires at least one argument.", ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH);
+
+        return std::make_shared<DataTypeString>();
+    }
+
+    virtual ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr &, size_t input_rows_count) const override
+    {
+        Block sample_block(arguments);
+        size_t size = arguments.size();
+
+        auto result_column = ColumnString::create();
+        for (size_t j = 0; j < input_rows_count; ++j)
+        {
+            Row row(size);
+            for (size_t i = 0; i < size; ++i)
+                arguments[i].column->get(j, row[i]);
+            MergeTreePartition partition(std::move(row));
+            result_column->insert(partition.getID(sample_block));
+        }
+        return result_column;
+    }
+};
+
+void registerFunctionPartitionId(FunctionFactory & factory)
+{
+    factory.registerFunction<FunctionPartitionId>();
+}
+
+}
diff --git a/src/Functions/polygonArea.cpp b/src/Functions/polygonArea.cpp
index fb1ba7c4a01..7de0869609e 100644
--- a/src/Functions/polygonArea.cpp
+++ b/src/Functions/polygonArea.cpp
@@ -13,6 +13,7 @@
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
 #include <DataTypes/DataTypeCustomGeo.h>
+#include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 
 #include <memory>
 #include <string>
diff --git a/src/Functions/polygonConvexHull.cpp b/src/Functions/polygonConvexHull.cpp
index 5f545cf8ea1..f445b4e4072 100644
--- a/src/Functions/polygonConvexHull.cpp
+++ b/src/Functions/polygonConvexHull.cpp
@@ -55,7 +55,7 @@ public:
 
     DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes &) const override
     {
-        return DataTypeCustomPolygonSerialization::nestedDataType();
+        return DataTypeFactory::instance().get("Polygon");
     }
 
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /*result_type*/, size_t input_rows_count) const override
diff --git a/src/Functions/polygonPerimeter.cpp b/src/Functions/polygonPerimeter.cpp
index c3aadbd187a..e361fa2a387 100644
--- a/src/Functions/polygonPerimeter.cpp
+++ b/src/Functions/polygonPerimeter.cpp
@@ -12,7 +12,7 @@
 #include <Columns/ColumnsNumber.h>
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
 #include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
-#include <DataTypes/DataTypeCustomGeo.h>
+#include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 
 #include <memory>
 #include <string>
diff --git a/src/Functions/polygonsIntersection.cpp b/src/Functions/polygonsIntersection.cpp
index 0de3d023044..8eaf6b97b2b 100644
--- a/src/Functions/polygonsIntersection.cpp
+++ b/src/Functions/polygonsIntersection.cpp
@@ -57,7 +57,7 @@ public:
     DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes &) const override
     {
         /// Intersection of each with figure with each could be easily represent as MultiPolygon.
-        return DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::nestedDataType();
+        return DataTypeFactory::instance().get("MultiPolygon");
     }
 
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /*result_type*/, size_t input_rows_count) const override
diff --git a/src/Functions/polygonsSymDifference.cpp b/src/Functions/polygonsSymDifference.cpp
index 9ab6b79c5f5..a7bdf0af32f 100644
--- a/src/Functions/polygonsSymDifference.cpp
+++ b/src/Functions/polygonsSymDifference.cpp
@@ -56,7 +56,7 @@ public:
 
     DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes &) const override
     {
-        return DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::nestedDataType();
+        return DataTypeFactory::instance().get("MultiPolygon");
     }
 
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /*result_type*/, size_t input_rows_count) const override
diff --git a/src/Functions/polygonsUnion.cpp b/src/Functions/polygonsUnion.cpp
index eab2e2e588f..834629f90ad 100644
--- a/src/Functions/polygonsUnion.cpp
+++ b/src/Functions/polygonsUnion.cpp
@@ -56,7 +56,7 @@ public:
 
     DataTypePtr getReturnTypeImpl(const DataTypes &) const override
     {
-        return DataTypeCustomMultiPolygonSerialization::nestedDataType();
+        return DataTypeFactory::instance().get("MultiPolygon");
     }
 
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /*result_type*/, size_t input_rows_count) const override
diff --git a/src/Functions/readWkt.cpp b/src/Functions/readWkt.cpp
index 101902a00f5..47312be2aa0 100644
--- a/src/Functions/readWkt.cpp
+++ b/src/Functions/readWkt.cpp
@@ -17,7 +17,7 @@ namespace ErrorCodes
 }
 
 
-template <class DataType, class Geometry, class Serializer, class NameHolder>
+template <class DataTypeName, class Geometry, class Serializer, class NameHolder>
 class FunctionReadWkt : public IFunction
 {
 public:
@@ -43,7 +43,7 @@ public:
                     ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT);
         }
 
-        return DataType::nestedDataType();
+        return DataTypeFactory::instance().get(DataTypeName().getName());
     }
 
     ColumnPtr executeImpl(const ColumnsWithTypeAndName & arguments, const DataTypePtr & /*result_type*/, size_t input_rows_count) const override
@@ -70,7 +70,7 @@ public:
 
     static FunctionPtr create(const Context &)
     {
-        return std::make_shared<FunctionReadWkt<DataType, Geometry, Serializer, NameHolder>>();
+        return std::make_shared<FunctionReadWkt<DataTypeName, Geometry, Serializer, NameHolder>>();
     }
 };
 
@@ -96,10 +96,10 @@ struct ReadWktMultiPolygonNameHolder
 
 void registerFunctionReadWkt(FunctionFactory & factory)
 {
-    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypeCustomPointSerialization, CartesianPoint, PointSerializer<CartesianPoint>, ReadWktPointNameHolder>>();
-    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypeCustomRingSerialization, CartesianRing, RingSerializer<CartesianPoint>, ReadWktRingNameHolder>>();
-    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypeCustomPolygonSerialization, CartesianPolygon, PolygonSerializer<CartesianPoint>, ReadWktPolygonNameHolder>>();
-    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypeCustomMultiPolygonSerialization, CartesianMultiPolygon, MultiPolygonSerializer<CartesianPoint>, ReadWktMultiPolygonNameHolder>>();
+    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypePointName, CartesianPoint, PointSerializer<CartesianPoint>, ReadWktPointNameHolder>>();
+    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypeRingName, CartesianRing, RingSerializer<CartesianPoint>, ReadWktRingNameHolder>>();
+    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypePolygonName, CartesianPolygon, PolygonSerializer<CartesianPoint>, ReadWktPolygonNameHolder>>();
+    factory.registerFunction<FunctionReadWkt<DataTypeMultiPolygonName, CartesianMultiPolygon, MultiPolygonSerializer<CartesianPoint>, ReadWktMultiPolygonNameHolder>>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/registerFunctionsMiscellaneous.cpp b/src/Functions/registerFunctionsMiscellaneous.cpp
index ca9bc32486e..d00d4a42db0 100644
--- a/src/Functions/registerFunctionsMiscellaneous.cpp
+++ b/src/Functions/registerFunctionsMiscellaneous.cpp
@@ -70,7 +70,9 @@ void registerFunctionErrorCodeToName(FunctionFactory &);
 void registerFunctionTcpPort(FunctionFactory &);
 void registerFunctionByteSize(FunctionFactory &);
 void registerFunctionFile(FunctionFactory & factory);
-void registerFunctionConnectionID(FunctionFactory & factory);
+void registerFunctionConnectionId(FunctionFactory & factory);
+void registerFunctionPartitionId(FunctionFactory & factory);
+void registerFunctionIsIPAddressContainedIn(FunctionFactory &);
 
 #if USE_ICU
 void registerFunctionConvertCharset(FunctionFactory &);
@@ -141,7 +143,9 @@ void registerFunctionsMiscellaneous(FunctionFactory & factory)
     registerFunctionTcpPort(factory);
     registerFunctionByteSize(factory);
     registerFunctionFile(factory);
-    registerFunctionConnectionID(factory);
+    registerFunctionConnectionId(factory);
+    registerFunctionPartitionId(factory);
+    registerFunctionIsIPAddressContainedIn(factory);
 
 #if USE_ICU
     registerFunctionConvertCharset(factory);
diff --git a/src/Functions/runningConcurrency.cpp b/src/Functions/runningConcurrency.cpp
index a225e3152e7..e8be7b9c200 100644
--- a/src/Functions/runningConcurrency.cpp
+++ b/src/Functions/runningConcurrency.cpp
@@ -47,6 +47,8 @@ namespace DB
             typename ColVecConc::Container & vec_concurrency = col_concurrency->getData();
 
             std::multiset<typename ArgDataType::FieldType> ongoing_until;
+            auto begin_serializaion = arguments[0].type->getDefaultSerialization();
+            auto end_serialization = arguments[1].type->getDefaultSerialization();
             for (size_t i = 0; i < input_rows_count; ++i)
             {
                 const auto begin = vec_begin[i];
@@ -56,8 +58,8 @@ namespace DB
                 {
                     const FormatSettings default_format;
                     WriteBufferFromOwnString buf_begin, buf_end;
-                    arguments[0].type->serializeAsTextQuoted(*(arguments[0].column), i, buf_begin, default_format);
-                    arguments[1].type->serializeAsTextQuoted(*(arguments[1].column), i, buf_end, default_format);
+                    begin_serializaion->serializeTextQuoted(*(arguments[0].column), i, buf_begin, default_format);
+                    end_serialization->serializeTextQuoted(*(arguments[1].column), i, buf_end, default_format);
                     throw Exception(
                         "Incorrect order of events: " + buf_begin.str() + " > " + buf_end.str(),
                         ErrorCodes::INCORRECT_DATA);
diff --git a/src/Functions/version.cpp b/src/Functions/version.cpp
index 404c03223ad..37f9c7b1e98 100644
--- a/src/Functions/version.cpp
+++ b/src/Functions/version.cpp
@@ -49,7 +49,7 @@ public:
 
 void registerFunctionVersion(FunctionFactory & factory)
 {
-    factory.registerFunction<FunctionVersion>();
+    factory.registerFunction<FunctionVersion>(FunctionFactory::CaseInsensitive);
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visibleWidth.cpp b/src/Functions/visibleWidth.cpp
index 1fe36208de9..ed4d2b3d501 100644
--- a/src/Functions/visibleWidth.cpp
+++ b/src/Functions/visibleWidth.cpp
@@ -58,11 +58,12 @@ public:
 
         String tmp;
         FormatSettings format_settings;
+        auto serialization = src.type->getDefaultSerialization();
         for (size_t i = 0; i < size; ++i)
         {
             {
                 WriteBufferFromString out(tmp);
-                src.type->serializeAsText(*src.column, i, out, format_settings);
+                serialization->serializeText(*src.column, i, out, format_settings);
             }
 
             res_data[i] = UTF8::countCodePoints(reinterpret_cast<const UInt8 *>(tmp.data()), tmp.size());
diff --git a/src/Functions/visitParamExtractBool.cpp b/src/Functions/visitParamExtractBool.cpp
index 7f989ccbb9e..059115b5b13 100644
--- a/src/Functions/visitParamExtractBool.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamExtractBool.cpp
@@ -19,10 +19,13 @@ struct ExtractBool
 struct NameVisitParamExtractBool   { static constexpr auto name = "visitParamExtractBool"; };
 using FunctionVisitParamExtractBool = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractBool>, NameVisitParamExtractBool>;
 
+struct NameSimpleJSONExtractBool   { static constexpr auto name = "simpleJSONExtractBool"; };
+using FunctionSimpleJSONExtractBool = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractBool>, NameSimpleJSONExtractBool>;
 
 void registerFunctionVisitParamExtractBool(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamExtractBool>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONExtractBool>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visitParamExtractFloat.cpp b/src/Functions/visitParamExtractFloat.cpp
index b02b0209daf..7a55cff365c 100644
--- a/src/Functions/visitParamExtractFloat.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamExtractFloat.cpp
@@ -9,10 +9,13 @@ namespace DB
 struct NameVisitParamExtractFloat  { static constexpr auto name = "visitParamExtractFloat"; };
 using FunctionVisitParamExtractFloat = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractNumericType<Float64>>, NameVisitParamExtractFloat>;
 
+struct NameSimpleJSONExtractFloat  { static constexpr auto name = "simpleJSONExtractFloat"; };
+using FunctionSimpleJSONExtractFloat = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractNumericType<Float64>>, NameSimpleJSONExtractFloat>;
 
 void registerFunctionVisitParamExtractFloat(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamExtractFloat>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONExtractFloat>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visitParamExtractInt.cpp b/src/Functions/visitParamExtractInt.cpp
index f3f30f566e6..7c2188c10fc 100644
--- a/src/Functions/visitParamExtractInt.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamExtractInt.cpp
@@ -9,10 +9,13 @@ namespace DB
 struct NameVisitParamExtractInt    { static constexpr auto name = "visitParamExtractInt"; };
 using FunctionVisitParamExtractInt = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractNumericType<Int64>>, NameVisitParamExtractInt>;
 
+struct NameSimpleJSONExtractInt    { static constexpr auto name = "simpleJSONExtractInt"; };
+using FunctionSimpleJSONExtractInt = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractNumericType<Int64>>, NameSimpleJSONExtractInt>;
 
 void registerFunctionVisitParamExtractInt(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamExtractInt>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONExtractInt>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visitParamExtractRaw.cpp b/src/Functions/visitParamExtractRaw.cpp
index add882f003f..734fe107557 100644
--- a/src/Functions/visitParamExtractRaw.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamExtractRaw.cpp
@@ -59,10 +59,13 @@ struct ExtractRaw
 struct NameVisitParamExtractRaw    { static constexpr auto name = "visitParamExtractRaw"; };
 using FunctionVisitParamExtractRaw = FunctionsStringSearchToString<ExtractParamToStringImpl<ExtractRaw>, NameVisitParamExtractRaw>;
 
+struct NameSimpleJSONExtractRaw    { static constexpr auto name = "simpleJSONExtractRaw"; };
+using FunctionSimpleJSONExtractRaw = FunctionsStringSearchToString<ExtractParamToStringImpl<ExtractRaw>, NameSimpleJSONExtractRaw>;
 
 void registerFunctionVisitParamExtractRaw(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamExtractRaw>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONExtractRaw>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visitParamExtractString.cpp b/src/Functions/visitParamExtractString.cpp
index b633a59807e..23f24b9e3b8 100644
--- a/src/Functions/visitParamExtractString.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamExtractString.cpp
@@ -20,10 +20,13 @@ struct ExtractString
 struct NameVisitParamExtractString { static constexpr auto name = "visitParamExtractString"; };
 using FunctionVisitParamExtractString = FunctionsStringSearchToString<ExtractParamToStringImpl<ExtractString>, NameVisitParamExtractString>;
 
+struct NameSimpleJSONExtractString { static constexpr auto name = "simpleJSONExtractString"; };
+using FunctionSimpleJSONExtractString = FunctionsStringSearchToString<ExtractParamToStringImpl<ExtractString>, NameSimpleJSONExtractString>;
 
 void registerFunctionVisitParamExtractString(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamExtractString>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONExtractString>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visitParamExtractUInt.cpp b/src/Functions/visitParamExtractUInt.cpp
index 5e70eed8253..f5466a63b0d 100644
--- a/src/Functions/visitParamExtractUInt.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamExtractUInt.cpp
@@ -9,10 +9,14 @@ namespace DB
 struct NameVisitParamExtractUInt   { static constexpr auto name = "visitParamExtractUInt"; };
 using FunctionVisitParamExtractUInt = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractNumericType<UInt64>>, NameVisitParamExtractUInt>;
 
+struct NameSimpleJSONExtractUInt   { static constexpr auto name = "simpleJSONExtractUInt"; };
+using FunctionSimpleJSONExtractUInt = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<ExtractNumericType<UInt64>>, NameSimpleJSONExtractUInt>;
+
 
 void registerFunctionVisitParamExtractUInt(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamExtractUInt>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONExtractUInt>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/visitParamHas.cpp b/src/Functions/visitParamHas.cpp
index 5fbedfb4995..f4f377f9e8f 100644
--- a/src/Functions/visitParamHas.cpp
+++ b/src/Functions/visitParamHas.cpp
@@ -19,10 +19,13 @@ struct HasParam
 struct NameVisitParamHas           { static constexpr auto name = "visitParamHas"; };
 using FunctionVisitParamHas = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<HasParam>, NameVisitParamHas>;
 
+struct NameSimpleJSONHas           { static constexpr auto name = "simpleJSONHas"; };
+using FunctionSimpleJSONHas = FunctionsStringSearch<ExtractParamImpl<HasParam>, NameSimpleJSONHas>;
 
 void registerFunctionVisitParamHas(FunctionFactory & factory)
 {
     factory.registerFunction<FunctionVisitParamHas>();
+    factory.registerFunction<FunctionSimpleJSONHas>();
 }
 
 }
diff --git a/src/Functions/ya.make b/src/Functions/ya.make
index aed2bd9b70d..52ed54ec64f 100644
--- a/src/Functions/ya.make
+++ b/src/Functions/ya.make
@@ -210,7 +210,7 @@ SRCS(
     cbrt.cpp
     coalesce.cpp
     concat.cpp
-    connectionID.cpp
+    connectionId.cpp
     convertCharset.cpp
     cos.cpp
     cosh.cpp
@@ -309,6 +309,7 @@ SRCS(
     isConstant.cpp
     isDecimalOverflow.cpp
     isFinite.cpp
+    isIPAddressContainedIn.cpp
     isInfinite.cpp
     isNaN.cpp
     isNotNull.cpp
@@ -373,6 +374,7 @@ SRCS(
     now.cpp
     now64.cpp
     nullIf.cpp
+    partitionId.cpp
     pi.cpp
     plus.cpp
     pointInEllipses.cpp
diff --git a/src/IO/BrotliWriteBuffer.cpp b/src/IO/BrotliWriteBuffer.cpp
index e87eeb1a2be..512ed5fc93f 100644
--- a/src/IO/BrotliWriteBuffer.cpp
+++ b/src/IO/BrotliWriteBuffer.cpp
@@ -106,7 +106,7 @@ void BrotliWriteBuffer::finish()
     try
     {
         finishImpl();
-        out->next();
+        out->finalize();
         finished = true;
     }
     catch (...)
diff --git a/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.cpp b/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.cpp
index bd9bbba4c6c..374e04031d0 100644
--- a/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.cpp
+++ b/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.cpp
@@ -14,7 +14,6 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int ARGUMENT_OUT_OF_BOUND;
     extern const int UNEXPECTED_END_OF_FILE;
     extern const int CORRUPTED_DATA;
-    extern const int TOO_MANY_BYTES;
 }
 
 size_t HTTPChunkedReadBuffer::readChunkHeader()
@@ -40,9 +39,6 @@ size_t HTTPChunkedReadBuffer::readChunkHeader()
     if (in->eof())
         throw Exception("Unexpected end of file while reading chunk header of HTTP chunked data", ErrorCodes::UNEXPECTED_END_OF_FILE);
 
-    if (res > max_size)
-        throw Exception("Chunk size is too large", ErrorCodes::TOO_MANY_BYTES);
-
     assertString("\n", *in);
     return res;
 }
diff --git a/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.h b/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.h
index 0ccebc69d08..378835cafc0 100644
--- a/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.h
+++ b/src/IO/HTTPChunkedReadBuffer.h
@@ -10,11 +10,10 @@ namespace DB
 class HTTPChunkedReadBuffer : public BufferWithOwnMemory<ReadBuffer>
 {
 public:
-    HTTPChunkedReadBuffer(std::unique_ptr<ReadBuffer> in_, size_t max_chunk_size) : in(std::move(in_)), max_size(max_chunk_size) {}
+    explicit HTTPChunkedReadBuffer(std::unique_ptr<ReadBuffer> in_) : in(std::move(in_)) {}
 
 private:
     std::unique_ptr<ReadBuffer> in;
-    const size_t max_size;
 
     size_t readChunkHeader();
     void readChunkFooter();
diff --git a/src/IO/LZMADeflatingWriteBuffer.cpp b/src/IO/LZMADeflatingWriteBuffer.cpp
index 96f1d34b01b..7ea4f7945dc 100644
--- a/src/IO/LZMADeflatingWriteBuffer.cpp
+++ b/src/IO/LZMADeflatingWriteBuffer.cpp
@@ -105,7 +105,7 @@ void LZMADeflatingWriteBuffer::finish()
     try
     {
         finishImpl();
-        out->next();
+        out->finalize();
         finished = true;
     }
     catch (...)
diff --git a/src/IO/MMapReadBufferFromFile.cpp b/src/IO/MMapReadBufferFromFile.cpp
index d881e0d2b30..b3354c42fbb 100644
--- a/src/IO/MMapReadBufferFromFile.cpp
+++ b/src/IO/MMapReadBufferFromFile.cpp
@@ -44,7 +44,8 @@ MMapReadBufferFromFile::MMapReadBufferFromFile(const std::string & file_name_, s
     : file_name(file_name_)
 {
     open();
-    init(fd, offset, length_);
+    mapped.set(fd, offset, length_);
+    init();
 }
 
 
@@ -52,7 +53,8 @@ MMapReadBufferFromFile::MMapReadBufferFromFile(const std::string & file_name_, s
     : file_name(file_name_)
 {
     open();
-    init(fd, offset);
+    mapped.set(fd, offset);
+    init();
 }
 
 
diff --git a/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.cpp b/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.cpp
index 2034a116e0c..c5adfc017ae 100644
--- a/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.cpp
+++ b/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.cpp
@@ -16,91 +16,49 @@ namespace DB
 
 namespace ErrorCodes
 {
-    extern const int CANNOT_ALLOCATE_MEMORY;
-    extern const int CANNOT_MUNMAP;
-    extern const int CANNOT_STAT;
-    extern const int BAD_ARGUMENTS;
-    extern const int LOGICAL_ERROR;
     extern const int ARGUMENT_OUT_OF_BOUND;
     extern const int CANNOT_SEEK_THROUGH_FILE;
 }
 
 
-void MMapReadBufferFromFileDescriptor::init(int fd_, size_t offset, size_t length_)
+void MMapReadBufferFromFileDescriptor::init()
 {
-    fd = fd_;
-    length = length_;
+    size_t length = mapped.getLength();
+    BufferBase::set(mapped.getData(), length, 0);
 
-    if (length)
-    {
-        void * buf = mmap(nullptr, length, PROT_READ, MAP_PRIVATE, fd, offset);
-        if (MAP_FAILED == buf)
-            throwFromErrno(fmt::format("MMapReadBufferFromFileDescriptor: Cannot mmap {}.", ReadableSize(length)),
-                ErrorCodes::CANNOT_ALLOCATE_MEMORY);
-
-        BufferBase::set(static_cast<char *>(buf), length, 0);
-
-        size_t page_size = static_cast<size_t>(::getPageSize());
-        ReadBuffer::padded = (length % page_size) > 0 && (length % page_size) <= (page_size - 15);
-    }
-}
-
-void MMapReadBufferFromFileDescriptor::init(int fd_, size_t offset)
-{
-    fd = fd_;
-
-    struct stat stat_res {};
-    if (0 != fstat(fd, &stat_res))
-        throwFromErrno("MMapReadBufferFromFileDescriptor: Cannot fstat.", ErrorCodes::CANNOT_STAT);
-
-    off_t file_size = stat_res.st_size;
-
-    if (file_size < 0)
-        throw Exception("MMapReadBufferFromFileDescriptor: fstat returned negative file size", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-    if (offset > static_cast<size_t>(file_size))
-        throw Exception("MMapReadBufferFromFileDescriptor: requested offset is greater than file size", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
-
-    init(fd, offset, file_size - offset);
+    size_t page_size = static_cast<size_t>(::getPageSize());
+    ReadBuffer::padded = (length % page_size) > 0 && (length % page_size) <= (page_size - 15);
 }
 
 
-MMapReadBufferFromFileDescriptor::MMapReadBufferFromFileDescriptor(int fd_, size_t offset_, size_t length_)
+MMapReadBufferFromFileDescriptor::MMapReadBufferFromFileDescriptor(int fd, size_t offset, size_t length)
+    : mapped(fd, offset, length)
 {
-    init(fd_, offset_, length_);
+    init();
 }
 
 
-MMapReadBufferFromFileDescriptor::MMapReadBufferFromFileDescriptor(int fd_, size_t offset_)
+MMapReadBufferFromFileDescriptor::MMapReadBufferFromFileDescriptor(int fd, size_t offset)
+    : mapped(fd, offset)
 {
-    init(fd_, offset_);
-}
-
-
-MMapReadBufferFromFileDescriptor::~MMapReadBufferFromFileDescriptor()
-{
-    if (length)
-        finish();    /// Exceptions will lead to std::terminate and that's Ok.
+    init();
 }
 
 
 void MMapReadBufferFromFileDescriptor::finish()
 {
-    if (0 != munmap(internalBuffer().begin(), length))
-        throwFromErrno(fmt::format("MMapReadBufferFromFileDescriptor: Cannot munmap {}.", ReadableSize(length)),
-            ErrorCodes::CANNOT_MUNMAP);
-
-    length = 0;
+    mapped.finish();
 }
 
+
 std::string MMapReadBufferFromFileDescriptor::getFileName() const
 {
-    return "(fd = " + toString(fd) + ")";
+    return "(fd = " + toString(mapped.getFD()) + ")";
 }
 
 int MMapReadBufferFromFileDescriptor::getFD() const
 {
-    return fd;
+    return mapped.getFD();
 }
 
 off_t MMapReadBufferFromFileDescriptor::getPosition()
@@ -116,13 +74,13 @@ off_t MMapReadBufferFromFileDescriptor::seek(off_t offset, int whence)
     else if (whence == SEEK_CUR)
         new_pos = count() + offset;
     else
-        throw Exception("MMapReadBufferFromFileDescriptor::seek expects SEEK_SET or SEEK_CUR as whence", ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND);
+        throw Exception(ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND, "MMapReadBufferFromFileDescriptor::seek expects SEEK_SET or SEEK_CUR as whence");
 
     working_buffer = internal_buffer;
     if (new_pos < 0 || new_pos > off_t(working_buffer.size()))
-        throw Exception("Cannot seek through file " + getFileName()
-            + " because seek position (" + toString(new_pos) + ") is out of bounds [0, " + toString(working_buffer.size()) + "]",
-            ErrorCodes::CANNOT_SEEK_THROUGH_FILE);
+        throw Exception(ErrorCodes::CANNOT_SEEK_THROUGH_FILE,
+            "Cannot seek through file {} because seek position ({}) is out of bounds [0, {}]",
+            getFileName(), new_pos, working_buffer.size());
 
     position() = working_buffer.begin() + new_pos;
     return new_pos;
diff --git a/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.h b/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.h
index e409e9d2d0c..03718a61a6c 100644
--- a/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.h
+++ b/src/IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.h
@@ -1,6 +1,7 @@
 #pragma once
 
 #include <IO/ReadBufferFromFileBase.h>
+#include <IO/MMappedFileDescriptor.h>
 
 
 namespace DB
@@ -18,8 +19,9 @@ public:
 
 protected:
     MMapReadBufferFromFileDescriptor() {}
-    void init(int fd_, size_t offset, size_t length_);
-    void init(int fd_, size_t offset);
+    void init();
+
+    MMappedFileDescriptor mapped;
 
 public:
     MMapReadBufferFromFileDescriptor(int fd_, size_t offset_, size_t length_);
@@ -27,18 +29,12 @@ public:
     /// Map till end of file.
     MMapReadBufferFromFileDescriptor(int fd_, size_t offset_);
 
-    ~MMapReadBufferFromFileDescriptor() override;
-
     /// unmap memory before call to destructor
     void finish();
 
     off_t getPosition() override;
     std::string getFileName() const override;
     int getFD() const;
-
-private:
-    size_t length = 0;
-    int fd = -1;
 };
 
 }
diff --git a/src/IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.cpp b/src/IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..0d31c29bdaa
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.cpp
@@ -0,0 +1,77 @@
+#include <IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int ARGUMENT_OUT_OF_BOUND;
+    extern const int CANNOT_SEEK_THROUGH_FILE;
+}
+
+
+void MMapReadBufferFromFileWithCache::init()
+{
+    size_t length = mapped->getLength();
+    BufferBase::set(mapped->getData(), length, 0);
+
+    size_t page_size = static_cast<size_t>(::getPageSize());
+    ReadBuffer::padded = (length % page_size) > 0 && (length % page_size) <= (page_size - 15);
+}
+
+
+MMapReadBufferFromFileWithCache::MMapReadBufferFromFileWithCache(
+    MMappedFileCache & cache, const std::string & file_name, size_t offset, size_t length)
+{
+    mapped = cache.getOrSet(cache.hash(file_name, offset, length), [&]
+    {
+        return std::make_shared<MMappedFile>(file_name, offset, length);
+    });
+
+    init();
+}
+
+MMapReadBufferFromFileWithCache::MMapReadBufferFromFileWithCache(
+    MMappedFileCache & cache, const std::string & file_name, size_t offset)
+{
+    mapped = cache.getOrSet(cache.hash(file_name, offset, -1), [&]
+    {
+        return std::make_shared<MMappedFile>(file_name, offset);
+    });
+
+    init();
+}
+
+
+std::string MMapReadBufferFromFileWithCache::getFileName() const
+{
+    return mapped->getFileName();
+}
+
+off_t MMapReadBufferFromFileWithCache::getPosition()
+{
+    return count();
+}
+
+off_t MMapReadBufferFromFileWithCache::seek(off_t offset, int whence)
+{
+    off_t new_pos;
+    if (whence == SEEK_SET)
+        new_pos = offset;
+    else if (whence == SEEK_CUR)
+        new_pos = count() + offset;
+    else
+        throw Exception(ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND, "MMapReadBufferFromFileWithCache::seek expects SEEK_SET or SEEK_CUR as whence");
+
+    working_buffer = internal_buffer;
+    if (new_pos < 0 || new_pos > off_t(working_buffer.size()))
+        throw Exception(ErrorCodes::CANNOT_SEEK_THROUGH_FILE,
+            "Cannot seek through file {} because seek position ({}) is out of bounds [0, {}]",
+            getFileName(), new_pos, working_buffer.size());
+
+    position() = working_buffer.begin() + new_pos;
+    return new_pos;
+}
+
+}
diff --git a/src/IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.h b/src/IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.h
new file mode 100644
index 00000000000..ff84f81610a
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.h
@@ -0,0 +1,29 @@
+#pragma once
+
+#include <IO/ReadBufferFromFileBase.h>
+#include <IO/MMappedFileCache.h>
+#include <IO/MMapReadBufferFromFileDescriptor.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+class MMapReadBufferFromFileWithCache : public ReadBufferFromFileBase
+{
+public:
+    MMapReadBufferFromFileWithCache(MMappedFileCache & cache, const std::string & file_name, size_t offset, size_t length);
+
+    /// Map till end of file.
+    MMapReadBufferFromFileWithCache(MMappedFileCache & cache, const std::string & file_name, size_t offset);
+
+    off_t getPosition() override;
+    std::string getFileName() const override;
+    off_t seek(off_t offset, int whence) override;
+
+private:
+    MMappedFileCache::MappedPtr mapped;
+
+    void init();
+};
+
+}
diff --git a/src/IO/MMappedFile.cpp b/src/IO/MMappedFile.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..edd2e5ef0ce
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMappedFile.cpp
@@ -0,0 +1,78 @@
+#include <unistd.h>
+#include <fcntl.h>
+
+#include <Common/ProfileEvents.h>
+#include <Common/formatReadable.h>
+#include <Common/Exception.h>
+#include <IO/MMappedFile.h>
+
+
+namespace ProfileEvents
+{
+    extern const Event FileOpen;
+}
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int FILE_DOESNT_EXIST;
+    extern const int CANNOT_OPEN_FILE;
+    extern const int CANNOT_CLOSE_FILE;
+}
+
+
+void MMappedFile::open()
+{
+    ProfileEvents::increment(ProfileEvents::FileOpen);
+
+    fd = ::open(file_name.c_str(), O_RDONLY | O_CLOEXEC);
+
+    if (-1 == fd)
+        throwFromErrnoWithPath("Cannot open file " + file_name, file_name,
+                               errno == ENOENT ? ErrorCodes::FILE_DOESNT_EXIST : ErrorCodes::CANNOT_OPEN_FILE);
+}
+
+
+std::string MMappedFile::getFileName() const
+{
+    return file_name;
+}
+
+
+MMappedFile::MMappedFile(const std::string & file_name_, size_t offset_, size_t length_)
+    : file_name(file_name_)
+{
+    open();
+    set(fd, offset_, length_);
+}
+
+
+MMappedFile::MMappedFile(const std::string & file_name_, size_t offset_)
+    : file_name(file_name_)
+{
+    open();
+    set(fd, offset_);
+}
+
+
+MMappedFile::~MMappedFile()
+{
+    if (fd != -1)
+        close();    /// Exceptions will lead to std::terminate and that's Ok.
+}
+
+
+void MMappedFile::close()
+{
+    finish();
+
+    if (0 != ::close(fd))
+        throw Exception("Cannot close file", ErrorCodes::CANNOT_CLOSE_FILE);
+
+    fd = -1;
+    metric_increment.destroy();
+}
+
+}
diff --git a/src/IO/MMappedFile.h b/src/IO/MMappedFile.h
new file mode 100644
index 00000000000..6ecf988fa94
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMappedFile.h
@@ -0,0 +1,40 @@
+#pragma once
+
+#include <Common/CurrentMetrics.h>
+#include <IO/MMappedFileDescriptor.h>
+#include <cstddef>
+
+
+namespace CurrentMetrics
+{
+    extern const Metric OpenFileForRead;
+}
+
+
+namespace DB
+{
+
+/// Opens a file and mmaps a region in it (or a whole file) into memory. Unmaps and closes in destructor.
+class MMappedFile : public MMappedFileDescriptor
+{
+public:
+    MMappedFile(const std::string & file_name_, size_t offset_, size_t length_);
+
+    /// Map till end of file.
+    MMappedFile(const std::string & file_name_, size_t offset_);
+
+    ~MMappedFile() override;
+
+    void close();
+
+    std::string getFileName() const;
+
+private:
+    std::string file_name;
+
+    CurrentMetrics::Increment metric_increment{CurrentMetrics::OpenFileForRead};
+
+    void open();
+};
+
+}
diff --git a/src/IO/MMappedFileCache.h b/src/IO/MMappedFileCache.h
new file mode 100644
index 00000000000..cbd1977350b
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMappedFileCache.h
@@ -0,0 +1,63 @@
+#pragma once
+
+#include <Common/LRUCache.h>
+#include <Common/SipHash.h>
+#include <Common/UInt128.h>
+#include <Common/ProfileEvents.h>
+#include <IO/MMappedFile.h>
+
+
+namespace ProfileEvents
+{
+    extern const Event MMappedFileCacheHits;
+    extern const Event MMappedFileCacheMisses;
+}
+
+namespace DB
+{
+
+
+/** Cache of opened and mmapped files for reading.
+  * mmap/munmap is heavy operation and better to keep mapped file to subsequent use than to map/unmap every time.
+  */
+class MMappedFileCache : public LRUCache<UInt128, MMappedFile, UInt128TrivialHash>
+{
+private:
+    using Base = LRUCache<UInt128, MMappedFile, UInt128TrivialHash>;
+
+public:
+    MMappedFileCache(size_t max_size_in_bytes)
+        : Base(max_size_in_bytes) {}
+
+    /// Calculate key from path to file and offset.
+    static UInt128 hash(const String & path_to_file, size_t offset, ssize_t length = -1)
+    {
+        UInt128 key;
+
+        SipHash hash;
+        hash.update(path_to_file.data(), path_to_file.size() + 1);
+        hash.update(offset);
+        hash.update(length);
+
+        hash.get128(key.low, key.high);
+
+        return key;
+    }
+
+    template <typename LoadFunc>
+    MappedPtr getOrSet(const Key & key, LoadFunc && load)
+    {
+        auto result = Base::getOrSet(key, load);
+        if (result.second)
+            ProfileEvents::increment(ProfileEvents::MMappedFileCacheMisses);
+        else
+            ProfileEvents::increment(ProfileEvents::MMappedFileCacheHits);
+
+        return result.first;
+    }
+};
+
+using MMappedFileCachePtr = std::shared_ptr<MMappedFileCache>;
+
+}
+
diff --git a/src/IO/MMappedFileDescriptor.cpp b/src/IO/MMappedFileDescriptor.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..db2752d14f9
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMappedFileDescriptor.cpp
@@ -0,0 +1,107 @@
+#include <sys/mman.h>
+#include <sys/types.h>
+#include <sys/stat.h>
+#include <unistd.h>
+
+#include <fmt/format.h>
+
+#include <Common/formatReadable.h>
+#include <Common/Exception.h>
+#include <common/getPageSize.h>
+#include <IO/MMappedFileDescriptor.h>
+
+
+namespace DB
+{
+
+namespace ErrorCodes
+{
+    extern const int CANNOT_ALLOCATE_MEMORY;
+    extern const int CANNOT_MUNMAP;
+    extern const int CANNOT_STAT;
+    extern const int BAD_ARGUMENTS;
+    extern const int LOGICAL_ERROR;
+}
+
+
+static size_t getFileSize(int fd)
+{
+    struct stat stat_res {};
+    if (0 != fstat(fd, &stat_res))
+        throwFromErrno("MMappedFileDescriptor: Cannot fstat.", ErrorCodes::CANNOT_STAT);
+
+    off_t file_size = stat_res.st_size;
+
+    if (file_size < 0)
+        throw Exception("MMappedFileDescriptor: fstat returned negative file size", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    return file_size;
+}
+
+
+MMappedFileDescriptor::MMappedFileDescriptor(int fd_, size_t offset_, size_t length_)
+{
+    set(fd_, offset_, length_);
+}
+
+MMappedFileDescriptor::MMappedFileDescriptor(int fd_, size_t offset_)
+    : fd(fd_), offset(offset_)
+{
+    set(fd_, offset_);
+}
+
+void MMappedFileDescriptor::set(int fd_, size_t offset_, size_t length_)
+{
+    finish();
+
+    fd = fd_;
+    offset = offset_;
+    length = length_;
+
+    if (!length)
+        return;
+
+    void * buf = mmap(nullptr, length, PROT_READ, MAP_PRIVATE, fd, offset);
+    if (MAP_FAILED == buf)
+        throwFromErrno(fmt::format("MMappedFileDescriptor: Cannot mmap {}.", ReadableSize(length)),
+            ErrorCodes::CANNOT_ALLOCATE_MEMORY);
+
+    data = static_cast<char *>(buf);
+
+    files_metric_increment.changeTo(1);
+    bytes_metric_increment.changeTo(length);
+}
+
+void MMappedFileDescriptor::set(int fd_, size_t offset_)
+{
+    size_t file_size = getFileSize(fd_);
+
+    if (offset > static_cast<size_t>(file_size))
+        throw Exception("MMappedFileDescriptor: requested offset is greater than file size", ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS);
+
+    set(fd_, offset_, file_size - offset);
+}
+
+void MMappedFileDescriptor::finish()
+{
+    if (!length)
+        return;
+
+    if (0 != munmap(data, length))
+        throwFromErrno(fmt::format("MMappedFileDescriptor: Cannot munmap {}.", ReadableSize(length)),
+            ErrorCodes::CANNOT_MUNMAP);
+
+    length = 0;
+
+    files_metric_increment.changeTo(0);
+    bytes_metric_increment.changeTo(0);
+}
+
+MMappedFileDescriptor::~MMappedFileDescriptor()
+{
+    finish(); /// Exceptions will lead to std::terminate and that's Ok.
+}
+
+}
+
+
diff --git a/src/IO/MMappedFileDescriptor.h b/src/IO/MMappedFileDescriptor.h
new file mode 100644
index 00000000000..01dc7e1866c
--- /dev/null
+++ b/src/IO/MMappedFileDescriptor.h
@@ -0,0 +1,59 @@
+#pragma once
+
+#include <cstddef>
+#include <Common/CurrentMetrics.h>
+
+namespace CurrentMetrics
+{
+    extern const Metric MMappedFiles;
+    extern const Metric MMappedFileBytes;
+}
+
+
+namespace DB
+{
+
+/// MMaps a region in file (or a whole file) into memory. Unmaps in destructor.
+/// Does not open or close file.
+class MMappedFileDescriptor
+{
+public:
+    MMappedFileDescriptor(int fd_, size_t offset_, size_t length_);
+    MMappedFileDescriptor(int fd_, size_t offset_);
+
+    /// Makes empty object that can be initialized with `set`.
+    MMappedFileDescriptor() {}
+
+    virtual ~MMappedFileDescriptor();
+
+    char * getData() { return data; }
+    const char * getData() const { return data; }
+
+    int getFD() const { return fd; }
+    size_t getOffset() const { return offset; }
+    size_t getLength() const { return length; }
+
+    /// Unmap memory before call to destructor
+    void finish();
+
+    /// Initialize or reset to another fd.
+    void set(int fd_, size_t offset_, size_t length_);
+    void set(int fd_, size_t offset_);
+
+protected:
+    MMappedFileDescriptor(const MMappedFileDescriptor &) = delete;
+    MMappedFileDescriptor(MMappedFileDescriptor &&) = delete;
+
+    void init();
+
+    int fd = -1;
+    size_t offset = 0;
+    size_t length = 0;
+    char * data = nullptr;
+
+    CurrentMetrics::Increment files_metric_increment{CurrentMetrics::MMappedFiles, 0};
+    CurrentMetrics::Increment bytes_metric_increment{CurrentMetrics::MMappedFileBytes, 0};
+};
+
+}
+
diff --git a/src/IO/PeekableReadBuffer.cpp b/src/IO/PeekableReadBuffer.cpp
index 1d999d586b2..15fdd9448ec 100644
--- a/src/IO/PeekableReadBuffer.cpp
+++ b/src/IO/PeekableReadBuffer.cpp
@@ -82,6 +82,7 @@ bool PeekableReadBuffer::peekNext()
         checkpoint.emplace(memory.data());
         checkpoint_in_own_memory = true;
     }
+
     if (currentlyReadFromOwnMemory())
     {
         /// Update buffer size
@@ -99,7 +100,6 @@ bool PeekableReadBuffer::peekNext()
                 pos_offset = 0;
         }
         BufferBase::set(memory.data(), peeked_size + bytes_to_copy, pos_offset);
-
     }
 
     peeked_size += bytes_to_copy;
@@ -113,12 +113,21 @@ void PeekableReadBuffer::rollbackToCheckpoint(bool drop)
 {
     checkStateCorrect();
 
-    if (!checkpoint)
-        throw DB::Exception("There is no checkpoint", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-    else if (checkpointInOwnMemory() == currentlyReadFromOwnMemory())
+    assert(checkpoint);
+
+    if (checkpointInOwnMemory() == currentlyReadFromOwnMemory())
+    {
+        /// Both checkpoint and position are in the same buffer.
         pos = *checkpoint;
-    else /// Checkpoint is in own memory and pos is not. Switch to reading from own memory
+    }
+    else
+    {
+        /// Checkpoint is in own memory and position is not.
+        assert(checkpointInOwnMemory());
+
+        /// Switch to reading from own memory.
         BufferBase::set(memory.data(), peeked_size, *checkpoint - memory.data());
+    }
 
     if (drop)
         dropCheckpoint();
@@ -134,6 +143,7 @@ bool PeekableReadBuffer::nextImpl()
 
     checkStateCorrect();
     bool res;
+    bool checkpoint_at_end = checkpoint && *checkpoint == working_buffer.end() && currentlyReadFromOwnMemory();
 
     if (checkpoint)
     {
@@ -163,6 +173,13 @@ bool PeekableReadBuffer::nextImpl()
     BufferBase::set(sub_working.begin(), sub_working.size(), sub_buf.offset());
     nextimpl_working_buffer_offset = sub_buf.offset();
 
+    if (checkpoint_at_end)
+    {
+        checkpoint.emplace(working_buffer.begin());
+        peeked_size = 0;
+        checkpoint_in_own_memory = false;
+    }
+
     checkStateCorrect();
     return res;
 }
diff --git a/src/IO/PeekableReadBuffer.h b/src/IO/PeekableReadBuffer.h
index 4f6e669b31d..4515c6f8ce5 100644
--- a/src/IO/PeekableReadBuffer.h
+++ b/src/IO/PeekableReadBuffer.h
@@ -43,10 +43,7 @@ public:
     /// Forget checkpoint and all data between checkpoint and position
     ALWAYS_INLINE inline void dropCheckpoint()
     {
-#ifndef NDEBUG
-        if (!checkpoint)
-            throw DB::Exception("There is no checkpoint", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-#endif
+        assert(checkpoint);
         if (!currentlyReadFromOwnMemory())
         {
             /// Don't need to store unread data anymore
diff --git a/src/IO/ReadBufferFromPocoSocket.cpp b/src/IO/ReadBufferFromPocoSocket.cpp
index c70993c5c3a..d1ceaaf6a35 100644
--- a/src/IO/ReadBufferFromPocoSocket.cpp
+++ b/src/IO/ReadBufferFromPocoSocket.cpp
@@ -37,13 +37,6 @@ bool ReadBufferFromPocoSocket::nextImpl()
         while (async_callback && !socket.poll(0, Poco::Net::Socket::SELECT_READ))
             async_callback(socket.impl()->sockfd(), socket.getReceiveTimeout(), socket_description);
 
-        /// receiveBytes in SecureStreamSocket throws TimeoutException after max(receive_timeout, send_timeout),
-        /// but we want to get this exception exactly after receive_timeout. So, set send_timeout = receive_timeout
-        /// before receiveBytes.
-        std::unique_ptr<TimeoutSetter> timeout_setter = nullptr;
-        if (socket.secure())
-            timeout_setter = std::make_unique<TimeoutSetter>(dynamic_cast<Poco::Net::StreamSocket &>(socket), socket.getReceiveTimeout(), socket.getReceiveTimeout());
-
         bytes_read = socket.impl()->receiveBytes(internal_buffer.begin(), internal_buffer.size());
     }
     catch (const Poco::Net::NetException & e)
diff --git a/src/IO/UncompressedCache.h b/src/IO/UncompressedCache.h
index 86f1530e5b3..b2f62ef2ada 100644
--- a/src/IO/UncompressedCache.h
+++ b/src/IO/UncompressedCache.h
@@ -58,16 +58,17 @@ public:
         return key;
     }
 
-    MappedPtr get(const Key & key)
+    template <typename LoadFunc>
+    MappedPtr getOrSet(const Key & key, LoadFunc && load)
     {
-        MappedPtr res = Base::get(key);
+        auto result = Base::getOrSet(key, std::forward<LoadFunc>(load));
 
-        if (res)
-            ProfileEvents::increment(ProfileEvents::UncompressedCacheHits);
-        else
+        if (result.second)
             ProfileEvents::increment(ProfileEvents::UncompressedCacheMisses);
+        else
+            ProfileEvents::increment(ProfileEvents::UncompressedCacheHits);
 
-        return res;
+        return result.first;
     }
 
 private:
diff --git a/src/IO/WriteBufferFromPocoSocket.cpp b/src/IO/WriteBufferFromPocoSocket.cpp
index 4edfc8a2795..45f6e96218a 100644
--- a/src/IO/WriteBufferFromPocoSocket.cpp
+++ b/src/IO/WriteBufferFromPocoSocket.cpp
@@ -41,13 +41,6 @@ void WriteBufferFromPocoSocket::nextImpl()
         /// Add more details to exceptions.
         try
         {
-            /// sendBytes in SecureStreamSocket throws TimeoutException after max(receive_timeout, send_timeout),
-            /// but we want to get this exception exactly after send_timeout. So, set receive_timeout = send_timeout
-            /// before sendBytes.
-            std::unique_ptr<TimeoutSetter> timeout_setter = nullptr;
-            if (socket.secure())
-                timeout_setter = std::make_unique<TimeoutSetter>(dynamic_cast<Poco::Net::StreamSocket &>(socket), socket.getSendTimeout(), socket.getSendTimeout());
-
             res = socket.impl()->sendBytes(working_buffer.begin() + bytes_written, offset() - bytes_written);
         }
         catch (const Poco::Net::NetException & e)
diff --git a/src/IO/WriteBufferFromS3.cpp b/src/IO/WriteBufferFromS3.cpp
index 7373b24991a..93aaf9456b5 100644
--- a/src/IO/WriteBufferFromS3.cpp
+++ b/src/IO/WriteBufferFromS3.cpp
@@ -120,7 +120,7 @@ WriteBufferFromS3::~WriteBufferFromS3()
     }
     catch (...)
     {
-        tryLogCurrentException(__PRETTY_FUNCTION__);
+        tryLogCurrentException(log);
     }
 }
 
diff --git a/src/IO/ZlibDeflatingWriteBuffer.cpp b/src/IO/ZlibDeflatingWriteBuffer.cpp
index 5da82b52279..7e91820f298 100644
--- a/src/IO/ZlibDeflatingWriteBuffer.cpp
+++ b/src/IO/ZlibDeflatingWriteBuffer.cpp
@@ -107,7 +107,7 @@ void ZlibDeflatingWriteBuffer::finish()
     try
     {
         finishImpl();
-        out->next();
+        out->finalize();
         finished = true;
     }
     catch (...)
diff --git a/src/IO/ZstdDeflatingWriteBuffer.cpp b/src/IO/ZstdDeflatingWriteBuffer.cpp
index 27694797db6..5b97588b33e 100644
--- a/src/IO/ZstdDeflatingWriteBuffer.cpp
+++ b/src/IO/ZstdDeflatingWriteBuffer.cpp
@@ -94,7 +94,7 @@ void ZstdDeflatingWriteBuffer::finish()
     try
     {
         finishImpl();
-        out->next();
+        out->finalize();
         finished = true;
     }
     catch (...)
diff --git a/src/IO/createReadBufferFromFileBase.cpp b/src/IO/createReadBufferFromFileBase.cpp
index c1d4377fdff..230f049b2cb 100644
--- a/src/IO/createReadBufferFromFileBase.cpp
+++ b/src/IO/createReadBufferFromFileBase.cpp
@@ -3,7 +3,7 @@
 #if defined(OS_LINUX) || defined(__FreeBSD__)
 #include <IO/ReadBufferAIO.h>
 #endif
-#include <IO/MMapReadBufferFromFile.h>
+#include <IO/MMapReadBufferFromFileWithCache.h>
 #include <Common/ProfileEvents.h>
 
 
@@ -21,7 +21,7 @@ namespace DB
 
 std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> createReadBufferFromFileBase(
     const std::string & filename_,
-    size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold,
+    size_t estimated_size, size_t aio_threshold, size_t mmap_threshold, MMappedFileCache * mmap_cache,
     size_t buffer_size_, int flags_, char * existing_memory_, size_t alignment)
 {
 #if defined(OS_LINUX) || defined(__FreeBSD__)
@@ -45,11 +45,11 @@ std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> createReadBufferFromFileBase(
     (void)estimated_size;
 #endif
 
-    if (!existing_memory_ && mmap_threshold && estimated_size >= mmap_threshold)
+    if (!existing_memory_ && mmap_threshold && mmap_cache && estimated_size >= mmap_threshold)
     {
         try
         {
-            auto res = std::make_unique<MMapReadBufferFromFile>(filename_, 0);
+            auto res = std::make_unique<MMapReadBufferFromFileWithCache>(*mmap_cache, filename_, 0);
             ProfileEvents::increment(ProfileEvents::CreatedReadBufferMMap);
             return res;
         }
diff --git a/src/IO/createReadBufferFromFileBase.h b/src/IO/createReadBufferFromFileBase.h
index 61dfde6229f..46d5b39ea44 100644
--- a/src/IO/createReadBufferFromFileBase.h
+++ b/src/IO/createReadBufferFromFileBase.h
@@ -8,6 +8,9 @@
 namespace DB
 {
 
+class MMappedFileCache;
+
+
 /** Create an object to read data from a file.
   * estimated_size - the number of bytes to read
   * aio_threshold - the minimum number of bytes for asynchronous reads
@@ -20,6 +23,7 @@ std::unique_ptr<ReadBufferFromFileBase> createReadBufferFromFileBase(
     size_t estimated_size,
     size_t aio_threshold,
     size_t mmap_threshold,
+    MMappedFileCache * mmap_cache,
     size_t buffer_size_ = DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE,
     int flags_ = -1,
     char * existing_memory_ = nullptr,
diff --git a/src/IO/tests/gtest_peekable_read_buffer.cpp b/src/IO/tests/gtest_peekable_read_buffer.cpp
index 8c491338bd3..2e5ca47c0aa 100644
--- a/src/IO/tests/gtest_peekable_read_buffer.cpp
+++ b/src/IO/tests/gtest_peekable_read_buffer.cpp
@@ -6,11 +6,6 @@
 #include <IO/ConcatReadBuffer.h>
 #include <IO/PeekableReadBuffer.h>
 
-namespace DB::ErrorCodes
-{
-    extern const int LOGICAL_ERROR;
-}
-
 static void readAndAssert(DB::ReadBuffer & buf, const char * str)
 {
     size_t n = strlen(str);
@@ -48,20 +43,6 @@ try
         readAndAssert(peekable, "01234");
     }
 
-#ifndef ABORT_ON_LOGICAL_ERROR
-    bool exception = false;
-    try
-    {
-        peekable.rollbackToCheckpoint();
-    }
-    catch (DB::Exception & e)
-    {
-        if (e.code() != DB::ErrorCodes::LOGICAL_ERROR)
-            throw;
-        exception = true;
-    }
-    ASSERT_TRUE(exception);
-#endif
     assertAvailable(peekable, "56789");
 
     readAndAssert(peekable, "56");
diff --git a/src/IO/ya.make b/src/IO/ya.make
index 58df027c561..01b3995ef7a 100644
--- a/src/IO/ya.make
+++ b/src/IO/ya.make
@@ -34,6 +34,9 @@ SRCS(
     LimitReadBuffer.cpp
     MMapReadBufferFromFile.cpp
     MMapReadBufferFromFileDescriptor.cpp
+    MMapReadBufferFromFileWithCache.cpp
+    MMappedFile.cpp
+    MMappedFileDescriptor.cpp
     MemoryReadWriteBuffer.cpp
     MySQLBinlogEventReadBuffer.cpp
     MySQLPacketPayloadReadBuffer.cpp
diff --git a/src/Interpreters/Aggregator.cpp b/src/Interpreters/Aggregator.cpp
index 6a43a40c707..0f8b647096d 100644
--- a/src/Interpreters/Aggregator.cpp
+++ b/src/Interpreters/Aggregator.cpp
@@ -1220,29 +1220,35 @@ Block Aggregator::prepareBlockAndFill(
     return res;
 }
 
-void Aggregator::fillAggregateColumnsWithSingleKey(
-    AggregatedDataVariants & data_variants,
-    MutableColumns & final_aggregate_columns)
+void Aggregator::addSingleKeyToAggregateColumns(
+    const AggregatedDataVariants & data_variants,
+    MutableColumns & aggregate_columns) const
 {
-    AggregatedDataWithoutKey & data = data_variants.without_key;
-
+    const auto & data = data_variants.without_key;
     for (size_t i = 0; i < params.aggregates_size; ++i)
     {
-        ColumnAggregateFunction & column_aggregate_func = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(*final_aggregate_columns[i]);
-        for (auto & pool : data_variants.aggregates_pools)
-        {
-            column_aggregate_func.addArena(pool);
-        }
+        auto & column_aggregate_func = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(*aggregate_columns[i]);
         column_aggregate_func.getData().push_back(data + offsets_of_aggregate_states[i]);
     }
-    data = nullptr;
+}
+
+void Aggregator::addArenasToAggregateColumns(
+    const AggregatedDataVariants & data_variants,
+    MutableColumns & aggregate_columns) const
+{
+    for (size_t i = 0; i < params.aggregates_size; ++i)
+    {
+        auto & column_aggregate_func = assert_cast<ColumnAggregateFunction &>(*aggregate_columns[i]);
+        for (const auto & pool : data_variants.aggregates_pools)
+            column_aggregate_func.addArena(pool);
+    }
 }
 
 void Aggregator::createStatesAndFillKeyColumnsWithSingleKey(
     AggregatedDataVariants & data_variants,
     Columns & key_columns,
     size_t key_row,
-    MutableColumns & final_key_columns)
+    MutableColumns & final_key_columns) const
 {
     AggregateDataPtr place = data_variants.aggregates_pool->alignedAlloc(total_size_of_aggregate_states, align_aggregate_states);
     createAggregateStates(place);
diff --git a/src/Interpreters/Aggregator.h b/src/Interpreters/Aggregator.h
index b7bdca399fa..3415382d485 100644
--- a/src/Interpreters/Aggregator.h
+++ b/src/Interpreters/Aggregator.h
@@ -1295,14 +1295,18 @@ protected:
         AggregateFunctionInstructions & instructions,
         NestedColumnsHolder & nested_columns_holder);
 
-    void fillAggregateColumnsWithSingleKey(
-        AggregatedDataVariants & data_variants,
-        MutableColumns & final_aggregate_columns);
+    void addSingleKeyToAggregateColumns(
+        const AggregatedDataVariants & data_variants,
+        MutableColumns & aggregate_columns) const;
+
+    void addArenasToAggregateColumns(
+        const AggregatedDataVariants & data_variants,
+        MutableColumns & aggregate_columns) const;
 
     void createStatesAndFillKeyColumnsWithSingleKey(
         AggregatedDataVariants & data_variants,
         Columns & key_columns, size_t key_row,
-        MutableColumns & final_key_columns);
+        MutableColumns & final_key_columns) const;
 };
 
 
diff --git a/src/Interpreters/AsynchronousMetrics.cpp b/src/Interpreters/AsynchronousMetrics.cpp
index 9a5c1065abb..3d582293190 100644
--- a/src/Interpreters/AsynchronousMetrics.cpp
+++ b/src/Interpreters/AsynchronousMetrics.cpp
@@ -12,6 +12,7 @@
 #include <Storages/StorageMergeTree.h>
 #include <Storages/StorageReplicatedMergeTree.h>
 #include <IO/UncompressedCache.h>
+#include <IO/MMappedFileCache.h>
 #include <Databases/IDatabase.h>
 #include <chrono>
 
@@ -186,6 +187,13 @@ void AsynchronousMetrics::update()
         }
     }
 
+    {
+        if (auto mmap_cache = global_context.getMMappedFileCache())
+        {
+            new_values["MMapCacheCells"] = mmap_cache->count();
+        }
+    }
+
 #if USE_EMBEDDED_COMPILER
     {
         if (auto * compiled_expression_cache = CompiledExpressionCacheFactory::instance().tryGetCache())
diff --git a/src/Interpreters/Cluster.cpp b/src/Interpreters/Cluster.cpp
index b77d5019d48..9c19094b061 100644
--- a/src/Interpreters/Cluster.cpp
+++ b/src/Interpreters/Cluster.cpp
@@ -116,7 +116,9 @@ Cluster::Address::Address(
         const String & password_,
         UInt16 clickhouse_port,
         bool secure_,
-        Int64 priority_)
+        Int64 priority_,
+        UInt32 shard_index_,
+        UInt32 replica_index_)
     : user(user_)
     , password(password_)
 {
@@ -126,6 +128,8 @@ Cluster::Address::Address(
     secure = secure_ ? Protocol::Secure::Enable : Protocol::Secure::Disable;
     priority = priority_;
     is_local = isLocal(clickhouse_port);
+    shard_index = shard_index_;
+    replica_index = replica_index_;
 }
 
 
@@ -491,7 +495,7 @@ Cluster::Cluster(const Settings & settings, const std::vector<std::vector<String
     {
         Addresses current;
         for (const auto & replica : shard)
-            current.emplace_back(replica, username, password, clickhouse_port, secure, priority);
+            current.emplace_back(replica, username, password, clickhouse_port, secure, priority, current_shard_num, current.size() + 1);
 
         addresses_with_failover.emplace_back(current);
 
@@ -589,6 +593,7 @@ Cluster::Cluster(Cluster::ReplicasAsShardsTag, const Cluster & from, const Setti
     if (from.addresses_with_failover.empty())
         throw Exception("Cluster is empty", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
 
+    UInt32 shard_num = 0;
     std::set<std::pair<String, int>> unique_hosts;
     for (size_t shard_index : ext::range(0, from.shards_info.size()))
     {
@@ -599,6 +604,8 @@ Cluster::Cluster(Cluster::ReplicasAsShardsTag, const Cluster & from, const Setti
                 continue;   /// Duplicate host, skip.
 
             ShardInfo info;
+            info.shard_num = ++shard_num;
+
             if (address.is_local)
                 info.local_addresses.push_back(address);
 
diff --git a/src/Interpreters/Cluster.h b/src/Interpreters/Cluster.h
index a047f199204..0fb75211bd2 100644
--- a/src/Interpreters/Cluster.h
+++ b/src/Interpreters/Cluster.h
@@ -97,6 +97,7 @@ public:
         Int64 priority = 1;
 
         Address() = default;
+
         Address(
             const Poco::Util::AbstractConfiguration & config,
             const String & config_prefix,
@@ -104,13 +105,16 @@ public:
             const String & cluster_secret_,
             UInt32 shard_index_ = 0,
             UInt32 replica_index_ = 0);
+
         Address(
             const String & host_port_,
             const String & user_,
             const String & password_,
             UInt16 clickhouse_port,
             bool secure_ = false,
-            Int64 priority_ = 1);
+            Int64 priority_ = 1,
+            UInt32 shard_index_ = 0,
+            UInt32 replica_index_ = 0);
 
         /// Returns 'escaped_host_name:port'
         String toString() const;
diff --git a/src/Interpreters/Context.cpp b/src/Interpreters/Context.cpp
index b2b15fb0d25..8eec5d099e2 100644
--- a/src/Interpreters/Context.cpp
+++ b/src/Interpreters/Context.cpp
@@ -12,7 +12,7 @@
 #include <Common/Stopwatch.h>
 #include <Common/formatReadable.h>
 #include <Common/thread_local_rng.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.h>
+#include <Coordination/KeeperStorageDispatcher.h>
 #include <Compression/ICompressionCodec.h>
 #include <Core/BackgroundSchedulePool.h>
 #include <Formats/FormatFactory.h>
@@ -30,6 +30,7 @@
 #include <TableFunctions/TableFunctionFactory.h>
 #include <Interpreters/ActionLocksManager.h>
 #include <Core/Settings.h>
+#include <Core/SettingsQuirks.h>
 #include <Access/AccessControlManager.h>
 #include <Access/ContextAccess.h>
 #include <Access/EnabledRolesInfo.h>
@@ -53,8 +54,10 @@
 #include <Interpreters/SystemLog.h>
 #include <Interpreters/Context.h>
 #include <Interpreters/DDLWorker.h>
+#include <Interpreters/DDLTask.h>
 #include <IO/ReadBufferFromFile.h>
 #include <IO/UncompressedCache.h>
+#include <IO/MMappedFileCache.h>
 #include <Parsers/ASTCreateQuery.h>
 #include <Parsers/ParserCreateQuery.h>
 #include <Parsers/parseQuery.h>
@@ -311,7 +314,7 @@ struct ContextShared
 
 #if USE_NURAFT
     mutable std::mutex nu_keeper_storage_dispatcher_mutex;
-    mutable std::shared_ptr<NuKeeperStorageDispatcher> nu_keeper_storage_dispatcher;
+    mutable std::shared_ptr<KeeperStorageDispatcher> nu_keeper_storage_dispatcher;
 #endif
     mutable std::mutex auxiliary_zookeepers_mutex;
     mutable std::map<String, zkutil::ZooKeeperPtr> auxiliary_zookeepers;    /// Map for auxiliary ZooKeeper clients.
@@ -341,6 +344,7 @@ struct ContextShared
     AccessControlManager access_control_manager;
     mutable UncompressedCachePtr uncompressed_cache;        /// The cache of decompressed blocks.
     mutable MarkCachePtr mark_cache;                        /// Cache of marks in compressed files.
+    mutable MMappedFileCachePtr mmap_cache; /// Cache of mmapped files to avoid frequent open/map/unmap/close and to reuse from several threads.
     ProcessList process_list;                               /// Executing queries at the moment.
     MergeList merge_list;                                   /// The list of executable merge (for (Replicated)?MergeTree)
     ReplicatedFetchList replicated_fetch_list;
@@ -1100,6 +1104,7 @@ void Context::applySettingsChanges(const SettingsChanges & changes)
     auto lock = getLock();
     for (const SettingChange & change : changes)
         applySettingChange(change);
+    applySettingsQuirks(settings);
 }
 
 
@@ -1440,14 +1445,12 @@ void Context::setMarkCache(size_t cache_size_in_bytes)
     shared->mark_cache = std::make_shared<MarkCache>(cache_size_in_bytes);
 }
 
-
 MarkCachePtr Context::getMarkCache() const
 {
     auto lock = getLock();
     return shared->mark_cache;
 }
 
-
 void Context::dropMarkCache() const
 {
     auto lock = getLock();
@@ -1456,6 +1459,30 @@ void Context::dropMarkCache() const
 }
 
 
+void Context::setMMappedFileCache(size_t cache_size_in_num_entries)
+{
+    auto lock = getLock();
+
+    if (shared->mmap_cache)
+        throw Exception("Mapped file cache has been already created.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+    shared->mmap_cache = std::make_shared<MMappedFileCache>(cache_size_in_num_entries);
+}
+
+MMappedFileCachePtr Context::getMMappedFileCache() const
+{
+    auto lock = getLock();
+    return shared->mmap_cache;
+}
+
+void Context::dropMMappedFileCache() const
+{
+    auto lock = getLock();
+    if (shared->mmap_cache)
+        shared->mmap_cache->reset();
+}
+
+
 void Context::dropCaches() const
 {
     auto lock = getLock();
@@ -1465,6 +1492,9 @@ void Context::dropCaches() const
 
     if (shared->mark_cache)
         shared->mark_cache->reset();
+
+    if (shared->mmap_cache)
+        shared->mmap_cache->reset();
 }
 
 BackgroundSchedulePool & Context::getBufferFlushSchedulePool() const
@@ -1538,7 +1568,7 @@ BackgroundSchedulePool & Context::getMessageBrokerSchedulePool() const
         shared->message_broker_schedule_pool.emplace(
             settings.background_message_broker_schedule_pool_size,
             CurrentMetrics::BackgroundDistributedSchedulePoolTask,
-            "BgMsgBrkSchPool");
+            "BgMBSchPool");
     return *shared->message_broker_schedule_pool;
 }
 
@@ -1586,35 +1616,35 @@ zkutil::ZooKeeperPtr Context::getZooKeeper() const
 }
 
 
-void Context::initializeNuKeeperStorageDispatcher() const
+void Context::initializeKeeperStorageDispatcher() const
 {
 #if USE_NURAFT
     std::lock_guard lock(shared->nu_keeper_storage_dispatcher_mutex);
 
     if (shared->nu_keeper_storage_dispatcher)
-        throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Trying to initialize NuKeeper multiple times");
+        throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Trying to initialize Keeper multiple times");
 
     const auto & config = getConfigRef();
-    if (config.has("test_keeper_server"))
+    if (config.has("keeper_server"))
     {
-        shared->nu_keeper_storage_dispatcher = std::make_shared<NuKeeperStorageDispatcher>();
+        shared->nu_keeper_storage_dispatcher = std::make_shared<KeeperStorageDispatcher>();
         shared->nu_keeper_storage_dispatcher->initialize(config);
     }
 #endif
 }
 
 #if USE_NURAFT
-std::shared_ptr<NuKeeperStorageDispatcher> & Context::getNuKeeperStorageDispatcher() const
+std::shared_ptr<KeeperStorageDispatcher> & Context::getKeeperStorageDispatcher() const
 {
     std::lock_guard lock(shared->nu_keeper_storage_dispatcher_mutex);
     if (!shared->nu_keeper_storage_dispatcher)
-        throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "NuKeeper must be initialized before requests");
+        throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Keeper must be initialized before requests");
 
     return shared->nu_keeper_storage_dispatcher;
 }
 #endif
 
-void Context::shutdownNuKeeperStorageDispatcher() const
+void Context::shutdownKeeperStorageDispatcher() const
 {
 #if USE_NURAFT
     std::lock_guard lock(shared->nu_keeper_storage_dispatcher_mutex);
@@ -1771,11 +1801,14 @@ std::optional<UInt16> Context::getTCPPortSecure() const
 std::shared_ptr<Cluster> Context::getCluster(const std::string & cluster_name) const
 {
     auto res = getClusters().getCluster(cluster_name);
+    if (res)
+        return res;
 
-    if (!res)
-        throw Exception("Requested cluster '" + cluster_name + "' not found", ErrorCodes::BAD_GET);
+    res = tryGetReplicatedDatabaseCluster(cluster_name);
+    if (res)
+        return res;
 
-    return res;
+    throw Exception("Requested cluster '" + cluster_name + "' not found", ErrorCodes::BAD_GET);
 }
 
 
@@ -2273,6 +2306,8 @@ void Context::setDefaultProfiles(const Poco::Util::AbstractConfiguration & confi
     shared->system_profile_name = config.getString("system_profile", shared->default_profile_name);
     setProfile(shared->system_profile_name);
 
+    applySettingsQuirks(settings, &Poco::Logger::get("SettingsQuirks"));
+
     shared->buffer_profile_name = config.getString("buffer_profile", shared->system_profile_name);
     buffer_context = std::make_shared<Context>(*this);
     buffer_context->setProfile(shared->buffer_profile_name);
diff --git a/src/Interpreters/Context.h b/src/Interpreters/Context.h
index 1785f6684e4..5c98a2ba64a 100644
--- a/src/Interpreters/Context.h
+++ b/src/Interpreters/Context.h
@@ -68,6 +68,7 @@ class ReplicatedFetchList;
 class Cluster;
 class Compiler;
 class MarkCache;
+class MMappedFileCache;
 class UncompressedCache;
 class ProcessList;
 class QueryStatus;
@@ -110,7 +111,7 @@ class StoragePolicySelector;
 using StoragePolicySelectorPtr = std::shared_ptr<const StoragePolicySelector>;
 struct PartUUIDs;
 using PartUUIDsPtr = std::shared_ptr<PartUUIDs>;
-class NuKeeperStorageDispatcher;
+class KeeperStorageDispatcher;
 
 class IOutputFormat;
 using OutputFormatPtr = std::shared_ptr<IOutputFormat>;
@@ -597,10 +598,10 @@ public:
     std::shared_ptr<zkutil::ZooKeeper> getAuxiliaryZooKeeper(const String & name) const;
 
 #if USE_NURAFT
-    std::shared_ptr<NuKeeperStorageDispatcher> & getNuKeeperStorageDispatcher() const;
+    std::shared_ptr<KeeperStorageDispatcher> & getKeeperStorageDispatcher() const;
 #endif
-    void initializeNuKeeperStorageDispatcher() const;
-    void shutdownNuKeeperStorageDispatcher() const;
+    void initializeKeeperStorageDispatcher() const;
+    void shutdownKeeperStorageDispatcher() const;
 
     /// Set auxiliary zookeepers configuration at server starting or configuration reloading.
     void reloadAuxiliaryZooKeepersConfigIfChanged(const ConfigurationPtr & config);
@@ -623,6 +624,11 @@ public:
     std::shared_ptr<MarkCache> getMarkCache() const;
     void dropMarkCache() const;
 
+    /// Create a cache of mapped files to avoid frequent open/map/unmap/close and to reuse from several threads.
+    void setMMappedFileCache(size_t cache_size_in_num_entries);
+    std::shared_ptr<MMappedFileCache> getMMappedFileCache() const;
+    void dropMMappedFileCache() const;
+
     /** Clear the caches of the uncompressed blocks and marks.
       * This is usually done when renaming tables, changing the type of columns, deleting a table.
       *  - since caches are linked to file names, and become incorrect.
diff --git a/src/Interpreters/DDLTask.cpp b/src/Interpreters/DDLTask.cpp
index 0c4c8a1bc34..d446422124a 100644
--- a/src/Interpreters/DDLTask.cpp
+++ b/src/Interpreters/DDLTask.cpp
@@ -10,6 +10,7 @@
 #include <Parsers/ParserQuery.h>
 #include <Parsers/parseQuery.h>
 #include <Parsers/ASTQueryWithOnCluster.h>
+#include <Parsers/formatAST.h>
 #include <Parsers/ASTQueryWithTableAndOutput.h>
 #include <Databases/DatabaseReplicated.h>
 
@@ -43,20 +44,47 @@ bool HostID::isLocalAddress(UInt16 clickhouse_port) const
     }
 }
 
+void DDLLogEntry::assertVersion() const
+{
+    constexpr UInt64 max_version = 2;
+    if (version == 0 || max_version < version)
+        throw Exception(ErrorCodes::UNKNOWN_FORMAT_VERSION, "Unknown DDLLogEntry format version: {}."
+                                                            "Maximum supported version is {}", version, max_version);
+}
+
+void DDLLogEntry::setSettingsIfRequired(const Context & context)
+{
+    version = context.getSettingsRef().distributed_ddl_entry_format_version;
+    if (version == 2)
+        settings.emplace(context.getSettingsRef().changes());
+}
 
 String DDLLogEntry::toString() const
 {
     WriteBufferFromOwnString wb;
 
-    Strings host_id_strings(hosts.size());
-    std::transform(hosts.begin(), hosts.end(), host_id_strings.begin(), HostID::applyToString);
-
-    auto version = CURRENT_VERSION;
     wb << "version: " << version << "\n";
     wb << "query: " << escape << query << "\n";
-    wb << "hosts: " << host_id_strings << "\n";
+
+    bool write_hosts = version == 1 || !hosts.empty();
+    if (write_hosts)
+    {
+        Strings host_id_strings(hosts.size());
+        std::transform(hosts.begin(), hosts.end(), host_id_strings.begin(), HostID::applyToString);
+        wb << "hosts: " << host_id_strings << "\n";
+    }
+
     wb << "initiator: " << initiator << "\n";
 
+    bool write_settings = 1 <= version && settings && !settings->empty();
+    if (write_settings)
+    {
+        ASTSetQuery ast;
+        ast.is_standalone = false;
+        ast.changes = *settings;
+        wb << "settings: " << serializeAST(ast) << "\n";
+    }
+
     return wb.str();
 }
 
@@ -64,25 +92,46 @@ void DDLLogEntry::parse(const String & data)
 {
     ReadBufferFromString rb(data);
 
-    int version;
     rb >> "version: " >> version >> "\n";
-
-    if (version != CURRENT_VERSION)
-        throw Exception(ErrorCodes::UNKNOWN_FORMAT_VERSION, "Unknown DDLLogEntry format version: {}", version);
+    assertVersion();
 
     Strings host_id_strings;
     rb >> "query: " >> escape >> query >> "\n";
-    rb >> "hosts: " >> host_id_strings >> "\n";
+    if (version == 1)
+    {
+        rb >> "hosts: " >> host_id_strings >> "\n";
 
-    if (!rb.eof())
-        rb >> "initiator: " >> initiator >> "\n";
-    else
-        initiator.clear();
+        if (!rb.eof())
+            rb >> "initiator: " >> initiator >> "\n";
+        else
+            initiator.clear();
+    }
+    else if (version == 2)
+    {
+
+        if (!rb.eof() && *rb.position() == 'h')
+            rb >> "hosts: " >> host_id_strings >> "\n";
+        if (!rb.eof() && *rb.position() == 'i')
+            rb >> "initiator: " >> initiator >> "\n";
+        if (!rb.eof() && *rb.position() == 's')
+        {
+            String settings_str;
+            rb >> "settings: " >> settings_str >> "\n";
+            ParserSetQuery parser{true};
+            constexpr UInt64 max_size = 4096;
+            constexpr UInt64 max_depth = 16;
+            ASTPtr settings_ast = parseQuery(parser, settings_str, max_size, max_depth);
+            settings.emplace(std::move(settings_ast->as<ASTSetQuery>()->changes));
+        }
+    }
 
     assertEOF(rb);
 
-    hosts.resize(host_id_strings.size());
-    std::transform(host_id_strings.begin(), host_id_strings.end(), hosts.begin(), HostID::fromString);
+    if (!host_id_strings.empty())
+    {
+        hosts.resize(host_id_strings.size());
+        std::transform(host_id_strings.begin(), host_id_strings.end(), hosts.begin(), HostID::fromString);
+    }
 }
 
 
@@ -102,6 +151,8 @@ std::unique_ptr<Context> DDLTaskBase::makeQueryContext(Context & from_context, c
     query_context->makeQueryContext();
     query_context->setCurrentQueryId(""); // generate random query_id
     query_context->getClientInfo().query_kind = ClientInfo::QueryKind::SECONDARY_QUERY;
+    if (entry.settings)
+        query_context->applySettingsChanges(*entry.settings);
     return query_context;
 }
 
@@ -293,6 +344,17 @@ String DatabaseReplicatedTask::getShardID() const
     return database->shard_name;
 }
 
+void DatabaseReplicatedTask::parseQueryFromEntry(const Context & context)
+{
+    DDLTaskBase::parseQueryFromEntry(context);
+    if (auto * ddl_query = dynamic_cast<ASTQueryWithTableAndOutput *>(query.get()))
+    {
+        /// Update database name with actual name of local database
+        assert(ddl_query->database.empty());
+        ddl_query->database = database->getDatabaseName();
+    }
+}
+
 std::unique_ptr<Context> DatabaseReplicatedTask::makeQueryContext(Context & from_context, const ZooKeeperPtr & zookeeper)
 {
     auto query_context = DDLTaskBase::makeQueryContext(from_context, zookeeper);
@@ -345,4 +407,11 @@ void ZooKeeperMetadataTransaction::commit()
     state = COMMITTED;
 }
 
+ClusterPtr tryGetReplicatedDatabaseCluster(const String & cluster_name)
+{
+    if (const auto * replicated_db = dynamic_cast<const DatabaseReplicated *>(DatabaseCatalog::instance().tryGetDatabase(cluster_name).get()))
+        return replicated_db->getCluster();
+    return {};
+}
+
 }
diff --git a/src/Interpreters/DDLTask.h b/src/Interpreters/DDLTask.h
index 45702599fcf..a333bb1af45 100644
--- a/src/Interpreters/DDLTask.h
+++ b/src/Interpreters/DDLTask.h
@@ -18,6 +18,7 @@ namespace DB
 
 class ASTQueryWithOnCluster;
 using ZooKeeperPtr = std::shared_ptr<zkutil::ZooKeeper>;
+using ClusterPtr = std::shared_ptr<Cluster>;
 class DatabaseReplicated;
 
 class ZooKeeperMetadataTransaction;
@@ -56,15 +57,16 @@ struct HostID
 
 struct DDLLogEntry
 {
+    UInt64 version = 1;
     String query;
     std::vector<HostID> hosts;
     String initiator; // optional
+    std::optional<SettingsChanges> settings;
 
-    static constexpr int CURRENT_VERSION = 1;
-
+    void setSettingsIfRequired(const Context & context);
     String toString() const;
-
     void parse(const String & data);
+    void assertVersion() const;
 };
 
 struct DDLTaskBase
@@ -91,7 +93,7 @@ struct DDLTaskBase
     DDLTaskBase(const DDLTaskBase &) = delete;
     virtual ~DDLTaskBase() = default;
 
-    void parseQueryFromEntry(const Context & context);
+    virtual void parseQueryFromEntry(const Context & context);
 
     virtual String getShardID() const = 0;
 
@@ -132,6 +134,7 @@ struct DatabaseReplicatedTask : public DDLTaskBase
     DatabaseReplicatedTask(const String & name, const String & path, DatabaseReplicated * database_);
 
     String getShardID() const override;
+    void parseQueryFromEntry(const Context & context) override;
     std::unique_ptr<Context> makeQueryContext(Context & from_context, const ZooKeeperPtr & zookeeper) override;
 
     DatabaseReplicated * database;
@@ -192,4 +195,6 @@ public:
     ~ZooKeeperMetadataTransaction() { assert(isExecuted() || std::uncaught_exceptions()); }
 };
 
+ClusterPtr tryGetReplicatedDatabaseCluster(const String & cluster_name);
+
 }
diff --git a/src/Interpreters/ExecuteScalarSubqueriesVisitor.cpp b/src/Interpreters/ExecuteScalarSubqueriesVisitor.cpp
index 7ee7bb1f301..94b3a5218b4 100644
--- a/src/Interpreters/ExecuteScalarSubqueriesVisitor.cpp
+++ b/src/Interpreters/ExecuteScalarSubqueriesVisitor.cpp
@@ -201,7 +201,7 @@ void ExecuteScalarSubqueriesMatcher::visit(const ASTSubquery & subquery, ASTPtr
 void ExecuteScalarSubqueriesMatcher::visit(const ASTFunction & func, ASTPtr & ast, Data & data)
 {
     /// Don't descend into subqueries in arguments of IN operator.
-    /// But if an argument is not subquery, than deeper may be scalar subqueries and we need to descend in them.
+    /// But if an argument is not subquery, then deeper may be scalar subqueries and we need to descend in them.
 
     std::vector<ASTPtr *> out;
     if (checkFunctionIsInOrGlobalInOperator(func))
diff --git a/src/Interpreters/ExpressionActions.cpp b/src/Interpreters/ExpressionActions.cpp
index aa250e800cb..e4d81dbbf94 100644
--- a/src/Interpreters/ExpressionActions.cpp
+++ b/src/Interpreters/ExpressionActions.cpp
@@ -522,6 +522,10 @@ std::string ExpressionActions::getSmallestColumn(const NamesAndTypesList & colum
 
     for (const auto & column : columns)
     {
+        /// Skip .sizeX and similar meta information
+        if (!column.getSubcolumnName().empty())
+            continue;
+
         /// @todo resolve evil constant
         size_t size = column.type->haveMaximumSizeOfValue() ? column.type->getMaximumSizeOfValueInMemory() : 100;
 
diff --git a/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.cpp b/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.cpp
index 7a0bcad868e..4d2cebc9900 100644
--- a/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.cpp
+++ b/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.cpp
@@ -299,7 +299,7 @@ void ExpressionAnalyzer::initGlobalSubqueriesAndExternalTables(bool do_global)
 }
 
 
-void SelectQueryExpressionAnalyzer::tryMakeSetForIndexFromSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name)
+void ExpressionAnalyzer::tryMakeSetForIndexFromSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name, const SelectQueryOptions & query_options)
 {
     auto set_key = PreparedSetKey::forSubquery(*subquery_or_table_name);
 
@@ -335,7 +335,7 @@ void SelectQueryExpressionAnalyzer::tryMakeSetForIndexFromSubquery(const ASTPtr
     prepared_sets[set_key] = std::move(set);
 }
 
-SetPtr SelectQueryExpressionAnalyzer::isPlainStorageSetInSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name)
+SetPtr ExpressionAnalyzer::isPlainStorageSetInSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name)
 {
     const auto * table = subquery_or_table_name->as<ASTIdentifier>();
     if (!table)
@@ -381,7 +381,7 @@ void SelectQueryExpressionAnalyzer::makeSetsForIndex(const ASTPtr & node)
             if (arg->as<ASTSubquery>() || arg->as<ASTIdentifier>())
             {
                 if (settings.use_index_for_in_with_subqueries)
-                    tryMakeSetForIndexFromSubquery(arg);
+                    tryMakeSetForIndexFromSubquery(arg, query_options);
             }
             else
             {
@@ -1334,9 +1334,9 @@ ExpressionActionsPtr ExpressionAnalyzer::getActions(bool add_aliases, bool proje
 }
 
 
-ExpressionActionsPtr ExpressionAnalyzer::getConstActions()
+ExpressionActionsPtr ExpressionAnalyzer::getConstActions(const ColumnsWithTypeAndName & constant_inputs)
 {
-    auto actions = std::make_shared<ActionsDAG>(NamesAndTypesList());
+    auto actions = std::make_shared<ActionsDAG>(constant_inputs);
 
     getRootActions(query, true, actions, true);
     return std::make_shared<ExpressionActions>(actions, ExpressionActionsSettings::fromContext(context));
diff --git a/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.h b/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.h
index a717cd796ba..58893091882 100644
--- a/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.h
+++ b/src/Interpreters/ExpressionAnalyzer.h
@@ -111,7 +111,7 @@ public:
 
     /// Actions that can be performed on an empty block: adding constants and applying functions that depend only on constants.
     /// Does not execute subqueries.
-    ExpressionActionsPtr getConstActions();
+    ExpressionActionsPtr getConstActions(const ColumnsWithTypeAndName & constant_inputs = {});
 
     /** Sets that require a subquery to be create.
       * Only the sets needed to perform actions returned from already executed `append*` or `getActions`.
@@ -128,6 +128,19 @@ public:
 
     void makeWindowDescriptions(ActionsDAGPtr actions);
 
+    /**
+      * Create Set from a subquery or a table expression in the query. The created set is suitable for using the index.
+      * The set will not be created if its size hits the limit.
+      */
+    void tryMakeSetForIndexFromSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name, const SelectQueryOptions & query_options = {});
+
+    /**
+      * Checks if subquery is not a plain StorageSet.
+      * Because while making set we will read data from StorageSet which is not allowed.
+      * Returns valid SetPtr from StorageSet if the latter is used after IN or nullptr otherwise.
+      */
+    SetPtr isPlainStorageSetInSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name);
+
 protected:
     ExpressionAnalyzer(
         const ASTPtr & query_,
@@ -299,19 +312,6 @@ private:
     NameSet required_result_columns;
     SelectQueryOptions query_options;
 
-    /**
-      * Create Set from a subquery or a table expression in the query. The created set is suitable for using the index.
-      * The set will not be created if its size hits the limit.
-      */
-    void tryMakeSetForIndexFromSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name);
-
-    /**
-      * Checks if subquery is not a plain StorageSet.
-      * Because while making set we will read data from StorageSet which is not allowed.
-      * Returns valid SetPtr from StorageSet if the latter is used after IN or nullptr otherwise.
-      */
-    SetPtr isPlainStorageSetInSubquery(const ASTPtr & subquery_or_table_name);
-
     /// Create Set-s that we make from IN section to use index on them.
     void makeSetsForIndex(const ASTPtr & node);
 
diff --git a/src/Interpreters/ExpressionJIT.cpp b/src/Interpreters/ExpressionJIT.cpp
index 522141d243f..cc37025f699 100644
--- a/src/Interpreters/ExpressionJIT.cpp
+++ b/src/Interpreters/ExpressionJIT.cpp
@@ -863,7 +863,7 @@ void ActionsDAG::compileFunctions(size_t min_count_to_compile_expression)
                     if (!used_in_result.count(frame.node) && cur.all_parents_compilable)
                         should_compile = false;
 
-                    /// There is not reason to inline single node.
+                    /// There is no reason to inline single node.
                     /// The result of compiling function in isolation is pretty much the same as its `execute` method.
                     if (cur.num_inlineable_nodes <= 1)
                         should_compile = false;
diff --git a/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.cpp b/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.cpp
index 1632b7cbf78..8df29459b72 100644
--- a/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.cpp
+++ b/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.cpp
@@ -46,13 +46,13 @@ ExternalLoader::LoadablePtr ExternalDictionariesLoader::create(
 ExternalDictionariesLoader::DictPtr ExternalDictionariesLoader::getDictionary(const std::string & dictionary_name, const Context & context) const
 {
     std::string resolved_dictionary_name = resolveDictionaryName(dictionary_name, context.getCurrentDatabase());
-    return std::static_pointer_cast<const IDictionaryBase>(load(resolved_dictionary_name));
+    return std::static_pointer_cast<const IDictionary>(load(resolved_dictionary_name));
 }
 
 ExternalDictionariesLoader::DictPtr ExternalDictionariesLoader::tryGetDictionary(const std::string & dictionary_name, const Context & context) const
 {
     std::string resolved_dictionary_name = resolveDictionaryName(dictionary_name, context.getCurrentDatabase());
-    return std::static_pointer_cast<const IDictionaryBase>(tryLoad(resolved_dictionary_name));
+    return std::static_pointer_cast<const IDictionary>(tryLoad(resolved_dictionary_name));
 }
 
 
diff --git a/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.h b/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.h
index 0f64715b243..ce5b2512741 100644
--- a/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.h
+++ b/src/Interpreters/ExternalDictionariesLoader.h
@@ -15,7 +15,7 @@ class IExternalLoaderConfigRepository;
 class ExternalDictionariesLoader : public ExternalLoader
 {
 public:
-    using DictPtr = std::shared_ptr<const IDictionaryBase>;
+    using DictPtr = std::shared_ptr<const IDictionary>;
 
     /// Dictionaries will be loaded immediately and then will be updated in separate thread, each 'reload_period' seconds.
     explicit ExternalDictionariesLoader(Context & global_context_);
diff --git a/src/Interpreters/IdentifierSemantic.cpp b/src/Interpreters/IdentifierSemantic.cpp
index a1fc533eb7f..81bd499ea2e 100644
--- a/src/Interpreters/IdentifierSemantic.cpp
+++ b/src/Interpreters/IdentifierSemantic.cpp
@@ -209,7 +209,7 @@ IdentifierSemantic::ColumnMatch IdentifierSemantic::canReferColumnToTable(const
     return canReferColumnToTable(identifier, table_with_columns.table);
 }
 
-/// Strip qualificators from left side of column name.
+/// Strip qualifications from left side of column name.
 /// Example: 'database.table.name' -> 'name'.
 void IdentifierSemantic::setColumnShortName(ASTIdentifier & identifier, const DatabaseAndTableWithAlias & db_and_table)
 {
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterAlterQuery.cpp b/src/Interpreters/InterpreterAlterQuery.cpp
index feb5c3b6216..4a8aef414e4 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterAlterQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/InterpreterAlterQuery.cpp
@@ -48,6 +48,7 @@ BlockIO InterpreterAlterQuery::execute()
 
     context.checkAccess(getRequiredAccess());
     auto table_id = context.resolveStorageID(alter, Context::ResolveOrdinary);
+    query_ptr->as<ASTAlterQuery &>().database = table_id.database_name;
 
     DatabasePtr database = DatabaseCatalog::instance().getDatabase(table_id.database_name);
     if (typeid_cast<DatabaseReplicated *>(database.get()) && context.getClientInfo().query_kind != ClientInfo::QueryKind::SECONDARY_QUERY)
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterCreateQuery.cpp b/src/Interpreters/InterpreterCreateQuery.cpp
index f8bcbf02ab4..8cd93546ad0 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterCreateQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/InterpreterCreateQuery.cpp
@@ -713,6 +713,19 @@ void InterpreterCreateQuery::setEngine(ASTCreateQuery & create) const
     }
 }
 
+static void generateUUIDForTable(ASTCreateQuery & create)
+{
+    if (create.uuid == UUIDHelpers::Nil)
+        create.uuid = UUIDHelpers::generateV4();
+
+    /// If destination table (to_table_id) is not specified for materialized view,
+    /// then MV will create inner table. We should generate UUID of inner table here,
+    /// so it will be the same on all hosts if query in ON CLUSTER or database engine is Replicated.
+    bool need_uuid_for_inner_table = create.is_materialized_view && !create.to_table_id;
+    if (need_uuid_for_inner_table && create.to_inner_uuid == UUIDHelpers::Nil)
+        create.to_inner_uuid = UUIDHelpers::generateV4();
+}
+
 void InterpreterCreateQuery::assertOrSetUUID(ASTCreateQuery & create, const DatabasePtr & database) const
 {
     const auto * kind = create.is_dictionary ? "Dictionary" : "Table";
@@ -744,18 +757,19 @@ void InterpreterCreateQuery::assertOrSetUUID(ASTCreateQuery & create, const Data
                             kind_upper, create.table);
         }
 
-        if (create.uuid == UUIDHelpers::Nil)
-            create.uuid = UUIDHelpers::generateV4();
+        generateUUIDForTable(create);
     }
     else
     {
         bool is_on_cluster = context.getClientInfo().query_kind == ClientInfo::QueryKind::SECONDARY_QUERY;
-        if (create.uuid != UUIDHelpers::Nil && !is_on_cluster)
+        bool has_uuid = create.uuid != UUIDHelpers::Nil || create.to_inner_uuid != UUIDHelpers::Nil;
+        if (has_uuid && !is_on_cluster)
             throw Exception(ErrorCodes::INCORRECT_QUERY,
                             "{} UUID specified, but engine of database {} is not Atomic", kind, create.database);
 
         /// Ignore UUID if it's ON CLUSTER query
         create.uuid = UUIDHelpers::Nil;
+        create.to_inner_uuid = UUIDHelpers::Nil;
     }
 
     if (create.replace_table)
@@ -804,6 +818,17 @@ BlockIO InterpreterCreateQuery::createTable(ASTCreateQuery & create)
     if (create.attach && !create.storage && !create.columns_list)
     {
         auto database = DatabaseCatalog::instance().getDatabase(database_name);
+        if (database->getEngineName() == "Replicated")
+        {
+            auto guard = DatabaseCatalog::instance().getDDLGuard(database_name, create.table);
+            if (typeid_cast<DatabaseReplicated *>(database.get()) && context.getClientInfo().query_kind != ClientInfo::QueryKind::SECONDARY_QUERY)
+            {
+                create.database = database_name;
+                guard->releaseTableLock();
+                return typeid_cast<DatabaseReplicated *>(database.get())->tryEnqueueReplicatedDDL(query_ptr, context);
+            }
+        }
+
         bool if_not_exists = create.if_not_exists;
 
         // Table SQL definition is available even if the table is detached (even permanently)
@@ -877,7 +902,6 @@ BlockIO InterpreterCreateQuery::createTable(ASTCreateQuery & create)
     if (need_add_to_database && database->getEngineName() == "Replicated")
     {
         auto guard = DatabaseCatalog::instance().getDDLGuard(create.database, create.table);
-        database = DatabaseCatalog::instance().getDatabase(create.database);
         if (typeid_cast<DatabaseReplicated *>(database.get()) && context.getClientInfo().query_kind != ClientInfo::QueryKind::SECONDARY_QUERY)
         {
             assertOrSetUUID(create, database);
@@ -1136,8 +1160,7 @@ void InterpreterCreateQuery::prepareOnClusterQuery(ASTCreateQuery & create, cons
 
     /// For CREATE query generate UUID on initiator, so it will be the same on all hosts.
     /// It will be ignored if database does not support UUIDs.
-    if (create.uuid == UUIDHelpers::Nil)
-        create.uuid = UUIDHelpers::generateV4();
+    generateUUIDForTable(create);
 
     /// For cross-replication cluster we cannot use UUID in replica path.
     String cluster_name_expanded = context.getMacros()->expand(cluster_name);
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.cpp b/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.cpp
index 33e93a79c41..276f61d244a 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.cpp
@@ -82,7 +82,7 @@ void InterpreterDropQuery::waitForTableToBeActuallyDroppedOrDetached(const ASTDr
         db->waitDetachedTableNotInUse(uuid_to_wait);
 }
 
-BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTable(const ASTDropQuery & query)
+BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTable(ASTDropQuery & query)
 {
     DatabasePtr database;
     UUID table_to_wait_on = UUIDHelpers::Nil;
@@ -92,7 +92,7 @@ BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTable(const ASTDropQuery & query)
     return res;
 }
 
-BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTableImpl(const ASTDropQuery & query, DatabasePtr & db, UUID & uuid_to_wait)
+BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTableImpl(ASTDropQuery & query, DatabasePtr & db, UUID & uuid_to_wait)
 {
     /// NOTE: it does not contain UUID, we will resolve it with locked DDLGuard
     auto table_id = StorageID(query);
@@ -101,7 +101,7 @@ BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTableImpl(const ASTDropQuery & query, Dat
         if (context.tryResolveStorageID(table_id, Context::ResolveExternal))
             return executeToTemporaryTable(table_id.getTableName(), query.kind);
         else
-            table_id.database_name = context.getCurrentDatabase();
+            query.database = table_id.database_name = context.getCurrentDatabase();
     }
 
     if (query.temporary)
@@ -133,10 +133,6 @@ BlockIO InterpreterDropQuery::executeToTableImpl(const ASTDropQuery & query, Dat
                                        !is_drop_or_detach_database;
         if (is_replicated_ddl_query)
         {
-            if (query.kind == ASTDropQuery::Kind::Detach && !query.permanently)
-                throw Exception(ErrorCodes::INCORRECT_QUERY, "DETACH TABLE is not allowed for Replicated databases. "
-                                                             "Use DETACH TABLE PERMANENTLY or SYSTEM RESTART REPLICA");
-
             if (query.kind == ASTDropQuery::Kind::Detach)
                 context.checkAccess(table->isView() ? AccessType::DROP_VIEW : AccessType::DROP_TABLE, table_id);
             else if (query.kind == ASTDropQuery::Kind::Truncate)
@@ -216,7 +212,7 @@ BlockIO InterpreterDropQuery::executeToDictionary(
     String database_name = context.resolveDatabase(database_name_);
 
     auto ddl_guard = (!no_ddl_lock ? DatabaseCatalog::instance().getDDLGuard(database_name, dictionary_name) : nullptr);
-
+    query_ptr->as<ASTDropQuery>()->database = database_name;
     DatabasePtr database = tryGetDatabase(database_name, if_exists);
 
     bool is_drop_or_detach_database = query_ptr->as<ASTDropQuery>()->table.empty();
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.h b/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.h
index d51ce3293ec..4a67857767f 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.h
+++ b/src/Interpreters/InterpreterDropQuery.h
@@ -34,8 +34,8 @@ private:
     BlockIO executeToDatabase(const ASTDropQuery & query);
     BlockIO executeToDatabaseImpl(const ASTDropQuery & query, DatabasePtr & database, std::vector<UUID> & uuids_to_wait);
 
-    BlockIO executeToTable(const ASTDropQuery & query);
-    BlockIO executeToTableImpl(const ASTDropQuery & query, DatabasePtr & db, UUID & uuid_to_wait);
+    BlockIO executeToTable(ASTDropQuery & query);
+    BlockIO executeToTableImpl(ASTDropQuery & query, DatabasePtr & db, UUID & uuid_to_wait);
 
     static void waitForTableToBeActuallyDroppedOrDetached(const ASTDropQuery & query, const DatabasePtr & db, const UUID & uuid_to_wait);
 
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterInsertQuery.cpp b/src/Interpreters/InterpreterInsertQuery.cpp
index b4ed7a2fd6e..933a5bc6c77 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterInsertQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/InterpreterInsertQuery.cpp
@@ -9,21 +9,17 @@
 #include <DataStreams/NullAndDoCopyBlockInputStream.h>
 #include <DataStreams/NullBlockOutputStream.h>
 #include <DataStreams/PushingToViewsBlockOutputStream.h>
-#include <DataStreams/RemoteBlockInputStream.h>
 #include <DataStreams/SquashingBlockOutputStream.h>
 #include <DataStreams/copyData.h>
 #include <IO/ConnectionTimeoutsContext.h>
 #include <Interpreters/InterpreterSelectWithUnionQuery.h>
 #include <Interpreters/InterpreterWatchQuery.h>
-#include <Interpreters/JoinedTables.h>
 #include <Parsers/ASTFunction.h>
 #include <Parsers/ASTIdentifier.h>
 #include <Parsers/ASTInsertQuery.h>
 #include <Parsers/ASTSelectQuery.h>
 #include <Parsers/ASTSelectWithUnionQuery.h>
 #include <Parsers/ASTTablesInSelectQuery.h>
-#include <Parsers/queryToString.h>
-#include <Processors/NullSink.h>
 #include <Processors/Sources/SinkToOutputStream.h>
 #include <Processors/Sources/SourceFromInputStream.h>
 #include <Processors/Transforms/ExpressionTransform.h>
@@ -36,11 +32,6 @@
 #include <Interpreters/getTableExpressions.h>
 #include <Interpreters/processColumnTransformers.h>
 
-namespace
-{
-const UInt64 PARALLEL_DISTRIBUTED_INSERT_SELECT_ALL = 2;
-}
-
 
 namespace DB
 {
@@ -50,7 +41,6 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int NO_SUCH_COLUMN_IN_TABLE;
     extern const int ILLEGAL_COLUMN;
     extern const int DUPLICATE_COLUMN;
-    extern const int LOGICAL_ERROR;
 }
 
 InterpreterInsertQuery::InterpreterInsertQuery(
@@ -178,79 +168,10 @@ BlockIO InterpreterInsertQuery::execute()
     if (query.select && table->isRemote() && settings.parallel_distributed_insert_select)
     {
         // Distributed INSERT SELECT
-        std::shared_ptr<StorageDistributed> storage_src;
-        auto & select = query.select->as<ASTSelectWithUnionQuery &>();
-        auto new_query = std::dynamic_pointer_cast<ASTInsertQuery>(query.clone());
-        if (select.list_of_selects->children.size() == 1)
-        {
-            if (auto * select_query = select.list_of_selects->children.at(0)->as<ASTSelectQuery>())
-            {
-                JoinedTables joined_tables(Context(context), *select_query);
-
-                if (joined_tables.tablesCount() == 1)
-                {
-                    storage_src = std::dynamic_pointer_cast<StorageDistributed>(joined_tables.getLeftTableStorage());
-                    if (storage_src)
-                    {
-                        const auto select_with_union_query = std::make_shared<ASTSelectWithUnionQuery>();
-                        select_with_union_query->list_of_selects = std::make_shared<ASTExpressionList>();
-
-                        auto new_select_query = std::dynamic_pointer_cast<ASTSelectQuery>(select_query->clone());
-                        select_with_union_query->list_of_selects->children.push_back(new_select_query);
-
-                        new_select_query->replaceDatabaseAndTable(storage_src->getRemoteDatabaseName(), storage_src->getRemoteTableName());
-
-                        new_query->select = select_with_union_query;
-                    }
-                }
-            }
-        }
-
-        auto storage_dst = std::dynamic_pointer_cast<StorageDistributed>(table);
-
-        if (storage_src && storage_dst && storage_src->getClusterName() == storage_dst->getClusterName())
+        if (auto maybe_pipeline = table->distributedWrite(query, context))
         {
+            res.pipeline = std::move(*maybe_pipeline);
             is_distributed_insert_select = true;
-
-            if (settings.parallel_distributed_insert_select == PARALLEL_DISTRIBUTED_INSERT_SELECT_ALL)
-            {
-                new_query->table_id = StorageID(storage_dst->getRemoteDatabaseName(), storage_dst->getRemoteTableName());
-            }
-
-            const auto & cluster = storage_src->getCluster();
-            const auto & shards_info = cluster->getShardsInfo();
-
-            std::vector<std::unique_ptr<QueryPipeline>> pipelines;
-
-            String new_query_str = queryToString(new_query);
-            for (size_t shard_index : ext::range(0, shards_info.size()))
-            {
-                const auto & shard_info = shards_info[shard_index];
-                if (shard_info.isLocal())
-                {
-                    InterpreterInsertQuery interpreter(new_query, context);
-                    pipelines.emplace_back(std::make_unique<QueryPipeline>(interpreter.execute().pipeline));
-                }
-                else
-                {
-                    auto timeouts = ConnectionTimeouts::getTCPTimeoutsWithFailover(settings);
-                    auto connections = shard_info.pool->getMany(timeouts, &settings, PoolMode::GET_ONE);
-                    if (connections.empty() || connections.front().isNull())
-                        throw Exception(
-                            "Expected exactly one connection for shard " + toString(shard_info.shard_num), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
-
-                    ///  INSERT SELECT query returns empty block
-                    auto in_stream = std::make_shared<RemoteBlockInputStream>(std::move(connections), new_query_str, Block{}, context);
-                    pipelines.emplace_back(std::make_unique<QueryPipeline>());
-                    pipelines.back()->init(Pipe(std::make_shared<SourceFromInputStream>(std::move(in_stream))));
-                    pipelines.back()->setSinks([](const Block & header, QueryPipeline::StreamType) -> ProcessorPtr
-                    {
-                        return std::make_shared<EmptySink>(header);
-                    });
-                }
-            }
-
-            res.pipeline = QueryPipeline::unitePipelines(std::move(pipelines), {}, ExpressionActionsSettings::fromContext(context));
         }
     }
 
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterShowCreateQuery.cpp b/src/Interpreters/InterpreterShowCreateQuery.cpp
index 10c8339c135..a853c4b9a9b 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterShowCreateQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/InterpreterShowCreateQuery.cpp
@@ -82,6 +82,7 @@ BlockInputStreamPtr InterpreterShowCreateQuery::executeImpl()
     {
         auto & create = create_query->as<ASTCreateQuery &>();
         create.uuid = UUIDHelpers::Nil;
+        create.to_inner_uuid = UUIDHelpers::Nil;
     }
 
     WriteBufferFromOwnString buf;
diff --git a/src/Interpreters/InterpreterSystemQuery.cpp b/src/Interpreters/InterpreterSystemQuery.cpp
index 7790ba03236..67576836d52 100644
--- a/src/Interpreters/InterpreterSystemQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/InterpreterSystemQuery.cpp
@@ -268,6 +268,10 @@ BlockIO InterpreterSystemQuery::execute()
             context.checkAccess(AccessType::SYSTEM_DROP_UNCOMPRESSED_CACHE);
             system_context.dropUncompressedCache();
             break;
+        case Type::DROP_MMAP_CACHE:
+            context.checkAccess(AccessType::SYSTEM_DROP_MMAP_CACHE);
+            system_context.dropMMappedFileCache();
+            break;
 #if USE_EMBEDDED_COMPILER
         case Type::DROP_COMPILED_EXPRESSION_CACHE:
             context.checkAccess(AccessType::SYSTEM_DROP_COMPILED_EXPRESSION_CACHE);
@@ -632,6 +636,7 @@ AccessRightsElements InterpreterSystemQuery::getRequiredAccessForDDLOnCluster()
         }
         case Type::DROP_DNS_CACHE: [[fallthrough]];
         case Type::DROP_MARK_CACHE: [[fallthrough]];
+        case Type::DROP_MMAP_CACHE: [[fallthrough]];
 #if USE_EMBEDDED_COMPILER
         case Type::DROP_COMPILED_EXPRESSION_CACHE: [[fallthrough]];
 #endif
diff --git a/src/Interpreters/InterserverIOHandler.h b/src/Interpreters/InterserverIOHandler.h
index b4768c30f32..b0c95ed3835 100644
--- a/src/Interpreters/InterserverIOHandler.h
+++ b/src/Interpreters/InterserverIOHandler.h
@@ -9,8 +9,6 @@
 #include <Common/ActionBlocker.h>
 #include <common/types.h>
 
-#include <Poco/Net/HTMLForm.h>
-
 #include <atomic>
 #include <map>
 #include <shared_mutex>
diff --git a/src/Interpreters/MergeJoin.cpp b/src/Interpreters/MergeJoin.cpp
index ddeaf053225..a9f50cdda0e 100644
--- a/src/Interpreters/MergeJoin.cpp
+++ b/src/Interpreters/MergeJoin.cpp
@@ -76,6 +76,7 @@ int nullableCompareAt(const IColumn & left_column, const IColumn & right_column,
     return left_column.compareAt(lhs_pos, rhs_pos, right_column, null_direction_hint);
 }
 
+/// Get first and last row from sorted block
 Block extractMinMax(const Block & block, const Block & keys)
 {
     if (block.rows() == 0)
@@ -86,7 +87,7 @@ Block extractMinMax(const Block & block, const Block & keys)
 
     for (size_t i = 0; i < columns.size(); ++i)
     {
-        const auto & src_column = block.getByName(keys.getByPosition(i).name);
+        const auto & src_column = block.getByName(min_max.getByPosition(i).name);
 
         columns[i]->insertFrom(*src_column.column, 0);
         columns[i]->insertFrom(*src_column.column, block.rows() - 1);
@@ -465,6 +466,7 @@ MergeJoin::MergeJoin(std::shared_ptr<TableJoin> table_join_, const Block & right
 
     table_join->splitAdditionalColumns(right_sample_block, right_table_keys, right_columns_to_add);
     JoinCommon::removeLowCardinalityInplace(right_table_keys);
+    JoinCommon::removeLowCardinalityInplace(right_sample_block, table_join->keyNamesRight());
 
     const NameSet required_right_keys = table_join->requiredRightKeys();
     for (const auto & column : right_table_keys)
@@ -485,6 +487,7 @@ MergeJoin::MergeJoin(std::shared_ptr<TableJoin> table_join_, const Block & right
             left_blocks_buffer = std::make_shared<SortedBlocksBuffer>(left_sort_description, max_bytes);
 }
 
+/// Has to be called even if totals are empty
 void MergeJoin::setTotals(const Block & totals_block)
 {
     totals = totals_block;
diff --git a/src/Interpreters/MergeJoin.h b/src/Interpreters/MergeJoin.h
index a13d0304907..d145a69ce9d 100644
--- a/src/Interpreters/MergeJoin.h
+++ b/src/Interpreters/MergeJoin.h
@@ -76,12 +76,15 @@ private:
     Block right_table_keys;
     Block right_columns_to_add;
     SortedBlocksWriter::Blocks right_blocks;
+
+    /// Each block stores first and last row from corresponding sorted block on disk
     Blocks min_max_right_blocks;
     std::shared_ptr<SortedBlocksBuffer> left_blocks_buffer;
     std::shared_ptr<RowBitmaps> used_rows_bitmap;
     mutable std::unique_ptr<Cache> cached_right_blocks;
     std::vector<std::shared_ptr<Block>> loaded_right_blocks;
     std::unique_ptr<SortedBlocksWriter> disk_writer;
+    /// Set of files with sorted blocks
     SortedBlocksWriter::SortedFiles flushed_right_blocks;
     Block totals;
     std::atomic<bool> is_in_memory{true};
diff --git a/src/Interpreters/MySQL/InterpretersMySQLDDLQuery.cpp b/src/Interpreters/MySQL/InterpretersMySQLDDLQuery.cpp
index 7f4da0638d4..dfc126a6c24 100644
--- a/src/Interpreters/MySQL/InterpretersMySQLDDLQuery.cpp
+++ b/src/Interpreters/MySQL/InterpretersMySQLDDLQuery.cpp
@@ -7,6 +7,7 @@
 #include <Parsers/ASTAlterQuery.h>
 #include <Parsers/ASTCreateQuery.h>
 #include <Parsers/ASTColumnDeclaration.h>
+#include <Parsers/ASTIndexDeclaration.h>
 #include <Parsers/MySQL/ASTCreateQuery.h>
 #include <Parsers/MySQL/ASTAlterCommand.h>
 #include <Parsers/MySQL/ASTDeclareColumn.h>
@@ -411,13 +412,26 @@ ASTs InterpreterCreateImpl::getRewrittenQueries(
         return column_declaration;
     };
 
-    /// Add _sign and _version column.
+    /// Add _sign and _version columns.
     String sign_column_name = getUniqueColumnName(columns_name_and_type, "_sign");
     String version_column_name = getUniqueColumnName(columns_name_and_type, "_version");
     columns->set(columns->columns, InterpreterCreateQuery::formatColumns(columns_name_and_type));
     columns->columns->children.emplace_back(create_materialized_column_declaration(sign_column_name, "Int8", UInt64(1)));
     columns->columns->children.emplace_back(create_materialized_column_declaration(version_column_name, "UInt64", UInt64(1)));
 
+    /// Add minmax skipping index for _version column.
+    auto version_index = std::make_shared<ASTIndexDeclaration>();
+    version_index->name = version_column_name;
+    auto index_expr = std::make_shared<ASTIdentifier>(version_column_name);
+    auto index_type = makeASTFunction("minmax");
+    index_type->no_empty_args = true;
+    version_index->set(version_index->expr, index_expr);
+    version_index->set(version_index->type, index_type);
+    version_index->granularity = 1;
+    ASTPtr indices = std::make_shared<ASTExpressionList>();
+    indices->children.push_back(version_index);
+    columns->set(columns->indices, indices);
+
     auto storage = std::make_shared<ASTStorage>();
 
     /// The `partition by` expression must use primary keys, otherwise the primary keys will not be merge.
diff --git a/src/Interpreters/MySQL/tests/gtest_create_rewritten.cpp b/src/Interpreters/MySQL/tests/gtest_create_rewritten.cpp
index 0d8e57aafc5..5a82a570db0 100644
--- a/src/Interpreters/MySQL/tests/gtest_create_rewritten.cpp
+++ b/src/Interpreters/MySQL/tests/gtest_create_rewritten.cpp
@@ -28,6 +28,10 @@ static inline ASTPtr tryRewrittenCreateQuery(const String & query, const Context
         context, "test_database", "test_database")[0];
 }
 
+static const char MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS[] = ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1"
+                                                     ", `_version` UInt64() MATERIALIZED 1"
+                                                     ", INDEX _version _version TYPE minmax GRANULARITY 1";
+
 TEST(MySQLCreateRewritten, ColumnsDataType)
 {
     tryRegisterFunctions();
@@ -45,46 +49,46 @@ TEST(MySQLCreateRewritten, ColumnsDataType)
     {
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + ")", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` Nullable(" + mapped_type + ")"
-            ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` Nullable(" + mapped_type + ")" +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
             "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + " NOT NULL)", context_holder.context)),
             "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` " + mapped_type +
-            ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
             "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + " COMMENT 'test_comment' NOT NULL)", context_holder.context)),
             "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` " + mapped_type +
-            ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
             "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
         if (Poco::toUpper(test_type).find("INT") != std::string::npos)
         {
             EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
                 "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + " UNSIGNED)", context_holder.context)),
-                "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` Nullable(U" + mapped_type + ")"
-                ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+                "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` Nullable(U" + mapped_type + ")" +
+                MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
                 "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
             EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
                 "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + " COMMENT 'test_comment' UNSIGNED)", context_holder.context)),
-                "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` Nullable(U" + mapped_type + ")"
-                ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+                "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` Nullable(U" + mapped_type + ")" +
+                MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
                 "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
             EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
                 "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + " NOT NULL UNSIGNED)", context_holder.context)),
                 "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` U" + mapped_type +
-                ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+                MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
                 "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
             EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
                 "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1`(`key` INT NOT NULL PRIMARY KEY, test " + test_type + " COMMENT 'test_comment' UNSIGNED NOT NULL)", context_holder.context)),
                 "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `test` U" + mapped_type +
-                ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+                MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS + ") ENGINE = "
                 "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
         }
     }
@@ -109,13 +113,15 @@ TEST(MySQLCreateRewritten, PartitionPolicy)
     {
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` " + test_type + " PRIMARY KEY)", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, "
-            "`_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY tuple(key)");
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS +
+            ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY tuple(key)");
 
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` " + test_type + " NOT NULL PRIMARY KEY)", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, "
-            "`_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY tuple(key)");
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS +
+            ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY tuple(key)");
     }
 }
 
@@ -138,23 +144,27 @@ TEST(MySQLCreateRewritten, OrderbyPolicy)
     {
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` " + test_type + " PRIMARY KEY, `key2` " + test_type + " UNIQUE KEY)", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `key2` Nullable(" + mapped_type + "), `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, "
-            "`_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY (key, assumeNotNull(key2))");
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `key2` Nullable(" + mapped_type + ")" +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS +
+            ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY (key, assumeNotNull(key2))");
 
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` " + test_type + " NOT NULL PRIMARY KEY, `key2` " + test_type + " NOT NULL UNIQUE KEY)", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `key2` " + mapped_type + ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, "
-            "`_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY (key, key2)");
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `key2` " + mapped_type +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS +
+            ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY (key, key2)");
 
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` " + test_type + " KEY UNIQUE KEY)", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, "
-            "`_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY tuple(key)");
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS +
+            ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY tuple(key)");
 
         EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
             "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` " + test_type + ", `key2` " + test_type + " UNIQUE KEY, PRIMARY KEY(`key`, `key2`))", context_holder.context)),
-            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `key2` " + mapped_type + ", `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, "
-            "`_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY (key, key2)");
+            "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` " + mapped_type + ", `key2` " + mapped_type +
+            MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS +
+            ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version)" + partition_policy + " ORDER BY (key, key2)");
     }
 }
 
@@ -165,23 +175,27 @@ TEST(MySQLCreateRewritten, RewrittenQueryWithPrimaryKey)
 
     EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
         "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` int NOT NULL PRIMARY KEY) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8", context_holder.context)),
-        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) "
-        "PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
+        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32" +
+        std::string(MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS) +
+        ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
     EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
         "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` int NOT NULL, PRIMARY KEY (`key`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8", context_holder.context)),
-        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) "
-        "PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
+        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32" +
+        std::string(MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS) +
+        ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY tuple(key)");
 
     EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
         "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key_1` int NOT NULL, key_2 INT NOT NULL, PRIMARY KEY (`key_1`, `key_2`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8", context_holder.context)),
-        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key_1` Int32, `key_2` Int32, `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
-        "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key_1, 4294967) ORDER BY (key_1, key_2)");
+        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key_1` Int32, `key_2` Int32" +
+        std::string(MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS) +
+        ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key_1, 4294967) ORDER BY (key_1, key_2)");
 
     EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
         "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key_1` BIGINT NOT NULL, key_2 INT NOT NULL, PRIMARY KEY (`key_1`, `key_2`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8", context_holder.context)),
-        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key_1` Int64, `key_2` Int32, `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
-        "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key_2, 4294967) ORDER BY (key_1, key_2)");
+        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key_1` Int64, `key_2` Int32" +
+        std::string(MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS) +
+        ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key_2, 4294967) ORDER BY (key_1, key_2)");
 }
 
 TEST(MySQLCreateRewritten, RewrittenQueryWithPrefixKey)
@@ -191,7 +205,8 @@ TEST(MySQLCreateRewritten, RewrittenQueryWithPrefixKey)
 
     EXPECT_EQ(queryToString(tryRewrittenCreateQuery(
         "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (`key` int NOT NULL PRIMARY KEY, `prefix_key` varchar(200) NOT NULL, KEY prefix_key_index(prefix_key(2))) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8", context_holder.context)),
-        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `prefix_key` String, `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1) ENGINE = "
+        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`key` Int32, `prefix_key` String" +
+        std::string(MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS) + ") ENGINE = "
         "ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(key, 4294967) ORDER BY (key, prefix_key)");
 }
 
@@ -204,6 +219,7 @@ TEST(MySQLCreateRewritten, UniqueKeysConvert)
         "CREATE TABLE `test_database`.`test_table_1` (code varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL,name varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL,"
         " id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, tenant_id bigint NOT NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY code_id (code, tenant_id), UNIQUE KEY name_id (name, tenant_id))"
         " ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;", context_holder.context)),
-        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`code` String, `name` String, `id` Int64, `tenant_id` Int64, `_sign` Int8() MATERIALIZED 1, `_version` UInt64() MATERIALIZED 1)"
-        " ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(id, 18446744073709551) ORDER BY (code, name, tenant_id, id)");
+        "CREATE TABLE test_database.test_table_1 (`code` String, `name` String, `id` Int64, `tenant_id` Int64" +
+        std::string(MATERIALIZEMYSQL_TABLE_COLUMNS) +
+        ") ENGINE = ReplacingMergeTree(_version) PARTITION BY intDiv(id, 18446744073709551) ORDER BY (code, name, tenant_id, id)");
 }
diff --git a/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.cpp b/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.cpp
index 00b47be408a..476bdaaceea 100644
--- a/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.cpp
+++ b/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.cpp
@@ -146,7 +146,7 @@ bool PredicateExpressionsOptimizer::tryRewritePredicatesToTables(ASTs & tables_e
                 break;  /// Skip left and right table optimization
 
             is_rewrite_tables |= tryRewritePredicatesToTable(tables_element[table_pos], tables_predicates[table_pos],
-                tables_with_columns[table_pos].columns.getNames());
+                tables_with_columns[table_pos]);
 
             if (table_element->table_join && isRight(table_element->table_join->as<ASTTableJoin>()->kind))
                 break;  /// Skip left table optimization
@@ -156,13 +156,13 @@ bool PredicateExpressionsOptimizer::tryRewritePredicatesToTables(ASTs & tables_e
     return is_rewrite_tables;
 }
 
-bool PredicateExpressionsOptimizer::tryRewritePredicatesToTable(ASTPtr & table_element, const ASTs & table_predicates, Names && table_columns) const
+bool PredicateExpressionsOptimizer::tryRewritePredicatesToTable(ASTPtr & table_element, const ASTs & table_predicates, const TableWithColumnNamesAndTypes & table_columns) const
 {
     if (!table_predicates.empty())
     {
         auto optimize_final = enable_optimize_predicate_expression_to_final_subquery;
         auto optimize_with = allow_push_predicate_when_subquery_contains_with;
-        PredicateRewriteVisitor::Data data(context, table_predicates, std::move(table_columns), optimize_final, optimize_with);
+        PredicateRewriteVisitor::Data data(context, table_predicates, table_columns, optimize_final, optimize_with);
 
         PredicateRewriteVisitor(data).visit(table_element);
         return data.is_rewrite;
diff --git a/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.h b/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.h
index 8cceda93164..223ac1e8998 100644
--- a/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.h
+++ b/src/Interpreters/PredicateExpressionsOptimizer.h
@@ -33,7 +33,8 @@ private:
 
     bool tryRewritePredicatesToTables(ASTs & tables_element, const std::vector<ASTs> & tables_predicates);
 
-    bool tryRewritePredicatesToTable(ASTPtr & table_element, const ASTs & table_predicates, Names && table_columns) const;
+    bool tryRewritePredicatesToTable(
+        ASTPtr & table_element, const ASTs & table_predicates, const TableWithColumnNamesAndTypes & table_columns) const;
 
     bool tryMovePredicatesFromHavingToWhere(ASTSelectQuery & select_query);
 };
diff --git a/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.cpp b/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.cpp
index 9e6d5543f2f..6f28b9050df 100644
--- a/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.cpp
+++ b/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.cpp
@@ -17,8 +17,8 @@ namespace DB
 {
 
 PredicateRewriteVisitorData::PredicateRewriteVisitorData(
-    const Context & context_, const ASTs & predicates_, Names && column_names_, bool optimize_final_, bool optimize_with_)
-    : context(context_), predicates(predicates_), column_names(column_names_), optimize_final(optimize_final_), optimize_with(optimize_with_)
+    const Context & context_, const ASTs & predicates_, const TableWithColumnNamesAndTypes & table_columns_, bool optimize_final_, bool optimize_with_)
+    : context(context_), predicates(predicates_), table_columns(table_columns_), optimize_final(optimize_final_), optimize_with(optimize_with_)
 {
 }
 
@@ -42,7 +42,8 @@ void PredicateRewriteVisitorData::visit(ASTSelectWithUnionQuery & union_select_q
 
 void PredicateRewriteVisitorData::visitFirstInternalSelect(ASTSelectQuery & select_query, ASTPtr &)
 {
-    is_rewrite |= rewriteSubquery(select_query, column_names, column_names);
+    /// In this case inner_columns same as outer_columns from table_columns
+    is_rewrite |= rewriteSubquery(select_query, table_columns.columns.getNames());
 }
 
 void PredicateRewriteVisitorData::visitOtherInternalSelect(ASTSelectQuery & select_query, ASTPtr &)
@@ -65,7 +66,7 @@ void PredicateRewriteVisitorData::visitOtherInternalSelect(ASTSelectQuery & sele
     const Names & internal_columns = InterpreterSelectQuery(
         temp_internal_select, context, SelectQueryOptions().analyze()).getSampleBlock().getNames();
 
-    if (rewriteSubquery(*temp_select_query, column_names, internal_columns))
+    if (rewriteSubquery(*temp_select_query, internal_columns))
     {
         is_rewrite |= true;
         select_query.setExpression(ASTSelectQuery::Expression::SELECT, std::move(temp_select_query->refSelect()));
@@ -89,7 +90,7 @@ static void cleanAliasAndCollectIdentifiers(ASTPtr & predicate, std::vector<ASTI
         identifiers.emplace_back(identifier);
 }
 
-bool PredicateRewriteVisitorData::rewriteSubquery(ASTSelectQuery & subquery, const Names & outer_columns, const Names & inner_columns)
+bool PredicateRewriteVisitorData::rewriteSubquery(ASTSelectQuery & subquery, const Names & inner_columns)
 {
     if ((!optimize_final && subquery.final())
         || (!optimize_with && subquery.with())
@@ -98,6 +99,7 @@ bool PredicateRewriteVisitorData::rewriteSubquery(ASTSelectQuery & subquery, con
         || hasNonRewritableFunction(subquery.select(), context))
         return false;
 
+    Names outer_columns = table_columns.columns.getNames();
     for (const auto & predicate : predicates)
     {
         std::vector<ASTIdentifier *> identifiers;
@@ -106,13 +108,16 @@ bool PredicateRewriteVisitorData::rewriteSubquery(ASTSelectQuery & subquery, con
 
         for (const auto & identifier : identifiers)
         {
-            const auto & column_name = identifier->shortName();
-            const auto & outer_column_iterator = std::find(outer_columns.begin(), outer_columns.end(), column_name);
+            IdentifierSemantic::setColumnShortName(*identifier, table_columns.table);
+            const auto & column_name = identifier->name();
 
             /// For lambda functions, we can't always find them in the list of columns
             /// For example: SELECT * FROM system.one WHERE arrayMap(x -> x, [dummy]) = [0]
+            const auto & outer_column_iterator = std::find(outer_columns.begin(), outer_columns.end(), column_name);
             if (outer_column_iterator != outer_columns.end())
+            {
                 identifier->setShortName(inner_columns[outer_column_iterator - outer_columns.begin()]);
+            }
         }
 
         /// We only need to push all the predicates to subquery having
diff --git a/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.h b/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.h
index 02c8b9ca422..1132d93a5ec 100644
--- a/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.h
+++ b/src/Interpreters/PredicateRewriteVisitor.h
@@ -4,6 +4,7 @@
 #include <Parsers/ASTSelectQuery.h>
 #include <Parsers/ASTSelectWithUnionQuery.h>
 #include <Interpreters/InDepthNodeVisitor.h>
+#include <Interpreters/DatabaseAndTableWithAlias.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -24,12 +25,13 @@ public:
         return true;
     }
 
-    PredicateRewriteVisitorData(const Context & context_, const ASTs & predicates_, Names && column_names_, bool optimize_final_, bool optimize_with_);
+    PredicateRewriteVisitorData(const Context & context_, const ASTs & predicates_,
+                                const TableWithColumnNamesAndTypes & table_columns_, bool optimize_final_, bool optimize_with_);
 
 private:
     const Context & context;
     const ASTs & predicates;
-    const Names column_names;
+    const TableWithColumnNamesAndTypes & table_columns;
     bool optimize_final;
     bool optimize_with;
 
@@ -37,7 +39,7 @@ private:
 
     void visitOtherInternalSelect(ASTSelectQuery & select_query, ASTPtr &);
 
-    bool rewriteSubquery(ASTSelectQuery & subquery, const Names & outer_columns, const Names & inner_columns);
+    bool rewriteSubquery(ASTSelectQuery & subquery, const Names & inner_columns);
 };
 
 using PredicateRewriteMatcher = OneTypeMatcher<PredicateRewriteVisitorData, PredicateRewriteVisitorData::needChild>;
diff --git a/src/Interpreters/ProcessList.cpp b/src/Interpreters/ProcessList.cpp
index 4e336a98787..15bda5d213d 100644
--- a/src/Interpreters/ProcessList.cpp
+++ b/src/Interpreters/ProcessList.cpp
@@ -455,7 +455,10 @@ QueryStatusInfo QueryStatus::getInfo(bool get_thread_list, bool get_profile_even
     }
 
     if (get_settings && query_context)
+    {
         res.query_settings = std::make_shared<Settings>(query_context->getSettings());
+        res.current_database = query_context->getCurrentDatabase();
+    }
 
     return res;
 }
diff --git a/src/Interpreters/ProcessList.h b/src/Interpreters/ProcessList.h
index f6151bb3429..bc93ce7e191 100644
--- a/src/Interpreters/ProcessList.h
+++ b/src/Interpreters/ProcessList.h
@@ -68,6 +68,7 @@ struct QueryStatusInfo
     std::vector<UInt64> thread_ids;
     std::shared_ptr<ProfileEvents::Counters> profile_counters;
     std::shared_ptr<Settings> query_settings;
+    std::string current_database;
 };
 
 /// Query and information about its execution.
diff --git a/src/Interpreters/QueryNormalizer.cpp b/src/Interpreters/QueryNormalizer.cpp
index 33d2e8d1ba1..0a2e6505558 100644
--- a/src/Interpreters/QueryNormalizer.cpp
+++ b/src/Interpreters/QueryNormalizer.cpp
@@ -72,6 +72,12 @@ void QueryNormalizer::visit(ASTIdentifier & node, ASTPtr & ast, Data & data)
     if (!IdentifierSemantic::getColumnName(node))
         return;
 
+    if (data.settings.prefer_column_name_to_alias)
+    {
+        if (data.source_columns_set.find(node.name()) != data.source_columns_set.end())
+            return;
+    }
+
     /// If it is an alias, but not a parent alias (for constructs like "SELECT column + 1 AS column").
     auto it_alias = data.aliases.find(node.name());
     if (it_alias != data.aliases.end() && current_alias != node.name())
@@ -131,8 +137,20 @@ static bool needVisitChild(const ASTPtr & child)
 void QueryNormalizer::visit(ASTSelectQuery & select, const ASTPtr &, Data & data)
 {
     for (auto & child : select.children)
-        if (needVisitChild(child))
+    {
+        if (child == select.groupBy() || child == select.orderBy() || child == select.having())
+        {
+            bool old_setting = data.settings.prefer_column_name_to_alias;
+            data.settings.prefer_column_name_to_alias = false;
             visit(child, data);
+            data.settings.prefer_column_name_to_alias = old_setting;
+        }
+        else
+        {
+            if (needVisitChild(child))
+                visit(child, data);
+        }
+    }
 
     /// If the WHERE clause or HAVING consists of a single alias, the reference must be replaced not only in children,
     /// but also in where_expression and having_expression.
diff --git a/src/Interpreters/QueryNormalizer.h b/src/Interpreters/QueryNormalizer.h
index e481f76ca8e..3dcccea1cfb 100644
--- a/src/Interpreters/QueryNormalizer.h
+++ b/src/Interpreters/QueryNormalizer.h
@@ -4,6 +4,7 @@
 
 #include <Parsers/IAST.h>
 #include <Interpreters/Aliases.h>
+#include <Core/Names.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -21,12 +22,15 @@ class QueryNormalizer
     {
         const UInt64 max_ast_depth;
         const UInt64 max_expanded_ast_elements;
+        bool prefer_column_name_to_alias;
 
         template <typename T>
         ExtractedSettings(const T & settings)
-        :   max_ast_depth(settings.max_ast_depth),
-            max_expanded_ast_elements(settings.max_expanded_ast_elements)
-        {}
+            : max_ast_depth(settings.max_ast_depth)
+            , max_expanded_ast_elements(settings.max_expanded_ast_elements)
+            , prefer_column_name_to_alias(settings.prefer_column_name_to_alias)
+        {
+        }
     };
 
 public:
@@ -36,7 +40,8 @@ public:
         using MapOfASTs = std::map<ASTPtr, ASTPtr>;
 
         const Aliases & aliases;
-        const ExtractedSettings settings;
+        const NameSet & source_columns_set;
+        ExtractedSettings settings;
 
         /// tmp data
         size_t level;
@@ -44,8 +49,9 @@ public:
         SetOfASTs current_asts;     /// vertices in the current call stack of this method
         std::string current_alias;  /// the alias referencing to the ancestor of ast (the deepest ancestor with aliases)
 
-        Data(const Aliases & aliases_, ExtractedSettings && settings_)
+        Data(const Aliases & aliases_, const NameSet & source_columns_set_, ExtractedSettings && settings_)
             : aliases(aliases_)
+            , source_columns_set(source_columns_set_)
             , settings(settings_)
             , level(0)
         {}
diff --git a/src/Interpreters/ReplaceQueryParameterVisitor.cpp b/src/Interpreters/ReplaceQueryParameterVisitor.cpp
index 9b4223b8947..8d737f27e64 100644
--- a/src/Interpreters/ReplaceQueryParameterVisitor.cpp
+++ b/src/Interpreters/ReplaceQueryParameterVisitor.cpp
@@ -61,7 +61,7 @@ void ReplaceQueryParameterVisitor::visitQueryParameter(ASTPtr & ast)
     IColumn & temp_column = *temp_column_ptr;
     ReadBufferFromString read_buffer{value};
     FormatSettings format_settings;
-    data_type->deserializeAsTextEscaped(temp_column, read_buffer, format_settings);
+    data_type->getDefaultSerialization()->deserializeTextEscaped(temp_column, read_buffer, format_settings);
 
     if (!read_buffer.eof())
         throw Exception(ErrorCodes::BAD_QUERY_PARAMETER,
diff --git a/src/Interpreters/TreeRewriter.cpp b/src/Interpreters/TreeRewriter.cpp
index 9318f87175a..f88fd16045a 100644
--- a/src/Interpreters/TreeRewriter.cpp
+++ b/src/Interpreters/TreeRewriter.cpp
@@ -662,7 +662,10 @@ void TreeRewriterResult::collectUsedColumns(const ASTPtr & query, bool is_select
         const auto & partition_desc = metadata_snapshot->getPartitionKey();
         if (partition_desc.expression)
         {
-            const auto & partition_source_columns = partition_desc.expression->getRequiredColumns();
+            auto partition_source_columns = partition_desc.expression->getRequiredColumns();
+            partition_source_columns.push_back("_part");
+            partition_source_columns.push_back("_partition_id");
+            partition_source_columns.push_back("_part_uuid");
             optimize_trivial_count = true;
             for (const auto & required_column : required)
             {
@@ -813,7 +816,14 @@ TreeRewriterResultPtr TreeRewriter::analyzeSelect(
     /// Optimizes logical expressions.
     LogicalExpressionsOptimizer(select_query, settings.optimize_min_equality_disjunction_chain_length.value).perform();
 
-    normalize(query, result.aliases, settings);
+    NameSet all_source_columns_set = source_columns_set;
+    if (table_join)
+    {
+        for (const auto & [name, _] : table_join->columns_from_joined_table)
+            all_source_columns_set.insert(name);
+    }
+
+    normalize(query, result.aliases, all_source_columns_set, settings);
 
     /// Remove unneeded columns according to 'required_result_columns'.
     /// Leave all selected columns in case of DISTINCT; columns that contain arrayJoin function inside.
@@ -871,7 +881,7 @@ TreeRewriterResultPtr TreeRewriter::analyze(
 
     TreeRewriterResult result(source_columns, storage, metadata_snapshot, false);
 
-    normalize(query, result.aliases, settings);
+    normalize(query, result.aliases, result.source_columns_set, settings);
 
     /// Executing scalar subqueries. Column defaults could be a scalar subquery.
     executeScalarSubqueries(query, context, 0, result.scalars, false);
@@ -896,7 +906,7 @@ TreeRewriterResultPtr TreeRewriter::analyze(
     return std::make_shared<const TreeRewriterResult>(result);
 }
 
-void TreeRewriter::normalize(ASTPtr & query, Aliases & aliases, const Settings & settings)
+void TreeRewriter::normalize(ASTPtr & query, Aliases & aliases, const NameSet & source_columns_set, const Settings & settings)
 {
     CustomizeCountDistinctVisitor::Data data_count_distinct{settings.count_distinct_implementation};
     CustomizeCountDistinctVisitor(data_count_distinct).visit(query);
@@ -945,7 +955,7 @@ void TreeRewriter::normalize(ASTPtr & query, Aliases & aliases, const Settings &
         FunctionNameNormalizer().visit(query.get());
 
     /// Common subexpression elimination. Rewrite rules.
-    QueryNormalizer::Data normalizer_data(aliases, settings);
+    QueryNormalizer::Data normalizer_data(aliases, source_columns_set, settings);
     QueryNormalizer(normalizer_data).visit(query);
 }
 
diff --git a/src/Interpreters/TreeRewriter.h b/src/Interpreters/TreeRewriter.h
index 1cb5ff26525..4e3fe21bde9 100644
--- a/src/Interpreters/TreeRewriter.h
+++ b/src/Interpreters/TreeRewriter.h
@@ -119,7 +119,7 @@ public:
 private:
     const Context & context;
 
-    static void normalize(ASTPtr & query, Aliases & aliases, const Settings & settings);
+    static void normalize(ASTPtr & query, Aliases & aliases, const NameSet & source_columns_set, const Settings & settings);
 };
 
 }
diff --git a/src/Interpreters/convertFieldToType.cpp b/src/Interpreters/convertFieldToType.cpp
index 5d124add0df..ed920539bea 100644
--- a/src/Interpreters/convertFieldToType.cpp
+++ b/src/Interpreters/convertFieldToType.cpp
@@ -344,7 +344,7 @@ Field convertFieldToTypeImpl(const Field & src, const IDataType & type, const ID
         ReadBufferFromString in_buffer(src.get<String>());
         try
         {
-            type_to_parse->deserializeAsWholeText(*col, in_buffer, FormatSettings{});
+            type_to_parse->getDefaultSerialization()->deserializeWholeText(*col, in_buffer, FormatSettings{});
         }
         catch (Exception & e)
         {
@@ -397,8 +397,11 @@ Field convertFieldToTypeOrThrow(const Field & from_value, const IDataType & to_t
         throw Exception(ErrorCodes::TYPE_MISMATCH, "Cannot convert NULL to {}", to_type.getName());
     Field converted = convertFieldToType(from_value, to_type, from_type_hint);
     if (!is_null && converted.isNull())
-        throw Exception(ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND, "Cannot convert value{}: it cannot be represented as {}",
-                        from_type_hint ? " from " + from_type_hint->getName() : "", to_type.getName());
+        throw Exception(ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND,
+            "Cannot convert value '{}'{}: it cannot be represented as {}",
+            toString(from_value),
+            from_type_hint ? " from " + from_type_hint->getName() : "",
+            to_type.getName());
     return converted;
 }
 
diff --git a/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.cpp b/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.cpp
index db19c000cfd..a3301bcf55b 100644
--- a/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.cpp
+++ b/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.cpp
@@ -166,9 +166,9 @@ namespace
         return result;
     }
 
-    Disjunction analyzeFunction(const ASTFunction * fn, const ExpressionActionsPtr & expr)
+    Disjunction analyzeFunction(const ASTFunction * fn, const ExpressionActionsPtr & expr, size_t & limit)
     {
-        if (!fn)
+        if (!fn || !limit)
         {
             return {};
         }
@@ -182,6 +182,7 @@ namespace
             const auto * identifier = left->as<ASTIdentifier>() ? left->as<ASTIdentifier>() : right->as<ASTIdentifier>();
             const auto * literal = left->as<ASTLiteral>() ? left->as<ASTLiteral>() : right->as<ASTLiteral>();
 
+            --limit;
             return analyzeEquals(identifier, literal, expr);
         }
         else if (fn->name == "in")
@@ -192,6 +193,19 @@ namespace
 
             Disjunction result;
 
+            auto add_dnf = [&](const auto &dnf)
+            {
+                if (dnf.size() > limit)
+                {
+                    result.clear();
+                    return false;
+                }
+
+                result.insert(result.end(), dnf.begin(), dnf.end());
+                limit -= dnf.size();
+                return true;
+            };
+
             if (const auto * tuple_func = right->as<ASTFunction>(); tuple_func && tuple_func->name == "tuple")
             {
                 const auto * tuple_elements = tuple_func->children.front()->as<ASTExpressionList>();
@@ -205,7 +219,10 @@ namespace
                         return {};
                     }
 
-                    result.insert(result.end(), dnf.begin(), dnf.end());
+                    if (!add_dnf(dnf))
+                    {
+                        return {};
+                    }
                 }
             }
             else if (const auto * tuple_literal = right->as<ASTLiteral>();
@@ -221,7 +238,10 @@ namespace
                         return {};
                     }
 
-                    result.insert(result.end(), dnf.begin(), dnf.end());
+                    if (!add_dnf(dnf))
+                    {
+                        return {};
+                    }
                 }
             }
             else
@@ -244,13 +264,14 @@ namespace
 
             for (const auto & arg : args->children)
             {
-                const auto dnf = analyzeFunction(arg->as<ASTFunction>(), expr);
+                const auto dnf = analyzeFunction(arg->as<ASTFunction>(), expr, limit);
 
                 if (dnf.empty())
                 {
                     return {};
                 }
 
+                /// limit accounted in analyzeFunction()
                 result.insert(result.end(), dnf.begin(), dnf.end());
             }
 
@@ -269,13 +290,14 @@ namespace
 
             for (const auto & arg : args->children)
             {
-                const auto dnf = analyzeFunction(arg->as<ASTFunction>(), expr);
+                const auto dnf = analyzeFunction(arg->as<ASTFunction>(), expr, limit);
 
                 if (dnf.empty())
                 {
                     continue;
                 }
 
+                /// limit accounted in analyzeFunction()
                 result = andDNF(result, dnf);
             }
 
@@ -286,15 +308,15 @@ namespace
     }
 }
 
-std::optional<Blocks> evaluateExpressionOverConstantCondition(const ASTPtr & node, const ExpressionActionsPtr & target_expr)
+std::optional<Blocks> evaluateExpressionOverConstantCondition(const ASTPtr & node, const ExpressionActionsPtr & target_expr, size_t & limit)
 {
     Blocks result;
 
     if (const auto * fn = node->as<ASTFunction>())
     {
-        const auto dnf = analyzeFunction(fn, target_expr);
+        const auto dnf = analyzeFunction(fn, target_expr, limit);
 
-        if (dnf.empty())
+        if (dnf.empty() || !limit)
         {
             return {};
         }
diff --git a/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.h b/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.h
index 8e3fa08a626..c797b8461de 100644
--- a/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.h
+++ b/src/Interpreters/evaluateConstantExpression.h
@@ -46,10 +46,11 @@ ASTPtr evaluateConstantExpressionForDatabaseName(const ASTPtr & node, const Cont
 /** Try to fold condition to countable set of constant values.
   * @param node a condition that we try to fold.
   * @param target_expr expression evaluated over a set of constants.
+  * @param limit limit for number of values
   * @return optional blocks each with a single row and a single column for target expression,
   *         or empty blocks if condition is always false,
   *         or nothing if condition can't be folded to a set of constants.
   */
-std::optional<Blocks> evaluateExpressionOverConstantCondition(const ASTPtr & node, const ExpressionActionsPtr & target_expr);
+std::optional<Blocks> evaluateExpressionOverConstantCondition(const ASTPtr & node, const ExpressionActionsPtr & target_expr, size_t & limit);
 
 }
diff --git a/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.cpp b/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.cpp
index c498eb21379..d4e8d06e613 100644
--- a/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.cpp
+++ b/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.cpp
@@ -13,6 +13,9 @@
 #include <Common/ZooKeeper/ZooKeeper.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <DataTypes/DataTypeString.h>
+#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataStreams/NullBlockOutputStream.h>
+#include <DataStreams/copyData.h>
 #include <filesystem>
 
 namespace fs = std::filesystem;
@@ -160,18 +163,32 @@ BlockIO executeDDLQueryOnCluster(const ASTPtr & query_ptr_, const Context & cont
     entry.hosts = std::move(hosts);
     entry.query = queryToString(query_ptr);
     entry.initiator = ddl_worker.getCommonHostID();
+    entry.setSettingsIfRequired(context);
     String node_path = ddl_worker.enqueueQuery(entry);
 
+    return getDistributedDDLStatus(node_path, entry, context);
+}
+
+BlockIO getDistributedDDLStatus(const String & node_path, const DDLLogEntry & entry, const Context & context, const std::optional<Strings> & hosts_to_wait)
+{
     BlockIO io;
     if (context.getSettingsRef().distributed_ddl_task_timeout == 0)
         return io;
 
-    auto stream = std::make_shared<DDLQueryStatusInputStream>(node_path, entry, context);
-    io.in = std::move(stream);
+    auto stream = std::make_shared<DDLQueryStatusInputStream>(node_path, entry, context, hosts_to_wait);
+    if (context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode == DistributedDDLOutputMode::NONE)
+    {
+        /// Wait for query to finish, but ignore output
+        NullBlockOutputStream output{Block{}};
+        copyData(*stream, output);
+    }
+    else
+    {
+        io.in = std::move(stream);
+    }
     return io;
 }
 
-
 DDLQueryStatusInputStream::DDLQueryStatusInputStream(const String & zk_node_path, const DDLLogEntry & entry, const Context & context_,
                                                      const std::optional<Strings> & hosts_to_wait)
     : node_path(zk_node_path)
@@ -179,19 +196,36 @@ DDLQueryStatusInputStream::DDLQueryStatusInputStream(const String & zk_node_path
     , watch(CLOCK_MONOTONIC_COARSE)
     , log(&Poco::Logger::get("DDLQueryStatusInputStream"))
 {
+    if (context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode == DistributedDDLOutputMode::THROW ||
+        context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode == DistributedDDLOutputMode::NONE)
+        throw_on_timeout = true;
+    else if (context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode == DistributedDDLOutputMode::NULL_STATUS_ON_TIMEOUT ||
+             context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode == DistributedDDLOutputMode::NEVER_THROW)
+        throw_on_timeout = false;
+    else
+        throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Unknown output mode");
+
+    auto maybe_make_nullable = [&](const DataTypePtr & type) -> DataTypePtr
+    {
+        if (throw_on_timeout)
+            return type;
+        return std::make_shared<DataTypeNullable>(type);
+    };
+
     sample = Block{
-        {std::make_shared<DataTypeString>(),    "host"},
-        {std::make_shared<DataTypeUInt16>(),    "port"},
-        {std::make_shared<DataTypeInt64>(),     "status"},
-        {std::make_shared<DataTypeString>(),    "error"},
-        {std::make_shared<DataTypeUInt64>(),    "num_hosts_remaining"},
-        {std::make_shared<DataTypeUInt64>(),    "num_hosts_active"},
+        {std::make_shared<DataTypeString>(),                         "host"},
+        {std::make_shared<DataTypeUInt16>(),                         "port"},
+        {maybe_make_nullable(std::make_shared<DataTypeInt64>()),     "status"},
+        {maybe_make_nullable(std::make_shared<DataTypeString>()),    "error"},
+        {std::make_shared<DataTypeUInt64>(),                         "num_hosts_remaining"},
+        {std::make_shared<DataTypeUInt64>(),                         "num_hosts_active"},
     };
 
     if (hosts_to_wait)
     {
         waiting_hosts = NameSet(hosts_to_wait->begin(), hosts_to_wait->end());
         by_hostname = false;
+        sample.erase("port");
     }
     else
     {
@@ -204,12 +238,29 @@ DDLQueryStatusInputStream::DDLQueryStatusInputStream(const String & zk_node_path
     timeout_seconds = context.getSettingsRef().distributed_ddl_task_timeout;
 }
 
+std::pair<String, UInt16> DDLQueryStatusInputStream::parseHostAndPort(const String & host_id) const
+{
+    String host = host_id;
+    UInt16 port = 0;
+    if (by_hostname)
+    {
+        auto host_and_port = Cluster::Address::fromString(host_id);
+        host = host_and_port.first;
+        port = host_and_port.second;
+    }
+    return {host, port};
+}
+
 Block DDLQueryStatusInputStream::readImpl()
 {
     Block res;
-    if (num_hosts_finished >= waiting_hosts.size())
+    bool all_hosts_finished = num_hosts_finished >= waiting_hosts.size();
+    /// Seems like num_hosts_finished cannot be strictly greater than waiting_hosts.size()
+    assert(num_hosts_finished <= waiting_hosts.size());
+    if (all_hosts_finished || timeout_exceeded)
     {
-        if (first_exception)
+        bool throw_if_error_on_host = context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode != DistributedDDLOutputMode::NEVER_THROW;
+        if (first_exception && throw_if_error_on_host)
             throw Exception(*first_exception);
 
         return res;
@@ -222,7 +273,8 @@ Block DDLQueryStatusInputStream::readImpl()
     {
         if (isCancelled())
         {
-            if (first_exception)
+            bool throw_if_error_on_host = context.getSettingsRef().distributed_ddl_output_mode != DistributedDDLOutputMode::NEVER_THROW;
+            if (first_exception && throw_if_error_on_host)
                 throw Exception(*first_exception);
 
             return res;
@@ -233,11 +285,36 @@ Block DDLQueryStatusInputStream::readImpl()
             size_t num_unfinished_hosts = waiting_hosts.size() - num_hosts_finished;
             size_t num_active_hosts = current_active_hosts.size();
 
+            constexpr const char * msg_format = "Watching task {} is executing longer than distributed_ddl_task_timeout (={}) seconds. "
+                                                "There are {} unfinished hosts ({} of them are currently active), "
+                                                "they are going to execute the query in background";
+            if (throw_on_timeout)
+                throw Exception(ErrorCodes::TIMEOUT_EXCEEDED, msg_format,
+                                node_path, timeout_seconds, num_unfinished_hosts, num_active_hosts);
 
-            throw Exception(ErrorCodes::TIMEOUT_EXCEEDED,
-                            "Watching task {} is executing longer than distributed_ddl_task_timeout (={}) seconds. "
-                            "There are {} unfinished hosts ({} of them are currently active), they are going to execute the query in background",
-                            node_path, timeout_seconds, num_unfinished_hosts, num_active_hosts);
+            timeout_exceeded = true;
+            LOG_INFO(log, msg_format, node_path, timeout_seconds, num_unfinished_hosts, num_active_hosts);
+
+            NameSet unfinished_hosts = waiting_hosts;
+            for (const auto & host_id : finished_hosts)
+                unfinished_hosts.erase(host_id);
+
+            /// Query is not finished on the rest hosts, so fill the corresponding rows with NULLs.
+            MutableColumns columns = sample.cloneEmptyColumns();
+            for (const String & host_id : unfinished_hosts)
+            {
+                auto [host, port] = parseHostAndPort(host_id);
+                size_t num = 0;
+                columns[num++]->insert(host);
+                if (by_hostname)
+                    columns[num++]->insert(port);
+                columns[num++]->insert(Field{});
+                columns[num++]->insert(Field{});
+                columns[num++]->insert(num_unfinished_hosts);
+                columns[num++]->insert(num_active_hosts);
+            }
+            res = sample.cloneWithColumns(std::move(columns));
+            return res;
         }
 
         if (num_hosts_finished != 0 || try_number != 0)
@@ -269,26 +346,21 @@ Block DDLQueryStatusInputStream::readImpl()
                     status.tryDeserializeText(status_data);
             }
 
-            String host = host_id;
-            UInt16 port = 0;
-            if (by_hostname)
-            {
-                auto host_and_port = Cluster::Address::fromString(host_id);
-                host = host_and_port.first;
-                port = host_and_port.second;
-            }
+            auto [host, port] = parseHostAndPort(host_id);
 
             if (status.code != 0 && first_exception == nullptr)
                 first_exception = std::make_unique<Exception>(status.code, "There was an error on [{}:{}]: {}", host, port, status.message);
 
             ++num_hosts_finished;
 
-            columns[0]->insert(host);
-            columns[1]->insert(port);
-            columns[2]->insert(status.code);
-            columns[3]->insert(status.message);
-            columns[4]->insert(waiting_hosts.size() - num_hosts_finished);
-            columns[5]->insert(current_active_hosts.size());
+            size_t num = 0;
+            columns[num++]->insert(host);
+            if (by_hostname)
+                columns[num++]->insert(port);
+            columns[num++]->insert(status.code);
+            columns[num++]->insert(status.message);
+            columns[num++]->insert(waiting_hosts.size() - num_hosts_finished);
+            columns[num++]->insert(current_active_hosts.size());
         }
         res = sample.cloneWithColumns(std::move(columns));
     }
diff --git a/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.h b/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.h
index 1bcbff36178..a33b89d0cb3 100644
--- a/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.h
+++ b/src/Interpreters/executeDDLQueryOnCluster.h
@@ -24,6 +24,7 @@ BlockIO executeDDLQueryOnCluster(const ASTPtr & query_ptr, const Context & conte
 BlockIO executeDDLQueryOnCluster(const ASTPtr & query_ptr, const Context & context, const AccessRightsElements & query_requires_access);
 BlockIO executeDDLQueryOnCluster(const ASTPtr & query_ptr, const Context & context, AccessRightsElements && query_requires_access);
 
+BlockIO getDistributedDDLStatus(const String & node_path, const DDLLogEntry & entry, const Context & context, const std::optional<Strings> & hosts_to_wait = {});
 
 class DDLQueryStatusInputStream final : public IBlockInputStream
 {
@@ -44,6 +45,8 @@ private:
 
     Strings getNewAndUpdate(const Strings & current_list_of_finished_hosts);
 
+    std::pair<String, UInt16> parseHostAndPort(const String & host_id) const;
+
     String node_path;
     const Context & context;
     Stopwatch watch;
@@ -62,6 +65,8 @@ private:
 
     Int64 timeout_seconds = 120;
     bool by_hostname = true;
+    bool throw_on_timeout = true;
+    bool timeout_exceeded = false;
 };
 
 }
diff --git a/src/Interpreters/join_common.cpp b/src/Interpreters/join_common.cpp
index 4c124f99e57..9a9253cee75 100644
--- a/src/Interpreters/join_common.cpp
+++ b/src/Interpreters/join_common.cpp
@@ -268,6 +268,10 @@ void joinTotals(const Block & totals, const Block & columns_to_add, const TableJ
         {
             if (table_join.rightBecomeNullable(col.type))
                 JoinCommon::convertColumnToNullable(col);
+
+            /// In case of arrayJoin it can be not one row
+            if (col.column->size() != 1)
+                col.column = col.column->cloneResized(1);
         }
 
         for (size_t i = 0; i < totals_without_keys.columns(); ++i)
diff --git a/src/Interpreters/tests/gtest_cycle_aliases.cpp b/src/Interpreters/tests/gtest_cycle_aliases.cpp
index 56e23c6a497..c13e98cd69f 100644
--- a/src/Interpreters/tests/gtest_cycle_aliases.cpp
+++ b/src/Interpreters/tests/gtest_cycle_aliases.cpp
@@ -20,6 +20,6 @@ TEST(QueryNormalizer, SimpleCycleAlias)
     aliases["b"] = parseQuery(parser, "a as b", 0, 0)->children[0];
 
     Settings settings;
-    QueryNormalizer::Data normalizer_data(aliases, settings);
+    QueryNormalizer::Data normalizer_data(aliases, {}, settings);
     EXPECT_THROW(QueryNormalizer(normalizer_data).visit(ast), Exception);
 }
diff --git a/src/Parsers/ASTCreateQuery.cpp b/src/Parsers/ASTCreateQuery.cpp
index 2af0d2d4a45..1192fcc6ebd 100644
--- a/src/Parsers/ASTCreateQuery.cpp
+++ b/src/Parsers/ASTCreateQuery.cpp
@@ -297,12 +297,20 @@ void ASTCreateQuery::formatQueryImpl(const FormatSettings & settings, FormatStat
 
     if (to_table_id)
     {
+        assert(is_materialized_view && to_inner_uuid == UUIDHelpers::Nil);
         settings.ostr
             << (settings.hilite ? hilite_keyword : "") << " TO " << (settings.hilite ? hilite_none : "")
             << (!to_table_id.database_name.empty() ? backQuoteIfNeed(to_table_id.database_name) + "." : "")
             << backQuoteIfNeed(to_table_id.table_name);
     }
 
+    if (to_inner_uuid != UUIDHelpers::Nil)
+    {
+        assert(is_materialized_view && !to_table_id);
+        settings.ostr << (settings.hilite ? hilite_keyword : "") << " TO INNER UUID " << (settings.hilite ? hilite_none : "")
+                      << quoteString(toString(to_inner_uuid));
+    }
+
     if (!as_table.empty())
     {
         settings.ostr
diff --git a/src/Parsers/ASTCreateQuery.h b/src/Parsers/ASTCreateQuery.h
index c9a6251cb94..d6d5c22240c 100644
--- a/src/Parsers/ASTCreateQuery.h
+++ b/src/Parsers/ASTCreateQuery.h
@@ -66,6 +66,7 @@ public:
     ASTExpressionList * tables = nullptr;
 
     StorageID to_table_id = StorageID::createEmpty();   /// For CREATE MATERIALIZED VIEW mv TO table.
+    UUID to_inner_uuid = UUIDHelpers::Nil;      /// For materialized view with inner table
     ASTStorage * storage = nullptr;
     String as_database;
     String as_table;
diff --git a/src/Parsers/ASTFunction.cpp b/src/Parsers/ASTFunction.cpp
index d5a39ca505e..3cb2e8bfa37 100644
--- a/src/Parsers/ASTFunction.cpp
+++ b/src/Parsers/ASTFunction.cpp
@@ -214,27 +214,81 @@ void ASTFunction::formatImplWithoutAlias(const FormatSettings & settings, Format
 
             for (const char ** func = operators; *func; func += 2)
             {
-                if (0 == strcmp(name.c_str(), func[0]))
+                if (strcmp(name.c_str(), func[0]) != 0)
                 {
-                    if (frame.need_parens)
-                        settings.ostr << '(';
-
-                    settings.ostr << (settings.hilite ? hilite_operator : "") << func[1] << (settings.hilite ? hilite_none : "");
-
-                    /** A particularly stupid case. If we have a unary minus before a literal that is a negative number
-                        * "-(-1)" or "- -1", this can not be formatted as `--1`, since this will be interpreted as a comment.
-                        * Instead, add a space.
-                        * PS. You can not just ask to add parentheses - see formatImpl for ASTLiteral.
-                        */
-                    if (name == "negate" && arguments->children[0]->as<ASTLiteral>())
-                        settings.ostr << ' ';
-
-                    arguments->formatImpl(settings, state, nested_need_parens);
-                    written = true;
-
-                    if (frame.need_parens)
-                        settings.ostr << ')';
+                    continue;
                 }
+
+                const auto * literal = arguments->children[0]->as<ASTLiteral>();
+                /* A particularly stupid case. If we have a unary minus before
+                 * a literal that is a negative number "-(-1)" or "- -1", this
+                 * can not be formatted as `--1`, since this will be
+                 * interpreted as a comment. Instead, negate the literal
+                 * in place. Another possible solution is to use parentheses,
+                 * but the old comment said it is impossible, without mentioning
+                 * the reason.
+                 */
+                if (literal && name == "negate")
+                {
+                    written = applyVisitor(
+                        [&settings](const auto & value)
+                        // -INT_MAX is negated to -INT_MAX by the negate()
+                        // function, so we can implement this behavior here as
+                        // well. Technically it is an UB to perform such negation
+                        // w/o a cast to unsigned type.
+                        NO_SANITIZE_UNDEFINED
+                        {
+                            using ValueType = std::decay_t<decltype(value)>;
+                            if constexpr (isDecimalField<ValueType>())
+                            {
+                                // The parser doesn't create decimal literals, but
+                                // they can be produced by constant folding or the
+                                // fuzzer.
+                                const auto int_value = value.getValue().value;
+                                // We compare to zero so we don't care about scale.
+                                if (int_value >= 0)
+                                {
+                                    return false;
+                                }
+
+                                settings.ostr << ValueType{-int_value,
+                                    value.getScale()};
+                            }
+                            else if constexpr (std::is_arithmetic_v<ValueType>)
+                            {
+                                if (value >= 0)
+                                {
+                                    return false;
+                                }
+                                // We don't need parentheses around a single
+                                // literal.
+                                settings.ostr << -value;
+                                return true;
+                            }
+
+                            return false;
+                        },
+                        literal->value);
+
+                    if (written)
+                    {
+                        break;
+                    }
+                }
+
+                // We don't need parentheses around a single literal.
+                if (!literal && frame.need_parens)
+                    settings.ostr << '(';
+
+                settings.ostr << (settings.hilite ? hilite_operator : "") << func[1] << (settings.hilite ? hilite_none : "");
+
+                arguments->formatImpl(settings, state, nested_need_parens);
+                written = true;
+
+                if (!literal && frame.need_parens)
+                    settings.ostr << ')';
+
+                break;
             }
         }
 
diff --git a/src/Parsers/ASTSystemQuery.cpp b/src/Parsers/ASTSystemQuery.cpp
index f3a43d7f3fd..71bda0c7709 100644
--- a/src/Parsers/ASTSystemQuery.cpp
+++ b/src/Parsers/ASTSystemQuery.cpp
@@ -30,6 +30,8 @@ const char * ASTSystemQuery::typeToString(Type type)
             return "DROP MARK CACHE";
         case Type::DROP_UNCOMPRESSED_CACHE:
             return "DROP UNCOMPRESSED CACHE";
+        case Type::DROP_MMAP_CACHE:
+            return "DROP MMAP CACHE";
 #if USE_EMBEDDED_COMPILER
         case Type::DROP_COMPILED_EXPRESSION_CACHE:
             return "DROP COMPILED EXPRESSION CACHE";
diff --git a/src/Parsers/ASTSystemQuery.h b/src/Parsers/ASTSystemQuery.h
index ad7eb664659..5bcdcc7875d 100644
--- a/src/Parsers/ASTSystemQuery.h
+++ b/src/Parsers/ASTSystemQuery.h
@@ -24,6 +24,7 @@ public:
         DROP_DNS_CACHE,
         DROP_MARK_CACHE,
         DROP_UNCOMPRESSED_CACHE,
+        DROP_MMAP_CACHE,
 #if USE_EMBEDDED_COMPILER
         DROP_COMPILED_EXPRESSION_CACHE,
 #endif
diff --git a/src/Parsers/ExpressionElementParsers.cpp b/src/Parsers/ExpressionElementParsers.cpp
index 913813d5486..84c178790b2 100644
--- a/src/Parsers/ExpressionElementParsers.cpp
+++ b/src/Parsers/ExpressionElementParsers.cpp
@@ -49,7 +49,6 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int BAD_ARGUMENTS;
     extern const int SYNTAX_ERROR;
     extern const int LOGICAL_ERROR;
-    extern const int NOT_IMPLEMENTED;
 }
 
 
@@ -610,8 +609,8 @@ static bool tryParseFrameDefinition(ASTWindowDefinition * node, IParser::Pos & p
             node->frame.begin_preceding = false;
             if (node->frame.begin_type == WindowFrame::BoundaryType::Unbounded)
             {
-                throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
-                    "Frame start UNBOUNDED FOLLOWING is not implemented");
+                throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
+                    "Frame start cannot be UNBOUNDED FOLLOWING");
             }
         }
         else
@@ -667,8 +666,8 @@ static bool tryParseFrameDefinition(ASTWindowDefinition * node, IParser::Pos & p
                 node->frame.end_preceding = true;
                 if (node->frame.end_type == WindowFrame::BoundaryType::Unbounded)
                 {
-                    throw Exception(ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED,
-                        "Frame end UNBOUNDED PRECEDING is not implemented");
+                    throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
+                        "Frame end cannot be UNBOUNDED PRECEDING");
                 }
             }
             else if (keyword_following.ignore(pos, expected))
diff --git a/src/Parsers/New/ClickHouseLexer.h b/src/Parsers/New/ClickHouseLexer.h
index e925c5d271f..62de0792f3c 100644
--- a/src/Parsers/New/ClickHouseLexer.h
+++ b/src/Parsers/New/ClickHouseLexer.h
@@ -13,51 +13,51 @@ namespace DB {
 class  ClickHouseLexer : public antlr4::Lexer {
 public:
   enum {
-    ADD = 1, AFTER = 2, ALIAS = 3, ALL = 4, ALTER = 5, AND = 6, ANTI = 7, 
-    ANY = 8, ARRAY = 9, AS = 10, ASCENDING = 11, ASOF = 12, ASYNC = 13, 
-    ATTACH = 14, BETWEEN = 15, BOTH = 16, BY = 17, CASE = 18, CAST = 19, 
-    CHECK = 20, CLEAR = 21, CLUSTER = 22, CODEC = 23, COLLATE = 24, COLUMN = 25, 
-    COMMENT = 26, CONSTRAINT = 27, CREATE = 28, CROSS = 29, CUBE = 30, DATABASE = 31, 
-    DATABASES = 32, DATE = 33, DAY = 34, DEDUPLICATE = 35, DEFAULT = 36, 
-    DELAY = 37, DELETE = 38, DESC = 39, DESCENDING = 40, DESCRIBE = 41, 
-    DETACH = 42, DICTIONARIES = 43, DICTIONARY = 44, DISK = 45, DISTINCT = 46, 
-    DISTRIBUTED = 47, DROP = 48, ELSE = 49, END = 50, ENGINE = 51, EVENTS = 52, 
-    EXISTS = 53, EXPLAIN = 54, EXPRESSION = 55, EXTRACT = 56, FETCHES = 57, 
-    FINAL = 58, FIRST = 59, FLUSH = 60, FOR = 61, FORMAT = 62, FREEZE = 63, 
-    FROM = 64, FULL = 65, FUNCTION = 66, GLOBAL = 67, GRANULARITY = 68, 
-    GROUP = 69, HAVING = 70, HIERARCHICAL = 71, HOUR = 72, ID = 73, IF = 74, 
-    ILIKE = 75, IN = 76, INDEX = 77, INF = 78, INJECTIVE = 79, INNER = 80, 
-    INSERT = 81, INTERVAL = 82, INTO = 83, IS = 84, IS_OBJECT_ID = 85, JOIN = 86, 
-    KEY = 87, KILL = 88, LAST = 89, LAYOUT = 90, LEADING = 91, LEFT = 92, 
-    LIFETIME = 93, LIKE = 94, LIMIT = 95, LIVE = 96, LOCAL = 97, LOGS = 98, 
-    MATERIALIZED = 99, MAX = 100, MERGES = 101, MIN = 102, MINUTE = 103, 
-    MODIFY = 104, MONTH = 105, MOVE = 106, MUTATION = 107, NAN_SQL = 108, 
-    NO = 109, NOT = 110, NULL_SQL = 111, NULLS = 112, OFFSET = 113, ON = 114, 
-    OPTIMIZE = 115, OR = 116, ORDER = 117, OUTER = 118, OUTFILE = 119, PARTITION = 120, 
-    POPULATE = 121, PREWHERE = 122, PRIMARY = 123, QUARTER = 124, RANGE = 125, 
-    RELOAD = 126, REMOVE = 127, RENAME = 128, REPLACE = 129, REPLICA = 130, 
-    REPLICATED = 131, RIGHT = 132, ROLLUP = 133, SAMPLE = 134, SECOND = 135, 
-    SELECT = 136, SEMI = 137, SENDS = 138, SET = 139, SETTINGS = 140, SHOW = 141, 
-    SOURCE = 142, START = 143, STOP = 144, SUBSTRING = 145, SYNC = 146, 
-    SYNTAX = 147, SYSTEM = 148, TABLE = 149, TABLES = 150, TEMPORARY = 151, 
-    TEST = 152, THEN = 153, TIES = 154, TIMEOUT = 155, TIMESTAMP = 156, 
-    TO = 157, TOP = 158, TOTALS = 159, TRAILING = 160, TRIM = 161, TRUNCATE = 162, 
-    TTL = 163, TYPE = 164, UNION = 165, UPDATE = 166, USE = 167, USING = 168, 
-    UUID = 169, VALUES = 170, VIEW = 171, VOLUME = 172, WATCH = 173, WEEK = 174, 
-    WHEN = 175, WHERE = 176, WITH = 177, YEAR = 178, JSON_FALSE = 179, JSON_TRUE = 180, 
-    IDENTIFIER = 181, FLOATING_LITERAL = 182, OCTAL_LITERAL = 183, DECIMAL_LITERAL = 184, 
-    HEXADECIMAL_LITERAL = 185, STRING_LITERAL = 186, ARROW = 187, ASTERISK = 188, 
-    BACKQUOTE = 189, BACKSLASH = 190, COLON = 191, COMMA = 192, CONCAT = 193, 
-    DASH = 194, DOT = 195, EQ_DOUBLE = 196, EQ_SINGLE = 197, GE = 198, GT = 199, 
-    LBRACE = 200, LBRACKET = 201, LE = 202, LPAREN = 203, LT = 204, NOT_EQ = 205, 
-    PERCENT = 206, PLUS = 207, QUERY = 208, QUOTE_DOUBLE = 209, QUOTE_SINGLE = 210, 
-    RBRACE = 211, RBRACKET = 212, RPAREN = 213, SEMICOLON = 214, SLASH = 215, 
-    UNDERSCORE = 216, MULTI_LINE_COMMENT = 217, SINGLE_LINE_COMMENT = 218, 
+    ADD = 1, AFTER = 2, ALIAS = 3, ALL = 4, ALTER = 5, AND = 6, ANTI = 7,
+    ANY = 8, ARRAY = 9, AS = 10, ASCENDING = 11, ASOF = 12, ASYNC = 13,
+    ATTACH = 14, BETWEEN = 15, BOTH = 16, BY = 17, CASE = 18, CAST = 19,
+    CHECK = 20, CLEAR = 21, CLUSTER = 22, CODEC = 23, COLLATE = 24, COLUMN = 25,
+    COMMENT = 26, CONSTRAINT = 27, CREATE = 28, CROSS = 29, CUBE = 30, DATABASE = 31,
+    DATABASES = 32, DATE = 33, DAY = 34, DEDUPLICATE = 35, DEFAULT = 36,
+    DELAY = 37, DELETE = 38, DESC = 39, DESCENDING = 40, DESCRIBE = 41,
+    DETACH = 42, DICTIONARIES = 43, DICTIONARY = 44, DISK = 45, DISTINCT = 46,
+    DISTRIBUTED = 47, DROP = 48, ELSE = 49, END = 50, ENGINE = 51, EVENTS = 52,
+    EXISTS = 53, EXPLAIN = 54, EXPRESSION = 55, EXTRACT = 56, FETCHES = 57,
+    FINAL = 58, FIRST = 59, FLUSH = 60, FOR = 61, FORMAT = 62, FREEZE = 63,
+    FROM = 64, FULL = 65, FUNCTION = 66, GLOBAL = 67, GRANULARITY = 68,
+    GROUP = 69, HAVING = 70, HIERARCHICAL = 71, HOUR = 72, ID = 73, IF = 74,
+    ILIKE = 75, IN = 76, INDEX = 77, INF = 78, INJECTIVE = 79, INNER = 80,
+    INSERT = 81, INTERVAL = 82, INTO = 83, IS = 84, IS_OBJECT_ID = 85, JOIN = 86,
+    KEY = 87, KILL = 88, LAST = 89, LAYOUT = 90, LEADING = 91, LEFT = 92,
+    LIFETIME = 93, LIKE = 94, LIMIT = 95, LIVE = 96, LOCAL = 97, LOGS = 98,
+    MATERIALIZED = 99, MAX = 100, MERGES = 101, MIN = 102, MINUTE = 103,
+    MODIFY = 104, MONTH = 105, MOVE = 106, MUTATION = 107, NAN_SQL = 108,
+    NO = 109, NOT = 110, NULL_SQL = 111, NULLS = 112, OFFSET = 113, ON = 114,
+    OPTIMIZE = 115, OR = 116, ORDER = 117, OUTER = 118, OUTFILE = 119, PARTITION = 120,
+    POPULATE = 121, PREWHERE = 122, PRIMARY = 123, QUARTER = 124, RANGE = 125,
+    RELOAD = 126, REMOVE = 127, RENAME = 128, REPLACE = 129, REPLICA = 130,
+    REPLICATED = 131, RIGHT = 132, ROLLUP = 133, SAMPLE = 134, SECOND = 135,
+    SELECT = 136, SEMI = 137, SENDS = 138, SET = 139, SETTINGS = 140, SHOW = 141,
+    SOURCE = 142, START = 143, STOP = 144, SUBSTRING = 145, SYNC = 146,
+    SYNTAX = 147, SYSTEM = 148, TABLE = 149, TABLES = 150, TEMPORARY = 151,
+    TEST = 152, THEN = 153, TIES = 154, TIMEOUT = 155, TIMESTAMP = 156,
+    TO = 157, TOP = 158, TOTALS = 159, TRAILING = 160, TRIM = 161, TRUNCATE = 162,
+    TTL = 163, TYPE = 164, UNION = 165, UPDATE = 166, USE = 167, USING = 168,
+    UUID = 169, VALUES = 170, VIEW = 171, VOLUME = 172, WATCH = 173, WEEK = 174,
+    WHEN = 175, WHERE = 176, WITH = 177, YEAR = 178, JSON_FALSE = 179, JSON_TRUE = 180,
+    IDENTIFIER = 181, FLOATING_LITERAL = 182, OCTAL_LITERAL = 183, DECIMAL_LITERAL = 184,
+    HEXADECIMAL_LITERAL = 185, STRING_LITERAL = 186, ARROW = 187, ASTERISK = 188,
+    BACKQUOTE = 189, BACKSLASH = 190, COLON = 191, COMMA = 192, CONCAT = 193,
+    DASH = 194, DOT = 195, EQ_DOUBLE = 196, EQ_SINGLE = 197, GE = 198, GT = 199,
+    LBRACE = 200, LBRACKET = 201, LE = 202, LPAREN = 203, LT = 204, NOT_EQ = 205,
+    PERCENT = 206, PLUS = 207, QUERY = 208, QUOTE_DOUBLE = 209, QUOTE_SINGLE = 210,
+    RBRACE = 211, RBRACKET = 212, RPAREN = 213, SEMICOLON = 214, SLASH = 215,
+    UNDERSCORE = 216, MULTI_LINE_COMMENT = 217, SINGLE_LINE_COMMENT = 218,
     WHITESPACE = 219
   };
 
   ClickHouseLexer(antlr4::CharStream *input);
-  ~ClickHouseLexer();
+  ~ClickHouseLexer() override;
 
   virtual std::string getGrammarFileName() const override;
   virtual const std::vector<std::string>& getRuleNames() const override;
diff --git a/src/Parsers/New/ClickHouseParser.h b/src/Parsers/New/ClickHouseParser.h
index 11beadb182e..35e8d81d7f8 100644
--- a/src/Parsers/New/ClickHouseParser.h
+++ b/src/Parsers/New/ClickHouseParser.h
@@ -91,7 +91,7 @@ public:
   };
 
   ClickHouseParser(antlr4::TokenStream *input);
-  ~ClickHouseParser();
+  ~ClickHouseParser() override;
 
   virtual std::string getGrammarFileName() const override;
   virtual const antlr4::atn::ATN& getATN() const override { return _atn; };
diff --git a/src/Parsers/ParserCreateQuery.cpp b/src/Parsers/ParserCreateQuery.cpp
index 4cef79fdf42..bfd51b7633d 100644
--- a/src/Parsers/ParserCreateQuery.cpp
+++ b/src/Parsers/ParserCreateQuery.cpp
@@ -780,6 +780,7 @@ bool ParserCreateViewQuery::parseImpl(Pos & pos, ASTPtr & node, Expected & expec
 
     ASTPtr table;
     ASTPtr to_table;
+    ASTPtr to_inner_uuid;
     ASTPtr columns_list;
     ASTPtr storage;
     ASTPtr as_database;
@@ -830,9 +831,16 @@ bool ParserCreateViewQuery::parseImpl(Pos & pos, ASTPtr & node, Expected & expec
             return false;
     }
 
-    // TO [db.]table
-    if (ParserKeyword{"TO"}.ignore(pos, expected))
+
+    if (ParserKeyword{"TO INNER UUID"}.ignore(pos, expected))
     {
+        ParserLiteral literal_p;
+        if (!literal_p.parse(pos, to_inner_uuid, expected))
+            return false;
+    }
+    else if (ParserKeyword{"TO"}.ignore(pos, expected))
+    {
+        // TO [db.]table
         if (!table_name_p.parse(pos, to_table, expected))
             return false;
     }
@@ -883,6 +891,8 @@ bool ParserCreateViewQuery::parseImpl(Pos & pos, ASTPtr & node, Expected & expec
 
     if (to_table)
         query->to_table_id = getTableIdentifier(to_table);
+    if (to_inner_uuid)
+        query->to_inner_uuid = parseFromString<UUID>(to_inner_uuid->as<ASTLiteral>()->value.get<String>());
 
     query->set(query->columns_list, columns_list);
     query->set(query->storage, storage);
diff --git a/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.cpp
index 79090ae2b89..75a9abf6845 100644
--- a/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.cpp
@@ -39,6 +39,16 @@ bool isParseError(int code)
         || code == ErrorCodes::INCORRECT_DATA;             /// For some ReadHelpers
 }
 
+IRowInputFormat::IRowInputFormat(Block header, ReadBuffer & in_, Params params_)
+    : IInputFormat(std::move(header), in_), params(params_)
+{
+    const auto & port_header = getPort().getHeader();
+    size_t num_columns = port_header.columns();
+    serializations.resize(num_columns);
+    for (size_t i = 0; i < num_columns; ++i)
+        serializations[i] = port_header.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization();
+}
+
 
 Chunk IRowInputFormat::generate()
 {
diff --git a/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.h b/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.h
index b7863704062..c802bd3066b 100644
--- a/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/IRowInputFormat.h
@@ -40,13 +40,7 @@ class IRowInputFormat : public IInputFormat
 public:
     using Params = RowInputFormatParams;
 
-    IRowInputFormat(
-        Block header,
-        ReadBuffer & in_,
-        Params params_)
-        : IInputFormat(std::move(header), in_), params(params_)
-    {
-    }
+    IRowInputFormat(Block header, ReadBuffer & in_, Params params_);
 
     Chunk generate() override;
 
@@ -76,6 +70,8 @@ protected:
 
     size_t getTotalRows() const { return total_rows; }
 
+    Serializations serializations;
+
 private:
     Params params;
 
diff --git a/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.cpp
index f5f01643f4e..b714844feea 100644
--- a/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.cpp
@@ -10,6 +10,16 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int LOGICAL_ERROR;
 }
 
+IRowOutputFormat::IRowOutputFormat(const Block & header, WriteBuffer & out_, const Params & params_)
+    : IOutputFormat(header, out_)
+    , types(header.getDataTypes())
+    , params(params_)
+{
+    serializations.reserve(types.size());
+    for (const auto & type : types)
+        serializations.push_back(type->getDefaultSerialization());
+}
+
 void IRowOutputFormat::consume(DB::Chunk chunk)
 {
     writePrefixIfNot();
@@ -82,7 +92,7 @@ void IRowOutputFormat::write(const Columns & columns, size_t row_num)
         if (i != 0)
             writeFieldDelimiter();
 
-        writeField(*columns[i], *types[i], row_num);
+        writeField(*columns[i], *serializations[i], row_num);
     }
 
     writeRowEndDelimiter();
diff --git a/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.h
index 4fb94f7b7f7..c35d93b6133 100644
--- a/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/IRowOutputFormat.h
@@ -25,6 +25,7 @@ class IRowOutputFormat : public IOutputFormat
 {
 protected:
     DataTypes types;
+    Serializations serializations;
     bool first_row = true;
 
     void consume(Chunk chunk) override;
@@ -35,10 +36,7 @@ protected:
 public:
     using Params = RowOutputFormatParams;
 
-    IRowOutputFormat(const Block & header, WriteBuffer & out_, const Params & params_)
-        : IOutputFormat(header, out_), types(header.getDataTypes()), params(params_)
-    {
-    }
+    IRowOutputFormat(const Block & header, WriteBuffer & out_, const Params & params_);
 
     /** Write a row.
       * Default implementation calls methods to write single values and delimiters
@@ -50,7 +48,7 @@ public:
     virtual void writeTotals(const Columns & columns, size_t row_num);
 
     /** Write single value. */
-    virtual void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) = 0;
+    virtual void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) = 0;
 
     /** Write delimiter. */
     virtual void writeFieldDelimiter() {}       /// delimiter between values
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/AvroRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/AvroRowOutputFormat.h
index 08370154d9a..8d0581d3307 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/AvroRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/AvroRowOutputFormat.h
@@ -48,7 +48,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "AvroRowOutputFormat"; }
     void write(const Columns & columns, size_t row_num) override;
-    void writeField(const IColumn &, const IDataType &, size_t) override {}
+    void writeField(const IColumn &, const ISerialization &, size_t) override {}
     virtual void writePrefix() override;
     virtual void writeSuffix() override;
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowInputFormat.cpp
index f49f521d474..36b57e242d7 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowInputFormat.cpp
@@ -20,7 +20,7 @@ bool BinaryRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtension &)
 
     size_t num_columns = columns.size();
     for (size_t i = 0; i < num_columns; ++i)
-        getPort().getHeader().getByPosition(i).type->deserializeBinary(*columns[i], in);
+        serializations[i]->deserializeBinary(*columns[i], in);
 
     return true;
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.cpp
index d74a0a075fe..424eb375fa3 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.cpp
@@ -41,9 +41,9 @@ void BinaryRowOutputFormat::writePrefix()
     }
 }
 
-void BinaryRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void BinaryRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
-    type.serializeBinary(column, row_num, out);
+    serialization.serializeBinary(column, row_num, out);
 }
 
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.h
index 562ed7b18aa..36a62098b75 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/BinaryRowOutputFormat.h
@@ -21,7 +21,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "BinaryRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writePrefix() override;
 
     String getContentType() const override { return "application/octet-stream"; }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.cpp
index 4cec07f38dc..00381ab96d0 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.cpp
@@ -4,7 +4,7 @@
 #include <Formats/verbosePrintString.h>
 #include <Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.h>
 #include <Formats/FormatFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 #include <DataTypes/DataTypeNothing.h>
 
 
@@ -230,7 +230,9 @@ bool CSVRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtension & ext
         if (table_column)
         {
             skipWhitespacesAndTabs(in);
-            ext.read_columns[*table_column] = readField(*columns[*table_column], data_types[*table_column], is_last_file_column);
+            ext.read_columns[*table_column] = readField(*columns[*table_column], data_types[*table_column],
+                serializations[*table_column], is_last_file_column);
+
             if (!ext.read_columns[*table_column])
                 have_default_columns = true;
             skipWhitespacesAndTabs(in);
@@ -360,10 +362,11 @@ void CSVRowInputFormat::syncAfterError()
 
 void CSVRowInputFormat::tryDeserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn & column, size_t file_column)
 {
-    if (column_mapping->column_indexes_for_input_fields[file_column])
+    const auto & index = column_mapping->column_indexes_for_input_fields[file_column];
+    if (index)
     {
         const bool is_last_file_column = file_column + 1 == column_mapping->column_indexes_for_input_fields.size();
-        readField(column, type, is_last_file_column);
+        readField(column, type, serializations[*index], is_last_file_column);
     }
     else
     {
@@ -372,7 +375,7 @@ void CSVRowInputFormat::tryDeserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn &
     }
 }
 
-bool CSVRowInputFormat::readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, bool is_last_file_column)
+bool CSVRowInputFormat::readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, const SerializationPtr & serialization, bool is_last_file_column)
 {
     const bool at_delimiter = !in.eof() && *in.position() == format_settings.csv.delimiter;
     const bool at_last_column_line_end = is_last_file_column
@@ -395,12 +398,12 @@ bool CSVRowInputFormat::readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, bo
     else if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
     {
         /// If value is null but type is not nullable then use default value instead.
-        return DataTypeNullable::deserializeTextCSV(column, in, format_settings, type);
+        return SerializationNullable::deserializeTextCSVImpl(column, in, format_settings, serialization);
     }
     else
     {
         /// Read the column normally.
-        type->deserializeAsTextCSV(column, in, format_settings);
+        serialization->deserializeTextCSV(column, in, format_settings);
         return true;
     }
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.h
index 86e41cf0a43..230acc51268 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowInputFormat.h
@@ -52,7 +52,7 @@ private:
         return *pos != '\n' && *pos != '\r' && *pos != format_settings.csv.delimiter && *pos != ' ' && *pos != '\t';
     }
 
-    bool readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, bool is_last_file_column);
+    bool readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, const SerializationPtr & serialization, bool is_last_file_column);
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.cpp
index 90fc768d311..b9945ddec15 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.cpp
@@ -40,9 +40,9 @@ void CSVRowOutputFormat::doWritePrefix()
 }
 
 
-void CSVRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void CSVRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
-    type.serializeAsTextCSV(column, row_num, out, format_settings);
+    serialization.serializeTextCSV(column, row_num, out, format_settings);
 }
 
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.h
index 55803aeb53e..780a6c4d3ce 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/CSVRowOutputFormat.h
@@ -24,7 +24,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "CSVRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
     void writeBeforeTotals() override;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.cpp
index 3e870b409d3..caf57ded8b7 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.cpp
@@ -305,6 +305,7 @@ ConstantExpressionTemplate::TemplateStructure::TemplateStructure(LiteralsInfo &
     /// Make sequence of tokens and determine IDataType by Field::Types:Which for each literal.
     token_after_literal_idx.reserve(replaced_literals.size());
     special_parser.resize(replaced_literals.size());
+    serializations.resize(replaced_literals.size());
 
     TokenIterator prev_end = expression_begin;
     for (size_t i = 0; i < replaced_literals.size(); ++i)
@@ -325,6 +326,8 @@ ConstantExpressionTemplate::TemplateStructure::TemplateStructure(LiteralsInfo &
         literals.insert({nullptr, info.type, info.dummy_column_name});
 
         prev_end = info.literal->end.value();
+
+        serializations[i] = info.type->getDefaultSerialization();
     }
 
     while (prev_end < expression_end)
@@ -458,7 +461,7 @@ bool ConstantExpressionTemplate::tryParseExpression(ReadBuffer & istr, const For
                 return false;
         }
         else
-            type->deserializeAsTextQuoted(*columns[cur_column], istr, format_settings);
+            structure->serializations[cur_column]->deserializeTextQuoted(*columns[cur_column], istr, format_settings);
 
         ++cur_column;
     }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.h b/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.h
index 299ce4c9925..4317cf4a3da 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ConstantExpressionTemplate.h
@@ -36,6 +36,7 @@ class ConstantExpressionTemplate : boost::noncopyable
 
         Block literals;
         ExpressionActionsPtr actions_on_literals;
+        Serializations serializations;
 
         std::vector<SpecialParserType> special_parser;
         bool null_as_default;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowInputFormat.cpp
index 1fc5041b1f3..682a4fbf69a 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowInputFormat.cpp
@@ -4,7 +4,7 @@
 #include <Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowInputFormat.h>
 #include <Formats/FormatFactory.h>
 #include <DataTypes/NestedUtils.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -202,6 +202,7 @@ void JSONCompactEachRowRowInputFormat::readField(size_t index, MutableColumns &
     {
         read_columns[index] = true;
         const auto & type = data_types[index];
+        const auto & serialization = serializations[index];
 
         if (yield_strings)
         {
@@ -211,16 +212,16 @@ void JSONCompactEachRowRowInputFormat::readField(size_t index, MutableColumns &
             ReadBufferFromString buf(str);
 
             if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-                read_columns[index] = DataTypeNullable::deserializeWholeText(*columns[index], buf, format_settings, type);
+                read_columns[index] = SerializationNullable::deserializeWholeTextImpl(*columns[index], buf, format_settings, serialization);
             else
-                type->deserializeAsWholeText(*columns[index], buf, format_settings);
+                serialization->deserializeWholeText(*columns[index], buf, format_settings);
         }
         else
         {
             if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-                read_columns[index] = DataTypeNullable::deserializeTextJSON(*columns[index], in, format_settings, type);
+                read_columns[index] = SerializationNullable::deserializeTextJSONImpl(*columns[index], in, format_settings, serialization);
             else
-                type->deserializeAsTextJSON(*columns[index], in, format_settings);
+                serialization->deserializeTextJSON(*columns[index], in, format_settings);
         }
     }
     catch (Exception & e)
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.cpp
index 11134499984..a3055873c01 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.cpp
@@ -22,17 +22,17 @@ JSONCompactEachRowRowOutputFormat::JSONCompactEachRowRowOutputFormat(WriteBuffer
 }
 
 
-void JSONCompactEachRowRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void JSONCompactEachRowRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     if (yield_strings)
     {
         WriteBufferFromOwnString buf;
 
-        type.serializeAsText(column, row_num, buf, settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, buf, settings);
         writeJSONString(buf.str(), out, settings);
     }
     else
-        type.serializeAsTextJSON(column, row_num, out, settings);
+        serialization.serializeTextJSON(column, row_num, out, settings);
 }
 
 
@@ -63,7 +63,7 @@ void JSONCompactEachRowRowOutputFormat::writeTotals(const Columns & columns, siz
         if (i != 0)
             JSONCompactEachRowRowOutputFormat::writeFieldDelimiter();
 
-        JSONCompactEachRowRowOutputFormat::writeField(*columns[i], *types[i], row_num);
+        JSONCompactEachRowRowOutputFormat::writeField(*columns[i], *serializations[i], row_num);
     }
     writeCString("]\n", out);
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.h
index 3d4b80247b8..792eb906f4b 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactEachRowRowOutputFormat.h
@@ -31,7 +31,7 @@ public:
     void writeTotals(const Columns & columns, size_t row_num) override;
     void writeAfterTotals() override {}
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.cpp
index 97304afbebd..cefaded6912 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.cpp
@@ -18,17 +18,17 @@ JSONCompactRowOutputFormat::JSONCompactRowOutputFormat(
 }
 
 
-void JSONCompactRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void JSONCompactRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     if (yield_strings)
     {
         WriteBufferFromOwnString buf;
 
-        type.serializeAsText(column, row_num, buf, settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, buf, settings);
         writeJSONString(buf.str(), *ostr, settings);
     }
     else
-        type.serializeAsTextJSON(column, row_num, *ostr, settings);
+        serialization.serializeTextJSON(column, row_num, *ostr, settings);
 
     ++field_number;
 }
@@ -82,7 +82,7 @@ void JSONCompactRowOutputFormat::writeExtremesElement(const char * title, const
         if (i != 0)
             writeTotalsFieldDelimiter();
 
-        writeField(*columns[i], *types[i], row_num);
+        writeField(*columns[i], *serializations[i], row_num);
     }
 
     writeChar(']', *ostr);
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.h
index 71ba3579837..9bb433c50b1 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONCompactRowOutputFormat.h
@@ -25,7 +25,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "JSONCompactRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
@@ -36,9 +36,9 @@ public:
 protected:
     void writeExtremesElement(const char * title, const Columns & columns, size_t row_num) override;
 
-    void writeTotalsField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override
+    void writeTotalsField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override
     {
-        return writeField(column, type, row_num);
+        return writeField(column, serialization, row_num);
     }
 
     void writeTotalsFieldDelimiter() override;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowInputFormat.cpp
index 720b606be4f..e0f6514295b 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowInputFormat.cpp
@@ -5,7 +5,7 @@
 #include <Formats/JSONEachRowUtils.h>
 #include <Formats/FormatFactory.h>
 #include <DataTypes/NestedUtils.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -140,6 +140,7 @@ void JSONEachRowRowInputFormat::readField(size_t index, MutableColumns & columns
     {
         seen_columns[index] = read_columns[index] = true;
         const auto & type = getPort().getHeader().getByPosition(index).type;
+        const auto & serialization = serializations[index];
 
         if (yield_strings)
         {
@@ -149,16 +150,16 @@ void JSONEachRowRowInputFormat::readField(size_t index, MutableColumns & columns
             ReadBufferFromString buf(str);
 
             if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-                read_columns[index] = DataTypeNullable::deserializeWholeText(*columns[index], buf, format_settings, type);
+                read_columns[index] = SerializationNullable::deserializeWholeTextImpl(*columns[index], buf, format_settings, serialization);
             else
-                type->deserializeAsWholeText(*columns[index], buf, format_settings);
+                serialization->deserializeWholeText(*columns[index], buf, format_settings);
         }
         else
         {
             if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-                read_columns[index] = DataTypeNullable::deserializeTextJSON(*columns[index], in, format_settings, type);
+                read_columns[index] = SerializationNullable::deserializeTextJSONImpl(*columns[index], in, format_settings, serialization);
             else
-                type->deserializeAsTextJSON(*columns[index], in, format_settings);
+                serialization->deserializeTextJSON(*columns[index], in, format_settings);
         }
     }
     catch (Exception & e)
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.cpp
index 30cd0660682..a69499de813 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.cpp
@@ -28,7 +28,7 @@ JSONEachRowRowOutputFormat::JSONEachRowRowOutputFormat(
 }
 
 
-void JSONEachRowRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void JSONEachRowRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     writeString(fields[field_number], out);
     writeChar(':', out);
@@ -37,11 +37,11 @@ void JSONEachRowRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataT
     {
         WriteBufferFromOwnString buf;
 
-        type.serializeAsText(column, row_num, buf, settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, buf, settings);
         writeJSONString(buf.str(), out, settings);
     }
     else
-        type.serializeAsTextJSON(column, row_num, out, settings);
+        serialization.serializeTextJSON(column, row_num, out, settings);
 
     ++field_number;
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.h
index 38760379056..10b15f3e7b2 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONEachRowRowOutputFormat.h
@@ -23,7 +23,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "JSONEachRowRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.cpp
index 517f126060f..38c6eefac1c 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.cpp
@@ -71,7 +71,7 @@ void JSONRowOutputFormat::writePrefix()
 }
 
 
-void JSONRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void JSONRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     writeCString("\t\t\t", *ostr);
     writeString(fields[field_number].name, *ostr);
@@ -81,16 +81,16 @@ void JSONRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & t
     {
         WriteBufferFromOwnString buf;
 
-        type.serializeAsText(column, row_num, buf, settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, buf, settings);
         writeJSONString(buf.str(), *ostr, settings);
     }
     else
-        type.serializeAsTextJSON(column, row_num, *ostr, settings);
+        serialization.serializeTextJSON(column, row_num, *ostr, settings);
 
     ++field_number;
 }
 
-void JSONRowOutputFormat::writeTotalsField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void JSONRowOutputFormat::writeTotalsField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     writeCString("\t\t", *ostr);
     writeString(fields[field_number].name, *ostr);
@@ -100,11 +100,11 @@ void JSONRowOutputFormat::writeTotalsField(const IColumn & column, const IDataTy
     {
         WriteBufferFromOwnString buf;
 
-        type.serializeAsText(column, row_num, buf, settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, buf, settings);
         writeJSONString(buf.str(), *ostr, settings);
     }
     else
-        type.serializeAsTextJSON(column, row_num, *ostr, settings);
+        serialization.serializeTextJSON(column, row_num, *ostr, settings);
 
     ++field_number;
 }
@@ -159,7 +159,7 @@ void JSONRowOutputFormat::writeTotals(const Columns & columns, size_t row_num)
         if (i != 0)
             writeTotalsFieldDelimiter();
 
-        writeTotalsField(*columns[i], *types[i], row_num);
+        writeTotalsField(*columns[i], *serializations[i], row_num);
     }
 }
 
@@ -191,7 +191,7 @@ void JSONRowOutputFormat::writeExtremesElement(const char * title, const Columns
         if (i != 0)
             writeFieldDelimiter();
 
-        writeField(*columns[i], *types[i], row_num);
+        writeField(*columns[i], *serializations[i], row_num);
     }
 
     writeChar('\n', *ostr);
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.h
index 88b74afbabd..75d4aa5d201 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/JSONRowOutputFormat.h
@@ -25,7 +25,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "JSONRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
@@ -63,7 +63,7 @@ public:
     String getContentType() const override { return "application/json; charset=UTF-8"; }
 
 protected:
-    virtual void writeTotalsField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num);
+    virtual void writeTotalsField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num);
     virtual void writeExtremesElement(const char * title, const Columns & columns, size_t row_num);
     virtual void writeTotalsFieldDelimiter() { writeFieldDelimiter(); }
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.cpp
index 51bba07d995..5108650ff0d 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.cpp
@@ -50,9 +50,9 @@ void MarkdownRowOutputFormat::writeRowEndDelimiter()
     writeCString(" |\n", out);
 }
 
-void MarkdownRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void MarkdownRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
-    type.serializeAsTextEscaped(column, row_num, out, format_settings);
+    serialization.serializeTextEscaped(column, row_num, out, format_settings);
 }
 
 void registerOutputFormatProcessorMarkdown(FormatFactory & factory)
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.h
index 6bfb763d818..0b2a4dd0b23 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/MarkdownRowOutputFormat.h
@@ -28,7 +28,7 @@ public:
     /// Write '|\n' after each row
     void writeRowEndDelimiter() override ;
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     String getName() const override { return "MarkdownRowOutputFormat"; }
 
 protected:
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/MsgPackRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/MsgPackRowOutputFormat.h
index b6764ed4a4f..9c66bb9d207 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/MsgPackRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/MsgPackRowOutputFormat.h
@@ -25,7 +25,7 @@ public:
     String getName() const override { return "MsgPackRowOutputFormat"; }
 
     void write(const Columns & columns, size_t row_num) override;
-    void writeField(const IColumn &, const IDataType &, size_t) override {}
+    void writeField(const IColumn &, const ISerialization &, size_t) override {}
     void serializeField(const IColumn & column, DataTypePtr data_type, size_t row_num);
 
 private:
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.cpp
index f40261b4561..9733d479a77 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.cpp
@@ -26,6 +26,10 @@ void MySQLOutputFormat::initialize()
     const auto & header = getPort(PortKind::Main).getHeader();
     data_types = header.getDataTypes();
 
+    serializations.reserve(data_types.size());
+    for (const auto & type : data_types)
+        serializations.emplace_back(type->getDefaultSerialization());
+
     if (header.columns())
     {
         packet_endpoint->sendPacket(LengthEncodedNumber(header.columns()));
@@ -51,7 +55,7 @@ void MySQLOutputFormat::consume(Chunk chunk)
 
     for (size_t i = 0; i < chunk.getNumRows(); i++)
     {
-        ProtocolText::ResultSetRow row_packet(data_types, chunk.getColumns(), i);
+        ProtocolText::ResultSetRow row_packet(serializations, chunk.getColumns(), i);
         packet_endpoint->sendPacket(row_packet);
     }
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.h
index c0300675240..c47bbaadc33 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/MySQLOutputFormat.h
@@ -47,6 +47,7 @@ private:
     std::unique_ptr<MySQLProtocol::PacketEndpoint> packet_endpoint;
     FormatSettings format_settings;
     DataTypes data_types;
+    Serializations serializations;
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.cpp
index 3dd72a7a5c7..7a14966e220 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.cpp
@@ -23,7 +23,7 @@ static void writeODBCString(WriteBuffer & out, const std::string & str)
     out.write(str.data(), str.size());
 }
 
-void ODBCDriver2BlockOutputFormat::writeRow(const Block & header, const Columns & columns, size_t row_idx, std::string & buffer)
+void ODBCDriver2BlockOutputFormat::writeRow(const Serializations & serializations, const Columns & columns, size_t row_idx, std::string & buffer)
 {
     size_t num_columns = columns.size();
     for (size_t column_idx = 0; column_idx < num_columns; ++column_idx)
@@ -39,7 +39,7 @@ void ODBCDriver2BlockOutputFormat::writeRow(const Block & header, const Columns
         {
             {
                 WriteBufferFromString text_out(buffer);
-                header.getByPosition(column_idx).type->serializeAsText(*column, row_idx, text_out, format_settings);
+                serializations[column_idx]->serializeText(*column, row_idx, text_out, format_settings);
             }
             writeODBCString(out, buffer);
         }
@@ -51,9 +51,15 @@ void ODBCDriver2BlockOutputFormat::write(Chunk chunk, PortKind port_kind)
     String text_value;
     const auto & header = getPort(port_kind).getHeader();
     const auto & columns = chunk.getColumns();
+
+    size_t num_columns = columns.size();
+    Serializations serializations(num_columns);
+    for (size_t i = 0; i < num_columns; ++i)
+        serializations[i] = header.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization();
+
     const size_t rows = chunk.getNumRows();
     for (size_t i = 0; i < rows; ++i)
-        writeRow(header, columns, i, text_value);
+        writeRow(serializations, columns, i, text_value);
 }
 
 void ODBCDriver2BlockOutputFormat::consume(Chunk chunk)
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.h
index 2a20c7a0619..4545e429cc2 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ODBCDriver2BlockOutputFormat.h
@@ -45,7 +45,7 @@ private:
         prefix_written = true;
     }
 
-    void writeRow(const Block & header, const Columns & columns, size_t row_idx, std::string & buffer);
+    void writeRow(const Serializations & serializations, const Columns & columns, size_t row_idx, std::string & buffer);
     void write(Chunk chunk, PortKind port_kind);
     void writePrefix();
 };
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.cpp
index 0ebca3661b4..ce7dd1abd51 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.cpp
@@ -80,9 +80,11 @@ namespace DB
     }
 
 
-    void ParallelFormattingOutputFormat::collectorThreadFunction()
+    void ParallelFormattingOutputFormat::collectorThreadFunction(const ThreadGroupStatusPtr & thread_group)
     {
         setThreadName("Collector");
+        if (thread_group)
+            CurrentThread::attachToIfDetached(thread_group);
 
         try
         {
@@ -135,9 +137,11 @@ namespace DB
     }
 
 
-    void ParallelFormattingOutputFormat::formatterThreadFunction(size_t current_unit_number)
+    void ParallelFormattingOutputFormat::formatterThreadFunction(size_t current_unit_number, const ThreadGroupStatusPtr & thread_group)
     {
         setThreadName("Formatter");
+        if (thread_group)
+            CurrentThread::attachToIfDetached(thread_group);
 
         try
         {
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.h
index 584aa364d27..8b9e8293c69 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ParallelFormattingOutputFormat.h
@@ -76,7 +76,10 @@ public:
         /// Just heuristic. We need one thread for collecting, one thread for receiving chunks
         /// and n threads for formatting.
         processing_units.resize(params.max_threads_for_parallel_formatting + 2);
-        collector_thread = ThreadFromGlobalPool([&] { collectorThreadFunction(); });
+        collector_thread = ThreadFromGlobalPool([thread_group = CurrentThread::getGroup(), this]
+        {
+            collectorThreadFunction(thread_group);
+        });
         LOG_TRACE(&Poco::Logger::get("ParallelFormattingOutputFormat"), "Parallel formatting is being used");
     }
 
@@ -200,14 +203,17 @@ private:
 
     void scheduleFormatterThreadForUnitWithNumber(size_t ticket_number)
     {
-        pool.scheduleOrThrowOnError([this, ticket_number] { formatterThreadFunction(ticket_number); });
+        pool.scheduleOrThrowOnError([this, thread_group = CurrentThread::getGroup(), ticket_number]
+        {
+            formatterThreadFunction(ticket_number, thread_group);
+        });
     }
 
     /// Collects all temporary buffers into main WriteBuffer.
-    void collectorThreadFunction();
+    void collectorThreadFunction(const ThreadGroupStatusPtr & thread_group);
 
     /// This function is executed in ThreadPool and the only purpose of it is to format one Chunk into a continuous buffer in memory.
-    void formatterThreadFunction(size_t current_unit_number);
+    void formatterThreadFunction(size_t current_unit_number, const ThreadGroupStatusPtr & thread_group);
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.cpp
index 50b3def929e..8c4da279fc5 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.cpp
@@ -18,7 +18,7 @@ void PostgreSQLOutputFormat::doWritePrefix()
 
     initialized = true;
     const auto & header = getPort(PortKind::Main).getHeader();
-    data_types = header.getDataTypes();
+    auto data_types = header.getDataTypes();
 
     if (header.columns())
     {
@@ -29,6 +29,7 @@ void PostgreSQLOutputFormat::doWritePrefix()
         {
             const auto & column_name = header.getColumnsWithTypeAndName()[i].name;
             columns.emplace_back(column_name, data_types[i]->getTypeId());
+            serializations.emplace_back(data_types[i]->getDefaultSerialization());
         }
         message_transport.send(PostgreSQLProtocol::Messaging::RowDescription(columns));
     }
@@ -51,7 +52,7 @@ void PostgreSQLOutputFormat::consume(Chunk chunk)
             else
             {
                 WriteBufferFromOwnString ostr;
-                data_types[j]->serializeAsText(*columns[j], i, ostr, format_settings);
+                serializations[j]->serializeText(*columns[j], i, ostr, format_settings);
                 row.push_back(std::make_shared<PostgreSQLProtocol::Messaging::StringField>(std::move(ostr.str())));
             }
         }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.h
index 8ff5aae5067..257fbdff341 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PostgreSQLOutputFormat.h
@@ -27,7 +27,7 @@ private:
 
     FormatSettings format_settings;
     PostgreSQLProtocol::Messaging::MessageTransport message_transport;
-    DataTypes data_types;
+    Serializations serializations;
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.cpp
index 8bd4d36532d..0825d9f329e 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.cpp
@@ -59,7 +59,8 @@ void PrettyBlockOutputFormat::calculateWidths(
         {
             {
                 WriteBufferFromString out_serialize(serialized_value);
-                elem.type->serializeAsText(*column, j, out_serialize, format_settings);
+                auto serialization = elem.type->getDefaultSerialization();
+                serialization->serializeText(*column, j, out_serialize, format_settings);
             }
 
             /// Avoid calculating width of too long strings by limiting the size in bytes.
@@ -154,6 +155,10 @@ void PrettyBlockOutputFormat::write(const Chunk & chunk, PortKind port_kind)
     const auto & columns = chunk.getColumns();
     const auto & header = getPort(port_kind).getHeader();
 
+    Serializations serializations(num_columns);
+    for (size_t i = 0; i < num_columns; ++i)
+        serializations[i] = header.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization();
+
     WidthsPerColumn widths;
     Widths max_widths;
     Widths name_widths;
@@ -290,11 +295,10 @@ void PrettyBlockOutputFormat::write(const Chunk & chunk, PortKind port_kind)
         {
             if (j != 0)
                 writeCString(grid_symbols.bar, out);
-
             const auto & type = *header.getByPosition(j).type;
-            writeValueWithPadding(*columns[j], type, i,
+            writeValueWithPadding(*columns[j], *serializations[j], i,
                 widths[j].empty() ? max_widths[j] : widths[j][i],
-                max_widths[j]);
+                max_widths[j], type.shouldAlignRightInPrettyFormats());
         }
 
         writeCString(grid_symbols.bar, out);
@@ -313,12 +317,13 @@ void PrettyBlockOutputFormat::write(const Chunk & chunk, PortKind port_kind)
 
 
 void PrettyBlockOutputFormat::writeValueWithPadding(
-        const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num, size_t value_width, size_t pad_to_width)
+    const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num,
+    size_t value_width, size_t pad_to_width, bool align_right)
 {
     String serialized_value = " ";
     {
         WriteBufferFromString out_serialize(serialized_value, WriteBufferFromString::AppendModeTag());
-        type.serializeAsText(column, row_num, out_serialize, format_settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, out_serialize, format_settings);
     }
 
     if (value_width > format_settings.pretty.max_value_width)
@@ -348,7 +353,7 @@ void PrettyBlockOutputFormat::writeValueWithPadding(
                 writeChar(' ', out);
     };
 
-    if (type.shouldAlignRightInPrettyFormats())
+    if (align_right)
     {
         write_padding();
         out.write(serialized_value.data(), serialized_value.size());
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.h
index de79fe5ee2a..02b438d2571 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyBlockOutputFormat.h
@@ -57,7 +57,8 @@ protected:
         WidthsPerColumn & widths, Widths & max_padded_widths, Widths & name_widths);
 
     void writeValueWithPadding(
-        const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num, size_t value_width, size_t pad_to_width);
+        const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num,
+        size_t value_width, size_t pad_to_width, bool align_right);
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.cpp
index cfa669ae8ad..c4902ea4c26 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.cpp
@@ -149,6 +149,7 @@ void PrettyCompactBlockOutputFormat::writeBottom(const Widths & max_widths)
 void PrettyCompactBlockOutputFormat::writeRow(
     size_t row_num,
     const Block & header,
+    const Serializations & serializations,
     const Columns & columns,
     const WidthsPerColumn & widths,
     const Widths & max_widths)
@@ -179,7 +180,7 @@ void PrettyCompactBlockOutputFormat::writeRow(
 
         const auto & type = *header.getByPosition(j).type;
         const auto & cur_widths = widths[j].empty() ? max_widths[j] : widths[j][row_num];
-        writeValueWithPadding(*columns[j], type, row_num, cur_widths, max_widths[j]);
+        writeValueWithPadding(*columns[j], *serializations[j], row_num, cur_widths, max_widths[j], type.shouldAlignRightInPrettyFormats());
     }
 
     writeCString(grid_symbols.bar, out);
@@ -240,8 +241,13 @@ void PrettyCompactBlockOutputFormat::writeChunk(const Chunk & chunk, PortKind po
 
     writeHeader(header, max_widths, name_widths);
 
+    size_t num_columns = header.columns();
+    Serializations serializations(num_columns);
+    for (size_t i = 0; i < num_columns; ++i)
+        serializations[i] = header.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization();
+
     for (size_t i = 0; i < num_rows && total_rows + i < max_rows; ++i)
-        writeRow(i, header, columns, widths, max_widths);
+        writeRow(i, header, serializations, columns, widths, max_widths);
 
     writeBottom(max_widths);
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.h
index 90c9d375192..96344397a0c 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PrettyCompactBlockOutputFormat.h
@@ -23,6 +23,7 @@ protected:
     void writeRow(
         size_t row_num,
         const Block & header,
+        const Serializations & serializations,
         const Columns & columns,
         const WidthsPerColumn & widths,
         const Widths & max_widths);
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/PrettySpaceBlockOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/PrettySpaceBlockOutputFormat.cpp
index f3fb27a5558..fa987c6b949 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/PrettySpaceBlockOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/PrettySpaceBlockOutputFormat.cpp
@@ -24,6 +24,10 @@ void PrettySpaceBlockOutputFormat::write(const Chunk & chunk, PortKind port_kind
     const auto & header = getPort(port_kind).getHeader();
     const auto & columns = chunk.getColumns();
 
+    Serializations serializations(num_columns);
+    for (size_t i = 0; i < num_columns; ++i)
+        serializations[i] = header.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization();
+
     WidthsPerColumn widths;
     Widths max_widths;
     Widths name_widths;
@@ -87,7 +91,8 @@ void PrettySpaceBlockOutputFormat::write(const Chunk & chunk, PortKind port_kind
 
             const auto & type = *header.getByPosition(column).type;
             auto & cur_width = widths[column].empty() ? max_widths[column] : widths[column][row];
-            writeValueWithPadding(*columns[column], type, row, cur_width, max_widths[column]);
+            writeValueWithPadding(*columns[column], *serializations[column],
+                row, cur_width, max_widths[column], type.shouldAlignRightInPrettyFormats());
         }
 
         writeChar('\n', out);
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ProtobufRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/ProtobufRowOutputFormat.h
index 5f82950e891..54324490a3b 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ProtobufRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ProtobufRowOutputFormat.h
@@ -42,7 +42,7 @@ public:
     String getName() const override { return "ProtobufRowOutputFormat"; }
 
     void write(const Columns & columns, size_t row_num) override;
-    void writeField(const IColumn &, const IDataType &, size_t) override {}
+    void writeField(const IColumn &, const ISerialization &, size_t) override {}
     std::string getContentType() const override { return "application/octet-stream"; }
 
 private:
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.cpp
index bcee94d8ad5..49f1159d48d 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.cpp
@@ -15,7 +15,7 @@ RawBLOBRowOutputFormat::RawBLOBRowOutputFormat(
 }
 
 
-void RawBLOBRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType &, size_t row_num)
+void RawBLOBRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization &, size_t row_num)
 {
     StringRef value = column.getDataAt(row_num);
     out.write(value.data, value.size);
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.h
index 6a9a70bb12f..7a29c62e4d8 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/RawBLOBRowOutputFormat.h
@@ -34,7 +34,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "RawBLOBRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType &, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization &, size_t row_num) override;
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/RegexpRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/RegexpRowInputFormat.cpp
index 108f4d9d321..555c79f8064 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/RegexpRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/RegexpRowInputFormat.cpp
@@ -1,7 +1,7 @@
 #include <stdlib.h>
 #include <common/find_symbols.h>
 #include <Processors/Formats/Impl/RegexpRowInputFormat.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 #include <IO/ReadHelpers.h>
 
 namespace DB
@@ -65,37 +65,38 @@ bool RegexpRowInputFormat::readField(size_t index, MutableColumns & columns)
     ReadBuffer field_buf(const_cast<char *>(matched_fields[index].data()), matched_fields[index].size(), 0);
     try
     {
+        const auto & serialization = serializations[index];
         switch (field_format)
         {
             case ColumnFormat::Escaped:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextEscaped(*columns[index], field_buf, format_settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextEscapedImpl(*columns[index], field_buf, format_settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextEscaped(*columns[index], field_buf, format_settings);
+                    serialization->deserializeTextEscaped(*columns[index], field_buf, format_settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Quoted:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextQuoted(*columns[index], field_buf, format_settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextQuotedImpl(*columns[index], field_buf, format_settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextQuoted(*columns[index], field_buf, format_settings);
+                    serialization->deserializeTextQuoted(*columns[index], field_buf, format_settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Csv:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextCSV(*columns[index], field_buf, format_settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextCSVImpl(*columns[index], field_buf, format_settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextCSV(*columns[index], field_buf, format_settings);
+                    serialization->deserializeTextCSV(*columns[index], field_buf, format_settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Json:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextJSON(*columns[index], field_buf, format_settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextJSONImpl(*columns[index], field_buf, format_settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextJSON(*columns[index], field_buf, format_settings);
+                    serialization->deserializeTextJSON(*columns[index], field_buf, format_settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Raw:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeWholeText(*columns[index], field_buf, format_settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeWholeTextImpl(*columns[index], field_buf, format_settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsWholeText(*columns[index], field_buf, format_settings);
+                    serialization->deserializeWholeText(*columns[index], field_buf, format_settings);
                 break;
             default:
                 break;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowInputFormat.cpp
index 8d769cab346..ee6fce83358 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowInputFormat.cpp
@@ -1,7 +1,7 @@
 #include <IO/ReadHelpers.h>
 #include <Processors/Formats/Impl/TSKVRowInputFormat.h>
 #include <Formats/FormatFactory.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 
 
 namespace DB
@@ -142,10 +142,11 @@ bool TSKVRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtension & ex
 
                     seen_columns[index] = read_columns[index] = true;
                     const auto & type = getPort().getHeader().getByPosition(index).type;
+                    const auto & serialization = serializations[index];
                     if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-                        read_columns[index] = DataTypeNullable::deserializeTextEscaped(*columns[index], in, format_settings, type);
+                        read_columns[index] = SerializationNullable::deserializeTextEscapedImpl(*columns[index], in, format_settings, serialization);
                     else
-                        header.getByPosition(index).type->deserializeAsTextEscaped(*columns[index], in, format_settings);
+                        serialization->deserializeTextEscaped(*columns[index], in, format_settings);
                 }
             }
             else
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.cpp
index 149ba3f0a2a..627ae67fa31 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.cpp
@@ -24,10 +24,10 @@ TSKVRowOutputFormat::TSKVRowOutputFormat(WriteBuffer & out_, const Block & heade
 }
 
 
-void TSKVRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void TSKVRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     writeString(fields[field_number].name, out);
-    type.serializeAsTextEscaped(column, row_num, out, format_settings);
+    serialization.serializeTextEscaped(column, row_num, out, format_settings);
     ++field_number;
 }
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.h
index 1b341cbbc72..24c4e5ca866 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TSKVRowOutputFormat.h
@@ -18,7 +18,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "TSKVRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
 
 protected:
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowInputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowInputFormat.h
index bbcfec8e6da..07c8edf9e6e 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowInputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowInputFormat.h
@@ -31,7 +31,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "TabSeparatedRawRowInputFormat"; }
 
-    bool readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, bool) override
+    bool readField(IColumn & column, const DataTypePtr &, const SerializationPtr & serialization, bool) override
     {
         String tmp;
 
@@ -49,8 +49,7 @@ public:
         }
 
         ReadBufferFromString cell(tmp);
-
-        type->deserializeAsWholeText(column, cell, format_settings);
+        serialization->deserializeWholeText(column, cell, format_settings);
 
         return true;
     }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowOutputFormat.h
index 6aa7f7bdfad..dc9312e53bc 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRawRowOutputFormat.h
@@ -26,9 +26,9 @@ public:
 
     String getName() const override { return "TabSeparatedRawRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override
     {
-        type.serializeAsText(column, row_num, out, format_settings);
+        serialization.serializeText(column, row_num, out, format_settings);
     }
 };
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.cpp
index ffb1b96f70e..41adb6fc612 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.cpp
@@ -7,7 +7,7 @@
 #include <Formats/verbosePrintString.h>
 #include <Formats/FormatFactory.h>
 #include <DataTypes/DataTypeNothing.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -195,7 +195,7 @@ bool TabSeparatedRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtens
         if (column_index)
         {
             const auto & type = data_types[*column_index];
-            ext.read_columns[*column_index] = readField(*columns[*column_index], type, is_last_file_column);
+            ext.read_columns[*column_index] = readField(*columns[*column_index], type, serializations[*column_index], is_last_file_column);
         }
         else
         {
@@ -223,18 +223,21 @@ bool TabSeparatedRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtens
 }
 
 
-bool TabSeparatedRowInputFormat::readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, bool is_last_file_column)
+bool TabSeparatedRowInputFormat::readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type,
+    const SerializationPtr & serialization, bool is_last_file_column)
 {
     const bool at_delimiter = !is_last_file_column && !in.eof() && *in.position() == '\t';
     const bool at_last_column_line_end = is_last_file_column && (in.eof() || *in.position() == '\n');
+
     if (format_settings.tsv.empty_as_default && (at_delimiter || at_last_column_line_end))
     {
         column.insertDefault();
         return false;
     }
     else if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-        return DataTypeNullable::deserializeTextEscaped(column, in, format_settings, type);
-    type->deserializeAsTextEscaped(column, in, format_settings);
+        return SerializationNullable::deserializeTextEscapedImpl(column, in, format_settings, serialization);
+
+    serialization->deserializeTextEscaped(column, in, format_settings);
     return true;
 }
 
@@ -332,7 +335,8 @@ bool TabSeparatedRowInputFormat::parseRowAndPrintDiagnosticInfo(MutableColumns &
 
 void TabSeparatedRowInputFormat::tryDeserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn & column, size_t file_column)
 {
-    if (column_mapping->column_indexes_for_input_fields[file_column])
+    const auto & index = column_mapping->column_indexes_for_input_fields[file_column];
+    if (index)
     {
         // check null value for type is not nullable. don't cross buffer bound for simplicity, so maybe missing some case
         if (!type->isNullable() && !in.eof())
@@ -351,8 +355,9 @@ void TabSeparatedRowInputFormat::tryDeserializeField(const DataTypePtr & type, I
                 }
             }
         }
+
         const bool is_last_file_column = file_column + 1 == column_mapping->column_indexes_for_input_fields.size();
-        readField(column, type, is_last_file_column);
+        readField(column, type, serializations[*index], is_last_file_column);
     }
     else
     {
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.h
index db70b4d3fea..8127b5ceba7 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowInputFormat.h
@@ -33,7 +33,8 @@ protected:
     bool with_types;
     const FormatSettings format_settings;
 
-    virtual bool readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type, bool is_last_file_column);
+    virtual bool readField(IColumn & column, const DataTypePtr & type,
+        const SerializationPtr & serialization, bool is_last_file_column);
 
 private:
     DataTypes data_types;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.cpp
index dd3adfa40eb..3e99264785e 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.cpp
@@ -43,9 +43,9 @@ void TabSeparatedRowOutputFormat::doWritePrefix()
 }
 
 
-void TabSeparatedRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void TabSeparatedRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
-    type.serializeAsTextEscaped(column, row_num, out, format_settings);
+    serialization.serializeTextEscaped(column, row_num, out, format_settings);
 }
 
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.h
index 7985d6a1c86..e3190be70e8 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TabSeparatedRowOutputFormat.h
@@ -28,7 +28,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "TabSeparatedRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
     void writeBeforeTotals() override;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.cpp
index 6e33c7d90c9..d65f6dd9e38 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.cpp
@@ -21,9 +21,9 @@ TemplateBlockOutputFormat::TemplateBlockOutputFormat(const Block & header_, Writ
 {
     const auto & sample = getPort(PortKind::Main).getHeader();
     size_t columns = sample.columns();
-    types.resize(columns);
+    serializations.resize(columns);
     for (size_t i = 0; i < columns; ++i)
-        types[i] = sample.safeGetByPosition(i).type;
+        serializations[i] = sample.safeGetByPosition(i).type->getDefaultSerialization();
 
     /// Validate format string for whole output
     size_t data_idx = format.format_idx_to_column_idx.size() + 1;
@@ -105,32 +105,32 @@ void TemplateBlockOutputFormat::writeRow(const Chunk & chunk, size_t row_num)
         writeString(row_format.delimiters[j], out);
 
         size_t col_idx = *row_format.format_idx_to_column_idx[j];
-        serializeField(*chunk.getColumns()[col_idx], *types[col_idx], row_num, row_format.formats[j]);
+        serializeField(*chunk.getColumns()[col_idx], *serializations[col_idx], row_num, row_format.formats[j]);
     }
     writeString(row_format.delimiters[columns], out);
 }
 
-void TemplateBlockOutputFormat::serializeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num, ColumnFormat col_format)
+void TemplateBlockOutputFormat::serializeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num, ColumnFormat col_format)
 {
     switch (col_format)
     {
         case ColumnFormat::Escaped:
-            type.serializeAsTextEscaped(column, row_num, out, settings);
+            serialization.serializeTextEscaped(column, row_num, out, settings);
             break;
         case ColumnFormat::Quoted:
-            type.serializeAsTextQuoted(column, row_num, out, settings);
+            serialization.serializeTextQuoted(column, row_num, out, settings);
             break;
         case ColumnFormat::Csv:
-            type.serializeAsTextCSV(column, row_num, out, settings);
+            serialization.serializeTextCSV(column, row_num, out, settings);
             break;
         case ColumnFormat::Json:
-            type.serializeAsTextJSON(column, row_num, out, settings);
+            serialization.serializeTextJSON(column, row_num, out, settings);
             break;
         case ColumnFormat::Xml:
-            type.serializeAsTextXML(column, row_num, out, settings);
+            serialization.serializeTextXML(column, row_num, out, settings);
             break;
         case ColumnFormat::Raw:
-            type.serializeAsText(column, row_num, out, settings);
+            serialization.serializeText(column, row_num, out, settings);
             break;
         default:
             __builtin_unreachable();
@@ -142,7 +142,7 @@ template <typename U, typename V> void TemplateBlockOutputFormat::writeValue(U v
     auto type = std::make_unique<V>();
     auto col = type->createColumn();
     col->insert(value);
-    serializeField(*col, *type, 0, col_format);
+    serializeField(*col, *type->getDefaultSerialization(), 0, col_format);
 }
 
 void TemplateBlockOutputFormat::consume(Chunk chunk)
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.h
index f29d31eb3f1..0d41b8888d4 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateBlockOutputFormat.h
@@ -47,12 +47,12 @@ protected:
     void finalize() override;
 
     void writeRow(const Chunk & chunk, size_t row_num);
-    void serializeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num, ColumnFormat format);
+    void serializeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num, ColumnFormat format);
     template <typename U, typename V> void writeValue(U value, ColumnFormat col_format);
 
 protected:
     const FormatSettings settings;
-    DataTypes types;
+    Serializations serializations;
 
     ParsedTemplateFormatString format;
     ParsedTemplateFormatString row_format;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.cpp
index 6023b38e4de..0e5a962a037 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.cpp
@@ -4,7 +4,7 @@
 #include <IO/Operators.h>
 #include <DataTypes/DataTypeNothing.h>
 #include <Interpreters/Context.h>
-#include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -173,7 +173,7 @@ bool TemplateRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtension
         if (row_format.format_idx_to_column_idx[i])
         {
             size_t col_idx = *row_format.format_idx_to_column_idx[i];
-            extra.read_columns[col_idx] = deserializeField(data_types[col_idx], *columns[col_idx], i);
+            extra.read_columns[col_idx] = deserializeField(data_types[col_idx], serializations[col_idx], *columns[col_idx], i);
         }
         else
             skipField(row_format.formats[i]);
@@ -189,7 +189,8 @@ bool TemplateRowInputFormat::readRow(MutableColumns & columns, RowReadExtension
     return true;
 }
 
-bool TemplateRowInputFormat::deserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn & column, size_t file_column)
+bool TemplateRowInputFormat::deserializeField(const DataTypePtr & type,
+    const SerializationPtr & serialization, IColumn & column, size_t file_column)
 {
     ColumnFormat col_format = row_format.formats[file_column];
     bool read = true;
@@ -200,30 +201,30 @@ bool TemplateRowInputFormat::deserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn
         {
             case ColumnFormat::Escaped:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextEscaped(column, buf, settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextEscapedImpl(column, buf, settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextEscaped(column, buf, settings);
+                    serialization->deserializeTextEscaped(column, buf, settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Quoted:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextQuoted(column, buf, settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextQuotedImpl(column, buf, settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextQuoted(column, buf, settings);
+                    serialization->deserializeTextQuoted(column, buf, settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Csv:
                 /// Will read unquoted string until settings.csv.delimiter
                 settings.csv.delimiter = row_format.delimiters[file_column + 1].empty() ? default_csv_delimiter :
                                                                                           row_format.delimiters[file_column + 1].front();
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextCSV(column, buf, settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextCSVImpl(column, buf, settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextCSV(column, buf, settings);
+                    serialization->deserializeTextCSV(column, buf, settings);
                 break;
             case ColumnFormat::Json:
                 if (parse_as_nullable)
-                    read = DataTypeNullable::deserializeTextJSON(column, buf, settings, type);
+                    read = SerializationNullable::deserializeTextJSONImpl(column, buf, settings, serialization);
                 else
-                    type->deserializeAsTextJSON(column, buf, settings);
+                    serialization->deserializeTextJSON(column, buf, settings);
                 break;
             default:
                 __builtin_unreachable();
@@ -412,8 +413,9 @@ void TemplateRowInputFormat::writeErrorStringForWrongDelimiter(WriteBuffer & out
 
 void TemplateRowInputFormat::tryDeserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn & column, size_t file_column)
 {
-    if (row_format.format_idx_to_column_idx[file_column])
-        deserializeField(type, column, file_column);
+    const auto & index = row_format.format_idx_to_column_idx[file_column];
+    if (index)
+        deserializeField(type, serializations[*index], column, file_column);
     else
         skipField(row_format.formats[file_column]);
 }
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.h
index 6adfe0a34b4..322f8570ab7 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/TemplateRowInputFormat.h
@@ -32,7 +32,9 @@ public:
     void resetParser() override;
 
 private:
-    bool deserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn & column, size_t file_column);
+    bool deserializeField(const DataTypePtr & type,
+        const SerializationPtr & serialization, IColumn & column, size_t file_column);
+
     void skipField(ColumnFormat col_format);
     inline void skipSpaces() { if (ignore_spaces) skipWhitespaceIfAny(buf); }
 
@@ -43,6 +45,7 @@ private:
 
     bool parseRowAndPrintDiagnosticInfo(MutableColumns & columns, WriteBuffer & out) override;
     void tryDeserializeField(const DataTypePtr & type, IColumn & column, size_t file_column) override;
+
     bool isGarbageAfterField(size_t after_col_idx, ReadBuffer::Position pos) override;
     void writeErrorStringForWrongDelimiter(WriteBuffer & out, const String & description, const String & delim);
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.cpp
index 1455b8f6740..c054145016d 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.cpp
@@ -12,6 +12,7 @@
 #include <Common/typeid_cast.h>
 #include <Common/checkStackSize.h>
 #include <Parsers/ASTLiteral.h>
+#include <DataTypes/Serializations/SerializationNullable.h>
 #include <DataTypes/DataTypeNullable.h>
 #include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
@@ -40,6 +41,9 @@ ValuesBlockInputFormat::ValuesBlockInputFormat(ReadBuffer & in_, const Block & h
           attempts_to_deduce_template(num_columns), attempts_to_deduce_template_cached(num_columns),
           rows_parsed_using_template(num_columns), templates(num_columns), types(header_.getDataTypes())
 {
+    serializations.resize(types.size());
+    for (size_t i = 0; i < types.size(); ++i)
+        serializations[i] = types[i]->getDefaultSerialization();
 }
 
 Chunk ValuesBlockInputFormat::generate()
@@ -164,10 +168,12 @@ bool ValuesBlockInputFormat::tryReadValue(IColumn & column, size_t column_idx)
     {
         bool read = true;
         const auto & type = types[column_idx];
+        const auto & serialization = serializations[column_idx];
         if (format_settings.null_as_default && !type->isNullable())
-            read = DataTypeNullable::deserializeTextQuoted(column, buf, format_settings, type);
+            read = SerializationNullable::deserializeTextQuotedImpl(column, buf, format_settings, serialization);
         else
-            type->deserializeAsTextQuoted(column, buf, format_settings);
+            serialization->deserializeTextQuoted(column, buf, format_settings);
+
         rollback_on_exception = true;
 
         skipWhitespaceIfAny(buf);
@@ -310,7 +316,8 @@ bool ValuesBlockInputFormat::parseExpression(IColumn & column, size_t column_idx
         bool ok = false;
         try
         {
-            header.getByPosition(column_idx).type->deserializeAsTextQuoted(column, buf, format_settings);
+            const auto & serialization = serializations[column_idx];
+            serialization->deserializeTextQuoted(column, buf, format_settings);
             rollback_on_exception = true;
             skipWhitespaceIfAny(buf);
             if (checkDelimiterAfterValue(column_idx))
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.h
index a541870e484..8e7e15c572d 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesBlockInputFormat.h
@@ -89,6 +89,7 @@ private:
     ConstantExpressionTemplate::Cache templates_cache;
 
     const DataTypes types;
+    Serializations serializations;
 
     BlockMissingValues block_missing_values;
 };
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.cpp
index 7791e1296e0..e0152a7ffee 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.cpp
@@ -15,9 +15,9 @@ ValuesRowOutputFormat::ValuesRowOutputFormat(WriteBuffer & out_, const Block & h
 {
 }
 
-void ValuesRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void ValuesRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
-    type.serializeAsTextQuoted(column, row_num, out, format_settings);
+    serialization.serializeTextQuoted(column, row_num, out, format_settings);
 }
 
 void ValuesRowOutputFormat::writeFieldDelimiter()
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.h
index 73f91866f43..493ce458b1e 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/ValuesRowOutputFormat.h
@@ -19,7 +19,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "ValuesRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeFieldDelimiter() override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.cpp
index a3c71cbde59..c6f37d270b0 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.cpp
@@ -50,22 +50,22 @@ VerticalRowOutputFormat::VerticalRowOutputFormat(
 }
 
 
-void VerticalRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void VerticalRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     if (row_number > format_settings.pretty.max_rows)
         return;
 
     writeString(names_and_paddings[field_number], out);
-    writeValue(column, type, row_num);
+    writeValue(column, serialization, row_num);
     writeChar('\n', out);
 
     ++field_number;
 }
 
 
-void VerticalRowOutputFormat::writeValue(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) const
+void VerticalRowOutputFormat::writeValue(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) const
 {
-    type.serializeAsText(column, row_num, out, format_settings);
+    serialization.serializeText(column, row_num, out, format_settings);
 }
 
 
@@ -123,26 +123,25 @@ void VerticalRowOutputFormat::writeBeforeExtremes()
 
 void VerticalRowOutputFormat::writeMinExtreme(const Columns & columns, size_t row_num)
 {
-    writeSpecialRow(columns, row_num, PortKind::Totals, "Min");
+    writeSpecialRow(columns, row_num, "Min");
 }
 
 void VerticalRowOutputFormat::writeMaxExtreme(const Columns & columns, size_t row_num)
 {
-    writeSpecialRow(columns, row_num, PortKind::Totals, "Max");
+    writeSpecialRow(columns, row_num, "Max");
 }
 
 void VerticalRowOutputFormat::writeTotals(const Columns & columns, size_t row_num)
 {
-    writeSpecialRow(columns, row_num, PortKind::Totals, "Totals");
+    writeSpecialRow(columns, row_num, "Totals");
     was_totals_written = true;
 }
 
-void VerticalRowOutputFormat::writeSpecialRow(const Columns & columns, size_t row_num, PortKind port_kind, const char * title)
+void VerticalRowOutputFormat::writeSpecialRow(const Columns & columns, size_t row_num, const char * title)
 {
     row_number = 0;
     field_number = 0;
 
-    const auto & header = getPort(port_kind).getHeader();
     size_t num_columns = columns.size();
 
     writeCString(title, out);
@@ -158,8 +157,7 @@ void VerticalRowOutputFormat::writeSpecialRow(const Columns & columns, size_t ro
         if (i != 0)
             writeFieldDelimiter();
 
-        const auto & col = header.getByPosition(i);
-        writeField(*columns[i], *col.type, row_num);
+        writeField(*columns[i], *serializations[i], row_num);
     }
 }
 
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.h
index d372f5f611a..9e89f677f87 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/VerticalRowOutputFormat.h
@@ -22,7 +22,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "VerticalRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowBetweenDelimiter() override;
     void writeSuffix() override;
@@ -35,10 +35,10 @@ public:
     void writeBeforeExtremes() override;
 
 protected:
-    virtual void writeValue(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) const;
+    virtual void writeValue(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) const;
 
     /// For totals and extremes.
-    void writeSpecialRow(const Columns & columns, size_t row_num, PortKind port_kind, const char * title);
+    void writeSpecialRow(const Columns & columns, size_t row_num, const char * title);
 
     const FormatSettings format_settings;
     size_t field_number = 0;
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.cpp b/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.cpp
index 6fd63a18147..893c4e229c7 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.cpp
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.cpp
@@ -82,12 +82,12 @@ void XMLRowOutputFormat::writePrefix()
 }
 
 
-void XMLRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num)
+void XMLRowOutputFormat::writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num)
 {
     writeCString("\t\t\t<", *ostr);
     writeString(field_tag_names[field_number], *ostr);
     writeCString(">", *ostr);
-    type.serializeAsTextXML(column, row_num, *ostr, format_settings);
+    serialization.serializeTextXML(column, row_num, *ostr, format_settings);
     writeCString("</", *ostr);
     writeString(field_tag_names[field_number], *ostr);
     writeCString(">\n", *ostr);
@@ -132,7 +132,7 @@ void XMLRowOutputFormat::writeTotals(const Columns & columns, size_t row_num)
         writeCString("\t\t<", *ostr);
         writeString(field_tag_names[i], *ostr);
         writeCString(">", *ostr);
-        column.type->serializeAsTextXML(*columns[i], row_num, *ostr, format_settings);
+        column.type->getDefaultSerialization()->serializeTextXML(*columns[i], row_num, *ostr, format_settings);
         writeCString("</", *ostr);
         writeString(field_tag_names[i], *ostr);
         writeCString(">\n", *ostr);
@@ -181,7 +181,7 @@ void XMLRowOutputFormat::writeExtremesElement(const char * title, const Columns
         writeCString("\t\t\t<", *ostr);
         writeString(field_tag_names[i], *ostr);
         writeCString(">", *ostr);
-        column.type->serializeAsTextXML(*columns[i], row_num, *ostr, format_settings);
+        column.type->getDefaultSerialization()->serializeTextXML(*columns[i], row_num, *ostr, format_settings);
         writeCString("</", *ostr);
         writeString(field_tag_names[i], *ostr);
         writeCString(">\n", *ostr);
diff --git a/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.h b/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.h
index 233ee773c1c..8ca4721c459 100644
--- a/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.h
+++ b/src/Processors/Formats/Impl/XMLRowOutputFormat.h
@@ -20,7 +20,7 @@ public:
 
     String getName() const override { return "XMLRowOutputFormat"; }
 
-    void writeField(const IColumn & column, const IDataType & type, size_t row_num) override;
+    void writeField(const IColumn & column, const ISerialization & serialization, size_t row_num) override;
     void writeRowStartDelimiter() override;
     void writeRowEndDelimiter() override;
     void writePrefix() override;
diff --git a/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.cpp b/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.cpp
index ccb66259e2e..0db99fc7b0e 100644
--- a/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.cpp
+++ b/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.cpp
@@ -66,14 +66,16 @@ void CollapsingSortedAlgorithm::insertRow(RowRef & row)
     merged_data.insertRow(*row.all_columns, row.row_num, row.owned_chunk->getNumRows());
 }
 
-void CollapsingSortedAlgorithm::insertRows()
+std::optional<Chunk> CollapsingSortedAlgorithm::insertRows()
 {
     if (count_positive == 0 && count_negative == 0)
     {
         /// No input rows have been read.
-        return;
+        return {};
     }
 
+    std::optional<Chunk> res;
+
     if (last_is_positive || count_positive != count_negative)
     {
         if (count_positive <= count_negative && !only_positive_sign)
@@ -86,6 +88,9 @@ void CollapsingSortedAlgorithm::insertRows()
 
         if (count_positive >= count_negative)
         {
+            if (merged_data.hasEnoughRows())
+                res = merged_data.pull();
+
             insertRow(last_positive_row);
 
             if (out_row_sources_buf)
@@ -107,10 +112,16 @@ void CollapsingSortedAlgorithm::insertRows()
         out_row_sources_buf->write(
                 reinterpret_cast<const char *>(current_row_sources.data()),
                 current_row_sources.size() * sizeof(RowSourcePart));
+
+    return res;
 }
 
 IMergingAlgorithm::Status CollapsingSortedAlgorithm::merge()
 {
+    /// Rare case, which may happen when index_granularity is 1, but we needed to insert 2 rows inside insertRows().
+    if (merged_data.hasEnoughRows())
+        return Status(merged_data.pull());
+
     /// Take rows in required order and put them into `merged_data`, while the rows are no more than `max_block_size`
     while (queue.isValid())
     {
@@ -132,15 +143,14 @@ IMergingAlgorithm::Status CollapsingSortedAlgorithm::merge()
             setRowRef(last_row, current);
 
         bool key_differs = !last_row.hasEqualSortColumnsWith(current_row);
-
-        /// if there are enough rows and the last one is calculated completely
-        if (key_differs && merged_data.hasEnoughRows())
-            return Status(merged_data.pull());
-
         if (key_differs)
         {
+            /// if there are enough rows and the last one is calculated completely
+            if (merged_data.hasEnoughRows())
+                return Status(merged_data.pull());
+
             /// We write data for the previous primary key.
-            insertRows();
+            auto res = insertRows();
 
             current_row.swap(last_row);
 
@@ -151,6 +161,12 @@ IMergingAlgorithm::Status CollapsingSortedAlgorithm::merge()
             first_negative_pos = 0;
             last_positive_pos = 0;
             current_row_sources.resize(0);
+
+            /// Here we can return ready chunk.
+            /// Next iteration, last_row == current_row, and all the counters are zeroed.
+            /// So, current_row should be correctly processed.
+            if (res)
+                return Status(std::move(*res));
         }
 
         /// Initially, skip all rows. On insert, unskip "corner" rows.
@@ -194,7 +210,15 @@ IMergingAlgorithm::Status CollapsingSortedAlgorithm::merge()
         }
     }
 
-    insertRows();
+    if (auto res = insertRows())
+    {
+        /// Queue is empty, and we have inserted all the rows.
+        /// Set counter to zero so that insertRows() will return immediately next time.
+        count_positive = 0;
+        count_negative = 0;
+        return Status(std::move(*res));
+    }
+
     return Status(merged_data.pull(), true);
 }
 
diff --git a/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.h b/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.h
index 028715f715b..18ebaad5596 100644
--- a/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.h
+++ b/src/Processors/Merges/Algorithms/CollapsingSortedAlgorithm.h
@@ -66,7 +66,11 @@ private:
 
     void reportIncorrectData();
     void insertRow(RowRef & row);
-    void insertRows();
+
+    /// Insert ready rows into merged_data. We may want to insert 0, 1 or 2 rows.
+    /// It may happen that 2 rows is going to be inserted and, but merged data has free space only for 1 row.
+    /// In this case, Chunk with ready is pulled from merged_data before the second insertion.
+    std::optional<Chunk> insertRows();
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.cpp b/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.cpp
index 3ef0caefd8f..3eb94ba78b7 100644
--- a/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.cpp
+++ b/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.cpp
@@ -24,11 +24,13 @@ FinishAggregatingInOrderAlgorithm::FinishAggregatingInOrderAlgorithm(
     const Block & header_,
     size_t num_inputs_,
     AggregatingTransformParamsPtr params_,
-    SortDescription description_)
+    SortDescription description_,
+    size_t max_block_size_)
     : header(header_)
     , num_inputs(num_inputs_)
     , params(params_)
     , description(std::move(description_))
+    , max_block_size(max_block_size_)
 {
     /// Replace column names in description to positions.
     for (auto & column_description : description)
@@ -56,6 +58,13 @@ void FinishAggregatingInOrderAlgorithm::consume(Input & input, size_t source_num
 
 IMergingAlgorithm::Status FinishAggregatingInOrderAlgorithm::merge()
 {
+    if (!inputs_to_update.empty())
+    {
+        Status status(inputs_to_update.back());
+        inputs_to_update.pop_back();
+        return status;
+    }
+
     /// Find the input with smallest last row.
     std::optional<size_t> best_input;
     for (size_t i = 0; i < num_inputs; ++i)
@@ -94,16 +103,30 @@ IMergingAlgorithm::Status FinishAggregatingInOrderAlgorithm::merge()
         states[i].to_row = (it == indices.end() ? states[i].num_rows : *it);
     }
 
-    Status status(*best_input);
-    status.chunk = aggregate();
+    addToAggregation();
+
+    /// At least one chunk should be fully aggregated.
+    assert(!inputs_to_update.empty());
+    Status status(inputs_to_update.back());
+    inputs_to_update.pop_back();
+
+    /// Do not merge blocks, if there are too few rows.
+    if (accumulated_rows >= max_block_size)
+        status.chunk = aggregate();
 
     return status;
 }
 
 Chunk FinishAggregatingInOrderAlgorithm::aggregate()
 {
-    BlocksList blocks;
+    auto aggregated = params->aggregator.mergeBlocks(blocks, false);
+    blocks.clear();
+    accumulated_rows = 0;
+    return {aggregated.getColumns(), aggregated.rows()};
+}
 
+void FinishAggregatingInOrderAlgorithm::addToAggregation()
+{
     for (size_t i = 0; i < num_inputs; ++i)
     {
         const auto & state = states[i];
@@ -112,7 +135,7 @@ Chunk FinishAggregatingInOrderAlgorithm::aggregate()
 
         if (state.to_row - state.current_row == state.num_rows)
         {
-            blocks.emplace_back(header.cloneWithColumns(states[i].all_columns));
+            blocks.emplace_back(header.cloneWithColumns(state.all_columns));
         }
         else
         {
@@ -125,10 +148,11 @@ Chunk FinishAggregatingInOrderAlgorithm::aggregate()
         }
 
         states[i].current_row = states[i].to_row;
+        accumulated_rows += blocks.back().rows();
+
+        if (!states[i].isValid())
+            inputs_to_update.push_back(i);
     }
-
-    auto aggregated = params->aggregator.mergeBlocks(blocks, false);
-    return {aggregated.getColumns(), aggregated.rows()};
 }
 
 }
diff --git a/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.h b/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.h
index 2f9cd5d71a2..119aefb0ab0 100644
--- a/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.h
+++ b/src/Processors/Merges/Algorithms/FinishAggregatingInOrderAlgorithm.h
@@ -37,7 +37,8 @@ public:
         const Block & header_,
         size_t num_inputs_,
         AggregatingTransformParamsPtr params_,
-        SortDescription description_);
+        SortDescription description_,
+        size_t max_block_size_);
 
     void initialize(Inputs inputs) override;
     void consume(Input & input, size_t source_num) override;
@@ -45,6 +46,7 @@ public:
 
 private:
     Chunk aggregate();
+    void addToAggregation();
 
     struct State
     {
@@ -66,8 +68,13 @@ private:
     size_t num_inputs;
     AggregatingTransformParamsPtr params;
     SortDescription description;
+    size_t max_block_size;
+
     Inputs current_inputs;
     std::vector<State> states;
+    std::vector<size_t> inputs_to_update;
+    BlocksList blocks;
+    size_t accumulated_rows = 0;
 };
 
 }
diff --git a/src/Processors/Merges/FinishAggregatingInOrderTransform.h b/src/Processors/Merges/FinishAggregatingInOrderTransform.h
index e067b9472d9..4f9e53bd7d5 100644
--- a/src/Processors/Merges/FinishAggregatingInOrderTransform.h
+++ b/src/Processors/Merges/FinishAggregatingInOrderTransform.h
@@ -16,13 +16,15 @@ public:
         const Block & header,
         size_t num_inputs,
         AggregatingTransformParamsPtr params,
-        SortDescription description)
+        SortDescription description,
+        size_t max_block_size)
         : IMergingTransform(
             num_inputs, header, header, true,
             header,
             num_inputs,
             params,
-            std::move(description))
+            std::move(description),
+            max_block_size)
     {
     }
 
diff --git a/src/Processors/QueryPlan/AggregatingStep.cpp b/src/Processors/QueryPlan/AggregatingStep.cpp
index b8d47fac826..daa6e4981bb 100644
--- a/src/Processors/QueryPlan/AggregatingStep.cpp
+++ b/src/Processors/QueryPlan/AggregatingStep.cpp
@@ -100,7 +100,8 @@ void AggregatingStep::transformPipeline(QueryPipeline & pipeline, const BuildQue
                     pipeline.getHeader(),
                     pipeline.getNumStreams(),
                     transform_params,
-                    group_by_sort_description);
+                    group_by_sort_description,
+                    max_block_size);
 
                 pipeline.addTransform(std::move(transform));
                 aggregating_sorted = collector.detachProcessors(1);
diff --git a/src/Processors/Transforms/AggregatingInOrderTransform.cpp b/src/Processors/Transforms/AggregatingInOrderTransform.cpp
index d448d31611d..392e27166ef 100644
--- a/src/Processors/Transforms/AggregatingInOrderTransform.cpp
+++ b/src/Processors/Transforms/AggregatingInOrderTransform.cpp
@@ -1,6 +1,7 @@
 #include <Processors/Transforms/AggregatingInOrderTransform.h>
 #include <DataTypes/DataTypeLowCardinality.h>
 #include <Core/SortCursor.h>
+#include <ext/range.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -58,6 +59,7 @@ void AggregatingInOrderTransform::consume(Chunk chunk)
         LOG_TRACE(log, "Aggregating in order");
         is_consume_started = true;
     }
+
     src_rows += rows;
     src_bytes += chunk.bytes();
 
@@ -82,58 +84,55 @@ void AggregatingInOrderTransform::consume(Chunk chunk)
         res_aggregate_columns.resize(params->params.aggregates_size);
 
         for (size_t i = 0; i < params->params.keys_size; ++i)
-        {
             res_key_columns[i] = res_header.safeGetByPosition(i).type->createColumn();
-        }
+
         for (size_t i = 0; i < params->params.aggregates_size; ++i)
-        {
             res_aggregate_columns[i] = res_header.safeGetByPosition(i + params->params.keys_size).type->createColumn();
-        }
+
         params->aggregator.createStatesAndFillKeyColumnsWithSingleKey(variants, key_columns, key_begin, res_key_columns);
+        params->aggregator.addArenasToAggregateColumns(variants, res_aggregate_columns);
         ++cur_block_size;
     }
-    ssize_t mid = 0;
-    ssize_t high = 0;
-    ssize_t low = -1;
+
+
     /// Will split block into segments with the same key
     while (key_end != rows)
     {
-        high = rows;
         /// Find the first position of new (not current) key in current chunk
-        while (high - low > 1)
-        {
-            mid = (low + high) / 2;
-            if (!less(res_key_columns, key_columns, cur_block_size - 1, mid, group_by_description))
-                low = mid;
-            else
-                high = mid;
-        }
-        key_end = high;
+        auto indices = ext::range(key_begin, rows);
+        auto it = std::upper_bound(indices.begin(), indices.end(), cur_block_size - 1,
+            [&](size_t lhs_row, size_t rhs_row)
+            {
+                return less(res_key_columns, key_columns, lhs_row, rhs_row, group_by_description);
+            });
+
+        key_end = (it == indices.end() ? rows : *it);
+
         /// Add data to aggr. state if interval is not empty. Empty when haven't found current key in new block.
         if (key_begin != key_end)
-        {
             params->aggregator.executeOnIntervalWithoutKeyImpl(variants.without_key, key_begin, key_end, aggregate_function_instructions.data(), variants.aggregates_pool);
-        }
 
-        low = key_begin = key_end;
         /// We finalize last key aggregation state if a new key found.
-        if (key_begin != rows)
+        if (key_end != rows)
         {
-            params->aggregator.fillAggregateColumnsWithSingleKey(variants, res_aggregate_columns);
+            params->aggregator.addSingleKeyToAggregateColumns(variants, res_aggregate_columns);
+
             /// If res_block_size is reached we have to stop consuming and generate the block. Save the extra rows into new chunk.
             if (cur_block_size == res_block_size)
             {
                 Columns source_columns = chunk.detachColumns();
 
                 for (auto & source_column : source_columns)
-                    source_column = source_column->cut(key_begin, rows - key_begin);
+                    source_column = source_column->cut(key_end, rows - key_end);
 
-                current_chunk = Chunk(source_columns, rows - key_begin);
+                current_chunk = Chunk(source_columns, rows - key_end);
                 src_rows -= current_chunk.getNumRows();
                 block_end_reached = true;
                 need_generate = true;
                 cur_block_size = 0;
 
+                variants.without_key = nullptr;
+
                 /// Arenas cannot be destroyed here, since later, in FinalizingSimpleTransform
                 /// there will be finalizeChunk(), but even after
                 /// finalizeChunk() we cannot destroy arena, since some memory
@@ -155,10 +154,13 @@ void AggregatingInOrderTransform::consume(Chunk chunk)
             }
 
             /// We create a new state for the new key and update res_key_columns
-            params->aggregator.createStatesAndFillKeyColumnsWithSingleKey(variants, key_columns, key_begin, res_key_columns);
+            params->aggregator.createStatesAndFillKeyColumnsWithSingleKey(variants, key_columns, key_end, res_key_columns);
             ++cur_block_size;
         }
+
+        key_begin = key_end;
     }
+
     block_end_reached = false;
 }
 
@@ -234,7 +236,10 @@ IProcessor::Status AggregatingInOrderTransform::prepare()
 void AggregatingInOrderTransform::generate()
 {
     if (cur_block_size && is_consume_finished)
-        params->aggregator.fillAggregateColumnsWithSingleKey(variants, res_aggregate_columns);
+    {
+        params->aggregator.addSingleKeyToAggregateColumns(variants, res_aggregate_columns);
+        variants.without_key = nullptr;
+    }
 
     Block res = res_header.cloneEmpty();
 
diff --git a/src/Processors/Transforms/JoiningTransform.cpp b/src/Processors/Transforms/JoiningTransform.cpp
index 26630f80b17..dea887fd7d7 100644
--- a/src/Processors/Transforms/JoiningTransform.cpp
+++ b/src/Processors/Transforms/JoiningTransform.cpp
@@ -38,7 +38,11 @@ void JoiningTransform::transform(Chunk & chunk)
     if (on_totals)
     {
         /// We have to make chunk empty before return
-        block = getInputPort().getHeader().cloneWithColumns(chunk.detachColumns());
+        /// In case of using `arrayJoin` we can get more or less rows than one
+        auto cols = chunk.detachColumns();
+        for (auto & col : cols)
+            col = col->cloneResized(1);
+        block = getInputPort().getHeader().cloneWithColumns(std::move(cols));
 
         /// Drop totals if both out stream and joined stream doesn't have ones.
         /// See comment in ExpressionTransform.h
diff --git a/src/Processors/Transforms/WindowTransform.cpp b/src/Processors/Transforms/WindowTransform.cpp
index 4a5282c1e6b..16d028f0fc1 100644
--- a/src/Processors/Transforms/WindowTransform.cpp
+++ b/src/Processors/Transforms/WindowTransform.cpp
@@ -2,6 +2,7 @@
 
 #include <AggregateFunctions/AggregateFunctionFactory.h>
 #include <Common/Arena.h>
+#include <Common/FieldVisitorsAccurateComparison.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <DataTypes/getLeastSupertype.h>
 #include <Interpreters/ExpressionActions.h>
@@ -48,7 +49,10 @@ static int compareValuesWithOffset(const IColumn * _compared_column,
         _compared_column);
     const auto * reference_column = assert_cast<const ColumnType *>(
         _reference_column);
-    const auto offset = _offset.get<typename ColumnType::ValueType>();
+    // Note that the storage type of offset returned by get<> is different, so
+    // we need to specify the type explicitly.
+    const typename ColumnType::ValueType offset
+            = _offset.get<typename ColumnType::ValueType>();
     assert(offset >= 0);
 
     const auto compared_value_data = compared_column->getDataAt(compared_row);
@@ -62,32 +66,32 @@ static int compareValuesWithOffset(const IColumn * _compared_column,
         reference_value_data.data);
 
     bool is_overflow;
-    bool overflow_to_negative;
     if (offset_is_preceding)
     {
         is_overflow = __builtin_sub_overflow(reference_value, offset,
             &reference_value);
-        overflow_to_negative = offset > 0;
     }
     else
     {
         is_overflow = __builtin_add_overflow(reference_value, offset,
             &reference_value);
-        overflow_to_negative = offset < 0;
     }
 
 //    fmt::print(stderr,
-//        "compared [{}] = {}, ref [{}] = {}, offset {} preceding {} overflow {} to negative {}\n",
+//        "compared [{}] = {}, old ref {}, shifted ref [{}] = {}, offset {} preceding {} overflow {} to negative {}\n",
 //        compared_row, toString(compared_value),
+//        // fmt doesn't like char8_t.
+//        static_cast<Int64>(unalignedLoad<typename ColumnType::ValueType>(reference_value_data.data)),
 //        reference_row, toString(reference_value),
 //        toString(offset), offset_is_preceding,
-//        is_overflow, overflow_to_negative);
+//        is_overflow, offset_is_preceding);
 
     if (is_overflow)
     {
-        if (overflow_to_negative)
+        if (offset_is_preceding)
         {
             // Overflow to the negative, [compared] must be greater.
+            // We know that because offset is >= 0.
             return 1;
         }
         else
@@ -263,6 +267,14 @@ WindowTransform::WindowTransform(const Block & input_header_,
             window_description.frame.begin_offset = convertFieldToTypeOrThrow(
                 window_description.frame.begin_offset,
                 *entry.type);
+
+            if (applyVisitor(FieldVisitorAccurateLess{},
+                window_description.frame.begin_offset, Field(0)))
+            {
+                throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
+                    "Window frame start offset must be nonnegative, {} given",
+                    window_description.frame.begin_offset);
+            }
         }
         if (window_description.frame.end_type
             == WindowFrame::BoundaryType::Offset)
@@ -270,6 +282,14 @@ WindowTransform::WindowTransform(const Block & input_header_,
             window_description.frame.end_offset = convertFieldToTypeOrThrow(
                 window_description.frame.end_offset,
                 *entry.type);
+
+            if (applyVisitor(FieldVisitorAccurateLess{},
+                window_description.frame.end_offset, Field(0)))
+            {
+                throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS,
+                    "Window frame start offset must be nonnegative, {} given",
+                    window_description.frame.end_offset);
+            }
         }
     }
 }
diff --git a/src/Server/HTTP/HTMLForm.cpp b/src/Server/HTTP/HTMLForm.cpp
index ca407858c33..7a87f484b5c 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTMLForm.cpp
+++ b/src/Server/HTTP/HTMLForm.cpp
@@ -71,23 +71,6 @@ HTMLForm::HTMLForm(const Poco::URI & uri) : field_limit(DFL_FIELD_LIMIT), value_
 }
 
 
-void HTMLForm::setEncoding(const std::string & encoding_)
-{
-    encoding = encoding_;
-}
-
-
-void HTMLForm::addPart(const std::string & name, Poco::Net::PartSource * source)
-{
-    poco_check_ptr(source);
-
-    Part part;
-    part.name = name;
-    part.source = std::unique_ptr<Poco::Net::PartSource>(source);
-    parts.push_back(std::move(part));
-}
-
-
 void HTMLForm::load(const Poco::Net::HTTPRequest & request, ReadBuffer & requestBody, PartHandler & handler)
 {
     clear();
@@ -126,36 +109,12 @@ void HTMLForm::load(const Poco::Net::HTTPRequest & request, ReadBuffer & request
 }
 
 
-void HTMLForm::load(const Poco::Net::HTTPRequest & request)
-{
-    NullPartHandler nah;
-    EmptyReadBuffer nis;
-    load(request, nis, nah);
-}
-
-
-void HTMLForm::read(ReadBuffer & in, PartHandler & handler)
-{
-    if (encoding == ENCODING_URL)
-        readQuery(in);
-    else
-        readMultipart(in, handler);
-}
-
-
 void HTMLForm::read(ReadBuffer & in)
 {
     readQuery(in);
 }
 
 
-void HTMLForm::read(const std::string & queryString)
-{
-    ReadBufferFromString istr(queryString);
-    readQuery(istr);
-}
-
-
 void HTMLForm::readQuery(ReadBuffer & in)
 {
     size_t fields = 0;
@@ -269,22 +228,6 @@ void HTMLForm::readMultipart(ReadBuffer & in_, PartHandler & handler)
 }
 
 
-void HTMLForm::setFieldLimit(int limit)
-{
-    poco_assert(limit >= 0);
-
-    field_limit = limit;
-}
-
-
-void HTMLForm::setValueLengthLimit(int limit)
-{
-    poco_assert(limit >= 0);
-
-    value_length_limit = limit;
-}
-
-
 HTMLForm::MultipartReadBuffer::MultipartReadBuffer(ReadBuffer & in_, const std::string & boundary_)
     : ReadBuffer(nullptr, 0), in(in_), boundary("--" + boundary_)
 {
@@ -369,6 +312,11 @@ bool HTMLForm::MultipartReadBuffer::nextImpl()
     else
         boundary_hit = startsWith(line, boundary);
 
+    if (!line.empty())
+        /// If we don't make sure that memory is contiguous then situation may happen, when part of the line is inside internal memory
+        /// and other part is inside sub-buffer, thus we'll be unable to setup our working buffer properly.
+        in.makeContinuousMemoryFromCheckpointToPos();
+
     in.rollbackToCheckpoint(true);
 
     /// Rolling back to checkpoint may change underlying buffers.
diff --git a/src/Server/HTTP/HTMLForm.h b/src/Server/HTTP/HTMLForm.h
index 27be712e1d5..8d8fb0d1719 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTMLForm.h
+++ b/src/Server/HTTP/HTMLForm.h
@@ -52,24 +52,6 @@ public:
         return (it != end()) ? DB::parse<T>(it->second) : default_value;
     }
 
-    template <typename T>
-    T getParsed(const std::string & key)
-    {
-        return DB::parse<T>(get(key));
-    }
-
-    /// Sets the encoding used for posting the form.
-    /// Encoding must be either "application/x-www-form-urlencoded" (which is the default) or "multipart/form-data".
-    void setEncoding(const std::string & encoding);
-
-    /// Returns the encoding used for posting the form.
-    const std::string & getEncoding() const { return encoding; }
-
-    /// Adds an part/attachment (file upload) to the form.
-    /// The form takes ownership of the PartSource and deletes it when it is no longer needed.
-    /// The part will only be sent if the encoding set for the form is "multipart/form-data"
-    void addPart(const std::string & name, Poco::Net::PartSource * pSource);
-
     /// Reads the form data from the given HTTP request.
     /// Uploaded files are passed to the given PartHandler.
     void load(const Poco::Net::HTTPRequest & request, ReadBuffer & requestBody, PartHandler & handler);
@@ -78,41 +60,10 @@ public:
     /// Uploaded files are silently discarded.
     void load(const Poco::Net::HTTPRequest & request, ReadBuffer & requestBody);
 
-    /// Reads the form data from the given HTTP request.
-    /// The request must be a GET request and the form data must be in the query string (URL encoded).
-    /// For POST requests, you must use one of the overloads taking an additional input stream for the request body.
-    void load(const Poco::Net::HTTPRequest & request);
-
-    /// Reads the form data from the given input stream.
-    /// The form data read from the stream must be in the encoding specified for the form.
-    /// Note that read() does not clear the form before reading the new values.
-    void read(ReadBuffer & in, PartHandler & handler);
-
     /// Reads the URL-encoded form data from the given input stream.
     /// Note that read() does not clear the form before reading the new values.
     void read(ReadBuffer & in);
 
-    /// Reads the form data from the given HTTP query string.
-    /// Note that read() does not clear the form before reading the new values.
-    void read(const std::string & queryString);
-
-    /// Returns the MIME boundary used for writing multipart form data.
-    const std::string & getBoundary() const { return boundary; }
-
-    /// Returns the maximum number of header fields allowed.
-    /// See setFieldLimit() for more information.
-    int getFieldLimit() const { return field_limit; }
-
-    /// Sets the maximum number of header fields allowed. This limit is used to defend certain kinds of denial-of-service attacks.
-    /// Specify 0 for unlimited (not recommended). The default limit is 100.
-    void setFieldLimit(int limit);
-
-    /// Sets the maximum size for form field values stored as strings.
-    void setValueLengthLimit(int limit);
-
-    /// Returns the maximum size for form field values stored as strings.
-    int getValueLengthLimit() const { return value_length_limit; }
-
     static const std::string ENCODING_URL; /// "application/x-www-form-urlencoded"
     static const std::string ENCODING_MULTIPART; /// "multipart/form-data"
     static const int UNKNOWN_CONTENT_LENGTH;
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServer.cpp b/src/Server/HTTP/HTTPServer.cpp
index 3e050080bdd..5554a0ee31d 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServer.cpp
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServer.cpp
@@ -8,9 +8,9 @@ namespace DB
 HTTPServer::HTTPServer(
     const Context & context,
     HTTPRequestHandlerFactoryPtr factory_,
-    UInt16 portNumber,
+    UInt16 port_number,
     Poco::Net::HTTPServerParams::Ptr params)
-    : TCPServer(new HTTPServerConnectionFactory(context, params, factory_), portNumber, params), factory(factory_)
+    : TCPServer(new HTTPServerConnectionFactory(context, params, factory_), port_number, params), factory(factory_)
 {
 }
 
@@ -26,10 +26,10 @@ HTTPServer::HTTPServer(
 HTTPServer::HTTPServer(
     const Context & context,
     HTTPRequestHandlerFactoryPtr factory_,
-    Poco::ThreadPool & threadPool,
+    Poco::ThreadPool & thread_pool,
     const Poco::Net::ServerSocket & socket,
     Poco::Net::HTTPServerParams::Ptr params)
-    : TCPServer(new HTTPServerConnectionFactory(context, params, factory_), threadPool, socket, params), factory(factory_)
+    : TCPServer(new HTTPServerConnectionFactory(context, params, factory_), thread_pool, socket, params), factory(factory_)
 {
 }
 
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServer.h b/src/Server/HTTP/HTTPServer.h
index 1ce62c65ca2..3d2a2ac9cf4 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServer.h
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServer.h
@@ -19,7 +19,7 @@ public:
     explicit HTTPServer(
         const Context & context,
         HTTPRequestHandlerFactoryPtr factory,
-        UInt16 portNumber = 80,
+        UInt16 port_number = 80,
         Poco::Net::HTTPServerParams::Ptr params = new Poco::Net::HTTPServerParams);
 
     HTTPServer(
@@ -31,13 +31,13 @@ public:
     HTTPServer(
         const Context & context,
         HTTPRequestHandlerFactoryPtr factory,
-        Poco::ThreadPool & threadPool,
+        Poco::ThreadPool & thread_pool,
         const Poco::Net::ServerSocket & socket,
         Poco::Net::HTTPServerParams::Ptr params);
 
     ~HTTPServer() override;
 
-    void stopAll(bool abortCurrent = false);
+    void stopAll(bool abort_current = false);
 
 private:
     HTTPRequestHandlerFactoryPtr factory;
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.cpp b/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.cpp
index e2ee4c8882b..7a6cd4cab54 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.cpp
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.cpp
@@ -67,15 +67,15 @@ void HTTPServerConnection::run()
                 }
             }
         }
-        catch (Poco::Net::NoMessageException &)
+        catch (const Poco::Net::NoMessageException &)
         {
             break;
         }
-        catch (Poco::Net::MessageException &)
+        catch (const Poco::Net::MessageException &)
         {
             sendErrorResponse(session, Poco::Net::HTTPResponse::HTTP_BAD_REQUEST);
         }
-        catch (Poco::Exception &)
+        catch (const Poco::Exception &)
         {
             if (session.networkException())
             {
@@ -98,31 +98,4 @@ void HTTPServerConnection::sendErrorResponse(Poco::Net::HTTPServerSession & sess
     session.setKeepAlive(false);
 }
 
-void HTTPServerConnection::onServerStopped(const bool & abortCurrent)
-{
-    stopped = true;
-    if (abortCurrent)
-    {
-        try
-        {
-            socket().shutdown();
-        }
-        catch (...)
-        {
-        }
-    }
-    else
-    {
-        std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
-
-        try
-        {
-            socket().shutdown();
-        }
-        catch (...)
-        {
-        }
-    }
-}
-
 }
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.h b/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.h
index 589c33025bf..55b6e921d9f 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.h
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServerConnection.h
@@ -23,7 +23,6 @@ public:
 
 protected:
     static void sendErrorResponse(Poco::Net::HTTPServerSession & session, Poco::Net::HTTPResponse::HTTPStatus status);
-    void onServerStopped(const bool & abortCurrent);
 
 private:
     Context context;
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.cpp b/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.cpp
index bdba6a51d91..ab8b803c29d 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.cpp
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.cpp
@@ -15,8 +15,8 @@
 
 namespace DB
 {
-
 HTTPServerRequest::HTTPServerRequest(const Context & context, HTTPServerResponse & response, Poco::Net::HTTPServerSession & session)
+    : max_uri_size(context.getSettingsRef().http_max_uri_size)
 {
     response.attachRequest(this);
 
@@ -26,7 +26,6 @@ HTTPServerRequest::HTTPServerRequest(const Context & context, HTTPServerResponse
 
     auto receive_timeout = context.getSettingsRef().http_receive_timeout;
     auto send_timeout = context.getSettingsRef().http_send_timeout;
-    auto max_query_size = context.getSettingsRef().max_query_size;
 
     session.socket().setReceiveTimeout(receive_timeout);
     session.socket().setSendTimeout(send_timeout);
@@ -37,7 +36,7 @@ HTTPServerRequest::HTTPServerRequest(const Context & context, HTTPServerResponse
     readRequest(*in);  /// Try parse according to RFC7230
 
     if (getChunkedTransferEncoding())
-        stream = std::make_unique<HTTPChunkedReadBuffer>(std::move(in), max_query_size);
+        stream = std::make_unique<HTTPChunkedReadBuffer>(std::move(in));
     else if (hasContentLength())
         stream = std::make_unique<LimitReadBuffer>(std::move(in), getContentLength(), false);
     else if (getMethod() != HTTPRequest::HTTP_GET && getMethod() != HTTPRequest::HTTP_HEAD && getMethod() != HTTPRequest::HTTP_DELETE)
@@ -93,10 +92,10 @@ void HTTPServerRequest::readRequest(ReadBuffer & in)
 
     skipWhitespaceIfAny(in);
 
-    while (in.read(ch) && !Poco::Ascii::isSpace(ch) && uri.size() <= MAX_URI_LENGTH)
+    while (in.read(ch) && !Poco::Ascii::isSpace(ch) && uri.size() <= max_uri_size)
         uri += ch;
 
-    if (uri.size() > MAX_URI_LENGTH)
+    if (uri.size() > max_uri_size)
         throw Poco::Net::MessageException("HTTP request URI invalid or too long");
 
     skipWhitespaceIfAny(in);
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.h b/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.h
index 7fd54850212..a0f022f32ec 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.h
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServerRequest.h
@@ -43,11 +43,12 @@ private:
         MAX_NAME_LENGTH = 256,
         MAX_VALUE_LENGTH = 8192,
         MAX_METHOD_LENGTH = 32,
-        MAX_URI_LENGTH = 16384,
         MAX_VERSION_LENGTH = 8,
         MAX_FIELDS_NUMBER = 100,
     };
 
+    const size_t max_uri_size;
+
     std::unique_ptr<ReadBuffer> stream;
     Poco::Net::SocketImpl * socket;
     Poco::Net::SocketAddress client_address;
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.cpp b/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.cpp
index e3d52fffa80..db5cfb132e3 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.cpp
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.cpp
@@ -94,32 +94,6 @@ std::pair<std::shared_ptr<std::ostream>, std::shared_ptr<std::ostream>> HTTPServ
     return std::make_pair(header_stream, stream);
 }
 
-void HTTPServerResponse::sendFile(const std::string & path, const std::string & mediaType)
-{
-    poco_assert(!stream);
-
-    Poco::File f(path);
-    Poco::Timestamp date_time = f.getLastModified();
-    Poco::File::FileSize length = f.getSize();
-    set("Last-Modified", Poco::DateTimeFormatter::format(date_time, Poco::DateTimeFormat::HTTP_FORMAT));
-    setContentLength64(length);
-    setContentType(mediaType);
-    setChunkedTransferEncoding(false);
-
-    Poco::FileInputStream istr(path);
-    if (istr.good())
-    {
-        stream = std::make_shared<Poco::Net::HTTPHeaderOutputStream>(session);
-        write(*stream);
-        if (request && request->getMethod() != HTTPRequest::HTTP_HEAD)
-        {
-            Poco::StreamCopier::copyStream(istr, *stream);
-        }
-    }
-    else
-        throw Poco::OpenFileException(path);
-}
-
 void HTTPServerResponse::sendBuffer(const void * buffer, std::size_t length)
 {
     poco_assert(!stream);
@@ -135,20 +109,6 @@ void HTTPServerResponse::sendBuffer(const void * buffer, std::size_t length)
     }
 }
 
-void HTTPServerResponse::redirect(const std::string & uri, HTTPStatus status)
-{
-    poco_assert(!stream);
-
-    setContentLength(0);
-    setChunkedTransferEncoding(false);
-
-    setStatusAndReason(status);
-    set("Location", uri);
-
-    stream = std::make_shared<Poco::Net::HTTPHeaderOutputStream>(session);
-    write(*stream);
-}
-
 void HTTPServerResponse::requireAuthentication(const std::string & realm)
 {
     poco_assert(!stream);
diff --git a/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.h b/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.h
index 82221ce3a83..f5b7a70dc79 100644
--- a/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.h
+++ b/src/Server/HTTP/HTTPServerResponse.h
@@ -36,17 +36,6 @@ public:
     /// or redirect() has been called.
     std::pair<std::shared_ptr<std::ostream>, std::shared_ptr<std::ostream>> beginSend(); /// TODO: use some WriteBuffer implementation here.
 
-    /// Sends the response header to the client, followed
-    /// by the content of the given file.
-    ///
-    /// Must not be called after send(), sendBuffer()
-    /// or redirect() has been called.
-    ///
-    /// Throws a FileNotFoundException if the file
-    /// cannot be found, or an OpenFileException if
-    /// the file cannot be opened.
-    void sendFile(const std::string & path, const std::string & mediaType);
-
     /// Sends the response header to the client, followed
     /// by the contents of the given buffer.
     ///
@@ -61,16 +50,6 @@ public:
     /// or redirect() has been called.
     void sendBuffer(const void * pBuffer, std::size_t length); /// FIXME: do we need this one?
 
-    /// Sets the status code, which must be one of
-    /// HTTP_MOVED_PERMANENTLY (301), HTTP_FOUND (302),
-    /// or HTTP_SEE_OTHER (303),
-    /// and sets the "Location" header field
-    /// to the given URI, which according to
-    /// the HTTP specification, must be absolute.
-    ///
-    /// Must not be called after send() has been called.
-    void redirect(const std::string & uri, Poco::Net::HTTPResponse::HTTPStatus status = Poco::Net::HTTPResponse::HTTP_FOUND);
-
     void requireAuthentication(const std::string & realm);
     /// Sets the status code to 401 (Unauthorized)
     /// and sets the "WWW-Authenticate" header field
@@ -83,7 +62,7 @@ public:
 
 private:
     Poco::Net::HTTPServerSession & session;
-    HTTPServerRequest * request;
+    HTTPServerRequest * request = nullptr;
     std::shared_ptr<std::ostream> stream;
     std::shared_ptr<std::ostream> header_stream;
 };
diff --git a/src/Server/HTTP/README.md b/src/Server/HTTP/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..71730962780
--- /dev/null
+++ b/src/Server/HTTP/README.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Notice
+
+The source code located in this folder is based on some files from the POCO project, from here `contrib/poco/Net/src`.
diff --git a/src/Server/InterserverIOHTTPHandler.cpp b/src/Server/InterserverIOHTTPHandler.cpp
index 740072e8e9f..426e4ca2138 100644
--- a/src/Server/InterserverIOHTTPHandler.cpp
+++ b/src/Server/InterserverIOHTTPHandler.cpp
@@ -107,6 +107,7 @@ void InterserverIOHTTPHandler::handleRequest(HTTPServerRequest & request, HTTPSe
         }
         catch (...)
         {
+            tryLogCurrentException(log);
             out.finalize();
         }
     };
@@ -116,6 +117,7 @@ void InterserverIOHTTPHandler::handleRequest(HTTPServerRequest & request, HTTPSe
         if (auto [message, success] = checkAuthentication(request); success)
         {
             processQuery(request, response, used_output);
+            used_output.out->finalize();
             LOG_DEBUG(log, "Done processing query");
         }
         else
diff --git a/src/Server/NuKeeperTCPHandler.cpp b/src/Server/KeeperTCPHandler.cpp
similarity index 92%
rename from src/Server/NuKeeperTCPHandler.cpp
rename to src/Server/KeeperTCPHandler.cpp
index b283356d27d..bf725581a29 100644
--- a/src/Server/NuKeeperTCPHandler.cpp
+++ b/src/Server/KeeperTCPHandler.cpp
@@ -1,4 +1,4 @@
-#include <Server/NuKeeperTCPHandler.h>
+#include <Server/KeeperTCPHandler.h>
 
 #if USE_NURAFT
 
@@ -189,20 +189,20 @@ struct SocketInterruptablePollWrapper
 #endif
 };
 
-NuKeeperTCPHandler::NuKeeperTCPHandler(IServer & server_, const Poco::Net::StreamSocket & socket_)
+KeeperTCPHandler::KeeperTCPHandler(IServer & server_, const Poco::Net::StreamSocket & socket_)
     : Poco::Net::TCPServerConnection(socket_)
     , server(server_)
-    , log(&Poco::Logger::get("NuKeeperTCPHandler"))
+    , log(&Poco::Logger::get("KeeperTCPHandler"))
     , global_context(server.context())
-    , nu_keeper_storage_dispatcher(global_context.getNuKeeperStorageDispatcher())
-    , operation_timeout(0, global_context.getConfigRef().getUInt("test_keeper_server.operation_timeout_ms", Coordination::DEFAULT_OPERATION_TIMEOUT_MS) * 1000)
-    , session_timeout(0, global_context.getConfigRef().getUInt("test_keeper_server.session_timeout_ms", Coordination::DEFAULT_SESSION_TIMEOUT_MS) * 1000)
+    , nu_keeper_storage_dispatcher(global_context.getKeeperStorageDispatcher())
+    , operation_timeout(0, global_context.getConfigRef().getUInt("keeper_server.operation_timeout_ms", Coordination::DEFAULT_OPERATION_TIMEOUT_MS) * 1000)
+    , session_timeout(0, global_context.getConfigRef().getUInt("keeper_server.session_timeout_ms", Coordination::DEFAULT_SESSION_TIMEOUT_MS) * 1000)
     , poll_wrapper(std::make_unique<SocketInterruptablePollWrapper>(socket_))
     , responses(std::make_unique<ThreadSafeResponseQueue>())
 {
 }
 
-void NuKeeperTCPHandler::sendHandshake(bool has_leader)
+void KeeperTCPHandler::sendHandshake(bool has_leader)
 {
     Coordination::write(Coordination::SERVER_HANDSHAKE_LENGTH, *out);
     if (has_leader)
@@ -217,12 +217,12 @@ void NuKeeperTCPHandler::sendHandshake(bool has_leader)
     out->next();
 }
 
-void NuKeeperTCPHandler::run()
+void KeeperTCPHandler::run()
 {
     runImpl();
 }
 
-Poco::Timespan NuKeeperTCPHandler::receiveHandshake()
+Poco::Timespan KeeperTCPHandler::receiveHandshake()
 {
     int32_t handshake_length;
     int32_t protocol_version;
@@ -240,16 +240,10 @@ Poco::Timespan NuKeeperTCPHandler::receiveHandshake()
         throw Exception("Unexpected protocol version: " + toString(protocol_version), ErrorCodes::UNEXPECTED_PACKET_FROM_CLIENT);
 
     Coordination::read(last_zxid_seen, *in);
-
-    if (last_zxid_seen != 0)
-        throw Exception("Non zero last_zxid_seen is not supported", ErrorCodes::UNEXPECTED_PACKET_FROM_CLIENT);
-
     Coordination::read(timeout_ms, *in);
+
+    /// TODO Stop ignoring this value
     Coordination::read(previous_session_id, *in);
-
-    if (previous_session_id != 0)
-        throw Exception("Non zero previous session id is not supported", ErrorCodes::UNEXPECTED_PACKET_FROM_CLIENT);
-
     Coordination::read(passwd, *in);
 
     int8_t readonly;
@@ -260,7 +254,7 @@ Poco::Timespan NuKeeperTCPHandler::receiveHandshake()
 }
 
 
-void NuKeeperTCPHandler::runImpl()
+void KeeperTCPHandler::runImpl()
 {
     setThreadName("TstKprHandler");
     ThreadStatus thread_status;
@@ -399,7 +393,7 @@ void NuKeeperTCPHandler::runImpl()
     }
 }
 
-std::pair<Coordination::OpNum, Coordination::XID> NuKeeperTCPHandler::receiveRequest()
+std::pair<Coordination::OpNum, Coordination::XID> KeeperTCPHandler::receiveRequest()
 {
     int32_t length;
     Coordination::read(length, *in);
diff --git a/src/Server/NuKeeperTCPHandler.h b/src/Server/KeeperTCPHandler.h
similarity index 85%
rename from src/Server/NuKeeperTCPHandler.h
rename to src/Server/KeeperTCPHandler.h
index 03a857ad1d7..fecaf1cc38f 100644
--- a/src/Server/NuKeeperTCPHandler.h
+++ b/src/Server/KeeperTCPHandler.h
@@ -13,7 +13,7 @@
 #include <Interpreters/Context.h>
 #include <Common/ZooKeeper/ZooKeeperCommon.h>
 #include <Common/ZooKeeper/ZooKeeperConstants.h>
-#include <Coordination/NuKeeperStorageDispatcher.h>
+#include <Coordination/KeeperStorageDispatcher.h>
 #include <IO/WriteBufferFromPocoSocket.h>
 #include <IO/ReadBufferFromPocoSocket.h>
 #include <Coordination/ThreadSafeQueue.h>
@@ -29,16 +29,16 @@ using ThreadSafeResponseQueue = ThreadSafeQueue<Coordination::ZooKeeperResponseP
 
 using ThreadSafeResponseQueuePtr = std::unique_ptr<ThreadSafeResponseQueue>;
 
-class NuKeeperTCPHandler : public Poco::Net::TCPServerConnection
+class KeeperTCPHandler : public Poco::Net::TCPServerConnection
 {
 public:
-    NuKeeperTCPHandler(IServer & server_, const Poco::Net::StreamSocket & socket_);
+    KeeperTCPHandler(IServer & server_, const Poco::Net::StreamSocket & socket_);
     void run() override;
 private:
     IServer & server;
     Poco::Logger * log;
     Context global_context;
-    std::shared_ptr<NuKeeperStorageDispatcher> nu_keeper_storage_dispatcher;
+    std::shared_ptr<KeeperStorageDispatcher> nu_keeper_storage_dispatcher;
     Poco::Timespan operation_timeout;
     Poco::Timespan session_timeout;
     int64_t session_id{-1};
diff --git a/src/Server/NuKeeperTCPHandlerFactory.h b/src/Server/KeeperTCPHandlerFactory.h
similarity index 68%
rename from src/Server/NuKeeperTCPHandlerFactory.h
rename to src/Server/KeeperTCPHandlerFactory.h
index 0fd86ebc21f..adeb829b4c3 100644
--- a/src/Server/NuKeeperTCPHandlerFactory.h
+++ b/src/Server/KeeperTCPHandlerFactory.h
@@ -1,6 +1,6 @@
 #pragma once
 
-#include <Server/NuKeeperTCPHandler.h>
+#include <Server/KeeperTCPHandler.h>
 #include <Poco/Net/TCPServerConnectionFactory.h>
 #include <Poco/Net/NetException.h>
 #include <common/logger_useful.h>
@@ -9,7 +9,7 @@
 namespace DB
 {
 
-class NuKeeperTCPHandlerFactory : public Poco::Net::TCPServerConnectionFactory
+class KeeperTCPHandlerFactory : public Poco::Net::TCPServerConnectionFactory
 {
 private:
     IServer & server;
@@ -21,9 +21,9 @@ private:
         void run() override {}
     };
 public:
-    NuKeeperTCPHandlerFactory(IServer & server_)
+    KeeperTCPHandlerFactory(IServer & server_)
         : server(server_)
-        , log(&Poco::Logger::get("NuKeeperTCPHandlerFactory"))
+        , log(&Poco::Logger::get("KeeperTCPHandlerFactory"))
     {
     }
 
@@ -31,8 +31,8 @@ public:
     {
         try
         {
-            LOG_TRACE(log, "NuKeeper request. Address: {}", socket.peerAddress().toString());
-            return new NuKeeperTCPHandler(server, socket);
+            LOG_TRACE(log, "Keeper request. Address: {}", socket.peerAddress().toString());
+            return new KeeperTCPHandler(server, socket);
         }
         catch (const Poco::Net::NetException &)
         {
diff --git a/src/Server/TCPHandler.cpp b/src/Server/TCPHandler.cpp
index ae9358c6159..7ff18b3c0f5 100644
--- a/src/Server/TCPHandler.cpp
+++ b/src/Server/TCPHandler.cpp
@@ -72,7 +72,8 @@ TCPHandler::~TCPHandler()
     try
     {
         state.reset();
-        out->next();
+        if (out)
+            out->next();
     }
     catch (...)
     {
@@ -1409,22 +1410,49 @@ void TCPHandler::sendData(const Block & block)
 {
     initBlockOutput(block);
 
-    writeVarUInt(Protocol::Server::Data, *out);
-    /// Send external table name (empty name is the main table)
-    writeStringBinary("", *out);
+    auto prev_bytes_written_out = out->count();
+    auto prev_bytes_written_compressed_out = state.maybe_compressed_out->count();
 
-    /// For testing hedged requests
-    const Settings & settings = query_context->getSettingsRef();
-    if (block.rows() > 0 && settings.sleep_in_send_data_ms.totalMilliseconds())
+    try
     {
-        out->next();
-        std::chrono::milliseconds ms(settings.sleep_in_send_data_ms.totalMilliseconds());
-        std::this_thread::sleep_for(ms);
-    }
+        writeVarUInt(Protocol::Server::Data, *out);
+        /// Send external table name (empty name is the main table)
+        writeStringBinary("", *out);
 
-    state.block_out->write(block);
-    state.maybe_compressed_out->next();
-    out->next();
+        /// For testing hedged requests
+        const Settings & settings = query_context->getSettingsRef();
+        if (block.rows() > 0 && settings.sleep_in_send_data_ms.totalMilliseconds())
+        {
+            out->next();
+            std::chrono::milliseconds ms(settings.sleep_in_send_data_ms.totalMilliseconds());
+            std::this_thread::sleep_for(ms);
+        }
+
+        state.block_out->write(block);
+        state.maybe_compressed_out->next();
+        out->next();
+    }
+    catch (...)
+    {
+        /// In case of unsuccessful write, if the buffer with written data was not flushed,
+        ///  we will rollback write to avoid breaking the protocol.
+        /// (otherwise the client will not be able to receive exception after unfinished data
+        ///  as it will expect the continuation of the data).
+        /// It looks like hangs on client side or a message like "Data compressed with different methods".
+
+        if (state.compression == Protocol::Compression::Enable)
+        {
+            auto extra_bytes_written_compressed = state.maybe_compressed_out->count() - prev_bytes_written_compressed_out;
+            if (state.maybe_compressed_out->offset() >= extra_bytes_written_compressed)
+                state.maybe_compressed_out->position() -= extra_bytes_written_compressed;
+        }
+
+        auto extra_bytes_written_out = out->count() - prev_bytes_written_out;
+        if (out->offset() >= extra_bytes_written_out)
+            out->position() -= extra_bytes_written_out;
+
+        throw;
+    }
 }
 
 
diff --git a/src/Server/ya.make b/src/Server/ya.make
index ef5ef6d5f57..6a6a442fce8 100644
--- a/src/Server/ya.make
+++ b/src/Server/ya.make
@@ -22,10 +22,10 @@ SRCS(
     HTTPHandler.cpp
     HTTPHandlerFactory.cpp
     InterserverIOHTTPHandler.cpp
+    KeeperTCPHandler.cpp
     MySQLHandler.cpp
     MySQLHandlerFactory.cpp
     NotFoundHandler.cpp
-    NuKeeperTCPHandler.cpp
     PostgreSQLHandler.cpp
     PostgreSQLHandlerFactory.cpp
     PrometheusMetricsWriter.cpp
diff --git a/src/Storages/IStorage.cpp b/src/Storages/IStorage.cpp
index 2cbc36e02fe..39f6d1f632e 100644
--- a/src/Storages/IStorage.cpp
+++ b/src/Storages/IStorage.cpp
@@ -1,8 +1,5 @@
 #include <Storages/IStorage.h>
 
-#include <sparsehash/dense_hash_map>
-#include <sparsehash/dense_hash_set>
-
 #include <Common/StringUtils/StringUtils.h>
 #include <Common/quoteString.h>
 #include <IO/Operators.h>
diff --git a/src/Storages/IStorage.h b/src/Storages/IStorage.h
index 4dfd2ca50f3..b859e654967 100644
--- a/src/Storages/IStorage.h
+++ b/src/Storages/IStorage.h
@@ -12,6 +12,7 @@
 #include <Storages/StorageInMemoryMetadata.h>
 #include <Storages/ColumnDependency.h>
 #include <Storages/SelectQueryDescription.h>
+#include <Processors/QueryPipeline.h>
 #include <Common/ActionLock.h>
 #include <Common/Exception.h>
 #include <Common/RWLock.h>
@@ -34,6 +35,7 @@ class Context;
 using StorageActionBlockType = size_t;
 
 class ASTCreateQuery;
+class ASTInsertQuery;
 
 struct Settings;
 
@@ -50,6 +52,9 @@ class Pipe;
 class QueryPlan;
 using QueryPlanPtr = std::unique_ptr<QueryPlan>;
 
+class QueryPipeline;
+using QueryPipelinePtr = std::unique_ptr<QueryPipeline>;
+
 class IStoragePolicy;
 using StoragePolicyPtr = std::shared_ptr<const IStoragePolicy>;
 
@@ -319,6 +324,19 @@ public:
         throw Exception("Method write is not supported by storage " + getName(), ErrorCodes::NOT_IMPLEMENTED);
     }
 
+    /** Writes the data to a table in distributed manner.
+      * It is supposed that implementation looks into SELECT part of the query and executes distributed
+      * INSERT SELECT if it is possible with current storage as a receiver and query SELECT part as a producer.
+      *
+      * Returns query pipeline if distributed writing is possible, and nullptr otherwise.
+      */
+    virtual QueryPipelinePtr distributedWrite(
+        const ASTInsertQuery & /*query*/,
+        const Context & /*context*/)
+    {
+        return nullptr;
+    }
+
     /** Delete the table data. Called before deleting the directory with the data.
       * The method can be called only after detaching table from Context (when no queries are performed with table).
       * The table is not usable during and after call to this method.
diff --git a/src/Storages/MergeTree/DataPartsExchange.cpp b/src/Storages/MergeTree/DataPartsExchange.cpp
index 7081695ad49..862a3088f89 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/DataPartsExchange.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/DataPartsExchange.cpp
@@ -292,7 +292,7 @@ void Service::sendPartS3Metadata(const MergeTreeData::DataPartPtr & part, WriteB
         writeStringBinary(it.first, out);
         writeBinary(file_size, out);
 
-        auto file_in = createReadBufferFromFileBase(metadata_file, 0, 0, 0, DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE);
+        auto file_in = createReadBufferFromFileBase(metadata_file, 0, 0, 0, nullptr, DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE);
         HashingWriteBuffer hashing_out(out);
         copyData(*file_in, hashing_out, blocker.getCounter());
         if (blocker.isCancelled())
@@ -543,11 +543,22 @@ MergeTreeData::MutableDataPartPtr Fetcher::downloadPartToDisk(
     static const String TMP_PREFIX = "tmp_fetch_";
     String tmp_prefix = tmp_prefix_.empty() ? TMP_PREFIX : tmp_prefix_;
 
+    /// We will remove directory if it's already exists. Make precautions.
+    if (tmp_prefix.empty()
+        || part_name.empty()
+        || std::string::npos != tmp_prefix.find_first_of("/.")
+        || std::string::npos != part_name.find_first_of("/."))
+        throw Exception("Logical error: tmp_prefix and part_name cannot be empty or contain '.' or '/' characters.", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
     String part_relative_path = String(to_detached ? "detached/" : "") + tmp_prefix + part_name;
     String part_download_path = data.getRelativeDataPath() + part_relative_path + "/";
 
     if (disk->exists(part_download_path))
-        throw Exception("Directory " + fullPath(disk, part_download_path) + " already exists.", ErrorCodes::DIRECTORY_ALREADY_EXISTS);
+    {
+        LOG_WARNING(log, "Directory {} already exists, probably result of a failed fetch. Will remove it before fetching part.",
+            fullPath(disk, part_download_path));
+        disk->removeRecursive(part_download_path);
+    }
 
     disk->createDirectories(part_download_path);
 
diff --git a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.cpp b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.cpp
index 3d15681a27e..72ce05e7aab 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.cpp
@@ -71,12 +71,12 @@ void IMergeTreeDataPart::MinMaxIndex::load(const MergeTreeData & data, const Dis
     {
         String file_name = part_path + "minmax_" + escapeForFileName(minmax_column_names[i]) + ".idx";
         auto file = openForReading(disk_, file_name);
-        const DataTypePtr & data_type = minmax_column_types[i];
+        auto serialization = minmax_column_types[i]->getDefaultSerialization();
 
         Field min_val;
-        data_type->deserializeBinary(min_val, *file);
+        serialization->deserializeBinary(min_val, *file);
         Field max_val;
-        data_type->deserializeBinary(max_val, *file);
+        serialization->deserializeBinary(max_val, *file);
 
         hyperrectangle.emplace_back(min_val, true, max_val, true);
     }
@@ -109,12 +109,12 @@ void IMergeTreeDataPart::MinMaxIndex::store(
     for (size_t i = 0; i < column_names.size(); ++i)
     {
         String file_name = "minmax_" + escapeForFileName(column_names[i]) + ".idx";
-        const DataTypePtr & data_type = data_types.at(i);
+        auto serialization = data_types.at(i)->getDefaultSerialization();
 
         auto out = disk_->writeFile(part_path + file_name);
         HashingWriteBuffer out_hashing(*out);
-        data_type->serializeBinary(hyperrectangle[i].left, out_hashing);
-        data_type->serializeBinary(hyperrectangle[i].right, out_hashing);
+        serialization->serializeBinary(hyperrectangle[i].left, out_hashing);
+        serialization->serializeBinary(hyperrectangle[i].right, out_hashing);
         out_hashing.next();
         out_checksums.files[file_name].file_size = out_hashing.count();
         out_checksums.files[file_name].file_hash = out_hashing.getHash();
@@ -609,9 +609,13 @@ void IMergeTreeDataPart::loadIndex()
 
         size_t marks_count = index_granularity.getMarksCount();
 
+        Serializations serializations(key_size);
+        for (size_t j = 0; j < key_size; ++j)
+            serializations[j] = primary_key.data_types[j]->getDefaultSerialization();
+
         for (size_t i = 0; i < marks_count; ++i) //-V756
             for (size_t j = 0; j < key_size; ++j)
-                primary_key.data_types[j]->deserializeBinary(*loaded_index[j], *index_file);
+                serializations[j]->deserializeBinary(*loaded_index[j], *index_file);
 
         for (size_t i = 0; i < key_size; ++i)
         {
@@ -702,12 +706,18 @@ CompressionCodecPtr IMergeTreeDataPart::detectDefaultCompressionCodec() const
         auto column_size = getColumnSize(part_column.name, *part_column.type);
         if (column_size.data_compressed != 0 && !storage_columns.hasCompressionCodec(part_column.name))
         {
+            auto serialization = IDataType::getSerialization(part_column,
+                [&](const String & stream_name)
+                {
+                    return volume->getDisk()->exists(stream_name + IMergeTreeDataPart::DATA_FILE_EXTENSION);
+                });
+
             String path_to_data_file;
-            part_column.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+            serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
                 if (path_to_data_file.empty())
                 {
-                    String candidate_path = getFullRelativePath() + IDataType::getFileNameForStream(part_column, substream_path) + ".bin";
+                    String candidate_path = getFullRelativePath() + ISerialization::getFileNameForStream(part_column, substream_path) + ".bin";
 
                     /// We can have existing, but empty .bin files. Example: LowCardinality(Nullable(...)) columns and column_name.dict.null.bin file.
                     if (volume->getDisk()->exists(candidate_path) && volume->getDisk()->getFileSize(candidate_path) != 0)
@@ -763,7 +773,8 @@ void IMergeTreeDataPart::loadPartitionAndMinMaxIndex()
 
 void IMergeTreeDataPart::loadChecksums(bool require)
 {
-    String path = getFullRelativePath() + "checksums.txt";
+    const String path = getFullRelativePath() + "checksums.txt";
+
     if (volume->getDisk()->exists(path))
     {
         auto buf = openForReading(volume->getDisk(), path);
@@ -778,12 +789,14 @@ void IMergeTreeDataPart::loadChecksums(bool require)
     else
     {
         if (require)
-            throw Exception("No checksums.txt in part " + name, ErrorCodes::NO_FILE_IN_DATA_PART);
+            throw Exception(ErrorCodes::NO_FILE_IN_DATA_PART, "No checksums.txt in part {}", name);
 
         /// If the checksums file is not present, calculate the checksums and write them to disk.
         /// Check the data while we are at it.
         LOG_WARNING(storage.log, "Checksums for part {} not found. Will calculate them from data on disk.", name);
+
         checksums = checkDataPart(shared_from_this(), false);
+
         {
             auto out = volume->getDisk()->writeFile(getFullRelativePath() + "checksums.txt.tmp", 4096);
             checksums.write(*out);
@@ -1319,6 +1332,15 @@ bool IMergeTreeDataPart::checkAllTTLCalculated(const StorageMetadataPtr & metada
     return true;
 }
 
+SerializationPtr IMergeTreeDataPart::getSerializationForColumn(const NameAndTypePair & column) const
+{
+    return IDataType::getSerialization(column,
+        [&](const String & stream_name)
+        {
+            return checksums.files.count(stream_name + DATA_FILE_EXTENSION) != 0;
+        });
+}
+
 String IMergeTreeDataPart::getUniqueId() const
 {
     String id;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.h b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.h
index 92b05e5cbd2..03f6564788a 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeDataPart.h
@@ -16,7 +16,6 @@
 #include <Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartTTLInfo.h>
 #include <Storages/MergeTree/MergeTreeIOSettings.h>
 #include <Storages/MergeTree/KeyCondition.h>
-#include <Columns/IColumn.h>
 
 #include <Poco/Path.h>
 
@@ -54,6 +53,8 @@ namespace ErrorCodes
 class IMergeTreeDataPart : public std::enable_shared_from_this<IMergeTreeDataPart>
 {
 public:
+    static constexpr auto DATA_FILE_EXTENSION = ".bin";
+
     using Checksums = MergeTreeDataPartChecksums;
     using Checksum = MergeTreeDataPartChecksums::Checksum;
     using ValueSizeMap = std::map<std::string, double>;
@@ -62,7 +63,7 @@ public:
     using MergeTreeWriterPtr = std::unique_ptr<IMergeTreeDataPartWriter>;
 
     using ColumnSizeByName = std::unordered_map<std::string, ColumnSize>;
-    using NameToPosition = std::unordered_map<std::string, size_t>;
+    using NameToNumber = std::unordered_map<std::string, size_t>;
 
     using Type = MergeTreeDataPartType;
 
@@ -202,8 +203,8 @@ public:
      *
      * Possible state transitions:
      * Temporary -> Precommitted:   we are trying to commit a fetched, inserted or merged part to active set
-     * Precommitted -> Outdated:    we could not to add a part to active set and doing a rollback (for example it is duplicated part)
-     * Precommitted -> Committed:    we successfully committed a part to active dataset
+     * Precommitted -> Outdated:    we could not add a part to active set and are doing a rollback (for example it is duplicated part)
+     * Precommitted -> Committed:   we successfully committed a part to active dataset
      * Precommitted -> Outdated:    a part was replaced by a covering part or DROP PARTITION
      * Outdated -> Deleting:        a cleaner selected this part for deletion
      * Deleting -> Outdated:        if an ZooKeeper error occurred during the deletion, we will retry deletion
@@ -365,6 +366,9 @@ public:
     /// part creation (using alter query with materialize_ttl setting).
     bool checkAllTTLCalculated(const StorageMetadataPtr & metadata_snapshot) const;
 
+    /// Returns serialization for column according to files in which column is written in part.
+    SerializationPtr getSerializationForColumn(const NameAndTypePair & column) const;
+
     /// Return some uniq string for file
     /// Required for distinguish different copies of the same part on S3
     String getUniqueId() const;
@@ -398,7 +402,7 @@ protected:
 
 private:
     /// In compact parts order of columns is necessary
-    NameToPosition column_name_to_position;
+    NameToNumber column_name_to_position;
 
     /// Reads part unique identifier (if exists) from uuid.txt
     void loadUUID();
diff --git a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.cpp b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.cpp
index a80f2c8fe8c..53ab4713267 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.cpp
@@ -231,8 +231,9 @@ NameAndTypePair IMergeTreeReader::getColumnFromPart(const NameAndTypePair & requ
     {
         auto subcolumn_name = required_column.getSubcolumnName();
         auto subcolumn_type = it->second->tryGetSubcolumnType(subcolumn_name);
+
         if (!subcolumn_type)
-            subcolumn_type = required_column.type;
+            return required_column;
 
         return {it->first, subcolumn_name, it->second, subcolumn_type};
     }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.h b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.h
index d192339432f..0771bc3d5cb 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/IMergeTreeReader.h
@@ -16,7 +16,7 @@ class IMergeTreeReader : private boost::noncopyable
 {
 public:
     using ValueSizeMap = std::map<std::string, double>;
-    using DeserializeBinaryBulkStateMap = std::map<std::string, IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr>;
+    using DeserializeBinaryBulkStateMap = std::map<std::string, ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr>;
 
     IMergeTreeReader(
         const MergeTreeData::DataPartPtr & data_part_,
diff --git a/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.cpp b/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.cpp
index 7e562ae03d6..e334cd486ef 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.cpp
@@ -30,10 +30,11 @@ NameSet IMergedBlockOutputStream::removeEmptyColumnsFromPart(
     std::map<String, size_t> stream_counts;
     for (const NameAndTypePair & column : columns)
     {
-        column.type->enumerateStreams(
-            [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_path */)
+        auto serialization = data_part->getSerializationForColumn(column);
+        serialization->enumerateStreams(
+            [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
-                ++stream_counts[IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path)];
+                ++stream_counts[ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path)];
             },
             {});
     }
@@ -46,9 +47,9 @@ NameSet IMergedBlockOutputStream::removeEmptyColumnsFromPart(
         if (!column_with_type)
            continue;
 
-        IDataType::StreamCallback callback = [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_path */)
+        ISerialization::StreamCallback callback = [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
         {
-            String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(*column_with_type, substream_path);
+            String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(*column_with_type, substream_path);
             /// Delete files if they are no longer shared with another column.
             if (--stream_counts[stream_name] == 0)
             {
@@ -57,8 +58,8 @@ NameSet IMergedBlockOutputStream::removeEmptyColumnsFromPart(
             }
         };
 
-        IDataType::SubstreamPath stream_path;
-        column_with_type->type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+        auto serialization = data_part->getSerializationForColumn(*column_with_type);
+        serialization->enumerateStreams(callback);
     }
 
     /// Remove files on disk and checksums
diff --git a/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.h b/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.h
index ed8da4d334b..b2ad5309017 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/IMergedBlockOutputStream.h
@@ -24,9 +24,9 @@ public:
     }
 
 protected:
-    using SerializationState = IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr;
+    // using SerializationState = ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr;
 
-    IDataType::OutputStreamGetter createStreamGetter(const String & name, WrittenOffsetColumns & offset_columns);
+    // ISerialization::OutputStreamGetter createStreamGetter(const String & name, WrittenOffsetColumns & offset_columns);
 
     /// Remove all columns marked expired in data_part. Also, clears checksums
     /// and columns array. Return set of removed files names.
diff --git a/src/Storages/MergeTree/KeyCondition.cpp b/src/Storages/MergeTree/KeyCondition.cpp
index 8f5dec8077d..6833d2e2fd4 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/KeyCondition.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/KeyCondition.cpp
@@ -444,7 +444,8 @@ bool KeyCondition::addCondition(const String & column, const Range & range)
   */
 bool KeyCondition::getConstant(const ASTPtr & expr, Block & block_with_constants, Field & out_value, DataTypePtr & out_type)
 {
-    String column_name = expr->getColumnNameWithoutAlias();
+    // Constant expr should use alias names if any
+    String column_name = expr->getColumnName();
 
     if (const auto * lit = expr->as<ASTLiteral>())
     {
@@ -607,7 +608,8 @@ bool KeyCondition::canConstantBeWrappedByMonotonicFunctions(
     if (strict)
         return false;
 
-    String expr_name = node->getColumnNameWithoutAlias();
+    // Constant expr should use alias names if any
+    String expr_name = node->getColumnName();
     const auto & sample_block = key_expr->getSampleBlock();
     if (!sample_block.has(expr_name))
         return false;
@@ -675,7 +677,8 @@ bool KeyCondition::canConstantBeWrappedByFunctions(
     if (strict)
         return false;
 
-    String expr_name = ast->getColumnNameWithoutAlias();
+    // Constant expr should use alias names if any
+    String expr_name = ast->getColumnName();
     const auto & sample_block = key_expr->getSampleBlock();
     if (!sample_block.has(expr_name))
         return false;
@@ -1011,6 +1014,8 @@ bool KeyCondition::isKeyPossiblyWrappedByMonotonicFunctionsImpl(
       * Therefore, use the full name of the expression for search.
       */
     const auto & sample_block = key_expr->getSampleBlock();
+
+    // Key columns should use canonical names for index analysis
     String name = node->getColumnNameWithoutAlias();
 
     auto it = key_columns.find(name);
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.cpp
index 09b7dcd3a78..d61de13b604 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.cpp
@@ -42,6 +42,7 @@
 #include <Storages/MergeTree/localBackup.h>
 #include <Storages/StorageMergeTree.h>
 #include <Storages/StorageReplicatedMergeTree.h>
+#include <Storages/VirtualColumnUtils.h>
 #include <Common/Increment.h>
 #include <Common/SimpleIncrement.h>
 #include <Common/Stopwatch.h>
@@ -681,6 +682,41 @@ void MergeTreeData::MergingParams::check(const StorageInMemoryMetadata & metadat
 }
 
 
+std::optional<UInt64> MergeTreeData::totalRowsByPartitionPredicateImpl(
+    const SelectQueryInfo & query_info, const Context & context, const DataPartsVector & parts) const
+{
+    auto metadata_snapshot = getInMemoryMetadataPtr();
+    ASTPtr expression_ast;
+    Block virtual_columns_block = MergeTreeDataSelectExecutor::getSampleBlockWithVirtualPartColumns();
+
+    // Generate valid expressions for filtering
+    bool valid = VirtualColumnUtils::prepareFilterBlockWithQuery(query_info.query, context, virtual_columns_block, expression_ast);
+
+    PartitionPruner partition_pruner(metadata_snapshot->getPartitionKey(), query_info, context, true /* strict */);
+    if (partition_pruner.isUseless() && !valid)
+        return {};
+
+    std::unordered_set<String> part_values;
+    if (valid && expression_ast)
+    {
+        MergeTreeDataSelectExecutor::fillBlockWithVirtualPartColumns(parts, virtual_columns_block);
+        VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query_info.query, virtual_columns_block, context, expression_ast);
+        part_values = VirtualColumnUtils::extractSingleValueFromBlock<String>(virtual_columns_block, "_part");
+        if (part_values.empty())
+            return 0;
+    }
+    // At this point, empty `part_values` means all parts.
+
+    size_t res = 0;
+    for (const auto & part : parts)
+    {
+        if ((part_values.empty() || part_values.find(part->name) != part_values.end()) && !partition_pruner.canBePruned(part))
+            res += part->rows_count;
+    }
+    return res;
+}
+
+
 String MergeTreeData::MergingParams::getModeName() const
 {
     switch (mode)
@@ -777,7 +813,7 @@ void MergeTreeData::loadDataParts(bool skip_sanity_checks)
 
     if (part_names_with_disks.empty() && parts_from_wal.empty())
     {
-        LOG_DEBUG(log, "There is no data parts");
+        LOG_DEBUG(log, "There are no data parts");
         return;
     }
 
@@ -1160,6 +1196,11 @@ void MergeTreeData::clearOldPartsFromFilesystem(bool force)
     DataPartsVector parts_to_remove = grabOldParts(force);
     clearPartsFromFilesystem(parts_to_remove);
     removePartsFinally(parts_to_remove);
+
+    /// This is needed to close files to avoid they reside on disk after being deleted.
+    /// NOTE: we can drop files from cache more selectively but this is good enough.
+    if (!parts_to_remove.empty())
+        global_context.dropMMappedFileCache();
 }
 
 void MergeTreeData::clearPartsFromFilesystem(const DataPartsVector & parts_to_remove)
@@ -2239,7 +2280,7 @@ MergeTreeData::DataPartsVector MergeTreeData::removePartsInRangeFromWorkingSet(c
 void MergeTreeData::forgetPartAndMoveToDetached(const MergeTreeData::DataPartPtr & part_to_detach, const String & prefix, bool
 restore_covered)
 {
-    LOG_INFO(log, "Renaming {} to {}{} and forgiving it.", part_to_detach->relative_path, prefix, part_to_detach->name);
+    LOG_INFO(log, "Renaming {} to {}{} and forgetting it.", part_to_detach->relative_path, prefix, part_to_detach->name);
 
     auto lock = lockParts();
 
@@ -2705,12 +2746,12 @@ void MergeTreeData::checkAlterPartitionIsPossible(const PartitionCommands & comm
             if (command.part)
             {
                 auto part_name = command.partition->as<ASTLiteral &>().value.safeGet<String>();
-                /// We able to parse it
+                /// We are able to parse it
                 MergeTreePartInfo::fromPartName(part_name, format_version);
             }
             else
             {
-                /// We able to parse it
+                /// We are able to parse it
                 getPartitionIDFromQuery(command.partition, global_context);
             }
         }
@@ -3138,15 +3179,18 @@ void MergeTreeData::dropDetached(const ASTPtr & partition, bool part, const Cont
 MergeTreeData::MutableDataPartsVector MergeTreeData::tryLoadPartsToAttach(const ASTPtr & partition, bool attach_part,
         const Context & context, PartsTemporaryRename & renamed_parts)
 {
-    String source_dir = "detached/";
+    const String source_dir = "detached/";
 
     std::map<String, DiskPtr> name_to_disk;
+
     /// Let's compose a list of parts that should be added.
     if (attach_part)
     {
-        String part_id = partition->as<ASTLiteral &>().value.safeGet<String>();
+        const String part_id = partition->as<ASTLiteral &>().value.safeGet<String>();
+
         validateDetachedPartName(part_id);
         renamed_parts.addPart(part_id, "attaching_" + part_id);
+
         if (MergeTreePartInfo::tryParsePartName(part_id, nullptr, format_version))
             name_to_disk[part_id] = getDiskForPart(part_id, source_dir);
     }
@@ -3157,12 +3201,14 @@ MergeTreeData::MutableDataPartsVector MergeTreeData::tryLoadPartsToAttach(const
         ActiveDataPartSet active_parts(format_version);
 
         const auto disks = getStoragePolicy()->getDisks();
+
         for (const auto & disk : disks)
         {
             for (auto it = disk->iterateDirectory(relative_data_path + source_dir); it->isValid(); it->next())
             {
                 const String & name = it->name();
                 MergeTreePartInfo part_info;
+
                 // TODO what if name contains "_tryN" suffix?
                 /// Parts with prefix in name (e.g. attaching_1_3_3_0, deleting_1_3_3_0) will be ignored
                 if (!MergeTreePartInfo::tryParsePartName(name, &part_info, format_version)
@@ -3170,21 +3216,23 @@ MergeTreeData::MutableDataPartsVector MergeTreeData::tryLoadPartsToAttach(const
                 {
                     continue;
                 }
+
                 LOG_DEBUG(log, "Found part {}", name);
                 active_parts.add(name);
                 name_to_disk[name] = disk;
             }
         }
         LOG_DEBUG(log, "{} of them are active", active_parts.size());
-        /// Inactive parts rename so they can not be attached in case of repeated ATTACH.
+
+        /// Inactive parts are renamed so they can not be attached in case of repeated ATTACH.
         for (const auto & [name, disk] : name_to_disk)
         {
-            String containing_part = active_parts.getContainingPart(name);
+            const String containing_part = active_parts.getContainingPart(name);
+
             if (!containing_part.empty() && containing_part != name)
-            {
                 // TODO maybe use PartsTemporaryRename here?
-                disk->moveDirectory(relative_data_path + source_dir + name, relative_data_path + source_dir + "inactive_" + name);
-            }
+                disk->moveDirectory(relative_data_path + source_dir + name,
+                    relative_data_path + source_dir + "inactive_" + name);
             else
                 renamed_parts.addPart(name, "attaching_" + name);
         }
@@ -3199,11 +3247,13 @@ MergeTreeData::MutableDataPartsVector MergeTreeData::tryLoadPartsToAttach(const
     MutableDataPartsVector loaded_parts;
     loaded_parts.reserve(renamed_parts.old_and_new_names.size());
 
-    for (const auto & part_names : renamed_parts.old_and_new_names)
+    for (const auto & [old_name, new_name] : renamed_parts.old_and_new_names)
     {
-        LOG_DEBUG(log, "Checking part {}", part_names.second);
-        auto single_disk_volume = std::make_shared<SingleDiskVolume>("volume_" + part_names.first, name_to_disk[part_names.first], 0);
-        MutableDataPartPtr part = createPart(part_names.first, single_disk_volume, source_dir + part_names.second);
+        LOG_DEBUG(log, "Checking part {}", new_name);
+
+        auto single_disk_volume = std::make_shared<SingleDiskVolume>("volume_" + old_name, name_to_disk[old_name]);
+        MutableDataPartPtr part = createPart(old_name, single_disk_volume, source_dir + new_name);
+
         loadPartAndFixMetadataImpl(part);
         loaded_parts.push_back(part);
     }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.h
index bfeb85234c9..63d776a838c 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeData.h
@@ -463,7 +463,7 @@ public:
 
     /// Remove parts from working set immediately (without wait for background
     /// process). Transfer part state to temporary. Have very limited usage only
-    /// for new parts which don't already present in table.
+    /// for new parts which aren't already present in table.
     void removePartsFromWorkingSetImmediatelyAndSetTemporaryState(const DataPartsVector & remove);
 
     /// Removes parts from the working set parts.
@@ -893,6 +893,9 @@ protected:
         return {begin, end};
     }
 
+    std::optional<UInt64> totalRowsByPartitionPredicateImpl(
+        const SelectQueryInfo & query_info, const Context & context, const DataPartsVector & parts) const;
+
     static decltype(auto) getStateModifier(DataPartState state)
     {
         return [state] (const DataPartPtr & part) { part->setState(state); };
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataMergerMutator.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataMergerMutator.cpp
index afcb85c2479..4269aa89ad1 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataMergerMutator.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataMergerMutator.cpp
@@ -637,7 +637,7 @@ public:
     }
 };
 
-static bool needSyncPart(const size_t input_rows, size_t input_bytes, const MergeTreeSettings & settings)
+static bool needSyncPart(size_t input_rows, size_t input_bytes, const MergeTreeSettings & settings)
 {
     return ((settings.min_rows_to_fsync_after_merge && input_rows >= settings.min_rows_to_fsync_after_merge)
         || (settings.min_compressed_bytes_to_fsync_after_merge && input_bytes >= settings.min_compressed_bytes_to_fsync_after_merge));
@@ -1489,10 +1489,11 @@ NameToNameVector MergeTreeDataMergerMutator::collectFilesForRenames(
     std::map<String, size_t> stream_counts;
     for (const NameAndTypePair & column : source_part->getColumns())
     {
-        column.type->enumerateStreams(
-            [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+        auto serialization = source_part->getSerializationForColumn(column);
+        serialization->enumerateStreams(
+            [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
-                ++stream_counts[IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path)];
+                ++stream_counts[ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path)];
             },
             {});
     }
@@ -1508,9 +1509,9 @@ NameToNameVector MergeTreeDataMergerMutator::collectFilesForRenames(
         }
         else if (command.type == MutationCommand::Type::DROP_COLUMN)
         {
-            IDataType::StreamCallback callback = [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+            ISerialization::StreamCallback callback = [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
-                String stream_name = IDataType::getFileNameForStream({command.column_name, command.data_type}, substream_path);
+                String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream({command.column_name, command.data_type}, substream_path);
                 /// Delete files if they are no longer shared with another column.
                 if (--stream_counts[stream_name] == 0)
                 {
@@ -1519,19 +1520,21 @@ NameToNameVector MergeTreeDataMergerMutator::collectFilesForRenames(
                 }
             };
 
-            IDataType::SubstreamPath stream_path;
             auto column = source_part->getColumns().tryGetByName(command.column_name);
             if (column)
-                column->type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+            {
+                auto serialization = source_part->getSerializationForColumn(*column);
+                serialization->enumerateStreams(callback);
+            }
         }
         else if (command.type == MutationCommand::Type::RENAME_COLUMN)
         {
             String escaped_name_from = escapeForFileName(command.column_name);
             String escaped_name_to = escapeForFileName(command.rename_to);
 
-            IDataType::StreamCallback callback = [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+            ISerialization::StreamCallback callback = [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
-                String stream_from = IDataType::getFileNameForStream({command.column_name, command.data_type}, substream_path);
+                String stream_from = ISerialization::getFileNameForStream({command.column_name, command.data_type}, substream_path);
 
                 String stream_to = boost::replace_first_copy(stream_from, escaped_name_from, escaped_name_to);
 
@@ -1541,10 +1544,13 @@ NameToNameVector MergeTreeDataMergerMutator::collectFilesForRenames(
                     rename_vector.emplace_back(stream_from + mrk_extension, stream_to + mrk_extension);
                 }
             };
-            IDataType::SubstreamPath stream_path;
+
             auto column = source_part->getColumns().tryGetByName(command.column_name);
             if (column)
-                column->type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+            {
+                auto serialization = source_part->getSerializationForColumn(*column);
+                serialization->enumerateStreams(callback);
+            }
         }
     }
 
@@ -1562,15 +1568,15 @@ NameSet MergeTreeDataMergerMutator::collectFilesToSkip(
     /// Skip updated files
     for (const auto & entry : updated_header)
     {
-        IDataType::StreamCallback callback = [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+        ISerialization::StreamCallback callback = [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
         {
-            String stream_name = IDataType::getFileNameForStream({entry.name, entry.type}, substream_path);
+            String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream({entry.name, entry.type}, substream_path);
             files_to_skip.insert(stream_name + ".bin");
             files_to_skip.insert(stream_name + mrk_extension);
         };
 
-        IDataType::SubstreamPath stream_path;
-        entry.type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+        auto serialization = source_part->getSerializationForColumn({entry.name, entry.type});
+        serialization->enumerateStreams(callback);
     }
     for (const auto & index : indices_to_recalc)
     {
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartChecksum.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartChecksum.cpp
index dd141a68248..b0eb1cbea70 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartChecksum.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartChecksum.cpp
@@ -293,11 +293,8 @@ String MergeTreeDataPartChecksums::getTotalChecksumHex() const
 {
     SipHash hash_of_all_files;
 
-    for (const auto & elem : files)
+    for (const auto & [name, checksum] : files)
     {
-        const String & name = elem.first;
-        const auto & checksum = elem.second;
-
         updateHash(hash_of_all_files, name);
         hash_of_all_files.update(checksum.file_hash);
     }
@@ -376,11 +373,8 @@ void MinimalisticDataPartChecksums::computeTotalChecksums(const MergeTreeDataPar
     SipHash hash_of_uncompressed_files_state;
     SipHash uncompressed_hash_of_compressed_files_state;
 
-    for (const auto & elem : full_checksums_.files)
+    for (const auto & [name, checksum] : full_checksums_.files)
     {
-        const String & name = elem.first;
-        const auto & checksum = elem.second;
-
         updateHash(hash_of_all_files_state, name);
         hash_of_all_files_state.update(checksum.file_hash);
 
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartCompact.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartCompact.h
index 2c0c4020bb0..564d59c9198 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartCompact.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartCompact.h
@@ -19,7 +19,6 @@ class MergeTreeDataPartCompact : public IMergeTreeDataPart
 {
 public:
     static constexpr auto DATA_FILE_NAME = "data";
-    static constexpr auto DATA_FILE_EXTENSION = ".bin";
     static constexpr auto DATA_FILE_NAME_WITH_EXTENSION = "data.bin";
 
     MergeTreeDataPartCompact(
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWide.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWide.cpp
index 5dd8c26f224..1da115efa70 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWide.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWide.cpp
@@ -82,9 +82,10 @@ ColumnSize MergeTreeDataPartWide::getColumnSizeImpl(
     if (checksums.empty())
         return size;
 
-    column.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    auto serialization = getSerializationForColumn(column);
+    serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        String file_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String file_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
 
         if (processed_substreams && !processed_substreams->insert(file_name).second)
             return;
@@ -159,19 +160,19 @@ void MergeTreeDataPartWide::checkConsistency(bool require_part_metadata) const
         {
             for (const NameAndTypePair & name_type : columns)
             {
-                IDataType::SubstreamPath stream_path;
-                name_type.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+                auto serialization = getSerializationForColumn(name_type);
+                serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
                 {
-                    String file_name = IDataType::getFileNameForStream(name_type, substream_path);
+                    String file_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_type, substream_path);
                     String mrk_file_name = file_name + index_granularity_info.marks_file_extension;
-                    String bin_file_name = file_name + ".bin";
+                    String bin_file_name = file_name + DATA_FILE_EXTENSION;
                     if (!checksums.files.count(mrk_file_name))
                         throw Exception("No " + mrk_file_name + " file checksum for column " + name_type.name + " in part " + fullPath(volume->getDisk(), path),
                             ErrorCodes::NO_FILE_IN_DATA_PART);
                     if (!checksums.files.count(bin_file_name))
                         throw Exception("No " + bin_file_name + " file checksum for column " + name_type.name + " in part " + fullPath(volume->getDisk(), path),
                             ErrorCodes::NO_FILE_IN_DATA_PART);
-                }, stream_path);
+                });
             }
         }
 
@@ -182,9 +183,15 @@ void MergeTreeDataPartWide::checkConsistency(bool require_part_metadata) const
         std::optional<UInt64> marks_size;
         for (const NameAndTypePair & name_type : columns)
         {
-            name_type.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+            auto serialization = IDataType::getSerialization(name_type,
+                [&](const String & stream_name)
+                {
+                    return volume->getDisk()->exists(stream_name + DATA_FILE_EXTENSION);
+                });
+
+            serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
-                auto file_path = path + IDataType::getFileNameForStream(name_type, substream_path) + index_granularity_info.marks_file_extension;
+                auto file_path = path + ISerialization::getFileNameForStream(name_type, substream_path) + index_granularity_info.marks_file_extension;
 
                 /// Missing file is Ok for case when new column was added.
                 if (volume->getDisk()->exists(file_path))
@@ -208,18 +215,22 @@ void MergeTreeDataPartWide::checkConsistency(bool require_part_metadata) const
 
 bool MergeTreeDataPartWide::hasColumnFiles(const NameAndTypePair & column) const
 {
-    bool res = true;
-
-    column.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    auto check_stream_exists = [this](const String & stream_name)
     {
-        String file_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        auto bin_checksum = checksums.files.find(stream_name + DATA_FILE_EXTENSION);
+        auto mrk_checksum = checksums.files.find(stream_name + index_granularity_info.marks_file_extension);
 
-        auto bin_checksum = checksums.files.find(file_name + ".bin");
-        auto mrk_checksum = checksums.files.find(file_name + index_granularity_info.marks_file_extension);
+        return bin_checksum != checksums.files.end() && mrk_checksum != checksums.files.end();
+    };
 
-        if (bin_checksum == checksums.files.end() || mrk_checksum == checksums.files.end())
+    bool res = true;
+    auto serialization = IDataType::getSerialization(column, check_stream_exists);
+    serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
+    {
+        String file_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        if (!check_stream_exists(file_name))
             res = false;
-    }, {});
+    });
 
     return res;
 }
@@ -227,10 +238,11 @@ bool MergeTreeDataPartWide::hasColumnFiles(const NameAndTypePair & column) const
 String MergeTreeDataPartWide::getFileNameForColumn(const NameAndTypePair & column) const
 {
     String filename;
-    column.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    auto serialization = column.type->getDefaultSerialization();
+    serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
         if (filename.empty())
-            filename = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+            filename = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
     });
     return filename;
 }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterCompact.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterCompact.cpp
index 20a32a46185..2efda206cf9 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterCompact.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterCompact.cpp
@@ -39,9 +39,9 @@ MergeTreeDataPartWriterCompact::MergeTreeDataPartWriterCompact(
 
 void MergeTreeDataPartWriterCompact::addStreams(const NameAndTypePair & column, const ASTPtr & effective_codec_desc)
 {
-    IDataType::StreamCallback callback = [&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & substream_type)
+    IDataType::StreamCallbackWithType callback = [&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & substream_type)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
 
         /// Shared offsets for Nested type.
         if (compressed_streams.count(stream_name))
@@ -50,7 +50,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterCompact::addStreams(const NameAndTypePair & column,
         CompressionCodecPtr compression_codec;
 
         /// If we can use special codec than just get it
-        if (IDataType::isSpecialCompressionAllowed(substream_path))
+        if (ISerialization::isSpecialCompressionAllowed(substream_path))
             compression_codec = CompressionCodecFactory::instance().get(effective_codec_desc, &substream_type, default_codec);
         else /// otherwise return only generic codecs and don't use info about data_type
             compression_codec = CompressionCodecFactory::instance().get(effective_codec_desc, nullptr, default_codec, true);
@@ -63,8 +63,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterCompact::addStreams(const NameAndTypePair & column,
         compressed_streams.emplace(stream_name, stream);
     };
 
-    IDataType::SubstreamPath stream_path;
-    column.type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+    column.type->enumerateStreams(serializations[column.name], callback);
 }
 
 namespace
@@ -106,20 +105,21 @@ Granules getGranulesToWrite(const MergeTreeIndexGranularity & index_granularity,
 /// Write single granule of one column (rows between 2 marks)
 void writeColumnSingleGranule(
     const ColumnWithTypeAndName & column,
-    IDataType::OutputStreamGetter stream_getter,
+    const SerializationPtr & serialization,
+    ISerialization::OutputStreamGetter stream_getter,
     size_t from_row,
     size_t number_of_rows)
 {
-    IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
 
     serialize_settings.getter = stream_getter;
     serialize_settings.position_independent_encoding = true;
     serialize_settings.low_cardinality_max_dictionary_size = 0;
 
-    column.type->serializeBinaryBulkStatePrefix(serialize_settings, state);
-    column.type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*column.column, from_row, number_of_rows, serialize_settings, state);
-    column.type->serializeBinaryBulkStateSuffix(serialize_settings, state);
+    serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(serialize_settings, state);
+    serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*column.column, from_row, number_of_rows, serialize_settings, state);
+    serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(serialize_settings, state);
 }
 
 }
@@ -181,9 +181,9 @@ void MergeTreeDataPartWriterCompact::writeDataBlock(const Block & block, const G
             /// So we flush each stream (using next()) before using new one, because otherwise we will override
             /// data in result file.
             CompressedStreamPtr prev_stream;
-            auto stream_getter = [&, this](const IDataType::SubstreamPath & substream_path) -> WriteBuffer *
+            auto stream_getter = [&, this](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path) -> WriteBuffer *
             {
-                String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(*name_and_type, substream_path);
+                String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(*name_and_type, substream_path);
 
                 auto & result_stream = compressed_streams[stream_name];
                 /// Write one compressed block per column in granule for more optimal reading.
@@ -203,9 +203,9 @@ void MergeTreeDataPartWriterCompact::writeDataBlock(const Block & block, const G
             writeIntBinary(plain_hashing.count(), marks);
             writeIntBinary(UInt64(0), marks);
 
-            //const auto & col = block.getByName(name_and_type->name);
-            //std::cerr << "======== writing " << col.dumpStructure() << std::endl;
-            writeColumnSingleGranule(block.getByName(name_and_type->name), stream_getter, granule.start_row, granule.rows_to_write);
+            writeColumnSingleGranule(
+                block.getByName(name_and_type->name), serializations[name_and_type->name],
+                stream_getter, granule.start_row, granule.rows_to_write);
 
             /// Each type always have at least one substream
             prev_stream->hashing_buf.next(); //-V522
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.cpp
index fcc4f92be24..9902add9847 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.cpp
@@ -90,6 +90,9 @@ MergeTreeDataPartWriterOnDisk::MergeTreeDataPartWriterOnDisk(
     if (!disk->exists(part_path))
         disk->createDirectories(part_path);
 
+    for (const auto & column : columns_list)
+        serializations.emplace(column.name, column.type->getDefaultSerialization());
+
     if (settings.rewrite_primary_key)
         initPrimaryIndex();
     initSkipIndices();
@@ -200,7 +203,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterOnDisk::calculateAndSerializePrimaryIndex(const Bloc
                 {
                     const auto & primary_column = primary_index_block.getByPosition(j);
                     index_columns[j]->insertFrom(*primary_column.column, granule.start_row);
-                    primary_column.type->serializeBinary(*primary_column.column, granule.start_row, *index_stream);
+                    primary_column.type->getDefaultSerialization()->serializeBinary(*primary_column.column, granule.start_row, *index_stream);
                 }
             }
         }
@@ -265,7 +268,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterOnDisk::finishPrimaryIndexSerialization(
                 const auto & column = *last_block_index_columns[j];
                 size_t last_row_number = column.size() - 1;
                 index_columns[j]->insertFrom(column, last_row_number);
-                index_types[j]->serializeBinary(column, last_row_number, *index_stream);
+                index_types[j]->getDefaultSerialization()->serializeBinary(column, last_row_number, *index_stream);
             }
             last_block_index_columns.clear();
         }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.h
index 704b38ba6d5..d952950e461 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterOnDisk.h
@@ -132,6 +132,9 @@ protected:
     MergeTreeIndexAggregators skip_indices_aggregators;
     std::vector<size_t> skip_index_accumulated_marks;
 
+    using SerializationsMap = std::unordered_map<String, SerializationPtr>;
+    SerializationsMap serializations;
+
     std::unique_ptr<WriteBufferFromFileBase> index_file_stream;
     std::unique_ptr<HashingWriteBuffer> index_stream;
     DataTypes index_types;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.cpp
index f2bbf53bd97..a2f7440b2e3 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.cpp
@@ -2,6 +2,7 @@
 #include <Interpreters/Context.h>
 #include <Compression/CompressionFactory.h>
 #include <Compression/CompressedReadBufferFromFile.h>
+#include <DataTypes/Serializations/ISerialization.h>
 
 namespace DB
 {
@@ -88,18 +89,18 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::addStreams(
     const NameAndTypePair & column,
     const ASTPtr & effective_codec_desc)
 {
-    IDataType::StreamCallback callback = [&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & substream_type)
+    IDataType::StreamCallbackWithType callback = [&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & substream_type)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
         /// Shared offsets for Nested type.
         if (column_streams.count(stream_name))
             return;
 
         CompressionCodecPtr compression_codec;
         /// If we can use special codec then just get it
-        if (IDataType::isSpecialCompressionAllowed(substream_path))
+        if (ISerialization::isSpecialCompressionAllowed(substream_path))
             compression_codec = CompressionCodecFactory::instance().get(effective_codec_desc, &substream_type, default_codec);
-        else /// otherwise return only generic codecs and don't use info about the data_type
+        else /// otherwise return only generic codecs and don't use info about the` data_type
             compression_codec = CompressionCodecFactory::instance().get(effective_codec_desc, nullptr, default_codec, true);
 
         column_streams[stream_name] = std::make_unique<Stream>(
@@ -111,19 +112,18 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::addStreams(
             settings.max_compress_block_size);
     };
 
-    IDataType::SubstreamPath stream_path;
-    column.type->enumerateStreams(callback, stream_path);
+    column.type->enumerateStreams(serializations[column.name], callback);
 }
 
 
-IDataType::OutputStreamGetter MergeTreeDataPartWriterWide::createStreamGetter(
+ISerialization::OutputStreamGetter MergeTreeDataPartWriterWide::createStreamGetter(
         const NameAndTypePair & column, WrittenOffsetColumns & offset_columns) const
 {
-    return [&, this] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path) -> WriteBuffer *
+    return [&, this] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path) -> WriteBuffer *
     {
-        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == IDataType::Substream::ArraySizes;
+        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == ISerialization::Substream::ArraySizes;
 
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
 
         /// Don't write offsets more than one time for Nested type.
         if (is_offsets && offset_columns.count(stream_name))
@@ -242,7 +242,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::writeSingleMark(
     const NameAndTypePair & column,
     WrittenOffsetColumns & offset_columns,
     size_t number_of_rows,
-    DB::IDataType::SubstreamPath & path)
+    ISerialization::SubstreamPath & path)
 {
     StreamsWithMarks marks = getCurrentMarksForColumn(column, offset_columns, path);
     for (const auto & mark : marks)
@@ -261,14 +261,14 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::flushMarkToFile(const StreamNameAndMark & stre
 StreamsWithMarks MergeTreeDataPartWriterWide::getCurrentMarksForColumn(
     const NameAndTypePair & column,
     WrittenOffsetColumns & offset_columns,
-    DB::IDataType::SubstreamPath & path)
+    ISerialization::SubstreamPath & path)
 {
     StreamsWithMarks result;
-    column.type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serializations[column.name]->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == IDataType::Substream::ArraySizes;
+        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == ISerialization::Substream::ArraySizes;
 
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
 
         /// Don't write offsets more than one time for Nested type.
         if (is_offsets && offset_columns.count(stream_name))
@@ -295,18 +295,19 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::writeSingleGranule(
     const NameAndTypePair & name_and_type,
     const IColumn & column,
     WrittenOffsetColumns & offset_columns,
-    IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & serialization_state,
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & serialize_settings,
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr & serialization_state,
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings & serialize_settings,
     const Granule & granule)
 {
-    name_and_type.type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, granule.start_row, granule.rows_to_write, serialize_settings, serialization_state);
+    const auto & serialization = serializations[name_and_type.name];
+    serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, granule.start_row, granule.rows_to_write, serialize_settings, serialization_state);
 
     /// So that instead of the marks pointing to the end of the compressed block, there were marks pointing to the beginning of the next one.
-    name_and_type.type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serialization->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == IDataType::Substream::ArraySizes;
+        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == ISerialization::Substream::ArraySizes;
 
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
 
         /// Don't write offsets more than one time for Nested type.
         if (is_offsets && offset_columns.count(stream_name))
@@ -331,13 +332,13 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::writeColumn(
 
     if (inserted)
     {
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
         serialize_settings.getter = createStreamGetter(name_and_type, offset_columns);
-        type->serializeBinaryBulkStatePrefix(serialize_settings, it->second);
+        serializations[name]->serializeBinaryBulkStatePrefix(serialize_settings, it->second);
     }
 
     const auto & global_settings = storage.global_context.getSettingsRef();
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
     serialize_settings.getter = createStreamGetter(name_and_type, offset_columns);
     serialize_settings.low_cardinality_max_dictionary_size = global_settings.low_cardinality_max_dictionary_size;
     serialize_settings.low_cardinality_use_single_dictionary_for_part = global_settings.low_cardinality_use_single_dictionary_for_part != 0;
@@ -374,12 +375,12 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::writeColumn(
         }
     }
 
-    name_and_type.type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serializations[name]->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == IDataType::Substream::ArraySizes;
+        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == ISerialization::Substream::ArraySizes;
         if (is_offsets)
         {
-            String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
+            String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
             offset_columns.insert(stream_name);
         }
     }, serialize_settings.path);
@@ -395,7 +396,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::validateColumnOfFixedSize(const String & name,
     String mrk_path = fullPath(disk, part_path + name + marks_file_extension);
     String bin_path = fullPath(disk, part_path + name + DATA_FILE_EXTENSION);
     DB::ReadBufferFromFile mrk_in(mrk_path);
-    DB::CompressedReadBufferFromFile bin_in(bin_path, 0, 0, 0);
+    DB::CompressedReadBufferFromFile bin_in(bin_path, 0, 0, 0, nullptr);
     bool must_be_last = false;
     UInt64 offset_in_compressed_file = 0;
     UInt64 offset_in_decompressed_block = 0;
@@ -403,6 +404,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::validateColumnOfFixedSize(const String & name,
 
     size_t mark_num;
 
+    const auto & serialization = serializations[name];
     for (mark_num = 0; !mrk_in.eof(); ++mark_num)
     {
         if (mark_num > index_granularity.getMarksCount())
@@ -430,7 +432,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::validateColumnOfFixedSize(const String & name,
         {
             auto column = type.createColumn();
 
-            type.deserializeBinaryBulk(*column, bin_in, 1000000000, 0.0);
+            serialization->deserializeBinaryBulk(*column, bin_in, 1000000000, 0.0);
 
             throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR,
                         "Still have {} rows in bin stream, last mark #{} index granularity size {}, last rows {}", column->size(), mark_num, index_granularity.getMarksCount(), index_granularity_rows);
@@ -450,7 +452,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::validateColumnOfFixedSize(const String & name,
 
         auto column = type.createColumn();
 
-        type.deserializeBinaryBulk(*column, bin_in, index_granularity_rows, 0.0);
+        serialization->deserializeBinaryBulk(*column, bin_in, index_granularity_rows, 0.0);
 
         if (bin_in.eof())
         {
@@ -489,7 +491,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::validateColumnOfFixedSize(const String & name,
     {
         auto column = type.createColumn();
 
-        type.deserializeBinaryBulk(*column, bin_in, 1000000000, 0.0);
+        serialization->deserializeBinaryBulk(*column, bin_in, 1000000000, 0.0);
 
         throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR,
                         "Still have {} rows in bin stream, last mark #{} index granularity size {}, last rows {}", column->size(), mark_num, index_granularity.getMarksCount(), index_granularity_rows);
@@ -500,7 +502,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::validateColumnOfFixedSize(const String & name,
 void MergeTreeDataPartWriterWide::finishDataSerialization(IMergeTreeDataPart::Checksums & checksums, bool sync)
 {
     const auto & global_settings = storage.global_context.getSettingsRef();
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings serialize_settings;
     serialize_settings.low_cardinality_max_dictionary_size = global_settings.low_cardinality_max_dictionary_size;
     serialize_settings.low_cardinality_use_single_dictionary_for_part = global_settings.low_cardinality_use_single_dictionary_for_part != 0;
     WrittenOffsetColumns offset_columns;
@@ -523,7 +525,7 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::finishDataSerialization(IMergeTreeDataPart::Ch
             if (!serialization_states.empty())
             {
                 serialize_settings.getter = createStreamGetter(*it, written_offset_columns ? *written_offset_columns : offset_columns);
-                it->type->serializeBinaryBulkStateSuffix(serialize_settings, serialization_states[it->name]);
+                serializations[it->name]->serializeBinaryBulkStateSuffix(serialize_settings, serialization_states[it->name]);
             }
 
             if (write_final_mark)
@@ -565,16 +567,16 @@ void MergeTreeDataPartWriterWide::finish(IMergeTreeDataPart::Checksums & checksu
 void MergeTreeDataPartWriterWide::writeFinalMark(
     const NameAndTypePair & column,
     WrittenOffsetColumns & offset_columns,
-    DB::IDataType::SubstreamPath & path)
+    ISerialization::SubstreamPath & path)
 {
     writeSingleMark(column, offset_columns, 0, path);
     /// Memoize information about offsets
-    column.type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serializations[column.name]->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == IDataType::Substream::ArraySizes;
+        bool is_offsets = !substream_path.empty() && substream_path.back().type == ISerialization::Substream::ArraySizes;
         if (is_offsets)
         {
-            String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+            String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
             offset_columns.insert(stream_name);
         }
     }, path);
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.h
index e6f96f3f146..5eaaa0c1bbe 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataPartWriterWide.h
@@ -50,15 +50,15 @@ private:
         const NameAndTypePair & name_and_type,
         const IColumn & column,
         WrittenOffsetColumns & offset_columns,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr & serialization_state,
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings & serialize_settings,
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr & serialization_state,
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings & serialize_settings,
         const Granule & granule);
 
     /// Take offsets from column and return as MarkInCompressed file with stream name
     StreamsWithMarks getCurrentMarksForColumn(
         const NameAndTypePair & column,
         WrittenOffsetColumns & offset_columns,
-        DB::IDataType::SubstreamPath & path);
+        ISerialization::SubstreamPath & path);
 
     /// Write mark to disk using stream and rows count
     void flushMarkToFile(
@@ -70,12 +70,12 @@ private:
         const NameAndTypePair & column,
         WrittenOffsetColumns & offset_columns,
         size_t number_of_rows,
-        DB::IDataType::SubstreamPath & path);
+        ISerialization::SubstreamPath & path);
 
     void writeFinalMark(
         const NameAndTypePair & column,
         WrittenOffsetColumns & offset_columns,
-        DB::IDataType::SubstreamPath & path);
+        ISerialization::SubstreamPath & path);
 
     void addStreams(
         const NameAndTypePair & column,
@@ -100,15 +100,16 @@ private:
     /// Also useful to have exact amount of rows in last (non-final) mark.
     void adjustLastMarkIfNeedAndFlushToDisk(size_t new_rows_in_last_mark);
 
-    IDataType::OutputStreamGetter createStreamGetter(const NameAndTypePair & column, WrittenOffsetColumns & offset_columns) const;
+    ISerialization::OutputStreamGetter createStreamGetter(const NameAndTypePair & column, WrittenOffsetColumns & offset_columns) const;
 
-    using SerializationState = IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr;
+    using SerializationState = ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr;
     using SerializationStates = std::unordered_map<String, SerializationState>;
 
     SerializationStates serialization_states;
 
     using ColumnStreams = std::map<String, StreamPtr>;
     ColumnStreams column_streams;
+
     /// Non written marks to disk (for each column). Waiting until all rows for
     /// this marks will be written to disk.
     using MarksForColumns = std::unordered_map<String, StreamsWithMarks>;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.cpp
index 747819c77eb..f3759107912 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.cpp
@@ -39,6 +39,7 @@
 #include <DataTypes/DataTypeUUID.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
 #include <Storages/VirtualColumnUtils.h>
+#include <DataStreams/materializeBlock.h>
 
 namespace ProfileEvents
 {
@@ -71,28 +72,30 @@ MergeTreeDataSelectExecutor::MergeTreeDataSelectExecutor(const MergeTreeData & d
 }
 
 
-/// Construct a block consisting only of possible values of virtual columns
-static Block getBlockWithVirtualPartColumns(const MergeTreeData::DataPartsVector & parts, bool with_uuid)
+Block MergeTreeDataSelectExecutor::getSampleBlockWithVirtualPartColumns()
 {
-    auto part_column = ColumnString::create();
-    auto part_uuid_column = ColumnUUID::create();
+    return Block(std::initializer_list<ColumnWithTypeAndName>{
+        ColumnWithTypeAndName(ColumnString::create(), std::make_shared<DataTypeString>(), "_part"),
+        ColumnWithTypeAndName(ColumnString::create(), std::make_shared<DataTypeString>(), "_partition_id"),
+        ColumnWithTypeAndName(ColumnUUID::create(), std::make_shared<DataTypeUUID>(), "_part_uuid")});
+}
+
+void MergeTreeDataSelectExecutor::fillBlockWithVirtualPartColumns(const MergeTreeData::DataPartsVector & parts, Block & block)
+{
+    MutableColumns columns = block.mutateColumns();
+
+    auto & part_column = columns[0];
+    auto & partition_id_column = columns[1];
+    auto & part_uuid_column = columns[2];
 
     for (const auto & part : parts)
     {
         part_column->insert(part->name);
-        if (with_uuid)
-            part_uuid_column->insert(part->uuid);
+        partition_id_column->insert(part->info.partition_id);
+        part_uuid_column->insert(part->uuid);
     }
 
-    if (with_uuid)
-    {
-        return Block(std::initializer_list<ColumnWithTypeAndName>{
-            ColumnWithTypeAndName(std::move(part_column), std::make_shared<DataTypeString>(), "_part"),
-            ColumnWithTypeAndName(std::move(part_uuid_column), std::make_shared<DataTypeUUID>(), "_part_uuid"),
-        });
-    }
-
-    return Block{ColumnWithTypeAndName(std::move(part_column), std::make_shared<DataTypeString>(), "_part")};
+    block.setColumns(std::move(columns));
 }
 
 
@@ -176,8 +179,6 @@ QueryPlanPtr MergeTreeDataSelectExecutor::readFromParts(
     Names real_column_names;
 
     size_t total_parts = parts.size();
-    bool part_column_queried = false;
-    bool part_uuid_column_queried = false;
 
     bool sample_factor_column_queried = false;
     Float64 used_sample_factor = 1;
@@ -186,7 +187,6 @@ QueryPlanPtr MergeTreeDataSelectExecutor::readFromParts(
     {
         if (name == "_part")
         {
-            part_column_queried = true;
             virt_column_names.push_back(name);
         }
         else if (name == "_part_index")
@@ -199,7 +199,6 @@ QueryPlanPtr MergeTreeDataSelectExecutor::readFromParts(
         }
         else if (name == "_part_uuid")
         {
-            part_uuid_column_queried = true;
             virt_column_names.push_back(name);
         }
         else if (name == "_sample_factor")
@@ -219,12 +218,23 @@ QueryPlanPtr MergeTreeDataSelectExecutor::readFromParts(
     if (real_column_names.empty())
         real_column_names.push_back(ExpressionActions::getSmallestColumn(available_real_columns));
 
-    /// If `_part` or `_part_uuid` virtual columns are requested, we try to filter out data by them.
-    Block virtual_columns_block = getBlockWithVirtualPartColumns(parts, part_uuid_column_queried);
-    if (part_column_queried || part_uuid_column_queried)
-        VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query_info.query, virtual_columns_block, context);
+    std::unordered_set<String> part_values;
+    ASTPtr expression_ast;
+    auto virtual_columns_block = getSampleBlockWithVirtualPartColumns();
 
-    auto part_values = VirtualColumnUtils::extractSingleValueFromBlock<String>(virtual_columns_block, "_part");
+    // Generate valid expressions for filtering
+    VirtualColumnUtils::prepareFilterBlockWithQuery(query_info.query, context, virtual_columns_block, expression_ast);
+
+    // If there is still something left, fill the virtual block and do the filtering.
+    if (expression_ast)
+    {
+        fillBlockWithVirtualPartColumns(parts, virtual_columns_block);
+        VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query_info.query, virtual_columns_block, context, expression_ast);
+        part_values = VirtualColumnUtils::extractSingleValueFromBlock<String>(virtual_columns_block, "_part");
+        if (part_values.empty())
+            return std::make_unique<QueryPlan>();
+    }
+    // At this point, empty `part_values` means all parts.
 
     metadata_snapshot->check(real_column_names, data.getVirtuals(), data.getStorageID());
 
@@ -373,7 +383,7 @@ QueryPlanPtr MergeTreeDataSelectExecutor::readFromParts(
     {
         LOG_DEBUG(log, "Will use no data on this replica because parallel replicas processing has been requested"
             " (the setting 'max_parallel_replicas') but the table does not support sampling and this replica is not the first.");
-        return {};
+        return std::make_unique<QueryPlan>();
     }
 
     bool use_sampling = relative_sample_size > 0 || (settings.parallel_replicas_count > 1 && data.supportsSampling());
@@ -546,29 +556,24 @@ QueryPlanPtr MergeTreeDataSelectExecutor::readFromParts(
     {
         .min_bytes_to_use_direct_io = settings.min_bytes_to_use_direct_io,
         .min_bytes_to_use_mmap_io = settings.min_bytes_to_use_mmap_io,
+        .mmap_cache = context.getMMappedFileCache(),
         .max_read_buffer_size = settings.max_read_buffer_size,
         .save_marks_in_cache = true,
         .checksum_on_read = settings.checksum_on_read,
     };
 
-    /// PREWHERE
-    String prewhere_column;
-    if (select.prewhere())
-        prewhere_column = select.prewhere()->getColumnName();
-
     struct DataSkippingIndexAndCondition
     {
         MergeTreeIndexPtr index;
         MergeTreeIndexConditionPtr condition;
-        std::atomic<size_t> total_granules;
-        std::atomic<size_t> granules_dropped;
+        std::atomic<size_t> total_granules{0};
+        std::atomic<size_t> granules_dropped{0};
 
         DataSkippingIndexAndCondition(MergeTreeIndexPtr index_, MergeTreeIndexConditionPtr condition_)
             : index(index_)
             , condition(condition_)
-            , total_granules(0)
-            , granules_dropped(0)
-        {}
+        {
+        }
     };
     std::list<DataSkippingIndexAndCondition> useful_indices;
 
@@ -1899,7 +1904,7 @@ void MergeTreeDataSelectExecutor::selectPartsToRead(
 
     for (const auto & part : prev_parts)
     {
-        if (part_values.find(part->name) == part_values.end())
+        if (!part_values.empty() && part_values.find(part->name) == part_values.end())
             continue;
 
         if (part->isEmpty())
@@ -1950,7 +1955,7 @@ void MergeTreeDataSelectExecutor::selectPartsToReadWithUUIDFilter(
 
         for (const auto & part : prev_parts)
         {
-            if (part_values.find(part->name) == part_values.end())
+            if (!part_values.empty() && part_values.find(part->name) == part_values.end())
                 continue;
 
             if (part->isEmpty())
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.h
index 634719639ad..0702605a539 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataSelectExecutor.h
@@ -44,6 +44,12 @@ public:
         unsigned num_streams,
         const PartitionIdToMaxBlock * max_block_numbers_to_read = nullptr) const;
 
+    /// Construct a sample block consisting only of possible virtual columns for part pruning.
+    static Block getSampleBlockWithVirtualPartColumns();
+
+    /// Fill in values of possible virtual columns for part pruning.
+    static void fillBlockWithVirtualPartColumns(const MergeTreeData::DataPartsVector & parts, Block & block);
+
 private:
     const MergeTreeData & data;
 
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataWriter.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataWriter.cpp
index 019cad2e195..3b4cb385a34 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataWriter.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeDataWriter.cpp
@@ -352,6 +352,7 @@ MergeTreeData::MutableDataPartPtr MergeTreeDataWriter::writeTempPart(BlockWithPa
         new_data_part->uuid = UUIDHelpers::generateV4();
 
     new_data_part->setColumns(columns);
+    new_data_part->rows_count = block.rows();
     new_data_part->partition = std::move(partition);
     new_data_part->minmax_idx = std::move(minmax_idx);
     new_data_part->is_temp = true;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIOSettings.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIOSettings.h
index f2469494792..dd241cfd591 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIOSettings.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIOSettings.h
@@ -3,13 +3,19 @@
 #include <Core/Settings.h>
 #include <Storages/MergeTree/MergeTreeSettings.h>
 
+
 namespace DB
 {
 
+class MMappedFileCache;
+using MMappedFileCachePtr = std::shared_ptr<MMappedFileCache>;
+
+
 struct MergeTreeReaderSettings
 {
     size_t min_bytes_to_use_direct_io = 0;
     size_t min_bytes_to_use_mmap_io = 0;
+    MMappedFileCachePtr mmap_cache;
     size_t max_read_buffer_size = DBMS_DEFAULT_BUFFER_SIZE;
     /// If save_marks_in_cache is false, then, if marks are not in cache,
     ///  we will load them but won't save in the cache, to avoid evicting other data.
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter.h
index ebbe9865313..9877db8ee30 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter.h
@@ -6,7 +6,7 @@
 namespace DB
 {
 
-class MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter : public IMergeTreeIndexAggregator
+class MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter final : public IMergeTreeIndexAggregator
 {
 public:
     MergeTreeIndexAggregatorBloomFilter(size_t bits_per_row_, size_t hash_functions_, const Names & columns_name_);
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexBloomFilter.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexBloomFilter.h
index b0d9a295bcd..1aac2c22aa0 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexBloomFilter.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexBloomFilter.h
@@ -8,7 +8,7 @@
 namespace DB
 {
 
-class MergeTreeIndexBloomFilter : public IMergeTreeIndex
+class MergeTreeIndexBloomFilter final : public IMergeTreeIndex
 {
 public:
     MergeTreeIndexBloomFilter(
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexConditionBloomFilter.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexConditionBloomFilter.h
index 34fb45c86a5..0b02e64d43c 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexConditionBloomFilter.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexConditionBloomFilter.h
@@ -13,7 +13,7 @@ namespace ErrorCodes
     extern const int LOGICAL_ERROR;
 }
 
-class MergeTreeIndexConditionBloomFilter : public IMergeTreeIndexCondition
+class MergeTreeIndexConditionBloomFilter final : public IMergeTreeIndexCondition
 {
 public:
     struct RPNElement
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.cpp
index 3e8b9cc704b..419a417c3e8 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.cpp
@@ -43,15 +43,29 @@ namespace ErrorCodes
 
 /// Adds all tokens from string to bloom filter.
 static void stringToBloomFilter(
+    const String & string, TokenExtractorPtr token_extractor, BloomFilter & bloom_filter)
+{
+    const char * data = string.data();
+    size_t size = string.size();
+
+    size_t cur = 0;
+    size_t token_start = 0;
+    size_t token_len = 0;
+    while (cur < size && token_extractor->nextInField(data, size, &cur, &token_start, &token_len))
+        bloom_filter.add(data + token_start, token_len);
+}
+
+static void columnToBloomFilter(
     const char * data, size_t size, TokenExtractorPtr token_extractor, BloomFilter & bloom_filter)
 {
     size_t cur = 0;
     size_t token_start = 0;
     size_t token_len = 0;
-    while (cur < size && token_extractor->next(data, size, &cur, &token_start, &token_len))
+    while (cur < size && token_extractor->nextInColumn(data, size, &cur, &token_start, &token_len))
         bloom_filter.add(data + token_start, token_len);
 }
 
+
 /// Adds all tokens from like pattern string to bloom filter. (Because like pattern can contain `\%` and `\_`.)
 static void likeStringToBloomFilter(
     const String & data, TokenExtractorPtr token_extractor, BloomFilter & bloom_filter)
@@ -61,15 +75,14 @@ static void likeStringToBloomFilter(
     while (cur < data.size() && token_extractor->nextLike(data, &cur, token))
         bloom_filter.add(token.c_str(), token.size());
 }
+
 /// Unified condition for equals, startsWith and endsWith
 bool MergeTreeConditionFullText::createFunctionEqualsCondition(
     RPNElement & out, const Field & value, const BloomFilterParameters & params, TokenExtractorPtr token_extractor)
 {
     out.function = RPNElement::FUNCTION_EQUALS;
     out.bloom_filter = std::make_unique<BloomFilter>(params);
-
-    const auto & str = value.get<String>();
-    stringToBloomFilter(str.c_str(), str.size(), token_extractor, *out.bloom_filter);
+    stringToBloomFilter(value.get<String>(), token_extractor, *out.bloom_filter);
     return true;
 }
 
@@ -143,7 +156,7 @@ void MergeTreeIndexAggregatorFullText::update(const Block & block, size_t * pos,
         for (size_t i = 0; i < rows_read; ++i)
         {
             auto ref = column->getDataAt(*pos + i);
-            stringToBloomFilter(ref.data, ref.size, token_extractor, granule->bloom_filters[col]);
+            columnToBloomFilter(ref.data, ref.size, token_extractor, granule->bloom_filters[col]);
         }
     }
     granule->has_elems = true;
@@ -367,9 +380,7 @@ bool MergeTreeConditionFullText::atomFromAST(
             out.key_column = key_column_num;
             out.function = RPNElement::FUNCTION_NOT_EQUALS;
             out.bloom_filter = std::make_unique<BloomFilter>(params);
-
-            const auto & str = const_value.get<String>();
-            stringToBloomFilter(str.c_str(), str.size(), token_extractor, *out.bloom_filter);
+            stringToBloomFilter(const_value.get<String>(), token_extractor, *out.bloom_filter);
             return true;
         }
         else if (func_name == "equals")
@@ -382,9 +393,7 @@ bool MergeTreeConditionFullText::atomFromAST(
             out.key_column = key_column_num;
             out.function = RPNElement::FUNCTION_EQUALS;
             out.bloom_filter = std::make_unique<BloomFilter>(params);
-
-            const auto & str = const_value.get<String>();
-            likeStringToBloomFilter(str, token_extractor, *out.bloom_filter);
+            likeStringToBloomFilter(const_value.get<String>(), token_extractor, *out.bloom_filter);
             return true;
         }
         else if (func_name == "notLike")
@@ -392,9 +401,7 @@ bool MergeTreeConditionFullText::atomFromAST(
             out.key_column = key_column_num;
             out.function = RPNElement::FUNCTION_NOT_EQUALS;
             out.bloom_filter = std::make_unique<BloomFilter>(params);
-
-            const auto & str = const_value.get<String>();
-            likeStringToBloomFilter(str, token_extractor, *out.bloom_filter);
+            likeStringToBloomFilter(const_value.get<String>(), token_extractor, *out.bloom_filter);
             return true;
         }
         else if (func_name == "hasToken")
@@ -402,9 +409,7 @@ bool MergeTreeConditionFullText::atomFromAST(
             out.key_column = key_column_num;
             out.function = RPNElement::FUNCTION_EQUALS;
             out.bloom_filter = std::make_unique<BloomFilter>(params);
-
-            const auto & str = const_value.get<String>();
-            stringToBloomFilter(str.c_str(), str.size(), token_extractor, *out.bloom_filter);
+            stringToBloomFilter(const_value.get<String>(), token_extractor, *out.bloom_filter);
             return true;
         }
         else if (func_name == "startsWith")
@@ -431,8 +436,7 @@ bool MergeTreeConditionFullText::atomFromAST(
                     return false;
 
                 bloom_filters.back().emplace_back(params);
-                const auto & str = element.get<String>();
-                stringToBloomFilter(str.c_str(), str.size(), token_extractor, bloom_filters.back().back());
+                stringToBloomFilter(element.get<String>(), token_extractor, bloom_filters.back().back());
             }
             out.set_bloom_filters = std::move(bloom_filters);
             return true;
@@ -541,7 +545,7 @@ bool MergeTreeConditionFullText::tryPrepareSetBloomFilter(
         {
             bloom_filters.back().emplace_back(params);
             auto ref = column->getDataAt(row);
-            stringToBloomFilter(ref.data, ref.size, token_extractor, bloom_filters.back().back());
+            columnToBloomFilter(ref.data, ref.size, token_extractor, bloom_filters.back().back());
         }
     }
 
@@ -573,7 +577,7 @@ bool MergeTreeIndexFullText::mayBenefitFromIndexForIn(const ASTPtr & node) const
 }
 
 
-bool NgramTokenExtractor::next(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const
+bool NgramTokenExtractor::nextInField(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const
 {
     *token_start = *pos;
     *token_len = 0;
@@ -635,7 +639,33 @@ bool NgramTokenExtractor::nextLike(const String & str, size_t * pos, String & to
     return false;
 }
 
-bool SplitTokenExtractor::next(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const
+
+bool SplitTokenExtractor::nextInField(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const
+{
+    *token_start = *pos;
+    *token_len = 0;
+
+    while (*pos < len)
+    {
+        if (isASCII(data[*pos]) && !isAlphaNumericASCII(data[*pos]))
+        {
+            /// Finish current token if any
+            if (*token_len > 0)
+                return true;
+            *token_start = ++*pos;
+        }
+        else
+        {
+            /// Note that UTF-8 sequence is completely consisted of non-ASCII bytes.
+            ++*pos;
+            ++*token_len;
+        }
+    }
+
+    return *token_len > 0;
+}
+
+bool SplitTokenExtractor::nextInColumn(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const
 {
     *token_start = *pos;
     *token_len = 0;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.h
index c3c1ff8de8b..d861751c7df 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexFullText.h
@@ -14,10 +14,18 @@ namespace DB
 struct ITokenExtractor
 {
     virtual ~ITokenExtractor() = default;
+
     /// Fast inplace implementation for regular use.
     /// Gets string (data ptr and len) and start position for extracting next token (state of extractor).
     /// Returns false if parsing is finished, otherwise returns true.
-    virtual bool next(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const = 0;
+    virtual bool nextInField(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const = 0;
+
+    /// Optimized version that can assume at least 15 padding bytes after data + len (as our Columns provide).
+    virtual bool nextInColumn(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const
+    {
+        return nextInField(data, len, pos, token_start, token_len);
+    }
+
     /// Special implementation for creating bloom filter for LIKE function.
     /// It skips unescaped `%` and `_` and supports escaping symbols, but it is less lightweight.
     virtual bool nextLike(const String & str, size_t * pos, String & out) const = 0;
@@ -27,7 +35,7 @@ struct ITokenExtractor
 
 using TokenExtractorPtr = const ITokenExtractor *;
 
-struct MergeTreeIndexGranuleFullText : public IMergeTreeIndexGranule
+struct MergeTreeIndexGranuleFullText final : public IMergeTreeIndexGranule
 {
     explicit MergeTreeIndexGranuleFullText(
         const String & index_name_,
@@ -50,7 +58,7 @@ struct MergeTreeIndexGranuleFullText : public IMergeTreeIndexGranule
 
 using MergeTreeIndexGranuleFullTextPtr = std::shared_ptr<MergeTreeIndexGranuleFullText>;
 
-struct MergeTreeIndexAggregatorFullText : IMergeTreeIndexAggregator
+struct MergeTreeIndexAggregatorFullText final : IMergeTreeIndexAggregator
 {
     explicit MergeTreeIndexAggregatorFullText(
         const Names & index_columns_,
@@ -74,7 +82,7 @@ struct MergeTreeIndexAggregatorFullText : IMergeTreeIndexAggregator
 };
 
 
-class MergeTreeConditionFullText : public IMergeTreeIndexCondition
+class MergeTreeConditionFullText final : public IMergeTreeIndexCondition
 {
 public:
     MergeTreeConditionFullText(
@@ -156,13 +164,13 @@ private:
 
 
 /// Parser extracting all ngrams from string.
-struct NgramTokenExtractor : public ITokenExtractor
+struct NgramTokenExtractor final : public ITokenExtractor
 {
     NgramTokenExtractor(size_t n_) : n(n_) {}
 
     static String getName() { return "ngrambf_v1"; }
 
-    bool next(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const override;
+    bool nextInField(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const override;
     bool nextLike(const String & str, size_t * pos, String & token) const override;
 
     bool supportLike() const override { return true; }
@@ -171,18 +179,19 @@ struct NgramTokenExtractor : public ITokenExtractor
 };
 
 /// Parser extracting tokens (sequences of numbers and ascii letters).
-struct SplitTokenExtractor : public ITokenExtractor
+struct SplitTokenExtractor final : public ITokenExtractor
 {
     static String getName() { return "tokenbf_v1"; }
 
-    bool next(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const override;
+    bool nextInField(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const override;
+    bool nextInColumn(const char * data, size_t len, size_t * pos, size_t * token_start, size_t * token_len) const override;
     bool nextLike(const String & str, size_t * pos, String & token) const override;
 
     bool supportLike() const override { return true; }
 };
 
 
-class MergeTreeIndexFullText : public IMergeTreeIndex
+class MergeTreeIndexFullText final : public IMergeTreeIndex
 {
 public:
     MergeTreeIndexFullText(
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexGranuleBloomFilter.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexGranuleBloomFilter.h
index 54e2c105db8..cdd4b92f80c 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexGranuleBloomFilter.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexGranuleBloomFilter.h
@@ -6,7 +6,7 @@
 namespace DB
 {
 
-class MergeTreeIndexGranuleBloomFilter : public IMergeTreeIndexGranule
+class MergeTreeIndexGranuleBloomFilter final : public IMergeTreeIndexGranule
 {
 public:
     MergeTreeIndexGranuleBloomFilter(size_t bits_per_row_, size_t hash_functions_, size_t index_columns_);
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.cpp
index de89a27ab46..e8b526d1426 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.cpp
@@ -37,10 +37,12 @@ void MergeTreeIndexGranuleMinMax::serializeBinary(WriteBuffer & ostr) const
     for (size_t i = 0; i < index_sample_block.columns(); ++i)
     {
         const DataTypePtr & type = index_sample_block.getByPosition(i).type;
+        auto serialization = type->getDefaultSerialization();
+
         if (!type->isNullable())
         {
-            type->serializeBinary(hyperrectangle[i].left, ostr);
-            type->serializeBinary(hyperrectangle[i].right, ostr);
+            serialization->serializeBinary(hyperrectangle[i].left, ostr);
+            serialization->serializeBinary(hyperrectangle[i].right, ostr);
         }
         else
         {
@@ -48,8 +50,8 @@ void MergeTreeIndexGranuleMinMax::serializeBinary(WriteBuffer & ostr) const
             writeBinary(is_null, ostr);
             if (!is_null)
             {
-                type->serializeBinary(hyperrectangle[i].left, ostr);
-                type->serializeBinary(hyperrectangle[i].right, ostr);
+                serialization->serializeBinary(hyperrectangle[i].left, ostr);
+                serialization->serializeBinary(hyperrectangle[i].right, ostr);
             }
         }
     }
@@ -60,13 +62,17 @@ void MergeTreeIndexGranuleMinMax::deserializeBinary(ReadBuffer & istr)
     hyperrectangle.clear();
     Field min_val;
     Field max_val;
+
+
     for (size_t i = 0; i < index_sample_block.columns(); ++i)
     {
         const DataTypePtr & type = index_sample_block.getByPosition(i).type;
+        auto serialization = type->getDefaultSerialization();
+
         if (!type->isNullable())
         {
-            type->deserializeBinary(min_val, istr);
-            type->deserializeBinary(max_val, istr);
+            serialization->deserializeBinary(min_val, istr);
+            serialization->deserializeBinary(max_val, istr);
         }
         else
         {
@@ -74,8 +80,8 @@ void MergeTreeIndexGranuleMinMax::deserializeBinary(ReadBuffer & istr)
             readBinary(is_null, istr);
             if (!is_null)
             {
-                type->deserializeBinary(min_val, istr);
-                type->deserializeBinary(max_val, istr);
+                serialization->deserializeBinary(min_val, istr);
+                serialization->deserializeBinary(max_val, istr);
             }
             else
             {
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.h
index 3956b1d9f9a..8d782d9a7dc 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexMinMax.h
@@ -10,7 +10,7 @@
 namespace DB
 {
 
-struct MergeTreeIndexGranuleMinMax : public IMergeTreeIndexGranule
+struct MergeTreeIndexGranuleMinMax final : public IMergeTreeIndexGranule
 {
     MergeTreeIndexGranuleMinMax(const String & index_name_, const Block & index_sample_block_);
     MergeTreeIndexGranuleMinMax(
@@ -31,7 +31,7 @@ struct MergeTreeIndexGranuleMinMax : public IMergeTreeIndexGranule
 };
 
 
-struct MergeTreeIndexAggregatorMinMax : IMergeTreeIndexAggregator
+struct MergeTreeIndexAggregatorMinMax final : IMergeTreeIndexAggregator
 {
     MergeTreeIndexAggregatorMinMax(const String & index_name_, const Block & index_sample_block);
     ~MergeTreeIndexAggregatorMinMax() override = default;
@@ -46,7 +46,7 @@ struct MergeTreeIndexAggregatorMinMax : IMergeTreeIndexAggregator
 };
 
 
-class MergeTreeIndexConditionMinMax : public IMergeTreeIndexCondition
+class MergeTreeIndexConditionMinMax final : public IMergeTreeIndexCondition
 {
 public:
     MergeTreeIndexConditionMinMax(
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.cpp
index b6706367bfa..4ab6ae01c8c 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.cpp
@@ -52,28 +52,31 @@ void MergeTreeIndexGranuleSet::serializeBinary(WriteBuffer & ostr) const
             "Attempt to write empty set index " + backQuote(index_name), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
 
     const auto & size_type = DataTypePtr(std::make_shared<DataTypeUInt64>());
+    auto size_serialization = size_type->getDefaultSerialization();
 
     if (max_rows != 0 && size() > max_rows)
     {
-        size_type->serializeBinary(0, ostr);
+        size_serialization->serializeBinary(0, ostr);
         return;
     }
 
-    size_type->serializeBinary(size(), ostr);
+    size_serialization->serializeBinary(size(), ostr);
 
     for (size_t i = 0; i < index_sample_block.columns(); ++i)
     {
         const auto & type = index_sample_block.getByPosition(i).type;
 
-        IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
-        settings.getter = [&ostr](IDataType::SubstreamPath) -> WriteBuffer * { return &ostr; };
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+        settings.getter = [&ostr](ISerialization::SubstreamPath) -> WriteBuffer * { return &ostr; };
         settings.position_independent_encoding = false;
         settings.low_cardinality_max_dictionary_size = 0;
 
-        IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
-        type->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-        type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*block.getByPosition(i).column, 0, size(), settings, state);
-        type->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
+        auto serialization = type->getDefaultSerialization();
+        ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr state;
+
+        serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+        serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(*block.getByPosition(i).column, 0, size(), settings, state);
+        serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, state);
     }
 }
 
@@ -83,7 +86,7 @@ void MergeTreeIndexGranuleSet::deserializeBinary(ReadBuffer & istr)
 
     Field field_rows;
     const auto & size_type = DataTypePtr(std::make_shared<DataTypeUInt64>());
-    size_type->deserializeBinary(field_rows, istr);
+    size_type->getDefaultSerialization()->deserializeBinary(field_rows, istr);
     size_t rows_to_read = field_rows.get<size_t>();
 
     if (rows_to_read == 0)
@@ -95,13 +98,16 @@ void MergeTreeIndexGranuleSet::deserializeBinary(ReadBuffer & istr)
         const auto & type = column.type;
         ColumnPtr new_column = type->createColumn();
 
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings settings;
-        settings.getter = [&](IDataType::SubstreamPath) -> ReadBuffer * { return &istr; };
+
+        ISerialization::DeserializeBinaryBulkSettings settings;
+        settings.getter = [&](ISerialization::SubstreamPath) -> ReadBuffer * { return &istr; };
         settings.position_independent_encoding = false;
 
-        IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr state;
-        type->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
-        type->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(new_column, rows_to_read, settings, state);
+        ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr state;
+        auto serialization = type->getDefaultSerialization();
+
+        serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, state);
+        serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(new_column, rows_to_read, settings, state, nullptr);
 
         block.insert(ColumnWithTypeAndName(new_column, type, column.name));
     }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.h
index d84991f5e85..90389264d53 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeIndexSet.h
@@ -14,7 +14,7 @@ namespace DB
 
 class MergeTreeIndexSet;
 
-struct MergeTreeIndexGranuleSet : public IMergeTreeIndexGranule
+struct MergeTreeIndexGranuleSet final : public IMergeTreeIndexGranule
 {
     explicit MergeTreeIndexGranuleSet(
         const String & index_name_,
@@ -42,7 +42,7 @@ struct MergeTreeIndexGranuleSet : public IMergeTreeIndexGranule
 };
 
 
-struct MergeTreeIndexAggregatorSet : IMergeTreeIndexAggregator
+struct MergeTreeIndexAggregatorSet final : IMergeTreeIndexAggregator
 {
     explicit MergeTreeIndexAggregatorSet(
         const String & index_name_,
@@ -79,7 +79,7 @@ private:
 };
 
 
-class MergeTreeIndexConditionSet : public IMergeTreeIndexCondition
+class MergeTreeIndexConditionSet final : public IMergeTreeIndexCondition
 {
 public:
     MergeTreeIndexConditionSet(
@@ -113,7 +113,7 @@ private:
 };
 
 
-class MergeTreeIndexSet : public IMergeTreeIndex
+class MergeTreeIndexSet final : public IMergeTreeIndex
 {
 public:
     MergeTreeIndexSet(
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartition.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartition.cpp
index 9b02b9f1fd8..897b868db25 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartition.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartition.cpp
@@ -102,7 +102,7 @@ void MergeTreePartition::serializeText(const MergeTreeData & storage, WriteBuffe
         const DataTypePtr & type = partition_key_sample.getByPosition(0).type;
         auto column = type->createColumn();
         column->insert(value[0]);
-        type->serializeAsText(*column, 0, out, format_settings);
+        type->getDefaultSerialization()->serializeText(*column, 0, out, format_settings);
     }
     else
     {
@@ -117,9 +117,9 @@ void MergeTreePartition::serializeText(const MergeTreeData & storage, WriteBuffe
             columns.push_back(std::move(column));
         }
 
-        DataTypeTuple tuple_type(types);
+        auto tuple_serialization = DataTypeTuple(types).getDefaultSerialization();
         auto tuple_column = ColumnTuple::create(columns);
-        tuple_type.serializeText(*tuple_column, 0, out, format_settings);
+        tuple_serialization->serializeText(*tuple_column, 0, out, format_settings);
     }
 }
 
@@ -134,7 +134,7 @@ void MergeTreePartition::load(const MergeTreeData & storage, const DiskPtr & dis
     auto file = openForReading(disk, partition_file_path);
     value.resize(partition_key_sample.columns());
     for (size_t i = 0; i < partition_key_sample.columns(); ++i)
-        partition_key_sample.getByPosition(i).type->deserializeBinary(value[i], *file);
+        partition_key_sample.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization()->deserializeBinary(value[i], *file);
 }
 
 void MergeTreePartition::store(const MergeTreeData & storage, const DiskPtr & disk, const String & part_path, MergeTreeDataPartChecksums & checksums) const
@@ -152,7 +152,7 @@ void MergeTreePartition::store(const Block & partition_key_sample, const DiskPtr
     auto out = disk->writeFile(part_path + "partition.dat");
     HashingWriteBuffer out_hashing(*out);
     for (size_t i = 0; i < value.size(); ++i)
-        partition_key_sample.getByPosition(i).type->serializeBinary(value[i], out_hashing);
+        partition_key_sample.getByPosition(i).type->getDefaultSerialization()->serializeBinary(value[i], out_hashing);
     out_hashing.next();
     checksums.files["partition.dat"].file_size = out_hashing.count();
     checksums.files["partition.dat"].file_hash = out_hashing.getHash();
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartsMover.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartsMover.cpp
index 41eae7fed38..cb21f50f9a0 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartsMover.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreePartsMover.cpp
@@ -206,18 +206,18 @@ MergeTreeData::DataPartPtr MergeTreePartsMover::clonePart(const MergeTreeMoveEnt
         /// Try to fetch part from S3 without copy and fallback to default copy
         /// if it's not possible
         moving_part.part->assertOnDisk();
-        String path_to_clone = data->getRelativeDataPath() + directory_to_move + '/';
+        String path_to_clone = data->getRelativeDataPath() + directory_to_move + "/";
         String relative_path = part->relative_path;
         if (disk->exists(path_to_clone + relative_path))
         {
             LOG_WARNING(log, "Path " + fullPath(disk, path_to_clone + relative_path) + " already exists. Will remove it and clone again.");
-            disk->removeRecursive(path_to_clone + relative_path + '/');
+            disk->removeRecursive(path_to_clone + relative_path + "/");
         }
         disk->createDirectories(path_to_clone);
         bool is_fetched = data->tryToFetchIfShared(*part, disk, path_to_clone + "/" + part->name);
         if (!is_fetched)
-            part->volume->getDisk()->copy(data->getRelativeDataPath() + relative_path, disk, path_to_clone);
-        part->volume->getDisk()->removeFileIfExists(path_to_clone + '/' + IMergeTreeDataPart::DELETE_ON_DESTROY_MARKER_FILE_NAME);
+            part->volume->getDisk()->copy(data->getRelativeDataPath() + relative_path + "/", disk, path_to_clone);
+        part->volume->getDisk()->removeFileIfExists(path_to_clone + "/" + IMergeTreeDataPart::DELETE_ON_DESTROY_MARKER_FILE_NAME);
     }
     else
     {
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderCompact.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderCompact.cpp
index 67268e8afd8..da28f75b57f 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderCompact.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderCompact.cpp
@@ -84,7 +84,8 @@ MergeTreeReaderCompact::MergeTreeReaderCompact(
                         buffer_size,
                         0,
                         settings.min_bytes_to_use_direct_io,
-                        settings.min_bytes_to_use_mmap_io);
+                        settings.min_bytes_to_use_mmap_io,
+                        settings.mmap_cache.get());
                 },
                 uncompressed_cache,
                 /* allow_different_codecs = */ true);
@@ -103,7 +104,12 @@ MergeTreeReaderCompact::MergeTreeReaderCompact(
             auto buffer =
                 std::make_unique<CompressedReadBufferFromFile>(
                     data_part->volume->getDisk()->readFile(
-                        full_data_path, buffer_size, 0, settings.min_bytes_to_use_direct_io, settings.min_bytes_to_use_mmap_io),
+                        full_data_path,
+                        buffer_size,
+                        0,
+                        settings.min_bytes_to_use_direct_io,
+                        settings.min_bytes_to_use_mmap_io,
+                        settings.mmap_cache.get()),
                     /* allow_different_codecs = */ true);
 
             if (profile_callback_)
@@ -200,16 +206,16 @@ void MergeTreeReaderCompact::readData(
     if (!isContinuousReading(from_mark, column_position))
         seekToMark(from_mark, column_position);
 
-    auto buffer_getter = [&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path) -> ReadBuffer *
+    auto buffer_getter = [&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path) -> ReadBuffer *
     {
-        if (only_offsets && (substream_path.size() != 1 || substream_path[0].type != IDataType::Substream::ArraySizes))
+        if (only_offsets && (substream_path.size() != 1 || substream_path[0].type != ISerialization::Substream::ArraySizes))
             return nullptr;
 
         return data_buffer;
     };
 
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr state;
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings deserialize_settings;
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr state;
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkSettings deserialize_settings;
     deserialize_settings.getter = buffer_getter;
     deserialize_settings.avg_value_size_hint = avg_value_size_hints[name];
 
@@ -218,14 +224,16 @@ void MergeTreeReaderCompact::readData(
         auto type_in_storage = name_and_type.getTypeInStorage();
         ColumnPtr temp_column = type_in_storage->createColumn();
 
-        type_in_storage->deserializeBinaryBulkStatePrefix(deserialize_settings, state);
-        type_in_storage->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(temp_column, rows_to_read, deserialize_settings, state);
+        auto serialization = type_in_storage->getDefaultSerialization();
+        serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(deserialize_settings, state);
+        serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(temp_column, rows_to_read, deserialize_settings, state, nullptr);
         column = type_in_storage->getSubcolumn(name_and_type.getSubcolumnName(), *temp_column);
     }
     else
     {
-        type->deserializeBinaryBulkStatePrefix(deserialize_settings, state);
-        type->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, rows_to_read, deserialize_settings, state);
+        auto serialization = type->getDefaultSerialization();
+        serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(deserialize_settings, state);
+        serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, rows_to_read, deserialize_settings, state, nullptr);
     }
 
     /// The buffer is left in inconsistent state after reading single offsets
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderStream.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderStream.cpp
index fd251497d7c..774c5bcf3d8 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderStream.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderStream.cpp
@@ -89,7 +89,8 @@ MergeTreeReaderStream::MergeTreeReaderStream(
                     buffer_size,
                     sum_mark_range_bytes,
                     settings.min_bytes_to_use_direct_io,
-                    settings.min_bytes_to_use_mmap_io);
+                    settings.min_bytes_to_use_mmap_io,
+                    settings.mmap_cache.get());
             },
             uncompressed_cache);
 
@@ -105,8 +106,13 @@ MergeTreeReaderStream::MergeTreeReaderStream(
     else
     {
         auto buffer = std::make_unique<CompressedReadBufferFromFile>(
-            disk->readFile(path_prefix + data_file_extension, buffer_size,
-                sum_mark_range_bytes, settings.min_bytes_to_use_direct_io, settings.min_bytes_to_use_mmap_io)
+            disk->readFile(
+                path_prefix + data_file_extension,
+                buffer_size,
+                sum_mark_range_bytes,
+                settings.min_bytes_to_use_direct_io,
+                settings.min_bytes_to_use_mmap_io,
+                settings.mmap_cache.get())
         );
 
         if (profile_callback)
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.cpp
index 30db54fc8e0..0da2f643eb0 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.cpp
@@ -72,7 +72,7 @@ size_t MergeTreeReaderWide::readRows(size_t from_mark, bool continue_reading, si
         /// If append is true, then the value will be equal to nullptr and will be used only to
         /// check that the offsets column has been already read.
         OffsetColumns offset_columns;
-        std::unordered_map<String, IDataType::SubstreamsCache> caches;
+        std::unordered_map<String, ISerialization::SubstreamsCache> caches;
 
         auto name_and_type = columns.begin();
         for (size_t pos = 0; pos < num_columns; ++pos, ++name_and_type)
@@ -137,9 +137,9 @@ size_t MergeTreeReaderWide::readRows(size_t from_mark, bool continue_reading, si
 void MergeTreeReaderWide::addStreams(const NameAndTypePair & name_and_type,
     const ReadBufferFromFileBase::ProfileCallback & profile_callback, clockid_t clock_type)
 {
-    IDataType::StreamCallback callback = [&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    ISerialization::StreamCallback callback = [&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
 
         if (streams.count(stream_name))
             return;
@@ -160,25 +160,26 @@ void MergeTreeReaderWide::addStreams(const NameAndTypePair & name_and_type,
             profile_callback, clock_type));
     };
 
-    IDataType::SubstreamPath substream_path;
-    name_and_type.type->enumerateStreams(callback, substream_path);
+    auto serialization = data_part->getSerializationForColumn(name_and_type);
+    serialization->enumerateStreams(callback);
+    serializations.emplace(name_and_type.name, std::move(serialization));
 }
 
 
 void MergeTreeReaderWide::readData(
     const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column,
     size_t from_mark, bool continue_reading, size_t max_rows_to_read,
-    IDataType::SubstreamsCache & cache)
+    ISerialization::SubstreamsCache & cache)
 {
-    auto get_stream_getter = [&](bool stream_for_prefix) -> IDataType::InputStreamGetter
+    auto get_stream_getter = [&](bool stream_for_prefix) -> ISerialization::InputStreamGetter
     {
-        return [&, stream_for_prefix](const IDataType::SubstreamPath & substream_path) -> ReadBuffer *
+        return [&, stream_for_prefix](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path) -> ReadBuffer *
         {
             /// If substream have already been read.
-            if (cache.count(IDataType::getSubcolumnNameForStream(substream_path)))
+            if (cache.count(ISerialization::getSubcolumnNameForStream(substream_path)))
                 return nullptr;
 
-            String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
+            String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, substream_path);
 
             auto it = streams.find(stream_name);
             if (it == streams.end())
@@ -199,19 +200,23 @@ void MergeTreeReaderWide::readData(
     };
 
     double & avg_value_size_hint = avg_value_size_hints[name_and_type.name];
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings deserialize_settings;
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkSettings deserialize_settings;
     deserialize_settings.avg_value_size_hint = avg_value_size_hint;
 
-    if (deserialize_binary_bulk_state_map.count(name_and_type.name) == 0)
+    const auto & name = name_and_type.name;
+    auto serialization = serializations[name];
+
+    if (deserialize_binary_bulk_state_map.count(name) == 0)
     {
         deserialize_settings.getter = get_stream_getter(true);
-        name_and_type.type->deserializeBinaryBulkStatePrefix(deserialize_settings, deserialize_binary_bulk_state_map[name_and_type.name]);
+        serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(deserialize_settings, deserialize_binary_bulk_state_map[name]);
     }
 
     deserialize_settings.getter = get_stream_getter(false);
     deserialize_settings.continuous_reading = continue_reading;
-    auto & deserialize_state = deserialize_binary_bulk_state_map[name_and_type.name];
-    name_and_type.type->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, max_rows_to_read, deserialize_settings, deserialize_state, &cache);
+    auto & deserialize_state = deserialize_binary_bulk_state_map[name];
+
+    serializations[name]->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, max_rows_to_read, deserialize_settings, deserialize_state, &cache);
     IDataType::updateAvgValueSizeHint(*column, avg_value_size_hint);
 }
 
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.h
index bf9e97035d0..1afbca4bf41 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeReaderWide.h
@@ -34,8 +34,10 @@ public:
 
 private:
     using FileStreams = std::map<std::string, std::unique_ptr<MergeTreeReaderStream>>;
+    using Serializations = std::map<std::string, SerializationPtr>;
 
     FileStreams streams;
+    Serializations serializations;
 
     void addStreams(const NameAndTypePair & name_and_type,
         const ReadBufferFromFileBase::ProfileCallback & profile_callback, clockid_t clock_type);
@@ -43,7 +45,7 @@ private:
     void readData(
         const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column,
         size_t from_mark, bool continue_reading, size_t max_rows_to_read,
-        IDataType::SubstreamsCache & cache);
+        ISerialization::SubstreamsCache & cache);
 };
 
 }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeSettings.h b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeSettings.h
index 8a1ea6eb649..7a1ef8aeed6 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeSettings.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeSettings.h
@@ -83,6 +83,9 @@ struct Settings;
     M(UInt64, replicated_max_parallel_fetches_for_host, DEFAULT_COUNT_OF_HTTP_CONNECTIONS_PER_ENDPOINT, "Limit parallel fetches from endpoint (actually pool size).", 0) \
     M(UInt64, replicated_max_parallel_sends, 0, "Limit parallel sends.", 0) \
     M(UInt64, replicated_max_parallel_sends_for_table, 0, "Limit parallel sends for one table.", 0) \
+    M(Seconds, replicated_fetches_http_connection_timeout, 0, "HTTP connection timeout for part fetch requests. Inherited from default profile `http_connection_timeout` if not set explicitly.", 0) \
+    M(Seconds, replicated_fetches_http_send_timeout, 0, "HTTP send timeout for part fetch requests. Inherited from default profile `http_send_timeout` if not set explicitly.", 0) \
+    M(Seconds, replicated_fetches_http_receive_timeout, 0, "HTTP receive timeout for fetch part requests. Inherited from default profile `http_receive_timeout` if not set explicitly.", 0) \
     M(Bool, replicated_can_become_leader, true, "If true, Replicated tables replicas on this node will try to acquire leadership.", 0) \
     M(Seconds, zookeeper_session_expiration_check_period, 60, "ZooKeeper session expiration check period, in seconds.", 0) \
     M(Bool, detach_old_local_parts_when_cloning_replica, 1, "Do not remove old local parts when repairing lost replica.", 0) \
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeWhereOptimizer.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeWhereOptimizer.cpp
index 692d2ac4b94..f0f178cb71c 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergeTreeWhereOptimizer.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergeTreeWhereOptimizer.cpp
@@ -39,7 +39,7 @@ MergeTreeWhereOptimizer::MergeTreeWhereOptimizer(
     , queried_columns{queried_columns_}
     , sorting_key_names{NameSet(
           metadata_snapshot->getSortingKey().column_names.begin(), metadata_snapshot->getSortingKey().column_names.end())}
-    , block_with_constants{KeyCondition::getBlockWithConstants(query_info.query, query_info.syntax_analyzer_result, context)}
+    , block_with_constants{KeyCondition::getBlockWithConstants(query_info.query->clone(), query_info.syntax_analyzer_result, context)}
     , log{log_}
     , column_sizes{std::move(column_sizes_)}
 {
diff --git a/src/Storages/MergeTree/MergedBlockOutputStream.cpp b/src/Storages/MergeTree/MergedBlockOutputStream.cpp
index 1b852622efc..6988d48b18c 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/MergedBlockOutputStream.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/MergedBlockOutputStream.cpp
@@ -186,7 +186,6 @@ void MergedBlockOutputStream::writeImpl(const Block & block, const IColumn::Perm
         return;
 
     writer->write(block, permutation);
-
     rows_count += rows;
 }
 
diff --git a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.cpp b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.cpp
index 6f90d9f00a9..529e3d2ab49 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.cpp
@@ -41,12 +41,14 @@ ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream::ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream(
     size_t max_parts_per_block_,
     bool quorum_parallel_,
     bool deduplicate_,
-    bool optimize_on_insert_)
+    bool optimize_on_insert_,
+    bool is_attach_)
     : storage(storage_)
     , metadata_snapshot(metadata_snapshot_)
     , quorum(quorum_)
     , quorum_timeout_ms(quorum_timeout_ms_)
     , max_parts_per_block(max_parts_per_block_)
+    , is_attach(is_attach_)
     , quorum_parallel(quorum_parallel_)
     , deduplicate(deduplicate_)
     , log(&Poco::Logger::get(storage.getLogName() + " (Replicated OutputStream)"))
@@ -263,10 +265,20 @@ void ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream::commitPart(
 
             part->name = part->getNewName(part->info);
 
-            /// Will add log entry about new part.
-
             StorageReplicatedMergeTree::LogEntry log_entry;
-            log_entry.type = StorageReplicatedMergeTree::LogEntry::GET_PART;
+
+            if (is_attach)
+            {
+                log_entry.type = StorageReplicatedMergeTree::LogEntry::ATTACH_PART;
+
+                /// We don't need to involve ZooKeeper to obtain the checksums as by the time we get
+                /// the MutableDataPartPtr here, we already have the data thus being able to
+                /// calculate the checksums.
+                log_entry.part_checksum = part->checksums.getTotalChecksumHex();
+            }
+            else
+                log_entry.type = StorageReplicatedMergeTree::LogEntry::GET_PART;
+
             log_entry.create_time = time(nullptr);
             log_entry.source_replica = storage.replica_name;
             log_entry.new_part_name = part->name;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.h b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.h
index 3ac2c4bcfcb..860b0c4ed12 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream.h
@@ -30,7 +30,10 @@ public:
         size_t max_parts_per_block_,
         bool quorum_parallel_,
         bool deduplicate_,
-        bool optimize_on_insert);
+        bool optimize_on_insert,
+        // special flag to determine the ALTER TABLE ATTACH PART without the query context,
+        // needed to set the special LogEntryType::ATTACH_PART
+        bool is_attach_ = false);
 
     Block getHeader() const override;
     void writePrefix() override;
@@ -66,6 +69,7 @@ private:
     size_t quorum_timeout_ms;
     size_t max_parts_per_block;
 
+    bool is_attach = false;
     bool quorum_parallel = false;
     bool deduplicate = true;
     bool last_block_is_duplicate = false;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.cpp b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.cpp
index 07c64d9c95c..7d8ba0e4a30 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.cpp
@@ -1,4 +1,5 @@
 #include <Common/ZooKeeper/Types.h>
+#include "Access/IAccessEntity.h"
 
 #include <Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.h>
 #include <Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeTableMetadata.h>
@@ -52,6 +53,11 @@ void ReplicatedMergeTreeLogEntryData::writeText(WriteBuffer & out) const
             out << "get\n" << new_part_name;
             break;
 
+        case ATTACH_PART:
+            out << "attach\n" << new_part_name << "\n"
+                << "part_checksum: " << part_checksum;
+            break;
+
         case MERGE_PARTS:
             out << "merge\n";
             for (const String & s : source_parts)
@@ -136,7 +142,7 @@ void ReplicatedMergeTreeLogEntryData::writeText(WriteBuffer & out) const
             break;
 
         default:
-            throw Exception("Unknown log entry type: " + DB::toString<int>(type), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+            throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Unknown log entry type: {}", static_cast<int>(type));
     }
 
     out << '\n';
@@ -156,7 +162,8 @@ void ReplicatedMergeTreeLogEntryData::readText(ReadBuffer & in)
     in >> "format version: " >> format_version >> "\n";
 
     if (format_version < 1 || format_version >= FORMAT_LAST)
-        throw Exception("Unknown ReplicatedMergeTreeLogEntry format version: " + DB::toString(format_version), ErrorCodes::UNKNOWN_FORMAT_VERSION);
+        throw Exception(ErrorCodes::UNKNOWN_FORMAT_VERSION, "Unknown ReplicatedMergeTreeLogEntry format version: {}",
+                DB::toString(format_version));
 
     if (format_version >= FORMAT_WITH_CREATE_TIME)
     {
@@ -177,11 +184,17 @@ void ReplicatedMergeTreeLogEntryData::readText(ReadBuffer & in)
     in >> type_str >> "\n";
 
     bool trailing_newline_found = false;
+
     if (type_str == "get")
     {
         type = GET_PART;
         in >> new_part_name;
     }
+    else if (type_str == "attach")
+    {
+        type = ATTACH_PART;
+        in >> new_part_name >> "\npart_checksum: " >> part_checksum;
+    }
     else if (type_str == "merge")
     {
         type = MERGE_PARTS;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.h b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.h
index afd8c963943..309120560e7 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.h
+++ b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeLogEntry.h
@@ -30,29 +30,32 @@ struct ReplicatedMergeTreeLogEntryData
 {
     enum Type
     {
-        EMPTY,             /// Not used.
-        GET_PART,          /// Get the part from another replica.
-        MERGE_PARTS,       /// Merge the parts.
-        DROP_RANGE,        /// Delete the parts in the specified partition in the specified number range.
-        CLEAR_COLUMN,      /// NOTE: Deprecated. Drop specific column from specified partition.
-        CLEAR_INDEX,       /// NOTE: Deprecated. Drop specific index from specified partition.
-        REPLACE_RANGE,     /// Drop certain range of partitions and replace them by new ones
-        MUTATE_PART,       /// Apply one or several mutations to the part.
-        ALTER_METADATA,    /// Apply alter modification according to global /metadata and /columns paths
+        EMPTY,          /// Not used.
+        GET_PART,       /// Get the part from another replica.
+        ATTACH_PART,    /// Attach the part, possibly from our own replica (if found in /detached folder).
+                        /// You may think of it as a GET_PART with some optimisations as they're nearly identical.
+        MERGE_PARTS,    /// Merge the parts.
+        DROP_RANGE,     /// Delete the parts in the specified partition in the specified number range.
+        CLEAR_COLUMN,   /// NOTE: Deprecated. Drop specific column from specified partition.
+        CLEAR_INDEX,    /// NOTE: Deprecated. Drop specific index from specified partition.
+        REPLACE_RANGE,  /// Drop certain range of partitions and replace them by new ones
+        MUTATE_PART,    /// Apply one or several mutations to the part.
+        ALTER_METADATA, /// Apply alter modification according to global /metadata and /columns paths
     };
 
     static String typeToString(Type type)
     {
         switch (type)
         {
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::GET_PART:          return "GET_PART";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::MERGE_PARTS:       return "MERGE_PARTS";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::DROP_RANGE:        return "DROP_RANGE";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::CLEAR_COLUMN:      return "CLEAR_COLUMN";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::CLEAR_INDEX:       return "CLEAR_INDEX";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::REPLACE_RANGE:     return "REPLACE_RANGE";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::MUTATE_PART:       return "MUTATE_PART";
-            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::ALTER_METADATA:    return "ALTER_METADATA";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::GET_PART:         return "GET_PART";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::ATTACH_PART:      return "ATTACH_PART";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::MERGE_PARTS:      return "MERGE_PARTS";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::DROP_RANGE:       return "DROP_RANGE";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::CLEAR_COLUMN:     return "CLEAR_COLUMN";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::CLEAR_INDEX:      return "CLEAR_INDEX";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::REPLACE_RANGE:    return "REPLACE_RANGE";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::MUTATE_PART:      return "MUTATE_PART";
+            case ReplicatedMergeTreeLogEntryData::ALTER_METADATA:   return "ALTER_METADATA";
             default:
                 throw Exception("Unknown log entry type: " + DB::toString<int>(type), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
         }
@@ -72,6 +75,8 @@ struct ReplicatedMergeTreeLogEntryData
     Type type = EMPTY;
     String source_replica; /// Empty string means that this entry was added to the queue immediately, and not copied from the log.
 
+    String part_checksum; /// Part checksum for ATTACH_PART, empty otherwise.
+
     /// The name of resulting part for GET_PART and MERGE_PARTS
     /// Part range for DROP_RANGE and CLEAR_COLUMN
     String new_part_name;
diff --git a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreePartCheckThread.cpp b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreePartCheckThread.cpp
index b2a144ca748..95883c65abb 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreePartCheckThread.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreePartCheckThread.cpp
@@ -213,7 +213,7 @@ std::pair<bool, MergeTreeDataPartPtr> ReplicatedMergeTreePartCheckThread::findLo
     /// because our checks of local storage and zookeeper are not consistent.
     /// If part exists in zookeeper and doesn't exists in local storage definitely require
     /// to fetch this part. But if we check local storage first and than check zookeeper
-    /// some background process can successfully commit part between this checks (both to the local stoarge and zookeeper),
+    /// some background process can successfully commit part between this checks (both to the local storage and zookeeper),
     /// but checker thread will remove part from zookeeper and queue fetch.
     bool exists_in_zookeeper = zookeeper->exists(part_path);
 
@@ -234,6 +234,8 @@ CheckResult ReplicatedMergeTreePartCheckThread::checkPart(const String & part_na
 
     auto [exists_in_zookeeper, part] = findLocalPart(part_name);
 
+    LOG_TRACE(log, "Part {} in zookeeper: {}, locally: {}", part_name, exists_in_zookeeper, part != nullptr);
+
     /// We do not have this or a covering part.
     if (!part)
     {
@@ -250,6 +252,9 @@ CheckResult ReplicatedMergeTreePartCheckThread::checkPart(const String & part_na
         auto local_part_header = ReplicatedMergeTreePartHeader::fromColumnsAndChecksums(
             part->getColumns(), part->checksums);
 
+        /// The double get scheme is needed to retain compatibility with very old parts that were created
+        /// before the ReplicatedMergeTreePartHeader was introduced.
+
         String part_path = storage.replica_path + "/parts/" + part_name;
         String part_znode;
         /// If the part is in ZooKeeper, check its data with its checksums, and them with ZooKeeper.
diff --git a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeQueue.cpp b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeQueue.cpp
index 26a916d2356..ad41bbe1a08 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeQueue.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/ReplicatedMergeTreeQueue.cpp
@@ -145,7 +145,7 @@ void ReplicatedMergeTreeQueue::insertUnlocked(
     else
         queue.push_front(entry);
 
-    if (entry->type == LogEntry::GET_PART)
+    if (entry->type == LogEntry::GET_PART || entry->type == LogEntry::ATTACH_PART)
     {
         inserts_by_time.insert(entry);
 
@@ -184,7 +184,7 @@ void ReplicatedMergeTreeQueue::updateStateOnQueueEntryRemoval(
     std::unique_lock<std::mutex> & state_lock)
 {
     /// Update insert times.
-    if (entry->type == LogEntry::GET_PART)
+    if (entry->type == LogEntry::GET_PART || entry->type == LogEntry::ATTACH_PART)
     {
         inserts_by_time.erase(entry);
 
@@ -563,7 +563,7 @@ int32_t ReplicatedMergeTreeQueue::pullLogsToQueue(zkutil::ZooKeeperPtr zookeeper
                     replica_path + "/queue/queue-", res.data, zkutil::CreateMode::PersistentSequential));
 
                 const auto & entry = *copied_entries.back();
-                if (entry.type == LogEntry::GET_PART)
+                if (entry.type == LogEntry::GET_PART || entry.type == LogEntry::ATTACH_PART)
                 {
                     std::lock_guard state_lock(state_mutex);
                     if (entry.create_time && (!min_unprocessed_insert_time || entry.create_time < min_unprocessed_insert_time))
@@ -871,7 +871,12 @@ ReplicatedMergeTreeQueue::StringSet ReplicatedMergeTreeQueue::moveSiblingPartsFo
             if (it0 == merge_entry)
                 break;
 
-            if (((*it0)->type == LogEntry::MERGE_PARTS || (*it0)->type == LogEntry::GET_PART || (*it0)->type == LogEntry::MUTATE_PART)
+            const auto t = (*it0)->type;
+
+            if ((t == LogEntry::MERGE_PARTS ||
+                 t == LogEntry::GET_PART  ||
+                 t == LogEntry::ATTACH_PART ||
+                 t == LogEntry::MUTATE_PART)
                 && parts_for_merge.count((*it0)->new_part_name))
             {
                 queue.splice(queue.end(), queue, it0, it);
@@ -921,7 +926,10 @@ void ReplicatedMergeTreeQueue::removePartProducingOpsInRange(
     {
         auto type = (*it)->type;
 
-        if (((type == LogEntry::GET_PART || type == LogEntry::MERGE_PARTS || type == LogEntry::MUTATE_PART)
+        if (((type == LogEntry::GET_PART ||
+              type == LogEntry::ATTACH_PART ||
+              type == LogEntry::MERGE_PARTS ||
+              type == LogEntry::MUTATE_PART)
              && part_info.contains(MergeTreePartInfo::fromPartName((*it)->new_part_name, format_version)))
             || checkReplaceRangeCanBeRemoved(part_info, *it, current))
         {
@@ -1066,6 +1074,7 @@ bool ReplicatedMergeTreeQueue::shouldExecuteLogEntry(
     /// some other entry which is currently executing, then we can postpone this entry.
     if (entry.type == LogEntry::MERGE_PARTS
         || entry.type == LogEntry::GET_PART
+        || entry.type == LogEntry::ATTACH_PART
         || entry.type == LogEntry::MUTATE_PART)
     {
         for (const String & new_part_name : entry.getBlockingPartNames())
@@ -1076,7 +1085,8 @@ bool ReplicatedMergeTreeQueue::shouldExecuteLogEntry(
     }
 
     /// Check that fetches pool is not overloaded
-    if (entry.type == LogEntry::GET_PART && !storage.canExecuteFetch(entry, out_postpone_reason))
+    if ((entry.type == LogEntry::GET_PART || entry.type == LogEntry::ATTACH_PART)
+        && !storage.canExecuteFetch(entry, out_postpone_reason))
     {
         /// Don't print log message about this, because we can have a lot of fetches,
         /// for example during replica recovery.
@@ -1643,7 +1653,7 @@ ReplicatedMergeTreeQueue::Status ReplicatedMergeTreeQueue::getStatus() const
         if (entry->create_time && (!res.queue_oldest_time || entry->create_time < res.queue_oldest_time))
             res.queue_oldest_time = entry->create_time;
 
-        if (entry->type == LogEntry::GET_PART)
+        if (entry->type == LogEntry::GET_PART || entry->type == LogEntry::ATTACH_PART)
         {
             ++res.inserts_in_queue;
 
diff --git a/src/Storages/MergeTree/checkDataPart.cpp b/src/Storages/MergeTree/checkDataPart.cpp
index c9da156dc97..ac28f84db43 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/checkDataPart.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/checkDataPart.cpp
@@ -120,9 +120,15 @@ IMergeTreeDataPart::Checksums checkDataPart(
     {
         for (const auto & column : columns_list)
         {
-            column.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+            auto serialization = IDataType::getSerialization(column,
+                [&](const String & stream_name)
+                {
+                    return disk->exists(stream_name + IMergeTreeDataPart::DATA_FILE_EXTENSION);
+                });
+
+            serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
             {
-                String file_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path) + ".bin";
+                String file_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path) + ".bin";
                 checksums_data.files[file_name] = checksum_compressed_file(disk, path + file_name);
             }, {});
         }
diff --git a/src/Storages/MergeTree/registerStorageMergeTree.cpp b/src/Storages/MergeTree/registerStorageMergeTree.cpp
index 6cde5245735..6dd005736f0 100644
--- a/src/Storages/MergeTree/registerStorageMergeTree.cpp
+++ b/src/Storages/MergeTree/registerStorageMergeTree.cpp
@@ -20,6 +20,7 @@
 #include <AggregateFunctions/parseAggregateFunctionParameters.h>
 
 #include <Interpreters/Context.h>
+#include <Interpreters/evaluateConstantExpression.h>
 
 
 namespace DB
@@ -410,6 +411,35 @@ static StoragePtr create(const StorageFactory::Arguments & args)
         throw Exception(msg, ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH);
     }
 
+    if (is_extended_storage_def)
+    {
+        /// Allow expressions in engine arguments.
+        /// In new syntax argument can be literal or identifier or array/tuple of identifiers.
+        size_t arg_idx = 0;
+        try
+        {
+            for (; arg_idx < engine_args.size(); ++arg_idx)
+            {
+                auto & arg = engine_args[arg_idx];
+                auto * arg_func = arg->as<ASTFunction>();
+                if (!arg_func)
+                    continue;
+
+                /// If we got ASTFunction, let's evaluate it and replace with ASTLiteral.
+                /// Do not try evaluate array or tuple, because it's array or tuple of column identifiers.
+                if (arg_func->name == "array" || arg_func->name == "tuple")
+                    continue;
+                Field value = evaluateConstantExpression(arg, args.local_context).first;
+                arg = std::make_shared<ASTLiteral>(value);
+            }
+        }
+        catch (Exception & e)
+        {
+            throw Exception(ErrorCodes::BAD_ARGUMENTS, "Cannot evaluate engine argument {}: {} {}",
+                            arg_idx, e.message(), getMergeTreeVerboseHelp(is_extended_storage_def));
+        }
+    }
+
     /// For Replicated.
     String zookeeper_path;
     String replica_name;
diff --git a/src/Storages/PostgreSQL/PostgreSQLReplicaConnection.h b/src/Storages/PostgreSQL/PostgreSQLReplicaConnection.h
index f4b2979d116..1ed442873a2 100644
--- a/src/Storages/PostgreSQL/PostgreSQLReplicaConnection.h
+++ b/src/Storages/PostgreSQL/PostgreSQLReplicaConnection.h
@@ -3,6 +3,7 @@
 #include <Core/Types.h>
 #include <Poco/Util/AbstractConfiguration.h>
 #include "PostgreSQLConnectionPool.h"
+#include <mutex>
 
 
 namespace DB
diff --git a/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockInputStream.cpp b/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockInputStream.cpp
index 35c41cabd8b..4900e17ad91 100644
--- a/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockInputStream.cpp
+++ b/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockInputStream.cpp
@@ -48,7 +48,8 @@ Block EmbeddedRocksDBBlockInputStream::readImpl()
         size_t idx = 0;
         for (const auto & elem : sample_block)
         {
-            elem.type->deserializeBinary(*columns[idx], idx == primary_key_pos ? key_buffer : value_buffer);
+            auto serialization = elem.type->getDefaultSerialization();
+            serialization->deserializeBinary(*columns[idx], idx == primary_key_pos ? key_buffer : value_buffer);
             ++idx;
         }
     }
diff --git a/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockOutputStream.cpp b/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockOutputStream.cpp
index 1edbdc25942..d7b125cb41f 100644
--- a/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockOutputStream.cpp
+++ b/src/Storages/RocksDB/EmbeddedRocksDBBlockOutputStream.cpp
@@ -51,7 +51,7 @@ void EmbeddedRocksDBBlockOutputStream::write(const Block & block)
         size_t idx = 0;
         for (const auto & elem : block)
         {
-            elem.type->serializeBinary(*elem.column, i, idx == primary_key_pos ? wb_key : wb_value);
+            elem.type->getDefaultSerialization()->serializeBinary(*elem.column, i, idx == primary_key_pos ? wb_key : wb_value);
             ++idx;
         }
         status = batch.Put(wb_key.str(), wb_value.str());
diff --git a/src/Storages/RocksDB/StorageEmbeddedRocksDB.cpp b/src/Storages/RocksDB/StorageEmbeddedRocksDB.cpp
index d7456966467..9b0a0c36b45 100644
--- a/src/Storages/RocksDB/StorageEmbeddedRocksDB.cpp
+++ b/src/Storages/RocksDB/StorageEmbeddedRocksDB.cpp
@@ -198,7 +198,7 @@ public:
         while (it < end && rows_processed < max_block_size)
         {
             WriteBufferFromString wb(serialized_keys[rows_processed]);
-            key_column.type->serializeBinary(*it, wb);
+            key_column.type->getDefaultSerialization()->serializeBinary(*it, wb);
             wb.finalize();
             slices_keys[rows_processed] = std::move(serialized_keys[rows_processed]);
 
@@ -219,7 +219,7 @@ public:
                 size_t idx = 0;
                 for (const auto & elem : sample_block)
                 {
-                    elem.type->deserializeBinary(*columns[idx], idx == primary_key_pos ? key_buffer : value_buffer);
+                    elem.type->getDefaultSerialization()->deserializeBinary(*columns[idx], idx == primary_key_pos ? key_buffer : value_buffer);
                     ++idx;
                 }
             }
diff --git a/src/Storages/StorageDistributed.cpp b/src/Storages/StorageDistributed.cpp
index 3ac6dde836b..5d20c54bfd1 100644
--- a/src/Storages/StorageDistributed.cpp
+++ b/src/Storages/StorageDistributed.cpp
@@ -1,8 +1,11 @@
 #include <Storages/StorageDistributed.h>
 
 #include <Databases/IDatabase.h>
+
 #include <Disks/IDisk.h>
 
+#include <DataStreams/RemoteBlockInputStream.h>
+
 #include <DataTypes/DataTypeFactory.h>
 #include <DataTypes/DataTypeUUID.h>
 #include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
@@ -31,9 +34,7 @@
 #include <Parsers/ParserAlterQuery.h>
 #include <Parsers/TablePropertiesQueriesASTs.h>
 #include <Parsers/parseQuery.h>
-
-#include <Processors/QueryPlan/BuildQueryPipelineSettings.h>
-#include <Processors/QueryPlan/Optimizations/QueryPlanOptimizationSettings.h>
+#include <Parsers/queryToString.h>
 
 #include <Interpreters/ClusterProxy/SelectStreamFactory.h>
 #include <Interpreters/ClusterProxy/executeQuery.h>
@@ -42,6 +43,7 @@
 #include <Interpreters/InterpreterAlterQuery.h>
 #include <Interpreters/InterpreterDescribeQuery.h>
 #include <Interpreters/InterpreterSelectQuery.h>
+#include <Interpreters/JoinedTables.h>
 #include <Interpreters/TranslateQualifiedNamesVisitor.h>
 #include <Interpreters/TreeRewriter.h>
 #include <Interpreters/Context.h>
@@ -51,8 +53,12 @@
 #include <Interpreters/getTableExpressions.h>
 #include <Functions/IFunction.h>
 
+#include <Processors/QueryPlan/BuildQueryPipelineSettings.h>
+#include <Processors/QueryPlan/Optimizations/QueryPlanOptimizationSettings.h>
 #include <Processors/QueryPlan/ReadFromPreparedSource.h>
 #include <Processors/Sources/NullSource.h>
+#include <Processors/Sources/SourceFromInputStream.h>
+#include <Processors/NullSink.h>
 
 #include <Core/Field.h>
 #include <Core/Settings.h>
@@ -60,6 +66,7 @@
 #include <IO/ReadHelpers.h>
 #include <IO/WriteBufferFromString.h>
 #include <IO/Operators.h>
+#include <IO/ConnectionTimeoutsContext.h>
 
 #include <Poco/DirectoryIterator.h>
 
@@ -75,6 +82,8 @@ const UInt64 FORCE_OPTIMIZE_SKIP_UNUSED_SHARDS_HAS_SHARDING_KEY = 1;
 const UInt64 FORCE_OPTIMIZE_SKIP_UNUSED_SHARDS_ALWAYS           = 2;
 
 const UInt64 DISTRIBUTED_GROUP_BY_NO_MERGE_AFTER_AGGREGATION = 2;
+
+const UInt64 PARALLEL_DISTRIBUTED_INSERT_SELECT_ALL = 2;
 }
 
 namespace ProfileEvents
@@ -613,6 +622,85 @@ BlockOutputStreamPtr StorageDistributed::write(const ASTPtr &, const StorageMeta
 }
 
 
+QueryPipelinePtr StorageDistributed::distributedWrite(const ASTInsertQuery & query, const Context & context)
+{
+    const Settings & settings = context.getSettingsRef();
+    std::shared_ptr<StorageDistributed> storage_src;
+    auto & select = query.select->as<ASTSelectWithUnionQuery &>();
+    auto new_query = std::dynamic_pointer_cast<ASTInsertQuery>(query.clone());
+    if (select.list_of_selects->children.size() == 1)
+    {
+        if (auto * select_query = select.list_of_selects->children.at(0)->as<ASTSelectQuery>())
+        {
+            JoinedTables joined_tables(Context(context), *select_query);
+
+            if (joined_tables.tablesCount() == 1)
+            {
+                storage_src = std::dynamic_pointer_cast<StorageDistributed>(joined_tables.getLeftTableStorage());
+                if (storage_src)
+                {
+                    const auto select_with_union_query = std::make_shared<ASTSelectWithUnionQuery>();
+                    select_with_union_query->list_of_selects = std::make_shared<ASTExpressionList>();
+
+                    auto new_select_query = std::dynamic_pointer_cast<ASTSelectQuery>(select_query->clone());
+                    select_with_union_query->list_of_selects->children.push_back(new_select_query);
+
+                    new_select_query->replaceDatabaseAndTable(storage_src->getRemoteDatabaseName(), storage_src->getRemoteTableName());
+
+                    new_query->select = select_with_union_query;
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    if (!storage_src || storage_src->getClusterName() != getClusterName())
+    {
+        return nullptr;
+    }
+
+    if (settings.parallel_distributed_insert_select == PARALLEL_DISTRIBUTED_INSERT_SELECT_ALL)
+    {
+        new_query->table_id = StorageID(getRemoteDatabaseName(), getRemoteTableName());
+    }
+
+    const auto & cluster = getCluster();
+    const auto & shards_info = cluster->getShardsInfo();
+
+    std::vector<std::unique_ptr<QueryPipeline>> pipelines;
+
+    String new_query_str = queryToString(new_query);
+    for (size_t shard_index : ext::range(0, shards_info.size()))
+    {
+        const auto & shard_info = shards_info[shard_index];
+        if (shard_info.isLocal())
+        {
+            InterpreterInsertQuery interpreter(new_query, context);
+            pipelines.emplace_back(std::make_unique<QueryPipeline>(interpreter.execute().pipeline));
+        }
+        else
+        {
+            auto timeouts = ConnectionTimeouts::getTCPTimeoutsWithFailover(settings);
+            auto connections = shard_info.pool->getMany(timeouts, &settings, PoolMode::GET_ONE);
+            if (connections.empty() || connections.front().isNull())
+                throw Exception(
+                    "Expected exactly one connection for shard " + toString(shard_info.shard_num), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+
+            ///  INSERT SELECT query returns empty block
+            auto in_stream = std::make_shared<RemoteBlockInputStream>(std::move(connections), new_query_str, Block{}, context);
+            pipelines.emplace_back(std::make_unique<QueryPipeline>());
+            pipelines.back()->init(Pipe(std::make_shared<SourceFromInputStream>(std::move(in_stream))));
+            pipelines.back()->setSinks([](const Block & header, QueryPipeline::StreamType) -> ProcessorPtr
+            {
+                return std::make_shared<EmptySink>(header);
+            });
+        }
+    }
+
+    return std::make_unique<QueryPipeline>(
+        QueryPipeline::unitePipelines(std::move(pipelines), {}, ExpressionActionsSettings::fromContext(context)));
+}
+
+
 void StorageDistributed::checkAlterIsPossible(const AlterCommands & commands, const Context & context) const
 {
     auto name_deps = getDependentViewsByColumn(context);
@@ -907,7 +995,24 @@ ClusterPtr StorageDistributed::skipUnusedShards(
     }
 
     replaceConstantExpressions(condition_ast, context, metadata_snapshot->getColumns().getAll(), shared_from_this(), metadata_snapshot);
-    const auto blocks = evaluateExpressionOverConstantCondition(condition_ast, sharding_key_expr);
+
+    size_t limit = context.getSettingsRef().optimize_skip_unused_shards_limit;
+    if (!limit || limit > SSIZE_MAX)
+    {
+        throw Exception("optimize_skip_unused_shards_limit out of range (0, {}]", ErrorCodes::ARGUMENT_OUT_OF_BOUND, SSIZE_MAX);
+    }
+    // To interpret limit==0 as limit is reached
+    ++limit;
+    const auto blocks = evaluateExpressionOverConstantCondition(condition_ast, sharding_key_expr, limit);
+
+    if (!limit)
+    {
+        LOG_TRACE(log,
+            "Number of values for sharding key exceeds optimize_skip_unused_shards_limit={}, "
+            "try to increase it, but note that this may increase query processing time.",
+            context.getSettingsRef().optimize_skip_unused_shards_limit);
+        return nullptr;
+    }
 
     // Can't get definite answer if we can skip any shards
     if (!blocks)
diff --git a/src/Storages/StorageDistributed.h b/src/Storages/StorageDistributed.h
index 5904124505a..2e1b64d1960 100644
--- a/src/Storages/StorageDistributed.h
+++ b/src/Storages/StorageDistributed.h
@@ -81,6 +81,8 @@ public:
 
     BlockOutputStreamPtr write(const ASTPtr & query, const StorageMetadataPtr & /*metadata_snapshot*/, const Context & context) override;
 
+    QueryPipelinePtr distributedWrite(const ASTInsertQuery & query, const Context & context) override;
+
     /// Removes temporary data in local filesystem.
     void truncate(const ASTPtr &, const StorageMetadataPtr &, const Context &, TableExclusiveLockHolder &) override;
 
diff --git a/src/Storages/StorageLog.cpp b/src/Storages/StorageLog.cpp
index 02172517eb1..9fdd466e792 100644
--- a/src/Storages/StorageLog.cpp
+++ b/src/Storages/StorageLog.cpp
@@ -87,6 +87,8 @@ private:
     size_t rows_read = 0;
     size_t max_read_buffer_size;
 
+    std::unordered_map<String, SerializationPtr> serializations;
+
     struct Stream
     {
         Stream(const DiskPtr & disk, const String & data_path, size_t offset, size_t max_read_buffer_size_)
@@ -104,11 +106,11 @@ private:
     using FileStreams = std::map<String, Stream>;
     FileStreams streams;
 
-    using DeserializeState = IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr;
+    using DeserializeState = ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr;
     using DeserializeStates = std::map<String, DeserializeState>;
     DeserializeStates deserialize_states;
 
-    void readData(const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column, size_t max_rows_to_read, IDataType::SubstreamsCache & cache);
+    void readData(const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column, size_t max_rows_to_read, ISerialization::SubstreamsCache & cache);
 };
 
 
@@ -124,7 +126,7 @@ Chunk LogSource::generate()
 
     /// How many rows to read for the next block.
     size_t max_rows_to_read = std::min(block_size, rows_limit - rows_read);
-    std::unordered_map<String, IDataType::SubstreamsCache> caches;
+    std::unordered_map<String, ISerialization::SubstreamsCache> caches;
 
     for (const auto & name_type : columns)
     {
@@ -162,19 +164,20 @@ Chunk LogSource::generate()
 
 
 void LogSource::readData(const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column,
-    size_t max_rows_to_read, IDataType::SubstreamsCache & cache)
+    size_t max_rows_to_read, ISerialization::SubstreamsCache & cache)
 {
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings settings; /// TODO Use avg_value_size_hint.
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkSettings settings; /// TODO Use avg_value_size_hint.
     const auto & [name, type] = name_and_type;
+    auto serialization = IDataType::getSerialization(name_and_type);
 
     auto create_stream_getter = [&](bool stream_for_prefix)
     {
-        return [&, stream_for_prefix] (const IDataType::SubstreamPath & path) -> ReadBuffer *
+        return [&, stream_for_prefix] (const ISerialization::SubstreamPath & path) -> ReadBuffer *
         {
-            if (cache.count(IDataType::getSubcolumnNameForStream(path)))
+            if (cache.count(ISerialization::getSubcolumnNameForStream(path)))
                 return nullptr;
 
-            String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, path);
+            String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, path);
             const auto & file_it = storage.files.find(stream_name);
             if (storage.files.end() == file_it)
                 throw Exception("Logical error: no information about file " + stream_name + " in StorageLog", ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
@@ -193,11 +196,11 @@ void LogSource::readData(const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & colu
     if (deserialize_states.count(name) == 0)
     {
         settings.getter = create_stream_getter(true);
-        type->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, deserialize_states[name]);
+        serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, deserialize_states[name]);
     }
 
     settings.getter = create_stream_getter(false);
-    type->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, max_rows_to_read, settings, deserialize_states[name], &cache);
+    serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, max_rows_to_read, settings, deserialize_states[name], &cache);
 }
 
 
@@ -282,11 +285,11 @@ private:
 
     std::unique_ptr<WriteBuffer> marks_stream; /// Declared below `lock` to make the file open when rwlock is captured.
 
-    using SerializeState = IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr;
+    using SerializeState = ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr;
     using SerializeStates = std::map<String, SerializeState>;
     SerializeStates serialize_states;
 
-    IDataType::OutputStreamGetter createStreamGetter(const NameAndTypePair & name_and_type, WrittenStreams & written_streams);
+    ISerialization::OutputStreamGetter createStreamGetter(const NameAndTypePair & name_and_type, WrittenStreams & written_streams);
 
     void writeData(
         const NameAndTypePair & name_and_type,
@@ -324,14 +327,15 @@ void LogBlockOutputStream::writeSuffix()
         return;
 
     WrittenStreams written_streams;
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
     for (const auto & column : getHeader())
     {
         auto it = serialize_states.find(column.name);
         if (it != serialize_states.end())
         {
             settings.getter = createStreamGetter(NameAndTypePair(column.name, column.type), written_streams);
-            column.type->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, it->second);
+            auto serialization = column.type->getDefaultSerialization();
+            serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, it->second);
         }
     }
 
@@ -353,15 +357,20 @@ void LogBlockOutputStream::writeSuffix()
 
     streams.clear();
     done = true;
+
+    /// unlock should be done from the same thread as lock, and dtor may be
+    /// called from different thread, so it should be done here (at least in
+    /// case of no exceptions occurred)
+    lock.unlock();
 }
 
 
-IDataType::OutputStreamGetter LogBlockOutputStream::createStreamGetter(const NameAndTypePair & name_and_type,
+ISerialization::OutputStreamGetter LogBlockOutputStream::createStreamGetter(const NameAndTypePair & name_and_type,
                                                                        WrittenStreams & written_streams)
 {
-    return [&] (const IDataType::SubstreamPath & path) -> WriteBuffer *
+    return [&] (const ISerialization::SubstreamPath & path) -> WriteBuffer *
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, path);
         if (written_streams.count(stream_name))
             return nullptr;
 
@@ -377,12 +386,13 @@ IDataType::OutputStreamGetter LogBlockOutputStream::createStreamGetter(const Nam
 void LogBlockOutputStream::writeData(const NameAndTypePair & name_and_type, const IColumn & column,
     MarksForColumns & out_marks, WrittenStreams & written_streams)
 {
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
     const auto & [name, type] = name_and_type;
+    auto serialization = type->getDefaultSerialization();
 
-    type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serialization->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & path)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, path);
         if (written_streams.count(stream_name))
             return;
 
@@ -398,11 +408,11 @@ void LogBlockOutputStream::writeData(const NameAndTypePair & name_and_type, cons
     settings.getter = createStreamGetter(name_and_type, written_streams);
 
     if (serialize_states.count(name) == 0)
-         type->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, serialize_states[name]);
+         serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, serialize_states[name]);
 
-    type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serialization->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & path)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, path);
         if (written_streams.count(stream_name))
             return;
 
@@ -416,11 +426,11 @@ void LogBlockOutputStream::writeData(const NameAndTypePair & name_and_type, cons
         out_marks.emplace_back(file.column_index, mark);
     }, settings.path);
 
-    type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, 0, 0, settings, serialize_states[name]);
+    serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, 0, 0, settings, serialize_states[name]);
 
-    type->enumerateStreams([&] (const IDataType::SubstreamPath & path, const IDataType & /* substream_type */)
+    serialization->enumerateStreams([&] (const ISerialization::SubstreamPath & path)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, path);
         if (!written_streams.emplace(stream_name).second)
             return;
 
@@ -501,9 +511,9 @@ void StorageLog::addFiles(const NameAndTypePair & column)
         throw Exception("Duplicate column with name " + column.name + " in constructor of StorageLog.",
             ErrorCodes::DUPLICATE_COLUMN);
 
-    IDataType::StreamCallback stream_callback = [&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    ISerialization::StreamCallback stream_callback = [&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
 
         if (!files.count(stream_name))
         {
@@ -516,8 +526,8 @@ void StorageLog::addFiles(const NameAndTypePair & column)
         }
     };
 
-    IDataType::SubstreamPath substream_path;
-    column.type->enumerateStreams(stream_callback, substream_path);
+    auto serialization = column.type->getDefaultSerialization();
+    serialization->enumerateStreams(stream_callback);
 }
 
 
@@ -607,11 +617,12 @@ const StorageLog::Marks & StorageLog::getMarksWithRealRowCount(const StorageMeta
       * If this is a data type with multiple stream, get the first stream, that we assume have real row count.
       * (Example: for Array data type, first stream is array sizes; and number of array sizes is the number of arrays).
       */
-    IDataType::SubstreamPath substream_root_path;
-    column.type->enumerateStreams([&](const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    ISerialization::SubstreamPath substream_root_path;
+    auto serialization = column.type->getDefaultSerialization();
+    serialization->enumerateStreams([&](const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
         if (filename.empty())
-            filename = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+            filename = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
     }, substream_root_path);
 
     Files::const_iterator it = files.find(filename);
diff --git a/src/Storages/StorageLog.h b/src/Storages/StorageLog.h
index acb03658182..a08e0f9a629 100644
--- a/src/Storages/StorageLog.h
+++ b/src/Storages/StorageLog.h
@@ -86,7 +86,7 @@ private:
     DiskPtr disk;
     String table_path;
 
-    mutable std::shared_timed_mutex rwlock;
+    std::shared_timed_mutex rwlock;
 
     Files files;
 
diff --git a/src/Storages/StorageMaterializedView.cpp b/src/Storages/StorageMaterializedView.cpp
index f1fb0935047..c89187a46e2 100644
--- a/src/Storages/StorageMaterializedView.cpp
+++ b/src/Storages/StorageMaterializedView.cpp
@@ -85,7 +85,7 @@ StorageMaterializedView::StorageMaterializedView(
     else if (attach_)
     {
         /// If there is an ATTACH request, then the internal table must already be created.
-        target_table_id = StorageID(getStorageID().database_name, generateInnerTableName(getStorageID()));
+        target_table_id = StorageID(getStorageID().database_name, generateInnerTableName(getStorageID()), query.to_inner_uuid);
     }
     else
     {
@@ -94,6 +94,7 @@ StorageMaterializedView::StorageMaterializedView(
         auto manual_create_query = std::make_shared<ASTCreateQuery>();
         manual_create_query->database = getStorageID().database_name;
         manual_create_query->table = generateInnerTableName(getStorageID());
+        manual_create_query->uuid = query.to_inner_uuid;
 
         auto new_columns_list = std::make_shared<ASTColumns>();
         new_columns_list->set(new_columns_list->columns, query.columns_list->columns->ptr());
diff --git a/src/Storages/StorageMerge.cpp b/src/Storages/StorageMerge.cpp
index 75511918e01..b8aaa52f92c 100644
--- a/src/Storages/StorageMerge.cpp
+++ b/src/Storages/StorageMerge.cpp
@@ -219,8 +219,8 @@ Pipe StorageMerge::read(
     /** First we make list of selected tables to find out its size.
       * This is necessary to correctly pass the recommended number of threads to each table.
       */
-    StorageListWithLocks selected_tables = getSelectedTables(
-        query_info.query, has_table_virtual_column, context.getCurrentQueryId(), context.getSettingsRef());
+    StorageListWithLocks selected_tables
+        = getSelectedTables(query_info, has_table_virtual_column, context.getCurrentQueryId(), context.getSettingsRef());
 
     if (selected_tables.empty())
         /// FIXME: do we support sampling in this case?
@@ -409,8 +409,9 @@ StorageMerge::StorageListWithLocks StorageMerge::getSelectedTables(const String
 
 
 StorageMerge::StorageListWithLocks StorageMerge::getSelectedTables(
-        const ASTPtr & query, bool has_virtual_column, const String & query_id, const Settings & settings) const
+        const SelectQueryInfo & query_info, bool has_virtual_column, const String & query_id, const Settings & settings) const
 {
+    const ASTPtr & query = query_info.query;
     StorageListWithLocks selected_tables;
     DatabaseTablesIteratorPtr iterator = getDatabaseIterator(global_context);
 
@@ -438,7 +439,7 @@ StorageMerge::StorageListWithLocks StorageMerge::getSelectedTables(
     if (has_virtual_column)
     {
         Block virtual_columns_block = Block{ColumnWithTypeAndName(std::move(virtual_column), std::make_shared<DataTypeString>(), "_table")};
-        VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query, virtual_columns_block, global_context);
+        VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query_info.query, virtual_columns_block, global_context);
         auto values = VirtualColumnUtils::extractSingleValueFromBlock<String>(virtual_columns_block, "_table");
 
         /// Remove unused tables from the list
diff --git a/src/Storages/StorageMerge.h b/src/Storages/StorageMerge.h
index eaffd34a379..ea8667aa186 100644
--- a/src/Storages/StorageMerge.h
+++ b/src/Storages/StorageMerge.h
@@ -59,7 +59,7 @@ private:
     StorageListWithLocks getSelectedTables(const String & query_id, const Settings & settings) const;
 
     StorageMerge::StorageListWithLocks getSelectedTables(
-            const ASTPtr & query, bool has_virtual_column, const String & query_id, const Settings & settings) const;
+        const SelectQueryInfo & query_info, bool has_virtual_column, const String & query_id, const Settings & settings) const;
 
     template <typename F>
     StoragePtr getFirstTable(F && predicate) const;
diff --git a/src/Storages/StorageMergeTree.cpp b/src/Storages/StorageMergeTree.cpp
index 2c4003919f4..10790057ac9 100644
--- a/src/Storages/StorageMergeTree.cpp
+++ b/src/Storages/StorageMergeTree.cpp
@@ -212,18 +212,8 @@ std::optional<UInt64> StorageMergeTree::totalRows(const Settings &) const
 
 std::optional<UInt64> StorageMergeTree::totalRowsByPartitionPredicate(const SelectQueryInfo & query_info, const Context & context) const
 {
-    auto metadata_snapshot = getInMemoryMetadataPtr();
-    PartitionPruner partition_pruner(metadata_snapshot->getPartitionKey(), query_info, context, true /* strict */);
-    if (partition_pruner.isUseless())
-        return {};
-    size_t res = 0;
-    auto lock = lockParts();
-    for (const auto & part : getDataPartsStateRange(DataPartState::Committed))
-    {
-        if (!partition_pruner.canBePruned(part))
-            res += part->rows_count;
-    }
-    return res;
+    auto parts = getDataPartsVector({DataPartState::Committed});
+    return totalRowsByPartitionPredicateImpl(query_info, context, parts);
 }
 
 std::optional<UInt64> StorageMergeTree::totalBytes(const Settings &) const
diff --git a/src/Storages/StoragePostgreSQL.cpp b/src/Storages/StoragePostgreSQL.cpp
index 564772ee4aa..e1b927027f9 100644
--- a/src/Storages/StoragePostgreSQL.cpp
+++ b/src/Storages/StoragePostgreSQL.cpp
@@ -147,7 +147,7 @@ public:
                     }
                     else
                     {
-                        data_types[j]->serializeAsText(*columns[j], i, ostr, FormatSettings{});
+                        data_types[j]->getDefaultSerialization()->serializeText(*columns[j], i, ostr, FormatSettings{});
                     }
 
                     row[j] = ostr.str();
@@ -214,7 +214,7 @@ public:
         auto array_column = ColumnArray::create(createNested(nested));
         array_column->insert(array_field);
         WriteBufferFromOwnString ostr;
-        data_type->serializeAsText(*array_column, 0, ostr, FormatSettings{});
+        data_type->getDefaultSerialization()->serializeText(*array_column, 0, ostr, FormatSettings{});
 
         /// ostr is guaranteed to be at least '[]', i.e. size is at least 2 and 2 only if ostr.str() == '[]'
         assert(ostr.str().size() >= 2);
diff --git a/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.cpp b/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.cpp
index 9b93d7183fd..f9d63132a1b 100644
--- a/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.cpp
+++ b/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.cpp
@@ -59,6 +59,7 @@
 
 #include <ext/range.h>
 #include <ext/scope_guard.h>
+#include "Storages/MergeTree/MergeTreeReaderCompact.h"
 
 #include <ctime>
 #include <thread>
@@ -1353,6 +1354,48 @@ String StorageReplicatedMergeTree::getChecksumsForZooKeeper(const MergeTreeDataP
         getSettings()->use_minimalistic_checksums_in_zookeeper);
 }
 
+MergeTreeData::MutableDataPartPtr StorageReplicatedMergeTree::attachPartHelperFoundValidPart(const LogEntry& entry) const
+{
+    const MergeTreePartInfo actual_part_info = MergeTreePartInfo::fromPartName(entry.new_part_name, format_version);
+    const String part_new_name = actual_part_info.getPartName();
+
+    for (const DiskPtr & disk : getStoragePolicy()->getDisks())
+        for (const auto it = disk->iterateDirectory(relative_data_path + "detached/"); it->isValid(); it->next())
+        {
+            MergeTreePartInfo part_info;
+
+            if (!MergeTreePartInfo::tryParsePartName(it->name(), &part_info, format_version) ||
+                part_info.partition_id != actual_part_info.partition_id)
+                continue;
+
+            const String part_old_name = part_info.getPartName();
+            const String part_path = "detached/" + part_old_name;
+
+            const VolumePtr volume = std::make_shared<SingleDiskVolume>("volume_" + part_old_name, disk);
+
+            /// actual_part_info is more recent than part_info so we use it
+            MergeTreeData::MutableDataPartPtr part = createPart(part_new_name, actual_part_info, volume, part_path);
+
+            try
+            {
+                part->loadColumnsChecksumsIndexes(true, true);
+            }
+            catch (const Exception&)
+            {
+                /// This method throws if the part data is corrupted or partly missing. In this case, we simply don't
+                /// process the part.
+                continue;
+            }
+
+            if (entry.part_checksum == part->checksums.getTotalChecksumHex())
+            {
+                part->modification_time = disk->getLastModified(part->getFullRelativePath()).epochTime();
+                return part;
+            }
+        }
+
+    return {};
+}
 
 bool StorageReplicatedMergeTree::executeLogEntry(LogEntry & entry)
 {
@@ -1368,32 +1411,54 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::executeLogEntry(LogEntry & entry)
         return true;
     }
 
-    if (entry.type == LogEntry::GET_PART ||
-        entry.type == LogEntry::MERGE_PARTS ||
-        entry.type == LogEntry::MUTATE_PART)
+    const bool is_get_or_attach = entry.type == LogEntry::GET_PART || entry.type == LogEntry::ATTACH_PART;
+
+    if (is_get_or_attach || entry.type == LogEntry::MERGE_PARTS || entry.type == LogEntry::MUTATE_PART)
     {
         /// If we already have this part or a part covering it, we do not need to do anything.
         /// The part may be still in the PreCommitted -> Committed transition so we first search
         /// among PreCommitted parts to definitely find the desired part if it exists.
         DataPartPtr existing_part = getPartIfExists(entry.new_part_name, {MergeTreeDataPartState::PreCommitted});
+
         if (!existing_part)
             existing_part = getActiveContainingPart(entry.new_part_name);
 
-        /// Even if the part is locally, it (in exceptional cases) may not be in ZooKeeper. Let's check that it is there.
+        /// Even if the part is local, it (in exceptional cases) may not be in ZooKeeper. Let's check that it is there.
         if (existing_part && getZooKeeper()->exists(replica_path + "/parts/" + existing_part->name))
         {
-            if (!(entry.type == LogEntry::GET_PART && entry.source_replica == replica_name))
-            {
-                LOG_DEBUG(log, "Skipping action for part {} because part {} already exists.", entry.new_part_name, existing_part->name);
-            }
+            if (!is_get_or_attach || entry.source_replica != replica_name)
+                LOG_DEBUG(log, "Skipping action for part {} because part {} already exists.",
+                    entry.new_part_name, existing_part->name);
+
             return true;
         }
     }
 
-    if (entry.type == LogEntry::GET_PART && entry.source_replica == replica_name)
+    if (entry.type == LogEntry::ATTACH_PART)
+    {
+        if (MutableDataPartPtr part = attachPartHelperFoundValidPart(entry); part)
+        {
+            LOG_TRACE(log, "Found valid part to attach from local data, preparing the transaction");
+
+            Transaction transaction(*this);
+
+            renameTempPartAndReplace(part, nullptr, &transaction);
+            checkPartChecksumsAndCommit(transaction, part);
+
+            writePartLog(PartLogElement::Type::NEW_PART, {}, 0 /** log entry is fake so we don't measure the time */,
+                part->name, part, {} /** log entry is fake so there are no initial parts */, nullptr);
+
+            return true;
+        }
+
+        LOG_TRACE(log, "Didn't find part with the correct checksums, will fetch it from other replica");
+    }
+
+    if (is_get_or_attach && entry.source_replica == replica_name)
         LOG_WARNING(log, "Part {} from own log doesn't exist.", entry.new_part_name);
 
-    /// Perhaps we don't need this part, because during write with quorum, the quorum has failed (see below about `/quorum/failed_parts`).
+    /// Perhaps we don't need this part, because during write with quorum, the quorum has failed
+    /// (see below about `/quorum/failed_parts`).
     if (entry.quorum && getZooKeeper()->exists(zookeeper_path + "/quorum/failed_parts/" + entry.new_part_name))
     {
         LOG_DEBUG(log, "Skipping action for part {} because quorum for that part was failed.", entry.new_part_name);
@@ -1401,28 +1466,28 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::executeLogEntry(LogEntry & entry)
     }
 
     bool do_fetch = false;
-    if (entry.type == LogEntry::GET_PART)
+
+    switch (entry.type)
     {
-        do_fetch = true;
-    }
-    else if (entry.type == LogEntry::MERGE_PARTS)
-    {
-        /// Sometimes it's better to fetch merged part instead of merge
-        /// For example when we don't have all source parts for merge
-        do_fetch = !tryExecuteMerge(entry);
-    }
-    else if (entry.type == LogEntry::MUTATE_PART)
-    {
-        /// Sometimes it's better to fetch mutated part instead of merge
-        do_fetch = !tryExecutePartMutation(entry);
-    }
-    else if (entry.type == LogEntry::ALTER_METADATA)
-    {
-        return executeMetadataAlter(entry);
-    }
-    else
-    {
-        throw Exception("Unexpected log entry type: " + toString(static_cast<int>(entry.type)), ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+        case LogEntry::ATTACH_PART:
+            /// We surely don't have this part locally as we've checked it before, so download it.
+            [[fallthrough]];
+        case LogEntry::GET_PART:
+            do_fetch = true;
+            break;
+        case LogEntry::MERGE_PARTS:
+            /// Sometimes it's better to fetch the merged part instead of merging,
+            /// e.g when we don't have all the source parts.
+            do_fetch = !tryExecuteMerge(entry);
+            break;
+        case LogEntry::MUTATE_PART:
+            /// Sometimes it's better to fetch mutated part instead of merging.
+            do_fetch = !tryExecutePartMutation(entry);
+            break;
+        case LogEntry::ALTER_METADATA:
+            return executeMetadataAlter(entry);
+        default:
+            throw Exception(ErrorCodes::LOGICAL_ERROR, "Unexpected log entry type: {}", static_cast<int>(entry.type));
     }
 
     if (do_fetch)
@@ -1433,7 +1498,8 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::executeLogEntry(LogEntry & entry)
 
 bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
 {
-    LOG_TRACE(log, "Executing log entry to merge parts {} to {}", boost::algorithm::join(entry.source_parts, ", "), entry.new_part_name);
+    LOG_TRACE(log, "Executing log entry to merge parts {} to {}",
+        fmt::join(entry.source_parts, ", "), entry.new_part_name);
 
     const auto storage_settings_ptr = getSettings();
 
@@ -1458,6 +1524,7 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
     /// instead of doing exactly the same merge cluster-wise
     std::optional<String> replica_to_execute_merge;
     bool replica_to_execute_merge_picked = false;
+
     if (merge_strategy_picker.shouldMergeOnSingleReplica(entry))
     {
         replica_to_execute_merge = merge_strategy_picker.pickReplicaToExecuteMerge(entry);
@@ -1465,16 +1532,21 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
 
         if (replica_to_execute_merge)
         {
-            LOG_DEBUG(log, "Prefer fetching part {} from replica {} due execute_merges_on_single_replica_time_threshold", entry.new_part_name, replica_to_execute_merge.value());
+            LOG_DEBUG(log,
+                "Prefer fetching part {} from replica {} due to execute_merges_on_single_replica_time_threshold",
+                entry.new_part_name, replica_to_execute_merge.value());
+
             return false;
         }
     }
 
     DataPartsVector parts;
     bool have_all_parts = true;
+
     for (const String & name : entry.source_parts)
     {
         DataPartPtr part = getActiveContainingPart(name);
+
         if (!part)
         {
             have_all_parts = false;
@@ -1557,8 +1629,7 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
 
     if (storage_settings_ptr->allow_s3_zero_copy_replication)
     {
-        auto disk = reserved_space->getDisk();
-        if (disk->getType() == DB::DiskType::Type::S3)
+        if (auto disk = reserved_space->getDisk(); disk->getType() == DB::DiskType::Type::S3)
         {
             if (merge_strategy_picker.shouldMergeOnSingleReplicaS3Shared(entry))
             {
@@ -1567,7 +1638,9 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
 
                 if (replica_to_execute_merge)
                 {
-                    LOG_DEBUG(log, "Prefer fetching part {} from replica {} due s3_execute_merges_on_single_replica_time_threshold", entry.new_part_name, replica_to_execute_merge.value());
+                    LOG_DEBUG(log,
+                        "Prefer fetching part {} from replica {} due s3_execute_merges_on_single_replica_time_threshold",
+                        entry.new_part_name, replica_to_execute_merge.value());
                     return false;
                 }
             }
@@ -1579,8 +1652,10 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
         global_context.getMergeList().bookMergeWithTTL();
 
     auto table_id = getStorageID();
+
     /// Add merge to list
-    MergeList::EntryPtr merge_entry = global_context.getMergeList().insert(table_id.database_name, table_id.table_name, future_merged_part);
+    MergeList::EntryPtr merge_entry = global_context.getMergeList().insert(
+        table_id.database_name, table_id.table_name, future_merged_part);
 
     Transaction transaction(*this);
     MutableDataPartPtr part;
@@ -1614,7 +1689,16 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecuteMerge(const LogEntry & entry)
 
                 ProfileEvents::increment(ProfileEvents::DataAfterMergeDiffersFromReplica);
 
-                LOG_ERROR(log, "{}. Data after merge is not byte-identical to data on another replicas. There could be several reasons: 1. Using newer version of compression library after server update. 2. Using another compression method. 3. Non-deterministic compression algorithm (highly unlikely). 4. Non-deterministic merge algorithm due to logical error in code. 5. Data corruption in memory due to bug in code. 6. Data corruption in memory due to hardware issue. 7. Manual modification of source data after server startup. 8. Manual modification of checksums stored in ZooKeeper. 9. Part format related settings like 'enable_mixed_granularity_parts' are different on different replicas. We will download merged part from replica to force byte-identical result.", getCurrentExceptionMessage(false));
+                LOG_ERROR(log,
+                    "{}. Data after merge is not byte-identical to data on another replicas. There could be several"
+                    " reasons: 1. Using newer version of compression library after server update. 2. Using another"
+                    " compression method. 3. Non-deterministic compression algorithm (highly unlikely). 4."
+                    " Non-deterministic merge algorithm due to logical error in code. 5. Data corruption in memory due"
+                    " to bug in code. 6. Data corruption in memory due to hardware issue. 7. Manual modification of"
+                    " source data after server startup. 8. Manual modification of checksums stored in ZooKeeper. 9."
+                    " Part format related settings like 'enable_mixed_granularity_parts' are different on different"
+                    " replicas. We will download merged part from replica to force byte-identical result.",
+                    getCurrentExceptionMessage(false));
 
                 write_part_log(ExecutionStatus::fromCurrentException());
 
@@ -1663,9 +1747,10 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::tryExecutePartMutation(const StorageReplicatedM
 
     if (source_part->name != source_part_name)
     {
-        throw Exception("Part " + source_part_name + " is covered by " + source_part->name
-            + " but should be mutated to " + entry.new_part_name + ". This is a bug.",
-            ErrorCodes::LOGICAL_ERROR);
+        LOG_WARNING(log, "Part " + source_part_name + " is covered by " + source_part->name
+                    + " but should be mutated to " + entry.new_part_name + ". "
+                    + "Possibly the mutation of this part is not needed and will be skipped. This shouldn't happen often.");
+        return false;
     }
 
     /// TODO - some better heuristic?
@@ -1777,21 +1862,18 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::executeFetch(LogEntry & entry)
     const auto storage_settings_ptr = getSettings();
     auto metadata_snapshot = getInMemoryMetadataPtr();
 
-    if (storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches && total_fetches >= storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches)
-    {
-        throw Exception("Too many total fetches from replicas, maximum: " + storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches.toString(),
-            ErrorCodes::TOO_MANY_FETCHES);
-    }
+    if (storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches &&
+        total_fetches >= storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches)
+        throw Exception(ErrorCodes::TOO_MANY_FETCHES, "Too many total fetches from replicas, maximum: {} ",
+            storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches.toString());
 
     ++total_fetches;
     SCOPE_EXIT({--total_fetches;});
 
     if (storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches_for_table
         && current_table_fetches >= storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches_for_table)
-    {
-        throw Exception("Too many fetches from replicas for table, maximum: " + storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches_for_table.toString(),
-            ErrorCodes::TOO_MANY_FETCHES);
-    }
+        throw Exception(ErrorCodes::TOO_MANY_FETCHES, "Too many fetches from replicas for table, maximum: {}",
+            storage_settings_ptr->replicated_max_parallel_fetches_for_table.toString());
 
     ++current_table_fetches;
     SCOPE_EXIT({--current_table_fetches;});
@@ -2313,7 +2395,8 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::executeReplaceRange(const LogEntry & entry)
         {
             String source_replica_path = zookeeper_path + "/replicas/" + part_desc->replica;
             ReplicatedMergeTreeAddress address(getZooKeeper()->get(source_replica_path + "/host"));
-            auto timeouts = ConnectionTimeouts::getHTTPTimeouts(global_context);
+            auto timeouts = getFetchPartHTTPTimeouts(global_context);
+
             auto [user, password] = global_context.getInterserverCredentials();
             String interserver_scheme = global_context.getInterserverScheme();
 
@@ -3246,6 +3329,23 @@ void StorageReplicatedMergeTree::exitLeaderElection()
     leader_election = nullptr;
 }
 
+ConnectionTimeouts StorageReplicatedMergeTree::getFetchPartHTTPTimeouts(const Context & context)
+{
+    auto timeouts = ConnectionTimeouts::getHTTPTimeouts(context);
+    auto settings = getSettings();
+
+    if (settings->replicated_fetches_http_connection_timeout.changed)
+        timeouts.connection_timeout = settings->replicated_fetches_http_connection_timeout;
+
+    if (settings->replicated_fetches_http_send_timeout.changed)
+        timeouts.send_timeout = settings->replicated_fetches_http_send_timeout;
+
+    if (settings->replicated_fetches_http_receive_timeout.changed)
+        timeouts.receive_timeout = settings->replicated_fetches_http_receive_timeout;
+
+    return timeouts;
+}
+
 bool StorageReplicatedMergeTree::checkReplicaHavePart(const String & replica, const String & part_name)
 {
     auto zookeeper = getZooKeeper();
@@ -3260,12 +3360,16 @@ String StorageReplicatedMergeTree::findReplicaHavingPart(const String & part_nam
     /// Select replicas in uniformly random order.
     std::shuffle(replicas.begin(), replicas.end(), thread_local_rng);
 
+    LOG_TRACE(log, "Candidate replicas: {}", replicas.size());
+
     for (const String & replica : replicas)
     {
-        /// We don't interested in ourself.
+        /// We aren't interested in ourself.
         if (replica == replica_name)
             continue;
 
+        LOG_TRACE(log, "Candidate replica: {}", replica);
+
         if (checkReplicaHavePart(replica, part_name) &&
             (!active || zookeeper->exists(zookeeper_path + "/replicas/" + replica + "/is_active")))
             return replica;
@@ -3651,6 +3755,7 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::fetchPart(const String & part_name, const Stora
     String interserver_scheme;
     std::optional<CurrentlySubmergingEmergingTagger> tagger_ptr;
     std::function<MutableDataPartPtr()> get_part;
+
     if (part_to_clone)
     {
         get_part = [&, part_to_clone]()
@@ -3661,7 +3766,8 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::fetchPart(const String & part_name, const Stora
     else
     {
         address.fromString(zookeeper->get(source_replica_path + "/host"));
-        timeouts = ConnectionTimeouts::getHTTPTimeouts(global_context);
+        timeouts = getFetchPartHTTPTimeouts(global_context);
+
         user_password = global_context.getInterserverCredentials();
         interserver_scheme = global_context.getInterserverScheme();
 
@@ -4096,17 +4202,9 @@ std::optional<UInt64> StorageReplicatedMergeTree::totalRows(const Settings & set
 
 std::optional<UInt64> StorageReplicatedMergeTree::totalRowsByPartitionPredicate(const SelectQueryInfo & query_info, const Context & context) const
 {
-    auto metadata_snapshot = getInMemoryMetadataPtr();
-    PartitionPruner partition_pruner(metadata_snapshot->getPartitionKey(), query_info, context, true /* strict */);
-    if (partition_pruner.isUseless())
-        return {};
-    size_t res = 0;
-    foreachCommittedParts([&](auto & part)
-    {
-        if (!partition_pruner.canBePruned(part))
-            res += part->rows_count;
-    }, context.getSettingsRef().select_sequential_consistency);
-    return res;
+    DataPartsVector parts;
+    foreachCommittedParts([&](auto & part) { parts.push_back(part); }, context.getSettingsRef().select_sequential_consistency);
+    return totalRowsByPartitionPredicateImpl(query_info, context, parts);
 }
 
 std::optional<UInt64> StorageReplicatedMergeTree::totalBytes(const Settings & settings) const
@@ -4744,13 +4842,20 @@ PartitionCommandsResultInfo StorageReplicatedMergeTree::attachPartition(
     PartsTemporaryRename renamed_parts(*this, "detached/");
     MutableDataPartsVector loaded_parts = tryLoadPartsToAttach(partition, attach_part, query_context, renamed_parts);
 
-    ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream output(*this, metadata_snapshot, 0, 0, 0, false, false, false);   /// TODO Allow to use quorum here.
+    /// TODO Allow to use quorum here.
+    ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream output(*this, metadata_snapshot, 0, 0, 0, false, false, false,
+        /*is_attach*/true);
+
     for (size_t i = 0; i < loaded_parts.size(); ++i)
     {
-        String old_name = loaded_parts[i]->name;
+        const String old_name = loaded_parts[i]->name;
+
         output.writeExistingPart(loaded_parts[i]);
+
         renamed_parts.old_and_new_names[i].first.clear();
+
         LOG_DEBUG(log, "Attached part {} as {}", old_name, loaded_parts[i]->name);
+
         results.push_back(PartitionCommandResultInfo{
             .partition_id = loaded_parts[i]->info.partition_id,
             .part_name = loaded_parts[i]->name,
@@ -4932,7 +5037,7 @@ bool StorageReplicatedMergeTree::waitForTableReplicaToProcessLogEntry(
 
     const auto & stop_waiting = [&]()
     {
-        bool stop_waiting_itself = waiting_itself && is_dropped;
+        bool stop_waiting_itself = waiting_itself && (partial_shutdown_called || is_dropped);
         bool stop_waiting_non_active = !wait_for_non_active && !getZooKeeper()->exists(table_zookeeper_path + "/replicas/" + replica + "/is_active");
         return stop_waiting_itself || stop_waiting_non_active;
     };
diff --git a/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.h b/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.h
index 2d1b50ede4c..0c8aca18c6a 100644
--- a/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.h
+++ b/src/Storages/StorageReplicatedMergeTree.h
@@ -39,13 +39,14 @@ namespace DB
   * - the structure of the table (/metadata, /columns)
   * - action log with data (/log/log-...,/replicas/replica_name/queue/queue-...);
   * - a replica list (/replicas), and replica activity tag (/replicas/replica_name/is_active), replica addresses (/replicas/replica_name/host);
-  * - select the leader replica (/leader_election) - these are the replicas that assigning merges, mutations and partition manipulations
+  * - the leader replica election (/leader_election) - these are the replicas that assign merges, mutations
+  *   and partition manipulations.
   *   (after ClickHouse version 20.5 we allow multiple leaders to act concurrently);
   * - a set of parts of data on each replica (/replicas/replica_name/parts);
   * - list of the last N blocks of data with checksum, for deduplication (/blocks);
   * - the list of incremental block numbers (/block_numbers) that we are about to insert,
   *   to ensure the linear order of data insertion and data merge only on the intervals in this sequence;
-  * - coordinates writes with quorum (/quorum).
+  * - coordinate writes with quorum (/quorum).
   * - Storage of mutation entries (ALTER DELETE, ALTER UPDATE etc.) to execute (/mutations).
   *   See comments in StorageReplicatedMergeTree::mutate() for details.
   */
@@ -65,6 +66,8 @@ namespace DB
   * - if the part is corrupt (removePartAndEnqueueFetch) or absent during the check (at start - checkParts, while running - searchForMissingPart),
   *   actions are put on GET from other replicas;
   *
+  * TODO Update the GET part after rewriting the code (search locally).
+  *
   * The replica to which INSERT was made in the queue will also have an entry of the GET of this data.
   * Such an entry is considered to be executed as soon as the queue handler sees it.
   *
@@ -251,6 +254,8 @@ private:
     using LogEntry = ReplicatedMergeTreeLogEntry;
     using LogEntryPtr = LogEntry::Ptr;
 
+    using MergeTreeData::MutableDataPartPtr;
+
     zkutil::ZooKeeperPtr current_zookeeper;        /// Use only the methods below.
     mutable std::mutex current_zookeeper_mutex;    /// To recreate the session in the background thread.
 
@@ -420,6 +425,9 @@ private:
       */
     bool executeLogEntry(LogEntry & entry);
 
+    /// Lookup the part for the entry in the detached/ folder.
+    /// returns nullptr if the part is corrupt or missing.
+    MutableDataPartPtr attachPartHelperFoundValidPart(const LogEntry& entry) const;
 
     void executeDropRange(const LogEntry & entry);
 
@@ -507,6 +515,8 @@ private:
 
     /// Exchange parts.
 
+    ConnectionTimeouts getFetchPartHTTPTimeouts(const Context & context);
+
     /** Returns an empty string if no one has a part.
       */
     String findReplicaHavingPart(const String & part_name, bool active);
diff --git a/src/Storages/StorageStripeLog.cpp b/src/Storages/StorageStripeLog.cpp
index db4fbff78cd..f31e66281c8 100644
--- a/src/Storages/StorageStripeLog.cpp
+++ b/src/Storages/StorageStripeLog.cpp
@@ -228,6 +228,11 @@ public:
         storage.file_checker.save();
 
         done = true;
+
+        /// unlock should be done from the same thread as lock, and dtor may be
+        /// called from different thread, so it should be done here (at least in
+        /// case of no exceptions occurred)
+        lock.unlock();
     }
 
 private:
diff --git a/src/Storages/StorageStripeLog.h b/src/Storages/StorageStripeLog.h
index 5782e2526d3..77fd12cd1aa 100644
--- a/src/Storages/StorageStripeLog.h
+++ b/src/Storages/StorageStripeLog.h
@@ -68,7 +68,7 @@ private:
     size_t max_compress_block_size;
 
     FileChecker file_checker;
-    mutable std::shared_timed_mutex rwlock;
+    std::shared_timed_mutex rwlock;
 
     Poco::Logger * log;
 };
diff --git a/src/Storages/StorageTinyLog.cpp b/src/Storages/StorageTinyLog.cpp
index 06e2c21b1a8..b63a0c7d255 100644
--- a/src/Storages/StorageTinyLog.cpp
+++ b/src/Storages/StorageTinyLog.cpp
@@ -109,11 +109,11 @@ private:
     using FileStreams = std::map<String, std::unique_ptr<Stream>>;
     FileStreams streams;
 
-    using DeserializeState = IDataType::DeserializeBinaryBulkStatePtr;
+    using DeserializeState = ISerialization::DeserializeBinaryBulkStatePtr;
     using DeserializeStates = std::map<String, DeserializeState>;
     DeserializeStates deserialize_states;
 
-    void readData(const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column, UInt64 limit, IDataType::SubstreamsCache & cache);
+    void readData(const NameAndTypePair & name_and_type, ColumnPtr & column, UInt64 limit, ISerialization::SubstreamsCache & cache);
 };
 
 
@@ -132,7 +132,7 @@ Chunk TinyLogSource::generate()
         return {};
     }
 
-    std::unordered_map<String, IDataType::SubstreamsCache> caches;
+    std::unordered_map<String, ISerialization::SubstreamsCache> caches;
     for (const auto & name_type : columns)
     {
         ColumnPtr column;
@@ -162,16 +162,18 @@ Chunk TinyLogSource::generate()
 
 
 void TinyLogSource::readData(const NameAndTypePair & name_and_type,
-    ColumnPtr & column, UInt64 limit, IDataType::SubstreamsCache & cache)
+    ColumnPtr & column, UInt64 limit, ISerialization::SubstreamsCache & cache)
 {
-    IDataType::DeserializeBinaryBulkSettings settings; /// TODO Use avg_value_size_hint.
+    ISerialization::DeserializeBinaryBulkSettings settings; /// TODO Use avg_value_size_hint.
     const auto & [name, type] = name_and_type;
-    settings.getter = [&] (const IDataType::SubstreamPath & path) -> ReadBuffer *
+    auto serialization = IDataType::getSerialization(name_and_type);
+
+    settings.getter = [&] (const ISerialization::SubstreamPath & path) -> ReadBuffer *
     {
-        if (cache.count(IDataType::getSubcolumnNameForStream(path)))
+        if (cache.count(ISerialization::getSubcolumnNameForStream(path)))
             return nullptr;
 
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(name_and_type, path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(name_and_type, path);
         auto & stream = streams[stream_name];
         if (!stream)
         {
@@ -184,9 +186,9 @@ void TinyLogSource::readData(const NameAndTypePair & name_and_type,
     };
 
     if (deserialize_states.count(name) == 0)
-         type->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, deserialize_states[name]);
+         serialization->deserializeBinaryBulkStatePrefix(settings, deserialize_states[name]);
 
-    type->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, limit, settings, deserialize_states[name], &cache);
+    serialization->deserializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, limit, settings, deserialize_states[name], &cache);
 }
 
 
@@ -261,24 +263,24 @@ private:
     using FileStreams = std::map<String, std::unique_ptr<Stream>>;
     FileStreams streams;
 
-    using SerializeState = IDataType::SerializeBinaryBulkStatePtr;
+    using SerializeState = ISerialization::SerializeBinaryBulkStatePtr;
     using SerializeStates = std::map<String, SerializeState>;
     SerializeStates serialize_states;
 
     using WrittenStreams = std::set<String>;
 
-    IDataType::OutputStreamGetter createStreamGetter(const NameAndTypePair & column, WrittenStreams & written_streams);
+    ISerialization::OutputStreamGetter createStreamGetter(const NameAndTypePair & column, WrittenStreams & written_streams);
     void writeData(const NameAndTypePair & name_and_type, const IColumn & column, WrittenStreams & written_streams);
 };
 
 
-IDataType::OutputStreamGetter TinyLogBlockOutputStream::createStreamGetter(
+ISerialization::OutputStreamGetter TinyLogBlockOutputStream::createStreamGetter(
     const NameAndTypePair & column,
     WrittenStreams & written_streams)
 {
-    return [&] (const IDataType::SubstreamPath & path) -> WriteBuffer *
+    return [&] (const ISerialization::SubstreamPath & path) -> WriteBuffer *
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, path);
 
         if (!written_streams.insert(stream_name).second)
             return nullptr;
@@ -298,8 +300,9 @@ IDataType::OutputStreamGetter TinyLogBlockOutputStream::createStreamGetter(
 
 void TinyLogBlockOutputStream::writeData(const NameAndTypePair & name_and_type, const IColumn & column, WrittenStreams & written_streams)
 {
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
     const auto & [name, type] = name_and_type;
+    auto serialization = type->getDefaultSerialization();
 
     if (serialize_states.count(name) == 0)
     {
@@ -307,11 +310,11 @@ void TinyLogBlockOutputStream::writeData(const NameAndTypePair & name_and_type,
         /// Use different WrittenStreams set, or we get nullptr for them in `serializeBinaryBulkWithMultipleStreams`
         WrittenStreams prefix_written_streams;
         settings.getter = createStreamGetter(name_and_type, prefix_written_streams);
-        type->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, serialize_states[name]);
+        serialization->serializeBinaryBulkStatePrefix(settings, serialize_states[name]);
     }
 
     settings.getter = createStreamGetter(name_and_type, written_streams);
-    type->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, 0, 0, settings, serialize_states[name]);
+    serialization->serializeBinaryBulkWithMultipleStreams(column, 0, 0, settings, serialize_states[name]);
 }
 
 
@@ -328,14 +331,15 @@ void TinyLogBlockOutputStream::writeSuffix()
     }
 
     WrittenStreams written_streams;
-    IDataType::SerializeBinaryBulkSettings settings;
+    ISerialization::SerializeBinaryBulkSettings settings;
     for (const auto & column : getHeader())
     {
         auto it = serialize_states.find(column.name);
         if (it != serialize_states.end())
         {
             settings.getter = createStreamGetter(NameAndTypePair(column.name, column.type), written_streams);
-            column.type->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, it->second);
+            auto serialization = column.type->getDefaultSerialization();
+            serialization->serializeBinaryBulkStateSuffix(settings, it->second);
         }
     }
 
@@ -353,6 +357,11 @@ void TinyLogBlockOutputStream::writeSuffix()
     for (const auto & file : column_files)
         storage.file_checker.update(file);
     storage.file_checker.save();
+
+    /// unlock should be done from the same thread as lock, and dtor may be
+    /// called from different thread, so it should be done here (at least in
+    /// case of no exceptions occurred)
+    lock.unlock();
 }
 
 
@@ -423,9 +432,9 @@ void StorageTinyLog::addFiles(const NameAndTypePair & column)
         throw Exception("Duplicate column with name " + name + " in constructor of StorageTinyLog.",
             ErrorCodes::DUPLICATE_COLUMN);
 
-    IDataType::StreamCallback stream_callback = [&] (const IDataType::SubstreamPath & substream_path, const IDataType & /* substream_type */)
+    ISerialization::StreamCallback stream_callback = [&] (const ISerialization::SubstreamPath & substream_path)
     {
-        String stream_name = IDataType::getFileNameForStream(column, substream_path);
+        String stream_name = ISerialization::getFileNameForStream(column, substream_path);
         if (!files.count(stream_name))
         {
             ColumnData column_data;
@@ -434,8 +443,9 @@ void StorageTinyLog::addFiles(const NameAndTypePair & column)
         }
     };
 
-    IDataType::SubstreamPath substream_path;
-    type->enumerateStreams(stream_callback, substream_path);
+    ISerialization::SubstreamPath substream_path;
+    auto serialization = type->getDefaultSerialization();
+    serialization->enumerateStreams(stream_callback, substream_path);
 }
 
 
diff --git a/src/Storages/StorageTinyLog.h b/src/Storages/StorageTinyLog.h
index b76e8e34dfb..1187f7f905d 100644
--- a/src/Storages/StorageTinyLog.h
+++ b/src/Storages/StorageTinyLog.h
@@ -70,7 +70,7 @@ private:
     Files files;
 
     FileChecker file_checker;
-    mutable std::shared_timed_mutex rwlock;
+    std::shared_timed_mutex rwlock;
 
     Poco::Logger * log;
 
diff --git a/src/Storages/System/StorageSystemClusters.cpp b/src/Storages/System/StorageSystemClusters.cpp
index 25b432252f9..e20ce233190 100644
--- a/src/Storages/System/StorageSystemClusters.cpp
+++ b/src/Storages/System/StorageSystemClusters.cpp
@@ -38,7 +38,21 @@ void StorageSystemClusters::fillData(MutableColumns & res_columns, const Context
     for (const auto & name_and_database : databases)
     {
         if (const auto * replicated = typeid_cast<const DatabaseReplicated *>(name_and_database.second.get()))
-            writeCluster(res_columns, {name_and_database.first, replicated->getCluster()});
+        {
+            // A quick fix for stateless tests with DatabaseReplicated. Its ZK
+            // node can be destroyed at any time. If another test lists
+            // system.clusters to get client command line suggestions, it will
+            // get an error when trying to get the info about DB from ZK.
+            // Just ignore these inaccessible databases. A good example of a
+            // failing test is `01526_client_start_and_exit`.
+            try {
+                writeCluster(res_columns, {name_and_database.first, replicated->getCluster()});
+            }
+            catch (...)
+            {
+                tryLogCurrentException(__PRETTY_FUNCTION__);
+            }
+        }
     }
 }
 
diff --git a/src/Storages/System/StorageSystemContributors.generated.cpp b/src/Storages/System/StorageSystemContributors.generated.cpp
index fd4807e550c..46ead225102 100644
--- a/src/Storages/System/StorageSystemContributors.generated.cpp
+++ b/src/Storages/System/StorageSystemContributors.generated.cpp
@@ -4,6 +4,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "20018712",
     "243f6a88 85a308d3",
     "243f6a8885a308d313198a2e037",
+    "3ldar-nasyrov",
     "821008736@qq.com",
     "Akazz",
     "Alain BERRIER",
@@ -58,6 +59,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Alexey Vasiliev",
     "Alexey Zatelepin",
     "Alexsey Shestakov",
+    "Ali Demirci",
     "Aliaksandr Pliutau",
     "Aliaksandr Shylau",
     "Amos Bird",
@@ -138,6 +140,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Brett Hoerner",
     "Bulat Gaifullin",
     "Carbyn",
+    "Chao Ma",
     "Chao Wang",
     "Chen Yufei",
     "Chienlung Cheung",
@@ -258,6 +261,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Ilya Skrypitsa",
     "Ilya Yatsishin",
     "ImgBotApp",
+    "Islam Israfilov",
     "Islam Israfilov (Islam93)",
     "Ivan",
     "Ivan A. Torgashov",
@@ -367,6 +371,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Mikahil Nacharov",
     "Mike",
     "Mike F",
+    "Mike Kot",
     "Mikhail",
     "Mikhail Cheshkov",
     "Mikhail Fandyushin",
@@ -378,6 +383,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Mikhail Salosin",
     "Mikhail Surin",
     "Mikhail f. Shiryaev",
+    "MikuSugar",
     "Milad Arabi",
     "Mohammad Hossein Sekhavat",
     "MovElb",
@@ -388,6 +394,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Narek Galstyan",
     "NeZeD [Mac Pro]",
     "Neeke Gao",
+    "Neng Liu",
     "Nico Mandery",
     "Nico Piderman",
     "Nicolae Vartolomei",
@@ -439,6 +446,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Philippe Ombredanne",
     "Potya",
     "Pradeep Chhetri",
+    "Pysaoke",
     "Quid37",
     "Rafael David Tinoco",
     "Ramazan Polat",
@@ -455,6 +463,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Roman Peshkurov",
     "Roman Tsisyk",
     "Ruslan",
+    "Ruslan Savchenko",
     "Russ Frank",
     "Ruzal Ibragimov",
     "S.M.A. Djawadi",
@@ -468,6 +477,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Sergei Semin",
     "Sergei Shtykov",
     "Sergei Tsetlin (rekub)",
+    "Sergey Demurin",
     "Sergey Elantsev",
     "Sergey Fedorov",
     "Sergey Kononenko",
@@ -483,6 +493,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "SevaCode",
     "Sherry Wang",
     "Silviu Caragea",
+    "Simeon Emanuilov",
     "Simon Liu",
     "Simon Podlipsky",
     "Sina",
@@ -504,7 +515,9 @@ const char * auto_contributors[] {
     "TCeason",
     "Tagir Kuskarov",
     "Tai White",
+    "Taleh Zaliyev",
     "Tangaev",
+    "Tatiana Kirillova",
     "Tema Novikov",
     "The-Alchemist",
     "TiunovNN",
@@ -534,6 +547,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "Veselkov Konstantin",
     "Victor Tarnavsky",
     "Viktor Taranenko",
+    "Vitaliy Fedorchenko",
     "Vitaliy Karnienko",
     "Vitaliy Kozlovskiy",
     "Vitaliy Lyudvichenko",
@@ -566,6 +580,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "William Shallum",
     "Winter Zhang",
     "Xianda Ke",
+    "Xiang Zhou",
     "Y Lu",
     "Yangkuan Liu",
     "Yatsishin Ilya",
@@ -683,6 +698,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "frank",
     "franklee",
     "fredchenbj",
+    "fuqi",
     "fuwhu",
     "g-arslan",
     "ggerogery",
@@ -701,8 +717,10 @@ const char * auto_contributors[] {
     "idfer",
     "igor",
     "igor.lapko",
+    "ikarishinjieva",
     "ikopylov",
     "imgbot[bot]",
+    "ip",
     "it1804",
     "ivan-kush",
     "ivanzhukov",
@@ -715,6 +733,8 @@ const char * auto_contributors[] {
     "jianmei zhang",
     "jyz0309",
     "keenwolf",
+    "kevin wan",
+    "kirillikoff",
     "kmeaw",
     "koshachy",
     "kreuzerkrieg",
@@ -744,6 +764,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "malkfilipp",
     "manmitya",
     "maqroll",
+    "mastertheknife",
     "maxim",
     "maxim-babenko",
     "maxkuzn",
@@ -754,6 +775,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "mergify[bot]",
     "mf5137",
     "mfridental",
+    "michon470",
     "miha-g",
     "mikepop7",
     "millb",
@@ -791,6 +813,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "r1j1k",
     "rainbowsysu",
     "ritaank",
+    "robert",
     "robot-clickhouse",
     "robot-metrika-test",
     "rodrigargar",
@@ -850,6 +873,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "ygrek",
     "yhgcn",
     "yiguolei",
+    "yingjinghan",
     "ylchou",
     "yonesko",
     "yuefoo",
@@ -863,6 +887,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "zhen ni",
     "zhukai",
     "zlx19950903",
+    "zvonand",
     "zvrr",
     "zvvr",
     "zzsmdfj",
@@ -879,6 +904,7 @@ const char * auto_contributors[] {
     "张健",
     "张风啸",
     "徐炘",
+    "曲正鹏",
     "极客青年",
     "谢磊",
     "贾顺名(Jarvis)",
diff --git a/src/Storages/System/StorageSystemDictionaries.cpp b/src/Storages/System/StorageSystemDictionaries.cpp
index cccd23ffbd1..378905b7dc0 100644
--- a/src/Storages/System/StorageSystemDictionaries.cpp
+++ b/src/Storages/System/StorageSystemDictionaries.cpp
@@ -58,7 +58,7 @@ void StorageSystemDictionaries::fillData(MutableColumns & res_columns, const Con
     const auto & external_dictionaries = context.getExternalDictionariesLoader();
     for (const auto & load_result : external_dictionaries.getLoadResults())
     {
-        const auto dict_ptr = std::dynamic_pointer_cast<const IDictionaryBase>(load_result.object);
+        const auto dict_ptr = std::dynamic_pointer_cast<const IDictionary>(load_result.object);
         DictionaryStructure dictionary_structure = ExternalDictionariesLoader::getDictionaryStructure(*load_result.config);
 
         StorageID dict_id = StorageID::createEmpty();
diff --git a/src/Storages/System/StorageSystemPartsBase.cpp b/src/Storages/System/StorageSystemPartsBase.cpp
index 39cc651e147..02627a3ba03 100644
--- a/src/Storages/System/StorageSystemPartsBase.cpp
+++ b/src/Storages/System/StorageSystemPartsBase.cpp
@@ -84,7 +84,7 @@ StoragesInfoStream::StoragesInfoStream(const SelectQueryInfo & query_info, const
         MutableColumnPtr database_column_mut = ColumnString::create();
         for (const auto & database : databases)
         {
-            /// Checck if database can contain MergeTree tables,
+            /// Check if database can contain MergeTree tables,
             /// if not it's unnecessary to load all tables of database just to filter all of them.
             if (database.second->canContainMergeTreeTables())
                 database_column_mut->insert(database.first);
diff --git a/src/Storages/System/StorageSystemProcesses.cpp b/src/Storages/System/StorageSystemProcesses.cpp
index b397d941786..e6266503095 100644
--- a/src/Storages/System/StorageSystemProcesses.cpp
+++ b/src/Storages/System/StorageSystemProcesses.cpp
@@ -64,6 +64,8 @@ NamesAndTypesList StorageSystemProcesses::getNamesAndTypes()
         {"ProfileEvents.Values", std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeUInt64>())},
         {"Settings.Names", std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeString>())},
         {"Settings.Values", std::make_shared<DataTypeArray>(std::make_shared<DataTypeString>())},
+
+        {"current_database", std::make_shared<DataTypeString>()},
     };
 }
 
@@ -149,6 +151,8 @@ void StorageSystemProcesses::fillData(MutableColumns & res_columns, const Contex
                 column_settings_values->insertDefault();
             }
         }
+
+        res_columns[i++]->insert(process.current_database);
     }
 }
 
diff --git a/src/Storages/System/StorageSystemTables.cpp b/src/Storages/System/StorageSystemTables.cpp
index 132ed234323..4599dad2e3d 100644
--- a/src/Storages/System/StorageSystemTables.cpp
+++ b/src/Storages/System/StorageSystemTables.cpp
@@ -62,7 +62,7 @@ StorageSystemTables::StorageSystemTables(const StorageID & table_id_)
 }
 
 
-static ColumnPtr getFilteredDatabases(const ASTPtr & query, const Context & context)
+static ColumnPtr getFilteredDatabases(const SelectQueryInfo & query_info, const Context & context)
 {
     MutableColumnPtr column = ColumnString::create();
 
@@ -76,7 +76,7 @@ static ColumnPtr getFilteredDatabases(const ASTPtr & query, const Context & cont
     }
 
     Block block { ColumnWithTypeAndName(std::move(column), std::make_shared<DataTypeString>(), "database") };
-    VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query, block, context);
+    VirtualColumnUtils::filterBlockWithQuery(query_info.query, block, context);
     return block.getByPosition(0).column;
 }
 
@@ -359,6 +359,7 @@ protected:
                     {
                         auto & create = ast->as<ASTCreateQuery &>();
                         create.uuid = UUIDHelpers::Nil;
+                        create.to_inner_uuid = UUIDHelpers::Nil;
                     }
 
                     if (columns_mask[src_index++])
@@ -524,7 +525,7 @@ Pipe StorageSystemTables::read(
         }
     }
 
-    ColumnPtr filtered_databases_column = getFilteredDatabases(query_info.query, context);
+    ColumnPtr filtered_databases_column = getFilteredDatabases(query_info, context);
 
     return Pipe(std::make_shared<TablesBlockSource>(
         std::move(columns_mask), std::move(res_block), max_block_size, std::move(filtered_databases_column), context));
diff --git a/src/Storages/VirtualColumnUtils.cpp b/src/Storages/VirtualColumnUtils.cpp
index 6b99dc25e37..0002d7c9c28 100644
--- a/src/Storages/VirtualColumnUtils.cpp
+++ b/src/Storages/VirtualColumnUtils.cpp
@@ -5,12 +5,14 @@
 #include <Interpreters/ExpressionAnalyzer.h>
 #include <Interpreters/ExpressionActions.h>
 #include <Interpreters/IdentifierSemantic.h>
+#include <Interpreters/misc.h>
 
 #include <Parsers/ASTIdentifier.h>
 #include <Parsers/ASTExpressionList.h>
 #include <Parsers/ASTLiteral.h>
 #include <Parsers/ASTFunction.h>
 #include <Parsers/ASTSelectQuery.h>
+#include <Parsers/ASTSubquery.h>
 
 #include <Columns/ColumnsNumber.h>
 #include <Columns/ColumnsCommon.h>
@@ -19,6 +21,7 @@
 #include <Storages/VirtualColumnUtils.h>
 #include <IO/WriteHelpers.h>
 #include <Common/typeid_cast.h>
+#include <Interpreters/ActionsVisitor.h>
 
 
 namespace DB
@@ -28,31 +31,36 @@ namespace
 {
 
 /// Verifying that the function depends only on the specified columns
-bool isValidFunction(const ASTPtr & expression, const NameSet & columns)
+bool isValidFunction(const ASTPtr & expression, const std::function<bool(const ASTPtr &)> & is_constant)
 {
-    for (const auto & child : expression->children)
-        if (!isValidFunction(child, columns))
-            return false;
-
-    if (auto opt_name = IdentifierSemantic::getColumnName(expression))
-        return columns.count(*opt_name);
-
-    return true;
+    const auto * function = expression->as<ASTFunction>();
+    if (function && functionIsInOrGlobalInOperator(function->name))
+    {
+        // Second argument of IN can be a scalar subquery
+        return isValidFunction(function->arguments->children[0], is_constant);
+    }
+    else
+        return is_constant(expression);
 }
 
 /// Extract all subfunctions of the main conjunction, but depending only on the specified columns
-void extractFunctions(const ASTPtr & expression, const NameSet & columns, std::vector<ASTPtr> & result)
+bool extractFunctions(const ASTPtr & expression, const std::function<bool(const ASTPtr &)> & is_constant, std::vector<ASTPtr> & result)
 {
     const auto * function = expression->as<ASTFunction>();
-    if (function && function->name == "and")
+    if (function && (function->name == "and" || function->name == "indexHint"))
     {
+        bool ret = true;
         for (const auto & child : function->arguments->children)
-            extractFunctions(child, columns, result);
+            ret &= extractFunctions(child, is_constant, result);
+        return ret;
     }
-    else if (isValidFunction(expression, columns))
+    else if (isValidFunction(expression, is_constant))
     {
         result.push_back(expression->clone());
+        return true;
     }
+    else
+        return false;
 }
 
 /// Construct a conjunction from given functions
@@ -65,6 +73,25 @@ ASTPtr buildWhereExpression(const ASTs & functions)
     return makeASTFunction("and", functions);
 }
 
+void buildSets(const ASTPtr & expression, ExpressionAnalyzer & analyzer)
+{
+    const auto * func = expression->as<ASTFunction>();
+    if (func && functionIsInOrGlobalInOperator(func->name))
+    {
+        const IAST & args = *func->arguments;
+        const ASTPtr & arg = args.children.at(1);
+        if (arg->as<ASTSubquery>() || arg->as<ASTIdentifier>())
+        {
+            analyzer.tryMakeSetForIndexFromSubquery(arg);
+        }
+    }
+    else
+    {
+        for (const auto & child : expression->children)
+            buildSets(child, analyzer);
+    }
+}
+
 }
 
 namespace VirtualColumnUtils
@@ -76,7 +103,6 @@ void rewriteEntityInAst(ASTPtr ast, const String & column_name, const Field & va
     if (!select.with())
         select.setExpression(ASTSelectQuery::Expression::WITH, std::make_shared<ASTExpressionList>());
 
-
     if (func.empty())
     {
         auto literal = std::make_shared<ASTLiteral>(value);
@@ -96,30 +122,63 @@ void rewriteEntityInAst(ASTPtr ast, const String & column_name, const Field & va
     }
 }
 
-void filterBlockWithQuery(const ASTPtr & query, Block & block, const Context & context)
+bool prepareFilterBlockWithQuery(const ASTPtr & query, const Context & context, Block block, ASTPtr & expression_ast)
 {
+    bool unmodified = true;
     const auto & select = query->as<ASTSelectQuery &>();
     if (!select.where() && !select.prewhere())
-        return;
+        return unmodified;
 
-    NameSet columns;
-    for (const auto & it : block.getNamesAndTypesList())
-        columns.insert(it.name);
+    ASTPtr condition_ast;
+    if (select.prewhere() && select.where())
+        condition_ast = makeASTFunction("and", select.prewhere()->clone(), select.where()->clone());
+    else
+        condition_ast = select.prewhere() ? select.prewhere()->clone() : select.where()->clone();
 
-    /// We will create an expression that evaluates the expressions in WHERE and PREWHERE, depending only on the existing columns.
+    // Prepare a constant block with valid expressions
+    for (size_t i = 0; i < block.columns(); ++i)
+        block.getByPosition(i).column = block.getByPosition(i).type->createColumnConstWithDefaultValue(1);
+
+    // Provide input columns as constant columns to check if an expression is constant.
+    std::function<bool(const ASTPtr &)> is_constant = [&block, &context](const ASTPtr & node)
+    {
+        auto actions = std::make_shared<ActionsDAG>(block.getColumnsWithTypeAndName());
+        PreparedSets prepared_sets;
+        SubqueriesForSets subqueries_for_sets;
+        ActionsVisitor::Data visitor_data(
+            context, SizeLimits{}, 1, {}, std::move(actions), prepared_sets, subqueries_for_sets, true, true, true, false);
+        ActionsVisitor(visitor_data).visit(node);
+        actions = visitor_data.getActions();
+        auto expression_actions = std::make_shared<ExpressionActions>(actions);
+        auto block_with_constants = block;
+        expression_actions->execute(block_with_constants);
+        auto column_name = node->getColumnName();
+        return block_with_constants.has(column_name) && isColumnConst(*block_with_constants.getByName(column_name).column);
+    };
+
+    /// Create an expression that evaluates the expressions in WHERE and PREWHERE, depending only on the existing columns.
     std::vector<ASTPtr> functions;
     if (select.where())
-        extractFunctions(select.where(), columns, functions);
+        unmodified &= extractFunctions(select.where(), is_constant, functions);
     if (select.prewhere())
-        extractFunctions(select.prewhere(), columns, functions);
+        unmodified &= extractFunctions(select.prewhere(), is_constant, functions);
+
+    expression_ast = buildWhereExpression(functions);
+    return unmodified;
+}
+
+void filterBlockWithQuery(const ASTPtr & query, Block & block, const Context & context, ASTPtr expression_ast)
+{
+    if (!expression_ast)
+        prepareFilterBlockWithQuery(query, context, block, expression_ast);
 
-    ASTPtr expression_ast = buildWhereExpression(functions);
     if (!expression_ast)
         return;
 
-    /// Let's analyze and calculate the expression.
+    /// Let's analyze and calculate the prepared expression.
     auto syntax_result = TreeRewriter(context).analyze(expression_ast, block.getNamesAndTypesList());
     ExpressionAnalyzer analyzer(expression_ast, syntax_result, context);
+    buildSets(expression_ast, analyzer);
     ExpressionActionsPtr actions = analyzer.getActions(false);
 
     Block block_with_filter = block;
diff --git a/src/Storages/VirtualColumnUtils.h b/src/Storages/VirtualColumnUtils.h
index 445a996ab87..78e3d62472e 100644
--- a/src/Storages/VirtualColumnUtils.h
+++ b/src/Storages/VirtualColumnUtils.h
@@ -4,6 +4,7 @@
 
 #include <Core/Block.h>
 #include <Parsers/IAST_fwd.h>
+#include <Storages/SelectQueryInfo.h>
 
 
 namespace DB
@@ -24,9 +25,14 @@ namespace VirtualColumnUtils
 /// - `WITH toUInt16(9000) as _port`.
 void rewriteEntityInAst(ASTPtr ast, const String & column_name, const Field & value, const String & func = "");
 
+/// Prepare `expression_ast` to filter block. Returns true if `expression_ast` is not trimmed, that is,
+/// `block` provides all needed columns for `expression_ast`, else return false.
+bool prepareFilterBlockWithQuery(const ASTPtr & query, const Context & context, Block block, ASTPtr & expression_ast);
+
 /// Leave in the block only the rows that fit under the WHERE clause and the PREWHERE clause of the query.
 /// Only elements of the outer conjunction are considered, depending only on the columns present in the block.
-void filterBlockWithQuery(const ASTPtr & query, Block & block, const Context & context);
+/// If `expression_ast` is passed, use it to filter block.
+void filterBlockWithQuery(const ASTPtr & query, Block & block, const Context & context, ASTPtr expression_ast = {});
 
 /// Extract from the input stream a set of `name` column values
 template <typename T>
diff --git a/src/Storages/tests/gtest_SplitTokenExtractor.cpp b/src/Storages/tests/gtest_SplitTokenExtractor.cpp
index b5a26c9cd8e..ee6a55f50b8 100644
--- a/src/Storages/tests/gtest_SplitTokenExtractor.cpp
+++ b/src/Storages/tests/gtest_SplitTokenExtractor.cpp
@@ -61,12 +61,12 @@ TEST_P(SplitTokenExtractorTest, next)
     for (const auto & expected_token : param.tokens)
     {
         SCOPED_TRACE(++i);
-        ASSERT_TRUE(token_extractor.next(data->data(), data->size(), &pos, &token_start, &token_len));
+        ASSERT_TRUE(token_extractor.nextInColumn(data->data(), data->size(), &pos, &token_start, &token_len));
 
         EXPECT_EQ(expected_token, std::string_view(data->data() + token_start, token_len))
                 << " token_start:" << token_start << " token_len: " << token_len;
     }
-    ASSERT_FALSE(token_extractor.next(data->data(), data->size(), &pos, &token_start, &token_len))
+    ASSERT_FALSE(token_extractor.nextInColumn(data->data(), data->size(), &pos, &token_start, &token_len))
             << "\n\t=> \"" << param.source.substr(token_start, token_len) << "\""
             << "\n\t" << token_start << ", " << token_len << ", " << pos << ", " << data->size();
 }
diff --git a/src/Storages/tests/gtest_transform_query_for_external_database.cpp b/src/Storages/tests/gtest_transform_query_for_external_database.cpp
index 99dfc55ed69..d40c62fef60 100644
--- a/src/Storages/tests/gtest_transform_query_for_external_database.cpp
+++ b/src/Storages/tests/gtest_transform_query_for_external_database.cpp
@@ -23,15 +23,6 @@ struct State
     State(const State&) = delete;
 
     Context context;
-    NamesAndTypesList columns{
-        {"column", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
-        {"apply_id", std::make_shared<DataTypeUInt64>()},
-        {"apply_type", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
-        {"apply_status", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
-        {"create_time", std::make_shared<DataTypeDateTime>()},
-        {"field", std::make_shared<DataTypeString>()},
-        {"value", std::make_shared<DataTypeString>()},
-    };
 
     static const State & instance()
     {
@@ -39,27 +30,83 @@ struct State
         return state;
     }
 
+    const NamesAndTypesList & getColumns() const
+    {
+        return tables[0].columns;
+    }
+
+    std::vector<TableWithColumnNamesAndTypes> getTables(size_t num = 0) const
+    {
+        std::vector<TableWithColumnNamesAndTypes> res;
+        for (size_t i = 0; i < std::min(num, tables.size()); ++i)
+            res.push_back(tables[i]);
+        return res;
+    }
+
 private:
+
+    static DatabaseAndTableWithAlias createDBAndTable(String table_name)
+    {
+        DatabaseAndTableWithAlias res;
+        res.database = "test";
+        res.table = table_name;
+        return res;
+    }
+
+    const std::vector<TableWithColumnNamesAndTypes> tables{
+        TableWithColumnNamesAndTypes(
+            createDBAndTable("table"),
+            {
+                {"column", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
+                {"apply_id", std::make_shared<DataTypeUInt64>()},
+                {"apply_type", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
+                {"apply_status", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
+                {"create_time", std::make_shared<DataTypeDateTime>()},
+                {"field", std::make_shared<DataTypeString>()},
+                {"value", std::make_shared<DataTypeString>()},
+            }),
+        TableWithColumnNamesAndTypes(
+            createDBAndTable("table2"),
+            {
+                {"num", std::make_shared<DataTypeUInt8>()},
+                {"attr", std::make_shared<DataTypeString>()},
+            }),
+    };
+
     explicit State()
         : context(getContext().context)
     {
         tryRegisterFunctions();
         DatabasePtr database = std::make_shared<DatabaseMemory>("test", context);
-        database->attachTable("table", StorageMemory::create(StorageID("test", "table"), ColumnsDescription{columns}, ConstraintsDescription{}));
-        DatabaseCatalog::instance().attachDatabase("test", database);
+
+        for (const auto & tab : tables)
+        {
+            const auto & table_name = tab.table.table;
+            const auto & db_name = tab.table.database;
+            database->attachTable(
+                table_name,
+                StorageMemory::create(StorageID(db_name, table_name), ColumnsDescription{getColumns()}, ConstraintsDescription{}));
+        }
+        DatabaseCatalog::instance().attachDatabase(database->getDatabaseName(), database);
         context.setCurrentDatabase("test");
     }
 };
 
-
-static void check(const std::string & query, const std::string & expected, const Context & context, const NamesAndTypesList & columns)
+static void check(
+    const State & state,
+    size_t table_num,
+    const std::string & query,
+    const std::string & expected)
 {
     ParserSelectQuery parser;
     ASTPtr ast = parseQuery(parser, query, 1000, 1000);
     SelectQueryInfo query_info;
-    query_info.syntax_analyzer_result = TreeRewriter(context).analyzeSelect(ast, columns);
+    SelectQueryOptions select_options;
+    query_info.syntax_analyzer_result
+        = TreeRewriter(state.context).analyzeSelect(ast, state.getColumns(), select_options, state.getTables(table_num));
     query_info.query = ast;
-    std::string transformed_query = transformQueryForExternalDatabase(query_info, columns, IdentifierQuotingStyle::DoubleQuotes, "test", "table", context);
+    std::string transformed_query = transformQueryForExternalDatabase(
+        query_info, state.getColumns(), IdentifierQuotingStyle::DoubleQuotes, "test", "table", state.context);
 
     EXPECT_EQ(transformed_query, expected);
 }
@@ -69,82 +116,93 @@ TEST(TransformQueryForExternalDatabase, InWithSingleElement)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE 1 IN (1)",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE 1)",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE column IN (1, 2)",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" IN (1, 2))",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE column NOT IN ('hello', 'world')",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" NOT IN ('hello', 'world'))",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE 1 IN (1)",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE 1)");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE column IN (1, 2)",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" IN (1, 2))");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE column NOT IN ('hello', 'world')",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" NOT IN ('hello', 'world'))");
 }
 
 TEST(TransformQueryForExternalDatabase, InWithTable)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE 1 IN external_table",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table")",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE 1 IN (x)",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table")",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column, field, value FROM test.table WHERE column IN (field, value)",
-          R"(SELECT "column", "field", "value" FROM "test"."table" WHERE "column" IN ("field", "value"))",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE column NOT IN hello AND column = 123",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE ("column" = 123))",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE 1 IN external_table",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table")");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE 1 IN (x)",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table")");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column, field, value FROM test.table WHERE column IN (field, value)",
+          R"(SELECT "column", "field", "value" FROM "test"."table" WHERE "column" IN ("field", "value"))");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE column NOT IN hello AND column = 123",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" = 123)");
 }
 
 TEST(TransformQueryForExternalDatabase, Like)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE column LIKE '%hello%'",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" LIKE '%hello%')",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE column NOT LIKE 'w%rld'",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" NOT LIKE 'w%rld')",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE column LIKE '%hello%'",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" LIKE '%hello%')");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE column NOT LIKE 'w%rld'",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE "column" NOT LIKE 'w%rld')");
 }
 
 TEST(TransformQueryForExternalDatabase, Substring)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE left(column, 10) = RIGHT(column, 10) AND SUBSTRING(column FROM 1 FOR 2) = 'Hello'",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table")",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE left(column, 10) = RIGHT(column, 10) AND SUBSTRING(column FROM 1 FOR 2) = 'Hello'",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table")");
 }
 
 TEST(TransformQueryForExternalDatabase, MultipleAndSubqueries)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE 1 = 1 AND toString(column) = '42' AND column = 42 AND left(column, 10) = RIGHT(column, 10) AND column IN (1, 42) AND SUBSTRING(column FROM 1 FOR 2) = 'Hello' AND column != 4",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE 1 AND ("column" = 42) AND ("column" IN (1, 42)) AND ("column" != 4))",
-          state.context, state.columns);
-    check("SELECT column FROM test.table WHERE toString(column) = '42' AND left(column, 10) = RIGHT(column, 10) AND column = 42",
-          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE ("column" = 42))",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE 1 = 1 AND toString(column) = '42' AND column = 42 AND left(column, 10) = RIGHT(column, 10) AND column IN (1, 42) AND SUBSTRING(column FROM 1 FOR 2) = 'Hello' AND column != 4",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE 1 AND ("column" = 42) AND ("column" IN (1, 42)) AND ("column" != 4))");
+    check(state, 1,
+          "SELECT column FROM test.table WHERE toString(column) = '42' AND left(column, 10) = RIGHT(column, 10) AND column = 42",
+          R"(SELECT "column" FROM "test"."table" WHERE ("column" = 42))");
 }
 
 TEST(TransformQueryForExternalDatabase, Issue7245)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("select apply_id from test.table where apply_type = 2 and create_time > addDays(toDateTime('2019-01-01 01:02:03'),-7) and apply_status in (3,4)",
-          R"(SELECT "apply_id", "apply_type", "apply_status", "create_time" FROM "test"."table" WHERE ("apply_type" = 2) AND ("create_time" > '2018-12-25 01:02:03') AND ("apply_status" IN (3, 4)))",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT apply_id FROM test.table WHERE apply_type = 2 AND create_time > addDays(toDateTime('2019-01-01 01:02:03'),-7) AND apply_status IN (3,4)",
+          R"(SELECT "apply_id", "apply_type", "apply_status", "create_time" FROM "test"."table" WHERE ("apply_type" = 2) AND ("create_time" > '2018-12-25 01:02:03') AND ("apply_status" IN (3, 4)))");
 }
 
 TEST(TransformQueryForExternalDatabase, Aliases)
 {
     const State & state = State::instance();
 
-    check("SELECT field AS value, field AS display WHERE field NOT IN ('') AND display LIKE '%test%'",
-          R"(SELECT "field" FROM "test"."table" WHERE ("field" NOT IN ('')) AND ("field" LIKE '%test%'))",
-          state.context, state.columns);
+    check(state, 1,
+          "SELECT field AS value, field AS display WHERE field NOT IN ('') AND display LIKE '%test%'",
+          R"(SELECT "field" FROM "test"."table" WHERE ("field" NOT IN ('')) AND ("field" LIKE '%test%'))");
+}
+
+TEST(TransformQueryForExternalDatabase, ForeignColumnInWhere)
+{
+    const State & state = State::instance();
+
+    check(state, 2,
+          "SELECT column FROM test.table "
+          "JOIN test.table2 AS table2 ON (test.table.apply_id = table2.num) "
+          "WHERE column > 2 AND (apply_id = 1 OR table2.num = 1) AND table2.attr != ''",
+          R"(SELECT "column", "apply_id" FROM "test"."table" WHERE ("column" > 2) AND ("apply_id" = 1))");
 }
diff --git a/src/Storages/transformQueryForExternalDatabase.cpp b/src/Storages/transformQueryForExternalDatabase.cpp
index 42daf8cfc26..59d357f72e6 100644
--- a/src/Storages/transformQueryForExternalDatabase.cpp
+++ b/src/Storages/transformQueryForExternalDatabase.cpp
@@ -63,7 +63,7 @@ public:
                 const IColumn & inner_column = assert_cast<const ColumnConst &>(*result.column).getDataColumn();
 
                 WriteBufferFromOwnString out;
-                result.type->serializeAsText(inner_column, 0, out, FormatSettings());
+                result.type->getDefaultSerialization()->serializeText(inner_column, 0, out, FormatSettings());
                 node = std::make_shared<ASTLiteral>(out.str());
             }
         }
@@ -160,8 +160,78 @@ bool isCompatible(const IAST & node)
     return node.as<ASTIdentifier>();
 }
 
+bool removeUnknownSubexpressions(ASTPtr & node, const NameSet & known_names);
+
+void removeUnknownChildren(ASTs & children, const NameSet & known_names)
+{
+
+    ASTs new_children;
+    for (auto & child : children)
+    {
+        bool leave_child = removeUnknownSubexpressions(child, known_names);
+        if (leave_child)
+            new_children.push_back(child);
+    }
+    children = std::move(new_children);
 }
 
+/// return `true` if we should leave node in tree
+bool removeUnknownSubexpressions(ASTPtr & node, const NameSet & known_names)
+{
+    if (const auto * ident = node->as<ASTIdentifier>())
+        return known_names.contains(ident->name());
+
+    if (node->as<ASTLiteral>() != nullptr)
+        return true;
+
+    auto * func = node->as<ASTFunction>();
+    if (func && (func->name == "and" || func->name == "or"))
+    {
+        removeUnknownChildren(func->arguments->children, known_names);
+        /// all children removed, current node can be removed too
+        if (func->arguments->children.size() == 1)
+        {
+            /// if only one child left, pull it on top level
+            node = func->arguments->children[0];
+            return true;
+        }
+        return !func->arguments->children.empty();
+    }
+
+    bool leave_child = true;
+    for (auto & child : node->children)
+    {
+        leave_child = leave_child && removeUnknownSubexpressions(child, known_names);
+        if (!leave_child)
+            break;
+    }
+    return leave_child;
+}
+
+// When a query references an external table such as table from MySQL database,
+// the corresponding table storage has to execute the relevant part of the query. We
+// send the query to the storage as AST. Before that, we have to remove the conditions
+// that reference other tables from `WHERE`, so that the external engine is not confused
+// by the unknown columns.
+bool removeUnknownSubexpressionsFromWhere(ASTPtr & node, const NamesAndTypesList & available_columns)
+{
+    if (!node)
+        return false;
+
+    NameSet known_names;
+    for (const auto & col : available_columns)
+        known_names.insert(col.name);
+
+    if (auto * expr_list = node->as<ASTExpressionList>(); expr_list && !expr_list->children.empty())
+    {
+        /// traverse expression list on top level
+        removeUnknownChildren(expr_list->children, known_names);
+        return !expr_list->children.empty();
+    }
+    return removeUnknownSubexpressions(node, known_names);
+}
+
+}
 
 String transformQueryForExternalDatabase(
     const SelectQueryInfo & query_info,
@@ -191,7 +261,8 @@ String transformQueryForExternalDatabase(
       */
 
     ASTPtr original_where = clone_query->as<ASTSelectQuery &>().where();
-    if (original_where)
+    bool where_has_known_columns = removeUnknownSubexpressionsFromWhere(original_where, available_columns);
+    if (original_where && where_has_known_columns)
     {
         replaceConstantExpressions(original_where, context, available_columns);
 
diff --git a/tests/clickhouse-test b/tests/clickhouse-test
index 908da85c1c1..4cd19b6642d 100755
--- a/tests/clickhouse-test
+++ b/tests/clickhouse-test
@@ -1,5 +1,6 @@
 #!/usr/bin/env python3
 
+import shutil
 import sys
 import os
 import os.path
@@ -107,18 +108,19 @@ def remove_control_characters(s):
 
 def get_db_engine(args, database_name):
     if args.replicated_database:
-        return " ENGINE=Replicated('/test/clickhouse/db/{}', 's1', 'r1')".format(database_name)
+        return " ON CLUSTER test_cluster_database_replicated ENGINE=Replicated('/test/clickhouse/db/{}', '{{shard}}', '{{replica}}')".format(database_name)
     if args.db_engine:
         return " ENGINE=" + args.db_engine
     return ""   # Will use default engine
 
-def run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, stdout_file, stderr_file):
+def run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, stdout_file, stderr_file, suite_tmp_dir):
     # print(client_options)
 
     start_time = datetime.now()
     if args.database:
         database = args.database
         os.environ.setdefault("CLICKHOUSE_DATABASE", database)
+        os.environ.setdefault("CLICKHOUSE_TMP", suite_tmp_dir)
 
     else:
         # If --database is not specified, we will create temporary database with unique name
@@ -136,6 +138,12 @@ def run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, std
             return clickhouse_proc_create, "", "Timeout creating database {} before test".format(database), total_time
 
         os.environ["CLICKHOUSE_DATABASE"] = database
+        # Set temporary directory to match the randomly generated database,
+        # because .sh tests also use it for temporary files and we want to avoid
+        # collisions.
+        test_tmp_dir = os.path.join(suite_tmp_dir, database)
+        os.mkdir(test_tmp_dir)
+        os.environ.setdefault("CLICKHOUSE_TMP", test_tmp_dir)
 
     # This is for .sh tests
     os.environ["CLICKHOUSE_LOG_COMMENT"] = case_file
@@ -170,9 +178,12 @@ def run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, std
 
     if need_drop_database:
         clickhouse_proc_create = Popen(shlex.split(args.client), stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE, universal_newlines=True)
-        seconds_left = max(args.timeout - (datetime.now() - start_time).total_seconds(), 10)
+        seconds_left = max(args.timeout - (datetime.now() - start_time).total_seconds(), 20)
         try:
-            clickhouse_proc_create.communicate(("DROP DATABASE " + database), timeout=seconds_left)
+            drop_database_query = "DROP DATABASE " + database
+            if args.replicated_database:
+                drop_database_query += " ON CLUSTER test_cluster_database_replicated"
+            clickhouse_proc_create.communicate((drop_database_query), timeout=seconds_left)
         except TimeoutExpired:
             # kill test process because it can also hung
             if proc.returncode is None:
@@ -185,12 +196,17 @@ def run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, std
             total_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
             return clickhouse_proc_create, "", "Timeout dropping database {} after test".format(database), total_time
 
+        shutil.rmtree(test_tmp_dir)
+
     total_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
 
     # Normalize randomized database names in stdout, stderr files.
     os.system("LC_ALL=C sed -i -e 's/{test_db}/default/g' {file}".format(test_db=database, file=stdout_file))
     if not args.show_db_name:
         os.system("LC_ALL=C sed -i -e 's/{test_db}/default/g' {file}".format(test_db=database, file=stderr_file))
+    if args.replicated_database:
+        os.system("LC_ALL=C sed -i -e 's|/auto_{{shard}}||g' {file}".format(file=stdout_file))
+        os.system("LC_ALL=C sed -i -e 's|auto_{{replica}}||g' {file}".format(file=stdout_file))
 
     stdout = open(stdout_file, 'rb').read() if os.path.exists(stdout_file) else b''
     stdout = str(stdout, errors='replace', encoding='utf-8')
@@ -206,8 +222,12 @@ def need_retry(stderr):
 
 def get_processlist(args):
     try:
+        query = b"SHOW PROCESSLIST FORMAT Vertical"
+        if args.replicated_database:
+            query = b"SELECT materialize((hostName(), tcpPort())) as host, * " \
+                    b"FROM clusterAllReplicas('r', system.processes) WHERE query NOT LIKE '%system.processes%' FORMAT Vertical"
         clickhouse_proc = Popen(shlex.split(args.client), stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
-        (stdout, _) = clickhouse_proc.communicate((b"SHOW PROCESSLIST FORMAT Vertical"), timeout=10)
+        (stdout, _) = clickhouse_proc.communicate((query), timeout=20)
         return False, stdout.decode('utf-8')
     except Exception as ex:
         print("Exception", ex)
@@ -285,6 +305,9 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
     failures_total = 0
     failures = 0
     failures_chain = 0
+    start_time = datetime.now()
+
+    is_concurrent = multiprocessing.current_process().name != "MainProcess"
 
     client_options = get_additional_client_options(args)
 
@@ -295,7 +318,7 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
             return ''
 
     if all_tests:
-        print("\nRunning {} {} tests.".format(len(all_tests), suite) + "\n")
+        print(f"\nRunning {len(all_tests)} {suite} tests ({multiprocessing.current_process().name}).\n")
 
     for case in all_tests:
         if SERVER_DIED:
@@ -310,7 +333,6 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
 
         try:
             status = ''
-            is_concurrent = multiprocessing.current_process().name != "MainProcess"
             if not is_concurrent:
                 sys.stdout.flush()
                 sys.stdout.write("{0:72}".format(name + ": "))
@@ -352,7 +374,7 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
                         clickhouse_proc = Popen(shlex.split(args.client), stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE, universal_newlines=True)
                         failed_to_check = False
                         try:
-                            clickhouse_proc.communicate(("SELECT 'Running test {suite}/{case} from pid={pid}';".format(pid = os.getpid(), case = case, suite = suite)), timeout=10)
+                            clickhouse_proc.communicate(("SELECT 'Running test {suite}/{case} from pid={pid}';".format(pid = os.getpid(), case = case, suite = suite)), timeout=20)
                         except:
                             failed_to_check = True
 
@@ -367,7 +389,7 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
                     stdout_file = os.path.join(suite_tmp_dir, name) + file_suffix + '.stdout'
                     stderr_file = os.path.join(suite_tmp_dir, name) + file_suffix + '.stderr'
 
-                    proc, stdout, stderr, total_time = run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, stdout_file, stderr_file)
+                    proc, stdout, stderr, total_time = run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, stdout_file, stderr_file, suite_tmp_dir)
 
                     if proc.returncode is None:
                         try:
@@ -384,8 +406,8 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
                             status += stderr
                     else:
                         counter = 1
-                        while proc.returncode != 0 and need_retry(stderr):
-                            proc, stdout, stderr, total_time = run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, stdout_file, stderr_file)
+                        while need_retry(stderr):
+                            proc, stdout, stderr, total_time = run_single_test(args, ext, server_logs_level, client_options, case_file, stdout_file, stderr_file, suite_tmp_dir)
                             sleep(2**counter)
                             counter += 1
                             if counter > 6:
@@ -448,7 +470,7 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
                                     failures_chain += 1
                                     status += MSG_FAIL
                                     status += print_test_time(total_time)
-                                    status += " - Long test not marked as 'long'"
+                                    status += " - Test runs too long (> 30s). Make it faster."
                                 else:
                                     passed_total += 1
                                     failures_chain = 0
@@ -479,12 +501,18 @@ def run_tests_array(all_tests_with_params):
     failures_total = failures_total + failures
 
     if failures_total > 0:
-        print(colored("\nHaving {failures_total} errors! {passed_total} tests passed. {skipped_total} tests skipped.".format(
-            passed_total = passed_total, skipped_total = skipped_total, failures_total = failures_total), args, "red", attrs=["bold"]))
+        print(colored(f"\nHaving {failures_total} errors! {passed_total} tests passed."
+            f" {skipped_total} tests skipped. {(datetime.now() - start_time).total_seconds():.2f} s elapsed"
+            f' ({multiprocessing.current_process().name}).',
+            args, "red", attrs=["bold"]))
         exit_code = 1
     else:
-        print(colored("\n{passed_total} tests passed. {skipped_total} tests skipped.".format(
-            passed_total = passed_total, skipped_total = skipped_total), args, "green", attrs=["bold"]))
+        print(colored(f"\n{passed_total} tests passed. {skipped_total} tests skipped."
+            f" {(datetime.now() - start_time).total_seconds():.2f} s elapsed"
+            f' ({multiprocessing.current_process().name}).',
+            args, "green", attrs=["bold"]))
+
+    sys.stdout.flush()
 
 
 server_logs_level = "warning"
@@ -649,7 +677,6 @@ def main(args):
     os.environ.setdefault("CLICKHOUSE_CONFIG", args.configserver)
     if args.configclient:
         os.environ.setdefault("CLICKHOUSE_CONFIG_CLIENT", args.configclient)
-    os.environ.setdefault("CLICKHOUSE_TMP", tmp_dir)
 
     # Force to print server warnings in stderr
     # Shell scripts could change logging level
@@ -780,7 +807,8 @@ def main(args):
                 if jobs > run_total:
                     run_total = jobs
 
-                batch_size = len(parallel_tests) // jobs
+                # Create two batches per process for more uniform execution time.
+                batch_size = max(1, len(parallel_tests) // (jobs * 2))
                 parallel_tests_array = []
                 for i in range(0, len(parallel_tests), batch_size):
                     parallel_tests_array.append((parallel_tests[i:i+batch_size], suite, suite_dir, suite_tmp_dir))
@@ -840,6 +868,8 @@ def main(args):
     if total_tests_run == 0:
         print("No tests were run.")
         sys.exit(1)
+    else:
+        print("All tests have finished.")
 
     sys.exit(exit_code)
 
diff --git a/tests/config/config.d/clusters.xml b/tests/config/config.d/clusters.xml
index c0babf0ff89..86dba46e07a 100644
--- a/tests/config/config.d/clusters.xml
+++ b/tests/config/config.d/clusters.xml
@@ -16,5 +16,17 @@
                  </replica>
              </shard>
          </test_cluster_two_shards_different_databases>
+	    <test_cluster_one_shard_two_replicas>
+           <shard>
+               <replica>
+                   <host>127.0.0.1</host>
+                   <port>9000</port>
+               </replica>
+               <replica>
+                   <host>127.0.0.2</host>
+                   <port>9000</port>
+               </replica>
+           </shard>
+        </test_cluster_one_shard_two_replicas>
     </remote_servers>
-</yandex>
\ No newline at end of file
+</yandex>
diff --git a/tests/config/config.d/database_replicated.xml b/tests/config/config.d/database_replicated.xml
new file mode 100644
index 00000000000..c2e62f9645a
--- /dev/null
+++ b/tests/config/config.d/database_replicated.xml
@@ -0,0 +1,80 @@
+<yandex>
+    <zookeeper>
+        <node index="1">
+            <host>localhost</host>
+            <port>9181</port>
+        </node>
+        <node index="2">
+            <host>localhost</host>
+            <port>19181</port>
+        </node>
+        <node index="3">
+            <host>localhost</host>
+            <port>29181</port>
+        </node>
+    </zookeeper>
+
+    <keeper_server>
+        <tcp_port>9181</tcp_port>
+        <server_id>1</server_id>
+
+        <coordination_settings>
+            <operation_timeout_ms>5000</operation_timeout_ms>
+            <session_timeout_ms>10000</session_timeout_ms>
+            <heart_beat_interval_ms>1000</heart_beat_interval_ms>
+            <election_timeout_lower_bound_ms>2000</election_timeout_lower_bound_ms>
+            <election_timeout_upper_bound_ms>4000</election_timeout_upper_bound_ms>
+            <raft_logs_level>trace</raft_logs_level>
+            <force_sync>false</force_sync>
+        </coordination_settings>
+
+        <raft_configuration>
+            <server>
+                <id>1</id>
+                <hostname>localhost</hostname>
+                <port>44444</port>
+                <can_become_leader>true</can_become_leader>
+                <priority>3</priority>
+            </server>
+            <server>
+                <id>2</id>
+                <hostname>localhost</hostname>
+                <port>44445</port>
+                <can_become_leader>true</can_become_leader>
+                <start_as_follower>true</start_as_follower>
+                <priority>2</priority>
+            </server>
+            <server>
+                <id>3</id>
+                <hostname>localhost</hostname>
+                <port>44446</port>
+                <can_become_leader>true</can_become_leader>
+                <start_as_follower>true</start_as_follower>
+                <priority>1</priority>
+            </server>
+        </raft_configuration>
+    </keeper_server>
+
+    <remote_servers>
+        <test_cluster_database_replicated>
+            <shard>
+                <replica>
+                    <host>localhost</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+                <replica>
+                    <host>localhost</host>
+                    <port>19000</port>
+                </replica>
+            </shard>
+            <shard>
+                <replica>
+                    <host>localhost</host>
+                    <port>29000</port>
+                </replica>
+            </shard>
+        </test_cluster_database_replicated>
+    </remote_servers>
+
+    <_functional_tests_helper_database_replicated_replace_args_macros>1</_functional_tests_helper_database_replicated_replace_args_macros>
+</yandex>
diff --git a/tests/config/config.d/test_keeper_port.xml b/tests/config/config.d/keeper_port.xml
similarity index 91%
rename from tests/config/config.d/test_keeper_port.xml
rename to tests/config/config.d/keeper_port.xml
index 438ecef60ea..c41040f1613 100644
--- a/tests/config/config.d/test_keeper_port.xml
+++ b/tests/config/config.d/keeper_port.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
 
@@ -17,5 +17,5 @@
                 <port>44444</port>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/config/install.sh b/tests/config/install.sh
index 1fca2b11e04..9c4f8caca07 100755
--- a/tests/config/install.sh
+++ b/tests/config/install.sh
@@ -29,7 +29,7 @@ ln -sf $SRC_PATH/config.d/graphite.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
 ln -sf $SRC_PATH/config.d/database_atomic.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
 ln -sf $SRC_PATH/config.d/max_concurrent_queries.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
 ln -sf $SRC_PATH/config.d/test_cluster_with_incorrect_pw.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
-ln -sf $SRC_PATH/config.d/test_keeper_port.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
+ln -sf $SRC_PATH/config.d/keeper_port.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
 ln -sf $SRC_PATH/config.d/logging_no_rotate.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
 ln -sf $SRC_PATH/config.d/tcp_with_proxy.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
 ln -sf $SRC_PATH/config.d/top_level_domains_lists.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
@@ -65,6 +65,31 @@ if [[ -n "$USE_DATABASE_ORDINARY" ]] && [[ "$USE_DATABASE_ORDINARY" -eq 1 ]]; th
 fi
 if [[ -n "$USE_DATABASE_REPLICATED" ]] && [[ "$USE_DATABASE_REPLICATED" -eq 1 ]]; then
     ln -sf $SRC_PATH/users.d/database_replicated.xml $DEST_SERVER_PATH/users.d/
+    ln -sf $SRC_PATH/config.d/database_replicated.xml $DEST_SERVER_PATH/config.d/
+    rm /etc/clickhouse-server/config.d/zookeeper.xml
+    rm /etc/clickhouse-server/config.d/keeper_port.xml
+
+    # There is a bug in config reloading, so we cannot override macros using --macros.replica r2
+    # And we have to copy configs...
+    mkdir /etc/clickhouse-server1
+    mkdir /etc/clickhouse-server2
+    chown clickhouse /etc/clickhouse-server1
+    chown clickhouse /etc/clickhouse-server2
+    chgrp clickhouse /etc/clickhouse-server1
+    chgrp clickhouse /etc/clickhouse-server2
+    sudo -u clickhouse cp -r /etc/clickhouse-server/* /etc/clickhouse-server1
+    sudo -u clickhouse cp -r /etc/clickhouse-server/* /etc/clickhouse-server2
+    rm /etc/clickhouse-server1/config.d/macros.xml
+    rm /etc/clickhouse-server2/config.d/macros.xml
+    sudo -u clickhouse cat /etc/clickhouse-server/config.d/macros.xml | sed "s|<replica>r1</replica>|<replica>r2</replica>|" > /etc/clickhouse-server1/config.d/macros.xml
+    sudo -u clickhouse cat /etc/clickhouse-server/config.d/macros.xml | sed "s|<shard>s1</shard>|<shard>s2</shard>|" > /etc/clickhouse-server2/config.d/macros.xml
+
+    sudo mkdir /var/lib/clickhouse1
+    sudo mkdir /var/lib/clickhouse2
+    sudo chown clickhouse /var/lib/clickhouse1
+    sudo chown clickhouse /var/lib/clickhouse2
+    sudo chgrp clickhouse /var/lib/clickhouse1
+    sudo chgrp clickhouse /var/lib/clickhouse2
 fi
 
 ln -sf $SRC_PATH/client_config.xml $DEST_CLIENT_PATH/config.xml
diff --git a/tests/config/users.d/database_replicated.xml b/tests/config/users.d/database_replicated.xml
index 23801d00154..903b8a64e22 100644
--- a/tests/config/users.d/database_replicated.xml
+++ b/tests/config/users.d/database_replicated.xml
@@ -2,9 +2,11 @@
     <profiles>
         <default>
             <allow_experimental_database_replicated>1</allow_experimental_database_replicated>
-            <database_replicated_ddl_output>0</database_replicated_ddl_output>
+            <distributed_ddl_output_mode>none</distributed_ddl_output_mode>
             <database_replicated_initial_query_timeout_sec>30</database_replicated_initial_query_timeout_sec>
             <distributed_ddl_task_timeout>30</distributed_ddl_task_timeout>
+            <database_replicated_always_detach_permanently>1</database_replicated_always_detach_permanently>
+            <distributed_ddl_entry_format_version>2</distributed_ddl_entry_format_version>
         </default>
     </profiles>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/helpers/corrupt_part_data_on_disk.py b/tests/integration/helpers/corrupt_part_data_on_disk.py
new file mode 100644
index 00000000000..1a6f384da9e
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/helpers/corrupt_part_data_on_disk.py
@@ -0,0 +1,14 @@
+def corrupt_part_data_on_disk(node, table, part_name):
+    part_path = node.query("SELECT path FROM system.parts WHERE table = '{}' and name = '{}'"
+        .format(table, part_name)).strip()
+
+    corrupt_part_data_by_path(node, part_path)
+
+def corrupt_part_data_by_path(node, part_path):
+    print("Corrupting part", part_path, "at", node.name)
+    print("Will corrupt: ",
+        node.exec_in_container(['bash', '-c', 'cd {p} && ls *.bin | head -n 1'.format(p=part_path)]))
+
+    node.exec_in_container(['bash', '-c',
+                            'cd {p} && ls *.bin | head -n 1 | xargs -I{{}} sh -c \'echo "1" >> $1\' -- {{}}'.format(
+                                p=part_path)], privileged=True)
diff --git a/tests/integration/test_attach_without_fetching/__init__.py b/tests/integration/test_attach_without_fetching/__init__.py
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/integration/test_attach_without_fetching/configs/remote_servers.xml b/tests/integration/test_attach_without_fetching/configs/remote_servers.xml
new file mode 100644
index 00000000000..7978f921b2e
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_attach_without_fetching/configs/remote_servers.xml
@@ -0,0 +1,21 @@
+<yandex>
+    <remote_servers>
+        <test_cluster>
+            <shard>
+                <internal_replication>true</internal_replication>
+                <replica>
+                    <host>node_1_1</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+                <replica>
+                    <host>node_1_2</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+                 <replica>
+                    <host>node_1_3</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+            </shard>
+        </test_cluster>
+    </remote_servers>
+</yandex>
diff --git a/tests/integration/test_attach_without_fetching/test.py b/tests/integration/test_attach_without_fetching/test.py
new file mode 100644
index 00000000000..8b0c1ffbc5c
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_attach_without_fetching/test.py
@@ -0,0 +1,130 @@
+import time
+import pytest
+
+from helpers.cluster import ClickHouseCluster
+from helpers.test_tools import assert_eq_with_retry
+from helpers.network import PartitionManager
+from helpers.corrupt_part_data_on_disk import corrupt_part_data_by_path
+
+def fill_node(node):
+    node.query(
+    '''
+        CREATE TABLE test(n UInt32)
+        ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/test', '{replica}')
+        ORDER BY n PARTITION BY n % 10;
+    '''.format(replica=node.name))
+
+cluster = ClickHouseCluster(__file__)
+configs =["configs/remote_servers.xml"]
+
+node_1 = cluster.add_instance('replica1', with_zookeeper=True, main_configs=configs)
+node_2 = cluster.add_instance('replica2', with_zookeeper=True, main_configs=configs)
+node_3 = cluster.add_instance('replica3', with_zookeeper=True, main_configs=configs)
+
+@pytest.fixture(scope="module")
+def start_cluster():
+    try:
+        cluster.start()
+        fill_node(node_1)
+        fill_node(node_2)
+        # the third node is filled after the DETACH query
+        yield cluster
+
+    except Exception as ex:
+        print(ex)
+
+    finally:
+        cluster.shutdown()
+
+def check_data(nodes, detached_parts):
+    for node in nodes:
+        print("> Replication queue for", node.name, "\n> table\treplica_name\tsource_replica\ttype\tposition\n",
+            node.query("SELECT table, replica_name, source_replica, type, position FROM system.replication_queue"))
+
+        node.query("SYSTEM SYNC REPLICA test")
+
+        print("> Checking data integrity for", node.name)
+
+        for i in range(10):
+            assert_eq_with_retry(node, "SELECT count() FROM test WHERE n % 10 == " + str(i),
+                "0\n" if i in detached_parts else "10\n")
+
+        assert_eq_with_retry(node, "SELECT count() FROM system.parts WHERE table='test'",
+            str(10 - len(detached_parts)) + "\n")
+
+        res: str = node.query("SELECT * FROM test ORDER BY n")
+
+        for other in nodes:
+            if other != node:
+                print("> Checking data consistency,", other.name, "vs", node.name)
+                assert_eq_with_retry(other, "SELECT * FROM test ORDER BY n", res)
+
+
+# 1. Check that ALTER TABLE ATTACH PART|PARTITION does not fetch data from other replicas if it's present in the
+# detached/ folder.
+# 2. Check that ALTER TABLE ATTACH PART|PARTITION downloads the data from other replicas if the detached/ folder
+# does not contain the part with the correct checksums.
+def test_attach_without_fetching(start_cluster):
+    # Note here requests are used for both PARTITION and PART. This is done for better test diversity.
+    # The partition and part are used interchangeably which is not true in most cases.
+    # 0. Insert data on two replicas
+    node_1.query("INSERT INTO test SELECT * FROM numbers(100)")
+
+    check_data([node_1, node_2], detached_parts=[])
+
+    # 1.
+    # This part will be fetched from other replicas as it would be missing in the detached/ folder and
+    # also attached locally.
+    node_1.query("ALTER TABLE test DETACH PART '0_0_0_0'")
+    # This partition will be just fetched from other replicas as the checksums won't match
+    # (we'll manually break the data).
+    node_1.query("ALTER TABLE test DETACH PARTITION 1")
+    # This partition will be just fetched from other replicas as the part data will be corrupted with one of the
+    # files missing.
+    node_1.query("ALTER TABLE test DETACH PARTITION 2")
+
+
+    check_data([node_1, node_2], detached_parts=[0, 1, 2])
+
+    # 2. Create the third replica
+    fill_node(node_3)
+
+    # 3. Break the part data on the second node to corrupt the checksums.
+    # Replica 3 should download the data from replica 1 as there is no local data.
+    # Replica 2 should also download the data from 1 as the checksums won't match.
+    print("Checking attach with corrupted part data with files missing")
+
+    print("Before deleting:", node_2.exec_in_container(['bash', '-c',
+                            'cd {p} && ls *.bin'.format(
+                                p="/var/lib/clickhouse/data/default/test/detached/2_0_0_0")], privileged=True))
+
+    node_2.exec_in_container(['bash', '-c',
+                            'cd {p} && rm -fr *.bin'.format(
+                                p="/var/lib/clickhouse/data/default/test/detached/2_0_0_0")], privileged=True)
+
+    node_1.query("ALTER TABLE test ATTACH PARTITION 2")
+    check_data([node_1, node_2, node_3], detached_parts=[0, 1])
+
+    # 4. Break the part data on the second node to corrupt the checksums.
+    # Replica 3 should download the data from replica 1 as there is no local data.
+    # Replica 2 should also download the data from 1 as the checksums won't match.
+    print("Checking attach with corrupted part data with all of the files present")
+
+    corrupt_part_data_by_path(node_2, "/var/lib/clickhouse/data/default/test/detached/1_0_0_0")
+
+    node_1.query("ALTER TABLE test ATTACH PARTITION 1")
+    check_data([node_1, node_2, node_3], detached_parts=[0])
+
+    # 5. Attach the first part and check if it has been fetched correctly.
+    # Replica 2 should attach the local data from detached/.
+    # Replica 3 should download the data from replica 2 as there is no local data and other connections are broken.
+    print("Checking attach with valid checksums")
+
+    with PartitionManager() as pm:
+        # If something goes wrong and replica 2 wants to fetch data, the test will fail.
+        pm.partition_instances(node_2, node_1, action='REJECT --reject-with tcp-reset')
+        pm.partition_instances(node_1, node_3, action='REJECT --reject-with tcp-reset')
+
+        node_1.query("ALTER TABLE test ATTACH PART '0_0_0_0'")
+
+        check_data([node_1, node_2, node_3], detached_parts=[])
diff --git a/tests/integration/test_broken_part_during_merge/test.py b/tests/integration/test_broken_part_during_merge/test.py
index 33719166f4a..910dbc1d1a9 100644
--- a/tests/integration/test_broken_part_during_merge/test.py
+++ b/tests/integration/test_broken_part_during_merge/test.py
@@ -3,6 +3,7 @@ import pytest
 from helpers.cluster import ClickHouseCluster
 from multiprocessing.dummy import Pool
 from helpers.network import PartitionManager
+from helpers.corrupt_part_data_on_disk import corrupt_part_data_on_disk
 import time
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
@@ -25,13 +26,6 @@ def started_cluster():
     finally:
         cluster.shutdown()
 
-def corrupt_data_part_on_disk(node, table, part_name):
-    part_path = node.query(
-        "SELECT path FROM system.parts WHERE table = '{}' and name = '{}'".format(table, part_name)).strip()
-    node.exec_in_container(['bash', '-c',
-                            'cd {p} && ls *.bin | head -n 1 | xargs -I{{}} sh -c \'echo "1" >> $1\' -- {{}}'.format(
-                                p=part_path)], privileged=True)
-
 
 def test_merge_and_part_corruption(started_cluster):
     node1.query("SYSTEM STOP REPLICATION QUEUES replicated_mt")
@@ -43,7 +37,7 @@ def test_merge_and_part_corruption(started_cluster):
     # Need to corrupt "border part" (left or right). If we will corrupt something in the middle
     # clickhouse will not consider merge as broken, because we have parts with the same min and max
     # block numbers.
-    corrupt_data_part_on_disk(node1, 'replicated_mt', 'all_3_3_0')
+    corrupt_part_data_on_disk(node1, 'replicated_mt', 'all_3_3_0')
 
     with Pool(1) as p:
         def optimize_with_delay(x):
diff --git a/tests/integration/test_dictionaries_postgresql/test.py b/tests/integration/test_dictionaries_postgresql/test.py
index 5ceb6496b90..10d9f4213e1 100644
--- a/tests/integration/test_dictionaries_postgresql/test.py
+++ b/tests/integration/test_dictionaries_postgresql/test.py
@@ -80,7 +80,7 @@ def test_load_dictionaries(started_cluster):
     create_dict(table_name)
     dict_name = 'dict0'
 
-    node1.query("SYSTEM RELOAD DICTIONARIES")
+    node1.query("SYSTEM RELOAD DICTIONARY {}".format(dict_name))
     assert node1.query("SELECT count() FROM `test`.`dict_table_{}`".format(table_name)).rstrip() == '10000'
     assert node1.query("SELECT dictGetUInt32('{}', 'id', toUInt64(0))".format(dict_name)) == '0\n'
     assert node1.query("SELECT dictGetUInt32('{}', 'value', toUInt64(9999))".format(dict_name)) == '9999\n'
diff --git a/tests/integration/test_dictionaries_update_and_reload/test.py b/tests/integration/test_dictionaries_update_and_reload/test.py
index 5c8abcda38e..533a29dc245 100644
--- a/tests/integration/test_dictionaries_update_and_reload/test.py
+++ b/tests/integration/test_dictionaries_update_and_reload/test.py
@@ -141,7 +141,8 @@ def test_reload_after_loading(started_cluster):
     time.sleep(1)  # see the comment above
     replace_in_file_in_container('/etc/clickhouse-server/config.d/executable.xml', '81', '82')
     replace_in_file_in_container('/etc/clickhouse-server/config.d/file.txt', '101', '102')
-    query("SYSTEM RELOAD DICTIONARIES")
+    query("SYSTEM RELOAD DICTIONARY 'file'")
+    query("SYSTEM RELOAD DICTIONARY 'executable'")
     assert query("SELECT dictGetInt32('executable', 'a', toUInt64(7))") == "82\n"
     assert query("SELECT dictGetInt32('file', 'a', toUInt64(9))") == "102\n"
 
diff --git a/tests/integration/test_distributed_inter_server_secret/test.py b/tests/integration/test_distributed_inter_server_secret/test.py
index b1daf2271d0..1a0e5a3dd91 100644
--- a/tests/integration/test_distributed_inter_server_secret/test.py
+++ b/tests/integration/test_distributed_inter_server_secret/test.py
@@ -97,12 +97,14 @@ def test_insecure():
     n1.query('SELECT * FROM dist_insecure')
 
 def test_insecure_insert_async():
+    n1.query("TRUNCATE TABLE data")
     n1.query('INSERT INTO dist_insecure SELECT * FROM numbers(2)')
     n1.query('SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED ON CLUSTER insecure dist_insecure')
     assert int(n1.query('SELECT count() FROM dist_insecure')) == 2
     n1.query('TRUNCATE TABLE data ON CLUSTER insecure')
 
 def test_insecure_insert_sync():
+    n1.query("TRUNCATE TABLE data")
     n1.query('INSERT INTO dist_insecure SELECT * FROM numbers(2)', settings={'insert_distributed_sync': 1})
     assert int(n1.query('SELECT count() FROM dist_insecure')) == 2
     n1.query('TRUNCATE TABLE data ON CLUSTER secure')
@@ -111,12 +113,14 @@ def test_secure():
     n1.query('SELECT * FROM dist_secure')
 
 def test_secure_insert_async():
+    n1.query("TRUNCATE TABLE data")
     n1.query('INSERT INTO dist_secure SELECT * FROM numbers(2)')
     n1.query('SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED ON CLUSTER secure dist_secure')
     assert int(n1.query('SELECT count() FROM dist_secure')) == 2
     n1.query('TRUNCATE TABLE data ON CLUSTER secure')
 
 def test_secure_insert_sync():
+    n1.query("TRUNCATE TABLE data")
     n1.query('INSERT INTO dist_secure SELECT * FROM numbers(2)', settings={'insert_distributed_sync': 1})
     assert int(n1.query('SELECT count() FROM dist_secure')) == 2
     n1.query('TRUNCATE TABLE data ON CLUSTER secure')
@@ -126,6 +130,7 @@ def test_secure_insert_sync():
 # Buffer() flush happens with global context, that does not have user
 # And so Context::user/ClientInfo::current_user/ClientInfo::initial_user will be empty
 def test_secure_insert_buffer_async():
+    n1.query("TRUNCATE TABLE data")
     n1.query('INSERT INTO dist_secure_buffer SELECT * FROM numbers(2)')
     n1.query('SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED ON CLUSTER secure dist_secure')
     # no Buffer flush happened
@@ -141,6 +146,7 @@ def test_secure_disagree():
         n1.query('SELECT * FROM dist_secure_disagree')
 
 def test_secure_disagree_insert():
+    n1.query("TRUNCATE TABLE data")
     n1.query('INSERT INTO dist_secure_disagree SELECT * FROM numbers(2)')
     with pytest.raises(QueryRuntimeException, match='.*Hash mismatch.*'):
         n1.query('SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED ON CLUSTER secure_disagree dist_secure_disagree')
diff --git a/tests/integration/test_distributed_queries_stress/__init__.py b/tests/integration/test_distributed_queries_stress/__init__.py
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/integration/test_distributed_queries_stress/configs/remote_servers.xml b/tests/integration/test_distributed_queries_stress/configs/remote_servers.xml
new file mode 100644
index 00000000000..7d00cebccfc
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_distributed_queries_stress/configs/remote_servers.xml
@@ -0,0 +1,42 @@
+<yandex>
+    <max_concurrent_queries>1000</max_concurrent_queries>
+
+    <remote_servers>
+        <one_shard>
+            <shard>
+                <internal_replication>true</internal_replication>
+                <replica>
+                    <host>node1_r1</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+                <replica>
+                    <host>node1_r2</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+            </shard>
+        </one_shard>
+        <two_shards>
+            <shard>
+                <internal_replication>true</internal_replication>
+                <replica>
+                    <host>node1_r1</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+                <replica>
+                    <host>node1_r2</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+            </shard>
+            <shard>
+                <replica>
+                    <host>node2_r1</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+                <replica>
+                    <host>node2_r2</host>
+                    <port>9000</port>
+                </replica>
+            </shard>
+        </two_shards>
+    </remote_servers>
+</yandex>
diff --git a/tests/integration/test_distributed_queries_stress/test.py b/tests/integration/test_distributed_queries_stress/test.py
new file mode 100644
index 00000000000..dcc4943f7e6
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_distributed_queries_stress/test.py
@@ -0,0 +1,103 @@
+# pylint: disable=redefined-outer-name
+# pylint: disable=unused-argument
+# pylint: disable=line-too-long
+
+import shlex
+import itertools
+import pytest
+from helpers.cluster import ClickHouseCluster
+
+cluster = ClickHouseCluster(__file__)
+node1_r1 = cluster.add_instance('node1_r1', main_configs=['configs/remote_servers.xml'])
+node2_r1 = cluster.add_instance('node2_r1', main_configs=['configs/remote_servers.xml'])
+node1_r2 = cluster.add_instance('node1_r2', main_configs=['configs/remote_servers.xml'])
+node2_r2 = cluster.add_instance('node2_r2', main_configs=['configs/remote_servers.xml'])
+
+def run_benchmark(payload, settings):
+    node1_r1.exec_in_container([
+        'bash', '-c', 'echo {} | '.format(shlex.quote(payload.strip())) + ' '.join([
+            'clickhouse', 'benchmark',
+            '--concurrency=100',
+            '--cumulative',
+            '--delay=0',
+            # NOTE: with current matrix even 3 seconds it huge...
+            '--timelimit=3',
+            # tune some basic timeouts
+            '--hedged_connection_timeout_ms=200',
+            '--connect_timeout_with_failover_ms=200',
+            '--connections_with_failover_max_tries=5',
+            *settings,
+        ])
+    ])
+
+@pytest.fixture(scope='module')
+def started_cluster():
+    try:
+        cluster.start()
+
+        for _, instance in cluster.instances.items():
+            instance.query("""
+            create table if not exists data (
+                key Int,
+                /* just to increase block size */
+                v1 UInt64,
+                v2 UInt64,
+                v3 UInt64,
+                v4 UInt64,
+                v5 UInt64,
+                v6 UInt64,
+                v7 UInt64,
+                v8 UInt64,
+                v9 UInt64,
+                v10 UInt64,
+                v11 UInt64,
+                v12 UInt64
+            ) Engine=MergeTree() order by key partition by key%5;
+            insert into data (key) select * from numbers(10);
+
+            create table if not exists dist_one           as data engine=Distributed(one_shard, currentDatabase(), data, key);
+            create table if not exists dist_one_over_dist as data engine=Distributed(one_shard, currentDatabase(), dist_one, yandexConsistentHash(key, 2));
+
+            create table if not exists dist_two as data           engine=Distributed(two_shards, currentDatabase(), data, key);
+            create table if not exists dist_two_over_dist as data engine=Distributed(two_shards, currentDatabase(), dist_two, yandexConsistentHash(key, 2));
+            """)
+        yield cluster
+    finally:
+        cluster.shutdown()
+
+# since it includes started_cluster fixture at first start
+@pytest.mark.timeout(60)
+@pytest.mark.parametrize('table,settings', itertools.product(
+    [ # tables
+        'dist_one',
+        'dist_one_over_dist',
+        'dist_two',
+        'dist_two_over_dist',
+    ],
+    [ # settings
+        *list(itertools.combinations([
+            '', # defaults
+            '--prefer_localhost_replica=0',
+            '--async_socket_for_remote=0',
+            '--use_hedged_requests=0',
+            '--optimize_skip_unused_shards=1',
+            '--distributed_group_by_no_merge=2',
+            '--optimize_distributed_group_by_sharding_key=1',
+
+            # TODO: enlarge test matrix (but first those values to accept ms):
+            #
+            # - sleep_in_send_tables_status
+            # - sleep_in_send_data
+        ], 2))
+        # TODO: more combinations that just 2
+    ],
+))
+def test_stress_distributed(table, settings, started_cluster):
+    payload = f'''
+    select * from {table} where key = 0;
+    select * from {table} where key = 1;
+    select * from {table} where key = 2;
+    select * from {table} where key = 3;
+    select * from {table};
+    '''
+    run_benchmark(payload, settings)
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_back_to_back/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/enable_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/enable_keeper.xml
similarity index 93%
rename from tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/enable_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/enable_keeper.xml
index 137b46ab5a9..dc8d3a8dfc9 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/enable_test_keeper.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/enable_keeper.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -19,5 +19,5 @@
                 <port>44444</port>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/logs_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/logs_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/logs_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/logs_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/use_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/use_keeper.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/configs/use_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_back_to_back/configs/use_keeper.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/test.py b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/test.py
similarity index 99%
rename from tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_back_to_back/test.py
index dd4e1f98cfd..8abd4321fd9 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_back_to_back/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_back_to_back/test.py
@@ -7,7 +7,7 @@ import time
 from multiprocessing.dummy import Pool
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
-node = cluster.add_instance('node', main_configs=['configs/enable_test_keeper.xml', 'configs/logs_conf.xml'], with_zookeeper=True)
+node = cluster.add_instance('node', main_configs=['configs/enable_keeper.xml', 'configs/logs_conf.xml'], with_zookeeper=True)
 from kazoo.client import KazooClient, KazooState, KeeperState
 
 def get_genuine_zk():
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper1.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper1.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper1.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper1.xml
index d60e2536faf..5a75bf524ec 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper1.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper1.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -37,5 +37,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper2.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper2.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper2.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper2.xml
index ec5af6f746f..246fb08c9e7 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper2.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper2.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>2</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -37,5 +37,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper3.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper3.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper3.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper3.xml
index 4c8eb9e1d48..b5958dd7f41 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper3.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_keeper3.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>3</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -37,5 +37,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/log_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/log_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/log_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/log_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/use_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/use_keeper.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/use_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/configs/use_keeper.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/test.py b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/test.py
similarity index 98%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/test.py
index 47064413b45..e74ccc80fe8 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_blocade_leader/test.py
@@ -9,9 +9,9 @@ from helpers.network import PartitionManager
 from helpers.test_tools import assert_eq_with_retry
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
-node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_test_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
-node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_test_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
-node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_test_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
 
 from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper1.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper1.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper1.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper1.xml
index d60e2536faf..5a75bf524ec 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper1.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper1.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -37,5 +37,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper2.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper2.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper2.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper2.xml
index ec5af6f746f..246fb08c9e7 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_blocade_leader/configs/enable_test_keeper2.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper2.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>2</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -37,5 +37,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper3.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper3.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper3.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper3.xml
index 4c8eb9e1d48..b5958dd7f41 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/enable_test_keeper3.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/enable_keeper3.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>3</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -37,5 +37,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/log_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/log_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/log_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/log_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/use_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/use_keeper.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/configs/use_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/configs/use_keeper.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/test.py b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/test.py
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_multinode_simple/test.py
index 985915e10a1..18420c9910d 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_multinode_simple/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_multinode_simple/test.py
@@ -9,9 +9,9 @@ from helpers.network import PartitionManager
 from helpers.test_tools import assert_eq_with_retry
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
-node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_test_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
-node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_test_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
-node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_test_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
 
 from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/enable_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/enable_keeper.xml
similarity index 93%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/enable_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/enable_keeper.xml
index e5046f2831d..13fb98a0e7a 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/enable_test_keeper.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/enable_keeper.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -18,5 +18,5 @@
                 <port>44444</port>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/logs_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/logs_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/logs_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/logs_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/use_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/use_keeper.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/configs/use_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log/configs/use_keeper.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/test.py b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/test.py
similarity index 97%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log/test.py
index 71fee94088f..36ee20ae9e7 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_persistent_log/test.py
@@ -10,7 +10,7 @@ from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
 
-node = cluster.add_instance('node', main_configs=['configs/enable_test_keeper.xml', 'configs/logs_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node = cluster.add_instance('node', main_configs=['configs/enable_keeper.xml', 'configs/logs_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
 
 
 def random_string(length):
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper1.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper1.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper1.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper1.xml
index 009ea95a1a2..073616695cd 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper1.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper1.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -36,5 +36,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper2.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper2.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper2.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper2.xml
index 5afe84e8d20..c94b6c953fd 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper2.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper2.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>2</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -36,5 +36,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper3.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper3.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper3.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper3.xml
index 10a50db1444..10955abab02 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/enable_test_keeper3.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/enable_keeper3.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>3</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -36,5 +36,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/log_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/log_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/log_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/log_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/use_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/use_keeper.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/configs/use_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/configs/use_keeper.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/test.py b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/test.py
similarity index 92%
rename from tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/test.py
index cb9cf5a59d1..052f38b0bff 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_persistent_log_multinode/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_persistent_log_multinode/test.py
@@ -7,9 +7,9 @@ import os
 import time
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
-node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_test_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
-node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_test_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
-node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_test_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_test_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
+node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml', 'configs/use_keeper.xml'], stay_alive=True)
 
 from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper1.xml b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper1.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper1.xml
rename to tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper1.xml
index 7d56a9137e9..526ff259d40 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper1.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper1.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -39,5 +39,5 @@
                 <priority>10</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper2.xml b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper2.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper2.xml
rename to tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper2.xml
index e4c031281ac..0c1d3781c3a 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper2.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper2.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>2</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -39,5 +39,5 @@
                 <priority>10</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper3.xml b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper3.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper3.xml
rename to tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper3.xml
index 8db7647c877..b0694540292 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/enable_test_keeper3.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/enable_keeper3.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>3</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -39,5 +39,5 @@
                 <priority>10</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/log_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/log_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/configs/log_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/configs/log_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/test.py b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/test.py
similarity index 95%
rename from tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/test.py
index 62122751623..eee49f8a319 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_restore_from_snapshot/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_restore_from_snapshot/test.py
@@ -7,9 +7,9 @@ import os
 import time
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
-node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_test_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
-node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_test_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
-node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_test_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
+node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
+node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
+node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
 
 from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_snapshots/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots/configs/enable_test_keeper.xml b/tests/integration/test_keeper_snapshots/configs/enable_keeper.xml
similarity index 94%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots/configs/enable_test_keeper.xml
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots/configs/enable_keeper.xml
index f7d3c548f87..11039882f8c 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots/configs/enable_test_keeper.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_snapshots/configs/enable_keeper.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -20,5 +20,5 @@
                 <port>44444</port>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots/configs/logs_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_snapshots/configs/logs_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots/configs/logs_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots/configs/logs_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots/test.py b/tests/integration/test_keeper_snapshots/test.py
similarity index 98%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots/test.py
index 8dece678652..9879c0003be 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_snapshots/test.py
@@ -13,7 +13,7 @@ from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
 
 # clickhouse itself will use external zookeeper
-node = cluster.add_instance('node', main_configs=['configs/enable_test_keeper.xml', 'configs/logs_conf.xml'], stay_alive=True, with_zookeeper=True)
+node = cluster.add_instance('node', main_configs=['configs/enable_keeper.xml', 'configs/logs_conf.xml'], stay_alive=True, with_zookeeper=True)
 
 def random_string(length):
     return ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=length))
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/__init__.py b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/__init__.py
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/__init__.py
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/__init__.py
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper1.xml b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper1.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper1.xml
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper1.xml
index 46b352f498e..6826d762652 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper1.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper1.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>1</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -38,5 +38,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper2.xml b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper2.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper2.xml
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper2.xml
index 848a14b9feb..7f9bdde59da 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper2.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper2.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>2</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -38,5 +38,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper3.xml b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper3.xml
similarity index 96%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper3.xml
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper3.xml
index 6b37884ab3e..32e2743e7b8 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/enable_test_keeper3.xml
+++ b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/enable_keeper3.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <yandex>
-    <test_keeper_server>
+    <keeper_server>
         <tcp_port>9181</tcp_port>
         <server_id>3</server_id>
         <log_storage_path>/var/lib/clickhouse/coordination/log</log_storage_path>
@@ -38,5 +38,5 @@
                 <priority>1</priority>
             </server>
         </raft_configuration>
-    </test_keeper_server>
+    </keeper_server>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/log_conf.xml b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/log_conf.xml
similarity index 100%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/configs/log_conf.xml
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/configs/log_conf.xml
diff --git a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/test.py b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/test.py
similarity index 94%
rename from tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/test.py
rename to tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/test.py
index 3ddb7767f2a..b4e82d62f09 100644
--- a/tests/integration/test_testkeeper_snapshots_multinode/test.py
+++ b/tests/integration/test_keeper_snapshots_multinode/test.py
@@ -7,9 +7,9 @@ import os
 import time
 
 cluster = ClickHouseCluster(__file__)
-node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_test_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
-node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_test_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
-node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_test_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
+node1 = cluster.add_instance('node1', main_configs=['configs/enable_keeper1.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
+node2 = cluster.add_instance('node2', main_configs=['configs/enable_keeper2.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
+node3 = cluster.add_instance('node3', main_configs=['configs/enable_keeper3.xml', 'configs/log_conf.xml'], stay_alive=True)
 
 from kazoo.client import KazooClient, KazooState
 
diff --git a/tests/integration/test_materialize_mysql_database/test.py b/tests/integration/test_materialize_mysql_database/test.py
index ced9a978d02..730305a6f16 100644
--- a/tests/integration/test_materialize_mysql_database/test.py
+++ b/tests/integration/test_materialize_mysql_database/test.py
@@ -42,7 +42,7 @@ class MySQLNodeInstance:
         if not os.path.exists(self.instances_dir):
             os.mkdir(self.instances_dir)
         self.docker_logs_path = p.join(self.instances_dir, 'docker_mysql.log')
-
+        self.start_up = False
 
     def alloc_connection(self):
         if self.mysql_connection is None:
@@ -78,12 +78,16 @@ class MySQLNodeInstance:
             return cursor.fetchall()
 
     def start_and_wait(self):
+        if self.start_up:
+            return
+
         run_and_check(['docker-compose',
-            '-p', cluster.project_name,
-            '-f', self.docker_compose,
-            'up', '--no-recreate', '-d',
-        ])
+                       '-p', cluster.project_name,
+                       '-f', self.docker_compose,
+                       'up', '--no-recreate', '-d',
+                       ])
         self.wait_mysql_to_start(120)
+        self.start_up = True
 
     def close(self):
         if self.mysql_connection is not None:
@@ -99,6 +103,8 @@ class MySQLNodeInstance:
             except Exception as e:
                 print("Unable to get logs from docker mysql.")
 
+        self.start_up = False
+
     def wait_mysql_to_start(self, timeout=60):
         start = time.time()
         while time.time() - start < timeout:
@@ -113,32 +119,32 @@ class MySQLNodeInstance:
         run_and_check(['docker-compose', 'ps', '--services', 'all'])
         raise Exception("Cannot wait MySQL container")
 
+
+mysql_5_7_docker_compose = os.path.join(DOCKER_COMPOSE_PATH, 'docker_compose_mysql_5_7_for_materialize_mysql.yml')
+mysql_5_7_node = MySQLNodeInstance('root', 'clickhouse', '127.0.0.1', 3308, mysql_5_7_docker_compose)
+
+mysql_8_0_docker_compose = os.path.join(DOCKER_COMPOSE_PATH, 'docker_compose_mysql_8_0_for_materialize_mysql.yml')
+mysql_8_0_node = MySQLNodeInstance('root', 'clickhouse', '127.0.0.1', 33308, mysql_8_0_docker_compose)
+
+
 @pytest.fixture(scope="module")
 def started_mysql_5_7():
-    docker_compose = os.path.join(DOCKER_COMPOSE_PATH, 'docker_compose_mysql_5_7_for_materialize_mysql.yml')
-    mysql_node = MySQLNodeInstance('root', 'clickhouse', '127.0.0.1', 3308, docker_compose)
-
     try:
-        mysql_node.start_and_wait()
-        yield mysql_node
+        mysql_5_7_node.start_and_wait()
+        yield mysql_5_7_node
     finally:
-        mysql_node.close()
-        run_and_check(['docker-compose', '-p', cluster.project_name, '-f', docker_compose, 'down', '--volumes',
-                               '--remove-orphans'])
+        mysql_5_7_node.close()
+        run_and_check(['docker-compose', '-p', cluster.project_name, '-f', mysql_5_7_docker_compose, 'down', '--volumes', '--remove-orphans'])
 
 
 @pytest.fixture(scope="module")
 def started_mysql_8_0():
-    docker_compose = os.path.join(DOCKER_COMPOSE_PATH, 'docker_compose_mysql_8_0_for_materialize_mysql.yml')
-    mysql_node = MySQLNodeInstance('root', 'clickhouse', '127.0.0.1', 33308, docker_compose)
-
     try:
-        mysql_node.start_and_wait()
-        yield mysql_node
+        mysql_8_0_node.start_and_wait()
+        yield mysql_8_0_node
     finally:
-        mysql_node.close()
-        run_and_check(['docker-compose', '-p', cluster.project_name, '-f', docker_compose, 'down', '--volumes',
-                               '--remove-orphans'])
+        mysql_8_0_node.close()
+        run_and_check(['docker-compose', '-p', cluster.project_name, '-f', mysql_8_0_docker_compose, 'down', '--volumes', '--remove-orphans'])
 
 
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
@@ -146,11 +152,13 @@ def test_materialize_database_dml_with_mysql_5_7(started_cluster, started_mysql_
     materialize_with_ddl.dml_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
     materialize_with_ddl.materialize_mysql_database_with_datetime_and_decimal(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_materialize_database_dml_with_mysql_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.dml_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
     materialize_with_ddl.materialize_mysql_database_with_datetime_and_decimal(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_materialize_database_ddl_with_mysql_5_7(started_cluster, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.drop_table_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
@@ -163,6 +171,7 @@ def test_materialize_database_ddl_with_mysql_5_7(started_cluster, started_mysql_
     materialize_with_ddl.alter_rename_table_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
     materialize_with_ddl.alter_modify_column_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_materialize_database_ddl_with_mysql_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.drop_table_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
@@ -179,10 +188,12 @@ def test_materialize_database_ddl_with_mysql_8_0(started_cluster, started_mysql_
     materialize_with_ddl.alter_modify_column_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_8_0,
                                                                              "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_materialize_database_ddl_with_empty_transaction_5_7(started_cluster, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.query_event_with_empty_transaction(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_materialize_database_ddl_with_empty_transaction_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.query_event_with_empty_transaction(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
@@ -217,52 +228,64 @@ def test_materialize_database_err_sync_user_privs_5_7(started_cluster, started_m
 def test_materialize_database_err_sync_user_privs_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.err_sync_user_privs_with_materialize_mysql_database(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_network_partition_5_7(started_cluster, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.network_partition_test(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_network_partition_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.network_partition_test(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_mysql_kill_sync_thread_restore_5_7(started_cluster, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.mysql_kill_sync_thread_restore_test(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_mysql_kill_sync_thread_restore_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.mysql_kill_sync_thread_restore_test(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_mysql_killed_while_insert_5_7(started_cluster, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.mysql_killed_while_insert(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_mysql_killed_while_insert_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.mysql_killed_while_insert(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_clickhouse_killed_while_insert_5_7(started_cluster, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.clickhouse_killed_while_insert(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_atomic])
 def test_clickhouse_killed_while_insert_8_0(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.clickhouse_killed_while_insert(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_ordinary])
 def test_utf8mb4(started_cluster, started_mysql_8_0, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.utf8mb4_test(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
     materialize_with_ddl.utf8mb4_test(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_ordinary])
 def test_system_parts_table(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.system_parts_test(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_ordinary])
 def test_multi_table_update(started_cluster, started_mysql_8_0, started_mysql_5_7, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.multi_table_update_test(clickhouse_node, started_mysql_5_7, "mysql1")
     materialize_with_ddl.multi_table_update_test(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
 
+
 @pytest.mark.parametrize(('clickhouse_node'), [node_db_ordinary, node_db_ordinary])
 def test_system_tables_table(started_cluster, started_mysql_8_0, clickhouse_node):
     materialize_with_ddl.system_tables_test(clickhouse_node, started_mysql_8_0, "mysql8_0")
diff --git a/tests/integration/test_max_http_connections_for_replication/test.py b/tests/integration/test_max_http_connections_for_replication/test.py
index 2dc4e2a8810..634697c8668 100644
--- a/tests/integration/test_max_http_connections_for_replication/test.py
+++ b/tests/integration/test_max_http_connections_for_replication/test.py
@@ -43,6 +43,8 @@ def start_small_cluster():
 
 
 def test_single_endpoint_connections_count(start_small_cluster):
+    node1.query("TRUNCATE TABLE test_table")
+    node2.query("SYSTEM SYNC REPLICA test_table")
     def task(count):
         print(("Inserting ten times from {}".format(count)))
         for i in range(count, count + 10):
@@ -58,9 +60,11 @@ def test_single_endpoint_connections_count(start_small_cluster):
 
 
 def test_keepalive_timeout(start_small_cluster):
-    current_count = int(node1.query("select count() from test_table").strip())
+    node1.query("TRUNCATE TABLE test_table")
+    node2.query("SYSTEM SYNC REPLICA test_table")
+
     node1.query("insert into test_table values ('2017-06-16', 777, 0)")
-    assert_eq_with_retry(node2, "select count() from test_table", str(current_count + 1))
+    assert_eq_with_retry(node2, "select count() from test_table", str(1))
     # Server keepAliveTimeout is 3 seconds, default client session timeout is 8
     # lets sleep in that interval
     time.sleep(4)
@@ -69,7 +73,7 @@ def test_keepalive_timeout(start_small_cluster):
 
     time.sleep(3)
 
-    assert_eq_with_retry(node2, "select count() from test_table", str(current_count + 2))
+    assert_eq_with_retry(node2, "select count() from test_table", str(2))
 
     assert not node2.contains_in_log("No message received"), "Found 'No message received' in clickhouse-server.log"
 
diff --git a/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/configs/config.d/storage_conf_not_restorable.xml b/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/configs/config.d/storage_conf_not_restorable.xml
new file mode 100644
index 00000000000..c682ddae785
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/configs/config.d/storage_conf_not_restorable.xml
@@ -0,0 +1,35 @@
+<yandex>
+    <storage_configuration>
+        <disks>
+            <s3>
+                <type>s3</type>
+                <endpoint>http://minio1:9001/root/another_data/</endpoint>
+                <access_key_id>minio</access_key_id>
+                <secret_access_key>minio123</secret_access_key>
+                <send_metadata>false</send_metadata>
+                <list_object_keys_size>1</list_object_keys_size> <!-- To effectively test restore parallelism -->
+                <retry_attempts>0</retry_attempts>
+            </s3>
+            <hdd>
+                <type>local</type>
+                <path>/</path>
+            </hdd>
+        </disks>
+        <policies>
+            <s3>
+                <volumes>
+                    <main>
+                        <disk>s3</disk>
+                    </main>
+                    <external>
+                        <disk>hdd</disk>
+                    </external>
+                </volumes>
+            </s3>
+        </policies>
+    </storage_configuration>
+
+    <merge_tree>
+        <min_bytes_for_wide_part>0</min_bytes_for_wide_part>
+    </merge_tree>
+</yandex>
diff --git a/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/test.py b/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/test.py
index 346d9aced3f..c0ebce68480 100644
--- a/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/test.py
+++ b/tests/integration/test_merge_tree_s3_restore/test.py
@@ -1,3 +1,4 @@
+import os
 import logging
 import random
 import string
@@ -10,6 +11,20 @@ logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)
 logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler())
 
 
+SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
+CONFIG_PATH = os.path.join(SCRIPT_DIR, './_instances/node_not_restorable/configs/config.d/storage_conf_not_restorable.xml')
+
+
+def replace_config(old, new):
+    config = open(CONFIG_PATH, 'r')
+    config_lines = config.readlines()
+    config.close()
+    config_lines = [line.replace(old, new) for line in config_lines]
+    config = open(CONFIG_PATH, 'w')
+    config.writelines(config_lines)
+    config.close()
+
+
 @pytest.fixture(scope="module")
 def cluster():
     try:
@@ -26,6 +41,10 @@ def cluster():
             "configs/config.d/storage_conf_another_bucket_path.xml",
             "configs/config.d/bg_processing_pool_conf.xml",
             "configs/config.d/log_conf.xml"], user_configs=[], stay_alive=True)
+        cluster.add_instance("node_not_restorable", main_configs=[
+            "configs/config.d/storage_conf_not_restorable.xml",
+            "configs/config.d/bg_processing_pool_conf.xml",
+            "configs/config.d/log_conf.xml"], user_configs=[], stay_alive=True)
         logging.info("Starting cluster...")
         cluster.start()
         logging.info("Cluster started")
@@ -75,6 +94,8 @@ def create_table(node, table_name, additional_settings=None):
 def purge_s3(cluster, bucket):
     minio = cluster.minio_client
     for obj in list(minio.list_objects(bucket, recursive=True)):
+        if str(obj.object_name).find(".SCHEMA_VERSION") != -1:
+            continue
         minio.remove_object(bucket, obj.object_name)
 
 
@@ -103,7 +124,7 @@ def get_revision_counter(node, backup_number):
 def drop_table(cluster):
     yield
 
-    node_names = ["node", "node_another_bucket", "node_another_bucket_path"]
+    node_names = ["node", "node_another_bucket", "node_another_bucket_path", "node_not_restorable"]
 
     for node_name in node_names:
         node = cluster.instances[node_name]
@@ -311,3 +332,40 @@ def test_restore_mutations(cluster):
     assert node_another_bucket.query("SELECT sum(id) FROM s3.test FORMAT Values") == "({})".format(0)
     assert node_another_bucket.query("SELECT sum(counter) FROM s3.test FORMAT Values") == "({})".format(4096 * 2)
     assert node_another_bucket.query("SELECT sum(counter) FROM s3.test WHERE id > 0 FORMAT Values") == "({})".format(4096)
+
+
+def test_migrate_to_restorable_schema(cluster):
+    node = cluster.instances["node_not_restorable"]
+
+    create_table(node, "test")
+
+    node.query("INSERT INTO s3.test VALUES {}".format(generate_values('2020-01-03', 4096)))
+    node.query("INSERT INTO s3.test VALUES {}".format(generate_values('2020-01-04', 4096, -1)))
+    node.query("INSERT INTO s3.test VALUES {}".format(generate_values('2020-01-05', 4096)))
+    node.query("INSERT INTO s3.test VALUES {}".format(generate_values('2020-01-05', 4096, -1)))
+
+    replace_config("<send_metadata>false</send_metadata>", "<send_metadata>true</send_metadata>")
+
+    node.restart_clickhouse()
+
+    node.query("INSERT INTO s3.test VALUES {}".format(generate_values('2020-01-06', 4096)))
+    node.query("INSERT INTO s3.test VALUES {}".format(generate_values('2020-01-06', 4096, -1)))
+
+    node.query("ALTER TABLE s3.test FREEZE")
+    revision = get_revision_counter(node, 1)
+
+    assert revision != 0
+
+    node_another_bucket = cluster.instances["node_another_bucket"]
+
+    create_table(node_another_bucket, "test")
+
+    # Restore to revision before mutation.
+    node_another_bucket.stop_clickhouse()
+    drop_s3_metadata(node_another_bucket)
+    purge_s3(cluster, cluster.minio_bucket_2)
+    create_restore_file(node_another_bucket, revision=revision, bucket="root", path="another_data")
+    node_another_bucket.start_clickhouse(10)
+
+    assert node_another_bucket.query("SELECT count(*) FROM s3.test FORMAT Values") == "({})".format(4096 * 6)
+    assert node_another_bucket.query("SELECT sum(id) FROM s3.test FORMAT Values") == "({})".format(0)
diff --git a/tests/integration/test_mysql_database_engine/test.py b/tests/integration/test_mysql_database_engine/test.py
index 4d10e2ea6f5..f4b0bb1b2fc 100644
--- a/tests/integration/test_mysql_database_engine/test.py
+++ b/tests/integration/test_mysql_database_engine/test.py
@@ -146,10 +146,14 @@ def test_clickhouse_join_for_mysql_database(started_cluster):
             "CREATE TABLE default.t1_remote_mysql AS mysql('mysql1:3306','test','t1_mysql_local','root','clickhouse')")
         clickhouse_node.query(
             "CREATE TABLE default.t2_remote_mysql AS mysql('mysql1:3306','test','t2_mysql_local','root','clickhouse')")
+        clickhouse_node.query("INSERT INTO `default`.`t1_remote_mysql` VALUES ('EN','A',''),('RU','B','AAA')")
+        clickhouse_node.query("INSERT INTO `default`.`t2_remote_mysql` VALUES ('A','AAA'),('Z','')")
+        
         assert clickhouse_node.query("SELECT s.pays "
                                      "FROM default.t1_remote_mysql AS s "
                                      "LEFT JOIN default.t1_remote_mysql AS s_ref "
-                                     "ON (s_ref.opco = s.opco AND s_ref.service = s.service)") == ''
+                                     "ON (s_ref.opco = s.opco AND s_ref.service = s.service) "
+                                     "WHERE s_ref.opco != '' AND s.opco != '' ").rstrip() == 'RU'
         mysql_node.query("DROP DATABASE test")
 
 
diff --git a/tests/integration/test_odbc_interaction/test.py b/tests/integration/test_odbc_interaction/test.py
index 6232168f2e6..2ef71927bdf 100644
--- a/tests/integration/test_odbc_interaction/test.py
+++ b/tests/integration/test_odbc_interaction/test.py
@@ -360,6 +360,7 @@ def test_bridge_dies_with_parent(started_cluster):
 
     assert clickhouse_pid is None
     assert bridge_pid is None
+    node1.start_clickhouse(20)
 
 
 def test_odbc_postgres_date_data_type(started_cluster):
diff --git a/tests/integration/test_quota/test.py b/tests/integration/test_quota/test.py
index 4374f46a39f..0f59ae27583 100644
--- a/tests/integration/test_quota/test.py
+++ b/tests/integration/test_quota/test.py
@@ -372,6 +372,7 @@ def test_dcl_management():
 def test_users_xml_is_readonly():
     assert re.search("storage is readonly", instance.query_and_get_error("DROP QUOTA myQuota"))
 
+
 def test_query_inserts():
     check_system_quotas([["myQuota", "e651da9c-a748-8703-061a-7e5e5096dae7", "users.xml", "['user_name']", [31556952],
                           0, "['default']", "[]"]])
@@ -380,9 +381,16 @@ def test_query_inserts():
     system_quotas_usage(
         [["myQuota", "default", 1, 31556952, 0, 1000, 0, 500, 0, 500, 0, "\\N", 0, "\\N", 0, "\\N", 0, 1000, 0, "\\N", "\\N"]])
 
-    instance.query("INSERT INTO test_table values(1)")
+    instance.query("DROP TABLE IF EXISTS test_table_ins")
+    instance.query("CREATE TABLE test_table_ins(x UInt32) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple()")
     system_quota_usage(
-        [["myQuota", "default", 31556952, 1, 1000, 0, 500, 1, 500, 0, "\\N", 0, "\\N", 0, "\\N", 0, 1000, 0, "\\N", "\\N"]])
+        [["myQuota", "default", 31556952, 2, 1000, 0, 500, 0, 500, 0, "\\N", 0, "\\N", 0, "\\N", 0, 1000, 0, "\\N", "\\N"]])
+    
+    instance.query("INSERT INTO test_table_ins values(1)")
+    system_quota_usage(
+        [["myQuota", "default", 31556952, 3, 1000, 0, 500, 1, 500, 0, "\\N", 0, "\\N", 0, "\\N", 0, 1000, 0, "\\N", "\\N"]])
+    instance.query("DROP TABLE test_table_ins")
+
 
 def test_consumption_of_show_tables():
     assert instance.query("SHOW TABLES") == "test_table\n"
diff --git a/tests/integration/test_replicated_database/configs/config.xml b/tests/integration/test_replicated_database/configs/config.xml
index ebceee3aa5c..d751454437c 100644
--- a/tests/integration/test_replicated_database/configs/config.xml
+++ b/tests/integration/test_replicated_database/configs/config.xml
@@ -1,34 +1,3 @@
 <yandex>
     <database_atomic_delay_before_drop_table_sec>10</database_atomic_delay_before_drop_table_sec>
-
-    <remote_servers>
-        <cluster>
-            <shard>
-                <internal_replication>true</internal_replication>
-                <replica>
-                    <host>main_node</host>
-                    <port>9000</port>
-                </replica>
-                <replica>
-                    <host>dummy_node</host>
-                    <port>9000</port>
-                </replica>
-                <replica>
-                    <host>competing_node</host>
-                    <port>9000</port>
-                </replica>
-            </shard>
-            <shard>
-                <internal_replication>true</internal_replication>
-                <replica>
-                    <host>snapshotting_node</host>
-                    <port>9000</port>
-                </replica>
-                <replica>
-                    <host>snapshot_recovering_node</host>
-                    <port>9000</port>
-                </replica>
-            </shard>
-        </cluster>
-    </remote_servers>
 </yandex>
diff --git a/tests/integration/test_replicated_database/configs/settings.xml b/tests/integration/test_replicated_database/configs/settings.xml
index e0f7e8691e6..7f45502e20d 100644
--- a/tests/integration/test_replicated_database/configs/settings.xml
+++ b/tests/integration/test_replicated_database/configs/settings.xml
@@ -2,6 +2,7 @@
     <profiles>
         <default>
             <allow_experimental_database_replicated>1</allow_experimental_database_replicated>
+            <allow_experimental_alter_materialized_view_structure>1</allow_experimental_alter_materialized_view_structure>
         </default>
     </profiles>
     <users>
diff --git a/tests/integration/test_replicated_database/test.py b/tests/integration/test_replicated_database/test.py
index 99e7d6077f8..70d779ea737 100644
--- a/tests/integration/test_replicated_database/test.py
+++ b/tests/integration/test_replicated_database/test.py
@@ -35,8 +35,17 @@ def started_cluster():
         cluster.shutdown()
 
 def test_create_replicated_table(started_cluster):
+    assert "Explicit zookeeper_path and replica_name are specified" in \
+           main_node.query_and_get_error("CREATE TABLE testdb.replicated_table (d Date, k UInt64, i32 Int32) "
+                                         "ENGINE=ReplicatedMergeTree('/test/tmp', 'r') ORDER BY k PARTITION BY toYYYYMM(d);")
+
+    assert "Explicit zookeeper_path and replica_name are specified" in \
+           main_node.query_and_get_error("CREATE TABLE testdb.replicated_table (d Date, k UInt64, i32 Int32) "
+                                         "ENGINE=ReplicatedMergeTree('/test/tmp', 'r', d, k, 8192);")
+
     assert "Old syntax is not allowed" in \
-           main_node.query_and_get_error("CREATE TABLE testdb.replicated_table (d Date, k UInt64, i32 Int32) ENGINE=ReplicatedMergeTree('/test/tmp', 'r', d, k, 8192);")
+           main_node.query_and_get_error("CREATE TABLE testdb.replicated_table (d Date, k UInt64, i32 Int32) "
+                                         "ENGINE=ReplicatedMergeTree('/test/tmp/{shard}', '{replica}', d, k, 8192);")
 
     main_node.query("CREATE TABLE testdb.replicated_table (d Date, k UInt64, i32 Int32) ENGINE=ReplicatedMergeTree ORDER BY k PARTITION BY toYYYYMM(d);")
 
@@ -99,16 +108,20 @@ def test_alters_from_different_replicas(started_cluster):
                     "(CounterID UInt32, StartDate Date, UserID UInt32, VisitID UInt32, NestedColumn Nested(A UInt8, S String), ToDrop UInt32) "
                     "ENGINE = MergeTree(StartDate, intHash32(UserID), (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID), 8192);")
 
-    main_node.query("CREATE TABLE testdb.dist AS testdb.concurrent_test ENGINE = Distributed(cluster, testdb, concurrent_test, CounterID)")
+    main_node.query("CREATE TABLE testdb.dist AS testdb.concurrent_test ENGINE = Distributed(testdb, testdb, concurrent_test, CounterID)")
 
     dummy_node.stop_clickhouse(kill=True)
 
-    settings = {"distributed_ddl_task_timeout": 10}
+    settings = {"distributed_ddl_task_timeout": 5}
     assert "There are 1 unfinished hosts (0 of them are currently active)" in \
         competing_node.query_and_get_error("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN Added0 UInt32;", settings=settings)
+    settings = {"distributed_ddl_task_timeout": 5, "distributed_ddl_output_mode": "null_status_on_timeout"}
+    assert "shard1|replica2\t\\N\t\\N" in \
+        main_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN Added2 UInt32;", settings=settings)
+    settings = {"distributed_ddl_task_timeout": 5, "distributed_ddl_output_mode": "never_throw"}
+    assert "shard1|replica2\t\\N\t\\N" in \
+        competing_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN Added1 UInt32 AFTER Added0;", settings=settings)
     dummy_node.start_clickhouse()
-    main_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN Added2 UInt32;")
-    competing_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN Added1 UInt32 AFTER Added0;")
     main_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN AddedNested1 Nested(A UInt32, B UInt64) AFTER Added2;")
     competing_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN AddedNested1.C Array(String) AFTER AddedNested1.B;")
     main_node.query("ALTER TABLE testdb.concurrent_test ADD COLUMN AddedNested2 Nested(A UInt32, B UInt64) AFTER AddedNested1;")
@@ -198,8 +211,14 @@ def test_recover_staled_replica(started_cluster):
     dummy_node.query("CREATE TABLE recover.rmt2 (n int) ENGINE=ReplicatedMergeTree order by n", settings=settings)
     main_node.query("CREATE TABLE recover.rmt3 (n int) ENGINE=ReplicatedMergeTree order by n", settings=settings)
     dummy_node.query("CREATE TABLE recover.rmt5 (n int) ENGINE=ReplicatedMergeTree order by n", settings=settings)
-    main_node.query("CREATE DICTIONARY recover.d1 (n int DEFAULT 0, m int DEFAULT 1) PRIMARY KEY n SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'rmt1' PASSWORD '' DB 'recover')) LIFETIME(MIN 1 MAX 10) LAYOUT(FLAT())")
-    dummy_node.query("CREATE DICTIONARY recover.d2 (n int DEFAULT 0, m int DEFAULT 1) PRIMARY KEY n SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'rmt2' PASSWORD '' DB 'recover')) LIFETIME(MIN 1 MAX 10) LAYOUT(FLAT())")
+    main_node.query("CREATE MATERIALIZED VIEW recover.mv1 (n int) ENGINE=ReplicatedMergeTree order by n AS SELECT n FROM recover.rmt1", settings=settings)
+    dummy_node.query("CREATE MATERIALIZED VIEW recover.mv2 (n int) ENGINE=ReplicatedMergeTree order by n  AS SELECT n FROM recover.rmt2", settings=settings)
+    main_node.query("CREATE DICTIONARY recover.d1 (n int DEFAULT 0, m int DEFAULT 1) PRIMARY KEY n "
+                    "SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'rmt1' PASSWORD '' DB 'recover')) "
+                    "LIFETIME(MIN 1 MAX 10) LAYOUT(FLAT())")
+    dummy_node.query("CREATE DICTIONARY recover.d2 (n int DEFAULT 0, m int DEFAULT 1) PRIMARY KEY n "
+                     "SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'rmt2' PASSWORD '' DB 'recover')) "
+                     "LIFETIME(MIN 1 MAX 10) LAYOUT(FLAT())")
 
     for table in ['t1', 't2', 'mt1', 'mt2', 'rmt1', 'rmt2', 'rmt3', 'rmt5']:
         main_node.query("INSERT INTO recover.{} VALUES (42)".format(table))
@@ -217,35 +236,44 @@ def test_recover_staled_replica(started_cluster):
         main_node.query("RENAME TABLE recover.rmt3 TO recover.rmt4", settings=settings)
         main_node.query("DROP TABLE recover.rmt5", settings=settings)
         main_node.query("DROP DICTIONARY recover.d2", settings=settings)
-        main_node.query("CREATE DICTIONARY recover.d2 (n int DEFAULT 0, m int DEFAULT 1) PRIMARY KEY n SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'rmt1' PASSWORD '' DB 'recover')) LIFETIME(MIN 1 MAX 10) LAYOUT(FLAT());", settings=settings)
+        main_node.query("CREATE DICTIONARY recover.d2 (n int DEFAULT 0, m int DEFAULT 1) PRIMARY KEY n "
+                        "SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' TABLE 'rmt1' PASSWORD '' DB 'recover')) "
+                        "LIFETIME(MIN 1 MAX 10) LAYOUT(FLAT());", settings=settings)
+
+        inner_table = ".inner_id." + dummy_node.query("SELECT uuid FROM system.tables WHERE database='recover' AND name='mv1'").strip()
+        main_node.query("ALTER TABLE recover.`{}` MODIFY COLUMN n int DEFAULT 42".format(inner_table), settings=settings)
+        main_node.query("ALTER TABLE recover.mv1 MODIFY QUERY SELECT m FROM recover.rmt1".format(inner_table), settings=settings)
+        main_node.query("RENAME TABLE recover.mv2 TO recover.mv3".format(inner_table), settings=settings)
 
         main_node.query("CREATE TABLE recover.tmp AS recover.m1", settings=settings)
         main_node.query("DROP TABLE recover.tmp", settings=settings)
         main_node.query("CREATE TABLE recover.tmp AS recover.m1", settings=settings)
         main_node.query("DROP TABLE recover.tmp", settings=settings)
         main_node.query("CREATE TABLE recover.tmp AS recover.m1", settings=settings)
-        main_node.query("DROP TABLE recover.tmp", settings=settings)
-        main_node.query("CREATE TABLE recover.tmp AS recover.m1", settings=settings)
 
-    assert main_node.query("SELECT name FROM system.tables WHERE database='recover' ORDER BY name") == "d1\nd2\nm1\nmt1\nmt2\nrmt1\nrmt2\nrmt4\nt2\ntmp\n"
-    query = "SELECT name, uuid, create_table_query FROM system.tables WHERE database='recover' ORDER BY name"
+    assert main_node.query("SELECT name FROM system.tables WHERE database='recover' AND name NOT LIKE '.inner_id.%' ORDER BY name") == \
+           "d1\nd2\nm1\nmt1\nmt2\nmv1\nmv3\nrmt1\nrmt2\nrmt4\nt2\ntmp\n"
+    query = "SELECT name, uuid, create_table_query FROM system.tables WHERE database='recover' AND name NOT LIKE '.inner_id.%' " \
+            "ORDER BY name SETTINGS show_table_uuid_in_table_create_query_if_not_nil=1"
     expected = main_node.query(query)
     assert_eq_with_retry(dummy_node, query, expected)
+    assert main_node.query("SELECT count() FROM system.tables WHERE database='recover' AND name LIKE '.inner_id.%'") == "2\n"
+    assert dummy_node.query("SELECT count() FROM system.tables WHERE database='recover' AND name LIKE '.inner_id.%'") == "2\n"
 
-    for table in ['m1', 't2', 'mt1', 'mt2', 'rmt1', 'rmt2', 'rmt4', 'd1', 'd2']:
+    for table in ['m1', 't2', 'mt1', 'mt2', 'rmt1', 'rmt2', 'rmt4', 'd1', 'd2', 'mv1', 'mv3']:
         assert main_node.query("SELECT (*,).1 FROM recover.{}".format(table)) == "42\n"
-    for table in ['t2', 'rmt1', 'rmt2', 'rmt4', 'd1', 'd2', 'mt2']:
+    for table in ['t2', 'rmt1', 'rmt2', 'rmt4', 'd1', 'd2', 'mt2', 'mv1', 'mv3']:
         assert dummy_node.query("SELECT (*,).1 FROM recover.{}".format(table)) == "42\n"
     for table in ['m1', 'mt1']:
         assert dummy_node.query("SELECT count() FROM recover.{}".format(table)) == "0\n"
 
     assert dummy_node.query("SELECT count() FROM system.tables WHERE database='recover_broken_tables'") == "2\n"
-    table = dummy_node.query("SHOW TABLES FROM recover_broken_tables LIKE 'mt1_26_%'").strip()
+    table = dummy_node.query("SHOW TABLES FROM recover_broken_tables LIKE 'mt1_29_%'").strip()
     assert dummy_node.query("SELECT (*,).1 FROM recover_broken_tables.{}".format(table)) == "42\n"
-    table = dummy_node.query("SHOW TABLES FROM recover_broken_tables LIKE 'rmt5_26_%'").strip()
+    table = dummy_node.query("SHOW TABLES FROM recover_broken_tables LIKE 'rmt5_29_%'").strip()
     assert dummy_node.query("SELECT (*,).1 FROM recover_broken_tables.{}".format(table)) == "42\n"
 
-    expected = "Cleaned 4 outdated objects: dropped 1 dictionaries and 1 tables, moved 2 tables"
+    expected = "Cleaned 6 outdated objects: dropped 1 dictionaries and 3 tables, moved 2 tables"
     assert_logs_contain(dummy_node, expected)
 
     dummy_node.query("DROP TABLE recover.tmp")
diff --git a/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/__init__.py b/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/__init__.py
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/configs/server.xml b/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/configs/server.xml
new file mode 100644
index 00000000000..d4b441b91fb
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/configs/server.xml
@@ -0,0 +1,3 @@
+<yandex>
+    <background_processing_pool_task_sleep_seconds_when_no_work_max>0.1</background_processing_pool_task_sleep_seconds_when_no_work_max>
+</yandex>
diff --git a/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/test.py b/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/test.py
new file mode 100644
index 00000000000..963ec2487fd
--- /dev/null
+++ b/tests/integration/test_replicated_fetches_timeouts/test.py
@@ -0,0 +1,95 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+import random
+import string
+import time
+
+import pytest
+from helpers.cluster import ClickHouseCluster
+from helpers.network import PartitionManager
+
+cluster = ClickHouseCluster(__file__)
+node1 = cluster.add_instance(
+    'node1', with_zookeeper=True,
+    main_configs=['configs/server.xml'])
+
+node2 = cluster.add_instance(
+    'node2', with_zookeeper=True,
+    main_configs=['configs/server.xml'])
+
+
+@pytest.fixture(scope="module")
+def started_cluster():
+    try:
+        cluster.start()
+
+        yield cluster
+
+    finally:
+        cluster.shutdown()
+
+
+def get_random_string(length):
+    return ''.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(length))
+
+
+def test_no_stall(started_cluster):
+    for instance in started_cluster.instances.values():
+        instance.query("""
+            CREATE TABLE t (key UInt64, data String)
+            ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test/t', '{instance}')
+                ORDER BY tuple()
+                PARTITION BY key""")
+
+    # Pause node3 until the test setup is prepared
+    node2.query("SYSTEM STOP FETCHES t")
+
+    node1.query("INSERT INTO t SELECT 1, '{}' FROM numbers(500)".format(get_random_string(104857)))
+    node1.query("INSERT INTO t SELECT 2, '{}' FROM numbers(500)".format(get_random_string(104857)))
+
+    with PartitionManager() as pm:
+        pm.add_network_delay(node1, 2000)
+        node2.query("SYSTEM START FETCHES t")
+
+        # Wait for timeout exceptions to confirm that timeout is triggered.
+        while True:
+            conn_timeout_exceptions = int(node2.query(
+                """
+                SELECT count()
+                FROM system.replication_queue
+                WHERE last_exception LIKE '%connect timed out%'
+                """))
+
+            if conn_timeout_exceptions >= 2:
+                break
+
+            time.sleep(0.1)
+
+        print("Connection timeouts tested!")
+
+        # Increase connection timeout and wait for receive timeouts.
+        node2.query("""
+            ALTER TABLE t
+                MODIFY SETTING replicated_fetches_http_connection_timeout = 30,
+                    replicated_fetches_http_receive_timeout = 1""")
+
+        while True:
+            timeout_exceptions = int(node2.query(
+                """
+                SELECT count()
+                FROM system.replication_queue
+                WHERE last_exception LIKE '%e.displayText() = Timeout%'
+                    AND last_exception NOT LIKE '%connect timed out%'
+                """).strip())
+
+            if timeout_exceptions >= 2:
+                break
+
+            time.sleep(0.1)
+
+    for instance in started_cluster.instances.values():
+        # Workaround for DROP TABLE not finishing if it is started while table is readonly.
+        instance.query("SYSTEM RESTART REPLICA t")
+
+        # Cleanup data directory from test results archive.
+        instance.query("DROP TABLE t SYNC")
diff --git a/tests/integration/test_row_policy/test.py b/tests/integration/test_row_policy/test.py
index ffb6dcb0588..76aef325bfa 100644
--- a/tests/integration/test_row_policy/test.py
+++ b/tests/integration/test_row_policy/test.py
@@ -409,32 +409,31 @@ def test_tags_with_db_and_table_names():
 
 
 def test_miscellaneous_engines():
-    copy_policy_xml('normal_filters.xml')
+    node.query("CREATE ROW POLICY OR REPLACE pC ON mydb.other_table FOR SELECT USING a = 1 TO default")
+    assert node.query("SHOW ROW POLICIES ON mydb.other_table") == "pC\n"
 
     # ReplicatedMergeTree
-    node.query("DROP TABLE mydb.filtered_table1")
-    node.query(
-        "CREATE TABLE mydb.filtered_table1 (a UInt8, b UInt8) ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/00-00/filtered_table1', 'replica1') ORDER BY a")
-    node.query("INSERT INTO mydb.filtered_table1 values (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)")
-    assert node.query("SELECT * FROM mydb.filtered_table1") == TSV([[1, 0], [1, 1]])
+    node.query("DROP TABLE IF EXISTS mydb.other_table")
+    node.query("CREATE TABLE mydb.other_table (a UInt8, b UInt8) ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/00-00/filtered_table1', 'replica1') ORDER BY a")
+    node.query("INSERT INTO mydb.other_table values (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)")
+    assert node.query("SELECT * FROM mydb.other_table") == TSV([[1, 0], [1, 1]])
 
     # CollapsingMergeTree
-    node.query("DROP TABLE mydb.filtered_table1")
-    node.query("CREATE TABLE mydb.filtered_table1 (a UInt8, b Int8) ENGINE CollapsingMergeTree(b) ORDER BY a")
-    node.query("INSERT INTO mydb.filtered_table1 values (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1)")
-    assert node.query("SELECT * FROM mydb.filtered_table1") == TSV([[1, 1], [1, 1]])
+    node.query("DROP TABLE mydb.other_table")
+    node.query("CREATE TABLE mydb.other_table (a UInt8, b Int8) ENGINE CollapsingMergeTree(b) ORDER BY a")
+    node.query("INSERT INTO mydb.other_table values (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1)")
+    assert node.query("SELECT * FROM mydb.other_table") == TSV([[1, 1], [1, 1]])
 
     # ReplicatedCollapsingMergeTree
-    node.query("DROP TABLE mydb.filtered_table1")
-    node.query(
-        "CREATE TABLE mydb.filtered_table1 (a UInt8, b Int8) ENGINE ReplicatedCollapsingMergeTree('/clickhouse/tables/00-01/filtered_table1', 'replica1', b) ORDER BY a")
-    node.query("INSERT INTO mydb.filtered_table1 values (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1)")
-    assert node.query("SELECT * FROM mydb.filtered_table1") == TSV([[1, 1], [1, 1]])
+    node.query("DROP TABLE mydb.other_table")
+    node.query("CREATE TABLE mydb.other_table (a UInt8, b Int8) ENGINE ReplicatedCollapsingMergeTree('/clickhouse/tables/00-01/filtered_table1', 'replica1', b) ORDER BY a")
+    node.query("INSERT INTO mydb.other_table values (0, 1), (0, 1), (1, 1), (1, 1)")
+    assert node.query("SELECT * FROM mydb.other_table") == TSV([[1, 1], [1, 1]])
+
+    node.query("DROP ROW POLICY pC ON mydb.other_table")
 
     # DistributedMergeTree
-    node.query("DROP TABLE IF EXISTS mydb.not_filtered_table")
-    node.query(
-        "CREATE TABLE mydb.not_filtered_table (a UInt8, b UInt8) ENGINE Distributed('test_local_cluster', mydb, local)")
-    assert node.query("SELECT * FROM mydb.not_filtered_table", user="another") == TSV([[1, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]])
-    assert node.query("SELECT sum(a), b FROM mydb.not_filtered_table GROUP BY b ORDER BY b", user="another") == TSV(
-        [[2, 0], [2, 1]])
+    node.query("DROP TABLE IF EXISTS mydb.other_table")
+    node.query("CREATE TABLE mydb.other_table (a UInt8, b UInt8) ENGINE Distributed('test_local_cluster', mydb, local)")
+    assert node.query("SELECT * FROM mydb.other_table", user="another") == TSV([[1, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]])
+    assert node.query("SELECT sum(a), b FROM mydb.other_table GROUP BY b ORDER BY b", user="another") == TSV([[2, 0], [2, 1]])
diff --git a/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/configs/config.d/s3.xml b/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/configs/config.d/s3.xml
index 7d8492ed68c..88eb49d9f17 100644
--- a/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/configs/config.d/s3.xml
+++ b/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/configs/config.d/s3.xml
@@ -17,6 +17,16 @@
                     </main>
                 </volumes>
             </s3>
+            <hybrid>
+                <volumes>
+                    <main>
+                        <disk>default</disk>
+                    </main>
+                    <external>
+                        <disk>s31</disk>
+                    </external>
+                </volumes>
+            </hybrid>
         </policies>
     </storage_configuration>
 
diff --git a/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/test.py b/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/test.py
index 6a7336b9090..5bc30ab1d6b 100644
--- a/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/test.py
+++ b/tests/integration/test_s3_zero_copy_replication/test.py
@@ -88,3 +88,49 @@ def test_s3_zero_copy_replication(cluster, policy):
     node1.query("DROP TABLE IF EXISTS s3_test NO DELAY")
     node2.query("DROP TABLE IF EXISTS s3_test NO DELAY")
 
+
+def test_s3_zero_copy_on_hybrid_storage(cluster):
+    node1 = cluster.instances["node1"]
+    node2 = cluster.instances["node2"]
+
+    node1.query(
+        """
+        CREATE TABLE hybrid_test ON CLUSTER test_cluster (id UInt32, value String)
+        ENGINE=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/hybrid_test', '{}')
+        ORDER BY id
+        SETTINGS storage_policy='hybrid'
+        """
+            .format('{replica}')
+    )
+
+    node1.query("INSERT INTO hybrid_test VALUES (0,'data'),(1,'data')")
+
+    time.sleep(1)
+
+    assert node1.query("SELECT * FROM hybrid_test ORDER BY id FORMAT Values") == "(0,'data'),(1,'data')"
+    assert node2.query("SELECT * FROM hybrid_test ORDER BY id FORMAT Values") == "(0,'data'),(1,'data')"
+
+    assert node1.query("SELECT partition_id,disk_name FROM system.parts WHERE table='hybrid_test' FORMAT Values") == "('all','default')"
+    assert node2.query("SELECT partition_id,disk_name FROM system.parts WHERE table='hybrid_test' FORMAT Values") == "('all','default')"
+
+    node1.query("ALTER TABLE hybrid_test MOVE PARTITION ID 'all' TO DISK 's31'")
+
+    assert node1.query("SELECT partition_id,disk_name FROM system.parts WHERE table='hybrid_test' FORMAT Values") == "('all','s31')"
+    assert node2.query("SELECT partition_id,disk_name FROM system.parts WHERE table='hybrid_test' FORMAT Values") == "('all','default')"
+
+    # Total objects in S3
+    s3_objects = get_large_objects_count(cluster, 0)
+
+    node2.query("ALTER TABLE hybrid_test MOVE PARTITION ID 'all' TO DISK 's31'")
+
+    assert node1.query("SELECT partition_id,disk_name FROM system.parts WHERE table='hybrid_test' FORMAT Values") == "('all','s31')"
+    assert node2.query("SELECT partition_id,disk_name FROM system.parts WHERE table='hybrid_test' FORMAT Values") == "('all','s31')"
+
+    # Check that after moving partition on node2 no new obects on s3
+    assert get_large_objects_count(cluster, 0) == s3_objects
+
+    assert node1.query("SELECT * FROM hybrid_test ORDER BY id FORMAT Values") == "(0,'data'),(1,'data')"
+    assert node2.query("SELECT * FROM hybrid_test ORDER BY id FORMAT Values") == "(0,'data'),(1,'data')"
+
+    node1.query("DROP TABLE IF EXISTS hybrid_test NO DELAY")
+    node2.query("DROP TABLE IF EXISTS hybrid_test NO DELAY")
diff --git a/tests/integration/test_secure_socket/test.py b/tests/integration/test_secure_socket/test.py
index 337b6b05bd7..0ca6e6a6e6b 100644
--- a/tests/integration/test_secure_socket/test.py
+++ b/tests/integration/test_secure_socket/test.py
@@ -12,7 +12,7 @@ NODES = {'node' + str(i): None for i in (1, 2)}
 config = '''<yandex>
     <profiles>
         <default>
-            <sleep_in_send_data>{sleep_in_send_data}</sleep_in_send_data>
+            <sleep_in_send_data_ms>{sleep_in_send_data_ms}</sleep_in_send_data_ms>
         </default>
     </profiles>
 </yandex>'''
@@ -45,12 +45,12 @@ def started_cluster():
 
 
 def test(started_cluster):
-    NODES['node2'].replace_config('/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml', config.format(sleep_in_send_data=1000))
+    NODES['node2'].replace_config('/etc/clickhouse-server/users.d/users.xml', config.format(sleep_in_send_data_ms=1000000))
     
     attempts = 0
     while attempts < 1000:
-        setting = NODES['node2'].http_query("SELECT value FROM system.settings WHERE name='sleep_in_send_data'")
-        if int(setting) == 1000:
+        setting = NODES['node2'].http_query("SELECT value FROM system.settings WHERE name='sleep_in_send_data_ms'")
+        if int(setting) == 1000000:
             break
         time.sleep(0.1)
         attempts += 1
@@ -59,12 +59,12 @@ def test(started_cluster):
 
 
     start = time.time()
-    NODES['node1'].query_and_get_error('SELECT * FROM distributed_table settings receive_timeout=5, use_hedged_requests=0, async_socket_for_remote=0;')
+    NODES['node1'].query_and_get_error('SELECT * FROM distributed_table settings receive_timeout=5, send_timeout=5, use_hedged_requests=0, async_socket_for_remote=0;')
     end = time.time()
     assert end - start < 10
 
     start = time.time()
-    error = NODES['node1'].query_and_get_error('SELECT * FROM distributed_table settings receive_timeout=5, use_hedged_requests=0;')
+    error = NODES['node1'].query_and_get_error('SELECT * FROM distributed_table settings receive_timeout=5, send_timeout=5, use_hedged_requests=0;')
     end = time.time()
 
     assert end - start < 10
@@ -73,7 +73,7 @@ def test(started_cluster):
     assert error.find('DB::ReadBufferFromPocoSocket::nextImpl()') == -1
 
     start = time.time()
-    error = NODES['node1'].query_and_get_error('SELECT * FROM distributed_table settings receive_timeout=5;')
+    error = NODES['node1'].query_and_get_error('SELECT * FROM distributed_table settings receive_timeout=5, send_timeout=5;')
     end = time.time()
 
     assert end - start < 10
diff --git a/tests/integration/test_storage_rabbitmq/test.py b/tests/integration/test_storage_rabbitmq/test.py
index ca89ebdea0a..50fcdd8d77e 100644
--- a/tests/integration/test_storage_rabbitmq/test.py
+++ b/tests/integration/test_storage_rabbitmq/test.py
@@ -253,12 +253,20 @@ def test_rabbitmq_csv_with_delimiter(rabbitmq_cluster):
 @pytest.mark.timeout(240)
 def test_rabbitmq_tsv_with_delimiter(rabbitmq_cluster):
     instance.query('''
+        DROP TABLE IF EXISTS test.view;
+        DROP TABLE IF EXISTS test.consumer;
         CREATE TABLE test.rabbitmq (key UInt64, value UInt64)
             ENGINE = RabbitMQ
             SETTINGS rabbitmq_host_port = 'rabbitmq1:5672',
                      rabbitmq_exchange_name = 'tsv',
                      rabbitmq_format = 'TSV',
+                     rabbitmq_queue_base = 'tsv',
                      rabbitmq_row_delimiter = '\\n';
+        CREATE TABLE test.view (key UInt64, value UInt64)
+            ENGINE = MergeTree()
+            ORDER BY key;
+        CREATE MATERIALIZED VIEW test.consumer TO test.view AS
+            SELECT * FROM test.rabbitmq;
         ''')
 
     credentials = pika.PlainCredentials('root', 'clickhouse')
@@ -272,13 +280,11 @@ def test_rabbitmq_tsv_with_delimiter(rabbitmq_cluster):
 
     for message in messages:
         channel.basic_publish(exchange='tsv', routing_key='', body=message)
-
     connection.close()
-    time.sleep(1)
 
     result = ''
     while True:
-        result += instance.query('SELECT * FROM test.rabbitmq ORDER BY key', ignore_error=True)
+        result = instance.query('SELECT * FROM test.view ORDER BY key')
         if rabbitmq_check_result(result):
             break
 
diff --git a/tests/integration/test_system_clusters_actual_information/configs/users.xml b/tests/integration/test_system_clusters_actual_information/configs/users.xml
deleted file mode 100644
index 156cd3a6b59..00000000000
--- a/tests/integration/test_system_clusters_actual_information/configs/users.xml
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-<?xml version="1.0"?>
-<yandex>
-    <profiles>
-        <default>
-            <sleep_in_send_tables_status>5</sleep_in_send_tables_status>
-        </default>
-    </profiles>
-</yandex>
diff --git a/tests/integration/test_ttl_replicated/test.py b/tests/integration/test_ttl_replicated/test.py
index 389e249790f..67614b88029 100644
--- a/tests/integration/test_ttl_replicated/test.py
+++ b/tests/integration/test_ttl_replicated/test.py
@@ -396,6 +396,10 @@ def test_ttl_compatibility(started_cluster, node_left, node_right, num_run):
     node_right.query("OPTIMIZE TABLE test_ttl_group_by FINAL")
     node_right.query("OPTIMIZE TABLE test_ttl_where FINAL")
 
+    node_left.query("SYSTEM SYNC REPLICA test_ttl_delete", timeout=20)
+    node_left.query("SYSTEM SYNC REPLICA test_ttl_group_by", timeout=20)
+    node_left.query("SYSTEM SYNC REPLICA test_ttl_where", timeout=20)
+
     assert node_left.query("SELECT id FROM test_ttl_delete ORDER BY id") == "2\n4\n"
     assert node_right.query("SELECT id FROM test_ttl_delete ORDER BY id") == "2\n4\n"
 
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/.gitignore b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/.gitignore
new file mode 100644
index 00000000000..d956ab0a125
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/.gitignore
@@ -0,0 +1,13 @@
+/target
+/classes
+/checkouts
+profiles.clj
+pom.xml
+pom.xml.asc
+*.jar
+*.class
+/.lein-*
+/.nrepl-port
+/.prepl-port
+.hgignore
+.hg/
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/LICENSE b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/LICENSE
new file mode 100644
index 00000000000..231512650b9
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/LICENSE
@@ -0,0 +1,280 @@
+Eclipse Public License - v 2.0
+
+    THE ACCOMPANYING PROGRAM IS PROVIDED UNDER THE TERMS OF THIS ECLIPSE
+    PUBLIC LICENSE ("AGREEMENT"). ANY USE, REPRODUCTION OR DISTRIBUTION
+    OF THE PROGRAM CONSTITUTES RECIPIENT'S ACCEPTANCE OF THIS AGREEMENT.
+
+1. DEFINITIONS
+
+"Contribution" means:
+
+  a) in the case of the initial Contributor, the initial content
+     Distributed under this Agreement, and
+
+  b) in the case of each subsequent Contributor:
+     i) changes to the Program, and
+     ii) additions to the Program;
+  where such changes and/or additions to the Program originate from
+  and are Distributed by that particular Contributor. A Contribution
+  "originates" from a Contributor if it was added to the Program by
+  such Contributor itself or anyone acting on such Contributor's behalf.
+  Contributions do not include changes or additions to the Program that
+  are not Modified Works.
+
+"Contributor" means any person or entity that Distributes the Program.
+
+"Licensed Patents" mean patent claims licensable by a Contributor which
+are necessarily infringed by the use or sale of its Contribution alone
+or when combined with the Program.
+
+"Program" means the Contributions Distributed in accordance with this
+Agreement.
+
+"Recipient" means anyone who receives the Program under this Agreement
+or any Secondary License (as applicable), including Contributors.
+
+"Derivative Works" shall mean any work, whether in Source Code or other
+form, that is based on (or derived from) the Program and for which the
+editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications
+represent, as a whole, an original work of authorship.
+
+"Modified Works" shall mean any work in Source Code or other form that
+results from an addition to, deletion from, or modification of the
+contents of the Program, including, for purposes of clarity any new file
+in Source Code form that contains any contents of the Program. Modified
+Works shall not include works that contain only declarations,
+interfaces, types, classes, structures, or files of the Program solely
+in each case in order to link to, bind by name, or subclass the Program
+or Modified Works thereof.
+
+"Distribute" means the acts of a) distributing or b) making available
+in any manner that enables the transfer of a copy.
+
+"Source Code" means the form of a Program preferred for making
+modifications, including but not limited to software source code,
+documentation source, and configuration files.
+
+"Secondary License" means either the GNU General Public License,
+Version 2.0, or any later versions of that license, including any
+exceptions or additional permissions as identified by the initial
+Contributor.
+
+2. GRANT OF RIGHTS
+
+  a) Subject to the terms of this Agreement, each Contributor hereby
+  grants Recipient a non-exclusive, worldwide, royalty-free copyright
+  license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display,
+  publicly perform, Distribute and sublicense the Contribution of such
+  Contributor, if any, and such Derivative Works.
+
+  b) Subject to the terms of this Agreement, each Contributor hereby
+  grants Recipient a non-exclusive, worldwide, royalty-free patent
+  license under Licensed Patents to make, use, sell, offer to sell,
+  import and otherwise transfer the Contribution of such Contributor,
+  if any, in Source Code or other form. This patent license shall
+  apply to the combination of the Contribution and the Program if, at
+  the time the Contribution is added by the Contributor, such addition
+  of the Contribution causes such combination to be covered by the
+  Licensed Patents. The patent license shall not apply to any other
+  combinations which include the Contribution. No hardware per se is
+  licensed hereunder.
+
+  c) Recipient understands that although each Contributor grants the
+  licenses to its Contributions set forth herein, no assurances are
+  provided by any Contributor that the Program does not infringe the
+  patent or other intellectual property rights of any other entity.
+  Each Contributor disclaims any liability to Recipient for claims
+  brought by any other entity based on infringement of intellectual
+  property rights or otherwise. As a condition to exercising the
+  rights and licenses granted hereunder, each Recipient hereby
+  assumes sole responsibility to secure any other intellectual
+  property rights needed, if any. For example, if a third party
+  patent license is required to allow Recipient to Distribute the
+  Program, it is Recipient's responsibility to acquire that license
+  before distributing the Program.
+
+  d) Each Contributor represents that to its knowledge it has
+  sufficient copyright rights in its Contribution, if any, to grant
+  the copyright license set forth in this Agreement.
+
+  e) Notwithstanding the terms of any Secondary License, no
+  Contributor makes additional grants to any Recipient (other than
+  those set forth in this Agreement) as a result of such Recipient's
+  receipt of the Program under the terms of a Secondary License
+  (if permitted under the terms of Section 3).
+
+3. REQUIREMENTS
+
+3.1 If a Contributor Distributes the Program in any form, then:
+
+  a) the Program must also be made available as Source Code, in
+  accordance with section 3.2, and the Contributor must accompany
+  the Program with a statement that the Source Code for the Program
+  is available under this Agreement, and informs Recipients how to
+  obtain it in a reasonable manner on or through a medium customarily
+  used for software exchange; and
+
+  b) the Contributor may Distribute the Program under a license
+  different than this Agreement, provided that such license:
+     i) effectively disclaims on behalf of all other Contributors all
+     warranties and conditions, express and implied, including
+     warranties or conditions of title and non-infringement, and
+     implied warranties or conditions of merchantability and fitness
+     for a particular purpose;
+
+     ii) effectively excludes on behalf of all other Contributors all
+     liability for damages, including direct, indirect, special,
+     incidental and consequential damages, such as lost profits;
+
+     iii) does not attempt to limit or alter the recipients' rights
+     in the Source Code under section 3.2; and
+
+     iv) requires any subsequent distribution of the Program by any
+     party to be under a license that satisfies the requirements
+     of this section 3.
+
+3.2 When the Program is Distributed as Source Code:
+
+  a) it must be made available under this Agreement, or if the
+  Program (i) is combined with other material in a separate file or
+  files made available under a Secondary License, and (ii) the initial
+  Contributor attached to the Source Code the notice described in
+  Exhibit A of this Agreement, then the Program may be made available
+  under the terms of such Secondary Licenses, and
+
+  b) a copy of this Agreement must be included with each copy of
+  the Program.
+
+3.3 Contributors may not remove or alter any copyright, patent,
+trademark, attribution notices, disclaimers of warranty, or limitations
+of liability ("notices") contained within the Program from any copy of
+the Program which they Distribute, provided that Contributors may add
+their own appropriate notices.
+
+4. COMMERCIAL DISTRIBUTION
+
+Commercial distributors of software may accept certain responsibilities
+with respect to end users, business partners and the like. While this
+license is intended to facilitate the commercial use of the Program,
+the Contributor who includes the Program in a commercial product
+offering should do so in a manner which does not create potential
+liability for other Contributors. Therefore, if a Contributor includes
+the Program in a commercial product offering, such Contributor
+("Commercial Contributor") hereby agrees to defend and indemnify every
+other Contributor ("Indemnified Contributor") against any losses,
+damages and costs (collectively "Losses") arising from claims, lawsuits
+and other legal actions brought by a third party against the Indemnified
+Contributor to the extent caused by the acts or omissions of such
+Commercial Contributor in connection with its distribution of the Program
+in a commercial product offering. The obligations in this section do not
+apply to any claims or Losses relating to any actual or alleged
+intellectual property infringement. In order to qualify, an Indemnified
+Contributor must: a) promptly notify the Commercial Contributor in
+writing of such claim, and b) allow the Commercial Contributor to control,
+and cooperate with the Commercial Contributor in, the defense and any
+related settlement negotiations. The Indemnified Contributor may
+participate in any such claim at its own expense.
+
+For example, a Contributor might include the Program in a commercial
+product offering, Product X. That Contributor is then a Commercial
+Contributor. If that Commercial Contributor then makes performance
+claims, or offers warranties related to Product X, those performance
+claims and warranties are such Commercial Contributor's responsibility
+alone. Under this section, the Commercial Contributor would have to
+defend claims against the other Contributors related to those performance
+claims and warranties, and if a court requires any other Contributor to
+pay any damages as a result, the Commercial Contributor must pay
+those damages.
+
+5. NO WARRANTY
+
+EXCEPT AS EXPRESSLY SET FORTH IN THIS AGREEMENT, AND TO THE EXTENT
+PERMITTED BY APPLICABLE LAW, THE PROGRAM IS PROVIDED ON AN "AS IS"
+BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR
+IMPLIED INCLUDING, WITHOUT LIMITATION, ANY WARRANTIES OR CONDITIONS OF
+TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A PARTICULAR
+PURPOSE. Each Recipient is solely responsible for determining the
+appropriateness of using and distributing the Program and assumes all
+risks associated with its exercise of rights under this Agreement,
+including but not limited to the risks and costs of program errors,
+compliance with applicable laws, damage to or loss of data, programs
+or equipment, and unavailability or interruption of operations.
+
+6. DISCLAIMER OF LIABILITY
+
+EXCEPT AS EXPRESSLY SET FORTH IN THIS AGREEMENT, AND TO THE EXTENT
+PERMITTED BY APPLICABLE LAW, NEITHER RECIPIENT NOR ANY CONTRIBUTORS
+SHALL HAVE ANY LIABILITY FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING WITHOUT LIMITATION LOST
+PROFITS), HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
+CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
+ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OR DISTRIBUTION OF THE PROGRAM OR THE
+EXERCISE OF ANY RIGHTS GRANTED HEREUNDER, EVEN IF ADVISED OF THE
+POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES.
+
+7. GENERAL
+
+If any provision of this Agreement is invalid or unenforceable under
+applicable law, it shall not affect the validity or enforceability of
+the remainder of the terms of this Agreement, and without further
+action by the parties hereto, such provision shall be reformed to the
+minimum extent necessary to make such provision valid and enforceable.
+
+If Recipient institutes patent litigation against any entity
+(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the
+Program itself (excluding combinations of the Program with other software
+or hardware) infringes such Recipient's patent(s), then such Recipient's
+rights granted under Section 2(b) shall terminate as of the date such
+litigation is filed.
+
+All Recipient's rights under this Agreement shall terminate if it
+fails to comply with any of the material terms or conditions of this
+Agreement and does not cure such failure in a reasonable period of
+time after becoming aware of such noncompliance. If all Recipient's
+rights under this Agreement terminate, Recipient agrees to cease use
+and distribution of the Program as soon as reasonably practicable.
+However, Recipient's obligations under this Agreement and any licenses
+granted by Recipient relating to the Program shall continue and survive.
+
+Everyone is permitted to copy and distribute copies of this Agreement,
+but in order to avoid inconsistency the Agreement is copyrighted and
+may only be modified in the following manner. The Agreement Steward
+reserves the right to publish new versions (including revisions) of
+this Agreement from time to time. No one other than the Agreement
+Steward has the right to modify this Agreement. The Eclipse Foundation
+is the initial Agreement Steward. The Eclipse Foundation may assign the
+responsibility to serve as the Agreement Steward to a suitable separate
+entity. Each new version of the Agreement will be given a distinguishing
+version number. The Program (including Contributions) may always be
+Distributed subject to the version of the Agreement under which it was
+received. In addition, after a new version of the Agreement is published,
+Contributor may elect to Distribute the Program (including its
+Contributions) under the new version.
+
+Except as expressly stated in Sections 2(a) and 2(b) above, Recipient
+receives no rights or licenses to the intellectual property of any
+Contributor under this Agreement, whether expressly, by implication,
+estoppel or otherwise. All rights in the Program not expressly granted
+under this Agreement are reserved. Nothing in this Agreement is intended
+to be enforceable by any entity that is not a Contributor or Recipient.
+No third-party beneficiary rights are created under this Agreement.
+
+Exhibit A - Form of Secondary Licenses Notice
+
+"This Source Code may also be made available under the following
+Secondary Licenses when the conditions for such availability set forth
+in the Eclipse Public License, v. 2.0 are satisfied: GNU General Public
+License as published by the Free Software Foundation, either version 2
+of the License, or (at your option) any later version, with the GNU
+Classpath Exception which is available at
+https://www.gnu.org/software/classpath/license.html."
+
+  Simply including a copy of this Agreement, including this Exhibit A
+  is not sufficient to license the Source Code under Secondary Licenses.
+
+  If it is not possible or desirable to put the notice in a particular
+  file, then You may include the notice in a location (such as a LICENSE
+  file in a relevant directory) where a recipient would be likely to
+  look for such a notice.
+
+  You may add additional accurate notices of copyright ownership.
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/README.md b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..8f3754b8f7b
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/README.md
@@ -0,0 +1,155 @@
+# Jepsen tests ClickHouse Keeper
+
+A Clojure library designed to test ZooKeeper-like implementation inside ClickHouse.
+
+## Test scenarios (workloads)
+
+### CAS register
+
+CAS Register has three operations: read number, write number, compare-and-swap number. This register is simulated as a single ZooKeeper node. Read transforms to ZooKeeper's `getData` request. Write transforms to the `set` request. Compare-and-swap implemented via `getData` + compare in code + `set` new value with `version` from `getData`.
+
+In this test, we use a linearizable checker, so Jepsen validates that history was linearizable. One of the heaviest workloads.
+
+Strictly requires `quorum_reads` to be true.
+
+### Set
+
+Set has two operations: add a number to set and read all values from set. This workload is simulated on a single ZooKeeper node with a string value that represents Clojure set data structure. Add operation very similar to compare-and-swap. We read string value from ZooKeeper node with `getData`, parse it to Clojure's set, add new value to the set and try to write it with the received version.
+
+In this test, Jepsen validates that all successfully added values can be read. Generator for this workload performs only add operations until a timeout and after that tries to read set once.
+
+### Unique IDs
+
+In the Unique IDs workload we have only one operation: generate a new unique number. It's implemented using ZooKeeper's sequential nodes. For each generates request client just creates a new sequential node in ZooKeeper with a fixed prefix. After that cuts the prefix off from the returned path and parses the number from the rest part.
+
+Jepsen checks that all returned IDs were unique.
+
+### Counter
+
+Counter workload has two operations: read counter value and add some number to the counter. Its implementation is quite weird. We add number `N` to the counter creating `N` sequential nodes in a single ZooKeeper transaction. Counter read implemented as `getChildren` ZooKeeper request and count of all returned nodes.
+
+Jepsen checks that counter value lies in the interval of possible value. Strictly requires `quorum_reads` to be true.
+
+### Total queue
+
+Simulates an unordered queue with three operations: enqueue number, dequeue, and drain. Enqueue operation uses `create` request with node name equals to number. `Dequeue` operation is more interesting. We list (`getChildren`) all nodes and remember the parent node version. After that we choose the smallest one and prepare the transaction: `check` parent node version + set an empty value to parent node + delete smalled child node. Drain operation is just `getChildren` on the parent path.
+
+Jepsen checks that all enqueued values were dequeued or drained. Duplicates are allowed because  Jepsen doesn't know the value of the unknown-status (`:info`) dequeue operation. So when we try to `dequeue` some element we should return it even if our delete transaction failed with `Connection loss` error.
+
+### Linear queue
+
+Same with the total queue, but without drain operation. Checks linearizability between enqueue and dequeue. Sometimes consume more than 10GB during validation even for very short histories.
+
+
+## Nemesis
+
+We use almost all standard nemeses with small changes for our storage.
+
+### Random node killer (random-node-killer)
+
+Sleep 5 seconds, kills random node, sleep for 5 seconds, and starts it back.
+
+### All nodes killer (all-nodes-killer)
+
+Kill all nodes at once, sleep for 5 seconds, and starts them back.
+
+### Simple partitioner (simple-partitioner)
+
+Partition one node from others using iptables. No one can see the victim and the victim cannot see anybody.
+
+### Random node stop (random-node-hammer-time)
+
+Send `SIGSTOP` to the random node. Sleep 5 seconds. Send `SIGCONT`.
+
+### All nodes stop (all-nodes-hammer-time)
+
+Send `SIGSTOP` to all nodes. Sleep 5 seconds. Send `SIGCONT`.
+
+### Logs corruptor (logs-corruptor)
+
+Corrupts latest log (change one random byte) in `clickhouse_path/coordination/logs`. Restarts nodes.
+
+### Snapshots corruptor (snapshots-corruptor)
+
+Corrupts latest snapshot (change one random byte) in `clickhouse_path/coordination/snapshots`. Restarts nodes.
+
+### Logs and snapshots corruptor  (logs-and-snapshots-corruptor)
+
+Corrupts both the latest log and snapshot. Restarts node.
+
+### Drop data corruptor (drop-data-corruptor)
+
+Drop all data from `clickhouse_path/coordinator`. Restarts node.
+
+### Bridge partitioner (bridge-partitioner)
+
+Two nodes don't see each other but can see another node. The last node can see both.
+
+### Blind node partitioner (blind-node-partitioner)
+
+One of the nodes cannot see another, but they can see it.
+
+### Blind others partitioner (blind-others-partitioner)
+
+Two nodes don't see one node but it can see both.
+
+## Usage
+
+### Dependencies
+
+- leiningen (https://leiningen.org/)
+- clojure (https://clojure.org/)
+- jvm
+
+### Options for `lein run`
+
+- `test` Run a single test.
+- `test-all` Run all available tests from tests-set.
+- `-w (--workload)` One of the workloads. Option for a single `test`.
+- `--nemesis` One of nemeses. Option for a single `test`.
+- `-q (--quorum)` Run test with quorum reads.
+- `-r (--rate)` How many operations per second Jepsen will generate in a single thread.
+- `-s (--snapshot-distance)` ClickHouse Keeper setting. How often we will create a new snapshot.
+- `--stale-log-gap` ClickHosue Keeper setting. A leader will send a snapshot instead of a log to this node if it's committed index less than leaders - this setting value.
+- `--reserved-log-items` ClickHouse Keeper setting. How many log items to keep after the snapshot.
+- `--ops-per-key` Option for CAS register workload. Total ops that will be generated for a single register.
+- `--lightweight-run` Run some lightweight tests without linearizability checks. Option for `tests-all` run.
+- `--reuse-binary` Don't download clickhouse binary if it already exists on the node.
+- `--clickhouse-source` URL to clickhouse `.deb`, `.tgz` or binary.
+- `--time-limit` (in seconds) How long Jepsen will generate new operations.
+- `--nodes-file` File with nodes for SSH. Newline separated.
+- `--username` SSH username for nodes.
+- `--password` SSH password for nodes.
+- `--concurrency` How many threads Jepsen will use for concurrent requests.
+- `--test-count` How many times to run a single test or how many tests to run from the tests set.
+
+
+### Examples:
+
+1. Run `Set` workload with `logs-and-snapshots-corruptor` ten times:
+
+```sh
+$ lein run test --nodes-file nodes.txt --username root --password '' --time-limit 30 --concurrency 50 -r 50 --workload set --nemesis logs-and-snapshots-corruptor  --clickhouse-source 'https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/someurl/clickhouse-common-static_21.4.1.6321_amd64.deb' -q --test-count 10 --reuse-binary
+```
+
+2. Run ten random tests from `lightweight-run` with some custom Keeper settings:
+
+``` sh
+$ lein run test-all --nodes-file nodes.txt --username root --password '' --time-limit 30 --concurrency 50 -r 50 --snapshot-distance 100 --stale-log-gap 100 --reserved-log-items 10 --lightweight-run  --clickhouse-source 'someurl' -q --reuse-binary --test-count 10
+```
+
+
+## License
+
+Copyright © 2021 FIXME
+
+This program and the accompanying materials are made available under the
+terms of the Eclipse Public License 2.0 which is available at
+http://www.eclipse.org/legal/epl-2.0.
+
+This Source Code may also be made available under the following Secondary
+Licenses when the conditions for such availability set forth in the Eclipse
+Public License, v. 2.0 are satisfied: GNU General Public License as published by
+the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or (at your
+option) any later version, with the GNU Classpath Exception which is available
+at https://www.gnu.org/software/classpath/license.html.
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/doc/intro.md b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/doc/intro.md
new file mode 100644
index 00000000000..09ce235c467
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/doc/intro.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Introduction to jepsen.keeper
+
+TODO: write [great documentation](http://jacobian.org/writing/what-to-write/)
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/project.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/project.clj
new file mode 100644
index 00000000000..c38767a767d
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/project.clj
@@ -0,0 +1,13 @@
+(defproject jepsen.keeper "0.1.0-SNAPSHOT"
+  :injections [(.. System (setProperty "zookeeper.request.timeout" "10000"))]
+  :description "A jepsen tests for ClickHouse Keeper"
+  :url "https://clickhouse.tech/"
+  :license {:name "EPL-2.0"
+            :url "https://www.eclipse.org/legal/epl-2.0/"}
+  :main jepsen.clickhouse-keeper.main
+  :plugins [[lein-cljfmt "0.7.0"]]
+  :dependencies [[org.clojure/clojure "1.10.1"]
+                 [jepsen "0.2.3"]
+                 [zookeeper-clj "0.9.4"]
+                 [org.apache.zookeeper/zookeeper "3.6.1" :exclusions [org.slf4j/slf4j-log4j12]]]
+  :repl-options {:init-ns jepsen.clickhouse-keeper.main})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/config.xml b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/config.xml
new file mode 120000
index 00000000000..c7596baa075
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/config.xml
@@ -0,0 +1 @@
+../../../programs/server/config.xml
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/keeper_config.xml b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/keeper_config.xml
new file mode 100644
index 00000000000..528ea5d77be
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/keeper_config.xml
@@ -0,0 +1,39 @@
+<yandex>
+    <keeper_server>
+        <tcp_port>9181</tcp_port>
+        <server_id>{id}</server_id>
+
+        <coordination_settings>
+            <operation_timeout_ms>10000</operation_timeout_ms>
+            <session_timeout_ms>30000</session_timeout_ms>
+            <force_sync>false</force_sync>
+            <startup_timeout>120000</startup_timeout>
+            <raft_logs_level>trace</raft_logs_level>
+            <heart_beat_interval_ms>1000</heart_beat_interval_ms>
+            <election_timeout_lower_bound_ms>2000</election_timeout_lower_bound_ms>
+            <election_timeout_upper_bound_ms>4000</election_timeout_upper_bound_ms>
+            <quorum_reads>{quorum_reads}</quorum_reads>
+            <snapshot_distance>{snapshot_distance}</snapshot_distance>
+            <stale_log_gap>{stale_log_gap}</stale_log_gap>
+            <reserved_log_items>{reserved_log_items}</reserved_log_items>
+        </coordination_settings>
+
+        <raft_configuration>
+            <server>
+                <id>1</id>
+                <hostname>{srv1}</hostname>
+                <port>9444</port>
+            </server>
+            <server>
+                <id>2</id>
+                <hostname>{srv2}</hostname>
+                <port>9444</port>
+            </server>
+            <server>
+                <id>3</id>
+                <hostname>{srv3}</hostname>
+                <port>9444</port>
+            </server>
+        </raft_configuration>
+    </keeper_server>
+</yandex>
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/listen.xml b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/listen.xml
new file mode 100644
index 00000000000..de8c737ff75
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/listen.xml
@@ -0,0 +1,3 @@
+<yandex>
+    <listen_host>::</listen_host>
+</yandex>
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/users.xml b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/users.xml
new file mode 120000
index 00000000000..41b137a130f
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/resources/users.xml
@@ -0,0 +1 @@
+../../../programs/server/users.xml
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/constants.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/constants.clj
new file mode 100644
index 00000000000..cd62d66e652
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/constants.clj
@@ -0,0 +1,20 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.constants)
+
+(def common-prefix "/home/robot-clickhouse")
+
+(def binary-name "clickhouse")
+
+(def binary-path (str common-prefix "/" binary-name))
+(def pid-file-path (str common-prefix "/clickhouse.pid"))
+
+(def data-dir (str common-prefix "/db"))
+(def logs-dir (str common-prefix "/logs"))
+(def configs-dir (str common-prefix "/config"))
+(def sub-configs-dir (str configs-dir "/config.d"))
+(def coordination-data-dir (str data-dir "/coordination"))
+(def coordination-snapshots-dir (str coordination-data-dir "/snapshots"))
+(def coordination-logs-dir (str coordination-data-dir "/logs"))
+
+(def stderr-file (str logs-dir "/stderr.log"))
+
+(def binaries-cache-dir (str common-prefix "/binaries"))
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/counter.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/counter.clj
new file mode 100644
index 00000000000..dfccf7dd635
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/counter.clj
@@ -0,0 +1,50 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.counter
+  (:require
+   [clojure.tools.logging :refer :all]
+   [jepsen
+    [checker :as checker]
+    [client :as client]
+    [generator :as gen]]
+   [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+   [zookeeper :as zk])
+  (:import (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)))
+
+(defn r   [_ _] {:type :invoke, :f :read})
+(defn add [_ _] {:type :invoke, :f :add, :value (rand-int 5)})
+
+(defrecord CounterClient [conn nodename]
+  client/Client
+  (open! [this test node]
+    (assoc
+     (assoc this
+            :conn (zk-connect node 9181 30000))
+     :nodename node))
+
+  (setup! [this test])
+
+  (invoke! [this test op]
+    (case (:f op)
+      :read (exec-with-retries 30 (fn []
+                                    (assoc op
+                                           :type :ok
+                                           :value (count (zk-list conn "/")))))
+      :add (try
+             (do
+               (zk-multi-create-many-seq-nodes conn "/seq-" (:value op))
+               (assoc op :type :ok))
+             (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error)))))
+
+  (teardown! [_ test])
+
+  (close! [_ test]
+    (zk/close conn)))
+
+(defn workload
+  "A generator, client, and checker for a set test."
+  [opts]
+  {:client    (CounterClient. nil nil)
+   :checker   (checker/counter)
+   :generator (->> (range)
+                   (map (fn [x]
+                          (->> (gen/mix [r add])))))
+   :final-generator (gen/once {:type :invoke, :f :read, :value nil})})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/db.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/db.clj
new file mode 100644
index 00000000000..5a13bf024ae
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/db.clj
@@ -0,0 +1,146 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.db
+  (:require [clojure.tools.logging :refer :all]
+            [jepsen
+             [control :as c]
+             [db :as db]
+             [util :as util :refer [meh]]]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.constants :refer :all]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+            [clojure.java.io :as io]
+            [jepsen.control.util :as cu]
+            [jepsen.os.ubuntu :as ubuntu]))
+
+(defn get-clickhouse-sky
+  [version]
+  (c/exec :sky :get :-d common-prefix :-N :Backbone version)
+  (str common-prefix "/clickhouse"))
+
+(defn get-clickhouse-url
+  [url]
+  (non-precise-cached-wget! url))
+
+(defn download-clickhouse
+  [source]
+  (info "Downloading clickhouse from" source)
+  (cond
+    (clojure.string/starts-with? source "rbtorrent:") (get-clickhouse-sky source)
+    (clojure.string/starts-with? source "http") (get-clickhouse-url source)
+    :else (throw (Exception. (str "Don't know how to download clickhouse from" source)))))
+
+(defn unpack-deb
+  [path]
+  (do
+    (c/exec :dpkg :-x path common-prefix)
+    (c/exec :rm :-f path)
+    (c/exec :mv (str common-prefix "/usr/bin/clickhouse") common-prefix)
+    (c/exec :rm :-rf (str common-prefix "/usr") (str common-prefix "/etc"))))
+
+(defn unpack-tgz
+  [path]
+  (do
+    (c/exec :mkdir :-p (str common-prefix "/unpacked"))
+    (c/exec :tar :-zxvf path :-C (str common-prefix "/unpacked"))
+    (c/exec :rm :-f path)
+    (let [subdir (c/exec :ls (str common-prefix "/unpacked"))]
+      (c/exec :mv (str common-prefix "/unpacked/" subdir "/usr/bin/clickhouse") common-prefix)
+      (c/exec :rm :-fr (str common-prefix "/unpacked")))))
+
+(defn chmod-binary
+  [path]
+  (info "Binary path chmod" path)
+  (c/exec :chmod :+x path))
+
+(defn install-downloaded-clickhouse
+  [path]
+  (cond
+    (clojure.string/ends-with? path ".deb") (unpack-deb path)
+    (clojure.string/ends-with? path ".tgz") (unpack-tgz path)
+    (clojure.string/ends-with? path "clickhouse") (chmod-binary path)
+    :else (throw (Exception. (str "Don't know how to install clickhouse from path" path)))))
+
+(defn prepare-dirs
+  []
+  (do
+    (c/exec :mkdir :-p common-prefix)
+    (c/exec :mkdir :-p data-dir)
+    (c/exec :mkdir :-p logs-dir)
+    (c/exec :mkdir :-p configs-dir)
+    (c/exec :mkdir :-p sub-configs-dir)
+    (c/exec :touch stderr-file)
+    (c/exec :chown :-R :root common-prefix)))
+
+(defn cluster-config
+  [test node config-template]
+  (let [nodes (:nodes test)
+        replacement-map {#"\{srv1\}" (get nodes 0)
+                         #"\{srv2\}" (get nodes 1)
+                         #"\{srv3\}" (get nodes 2)
+                         #"\{id\}" (str (inc (.indexOf nodes node)))
+                         #"\{quorum_reads\}" (str (boolean (:quorum test)))
+                         #"\{snapshot_distance\}" (str (:snapshot-distance test))
+                         #"\{stale_log_gap\}" (str (:stale-log-gap test))
+                         #"\{reserved_log_items\}" (str (:reserved-log-items test))}]
+    (reduce #(clojure.string/replace %1 (get %2 0) (get %2 1)) config-template replacement-map)))
+
+(defn install-configs
+  [test node]
+  (c/exec :echo (slurp (io/resource "config.xml")) :> (str configs-dir "/config.xml"))
+  (c/exec :echo (slurp (io/resource "users.xml")) :> (str configs-dir "/users.xml"))
+  (c/exec :echo (slurp (io/resource "listen.xml")) :> (str sub-configs-dir "/listen.xml"))
+  (c/exec :echo (cluster-config test node (slurp (io/resource "keeper_config.xml"))) :> (str sub-configs-dir "/keeper_config.xml")))
+
+(defn collect-traces
+  [test node]
+  (let [pid (c/exec :pidof "clickhouse")]
+    (c/exec :timeout :-s "KILL" "60" :gdb :-ex "set pagination off" :-ex (str "set logging file " logs-dir "/gdb.log") :-ex
+            "set logging on" :-ex "backtrace" :-ex "thread apply all backtrace"
+            :-ex "backtrace" :-ex "detach" :-ex "quit" :--pid pid :|| :true)))
+
+(defn db
+  [version reuse-binary]
+  (reify db/DB
+    (setup! [_ test node]
+      (c/su
+       (do
+         (info "Preparing directories")
+         (prepare-dirs)
+         (if (or (not (cu/exists? binary-path)) (not reuse-binary))
+           (do (info "Downloading clickhouse")
+               (install-downloaded-clickhouse (download-clickhouse version)))
+           (info "Binary already exsist on path" binary-path "skipping download"))
+         (info "Installing configs")
+         (install-configs test node)
+         (info "Starting server")
+         (start-clickhouse! node test)
+         (info "ClickHouse started"))))
+
+    (teardown! [_ test node]
+      (info node "Tearing down clickhouse")
+      (c/su
+       (kill-clickhouse! node test)
+       (if (not reuse-binary)
+         (c/exec :rm :-rf binary-path))
+       (c/exec :rm :-rf pid-file-path)
+       (c/exec :rm :-rf data-dir)
+       (c/exec :rm :-rf logs-dir)
+       (c/exec :rm :-rf configs-dir)))
+
+    db/LogFiles
+    (log-files [_ test node]
+      (c/su
+       (if (cu/exists? pid-file-path)
+         (do
+           (info node "Collecting traces")
+           (collect-traces test node))
+         (info node "Pid files doesn't exists"))
+       (kill-clickhouse! node test)
+       (if (cu/exists? coordination-data-dir)
+         (do
+           (info node "Coordination files exists, going to compress")
+           (c/cd data-dir
+                 (c/exec :tar :czf "coordination.tar.gz" "coordination")))))
+      (let [common-logs [stderr-file (str logs-dir "/clickhouse-server.log") (str data-dir "/coordination.tar.gz")]
+            gdb-log (str logs-dir "/gdb.log")]
+        (if (cu/exists? (str logs-dir "/gdb.log"))
+          (conj common-logs gdb-log)
+          common-logs)))))
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/main.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/main.clj
new file mode 100644
index 00000000000..f88026500e6
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/main.clj
@@ -0,0 +1,159 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.main
+  (:require [clojure.tools.logging :refer :all]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+            [clojure.pprint :refer [pprint]]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.set :as set]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.db :refer :all]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.nemesis :as custom-nemesis]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.register :as register]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.unique :as unique]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.queue :as queue]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.counter :as counter]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.constants :refer :all]
+            [clojure.string :as str]
+            [jepsen
+             [checker :as checker]
+             [cli :as cli]
+             [client :as client]
+             [control :as c]
+             [db :as db]
+             [nemesis :as nemesis]
+             [generator :as gen]
+             [independent :as independent]
+             [tests :as tests]
+             [util :as util :refer [meh]]]
+            [jepsen.control.util :as cu]
+            [jepsen.os.ubuntu :as ubuntu]
+            [jepsen.checker.timeline :as timeline]
+            [clojure.java.io :as io]
+            [zookeeper.data :as data]
+            [zookeeper :as zk])
+  (:import (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)
+           (ch.qos.logback.classic Level)
+           (org.slf4j Logger LoggerFactory)))
+
+(def workloads
+  "A map of workload names to functions that construct workloads, given opts."
+  {"set"      set/workload
+   "register" register/workload
+   "unique-ids" unique/workload
+   "counter" counter/workload
+   "total-queue" queue/total-workload
+   "linear-queue" queue/linear-workload})
+
+(def cli-opts
+  "Additional command line options."
+  [["-w" "--workload NAME" "What workload should we run?"
+    :default "set"
+    :validate [workloads (cli/one-of workloads)]]
+   [nil "--nemesis NAME" "Which nemesis will poison our lives?"
+    :default "random-node-killer"
+    :validate [custom-nemesis/custom-nemesises (cli/one-of custom-nemesis/custom-nemesises)]]
+   ["-q" "--quorum" "Use quorum reads, instead of reading from any primary."]
+   ["-r" "--rate HZ" "Approximate number of requests per second, per thread."
+    :default  10
+    :parse-fn read-string
+    :validate [#(and (number? %) (pos? %)) "Must be a positive number"]]
+   ["-s" "--snapshot-distance NUM" "Number of log entries to create snapshot"
+    :default 10000
+    :parse-fn read-string
+    :validate [#(and (number? %) (pos? %)) "Must be a positive number"]]
+   [nil "--stale-log-gap NUM" "Number of log entries to send snapshot instead of separate logs"
+    :default 1000
+    :parse-fn read-string
+    :validate [#(and (number? %) (pos? %)) "Must be a positive number"]]
+   [nil "--reserved-log-items NUM" "Number of log entries to keep after snapshot"
+    :default 1000
+    :parse-fn read-string
+    :validate [#(and (number? %) (pos? %)) "Must be a positive number"]]
+   [nil "--ops-per-key NUM" "Maximum number of operations on any given key."
+    :default  100
+    :parse-fn parse-long
+    :validate [pos? "Must be a positive integer."]]
+   [nil, "--lightweight-run" "Subset of workloads/nemesises which is simple to validate"]
+   [nil, "--reuse-binary" "Use already downloaded binary if it exists, don't remove it on shutdown"]
+   ["-c" "--clickhouse-source URL" "URL for clickhouse deb or tgz package"
+    :default "https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/21677/ef82333089156907a0979669d9374c2e18daabe5/clickhouse_build_check/clang-11_relwithdebuginfo_none_bundled_unsplitted_disable_False_deb/clickhouse-common-static_21.4.1.6313_amd64.deb"]])
+
+(defn clickhouse-keeper-test
+  "Given an options map from the command line runner (e.g. :nodes, :ssh,
+  :concurrency, ...), constructs a test map."
+  [opts]
+  (info "Test opts\n" (with-out-str (pprint opts)))
+  (let [quorum (boolean (:quorum opts))
+        workload  ((get workloads (:workload opts)) opts)
+        current-nemesis (get custom-nemesis/custom-nemesises (:nemesis opts))]
+    (merge tests/noop-test
+           opts
+           {:name (str "clickhouse-keeper-quorum=" quorum "-"  (name (:workload opts)) "-" (name (:nemesis opts)))
+            :os ubuntu/os
+            :db (db (:clickhouse-source opts) (boolean (:reuse-binary opts)))
+            :pure-generators true
+            :client (:client workload)
+            :nemesis (:nemesis current-nemesis)
+            :checker (checker/compose
+                      {:perf     (checker/perf)
+                       :workload (:checker workload)})
+            :generator (gen/phases
+                        (->> (:generator workload)
+                             (gen/stagger (/ (:rate opts)))
+                             (gen/nemesis (:generator current-nemesis))
+                             (gen/time-limit (:time-limit opts)))
+                        (gen/log "Healing cluster")
+                        (gen/nemesis (gen/once {:type :info, :f :stop}))
+                        (gen/log "Waiting for recovery")
+                        (gen/sleep 10)
+                        (gen/clients (:final-generator workload)))})))
+
+(def all-nemesises (keys custom-nemesis/custom-nemesises))
+
+(def all-workloads (keys workloads))
+
+(def lightweight-workloads ["set" "unique-ids" "counter" "total-queue"])
+
+(def useful-nemesises ["random-node-killer"
+                       "simple-partitioner"
+                       "all-nodes-hammer-time"
+                       ; can lead to a very rare data loss https://github.com/eBay/NuRaft/issues/185
+                       ;"logs-and-snapshots-corruptor"
+                       ;"drop-data-corruptor"
+                       "bridge-partitioner"
+                       "blind-node-partitioner"
+                       "blind-others-partitioner"])
+
+(defn cart [colls]
+  (if (empty? colls)
+    '(())
+    (for [more (cart (rest colls))
+          x (first colls)]
+      (cons x more))))
+
+(defn all-test-options
+  "Takes base cli options, a collection of nemeses, workloads, and a test count,
+  and constructs a sequence of test options."
+  [cli worload-nemeseis-collection]
+  (take (:test-count cli)
+        (shuffle (for [[workload nemesis] worload-nemeseis-collection]
+                   (assoc cli
+                          :nemesis   nemesis
+                          :workload  workload
+                          :test-count 1)))))
+(defn all-tests
+  "Turns CLI options into a sequence of tests."
+  [test-fn cli]
+  (if (boolean (:lightweight-run cli))
+    (map test-fn (all-test-options cli (cart [lightweight-workloads useful-nemesises])))
+    (map test-fn (all-test-options cli (cart [all-workloads all-nemesises])))))
+
+(defn -main
+  "Handles command line arguments. Can either run a test, or a web server for
+  browsing results."
+  [& args]
+  (.setLevel
+   (LoggerFactory/getLogger "org.apache.zookeeper") Level/OFF)
+  (cli/run! (merge (cli/single-test-cmd {:test-fn clickhouse-keeper-test
+                                         :opt-spec cli-opts})
+                   (cli/test-all-cmd {:tests-fn (partial all-tests clickhouse-keeper-test)
+                                      :opt-spec cli-opts})
+                   (cli/serve-cmd))
+            args))
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/nemesis.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/nemesis.clj
new file mode 100644
index 00000000000..caf59d3a25f
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/nemesis.clj
@@ -0,0 +1,160 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.nemesis
+  (:require
+   [clojure.tools.logging :refer :all]
+   [jepsen
+    [nemesis :as nemesis]
+    [control :as c]
+    [generator :as gen]]
+   [jepsen.clickhouse-keeper.constants :refer :all]
+   [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]))
+
+(defn random-node-killer-nemesis
+  []
+  (nemesis/node-start-stopper
+   rand-nth
+   (fn start [test node] (kill-clickhouse! node test))
+   (fn stop [test node] (start-clickhouse! node test))))
+
+(defn all-nodes-killer-nemesis
+  []
+  (nemesis/node-start-stopper
+   identity
+   (fn start [test node] (kill-clickhouse! node test))
+   (fn stop [test node] (start-clickhouse! node test))))
+
+(defn random-node-hammer-time-nemesis
+  []
+  (nemesis/hammer-time "clickhouse"))
+
+(defn all-nodes-hammer-time-nemesis
+  []
+  (nemesis/hammer-time identity "clickhouse"))
+
+(defn select-last-file
+  [path]
+  (last (clojure.string/split
+         (c/exec :find path :-type :f :-printf "%T+ %p\n" :| :grep :-v :tmp_ :| :sort :| :awk "{print $2}")
+         #"\n")))
+
+(defn random-file-pos
+  [fname]
+  (let [fsize (Integer/parseInt (c/exec :du :-b fname :| :cut :-f1))]
+    (rand-int fsize)))
+
+(defn corrupt-file
+  [fname]
+  (if (not (empty? fname))
+    (do
+      (info "Corrupting" fname)
+      (c/exec :dd "if=/dev/zero" (str "of=" fname) "bs=1" "count=1" (str "seek=" (random-file-pos fname)) "conv=notrunc"))
+    (info "Nothing to corrupt")))
+
+(defn corruptor-nemesis
+  [path corruption-op]
+  (reify nemesis/Nemesis
+
+    (setup! [this test] this)
+
+    (invoke! [this test op]
+      (cond (= (:f op) :corrupt)
+            (let [nodes (list (rand-nth (:nodes test)))]
+              (info "Corruption on node" nodes)
+              (c/on-nodes test nodes
+                          (fn [test node]
+                            (c/su
+                             (kill-clickhouse! node test)
+                             (corruption-op path)
+                             (start-clickhouse! node test))))
+              (assoc op :type :info, :value :corrupted))
+            :else (do (c/on-nodes test (:nodes test)
+                                  (fn [test node]
+                                    (c/su
+                                     (start-clickhouse! node test))))
+                      (assoc op :type :info, :value :done))))
+
+    (teardown! [this test])))
+
+(defn logs-corruption-nemesis
+  []
+  (corruptor-nemesis coordination-logs-dir #(corrupt-file (select-last-file %1))))
+
+(defn snapshots-corruption-nemesis
+  []
+  (corruptor-nemesis coordination-snapshots-dir #(corrupt-file (select-last-file %1))))
+
+(defn logs-and-snapshots-corruption-nemesis
+  []
+  (corruptor-nemesis coordination-data-dir (fn [path]
+                                             (do
+                                               (corrupt-file (select-last-file (str path "/snapshots")))
+                                               (corrupt-file (select-last-file (str path "/logs")))))))
+(defn drop-all-corruption-nemesis
+  []
+  (corruptor-nemesis coordination-data-dir (fn [path]
+                                             (c/exec :rm :-fr path))))
+
+(defn partition-bridge-nemesis
+  []
+  (nemesis/partitioner nemesis/bridge))
+
+(defn blind-node
+  [nodes]
+  (let [[[victim] others] (nemesis/split-one nodes)]
+    {victim (into #{} others)}))
+
+(defn blind-node-partition-nemesis
+  []
+  (nemesis/partitioner blind-node))
+
+(defn blind-others
+  [nodes]
+  (let [[[victim] others] (nemesis/split-one nodes)]
+    (into {} (map (fn [node] [node #{victim}])) others)))
+
+(defn blind-others-partition-nemesis
+  []
+  (nemesis/partitioner blind-others))
+
+(defn network-non-symmetric-nemesis
+  []
+  (nemesis/partitioner nemesis/bridge))
+
+(defn start-stop-generator
+  [time-corrupt time-ok]
+  (->>
+   (cycle [(gen/sleep time-ok)
+           {:type :info, :f :start}
+           (gen/sleep time-corrupt)
+           {:type :info, :f :stop}])))
+
+(defn corruption-generator
+  []
+  (->>
+   (cycle [(gen/sleep 5)
+           {:type :info, :f :corrupt}])))
+
+(def custom-nemesises
+  {"random-node-killer" {:nemesis (random-node-killer-nemesis)
+                         :generator (start-stop-generator 5 5)}
+   "all-nodes-killer" {:nemesis (all-nodes-killer-nemesis)
+                       :generator (start-stop-generator 1 10)}
+   "simple-partitioner" {:nemesis (nemesis/partition-random-halves)
+                         :generator (start-stop-generator 5 5)}
+   "random-node-hammer-time"    {:nemesis (random-node-hammer-time-nemesis)
+                                 :generator (start-stop-generator 5 5)}
+   "all-nodes-hammer-time"    {:nemesis (all-nodes-hammer-time-nemesis)
+                               :generator (start-stop-generator 1 10)}
+   "logs-corruptor" {:nemesis (logs-corruption-nemesis)
+                     :generator (corruption-generator)}
+   "snapshots-corruptor" {:nemesis (snapshots-corruption-nemesis)
+                          :generator (corruption-generator)}
+   "logs-and-snapshots-corruptor" {:nemesis (logs-and-snapshots-corruption-nemesis)
+                                   :generator (corruption-generator)}
+   "drop-data-corruptor" {:nemesis (drop-all-corruption-nemesis)
+                          :generator (corruption-generator)}
+   "bridge-partitioner" {:nemesis (partition-bridge-nemesis)
+                         :generator (start-stop-generator 5 5)}
+   "blind-node-partitioner" {:nemesis (blind-node-partition-nemesis)
+                             :generator (start-stop-generator 5 5)}
+   "blind-others-partitioner" {:nemesis (blind-others-partition-nemesis)
+                               :generator (start-stop-generator 5 5)}})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/queue.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/queue.clj
new file mode 100644
index 00000000000..30ff7c01ec4
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/queue.clj
@@ -0,0 +1,79 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.queue
+  (:require
+   [clojure.tools.logging :refer :all]
+   [jepsen
+    [checker :as checker]
+    [client :as client]
+    [generator :as gen]]
+   [knossos.model :as model]
+   [jepsen.checker.timeline :as timeline]
+   [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+   [zookeeper :as zk])
+  (:import (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)))
+
+(defn enqueue   [val _ _] {:type :invoke, :f :enqueue :value val})
+(defn dequeue [_ _] {:type :invoke, :f :dequeue})
+
+(defrecord QueueClient [conn nodename]
+  client/Client
+  (open! [this test node]
+    (assoc
+     (assoc this
+            :conn (zk-connect node 9181 30000))
+     :nodename node))
+
+  (setup! [this test])
+
+  (invoke! [this test op]
+    (case (:f op)
+      :enqueue (try
+                 (do
+                   (zk-create-if-not-exists conn (str "/" (:value op)) "")
+                   (assoc op :type :ok))
+                 (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error)))
+      :dequeue
+      (try
+        (let [result (zk-multi-delete-first-child conn "/")]
+          (if (not (nil? result))
+            (assoc op :type :ok :value result)
+            (assoc op :type :fail :value result)))
+        (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error)))
+      :drain
+      ; drain via delete is to long, just list all nodes
+      (exec-with-retries 30 (fn []
+                              (zk-sync conn)
+                              (assoc op :type :ok :value (into #{} (map #(str %1) (zk-list conn "/"))))))))
+
+  (teardown! [_ test])
+
+  (close! [_ test]
+    (zk/close conn)))
+
+(defn sorted-str-range
+  [n]
+  (sort (map (fn [v] (str v)) (take n (range)))))
+
+(defn total-workload
+  "A generator, client, and checker for a set test."
+  [opts]
+  {:client    (QueueClient. nil nil)
+   :checker   (checker/compose
+               {:total-queue (checker/total-queue)
+                :timeline (timeline/html)})
+   :generator (->> (sorted-str-range 50000)
+                   (map (fn [x]
+                          (rand-nth [{:type :invoke, :f :enqueue :value x}
+                                     {:type :invoke, :f :dequeue}]))))
+   :final-generator (gen/once {:type :invoke, :f :drain, :value nil})})
+
+(defn linear-workload
+  [opts]
+  {:client    (QueueClient. nil nil)
+   :checker   (checker/compose
+               {:linear   (checker/linearizable {:model     (model/unordered-queue)
+                                                 :algorithm :linear})
+                :timeline (timeline/html)})
+   :generator (->> (sorted-str-range 10000)
+                   (map (fn [x]
+                          (rand-nth [{:type :invoke, :f :enqueue :value x}
+                                     {:type :invoke, :f :dequeue}]))))})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/register.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/register.clj
new file mode 100644
index 00000000000..b2f381168bd
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/register.clj
@@ -0,0 +1,64 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.register
+  (:require   [jepsen
+               [checker :as checker]
+               [client :as client]
+               [independent :as independent]
+               [generator :as gen]]
+              [jepsen.checker.timeline :as timeline]
+              [knossos.model :as model]
+              [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+              [zookeeper :as zk])
+  (:import (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)))
+
+(defn r   [_ _] {:type :invoke, :f :read, :value nil})
+(defn w   [_ _] {:type :invoke, :f :write, :value (rand-int 5)})
+(defn cas [_ _] {:type :invoke, :f :cas, :value [(rand-int 5) (rand-int 5)]})
+
+(defrecord RegisterClient [conn]
+  client/Client
+  (open! [this test node]
+    (assoc this :conn (zk-connect node 9181 30000)))
+
+  (setup! [this test]
+    (zk-create-range conn 300)) ; 300 nodes to be sure
+
+  (invoke! [_ test op]
+    (let [[k v] (:value op)
+          zk-k (zk-path k)]
+      (case (:f op)
+        :read (try
+                (assoc op :type :ok, :value (independent/tuple k (parse-long (:data (zk-get-str conn zk-k)))))
+                (catch Exception _ (assoc op :type :fail, :error :connect-error)))
+        :write (try
+                 (do (zk-set conn zk-k v)
+                     (assoc op :type :ok))
+                 (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error)))
+        :cas (try
+               (let [[old new] v]
+                 (assoc op :type (if (zk-cas conn zk-k old new)
+                                   :ok
+                                   :fail)))
+               (catch KeeperException$BadVersionException _ (assoc op :type :fail, :error :bad-version))
+               (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error))))))
+
+  (teardown! [this test])
+
+  (close! [_ test]
+    (zk/close conn)))
+
+(defn workload
+  "Tests linearizable reads, writes, and compare-and-set operations on
+  independent keys."
+  [opts]
+  {:client    (RegisterClient. nil)
+   :checker   (independent/checker
+               (checker/compose
+                {:linear   (checker/linearizable {:model     (model/cas-register)
+                                                  :algorithm :linear})
+                 :timeline (timeline/html)}))
+   :generator (independent/concurrent-generator
+               10
+               (range)
+               (fn [k]
+                 (->> (gen/mix [r w cas])
+                      (gen/limit (:ops-per-key opts)))))})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/set.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/set.clj
new file mode 100644
index 00000000000..79ec4f824bb
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/set.clj
@@ -0,0 +1,50 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.set
+  (:require
+   [clojure.tools.logging :refer :all]
+   [jepsen
+    [checker :as checker]
+    [client :as client]
+    [generator :as gen]]
+   [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+   [zookeeper :as zk])
+  (:import (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)))
+
+(defrecord SetClient [k conn nodename]
+  client/Client
+  (open! [this test node]
+    (assoc
+     (assoc this
+            :conn (zk-connect node 9181 30000))
+     :nodename node))
+
+  (setup! [this test]
+    (exec-with-retries 30 (fn []
+                            (zk-create-if-not-exists conn k "#{}"))))
+
+  (invoke! [this test op]
+    (case (:f op)
+      :read (exec-with-retries 30 (fn []
+                                    (zk-sync conn)
+                                    (assoc op
+                                           :type :ok
+                                           :value (read-string (:data (zk-get-str conn k))))))
+      :add (try
+             (do
+               (zk-add-to-set conn k (:value op))
+               (assoc op :type :ok))
+             (catch KeeperException$BadVersionException _ (assoc op :type :fail, :error :bad-version))
+             (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error)))))
+
+  (teardown! [_ test])
+
+  (close! [_ test]
+    (zk/close conn)))
+
+(defn workload
+  "A generator, client, and checker for a set test."
+  [opts]
+  {:client    (SetClient. "/a-set" nil nil)
+   :checker   (checker/set)
+   :generator (->> (range)
+                   (map (fn [x] {:type :invoke, :f :add, :value x})))
+   :final-generator (gen/once {:type :invoke, :f :read, :value nil})})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/unique.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/unique.clj
new file mode 100644
index 00000000000..c50f33924e0
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/unique.clj
@@ -0,0 +1,42 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.unique
+  (:require
+   [clojure.tools.logging :refer :all]
+   [jepsen
+    [checker :as checker]
+    [client :as client]
+    [generator :as gen]]
+   [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+   [zookeeper :as zk])
+  (:import (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)))
+
+(defrecord UniqueClient [conn nodename]
+  client/Client
+  (open! [this test node]
+    (assoc
+     (assoc this
+            :conn (zk-connect node 9181 30000))
+     :nodename node))
+
+  (setup! [this test])
+
+  (invoke! [this test op]
+    (case
+     :generate
+      (try
+        (let [result-path (zk-create-sequential conn "/seq-" "")]
+          (assoc op :type :ok :value (parse-and-get-counter result-path)))
+        (catch Exception _ (assoc op :type :info, :error :connect-error)))))
+
+  (teardown! [_ test])
+
+  (close! [_ test]
+    (zk/close conn)))
+
+(defn workload
+  "A generator, client, and checker for a set test."
+  [opts]
+  {:client    (UniqueClient. nil nil)
+   :checker   (checker/unique-ids)
+   :generator (->>
+               (range)
+               (map (fn [_] {:type :invoke, :f :generate})))})
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/utils.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/utils.clj
new file mode 100644
index 00000000000..4abe797ea05
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/src/jepsen/clickhouse_keeper/utils.clj
@@ -0,0 +1,203 @@
+(ns jepsen.clickhouse-keeper.utils
+  (:require [clojure.string :as str]
+            [zookeeper.data :as data]
+            [zookeeper :as zk]
+            [zookeeper.internal :as zi]
+            [jepsen.control.util :as cu]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.constants :refer :all]
+            [jepsen.control :as c]
+            [clojure.tools.logging :refer :all]
+            [clojure.java.io :as io])
+  (:import (org.apache.zookeeper.data Stat)
+           (org.apache.zookeeper CreateMode
+                                 ZooKeeper)
+           (org.apache.zookeeper ZooKeeper KeeperException KeeperException$BadVersionException)
+           (java.security MessageDigest)))
+
+(defn exec-with-retries
+  [retries f & args]
+  (let [res (try {:value (apply f args)}
+                 (catch Exception e
+                   (if (zero? retries)
+                     (throw e)
+                     {:exception e})))]
+    (if (:exception res)
+      (do (Thread/sleep 1000) (recur (dec retries) f args))
+      (:value res))))
+
+(defn parse-long
+  "Parses a string to a Long. Passes through `nil` and empty strings."
+  [s]
+  (if (and s (> (count s) 0))
+    (Long/parseLong s)))
+
+(defn parse-and-get-counter
+  [path]
+  (Integer/parseInt (apply str (take-last 10 (seq (str path))))))
+
+(defn zk-range
+  []
+  (map (fn [v] (str "/" v)) (range)))
+
+(defn zk-path
+  [n]
+  (str "/" n))
+
+(defn zk-connect
+  [host port timeout]
+  (exec-with-retries 15 (fn [] (zk/connect (str host ":" port) :timeout-msec timeout))))
+
+(defn zk-create-range
+  [conn n]
+  (dorun (map (fn [v] (zk/create-all conn v :persistent? true)) (take n (zk-range)))))
+
+(defn zk-set
+  ([conn path value]
+   (zk/set-data conn path (data/to-bytes (str value)) -1))
+  ([conn path value version]
+   (zk/set-data conn path (data/to-bytes (str value)) version)))
+
+(defn zk-get-str
+  [conn path]
+  (let [zk-result (zk/data conn path)]
+    {:data (data/to-string (:data zk-result))
+     :stat (:stat zk-result)}))
+
+(defn zk-list
+  [conn path]
+  (zk/children conn path))
+
+(defn zk-list-with-stat
+  [conn path]
+  (let [stat (new Stat)
+        children (seq (.getChildren conn path false stat))]
+    {:children children
+     :stat (zi/stat-to-map stat)}))
+
+(defn zk-cas
+  [conn path old-value new-value]
+  (let [current-value (zk-get-str conn path)]
+    (if (= (parse-long (:data current-value)) old-value)
+      (do (zk-set conn path new-value (:version (:stat current-value)))
+          true))))
+
+(defn zk-add-to-set
+  [conn path elem]
+  (let [current-value (zk-get-str conn path)
+        current-set (read-string (:data current-value))
+        new-set (conj current-set elem)]
+    (zk-set conn path (pr-str new-set) (:version (:stat current-value)))))
+
+(defn zk-create-if-not-exists
+  [conn path data]
+  (zk/create conn path :data (data/to-bytes (str data)) :persistent? true))
+
+(defn zk-create-sequential
+  [conn path-prefix data]
+  (zk/create conn path-prefix :data (data/to-bytes (str data)) :persistent? true :sequential? true))
+
+(defn zk-multi-create-many-seq-nodes
+  [conn path-prefix num]
+  (let [txn (.transaction conn)]
+    (loop [i 0]
+      (cond (>= i num) (.commit txn)
+            :else (do (.create txn path-prefix
+                               (data/to-bytes "")
+                               (zi/acls :open-acl-unsafe)
+                               CreateMode/PERSISTENT_SEQUENTIAL)
+                      (recur (inc i)))))))
+
+; sync call not implemented in zookeeper-clj and don't have sync version in java API
+(defn zk-sync
+  [conn]
+  (zk-set conn "/" "" -1))
+
+(defn zk-parent-path
+  [path]
+  (let [rslash_pos (str/last-index-of path "/")]
+    (if (> rslash_pos 0)
+      (subs path 0 rslash_pos)
+      "/")))
+
+(defn zk-multi-delete-first-child
+  [conn path]
+  (let [{children :children stat :stat} (zk-list-with-stat conn path)
+        txn (.transaction conn)
+        first-child (first (sort children))]
+    (if (not (nil? first-child))
+      (try
+        (do (.check txn path (:version stat))
+            (.setData txn path (data/to-bytes "") -1) ; I'm just checking multitransactions
+            (.delete txn (str path first-child) -1)
+            (.commit txn)
+            first-child)
+        (catch KeeperException$BadVersionException _ nil)
+        ; Even if we got connection loss, delete may actually be executed.
+        ; This function is used for queue model, which strictly require
+        ; all enqueued elements to be dequeued, but allow duplicates.
+        ; So even in case when we not sure about delete we return first-child.
+        (catch Exception _ first-child))
+      nil)))
+
+(defn clickhouse-alive?
+  [node test]
+  (info "Checking server alive on" node)
+  (try
+    (c/exec binary-path :client :--query "SELECT 1")
+    (catch Exception _ false)))
+
+(defn wait-clickhouse-alive!
+  [node test & {:keys [maxtries] :or {maxtries 30}}]
+  (loop [i 0]
+    (cond (> i maxtries) false
+          (clickhouse-alive? node test) true
+          :else (do (Thread/sleep 1000) (recur (inc i))))))
+
+(defn kill-clickhouse!
+  [node test]
+  (info "Killing server on node" node)
+  (c/su
+   (cu/stop-daemon! binary-path pid-file-path)
+   (c/exec :rm :-fr (str data-dir "/status"))))
+
+(defn start-clickhouse!
+  [node test]
+  (info "Starting server on node" node)
+  (c/su
+   (cu/start-daemon!
+    {:pidfile pid-file-path
+     :logfile stderr-file
+     :chdir data-dir}
+    binary-path
+    :server
+    :--config (str configs-dir "/config.xml")
+    :--
+    :--path (str data-dir "/")
+    :--user_files_path (str data-dir "/user_files")
+    :--top_level_domains_path (str data-dir "/top_level_domains")
+    :--logger.log (str logs-dir "/clickhouse-server.log")
+    :--logger.errorlog (str logs-dir "/clickhouse-server.err.log")
+    :--keeper_server.snapshot_storage_path coordination-snapshots-dir
+    :--keeper_server.logs_storage_path coordination-logs-dir)
+   (wait-clickhouse-alive! node test)))
+
+(defn md5 [^String s]
+  (let [algorithm (MessageDigest/getInstance "MD5")
+        raw (.digest algorithm (.getBytes s))]
+    (format "%032x" (BigInteger. 1 raw))))
+
+(defn non-precise-cached-wget!
+  [url]
+  (let [encoded-url (md5 url)
+        expected-file-name (.getName (io/file url))
+        dest-file (str binaries-cache-dir "/" encoded-url)
+        dest-symlink (str common-prefix "/" expected-file-name)
+        wget-opts (concat cu/std-wget-opts [:-O dest-file])]
+    (when-not (cu/exists? dest-file)
+      (info "Downloading" url)
+      (do (c/exec :mkdir :-p binaries-cache-dir)
+          (c/cd binaries-cache-dir
+                (cu/wget-helper! wget-opts url))))
+    (c/exec :rm :-rf dest-symlink)
+    (c/exec :ln :-s dest-file dest-symlink)
+    dest-symlink))
diff --git a/tests/jepsen.clickhouse-keeper/test/jepsen/keeper_test.clj b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/test/jepsen/keeper_test.clj
new file mode 100644
index 00000000000..25333605351
--- /dev/null
+++ b/tests/jepsen.clickhouse-keeper/test/jepsen/keeper_test.clj
@@ -0,0 +1,39 @@
+(ns jepsen.keeper-test
+  (:require [clojure.test :refer :all]
+            [jepsen.clickhouse-keeper.utils :refer :all]
+            [zookeeper :as zk]
+            [zookeeper.data :as data])
+  (:import (ch.qos.logback.classic Level)
+           (org.slf4j Logger LoggerFactory)))
+
+(defn multicreate
+  [conn]
+  (dorun (map (fn [v] (zk/create conn v :persistent? true)) (take 10 (zk-range)))))
+
+(defn multidelete
+  [conn]
+  (dorun (map (fn [v] (zk/delete conn v)) (take 10 (zk-range)))))
+
+(deftest a-test
+  (testing "keeper connection"
+    (.setLevel
+     (LoggerFactory/getLogger "org.apache.zookeeper") Level/OFF)
+    (let [conn (zk/connect "localhost:9181" :timeout-msec 5000)]
+      ;(println (take 10 (zk-range)))
+      ;(multidelete conn)
+      ;(multicreate conn)
+      ;(zk/create-all conn "/0")
+      ;(zk/create conn "/0")
+      ;(println (zk/children conn "/"))
+      ;(zk/set-data conn "/0" (data/to-bytes "777") -1)
+      (println (zk-parent-path "/sasds/dasda/das"))
+      (println (zk-parent-path "/sasds"))
+      (zk-multi-create-many-seq-nodes conn "/a-" 5)
+      (println (zk/children conn "/"))
+      (println (zk-list-with-stat conn "/"))
+      (println (zk-multi-delete-first-child conn "/"))
+      (println (zk-list-with-stat conn "/"))
+      ;(Thread/sleep 5000)
+      ;(println "VALUE" (data/to-string (:data (zk/data conn "/0"))))
+      ;(is (= (data/to-string (:data (zk/data conn "/0"))) "777"))
+      (zk/close conn))))
diff --git a/tests/msan_suppressions.txt b/tests/msan_suppressions.txt
index e0edd7f3dd7..4c7aeaf4a4c 100644
--- a/tests/msan_suppressions.txt
+++ b/tests/msan_suppressions.txt
@@ -8,11 +8,6 @@ fun:tolower
 # Suppress some failures in contrib so that we can enable MSan in CI.
 # Ideally, we should report these upstream.
 src:*/contrib/zlib-ng/*
-src:*/contrib/simdjson/*
-src:*/contrib/lz4/*
 
 # Hyperscan
 fun:roseRunProgram
-
-# mariadbclient, NSS functions from libc
-fun:_nss_files_parse_servent
diff --git a/tests/performance/arithmetic.xml b/tests/performance/arithmetic.xml
index 0be61eb5823..bf5e7662e37 100644
--- a/tests/performance/arithmetic.xml
+++ b/tests/performance/arithmetic.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <settings>
         <max_memory_usage>30000000000</max_memory_usage>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/array_join.xml b/tests/performance/array_join.xml
index ca280ce28ad..cf92b51f545 100644
--- a/tests/performance/array_join.xml
+++ b/tests/performance/array_join.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
 
 
 
diff --git a/tests/performance/bounding_ratio.xml b/tests/performance/bounding_ratio.xml
index e3a15f90013..e430136b624 100644
--- a/tests/performance/bounding_ratio.xml
+++ b/tests/performance/bounding_ratio.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <query>SELECT boundingRatio(number, number) FROM numbers(100000000)</query>
     <query>SELECT (argMax(number, number) - argMin(number, number)) / (max(number) - min(number)) FROM numbers(100000000)</query>
 </test>
diff --git a/tests/performance/codec_none.xml b/tests/performance/codec_none.xml
new file mode 100644
index 00000000000..e6eb9773a66
--- /dev/null
+++ b/tests/performance/codec_none.xml
@@ -0,0 +1,13 @@
+<test>
+    <preconditions>
+        <table_exists>hits_10m_single</table_exists>
+    </preconditions>
+
+    <create_query>CREATE TABLE hits_none (Title String CODEC(NONE)) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple()</create_query>
+    <fill_query>INSERT INTO hits_none SELECT Title FROM test.hits</fill_query>
+    <fill_query>OPTIMIZE TABLE hits_none FINAL</fill_query>
+
+    <query><![CDATA[SELECT sum(length(Title)) FROM hits_none]]></query>
+
+    <drop_query>DROP TABLE hits_none</drop_query>
+</test>
diff --git a/tests/performance/codecs_float_insert.xml b/tests/performance/codecs_float_insert.xml
index a7cb5152c09..b282bcc268f 100644
--- a/tests/performance/codecs_float_insert.xml
+++ b/tests/performance/codecs_float_insert.xml
@@ -1,5 +1,5 @@
 <!-- FIXME this instability is abysmal, investigate the unstable queries -->
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <settings>
         <allow_suspicious_codecs>1</allow_suspicious_codecs>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/codecs_int_insert.xml b/tests/performance/codecs_int_insert.xml
index caefaba3725..662df80ae70 100644
--- a/tests/performance/codecs_int_insert.xml
+++ b/tests/performance/codecs_int_insert.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <settings>
         <allow_suspicious_codecs>1</allow_suspicious_codecs>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/collations.xml b/tests/performance/collations.xml
index 17b2d36b7e3..52ccede3798 100644
--- a/tests/performance/collations.xml
+++ b/tests/performance/collations.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
 
 
 
diff --git a/tests/performance/conditional.xml b/tests/performance/conditional.xml
index 21623f45b05..91b6cb95ff2 100644
--- a/tests/performance/conditional.xml
+++ b/tests/performance/conditional.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test>
     <query>SELECT count() FROM zeros(10000000) WHERE NOT ignore(if(rand() % 2, toDateTime('2019-02-04 01:24:31'), toDate('2019-02-04')))</query>
     <query>SELECT count() FROM zeros(10000000) WHERE NOT ignore(multiIf(rand() % 2, toDateTime('2019-02-04 01:24:31'), toDate('2019-02-04')))</query>
     <query>SELECT count() FROM zeros(10000000) WHERE NOT ignore(if(rand() % 2, [toDateTime('2019-02-04 01:24:31')], [toDate('2019-02-04')]))</query>
diff --git a/tests/performance/constant_column_search.xml b/tests/performance/constant_column_search.xml
index cb76fd4cefb..71d8185d818 100644
--- a/tests/performance/constant_column_search.xml
+++ b/tests/performance/constant_column_search.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <tags>
         <tag>search</tag>
     </tags>
diff --git a/tests/performance/date_time_64.xml b/tests/performance/date_time_64.xml
index 838aba34d87..fd883416a33 100644
--- a/tests/performance/date_time_64.xml
+++ b/tests/performance/date_time_64.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <preconditions>
         <table_exists>hits_100m_single</table_exists>
     </preconditions>
diff --git a/tests/performance/date_time_long.xml b/tests/performance/date_time_long.xml
index 0c3d85f9659..c2eb42d3318 100644
--- a/tests/performance/date_time_long.xml
+++ b/tests/performance/date_time_long.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <substitutions>
        <substitution>
            <name>datetime_transform</name>
diff --git a/tests/performance/direct_dictionary.xml b/tests/performance/direct_dictionary.xml
index eb1b4e0da00..97ecdfe3e95 100644
--- a/tests/performance/direct_dictionary.xml
+++ b/tests/performance/direct_dictionary.xml
@@ -1,38 +1,17 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <create_query>
-        CREATE TABLE simple_direct_dictionary_test_table
+        CREATE TABLE simple_key_direct_dictionary_source_table
         (
             id UInt64,
             value_int UInt64,
             value_string String,
             value_decimal Decimal64(8),
             value_string_nullable Nullable(String)
-        ) ENGINE = TinyLog;
+        ) ENGINE = Memory;
     </create_query>
 
     <create_query>
-        INSERT INTO simple_direct_dictionary_test_table
-        SELECT number, number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
-        FROM system.numbers
-        LIMIT 100000;
-    </create_query>
-
-    <create_query>
-        CREATE DICTIONARY simple_direct_dictionary
-        (
-            id UInt64,
-            value_int UInt64,
-            value_string String,
-            value_decimal Decimal64(8),
-            value_string_nullable Nullable(String)
-        )
-        PRIMARY KEY id
-        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'simple_direct_dictionary_test_table'))
-        LAYOUT(DIRECT())
-    </create_query>
-
-    <create_query>
-        CREATE TABLE complex_direct_dictionary_test_table
+        CREATE TABLE complex_key_direct_dictionary_source_table
         (
             id UInt64,
             id_key String,
@@ -44,14 +23,21 @@
     </create_query>
 
     <create_query>
-        INSERT INTO complex_direct_dictionary_test_table
-        SELECT number, toString(number), number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
-        FROM system.numbers
-        LIMIT 100000;
+        CREATE DICTIONARY simple_key_direct_dictionary
+        (
+            id UInt64,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        )
+        PRIMARY KEY id
+        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'simple_key_direct_dictionary_source_table'))
+        LAYOUT(DIRECT())
     </create_query>
 
     <create_query>
-        CREATE DICTIONARY complex_direct_dictionary
+        CREATE DICTIONARY complex_key_direct_dictionary
         (
             id UInt64,
             id_key String,
@@ -61,20 +47,76 @@
             value_string_nullable Nullable(String)
         )
         PRIMARY KEY id, id_key
-        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'complex_direct_dictionary_test_table'))
+        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'complex_key_direct_dictionary_source_table'))
         LAYOUT(COMPLEX_KEY_DIRECT())
     </create_query>
 
-    <query>SELECT dictGet('default.simple_direct_dictionary', 'value_int', number) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictGet('default.simple_direct_dictionary', 'value_string', number) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictGet('default.simple_direct_dictionary', 'value_decimal', number) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictGet('default.simple_direct_dictionary', 'value_string_nullable', number) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictHas('default.simple_direct_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
+    <fill_query>
+        INSERT INTO simple_key_direct_dictionary_source_table
+        SELECT number, number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT 100000;
+    </fill_query>
 
-    <query>SELECT dictGet('default.complex_direct_dictionary', 'value_int', (number, toString(number))) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictGet('default.complex_direct_dictionary', 'value_string', (number, toString(number))) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictGet('default.complex_direct_dictionary', 'value_decimal', (number, toString(number))) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictGet('default.complex_direct_dictionary', 'value_string_nullable', (number, toString(number))) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
-    <query>SELECT dictHas('default.complex_direct_dictionary', (number, toString(number))) FROM system.numbers LIMIT 150000;</query>
+    <fill_query>
+        INSERT INTO complex_key_direct_dictionary_source_table
+        SELECT number, toString(number), number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT 100000;
+    </fill_query>
+
+    <substitutions>
+        <substitution>
+            <name>column_name</name>
+            <values>
+                <value>'value_int'</value>
+                <value>'value_string'</value>
+                <value>'value_decimal'</value>
+                <value>'value_string_nullable'</value>
+            </values>
+        </substitution>
+
+        <substitution>
+            <name>elements_count</name>
+            <values>
+                <value>25000</value>
+                <value>50000</value>
+                <value>75000</value>
+                <value>100000</value>
+            </values>
+        </substitution>
+    </substitutions>
+
+    <query>
+        SELECT dictGet('default.simple_key_direct_dictionary', {column_name}, number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+    <query>
+        SELECT dictHas('default.simple_key_direct_dictionary', number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+
+    <query>
+        SELECT dictGet('default.complex_key_direct_dictionary', {column_name}, (number, toString(number)))
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+    <query>
+        SELECT dictHas('default.complex_key_direct_dictionary', (number, toString(number)))
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+
+    <drop_query>DROP TABLE IF EXISTS simple_key_direct_dictionary_source_table;</drop_query>
+    <drop_query>DROP TABLE IF EXISTS complex_key_direct_dictionary_source_table;</drop_query>
+
+    <drop_query>DROP DICTIONARY IF EXISTS simple_key_direct_dictionary;</drop_query>
+    <drop_query>DROP DICTIONARY IF EXISTS complex_key_direct_dictionary;</drop_query>
 
 </test>
diff --git a/tests/performance/flat_dictionary.xml b/tests/performance/flat_dictionary.xml
new file mode 100644
index 00000000000..d19166e3c29
--- /dev/null
+++ b/tests/performance/flat_dictionary.xml
@@ -0,0 +1,75 @@
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
+    <create_query>
+        CREATE TABLE simple_key_flat_dictionary_source_table
+        (
+            id UInt64,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        ) ENGINE = Memory;
+    </create_query>
+
+    <create_query>
+        CREATE DICTIONARY simple_key_flat_dictionary
+        (
+            id UInt64,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        )
+        PRIMARY KEY id
+        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'simple_key_flat_dictionary_source_table'))
+        LAYOUT(FLAT())
+        LIFETIME(MIN 0 MAX 1000)
+    </create_query>
+
+    <fill_query>
+        INSERT INTO simple_key_flat_dictionary_source_table
+        SELECT number, number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT 5000000;
+    </fill_query>
+
+    <substitutions>
+        <substitution>
+            <name>column_name</name>
+            <values>
+                <value>'value_int'</value>
+                <value>'value_string'</value>
+                <value>'value_decimal'</value>
+                <value>'value_string_nullable'</value>
+            </values>
+        </substitution>
+
+        <substitution>
+            <name>elements_count</name>
+            <values>
+                <value>2500000</value>
+                <value>5000000</value>
+                <value>7500000</value>
+                <value>10000000</value>
+            </values>
+        </substitution>
+    </substitutions>
+
+    <query>
+        SELECT dictGet('default.simple_key_flat_dictionary', {column_name}, number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+
+    <query>
+        SELECT dictHas('default.simple_key_flat_dictionary', number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+
+    <drop_query>DROP TABLE IF EXISTS simple_key_flat_dictionary_source_table</drop_query>
+
+    <drop_query>DROP DICTIONARY IF EXISTS simple_key_flat_dictionary</drop_query>
+
+</test>
diff --git a/tests/performance/float_formatting.xml b/tests/performance/float_formatting.xml
index d24ccd7664c..71d8aee3f89 100644
--- a/tests/performance/float_formatting.xml
+++ b/tests/performance/float_formatting.xml
@@ -3,7 +3,7 @@
     is 10 times faster than toString(number % 100 + 0.5). The shorter
     queries are somewhat unstable, so ignore differences less than 10%.
 -->
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test>
     <substitutions>
        <substitution>
            <name>expr</name>
diff --git a/tests/performance/float_parsing.xml b/tests/performance/float_parsing.xml
index 33ab8ba6f10..eb8577bd127 100644
--- a/tests/performance/float_parsing.xml
+++ b/tests/performance/float_parsing.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <substitutions>
        <substitution>
            <name>expr</name>
diff --git a/tests/performance/fuzz_bits.xml b/tests/performance/fuzz_bits.xml
index 2679977cb1d..87064e520c2 100644
--- a/tests/performance/fuzz_bits.xml
+++ b/tests/performance/fuzz_bits.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
 
 
 
diff --git a/tests/performance/general_purpose_hashes.xml b/tests/performance/general_purpose_hashes.xml
index bd2fa9674f6..f34554360cf 100644
--- a/tests/performance/general_purpose_hashes.xml
+++ b/tests/performance/general_purpose_hashes.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test>
     <substitutions>
         <substitution>
            <name>gp_hash_func</name>
diff --git a/tests/performance/generate_table_function.xml b/tests/performance/generate_table_function.xml
index bc49a7de1bd..0339a8c19e8 100644
--- a/tests/performance/generate_table_function.xml
+++ b/tests/performance/generate_table_function.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <query>SELECT sum(NOT ignore(*)) FROM (SELECT * FROM generateRandom('ui64 UInt64, i64 Int64, ui32 UInt32, i32 Int32, ui16 UInt16, i16 Int16, ui8 UInt8, i8 Int8') LIMIT 1000000000);</query>
     <query>SELECT sum(NOT ignore(*)) FROM (SELECT * FROM generateRandom('ui64 UInt64, i64 Int64, ui32 UInt32, i32 Int32, ui16 UInt16, i16 Int16, ui8 UInt8, i8 Int8', 0, 10, 10) LIMIT 1000000000);</query>
     <query>SELECT sum(NOT ignore(*)) FROM (SELECT * FROM generateRandom('i Enum8(\'hello\' = 1, \'world\' = 5)', 0, 10, 10) LIMIT 1000000000);</query>
diff --git a/tests/performance/group_by_sundy_li.xml b/tests/performance/group_by_sundy_li.xml
index c49712a8519..aebc305335c 100644
--- a/tests/performance/group_by_sundy_li.xml
+++ b/tests/performance/group_by_sundy_li.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test max_ignored_relative_change="0.4">
     <settings>
         <max_insert_threads>8</max_insert_threads>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/hashed_dictionary.xml b/tests/performance/hashed_dictionary.xml
new file mode 100644
index 00000000000..a38d2f30c23
--- /dev/null
+++ b/tests/performance/hashed_dictionary.xml
@@ -0,0 +1,124 @@
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
+    <create_query>
+        CREATE TABLE simple_key_hashed_dictionary_source_table
+        (
+            id UInt64,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        ) ENGINE = Memory;
+    </create_query>
+
+    <create_query>
+        CREATE TABLE complex_key_hashed_dictionary_source_table
+        (
+            id UInt64,
+            id_key String,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        ) ENGINE = Memory;
+    </create_query>
+
+    <create_query>
+        CREATE DICTIONARY simple_key_hashed_dictionary
+        (
+            id UInt64,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        )
+        PRIMARY KEY id
+        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'simple_key_hashed_dictionary_source_table'))
+        LAYOUT(HASHED())
+        LIFETIME(MIN 0 MAX 1000);
+    </create_query>
+
+    <create_query>
+        CREATE DICTIONARY complex_key_hashed_dictionary
+        (
+            id UInt64,
+            id_key String,
+            value_int UInt64,
+            value_string String,
+            value_decimal Decimal64(8),
+            value_string_nullable Nullable(String)
+        )
+        PRIMARY KEY id, id_key
+        SOURCE(CLICKHOUSE(DB 'default' TABLE 'complex_key_hashed_dictionary_source_table'))
+        LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED())
+        LIFETIME(MIN 0 MAX 1000);
+    </create_query>
+
+    <fill_query>
+        INSERT INTO simple_key_hashed_dictionary_source_table
+        SELECT number, number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT 5000000;
+    </fill_query>
+
+    <fill_query>
+        INSERT INTO complex_key_hashed_dictionary_source_table
+        SELECT number, toString(number), number, toString(number), toDecimal64(number, 8), toString(number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT 5000000;
+    </fill_query>
+
+    <substitutions>
+        <substitution>
+            <name>column_name</name>
+            <values>
+                <value>'value_int'</value>
+                <value>'value_string'</value>
+                <value>'value_decimal'</value>
+                <value>'value_string_nullable'</value>
+            </values>
+        </substitution>
+
+        <substitution>
+            <name>elements_count</name>
+            <values>
+                <value>2500000</value>
+                <value>5000000</value>
+                <value>7500000</value>
+                <value>10000000</value>
+            </values>
+        </substitution>
+    </substitutions>
+
+    <query>
+        SELECT dictGet('default.simple_key_hashed_dictionary', {column_name}, number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+    <query>
+        SELECT dictHas('default.simple_key_hashed_dictionary', number)
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+
+    <query>
+        SELECT dictGet('default.complex_key_hashed_dictionary', {column_name}, (number, toString(number)))
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+    <query>
+        SELECT dictHas('default.complex_key_hashed_dictionary', (number, toString(number)))
+        FROM system.numbers
+        LIMIT {elements_count}
+        FORMAT Null;
+    </query>
+
+    <drop_query>DROP TABLE IF EXISTS simple_key_hashed_dictionary_source_table;</drop_query>
+    <drop_query>DROP TABLE IF EXISTS complex_key_hashed_dictionary_source_table;</drop_query>
+
+    <drop_query>DROP DICTIONARY IF EXISTS simple_key_hashed_dictionary;</drop_query>
+    <drop_query>DROP DICTIONARY IF EXISTS complex_key_hashed_dictionary;</drop_query>
+
+</test>
diff --git a/tests/performance/if_array_string.xml b/tests/performance/if_array_string.xml
index 445b3c8c55a..773509e1c4b 100644
--- a/tests/performance/if_array_string.xml
+++ b/tests/performance/if_array_string.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.4">
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <query>SELECT count() FROM zeros(10000000) WHERE NOT ignore(rand() % 2 ? ['Hello', 'World'] : ['a', 'b', 'c'])</query>
     <query>SELECT count() FROM zeros(10000000) WHERE NOT ignore(rand() % 2 ? materialize(['Hello', 'World']) : ['a', 'b', 'c'])</query>
     <query>SELECT count() FROM zeros(10000000) WHERE NOT ignore(rand() % 2 ? ['Hello', 'World'] : materialize(['a', 'b', 'c']))</query>
diff --git a/tests/performance/int_parsing.xml b/tests/performance/int_parsing.xml
index 3b8620e46c3..32f904331ce 100644
--- a/tests/performance/int_parsing.xml
+++ b/tests/performance/int_parsing.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <preconditions>
         <table_exists>hits_100m_single</table_exists>
         <table_exists>hits_10m_single</table_exists>
diff --git a/tests/performance/jit_small_requests.xml b/tests/performance/jit_small_requests.xml
index c9abec0926b..d8f917fb9af 100644
--- a/tests/performance/jit_small_requests.xml
+++ b/tests/performance/jit_small_requests.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <query>
         WITH
             bitXor(number, 0x4CF2D2BAAE6DA887) AS x0,
diff --git a/tests/performance/joins_in_memory.xml b/tests/performance/joins_in_memory.xml
index bac7679930f..fac6f2659c6 100644
--- a/tests/performance/joins_in_memory.xml
+++ b/tests/performance/joins_in_memory.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <create_query>CREATE TABLE ints (i64 Int64, i32 Int32, i16 Int16, i8 Int8) ENGINE = Memory</create_query>
 
     <fill_query>INSERT INTO ints SELECT number AS i64, i64 AS i32, i64 AS i16, i64 AS i8 FROM numbers(10000)</fill_query>
diff --git a/tests/performance/joins_in_memory_pmj.xml b/tests/performance/joins_in_memory_pmj.xml
index 5dd4395513d..87d1c0df14c 100644
--- a/tests/performance/joins_in_memory_pmj.xml
+++ b/tests/performance/joins_in_memory_pmj.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="1.3">
+<test max_ignored_relative_change="0.7">
     <create_query>CREATE TABLE ints (i64 Int64, i32 Int32, i16 Int16, i8 Int8) ENGINE = Memory</create_query>
 
     <settings>
diff --git a/tests/performance/logical_functions_medium.xml b/tests/performance/logical_functions_medium.xml
index be474894b54..19572191532 100644
--- a/tests/performance/logical_functions_medium.xml
+++ b/tests/performance/logical_functions_medium.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <settings>
         <max_threads>1</max_threads>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/logical_functions_small.xml b/tests/performance/logical_functions_small.xml
index 3d70ef6811d..d5f6a7b99cb 100644
--- a/tests/performance/logical_functions_small.xml
+++ b/tests/performance/logical_functions_small.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <settings>
         <max_threads>1</max_threads>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/math.xml b/tests/performance/math.xml
index 006e33548c9..35250351683 100644
--- a/tests/performance/math.xml
+++ b/tests/performance/math.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <substitutions>
         <substitution>
            <name>func_slow</name>
diff --git a/tests/performance/mmap_io.xml b/tests/performance/mmap_io.xml
new file mode 100644
index 00000000000..b8f3f6e69dd
--- /dev/null
+++ b/tests/performance/mmap_io.xml
@@ -0,0 +1,17 @@
+<test>
+    <preconditions>
+        <table_exists>hits_10m_single</table_exists>
+    </preconditions>
+
+    <settings>
+        <min_bytes_to_use_mmap_io>1</min_bytes_to_use_mmap_io>
+    </settings>
+
+    <create_query>CREATE TABLE hits_none (WatchID UInt64 CODEC(NONE)) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple()</create_query>
+    <fill_query>INSERT INTO hits_none SELECT WatchID FROM test.hits</fill_query>
+    <fill_query>OPTIMIZE TABLE hits_none FINAL</fill_query>
+
+    <query short="1"><![CDATA[SELECT sum(WatchID) FROM hits_none]]></query>
+
+    <drop_query>DROP TABLE hits_none</drop_query>
+</test>
diff --git a/tests/performance/optimized_select_final.xml b/tests/performance/optimized_select_final.xml
index 2c8254d2b88..d70fccc1330 100644
--- a/tests/performance/optimized_select_final.xml
+++ b/tests/performance/optimized_select_final.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <settings>
         <do_not_merge_across_partitions_select_final>1</do_not_merge_across_partitions_select_final>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/optimized_select_final_one_part.xml b/tests/performance/optimized_select_final_one_part.xml
index 92c8eed859a..63541313ac9 100644
--- a/tests/performance/optimized_select_final_one_part.xml
+++ b/tests/performance/optimized_select_final_one_part.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test>
     <settings>
         <do_not_merge_across_partitions_select_final>1</do_not_merge_across_partitions_select_final>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/or_null_default.xml b/tests/performance/or_null_default.xml
index 6fed0cce4d6..009719f66a5 100644
--- a/tests/performance/or_null_default.xml
+++ b/tests/performance/or_null_default.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.3">
+<test>
     <query>SELECT sumOrNull(number) FROM numbers(100000000)</query>
     <query>SELECT sumOrDefault(toNullable(number)) FROM numbers(100000000)</query>
     <query>SELECT sumOrNull(number) FROM numbers(10000000) GROUP BY number % 1024</query>
diff --git a/tests/performance/parse_engine_file.xml b/tests/performance/parse_engine_file.xml
index 2459ed084cd..d49670b36b5 100644
--- a/tests/performance/parse_engine_file.xml
+++ b/tests/performance/parse_engine_file.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.4">
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
 
 <preconditions>
     <table_exists>test.hits</table_exists>
diff --git a/tests/performance/random_string.xml b/tests/performance/random_string.xml
index 1a740ae077a..79f12373f1c 100644
--- a/tests/performance/random_string.xml
+++ b/tests/performance/random_string.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <query>SELECT count() FROM zeros(100000000) WHERE NOT ignore(randomString(10))</query>
     <query>SELECT count() FROM zeros(100000000) WHERE NOT ignore(randomString(100))</query>
     <query>SELECT count() FROM zeros(1000000) WHERE NOT ignore(randomString(1000))</query>
diff --git a/tests/performance/sum.xml b/tests/performance/sum.xml
index 32c194dab6f..9bee2a580c3 100644
--- a/tests/performance/sum.xml
+++ b/tests/performance/sum.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test>
     <query>SELECT sum(number) FROM numbers(100000000)</query>
     <query>SELECT sum(toUInt32(number)) FROM numbers(100000000)</query>
     <query>SELECT sum(toUInt16(number)) FROM numbers(100000000)</query>
diff --git a/tests/performance/sum_map.xml b/tests/performance/sum_map.xml
index bc9f9be2a18..b732c150220 100644
--- a/tests/performance/sum_map.xml
+++ b/tests/performance/sum_map.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <settings>
         <max_threads>1</max_threads>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/synthetic_hardware_benchmark.xml b/tests/performance/synthetic_hardware_benchmark.xml
index 4b94f73a21d..ffcf30db5cb 100644
--- a/tests/performance/synthetic_hardware_benchmark.xml
+++ b/tests/performance/synthetic_hardware_benchmark.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <settings>
         <max_memory_usage>30000000000</max_memory_usage>
     </settings>
diff --git a/tests/performance/url_hits.xml b/tests/performance/url_hits.xml
index a699ef6ba97..1813b2a72cb 100644
--- a/tests/performance/url_hits.xml
+++ b/tests/performance/url_hits.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test>
+<test max_ignored_relative_change="0.2">
     <preconditions>
         <table_exists>hits_100m_single</table_exists>
         <table_exists>hits_10m_single</table_exists>
diff --git a/tests/performance/visit_param_extract_raw.xml b/tests/performance/visit_param_extract_raw.xml
index 67faeb1f743..358dcc9cc0e 100644
--- a/tests/performance/visit_param_extract_raw.xml
+++ b/tests/performance/visit_param_extract_raw.xml
@@ -1,4 +1,4 @@
-<test max_ignored_relative_change="0.2">
+<test max_ignored_relative_change="0.3">
     <substitutions>
         <substitution>
            <name>param</name>
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.reference b/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.reference
index 417dbb5b661..9b3afb80a8d 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.reference
@@ -1,11 +1,11 @@
 0
+4416930539393268817	1241149650	9
+4761183170873013810	4249604106	0
 7766709361750702608	3902320246	4
+9624464864560415994	1298551497	3
 10577349846663553072	1343103100	1
 11700034558374135620	1618865725	8
-18198135717204167749	1996614413	2
-4761183170873013810	4249604106	0
 12742043333840853032	1295823179	6
-9624464864560415994	1298551497	3
-4416930539393268817	1241149650	9
-15228578409069794350	2641603337	5
 13365811232860260488	3844986530	7
+15228578409069794350	2641603337	5
+18198135717204167749	1996614413	2
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.sql b/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.sql
index 21168443ee4..005e25a7127 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00120_join_and_group_by.sql
@@ -3,4 +3,4 @@ SELECT value FROM system.one ANY LEFT JOIN (SELECT dummy, dummy AS value) js2 US
 SELECT value1, value2, sum(number)
 FROM (SELECT number, intHash64(number) AS value1 FROM system.numbers LIMIT 10) js1
 ANY LEFT JOIN (SELECT number, intHash32(number) AS value2 FROM system.numbers LIMIT 10) js2
-USING number GROUP BY value1, value2;
+USING number GROUP BY value1, value2 ORDER BY value1, value2;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00189_time_zones.reference b/tests/queries/0_stateless/00189_time_zones_long.reference
similarity index 98%
rename from tests/queries/0_stateless/00189_time_zones.reference
rename to tests/queries/0_stateless/00189_time_zones_long.reference
index e7e5a71782a..df42e8f1b6e 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00189_time_zones.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00189_time_zones_long.reference
@@ -148,9 +148,9 @@ toStartOfInterval
 2019-02-05 00:00:00
 2019-02-03 00:00:00
 2019-02-06 22:00:00
-2019-02-06 21:00:00
-2019-02-06 21:00:00
-2019-02-06 03:00:00
+2019-02-06 22:00:00
+2019-02-06 18:00:00
+2019-02-06 00:00:00
 2019-02-06 22:57:00
 2019-02-06 22:56:00
 2019-02-06 22:55:00
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00189_time_zones.sql b/tests/queries/0_stateless/00189_time_zones_long.sql
similarity index 100%
rename from tests/queries/0_stateless/00189_time_zones.sql
rename to tests/queries/0_stateless/00189_time_zones_long.sql
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00206_empty_array_to_single.sql b/tests/queries/0_stateless/00206_empty_array_to_single.sql
index 9724aa3fda7..0e3ff4f3537 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00206_empty_array_to_single.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00206_empty_array_to_single.sql
@@ -1,5 +1,5 @@
 SELECT emptyArrayToSingle(arrayFilter(x -> x != 99, arrayJoin([[1, 2], [99], [4, 5, 6]])));
-SELECT emptyArrayToSingle(emptyArrayString()), emptyArrayToSingle(emptyArrayDate()), emptyArrayToSingle(emptyArrayDateTime());
+SELECT emptyArrayToSingle(emptyArrayString()), emptyArrayToSingle(emptyArrayDate()), emptyArrayToSingle(arrayFilter(x -> 0, [now('Europe/Moscow')]));
 
 SELECT
     emptyArrayToSingle(range(number % 3)),
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00212_shard_aggregate_function_uniq.reference b/tests/queries/0_stateless/00212_long_shard_aggregate_function_uniq.reference
similarity index 100%
rename from tests/queries/0_stateless/00212_shard_aggregate_function_uniq.reference
rename to tests/queries/0_stateless/00212_long_shard_aggregate_function_uniq.reference
index 63686e2e352..33a2bb5437f 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00212_shard_aggregate_function_uniq.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00212_long_shard_aggregate_function_uniq.reference
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 1	54054
 uniqCombined(Z)(IPv4NumToString)
 1	1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00212_shard_aggregate_function_uniq.sql b/tests/queries/0_stateless/00212_long_shard_aggregate_function_uniq.sql
similarity index 75%
rename from tests/queries/0_stateless/00212_shard_aggregate_function_uniq.sql
rename to tests/queries/0_stateless/00212_long_shard_aggregate_function_uniq.sql
index afef71ae06d..f1b3c82fec3 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00212_shard_aggregate_function_uniq.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00212_long_shard_aggregate_function_uniq.sql
@@ -2,27 +2,27 @@
 
 SELECT 'uniqHLL12';
 
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqHLL12 round(float)';
 
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqHLL12 round(toFloat32())';
 
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqHLL12 IPv4NumToString';
 
-SELECT Y, uniqHLL12(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqHLL12(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqHLL12(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqHLL12 remote()';
 
@@ -32,99 +32,99 @@ SELECT uniqHLL12(dummy) FROM remote('127.0.0.{2,3}', system.one);
 
 SELECT 'uniqCombined';
 
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(12)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(17)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(20)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(round(float))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(12)(round(float))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(17)(round(float))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(20)(round(float))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(X)(round(toFloat32()))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(12)(round(toFloat32()))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
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+SELECT Y, uniqCombined(12)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(17)(round(toFloat32()))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(17)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
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 SELECT 'uniqCombined(20)(round(toFloat32()))';
 
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
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+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(X) FROM (SELECT number AS X, round(toFloat32(1/(1 + (3*X*X - 7*X + 11) % 37)), 3) AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined(Z)(IPv4NumToString)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y;
-SELECT Y, uniqCombined(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
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 SELECT 'uniqCombined(12)(IPv4NumToString)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(12)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
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+SELECT Y, uniqCombined(12)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(12)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
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 SELECT 'uniqCombined(17)(IPv4NumToString)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(17)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
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 SELECT 'uniqCombined(20)(IPv4NumToString)';
 
-SELECT Y, uniqCombined(20)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 15) GROUP BY Y;
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+SELECT Y, uniqCombined(20)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 3000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
+SELECT Y, uniqCombined(20)(Z) FROM (SELECT number AS X, IPv4NumToString(toUInt32(X)) AS Z, (3*X*X - 7*X + 11) % 37 AS Y FROM system.numbers LIMIT 1000000) GROUP BY Y ORDER BY Y;
 
 SELECT 'uniqCombined remote()';
 
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index 0f723e968d9..b9b9b467b50 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00232_format_readable_size.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00232_format_readable_size.reference
@@ -20,51 +20,51 @@
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index 952ee82b81a..e96f7ebeb20 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00232_format_readable_size.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00232_format_readable_size.sql
@@ -1,4 +1,4 @@
-WITH round(exp(number), 6) AS x, toUInt64(x) AS y, toInt32(x) AS z
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 FROM system.numbers
 LIMIT 70;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.reference b/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.reference
index 53cdf1e9393..bc8e5e14552 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.reference
@@ -1 +1,124 @@
-PASSED
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+9223372036854775808	18446744073709551616.000000000	0	1	1	1	0	0	0	1	0	0	1	1	0	1	1	1	0	0	0	1	0	0	1	1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.sh b/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.sh
deleted file mode 100755
index d03e02efc55..00000000000
--- a/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.sh
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
-
-CURDIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
-# shellcheck source=../shell_config.sh
-. "$CURDIR"/../shell_config.sh
-
-# We should have correct env vars from shell_config.sh to run this test
-
-python3 "$CURDIR"/00411_long_accurate_number_comparison.python float
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.sql b/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.sql
new file mode 100644
index 00000000000..16245c42a7a
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/00411_long_accurate_number_comparison_float.sql
@@ -0,0 +1,127 @@
+-- The results are different than in Python. That's why this file is genearated and the reference is edited instead of using the Python script.
+-- Example: in ClickHouse, 9223372036854775808.0 != 9223372036854775808.
+
+SELECT '0', '0.000000000', 0 = 0.000000000, 0 != 0.000000000, 0 < 0.000000000, 0 <= 0.000000000, 0 > 0.000000000, 0 >= 0.000000000,	0.000000000 = 0, 0.000000000 != 0, 0.000000000 < 0, 0.000000000 <= 0, 0.000000000 > 0, 0.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 0.000000000, toUInt8(0) != 0.000000000, toUInt8(0) < 0.000000000, toUInt8(0) <= 0.000000000, toUInt8(0) > 0.000000000, toUInt8(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt8(0), 0.000000000 != toUInt8(0), 0.000000000 < toUInt8(0), 0.000000000 <= toUInt8(0), 0.000000000 > toUInt8(0), 0.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 0.000000000, toInt8(0) != 0.000000000, toInt8(0) < 0.000000000, toInt8(0) <= 0.000000000, toInt8(0) > 0.000000000, toInt8(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt8(0), 0.000000000 != toInt8(0), 0.000000000 < toInt8(0), 0.000000000 <= toInt8(0), 0.000000000 > toInt8(0), 0.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 0.000000000, toUInt16(0) != 0.000000000, toUInt16(0) < 0.000000000, toUInt16(0) <= 0.000000000, toUInt16(0) > 0.000000000, toUInt16(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt16(0), 0.000000000 != toUInt16(0), 0.000000000 < toUInt16(0), 0.000000000 <= toUInt16(0), 0.000000000 > toUInt16(0), 0.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 0.000000000, toInt16(0) != 0.000000000, toInt16(0) < 0.000000000, toInt16(0) <= 0.000000000, toInt16(0) > 0.000000000, toInt16(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt16(0), 0.000000000 != toInt16(0), 0.000000000 < toInt16(0), 0.000000000 <= toInt16(0), 0.000000000 > toInt16(0), 0.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 0.000000000, toUInt32(0) != 0.000000000, toUInt32(0) < 0.000000000, toUInt32(0) <= 0.000000000, toUInt32(0) > 0.000000000, toUInt32(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt32(0), 0.000000000 != toUInt32(0), 0.000000000 < toUInt32(0), 0.000000000 <= toUInt32(0), 0.000000000 > toUInt32(0), 0.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 0.000000000, toInt32(0) != 0.000000000, toInt32(0) < 0.000000000, toInt32(0) <= 0.000000000, toInt32(0) > 0.000000000, toInt32(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt32(0), 0.000000000 != toInt32(0), 0.000000000 < toInt32(0), 0.000000000 <= toInt32(0), 0.000000000 > toInt32(0), 0.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 0.000000000, toUInt64(0) != 0.000000000, toUInt64(0) < 0.000000000, toUInt64(0) <= 0.000000000, toUInt64(0) > 0.000000000, toUInt64(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt64(0), 0.000000000 != toUInt64(0), 0.000000000 < toUInt64(0), 0.000000000 <= toUInt64(0), 0.000000000 > toUInt64(0), 0.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 0.000000000, toInt64(0) != 0.000000000, toInt64(0) < 0.000000000, toInt64(0) <= 0.000000000, toInt64(0) > 0.000000000, toInt64(0) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt64(0), 0.000000000 != toInt64(0), 0.000000000 < toInt64(0), 0.000000000 <= toInt64(0), 0.000000000 > toInt64(0), 0.000000000 >= toInt64(0) ;
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+SELECT '0', '1.000000000', 0 = 1.000000000, 0 != 1.000000000, 0 < 1.000000000, 0 <= 1.000000000, 0 > 1.000000000, 0 >= 1.000000000,	1.000000000 = 0, 1.000000000 != 0, 1.000000000 < 0, 1.000000000 <= 0, 1.000000000 > 0, 1.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 1.000000000, toUInt8(0) != 1.000000000, toUInt8(0) < 1.000000000, toUInt8(0) <= 1.000000000, toUInt8(0) > 1.000000000, toUInt8(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt8(0), 1.000000000 != toUInt8(0), 1.000000000 < toUInt8(0), 1.000000000 <= toUInt8(0), 1.000000000 > toUInt8(0), 1.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 1.000000000, toInt8(0) != 1.000000000, toInt8(0) < 1.000000000, toInt8(0) <= 1.000000000, toInt8(0) > 1.000000000, toInt8(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt8(0), 1.000000000 != toInt8(0), 1.000000000 < toInt8(0), 1.000000000 <= toInt8(0), 1.000000000 > toInt8(0), 1.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 1.000000000, toUInt16(0) != 1.000000000, toUInt16(0) < 1.000000000, toUInt16(0) <= 1.000000000, toUInt16(0) > 1.000000000, toUInt16(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt16(0), 1.000000000 != toUInt16(0), 1.000000000 < toUInt16(0), 1.000000000 <= toUInt16(0), 1.000000000 > toUInt16(0), 1.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 1.000000000, toInt16(0) != 1.000000000, toInt16(0) < 1.000000000, toInt16(0) <= 1.000000000, toInt16(0) > 1.000000000, toInt16(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt16(0), 1.000000000 != toInt16(0), 1.000000000 < toInt16(0), 1.000000000 <= toInt16(0), 1.000000000 > toInt16(0), 1.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 1.000000000, toUInt32(0) != 1.000000000, toUInt32(0) < 1.000000000, toUInt32(0) <= 1.000000000, toUInt32(0) > 1.000000000, toUInt32(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt32(0), 1.000000000 != toUInt32(0), 1.000000000 < toUInt32(0), 1.000000000 <= toUInt32(0), 1.000000000 > toUInt32(0), 1.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 1.000000000, toInt32(0) != 1.000000000, toInt32(0) < 1.000000000, toInt32(0) <= 1.000000000, toInt32(0) > 1.000000000, toInt32(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt32(0), 1.000000000 != toInt32(0), 1.000000000 < toInt32(0), 1.000000000 <= toInt32(0), 1.000000000 > toInt32(0), 1.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 1.000000000, toUInt64(0) != 1.000000000, toUInt64(0) < 1.000000000, toUInt64(0) <= 1.000000000, toUInt64(0) > 1.000000000, toUInt64(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt64(0), 1.000000000 != toUInt64(0), 1.000000000 < toUInt64(0), 1.000000000 <= toUInt64(0), 1.000000000 > toUInt64(0), 1.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 1.000000000, toInt64(0) != 1.000000000, toInt64(0) < 1.000000000, toInt64(0) <= 1.000000000, toInt64(0) > 1.000000000, toInt64(0) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt64(0), 1.000000000 != toInt64(0), 1.000000000 < toInt64(0), 1.000000000 <= toInt64(0), 1.000000000 > toInt64(0), 1.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '18446744073709551616.000000000', 0 = 18446744073709551616.000000000, 0 != 18446744073709551616.000000000, 0 < 18446744073709551616.000000000, 0 <= 18446744073709551616.000000000, 0 > 18446744073709551616.000000000, 0 >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = 0, 18446744073709551616.000000000 != 0, 18446744073709551616.000000000 < 0, 18446744073709551616.000000000 <= 0, 18446744073709551616.000000000 > 0, 18446744073709551616.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 18446744073709551616.000000000, toUInt8(0) != 18446744073709551616.000000000, toUInt8(0) < 18446744073709551616.000000000, toUInt8(0) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt8(0) > 18446744073709551616.000000000, toUInt8(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt8(0), 18446744073709551616.000000000 != toUInt8(0), 18446744073709551616.000000000 < toUInt8(0), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt8(0), 18446744073709551616.000000000 > toUInt8(0), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 18446744073709551616.000000000, toInt8(0) != 18446744073709551616.000000000, toInt8(0) < 18446744073709551616.000000000, toInt8(0) <= 18446744073709551616.000000000, toInt8(0) > 18446744073709551616.000000000, toInt8(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt8(0), 18446744073709551616.000000000 != toInt8(0), 18446744073709551616.000000000 < toInt8(0), 18446744073709551616.000000000 <= toInt8(0), 18446744073709551616.000000000 > toInt8(0), 18446744073709551616.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 18446744073709551616.000000000, toUInt16(0) != 18446744073709551616.000000000, toUInt16(0) < 18446744073709551616.000000000, toUInt16(0) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt16(0) > 18446744073709551616.000000000, toUInt16(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt16(0), 18446744073709551616.000000000 != toUInt16(0), 18446744073709551616.000000000 < toUInt16(0), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt16(0), 18446744073709551616.000000000 > toUInt16(0), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 18446744073709551616.000000000, toInt16(0) != 18446744073709551616.000000000, toInt16(0) < 18446744073709551616.000000000, toInt16(0) <= 18446744073709551616.000000000, toInt16(0) > 18446744073709551616.000000000, toInt16(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt16(0), 18446744073709551616.000000000 != toInt16(0), 18446744073709551616.000000000 < toInt16(0), 18446744073709551616.000000000 <= toInt16(0), 18446744073709551616.000000000 > toInt16(0), 18446744073709551616.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 18446744073709551616.000000000, toUInt32(0) != 18446744073709551616.000000000, toUInt32(0) < 18446744073709551616.000000000, toUInt32(0) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt32(0) > 18446744073709551616.000000000, toUInt32(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt32(0), 18446744073709551616.000000000 != toUInt32(0), 18446744073709551616.000000000 < toUInt32(0), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt32(0), 18446744073709551616.000000000 > toUInt32(0), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 18446744073709551616.000000000, toInt32(0) != 18446744073709551616.000000000, toInt32(0) < 18446744073709551616.000000000, toInt32(0) <= 18446744073709551616.000000000, toInt32(0) > 18446744073709551616.000000000, toInt32(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt32(0), 18446744073709551616.000000000 != toInt32(0), 18446744073709551616.000000000 < toInt32(0), 18446744073709551616.000000000 <= toInt32(0), 18446744073709551616.000000000 > toInt32(0), 18446744073709551616.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 18446744073709551616.000000000, toUInt64(0) != 18446744073709551616.000000000, toUInt64(0) < 18446744073709551616.000000000, toUInt64(0) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt64(0) > 18446744073709551616.000000000, toUInt64(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt64(0), 18446744073709551616.000000000 != toUInt64(0), 18446744073709551616.000000000 < toUInt64(0), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt64(0), 18446744073709551616.000000000 > toUInt64(0), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 18446744073709551616.000000000, toInt64(0) != 18446744073709551616.000000000, toInt64(0) < 18446744073709551616.000000000, toInt64(0) <= 18446744073709551616.000000000, toInt64(0) > 18446744073709551616.000000000, toInt64(0) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt64(0), 18446744073709551616.000000000 != toInt64(0), 18446744073709551616.000000000 < toInt64(0), 18446744073709551616.000000000 <= toInt64(0), 18446744073709551616.000000000 > toInt64(0), 18446744073709551616.000000000 >= toInt64(0) ;
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+SELECT '0', '9223372036854775808.000000000', 0 = 9223372036854775808.000000000, 0 != 9223372036854775808.000000000, 0 < 9223372036854775808.000000000, 0 <= 9223372036854775808.000000000, 0 > 9223372036854775808.000000000, 0 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = 0, 9223372036854775808.000000000 != 0, 9223372036854775808.000000000 < 0, 9223372036854775808.000000000 <= 0, 9223372036854775808.000000000 > 0, 9223372036854775808.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9223372036854775808.000000000, toUInt8(0) != 9223372036854775808.000000000, toUInt8(0) < 9223372036854775808.000000000, toUInt8(0) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt8(0) > 9223372036854775808.000000000, toUInt8(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt8(0), 9223372036854775808.000000000 != toUInt8(0), 9223372036854775808.000000000 < toUInt8(0), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt8(0), 9223372036854775808.000000000 > toUInt8(0), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9223372036854775808.000000000, toInt8(0) != 9223372036854775808.000000000, toInt8(0) < 9223372036854775808.000000000, toInt8(0) <= 9223372036854775808.000000000, toInt8(0) > 9223372036854775808.000000000, toInt8(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt8(0), 9223372036854775808.000000000 != toInt8(0), 9223372036854775808.000000000 < toInt8(0), 9223372036854775808.000000000 <= toInt8(0), 9223372036854775808.000000000 > toInt8(0), 9223372036854775808.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9223372036854775808.000000000, toUInt16(0) != 9223372036854775808.000000000, toUInt16(0) < 9223372036854775808.000000000, toUInt16(0) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt16(0) > 9223372036854775808.000000000, toUInt16(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt16(0), 9223372036854775808.000000000 != toUInt16(0), 9223372036854775808.000000000 < toUInt16(0), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt16(0), 9223372036854775808.000000000 > toUInt16(0), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9223372036854775808.000000000, toInt16(0) != 9223372036854775808.000000000, toInt16(0) < 9223372036854775808.000000000, toInt16(0) <= 9223372036854775808.000000000, toInt16(0) > 9223372036854775808.000000000, toInt16(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt16(0), 9223372036854775808.000000000 != toInt16(0), 9223372036854775808.000000000 < toInt16(0), 9223372036854775808.000000000 <= toInt16(0), 9223372036854775808.000000000 > toInt16(0), 9223372036854775808.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9223372036854775808.000000000, toUInt32(0) != 9223372036854775808.000000000, toUInt32(0) < 9223372036854775808.000000000, toUInt32(0) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt32(0) > 9223372036854775808.000000000, toUInt32(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt32(0), 9223372036854775808.000000000 != toUInt32(0), 9223372036854775808.000000000 < toUInt32(0), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt32(0), 9223372036854775808.000000000 > toUInt32(0), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9223372036854775808.000000000, toInt32(0) != 9223372036854775808.000000000, toInt32(0) < 9223372036854775808.000000000, toInt32(0) <= 9223372036854775808.000000000, toInt32(0) > 9223372036854775808.000000000, toInt32(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt32(0), 9223372036854775808.000000000 != toInt32(0), 9223372036854775808.000000000 < toInt32(0), 9223372036854775808.000000000 <= toInt32(0), 9223372036854775808.000000000 > toInt32(0), 9223372036854775808.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9223372036854775808.000000000, toUInt64(0) != 9223372036854775808.000000000, toUInt64(0) < 9223372036854775808.000000000, toUInt64(0) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt64(0) > 9223372036854775808.000000000, toUInt64(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt64(0), 9223372036854775808.000000000 != toUInt64(0), 9223372036854775808.000000000 < toUInt64(0), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt64(0), 9223372036854775808.000000000 > toUInt64(0), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9223372036854775808.000000000, toInt64(0) != 9223372036854775808.000000000, toInt64(0) < 9223372036854775808.000000000, toInt64(0) <= 9223372036854775808.000000000, toInt64(0) > 9223372036854775808.000000000, toInt64(0) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt64(0), 9223372036854775808.000000000 != toInt64(0), 9223372036854775808.000000000 < toInt64(0), 9223372036854775808.000000000 <= toInt64(0), 9223372036854775808.000000000 > toInt64(0), 9223372036854775808.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '2251799813685248.000000000', 0 = 2251799813685248.000000000, 0 != 2251799813685248.000000000, 0 < 2251799813685248.000000000, 0 <= 2251799813685248.000000000, 0 > 2251799813685248.000000000, 0 >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = 0, 2251799813685248.000000000 != 0, 2251799813685248.000000000 < 0, 2251799813685248.000000000 <= 0, 2251799813685248.000000000 > 0, 2251799813685248.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 2251799813685248.000000000, toUInt8(0) != 2251799813685248.000000000, toUInt8(0) < 2251799813685248.000000000, toUInt8(0) <= 2251799813685248.000000000, toUInt8(0) > 2251799813685248.000000000, toUInt8(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt8(0), 2251799813685248.000000000 != toUInt8(0), 2251799813685248.000000000 < toUInt8(0), 2251799813685248.000000000 <= toUInt8(0), 2251799813685248.000000000 > toUInt8(0), 2251799813685248.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 2251799813685248.000000000, toInt8(0) != 2251799813685248.000000000, toInt8(0) < 2251799813685248.000000000, toInt8(0) <= 2251799813685248.000000000, toInt8(0) > 2251799813685248.000000000, toInt8(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt8(0), 2251799813685248.000000000 != toInt8(0), 2251799813685248.000000000 < toInt8(0), 2251799813685248.000000000 <= toInt8(0), 2251799813685248.000000000 > toInt8(0), 2251799813685248.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 2251799813685248.000000000, toUInt16(0) != 2251799813685248.000000000, toUInt16(0) < 2251799813685248.000000000, toUInt16(0) <= 2251799813685248.000000000, toUInt16(0) > 2251799813685248.000000000, toUInt16(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt16(0), 2251799813685248.000000000 != toUInt16(0), 2251799813685248.000000000 < toUInt16(0), 2251799813685248.000000000 <= toUInt16(0), 2251799813685248.000000000 > toUInt16(0), 2251799813685248.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 2251799813685248.000000000, toInt16(0) != 2251799813685248.000000000, toInt16(0) < 2251799813685248.000000000, toInt16(0) <= 2251799813685248.000000000, toInt16(0) > 2251799813685248.000000000, toInt16(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt16(0), 2251799813685248.000000000 != toInt16(0), 2251799813685248.000000000 < toInt16(0), 2251799813685248.000000000 <= toInt16(0), 2251799813685248.000000000 > toInt16(0), 2251799813685248.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 2251799813685248.000000000, toUInt32(0) != 2251799813685248.000000000, toUInt32(0) < 2251799813685248.000000000, toUInt32(0) <= 2251799813685248.000000000, toUInt32(0) > 2251799813685248.000000000, toUInt32(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt32(0), 2251799813685248.000000000 != toUInt32(0), 2251799813685248.000000000 < toUInt32(0), 2251799813685248.000000000 <= toUInt32(0), 2251799813685248.000000000 > toUInt32(0), 2251799813685248.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 2251799813685248.000000000, toInt32(0) != 2251799813685248.000000000, toInt32(0) < 2251799813685248.000000000, toInt32(0) <= 2251799813685248.000000000, toInt32(0) > 2251799813685248.000000000, toInt32(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt32(0), 2251799813685248.000000000 != toInt32(0), 2251799813685248.000000000 < toInt32(0), 2251799813685248.000000000 <= toInt32(0), 2251799813685248.000000000 > toInt32(0), 2251799813685248.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 2251799813685248.000000000, toUInt64(0) != 2251799813685248.000000000, toUInt64(0) < 2251799813685248.000000000, toUInt64(0) <= 2251799813685248.000000000, toUInt64(0) > 2251799813685248.000000000, toUInt64(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt64(0), 2251799813685248.000000000 != toUInt64(0), 2251799813685248.000000000 < toUInt64(0), 2251799813685248.000000000 <= toUInt64(0), 2251799813685248.000000000 > toUInt64(0), 2251799813685248.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 2251799813685248.000000000, toInt64(0) != 2251799813685248.000000000, toInt64(0) < 2251799813685248.000000000, toInt64(0) <= 2251799813685248.000000000, toInt64(0) > 2251799813685248.000000000, toInt64(0) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt64(0), 2251799813685248.000000000 != toInt64(0), 2251799813685248.000000000 < toInt64(0), 2251799813685248.000000000 <= toInt64(0), 2251799813685248.000000000 > toInt64(0), 2251799813685248.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '4503599627370496.000000000', 0 = 4503599627370496.000000000, 0 != 4503599627370496.000000000, 0 < 4503599627370496.000000000, 0 <= 4503599627370496.000000000, 0 > 4503599627370496.000000000, 0 >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = 0, 4503599627370496.000000000 != 0, 4503599627370496.000000000 < 0, 4503599627370496.000000000 <= 0, 4503599627370496.000000000 > 0, 4503599627370496.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 4503599627370496.000000000, toUInt8(0) != 4503599627370496.000000000, toUInt8(0) < 4503599627370496.000000000, toUInt8(0) <= 4503599627370496.000000000, toUInt8(0) > 4503599627370496.000000000, toUInt8(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt8(0), 4503599627370496.000000000 != toUInt8(0), 4503599627370496.000000000 < toUInt8(0), 4503599627370496.000000000 <= toUInt8(0), 4503599627370496.000000000 > toUInt8(0), 4503599627370496.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 4503599627370496.000000000, toInt8(0) != 4503599627370496.000000000, toInt8(0) < 4503599627370496.000000000, toInt8(0) <= 4503599627370496.000000000, toInt8(0) > 4503599627370496.000000000, toInt8(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt8(0), 4503599627370496.000000000 != toInt8(0), 4503599627370496.000000000 < toInt8(0), 4503599627370496.000000000 <= toInt8(0), 4503599627370496.000000000 > toInt8(0), 4503599627370496.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 4503599627370496.000000000, toUInt16(0) != 4503599627370496.000000000, toUInt16(0) < 4503599627370496.000000000, toUInt16(0) <= 4503599627370496.000000000, toUInt16(0) > 4503599627370496.000000000, toUInt16(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt16(0), 4503599627370496.000000000 != toUInt16(0), 4503599627370496.000000000 < toUInt16(0), 4503599627370496.000000000 <= toUInt16(0), 4503599627370496.000000000 > toUInt16(0), 4503599627370496.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 4503599627370496.000000000, toInt16(0) != 4503599627370496.000000000, toInt16(0) < 4503599627370496.000000000, toInt16(0) <= 4503599627370496.000000000, toInt16(0) > 4503599627370496.000000000, toInt16(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt16(0), 4503599627370496.000000000 != toInt16(0), 4503599627370496.000000000 < toInt16(0), 4503599627370496.000000000 <= toInt16(0), 4503599627370496.000000000 > toInt16(0), 4503599627370496.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 4503599627370496.000000000, toUInt32(0) != 4503599627370496.000000000, toUInt32(0) < 4503599627370496.000000000, toUInt32(0) <= 4503599627370496.000000000, toUInt32(0) > 4503599627370496.000000000, toUInt32(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt32(0), 4503599627370496.000000000 != toUInt32(0), 4503599627370496.000000000 < toUInt32(0), 4503599627370496.000000000 <= toUInt32(0), 4503599627370496.000000000 > toUInt32(0), 4503599627370496.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 4503599627370496.000000000, toInt32(0) != 4503599627370496.000000000, toInt32(0) < 4503599627370496.000000000, toInt32(0) <= 4503599627370496.000000000, toInt32(0) > 4503599627370496.000000000, toInt32(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt32(0), 4503599627370496.000000000 != toInt32(0), 4503599627370496.000000000 < toInt32(0), 4503599627370496.000000000 <= toInt32(0), 4503599627370496.000000000 > toInt32(0), 4503599627370496.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 4503599627370496.000000000, toUInt64(0) != 4503599627370496.000000000, toUInt64(0) < 4503599627370496.000000000, toUInt64(0) <= 4503599627370496.000000000, toUInt64(0) > 4503599627370496.000000000, toUInt64(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt64(0), 4503599627370496.000000000 != toUInt64(0), 4503599627370496.000000000 < toUInt64(0), 4503599627370496.000000000 <= toUInt64(0), 4503599627370496.000000000 > toUInt64(0), 4503599627370496.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 4503599627370496.000000000, toInt64(0) != 4503599627370496.000000000, toInt64(0) < 4503599627370496.000000000, toInt64(0) <= 4503599627370496.000000000, toInt64(0) > 4503599627370496.000000000, toInt64(0) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt64(0), 4503599627370496.000000000 != toInt64(0), 4503599627370496.000000000 < toInt64(0), 4503599627370496.000000000 <= toInt64(0), 4503599627370496.000000000 > toInt64(0), 4503599627370496.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '9007199254740991.000000000', 0 = 9007199254740991.000000000, 0 != 9007199254740991.000000000, 0 < 9007199254740991.000000000, 0 <= 9007199254740991.000000000, 0 > 9007199254740991.000000000, 0 >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = 0, 9007199254740991.000000000 != 0, 9007199254740991.000000000 < 0, 9007199254740991.000000000 <= 0, 9007199254740991.000000000 > 0, 9007199254740991.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9007199254740991.000000000, toUInt8(0) != 9007199254740991.000000000, toUInt8(0) < 9007199254740991.000000000, toUInt8(0) <= 9007199254740991.000000000, toUInt8(0) > 9007199254740991.000000000, toUInt8(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt8(0), 9007199254740991.000000000 != toUInt8(0), 9007199254740991.000000000 < toUInt8(0), 9007199254740991.000000000 <= toUInt8(0), 9007199254740991.000000000 > toUInt8(0), 9007199254740991.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9007199254740991.000000000, toInt8(0) != 9007199254740991.000000000, toInt8(0) < 9007199254740991.000000000, toInt8(0) <= 9007199254740991.000000000, toInt8(0) > 9007199254740991.000000000, toInt8(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt8(0), 9007199254740991.000000000 != toInt8(0), 9007199254740991.000000000 < toInt8(0), 9007199254740991.000000000 <= toInt8(0), 9007199254740991.000000000 > toInt8(0), 9007199254740991.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9007199254740991.000000000, toUInt16(0) != 9007199254740991.000000000, toUInt16(0) < 9007199254740991.000000000, toUInt16(0) <= 9007199254740991.000000000, toUInt16(0) > 9007199254740991.000000000, toUInt16(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt16(0), 9007199254740991.000000000 != toUInt16(0), 9007199254740991.000000000 < toUInt16(0), 9007199254740991.000000000 <= toUInt16(0), 9007199254740991.000000000 > toUInt16(0), 9007199254740991.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9007199254740991.000000000, toInt16(0) != 9007199254740991.000000000, toInt16(0) < 9007199254740991.000000000, toInt16(0) <= 9007199254740991.000000000, toInt16(0) > 9007199254740991.000000000, toInt16(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt16(0), 9007199254740991.000000000 != toInt16(0), 9007199254740991.000000000 < toInt16(0), 9007199254740991.000000000 <= toInt16(0), 9007199254740991.000000000 > toInt16(0), 9007199254740991.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9007199254740991.000000000, toUInt32(0) != 9007199254740991.000000000, toUInt32(0) < 9007199254740991.000000000, toUInt32(0) <= 9007199254740991.000000000, toUInt32(0) > 9007199254740991.000000000, toUInt32(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt32(0), 9007199254740991.000000000 != toUInt32(0), 9007199254740991.000000000 < toUInt32(0), 9007199254740991.000000000 <= toUInt32(0), 9007199254740991.000000000 > toUInt32(0), 9007199254740991.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9007199254740991.000000000, toInt32(0) != 9007199254740991.000000000, toInt32(0) < 9007199254740991.000000000, toInt32(0) <= 9007199254740991.000000000, toInt32(0) > 9007199254740991.000000000, toInt32(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt32(0), 9007199254740991.000000000 != toInt32(0), 9007199254740991.000000000 < toInt32(0), 9007199254740991.000000000 <= toInt32(0), 9007199254740991.000000000 > toInt32(0), 9007199254740991.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9007199254740991.000000000, toUInt64(0) != 9007199254740991.000000000, toUInt64(0) < 9007199254740991.000000000, toUInt64(0) <= 9007199254740991.000000000, toUInt64(0) > 9007199254740991.000000000, toUInt64(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt64(0), 9007199254740991.000000000 != toUInt64(0), 9007199254740991.000000000 < toUInt64(0), 9007199254740991.000000000 <= toUInt64(0), 9007199254740991.000000000 > toUInt64(0), 9007199254740991.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9007199254740991.000000000, toInt64(0) != 9007199254740991.000000000, toInt64(0) < 9007199254740991.000000000, toInt64(0) <= 9007199254740991.000000000, toInt64(0) > 9007199254740991.000000000, toInt64(0) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt64(0), 9007199254740991.000000000 != toInt64(0), 9007199254740991.000000000 < toInt64(0), 9007199254740991.000000000 <= toInt64(0), 9007199254740991.000000000 > toInt64(0), 9007199254740991.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '9007199254740992.000000000', 0 = 9007199254740992.000000000, 0 != 9007199254740992.000000000, 0 < 9007199254740992.000000000, 0 <= 9007199254740992.000000000, 0 > 9007199254740992.000000000, 0 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 0, 9007199254740992.000000000 != 0, 9007199254740992.000000000 < 0, 9007199254740992.000000000 <= 0, 9007199254740992.000000000 > 0, 9007199254740992.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9007199254740992.000000000, toInt8(0) != 9007199254740992.000000000, toInt8(0) < 9007199254740992.000000000, toInt8(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(0) > 9007199254740992.000000000, toInt8(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(0), 9007199254740992.000000000 != toInt8(0), 9007199254740992.000000000 < toInt8(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(0), 9007199254740992.000000000 > toInt8(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9007199254740992.000000000, toInt16(0) != 9007199254740992.000000000, toInt16(0) < 9007199254740992.000000000, toInt16(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(0) > 9007199254740992.000000000, toInt16(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(0), 9007199254740992.000000000 != toInt16(0), 9007199254740992.000000000 < toInt16(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(0), 9007199254740992.000000000 > toInt16(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9007199254740992.000000000, toInt32(0) != 9007199254740992.000000000, toInt32(0) < 9007199254740992.000000000, toInt32(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(0) > 9007199254740992.000000000, toInt32(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(0), 9007199254740992.000000000 != toInt32(0), 9007199254740992.000000000 < toInt32(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(0), 9007199254740992.000000000 > toInt32(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9007199254740992.000000000, toInt64(0) != 9007199254740992.000000000, toInt64(0) < 9007199254740992.000000000, toInt64(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(0) > 9007199254740992.000000000, toInt64(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(0), 9007199254740992.000000000 != toInt64(0), 9007199254740992.000000000 < toInt64(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(0), 9007199254740992.000000000 > toInt64(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '9007199254740992.000000000', 0 = 9007199254740992.000000000, 0 != 9007199254740992.000000000, 0 < 9007199254740992.000000000, 0 <= 9007199254740992.000000000, 0 > 9007199254740992.000000000, 0 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 0, 9007199254740992.000000000 != 0, 9007199254740992.000000000 < 0, 9007199254740992.000000000 <= 0, 9007199254740992.000000000 > 0, 9007199254740992.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9007199254740992.000000000, toInt8(0) != 9007199254740992.000000000, toInt8(0) < 9007199254740992.000000000, toInt8(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(0) > 9007199254740992.000000000, toInt8(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(0), 9007199254740992.000000000 != toInt8(0), 9007199254740992.000000000 < toInt8(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(0), 9007199254740992.000000000 > toInt8(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9007199254740992.000000000, toInt16(0) != 9007199254740992.000000000, toInt16(0) < 9007199254740992.000000000, toInt16(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(0) > 9007199254740992.000000000, toInt16(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(0), 9007199254740992.000000000 != toInt16(0), 9007199254740992.000000000 < toInt16(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(0), 9007199254740992.000000000 > toInt16(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9007199254740992.000000000, toInt32(0) != 9007199254740992.000000000, toInt32(0) < 9007199254740992.000000000, toInt32(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(0) > 9007199254740992.000000000, toInt32(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(0), 9007199254740992.000000000 != toInt32(0), 9007199254740992.000000000 < toInt32(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(0), 9007199254740992.000000000 > toInt32(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9007199254740992.000000000, toInt64(0) != 9007199254740992.000000000, toInt64(0) < 9007199254740992.000000000, toInt64(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(0) > 9007199254740992.000000000, toInt64(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(0), 9007199254740992.000000000 != toInt64(0), 9007199254740992.000000000 < toInt64(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(0), 9007199254740992.000000000 > toInt64(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '9007199254740994.000000000', 0 = 9007199254740994.000000000, 0 != 9007199254740994.000000000, 0 < 9007199254740994.000000000, 0 <= 9007199254740994.000000000, 0 > 9007199254740994.000000000, 0 >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = 0, 9007199254740994.000000000 != 0, 9007199254740994.000000000 < 0, 9007199254740994.000000000 <= 0, 9007199254740994.000000000 > 0, 9007199254740994.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9007199254740994.000000000, toUInt8(0) != 9007199254740994.000000000, toUInt8(0) < 9007199254740994.000000000, toUInt8(0) <= 9007199254740994.000000000, toUInt8(0) > 9007199254740994.000000000, toUInt8(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt8(0), 9007199254740994.000000000 != toUInt8(0), 9007199254740994.000000000 < toUInt8(0), 9007199254740994.000000000 <= toUInt8(0), 9007199254740994.000000000 > toUInt8(0), 9007199254740994.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9007199254740994.000000000, toInt8(0) != 9007199254740994.000000000, toInt8(0) < 9007199254740994.000000000, toInt8(0) <= 9007199254740994.000000000, toInt8(0) > 9007199254740994.000000000, toInt8(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt8(0), 9007199254740994.000000000 != toInt8(0), 9007199254740994.000000000 < toInt8(0), 9007199254740994.000000000 <= toInt8(0), 9007199254740994.000000000 > toInt8(0), 9007199254740994.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9007199254740994.000000000, toUInt16(0) != 9007199254740994.000000000, toUInt16(0) < 9007199254740994.000000000, toUInt16(0) <= 9007199254740994.000000000, toUInt16(0) > 9007199254740994.000000000, toUInt16(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt16(0), 9007199254740994.000000000 != toUInt16(0), 9007199254740994.000000000 < toUInt16(0), 9007199254740994.000000000 <= toUInt16(0), 9007199254740994.000000000 > toUInt16(0), 9007199254740994.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9007199254740994.000000000, toInt16(0) != 9007199254740994.000000000, toInt16(0) < 9007199254740994.000000000, toInt16(0) <= 9007199254740994.000000000, toInt16(0) > 9007199254740994.000000000, toInt16(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt16(0), 9007199254740994.000000000 != toInt16(0), 9007199254740994.000000000 < toInt16(0), 9007199254740994.000000000 <= toInt16(0), 9007199254740994.000000000 > toInt16(0), 9007199254740994.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9007199254740994.000000000, toUInt32(0) != 9007199254740994.000000000, toUInt32(0) < 9007199254740994.000000000, toUInt32(0) <= 9007199254740994.000000000, toUInt32(0) > 9007199254740994.000000000, toUInt32(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt32(0), 9007199254740994.000000000 != toUInt32(0), 9007199254740994.000000000 < toUInt32(0), 9007199254740994.000000000 <= toUInt32(0), 9007199254740994.000000000 > toUInt32(0), 9007199254740994.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9007199254740994.000000000, toInt32(0) != 9007199254740994.000000000, toInt32(0) < 9007199254740994.000000000, toInt32(0) <= 9007199254740994.000000000, toInt32(0) > 9007199254740994.000000000, toInt32(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt32(0), 9007199254740994.000000000 != toInt32(0), 9007199254740994.000000000 < toInt32(0), 9007199254740994.000000000 <= toInt32(0), 9007199254740994.000000000 > toInt32(0), 9007199254740994.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9007199254740994.000000000, toUInt64(0) != 9007199254740994.000000000, toUInt64(0) < 9007199254740994.000000000, toUInt64(0) <= 9007199254740994.000000000, toUInt64(0) > 9007199254740994.000000000, toUInt64(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt64(0), 9007199254740994.000000000 != toUInt64(0), 9007199254740994.000000000 < toUInt64(0), 9007199254740994.000000000 <= toUInt64(0), 9007199254740994.000000000 > toUInt64(0), 9007199254740994.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9007199254740994.000000000, toInt64(0) != 9007199254740994.000000000, toInt64(0) < 9007199254740994.000000000, toInt64(0) <= 9007199254740994.000000000, toInt64(0) > 9007199254740994.000000000, toInt64(0) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt64(0), 9007199254740994.000000000 != toInt64(0), 9007199254740994.000000000 < toInt64(0), 9007199254740994.000000000 <= toInt64(0), 9007199254740994.000000000 > toInt64(0), 9007199254740994.000000000 >= toInt64(0) ;
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+SELECT '0', '-9007199254740994.000000000', 0 = -9007199254740994.000000000, 0 != -9007199254740994.000000000, 0 < -9007199254740994.000000000, 0 <= -9007199254740994.000000000, 0 > -9007199254740994.000000000, 0 >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = 0, -9007199254740994.000000000 != 0, -9007199254740994.000000000 < 0, -9007199254740994.000000000 <= 0, -9007199254740994.000000000 > 0, -9007199254740994.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = -9007199254740994.000000000, toUInt8(0) != -9007199254740994.000000000, toUInt8(0) < -9007199254740994.000000000, toUInt8(0) <= -9007199254740994.000000000, toUInt8(0) > -9007199254740994.000000000, toUInt8(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt8(0), -9007199254740994.000000000 != toUInt8(0), -9007199254740994.000000000 < toUInt8(0), -9007199254740994.000000000 <= toUInt8(0), -9007199254740994.000000000 > toUInt8(0), -9007199254740994.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = -9007199254740994.000000000, toInt8(0) != -9007199254740994.000000000, toInt8(0) < -9007199254740994.000000000, toInt8(0) <= -9007199254740994.000000000, toInt8(0) > -9007199254740994.000000000, toInt8(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt8(0), -9007199254740994.000000000 != toInt8(0), -9007199254740994.000000000 < toInt8(0), -9007199254740994.000000000 <= toInt8(0), -9007199254740994.000000000 > toInt8(0), -9007199254740994.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = -9007199254740994.000000000, toUInt16(0) != -9007199254740994.000000000, toUInt16(0) < -9007199254740994.000000000, toUInt16(0) <= -9007199254740994.000000000, toUInt16(0) > -9007199254740994.000000000, toUInt16(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt16(0), -9007199254740994.000000000 != toUInt16(0), -9007199254740994.000000000 < toUInt16(0), -9007199254740994.000000000 <= toUInt16(0), -9007199254740994.000000000 > toUInt16(0), -9007199254740994.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = -9007199254740994.000000000, toInt16(0) != -9007199254740994.000000000, toInt16(0) < -9007199254740994.000000000, toInt16(0) <= -9007199254740994.000000000, toInt16(0) > -9007199254740994.000000000, toInt16(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt16(0), -9007199254740994.000000000 != toInt16(0), -9007199254740994.000000000 < toInt16(0), -9007199254740994.000000000 <= toInt16(0), -9007199254740994.000000000 > toInt16(0), -9007199254740994.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = -9007199254740994.000000000, toUInt32(0) != -9007199254740994.000000000, toUInt32(0) < -9007199254740994.000000000, toUInt32(0) <= -9007199254740994.000000000, toUInt32(0) > -9007199254740994.000000000, toUInt32(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt32(0), -9007199254740994.000000000 != toUInt32(0), -9007199254740994.000000000 < toUInt32(0), -9007199254740994.000000000 <= toUInt32(0), -9007199254740994.000000000 > toUInt32(0), -9007199254740994.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = -9007199254740994.000000000, toInt32(0) != -9007199254740994.000000000, toInt32(0) < -9007199254740994.000000000, toInt32(0) <= -9007199254740994.000000000, toInt32(0) > -9007199254740994.000000000, toInt32(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt32(0), -9007199254740994.000000000 != toInt32(0), -9007199254740994.000000000 < toInt32(0), -9007199254740994.000000000 <= toInt32(0), -9007199254740994.000000000 > toInt32(0), -9007199254740994.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = -9007199254740994.000000000, toUInt64(0) != -9007199254740994.000000000, toUInt64(0) < -9007199254740994.000000000, toUInt64(0) <= -9007199254740994.000000000, toUInt64(0) > -9007199254740994.000000000, toUInt64(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt64(0), -9007199254740994.000000000 != toUInt64(0), -9007199254740994.000000000 < toUInt64(0), -9007199254740994.000000000 <= toUInt64(0), -9007199254740994.000000000 > toUInt64(0), -9007199254740994.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = -9007199254740994.000000000, toInt64(0) != -9007199254740994.000000000, toInt64(0) < -9007199254740994.000000000, toInt64(0) <= -9007199254740994.000000000, toInt64(0) > -9007199254740994.000000000, toInt64(0) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt64(0), -9007199254740994.000000000 != toInt64(0), -9007199254740994.000000000 < toInt64(0), -9007199254740994.000000000 <= toInt64(0), -9007199254740994.000000000 > toInt64(0), -9007199254740994.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '104.000000000', 0 = 104.000000000, 0 != 104.000000000, 0 < 104.000000000, 0 <= 104.000000000, 0 > 104.000000000, 0 >= 104.000000000,	104.000000000 = 0, 104.000000000 != 0, 104.000000000 < 0, 104.000000000 <= 0, 104.000000000 > 0, 104.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 104.000000000, toUInt8(0) != 104.000000000, toUInt8(0) < 104.000000000, toUInt8(0) <= 104.000000000, toUInt8(0) > 104.000000000, toUInt8(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt8(0), 104.000000000 != toUInt8(0), 104.000000000 < toUInt8(0), 104.000000000 <= toUInt8(0), 104.000000000 > toUInt8(0), 104.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 104.000000000, toInt8(0) != 104.000000000, toInt8(0) < 104.000000000, toInt8(0) <= 104.000000000, toInt8(0) > 104.000000000, toInt8(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt8(0), 104.000000000 != toInt8(0), 104.000000000 < toInt8(0), 104.000000000 <= toInt8(0), 104.000000000 > toInt8(0), 104.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 104.000000000, toUInt16(0) != 104.000000000, toUInt16(0) < 104.000000000, toUInt16(0) <= 104.000000000, toUInt16(0) > 104.000000000, toUInt16(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt16(0), 104.000000000 != toUInt16(0), 104.000000000 < toUInt16(0), 104.000000000 <= toUInt16(0), 104.000000000 > toUInt16(0), 104.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 104.000000000, toInt16(0) != 104.000000000, toInt16(0) < 104.000000000, toInt16(0) <= 104.000000000, toInt16(0) > 104.000000000, toInt16(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt16(0), 104.000000000 != toInt16(0), 104.000000000 < toInt16(0), 104.000000000 <= toInt16(0), 104.000000000 > toInt16(0), 104.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 104.000000000, toUInt32(0) != 104.000000000, toUInt32(0) < 104.000000000, toUInt32(0) <= 104.000000000, toUInt32(0) > 104.000000000, toUInt32(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt32(0), 104.000000000 != toUInt32(0), 104.000000000 < toUInt32(0), 104.000000000 <= toUInt32(0), 104.000000000 > toUInt32(0), 104.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 104.000000000, toInt32(0) != 104.000000000, toInt32(0) < 104.000000000, toInt32(0) <= 104.000000000, toInt32(0) > 104.000000000, toInt32(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt32(0), 104.000000000 != toInt32(0), 104.000000000 < toInt32(0), 104.000000000 <= toInt32(0), 104.000000000 > toInt32(0), 104.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 104.000000000, toUInt64(0) != 104.000000000, toUInt64(0) < 104.000000000, toUInt64(0) <= 104.000000000, toUInt64(0) > 104.000000000, toUInt64(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt64(0), 104.000000000 != toUInt64(0), 104.000000000 < toUInt64(0), 104.000000000 <= toUInt64(0), 104.000000000 > toUInt64(0), 104.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 104.000000000, toInt64(0) != 104.000000000, toInt64(0) < 104.000000000, toInt64(0) <= 104.000000000, toInt64(0) > 104.000000000, toInt64(0) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt64(0), 104.000000000 != toInt64(0), 104.000000000 < toInt64(0), 104.000000000 <= toInt64(0), 104.000000000 > toInt64(0), 104.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '-4503599627370496.000000000', 0 = -4503599627370496.000000000, 0 != -4503599627370496.000000000, 0 < -4503599627370496.000000000, 0 <= -4503599627370496.000000000, 0 > -4503599627370496.000000000, 0 >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = 0, -4503599627370496.000000000 != 0, -4503599627370496.000000000 < 0, -4503599627370496.000000000 <= 0, -4503599627370496.000000000 > 0, -4503599627370496.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = -4503599627370496.000000000, toUInt8(0) != -4503599627370496.000000000, toUInt8(0) < -4503599627370496.000000000, toUInt8(0) <= -4503599627370496.000000000, toUInt8(0) > -4503599627370496.000000000, toUInt8(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt8(0), -4503599627370496.000000000 != toUInt8(0), -4503599627370496.000000000 < toUInt8(0), -4503599627370496.000000000 <= toUInt8(0), -4503599627370496.000000000 > toUInt8(0), -4503599627370496.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = -4503599627370496.000000000, toInt8(0) != -4503599627370496.000000000, toInt8(0) < -4503599627370496.000000000, toInt8(0) <= -4503599627370496.000000000, toInt8(0) > -4503599627370496.000000000, toInt8(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt8(0), -4503599627370496.000000000 != toInt8(0), -4503599627370496.000000000 < toInt8(0), -4503599627370496.000000000 <= toInt8(0), -4503599627370496.000000000 > toInt8(0), -4503599627370496.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = -4503599627370496.000000000, toUInt16(0) != -4503599627370496.000000000, toUInt16(0) < -4503599627370496.000000000, toUInt16(0) <= -4503599627370496.000000000, toUInt16(0) > -4503599627370496.000000000, toUInt16(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt16(0), -4503599627370496.000000000 != toUInt16(0), -4503599627370496.000000000 < toUInt16(0), -4503599627370496.000000000 <= toUInt16(0), -4503599627370496.000000000 > toUInt16(0), -4503599627370496.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = -4503599627370496.000000000, toInt16(0) != -4503599627370496.000000000, toInt16(0) < -4503599627370496.000000000, toInt16(0) <= -4503599627370496.000000000, toInt16(0) > -4503599627370496.000000000, toInt16(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt16(0), -4503599627370496.000000000 != toInt16(0), -4503599627370496.000000000 < toInt16(0), -4503599627370496.000000000 <= toInt16(0), -4503599627370496.000000000 > toInt16(0), -4503599627370496.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = -4503599627370496.000000000, toUInt32(0) != -4503599627370496.000000000, toUInt32(0) < -4503599627370496.000000000, toUInt32(0) <= -4503599627370496.000000000, toUInt32(0) > -4503599627370496.000000000, toUInt32(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt32(0), -4503599627370496.000000000 != toUInt32(0), -4503599627370496.000000000 < toUInt32(0), -4503599627370496.000000000 <= toUInt32(0), -4503599627370496.000000000 > toUInt32(0), -4503599627370496.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = -4503599627370496.000000000, toInt32(0) != -4503599627370496.000000000, toInt32(0) < -4503599627370496.000000000, toInt32(0) <= -4503599627370496.000000000, toInt32(0) > -4503599627370496.000000000, toInt32(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt32(0), -4503599627370496.000000000 != toInt32(0), -4503599627370496.000000000 < toInt32(0), -4503599627370496.000000000 <= toInt32(0), -4503599627370496.000000000 > toInt32(0), -4503599627370496.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = -4503599627370496.000000000, toUInt64(0) != -4503599627370496.000000000, toUInt64(0) < -4503599627370496.000000000, toUInt64(0) <= -4503599627370496.000000000, toUInt64(0) > -4503599627370496.000000000, toUInt64(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt64(0), -4503599627370496.000000000 != toUInt64(0), -4503599627370496.000000000 < toUInt64(0), -4503599627370496.000000000 <= toUInt64(0), -4503599627370496.000000000 > toUInt64(0), -4503599627370496.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = -4503599627370496.000000000, toInt64(0) != -4503599627370496.000000000, toInt64(0) < -4503599627370496.000000000, toInt64(0) <= -4503599627370496.000000000, toInt64(0) > -4503599627370496.000000000, toInt64(0) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt64(0), -4503599627370496.000000000 != toInt64(0), -4503599627370496.000000000 < toInt64(0), -4503599627370496.000000000 <= toInt64(0), -4503599627370496.000000000 > toInt64(0), -4503599627370496.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '-0.500000000', 0 = -0.500000000, 0 != -0.500000000, 0 < -0.500000000, 0 <= -0.500000000, 0 > -0.500000000, 0 >= -0.500000000,	-0.500000000 = 0, -0.500000000 != 0, -0.500000000 < 0, -0.500000000 <= 0, -0.500000000 > 0, -0.500000000 >= 0 , toUInt8(0) = -0.500000000, toUInt8(0) != -0.500000000, toUInt8(0) < -0.500000000, toUInt8(0) <= -0.500000000, toUInt8(0) > -0.500000000, toUInt8(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt8(0), -0.500000000 != toUInt8(0), -0.500000000 < toUInt8(0), -0.500000000 <= toUInt8(0), -0.500000000 > toUInt8(0), -0.500000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = -0.500000000, toInt8(0) != -0.500000000, toInt8(0) < -0.500000000, toInt8(0) <= -0.500000000, toInt8(0) > -0.500000000, toInt8(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt8(0), -0.500000000 != toInt8(0), -0.500000000 < toInt8(0), -0.500000000 <= toInt8(0), -0.500000000 > toInt8(0), -0.500000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = -0.500000000, toUInt16(0) != -0.500000000, toUInt16(0) < -0.500000000, toUInt16(0) <= -0.500000000, toUInt16(0) > -0.500000000, toUInt16(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt16(0), -0.500000000 != toUInt16(0), -0.500000000 < toUInt16(0), -0.500000000 <= toUInt16(0), -0.500000000 > toUInt16(0), -0.500000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = -0.500000000, toInt16(0) != -0.500000000, toInt16(0) < -0.500000000, toInt16(0) <= -0.500000000, toInt16(0) > -0.500000000, toInt16(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt16(0), -0.500000000 != toInt16(0), -0.500000000 < toInt16(0), -0.500000000 <= toInt16(0), -0.500000000 > toInt16(0), -0.500000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = -0.500000000, toUInt32(0) != -0.500000000, toUInt32(0) < -0.500000000, toUInt32(0) <= -0.500000000, toUInt32(0) > -0.500000000, toUInt32(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt32(0), -0.500000000 != toUInt32(0), -0.500000000 < toUInt32(0), -0.500000000 <= toUInt32(0), -0.500000000 > toUInt32(0), -0.500000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = -0.500000000, toInt32(0) != -0.500000000, toInt32(0) < -0.500000000, toInt32(0) <= -0.500000000, toInt32(0) > -0.500000000, toInt32(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt32(0), -0.500000000 != toInt32(0), -0.500000000 < toInt32(0), -0.500000000 <= toInt32(0), -0.500000000 > toInt32(0), -0.500000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = -0.500000000, toUInt64(0) != -0.500000000, toUInt64(0) < -0.500000000, toUInt64(0) <= -0.500000000, toUInt64(0) > -0.500000000, toUInt64(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt64(0), -0.500000000 != toUInt64(0), -0.500000000 < toUInt64(0), -0.500000000 <= toUInt64(0), -0.500000000 > toUInt64(0), -0.500000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = -0.500000000, toInt64(0) != -0.500000000, toInt64(0) < -0.500000000, toInt64(0) <= -0.500000000, toInt64(0) > -0.500000000, toInt64(0) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt64(0), -0.500000000 != toInt64(0), -0.500000000 < toInt64(0), -0.500000000 <= toInt64(0), -0.500000000 > toInt64(0), -0.500000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '0.500000000', 0 = 0.500000000, 0 != 0.500000000, 0 < 0.500000000, 0 <= 0.500000000, 0 > 0.500000000, 0 >= 0.500000000,	0.500000000 = 0, 0.500000000 != 0, 0.500000000 < 0, 0.500000000 <= 0, 0.500000000 > 0, 0.500000000 >= 0 , toUInt8(0) = 0.500000000, toUInt8(0) != 0.500000000, toUInt8(0) < 0.500000000, toUInt8(0) <= 0.500000000, toUInt8(0) > 0.500000000, toUInt8(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt8(0), 0.500000000 != toUInt8(0), 0.500000000 < toUInt8(0), 0.500000000 <= toUInt8(0), 0.500000000 > toUInt8(0), 0.500000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 0.500000000, toInt8(0) != 0.500000000, toInt8(0) < 0.500000000, toInt8(0) <= 0.500000000, toInt8(0) > 0.500000000, toInt8(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt8(0), 0.500000000 != toInt8(0), 0.500000000 < toInt8(0), 0.500000000 <= toInt8(0), 0.500000000 > toInt8(0), 0.500000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 0.500000000, toUInt16(0) != 0.500000000, toUInt16(0) < 0.500000000, toUInt16(0) <= 0.500000000, toUInt16(0) > 0.500000000, toUInt16(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt16(0), 0.500000000 != toUInt16(0), 0.500000000 < toUInt16(0), 0.500000000 <= toUInt16(0), 0.500000000 > toUInt16(0), 0.500000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 0.500000000, toInt16(0) != 0.500000000, toInt16(0) < 0.500000000, toInt16(0) <= 0.500000000, toInt16(0) > 0.500000000, toInt16(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt16(0), 0.500000000 != toInt16(0), 0.500000000 < toInt16(0), 0.500000000 <= toInt16(0), 0.500000000 > toInt16(0), 0.500000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 0.500000000, toUInt32(0) != 0.500000000, toUInt32(0) < 0.500000000, toUInt32(0) <= 0.500000000, toUInt32(0) > 0.500000000, toUInt32(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt32(0), 0.500000000 != toUInt32(0), 0.500000000 < toUInt32(0), 0.500000000 <= toUInt32(0), 0.500000000 > toUInt32(0), 0.500000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 0.500000000, toInt32(0) != 0.500000000, toInt32(0) < 0.500000000, toInt32(0) <= 0.500000000, toInt32(0) > 0.500000000, toInt32(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt32(0), 0.500000000 != toInt32(0), 0.500000000 < toInt32(0), 0.500000000 <= toInt32(0), 0.500000000 > toInt32(0), 0.500000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 0.500000000, toUInt64(0) != 0.500000000, toUInt64(0) < 0.500000000, toUInt64(0) <= 0.500000000, toUInt64(0) > 0.500000000, toUInt64(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt64(0), 0.500000000 != toUInt64(0), 0.500000000 < toUInt64(0), 0.500000000 <= toUInt64(0), 0.500000000 > toUInt64(0), 0.500000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 0.500000000, toInt64(0) != 0.500000000, toInt64(0) < 0.500000000, toInt64(0) <= 0.500000000, toInt64(0) > 0.500000000, toInt64(0) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt64(0), 0.500000000 != toInt64(0), 0.500000000 < toInt64(0), 0.500000000 <= toInt64(0), 0.500000000 > toInt64(0), 0.500000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '-1.500000000', 0 = -1.500000000, 0 != -1.500000000, 0 < -1.500000000, 0 <= -1.500000000, 0 > -1.500000000, 0 >= -1.500000000,	-1.500000000 = 0, -1.500000000 != 0, -1.500000000 < 0, -1.500000000 <= 0, -1.500000000 > 0, -1.500000000 >= 0 , toUInt8(0) = -1.500000000, toUInt8(0) != -1.500000000, toUInt8(0) < -1.500000000, toUInt8(0) <= -1.500000000, toUInt8(0) > -1.500000000, toUInt8(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt8(0), -1.500000000 != toUInt8(0), -1.500000000 < toUInt8(0), -1.500000000 <= toUInt8(0), -1.500000000 > toUInt8(0), -1.500000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = -1.500000000, toInt8(0) != -1.500000000, toInt8(0) < -1.500000000, toInt8(0) <= -1.500000000, toInt8(0) > -1.500000000, toInt8(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt8(0), -1.500000000 != toInt8(0), -1.500000000 < toInt8(0), -1.500000000 <= toInt8(0), -1.500000000 > toInt8(0), -1.500000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = -1.500000000, toUInt16(0) != -1.500000000, toUInt16(0) < -1.500000000, toUInt16(0) <= -1.500000000, toUInt16(0) > -1.500000000, toUInt16(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt16(0), -1.500000000 != toUInt16(0), -1.500000000 < toUInt16(0), -1.500000000 <= toUInt16(0), -1.500000000 > toUInt16(0), -1.500000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = -1.500000000, toInt16(0) != -1.500000000, toInt16(0) < -1.500000000, toInt16(0) <= -1.500000000, toInt16(0) > -1.500000000, toInt16(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt16(0), -1.500000000 != toInt16(0), -1.500000000 < toInt16(0), -1.500000000 <= toInt16(0), -1.500000000 > toInt16(0), -1.500000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = -1.500000000, toUInt32(0) != -1.500000000, toUInt32(0) < -1.500000000, toUInt32(0) <= -1.500000000, toUInt32(0) > -1.500000000, toUInt32(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt32(0), -1.500000000 != toUInt32(0), -1.500000000 < toUInt32(0), -1.500000000 <= toUInt32(0), -1.500000000 > toUInt32(0), -1.500000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = -1.500000000, toInt32(0) != -1.500000000, toInt32(0) < -1.500000000, toInt32(0) <= -1.500000000, toInt32(0) > -1.500000000, toInt32(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt32(0), -1.500000000 != toInt32(0), -1.500000000 < toInt32(0), -1.500000000 <= toInt32(0), -1.500000000 > toInt32(0), -1.500000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = -1.500000000, toUInt64(0) != -1.500000000, toUInt64(0) < -1.500000000, toUInt64(0) <= -1.500000000, toUInt64(0) > -1.500000000, toUInt64(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt64(0), -1.500000000 != toUInt64(0), -1.500000000 < toUInt64(0), -1.500000000 <= toUInt64(0), -1.500000000 > toUInt64(0), -1.500000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = -1.500000000, toInt64(0) != -1.500000000, toInt64(0) < -1.500000000, toInt64(0) <= -1.500000000, toInt64(0) > -1.500000000, toInt64(0) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt64(0), -1.500000000 != toInt64(0), -1.500000000 < toInt64(0), -1.500000000 <= toInt64(0), -1.500000000 > toInt64(0), -1.500000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '1.500000000', 0 = 1.500000000, 0 != 1.500000000, 0 < 1.500000000, 0 <= 1.500000000, 0 > 1.500000000, 0 >= 1.500000000,	1.500000000 = 0, 1.500000000 != 0, 1.500000000 < 0, 1.500000000 <= 0, 1.500000000 > 0, 1.500000000 >= 0 , toUInt8(0) = 1.500000000, toUInt8(0) != 1.500000000, toUInt8(0) < 1.500000000, toUInt8(0) <= 1.500000000, toUInt8(0) > 1.500000000, toUInt8(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt8(0), 1.500000000 != toUInt8(0), 1.500000000 < toUInt8(0), 1.500000000 <= toUInt8(0), 1.500000000 > toUInt8(0), 1.500000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 1.500000000, toInt8(0) != 1.500000000, toInt8(0) < 1.500000000, toInt8(0) <= 1.500000000, toInt8(0) > 1.500000000, toInt8(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt8(0), 1.500000000 != toInt8(0), 1.500000000 < toInt8(0), 1.500000000 <= toInt8(0), 1.500000000 > toInt8(0), 1.500000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 1.500000000, toUInt16(0) != 1.500000000, toUInt16(0) < 1.500000000, toUInt16(0) <= 1.500000000, toUInt16(0) > 1.500000000, toUInt16(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt16(0), 1.500000000 != toUInt16(0), 1.500000000 < toUInt16(0), 1.500000000 <= toUInt16(0), 1.500000000 > toUInt16(0), 1.500000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 1.500000000, toInt16(0) != 1.500000000, toInt16(0) < 1.500000000, toInt16(0) <= 1.500000000, toInt16(0) > 1.500000000, toInt16(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt16(0), 1.500000000 != toInt16(0), 1.500000000 < toInt16(0), 1.500000000 <= toInt16(0), 1.500000000 > toInt16(0), 1.500000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 1.500000000, toUInt32(0) != 1.500000000, toUInt32(0) < 1.500000000, toUInt32(0) <= 1.500000000, toUInt32(0) > 1.500000000, toUInt32(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt32(0), 1.500000000 != toUInt32(0), 1.500000000 < toUInt32(0), 1.500000000 <= toUInt32(0), 1.500000000 > toUInt32(0), 1.500000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 1.500000000, toInt32(0) != 1.500000000, toInt32(0) < 1.500000000, toInt32(0) <= 1.500000000, toInt32(0) > 1.500000000, toInt32(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt32(0), 1.500000000 != toInt32(0), 1.500000000 < toInt32(0), 1.500000000 <= toInt32(0), 1.500000000 > toInt32(0), 1.500000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 1.500000000, toUInt64(0) != 1.500000000, toUInt64(0) < 1.500000000, toUInt64(0) <= 1.500000000, toUInt64(0) > 1.500000000, toUInt64(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt64(0), 1.500000000 != toUInt64(0), 1.500000000 < toUInt64(0), 1.500000000 <= toUInt64(0), 1.500000000 > toUInt64(0), 1.500000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 1.500000000, toInt64(0) != 1.500000000, toInt64(0) < 1.500000000, toInt64(0) <= 1.500000000, toInt64(0) > 1.500000000, toInt64(0) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt64(0), 1.500000000 != toInt64(0), 1.500000000 < toInt64(0), 1.500000000 <= toInt64(0), 1.500000000 > toInt64(0), 1.500000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '9007199254740992.000000000', 0 = 9007199254740992.000000000, 0 != 9007199254740992.000000000, 0 < 9007199254740992.000000000, 0 <= 9007199254740992.000000000, 0 > 9007199254740992.000000000, 0 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 0, 9007199254740992.000000000 != 0, 9007199254740992.000000000 < 0, 9007199254740992.000000000 <= 0, 9007199254740992.000000000 > 0, 9007199254740992.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt8(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt8(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9007199254740992.000000000, toInt8(0) != 9007199254740992.000000000, toInt8(0) < 9007199254740992.000000000, toInt8(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(0) > 9007199254740992.000000000, toInt8(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(0), 9007199254740992.000000000 != toInt8(0), 9007199254740992.000000000 < toInt8(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(0), 9007199254740992.000000000 > toInt8(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt16(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt16(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9007199254740992.000000000, toInt16(0) != 9007199254740992.000000000, toInt16(0) < 9007199254740992.000000000, toInt16(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(0) > 9007199254740992.000000000, toInt16(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(0), 9007199254740992.000000000 != toInt16(0), 9007199254740992.000000000 < toInt16(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(0), 9007199254740992.000000000 > toInt16(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt32(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt32(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9007199254740992.000000000, toInt32(0) != 9007199254740992.000000000, toInt32(0) < 9007199254740992.000000000, toInt32(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(0) > 9007199254740992.000000000, toInt32(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(0), 9007199254740992.000000000 != toInt32(0), 9007199254740992.000000000 < toInt32(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(0), 9007199254740992.000000000 > toInt32(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(0), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9007199254740992.000000000, toInt64(0) != 9007199254740992.000000000, toInt64(0) < 9007199254740992.000000000, toInt64(0) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(0) > 9007199254740992.000000000, toInt64(0) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(0), 9007199254740992.000000000 != toInt64(0), 9007199254740992.000000000 < toInt64(0), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(0), 9007199254740992.000000000 > toInt64(0), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '2251799813685247.500000000', 0 = 2251799813685247.500000000, 0 != 2251799813685247.500000000, 0 < 2251799813685247.500000000, 0 <= 2251799813685247.500000000, 0 > 2251799813685247.500000000, 0 >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = 0, 2251799813685247.500000000 != 0, 2251799813685247.500000000 < 0, 2251799813685247.500000000 <= 0, 2251799813685247.500000000 > 0, 2251799813685247.500000000 >= 0 , toUInt8(0) = 2251799813685247.500000000, toUInt8(0) != 2251799813685247.500000000, toUInt8(0) < 2251799813685247.500000000, toUInt8(0) <= 2251799813685247.500000000, toUInt8(0) > 2251799813685247.500000000, toUInt8(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt8(0), 2251799813685247.500000000 != toUInt8(0), 2251799813685247.500000000 < toUInt8(0), 2251799813685247.500000000 <= toUInt8(0), 2251799813685247.500000000 > toUInt8(0), 2251799813685247.500000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 2251799813685247.500000000, toInt8(0) != 2251799813685247.500000000, toInt8(0) < 2251799813685247.500000000, toInt8(0) <= 2251799813685247.500000000, toInt8(0) > 2251799813685247.500000000, toInt8(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt8(0), 2251799813685247.500000000 != toInt8(0), 2251799813685247.500000000 < toInt8(0), 2251799813685247.500000000 <= toInt8(0), 2251799813685247.500000000 > toInt8(0), 2251799813685247.500000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 2251799813685247.500000000, toUInt16(0) != 2251799813685247.500000000, toUInt16(0) < 2251799813685247.500000000, toUInt16(0) <= 2251799813685247.500000000, toUInt16(0) > 2251799813685247.500000000, toUInt16(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt16(0), 2251799813685247.500000000 != toUInt16(0), 2251799813685247.500000000 < toUInt16(0), 2251799813685247.500000000 <= toUInt16(0), 2251799813685247.500000000 > toUInt16(0), 2251799813685247.500000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 2251799813685247.500000000, toInt16(0) != 2251799813685247.500000000, toInt16(0) < 2251799813685247.500000000, toInt16(0) <= 2251799813685247.500000000, toInt16(0) > 2251799813685247.500000000, toInt16(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt16(0), 2251799813685247.500000000 != toInt16(0), 2251799813685247.500000000 < toInt16(0), 2251799813685247.500000000 <= toInt16(0), 2251799813685247.500000000 > toInt16(0), 2251799813685247.500000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 2251799813685247.500000000, toUInt32(0) != 2251799813685247.500000000, toUInt32(0) < 2251799813685247.500000000, toUInt32(0) <= 2251799813685247.500000000, toUInt32(0) > 2251799813685247.500000000, toUInt32(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt32(0), 2251799813685247.500000000 != toUInt32(0), 2251799813685247.500000000 < toUInt32(0), 2251799813685247.500000000 <= toUInt32(0), 2251799813685247.500000000 > toUInt32(0), 2251799813685247.500000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 2251799813685247.500000000, toInt32(0) != 2251799813685247.500000000, toInt32(0) < 2251799813685247.500000000, toInt32(0) <= 2251799813685247.500000000, toInt32(0) > 2251799813685247.500000000, toInt32(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt32(0), 2251799813685247.500000000 != toInt32(0), 2251799813685247.500000000 < toInt32(0), 2251799813685247.500000000 <= toInt32(0), 2251799813685247.500000000 > toInt32(0), 2251799813685247.500000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 2251799813685247.500000000, toUInt64(0) != 2251799813685247.500000000, toUInt64(0) < 2251799813685247.500000000, toUInt64(0) <= 2251799813685247.500000000, toUInt64(0) > 2251799813685247.500000000, toUInt64(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt64(0), 2251799813685247.500000000 != toUInt64(0), 2251799813685247.500000000 < toUInt64(0), 2251799813685247.500000000 <= toUInt64(0), 2251799813685247.500000000 > toUInt64(0), 2251799813685247.500000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 2251799813685247.500000000, toInt64(0) != 2251799813685247.500000000, toInt64(0) < 2251799813685247.500000000, toInt64(0) <= 2251799813685247.500000000, toInt64(0) > 2251799813685247.500000000, toInt64(0) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt64(0), 2251799813685247.500000000 != toInt64(0), 2251799813685247.500000000 < toInt64(0), 2251799813685247.500000000 <= toInt64(0), 2251799813685247.500000000 > toInt64(0), 2251799813685247.500000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '2251799813685248.500000000', 0 = 2251799813685248.500000000, 0 != 2251799813685248.500000000, 0 < 2251799813685248.500000000, 0 <= 2251799813685248.500000000, 0 > 2251799813685248.500000000, 0 >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = 0, 2251799813685248.500000000 != 0, 2251799813685248.500000000 < 0, 2251799813685248.500000000 <= 0, 2251799813685248.500000000 > 0, 2251799813685248.500000000 >= 0 , toUInt8(0) = 2251799813685248.500000000, toUInt8(0) != 2251799813685248.500000000, toUInt8(0) < 2251799813685248.500000000, toUInt8(0) <= 2251799813685248.500000000, toUInt8(0) > 2251799813685248.500000000, toUInt8(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt8(0), 2251799813685248.500000000 != toUInt8(0), 2251799813685248.500000000 < toUInt8(0), 2251799813685248.500000000 <= toUInt8(0), 2251799813685248.500000000 > toUInt8(0), 2251799813685248.500000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 2251799813685248.500000000, toInt8(0) != 2251799813685248.500000000, toInt8(0) < 2251799813685248.500000000, toInt8(0) <= 2251799813685248.500000000, toInt8(0) > 2251799813685248.500000000, toInt8(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt8(0), 2251799813685248.500000000 != toInt8(0), 2251799813685248.500000000 < toInt8(0), 2251799813685248.500000000 <= toInt8(0), 2251799813685248.500000000 > toInt8(0), 2251799813685248.500000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 2251799813685248.500000000, toUInt16(0) != 2251799813685248.500000000, toUInt16(0) < 2251799813685248.500000000, toUInt16(0) <= 2251799813685248.500000000, toUInt16(0) > 2251799813685248.500000000, toUInt16(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt16(0), 2251799813685248.500000000 != toUInt16(0), 2251799813685248.500000000 < toUInt16(0), 2251799813685248.500000000 <= toUInt16(0), 2251799813685248.500000000 > toUInt16(0), 2251799813685248.500000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 2251799813685248.500000000, toInt16(0) != 2251799813685248.500000000, toInt16(0) < 2251799813685248.500000000, toInt16(0) <= 2251799813685248.500000000, toInt16(0) > 2251799813685248.500000000, toInt16(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt16(0), 2251799813685248.500000000 != toInt16(0), 2251799813685248.500000000 < toInt16(0), 2251799813685248.500000000 <= toInt16(0), 2251799813685248.500000000 > toInt16(0), 2251799813685248.500000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 2251799813685248.500000000, toUInt32(0) != 2251799813685248.500000000, toUInt32(0) < 2251799813685248.500000000, toUInt32(0) <= 2251799813685248.500000000, toUInt32(0) > 2251799813685248.500000000, toUInt32(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt32(0), 2251799813685248.500000000 != toUInt32(0), 2251799813685248.500000000 < toUInt32(0), 2251799813685248.500000000 <= toUInt32(0), 2251799813685248.500000000 > toUInt32(0), 2251799813685248.500000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 2251799813685248.500000000, toInt32(0) != 2251799813685248.500000000, toInt32(0) < 2251799813685248.500000000, toInt32(0) <= 2251799813685248.500000000, toInt32(0) > 2251799813685248.500000000, toInt32(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt32(0), 2251799813685248.500000000 != toInt32(0), 2251799813685248.500000000 < toInt32(0), 2251799813685248.500000000 <= toInt32(0), 2251799813685248.500000000 > toInt32(0), 2251799813685248.500000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 2251799813685248.500000000, toUInt64(0) != 2251799813685248.500000000, toUInt64(0) < 2251799813685248.500000000, toUInt64(0) <= 2251799813685248.500000000, toUInt64(0) > 2251799813685248.500000000, toUInt64(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt64(0), 2251799813685248.500000000 != toUInt64(0), 2251799813685248.500000000 < toUInt64(0), 2251799813685248.500000000 <= toUInt64(0), 2251799813685248.500000000 > toUInt64(0), 2251799813685248.500000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 2251799813685248.500000000, toInt64(0) != 2251799813685248.500000000, toInt64(0) < 2251799813685248.500000000, toInt64(0) <= 2251799813685248.500000000, toInt64(0) > 2251799813685248.500000000, toInt64(0) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt64(0), 2251799813685248.500000000 != toInt64(0), 2251799813685248.500000000 < toInt64(0), 2251799813685248.500000000 <= toInt64(0), 2251799813685248.500000000 > toInt64(0), 2251799813685248.500000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '1152921504606846976.000000000', 0 = 1152921504606846976.000000000, 0 != 1152921504606846976.000000000, 0 < 1152921504606846976.000000000, 0 <= 1152921504606846976.000000000, 0 > 1152921504606846976.000000000, 0 >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = 0, 1152921504606846976.000000000 != 0, 1152921504606846976.000000000 < 0, 1152921504606846976.000000000 <= 0, 1152921504606846976.000000000 > 0, 1152921504606846976.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) != 1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) < 1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) > 1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt8(0), 1152921504606846976.000000000 != toUInt8(0), 1152921504606846976.000000000 < toUInt8(0), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt8(0), 1152921504606846976.000000000 > toUInt8(0), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 1152921504606846976.000000000, toInt8(0) != 1152921504606846976.000000000, toInt8(0) < 1152921504606846976.000000000, toInt8(0) <= 1152921504606846976.000000000, toInt8(0) > 1152921504606846976.000000000, toInt8(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt8(0), 1152921504606846976.000000000 != toInt8(0), 1152921504606846976.000000000 < toInt8(0), 1152921504606846976.000000000 <= toInt8(0), 1152921504606846976.000000000 > toInt8(0), 1152921504606846976.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) != 1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) < 1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) > 1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt16(0), 1152921504606846976.000000000 != toUInt16(0), 1152921504606846976.000000000 < toUInt16(0), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt16(0), 1152921504606846976.000000000 > toUInt16(0), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 1152921504606846976.000000000, toInt16(0) != 1152921504606846976.000000000, toInt16(0) < 1152921504606846976.000000000, toInt16(0) <= 1152921504606846976.000000000, toInt16(0) > 1152921504606846976.000000000, toInt16(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt16(0), 1152921504606846976.000000000 != toInt16(0), 1152921504606846976.000000000 < toInt16(0), 1152921504606846976.000000000 <= toInt16(0), 1152921504606846976.000000000 > toInt16(0), 1152921504606846976.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) != 1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) < 1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) > 1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt32(0), 1152921504606846976.000000000 != toUInt32(0), 1152921504606846976.000000000 < toUInt32(0), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt32(0), 1152921504606846976.000000000 > toUInt32(0), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 1152921504606846976.000000000, toInt32(0) != 1152921504606846976.000000000, toInt32(0) < 1152921504606846976.000000000, toInt32(0) <= 1152921504606846976.000000000, toInt32(0) > 1152921504606846976.000000000, toInt32(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt32(0), 1152921504606846976.000000000 != toInt32(0), 1152921504606846976.000000000 < toInt32(0), 1152921504606846976.000000000 <= toInt32(0), 1152921504606846976.000000000 > toInt32(0), 1152921504606846976.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) != 1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) < 1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) > 1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt64(0), 1152921504606846976.000000000 != toUInt64(0), 1152921504606846976.000000000 < toUInt64(0), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt64(0), 1152921504606846976.000000000 > toUInt64(0), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 1152921504606846976.000000000, toInt64(0) != 1152921504606846976.000000000, toInt64(0) < 1152921504606846976.000000000, toInt64(0) <= 1152921504606846976.000000000, toInt64(0) > 1152921504606846976.000000000, toInt64(0) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt64(0), 1152921504606846976.000000000 != toInt64(0), 1152921504606846976.000000000 < toInt64(0), 1152921504606846976.000000000 <= toInt64(0), 1152921504606846976.000000000 > toInt64(0), 1152921504606846976.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '0', '-1152921504606846976.000000000', 0 = -1152921504606846976.000000000, 0 != -1152921504606846976.000000000, 0 < -1152921504606846976.000000000, 0 <= -1152921504606846976.000000000, 0 > -1152921504606846976.000000000, 0 >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = 0, -1152921504606846976.000000000 != 0, -1152921504606846976.000000000 < 0, -1152921504606846976.000000000 <= 0, -1152921504606846976.000000000 > 0, -1152921504606846976.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = -1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) != -1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) < -1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) > -1152921504606846976.000000000, toUInt8(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt8(0), -1152921504606846976.000000000 != toUInt8(0), -1152921504606846976.000000000 < toUInt8(0), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt8(0), -1152921504606846976.000000000 > toUInt8(0), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = -1152921504606846976.000000000, toInt8(0) != -1152921504606846976.000000000, toInt8(0) < -1152921504606846976.000000000, toInt8(0) <= -1152921504606846976.000000000, toInt8(0) > -1152921504606846976.000000000, toInt8(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt8(0), -1152921504606846976.000000000 != toInt8(0), -1152921504606846976.000000000 < toInt8(0), -1152921504606846976.000000000 <= toInt8(0), -1152921504606846976.000000000 > toInt8(0), -1152921504606846976.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = -1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) != -1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) < -1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) > -1152921504606846976.000000000, toUInt16(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt16(0), -1152921504606846976.000000000 != toUInt16(0), -1152921504606846976.000000000 < toUInt16(0), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt16(0), -1152921504606846976.000000000 > toUInt16(0), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = -1152921504606846976.000000000, toInt16(0) != -1152921504606846976.000000000, toInt16(0) < -1152921504606846976.000000000, toInt16(0) <= -1152921504606846976.000000000, toInt16(0) > -1152921504606846976.000000000, toInt16(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt16(0), -1152921504606846976.000000000 != toInt16(0), -1152921504606846976.000000000 < toInt16(0), -1152921504606846976.000000000 <= toInt16(0), -1152921504606846976.000000000 > toInt16(0), -1152921504606846976.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = -1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) != -1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) < -1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) > -1152921504606846976.000000000, toUInt32(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt32(0), -1152921504606846976.000000000 != toUInt32(0), -1152921504606846976.000000000 < toUInt32(0), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt32(0), -1152921504606846976.000000000 > toUInt32(0), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = -1152921504606846976.000000000, toInt32(0) != -1152921504606846976.000000000, toInt32(0) < -1152921504606846976.000000000, toInt32(0) <= -1152921504606846976.000000000, toInt32(0) > -1152921504606846976.000000000, toInt32(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt32(0), -1152921504606846976.000000000 != toInt32(0), -1152921504606846976.000000000 < toInt32(0), -1152921504606846976.000000000 <= toInt32(0), -1152921504606846976.000000000 > toInt32(0), -1152921504606846976.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = -1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) != -1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) < -1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) > -1152921504606846976.000000000, toUInt64(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt64(0), -1152921504606846976.000000000 != toUInt64(0), -1152921504606846976.000000000 < toUInt64(0), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt64(0), -1152921504606846976.000000000 > toUInt64(0), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = -1152921504606846976.000000000, toInt64(0) != -1152921504606846976.000000000, toInt64(0) < -1152921504606846976.000000000, toInt64(0) <= -1152921504606846976.000000000, toInt64(0) > -1152921504606846976.000000000, toInt64(0) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt64(0), -1152921504606846976.000000000 != toInt64(0), -1152921504606846976.000000000 < toInt64(0), -1152921504606846976.000000000 <= toInt64(0), -1152921504606846976.000000000 > toInt64(0), -1152921504606846976.000000000 >= toInt64(0) ;
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+SELECT '0', '9223372036854786048.000000000', 0 = 9223372036854786048.000000000, 0 != 9223372036854786048.000000000, 0 < 9223372036854786048.000000000, 0 <= 9223372036854786048.000000000, 0 > 9223372036854786048.000000000, 0 >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = 0, 9223372036854786048.000000000 != 0, 9223372036854786048.000000000 < 0, 9223372036854786048.000000000 <= 0, 9223372036854786048.000000000 > 0, 9223372036854786048.000000000 >= 0 , toUInt8(0) = 9223372036854786048.000000000, toUInt8(0) != 9223372036854786048.000000000, toUInt8(0) < 9223372036854786048.000000000, toUInt8(0) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt8(0) > 9223372036854786048.000000000, toUInt8(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt8(0), 9223372036854786048.000000000 != toUInt8(0), 9223372036854786048.000000000 < toUInt8(0), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt8(0), 9223372036854786048.000000000 > toUInt8(0), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt8(0) , toInt8(0) = 9223372036854786048.000000000, toInt8(0) != 9223372036854786048.000000000, toInt8(0) < 9223372036854786048.000000000, toInt8(0) <= 9223372036854786048.000000000, toInt8(0) > 9223372036854786048.000000000, toInt8(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt8(0), 9223372036854786048.000000000 != toInt8(0), 9223372036854786048.000000000 < toInt8(0), 9223372036854786048.000000000 <= toInt8(0), 9223372036854786048.000000000 > toInt8(0), 9223372036854786048.000000000 >= toInt8(0) , toUInt16(0) = 9223372036854786048.000000000, toUInt16(0) != 9223372036854786048.000000000, toUInt16(0) < 9223372036854786048.000000000, toUInt16(0) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt16(0) > 9223372036854786048.000000000, toUInt16(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt16(0), 9223372036854786048.000000000 != toUInt16(0), 9223372036854786048.000000000 < toUInt16(0), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt16(0), 9223372036854786048.000000000 > toUInt16(0), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt16(0) , toInt16(0) = 9223372036854786048.000000000, toInt16(0) != 9223372036854786048.000000000, toInt16(0) < 9223372036854786048.000000000, toInt16(0) <= 9223372036854786048.000000000, toInt16(0) > 9223372036854786048.000000000, toInt16(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt16(0), 9223372036854786048.000000000 != toInt16(0), 9223372036854786048.000000000 < toInt16(0), 9223372036854786048.000000000 <= toInt16(0), 9223372036854786048.000000000 > toInt16(0), 9223372036854786048.000000000 >= toInt16(0) , toUInt32(0) = 9223372036854786048.000000000, toUInt32(0) != 9223372036854786048.000000000, toUInt32(0) < 9223372036854786048.000000000, toUInt32(0) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt32(0) > 9223372036854786048.000000000, toUInt32(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt32(0), 9223372036854786048.000000000 != toUInt32(0), 9223372036854786048.000000000 < toUInt32(0), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt32(0), 9223372036854786048.000000000 > toUInt32(0), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt32(0) , toInt32(0) = 9223372036854786048.000000000, toInt32(0) != 9223372036854786048.000000000, toInt32(0) < 9223372036854786048.000000000, toInt32(0) <= 9223372036854786048.000000000, toInt32(0) > 9223372036854786048.000000000, toInt32(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt32(0), 9223372036854786048.000000000 != toInt32(0), 9223372036854786048.000000000 < toInt32(0), 9223372036854786048.000000000 <= toInt32(0), 9223372036854786048.000000000 > toInt32(0), 9223372036854786048.000000000 >= toInt32(0) , toUInt64(0) = 9223372036854786048.000000000, toUInt64(0) != 9223372036854786048.000000000, toUInt64(0) < 9223372036854786048.000000000, toUInt64(0) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt64(0) > 9223372036854786048.000000000, toUInt64(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt64(0), 9223372036854786048.000000000 != toUInt64(0), 9223372036854786048.000000000 < toUInt64(0), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt64(0), 9223372036854786048.000000000 > toUInt64(0), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt64(0) , toInt64(0) = 9223372036854786048.000000000, toInt64(0) != 9223372036854786048.000000000, toInt64(0) < 9223372036854786048.000000000, toInt64(0) <= 9223372036854786048.000000000, toInt64(0) > 9223372036854786048.000000000, toInt64(0) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt64(0), 9223372036854786048.000000000 != toInt64(0), 9223372036854786048.000000000 < toInt64(0), 9223372036854786048.000000000 <= toInt64(0), 9223372036854786048.000000000 > toInt64(0), 9223372036854786048.000000000 >= toInt64(0) ;
+SELECT '-1', '0.000000000', -1 = 0.000000000, -1 != 0.000000000, -1 < 0.000000000, -1 <= 0.000000000, -1 > 0.000000000, -1 >= 0.000000000,	0.000000000 = -1, 0.000000000 != -1, 0.000000000 < -1, 0.000000000 <= -1, 0.000000000 > -1, 0.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 0.000000000, toInt8(-1) != 0.000000000, toInt8(-1) < 0.000000000, toInt8(-1) <= 0.000000000, toInt8(-1) > 0.000000000, toInt8(-1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt8(-1), 0.000000000 != toInt8(-1), 0.000000000 < toInt8(-1), 0.000000000 <= toInt8(-1), 0.000000000 > toInt8(-1), 0.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 0.000000000, toInt16(-1) != 0.000000000, toInt16(-1) < 0.000000000, toInt16(-1) <= 0.000000000, toInt16(-1) > 0.000000000, toInt16(-1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt16(-1), 0.000000000 != toInt16(-1), 0.000000000 < toInt16(-1), 0.000000000 <= toInt16(-1), 0.000000000 > toInt16(-1), 0.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 0.000000000, toInt32(-1) != 0.000000000, toInt32(-1) < 0.000000000, toInt32(-1) <= 0.000000000, toInt32(-1) > 0.000000000, toInt32(-1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt32(-1), 0.000000000 != toInt32(-1), 0.000000000 < toInt32(-1), 0.000000000 <= toInt32(-1), 0.000000000 > toInt32(-1), 0.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 0.000000000, toInt64(-1) != 0.000000000, toInt64(-1) < 0.000000000, toInt64(-1) <= 0.000000000, toInt64(-1) > 0.000000000, toInt64(-1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt64(-1), 0.000000000 != toInt64(-1), 0.000000000 < toInt64(-1), 0.000000000 <= toInt64(-1), 0.000000000 > toInt64(-1), 0.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-1.000000000', -1 = -1.000000000, -1 != -1.000000000, -1 < -1.000000000, -1 <= -1.000000000, -1 > -1.000000000, -1 >= -1.000000000,	-1.000000000 = -1, -1.000000000 != -1, -1.000000000 < -1, -1.000000000 <= -1, -1.000000000 > -1, -1.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -1.000000000, toInt8(-1) != -1.000000000, toInt8(-1) < -1.000000000, toInt8(-1) <= -1.000000000, toInt8(-1) > -1.000000000, toInt8(-1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt8(-1), -1.000000000 != toInt8(-1), -1.000000000 < toInt8(-1), -1.000000000 <= toInt8(-1), -1.000000000 > toInt8(-1), -1.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -1.000000000, toInt16(-1) != -1.000000000, toInt16(-1) < -1.000000000, toInt16(-1) <= -1.000000000, toInt16(-1) > -1.000000000, toInt16(-1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt16(-1), -1.000000000 != toInt16(-1), -1.000000000 < toInt16(-1), -1.000000000 <= toInt16(-1), -1.000000000 > toInt16(-1), -1.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -1.000000000, toInt32(-1) != -1.000000000, toInt32(-1) < -1.000000000, toInt32(-1) <= -1.000000000, toInt32(-1) > -1.000000000, toInt32(-1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt32(-1), -1.000000000 != toInt32(-1), -1.000000000 < toInt32(-1), -1.000000000 <= toInt32(-1), -1.000000000 > toInt32(-1), -1.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -1.000000000, toInt64(-1) != -1.000000000, toInt64(-1) < -1.000000000, toInt64(-1) <= -1.000000000, toInt64(-1) > -1.000000000, toInt64(-1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt64(-1), -1.000000000 != toInt64(-1), -1.000000000 < toInt64(-1), -1.000000000 <= toInt64(-1), -1.000000000 > toInt64(-1), -1.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '1.000000000', -1 = 1.000000000, -1 != 1.000000000, -1 < 1.000000000, -1 <= 1.000000000, -1 > 1.000000000, -1 >= 1.000000000,	1.000000000 = -1, 1.000000000 != -1, 1.000000000 < -1, 1.000000000 <= -1, 1.000000000 > -1, 1.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 1.000000000, toInt8(-1) != 1.000000000, toInt8(-1) < 1.000000000, toInt8(-1) <= 1.000000000, toInt8(-1) > 1.000000000, toInt8(-1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt8(-1), 1.000000000 != toInt8(-1), 1.000000000 < toInt8(-1), 1.000000000 <= toInt8(-1), 1.000000000 > toInt8(-1), 1.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 1.000000000, toInt16(-1) != 1.000000000, toInt16(-1) < 1.000000000, toInt16(-1) <= 1.000000000, toInt16(-1) > 1.000000000, toInt16(-1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt16(-1), 1.000000000 != toInt16(-1), 1.000000000 < toInt16(-1), 1.000000000 <= toInt16(-1), 1.000000000 > toInt16(-1), 1.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 1.000000000, toInt32(-1) != 1.000000000, toInt32(-1) < 1.000000000, toInt32(-1) <= 1.000000000, toInt32(-1) > 1.000000000, toInt32(-1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt32(-1), 1.000000000 != toInt32(-1), 1.000000000 < toInt32(-1), 1.000000000 <= toInt32(-1), 1.000000000 > toInt32(-1), 1.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 1.000000000, toInt64(-1) != 1.000000000, toInt64(-1) < 1.000000000, toInt64(-1) <= 1.000000000, toInt64(-1) > 1.000000000, toInt64(-1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt64(-1), 1.000000000 != toInt64(-1), 1.000000000 < toInt64(-1), 1.000000000 <= toInt64(-1), 1.000000000 > toInt64(-1), 1.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '18446744073709551616.000000000', -1 = 18446744073709551616.000000000, -1 != 18446744073709551616.000000000, -1 < 18446744073709551616.000000000, -1 <= 18446744073709551616.000000000, -1 > 18446744073709551616.000000000, -1 >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = -1, 18446744073709551616.000000000 != -1, 18446744073709551616.000000000 < -1, 18446744073709551616.000000000 <= -1, 18446744073709551616.000000000 > -1, 18446744073709551616.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 18446744073709551616.000000000, toInt8(-1) != 18446744073709551616.000000000, toInt8(-1) < 18446744073709551616.000000000, toInt8(-1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt8(-1) > 18446744073709551616.000000000, toInt8(-1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt8(-1), 18446744073709551616.000000000 != toInt8(-1), 18446744073709551616.000000000 < toInt8(-1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt8(-1), 18446744073709551616.000000000 > toInt8(-1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 18446744073709551616.000000000, toInt16(-1) != 18446744073709551616.000000000, toInt16(-1) < 18446744073709551616.000000000, toInt16(-1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt16(-1) > 18446744073709551616.000000000, toInt16(-1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt16(-1), 18446744073709551616.000000000 != toInt16(-1), 18446744073709551616.000000000 < toInt16(-1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt16(-1), 18446744073709551616.000000000 > toInt16(-1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 18446744073709551616.000000000, toInt32(-1) != 18446744073709551616.000000000, toInt32(-1) < 18446744073709551616.000000000, toInt32(-1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt32(-1) > 18446744073709551616.000000000, toInt32(-1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt32(-1), 18446744073709551616.000000000 != toInt32(-1), 18446744073709551616.000000000 < toInt32(-1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt32(-1), 18446744073709551616.000000000 > toInt32(-1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 18446744073709551616.000000000, toInt64(-1) != 18446744073709551616.000000000, toInt64(-1) < 18446744073709551616.000000000, toInt64(-1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt64(-1) > 18446744073709551616.000000000, toInt64(-1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt64(-1), 18446744073709551616.000000000 != toInt64(-1), 18446744073709551616.000000000 < toInt64(-1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt64(-1), 18446744073709551616.000000000 > toInt64(-1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9223372036854775808.000000000', -1 = 9223372036854775808.000000000, -1 != 9223372036854775808.000000000, -1 < 9223372036854775808.000000000, -1 <= 9223372036854775808.000000000, -1 > 9223372036854775808.000000000, -1 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = -1, 9223372036854775808.000000000 != -1, 9223372036854775808.000000000 < -1, 9223372036854775808.000000000 <= -1, 9223372036854775808.000000000 > -1, 9223372036854775808.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-9223372036854775808.000000000', -1 = -9223372036854775808.000000000, -1 != -9223372036854775808.000000000, -1 < -9223372036854775808.000000000, -1 <= -9223372036854775808.000000000, -1 > -9223372036854775808.000000000, -1 >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = -1, -9223372036854775808.000000000 != -1, -9223372036854775808.000000000 < -1, -9223372036854775808.000000000 <= -1, -9223372036854775808.000000000 > -1, -9223372036854775808.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) != -9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) < -9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) > -9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt8(-1), -9223372036854775808.000000000 != toInt8(-1), -9223372036854775808.000000000 < toInt8(-1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt8(-1), -9223372036854775808.000000000 > toInt8(-1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) != -9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) < -9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) > -9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt16(-1), -9223372036854775808.000000000 != toInt16(-1), -9223372036854775808.000000000 < toInt16(-1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt16(-1), -9223372036854775808.000000000 > toInt16(-1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) != -9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) < -9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) > -9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt32(-1), -9223372036854775808.000000000 != toInt32(-1), -9223372036854775808.000000000 < toInt32(-1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt32(-1), -9223372036854775808.000000000 > toInt32(-1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) != -9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) < -9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) > -9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt64(-1), -9223372036854775808.000000000 != toInt64(-1), -9223372036854775808.000000000 < toInt64(-1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt64(-1), -9223372036854775808.000000000 > toInt64(-1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9223372036854775808.000000000', -1 = 9223372036854775808.000000000, -1 != 9223372036854775808.000000000, -1 < 9223372036854775808.000000000, -1 <= 9223372036854775808.000000000, -1 > 9223372036854775808.000000000, -1 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = -1, 9223372036854775808.000000000 != -1, 9223372036854775808.000000000 < -1, 9223372036854775808.000000000 <= -1, 9223372036854775808.000000000 > -1, 9223372036854775808.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt8(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt8(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt16(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt16(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt32(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt32(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) != 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) < 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) > 9223372036854775808.000000000, toInt64(-1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 != toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 < toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 > toInt64(-1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '2251799813685248.000000000', -1 = 2251799813685248.000000000, -1 != 2251799813685248.000000000, -1 < 2251799813685248.000000000, -1 <= 2251799813685248.000000000, -1 > 2251799813685248.000000000, -1 >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = -1, 2251799813685248.000000000 != -1, 2251799813685248.000000000 < -1, 2251799813685248.000000000 <= -1, 2251799813685248.000000000 > -1, 2251799813685248.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 2251799813685248.000000000, toInt8(-1) != 2251799813685248.000000000, toInt8(-1) < 2251799813685248.000000000, toInt8(-1) <= 2251799813685248.000000000, toInt8(-1) > 2251799813685248.000000000, toInt8(-1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt8(-1), 2251799813685248.000000000 != toInt8(-1), 2251799813685248.000000000 < toInt8(-1), 2251799813685248.000000000 <= toInt8(-1), 2251799813685248.000000000 > toInt8(-1), 2251799813685248.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 2251799813685248.000000000, toInt16(-1) != 2251799813685248.000000000, toInt16(-1) < 2251799813685248.000000000, toInt16(-1) <= 2251799813685248.000000000, toInt16(-1) > 2251799813685248.000000000, toInt16(-1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt16(-1), 2251799813685248.000000000 != toInt16(-1), 2251799813685248.000000000 < toInt16(-1), 2251799813685248.000000000 <= toInt16(-1), 2251799813685248.000000000 > toInt16(-1), 2251799813685248.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 2251799813685248.000000000, toInt32(-1) != 2251799813685248.000000000, toInt32(-1) < 2251799813685248.000000000, toInt32(-1) <= 2251799813685248.000000000, toInt32(-1) > 2251799813685248.000000000, toInt32(-1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt32(-1), 2251799813685248.000000000 != toInt32(-1), 2251799813685248.000000000 < toInt32(-1), 2251799813685248.000000000 <= toInt32(-1), 2251799813685248.000000000 > toInt32(-1), 2251799813685248.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 2251799813685248.000000000, toInt64(-1) != 2251799813685248.000000000, toInt64(-1) < 2251799813685248.000000000, toInt64(-1) <= 2251799813685248.000000000, toInt64(-1) > 2251799813685248.000000000, toInt64(-1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt64(-1), 2251799813685248.000000000 != toInt64(-1), 2251799813685248.000000000 < toInt64(-1), 2251799813685248.000000000 <= toInt64(-1), 2251799813685248.000000000 > toInt64(-1), 2251799813685248.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '4503599627370496.000000000', -1 = 4503599627370496.000000000, -1 != 4503599627370496.000000000, -1 < 4503599627370496.000000000, -1 <= 4503599627370496.000000000, -1 > 4503599627370496.000000000, -1 >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = -1, 4503599627370496.000000000 != -1, 4503599627370496.000000000 < -1, 4503599627370496.000000000 <= -1, 4503599627370496.000000000 > -1, 4503599627370496.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 4503599627370496.000000000, toInt8(-1) != 4503599627370496.000000000, toInt8(-1) < 4503599627370496.000000000, toInt8(-1) <= 4503599627370496.000000000, toInt8(-1) > 4503599627370496.000000000, toInt8(-1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt8(-1), 4503599627370496.000000000 != toInt8(-1), 4503599627370496.000000000 < toInt8(-1), 4503599627370496.000000000 <= toInt8(-1), 4503599627370496.000000000 > toInt8(-1), 4503599627370496.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 4503599627370496.000000000, toInt16(-1) != 4503599627370496.000000000, toInt16(-1) < 4503599627370496.000000000, toInt16(-1) <= 4503599627370496.000000000, toInt16(-1) > 4503599627370496.000000000, toInt16(-1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt16(-1), 4503599627370496.000000000 != toInt16(-1), 4503599627370496.000000000 < toInt16(-1), 4503599627370496.000000000 <= toInt16(-1), 4503599627370496.000000000 > toInt16(-1), 4503599627370496.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 4503599627370496.000000000, toInt32(-1) != 4503599627370496.000000000, toInt32(-1) < 4503599627370496.000000000, toInt32(-1) <= 4503599627370496.000000000, toInt32(-1) > 4503599627370496.000000000, toInt32(-1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt32(-1), 4503599627370496.000000000 != toInt32(-1), 4503599627370496.000000000 < toInt32(-1), 4503599627370496.000000000 <= toInt32(-1), 4503599627370496.000000000 > toInt32(-1), 4503599627370496.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 4503599627370496.000000000, toInt64(-1) != 4503599627370496.000000000, toInt64(-1) < 4503599627370496.000000000, toInt64(-1) <= 4503599627370496.000000000, toInt64(-1) > 4503599627370496.000000000, toInt64(-1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt64(-1), 4503599627370496.000000000 != toInt64(-1), 4503599627370496.000000000 < toInt64(-1), 4503599627370496.000000000 <= toInt64(-1), 4503599627370496.000000000 > toInt64(-1), 4503599627370496.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9007199254740991.000000000', -1 = 9007199254740991.000000000, -1 != 9007199254740991.000000000, -1 < 9007199254740991.000000000, -1 <= 9007199254740991.000000000, -1 > 9007199254740991.000000000, -1 >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = -1, 9007199254740991.000000000 != -1, 9007199254740991.000000000 < -1, 9007199254740991.000000000 <= -1, 9007199254740991.000000000 > -1, 9007199254740991.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9007199254740991.000000000, toInt8(-1) != 9007199254740991.000000000, toInt8(-1) < 9007199254740991.000000000, toInt8(-1) <= 9007199254740991.000000000, toInt8(-1) > 9007199254740991.000000000, toInt8(-1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt8(-1), 9007199254740991.000000000 != toInt8(-1), 9007199254740991.000000000 < toInt8(-1), 9007199254740991.000000000 <= toInt8(-1), 9007199254740991.000000000 > toInt8(-1), 9007199254740991.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9007199254740991.000000000, toInt16(-1) != 9007199254740991.000000000, toInt16(-1) < 9007199254740991.000000000, toInt16(-1) <= 9007199254740991.000000000, toInt16(-1) > 9007199254740991.000000000, toInt16(-1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt16(-1), 9007199254740991.000000000 != toInt16(-1), 9007199254740991.000000000 < toInt16(-1), 9007199254740991.000000000 <= toInt16(-1), 9007199254740991.000000000 > toInt16(-1), 9007199254740991.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9007199254740991.000000000, toInt32(-1) != 9007199254740991.000000000, toInt32(-1) < 9007199254740991.000000000, toInt32(-1) <= 9007199254740991.000000000, toInt32(-1) > 9007199254740991.000000000, toInt32(-1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt32(-1), 9007199254740991.000000000 != toInt32(-1), 9007199254740991.000000000 < toInt32(-1), 9007199254740991.000000000 <= toInt32(-1), 9007199254740991.000000000 > toInt32(-1), 9007199254740991.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9007199254740991.000000000, toInt64(-1) != 9007199254740991.000000000, toInt64(-1) < 9007199254740991.000000000, toInt64(-1) <= 9007199254740991.000000000, toInt64(-1) > 9007199254740991.000000000, toInt64(-1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt64(-1), 9007199254740991.000000000 != toInt64(-1), 9007199254740991.000000000 < toInt64(-1), 9007199254740991.000000000 <= toInt64(-1), 9007199254740991.000000000 > toInt64(-1), 9007199254740991.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9007199254740992.000000000', -1 = 9007199254740992.000000000, -1 != 9007199254740992.000000000, -1 < 9007199254740992.000000000, -1 <= 9007199254740992.000000000, -1 > 9007199254740992.000000000, -1 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = -1, 9007199254740992.000000000 != -1, 9007199254740992.000000000 < -1, 9007199254740992.000000000 <= -1, 9007199254740992.000000000 > -1, 9007199254740992.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9007199254740992.000000000', -1 = 9007199254740992.000000000, -1 != 9007199254740992.000000000, -1 < 9007199254740992.000000000, -1 <= 9007199254740992.000000000, -1 > 9007199254740992.000000000, -1 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = -1, 9007199254740992.000000000 != -1, 9007199254740992.000000000 < -1, 9007199254740992.000000000 <= -1, 9007199254740992.000000000 > -1, 9007199254740992.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9007199254740994.000000000', -1 = 9007199254740994.000000000, -1 != 9007199254740994.000000000, -1 < 9007199254740994.000000000, -1 <= 9007199254740994.000000000, -1 > 9007199254740994.000000000, -1 >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = -1, 9007199254740994.000000000 != -1, 9007199254740994.000000000 < -1, 9007199254740994.000000000 <= -1, 9007199254740994.000000000 > -1, 9007199254740994.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9007199254740994.000000000, toInt8(-1) != 9007199254740994.000000000, toInt8(-1) < 9007199254740994.000000000, toInt8(-1) <= 9007199254740994.000000000, toInt8(-1) > 9007199254740994.000000000, toInt8(-1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt8(-1), 9007199254740994.000000000 != toInt8(-1), 9007199254740994.000000000 < toInt8(-1), 9007199254740994.000000000 <= toInt8(-1), 9007199254740994.000000000 > toInt8(-1), 9007199254740994.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9007199254740994.000000000, toInt16(-1) != 9007199254740994.000000000, toInt16(-1) < 9007199254740994.000000000, toInt16(-1) <= 9007199254740994.000000000, toInt16(-1) > 9007199254740994.000000000, toInt16(-1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt16(-1), 9007199254740994.000000000 != toInt16(-1), 9007199254740994.000000000 < toInt16(-1), 9007199254740994.000000000 <= toInt16(-1), 9007199254740994.000000000 > toInt16(-1), 9007199254740994.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9007199254740994.000000000, toInt32(-1) != 9007199254740994.000000000, toInt32(-1) < 9007199254740994.000000000, toInt32(-1) <= 9007199254740994.000000000, toInt32(-1) > 9007199254740994.000000000, toInt32(-1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt32(-1), 9007199254740994.000000000 != toInt32(-1), 9007199254740994.000000000 < toInt32(-1), 9007199254740994.000000000 <= toInt32(-1), 9007199254740994.000000000 > toInt32(-1), 9007199254740994.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9007199254740994.000000000, toInt64(-1) != 9007199254740994.000000000, toInt64(-1) < 9007199254740994.000000000, toInt64(-1) <= 9007199254740994.000000000, toInt64(-1) > 9007199254740994.000000000, toInt64(-1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt64(-1), 9007199254740994.000000000 != toInt64(-1), 9007199254740994.000000000 < toInt64(-1), 9007199254740994.000000000 <= toInt64(-1), 9007199254740994.000000000 > toInt64(-1), 9007199254740994.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-9007199254740991.000000000', -1 = -9007199254740991.000000000, -1 != -9007199254740991.000000000, -1 < -9007199254740991.000000000, -1 <= -9007199254740991.000000000, -1 > -9007199254740991.000000000, -1 >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = -1, -9007199254740991.000000000 != -1, -9007199254740991.000000000 < -1, -9007199254740991.000000000 <= -1, -9007199254740991.000000000 > -1, -9007199254740991.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -9007199254740991.000000000, toInt8(-1) != -9007199254740991.000000000, toInt8(-1) < -9007199254740991.000000000, toInt8(-1) <= -9007199254740991.000000000, toInt8(-1) > -9007199254740991.000000000, toInt8(-1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt8(-1), -9007199254740991.000000000 != toInt8(-1), -9007199254740991.000000000 < toInt8(-1), -9007199254740991.000000000 <= toInt8(-1), -9007199254740991.000000000 > toInt8(-1), -9007199254740991.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -9007199254740991.000000000, toInt16(-1) != -9007199254740991.000000000, toInt16(-1) < -9007199254740991.000000000, toInt16(-1) <= -9007199254740991.000000000, toInt16(-1) > -9007199254740991.000000000, toInt16(-1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt16(-1), -9007199254740991.000000000 != toInt16(-1), -9007199254740991.000000000 < toInt16(-1), -9007199254740991.000000000 <= toInt16(-1), -9007199254740991.000000000 > toInt16(-1), -9007199254740991.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -9007199254740991.000000000, toInt32(-1) != -9007199254740991.000000000, toInt32(-1) < -9007199254740991.000000000, toInt32(-1) <= -9007199254740991.000000000, toInt32(-1) > -9007199254740991.000000000, toInt32(-1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt32(-1), -9007199254740991.000000000 != toInt32(-1), -9007199254740991.000000000 < toInt32(-1), -9007199254740991.000000000 <= toInt32(-1), -9007199254740991.000000000 > toInt32(-1), -9007199254740991.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -9007199254740991.000000000, toInt64(-1) != -9007199254740991.000000000, toInt64(-1) < -9007199254740991.000000000, toInt64(-1) <= -9007199254740991.000000000, toInt64(-1) > -9007199254740991.000000000, toInt64(-1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt64(-1), -9007199254740991.000000000 != toInt64(-1), -9007199254740991.000000000 < toInt64(-1), -9007199254740991.000000000 <= toInt64(-1), -9007199254740991.000000000 > toInt64(-1), -9007199254740991.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-9007199254740992.000000000', -1 = -9007199254740992.000000000, -1 != -9007199254740992.000000000, -1 < -9007199254740992.000000000, -1 <= -9007199254740992.000000000, -1 > -9007199254740992.000000000, -1 >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = -1, -9007199254740992.000000000 != -1, -9007199254740992.000000000 < -1, -9007199254740992.000000000 <= -1, -9007199254740992.000000000 > -1, -9007199254740992.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-9007199254740992.000000000', -1 = -9007199254740992.000000000, -1 != -9007199254740992.000000000, -1 < -9007199254740992.000000000, -1 <= -9007199254740992.000000000, -1 > -9007199254740992.000000000, -1 >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = -1, -9007199254740992.000000000 != -1, -9007199254740992.000000000 < -1, -9007199254740992.000000000 <= -1, -9007199254740992.000000000 > -1, -9007199254740992.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt8(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt8(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt16(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt16(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt32(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt32(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) != -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) < -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) <= -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) > -9007199254740992.000000000, toInt64(-1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 != toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 < toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 <= toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 > toInt64(-1), -9007199254740992.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-9007199254740994.000000000', -1 = -9007199254740994.000000000, -1 != -9007199254740994.000000000, -1 < -9007199254740994.000000000, -1 <= -9007199254740994.000000000, -1 > -9007199254740994.000000000, -1 >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = -1, -9007199254740994.000000000 != -1, -9007199254740994.000000000 < -1, -9007199254740994.000000000 <= -1, -9007199254740994.000000000 > -1, -9007199254740994.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -9007199254740994.000000000, toInt8(-1) != -9007199254740994.000000000, toInt8(-1) < -9007199254740994.000000000, toInt8(-1) <= -9007199254740994.000000000, toInt8(-1) > -9007199254740994.000000000, toInt8(-1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt8(-1), -9007199254740994.000000000 != toInt8(-1), -9007199254740994.000000000 < toInt8(-1), -9007199254740994.000000000 <= toInt8(-1), -9007199254740994.000000000 > toInt8(-1), -9007199254740994.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -9007199254740994.000000000, toInt16(-1) != -9007199254740994.000000000, toInt16(-1) < -9007199254740994.000000000, toInt16(-1) <= -9007199254740994.000000000, toInt16(-1) > -9007199254740994.000000000, toInt16(-1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt16(-1), -9007199254740994.000000000 != toInt16(-1), -9007199254740994.000000000 < toInt16(-1), -9007199254740994.000000000 <= toInt16(-1), -9007199254740994.000000000 > toInt16(-1), -9007199254740994.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -9007199254740994.000000000, toInt32(-1) != -9007199254740994.000000000, toInt32(-1) < -9007199254740994.000000000, toInt32(-1) <= -9007199254740994.000000000, toInt32(-1) > -9007199254740994.000000000, toInt32(-1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt32(-1), -9007199254740994.000000000 != toInt32(-1), -9007199254740994.000000000 < toInt32(-1), -9007199254740994.000000000 <= toInt32(-1), -9007199254740994.000000000 > toInt32(-1), -9007199254740994.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -9007199254740994.000000000, toInt64(-1) != -9007199254740994.000000000, toInt64(-1) < -9007199254740994.000000000, toInt64(-1) <= -9007199254740994.000000000, toInt64(-1) > -9007199254740994.000000000, toInt64(-1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt64(-1), -9007199254740994.000000000 != toInt64(-1), -9007199254740994.000000000 < toInt64(-1), -9007199254740994.000000000 <= toInt64(-1), -9007199254740994.000000000 > toInt64(-1), -9007199254740994.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '104.000000000', -1 = 104.000000000, -1 != 104.000000000, -1 < 104.000000000, -1 <= 104.000000000, -1 > 104.000000000, -1 >= 104.000000000,	104.000000000 = -1, 104.000000000 != -1, 104.000000000 < -1, 104.000000000 <= -1, 104.000000000 > -1, 104.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 104.000000000, toInt8(-1) != 104.000000000, toInt8(-1) < 104.000000000, toInt8(-1) <= 104.000000000, toInt8(-1) > 104.000000000, toInt8(-1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt8(-1), 104.000000000 != toInt8(-1), 104.000000000 < toInt8(-1), 104.000000000 <= toInt8(-1), 104.000000000 > toInt8(-1), 104.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 104.000000000, toInt16(-1) != 104.000000000, toInt16(-1) < 104.000000000, toInt16(-1) <= 104.000000000, toInt16(-1) > 104.000000000, toInt16(-1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt16(-1), 104.000000000 != toInt16(-1), 104.000000000 < toInt16(-1), 104.000000000 <= toInt16(-1), 104.000000000 > toInt16(-1), 104.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 104.000000000, toInt32(-1) != 104.000000000, toInt32(-1) < 104.000000000, toInt32(-1) <= 104.000000000, toInt32(-1) > 104.000000000, toInt32(-1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt32(-1), 104.000000000 != toInt32(-1), 104.000000000 < toInt32(-1), 104.000000000 <= toInt32(-1), 104.000000000 > toInt32(-1), 104.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 104.000000000, toInt64(-1) != 104.000000000, toInt64(-1) < 104.000000000, toInt64(-1) <= 104.000000000, toInt64(-1) > 104.000000000, toInt64(-1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt64(-1), 104.000000000 != toInt64(-1), 104.000000000 < toInt64(-1), 104.000000000 <= toInt64(-1), 104.000000000 > toInt64(-1), 104.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-4503599627370496.000000000', -1 = -4503599627370496.000000000, -1 != -4503599627370496.000000000, -1 < -4503599627370496.000000000, -1 <= -4503599627370496.000000000, -1 > -4503599627370496.000000000, -1 >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = -1, -4503599627370496.000000000 != -1, -4503599627370496.000000000 < -1, -4503599627370496.000000000 <= -1, -4503599627370496.000000000 > -1, -4503599627370496.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -4503599627370496.000000000, toInt8(-1) != -4503599627370496.000000000, toInt8(-1) < -4503599627370496.000000000, toInt8(-1) <= -4503599627370496.000000000, toInt8(-1) > -4503599627370496.000000000, toInt8(-1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt8(-1), -4503599627370496.000000000 != toInt8(-1), -4503599627370496.000000000 < toInt8(-1), -4503599627370496.000000000 <= toInt8(-1), -4503599627370496.000000000 > toInt8(-1), -4503599627370496.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -4503599627370496.000000000, toInt16(-1) != -4503599627370496.000000000, toInt16(-1) < -4503599627370496.000000000, toInt16(-1) <= -4503599627370496.000000000, toInt16(-1) > -4503599627370496.000000000, toInt16(-1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt16(-1), -4503599627370496.000000000 != toInt16(-1), -4503599627370496.000000000 < toInt16(-1), -4503599627370496.000000000 <= toInt16(-1), -4503599627370496.000000000 > toInt16(-1), -4503599627370496.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -4503599627370496.000000000, toInt32(-1) != -4503599627370496.000000000, toInt32(-1) < -4503599627370496.000000000, toInt32(-1) <= -4503599627370496.000000000, toInt32(-1) > -4503599627370496.000000000, toInt32(-1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt32(-1), -4503599627370496.000000000 != toInt32(-1), -4503599627370496.000000000 < toInt32(-1), -4503599627370496.000000000 <= toInt32(-1), -4503599627370496.000000000 > toInt32(-1), -4503599627370496.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -4503599627370496.000000000, toInt64(-1) != -4503599627370496.000000000, toInt64(-1) < -4503599627370496.000000000, toInt64(-1) <= -4503599627370496.000000000, toInt64(-1) > -4503599627370496.000000000, toInt64(-1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt64(-1), -4503599627370496.000000000 != toInt64(-1), -4503599627370496.000000000 < toInt64(-1), -4503599627370496.000000000 <= toInt64(-1), -4503599627370496.000000000 > toInt64(-1), -4503599627370496.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-0.500000000', -1 = -0.500000000, -1 != -0.500000000, -1 < -0.500000000, -1 <= -0.500000000, -1 > -0.500000000, -1 >= -0.500000000,	-0.500000000 = -1, -0.500000000 != -1, -0.500000000 < -1, -0.500000000 <= -1, -0.500000000 > -1, -0.500000000 >= -1 , toInt8(-1) = -0.500000000, toInt8(-1) != -0.500000000, toInt8(-1) < -0.500000000, toInt8(-1) <= -0.500000000, toInt8(-1) > -0.500000000, toInt8(-1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt8(-1), -0.500000000 != toInt8(-1), -0.500000000 < toInt8(-1), -0.500000000 <= toInt8(-1), -0.500000000 > toInt8(-1), -0.500000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -0.500000000, toInt16(-1) != -0.500000000, toInt16(-1) < -0.500000000, toInt16(-1) <= -0.500000000, toInt16(-1) > -0.500000000, toInt16(-1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt16(-1), -0.500000000 != toInt16(-1), -0.500000000 < toInt16(-1), -0.500000000 <= toInt16(-1), -0.500000000 > toInt16(-1), -0.500000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -0.500000000, toInt32(-1) != -0.500000000, toInt32(-1) < -0.500000000, toInt32(-1) <= -0.500000000, toInt32(-1) > -0.500000000, toInt32(-1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt32(-1), -0.500000000 != toInt32(-1), -0.500000000 < toInt32(-1), -0.500000000 <= toInt32(-1), -0.500000000 > toInt32(-1), -0.500000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -0.500000000, toInt64(-1) != -0.500000000, toInt64(-1) < -0.500000000, toInt64(-1) <= -0.500000000, toInt64(-1) > -0.500000000, toInt64(-1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt64(-1), -0.500000000 != toInt64(-1), -0.500000000 < toInt64(-1), -0.500000000 <= toInt64(-1), -0.500000000 > toInt64(-1), -0.500000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '0.500000000', -1 = 0.500000000, -1 != 0.500000000, -1 < 0.500000000, -1 <= 0.500000000, -1 > 0.500000000, -1 >= 0.500000000,	0.500000000 = -1, 0.500000000 != -1, 0.500000000 < -1, 0.500000000 <= -1, 0.500000000 > -1, 0.500000000 >= -1 , toInt8(-1) = 0.500000000, toInt8(-1) != 0.500000000, toInt8(-1) < 0.500000000, toInt8(-1) <= 0.500000000, toInt8(-1) > 0.500000000, toInt8(-1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt8(-1), 0.500000000 != toInt8(-1), 0.500000000 < toInt8(-1), 0.500000000 <= toInt8(-1), 0.500000000 > toInt8(-1), 0.500000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 0.500000000, toInt16(-1) != 0.500000000, toInt16(-1) < 0.500000000, toInt16(-1) <= 0.500000000, toInt16(-1) > 0.500000000, toInt16(-1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt16(-1), 0.500000000 != toInt16(-1), 0.500000000 < toInt16(-1), 0.500000000 <= toInt16(-1), 0.500000000 > toInt16(-1), 0.500000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 0.500000000, toInt32(-1) != 0.500000000, toInt32(-1) < 0.500000000, toInt32(-1) <= 0.500000000, toInt32(-1) > 0.500000000, toInt32(-1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt32(-1), 0.500000000 != toInt32(-1), 0.500000000 < toInt32(-1), 0.500000000 <= toInt32(-1), 0.500000000 > toInt32(-1), 0.500000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 0.500000000, toInt64(-1) != 0.500000000, toInt64(-1) < 0.500000000, toInt64(-1) <= 0.500000000, toInt64(-1) > 0.500000000, toInt64(-1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt64(-1), 0.500000000 != toInt64(-1), 0.500000000 < toInt64(-1), 0.500000000 <= toInt64(-1), 0.500000000 > toInt64(-1), 0.500000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-1.500000000', -1 = -1.500000000, -1 != -1.500000000, -1 < -1.500000000, -1 <= -1.500000000, -1 > -1.500000000, -1 >= -1.500000000,	-1.500000000 = -1, -1.500000000 != -1, -1.500000000 < -1, -1.500000000 <= -1, -1.500000000 > -1, -1.500000000 >= -1 , toInt8(-1) = -1.500000000, toInt8(-1) != -1.500000000, toInt8(-1) < -1.500000000, toInt8(-1) <= -1.500000000, toInt8(-1) > -1.500000000, toInt8(-1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt8(-1), -1.500000000 != toInt8(-1), -1.500000000 < toInt8(-1), -1.500000000 <= toInt8(-1), -1.500000000 > toInt8(-1), -1.500000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -1.500000000, toInt16(-1) != -1.500000000, toInt16(-1) < -1.500000000, toInt16(-1) <= -1.500000000, toInt16(-1) > -1.500000000, toInt16(-1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt16(-1), -1.500000000 != toInt16(-1), -1.500000000 < toInt16(-1), -1.500000000 <= toInt16(-1), -1.500000000 > toInt16(-1), -1.500000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -1.500000000, toInt32(-1) != -1.500000000, toInt32(-1) < -1.500000000, toInt32(-1) <= -1.500000000, toInt32(-1) > -1.500000000, toInt32(-1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt32(-1), -1.500000000 != toInt32(-1), -1.500000000 < toInt32(-1), -1.500000000 <= toInt32(-1), -1.500000000 > toInt32(-1), -1.500000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -1.500000000, toInt64(-1) != -1.500000000, toInt64(-1) < -1.500000000, toInt64(-1) <= -1.500000000, toInt64(-1) > -1.500000000, toInt64(-1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt64(-1), -1.500000000 != toInt64(-1), -1.500000000 < toInt64(-1), -1.500000000 <= toInt64(-1), -1.500000000 > toInt64(-1), -1.500000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '1.500000000', -1 = 1.500000000, -1 != 1.500000000, -1 < 1.500000000, -1 <= 1.500000000, -1 > 1.500000000, -1 >= 1.500000000,	1.500000000 = -1, 1.500000000 != -1, 1.500000000 < -1, 1.500000000 <= -1, 1.500000000 > -1, 1.500000000 >= -1 , toInt8(-1) = 1.500000000, toInt8(-1) != 1.500000000, toInt8(-1) < 1.500000000, toInt8(-1) <= 1.500000000, toInt8(-1) > 1.500000000, toInt8(-1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt8(-1), 1.500000000 != toInt8(-1), 1.500000000 < toInt8(-1), 1.500000000 <= toInt8(-1), 1.500000000 > toInt8(-1), 1.500000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 1.500000000, toInt16(-1) != 1.500000000, toInt16(-1) < 1.500000000, toInt16(-1) <= 1.500000000, toInt16(-1) > 1.500000000, toInt16(-1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt16(-1), 1.500000000 != toInt16(-1), 1.500000000 < toInt16(-1), 1.500000000 <= toInt16(-1), 1.500000000 > toInt16(-1), 1.500000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 1.500000000, toInt32(-1) != 1.500000000, toInt32(-1) < 1.500000000, toInt32(-1) <= 1.500000000, toInt32(-1) > 1.500000000, toInt32(-1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt32(-1), 1.500000000 != toInt32(-1), 1.500000000 < toInt32(-1), 1.500000000 <= toInt32(-1), 1.500000000 > toInt32(-1), 1.500000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 1.500000000, toInt64(-1) != 1.500000000, toInt64(-1) < 1.500000000, toInt64(-1) <= 1.500000000, toInt64(-1) > 1.500000000, toInt64(-1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt64(-1), 1.500000000 != toInt64(-1), 1.500000000 < toInt64(-1), 1.500000000 <= toInt64(-1), 1.500000000 > toInt64(-1), 1.500000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9007199254740992.000000000', -1 = 9007199254740992.000000000, -1 != 9007199254740992.000000000, -1 < 9007199254740992.000000000, -1 <= 9007199254740992.000000000, -1 > 9007199254740992.000000000, -1 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = -1, 9007199254740992.000000000 != -1, 9007199254740992.000000000 < -1, 9007199254740992.000000000 <= -1, 9007199254740992.000000000 > -1, 9007199254740992.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt8(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt8(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt16(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt16(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt32(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt32(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) != 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) < 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) > 9007199254740992.000000000, toInt64(-1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 != toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 < toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 > toInt64(-1), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '2251799813685247.500000000', -1 = 2251799813685247.500000000, -1 != 2251799813685247.500000000, -1 < 2251799813685247.500000000, -1 <= 2251799813685247.500000000, -1 > 2251799813685247.500000000, -1 >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = -1, 2251799813685247.500000000 != -1, 2251799813685247.500000000 < -1, 2251799813685247.500000000 <= -1, 2251799813685247.500000000 > -1, 2251799813685247.500000000 >= -1 , toInt8(-1) = 2251799813685247.500000000, toInt8(-1) != 2251799813685247.500000000, toInt8(-1) < 2251799813685247.500000000, toInt8(-1) <= 2251799813685247.500000000, toInt8(-1) > 2251799813685247.500000000, toInt8(-1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt8(-1), 2251799813685247.500000000 != toInt8(-1), 2251799813685247.500000000 < toInt8(-1), 2251799813685247.500000000 <= toInt8(-1), 2251799813685247.500000000 > toInt8(-1), 2251799813685247.500000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 2251799813685247.500000000, toInt16(-1) != 2251799813685247.500000000, toInt16(-1) < 2251799813685247.500000000, toInt16(-1) <= 2251799813685247.500000000, toInt16(-1) > 2251799813685247.500000000, toInt16(-1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt16(-1), 2251799813685247.500000000 != toInt16(-1), 2251799813685247.500000000 < toInt16(-1), 2251799813685247.500000000 <= toInt16(-1), 2251799813685247.500000000 > toInt16(-1), 2251799813685247.500000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 2251799813685247.500000000, toInt32(-1) != 2251799813685247.500000000, toInt32(-1) < 2251799813685247.500000000, toInt32(-1) <= 2251799813685247.500000000, toInt32(-1) > 2251799813685247.500000000, toInt32(-1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt32(-1), 2251799813685247.500000000 != toInt32(-1), 2251799813685247.500000000 < toInt32(-1), 2251799813685247.500000000 <= toInt32(-1), 2251799813685247.500000000 > toInt32(-1), 2251799813685247.500000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 2251799813685247.500000000, toInt64(-1) != 2251799813685247.500000000, toInt64(-1) < 2251799813685247.500000000, toInt64(-1) <= 2251799813685247.500000000, toInt64(-1) > 2251799813685247.500000000, toInt64(-1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt64(-1), 2251799813685247.500000000 != toInt64(-1), 2251799813685247.500000000 < toInt64(-1), 2251799813685247.500000000 <= toInt64(-1), 2251799813685247.500000000 > toInt64(-1), 2251799813685247.500000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '2251799813685248.500000000', -1 = 2251799813685248.500000000, -1 != 2251799813685248.500000000, -1 < 2251799813685248.500000000, -1 <= 2251799813685248.500000000, -1 > 2251799813685248.500000000, -1 >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = -1, 2251799813685248.500000000 != -1, 2251799813685248.500000000 < -1, 2251799813685248.500000000 <= -1, 2251799813685248.500000000 > -1, 2251799813685248.500000000 >= -1 , toInt8(-1) = 2251799813685248.500000000, toInt8(-1) != 2251799813685248.500000000, toInt8(-1) < 2251799813685248.500000000, toInt8(-1) <= 2251799813685248.500000000, toInt8(-1) > 2251799813685248.500000000, toInt8(-1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt8(-1), 2251799813685248.500000000 != toInt8(-1), 2251799813685248.500000000 < toInt8(-1), 2251799813685248.500000000 <= toInt8(-1), 2251799813685248.500000000 > toInt8(-1), 2251799813685248.500000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 2251799813685248.500000000, toInt16(-1) != 2251799813685248.500000000, toInt16(-1) < 2251799813685248.500000000, toInt16(-1) <= 2251799813685248.500000000, toInt16(-1) > 2251799813685248.500000000, toInt16(-1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt16(-1), 2251799813685248.500000000 != toInt16(-1), 2251799813685248.500000000 < toInt16(-1), 2251799813685248.500000000 <= toInt16(-1), 2251799813685248.500000000 > toInt16(-1), 2251799813685248.500000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 2251799813685248.500000000, toInt32(-1) != 2251799813685248.500000000, toInt32(-1) < 2251799813685248.500000000, toInt32(-1) <= 2251799813685248.500000000, toInt32(-1) > 2251799813685248.500000000, toInt32(-1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt32(-1), 2251799813685248.500000000 != toInt32(-1), 2251799813685248.500000000 < toInt32(-1), 2251799813685248.500000000 <= toInt32(-1), 2251799813685248.500000000 > toInt32(-1), 2251799813685248.500000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 2251799813685248.500000000, toInt64(-1) != 2251799813685248.500000000, toInt64(-1) < 2251799813685248.500000000, toInt64(-1) <= 2251799813685248.500000000, toInt64(-1) > 2251799813685248.500000000, toInt64(-1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt64(-1), 2251799813685248.500000000 != toInt64(-1), 2251799813685248.500000000 < toInt64(-1), 2251799813685248.500000000 <= toInt64(-1), 2251799813685248.500000000 > toInt64(-1), 2251799813685248.500000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '1152921504606846976.000000000', -1 = 1152921504606846976.000000000, -1 != 1152921504606846976.000000000, -1 < 1152921504606846976.000000000, -1 <= 1152921504606846976.000000000, -1 > 1152921504606846976.000000000, -1 >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = -1, 1152921504606846976.000000000 != -1, 1152921504606846976.000000000 < -1, 1152921504606846976.000000000 <= -1, 1152921504606846976.000000000 > -1, 1152921504606846976.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) != 1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) < 1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) > 1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt8(-1), 1152921504606846976.000000000 != toInt8(-1), 1152921504606846976.000000000 < toInt8(-1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt8(-1), 1152921504606846976.000000000 > toInt8(-1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) != 1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) < 1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) > 1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt16(-1), 1152921504606846976.000000000 != toInt16(-1), 1152921504606846976.000000000 < toInt16(-1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt16(-1), 1152921504606846976.000000000 > toInt16(-1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) != 1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) < 1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) > 1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt32(-1), 1152921504606846976.000000000 != toInt32(-1), 1152921504606846976.000000000 < toInt32(-1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt32(-1), 1152921504606846976.000000000 > toInt32(-1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) != 1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) < 1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) > 1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt64(-1), 1152921504606846976.000000000 != toInt64(-1), 1152921504606846976.000000000 < toInt64(-1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt64(-1), 1152921504606846976.000000000 > toInt64(-1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-1152921504606846976.000000000', -1 = -1152921504606846976.000000000, -1 != -1152921504606846976.000000000, -1 < -1152921504606846976.000000000, -1 <= -1152921504606846976.000000000, -1 > -1152921504606846976.000000000, -1 >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = -1, -1152921504606846976.000000000 != -1, -1152921504606846976.000000000 < -1, -1152921504606846976.000000000 <= -1, -1152921504606846976.000000000 > -1, -1152921504606846976.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) != -1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) < -1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) > -1152921504606846976.000000000, toInt8(-1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt8(-1), -1152921504606846976.000000000 != toInt8(-1), -1152921504606846976.000000000 < toInt8(-1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt8(-1), -1152921504606846976.000000000 > toInt8(-1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) != -1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) < -1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) > -1152921504606846976.000000000, toInt16(-1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt16(-1), -1152921504606846976.000000000 != toInt16(-1), -1152921504606846976.000000000 < toInt16(-1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt16(-1), -1152921504606846976.000000000 > toInt16(-1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) != -1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) < -1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) > -1152921504606846976.000000000, toInt32(-1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt32(-1), -1152921504606846976.000000000 != toInt32(-1), -1152921504606846976.000000000 < toInt32(-1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt32(-1), -1152921504606846976.000000000 > toInt32(-1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) != -1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) < -1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) > -1152921504606846976.000000000, toInt64(-1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt64(-1), -1152921504606846976.000000000 != toInt64(-1), -1152921504606846976.000000000 < toInt64(-1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt64(-1), -1152921504606846976.000000000 > toInt64(-1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '-9223372036854786048.000000000', -1 = -9223372036854786048.000000000, -1 != -9223372036854786048.000000000, -1 < -9223372036854786048.000000000, -1 <= -9223372036854786048.000000000, -1 > -9223372036854786048.000000000, -1 >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = -1, -9223372036854786048.000000000 != -1, -9223372036854786048.000000000 < -1, -9223372036854786048.000000000 <= -1, -9223372036854786048.000000000 > -1, -9223372036854786048.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = -9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) != -9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) < -9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) > -9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt8(-1), -9223372036854786048.000000000 != toInt8(-1), -9223372036854786048.000000000 < toInt8(-1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt8(-1), -9223372036854786048.000000000 > toInt8(-1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = -9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) != -9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) < -9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) > -9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt16(-1), -9223372036854786048.000000000 != toInt16(-1), -9223372036854786048.000000000 < toInt16(-1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt16(-1), -9223372036854786048.000000000 > toInt16(-1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = -9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) != -9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) < -9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) > -9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt32(-1), -9223372036854786048.000000000 != toInt32(-1), -9223372036854786048.000000000 < toInt32(-1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt32(-1), -9223372036854786048.000000000 > toInt32(-1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = -9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) != -9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) < -9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) > -9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt64(-1), -9223372036854786048.000000000 != toInt64(-1), -9223372036854786048.000000000 < toInt64(-1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt64(-1), -9223372036854786048.000000000 > toInt64(-1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '-1', '9223372036854786048.000000000', -1 = 9223372036854786048.000000000, -1 != 9223372036854786048.000000000, -1 < 9223372036854786048.000000000, -1 <= 9223372036854786048.000000000, -1 > 9223372036854786048.000000000, -1 >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = -1, 9223372036854786048.000000000 != -1, 9223372036854786048.000000000 < -1, 9223372036854786048.000000000 <= -1, 9223372036854786048.000000000 > -1, 9223372036854786048.000000000 >= -1 , toInt8(-1) = 9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) != 9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) < 9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) > 9223372036854786048.000000000, toInt8(-1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt8(-1), 9223372036854786048.000000000 != toInt8(-1), 9223372036854786048.000000000 < toInt8(-1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt8(-1), 9223372036854786048.000000000 > toInt8(-1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt8(-1) , toInt16(-1) = 9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) != 9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) < 9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) > 9223372036854786048.000000000, toInt16(-1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt16(-1), 9223372036854786048.000000000 != toInt16(-1), 9223372036854786048.000000000 < toInt16(-1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt16(-1), 9223372036854786048.000000000 > toInt16(-1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt16(-1) , toInt32(-1) = 9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) != 9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) < 9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) > 9223372036854786048.000000000, toInt32(-1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt32(-1), 9223372036854786048.000000000 != toInt32(-1), 9223372036854786048.000000000 < toInt32(-1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt32(-1), 9223372036854786048.000000000 > toInt32(-1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt32(-1) , toInt64(-1) = 9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) != 9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) < 9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) > 9223372036854786048.000000000, toInt64(-1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt64(-1), 9223372036854786048.000000000 != toInt64(-1), 9223372036854786048.000000000 < toInt64(-1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt64(-1), 9223372036854786048.000000000 > toInt64(-1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt64(-1) ;
+SELECT '1', '0.000000000', 1 = 0.000000000, 1 != 0.000000000, 1 < 0.000000000, 1 <= 0.000000000, 1 > 0.000000000, 1 >= 0.000000000,	0.000000000 = 1, 0.000000000 != 1, 0.000000000 < 1, 0.000000000 <= 1, 0.000000000 > 1, 0.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 0.000000000, toUInt8(1) != 0.000000000, toUInt8(1) < 0.000000000, toUInt8(1) <= 0.000000000, toUInt8(1) > 0.000000000, toUInt8(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt8(1), 0.000000000 != toUInt8(1), 0.000000000 < toUInt8(1), 0.000000000 <= toUInt8(1), 0.000000000 > toUInt8(1), 0.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 0.000000000, toInt8(1) != 0.000000000, toInt8(1) < 0.000000000, toInt8(1) <= 0.000000000, toInt8(1) > 0.000000000, toInt8(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt8(1), 0.000000000 != toInt8(1), 0.000000000 < toInt8(1), 0.000000000 <= toInt8(1), 0.000000000 > toInt8(1), 0.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 0.000000000, toUInt16(1) != 0.000000000, toUInt16(1) < 0.000000000, toUInt16(1) <= 0.000000000, toUInt16(1) > 0.000000000, toUInt16(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt16(1), 0.000000000 != toUInt16(1), 0.000000000 < toUInt16(1), 0.000000000 <= toUInt16(1), 0.000000000 > toUInt16(1), 0.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 0.000000000, toInt16(1) != 0.000000000, toInt16(1) < 0.000000000, toInt16(1) <= 0.000000000, toInt16(1) > 0.000000000, toInt16(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt16(1), 0.000000000 != toInt16(1), 0.000000000 < toInt16(1), 0.000000000 <= toInt16(1), 0.000000000 > toInt16(1), 0.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 0.000000000, toUInt32(1) != 0.000000000, toUInt32(1) < 0.000000000, toUInt32(1) <= 0.000000000, toUInt32(1) > 0.000000000, toUInt32(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt32(1), 0.000000000 != toUInt32(1), 0.000000000 < toUInt32(1), 0.000000000 <= toUInt32(1), 0.000000000 > toUInt32(1), 0.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 0.000000000, toInt32(1) != 0.000000000, toInt32(1) < 0.000000000, toInt32(1) <= 0.000000000, toInt32(1) > 0.000000000, toInt32(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt32(1), 0.000000000 != toInt32(1), 0.000000000 < toInt32(1), 0.000000000 <= toInt32(1), 0.000000000 > toInt32(1), 0.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 0.000000000, toUInt64(1) != 0.000000000, toUInt64(1) < 0.000000000, toUInt64(1) <= 0.000000000, toUInt64(1) > 0.000000000, toUInt64(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt64(1), 0.000000000 != toUInt64(1), 0.000000000 < toUInt64(1), 0.000000000 <= toUInt64(1), 0.000000000 > toUInt64(1), 0.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 0.000000000, toInt64(1) != 0.000000000, toInt64(1) < 0.000000000, toInt64(1) <= 0.000000000, toInt64(1) > 0.000000000, toInt64(1) >= 0.000000000,	0.000000000 = toInt64(1), 0.000000000 != toInt64(1), 0.000000000 < toInt64(1), 0.000000000 <= toInt64(1), 0.000000000 > toInt64(1), 0.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-1.000000000', 1 = -1.000000000, 1 != -1.000000000, 1 < -1.000000000, 1 <= -1.000000000, 1 > -1.000000000, 1 >= -1.000000000,	-1.000000000 = 1, -1.000000000 != 1, -1.000000000 < 1, -1.000000000 <= 1, -1.000000000 > 1, -1.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -1.000000000, toUInt8(1) != -1.000000000, toUInt8(1) < -1.000000000, toUInt8(1) <= -1.000000000, toUInt8(1) > -1.000000000, toUInt8(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toUInt8(1), -1.000000000 != toUInt8(1), -1.000000000 < toUInt8(1), -1.000000000 <= toUInt8(1), -1.000000000 > toUInt8(1), -1.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -1.000000000, toInt8(1) != -1.000000000, toInt8(1) < -1.000000000, toInt8(1) <= -1.000000000, toInt8(1) > -1.000000000, toInt8(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt8(1), -1.000000000 != toInt8(1), -1.000000000 < toInt8(1), -1.000000000 <= toInt8(1), -1.000000000 > toInt8(1), -1.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -1.000000000, toUInt16(1) != -1.000000000, toUInt16(1) < -1.000000000, toUInt16(1) <= -1.000000000, toUInt16(1) > -1.000000000, toUInt16(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toUInt16(1), -1.000000000 != toUInt16(1), -1.000000000 < toUInt16(1), -1.000000000 <= toUInt16(1), -1.000000000 > toUInt16(1), -1.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -1.000000000, toInt16(1) != -1.000000000, toInt16(1) < -1.000000000, toInt16(1) <= -1.000000000, toInt16(1) > -1.000000000, toInt16(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt16(1), -1.000000000 != toInt16(1), -1.000000000 < toInt16(1), -1.000000000 <= toInt16(1), -1.000000000 > toInt16(1), -1.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -1.000000000, toUInt32(1) != -1.000000000, toUInt32(1) < -1.000000000, toUInt32(1) <= -1.000000000, toUInt32(1) > -1.000000000, toUInt32(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toUInt32(1), -1.000000000 != toUInt32(1), -1.000000000 < toUInt32(1), -1.000000000 <= toUInt32(1), -1.000000000 > toUInt32(1), -1.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -1.000000000, toInt32(1) != -1.000000000, toInt32(1) < -1.000000000, toInt32(1) <= -1.000000000, toInt32(1) > -1.000000000, toInt32(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt32(1), -1.000000000 != toInt32(1), -1.000000000 < toInt32(1), -1.000000000 <= toInt32(1), -1.000000000 > toInt32(1), -1.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -1.000000000, toUInt64(1) != -1.000000000, toUInt64(1) < -1.000000000, toUInt64(1) <= -1.000000000, toUInt64(1) > -1.000000000, toUInt64(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toUInt64(1), -1.000000000 != toUInt64(1), -1.000000000 < toUInt64(1), -1.000000000 <= toUInt64(1), -1.000000000 > toUInt64(1), -1.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -1.000000000, toInt64(1) != -1.000000000, toInt64(1) < -1.000000000, toInt64(1) <= -1.000000000, toInt64(1) > -1.000000000, toInt64(1) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toInt64(1), -1.000000000 != toInt64(1), -1.000000000 < toInt64(1), -1.000000000 <= toInt64(1), -1.000000000 > toInt64(1), -1.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '1.000000000', 1 = 1.000000000, 1 != 1.000000000, 1 < 1.000000000, 1 <= 1.000000000, 1 > 1.000000000, 1 >= 1.000000000,	1.000000000 = 1, 1.000000000 != 1, 1.000000000 < 1, 1.000000000 <= 1, 1.000000000 > 1, 1.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 1.000000000, toUInt8(1) != 1.000000000, toUInt8(1) < 1.000000000, toUInt8(1) <= 1.000000000, toUInt8(1) > 1.000000000, toUInt8(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt8(1), 1.000000000 != toUInt8(1), 1.000000000 < toUInt8(1), 1.000000000 <= toUInt8(1), 1.000000000 > toUInt8(1), 1.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 1.000000000, toInt8(1) != 1.000000000, toInt8(1) < 1.000000000, toInt8(1) <= 1.000000000, toInt8(1) > 1.000000000, toInt8(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt8(1), 1.000000000 != toInt8(1), 1.000000000 < toInt8(1), 1.000000000 <= toInt8(1), 1.000000000 > toInt8(1), 1.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 1.000000000, toUInt16(1) != 1.000000000, toUInt16(1) < 1.000000000, toUInt16(1) <= 1.000000000, toUInt16(1) > 1.000000000, toUInt16(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt16(1), 1.000000000 != toUInt16(1), 1.000000000 < toUInt16(1), 1.000000000 <= toUInt16(1), 1.000000000 > toUInt16(1), 1.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 1.000000000, toInt16(1) != 1.000000000, toInt16(1) < 1.000000000, toInt16(1) <= 1.000000000, toInt16(1) > 1.000000000, toInt16(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt16(1), 1.000000000 != toInt16(1), 1.000000000 < toInt16(1), 1.000000000 <= toInt16(1), 1.000000000 > toInt16(1), 1.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 1.000000000, toUInt32(1) != 1.000000000, toUInt32(1) < 1.000000000, toUInt32(1) <= 1.000000000, toUInt32(1) > 1.000000000, toUInt32(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt32(1), 1.000000000 != toUInt32(1), 1.000000000 < toUInt32(1), 1.000000000 <= toUInt32(1), 1.000000000 > toUInt32(1), 1.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 1.000000000, toInt32(1) != 1.000000000, toInt32(1) < 1.000000000, toInt32(1) <= 1.000000000, toInt32(1) > 1.000000000, toInt32(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt32(1), 1.000000000 != toInt32(1), 1.000000000 < toInt32(1), 1.000000000 <= toInt32(1), 1.000000000 > toInt32(1), 1.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 1.000000000, toUInt64(1) != 1.000000000, toUInt64(1) < 1.000000000, toUInt64(1) <= 1.000000000, toUInt64(1) > 1.000000000, toUInt64(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt64(1), 1.000000000 != toUInt64(1), 1.000000000 < toUInt64(1), 1.000000000 <= toUInt64(1), 1.000000000 > toUInt64(1), 1.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 1.000000000, toInt64(1) != 1.000000000, toInt64(1) < 1.000000000, toInt64(1) <= 1.000000000, toInt64(1) > 1.000000000, toInt64(1) >= 1.000000000,	1.000000000 = toInt64(1), 1.000000000 != toInt64(1), 1.000000000 < toInt64(1), 1.000000000 <= toInt64(1), 1.000000000 > toInt64(1), 1.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '18446744073709551616.000000000', 1 = 18446744073709551616.000000000, 1 != 18446744073709551616.000000000, 1 < 18446744073709551616.000000000, 1 <= 18446744073709551616.000000000, 1 > 18446744073709551616.000000000, 1 >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = 1, 18446744073709551616.000000000 != 1, 18446744073709551616.000000000 < 1, 18446744073709551616.000000000 <= 1, 18446744073709551616.000000000 > 1, 18446744073709551616.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 18446744073709551616.000000000, toUInt8(1) != 18446744073709551616.000000000, toUInt8(1) < 18446744073709551616.000000000, toUInt8(1) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt8(1) > 18446744073709551616.000000000, toUInt8(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt8(1), 18446744073709551616.000000000 != toUInt8(1), 18446744073709551616.000000000 < toUInt8(1), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt8(1), 18446744073709551616.000000000 > toUInt8(1), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 18446744073709551616.000000000, toInt8(1) != 18446744073709551616.000000000, toInt8(1) < 18446744073709551616.000000000, toInt8(1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt8(1) > 18446744073709551616.000000000, toInt8(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt8(1), 18446744073709551616.000000000 != toInt8(1), 18446744073709551616.000000000 < toInt8(1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt8(1), 18446744073709551616.000000000 > toInt8(1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 18446744073709551616.000000000, toUInt16(1) != 18446744073709551616.000000000, toUInt16(1) < 18446744073709551616.000000000, toUInt16(1) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt16(1) > 18446744073709551616.000000000, toUInt16(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt16(1), 18446744073709551616.000000000 != toUInt16(1), 18446744073709551616.000000000 < toUInt16(1), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt16(1), 18446744073709551616.000000000 > toUInt16(1), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 18446744073709551616.000000000, toInt16(1) != 18446744073709551616.000000000, toInt16(1) < 18446744073709551616.000000000, toInt16(1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt16(1) > 18446744073709551616.000000000, toInt16(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt16(1), 18446744073709551616.000000000 != toInt16(1), 18446744073709551616.000000000 < toInt16(1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt16(1), 18446744073709551616.000000000 > toInt16(1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 18446744073709551616.000000000, toUInt32(1) != 18446744073709551616.000000000, toUInt32(1) < 18446744073709551616.000000000, toUInt32(1) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt32(1) > 18446744073709551616.000000000, toUInt32(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt32(1), 18446744073709551616.000000000 != toUInt32(1), 18446744073709551616.000000000 < toUInt32(1), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt32(1), 18446744073709551616.000000000 > toUInt32(1), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 18446744073709551616.000000000, toInt32(1) != 18446744073709551616.000000000, toInt32(1) < 18446744073709551616.000000000, toInt32(1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt32(1) > 18446744073709551616.000000000, toInt32(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt32(1), 18446744073709551616.000000000 != toInt32(1), 18446744073709551616.000000000 < toInt32(1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt32(1), 18446744073709551616.000000000 > toInt32(1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 18446744073709551616.000000000, toUInt64(1) != 18446744073709551616.000000000, toUInt64(1) < 18446744073709551616.000000000, toUInt64(1) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt64(1) > 18446744073709551616.000000000, toUInt64(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt64(1), 18446744073709551616.000000000 != toUInt64(1), 18446744073709551616.000000000 < toUInt64(1), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt64(1), 18446744073709551616.000000000 > toUInt64(1), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 18446744073709551616.000000000, toInt64(1) != 18446744073709551616.000000000, toInt64(1) < 18446744073709551616.000000000, toInt64(1) <= 18446744073709551616.000000000, toInt64(1) > 18446744073709551616.000000000, toInt64(1) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toInt64(1), 18446744073709551616.000000000 != toInt64(1), 18446744073709551616.000000000 < toInt64(1), 18446744073709551616.000000000 <= toInt64(1), 18446744073709551616.000000000 > toInt64(1), 18446744073709551616.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9223372036854775808.000000000', 1 = 9223372036854775808.000000000, 1 != 9223372036854775808.000000000, 1 < 9223372036854775808.000000000, 1 <= 9223372036854775808.000000000, 1 > 9223372036854775808.000000000, 1 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = 1, 9223372036854775808.000000000 != 1, 9223372036854775808.000000000 < 1, 9223372036854775808.000000000 <= 1, 9223372036854775808.000000000 > 1, 9223372036854775808.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-9223372036854775808.000000000', 1 = -9223372036854775808.000000000, 1 != -9223372036854775808.000000000, 1 < -9223372036854775808.000000000, 1 <= -9223372036854775808.000000000, 1 > -9223372036854775808.000000000, 1 >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = 1, -9223372036854775808.000000000 != 1, -9223372036854775808.000000000 < 1, -9223372036854775808.000000000 <= 1, -9223372036854775808.000000000 > 1, -9223372036854775808.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) != -9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) < -9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) <= -9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) > -9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toUInt8(1), -9223372036854775808.000000000 != toUInt8(1), -9223372036854775808.000000000 < toUInt8(1), -9223372036854775808.000000000 <= toUInt8(1), -9223372036854775808.000000000 > toUInt8(1), -9223372036854775808.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -9223372036854775808.000000000, toInt8(1) != -9223372036854775808.000000000, toInt8(1) < -9223372036854775808.000000000, toInt8(1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt8(1) > -9223372036854775808.000000000, toInt8(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt8(1), -9223372036854775808.000000000 != toInt8(1), -9223372036854775808.000000000 < toInt8(1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt8(1), -9223372036854775808.000000000 > toInt8(1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) != -9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) < -9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) <= -9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) > -9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toUInt16(1), -9223372036854775808.000000000 != toUInt16(1), -9223372036854775808.000000000 < toUInt16(1), -9223372036854775808.000000000 <= toUInt16(1), -9223372036854775808.000000000 > toUInt16(1), -9223372036854775808.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -9223372036854775808.000000000, toInt16(1) != -9223372036854775808.000000000, toInt16(1) < -9223372036854775808.000000000, toInt16(1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt16(1) > -9223372036854775808.000000000, toInt16(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt16(1), -9223372036854775808.000000000 != toInt16(1), -9223372036854775808.000000000 < toInt16(1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt16(1), -9223372036854775808.000000000 > toInt16(1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) != -9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) < -9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) <= -9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) > -9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toUInt32(1), -9223372036854775808.000000000 != toUInt32(1), -9223372036854775808.000000000 < toUInt32(1), -9223372036854775808.000000000 <= toUInt32(1), -9223372036854775808.000000000 > toUInt32(1), -9223372036854775808.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -9223372036854775808.000000000, toInt32(1) != -9223372036854775808.000000000, toInt32(1) < -9223372036854775808.000000000, toInt32(1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt32(1) > -9223372036854775808.000000000, toInt32(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt32(1), -9223372036854775808.000000000 != toInt32(1), -9223372036854775808.000000000 < toInt32(1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt32(1), -9223372036854775808.000000000 > toInt32(1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) != -9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) < -9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) <= -9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) > -9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toUInt64(1), -9223372036854775808.000000000 != toUInt64(1), -9223372036854775808.000000000 < toUInt64(1), -9223372036854775808.000000000 <= toUInt64(1), -9223372036854775808.000000000 > toUInt64(1), -9223372036854775808.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -9223372036854775808.000000000, toInt64(1) != -9223372036854775808.000000000, toInt64(1) < -9223372036854775808.000000000, toInt64(1) <= -9223372036854775808.000000000, toInt64(1) > -9223372036854775808.000000000, toInt64(1) >= -9223372036854775808.000000000,	-9223372036854775808.000000000 = toInt64(1), -9223372036854775808.000000000 != toInt64(1), -9223372036854775808.000000000 < toInt64(1), -9223372036854775808.000000000 <= toInt64(1), -9223372036854775808.000000000 > toInt64(1), -9223372036854775808.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9223372036854775808.000000000', 1 = 9223372036854775808.000000000, 1 != 9223372036854775808.000000000, 1 < 9223372036854775808.000000000, 1 <= 9223372036854775808.000000000, 1 > 9223372036854775808.000000000, 1 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = 1, 9223372036854775808.000000000 != 1, 9223372036854775808.000000000 < 1, 9223372036854775808.000000000 <= 1, 9223372036854775808.000000000 > 1, 9223372036854775808.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt8(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt8(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt8(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt8(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt16(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt16(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt16(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt16(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt32(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt32(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt32(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt32(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) != 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) < 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) > 9223372036854775808.000000000, toUInt64(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 != toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 < toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 > toUInt64(1), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) != 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) < 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) <= 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) > 9223372036854775808.000000000, toInt64(1) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 != toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 < toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 <= toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 > toInt64(1), 9223372036854775808.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '2251799813685248.000000000', 1 = 2251799813685248.000000000, 1 != 2251799813685248.000000000, 1 < 2251799813685248.000000000, 1 <= 2251799813685248.000000000, 1 > 2251799813685248.000000000, 1 >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = 1, 2251799813685248.000000000 != 1, 2251799813685248.000000000 < 1, 2251799813685248.000000000 <= 1, 2251799813685248.000000000 > 1, 2251799813685248.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 2251799813685248.000000000, toUInt8(1) != 2251799813685248.000000000, toUInt8(1) < 2251799813685248.000000000, toUInt8(1) <= 2251799813685248.000000000, toUInt8(1) > 2251799813685248.000000000, toUInt8(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt8(1), 2251799813685248.000000000 != toUInt8(1), 2251799813685248.000000000 < toUInt8(1), 2251799813685248.000000000 <= toUInt8(1), 2251799813685248.000000000 > toUInt8(1), 2251799813685248.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 2251799813685248.000000000, toInt8(1) != 2251799813685248.000000000, toInt8(1) < 2251799813685248.000000000, toInt8(1) <= 2251799813685248.000000000, toInt8(1) > 2251799813685248.000000000, toInt8(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt8(1), 2251799813685248.000000000 != toInt8(1), 2251799813685248.000000000 < toInt8(1), 2251799813685248.000000000 <= toInt8(1), 2251799813685248.000000000 > toInt8(1), 2251799813685248.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 2251799813685248.000000000, toUInt16(1) != 2251799813685248.000000000, toUInt16(1) < 2251799813685248.000000000, toUInt16(1) <= 2251799813685248.000000000, toUInt16(1) > 2251799813685248.000000000, toUInt16(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt16(1), 2251799813685248.000000000 != toUInt16(1), 2251799813685248.000000000 < toUInt16(1), 2251799813685248.000000000 <= toUInt16(1), 2251799813685248.000000000 > toUInt16(1), 2251799813685248.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 2251799813685248.000000000, toInt16(1) != 2251799813685248.000000000, toInt16(1) < 2251799813685248.000000000, toInt16(1) <= 2251799813685248.000000000, toInt16(1) > 2251799813685248.000000000, toInt16(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt16(1), 2251799813685248.000000000 != toInt16(1), 2251799813685248.000000000 < toInt16(1), 2251799813685248.000000000 <= toInt16(1), 2251799813685248.000000000 > toInt16(1), 2251799813685248.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 2251799813685248.000000000, toUInt32(1) != 2251799813685248.000000000, toUInt32(1) < 2251799813685248.000000000, toUInt32(1) <= 2251799813685248.000000000, toUInt32(1) > 2251799813685248.000000000, toUInt32(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt32(1), 2251799813685248.000000000 != toUInt32(1), 2251799813685248.000000000 < toUInt32(1), 2251799813685248.000000000 <= toUInt32(1), 2251799813685248.000000000 > toUInt32(1), 2251799813685248.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 2251799813685248.000000000, toInt32(1) != 2251799813685248.000000000, toInt32(1) < 2251799813685248.000000000, toInt32(1) <= 2251799813685248.000000000, toInt32(1) > 2251799813685248.000000000, toInt32(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt32(1), 2251799813685248.000000000 != toInt32(1), 2251799813685248.000000000 < toInt32(1), 2251799813685248.000000000 <= toInt32(1), 2251799813685248.000000000 > toInt32(1), 2251799813685248.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 2251799813685248.000000000, toUInt64(1) != 2251799813685248.000000000, toUInt64(1) < 2251799813685248.000000000, toUInt64(1) <= 2251799813685248.000000000, toUInt64(1) > 2251799813685248.000000000, toUInt64(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toUInt64(1), 2251799813685248.000000000 != toUInt64(1), 2251799813685248.000000000 < toUInt64(1), 2251799813685248.000000000 <= toUInt64(1), 2251799813685248.000000000 > toUInt64(1), 2251799813685248.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 2251799813685248.000000000, toInt64(1) != 2251799813685248.000000000, toInt64(1) < 2251799813685248.000000000, toInt64(1) <= 2251799813685248.000000000, toInt64(1) > 2251799813685248.000000000, toInt64(1) >= 2251799813685248.000000000,	2251799813685248.000000000 = toInt64(1), 2251799813685248.000000000 != toInt64(1), 2251799813685248.000000000 < toInt64(1), 2251799813685248.000000000 <= toInt64(1), 2251799813685248.000000000 > toInt64(1), 2251799813685248.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '4503599627370496.000000000', 1 = 4503599627370496.000000000, 1 != 4503599627370496.000000000, 1 < 4503599627370496.000000000, 1 <= 4503599627370496.000000000, 1 > 4503599627370496.000000000, 1 >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = 1, 4503599627370496.000000000 != 1, 4503599627370496.000000000 < 1, 4503599627370496.000000000 <= 1, 4503599627370496.000000000 > 1, 4503599627370496.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 4503599627370496.000000000, toUInt8(1) != 4503599627370496.000000000, toUInt8(1) < 4503599627370496.000000000, toUInt8(1) <= 4503599627370496.000000000, toUInt8(1) > 4503599627370496.000000000, toUInt8(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt8(1), 4503599627370496.000000000 != toUInt8(1), 4503599627370496.000000000 < toUInt8(1), 4503599627370496.000000000 <= toUInt8(1), 4503599627370496.000000000 > toUInt8(1), 4503599627370496.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 4503599627370496.000000000, toInt8(1) != 4503599627370496.000000000, toInt8(1) < 4503599627370496.000000000, toInt8(1) <= 4503599627370496.000000000, toInt8(1) > 4503599627370496.000000000, toInt8(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt8(1), 4503599627370496.000000000 != toInt8(1), 4503599627370496.000000000 < toInt8(1), 4503599627370496.000000000 <= toInt8(1), 4503599627370496.000000000 > toInt8(1), 4503599627370496.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 4503599627370496.000000000, toUInt16(1) != 4503599627370496.000000000, toUInt16(1) < 4503599627370496.000000000, toUInt16(1) <= 4503599627370496.000000000, toUInt16(1) > 4503599627370496.000000000, toUInt16(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt16(1), 4503599627370496.000000000 != toUInt16(1), 4503599627370496.000000000 < toUInt16(1), 4503599627370496.000000000 <= toUInt16(1), 4503599627370496.000000000 > toUInt16(1), 4503599627370496.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 4503599627370496.000000000, toInt16(1) != 4503599627370496.000000000, toInt16(1) < 4503599627370496.000000000, toInt16(1) <= 4503599627370496.000000000, toInt16(1) > 4503599627370496.000000000, toInt16(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt16(1), 4503599627370496.000000000 != toInt16(1), 4503599627370496.000000000 < toInt16(1), 4503599627370496.000000000 <= toInt16(1), 4503599627370496.000000000 > toInt16(1), 4503599627370496.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 4503599627370496.000000000, toUInt32(1) != 4503599627370496.000000000, toUInt32(1) < 4503599627370496.000000000, toUInt32(1) <= 4503599627370496.000000000, toUInt32(1) > 4503599627370496.000000000, toUInt32(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt32(1), 4503599627370496.000000000 != toUInt32(1), 4503599627370496.000000000 < toUInt32(1), 4503599627370496.000000000 <= toUInt32(1), 4503599627370496.000000000 > toUInt32(1), 4503599627370496.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 4503599627370496.000000000, toInt32(1) != 4503599627370496.000000000, toInt32(1) < 4503599627370496.000000000, toInt32(1) <= 4503599627370496.000000000, toInt32(1) > 4503599627370496.000000000, toInt32(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt32(1), 4503599627370496.000000000 != toInt32(1), 4503599627370496.000000000 < toInt32(1), 4503599627370496.000000000 <= toInt32(1), 4503599627370496.000000000 > toInt32(1), 4503599627370496.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 4503599627370496.000000000, toUInt64(1) != 4503599627370496.000000000, toUInt64(1) < 4503599627370496.000000000, toUInt64(1) <= 4503599627370496.000000000, toUInt64(1) > 4503599627370496.000000000, toUInt64(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toUInt64(1), 4503599627370496.000000000 != toUInt64(1), 4503599627370496.000000000 < toUInt64(1), 4503599627370496.000000000 <= toUInt64(1), 4503599627370496.000000000 > toUInt64(1), 4503599627370496.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 4503599627370496.000000000, toInt64(1) != 4503599627370496.000000000, toInt64(1) < 4503599627370496.000000000, toInt64(1) <= 4503599627370496.000000000, toInt64(1) > 4503599627370496.000000000, toInt64(1) >= 4503599627370496.000000000,	4503599627370496.000000000 = toInt64(1), 4503599627370496.000000000 != toInt64(1), 4503599627370496.000000000 < toInt64(1), 4503599627370496.000000000 <= toInt64(1), 4503599627370496.000000000 > toInt64(1), 4503599627370496.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9007199254740991.000000000', 1 = 9007199254740991.000000000, 1 != 9007199254740991.000000000, 1 < 9007199254740991.000000000, 1 <= 9007199254740991.000000000, 1 > 9007199254740991.000000000, 1 >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = 1, 9007199254740991.000000000 != 1, 9007199254740991.000000000 < 1, 9007199254740991.000000000 <= 1, 9007199254740991.000000000 > 1, 9007199254740991.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9007199254740991.000000000, toUInt8(1) != 9007199254740991.000000000, toUInt8(1) < 9007199254740991.000000000, toUInt8(1) <= 9007199254740991.000000000, toUInt8(1) > 9007199254740991.000000000, toUInt8(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt8(1), 9007199254740991.000000000 != toUInt8(1), 9007199254740991.000000000 < toUInt8(1), 9007199254740991.000000000 <= toUInt8(1), 9007199254740991.000000000 > toUInt8(1), 9007199254740991.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9007199254740991.000000000, toInt8(1) != 9007199254740991.000000000, toInt8(1) < 9007199254740991.000000000, toInt8(1) <= 9007199254740991.000000000, toInt8(1) > 9007199254740991.000000000, toInt8(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt8(1), 9007199254740991.000000000 != toInt8(1), 9007199254740991.000000000 < toInt8(1), 9007199254740991.000000000 <= toInt8(1), 9007199254740991.000000000 > toInt8(1), 9007199254740991.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9007199254740991.000000000, toUInt16(1) != 9007199254740991.000000000, toUInt16(1) < 9007199254740991.000000000, toUInt16(1) <= 9007199254740991.000000000, toUInt16(1) > 9007199254740991.000000000, toUInt16(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt16(1), 9007199254740991.000000000 != toUInt16(1), 9007199254740991.000000000 < toUInt16(1), 9007199254740991.000000000 <= toUInt16(1), 9007199254740991.000000000 > toUInt16(1), 9007199254740991.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9007199254740991.000000000, toInt16(1) != 9007199254740991.000000000, toInt16(1) < 9007199254740991.000000000, toInt16(1) <= 9007199254740991.000000000, toInt16(1) > 9007199254740991.000000000, toInt16(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt16(1), 9007199254740991.000000000 != toInt16(1), 9007199254740991.000000000 < toInt16(1), 9007199254740991.000000000 <= toInt16(1), 9007199254740991.000000000 > toInt16(1), 9007199254740991.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9007199254740991.000000000, toUInt32(1) != 9007199254740991.000000000, toUInt32(1) < 9007199254740991.000000000, toUInt32(1) <= 9007199254740991.000000000, toUInt32(1) > 9007199254740991.000000000, toUInt32(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt32(1), 9007199254740991.000000000 != toUInt32(1), 9007199254740991.000000000 < toUInt32(1), 9007199254740991.000000000 <= toUInt32(1), 9007199254740991.000000000 > toUInt32(1), 9007199254740991.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9007199254740991.000000000, toInt32(1) != 9007199254740991.000000000, toInt32(1) < 9007199254740991.000000000, toInt32(1) <= 9007199254740991.000000000, toInt32(1) > 9007199254740991.000000000, toInt32(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt32(1), 9007199254740991.000000000 != toInt32(1), 9007199254740991.000000000 < toInt32(1), 9007199254740991.000000000 <= toInt32(1), 9007199254740991.000000000 > toInt32(1), 9007199254740991.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9007199254740991.000000000, toUInt64(1) != 9007199254740991.000000000, toUInt64(1) < 9007199254740991.000000000, toUInt64(1) <= 9007199254740991.000000000, toUInt64(1) > 9007199254740991.000000000, toUInt64(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toUInt64(1), 9007199254740991.000000000 != toUInt64(1), 9007199254740991.000000000 < toUInt64(1), 9007199254740991.000000000 <= toUInt64(1), 9007199254740991.000000000 > toUInt64(1), 9007199254740991.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9007199254740991.000000000, toInt64(1) != 9007199254740991.000000000, toInt64(1) < 9007199254740991.000000000, toInt64(1) <= 9007199254740991.000000000, toInt64(1) > 9007199254740991.000000000, toInt64(1) >= 9007199254740991.000000000,	9007199254740991.000000000 = toInt64(1), 9007199254740991.000000000 != toInt64(1), 9007199254740991.000000000 < toInt64(1), 9007199254740991.000000000 <= toInt64(1), 9007199254740991.000000000 > toInt64(1), 9007199254740991.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9007199254740992.000000000', 1 = 9007199254740992.000000000, 1 != 9007199254740992.000000000, 1 < 9007199254740992.000000000, 1 <= 9007199254740992.000000000, 1 > 9007199254740992.000000000, 1 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 1, 9007199254740992.000000000 != 1, 9007199254740992.000000000 < 1, 9007199254740992.000000000 <= 1, 9007199254740992.000000000 > 1, 9007199254740992.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9007199254740992.000000000, toInt8(1) != 9007199254740992.000000000, toInt8(1) < 9007199254740992.000000000, toInt8(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(1) > 9007199254740992.000000000, toInt8(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(1), 9007199254740992.000000000 != toInt8(1), 9007199254740992.000000000 < toInt8(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(1), 9007199254740992.000000000 > toInt8(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9007199254740992.000000000, toInt16(1) != 9007199254740992.000000000, toInt16(1) < 9007199254740992.000000000, toInt16(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(1) > 9007199254740992.000000000, toInt16(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(1), 9007199254740992.000000000 != toInt16(1), 9007199254740992.000000000 < toInt16(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(1), 9007199254740992.000000000 > toInt16(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9007199254740992.000000000, toInt32(1) != 9007199254740992.000000000, toInt32(1) < 9007199254740992.000000000, toInt32(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(1) > 9007199254740992.000000000, toInt32(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(1), 9007199254740992.000000000 != toInt32(1), 9007199254740992.000000000 < toInt32(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(1), 9007199254740992.000000000 > toInt32(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9007199254740992.000000000, toInt64(1) != 9007199254740992.000000000, toInt64(1) < 9007199254740992.000000000, toInt64(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(1) > 9007199254740992.000000000, toInt64(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(1), 9007199254740992.000000000 != toInt64(1), 9007199254740992.000000000 < toInt64(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(1), 9007199254740992.000000000 > toInt64(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9007199254740992.000000000', 1 = 9007199254740992.000000000, 1 != 9007199254740992.000000000, 1 < 9007199254740992.000000000, 1 <= 9007199254740992.000000000, 1 > 9007199254740992.000000000, 1 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 1, 9007199254740992.000000000 != 1, 9007199254740992.000000000 < 1, 9007199254740992.000000000 <= 1, 9007199254740992.000000000 > 1, 9007199254740992.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9007199254740992.000000000, toInt8(1) != 9007199254740992.000000000, toInt8(1) < 9007199254740992.000000000, toInt8(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(1) > 9007199254740992.000000000, toInt8(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(1), 9007199254740992.000000000 != toInt8(1), 9007199254740992.000000000 < toInt8(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(1), 9007199254740992.000000000 > toInt8(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9007199254740992.000000000, toInt16(1) != 9007199254740992.000000000, toInt16(1) < 9007199254740992.000000000, toInt16(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(1) > 9007199254740992.000000000, toInt16(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(1), 9007199254740992.000000000 != toInt16(1), 9007199254740992.000000000 < toInt16(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(1), 9007199254740992.000000000 > toInt16(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9007199254740992.000000000, toInt32(1) != 9007199254740992.000000000, toInt32(1) < 9007199254740992.000000000, toInt32(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(1) > 9007199254740992.000000000, toInt32(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(1), 9007199254740992.000000000 != toInt32(1), 9007199254740992.000000000 < toInt32(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(1), 9007199254740992.000000000 > toInt32(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9007199254740992.000000000, toInt64(1) != 9007199254740992.000000000, toInt64(1) < 9007199254740992.000000000, toInt64(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(1) > 9007199254740992.000000000, toInt64(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(1), 9007199254740992.000000000 != toInt64(1), 9007199254740992.000000000 < toInt64(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(1), 9007199254740992.000000000 > toInt64(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9007199254740994.000000000', 1 = 9007199254740994.000000000, 1 != 9007199254740994.000000000, 1 < 9007199254740994.000000000, 1 <= 9007199254740994.000000000, 1 > 9007199254740994.000000000, 1 >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = 1, 9007199254740994.000000000 != 1, 9007199254740994.000000000 < 1, 9007199254740994.000000000 <= 1, 9007199254740994.000000000 > 1, 9007199254740994.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9007199254740994.000000000, toUInt8(1) != 9007199254740994.000000000, toUInt8(1) < 9007199254740994.000000000, toUInt8(1) <= 9007199254740994.000000000, toUInt8(1) > 9007199254740994.000000000, toUInt8(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt8(1), 9007199254740994.000000000 != toUInt8(1), 9007199254740994.000000000 < toUInt8(1), 9007199254740994.000000000 <= toUInt8(1), 9007199254740994.000000000 > toUInt8(1), 9007199254740994.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9007199254740994.000000000, toInt8(1) != 9007199254740994.000000000, toInt8(1) < 9007199254740994.000000000, toInt8(1) <= 9007199254740994.000000000, toInt8(1) > 9007199254740994.000000000, toInt8(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt8(1), 9007199254740994.000000000 != toInt8(1), 9007199254740994.000000000 < toInt8(1), 9007199254740994.000000000 <= toInt8(1), 9007199254740994.000000000 > toInt8(1), 9007199254740994.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9007199254740994.000000000, toUInt16(1) != 9007199254740994.000000000, toUInt16(1) < 9007199254740994.000000000, toUInt16(1) <= 9007199254740994.000000000, toUInt16(1) > 9007199254740994.000000000, toUInt16(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt16(1), 9007199254740994.000000000 != toUInt16(1), 9007199254740994.000000000 < toUInt16(1), 9007199254740994.000000000 <= toUInt16(1), 9007199254740994.000000000 > toUInt16(1), 9007199254740994.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9007199254740994.000000000, toInt16(1) != 9007199254740994.000000000, toInt16(1) < 9007199254740994.000000000, toInt16(1) <= 9007199254740994.000000000, toInt16(1) > 9007199254740994.000000000, toInt16(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt16(1), 9007199254740994.000000000 != toInt16(1), 9007199254740994.000000000 < toInt16(1), 9007199254740994.000000000 <= toInt16(1), 9007199254740994.000000000 > toInt16(1), 9007199254740994.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9007199254740994.000000000, toUInt32(1) != 9007199254740994.000000000, toUInt32(1) < 9007199254740994.000000000, toUInt32(1) <= 9007199254740994.000000000, toUInt32(1) > 9007199254740994.000000000, toUInt32(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt32(1), 9007199254740994.000000000 != toUInt32(1), 9007199254740994.000000000 < toUInt32(1), 9007199254740994.000000000 <= toUInt32(1), 9007199254740994.000000000 > toUInt32(1), 9007199254740994.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9007199254740994.000000000, toInt32(1) != 9007199254740994.000000000, toInt32(1) < 9007199254740994.000000000, toInt32(1) <= 9007199254740994.000000000, toInt32(1) > 9007199254740994.000000000, toInt32(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt32(1), 9007199254740994.000000000 != toInt32(1), 9007199254740994.000000000 < toInt32(1), 9007199254740994.000000000 <= toInt32(1), 9007199254740994.000000000 > toInt32(1), 9007199254740994.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9007199254740994.000000000, toUInt64(1) != 9007199254740994.000000000, toUInt64(1) < 9007199254740994.000000000, toUInt64(1) <= 9007199254740994.000000000, toUInt64(1) > 9007199254740994.000000000, toUInt64(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toUInt64(1), 9007199254740994.000000000 != toUInt64(1), 9007199254740994.000000000 < toUInt64(1), 9007199254740994.000000000 <= toUInt64(1), 9007199254740994.000000000 > toUInt64(1), 9007199254740994.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9007199254740994.000000000, toInt64(1) != 9007199254740994.000000000, toInt64(1) < 9007199254740994.000000000, toInt64(1) <= 9007199254740994.000000000, toInt64(1) > 9007199254740994.000000000, toInt64(1) >= 9007199254740994.000000000,	9007199254740994.000000000 = toInt64(1), 9007199254740994.000000000 != toInt64(1), 9007199254740994.000000000 < toInt64(1), 9007199254740994.000000000 <= toInt64(1), 9007199254740994.000000000 > toInt64(1), 9007199254740994.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-9007199254740991.000000000', 1 = -9007199254740991.000000000, 1 != -9007199254740991.000000000, 1 < -9007199254740991.000000000, 1 <= -9007199254740991.000000000, 1 > -9007199254740991.000000000, 1 >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = 1, -9007199254740991.000000000 != 1, -9007199254740991.000000000 < 1, -9007199254740991.000000000 <= 1, -9007199254740991.000000000 > 1, -9007199254740991.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -9007199254740991.000000000, toUInt8(1) != -9007199254740991.000000000, toUInt8(1) < -9007199254740991.000000000, toUInt8(1) <= -9007199254740991.000000000, toUInt8(1) > -9007199254740991.000000000, toUInt8(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toUInt8(1), -9007199254740991.000000000 != toUInt8(1), -9007199254740991.000000000 < toUInt8(1), -9007199254740991.000000000 <= toUInt8(1), -9007199254740991.000000000 > toUInt8(1), -9007199254740991.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -9007199254740991.000000000, toInt8(1) != -9007199254740991.000000000, toInt8(1) < -9007199254740991.000000000, toInt8(1) <= -9007199254740991.000000000, toInt8(1) > -9007199254740991.000000000, toInt8(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt8(1), -9007199254740991.000000000 != toInt8(1), -9007199254740991.000000000 < toInt8(1), -9007199254740991.000000000 <= toInt8(1), -9007199254740991.000000000 > toInt8(1), -9007199254740991.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -9007199254740991.000000000, toUInt16(1) != -9007199254740991.000000000, toUInt16(1) < -9007199254740991.000000000, toUInt16(1) <= -9007199254740991.000000000, toUInt16(1) > -9007199254740991.000000000, toUInt16(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toUInt16(1), -9007199254740991.000000000 != toUInt16(1), -9007199254740991.000000000 < toUInt16(1), -9007199254740991.000000000 <= toUInt16(1), -9007199254740991.000000000 > toUInt16(1), -9007199254740991.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -9007199254740991.000000000, toInt16(1) != -9007199254740991.000000000, toInt16(1) < -9007199254740991.000000000, toInt16(1) <= -9007199254740991.000000000, toInt16(1) > -9007199254740991.000000000, toInt16(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt16(1), -9007199254740991.000000000 != toInt16(1), -9007199254740991.000000000 < toInt16(1), -9007199254740991.000000000 <= toInt16(1), -9007199254740991.000000000 > toInt16(1), -9007199254740991.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -9007199254740991.000000000, toUInt32(1) != -9007199254740991.000000000, toUInt32(1) < -9007199254740991.000000000, toUInt32(1) <= -9007199254740991.000000000, toUInt32(1) > -9007199254740991.000000000, toUInt32(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toUInt32(1), -9007199254740991.000000000 != toUInt32(1), -9007199254740991.000000000 < toUInt32(1), -9007199254740991.000000000 <= toUInt32(1), -9007199254740991.000000000 > toUInt32(1), -9007199254740991.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -9007199254740991.000000000, toInt32(1) != -9007199254740991.000000000, toInt32(1) < -9007199254740991.000000000, toInt32(1) <= -9007199254740991.000000000, toInt32(1) > -9007199254740991.000000000, toInt32(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt32(1), -9007199254740991.000000000 != toInt32(1), -9007199254740991.000000000 < toInt32(1), -9007199254740991.000000000 <= toInt32(1), -9007199254740991.000000000 > toInt32(1), -9007199254740991.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -9007199254740991.000000000, toUInt64(1) != -9007199254740991.000000000, toUInt64(1) < -9007199254740991.000000000, toUInt64(1) <= -9007199254740991.000000000, toUInt64(1) > -9007199254740991.000000000, toUInt64(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toUInt64(1), -9007199254740991.000000000 != toUInt64(1), -9007199254740991.000000000 < toUInt64(1), -9007199254740991.000000000 <= toUInt64(1), -9007199254740991.000000000 > toUInt64(1), -9007199254740991.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -9007199254740991.000000000, toInt64(1) != -9007199254740991.000000000, toInt64(1) < -9007199254740991.000000000, toInt64(1) <= -9007199254740991.000000000, toInt64(1) > -9007199254740991.000000000, toInt64(1) >= -9007199254740991.000000000,	-9007199254740991.000000000 = toInt64(1), -9007199254740991.000000000 != toInt64(1), -9007199254740991.000000000 < toInt64(1), -9007199254740991.000000000 <= toInt64(1), -9007199254740991.000000000 > toInt64(1), -9007199254740991.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-9007199254740992.000000000', 1 = -9007199254740992.000000000, 1 != -9007199254740992.000000000, 1 < -9007199254740992.000000000, 1 <= -9007199254740992.000000000, 1 > -9007199254740992.000000000, 1 >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = 1, -9007199254740992.000000000 != 1, -9007199254740992.000000000 < 1, -9007199254740992.000000000 <= 1, -9007199254740992.000000000 > 1, -9007199254740992.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -9007199254740992.000000000, toInt8(1) != -9007199254740992.000000000, toInt8(1) < -9007199254740992.000000000, toInt8(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt8(1) > -9007199254740992.000000000, toInt8(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt8(1), -9007199254740992.000000000 != toInt8(1), -9007199254740992.000000000 < toInt8(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt8(1), -9007199254740992.000000000 > toInt8(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -9007199254740992.000000000, toInt16(1) != -9007199254740992.000000000, toInt16(1) < -9007199254740992.000000000, toInt16(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt16(1) > -9007199254740992.000000000, toInt16(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt16(1), -9007199254740992.000000000 != toInt16(1), -9007199254740992.000000000 < toInt16(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt16(1), -9007199254740992.000000000 > toInt16(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -9007199254740992.000000000, toInt32(1) != -9007199254740992.000000000, toInt32(1) < -9007199254740992.000000000, toInt32(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt32(1) > -9007199254740992.000000000, toInt32(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt32(1), -9007199254740992.000000000 != toInt32(1), -9007199254740992.000000000 < toInt32(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt32(1), -9007199254740992.000000000 > toInt32(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -9007199254740992.000000000, toInt64(1) != -9007199254740992.000000000, toInt64(1) < -9007199254740992.000000000, toInt64(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt64(1) > -9007199254740992.000000000, toInt64(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt64(1), -9007199254740992.000000000 != toInt64(1), -9007199254740992.000000000 < toInt64(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt64(1), -9007199254740992.000000000 > toInt64(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-9007199254740992.000000000', 1 = -9007199254740992.000000000, 1 != -9007199254740992.000000000, 1 < -9007199254740992.000000000, 1 <= -9007199254740992.000000000, 1 > -9007199254740992.000000000, 1 >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = 1, -9007199254740992.000000000 != 1, -9007199254740992.000000000 < 1, -9007199254740992.000000000 <= 1, -9007199254740992.000000000 > 1, -9007199254740992.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt8(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt8(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -9007199254740992.000000000, toInt8(1) != -9007199254740992.000000000, toInt8(1) < -9007199254740992.000000000, toInt8(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt8(1) > -9007199254740992.000000000, toInt8(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt8(1), -9007199254740992.000000000 != toInt8(1), -9007199254740992.000000000 < toInt8(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt8(1), -9007199254740992.000000000 > toInt8(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt16(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt16(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -9007199254740992.000000000, toInt16(1) != -9007199254740992.000000000, toInt16(1) < -9007199254740992.000000000, toInt16(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt16(1) > -9007199254740992.000000000, toInt16(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt16(1), -9007199254740992.000000000 != toInt16(1), -9007199254740992.000000000 < toInt16(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt16(1), -9007199254740992.000000000 > toInt16(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt32(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt32(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -9007199254740992.000000000, toInt32(1) != -9007199254740992.000000000, toInt32(1) < -9007199254740992.000000000, toInt32(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt32(1) > -9007199254740992.000000000, toInt32(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt32(1), -9007199254740992.000000000 != toInt32(1), -9007199254740992.000000000 < toInt32(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt32(1), -9007199254740992.000000000 > toInt32(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) != -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) < -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) <= -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) > -9007199254740992.000000000, toUInt64(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 != toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 < toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 <= toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 > toUInt64(1), -9007199254740992.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -9007199254740992.000000000, toInt64(1) != -9007199254740992.000000000, toInt64(1) < -9007199254740992.000000000, toInt64(1) <= -9007199254740992.000000000, toInt64(1) > -9007199254740992.000000000, toInt64(1) >= -9007199254740992.000000000,	-9007199254740992.000000000 = toInt64(1), -9007199254740992.000000000 != toInt64(1), -9007199254740992.000000000 < toInt64(1), -9007199254740992.000000000 <= toInt64(1), -9007199254740992.000000000 > toInt64(1), -9007199254740992.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-9007199254740994.000000000', 1 = -9007199254740994.000000000, 1 != -9007199254740994.000000000, 1 < -9007199254740994.000000000, 1 <= -9007199254740994.000000000, 1 > -9007199254740994.000000000, 1 >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = 1, -9007199254740994.000000000 != 1, -9007199254740994.000000000 < 1, -9007199254740994.000000000 <= 1, -9007199254740994.000000000 > 1, -9007199254740994.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -9007199254740994.000000000, toUInt8(1) != -9007199254740994.000000000, toUInt8(1) < -9007199254740994.000000000, toUInt8(1) <= -9007199254740994.000000000, toUInt8(1) > -9007199254740994.000000000, toUInt8(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt8(1), -9007199254740994.000000000 != toUInt8(1), -9007199254740994.000000000 < toUInt8(1), -9007199254740994.000000000 <= toUInt8(1), -9007199254740994.000000000 > toUInt8(1), -9007199254740994.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -9007199254740994.000000000, toInt8(1) != -9007199254740994.000000000, toInt8(1) < -9007199254740994.000000000, toInt8(1) <= -9007199254740994.000000000, toInt8(1) > -9007199254740994.000000000, toInt8(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt8(1), -9007199254740994.000000000 != toInt8(1), -9007199254740994.000000000 < toInt8(1), -9007199254740994.000000000 <= toInt8(1), -9007199254740994.000000000 > toInt8(1), -9007199254740994.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -9007199254740994.000000000, toUInt16(1) != -9007199254740994.000000000, toUInt16(1) < -9007199254740994.000000000, toUInt16(1) <= -9007199254740994.000000000, toUInt16(1) > -9007199254740994.000000000, toUInt16(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt16(1), -9007199254740994.000000000 != toUInt16(1), -9007199254740994.000000000 < toUInt16(1), -9007199254740994.000000000 <= toUInt16(1), -9007199254740994.000000000 > toUInt16(1), -9007199254740994.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -9007199254740994.000000000, toInt16(1) != -9007199254740994.000000000, toInt16(1) < -9007199254740994.000000000, toInt16(1) <= -9007199254740994.000000000, toInt16(1) > -9007199254740994.000000000, toInt16(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt16(1), -9007199254740994.000000000 != toInt16(1), -9007199254740994.000000000 < toInt16(1), -9007199254740994.000000000 <= toInt16(1), -9007199254740994.000000000 > toInt16(1), -9007199254740994.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -9007199254740994.000000000, toUInt32(1) != -9007199254740994.000000000, toUInt32(1) < -9007199254740994.000000000, toUInt32(1) <= -9007199254740994.000000000, toUInt32(1) > -9007199254740994.000000000, toUInt32(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt32(1), -9007199254740994.000000000 != toUInt32(1), -9007199254740994.000000000 < toUInt32(1), -9007199254740994.000000000 <= toUInt32(1), -9007199254740994.000000000 > toUInt32(1), -9007199254740994.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -9007199254740994.000000000, toInt32(1) != -9007199254740994.000000000, toInt32(1) < -9007199254740994.000000000, toInt32(1) <= -9007199254740994.000000000, toInt32(1) > -9007199254740994.000000000, toInt32(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt32(1), -9007199254740994.000000000 != toInt32(1), -9007199254740994.000000000 < toInt32(1), -9007199254740994.000000000 <= toInt32(1), -9007199254740994.000000000 > toInt32(1), -9007199254740994.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -9007199254740994.000000000, toUInt64(1) != -9007199254740994.000000000, toUInt64(1) < -9007199254740994.000000000, toUInt64(1) <= -9007199254740994.000000000, toUInt64(1) > -9007199254740994.000000000, toUInt64(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toUInt64(1), -9007199254740994.000000000 != toUInt64(1), -9007199254740994.000000000 < toUInt64(1), -9007199254740994.000000000 <= toUInt64(1), -9007199254740994.000000000 > toUInt64(1), -9007199254740994.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -9007199254740994.000000000, toInt64(1) != -9007199254740994.000000000, toInt64(1) < -9007199254740994.000000000, toInt64(1) <= -9007199254740994.000000000, toInt64(1) > -9007199254740994.000000000, toInt64(1) >= -9007199254740994.000000000,	-9007199254740994.000000000 = toInt64(1), -9007199254740994.000000000 != toInt64(1), -9007199254740994.000000000 < toInt64(1), -9007199254740994.000000000 <= toInt64(1), -9007199254740994.000000000 > toInt64(1), -9007199254740994.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '104.000000000', 1 = 104.000000000, 1 != 104.000000000, 1 < 104.000000000, 1 <= 104.000000000, 1 > 104.000000000, 1 >= 104.000000000,	104.000000000 = 1, 104.000000000 != 1, 104.000000000 < 1, 104.000000000 <= 1, 104.000000000 > 1, 104.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 104.000000000, toUInt8(1) != 104.000000000, toUInt8(1) < 104.000000000, toUInt8(1) <= 104.000000000, toUInt8(1) > 104.000000000, toUInt8(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt8(1), 104.000000000 != toUInt8(1), 104.000000000 < toUInt8(1), 104.000000000 <= toUInt8(1), 104.000000000 > toUInt8(1), 104.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 104.000000000, toInt8(1) != 104.000000000, toInt8(1) < 104.000000000, toInt8(1) <= 104.000000000, toInt8(1) > 104.000000000, toInt8(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt8(1), 104.000000000 != toInt8(1), 104.000000000 < toInt8(1), 104.000000000 <= toInt8(1), 104.000000000 > toInt8(1), 104.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 104.000000000, toUInt16(1) != 104.000000000, toUInt16(1) < 104.000000000, toUInt16(1) <= 104.000000000, toUInt16(1) > 104.000000000, toUInt16(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt16(1), 104.000000000 != toUInt16(1), 104.000000000 < toUInt16(1), 104.000000000 <= toUInt16(1), 104.000000000 > toUInt16(1), 104.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 104.000000000, toInt16(1) != 104.000000000, toInt16(1) < 104.000000000, toInt16(1) <= 104.000000000, toInt16(1) > 104.000000000, toInt16(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt16(1), 104.000000000 != toInt16(1), 104.000000000 < toInt16(1), 104.000000000 <= toInt16(1), 104.000000000 > toInt16(1), 104.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 104.000000000, toUInt32(1) != 104.000000000, toUInt32(1) < 104.000000000, toUInt32(1) <= 104.000000000, toUInt32(1) > 104.000000000, toUInt32(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt32(1), 104.000000000 != toUInt32(1), 104.000000000 < toUInt32(1), 104.000000000 <= toUInt32(1), 104.000000000 > toUInt32(1), 104.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 104.000000000, toInt32(1) != 104.000000000, toInt32(1) < 104.000000000, toInt32(1) <= 104.000000000, toInt32(1) > 104.000000000, toInt32(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt32(1), 104.000000000 != toInt32(1), 104.000000000 < toInt32(1), 104.000000000 <= toInt32(1), 104.000000000 > toInt32(1), 104.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 104.000000000, toUInt64(1) != 104.000000000, toUInt64(1) < 104.000000000, toUInt64(1) <= 104.000000000, toUInt64(1) > 104.000000000, toUInt64(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toUInt64(1), 104.000000000 != toUInt64(1), 104.000000000 < toUInt64(1), 104.000000000 <= toUInt64(1), 104.000000000 > toUInt64(1), 104.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 104.000000000, toInt64(1) != 104.000000000, toInt64(1) < 104.000000000, toInt64(1) <= 104.000000000, toInt64(1) > 104.000000000, toInt64(1) >= 104.000000000,	104.000000000 = toInt64(1), 104.000000000 != toInt64(1), 104.000000000 < toInt64(1), 104.000000000 <= toInt64(1), 104.000000000 > toInt64(1), 104.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-4503599627370496.000000000', 1 = -4503599627370496.000000000, 1 != -4503599627370496.000000000, 1 < -4503599627370496.000000000, 1 <= -4503599627370496.000000000, 1 > -4503599627370496.000000000, 1 >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = 1, -4503599627370496.000000000 != 1, -4503599627370496.000000000 < 1, -4503599627370496.000000000 <= 1, -4503599627370496.000000000 > 1, -4503599627370496.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -4503599627370496.000000000, toUInt8(1) != -4503599627370496.000000000, toUInt8(1) < -4503599627370496.000000000, toUInt8(1) <= -4503599627370496.000000000, toUInt8(1) > -4503599627370496.000000000, toUInt8(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt8(1), -4503599627370496.000000000 != toUInt8(1), -4503599627370496.000000000 < toUInt8(1), -4503599627370496.000000000 <= toUInt8(1), -4503599627370496.000000000 > toUInt8(1), -4503599627370496.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -4503599627370496.000000000, toInt8(1) != -4503599627370496.000000000, toInt8(1) < -4503599627370496.000000000, toInt8(1) <= -4503599627370496.000000000, toInt8(1) > -4503599627370496.000000000, toInt8(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt8(1), -4503599627370496.000000000 != toInt8(1), -4503599627370496.000000000 < toInt8(1), -4503599627370496.000000000 <= toInt8(1), -4503599627370496.000000000 > toInt8(1), -4503599627370496.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -4503599627370496.000000000, toUInt16(1) != -4503599627370496.000000000, toUInt16(1) < -4503599627370496.000000000, toUInt16(1) <= -4503599627370496.000000000, toUInt16(1) > -4503599627370496.000000000, toUInt16(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt16(1), -4503599627370496.000000000 != toUInt16(1), -4503599627370496.000000000 < toUInt16(1), -4503599627370496.000000000 <= toUInt16(1), -4503599627370496.000000000 > toUInt16(1), -4503599627370496.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -4503599627370496.000000000, toInt16(1) != -4503599627370496.000000000, toInt16(1) < -4503599627370496.000000000, toInt16(1) <= -4503599627370496.000000000, toInt16(1) > -4503599627370496.000000000, toInt16(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt16(1), -4503599627370496.000000000 != toInt16(1), -4503599627370496.000000000 < toInt16(1), -4503599627370496.000000000 <= toInt16(1), -4503599627370496.000000000 > toInt16(1), -4503599627370496.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -4503599627370496.000000000, toUInt32(1) != -4503599627370496.000000000, toUInt32(1) < -4503599627370496.000000000, toUInt32(1) <= -4503599627370496.000000000, toUInt32(1) > -4503599627370496.000000000, toUInt32(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt32(1), -4503599627370496.000000000 != toUInt32(1), -4503599627370496.000000000 < toUInt32(1), -4503599627370496.000000000 <= toUInt32(1), -4503599627370496.000000000 > toUInt32(1), -4503599627370496.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -4503599627370496.000000000, toInt32(1) != -4503599627370496.000000000, toInt32(1) < -4503599627370496.000000000, toInt32(1) <= -4503599627370496.000000000, toInt32(1) > -4503599627370496.000000000, toInt32(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt32(1), -4503599627370496.000000000 != toInt32(1), -4503599627370496.000000000 < toInt32(1), -4503599627370496.000000000 <= toInt32(1), -4503599627370496.000000000 > toInt32(1), -4503599627370496.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -4503599627370496.000000000, toUInt64(1) != -4503599627370496.000000000, toUInt64(1) < -4503599627370496.000000000, toUInt64(1) <= -4503599627370496.000000000, toUInt64(1) > -4503599627370496.000000000, toUInt64(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt64(1), -4503599627370496.000000000 != toUInt64(1), -4503599627370496.000000000 < toUInt64(1), -4503599627370496.000000000 <= toUInt64(1), -4503599627370496.000000000 > toUInt64(1), -4503599627370496.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -4503599627370496.000000000, toInt64(1) != -4503599627370496.000000000, toInt64(1) < -4503599627370496.000000000, toInt64(1) <= -4503599627370496.000000000, toInt64(1) > -4503599627370496.000000000, toInt64(1) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toInt64(1), -4503599627370496.000000000 != toInt64(1), -4503599627370496.000000000 < toInt64(1), -4503599627370496.000000000 <= toInt64(1), -4503599627370496.000000000 > toInt64(1), -4503599627370496.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-0.500000000', 1 = -0.500000000, 1 != -0.500000000, 1 < -0.500000000, 1 <= -0.500000000, 1 > -0.500000000, 1 >= -0.500000000,	-0.500000000 = 1, -0.500000000 != 1, -0.500000000 < 1, -0.500000000 <= 1, -0.500000000 > 1, -0.500000000 >= 1 , toUInt8(1) = -0.500000000, toUInt8(1) != -0.500000000, toUInt8(1) < -0.500000000, toUInt8(1) <= -0.500000000, toUInt8(1) > -0.500000000, toUInt8(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt8(1), -0.500000000 != toUInt8(1), -0.500000000 < toUInt8(1), -0.500000000 <= toUInt8(1), -0.500000000 > toUInt8(1), -0.500000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -0.500000000, toInt8(1) != -0.500000000, toInt8(1) < -0.500000000, toInt8(1) <= -0.500000000, toInt8(1) > -0.500000000, toInt8(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt8(1), -0.500000000 != toInt8(1), -0.500000000 < toInt8(1), -0.500000000 <= toInt8(1), -0.500000000 > toInt8(1), -0.500000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -0.500000000, toUInt16(1) != -0.500000000, toUInt16(1) < -0.500000000, toUInt16(1) <= -0.500000000, toUInt16(1) > -0.500000000, toUInt16(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt16(1), -0.500000000 != toUInt16(1), -0.500000000 < toUInt16(1), -0.500000000 <= toUInt16(1), -0.500000000 > toUInt16(1), -0.500000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -0.500000000, toInt16(1) != -0.500000000, toInt16(1) < -0.500000000, toInt16(1) <= -0.500000000, toInt16(1) > -0.500000000, toInt16(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt16(1), -0.500000000 != toInt16(1), -0.500000000 < toInt16(1), -0.500000000 <= toInt16(1), -0.500000000 > toInt16(1), -0.500000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -0.500000000, toUInt32(1) != -0.500000000, toUInt32(1) < -0.500000000, toUInt32(1) <= -0.500000000, toUInt32(1) > -0.500000000, toUInt32(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt32(1), -0.500000000 != toUInt32(1), -0.500000000 < toUInt32(1), -0.500000000 <= toUInt32(1), -0.500000000 > toUInt32(1), -0.500000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -0.500000000, toInt32(1) != -0.500000000, toInt32(1) < -0.500000000, toInt32(1) <= -0.500000000, toInt32(1) > -0.500000000, toInt32(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt32(1), -0.500000000 != toInt32(1), -0.500000000 < toInt32(1), -0.500000000 <= toInt32(1), -0.500000000 > toInt32(1), -0.500000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -0.500000000, toUInt64(1) != -0.500000000, toUInt64(1) < -0.500000000, toUInt64(1) <= -0.500000000, toUInt64(1) > -0.500000000, toUInt64(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt64(1), -0.500000000 != toUInt64(1), -0.500000000 < toUInt64(1), -0.500000000 <= toUInt64(1), -0.500000000 > toUInt64(1), -0.500000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -0.500000000, toInt64(1) != -0.500000000, toInt64(1) < -0.500000000, toInt64(1) <= -0.500000000, toInt64(1) > -0.500000000, toInt64(1) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toInt64(1), -0.500000000 != toInt64(1), -0.500000000 < toInt64(1), -0.500000000 <= toInt64(1), -0.500000000 > toInt64(1), -0.500000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '0.500000000', 1 = 0.500000000, 1 != 0.500000000, 1 < 0.500000000, 1 <= 0.500000000, 1 > 0.500000000, 1 >= 0.500000000,	0.500000000 = 1, 0.500000000 != 1, 0.500000000 < 1, 0.500000000 <= 1, 0.500000000 > 1, 0.500000000 >= 1 , toUInt8(1) = 0.500000000, toUInt8(1) != 0.500000000, toUInt8(1) < 0.500000000, toUInt8(1) <= 0.500000000, toUInt8(1) > 0.500000000, toUInt8(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt8(1), 0.500000000 != toUInt8(1), 0.500000000 < toUInt8(1), 0.500000000 <= toUInt8(1), 0.500000000 > toUInt8(1), 0.500000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 0.500000000, toInt8(1) != 0.500000000, toInt8(1) < 0.500000000, toInt8(1) <= 0.500000000, toInt8(1) > 0.500000000, toInt8(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt8(1), 0.500000000 != toInt8(1), 0.500000000 < toInt8(1), 0.500000000 <= toInt8(1), 0.500000000 > toInt8(1), 0.500000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 0.500000000, toUInt16(1) != 0.500000000, toUInt16(1) < 0.500000000, toUInt16(1) <= 0.500000000, toUInt16(1) > 0.500000000, toUInt16(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt16(1), 0.500000000 != toUInt16(1), 0.500000000 < toUInt16(1), 0.500000000 <= toUInt16(1), 0.500000000 > toUInt16(1), 0.500000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 0.500000000, toInt16(1) != 0.500000000, toInt16(1) < 0.500000000, toInt16(1) <= 0.500000000, toInt16(1) > 0.500000000, toInt16(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt16(1), 0.500000000 != toInt16(1), 0.500000000 < toInt16(1), 0.500000000 <= toInt16(1), 0.500000000 > toInt16(1), 0.500000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 0.500000000, toUInt32(1) != 0.500000000, toUInt32(1) < 0.500000000, toUInt32(1) <= 0.500000000, toUInt32(1) > 0.500000000, toUInt32(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt32(1), 0.500000000 != toUInt32(1), 0.500000000 < toUInt32(1), 0.500000000 <= toUInt32(1), 0.500000000 > toUInt32(1), 0.500000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 0.500000000, toInt32(1) != 0.500000000, toInt32(1) < 0.500000000, toInt32(1) <= 0.500000000, toInt32(1) > 0.500000000, toInt32(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt32(1), 0.500000000 != toInt32(1), 0.500000000 < toInt32(1), 0.500000000 <= toInt32(1), 0.500000000 > toInt32(1), 0.500000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 0.500000000, toUInt64(1) != 0.500000000, toUInt64(1) < 0.500000000, toUInt64(1) <= 0.500000000, toUInt64(1) > 0.500000000, toUInt64(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt64(1), 0.500000000 != toUInt64(1), 0.500000000 < toUInt64(1), 0.500000000 <= toUInt64(1), 0.500000000 > toUInt64(1), 0.500000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 0.500000000, toInt64(1) != 0.500000000, toInt64(1) < 0.500000000, toInt64(1) <= 0.500000000, toInt64(1) > 0.500000000, toInt64(1) >= 0.500000000,	0.500000000 = toInt64(1), 0.500000000 != toInt64(1), 0.500000000 < toInt64(1), 0.500000000 <= toInt64(1), 0.500000000 > toInt64(1), 0.500000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-1.500000000', 1 = -1.500000000, 1 != -1.500000000, 1 < -1.500000000, 1 <= -1.500000000, 1 > -1.500000000, 1 >= -1.500000000,	-1.500000000 = 1, -1.500000000 != 1, -1.500000000 < 1, -1.500000000 <= 1, -1.500000000 > 1, -1.500000000 >= 1 , toUInt8(1) = -1.500000000, toUInt8(1) != -1.500000000, toUInt8(1) < -1.500000000, toUInt8(1) <= -1.500000000, toUInt8(1) > -1.500000000, toUInt8(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt8(1), -1.500000000 != toUInt8(1), -1.500000000 < toUInt8(1), -1.500000000 <= toUInt8(1), -1.500000000 > toUInt8(1), -1.500000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -1.500000000, toInt8(1) != -1.500000000, toInt8(1) < -1.500000000, toInt8(1) <= -1.500000000, toInt8(1) > -1.500000000, toInt8(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt8(1), -1.500000000 != toInt8(1), -1.500000000 < toInt8(1), -1.500000000 <= toInt8(1), -1.500000000 > toInt8(1), -1.500000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -1.500000000, toUInt16(1) != -1.500000000, toUInt16(1) < -1.500000000, toUInt16(1) <= -1.500000000, toUInt16(1) > -1.500000000, toUInt16(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt16(1), -1.500000000 != toUInt16(1), -1.500000000 < toUInt16(1), -1.500000000 <= toUInt16(1), -1.500000000 > toUInt16(1), -1.500000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -1.500000000, toInt16(1) != -1.500000000, toInt16(1) < -1.500000000, toInt16(1) <= -1.500000000, toInt16(1) > -1.500000000, toInt16(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt16(1), -1.500000000 != toInt16(1), -1.500000000 < toInt16(1), -1.500000000 <= toInt16(1), -1.500000000 > toInt16(1), -1.500000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -1.500000000, toUInt32(1) != -1.500000000, toUInt32(1) < -1.500000000, toUInt32(1) <= -1.500000000, toUInt32(1) > -1.500000000, toUInt32(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt32(1), -1.500000000 != toUInt32(1), -1.500000000 < toUInt32(1), -1.500000000 <= toUInt32(1), -1.500000000 > toUInt32(1), -1.500000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -1.500000000, toInt32(1) != -1.500000000, toInt32(1) < -1.500000000, toInt32(1) <= -1.500000000, toInt32(1) > -1.500000000, toInt32(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt32(1), -1.500000000 != toInt32(1), -1.500000000 < toInt32(1), -1.500000000 <= toInt32(1), -1.500000000 > toInt32(1), -1.500000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -1.500000000, toUInt64(1) != -1.500000000, toUInt64(1) < -1.500000000, toUInt64(1) <= -1.500000000, toUInt64(1) > -1.500000000, toUInt64(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt64(1), -1.500000000 != toUInt64(1), -1.500000000 < toUInt64(1), -1.500000000 <= toUInt64(1), -1.500000000 > toUInt64(1), -1.500000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -1.500000000, toInt64(1) != -1.500000000, toInt64(1) < -1.500000000, toInt64(1) <= -1.500000000, toInt64(1) > -1.500000000, toInt64(1) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toInt64(1), -1.500000000 != toInt64(1), -1.500000000 < toInt64(1), -1.500000000 <= toInt64(1), -1.500000000 > toInt64(1), -1.500000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '1.500000000', 1 = 1.500000000, 1 != 1.500000000, 1 < 1.500000000, 1 <= 1.500000000, 1 > 1.500000000, 1 >= 1.500000000,	1.500000000 = 1, 1.500000000 != 1, 1.500000000 < 1, 1.500000000 <= 1, 1.500000000 > 1, 1.500000000 >= 1 , toUInt8(1) = 1.500000000, toUInt8(1) != 1.500000000, toUInt8(1) < 1.500000000, toUInt8(1) <= 1.500000000, toUInt8(1) > 1.500000000, toUInt8(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt8(1), 1.500000000 != toUInt8(1), 1.500000000 < toUInt8(1), 1.500000000 <= toUInt8(1), 1.500000000 > toUInt8(1), 1.500000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 1.500000000, toInt8(1) != 1.500000000, toInt8(1) < 1.500000000, toInt8(1) <= 1.500000000, toInt8(1) > 1.500000000, toInt8(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt8(1), 1.500000000 != toInt8(1), 1.500000000 < toInt8(1), 1.500000000 <= toInt8(1), 1.500000000 > toInt8(1), 1.500000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 1.500000000, toUInt16(1) != 1.500000000, toUInt16(1) < 1.500000000, toUInt16(1) <= 1.500000000, toUInt16(1) > 1.500000000, toUInt16(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt16(1), 1.500000000 != toUInt16(1), 1.500000000 < toUInt16(1), 1.500000000 <= toUInt16(1), 1.500000000 > toUInt16(1), 1.500000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 1.500000000, toInt16(1) != 1.500000000, toInt16(1) < 1.500000000, toInt16(1) <= 1.500000000, toInt16(1) > 1.500000000, toInt16(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt16(1), 1.500000000 != toInt16(1), 1.500000000 < toInt16(1), 1.500000000 <= toInt16(1), 1.500000000 > toInt16(1), 1.500000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 1.500000000, toUInt32(1) != 1.500000000, toUInt32(1) < 1.500000000, toUInt32(1) <= 1.500000000, toUInt32(1) > 1.500000000, toUInt32(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt32(1), 1.500000000 != toUInt32(1), 1.500000000 < toUInt32(1), 1.500000000 <= toUInt32(1), 1.500000000 > toUInt32(1), 1.500000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 1.500000000, toInt32(1) != 1.500000000, toInt32(1) < 1.500000000, toInt32(1) <= 1.500000000, toInt32(1) > 1.500000000, toInt32(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt32(1), 1.500000000 != toInt32(1), 1.500000000 < toInt32(1), 1.500000000 <= toInt32(1), 1.500000000 > toInt32(1), 1.500000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 1.500000000, toUInt64(1) != 1.500000000, toUInt64(1) < 1.500000000, toUInt64(1) <= 1.500000000, toUInt64(1) > 1.500000000, toUInt64(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toUInt64(1), 1.500000000 != toUInt64(1), 1.500000000 < toUInt64(1), 1.500000000 <= toUInt64(1), 1.500000000 > toUInt64(1), 1.500000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 1.500000000, toInt64(1) != 1.500000000, toInt64(1) < 1.500000000, toInt64(1) <= 1.500000000, toInt64(1) > 1.500000000, toInt64(1) >= 1.500000000,	1.500000000 = toInt64(1), 1.500000000 != toInt64(1), 1.500000000 < toInt64(1), 1.500000000 <= toInt64(1), 1.500000000 > toInt64(1), 1.500000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9007199254740992.000000000', 1 = 9007199254740992.000000000, 1 != 9007199254740992.000000000, 1 < 9007199254740992.000000000, 1 <= 9007199254740992.000000000, 1 > 9007199254740992.000000000, 1 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 1, 9007199254740992.000000000 != 1, 9007199254740992.000000000 < 1, 9007199254740992.000000000 <= 1, 9007199254740992.000000000 > 1, 9007199254740992.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt8(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt8(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9007199254740992.000000000, toInt8(1) != 9007199254740992.000000000, toInt8(1) < 9007199254740992.000000000, toInt8(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt8(1) > 9007199254740992.000000000, toInt8(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt8(1), 9007199254740992.000000000 != toInt8(1), 9007199254740992.000000000 < toInt8(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt8(1), 9007199254740992.000000000 > toInt8(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt16(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt16(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9007199254740992.000000000, toInt16(1) != 9007199254740992.000000000, toInt16(1) < 9007199254740992.000000000, toInt16(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt16(1) > 9007199254740992.000000000, toInt16(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt16(1), 9007199254740992.000000000 != toInt16(1), 9007199254740992.000000000 < toInt16(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt16(1), 9007199254740992.000000000 > toInt16(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt32(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt32(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9007199254740992.000000000, toInt32(1) != 9007199254740992.000000000, toInt32(1) < 9007199254740992.000000000, toInt32(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt32(1) > 9007199254740992.000000000, toInt32(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt32(1), 9007199254740992.000000000 != toInt32(1), 9007199254740992.000000000 < toInt32(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt32(1), 9007199254740992.000000000 > toInt32(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(1), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9007199254740992.000000000, toInt64(1) != 9007199254740992.000000000, toInt64(1) < 9007199254740992.000000000, toInt64(1) <= 9007199254740992.000000000, toInt64(1) > 9007199254740992.000000000, toInt64(1) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toInt64(1), 9007199254740992.000000000 != toInt64(1), 9007199254740992.000000000 < toInt64(1), 9007199254740992.000000000 <= toInt64(1), 9007199254740992.000000000 > toInt64(1), 9007199254740992.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '2251799813685247.500000000', 1 = 2251799813685247.500000000, 1 != 2251799813685247.500000000, 1 < 2251799813685247.500000000, 1 <= 2251799813685247.500000000, 1 > 2251799813685247.500000000, 1 >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = 1, 2251799813685247.500000000 != 1, 2251799813685247.500000000 < 1, 2251799813685247.500000000 <= 1, 2251799813685247.500000000 > 1, 2251799813685247.500000000 >= 1 , toUInt8(1) = 2251799813685247.500000000, toUInt8(1) != 2251799813685247.500000000, toUInt8(1) < 2251799813685247.500000000, toUInt8(1) <= 2251799813685247.500000000, toUInt8(1) > 2251799813685247.500000000, toUInt8(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt8(1), 2251799813685247.500000000 != toUInt8(1), 2251799813685247.500000000 < toUInt8(1), 2251799813685247.500000000 <= toUInt8(1), 2251799813685247.500000000 > toUInt8(1), 2251799813685247.500000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 2251799813685247.500000000, toInt8(1) != 2251799813685247.500000000, toInt8(1) < 2251799813685247.500000000, toInt8(1) <= 2251799813685247.500000000, toInt8(1) > 2251799813685247.500000000, toInt8(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt8(1), 2251799813685247.500000000 != toInt8(1), 2251799813685247.500000000 < toInt8(1), 2251799813685247.500000000 <= toInt8(1), 2251799813685247.500000000 > toInt8(1), 2251799813685247.500000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 2251799813685247.500000000, toUInt16(1) != 2251799813685247.500000000, toUInt16(1) < 2251799813685247.500000000, toUInt16(1) <= 2251799813685247.500000000, toUInt16(1) > 2251799813685247.500000000, toUInt16(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt16(1), 2251799813685247.500000000 != toUInt16(1), 2251799813685247.500000000 < toUInt16(1), 2251799813685247.500000000 <= toUInt16(1), 2251799813685247.500000000 > toUInt16(1), 2251799813685247.500000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 2251799813685247.500000000, toInt16(1) != 2251799813685247.500000000, toInt16(1) < 2251799813685247.500000000, toInt16(1) <= 2251799813685247.500000000, toInt16(1) > 2251799813685247.500000000, toInt16(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt16(1), 2251799813685247.500000000 != toInt16(1), 2251799813685247.500000000 < toInt16(1), 2251799813685247.500000000 <= toInt16(1), 2251799813685247.500000000 > toInt16(1), 2251799813685247.500000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 2251799813685247.500000000, toUInt32(1) != 2251799813685247.500000000, toUInt32(1) < 2251799813685247.500000000, toUInt32(1) <= 2251799813685247.500000000, toUInt32(1) > 2251799813685247.500000000, toUInt32(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt32(1), 2251799813685247.500000000 != toUInt32(1), 2251799813685247.500000000 < toUInt32(1), 2251799813685247.500000000 <= toUInt32(1), 2251799813685247.500000000 > toUInt32(1), 2251799813685247.500000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 2251799813685247.500000000, toInt32(1) != 2251799813685247.500000000, toInt32(1) < 2251799813685247.500000000, toInt32(1) <= 2251799813685247.500000000, toInt32(1) > 2251799813685247.500000000, toInt32(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt32(1), 2251799813685247.500000000 != toInt32(1), 2251799813685247.500000000 < toInt32(1), 2251799813685247.500000000 <= toInt32(1), 2251799813685247.500000000 > toInt32(1), 2251799813685247.500000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 2251799813685247.500000000, toUInt64(1) != 2251799813685247.500000000, toUInt64(1) < 2251799813685247.500000000, toUInt64(1) <= 2251799813685247.500000000, toUInt64(1) > 2251799813685247.500000000, toUInt64(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toUInt64(1), 2251799813685247.500000000 != toUInt64(1), 2251799813685247.500000000 < toUInt64(1), 2251799813685247.500000000 <= toUInt64(1), 2251799813685247.500000000 > toUInt64(1), 2251799813685247.500000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 2251799813685247.500000000, toInt64(1) != 2251799813685247.500000000, toInt64(1) < 2251799813685247.500000000, toInt64(1) <= 2251799813685247.500000000, toInt64(1) > 2251799813685247.500000000, toInt64(1) >= 2251799813685247.500000000,	2251799813685247.500000000 = toInt64(1), 2251799813685247.500000000 != toInt64(1), 2251799813685247.500000000 < toInt64(1), 2251799813685247.500000000 <= toInt64(1), 2251799813685247.500000000 > toInt64(1), 2251799813685247.500000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '2251799813685248.500000000', 1 = 2251799813685248.500000000, 1 != 2251799813685248.500000000, 1 < 2251799813685248.500000000, 1 <= 2251799813685248.500000000, 1 > 2251799813685248.500000000, 1 >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = 1, 2251799813685248.500000000 != 1, 2251799813685248.500000000 < 1, 2251799813685248.500000000 <= 1, 2251799813685248.500000000 > 1, 2251799813685248.500000000 >= 1 , toUInt8(1) = 2251799813685248.500000000, toUInt8(1) != 2251799813685248.500000000, toUInt8(1) < 2251799813685248.500000000, toUInt8(1) <= 2251799813685248.500000000, toUInt8(1) > 2251799813685248.500000000, toUInt8(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt8(1), 2251799813685248.500000000 != toUInt8(1), 2251799813685248.500000000 < toUInt8(1), 2251799813685248.500000000 <= toUInt8(1), 2251799813685248.500000000 > toUInt8(1), 2251799813685248.500000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 2251799813685248.500000000, toInt8(1) != 2251799813685248.500000000, toInt8(1) < 2251799813685248.500000000, toInt8(1) <= 2251799813685248.500000000, toInt8(1) > 2251799813685248.500000000, toInt8(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt8(1), 2251799813685248.500000000 != toInt8(1), 2251799813685248.500000000 < toInt8(1), 2251799813685248.500000000 <= toInt8(1), 2251799813685248.500000000 > toInt8(1), 2251799813685248.500000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 2251799813685248.500000000, toUInt16(1) != 2251799813685248.500000000, toUInt16(1) < 2251799813685248.500000000, toUInt16(1) <= 2251799813685248.500000000, toUInt16(1) > 2251799813685248.500000000, toUInt16(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt16(1), 2251799813685248.500000000 != toUInt16(1), 2251799813685248.500000000 < toUInt16(1), 2251799813685248.500000000 <= toUInt16(1), 2251799813685248.500000000 > toUInt16(1), 2251799813685248.500000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 2251799813685248.500000000, toInt16(1) != 2251799813685248.500000000, toInt16(1) < 2251799813685248.500000000, toInt16(1) <= 2251799813685248.500000000, toInt16(1) > 2251799813685248.500000000, toInt16(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt16(1), 2251799813685248.500000000 != toInt16(1), 2251799813685248.500000000 < toInt16(1), 2251799813685248.500000000 <= toInt16(1), 2251799813685248.500000000 > toInt16(1), 2251799813685248.500000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 2251799813685248.500000000, toUInt32(1) != 2251799813685248.500000000, toUInt32(1) < 2251799813685248.500000000, toUInt32(1) <= 2251799813685248.500000000, toUInt32(1) > 2251799813685248.500000000, toUInt32(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt32(1), 2251799813685248.500000000 != toUInt32(1), 2251799813685248.500000000 < toUInt32(1), 2251799813685248.500000000 <= toUInt32(1), 2251799813685248.500000000 > toUInt32(1), 2251799813685248.500000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 2251799813685248.500000000, toInt32(1) != 2251799813685248.500000000, toInt32(1) < 2251799813685248.500000000, toInt32(1) <= 2251799813685248.500000000, toInt32(1) > 2251799813685248.500000000, toInt32(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt32(1), 2251799813685248.500000000 != toInt32(1), 2251799813685248.500000000 < toInt32(1), 2251799813685248.500000000 <= toInt32(1), 2251799813685248.500000000 > toInt32(1), 2251799813685248.500000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 2251799813685248.500000000, toUInt64(1) != 2251799813685248.500000000, toUInt64(1) < 2251799813685248.500000000, toUInt64(1) <= 2251799813685248.500000000, toUInt64(1) > 2251799813685248.500000000, toUInt64(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toUInt64(1), 2251799813685248.500000000 != toUInt64(1), 2251799813685248.500000000 < toUInt64(1), 2251799813685248.500000000 <= toUInt64(1), 2251799813685248.500000000 > toUInt64(1), 2251799813685248.500000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 2251799813685248.500000000, toInt64(1) != 2251799813685248.500000000, toInt64(1) < 2251799813685248.500000000, toInt64(1) <= 2251799813685248.500000000, toInt64(1) > 2251799813685248.500000000, toInt64(1) >= 2251799813685248.500000000,	2251799813685248.500000000 = toInt64(1), 2251799813685248.500000000 != toInt64(1), 2251799813685248.500000000 < toInt64(1), 2251799813685248.500000000 <= toInt64(1), 2251799813685248.500000000 > toInt64(1), 2251799813685248.500000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '1152921504606846976.000000000', 1 = 1152921504606846976.000000000, 1 != 1152921504606846976.000000000, 1 < 1152921504606846976.000000000, 1 <= 1152921504606846976.000000000, 1 > 1152921504606846976.000000000, 1 >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = 1, 1152921504606846976.000000000 != 1, 1152921504606846976.000000000 < 1, 1152921504606846976.000000000 <= 1, 1152921504606846976.000000000 > 1, 1152921504606846976.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) != 1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) < 1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) > 1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt8(1), 1152921504606846976.000000000 != toUInt8(1), 1152921504606846976.000000000 < toUInt8(1), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt8(1), 1152921504606846976.000000000 > toUInt8(1), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 1152921504606846976.000000000, toInt8(1) != 1152921504606846976.000000000, toInt8(1) < 1152921504606846976.000000000, toInt8(1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt8(1) > 1152921504606846976.000000000, toInt8(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt8(1), 1152921504606846976.000000000 != toInt8(1), 1152921504606846976.000000000 < toInt8(1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt8(1), 1152921504606846976.000000000 > toInt8(1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) != 1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) < 1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) > 1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt16(1), 1152921504606846976.000000000 != toUInt16(1), 1152921504606846976.000000000 < toUInt16(1), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt16(1), 1152921504606846976.000000000 > toUInt16(1), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 1152921504606846976.000000000, toInt16(1) != 1152921504606846976.000000000, toInt16(1) < 1152921504606846976.000000000, toInt16(1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt16(1) > 1152921504606846976.000000000, toInt16(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt16(1), 1152921504606846976.000000000 != toInt16(1), 1152921504606846976.000000000 < toInt16(1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt16(1), 1152921504606846976.000000000 > toInt16(1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) != 1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) < 1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) > 1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt32(1), 1152921504606846976.000000000 != toUInt32(1), 1152921504606846976.000000000 < toUInt32(1), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt32(1), 1152921504606846976.000000000 > toUInt32(1), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 1152921504606846976.000000000, toInt32(1) != 1152921504606846976.000000000, toInt32(1) < 1152921504606846976.000000000, toInt32(1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt32(1) > 1152921504606846976.000000000, toInt32(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt32(1), 1152921504606846976.000000000 != toInt32(1), 1152921504606846976.000000000 < toInt32(1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt32(1), 1152921504606846976.000000000 > toInt32(1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) != 1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) < 1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) <= 1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) > 1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toUInt64(1), 1152921504606846976.000000000 != toUInt64(1), 1152921504606846976.000000000 < toUInt64(1), 1152921504606846976.000000000 <= toUInt64(1), 1152921504606846976.000000000 > toUInt64(1), 1152921504606846976.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 1152921504606846976.000000000, toInt64(1) != 1152921504606846976.000000000, toInt64(1) < 1152921504606846976.000000000, toInt64(1) <= 1152921504606846976.000000000, toInt64(1) > 1152921504606846976.000000000, toInt64(1) >= 1152921504606846976.000000000,	1152921504606846976.000000000 = toInt64(1), 1152921504606846976.000000000 != toInt64(1), 1152921504606846976.000000000 < toInt64(1), 1152921504606846976.000000000 <= toInt64(1), 1152921504606846976.000000000 > toInt64(1), 1152921504606846976.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-1152921504606846976.000000000', 1 = -1152921504606846976.000000000, 1 != -1152921504606846976.000000000, 1 < -1152921504606846976.000000000, 1 <= -1152921504606846976.000000000, 1 > -1152921504606846976.000000000, 1 >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = 1, -1152921504606846976.000000000 != 1, -1152921504606846976.000000000 < 1, -1152921504606846976.000000000 <= 1, -1152921504606846976.000000000 > 1, -1152921504606846976.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) != -1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) < -1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) > -1152921504606846976.000000000, toUInt8(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt8(1), -1152921504606846976.000000000 != toUInt8(1), -1152921504606846976.000000000 < toUInt8(1), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt8(1), -1152921504606846976.000000000 > toUInt8(1), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -1152921504606846976.000000000, toInt8(1) != -1152921504606846976.000000000, toInt8(1) < -1152921504606846976.000000000, toInt8(1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt8(1) > -1152921504606846976.000000000, toInt8(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt8(1), -1152921504606846976.000000000 != toInt8(1), -1152921504606846976.000000000 < toInt8(1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt8(1), -1152921504606846976.000000000 > toInt8(1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) != -1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) < -1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) > -1152921504606846976.000000000, toUInt16(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt16(1), -1152921504606846976.000000000 != toUInt16(1), -1152921504606846976.000000000 < toUInt16(1), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt16(1), -1152921504606846976.000000000 > toUInt16(1), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -1152921504606846976.000000000, toInt16(1) != -1152921504606846976.000000000, toInt16(1) < -1152921504606846976.000000000, toInt16(1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt16(1) > -1152921504606846976.000000000, toInt16(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt16(1), -1152921504606846976.000000000 != toInt16(1), -1152921504606846976.000000000 < toInt16(1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt16(1), -1152921504606846976.000000000 > toInt16(1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) != -1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) < -1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) > -1152921504606846976.000000000, toUInt32(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt32(1), -1152921504606846976.000000000 != toUInt32(1), -1152921504606846976.000000000 < toUInt32(1), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt32(1), -1152921504606846976.000000000 > toUInt32(1), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -1152921504606846976.000000000, toInt32(1) != -1152921504606846976.000000000, toInt32(1) < -1152921504606846976.000000000, toInt32(1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt32(1) > -1152921504606846976.000000000, toInt32(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt32(1), -1152921504606846976.000000000 != toInt32(1), -1152921504606846976.000000000 < toInt32(1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt32(1), -1152921504606846976.000000000 > toInt32(1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) != -1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) < -1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) > -1152921504606846976.000000000, toUInt64(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt64(1), -1152921504606846976.000000000 != toUInt64(1), -1152921504606846976.000000000 < toUInt64(1), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt64(1), -1152921504606846976.000000000 > toUInt64(1), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -1152921504606846976.000000000, toInt64(1) != -1152921504606846976.000000000, toInt64(1) < -1152921504606846976.000000000, toInt64(1) <= -1152921504606846976.000000000, toInt64(1) > -1152921504606846976.000000000, toInt64(1) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toInt64(1), -1152921504606846976.000000000 != toInt64(1), -1152921504606846976.000000000 < toInt64(1), -1152921504606846976.000000000 <= toInt64(1), -1152921504606846976.000000000 > toInt64(1), -1152921504606846976.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '-9223372036854786048.000000000', 1 = -9223372036854786048.000000000, 1 != -9223372036854786048.000000000, 1 < -9223372036854786048.000000000, 1 <= -9223372036854786048.000000000, 1 > -9223372036854786048.000000000, 1 >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = 1, -9223372036854786048.000000000 != 1, -9223372036854786048.000000000 < 1, -9223372036854786048.000000000 <= 1, -9223372036854786048.000000000 > 1, -9223372036854786048.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = -9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) != -9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) < -9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) <= -9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) > -9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toUInt8(1), -9223372036854786048.000000000 != toUInt8(1), -9223372036854786048.000000000 < toUInt8(1), -9223372036854786048.000000000 <= toUInt8(1), -9223372036854786048.000000000 > toUInt8(1), -9223372036854786048.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = -9223372036854786048.000000000, toInt8(1) != -9223372036854786048.000000000, toInt8(1) < -9223372036854786048.000000000, toInt8(1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt8(1) > -9223372036854786048.000000000, toInt8(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt8(1), -9223372036854786048.000000000 != toInt8(1), -9223372036854786048.000000000 < toInt8(1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt8(1), -9223372036854786048.000000000 > toInt8(1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = -9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) != -9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) < -9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) <= -9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) > -9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toUInt16(1), -9223372036854786048.000000000 != toUInt16(1), -9223372036854786048.000000000 < toUInt16(1), -9223372036854786048.000000000 <= toUInt16(1), -9223372036854786048.000000000 > toUInt16(1), -9223372036854786048.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = -9223372036854786048.000000000, toInt16(1) != -9223372036854786048.000000000, toInt16(1) < -9223372036854786048.000000000, toInt16(1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt16(1) > -9223372036854786048.000000000, toInt16(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt16(1), -9223372036854786048.000000000 != toInt16(1), -9223372036854786048.000000000 < toInt16(1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt16(1), -9223372036854786048.000000000 > toInt16(1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = -9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) != -9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) < -9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) <= -9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) > -9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toUInt32(1), -9223372036854786048.000000000 != toUInt32(1), -9223372036854786048.000000000 < toUInt32(1), -9223372036854786048.000000000 <= toUInt32(1), -9223372036854786048.000000000 > toUInt32(1), -9223372036854786048.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = -9223372036854786048.000000000, toInt32(1) != -9223372036854786048.000000000, toInt32(1) < -9223372036854786048.000000000, toInt32(1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt32(1) > -9223372036854786048.000000000, toInt32(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt32(1), -9223372036854786048.000000000 != toInt32(1), -9223372036854786048.000000000 < toInt32(1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt32(1), -9223372036854786048.000000000 > toInt32(1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = -9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) != -9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) < -9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) <= -9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) > -9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toUInt64(1), -9223372036854786048.000000000 != toUInt64(1), -9223372036854786048.000000000 < toUInt64(1), -9223372036854786048.000000000 <= toUInt64(1), -9223372036854786048.000000000 > toUInt64(1), -9223372036854786048.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = -9223372036854786048.000000000, toInt64(1) != -9223372036854786048.000000000, toInt64(1) < -9223372036854786048.000000000, toInt64(1) <= -9223372036854786048.000000000, toInt64(1) > -9223372036854786048.000000000, toInt64(1) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toInt64(1), -9223372036854786048.000000000 != toInt64(1), -9223372036854786048.000000000 < toInt64(1), -9223372036854786048.000000000 <= toInt64(1), -9223372036854786048.000000000 > toInt64(1), -9223372036854786048.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '1', '9223372036854786048.000000000', 1 = 9223372036854786048.000000000, 1 != 9223372036854786048.000000000, 1 < 9223372036854786048.000000000, 1 <= 9223372036854786048.000000000, 1 > 9223372036854786048.000000000, 1 >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = 1, 9223372036854786048.000000000 != 1, 9223372036854786048.000000000 < 1, 9223372036854786048.000000000 <= 1, 9223372036854786048.000000000 > 1, 9223372036854786048.000000000 >= 1 , toUInt8(1) = 9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) != 9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) < 9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) > 9223372036854786048.000000000, toUInt8(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt8(1), 9223372036854786048.000000000 != toUInt8(1), 9223372036854786048.000000000 < toUInt8(1), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt8(1), 9223372036854786048.000000000 > toUInt8(1), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt8(1) , toInt8(1) = 9223372036854786048.000000000, toInt8(1) != 9223372036854786048.000000000, toInt8(1) < 9223372036854786048.000000000, toInt8(1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt8(1) > 9223372036854786048.000000000, toInt8(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt8(1), 9223372036854786048.000000000 != toInt8(1), 9223372036854786048.000000000 < toInt8(1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt8(1), 9223372036854786048.000000000 > toInt8(1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt8(1) , toUInt16(1) = 9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) != 9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) < 9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) > 9223372036854786048.000000000, toUInt16(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt16(1), 9223372036854786048.000000000 != toUInt16(1), 9223372036854786048.000000000 < toUInt16(1), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt16(1), 9223372036854786048.000000000 > toUInt16(1), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt16(1) , toInt16(1) = 9223372036854786048.000000000, toInt16(1) != 9223372036854786048.000000000, toInt16(1) < 9223372036854786048.000000000, toInt16(1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt16(1) > 9223372036854786048.000000000, toInt16(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt16(1), 9223372036854786048.000000000 != toInt16(1), 9223372036854786048.000000000 < toInt16(1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt16(1), 9223372036854786048.000000000 > toInt16(1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt16(1) , toUInt32(1) = 9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) != 9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) < 9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) > 9223372036854786048.000000000, toUInt32(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt32(1), 9223372036854786048.000000000 != toUInt32(1), 9223372036854786048.000000000 < toUInt32(1), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt32(1), 9223372036854786048.000000000 > toUInt32(1), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt32(1) , toInt32(1) = 9223372036854786048.000000000, toInt32(1) != 9223372036854786048.000000000, toInt32(1) < 9223372036854786048.000000000, toInt32(1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt32(1) > 9223372036854786048.000000000, toInt32(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt32(1), 9223372036854786048.000000000 != toInt32(1), 9223372036854786048.000000000 < toInt32(1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt32(1), 9223372036854786048.000000000 > toInt32(1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt32(1) , toUInt64(1) = 9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) != 9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) < 9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) <= 9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) > 9223372036854786048.000000000, toUInt64(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toUInt64(1), 9223372036854786048.000000000 != toUInt64(1), 9223372036854786048.000000000 < toUInt64(1), 9223372036854786048.000000000 <= toUInt64(1), 9223372036854786048.000000000 > toUInt64(1), 9223372036854786048.000000000 >= toUInt64(1) , toInt64(1) = 9223372036854786048.000000000, toInt64(1) != 9223372036854786048.000000000, toInt64(1) < 9223372036854786048.000000000, toInt64(1) <= 9223372036854786048.000000000, toInt64(1) > 9223372036854786048.000000000, toInt64(1) >= 9223372036854786048.000000000,	9223372036854786048.000000000 = toInt64(1), 9223372036854786048.000000000 != toInt64(1), 9223372036854786048.000000000 < toInt64(1), 9223372036854786048.000000000 <= toInt64(1), 9223372036854786048.000000000 > toInt64(1), 9223372036854786048.000000000 >= toInt64(1) ;
+SELECT '18446744073709551615', '0.000000000', 18446744073709551615 = 0.000000000, 18446744073709551615 != 0.000000000, 18446744073709551615 < 0.000000000, 18446744073709551615 <= 0.000000000, 18446744073709551615 > 0.000000000, 18446744073709551615 >= 0.000000000,	0.000000000 = 18446744073709551615, 0.000000000 != 18446744073709551615, 0.000000000 < 18446744073709551615, 0.000000000 <= 18446744073709551615, 0.000000000 > 18446744073709551615, 0.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 0.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != 0.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < 0.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 0.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > 0.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), 0.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), 0.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), 0.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 0.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), 0.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '-1.000000000', 18446744073709551615 = -1.000000000, 18446744073709551615 != -1.000000000, 18446744073709551615 < -1.000000000, 18446744073709551615 <= -1.000000000, 18446744073709551615 > -1.000000000, 18446744073709551615 >= -1.000000000,	-1.000000000 = 18446744073709551615, -1.000000000 != 18446744073709551615, -1.000000000 < 18446744073709551615, -1.000000000 <= 18446744073709551615, -1.000000000 > 18446744073709551615, -1.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = -1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != -1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < -1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= -1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > -1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), -1.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), -1.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), -1.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), -1.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), -1.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '1.000000000', 18446744073709551615 = 1.000000000, 18446744073709551615 != 1.000000000, 18446744073709551615 < 1.000000000, 18446744073709551615 <= 1.000000000, 18446744073709551615 > 1.000000000, 18446744073709551615 >= 1.000000000,	1.000000000 = 18446744073709551615, 1.000000000 != 18446744073709551615, 1.000000000 < 18446744073709551615, 1.000000000 <= 18446744073709551615, 1.000000000 > 18446744073709551615, 1.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != 1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < 1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > 1.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), 1.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), 1.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), 1.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 1.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), 1.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '18446744073709551616.000000000', 18446744073709551615 = 18446744073709551616.000000000, 18446744073709551615 != 18446744073709551616.000000000, 18446744073709551615 < 18446744073709551616.000000000, 18446744073709551615 <= 18446744073709551616.000000000, 18446744073709551615 > 18446744073709551616.000000000, 18446744073709551615 >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = 18446744073709551615, 18446744073709551616.000000000 != 18446744073709551615, 18446744073709551616.000000000 < 18446744073709551615, 18446744073709551616.000000000 <= 18446744073709551615, 18446744073709551616.000000000 > 18446744073709551615, 18446744073709551616.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 18446744073709551616.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != 18446744073709551616.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < 18446744073709551616.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > 18446744073709551616.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), 18446744073709551616.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), 18446744073709551616.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 18446744073709551616.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '9223372036854775808.000000000', 18446744073709551615 = 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 != 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 < 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 <= 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 > 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 != 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 < 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 <= 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 > 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
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+SELECT '18446744073709551615', '9223372036854775808.000000000', 18446744073709551615 = 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 != 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 < 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 <= 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 > 9223372036854775808.000000000, 18446744073709551615 >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 != 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 < 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 <= 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 > 18446744073709551615, 9223372036854775808.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > 9223372036854775808.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 9223372036854775808.000000000,	9223372036854775808.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), 9223372036854775808.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
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+SELECT '18446744073709551615', '-4503599627370496.000000000', 18446744073709551615 = -4503599627370496.000000000, 18446744073709551615 != -4503599627370496.000000000, 18446744073709551615 < -4503599627370496.000000000, 18446744073709551615 <= -4503599627370496.000000000, 18446744073709551615 > -4503599627370496.000000000, 18446744073709551615 >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = 18446744073709551615, -4503599627370496.000000000 != 18446744073709551615, -4503599627370496.000000000 < 18446744073709551615, -4503599627370496.000000000 <= 18446744073709551615, -4503599627370496.000000000 > 18446744073709551615, -4503599627370496.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = -4503599627370496.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != -4503599627370496.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < -4503599627370496.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= -4503599627370496.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > -4503599627370496.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= -4503599627370496.000000000,	-4503599627370496.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), -4503599627370496.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), -4503599627370496.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), -4503599627370496.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), -4503599627370496.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), -4503599627370496.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '-0.500000000', 18446744073709551615 = -0.500000000, 18446744073709551615 != -0.500000000, 18446744073709551615 < -0.500000000, 18446744073709551615 <= -0.500000000, 18446744073709551615 > -0.500000000, 18446744073709551615 >= -0.500000000,	-0.500000000 = 18446744073709551615, -0.500000000 != 18446744073709551615, -0.500000000 < 18446744073709551615, -0.500000000 <= 18446744073709551615, -0.500000000 > 18446744073709551615, -0.500000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = -0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) != -0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) < -0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) <= -0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) > -0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) >= -0.500000000,	-0.500000000 = toUInt64(18446744073709551615), -0.500000000 != toUInt64(18446744073709551615), -0.500000000 < toUInt64(18446744073709551615), -0.500000000 <= toUInt64(18446744073709551615), -0.500000000 > toUInt64(18446744073709551615), -0.500000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '0.500000000', 18446744073709551615 = 0.500000000, 18446744073709551615 != 0.500000000, 18446744073709551615 < 0.500000000, 18446744073709551615 <= 0.500000000, 18446744073709551615 > 0.500000000, 18446744073709551615 >= 0.500000000,	0.500000000 = 18446744073709551615, 0.500000000 != 18446744073709551615, 0.500000000 < 18446744073709551615, 0.500000000 <= 18446744073709551615, 0.500000000 > 18446744073709551615, 0.500000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) != 0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) < 0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) > 0.500000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 0.500000000,	0.500000000 = toUInt64(18446744073709551615), 0.500000000 != toUInt64(18446744073709551615), 0.500000000 < toUInt64(18446744073709551615), 0.500000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 0.500000000 > toUInt64(18446744073709551615), 0.500000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '-1.500000000', 18446744073709551615 = -1.500000000, 18446744073709551615 != -1.500000000, 18446744073709551615 < -1.500000000, 18446744073709551615 <= -1.500000000, 18446744073709551615 > -1.500000000, 18446744073709551615 >= -1.500000000,	-1.500000000 = 18446744073709551615, -1.500000000 != 18446744073709551615, -1.500000000 < 18446744073709551615, -1.500000000 <= 18446744073709551615, -1.500000000 > 18446744073709551615, -1.500000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = -1.500000000, toUInt64(18446744073709551615) != -1.500000000, toUInt64(18446744073709551615) < -1.500000000, toUInt64(18446744073709551615) <= -1.500000000, toUInt64(18446744073709551615) > -1.500000000, toUInt64(18446744073709551615) >= -1.500000000,	-1.500000000 = toUInt64(18446744073709551615), -1.500000000 != toUInt64(18446744073709551615), -1.500000000 < toUInt64(18446744073709551615), -1.500000000 <= toUInt64(18446744073709551615), -1.500000000 > toUInt64(18446744073709551615), -1.500000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
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+SELECT '18446744073709551615', '9007199254740992.000000000', 18446744073709551615 = 9007199254740992.000000000, 18446744073709551615 != 9007199254740992.000000000, 18446744073709551615 < 9007199254740992.000000000, 18446744073709551615 <= 9007199254740992.000000000, 18446744073709551615 > 9007199254740992.000000000, 18446744073709551615 >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = 18446744073709551615, 9007199254740992.000000000 != 18446744073709551615, 9007199254740992.000000000 < 18446744073709551615, 9007199254740992.000000000 <= 18446744073709551615, 9007199254740992.000000000 > 18446744073709551615, 9007199254740992.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = 9007199254740992.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != 9007199254740992.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < 9007199254740992.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= 9007199254740992.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > 9007199254740992.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= 9007199254740992.000000000,	9007199254740992.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), 9007199254740992.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), 9007199254740992.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), 9007199254740992.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), 9007199254740992.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), 9007199254740992.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
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+SELECT '18446744073709551615', '-1152921504606846976.000000000', 18446744073709551615 = -1152921504606846976.000000000, 18446744073709551615 != -1152921504606846976.000000000, 18446744073709551615 < -1152921504606846976.000000000, 18446744073709551615 <= -1152921504606846976.000000000, 18446744073709551615 > -1152921504606846976.000000000, 18446744073709551615 >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = 18446744073709551615, -1152921504606846976.000000000 != 18446744073709551615, -1152921504606846976.000000000 < 18446744073709551615, -1152921504606846976.000000000 <= 18446744073709551615, -1152921504606846976.000000000 > 18446744073709551615, -1152921504606846976.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = -1152921504606846976.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != -1152921504606846976.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < -1152921504606846976.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= -1152921504606846976.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > -1152921504606846976.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= -1152921504606846976.000000000,	-1152921504606846976.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), -1152921504606846976.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), -1152921504606846976.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), -1152921504606846976.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), -1152921504606846976.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), -1152921504606846976.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
+SELECT '18446744073709551615', '-9223372036854786048.000000000', 18446744073709551615 = -9223372036854786048.000000000, 18446744073709551615 != -9223372036854786048.000000000, 18446744073709551615 < -9223372036854786048.000000000, 18446744073709551615 <= -9223372036854786048.000000000, 18446744073709551615 > -9223372036854786048.000000000, 18446744073709551615 >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = 18446744073709551615, -9223372036854786048.000000000 != 18446744073709551615, -9223372036854786048.000000000 < 18446744073709551615, -9223372036854786048.000000000 <= 18446744073709551615, -9223372036854786048.000000000 > 18446744073709551615, -9223372036854786048.000000000 >= 18446744073709551615 , toUInt64(18446744073709551615) = -9223372036854786048.000000000, toUInt64(18446744073709551615) != -9223372036854786048.000000000, toUInt64(18446744073709551615) < -9223372036854786048.000000000, toUInt64(18446744073709551615) <= -9223372036854786048.000000000, toUInt64(18446744073709551615) > -9223372036854786048.000000000, toUInt64(18446744073709551615) >= -9223372036854786048.000000000,	-9223372036854786048.000000000 = toUInt64(18446744073709551615), -9223372036854786048.000000000 != toUInt64(18446744073709551615), -9223372036854786048.000000000 < toUInt64(18446744073709551615), -9223372036854786048.000000000 <= toUInt64(18446744073709551615), -9223372036854786048.000000000 > toUInt64(18446744073709551615), -9223372036854786048.000000000 >= toUInt64(18446744073709551615) ;
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+SELECT '9223372036854775808', '0.000000000', 9223372036854775808 = 0.000000000, 9223372036854775808 != 0.000000000, 9223372036854775808 < 0.000000000, 9223372036854775808 <= 0.000000000, 9223372036854775808 > 0.000000000, 9223372036854775808 >= 0.000000000,	0.000000000 = 9223372036854775808, 0.000000000 != 9223372036854775808, 0.000000000 < 9223372036854775808, 0.000000000 <= 9223372036854775808, 0.000000000 > 9223372036854775808, 0.000000000 >= 9223372036854775808 , toUInt64(9223372036854775808) = 0.000000000, toUInt64(9223372036854775808) != 0.000000000, toUInt64(9223372036854775808) < 0.000000000, toUInt64(9223372036854775808) <= 0.000000000, toUInt64(9223372036854775808) > 0.000000000, toUInt64(9223372036854775808) >= 0.000000000,	0.000000000 = toUInt64(9223372036854775808), 0.000000000 != toUInt64(9223372036854775808), 0.000000000 < toUInt64(9223372036854775808), 0.000000000 <= toUInt64(9223372036854775808), 0.000000000 > toUInt64(9223372036854775808), 0.000000000 >= toUInt64(9223372036854775808) ;
+SELECT '9223372036854775808', '-1.000000000', 9223372036854775808 = -1.000000000, 9223372036854775808 != -1.000000000, 9223372036854775808 < -1.000000000, 9223372036854775808 <= -1.000000000, 9223372036854775808 > -1.000000000, 9223372036854775808 >= -1.000000000,	-1.000000000 = 9223372036854775808, -1.000000000 != 9223372036854775808, -1.000000000 < 9223372036854775808, -1.000000000 <= 9223372036854775808, -1.000000000 > 9223372036854775808, -1.000000000 >= 9223372036854775808 , toUInt64(9223372036854775808) = -1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) != -1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) < -1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) <= -1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) > -1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) >= -1.000000000,	-1.000000000 = toUInt64(9223372036854775808), -1.000000000 != toUInt64(9223372036854775808), -1.000000000 < toUInt64(9223372036854775808), -1.000000000 <= toUInt64(9223372036854775808), -1.000000000 > toUInt64(9223372036854775808), -1.000000000 >= toUInt64(9223372036854775808) ;
+SELECT '9223372036854775808', '1.000000000', 9223372036854775808 = 1.000000000, 9223372036854775808 != 1.000000000, 9223372036854775808 < 1.000000000, 9223372036854775808 <= 1.000000000, 9223372036854775808 > 1.000000000, 9223372036854775808 >= 1.000000000,	1.000000000 = 9223372036854775808, 1.000000000 != 9223372036854775808, 1.000000000 < 9223372036854775808, 1.000000000 <= 9223372036854775808, 1.000000000 > 9223372036854775808, 1.000000000 >= 9223372036854775808 , toUInt64(9223372036854775808) = 1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) != 1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) < 1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) <= 1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) > 1.000000000, toUInt64(9223372036854775808) >= 1.000000000,	1.000000000 = toUInt64(9223372036854775808), 1.000000000 != toUInt64(9223372036854775808), 1.000000000 < toUInt64(9223372036854775808), 1.000000000 <= toUInt64(9223372036854775808), 1.000000000 > toUInt64(9223372036854775808), 1.000000000 >= toUInt64(9223372036854775808) ;
+SELECT '9223372036854775808', '18446744073709551616.000000000', 9223372036854775808 = 18446744073709551616.000000000, 9223372036854775808 != 18446744073709551616.000000000, 9223372036854775808 < 18446744073709551616.000000000, 9223372036854775808 <= 18446744073709551616.000000000, 9223372036854775808 > 18446744073709551616.000000000, 9223372036854775808 >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = 9223372036854775808, 18446744073709551616.000000000 != 9223372036854775808, 18446744073709551616.000000000 < 9223372036854775808, 18446744073709551616.000000000 <= 9223372036854775808, 18446744073709551616.000000000 > 9223372036854775808, 18446744073709551616.000000000 >= 9223372036854775808 , toUInt64(9223372036854775808) = 18446744073709551616.000000000, toUInt64(9223372036854775808) != 18446744073709551616.000000000, toUInt64(9223372036854775808) < 18446744073709551616.000000000, toUInt64(9223372036854775808) <= 18446744073709551616.000000000, toUInt64(9223372036854775808) > 18446744073709551616.000000000, toUInt64(9223372036854775808) >= 18446744073709551616.000000000,	18446744073709551616.000000000 = toUInt64(9223372036854775808), 18446744073709551616.000000000 != toUInt64(9223372036854775808), 18446744073709551616.000000000 < toUInt64(9223372036854775808), 18446744073709551616.000000000 <= toUInt64(9223372036854775808), 18446744073709551616.000000000 > toUInt64(9223372036854775808), 18446744073709551616.000000000 >= toUInt64(9223372036854775808) ;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.reference b/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.reference
index 4a2dcd69dc2..3324c3d5675 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.reference
@@ -1,16 +1,16 @@
 3	8
+13	28
 23	48
 33	68
-13	28
 3	8
+13	28
 23	48
 33	68
-13	28
 3	8
+13	28
 23	48
 33	68
-13	28
 3	8
+13	28
 23	48
 33	68
-13	28
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.sql b/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.sql
index 3f631b8da56..4c5fd9a1743 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00506_union_distributed.sql
@@ -15,10 +15,10 @@ INSERT INTO union1 VALUES (11,12,13,14,15);
 INSERT INTO union2 VALUES (21,22,23,24,25);
 INSERT INTO union3 VALUES (31,32,33,34,35);
 
-select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union2 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union2 where b>1 group by a, b ) as a group by b;
-select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union1 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union2 where b>1 group by a, b ) as a group by b;
-select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union1 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union1 where b>1 group by a, b ) as a group by b;
-select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union2 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union3 where b>1 group by a, b ) as a group by b;
+select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union2 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union2 where b>1 group by a, b  order by a, b) as a group by b order by b;
+select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union1 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union2 where b>1 group by a, b order by a, b) as a group by b order by b;
+select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union1 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union1 where b>1 group by a, b order by a, b) as a group by b order by b;
+select b, sum(c) from ( select a, b, sum(c) as c from union2 where a>1 group by a,b UNION ALL select a, b, sum(c) as c from union3 where b>1 group by a, b order by a, b) as a group by b order by b;
 
 DROP TABLE union1;
 DROP TABLE union2;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00536_int_exp.sql b/tests/queries/0_stateless/00536_int_exp.sql
index c78a326a3b3..80b88e8f4f8 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00536_int_exp.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00536_int_exp.sql
@@ -1 +1 @@
-SELECT exp2(number) AS e2d, intExp2(number) AS e2i, e2d = e2i AS e2eq, exp10(number) AS e10d, intExp10(number) AS e10i, e10d = e10i AS e10eq FROM system.numbers LIMIT 64;
+SELECT exp2(number) AS e2d, intExp2(number) AS e2i, toUInt64(e2d) = e2i AS e2eq, exp10(number) AS e10d, intExp10(number) AS e10i, toString(e10d) = toString(e10i) AS e10eq FROM system.numbers LIMIT 64;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.reference b/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.reference
index c0399f8ab2e..4d3527722a1 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.reference
@@ -13,3 +13,10 @@ test"string
  "["
  ["]", "2", "3"]
  {"nested" : [1,2,3]}
+-1
+0
+0
+-1
+1
+test_string
+test"string
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.sql b/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.sql
index 514b5f2e5ea..31853e92262 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00539_functions_for_working_with_json.sql
@@ -15,3 +15,11 @@ SELECT visitParamExtractRaw('{"myparam": "{"}', 'myparam');
 SELECT visitParamExtractRaw('{"myparam": "["}', 'myparam');
 SELECT visitParamExtractRaw('{"myparam": ["]", "2", "3"], "other":123}', 'myparam');
 SELECT visitParamExtractRaw('{"myparam": {"nested" : [1,2,3]}, "other":123}', 'myparam');
+
+SELECT simpleJSONExtractInt('{"myparam":-1}', 'myparam');
+SELECT simpleJSONExtractUInt('{"myparam":-1}', 'myparam');
+SELECT simpleJSONExtractFloat('{"myparam":null}', 'myparam');
+SELECT simpleJSONExtractFloat('{"myparam":-1}', 'myparam');
+SELECT simpleJSONExtractBool('{"myparam":true}', 'myparam');
+SELECT simpleJSONExtractString('{"myparam":"test_string"}', 'myparam');
+SELECT simpleJSONExtractString('{"myparam":"test\\"string"}', 'myparam');
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.reference b/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.reference
index bd1c4791df4..59313c35b81 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.reference
@@ -585,3 +585,15 @@ SEMI LEFT JOIN
 ) AS r USING (id)
 WHERE r.id = 1
 2000-01-01	1	test string 1	1	2000-01-01	test string 1	1
+SELECT value + t1.value AS expr
+FROM 
+(
+    SELECT
+        value,
+        t1.value
+    FROM test_00597 AS t0
+    ALL FULL OUTER JOIN test_00597 AS t1 USING (date)
+    WHERE (value + `t1.value`) < 3
+)
+WHERE expr < 3
+2
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.sql b/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.sql
index ec306ac6792..2e3357241ad 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00597_push_down_predicate.sql
@@ -135,5 +135,9 @@ SELECT * FROM (SELECT * FROM (SELECT * FROM test_00597) AS a ANY LEFT JOIN (SELE
 EXPLAIN SYNTAX SELECT * FROM (SELECT * FROM test_00597) ANY INNER JOIN (SELECT * FROM (SELECT * FROM test_00597)) as r USING id WHERE r.id = 1;
 SELECT * FROM (SELECT * FROM test_00597) ANY INNER JOIN (SELECT * FROM (SELECT * FROM test_00597)) as r USING id WHERE r.id = 1;
 
+-- issue 20497
+EXPLAIN SYNTAX SELECT value + t1.value AS expr FROM (SELECT t0.value, t1.value FROM test_00597 AS t0 FULL JOIN test_00597 AS t1 USING date) WHERE expr < 3;
+SELECT value + t1.value AS expr FROM (SELECT t0.value, t1.value FROM test_00597 AS t0 FULL JOIN test_00597 AS t1 USING date) WHERE expr < 3;
+
 DROP TABLE IF EXISTS test_00597;
 DROP TABLE IF EXISTS test_view_00597;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.reference b/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.reference
index 492135567ea..2c68f277bfa 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.reference
@@ -57,3 +57,7 @@
 [2, 0]
 [3, 1]
 [4, 1]
+1
+1
+1
+1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.sql b/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.sql
index 5a1610256ac..d9991be5583 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00632_aggregation_window_funnel.sql
@@ -79,3 +79,11 @@ select u, windowFunnel(86400)(dt, a is null and b is null) as s from funnel_test
 select u, windowFunnel(86400)(dt, a is null, b = 'b3') as s from funnel_test_non_null group by u order by u format JSONCompactEachRow;
 select u, windowFunnel(86400, 'strict_order')(dt, a is null, b = 'b3') as s from funnel_test_non_null group by u order by u format JSONCompactEachRow;
 drop table funnel_test_non_null;
+
+create table funnel_test_strict_increase (timestamp UInt32, event UInt32) engine=Memory;
+insert into funnel_test_strict_increase values (0,1000),(1,1001),(1,1002),(1,1003),(2,1004);
+
+select 5 = windowFunnel(10000)(timestamp, event = 1000, event = 1001, event = 1002, event = 1003, event = 1004) from funnel_test_strict_increase;
+select 2 = windowFunnel(10000, 'strict_increase')(timestamp, event = 1000, event = 1001, event = 1002, event = 1003, event = 1004) from funnel_test_strict_increase;
+select 3 = windowFunnel(10000)(timestamp, event = 1004, event = 1004, event = 1004) from funnel_test_strict_increase;
+select 1 = windowFunnel(10000, 'strict_increase')(timestamp, event = 1004, event = 1004, event = 1004) from funnel_test_strict_increase;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00634_performance_introspection_and_logging.sh b/tests/queries/0_stateless/00634_performance_introspection_and_logging.sh
index e51e4fea5db..cc5ece15435 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/00634_performance_introspection_and_logging.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/00634_performance_introspection_and_logging.sh
@@ -48,7 +48,7 @@ SELECT
     threads_realtime >= threads_time_user_system_io,
     any(length(thread_ids)) >= 1
     FROM
-        (SELECT * FROM system.query_log PREWHERE query='$heavy_cpu_query' WHERE event_date >= today()-1 AND current_database = currentDatabase() AND type=2 ORDER BY event_time DESC LIMIT 1)
+        (SELECT * FROM system.query_log PREWHERE query='$heavy_cpu_query' WHERE event_date >= today()-2 AND current_database = currentDatabase() AND type=2 ORDER BY event_time DESC LIMIT 1)
     ARRAY JOIN ProfileEvents.Names AS PN, ProfileEvents.Values AS PV"
 
 # Clean
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.reference b/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.reference
index f1d3f98e32a..0a143f8bc12 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.reference
@@ -1,5 +1,4 @@
 --------read--------
-def	[1,2]	2
 abc	[0]	1
 def	[1,2]	2
 abc	[0]	1
@@ -7,6 +6,7 @@ def	[1,2]	2
 abc	[0]	1
 def	[1,2]	2
 abc	[0]	1
+def	[1,2]	2
 --------joinGet--------
 
 abc
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql b/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql
index c1e325ce9aa..b0ec6f69f93 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql
@@ -22,10 +22,10 @@ INSERT INTO join_all_left VALUES ('abc', [0], 1), ('def', [1, 2], 2);
 -- read from StorageJoin
 
 SELECT '--------read--------';
-SELECT * from join_any_inner;
-SELECT * from join_any_left;
-SELECT * from join_all_inner;
-SELECT * from join_all_left;
+SELECT * from join_any_inner ORDER BY k;
+SELECT * from join_any_left ORDER BY k;
+SELECT * from join_all_inner ORDER BY k;
+SELECT * from join_all_left ORDER BY k;
 
 -- create StorageJoin tables with customized settings
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.reference b/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.reference
index 62de36a36ba..0f708e8d900 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.reference
@@ -1,4 +1,4 @@
-a	\N	1
 a	b	1
 a	\N	2
+a	\N	1
 a	b	1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.sql b/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.sql
index cddaa8b6451..29b9ae19041 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00804_rollup_with_having.sql
@@ -8,7 +8,7 @@ INSERT INTO rollup_having VALUES (NULL, NULL);
 INSERT INTO rollup_having VALUES ('a', NULL);
 INSERT INTO rollup_having VALUES ('a', 'b');
 
-SELECT a, b, count(*) FROM rollup_having GROUP BY a, b WITH ROLLUP HAVING a IS NOT NULL;
-SELECT a, b, count(*) FROM rollup_having GROUP BY a, b WITH ROLLUP HAVING a IS NOT NULL and b IS NOT NULL;
+SELECT a, b, count(*) FROM rollup_having GROUP BY a, b WITH ROLLUP HAVING a IS NOT NULL ORDER BY a, b;
+SELECT a, b, count(*) FROM rollup_having GROUP BY a, b WITH ROLLUP HAVING a IS NOT NULL and b IS NOT NULL ORDER BY a, b;
 
 DROP TABLE rollup_having;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00814_replicated_minimalistic_part_header_zookeeper.sql b/tests/queries/0_stateless/00814_replicated_minimalistic_part_header_zookeeper.sql
index 0fd760d73d5..63897e225ce 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00814_replicated_minimalistic_part_header_zookeeper.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00814_replicated_minimalistic_part_header_zookeeper.sql
@@ -4,13 +4,13 @@ DROP TABLE IF EXISTS part_header_r2;
 SET replication_alter_partitions_sync = 2;
 
 CREATE TABLE part_header_r1(x UInt32, y UInt32)
-    ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/test_00814/part_header', '1') ORDER BY x
+    ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/'||currentDatabase()||'/test_00814/part_header/{shard}', '1{replica}') ORDER BY x
     SETTINGS use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 0,
              old_parts_lifetime = 1,
              cleanup_delay_period = 0,
              cleanup_delay_period_random_add = 0;
 CREATE TABLE part_header_r2(x UInt32, y UInt32)
-    ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/test_00814/part_header', '2') ORDER BY x
+    ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/'||currentDatabase()||'/test_00814/part_header/{shard}', '2{replica}') ORDER BY x
     SETTINGS use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1,
              old_parts_lifetime = 1,
              cleanup_delay_period = 0,
@@ -39,10 +39,10 @@ SELECT sleep(3) FORMAT Null;
 SELECT '*** Test part removal ***';
 SELECT '*** replica 1 ***';
 SELECT name FROM system.parts WHERE active AND database = currentDatabase() AND table = 'part_header_r1';
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/test_00814/part_header/replicas/1/parts';
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/'||currentDatabase()||'/test_00814/part_header/s1/replicas/1r1/parts';
 SELECT '*** replica 2 ***';
 SELECT name FROM system.parts WHERE active AND database = currentDatabase() AND table = 'part_header_r2';
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/test_00814/part_header/replicas/1/parts';
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/'||currentDatabase()||'/test_00814/part_header/s1/replicas/1r1/parts';
 
 SELECT '*** Test ALTER ***';
 ALTER TABLE part_header_r1 MODIFY COLUMN y String;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00816_long_concurrent_alter_column.sh b/tests/queries/0_stateless/00816_long_concurrent_alter_column.sh
index 63b687d072d..b0244991b3c 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/00816_long_concurrent_alter_column.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/00816_long_concurrent_alter_column.sh
@@ -60,16 +60,10 @@ wait
 
 echo "DROP TABLE concurrent_alter_column NO DELAY" | ${CLICKHOUSE_CLIENT}   # NO DELAY has effect only for Atomic database
 
-db_engine=`$CLICKHOUSE_CLIENT -q "SELECT engine FROM system.databases WHERE name='$CLICKHOUSE_DATABASE'"`
-if [[ $db_engine == "Atomic" ]]; then
-    # DROP is non-blocking, so wait for alters
-    while true; do
-        $CLICKHOUSE_CLIENT -q "SELECT c = 0 FROM (SELECT count() as c FROM system.processes WHERE query_id LIKE 'alter_00816_%')" | grep 1 > /dev/null && break;
-        sleep 1;
-    done
-fi
-
-# Check for deadlocks
-echo "SELECT * FROM system.processes WHERE query_id LIKE 'alter_00816_%'" | ${CLICKHOUSE_CLIENT}
+# Wait for alters and check for deadlocks (in case of deadlock this loop will not finish)
+while true; do
+    echo "SELECT * FROM system.processes WHERE query_id LIKE 'alter\\_00816\\_%'" | ${CLICKHOUSE_CLIENT} | grep -q -F 'alter' || break
+    sleep 1;
+done
 
 echo 'did not crash'
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.reference b/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.reference
index a3723bc9976..523063f8a3c 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.reference
@@ -1,8 +1,8 @@
 1	1	1	1
 0	0	0	0
-0
 1
+0
 1	1	1	1	1	1
 2	2	0	0	0	0
-2	2	0
 1	1	1
+2	2	0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.sql b/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.sql
index bd3a2a19913..4a96e73c679 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00882_multiple_join_no_alias.sql
@@ -13,22 +13,22 @@ insert into y values (1,1);
 select s.a, s.a, s.b as s_b, s.b from t
 left join s on s.a = t.a
 left join y on s.b = y.b
-order by t.a;
+order by t.a, s.a, s.b;
 
 select max(s.a) from t
 left join s on s.a = t.a
 left join y on s.b = y.b
-group by t.a;
+group by t.a order by t.a;
 
 select t.a, t.a as t_a, s.a, s.a as s_a, y.a, y.a as y_a from t
 left join s on t.a = s.a
 left join y on y.b = s.b
-order by t.a;
+order by t.a, s.a, y.a;
 
 select t.a, t.a as t_a, max(s.a) from t
 left join s on t.a = s.a
 left join y on y.b = s.b
-group by t.a;
+group by t.a order by t.a;
 
 drop table t;
 drop table s;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.reference b/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.reference
index 3e287311126..257605d9006 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.reference
@@ -1,18 +1,18 @@
-c	d	1
 a	b	1
-c	\N	1
 a	\N	1
+c	d	1
+c	\N	1
 \N	\N	2
-c	1
 a	1
+c	1
 \N	2
-c	d	1
 a	b	1
-c	\N	1
 a	\N	1
+c	d	1
+c	\N	1
 \N	b	1
 \N	d	1
 \N	\N	2
-c	1
 a	1
+c	1
 \N	2
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.sql b/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.sql
index 3b8be7b9ac6..125529ad383 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00906_low_cardinality_rollup.sql
@@ -3,10 +3,10 @@ CREATE TABLE lc (a LowCardinality(Nullable(String)), b LowCardinality(Nullable(S
 INSERT INTO lc VALUES ('a', 'b');
 INSERT INTO lc VALUES ('c', 'd');
 
-SELECT a, b, count(a) FROM lc GROUP BY a, b WITH ROLLUP;
-SELECT a, count(a) FROM lc GROUP BY a WITH ROLLUP;
+SELECT a, b, count(a) FROM lc GROUP BY a, b WITH ROLLUP ORDER BY a, b;
+SELECT a, count(a) FROM lc GROUP BY a WITH ROLLUP ORDER BY a;
 
-SELECT a, b, count(a) FROM lc GROUP BY a, b WITH CUBE;
-SELECT a, count(a) FROM lc GROUP BY a WITH CUBE;
+SELECT a, b, count(a) FROM lc GROUP BY a, b WITH CUBE ORDER BY a, b;
+SELECT a, count(a) FROM lc GROUP BY a WITH CUBE ORDER BY a;
 
 DROP TABLE if exists lc;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00910_decimal_group_array_crash_3783.sql b/tests/queries/0_stateless/00910_decimal_group_array_crash_3783.sql
index 29ec19a6efe..cf0e0bac3dd 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00910_decimal_group_array_crash_3783.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00910_decimal_group_array_crash_3783.sql
@@ -28,7 +28,7 @@ SELECT `time`, groupArray((sensor_id, volume)) AS groupArr FROM (
     WHERE received_at BETWEEN '2018-12-12 00:00:00' AND '2018-12-30 00:00:00'
     GROUP BY `time`,sensor_id
     ORDER BY `time`
-) GROUP BY `time`;
+) GROUP BY `time` ORDER BY `time`;
 
 DROP TABLE sensor_value;
 
@@ -59,4 +59,4 @@ select s.a, s.b, max(s.dt1) dt1, s.c, s.d, s.f, s.i, max(s.dt2) dt2 from (
         , toDecimal128(268.970000000000, 12)   f
         , toDecimal128(0.000000000000, 12)     i
         , toDateTime('2018-11-02 00:00:00', 'Europe/Moscow')    dt2
-) s group by s.a, s.b, s.c, s.d, s.f, s.i;
+) s group by s.a, s.b, s.c, s.d, s.f, s.i ORDER BY s.a, s.b, s.c, s.d, s.f, s.i;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.reference b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.reference
index e5e283f754b..3a176a17f5a 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.reference
@@ -1,7 +1,7 @@
 4
 4
 8
-7
+8
 -----
 4
 1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.sql b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.sql
index d4c19cbe8f2..58b266f106f 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_collapsing_merge_tree.sql
@@ -58,7 +58,7 @@ OPTIMIZE TABLE four_rows_per_granule FINAL;
 
 SELECT COUNT(*) FROM four_rows_per_granule;
 
-SELECT distinct(marks) from system.parts WHERE table = 'four_rows_per_granule' and database=currentDatabase() and active=1;
+SELECT sum(marks) from system.parts WHERE table = 'four_rows_per_granule' and database=currentDatabase() and active=1;
 
 INSERT INTO four_rows_per_granule (p, k, v1, v2, Sign) VALUES ('2018-05-15', 1, 1000, 2000, 1), ('2018-05-16', 2, 3000, 4000, 1), ('2018-05-17', 3, 5000, 6000, 1), ('2018-05-18', 4, 7000, 8000, 1);
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.reference b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.reference
index 067189f73fc..f93aae0225a 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.reference
@@ -6,11 +6,9 @@
 4
 1
 0
-0
 6
 2
 -----
 6
 3
 0
-0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.sql b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.sql
index 4d4dbda922d..44dd0412aea 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00926_adaptive_index_granularity_versioned_collapsing_merge_tree.sql
@@ -62,7 +62,11 @@ OPTIMIZE TABLE four_rows_per_granule FINAL;
 
 SELECT COUNT(*) FROM four_rows_per_granule;
 
-SELECT distinct(marks) from system.parts WHERE table = 'four_rows_per_granule' and database=currentDatabase() and active=1;
+-- We expect zero marks here, so we might get zero rows if all the parts were
+-- deleted already. This can happen in parallel runs where there may be a long delay
+-- between queries. So we must write the query in such a way that it always returns
+-- zero rows if OK.
+SELECT distinct(marks) d from system.parts WHERE table = 'four_rows_per_granule' and database=currentDatabase() and active=1 having d > 0;
 
 INSERT INTO four_rows_per_granule (p, k, v1, v2, Sign, Version) VALUES ('2018-05-15', 1, 1000, 2000, 1, 1), ('2018-05-16', 2, 3000, 4000, 1, 1), ('2018-05-17', 3, 5000, 6000, 1, 1), ('2018-05-18', 4, 7000, 8000, 1, 1);
 
@@ -120,6 +124,10 @@ OPTIMIZE TABLE six_rows_per_granule FINAL;
 
 SELECT COUNT(*) FROM six_rows_per_granule;
 
-SELECT distinct(marks) from system.parts WHERE table = 'six_rows_per_granule' and database=currentDatabase() and active=1;
+-- We expect zero marks here, so we might get zero rows if all the parts were
+-- deleted already. This can happen in parallel runs where there may be a long delay
+-- between queries. So we must write the query in such a way that it always returns
+-- zero rows if OK.
+SELECT distinct(marks) d from system.parts WHERE table = 'six_rows_per_granule' and database=currentDatabase() and active=1 having d > 0;
 
 DROP TABLE IF EXISTS six_rows_per_granule;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00953_zookeeper_suetin_deduplication_bug.sh b/tests/queries/0_stateless/00953_zookeeper_suetin_deduplication_bug.sh
index d7a27693e98..baa2b0cf53f 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/00953_zookeeper_suetin_deduplication_bug.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/00953_zookeeper_suetin_deduplication_bug.sh
@@ -15,7 +15,7 @@ CREATE TABLE elog (
     engine_id UInt32,
     referrer String
 )
-ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog', 'test')
+ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/{shard}', '{replica}')
 PARTITION BY date
 ORDER BY (engine_id)
 SETTINGS replicated_deduplication_window = 2, cleanup_delay_period=4, cleanup_delay_period_random_add=0;"
@@ -28,35 +28,37 @@ $CLICKHOUSE_CLIENT --query="INSERT INTO elog VALUES (toDate('2018-10-01'), 3, 'h
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT count(*) from elog" # 3 rows
 
-count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/blocks'")
+count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/s1/blocks'")
 
 while [[ $count != 2 ]]
 do
     sleep 1
-    count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/blocks'")
+    count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/s1/blocks'")
 done
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query="INSERT INTO elog VALUES (toDate('2018-10-01'), 1, 'hello')"
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT count(*) from elog" # 4 rows
-count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/blocks'")
+count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/s1/blocks'")
+
 
 while [[ $count != 2 ]]
 do
     sleep 1
-    count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/blocks'")
+    count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/s1/blocks'")
 done
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query="INSERT INTO elog VALUES (toDate('2018-10-01'), 2, 'hello')"
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT count(*) from elog" # 5 rows
 
-count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/blocks'")
+count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/s1/blocks'")
 
 while [[ $count != 2 ]]
 do
     sleep 1
-    count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/blocks'")
+    count=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT COUNT(*) FROM system.zookeeper where path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/elog/s1/blocks'")
+
 done
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query="INSERT INTO elog VALUES (toDate('2018-10-01'), 2, 'hello')"
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00956_sensitive_data_masking.sh b/tests/queries/0_stateless/00956_sensitive_data_masking.sh
index 764cb6a713e..7462dfd5585 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/00956_sensitive_data_masking.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/00956_sensitive_data_masking.sh
@@ -65,7 +65,7 @@ echo '5.1'
 
 # wait until the query in background will start (max: 10 seconds as sleepEachRow)
 for _ in {1..100}; do
-    $CLICKHOUSE_CLIENT --query="SHOW PROCESSLIST" --log_queries=0 >"$tmp_file" 2>&1
+    $CLICKHOUSE_CLIENT --query="SELECT * FROM system.processes WHERE current_database = currentDatabase()" --log_queries=0 >"$tmp_file" 2>&1
     grep -q -F 'fwerkh_that_magic_string_make_me_unique' "$tmp_file" && break
     sleep 0.1
 done
@@ -97,7 +97,7 @@ echo 7
 # and finally querylog
 $CLICKHOUSE_CLIENT \
   --server_logs_file=/dev/null \
-  --query="select * from system.query_log where current_database = currentDatabase() AND event_time > now() - 10 and query like '%TOPSECRET%';"
+  --query="select * from system.query_log where current_database = currentDatabase() AND event_date >= yesterday() and query like '%TOPSECRET%';"
 
 
 rm -f "$tmp_file" >/dev/null 2>&1
@@ -118,8 +118,8 @@ $CLICKHOUSE_CLIENT --query="SYSTEM FLUSH LOGS" --server_logs_file=/dev/null
 echo 9
 $CLICKHOUSE_CLIENT \
    --server_logs_file=/dev/null \
-   --query="SELECT if( count() > 0, 'text_log non empty', 'text_log empty') FROM system.text_log WHERE event_time>now() - 60 and message like '%find_me%';
-   select * from system.text_log where event_time > now() - 60 and message like '%TOPSECRET=TOPSECRET%';"  --ignore-error --multiquery
+   --query="SELECT if( count() > 0, 'text_log non empty', 'text_log empty') FROM system.text_log WHERE event_date >= yesterday() and message like '%find_me%';
+   select * from system.text_log where event_date >= yesterday() and message like '%TOPSECRET=TOPSECRET%';"  --ignore-error --multiquery
 
 echo 'finish'
 rm -f "$tmp_file" >/dev/null 2>&1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00971_merge_tree_uniform_read_distribution_and_max_rows_to_read.sql b/tests/queries/0_stateless/00971_merge_tree_uniform_read_distribution_and_max_rows_to_read.sql
index d31989d65bd..5abb1af620a 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00971_merge_tree_uniform_read_distribution_and_max_rows_to_read.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00971_merge_tree_uniform_read_distribution_and_max_rows_to_read.sql
@@ -10,7 +10,8 @@ SELECT count() FROM merge_tree;
 
 SET max_rows_to_read = 900000;
 
-SELECT count() FROM merge_tree WHERE not ignore(); -- { serverError 158 }
-SELECT count() FROM merge_tree WHERE not ignore(); -- { serverError 158 }
+-- constant ignore will be pruned by part pruner. ignore(*) is used.
+SELECT count() FROM merge_tree WHERE not ignore(*); -- { serverError 158 }
+SELECT count() FROM merge_tree WHERE not ignore(*); -- { serverError 158 }
 
 DROP TABLE merge_tree;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00975_indices_mutation_replicated_zookeeper_long.sh b/tests/queries/0_stateless/00975_indices_mutation_replicated_zookeeper_long.sh
index a3ac5692caa..22c404c7712 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/00975_indices_mutation_replicated_zookeeper_long.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/00975_indices_mutation_replicated_zookeeper_long.sh
@@ -21,6 +21,7 @@ CREATE TABLE indices_mutaions1
 PARTITION BY i32
 ORDER BY u64
 SETTINGS index_granularity = 2;
+
 CREATE TABLE indices_mutaions2
 (
     u64 UInt64,
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00976_system_stop_ttl_merges.sql b/tests/queries/0_stateless/00976_system_stop_ttl_merges.sql
index 41f2428d9e6..b27e4275d5d 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/00976_system_stop_ttl_merges.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/00976_system_stop_ttl_merges.sql
@@ -2,7 +2,7 @@ drop table if exists ttl;
 
 create table ttl (d Date, a Int) engine = MergeTree order by a partition by toDayOfMonth(d) ttl d + interval 1 day;
 
-system stop ttl merges;
+system stop ttl merges ttl;
 
 insert into ttl values (toDateTime('2000-10-10 00:00:00'), 1), (toDateTime('2000-10-10 00:00:00'), 2)
 insert into ttl values (toDateTime('2100-10-10 00:00:00'), 3), (toDateTime('2100-10-10 00:00:00'), 4);
@@ -11,7 +11,7 @@ select sleep(1) format Null; -- wait if very fast merge happen
 optimize table ttl partition 10 final;
 select * from ttl order by d, a;
 
-system start ttl merges;
+system start ttl merges ttl;
 optimize table ttl partition 10 final;
 select * from ttl order by d, a;
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/00992_system_parts_race_condition_zookeeper_long.sh b/tests/queries/0_stateless/00992_system_parts_race_condition_zookeeper_long.sh
index 1e61c8d64f3..fe6246e02f6 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/00992_system_parts_race_condition_zookeeper_long.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/00992_system_parts_race_condition_zookeeper_long.sh
@@ -74,7 +74,7 @@ timeout $TIMEOUT bash -c thread5 2> /dev/null &
 
 wait
 
-$CLICKHOUSE_CLIENT -n -q "
-    DROP TABLE alter_table;
-    DROP TABLE alter_table2
-"
+$CLICKHOUSE_CLIENT -n -q "DROP TABLE alter_table;" &
+$CLICKHOUSE_CLIENT -n -q "DROP TABLE alter_table2;" &
+
+wait
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01079_bad_alters_zookeeper_long.sh b/tests/queries/0_stateless/01079_bad_alters_zookeeper_long.sh
index 6452b830f38..6e79be90046 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01079_bad_alters_zookeeper_long.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01079_bad_alters_zookeeper_long.sh
@@ -21,7 +21,7 @@ $CLICKHOUSE_CLIENT --query "ALTER TABLE table_for_bad_alters MODIFY COLUMN value
 
 sleep 2
 
-while [[ $($CLICKHOUSE_CLIENT --query "KILL MUTATION WHERE mutation_id='0000000000'" 2>&1) ]]; do
+while [[ $($CLICKHOUSE_CLIENT --query "KILL MUTATION WHERE mutation_id='0000000000' and database = '$CLICKHOUSE_DATABASE'" 2>&1) ]]; do
     sleep 1
 done
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.reference b/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.reference
index 77db8015b0e..f71d3b0d05f 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.reference
@@ -8,3 +8,13 @@
 0
 
 0	0	0
+
+0	0
+
+0	0
+
+0	0
+
+0	0
+
+0	0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.sql b/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.sql
index 77e8848c957..a4f284e5e2d 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01107_join_right_table_totals.sql
@@ -35,4 +35,29 @@ FULL JOIN
 ) rr
 USING (id);
 
+SELECT id, yago 
+FROM ( SELECT item_id AS id FROM t GROUP BY id ) AS ll
+FULL OUTER JOIN ( SELECT item_id AS id, arrayJoin([111, 222, 333, 444]), SUM(price_sold) AS yago FROM t GROUP BY id WITH TOTALS ) AS rr 
+USING (id);
+
+SELECT id, yago 
+FROM ( SELECT item_id AS id, arrayJoin([111, 222, 333]) FROM t GROUP BY id WITH TOTALS ) AS ll
+FULL OUTER JOIN ( SELECT item_id AS id, SUM(price_sold) AS yago FROM t GROUP BY id ) AS rr 
+USING (id);
+
+SELECT id, yago 
+FROM ( SELECT item_id AS id, arrayJoin(emptyArrayInt32()) FROM t GROUP BY id WITH TOTALS ) AS ll
+FULL OUTER JOIN ( SELECT item_id AS id, SUM(price_sold) AS yago FROM t GROUP BY id ) AS rr 
+USING (id);
+
+SELECT id, yago 
+FROM ( SELECT item_id AS id FROM t GROUP BY id ) AS ll
+FULL OUTER JOIN ( SELECT item_id AS id, arrayJoin(emptyArrayInt32()), SUM(price_sold) AS yago FROM t GROUP BY id WITH TOTALS ) AS rr 
+USING (id);
+
+SELECT id, yago 
+FROM ( SELECT item_id AS id, arrayJoin([111, 222, 333]) FROM t GROUP BY id WITH TOTALS ) AS ll
+FULL OUTER JOIN ( SELECT item_id AS id, arrayJoin([111, 222, 333, 444]), SUM(price_sold) AS yago FROM t GROUP BY id WITH TOTALS ) AS rr 
+USING (id);
+
 DROP TABLE t;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01175_distributed_ddl_output_mode_long.reference b/tests/queries/0_stateless/01175_distributed_ddl_output_mode_long.reference
new file mode 100644
index 00000000000..0cc8c788fed
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01175_distributed_ddl_output_mode_long.reference
@@ -0,0 +1,25 @@
+none
+Received exception from server:
+Code: 57. Error: Received from localhost:9000. Error: There was an error on [localhost:9000]: Code: 57, e.displayText() = Error: Table default.throw already exists
+Received exception from server:
+Code: 159. Error: Received from localhost:9000. Error: Watching task <task> is executing longer than distributed_ddl_task_timeout (=8) seconds. There are 1 unfinished hosts (0 of them are currently active), they are going to execute the query in background.
+throw
+localhost	9000	0		0	0
+localhost	9000	57	Code: 57, e.displayText() = Error: Table default.throw already exists.	0	0
+Received exception from server:
+Code: 57. Error: Received from localhost:9000. Error: There was an error on [localhost:9000]: Code: 57, e.displayText() = Error: Table default.throw already exists
+localhost	9000	0		1	0
+Received exception from server:
+Code: 159. Error: Received from localhost:9000. Error: Watching task <task> is executing longer than distributed_ddl_task_timeout (=8) seconds. There are 1 unfinished hosts (0 of them are currently active), they are going to execute the query in background.
+null_status_on_timeout
+localhost	9000	0		0	0
+localhost	9000	57	Code: 57, e.displayText() = Error: Table default.null_status already exists.	0	0
+Received exception from server:
+Code: 57. Error: Received from localhost:9000. Error: There was an error on [localhost:9000]: Code: 57, e.displayText() = Error: Table default.null_status already exists
+localhost	9000	0		1	0
+localhost	1	\N	\N	1	0
+never_throw
+localhost	9000	0		0	0
+localhost	9000	57	Code: 57, e.displayText() = Error: Table default.never_throw already exists.	0	0
+localhost	9000	0		1	0
+localhost	1	\N	\N	1	0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01175_distributed_ddl_output_mode_long.sh b/tests/queries/0_stateless/01175_distributed_ddl_output_mode_long.sh
new file mode 100755
index 00000000000..66ceef21682
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01175_distributed_ddl_output_mode_long.sh
@@ -0,0 +1,39 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+CURDIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
+# shellcheck source=../shell_config.sh
+. "$CURDIR"/../shell_config.sh
+
+
+$CLICKHOUSE_CLIENT -q "drop table if exists throw;"
+$CLICKHOUSE_CLIENT -q "drop table if exists null_status;"
+$CLICKHOUSE_CLIENT -q "drop table if exists never_throw;"
+
+CLICKHOUSE_CLIENT_OPT=$(echo ${CLICKHOUSE_CLIENT_OPT} | sed 's/'"--send_logs_level=${CLICKHOUSE_CLIENT_SERVER_LOGS_LEVEL}"'/--send_logs_level=fatal/g')
+
+CLIENT="$CLICKHOUSE_CLIENT_BINARY $CLICKHOUSE_CLIENT_OPT --distributed_ddl_task_timeout=8 --distributed_ddl_output_mode=none"
+$CLIENT -q "select value from system.settings where name='distributed_ddl_output_mode';"
+# Ok
+$CLIENT -q "create table throw on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;"
+# Table exists
+$CLIENT -q "create table throw on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;" 2>&1| grep -Fv "@ 0x" | sed "s/DB::Exception/Error/g" | sed "s/ (version.*)//" | sed "s/exists.. /exists/"
+# Timeout
+$CLIENT -q "drop table throw on cluster test_unavailable_shard;" 2>&1| grep -Fv "@ 0x" | sed "s/DB::Exception/Error/g" | sed "s/ (version.*)//" | sed "s/Watching task .* is executing longer/Watching task <task> is executing longer/" | sed "s/background. /background./"
+
+CLIENT="$CLICKHOUSE_CLIENT_BINARY $CLICKHOUSE_CLIENT_OPT --distributed_ddl_task_timeout=8 --distributed_ddl_output_mode=throw"
+$CLIENT -q "select value from system.settings where name='distributed_ddl_output_mode';"
+$CLIENT -q "create table throw on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;"
+$CLIENT -q "create table throw on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;" 2>&1| grep -Fv "@ 0x" | sed "s/DB::Exception/Error/g" | sed "s/ (version.*)//" | sed "s/exists.. /exists/"
+$CLIENT -q "drop table throw on cluster test_unavailable_shard;" 2>&1| grep -Fv "@ 0x" | sed "s/DB::Exception/Error/g" | sed "s/ (version.*)//" | sed "s/Watching task .* is executing longer/Watching task <task> is executing longer/" | sed "s/background. /background./"
+
+CLIENT="$CLICKHOUSE_CLIENT_BINARY $CLICKHOUSE_CLIENT_OPT --distributed_ddl_task_timeout=8 --distributed_ddl_output_mode=null_status_on_timeout"
+$CLIENT -q "select value from system.settings where name='distributed_ddl_output_mode';"
+$CLIENT -q "create table null_status on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;"
+$CLIENT -q "create table null_status on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;" 2>&1| grep -Fv "@ 0x" | sed "s/DB::Exception/Error/g" | sed "s/ (version.*)//" | sed "s/exists.. /exists/"
+$CLIENT -q "drop table null_status on cluster test_unavailable_shard;"
+
+CLIENT="$CLICKHOUSE_CLIENT_BINARY $CLICKHOUSE_CLIENT_OPT --distributed_ddl_task_timeout=8 --distributed_ddl_output_mode=never_throw"
+$CLIENT -q "select value from system.settings where name='distributed_ddl_output_mode';"
+$CLIENT -q "create table never_throw on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;"
+$CLIENT -q "create table never_throw on cluster test_shard_localhost (n int) engine=Memory;" 2>&1| sed "s/DB::Exception/Error/g" | sed "s/ (version.*)//"
+$CLIENT -q "drop table never_throw on cluster test_unavailable_shard;"
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01231_log_queries_min_type.sql b/tests/queries/0_stateless/01231_log_queries_min_type.sql
index 9659739b61d..b3540f3354b 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01231_log_queries_min_type.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01231_log_queries_min_type.sql
@@ -2,26 +2,33 @@ set log_queries=1;
 
 select '01231_log_queries_min_type/QUERY_START';
 system flush logs;
-select count() from system.query_log where current_database = currentDatabase() and query like '%01231_log_queries_min_type/QUERY_START%' and query not like '%system.query_log%' and event_date = today() and event_time >= now() - interval 1 minute;
+select count() from system.query_log where current_database = currentDatabase()
+    and query like 'select \'01231_log_queries_min_type/QUERY_START%'
+    and event_date >= yesterday();
 
 set log_queries_min_type='EXCEPTION_BEFORE_START';
 select '01231_log_queries_min_type/EXCEPTION_BEFORE_START';
 system flush logs;
-select count() from system.query_log where current_database = currentDatabase() and query like '%01231_log_queries_min_type/EXCEPTION_BEFORE_START%' and query not like '%system.query_log%' and event_date = today() and event_time >= now() - interval 1 minute;
+select count() from system.query_log where current_database = currentDatabase()
+    and query like 'select \'01231_log_queries_min_type/EXCEPTION_BEFORE_START%'
+    and event_date >= yesterday();
 
 set max_rows_to_read='100K';
 set log_queries_min_type='EXCEPTION_WHILE_PROCESSING';
 select '01231_log_queries_min_type/EXCEPTION_WHILE_PROCESSING', max(number) from system.numbers limit 1e6; -- { serverError 158; }
+set max_rows_to_read=0;
 system flush logs;
-select count() from system.query_log where current_database = currentDatabase() and query like '%01231_log_queries_min_type/EXCEPTION_WHILE_PROCESSING%' and query not like '%system.query_log%' and event_date = today() and event_time >= now() - interval 1 minute and type = 'ExceptionWhileProcessing';
+select count() from system.query_log where current_database = currentDatabase()
+    and query like 'select \'01231_log_queries_min_type/EXCEPTION_WHILE_PROCESSING%'
+    and event_date >= yesterday() and type = 'ExceptionWhileProcessing';
 
+set max_rows_to_read='100K';
 select '01231_log_queries_min_type w/ Settings/EXCEPTION_WHILE_PROCESSING', max(number) from system.numbers limit 1e6; -- { serverError 158; }
 system flush logs;
+set max_rows_to_read=0;
 select count() from system.query_log where
     current_database = currentDatabase() and
-    query like '%01231_log_queries_min_type w/ Settings/EXCEPTION_WHILE_PROCESSING%' and
-    query not like '%system.query_log%' and
-    event_date = today() and
-    event_time >= now() - interval 1 minute and
+    query like 'select \'01231_log_queries_min_type w/ Settings/EXCEPTION_WHILE_PROCESSING%' and
+    event_date >= yesterday() and
     type = 'ExceptionWhileProcessing' and
     has(Settings.Names, 'max_rows_to_read');
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01251_dict_is_in_infinite_loop.reference b/tests/queries/0_stateless/01251_dict_is_in_infinite_loop.reference
index 757d2858524..0a2c97efb42 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01251_dict_is_in_infinite_loop.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01251_dict_is_in_infinite_loop.reference
@@ -29,10 +29,10 @@
 1
 1
 1
-255
-255
 0
-255
+0
+0
+0
 [11,22]
 [22,11]
 [11,22]
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.reference b/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.reference
index 09b593dad3d..97c766822ac 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.reference
@@ -3,5 +3,3 @@
 a
 a
 ---
-a
-a
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.sql b/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.sql
index e3d66e9cdba..0eeb97e2b2d 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01263_type_conversion_nvartolomei.sql
@@ -43,7 +43,7 @@ SELECT * FROM d;
 SELECT '---';
 
 INSERT INTO m VALUES ('b');
-SELECT v FROM d ORDER BY v; -- { clientError 36 }
+SELECT toString(v) FROM (SELECT v FROM d ORDER BY v) FORMAT Null; -- { serverError 36 }
 
 
 DROP TABLE m;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01271_show_privileges.reference b/tests/queries/0_stateless/01271_show_privileges.reference
index 8e90dbbb8a0..7928f531a7d 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01271_show_privileges.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01271_show_privileges.reference
@@ -76,6 +76,7 @@ SYSTEM SHUTDOWN	['SYSTEM KILL','SHUTDOWN']	GLOBAL	SYSTEM
 SYSTEM DROP DNS CACHE	['SYSTEM DROP DNS','DROP DNS CACHE','DROP DNS']	GLOBAL	SYSTEM DROP CACHE
 SYSTEM DROP MARK CACHE	['SYSTEM DROP MARK','DROP MARK CACHE','DROP MARKS']	GLOBAL	SYSTEM DROP CACHE
 SYSTEM DROP UNCOMPRESSED CACHE	['SYSTEM DROP UNCOMPRESSED','DROP UNCOMPRESSED CACHE','DROP UNCOMPRESSED']	GLOBAL	SYSTEM DROP CACHE
+SYSTEM DROP MMAP CACHE	['SYSTEM DROP MMAP','DROP MMAP CACHE','DROP MMAP']	GLOBAL	SYSTEM DROP CACHE
 SYSTEM DROP COMPILED EXPRESSION CACHE	['SYSTEM DROP COMPILED EXPRESSION','DROP COMPILED EXPRESSION CACHE','DROP COMPILED EXPRESSIONS']	GLOBAL	SYSTEM DROP CACHE
 SYSTEM DROP CACHE	['DROP CACHE']	\N	SYSTEM
 SYSTEM RELOAD CONFIG	['RELOAD CONFIG']	GLOBAL	SYSTEM RELOAD
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01304_direct_io.reference b/tests/queries/0_stateless/01304_direct_io_long.reference
similarity index 100%
rename from tests/queries/0_stateless/01304_direct_io.reference
rename to tests/queries/0_stateless/01304_direct_io_long.reference
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01304_direct_io.sh b/tests/queries/0_stateless/01304_direct_io_long.sh
similarity index 78%
rename from tests/queries/0_stateless/01304_direct_io.sh
rename to tests/queries/0_stateless/01304_direct_io_long.sh
index 3ba3d020d99..7505173ddba 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01304_direct_io.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01304_direct_io_long.sh
@@ -9,12 +9,12 @@ $CLICKHOUSE_CLIENT --multiquery --query "
     CREATE TABLE bug (UserID UInt64, Date Date) ENGINE = MergeTree ORDER BY Date;
     INSERT INTO bug SELECT rand64(), '2020-06-07' FROM numbers(50000000);
     OPTIMIZE TABLE bug FINAL;"
+LOG="$CLICKHOUSE_TMP/err-$CLICKHOUSE_DATABASE"
+$CLICKHOUSE_BENCHMARK --iterations 10 --max_threads 100 --min_bytes_to_use_direct_io 1 <<< "SELECT sum(UserID) FROM bug PREWHERE NOT ignore(Date)" 1>/dev/null 2>"$LOG"
+cat "$LOG" | grep Exception
+cat "$LOG" | grep Loaded
 
-$CLICKHOUSE_BENCHMARK --iterations 10 --max_threads 100 --min_bytes_to_use_direct_io 1 <<< "SELECT sum(UserID) FROM bug PREWHERE NOT ignore(Date)" 1>/dev/null 2>"$CLICKHOUSE_TMP"/err
-cat "$CLICKHOUSE_TMP"/err | grep Exception
-cat "$CLICKHOUSE_TMP"/err | grep Loaded
-
-rm "$CLICKHOUSE_TMP"/err
+rm "$LOG"
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --multiquery --query "
     DROP TABLE bug;"
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01318_long_unsuccessful_mutation_zookeeper.sh b/tests/queries/0_stateless/01318_long_unsuccessful_mutation_zookeeper.sh
index a05304c670c..13250e82079 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01318_long_unsuccessful_mutation_zookeeper.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01318_long_unsuccessful_mutation_zookeeper.sh
@@ -47,7 +47,7 @@ done
 
 echo "$query_result"
 
-$CLICKHOUSE_CLIENT --query "KILL MUTATION WHERE mutation_id='$first_mutation_id'"
+$CLICKHOUSE_CLIENT --query "KILL MUTATION WHERE mutation_id='$first_mutation_id' and database='$CLICKHOUSE_DATABASE'"
 
 check_query="SELECT sum(parts_to_do) FROM system.mutations WHERE table='mutation_table' and database='$CLICKHOUSE_DATABASE'"
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01344_min_bytes_to_use_mmap_io_index.sql b/tests/queries/0_stateless/01344_min_bytes_to_use_mmap_io_index.sql
index 9044ee08f8d..7aab991d203 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01344_min_bytes_to_use_mmap_io_index.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01344_min_bytes_to_use_mmap_io_index.sql
@@ -6,6 +6,6 @@ SET min_bytes_to_use_mmap_io = 1;
 SELECT * FROM test_01344 WHERE x = 'Hello, world';
 
 SYSTEM FLUSH LOGS;
-SELECT PE.Values FROM system.query_log ARRAY JOIN ProfileEvents AS PE WHERE current_database = currentDatabase() AND event_date >= yesterday() AND event_time >= now() - 300 AND query LIKE 'SELECT * FROM test_01344 WHERE x = ''Hello, world''%' AND PE.Names = 'CreatedReadBufferMMap' AND type = 2 ORDER BY event_time DESC LIMIT 1;
+SELECT PE.Values FROM system.query_log ARRAY JOIN ProfileEvents AS PE WHERE current_database = currentDatabase() AND event_date >= yesterday() AND query LIKE 'SELECT * FROM test_01344 WHERE x = ''Hello, world''%' AND PE.Names = 'CreatedReadBufferMMap' AND type = 2 ORDER BY event_time DESC LIMIT 1;
 
 DROP TABLE test_01344;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01357_version_collapsing_attach_detach_zookeeper.sql b/tests/queries/0_stateless/01357_version_collapsing_attach_detach_zookeeper.sql
index 0086ec5c2a3..d8249a603ff 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01357_version_collapsing_attach_detach_zookeeper.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01357_version_collapsing_attach_detach_zookeeper.sql
@@ -8,13 +8,13 @@ CREATE TABLE versioned_collapsing_table(
   sign Int8,
   version UInt16
 )
-ENGINE = ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree('/clickhouse/versioned_collapsing_table', '1', sign, version)
+ENGINE = ReplicatedVersionedCollapsingMergeTree('/clickhouse/versioned_collapsing_table/{shard}', '{replica}', sign, version)
 PARTITION BY d
 ORDER BY (key1, key2);
 
 INSERT INTO versioned_collapsing_table VALUES (toDate('2019-10-10'), 1, 1, 'Hello', -1, 1);
 
-SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/versioned_collapsing_table' and name = 'metadata';
+SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/versioned_collapsing_table/s1' and name = 'metadata';
 
 SELECT COUNT() FROM versioned_collapsing_table;
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01360_materialized_view_with_join_on_query_log.sql b/tests/queries/0_stateless/01360_materialized_view_with_join_on_query_log.sql
index 950d4fe097f..3380f04f8c9 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01360_materialized_view_with_join_on_query_log.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01360_materialized_view_with_join_on_query_log.sql
@@ -17,7 +17,7 @@ CREATE MATERIALIZED VIEW slow_log Engine=Memory AS
                 extract(query,'/\\*\\s*QUERY_GROUP_ID:(.*?)\\s*\\*/') as QUERY_GROUP_ID,
                 *
             FROM system.query_log
-            WHERE type<>1 and event_date >= yesterday() and event_time > now() - 120
+            WHERE type<>1 and event_date >= yesterday()
         ) as ql
         INNER JOIN expected_times USING (QUERY_GROUP_ID)
         WHERE query_duration_ms > max_query_duration_ms
@@ -38,7 +38,7 @@ SELECT
     extract(query,'/\\*\\s*QUERY_GROUP_ID:(.*?)\\s*\\*/') as QUERY_GROUP_ID,
     count()
 FROM system.query_log
-WHERE current_database = currentDatabase() AND type<>1 and event_date >= yesterday() and event_time > now() - 20 and QUERY_GROUP_ID<>''
+WHERE current_database = currentDatabase() AND type<>1 and event_date >= yesterday() and QUERY_GROUP_ID<>''
 GROUP BY QUERY_GROUP_ID
 ORDER BY QUERY_GROUP_ID;
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01396_inactive_replica_cleanup_nodes_zookeeper.sh b/tests/queries/0_stateless/01396_inactive_replica_cleanup_nodes_zookeeper.sh
index b604ace85cc..693580bc270 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01396_inactive_replica_cleanup_nodes_zookeeper.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01396_inactive_replica_cleanup_nodes_zookeeper.sh
@@ -12,8 +12,8 @@ SCALE=5000
 $CLICKHOUSE_CLIENT -n --query "
     DROP TABLE IF EXISTS r1;
     DROP TABLE IF EXISTS r2;
-    CREATE TABLE r1 (x UInt64) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/r', '1') ORDER BY x SETTINGS old_parts_lifetime = 1, cleanup_delay_period = 0, cleanup_delay_period_random_add = 1, parts_to_throw_insert = 100000, max_replicated_logs_to_keep = 10;
-    CREATE TABLE r2 (x UInt64) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/r', '2') ORDER BY x SETTINGS old_parts_lifetime = 1, cleanup_delay_period = 0, cleanup_delay_period_random_add = 1, parts_to_throw_insert = 100000, max_replicated_logs_to_keep = 10;
+    CREATE TABLE r1 (x UInt64) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/{shard}', '1{replica}') ORDER BY x SETTINGS old_parts_lifetime = 1, cleanup_delay_period = 0, cleanup_delay_period_random_add = 1, parts_to_throw_insert = 100000, max_replicated_logs_to_keep = 10;
+    CREATE TABLE r2 (x UInt64) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/{shard}', '2{replica}') ORDER BY x SETTINGS old_parts_lifetime = 1, cleanup_delay_period = 0, cleanup_delay_period_random_add = 1, parts_to_throw_insert = 100000, max_replicated_logs_to_keep = 10;
     DETACH TABLE r2;
 "
 
@@ -29,16 +29,16 @@ for _ in {1..60}; do
 done
 
 
-$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT numChildren < $((SCALE / 4)) FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/r' AND name = 'log'";
+$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT numChildren < $((SCALE / 4)) FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/s1' AND name = 'log'";
 echo -e '\n---\n';
-$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/r/replicas/1' AND name = 'is_lost'";
-$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/r/replicas/2' AND name = 'is_lost'";
+$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/s1/replicas/1r1' AND name = 'is_lost'";
+$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/s1/replicas/2r1' AND name = 'is_lost'";
 echo -e '\n---\n';
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query "ATTACH TABLE r2"
 $CLICKHOUSE_CLIENT --receive_timeout 600 --query "SYSTEM SYNC REPLICA r2" # Need to increase timeout, otherwise it timed out in debug build
 
-$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/r/replicas/2' AND name = 'is_lost'";
+$CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/s1/replicas/2r1' AND name = 'is_lost'";
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT -n --query "
     DROP TABLE IF EXISTS r1;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01475_read_subcolumns.sql b/tests/queries/0_stateless/01475_read_subcolumns.sql
index 16832c4fc59..3457d17dba1 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01475_read_subcolumns.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01475_read_subcolumns.sql
@@ -10,7 +10,7 @@ SYSTEM FLUSH LOGS;
 SELECT ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'FileOpen')]
 FROM system.query_log
 WHERE (type = 'QueryFinish') AND (lower(query) LIKE lower('SELECT a.size0 FROM %t_arr%'))
-    AND event_time > now() - INTERVAL 10 SECOND AND current_database = currentDatabase();
+    AND current_database = currentDatabase();
 
 SELECT '====tuple====';
 DROP TABLE IF EXISTS t_tup;
@@ -27,7 +27,7 @@ SYSTEM FLUSH LOGS;
 SELECT ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'FileOpen')]
 FROM system.query_log
 WHERE (type = 'QueryFinish') AND (lower(query) LIKE lower('SELECT t._ FROM %t_tup%'))
-    AND event_time > now() - INTERVAL 10 SECOND AND current_database = currentDatabase();
+    AND current_database = currentDatabase();
 
 SELECT '====nullable====';
 DROP TABLE IF EXISTS t_nul;
@@ -41,7 +41,7 @@ SYSTEM FLUSH LOGS;
 SELECT ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'FileOpen')]
 FROM system.query_log
 WHERE (type = 'QueryFinish') AND (lower(query) LIKE lower('SELECT n.null FROM %t_nul%'))
-    AND event_time > now() - INTERVAL 10 SECOND AND current_database = currentDatabase();
+    AND current_database = currentDatabase();
 
 SELECT '====map====';
 SET allow_experimental_map_type = 1;
@@ -60,7 +60,7 @@ SYSTEM FLUSH LOGS;
 SELECT ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'FileOpen')]
 FROM system.query_log
 WHERE (type = 'QueryFinish') AND (lower(query) LIKE lower('SELECT m.% FROM %t_map%'))
-    AND event_time > now() - INTERVAL 10 SECOND AND current_database = currentDatabase();
+    AND current_database = currentDatabase();
 
 DROP TABLE t_arr;
 DROP TABLE t_nul;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01531_query_log_query_comment.sql b/tests/queries/0_stateless/01531_query_log_query_comment.sql
index 2e1faf1b9e4..19d6eac0e15 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01531_query_log_query_comment.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01531_query_log_query_comment.sql
@@ -1,20 +1,20 @@
 set log_queries=1;
 set log_queries_min_type='QUERY_FINISH';
 
-set enable_global_with_statement=1;
+set enable_global_with_statement=0;
 select /* test=01531, enable_global_with_statement=0 */ 2;
 system flush logs;
 select count() from system.query_log
-where event_time >= now() - interval 5 minute
-    and query like '%select /* test=01531, enable_global_with_statement=0 */ 2%'
+where event_date >= yesterday()
+    and query like 'select /* test=01531, enable_global_with_statement=0 */ 2%'
     and current_database = currentDatabase()
     ;
 
 set enable_global_with_statement=1;
-select /* test=01531 enable_global_with_statement=1 */ 2;
+select /* test=01531, enable_global_with_statement=1 */ 2;
 system flush logs;
 select count() from system.query_log
-where event_time >= now() - interval 5 minute
-    and query like '%select /* test=01531 enable_global_with_statement=1 */ 2%'
+where event_date >= yesterday()
+    and query like 'select /* test=01531, enable_global_with_statement=1 */ 2%'
     and current_database = currentDatabase()
     ;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.reference b/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.reference
index ba37ce1c32c..138a7cfd7f2 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.reference
@@ -13,16 +13,16 @@ col3
 read files
 4
 6
-0	899984	7199412
-1	899987	7199877
-2	899990	7200255
-3	899993	7199883
-4	899996	7199798
-5	899999	7200306
-6	900002	7200064
-7	900005	7199429
-8	900008	7200067
-9	899992	7199993
+0	89982	719752
+1	89988	720017
+2	89994	720152
+3	90000	720157
+4	90006	720100
+5	90012	720168
+6	90018	720106
+7	90005	719891
+8	89992	719854
+9	89979	719706
 0	[]
 0	[0]
 1	[0,2]
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.sql b/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.sql
index 38c80617334..0ddb0cfbfb4 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01533_multiple_nested.sql
@@ -36,7 +36,7 @@ SYSTEM FLUSH LOGS;
 SELECT ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'FileOpen')]
 FROM system.query_log
 WHERE (type = 'QueryFinish') AND (lower(query) LIKE lower('SELECT col1.a FROM %nested%'))
-    AND event_time > now() - INTERVAL 10 SECOND AND current_database = currentDatabase();
+    AND event_date >= yesterday() AND current_database = currentDatabase();
 
 SYSTEM DROP MARK CACHE;
 SELECT col3.n2.s FROM nested FORMAT Null;
@@ -46,7 +46,7 @@ SYSTEM FLUSH LOGS;
 SELECT ProfileEvents.Values[indexOf(ProfileEvents.Names, 'FileOpen')]
 FROM system.query_log
 WHERE (type = 'QueryFinish') AND (lower(query) LIKE lower('SELECT col3.n2.s FROM %nested%'))
-    AND event_time > now() - INTERVAL 10 SECOND AND current_database = currentDatabase();
+    AND event_date >= yesterday() AND current_database = currentDatabase();
 
 DROP TABLE nested;
 
@@ -59,7 +59,7 @@ ENGINE = MergeTree
 ORDER BY id
 SETTINGS min_bytes_for_wide_part = 0;
 
-INSERT INTO nested SELECT number, arrayMap(x -> (x, arrayMap(y -> (toString(y * x), y + x), range(number % 17))), range(number % 19)) FROM numbers(1000000);
+INSERT INTO nested SELECT number, arrayMap(x -> (x, arrayMap(y -> (toString(y * x), y + x), range(number % 17))), range(number % 19)) FROM numbers(100000);
 SELECT id % 10, sum(length(col1)), sumArray(arrayMap(x -> length(x), col1.n.b)) FROM nested GROUP BY id % 10;
 
 SELECT arraySum(col1.a), arrayMap(x -> x * x * 2, col1.a) FROM nested ORDER BY id LIMIT 5;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.reference b/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.reference
index 0463db26710..8947c3c2bc3 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.reference
@@ -1,4 +1,4 @@
 0
 0
 1
-1
+OK
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.sql b/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.sql
index f0f681288cf..20854da0e8a 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01546_log_queries_min_query_duration_ms.sql
@@ -12,19 +12,15 @@ system flush logs;
 select count()
 from system.query_log
 where
-    query like '%01546_log_queries_min_query_duration_ms-fast%'
-    and query not like '%system.query_log%'
+    query like 'select \'01546_log_queries_min_query_duration_ms-fast%'
     and current_database = currentDatabase()
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday();
 select count()
 from system.query_thread_log
 where
-    query like '%01546_log_queries_min_query_duration_ms-fast%'
-    and query not like '%system.query_thread_log%'
+    query like 'select \'01546_log_queries_min_query_duration_ms-fast%'
     and current_database = currentDatabase()
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday();
 
 --
 -- slow -- query logged
@@ -37,18 +33,14 @@ system flush logs;
 select count()
 from system.query_log
 where
-    query like '%01546_log_queries_min_query_duration_ms-slow%'
-    and query not like '%system.query_log%'
+    query like 'select \'01546_log_queries_min_query_duration_ms-slow%'
     and current_database = currentDatabase()
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday();
 -- There at least two threads involved in a simple query
 -- (one thread just waits another, sigh)
-select count() == 2
+select if(count() == 2, 'OK', 'Fail: ' || toString(count()))
 from system.query_thread_log
 where
-    query like '%01546_log_queries_min_query_duration_ms-slow%'
-    and query not like '%system.query_thread_log%'
+    query like 'select \'01546_log_queries_min_query_duration_ms-slow%'
     and current_database = currentDatabase()
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday();
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01547_query_log_current_database.sql b/tests/queries/0_stateless/01547_query_log_current_database.sql
index c0ad22163ba..5eec8a81ccc 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01547_query_log_current_database.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01547_query_log_current_database.sql
@@ -21,17 +21,15 @@ system flush logs;
 select count()
 from system.query_log
 where
-    query like '%01547_query_log_current_database%'
+    query like 'select \'01547_query_log_current_database%'
     and current_database = currentDatabase()
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday();
 
 -- at least two threads for processing
 -- (but one just waits for another, sigh)
 select count() == 2
 from system.query_thread_log
 where
-    query like '%01547_query_log_current_database%'
+    query like 'select \'01547_query_log_current_database%'
     and current_database = currentDatabase()
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday()
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01548_query_log_query_execution_ms.sql b/tests/queries/0_stateless/01548_query_log_query_execution_ms.sql
index e80e84646be..028b3400d01 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01548_query_log_query_execution_ms.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01548_query_log_query_execution_ms.sql
@@ -13,8 +13,7 @@ where
     query like '%01548_query_log_query_execution_ms%'
     and current_database = currentDatabase()
     and query_duration_ms between 100 and 800
-    and event_date = today()
-    and event_time >= now() - interval 1 minute;
+    and event_date >= yesterday();
 
 -- at least two threads for processing
 -- (but one just waits for another, sigh)
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01566_negate_formatting.reference b/tests/queries/0_stateless/01566_negate_formatting.reference
new file mode 100644
index 00000000000..b955d4cbbc5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01566_negate_formatting.reference
@@ -0,0 +1,20 @@
+-- { echo }
+explain syntax select negate(1), negate(-1), - -1, -(-1), (-1) in (-1);
+SELECT
+    -1,
+    1,
+    1,
+    1,
+    -1 IN (-1)
+explain syntax select negate(1.), negate(-1.), - -1., -(-1.), (-1.) in (-1.);
+SELECT
+    -1.,
+    1,
+    1,
+    1,
+    -1. IN (-1.)
+explain syntax select negate(-9223372036854775808), -(-9223372036854775808), - -9223372036854775808;
+SELECT
+    -9223372036854775808,
+    -9223372036854775808,
+    -9223372036854775808
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01566_negate_formatting.sql b/tests/queries/0_stateless/01566_negate_formatting.sql
new file mode 100644
index 00000000000..035ff80e8d8
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01566_negate_formatting.sql
@@ -0,0 +1,4 @@
+-- { echo }
+explain syntax select negate(1), negate(-1), - -1, -(-1), (-1) in (-1);
+explain syntax select negate(1.), negate(-1.), - -1., -(-1.), (-1.) in (-1.);
+explain syntax select negate(-9223372036854775808), -(-9223372036854775808), - -9223372036854775808;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01567_system_processes_current_database.reference b/tests/queries/0_stateless/01567_system_processes_current_database.reference
new file mode 100644
index 00000000000..d00491fd7e5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01567_system_processes_current_database.reference
@@ -0,0 +1 @@
+1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01567_system_processes_current_database.sql b/tests/queries/0_stateless/01567_system_processes_current_database.sql
new file mode 100644
index 00000000000..406120d742d
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01567_system_processes_current_database.sql
@@ -0,0 +1 @@
+select count(*) from system.processes where current_database = currentDatabase();
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.reference b/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.reference
index f79be33624b..2f204867c41 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.reference
@@ -2,4 +2,4 @@
 10
 10
 24
-CREATE TABLE default.replicated_mutations_empty_partitions\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` UInt64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/test/01586_replicated_mutations_empty_partitions\', \'1\')\nPARTITION BY key\nORDER BY key\nSETTINGS index_granularity = 8192
+CREATE TABLE default.replicated_mutations_empty_partitions\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` UInt64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/test/default/01586_replicated_mutations_empty_partitions/{shard}\', \'{replica}\')\nPARTITION BY key\nORDER BY key\nSETTINGS index_granularity = 8192
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.sql b/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.sql
index 659cc060f32..73245fe49ec 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01586_replicated_mutations_empty_partition.sql
@@ -5,7 +5,7 @@ CREATE TABLE replicated_mutations_empty_partitions
     key UInt64,
     value String
 )
-ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test/01586_replicated_mutations_empty_partitions', '1')
+ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test/'||currentDatabase()||'/01586_replicated_mutations_empty_partitions/{shard}', '{replica}')
 ORDER BY key
 PARTITION by key;
 
@@ -13,7 +13,7 @@ INSERT INTO replicated_mutations_empty_partitions SELECT number, toString(number
 
 SELECT count(distinct value) FROM replicated_mutations_empty_partitions;
 
-SELECT count() FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/test/01586_replicated_mutations_empty_partitions/block_numbers';
+SELECT count() FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/test/'||currentDatabase()||'/01586_replicated_mutations_empty_partitions/s1/block_numbers';
 
 ALTER TABLE replicated_mutations_empty_partitions DROP PARTITION '3';
 ALTER TABLE replicated_mutations_empty_partitions DROP PARTITION '4';
@@ -21,7 +21,7 @@ ALTER TABLE replicated_mutations_empty_partitions DROP PARTITION '5';
 ALTER TABLE replicated_mutations_empty_partitions DROP PARTITION '9';
 
 -- still ten records
-SELECT count() FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/test/01586_replicated_mutations_empty_partitions/block_numbers';
+SELECT count() FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/test/'||currentDatabase()||'/01586_replicated_mutations_empty_partitions/s1/block_numbers';
 
 ALTER TABLE replicated_mutations_empty_partitions MODIFY COLUMN value UInt64 SETTINGS replication_alter_partitions_sync=2;
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.reference b/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.reference
index 14e5889a811..9067ee8d955 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.reference
@@ -771,6 +771,28 @@ order by x;
 125	124	127	4
 126	125	127	3
 127	126	127	2
+-- We need large offsets to trigger overflow to positive direction, or
+-- else the frame end runs into partition end w/o overflow and doesn't move
+-- after that. The frame from this query is equivalent to the entire partition.
+select x, min(x) over w, max(x) over w, count(x) over w
+from (
+    select toUInt8(if(mod(number, 2),
+        toInt64(255 - intDiv(number, 2)),
+        toInt64(intDiv(number, 2)))) x
+    from numbers(10)
+)
+window w as (order by x range between 255 preceding and 255 following)
+order by x;
+0	0	255	10
+1	0	255	10
+2	0	255	10
+3	0	255	10
+4	0	255	10
+251	0	255	10
+252	0	255	10
+253	0	255	10
+254	0	255	10
+255	0	255	10
 -- RANGE OFFSET ORDER BY DESC
 select x, min(x) over w, max(x) over w, count(x) over w from (
     select toUInt8(number) x from numbers(11)) t
@@ -1004,6 +1026,8 @@ from numbers(5);
 3	\N
 -- variants of lag/lead that respect the frame
 select number, p, pp,
+    lagInFrame(number) over w as lag1,
+    lagInFrame(number, number - pp) over w as lag2,
     lagInFrame(number, number - pp, number * 11) over w as lag,
     leadInFrame(number, number - pp, number * 11) over w as lead
 from (select number, intDiv(number, 5) p, p * 5 pp from numbers(16))
@@ -1012,22 +1036,22 @@ window w as (partition by p order by number
 order by number
 settings max_block_size = 3;
 ;
-0	0	0	0	0
-1	0	0	0	2
-2	0	0	0	4
-3	0	0	0	33
-4	0	0	0	44
-5	1	5	5	5
-6	1	5	5	7
-7	1	5	5	9
-8	1	5	5	88
-9	1	5	5	99
-10	2	10	10	10
-11	2	10	10	12
-12	2	10	10	14
-13	2	10	10	143
-14	2	10	10	154
-15	3	15	15	15
+0	0	0	0	0	0	0
+1	0	0	0	0	0	2
+2	0	0	1	0	0	4
+3	0	0	2	0	0	33
+4	0	0	3	0	0	44
+5	1	5	0	5	5	5
+6	1	5	5	5	5	7
+7	1	5	6	5	5	9
+8	1	5	7	5	5	88
+9	1	5	8	5	5	99
+10	2	10	0	10	10	10
+11	2	10	10	10	10	12
+12	2	10	11	10	10	14
+13	2	10	12	10	10	143
+14	2	10	13	10	10	154
+15	3	15	0	15	15	15
 -- case-insensitive SQL-standard synonyms for any and anyLast
 select
     number,
@@ -1054,14 +1078,29 @@ select count() over () from numbers(4) where number < 2;
 2
 -- floating point RANGE frame
 select
-    count(*) over (order by (toFloat32(number) as f32) range 5. preceding),
-    count(*) over (order by (toFloat64(number) as f64) range 5. preceding)
+    count(*) over (order by toFloat32(number) range 5. preceding),
+    count(*) over (order by toFloat64(number) range 5. preceding),
+    count(*) over (order by toFloat32(number) range between current row and 5. following),
+    count(*) over (order by toFloat64(number) range between current row and 5. following)
 from numbers(7)
 ;
-1	1
-2	2
-3	3
-4	4
-5	5
-6	6
-6	6
+1	1	6	6
+2	2	6	6
+3	3	5	5
+4	4	4	4
+5	5	3	3
+6	6	2	2
+6	6	1	1
+-- negative offsets should not be allowed
+select count() over (order by toInt64(number) range between -1 preceding and unbounded following) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+select count() over (order by toInt64(number) range between -1 following and unbounded following) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+select count() over (order by toInt64(number) range between unbounded preceding and -1 preceding) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+select count() over (order by toInt64(number) range between unbounded preceding and -1 following) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+---- a test with aggregate function that allocates memory in arena
+select sum(a[length(a)])
+from (
+    select groupArray(number) over (partition by modulo(number, 11)
+            order by modulo(number, 1111), number) a
+    from numbers_mt(10000)
+) settings max_block_size = 7;
+49995000
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.sql b/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.sql
index 30847e09246..85856dd797d 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.sql
@@ -242,6 +242,19 @@ from (
 window w as (order by x range between 1 preceding and 2 following)
 order by x;
 
+-- We need large offsets to trigger overflow to positive direction, or
+-- else the frame end runs into partition end w/o overflow and doesn't move
+-- after that. The frame from this query is equivalent to the entire partition.
+select x, min(x) over w, max(x) over w, count(x) over w
+from (
+    select toUInt8(if(mod(number, 2),
+        toInt64(255 - intDiv(number, 2)),
+        toInt64(intDiv(number, 2)))) x
+    from numbers(10)
+)
+window w as (order by x range between 255 preceding and 255 following)
+order by x;
+
 -- RANGE OFFSET ORDER BY DESC
 select x, min(x) over w, max(x) over w, count(x) over w from (
     select toUInt8(number) x from numbers(11)) t
@@ -349,6 +362,8 @@ from numbers(5);
 
 -- variants of lag/lead that respect the frame
 select number, p, pp,
+    lagInFrame(number) over w as lag1,
+    lagInFrame(number, number - pp) over w as lag2,
     lagInFrame(number, number - pp, number * 11) over w as lag,
     leadInFrame(number, number - pp, number * 11) over w as lead
 from (select number, intDiv(number, 5) p, p * 5 pp from numbers(16))
@@ -374,7 +389,23 @@ select count() over () from numbers(4) where number < 2;
 
 -- floating point RANGE frame
 select
-    count(*) over (order by (toFloat32(number) as f32) range 5. preceding),
-    count(*) over (order by (toFloat64(number) as f64) range 5. preceding)
+    count(*) over (order by toFloat32(number) range 5. preceding),
+    count(*) over (order by toFloat64(number) range 5. preceding),
+    count(*) over (order by toFloat32(number) range between current row and 5. following),
+    count(*) over (order by toFloat64(number) range between current row and 5. following)
 from numbers(7)
 ;
+
+-- negative offsets should not be allowed
+select count() over (order by toInt64(number) range between -1 preceding and unbounded following) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+select count() over (order by toInt64(number) range between -1 following and unbounded following) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+select count() over (order by toInt64(number) range between unbounded preceding and -1 preceding) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+select count() over (order by toInt64(number) range between unbounded preceding and -1 following) from numbers(1); -- { serverError 36 }
+
+---- a test with aggregate function that allocates memory in arena
+select sum(a[length(a)])
+from (
+    select groupArray(number) over (partition by modulo(number, 11)
+            order by modulo(number, 1111), number) a
+    from numbers_mt(10000)
+) settings max_block_size = 7;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas.reference b/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas.reference
deleted file mode 100644
index 80b9977aac7..00000000000
--- a/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas.reference
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-499999500000
-499999500000
-499999500000
-499999500000
-499999500000
-Metadata version on replica 1 equal with first replica, OK
-CREATE TABLE default.concurrent_kill_1\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_default\', \'1\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
-Metadata version on replica 2 equal with first replica, OK
-CREATE TABLE default.concurrent_kill_2\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_default\', \'2\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
-Metadata version on replica 3 equal with first replica, OK
-CREATE TABLE default.concurrent_kill_3\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_default\', \'3\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
-Metadata version on replica 4 equal with first replica, OK
-CREATE TABLE default.concurrent_kill_4\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_default\', \'4\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
-Metadata version on replica 5 equal with first replica, OK
-CREATE TABLE default.concurrent_kill_5\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_default\', \'5\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
-499999500000
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long.reference b/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long.reference
new file mode 100644
index 00000000000..f7c65e36be4
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long.reference
@@ -0,0 +1,16 @@
+499999500000
+499999500000
+499999500000
+499999500000
+499999500000
+Metadata version on replica 1 equal with first replica, OK
+CREATE TABLE default.concurrent_kill_1\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long_default/{shard}\', \'{replica}1\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
+Metadata version on replica 2 equal with first replica, OK
+CREATE TABLE default.concurrent_kill_2\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long_default/{shard}\', \'{replica}2\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
+Metadata version on replica 3 equal with first replica, OK
+CREATE TABLE default.concurrent_kill_3\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long_default/{shard}\', \'{replica}3\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
+Metadata version on replica 4 equal with first replica, OK
+CREATE TABLE default.concurrent_kill_4\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long_default/{shard}\', \'{replica}4\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
+Metadata version on replica 5 equal with first replica, OK
+CREATE TABLE default.concurrent_kill_5\n(\n    `key` UInt64,\n    `value` Int64\n)\nENGINE = ReplicatedMergeTree(\'/clickhouse/tables/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long_default/{shard}\', \'{replica}5\')\nORDER BY key\nSETTINGS max_replicated_mutations_in_queue = 1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation = 0, max_replicated_merges_in_queue = 1000, index_granularity = 8192
+499999500000
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas.sh b/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long.sh
similarity index 88%
rename from tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas.sh
rename to tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long.sh
index 4cb3fd35294..e263750c431 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas_long.sh
@@ -11,7 +11,10 @@ for i in $(seq $REPLICAS); do
 done
 
 for i in $(seq $REPLICAS); do
-    $CLICKHOUSE_CLIENT --query "CREATE TABLE concurrent_kill_$i (key UInt64, value String) ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX', '$i') ORDER BY key SETTINGS max_replicated_mutations_in_queue=1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation=0,max_replicated_merges_in_queue=1000"
+    $CLICKHOUSE_CLIENT --query "CREATE TABLE concurrent_kill_$i (key UInt64, value String) ENGINE =
+    ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/{shard}', '{replica}$i') ORDER BY key
+    SETTINGS max_replicated_mutations_in_queue=1000, number_of_free_entries_in_pool_to_execute_mutation=0,max_replicated_merges_in_queue=1000"
+
 done
 
 $CLICKHOUSE_CLIENT --query "INSERT INTO concurrent_kill_1 SELECT number, toString(number) FROM numbers(1000000)"
@@ -77,9 +80,10 @@ while true; do
 done
 
 
-metadata_version=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/replicas/$i/' and name = 'metadata_version'")
+metadata_version=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/s1/replicas/r1$i/' and name = 'metadata_version'")
 for i in $(seq $REPLICAS); do
-    replica_metadata_version=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/replicas/$i/' and name = 'metadata_version'")
+    replica_metadata_version=$($CLICKHOUSE_CLIENT --query "SELECT value FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/tables/$CLICKHOUSE_TEST_ZOOKEEPER_PREFIX/s1/replicas/r1$i/' and name = 'metadata_version'")
+
     if [ "$metadata_version" != "$replica_metadata_version" ]; then
         echo "Metadata version on replica $i differs from the first replica, FAIL"
     else
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01600_benchmark_query.sh b/tests/queries/0_stateless/01600_benchmark_query.sh
index a563c87a10f..1cf9cb23c3c 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01600_benchmark_query.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01600_benchmark_query.sh
@@ -4,9 +4,10 @@ CURDIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
 # shellcheck source=../shell_config.sh
 . "$CURDIR"/../shell_config.sh
 
-$CLICKHOUSE_BENCHMARK --iterations 10 --query "SELECT 1" 1>/dev/null 2>"$CLICKHOUSE_TMP"/err
+LOG="$CLICKHOUSE_TMP/err-$CLICKHOUSE_DATABASE"
+$CLICKHOUSE_BENCHMARK --iterations 10 --query "SELECT 1" 1>/dev/null 2>"$LOG"
 
-cat "$CLICKHOUSE_TMP"/err | grep Exception
-cat "$CLICKHOUSE_TMP"/err | grep Loaded
+cat "$LOG" | grep Exception
+cat "$LOG" | grep Loaded
 
-rm "$CLICKHOUSE_TMP"/err
+rm "$LOG"
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.reference b/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.reference
index 98b99778396..e056505f273 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.reference
@@ -1,11 +1,24 @@
-no-tld
+-- no-tld
+
+foo.there-is-no-such-domain
+foo.there-is-no-such-domain
 
 foo.there-is-no-such-domain
 foo.there-is-no-such-domain
 foo
-generic
+-- generic
 kernel
 kernel.biz.ss
-difference
+-- difference
 biz.ss
 kernel.biz.ss
+-- 3+level
+xx.blogspot.co.at
+blogspot
+xx.blogspot.co.at
+blogspot
+-- url
+foobar.com
+foobar.com
+foobar.com
+xx.blogspot.co.at
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.sql b/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.sql
index 6d68299c07d..688dd419858 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01601_custom_tld.sql
@@ -1,16 +1,31 @@
-select 'no-tld';
-select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('there-is-no-such-domain', 'public_suffix_list');
+select '-- no-tld';
 -- even if there is no TLD, 2-nd level by default anyway
 -- FIXME: make this behavior optional (so that TLD for host never changed, either empty or something real)
+select cutToFirstSignificantSubdomain('there-is-no-such-domain');
+select cutToFirstSignificantSubdomain('foo.there-is-no-such-domain');
+select cutToFirstSignificantSubdomain('bar.foo.there-is-no-such-domain');
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('there-is-no-such-domain', 'public_suffix_list');
 select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('foo.there-is-no-such-domain', 'public_suffix_list');
 select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('bar.foo.there-is-no-such-domain', 'public_suffix_list');
 select firstSignificantSubdomainCustom('bar.foo.there-is-no-such-domain', 'public_suffix_list');
 
-select 'generic';
-select firstSignificantSubdomainCustom('foo.kernel.biz.ss', 'public_suffix_list'); -- kernel.biz.ss
+select '-- generic';
+select firstSignificantSubdomainCustom('foo.kernel.biz.ss', 'public_suffix_list'); -- kernel
 select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('foo.kernel.biz.ss', 'public_suffix_list'); -- kernel.biz.ss
 
-select 'difference';
+select '-- difference';
 -- biz.ss is not in the default TLD list, hence:
 select cutToFirstSignificantSubdomain('foo.kernel.biz.ss'); -- biz.ss
 select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('foo.kernel.biz.ss', 'public_suffix_list'); -- kernel.biz.ss
+
+select '-- 3+level';
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('xx.blogspot.co.at', 'public_suffix_list'); -- xx.blogspot.co.at
+select firstSignificantSubdomainCustom('xx.blogspot.co.at', 'public_suffix_list'); -- blogspot
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('foo.bar.xx.blogspot.co.at', 'public_suffix_list'); -- xx.blogspot.co.at
+select firstSignificantSubdomainCustom('foo.bar.xx.blogspot.co.at', 'public_suffix_list'); -- blogspot
+
+select '-- url';
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('http://foobar.com', 'public_suffix_list');
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('http://foobar.com/foo', 'public_suffix_list');
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('http://bar.foobar.com/foo', 'public_suffix_list');
+select cutToFirstSignificantSubdomainCustom('http://xx.blogspot.co.at', 'public_suffix_list');
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01649_with_alias_key_condition.sql b/tests/queries/0_stateless/01649_with_alias_key_condition.sql
index b813e6ee84f..0a796f8512e 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01649_with_alias_key_condition.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01649_with_alias_key_condition.sql
@@ -6,6 +6,6 @@ insert into alias_key_condition values (1, 2), (3, 4);
 
 set force_primary_key = 1;
 
-with i as k select * from alias_key_condition where k = 3;
+with i as k select * from alias_key_condition where k = (select i from alias_key_condition where i = 3);
 
 drop table if exists alias_key_condition;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.reference b/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.reference
index 77ac542d4fb..28271a697e2 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.reference
@@ -1,2 +1,3 @@
 0
+0
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.sql b/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.sql
index 1fbf669a1b8..97da4d78ab6 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01651_bugs_from_15889.sql
@@ -8,7 +8,7 @@ INSERT INTO xp SELECT '2020-01-01', number, '' FROM numbers(100000);
 
 CREATE TABLE xp_d AS xp ENGINE = Distributed(test_shard_localhost, currentDatabase(), xp);
 
-SELECT count(7 = (SELECT number FROM numbers(0) ORDER BY number ASC NULLS FIRST LIMIT 7)) FROM xp_d PREWHERE toYYYYMM(A) GLOBAL IN (SELECT NULL = (SELECT number FROM numbers(1) ORDER BY number DESC NULLS LAST LIMIT 1), toYYYYMM(min(A)) FROM xp_d) WHERE B > NULL; -- { serverError 20 }
+SELECT count(7 = (SELECT number FROM numbers(0) ORDER BY number ASC NULLS FIRST LIMIT 7)) FROM xp_d PREWHERE toYYYYMM(A) GLOBAL IN (SELECT NULL = (SELECT number FROM numbers(1) ORDER BY number DESC NULLS LAST LIMIT 1), toYYYYMM(min(A)) FROM xp_d) WHERE B > NULL; -- B > NULL is evaluated to 0 and this works
 
 SELECT count() FROM xp_d WHERE A GLOBAL IN (SELECT NULL); -- { serverError 53 }
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01666_blns.sql b/tests/queries/0_stateless/01666_blns.sql
index 787f0369244..be9632092bc 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01666_blns.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01666_blns.sql
@@ -554,9 +554,9 @@ SELECT count() FROM test;
 DROP TABLE IF EXISTS test_r1;
 DROP TABLE IF EXISTS test_r2;
 
-CREATE TABLE test_r1 AS test ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test', 'r1') ORDER BY "\\" SETTINGS min_bytes_for_wide_part = '100G';
+CREATE TABLE test_r1 AS test ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test_01666', 'r1') ORDER BY "\\" SETTINGS min_bytes_for_wide_part = '100G';
 INSERT INTO test_r1 SELECT * FROM test;
-CREATE TABLE test_r2 AS test ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test', 'r2') ORDER BY "\\" SETTINGS min_bytes_for_wide_part = '100G';
+CREATE TABLE test_r2 AS test ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/test_01666', 'r2') ORDER BY "\\" SETTINGS min_bytes_for_wide_part = '100G';
 
 SYSTEM SYNC REPLICA test_r2;
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.reference b/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.reference
index a08a20dc95d..25880a7d740 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.reference
@@ -12,4 +12,3 @@ Check if another query is passed
 Modify max_concurrent_queries back to 1
 Check if another query with less marks to read is throttled
 yes
-finished	long_running_query	default	select sleepEachRow(0.01) from simple settings max_block_size = 1 format Null
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.sh b/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.sh
index e32a83c9560..5bb93371483 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01666_merge_tree_max_query_limit.sh
@@ -18,9 +18,11 @@ settings index_granularity = 1, max_concurrent_queries = 1, min_marks_to_honor_m
 insert into simple select number, number + 100 from numbers(1000);
 "
 
+query_id="long_running_query-$CLICKHOUSE_DATABASE"
+
 echo "Spin up a long running query"
-${CLICKHOUSE_CLIENT} --query "select sleepEachRow(0.01) from simple settings max_block_size = 1 format Null" --query_id "long_running_query" > /dev/null 2>&1 &
-wait_for_query_to_start 'long_running_query'
+${CLICKHOUSE_CLIENT} --query "select sleepEachRow(0.01) from simple settings max_block_size = 1 format Null" --query_id "$query_id" > /dev/null 2>&1 &
+wait_for_query_to_start "$query_id"
 
 # query which reads marks >= min_marks_to_honor_max_concurrent_queries is throttled
 echo "Check if another query with some marks to read is throttled"
@@ -61,7 +63,7 @@ CODE=$?
 [ "$CODE" -ne "202" ] && echo "Expected error code: 202 but got: $CODE" && exit 1;
 echo "yes"
 
-${CLICKHOUSE_CLIENT} --query "KILL QUERY WHERE query_id = 'long_running_query' SYNC"
+${CLICKHOUSE_CLIENT} --query "KILL QUERY WHERE query_id = '$query_id' SYNC FORMAT Null"
 wait
 
 ${CLICKHOUSE_CLIENT} --multiline --multiquery --query "
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01686_event_time_microseconds_part_log.sql b/tests/queries/0_stateless/01686_event_time_microseconds_part_log.sql
index a1b419527d4..4a653379ef1 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01686_event_time_microseconds_part_log.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01686_event_time_microseconds_part_log.sql
@@ -8,13 +8,15 @@ CREATE TABLE table_with_single_pk
 ENGINE = MergeTree
 ORDER BY key;
 
-INSERT INTO table_with_single_pk SELECT number, toString(number % 10) FROM numbers(10000000);
+INSERT INTO table_with_single_pk SELECT number, toString(number % 10) FROM numbers(1000000);
 
 SYSTEM FLUSH LOGS;
 
 WITH (
          SELECT (event_time, event_time_microseconds)
          FROM system.part_log
+         WHERE "table" = 'table_with_single_pk'
+             AND "database" = currentDatabase()
          ORDER BY event_time DESC
          LIMIT 1
     ) AS time
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.reference b/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.reference
index 2fc177c812e..e491dd9e091 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.reference
@@ -1,16 +1,14 @@
 block_numbers
 blocks
-1
+r1
 ========
 block_numbers
 blocks
-1
+r1
 ========
 block_numbers
 blocks
 ========
-1
 failed_parts
 last_part
-leader_election-0000000000
 parallel
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.sql b/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.sql
index d4126098c7c..02457a956a1 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01700_system_zookeeper_path_in.sql
@@ -3,17 +3,20 @@ DROP TABLE IF EXISTS sample_table;
 CREATE TABLE sample_table (
     key UInt64
 )
-ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in', '1')
+ENGINE ReplicatedMergeTree('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/{shard}', '{replica}')
 ORDER BY tuple();
 
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in' AND name like 'block%' ORDER BY name;
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/replicas' ORDER BY name;
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1' AND name like 'block%' ORDER BY name;
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1/replicas' AND name LIKE '%r1%' ORDER BY name;
+
 SELECT '========';
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN ('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in') AND name LIKE 'block%' ORDER BY name;
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN ('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/replicas') ORDER BY name;
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN ('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1') AND name LIKE 'block%' ORDER BY name;
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN ('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1/replicas') AND name LIKE '%r1%' ORDER BY name;
 SELECT '========';
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN ('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in','/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/replicas') AND name LIKE 'block%' ORDER BY name;
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN ('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1',
+                                                 '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1/replicas') AND name LIKE 'block%' ORDER BY name;
 SELECT '========';
-SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN (SELECT concat('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/', name) FROM system.zookeeper WHERE (path = '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in')) ORDER BY name;
+SELECT name FROM system.zookeeper WHERE path IN (SELECT concat('/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1/', name)
+    FROM system.zookeeper WHERE (name != 'replicas' AND name NOT LIKE 'leader_election%' AND path = '/clickhouse/01700_system_zookeeper_path_in/s1')) ORDER BY name;
 
 DROP TABLE IF EXISTS sample_table;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01702_system_query_log.sql b/tests/queries/0_stateless/01702_system_query_log.sql
index f31d8de3577..5c3de9cf912 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01702_system_query_log.sql
+++ b/tests/queries/0_stateless/01702_system_query_log.sql
@@ -136,7 +136,7 @@ SELECT 'ACTUAL LOG CONTENT:';
 -- Try to filter out all possible previous junk events by excluding old log entries,
 SELECT query_kind, query FROM system.query_log
 WHERE
-    log_comment LIKE '%system.query_log%' AND type == 'QueryStart' AND event_time >= now() - 10
+    log_comment LIKE '%system.query_log%' AND type == 'QueryStart' AND event_date >= yesterday()
     AND current_database == currentDatabase()
 ORDER BY event_time_microseconds;
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.reference b/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.reference
index 7c089a2fd05..92dfd99c259 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.reference
+++ b/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.reference
@@ -5,7 +5,7 @@
 			"host": "clickhouse-test-host-001.clickhouse.com",
 			"home": "clickhouse",
 			"detail": "clickhouse",
-			"row_number": "999998"
+			"row_number": "99998"
 		},
 		{
 			"datetime": "2020-12-12",
@@ -13,11 +13,11 @@
 			"host": "clickhouse-test-host-001.clickhouse.com",
 			"home": "clickhouse",
 			"detail": "clickhouse",
-			"row_number": "999999"
+			"row_number": "99999"
 		}
 	],
 
-	"rows": 1000000,
+	"rows": 100000,
 
-	"rows_before_limit_at_least": 1048080,
+	"rows_before_limit_at_least": 131010,
 
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.sh b/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.sh
index e663b329660..7a2343a953a 100755
--- a/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.sh
+++ b/tests/queries/0_stateless/01746_long_zlib_http_compression_json_format.sh
@@ -4,4 +4,4 @@ CURDIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
 # shellcheck source=../shell_config.sh
 . "$CURDIR"/../shell_config.sh
 
-${CLICKHOUSE_CURL} -sS -H 'Accept-Encoding: gzip'              "${CLICKHOUSE_URL}&enable_http_compression=1&http_zlib_compression_level=1" -d "SELECT toDate('2020-12-12') as datetime, 'test-pipeline' as pipeline, 'clickhouse-test-host-001.clickhouse.com' as host, 'clickhouse' as home, 'clickhouse' as detail, number as row_number FROM numbers(1000000) FORMAT JSON" | gzip -d | tail -n30 | head -n23
+${CLICKHOUSE_CURL} -sS -H 'Accept-Encoding: gzip'              "${CLICKHOUSE_URL}&enable_http_compression=1&http_zlib_compression_level=1" -d "SELECT toDate('2020-12-12') as datetime, 'test-pipeline' as pipeline, 'clickhouse-test-host-001.clickhouse.com' as host, 'clickhouse' as home, 'clickhouse' as detail, number as row_number FROM numbers(100000) FORMAT JSON" | gzip -d | tail -n30 | head -n23
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01748_partition_id_pruning.reference b/tests/queries/0_stateless/01748_partition_id_pruning.reference
new file mode 100644
index 00000000000..192e33c03c9
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01748_partition_id_pruning.reference
@@ -0,0 +1,7 @@
+1	1
+1	2
+1	3
+1	1
+1	2
+1	3
+3
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01748_partition_id_pruning.sql b/tests/queries/0_stateless/01748_partition_id_pruning.sql
new file mode 100644
index 00000000000..0a3f7d2713c
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01748_partition_id_pruning.sql
@@ -0,0 +1,19 @@
+drop table if exists x;
+
+create table x (i int, j int) engine MergeTree partition by i order by j settings index_granularity = 1;
+
+insert into x values (1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6);
+
+set max_rows_to_read = 3;
+
+select * from x where _partition_id = partitionId(1);
+
+set max_rows_to_read = 4; -- one row for subquery
+
+select * from x where _partition_id in (select partitionId(number + 1) from numbers(1));
+
+-- trivial count optimization test
+set max_rows_to_read = 1; -- one row for subquery
+select count() from x where _partition_id in (select partitionId(number + 1) from numbers(1));
+
+drop table x;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01753_max_uri_size.reference b/tests/queries/0_stateless/01753_max_uri_size.reference
new file mode 100644
index 00000000000..d00491fd7e5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01753_max_uri_size.reference
@@ -0,0 +1 @@
+1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01753_max_uri_size.sh b/tests/queries/0_stateless/01753_max_uri_size.sh
new file mode 100755
index 00000000000..5c63d9274fd
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01753_max_uri_size.sh
@@ -0,0 +1,11 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+CURDIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
+# shellcheck source=../shell_config.sh
+. "$CURDIR"/../shell_config.sh
+
+# NOTE: since 'max_uri_size' doesn't affect the request itself, this test hardly depends on the default value of this setting (16Kb).
+
+LONG_REQUEST=$(python3 -c "print('&max_uri_size=1'*2000, end='')")  # ~30K
+
+${CLICKHOUSE_CURL} -sSv "${CLICKHOUSE_URL}${LONG_REQUEST}&query=SELECT+1" 2>&1 | grep -Fc "HTTP/1.1 400 Bad Request"
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01754_cluster_all_replicas_shard_num.reference b/tests/queries/0_stateless/01754_cluster_all_replicas_shard_num.reference
new file mode 100644
index 00000000000..d308efd8662
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01754_cluster_all_replicas_shard_num.reference
@@ -0,0 +1,9 @@
+1
+1
+1
+2
+1
+2
+1
+1
+2
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01754_cluster_all_replicas_shard_num.sql b/tests/queries/0_stateless/01754_cluster_all_replicas_shard_num.sql
new file mode 100644
index 00000000000..833f86c538d
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01754_cluster_all_replicas_shard_num.sql
@@ -0,0 +1,8 @@
+SELECT _shard_num FROM cluster('test_shard_localhost', system.one);
+SELECT _shard_num FROM clusterAllReplicas('test_shard_localhost', system.one);
+
+SELECT _shard_num FROM cluster('test_cluster_two_shards', system.one) ORDER BY _shard_num;
+SELECT _shard_num FROM clusterAllReplicas('test_cluster_two_shards', system.one) ORDER BY _shard_num;
+
+SELECT _shard_num FROM cluster('test_cluster_one_shard_two_replicas', system.one) ORDER BY _shard_num;
+SELECT _shard_num FROM clusterAllReplicas('test_cluster_one_shard_two_replicas', system.one) ORDER BY _shard_num;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01757_optimize_skip_unused_shards_limit.reference b/tests/queries/0_stateless/01757_optimize_skip_unused_shards_limit.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01757_optimize_skip_unused_shards_limit.sql b/tests/queries/0_stateless/01757_optimize_skip_unused_shards_limit.sql
new file mode 100644
index 00000000000..68247dbfbe5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01757_optimize_skip_unused_shards_limit.sql
@@ -0,0 +1,33 @@
+drop table if exists dist_01757;
+create table dist_01757 as system.one engine=Distributed(test_cluster_two_shards, system, one, dummy);
+
+set optimize_skip_unused_shards=1;
+set force_optimize_skip_unused_shards=2;
+
+-- in
+select * from dist_01757 where dummy in (0,) format Null;
+select * from dist_01757 where dummy in (0, 1) format Null settings optimize_skip_unused_shards_limit=2;
+
+-- in negative
+select * from dist_01757 where dummy in (0, 1) settings optimize_skip_unused_shards_limit=1; -- { serverError 507 }
+
+-- or negative
+select * from dist_01757 where dummy = 0 or dummy = 1 settings optimize_skip_unused_shards_limit=1; -- { serverError 507 }
+
+-- or
+select * from dist_01757 where dummy = 0 or dummy = 1 format Null settings optimize_skip_unused_shards_limit=2;
+
+-- and negative
+select * from dist_01757 where dummy = 0 and dummy = 1 settings optimize_skip_unused_shards_limit=1; -- { serverError 507 }
+select * from dist_01757 where dummy = 0 and dummy = 2 and dummy = 3 settings optimize_skip_unused_shards_limit=1; -- { serverError 507 }
+select * from dist_01757 where dummy = 0 and dummy = 2 and dummy = 3 settings optimize_skip_unused_shards_limit=2; -- { serverError 507 }
+
+-- and
+select * from dist_01757 where dummy = 0 and dummy = 1 settings optimize_skip_unused_shards_limit=2;
+select * from dist_01757 where dummy = 0 and dummy = 1 and dummy = 3 settings optimize_skip_unused_shards_limit=3;
+
+-- ARGUMENT_OUT_OF_BOUND error
+select * from dist_01757 where dummy in (0, 1) settings optimize_skip_unused_shards_limit=0; -- { serverError 69 }
+select * from dist_01757 where dummy in (0, 1) settings optimize_skip_unused_shards_limit=9223372036854775808; -- { serverError 69 }
+
+drop table dist_01757;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01764_collapsing_merge_adaptive_granularity.reference b/tests/queries/0_stateless/01764_collapsing_merge_adaptive_granularity.reference
new file mode 100644
index 00000000000..0f128a62bbb
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01764_collapsing_merge_adaptive_granularity.reference
@@ -0,0 +1,4 @@
+-8191	8193
+-8191	8193
+0	2
+0	2
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01764_collapsing_merge_adaptive_granularity.sql b/tests/queries/0_stateless/01764_collapsing_merge_adaptive_granularity.sql
new file mode 100644
index 00000000000..ca6465154ea
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01764_collapsing_merge_adaptive_granularity.sql
@@ -0,0 +1,53 @@
+DROP TABLE IF EXISTS collapsing_table;
+SET optimize_on_insert = 0;
+
+CREATE TABLE collapsing_table
+(
+    key UInt64,
+    value UInt64,
+    Sign Int8
+)
+ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
+ORDER BY key
+SETTINGS
+    vertical_merge_algorithm_min_rows_to_activate=0,
+    vertical_merge_algorithm_min_columns_to_activate=0,
+    min_bytes_for_wide_part = 0;
+
+INSERT INTO collapsing_table SELECT if(number == 8192, 8191, number), 1, if(number == 8192, +1, -1) FROM numbers(8193);
+
+SELECT sum(Sign), count() from collapsing_table;
+
+OPTIMIZE TABLE collapsing_table FINAL;
+
+SELECT sum(Sign), count() from collapsing_table;
+
+DROP TABLE IF EXISTS collapsing_table;
+
+
+DROP TABLE IF EXISTS collapsing_suspicious_granularity;
+
+CREATE TABLE collapsing_suspicious_granularity
+(
+    key UInt64,
+    value UInt64,
+    Sign Int8
+)
+ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
+ORDER BY key
+SETTINGS
+    vertical_merge_algorithm_min_rows_to_activate=0,
+    vertical_merge_algorithm_min_columns_to_activate=0,
+    min_bytes_for_wide_part = 0,
+    index_granularity = 1;
+
+INSERT INTO collapsing_suspicious_granularity VALUES (1, 1, -1) (1, 1, 1);
+
+SELECT sum(Sign), count() from collapsing_suspicious_granularity;
+
+OPTIMIZE TABLE collapsing_suspicious_granularity FINAL;
+
+SELECT sum(Sign), count() from collapsing_suspicious_granularity;
+
+
+DROP TABLE IF EXISTS collapsing_suspicious_granularity;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01764_prefer_column_name_to_alias.reference b/tests/queries/0_stateless/01764_prefer_column_name_to_alias.reference
new file mode 100644
index 00000000000..6fde46c38a4
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01764_prefer_column_name_to_alias.reference
@@ -0,0 +1,3 @@
+4.5	9
+3	2
+3	3
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01764_prefer_column_name_to_alias.sql b/tests/queries/0_stateless/01764_prefer_column_name_to_alias.sql
new file mode 100644
index 00000000000..5524712c3c6
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01764_prefer_column_name_to_alias.sql
@@ -0,0 +1,8 @@
+SELECT avg(number) AS number, max(number) FROM numbers(10); -- { serverError 184 }
+SELECT sum(x) AS x, max(x) FROM (SELECT 1 AS x UNION ALL SELECT 2 AS x) t; -- { serverError 184 }
+select sum(C1) as C1, count(C1) as C2 from (select number as C1 from numbers(3)) as ITBL; -- { serverError 184 }
+
+set prefer_column_name_to_alias  = 1;
+SELECT avg(number) AS number, max(number) FROM numbers(10);
+SELECT sum(x) AS x, max(x) FROM (SELECT 1 AS x UNION ALL SELECT 2 AS x) t settings prefer_column_name_to_alias = 1;
+select sum(C1) as C1, count(C1) as C2 from (select number as C1 from numbers(3)) as ITBL settings prefer_column_name_to_alias = 1;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01765_hashed_dictionary_simple_key.reference b/tests/queries/0_stateless/01765_hashed_dictionary_simple_key.reference
new file mode 100644
index 00000000000..2cc0a8668a2
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01765_hashed_dictionary_simple_key.reference
@@ -0,0 +1,132 @@
+Dictionary hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes
+dictGet existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+dictGet with non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+value_first_default	value_second_default
+dictGetOrDefault existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+dictGetOrDefault non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+default	default
+dictHas
+1
+1
+1
+0
+select all values as input stream
+0	value_0	value_second_0
+1	value_1	value_second_1
+2	value_2	value_second_2
+Dictionary sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes
+dictGet existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+dictGet with non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+value_first_default	value_second_default
+dictGetOrDefault existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+dictGetOrDefault non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+default	default
+dictHas
+1
+1
+1
+0
+select all values as input stream
+0	value_0	value_second_0
+1	value_1	value_second_1
+2	value_2	value_second_2
+Dictionary hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes
+dictGet existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+dictGet with non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+value_first_default	value_second_default
+dictGetOrDefault existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+dictGetOrDefault non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+default	default
+dictHas
+1
+1
+1
+0
+select all values as input stream
+0	value_0	value_second_0
+1	value_1	\N
+2	value_2	value_second_2
+Dictionary sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes
+dictGet existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+dictGet with non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+value_first_default	value_second_default
+dictGetOrDefault existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+dictGetOrDefault non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+default	default
+dictHas
+1
+1
+1
+0
+select all values as input stream
+0	value_0	value_second_0
+1	value_1	\N
+2	value_2	value_second_2
+Dictionary hashed_dictionary_simple_key_hierarchy
+dictGet
+0
+0
+1
+1
+2
+dictGetHierarchy
+[1]
+[4,2,1]
+Dictionary sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy
+dictGet
+0
+0
+1
+1
+2
+dictGetHierarchy
+[1]
+[4,2,1]
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01765_hashed_dictionary_simple_key.sql b/tests/queries/0_stateless/01765_hashed_dictionary_simple_key.sql
new file mode 100644
index 00000000000..7502c6a93bb
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01765_hashed_dictionary_simple_key.sql
@@ -0,0 +1,207 @@
+DROP DATABASE IF EXISTS 01765_db;
+CREATE DATABASE 01765_db;
+
+CREATE TABLE 01765_db.simple_key_simple_attributes_source_table
+(
+   id UInt64,
+   value_first String,
+   value_second String
+)
+ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_simple_attributes_source_table VALUES(0, 'value_0', 'value_second_0');
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_simple_attributes_source_table VALUES(1, 'value_1', 'value_second_1');
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_simple_attributes_source_table VALUES(2, 'value_2', 'value_second_2');
+
+CREATE DICTIONARY 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes
+(
+   id UInt64,
+   value_first String DEFAULT 'value_first_default',
+   value_second String DEFAULT 'value_second_default'
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'simple_key_simple_attributes_source_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes';
+SELECT 'dictGet existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGet with non existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictGetOrDefault existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGetOrDefault non existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictHas';
+SELECT dictHas('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', number) FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'select all values as input stream';
+SELECT * FROM 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes ORDER BY id;
+
+DROP DICTIONARY 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes;
+
+CREATE DICTIONARY 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes
+(
+   id UInt64,
+   value_first String DEFAULT 'value_first_default',
+   value_second String DEFAULT 'value_second_default'
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'simple_key_simple_attributes_source_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(SPARSE_HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes';
+SELECT 'dictGet existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGet with non existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictGetOrDefault existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGetOrDefault non existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictHas';
+SELECT dictHas('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes', number) FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'select all values as input stream';
+SELECT * FROM 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes ORDER BY id;
+
+DROP DICTIONARY 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_simple_attributes;
+
+DROP TABLE 01765_db.simple_key_simple_attributes_source_table;
+
+CREATE TABLE 01765_db.simple_key_complex_attributes_source_table
+(
+   id UInt64,
+   value_first String,
+   value_second Nullable(String)
+)
+ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_complex_attributes_source_table VALUES(0, 'value_0', 'value_second_0');
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_complex_attributes_source_table VALUES(1, 'value_1', NULL);
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_complex_attributes_source_table VALUES(2, 'value_2', 'value_second_2');
+
+CREATE DICTIONARY 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes
+(
+   id UInt64,
+   value_first String DEFAULT 'value_first_default',
+   value_second Nullable(String) DEFAULT 'value_second_default'
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'simple_key_complex_attributes_source_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes';
+SELECT 'dictGet existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGet with non existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictGetOrDefault existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGetOrDefault non existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictHas';
+SELECT dictHas('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', number) FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'select all values as input stream';
+SELECT * FROM 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes ORDER BY id;
+
+DROP DICTIONARY 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes;
+
+CREATE DICTIONARY 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes
+(
+   id UInt64,
+   value_first String DEFAULT 'value_first_default',
+   value_second Nullable(String) DEFAULT 'value_second_default'
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'simple_key_complex_attributes_source_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes';
+SELECT 'dictGet existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGet with non existing value';
+SELECT dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number) as value_first,
+    dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictGetOrDefault existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGetOrDefault non existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_first', number, toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', 'value_second', number, toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictHas';
+SELECT dictHas('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes', number) FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'select all values as input stream';
+SELECT * FROM 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes ORDER BY id;
+
+DROP DICTIONARY 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_complex_attributes;
+
+DROP TABLE 01765_db.simple_key_complex_attributes_source_table;
+
+CREATE TABLE 01765_db.simple_key_hierarchy_table
+(
+    id UInt64,
+    parent_id UInt64
+) ENGINE = TinyLog();
+
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_hierarchy_table VALUES (1, 0);
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_hierarchy_table VALUES (2, 1);
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_hierarchy_table VALUES (3, 1);
+INSERT INTO 01765_db.simple_key_hierarchy_table VALUES (4, 2);
+
+CREATE DICTIONARY 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_hierarchy
+(
+   id UInt64,
+   parent_id UInt64 HIERARCHICAL
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'simple_key_hierarchy_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary hashed_dictionary_simple_key_hierarchy';
+SELECT 'dictGet';
+SELECT dictGet('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_hierarchy', 'parent_id', number) FROM system.numbers LIMIT 5;
+SELECT 'dictGetHierarchy';
+SELECT dictGetHierarchy('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_hierarchy', toUInt64(1));
+SELECT dictGetHierarchy('01765_db.hashed_dictionary_simple_key_hierarchy', toUInt64(4));
+
+DROP DICTIONARY 01765_db.hashed_dictionary_simple_key_hierarchy;
+
+CREATE DICTIONARY 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy
+(
+   id UInt64,
+   parent_id UInt64 HIERARCHICAL
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'simple_key_hierarchy_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy';
+SELECT 'dictGet';
+SELECT dictGet('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy', 'parent_id', number) FROM system.numbers LIMIT 5;
+SELECT 'dictGetHierarchy';
+SELECT dictGetHierarchy('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy', toUInt64(1));
+SELECT dictGetHierarchy('01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy', toUInt64(4));
+
+DROP DICTIONARY 01765_db.sparse_hashed_dictionary_simple_key_hierarchy;
+
+DROP TABLE 01765_db.simple_key_hierarchy_table;
+
+DROP DATABASE 01765_db;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01766_hashed_dictionary_complex_key.reference b/tests/queries/0_stateless/01766_hashed_dictionary_complex_key.reference
new file mode 100644
index 00000000000..12c210581c2
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01766_hashed_dictionary_complex_key.reference
@@ -0,0 +1,56 @@
+Dictionary hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes
+dictGet existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+dictGet with non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+value_first_default	value_second_default
+dictGetOrDefault existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+dictGetOrDefault non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	value_second_1
+value_2	value_second_2
+default	default
+dictHas
+1
+1
+1
+0
+select all values as input stream
+0	id_key_0	value_0	value_second_0
+1	id_key_1	value_1	value_second_1
+2	id_key_2	value_2	value_second_2
+Dictionary hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes
+dictGet existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+dictGet with non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+value_first_default	value_second_default
+dictGetOrDefault existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+dictGetOrDefault non existing value
+value_0	value_second_0
+value_1	\N
+value_2	value_second_2
+default	default
+dictHas
+1
+1
+1
+0
+select all values as input stream
+0	id_key_0	value_0	value_second_0
+1	id_key_1	value_1	\N
+2	id_key_2	value_2	value_second_2
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01766_hashed_dictionary_complex_key.sql b/tests/queries/0_stateless/01766_hashed_dictionary_complex_key.sql
new file mode 100644
index 00000000000..de7ab5b5a1a
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01766_hashed_dictionary_complex_key.sql
@@ -0,0 +1,98 @@
+DROP DATABASE IF EXISTS 01766_db;
+CREATE DATABASE 01766_db;
+
+CREATE TABLE 01766_db.complex_key_simple_attributes_source_table
+(
+   id UInt64,
+   id_key String,
+   value_first String,
+   value_second String
+)
+ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO 01766_db.complex_key_simple_attributes_source_table VALUES(0, 'id_key_0', 'value_0', 'value_second_0');
+INSERT INTO 01766_db.complex_key_simple_attributes_source_table VALUES(1, 'id_key_1', 'value_1', 'value_second_1');
+INSERT INTO 01766_db.complex_key_simple_attributes_source_table VALUES(2, 'id_key_2', 'value_2', 'value_second_2');
+
+CREATE DICTIONARY 01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes
+(
+   id UInt64,
+   id_key String,
+   value_first String DEFAULT 'value_first_default',
+   value_second String DEFAULT 'value_second_default'
+)
+PRIMARY KEY id, id_key
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'complex_key_simple_attributes_source_table' DB '01766_db'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes';
+SELECT 'dictGet existing value';
+SELECT dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_first,
+    dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGet with non existing value';
+SELECT dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_first,
+    dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictGetOrDefault existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGetOrDefault non existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictHas';
+SELECT dictHas('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes', (number, concat('id_key_', toString(number)))) FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'select all values as input stream';
+SELECT * FROM 01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes ORDER BY (id, id_key);
+
+DROP DICTIONARY 01766_db.hashed_dictionary_complex_key_simple_attributes;
+
+DROP TABLE 01766_db.complex_key_simple_attributes_source_table;
+
+CREATE TABLE 01766_db.complex_key_complex_attributes_source_table
+(
+   id UInt64,
+   id_key String,
+   value_first String,
+   value_second Nullable(String)
+)
+ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO 01766_db.complex_key_complex_attributes_source_table VALUES(0, 'id_key_0', 'value_0', 'value_second_0');
+INSERT INTO 01766_db.complex_key_complex_attributes_source_table VALUES(1, 'id_key_1', 'value_1', NULL);
+INSERT INTO 01766_db.complex_key_complex_attributes_source_table VALUES(2, 'id_key_2', 'value_2', 'value_second_2');
+
+CREATE DICTIONARY 01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes
+(
+    id UInt64,
+    id_key String,
+
+    value_first String DEFAULT 'value_first_default',
+    value_second Nullable(String) DEFAULT 'value_second_default'
+)
+PRIMARY KEY id, id_key
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'complex_key_complex_attributes_source_table' DB '01766_db'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED());
+
+SELECT 'Dictionary hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes';
+SELECT 'dictGet existing value';
+SELECT dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_first,
+    dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGet with non existing value';
+SELECT dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_first,
+    dictGet('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number)))) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictGetOrDefault existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 3;
+SELECT 'dictGetOrDefault non existing value';
+SELECT dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_first', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_first,
+    dictGetOrDefault('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', 'value_second', (number, concat('id_key_', toString(number))), toString('default')) as value_second FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'dictHas';
+SELECT dictHas('01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes', (number, concat('id_key_', toString(number)))) FROM system.numbers LIMIT 4;
+SELECT 'select all values as input stream';
+SELECT * FROM 01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes ORDER BY (id, id_key);
+
+DROP DICTIONARY 01766_db.hashed_dictionary_complex_key_complex_attributes;
+DROP TABLE 01766_db.complex_key_complex_attributes_source_table;
+
+DROP DATABASE 01766_db;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01772_to_start_of_hour_align.reference b/tests/queries/0_stateless/01772_to_start_of_hour_align.reference
new file mode 100644
index 00000000000..f130df3bef5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01772_to_start_of_hour_align.reference
@@ -0,0 +1,86 @@
+2021-03-23 00:00:00
+2021-03-23 11:00:00
+2021-03-23 22:00:00
+2021-03-23 13:00:00
+2021-03-23 12:00:00
+2021-03-23 00:00:00
+2010-03-28 00:00:00	2010-03-28 00:00:00	1269723600
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+2010-10-31 00:15:00	2010-10-31 00:00:00	1288469700
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+2010-10-31 00:45:00	2010-10-31 00:00:00	1288471500
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+2010-10-31 02:00:00	2010-10-31 02:00:00	1288476000
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+2010-10-31 02:30:00	2010-10-31 02:00:00	1288477800
+2010-10-31 02:45:00	2010-10-31 02:00:00	1288478700
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+2010-10-31 02:15:00	2010-10-31 02:00:00	1288480500
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+2010-10-31 02:45:00	2010-10-31 02:00:00	1288482300
+2010-10-31 03:00:00	2010-10-31 02:00:00	1288483200
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+2010-10-31 03:45:00	2010-10-31 02:00:00	1288485900
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+2020-04-05 01:30:00	2020-04-05 00:00:00	1586012400
+2020-04-05 01:45:00	2020-04-05 00:00:00	1586013300
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+2020-04-05 02:30:00	2020-04-05 02:00:00	1586016000
+2020-04-05 02:45:00	2020-04-05 02:00:00	1586016900
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+2020-04-05 03:30:00	2020-04-05 02:00:00	1586019600
+2020-04-05 03:45:00	2020-04-05 02:00:00	1586020500
+2020-04-05 04:00:00	2020-04-05 04:00:00	1586021400
+2020-04-05 04:15:00	2020-04-05 04:00:00	1586022300
+2020-10-04 00:00:00	2020-10-04 00:00:00	1601731800
+2020-10-04 00:15:00	2020-10-04 00:00:00	1601732700
+2020-10-04 00:30:00	2020-10-04 00:00:00	1601733600
+2020-10-04 00:45:00	2020-10-04 00:00:00	1601734500
+2020-10-04 01:00:00	2020-10-04 00:00:00	1601735400
+2020-10-04 01:15:00	2020-10-04 00:00:00	1601736300
+2020-10-04 01:30:00	2020-10-04 00:00:00	1601737200
+2020-10-04 01:45:00	2020-10-04 00:00:00	1601738100
+2020-10-04 02:30:00	2020-10-04 02:30:00	1601739000
+2020-10-04 02:45:00	2020-10-04 02:30:00	1601739900
+2020-10-04 03:00:00	2020-10-04 02:30:00	1601740800
+2020-10-04 03:15:00	2020-10-04 02:30:00	1601741700
+2020-10-04 03:30:00	2020-10-04 02:30:00	1601742600
+2020-10-04 03:45:00	2020-10-04 02:30:00	1601743500
+2020-10-04 04:00:00	2020-10-04 04:00:00	1601744400
+2020-10-04 04:15:00	2020-10-04 04:00:00	1601745300
+2020-10-04 04:30:00	2020-10-04 04:00:00	1601746200
+2020-10-04 04:45:00	2020-10-04 04:00:00	1601747100
+2020-10-04 05:00:00	2020-10-04 04:00:00	1601748000
+2020-10-04 05:15:00	2020-10-04 04:00:00	1601748900
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01772_to_start_of_hour_align.sql b/tests/queries/0_stateless/01772_to_start_of_hour_align.sql
new file mode 100644
index 00000000000..6d1bb460f90
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01772_to_start_of_hour_align.sql
@@ -0,0 +1,21 @@
+-- Rounding down to hour intervals is aligned to midnight even if the interval length does not divide the whole day.
+SELECT toStartOfInterval(toDateTime('2021-03-23 03:58:00'), INTERVAL 11 HOUR);
+SELECT toStartOfInterval(toDateTime('2021-03-23 13:58:00'), INTERVAL 11 HOUR);
+SELECT toStartOfInterval(toDateTime('2021-03-23 23:58:00'), INTERVAL 11 HOUR);
+
+-- It should work correctly even in timezones with non-whole hours offset. India have +05:30.
+SELECT toStartOfHour(toDateTime('2021-03-23 13:58:00', 'Asia/Kolkata'));
+SELECT toStartOfInterval(toDateTime('2021-03-23 13:58:00', 'Asia/Kolkata'), INTERVAL 6 HOUR);
+
+-- Specifying the interval longer than 24 hours is not correct, but it works as expected by just rounding to midnight.
+SELECT toStartOfInterval(toDateTime('2021-03-23 13:58:00', 'Asia/Kolkata'), INTERVAL 66 HOUR);
+
+-- In case of timezone shifts, rounding is performed to the hour number on "wall clock" time.
+-- The intervals may become shorter or longer due to time shifts. For example, the three hour interval may actually last two hours.
+-- If the same hour number on "wall clock" time correspond to multiple time points due to shifting backwards, the unspecified time point is selected among the candidates.
+SELECT toDateTime('2010-03-28 00:00:00', 'Europe/Moscow') + INTERVAL 15 * number MINUTE AS src, toStartOfInterval(src, INTERVAL 2 HOUR) AS rounded, toUnixTimestamp(src) AS t FROM numbers(20);
+SELECT toDateTime('2010-10-31 00:00:00', 'Europe/Moscow') + INTERVAL 15 * number MINUTE AS src, toStartOfInterval(src, INTERVAL 2 HOUR) AS rounded, toUnixTimestamp(src) AS t FROM numbers(20);
+
+-- And this should work even for non whole number of hours shifts.
+SELECT toDateTime('2020-04-05 00:00:00', 'Australia/Lord_Howe') + INTERVAL 15 * number MINUTE AS src, toStartOfInterval(src, INTERVAL 2 HOUR) AS rounded, toUnixTimestamp(src) AS t FROM numbers(20);
+SELECT toDateTime('2020-10-04 00:00:00', 'Australia/Lord_Howe') + INTERVAL 15 * number MINUTE AS src, toStartOfInterval(src, INTERVAL 2 HOUR) AS rounded, toUnixTimestamp(src) AS t FROM numbers(20);
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01773_case_sensitive_version.reference b/tests/queries/0_stateless/01773_case_sensitive_version.reference
new file mode 100644
index 00000000000..72749c905a3
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01773_case_sensitive_version.reference
@@ -0,0 +1 @@
+1	1	1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01773_case_sensitive_version.sql b/tests/queries/0_stateless/01773_case_sensitive_version.sql
new file mode 100644
index 00000000000..27fa1c27b2a
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01773_case_sensitive_version.sql
@@ -0,0 +1 @@
+SELECT version()=Version(), VERSION()=Version(), vErSiOn()=VeRsIoN();
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01774_case_sensitive_connection_id.reference b/tests/queries/0_stateless/01774_case_sensitive_connection_id.reference
new file mode 100644
index 00000000000..95bea1a178c
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01774_case_sensitive_connection_id.reference
@@ -0,0 +1 @@
+0	0	0	0	0	0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01774_case_sensitive_connection_id.sql b/tests/queries/0_stateless/01774_case_sensitive_connection_id.sql
new file mode 100644
index 00000000000..5a4f2b5853a
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01774_case_sensitive_connection_id.sql
@@ -0,0 +1 @@
+SELECT connection_id(), CONNECTION_ID(), CoNnEcTiOn_Id(), connectionid(), CONNECTIONID(), CoNnEcTiOnId();
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01774_ip_address_in_range.reference b/tests/queries/0_stateless/01774_ip_address_in_range.reference
new file mode 100644
index 00000000000..b2f282d2183
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01774_ip_address_in_range.reference
@@ -0,0 +1,46 @@
+# Invocation with constants
+1
+0
+1
+0
+# Invocation with non-constant addresses
+192.168.99.255	192.168.100.0/22	0
+192.168.100.1	192.168.100.0/22	1
+192.168.103.255	192.168.100.0/22	1
+192.168.104.0	192.168.100.0/22	0
+::192.168.99.255	::192.168.100.0/118	0
+::192.168.100.1	::192.168.100.0/118	1
+::192.168.103.255	::192.168.100.0/118	1
+::192.168.104.0	::192.168.100.0/118	0
+# Invocation with non-constant prefixes
+192.168.100.1	192.168.100.0/22	1
+192.168.100.1	192.168.100.0/24	1
+192.168.100.1	192.168.100.0/32	0
+::192.168.100.1	::192.168.100.0/118	1
+::192.168.100.1	::192.168.100.0/120	1
+::192.168.100.1	::192.168.100.0/128	0
+# Invocation with non-constants
+192.168.100.1	192.168.100.0/22	1
+192.168.100.1	192.168.100.0/24	1
+192.168.103.255	192.168.100.0/22	1
+192.168.103.255	192.168.100.0/24	0
+::192.168.100.1	::192.168.100.0/118	1
+::192.168.100.1	::192.168.100.0/120	1
+::192.168.103.255	::192.168.100.0/118	1
+::192.168.103.255	::192.168.100.0/120	0
+# Check with dense table
+1
+1
+1
+1
+1
+1
+1
+1
+# Mismatching IP versions is not an error.
+0
+0
+0
+0
+# Unparsable arguments
+# Wrong argument types
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01774_ip_address_in_range.sql b/tests/queries/0_stateless/01774_ip_address_in_range.sql
new file mode 100644
index 00000000000..29c2bcb220d
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01774_ip_address_in_range.sql
@@ -0,0 +1,64 @@
+SELECT '# Invocation with constants';
+
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', '127.0.0.0/8');
+SELECT isIPAddressInRange('128.0.0.1', '127.0.0.0/8');
+
+SELECT isIPAddressInRange('ffff::1', 'ffff::/16');
+SELECT isIPAddressInRange('fffe::1', 'ffff::/16');
+
+SELECT '# Invocation with non-constant addresses';
+
+WITH arrayJoin(['192.168.99.255', '192.168.100.1', '192.168.103.255', '192.168.104.0']) as addr, '192.168.100.0/22' as prefix SELECT addr, prefix, isIPAddressInRange(addr, prefix);
+WITH arrayJoin(['::192.168.99.255', '::192.168.100.1', '::192.168.103.255', '::192.168.104.0']) as addr, '::192.168.100.0/118' as prefix SELECT addr, prefix, isIPAddressInRange(addr, prefix);
+
+SELECT '# Invocation with non-constant prefixes';
+
+WITH '192.168.100.1' as addr, arrayJoin(['192.168.100.0/22', '192.168.100.0/24', '192.168.100.0/32']) as prefix SELECT addr, prefix, isIPAddressInRange(addr, prefix);
+WITH '::192.168.100.1' as addr, arrayJoin(['::192.168.100.0/118', '::192.168.100.0/120', '::192.168.100.0/128']) as prefix SELECT addr, prefix, isIPAddressInRange(addr, prefix);
+
+SELECT '# Invocation with non-constants';
+
+WITH arrayJoin(['192.168.100.1', '192.168.103.255']) as addr, arrayJoin(['192.168.100.0/22', '192.168.100.0/24']) as prefix SELECT addr, prefix, isIPAddressInRange(addr, prefix);
+WITH arrayJoin(['::192.168.100.1', '::192.168.103.255']) as addr, arrayJoin(['::192.168.100.0/118', '::192.168.100.0/120']) as prefix SELECT addr, prefix, isIPAddressInRange(addr, prefix);
+
+SELECT '# Check with dense table';
+
+DROP TABLE IF EXISTS test_data;
+CREATE TABLE test_data (cidr String) ENGINE = Memory;
+
+INSERT INTO test_data
+SELECT
+    IPv4NumToString(IPv4CIDRToRange(IPv4StringToNum('255.255.255.255'), toUInt8(number)).1) || '/' || toString(number) AS cidr
+FROM system.numbers LIMIT 33;
+
+SELECT sum(isIPAddressInRange('0.0.0.0', cidr)) == 1 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('127.0.0.0', cidr)) == 1 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('128.0.0.0', cidr)) == 2 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('255.0.0.0', cidr)) == 9 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('255.0.0.1', cidr)) == 9 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('255.0.0.255', cidr)) == 9 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('255.255.255.255', cidr)) == 33 FROM test_data;
+SELECT sum(isIPAddressInRange('255.255.255.254', cidr)) == 32 FROM test_data;
+
+DROP TABLE IF EXISTS test_data;
+
+SELECT '# Mismatching IP versions is not an error.';
+
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', 'ffff::/16');
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', '::127.0.0.1/128');
+SELECT isIPAddressInRange('::1', '127.0.0.0/8');
+SELECT isIPAddressInRange('::127.0.0.1', '127.0.0.1/32');
+
+SELECT '# Unparsable arguments';
+
+SELECT isIPAddressInRange('unparsable', '127.0.0.0/8'); -- { serverError 6 }
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', 'unparsable'); -- { serverError 6 }
+
+SELECT '# Wrong argument types';
+
+SELECT isIPAddressInRange(100, '127.0.0.0/8'); -- { serverError 43 }
+SELECT isIPAddressInRange(NULL, '127.0.0.0/8'); -- { serverError 43 }
+SELECT isIPAddressInRange(CAST(NULL, 'Nullable(String)'), '127.0.0.0/8'); -- { serverError 43 }
+SELECT isIPAddressInRange('127.0.0.1', 100); -- { serverError 43 }
+SELECT isIPAddressInRange(100, NULL); -- { serverError 43 }
+WITH arrayJoin([NULL, NULL, NULL, NULL]) AS prefix SELECT isIPAddressInRange([NULL, NULL, 0, 255, 0], prefix); -- { serverError 43 }
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_hierarchical_dictionaries.reference b/tests/queries/0_stateless/01778_hierarchical_dictionaries.reference
new file mode 100644
index 00000000000..5fe5f5f1db6
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_hierarchical_dictionaries.reference
@@ -0,0 +1,102 @@
+Flat dictionary
+Get hierarchy
+[]
+[1]
+[2,1]
+[3,1]
+[4,2,1]
+[]
+Get is in hierarchy
+0
+1
+1
+1
+1
+0
+Get children
+[1]
+[2,3]
+[4]
+[]
+[]
+[]
+Get all descendants
+[1,2,3,4]
+[2,3,4]
+[4]
+[]
+[]
+[]
+Get descendants at first level
+[1]
+[2,3]
+[4]
+[]
+[]
+[]
+Hashed dictionary
+Get hierarchy
+[]
+[1]
+[2,1]
+[3,1]
+[4,2,1]
+[]
+Get is in hierarchy
+0
+1
+1
+1
+1
+0
+Get children
+[1]
+[3,2]
+[4]
+[]
+[]
+[]
+Get all descendants
+[1,3,2,4]
+[3,2,4]
+[4]
+[]
+[]
+[]
+Get descendants at first level
+[1]
+[3,2]
+[4]
+[]
+[]
+[]
+Cache dictionary
+Get hierarchy
+[]
+[1]
+[2,1]
+[3,1]
+[4,2,1]
+[]
+Get is in hierarchy
+0
+1
+1
+1
+1
+0
+Direct dictionary
+Get hierarchy
+[]
+[1]
+[2,1]
+[3,1]
+[4,2,1]
+[]
+Get is in hierarchy
+0
+1
+1
+1
+1
+0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_hierarchical_dictionaries.sql b/tests/queries/0_stateless/01778_hierarchical_dictionaries.sql
new file mode 100644
index 00000000000..f6e1a7c9375
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_hierarchical_dictionaries.sql
@@ -0,0 +1,95 @@
+DROP DATABASE IF EXISTS 01778_db;
+CREATE DATABASE 01778_db;
+
+CREATE TABLE 01778_db.hierarchy_source_table (id UInt64, parent_id UInt64) ENGINE = TinyLog;
+INSERT INTO 01778_db.hierarchy_source_table VALUES (1, 0), (2, 1), (3, 1), (4, 2);
+
+CREATE DICTIONARY 01778_db.hierarchy_flat_dictionary
+(
+    id UInt64,
+    parent_id UInt64 HIERARCHICAL
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'hierarchy_source_table' DB '01778_db'))
+LAYOUT(FLAT())
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000);
+
+SELECT 'Flat dictionary';
+
+SELECT 'Get hierarchy';
+SELECT dictGetHierarchy('01778_db.hierarchy_flat_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get is in hierarchy';
+SELECT dictIsIn('01778_db.hierarchy_flat_dictionary', number, number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get children';
+SELECT dictGetChildren('01778_db.hierarchy_flat_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get all descendants';
+SELECT dictGetDescendants('01778_db.hierarchy_flat_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get descendants at first level';
+SELECT dictGetDescendants('01778_db.hierarchy_flat_dictionary', number, 1) FROM system.numbers LIMIT 6;
+
+DROP DICTIONARY 01778_db.hierarchy_flat_dictionary;
+
+CREATE DICTIONARY 01778_db.hierarchy_hashed_dictionary
+(
+    id UInt64,
+    parent_id UInt64 HIERARCHICAL
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'hierarchy_source_table' DB '01778_db'))
+LAYOUT(HASHED())
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000);
+
+SELECT 'Hashed dictionary';
+
+SELECT 'Get hierarchy';
+SELECT dictGetHierarchy('01778_db.hierarchy_hashed_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get is in hierarchy';
+SELECT dictIsIn('01778_db.hierarchy_hashed_dictionary', number, number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get children';
+SELECT dictGetChildren('01778_db.hierarchy_hashed_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get all descendants';
+SELECT dictGetDescendants('01778_db.hierarchy_hashed_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get descendants at first level';
+SELECT dictGetDescendants('01778_db.hierarchy_hashed_dictionary', number, 1) FROM system.numbers LIMIT 6;
+
+DROP DICTIONARY 01778_db.hierarchy_hashed_dictionary;
+
+CREATE DICTIONARY 01778_db.hierarchy_cache_dictionary
+(
+    id UInt64,
+    parent_id UInt64 HIERARCHICAL
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'hierarchy_source_table' DB '01778_db'))
+LAYOUT(CACHE(SIZE_IN_CELLS 10))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000);
+
+SELECT 'Cache dictionary';
+
+SELECT 'Get hierarchy';
+SELECT dictGetHierarchy('01778_db.hierarchy_cache_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get is in hierarchy';
+SELECT dictIsIn('01778_db.hierarchy_cache_dictionary', number, number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+
+DROP DICTIONARY 01778_db.hierarchy_cache_dictionary;
+
+CREATE DICTIONARY 01778_db.hierarchy_direct_dictionary
+(
+    id UInt64,
+    parent_id UInt64 HIERARCHICAL
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() USER 'default' TABLE 'hierarchy_source_table' DB '01778_db'))
+LAYOUT(DIRECT());
+
+SELECT 'Direct dictionary';
+
+SELECT 'Get hierarchy';
+SELECT dictGetHierarchy('01778_db.hierarchy_direct_dictionary', number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+SELECT 'Get is in hierarchy';
+SELECT dictIsIn('01778_db.hierarchy_direct_dictionary', number, number) FROM system.numbers LIMIT 6;
+
+DROP DICTIONARY 01778_db.hierarchy_direct_dictionary;
+
+DROP TABLE 01778_db.hierarchy_source_table;
+DROP DATABASE 01778_db;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_mmap_cache_infra.reference b/tests/queries/0_stateless/01778_mmap_cache_infra.reference
new file mode 100644
index 00000000000..0e82b277bc1
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_mmap_cache_infra.reference
@@ -0,0 +1,6 @@
+CreatedReadBufferMMap
+CreatedReadBufferMMapFailed
+MMappedFileCacheHits
+MMappedFileCacheMisses
+MMappedFileBytes
+MMappedFiles
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_mmap_cache_infra.sql b/tests/queries/0_stateless/01778_mmap_cache_infra.sql
new file mode 100644
index 00000000000..29a84c5507b
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_mmap_cache_infra.sql
@@ -0,0 +1,7 @@
+-- We check the existence of queries and metrics and don't check the results (a smoke test).
+
+SYSTEM DROP MMAP CACHE;
+
+SET system_events_show_zero_values = 1;
+SELECT event FROM system.events WHERE event LIKE '%MMap%' ORDER BY event;
+SELECT metric FROM system.metrics WHERE metric LIKE '%MMap%' ORDER BY metric;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_test_LowCardinality_FixedString_pk.reference b/tests/queries/0_stateless/01778_test_LowCardinality_FixedString_pk.reference
new file mode 100644
index 00000000000..a134ce52c11
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_test_LowCardinality_FixedString_pk.reference
@@ -0,0 +1,3 @@
+100
+100
+100
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_test_LowCardinality_FixedString_pk.sql b/tests/queries/0_stateless/01778_test_LowCardinality_FixedString_pk.sql
new file mode 100644
index 00000000000..1a0a1d35f76
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_test_LowCardinality_FixedString_pk.sql
@@ -0,0 +1,21 @@
+DROP TABLE IF EXISTS test_01778;
+
+CREATE TABLE test_01778
+(
+    `key` LowCardinality(FixedString(3)),
+    `d` date
+)
+ENGINE = MergeTree(d, key, 8192);
+
+
+INSERT INTO test_01778 SELECT toString(intDiv(number,8000)), today() FROM numbers(100000);
+INSERT INTO test_01778 SELECT toString('xxx'), today() FROM numbers(100);
+
+SELECT count() FROM test_01778 WHERE key = 'xxx';
+
+SELECT count() FROM test_01778 WHERE key = toFixedString('xxx', 3);
+
+SELECT count() FROM test_01778 WHERE toString(key) = 'xxx';
+
+DROP TABLE test_01778;
+
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_where_with_column_name.reference b/tests/queries/0_stateless/01778_where_with_column_name.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01778_where_with_column_name.sql b/tests/queries/0_stateless/01778_where_with_column_name.sql
new file mode 100644
index 00000000000..effde87f018
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01778_where_with_column_name.sql
@@ -0,0 +1,5 @@
+DROP TABLE IF EXISTS ttt01778;
+CREATE TABLE ttt01778 (`1` String, `2` INT) ENGINE = MergeTree() ORDER BY tuple();
+INSERT INTO ttt01778 values('1',1),('2',2),('3',3);
+select * from ttt01778 where 1=2; -- no server error
+DROP TABLE ttt01778;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01779_quantile_deterministic_msan.reference b/tests/queries/0_stateless/01779_quantile_deterministic_msan.reference
new file mode 100644
index 00000000000..b432de6ddb3
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01779_quantile_deterministic_msan.reference
@@ -0,0 +1 @@
+11447494982455782708
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01779_quantile_deterministic_msan.sql b/tests/queries/0_stateless/01779_quantile_deterministic_msan.sql
new file mode 100644
index 00000000000..ef4234da306
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01779_quantile_deterministic_msan.sql
@@ -0,0 +1 @@
+SELECT cityHash64(toString(quantileDeterministicState(number, sipHash64(number)))) FROM numbers(8193);
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01780_clickhouse_dictionary_source_loop.reference b/tests/queries/0_stateless/01780_clickhouse_dictionary_source_loop.reference
new file mode 100644
index 00000000000..0cfb83aa2f2
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01780_clickhouse_dictionary_source_loop.reference
@@ -0,0 +1,3 @@
+1	1
+2	2
+3	3
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01780_clickhouse_dictionary_source_loop.sql b/tests/queries/0_stateless/01780_clickhouse_dictionary_source_loop.sql
new file mode 100644
index 00000000000..5673e646a47
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01780_clickhouse_dictionary_source_loop.sql
@@ -0,0 +1,53 @@
+DROP DATABASE IF EXISTS 01780_db;
+CREATE DATABASE 01780_db;
+
+DROP DICTIONARY IF EXISTS dict1;
+CREATE DICTIONARY dict1
+(
+    id UInt64,
+    value String
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 TABLE 'dict1'))
+LAYOUT(DIRECT());
+
+SELECT * FROM dict1; --{serverError 36}
+
+DROP DICTIONARY dict1;
+
+DROP DICTIONARY IF EXISTS dict2;
+CREATE DICTIONARY 01780_db.dict2
+(
+    id UInt64,
+    value String
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 DATABASE '01780_db' TABLE 'dict2'))
+LAYOUT(DIRECT());
+
+SELECT * FROM 01780_db.dict2; --{serverError 36}
+DROP DICTIONARY 01780_db.dict2;
+
+DROP TABLE IF EXISTS 01780_db.dict3_source;
+CREATE TABLE 01780_db.dict3_source
+(
+    id UInt64,
+    value String
+) ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO 01780_db.dict3_source VALUES (1, '1'), (2, '2'), (3, '3');
+
+CREATE DICTIONARY 01780_db.dict3
+(
+    id UInt64,
+    value String
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 TABLE 'dict3_source' DATABASE '01780_db'))
+LAYOUT(DIRECT());
+
+SELECT * FROM 01780_db.dict3;
+
+DROP DICTIONARY 01780_db.dict3;
+
+DROP DATABASE 01780_db;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01780_dict_get_or_null.reference b/tests/queries/0_stateless/01780_dict_get_or_null.reference
new file mode 100644
index 00000000000..4baca9ec91b
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01780_dict_get_or_null.reference
@@ -0,0 +1,18 @@
+Simple key dictionary dictGetOrNull
+0	0	\N	\N	(NULL,NULL)
+1	1	First	First	('First','First')
+2	1	Second	\N	('Second',NULL)
+3	1	Third	Third	('Third','Third')
+4	0	\N	\N	(NULL,NULL)
+Complex key dictionary dictGetOrNull
+(0,'key')	0	\N	\N	(NULL,NULL)
+(1,'key')	1	First	First	('First','First')
+(2,'key')	1	Second	\N	('Second',NULL)
+(3,'key')	1	Third	Third	('Third','Third')
+(4,'key')	0	\N	\N	(NULL,NULL)
+Range key dictionary dictGetOrNull
+(0,'2019-05-20')	0	\N	\N	(NULL,NULL)
+(1,'2019-05-20')	1	First	First	('First','First')
+(2,'2019-05-20')	1	Second	\N	('Second',NULL)
+(3,'2019-05-20')	1	Third	Third	('Third','Third')
+(4,'2019-05-20')	0	\N	\N	(NULL,NULL)
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01780_dict_get_or_null.sql b/tests/queries/0_stateless/01780_dict_get_or_null.sql
new file mode 100644
index 00000000000..f13bcf57d27
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01780_dict_get_or_null.sql
@@ -0,0 +1,116 @@
+DROP TABLE IF EXISTS simple_key_dictionary_source_table;
+CREATE TABLE simple_key_dictionary_source_table
+(
+    id UInt64,
+    value String,
+    value_nullable Nullable(String)
+) ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO simple_key_dictionary_source_table VALUES (1, 'First', 'First');
+INSERT INTO simple_key_dictionary_source_table VALUES (2, 'Second', NULL);
+INSERT INTO simple_key_dictionary_source_table VALUES (3, 'Third', 'Third');
+
+DROP DICTIONARY IF EXISTS simple_key_dictionary;
+CREATE DICTIONARY simple_key_dictionary
+(
+    id UInt64,
+    value String,
+    value_nullable Nullable(String)
+)
+PRIMARY KEY id
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() TABLE 'simple_key_dictionary_source_table'))
+LAYOUT(DIRECT());
+
+SELECT 'Simple key dictionary dictGetOrNull';
+
+SELECT
+    number,
+    dictHas('simple_key_dictionary', number),
+    dictGetOrNull('simple_key_dictionary', 'value', number),
+    dictGetOrNull('simple_key_dictionary', 'value_nullable', number),
+    dictGetOrNull('simple_key_dictionary', ('value', 'value_nullable'), number)
+FROM system.numbers LIMIT 5;
+
+DROP DICTIONARY simple_key_dictionary;
+DROP TABLE simple_key_dictionary_source_table;
+
+DROP TABLE IF EXISTS complex_key_dictionary_source_table;
+CREATE TABLE complex_key_dictionary_source_table
+(
+    id UInt64,
+    id_key String,
+    value String,
+    value_nullable Nullable(String)
+) ENGINE = TinyLog;
+
+INSERT INTO complex_key_dictionary_source_table VALUES (1, 'key', 'First', 'First');
+INSERT INTO complex_key_dictionary_source_table VALUES (2, 'key', 'Second', NULL);
+INSERT INTO complex_key_dictionary_source_table VALUES (3, 'key', 'Third', 'Third');
+
+DROP DICTIONARY IF EXISTS complex_key_dictionary;
+CREATE DICTIONARY complex_key_dictionary
+(
+    id UInt64,
+    id_key String,
+    value String,
+    value_nullable Nullable(String)
+)
+PRIMARY KEY id, id_key
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() TABLE 'complex_key_dictionary_source_table'))
+LAYOUT(COMPLEX_KEY_DIRECT());
+
+SELECT 'Complex key dictionary dictGetOrNull';
+
+SELECT
+    (number, 'key'),
+    dictHas('complex_key_dictionary', (number, 'key')),
+    dictGetOrNull('complex_key_dictionary', 'value', (number, 'key')),
+    dictGetOrNull('complex_key_dictionary', 'value_nullable', (number, 'key')),
+    dictGetOrNull('complex_key_dictionary', ('value', 'value_nullable'), (number, 'key'))
+FROM system.numbers LIMIT 5;
+
+DROP DICTIONARY complex_key_dictionary;
+DROP TABLE complex_key_dictionary_source_table;
+
+DROP TABLE IF EXISTS range_key_dictionary_source_table;
+CREATE TABLE range_key_dictionary_source_table
+(
+    key UInt64,
+    start_date Date,
+    end_date Date,
+    value String,
+    value_nullable Nullable(String)
+)
+ENGINE = TinyLog();
+
+INSERT INTO range_key_dictionary_source_table VALUES(1, toDate('2019-05-20'), toDate('2019-05-20'), 'First', 'First');
+INSERT INTO range_key_dictionary_source_table VALUES(2, toDate('2019-05-20'), toDate('2019-05-20'), 'Second', NULL);
+INSERT INTO range_key_dictionary_source_table VALUES(3, toDate('2019-05-20'), toDate('2019-05-20'), 'Third', 'Third');
+
+DROP DICTIONARY IF EXISTS range_key_dictionary;
+CREATE DICTIONARY range_key_dictionary
+(
+    key UInt64,
+    start_date Date,
+    end_date Date,
+    value String,
+    value_nullable Nullable(String)
+)
+PRIMARY KEY key
+SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT tcpPort() TABLE 'range_key_dictionary_source_table'))
+LIFETIME(MIN 1 MAX 1000)
+LAYOUT(RANGE_HASHED())
+RANGE(MIN start_date MAX end_date);
+
+SELECT 'Range key dictionary dictGetOrNull';
+
+SELECT
+    (number, toDate('2019-05-20')),
+    dictHas('range_key_dictionary', number, toDate('2019-05-20')),
+    dictGetOrNull('range_key_dictionary', 'value', number, toDate('2019-05-20')),
+    dictGetOrNull('range_key_dictionary', 'value_nullable', number, toDate('2019-05-20')),
+    dictGetOrNull('range_key_dictionary', ('value', 'value_nullable'), number, toDate('2019-05-20'))
+FROM system.numbers LIMIT 5;
+
+DROP DICTIONARY range_key_dictionary;
+DROP TABLE range_key_dictionary_source_table;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01780_range_msan.reference b/tests/queries/0_stateless/01780_range_msan.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01780_range_msan.sql b/tests/queries/0_stateless/01780_range_msan.sql
new file mode 100644
index 00000000000..dd0a35c3eea
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01780_range_msan.sql
@@ -0,0 +1 @@
+SELECT range(toUInt256(1), 1); -- { serverError 44 }
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01781_map_op_ubsan.reference b/tests/queries/0_stateless/01781_map_op_ubsan.reference
new file mode 100644
index 00000000000..030c8bb5ab4
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01781_map_op_ubsan.reference
@@ -0,0 +1 @@
+\N	(([0,10,255],[-9223372036854775808,1025,0]),[255,NULL])	\N	([0,255],3,[-2])	[NULL]
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01781_map_op_ubsan.sql b/tests/queries/0_stateless/01781_map_op_ubsan.sql
new file mode 100644
index 00000000000..adbb5d5a8d7
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01781_map_op_ubsan.sql
@@ -0,0 +1 @@
+SELECT toInt32([toUInt8(NULL)], NULL), (mapSubtract(([toUInt8(256), 10], [toInt32(-9223372036854775808), 1025]), ([toUInt8(65535), 0], [toInt16(0.), -9223372036854775808])), [toUInt8(-1), toInt32(([toUInt8(9223372036854775807), -1], [toInt32(255), 65536]), NULL)]), toUInt8(([2, 9223372036854775807], [toFloat32('0.0000065536'), 2]), 9223372036854775807, NULL), ([toUInt8(1024), 255], toUInt8(3), [toInt16(-2)]), [NULL];
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01781_token_extractor_buffer_overflow.reference b/tests/queries/0_stateless/01781_token_extractor_buffer_overflow.reference
new file mode 100644
index 00000000000..aa47d0d46d4
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01781_token_extractor_buffer_overflow.reference
@@ -0,0 +1,2 @@
+0
+0
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01781_token_extractor_buffer_overflow.sql b/tests/queries/0_stateless/01781_token_extractor_buffer_overflow.sql
new file mode 100644
index 00000000000..4cc216955b3
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01781_token_extractor_buffer_overflow.sql
@@ -0,0 +1,10 @@
+SET max_block_size = 10, min_insert_block_size_rows = 0, min_insert_block_size_bytes = 0, max_threads = 20;
+
+DROP TABLE IF EXISTS bloom_filter;
+CREATE TABLE bloom_filter (`id` UInt64, `s` String, INDEX tok_bf (s, lower(s)) TYPE tokenbf_v1(512, 3, 0) GRANULARITY 1) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 8;
+INSERT INTO bloom_filter SELECT number, 'yyy,uuu' FROM numbers(1024);
+
+SELECT max(id) FROM bloom_filter WHERE hasToken(s, 'abc');
+SELECT max(id) FROM bloom_filter WHERE hasToken(s, 'abcabcabcabcabcabcabcab\0');
+
+DROP TABLE bloom_filter;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01782_field_oom.reference b/tests/queries/0_stateless/01782_field_oom.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01782_field_oom.sql b/tests/queries/0_stateless/01782_field_oom.sql
new file mode 100644
index 00000000000..2609c589d94
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01782_field_oom.sql
@@ -0,0 +1,2 @@
+SET max_memory_usage = '500M';
+SELECT sumMap([number], [number]) FROM system.numbers_mt; -- { serverError 241 }
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01783_http_chunk_size.reference b/tests/queries/0_stateless/01783_http_chunk_size.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e454a00607c
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01783_http_chunk_size.reference
@@ -0,0 +1 @@
+1234567890 1234567890 1234567890 1234567890
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01783_http_chunk_size.sh b/tests/queries/0_stateless/01783_http_chunk_size.sh
new file mode 100755
index 00000000000..66ac4dfa975
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01783_http_chunk_size.sh
@@ -0,0 +1,17 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+CURDIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
+# shellcheck source=../shell_config.sh
+. "$CURDIR"/../shell_config.sh
+
+URL="${CLICKHOUSE_URL}&session_id=id_${CLICKHOUSE_DATABASE}"
+
+echo "DROP TABLE IF EXISTS table" | ${CLICKHOUSE_CURL} -sSg "${URL}" -d @-
+echo "CREATE TABLE table (a String) ENGINE Memory()" | ${CLICKHOUSE_CURL} -sSg "${URL}" -d @-
+
+# NOTE: suppose that curl sends everything in a single chunk - there are no options to force the chunk-size.
+echo "SET max_query_size=44" | ${CLICKHOUSE_CURL} -sSg "${URL}" -d @-
+echo -ne "INSERT INTO TABLE table FORMAT TabSeparated 1234567890 1234567890 1234567890 1234567890\n" | ${CLICKHOUSE_CURL} -H "Transfer-Encoding: chunked" -sS "${URL}" --data-binary @-
+
+echo "SELECT * from table" | ${CLICKHOUSE_CURL} -sSg "${URL}" -d @-
+echo "DROP TABLE table" | ${CLICKHOUSE_CURL} -sSg "${URL}" -d @-
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01783_parallel_formatting_memory.reference b/tests/queries/0_stateless/01783_parallel_formatting_memory.reference
new file mode 100644
index 00000000000..c5cdc5cf0bb
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01783_parallel_formatting_memory.reference
@@ -0,0 +1 @@
+Code: 241
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01783_parallel_formatting_memory.sh b/tests/queries/0_stateless/01783_parallel_formatting_memory.sh
new file mode 100755
index 00000000000..0b8cb0bc6be
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01783_parallel_formatting_memory.sh
@@ -0,0 +1,7 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+CUR_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
+# shellcheck source=../shell_config.sh
+. "$CUR_DIR"/../shell_config.sh
+
+$CLICKHOUSE_CURL -sS "$CLICKHOUSE_URL&max_memory_usage=1G" -d "SELECT range(65535) FROM system.one ARRAY JOIN range(65536) AS number" | grep -oF 'Code: 241'
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01784_parallel_formatting_memory.reference b/tests/queries/0_stateless/01784_parallel_formatting_memory.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01784_parallel_formatting_memory.sql b/tests/queries/0_stateless/01784_parallel_formatting_memory.sql
new file mode 100644
index 00000000000..35dc063f895
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01784_parallel_formatting_memory.sql
@@ -0,0 +1,2 @@
+SET max_memory_usage = '1G';
+SELECT range(65535) FROM system.one ARRAY JOIN range(65536) AS number; -- { serverError 241 }
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01785_parallel_formatting_memory.reference b/tests/queries/0_stateless/01785_parallel_formatting_memory.reference
new file mode 100644
index 00000000000..0ec7fc54b01
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01785_parallel_formatting_memory.reference
@@ -0,0 +1,2 @@
+Code: 241
+Code: 241
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01785_parallel_formatting_memory.sh b/tests/queries/0_stateless/01785_parallel_formatting_memory.sh
new file mode 100755
index 00000000000..6d081c61fd3
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01785_parallel_formatting_memory.sh
@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+CUR_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
+# shellcheck source=../shell_config.sh
+. "$CUR_DIR"/../shell_config.sh
+
+$CLICKHOUSE_CLIENT --compress 0 --max_memory_usage 1G --query "SELECT range(65535) FROM system.one ARRAY JOIN range(65536) AS number" 2>&1 | grep -oF 'Code: 241' | head -n1
+$CLICKHOUSE_CLIENT --compress 1 --max_memory_usage 1G --query "SELECT range(65535) FROM system.one ARRAY JOIN range(65536) AS number" 2>&1 | grep -oF 'Code: 241' | head -n1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01785_pmj_lc_bug.reference b/tests/queries/0_stateless/01785_pmj_lc_bug.reference
new file mode 100644
index 00000000000..98fb6a68656
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01785_pmj_lc_bug.reference
@@ -0,0 +1,4 @@
+1
+1
+1
+1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01785_pmj_lc_bug.sql b/tests/queries/0_stateless/01785_pmj_lc_bug.sql
new file mode 100644
index 00000000000..722faa9b40d
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01785_pmj_lc_bug.sql
@@ -0,0 +1,14 @@
+SET join_algorithm = 'partial_merge';
+SET max_bytes_in_join = '100';
+
+CREATE TABLE foo_lc (n LowCardinality(String)) ENGINE = Memory;
+CREATE TABLE foo (n String) ENGINE = Memory;
+
+INSERT INTO foo SELECT toString(number) AS n FROM system.numbers LIMIT 1025;
+INSERT INTO foo_lc SELECT toString(number) AS n FROM system.numbers LIMIT 1025;
+
+SELECT 1025 == count(n) FROM foo_lc AS t1 ANY LEFT JOIN foo_lc AS t2 ON t1.n == t2.n;
+SELECT 1025 == count(n) FROM foo AS t1 ANY LEFT JOIN foo_lc AS t2 ON t1.n == t2.n;
+SELECT 1025 == count(n) FROM foo_lc AS t1 ANY LEFT JOIN foo AS t2 ON t1.n == t2.n;
+
+SELECT 1025 == count(n) FROM foo_lc AS t1 ALL LEFT JOIN foo_lc AS t2 ON t1.n == t2.n;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01786_group_by_pk_many_streams.reference b/tests/queries/0_stateless/01786_group_by_pk_many_streams.reference
new file mode 100644
index 00000000000..b8809e746a5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01786_group_by_pk_many_streams.reference
@@ -0,0 +1,11 @@
+94950
+84950
+74950
+64950
+54950
+=======
+94950
+84950
+74950
+64950
+54950
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01786_group_by_pk_many_streams.sql b/tests/queries/0_stateless/01786_group_by_pk_many_streams.sql
new file mode 100644
index 00000000000..e555aa4d6e6
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01786_group_by_pk_many_streams.sql
@@ -0,0 +1,16 @@
+DROP TABLE IF EXISTS group_by_pk;
+
+CREATE TABLE group_by_pk (k UInt64, v UInt64)
+ENGINE = MergeTree ORDER BY k PARTITION BY v % 50;
+
+INSERT INTO group_by_pk SELECT number / 100, number FROM numbers(1000);
+
+SELECT sum(v) AS s FROM group_by_pk GROUP BY k ORDER BY s DESC LIMIT 5
+SETTINGS optimize_aggregation_in_order = 1, max_block_size = 1;
+
+SELECT '=======';
+
+SELECT sum(v) AS s FROM group_by_pk GROUP BY k ORDER BY s DESC LIMIT 5
+SETTINGS optimize_aggregation_in_order = 0, max_block_size = 1;
+
+DROP TABLE IF EXISTS group_by_pk;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01786_nullable_string_tsv_at_eof.reference b/tests/queries/0_stateless/01786_nullable_string_tsv_at_eof.reference
new file mode 100644
index 00000000000..35b388bbafb
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01786_nullable_string_tsv_at_eof.reference
@@ -0,0 +1,6 @@
+1	
+1	
+1	
+1	
+1	
+1	
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01786_nullable_string_tsv_at_eof.sh b/tests/queries/0_stateless/01786_nullable_string_tsv_at_eof.sh
new file mode 100755
index 00000000000..f0a663ae409
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01786_nullable_string_tsv_at_eof.sh
@@ -0,0 +1,12 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+CUR_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)
+# shellcheck source=../shell_config.sh
+. "$CUR_DIR"/../shell_config.sh
+
+printf '1\t' | $CLICKHOUSE_LOCAL --query="SELECT * FROM table" --structure='a String, b String'
+printf '1\t' | $CLICKHOUSE_LOCAL --input_format_null_as_default 0 --query="SELECT * FROM table" --structure='a String, b String'
+printf '1\t' | $CLICKHOUSE_LOCAL --input_format_null_as_default 1 --query="SELECT * FROM table" --structure='a String, b String'
+printf '1\t' | $CLICKHOUSE_LOCAL --query="SELECT * FROM table" --structure='a String, b Nullable(String)'
+printf '1\t' | $CLICKHOUSE_LOCAL --input_format_null_as_default 0 --query="SELECT * FROM table" --structure='a String, b Nullable(String)'
+printf '1\t' | $CLICKHOUSE_LOCAL --input_format_null_as_default 1 --query="SELECT * FROM table" --structure='a Nullable(String), b Nullable(String)'
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01787_arena_assert_column_nothing.reference b/tests/queries/0_stateless/01787_arena_assert_column_nothing.reference
new file mode 100644
index 00000000000..d00491fd7e5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01787_arena_assert_column_nothing.reference
@@ -0,0 +1 @@
+1
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01787_arena_assert_column_nothing.sql b/tests/queries/0_stateless/01787_arena_assert_column_nothing.sql
new file mode 100644
index 00000000000..de6374a1bc3
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01787_arena_assert_column_nothing.sql
@@ -0,0 +1 @@
+SELECT 1 GROUP BY emptyArrayToSingle(arrayFilter(x -> 1, []));
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01795_TinyLog_rwlock_ub.reference b/tests/queries/0_stateless/01795_TinyLog_rwlock_ub.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01795_TinyLog_rwlock_ub.sql b/tests/queries/0_stateless/01795_TinyLog_rwlock_ub.sql
new file mode 100644
index 00000000000..7afa2b7e164
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01795_TinyLog_rwlock_ub.sql
@@ -0,0 +1,5 @@
+DROP TABLE IF EXISTS underlying_01795;
+CREATE TABLE underlying_01795 (key UInt64) Engine=TinyLog();
+INSERT INTO FUNCTION remote('127.1', currentDatabase(), underlying_01795) SELECT toUInt64(number) FROM system.numbers LIMIT 1;
+SELECT * FROM underlying_01795 FORMAT Null;
+DROP TABLE underlying_01795;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01796_Log_rwlock_ub.reference b/tests/queries/0_stateless/01796_Log_rwlock_ub.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01796_Log_rwlock_ub.sql b/tests/queries/0_stateless/01796_Log_rwlock_ub.sql
new file mode 100644
index 00000000000..4f95dbc14e5
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01796_Log_rwlock_ub.sql
@@ -0,0 +1,5 @@
+DROP TABLE IF EXISTS underlying_01796;
+CREATE TABLE underlying_01796 (key UInt64) Engine=Log();
+INSERT INTO FUNCTION remote('127.1', currentDatabase(), underlying_01796) SELECT toUInt64(number) FROM system.numbers LIMIT 1;
+SELECT * FROM underlying_01796 FORMAT Null;
+DROP TABLE underlying_01796;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01797_StripeLog_rwlock_ub.reference b/tests/queries/0_stateless/01797_StripeLog_rwlock_ub.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01797_StripeLog_rwlock_ub.sql b/tests/queries/0_stateless/01797_StripeLog_rwlock_ub.sql
new file mode 100644
index 00000000000..18cadf0a227
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01797_StripeLog_rwlock_ub.sql
@@ -0,0 +1,5 @@
+DROP TABLE IF EXISTS underlying_01797;
+CREATE TABLE underlying_01797 (key UInt64) Engine=StripeLog();
+INSERT INTO FUNCTION remote('127.1', currentDatabase(), underlying_01797) SELECT toUInt64(number) FROM system.numbers LIMIT 1;
+SELECT * FROM underlying_01797 FORMAT Null;
+DROP TABLE underlying_01797;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01800_log_nested.reference b/tests/queries/0_stateless/01800_log_nested.reference
new file mode 100644
index 00000000000..e69de29bb2d
diff --git a/tests/queries/0_stateless/01800_log_nested.sql b/tests/queries/0_stateless/01800_log_nested.sql
new file mode 100644
index 00000000000..6fe2b257905
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/0_stateless/01800_log_nested.sql
@@ -0,0 +1,20 @@
+-- TinyTinyLog
+DROP TABLE IF EXISTS nested_01800_tiny_log;
+CREATE TABLE nested_01800_tiny_log (`column` Nested(name String, names Array(String), types Array(Enum8('PU' = 1, 'US' = 2, 'OTHER' = 3)))) ENGINE = TinyLog;
+INSERT INTO nested_01800_tiny_log VALUES (['Hello', 'World'], [['a'], ['b', 'c']], [['PU', 'US'], ['OTHER']]);
+SELECT 10 FROM nested_01800_tiny_log FORMAT Null;
+DROP TABLE nested_01800_tiny_log;
+
+-- StripeStripeLog
+DROP TABLE IF EXISTS nested_01800_stripe_log;
+CREATE TABLE nested_01800_stripe_log (`column` Nested(name String, names Array(String), types Array(Enum8('PU' = 1, 'US' = 2, 'OTHER' = 3)))) ENGINE = StripeLog;
+INSERT INTO nested_01800_stripe_log VALUES (['Hello', 'World'], [['a'], ['b', 'c']], [['PU', 'US'], ['OTHER']]);
+SELECT 10 FROM nested_01800_stripe_log FORMAT Null;
+DROP TABLE nested_01800_stripe_log;
+
+-- Log
+DROP TABLE IF EXISTS nested_01800_log;
+CREATE TABLE nested_01800_log (`column` Nested(name String, names Array(String), types Array(Enum8('PU' = 1, 'US' = 2, 'OTHER' = 3)))) ENGINE = Log;
+INSERT INTO nested_01800_log VALUES (['Hello', 'World'], [['a'], ['b', 'c']], [['PU', 'US'], ['OTHER']]);
+SELECT 10 FROM nested_01800_log FORMAT Null;
+DROP TABLE nested_01800_log;
diff --git a/tests/queries/0_stateless/arcadia_skip_list.txt b/tests/queries/0_stateless/arcadia_skip_list.txt
index 1b333a6baec..2fdad900589 100644
--- a/tests/queries/0_stateless/arcadia_skip_list.txt
+++ b/tests/queries/0_stateless/arcadia_skip_list.txt
@@ -224,3 +224,4 @@
 01306_polygons_intersection
 01702_system_query_log
 01759_optimize_skip_unused_shards_zero_shards
+01780_clickhouse_dictionary_source_loop
diff --git a/tests/queries/0_stateless/helpers/httpechoserver.py b/tests/queries/0_stateless/helpers/httpechoserver.py
deleted file mode 100644
index a1176c5e72d..00000000000
--- a/tests/queries/0_stateless/helpers/httpechoserver.py
+++ /dev/null
@@ -1,99 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-
-import sys
-import os
-import time
-import subprocess
-import threading
-from io import StringIO, SEEK_END
-from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
-
-CLICKHOUSE_HOST = os.environ.get('CLICKHOUSE_HOST', '127.0.0.1')
-CLICKHOUSE_PORT_HTTP = os.environ.get('CLICKHOUSE_PORT_HTTP', '8123')
-
-# IP-address of this host accessible from outside world.
-HTTP_SERVER_HOST = os.environ.get('HTTP_SERVER_HOST', subprocess.check_output(['hostname', '-i']).decode('utf-8').strip())
-HTTP_SERVER_PORT = int(os.environ.get('CLICKHOUSE_TEST_HOST_EXPOSED_PORT', 51234))
-
-# IP address and port of the HTTP server started from this script.
-HTTP_SERVER_ADDRESS = (HTTP_SERVER_HOST, HTTP_SERVER_PORT)
-HTTP_SERVER_URL_STR = 'http://' + ':'.join(str(s) for s in HTTP_SERVER_ADDRESS) + "/"
-
-ostream = StringIO()
-istream = sys.stdout
-
-class EchoCSVHTTPServer(BaseHTTPRequestHandler):
-    def _set_headers(self):
-        self.send_response(200)
-        self.send_header('Content-type', 'text/plain')
-        self.end_headers()
-
-    def do_GET(self):
-        self._set_headers()
-        with open(CSV_DATA, 'r') as fl:
-            ostream.seek(0)
-            for row in ostream:
-                self.wfile.write(row + '\n')
-        return
-
-    def read_chunk(self):
-        msg = ''
-        while True:
-            sym = self.rfile.read(1)
-            if sym == '':
-                break
-            msg += sym.decode('utf-8')
-            if msg.endswith('\r\n'):
-                break
-        length = int(msg[:-2], 16)
-        if length == 0:
-            return ''
-        content = self.rfile.read(length)
-        self.rfile.read(2) # read sep \r\n
-        return content.decode('utf-8')
-
-    def do_POST(self):
-        while True:
-            chunk = self.read_chunk()
-            if not chunk:
-                break
-            istream.write(chunk)
-            istream.flush()
-        text = ""
-        self._set_headers()
-        self.wfile.write("ok")
-
-    def log_message(self, format, *args):
-        return
-
-def start_server(requests_amount, test_data="Hello,2,-2,7.7\nWorld,2,-5,8.8"):
-    ostream = StringIO(test_data.decode("utf-8"))
-
-    httpd = HTTPServer(HTTP_SERVER_ADDRESS, EchoCSVHTTPServer)
-
-    def real_func():
-        for i in range(requests_amount):
-            httpd.handle_request()
-
-    t = threading.Thread(target=real_func)
-    return t
-
-def run(requests_amount=1):
-    t = start_server(requests_amount)
-    t.start()
-    t.join()
-
-if __name__ == "__main__":
-    exception_text = ''
-    for i in range(1, 5):
-        try:
-            run(int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 1)
-            break
-        except Exception as ex:
-            exception_text = str(ex)
-            time.sleep(1)
-
-    if exception_text:
-        print("Exception: {}".format(exception_text), file=sys.stderr)
-        os._exit(1)
-
diff --git a/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.reference b/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.reference
index 499a0b8a7c7..8eabf5d4f03 100644
--- a/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.reference
+++ b/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.reference
@@ -1,12 +1,12 @@
 TSV, false
-8a984bbbfb127c430f67173f5371c6cb  -
+6e4ce4996dd0e036d27cb0d2166c8e59  -
 TSV, true
-8a984bbbfb127c430f67173f5371c6cb  -
+6e4ce4996dd0e036d27cb0d2166c8e59  -
 CSV, false
-ea1c740f03f5dcc43a3044528ad0a98f  -
+ab6b3616f31e8a952c802ca92562e418  -
 CSV, true
-ea1c740f03f5dcc43a3044528ad0a98f  -
+ab6b3616f31e8a952c802ca92562e418  -
 JSONCompactEachRow, false
-ba1081a754a06ef6563840b2d8d4d327  -
+1651b540b43bd6c62446f4c340bf13c7  -
 JSONCompactEachRow, true
-ba1081a754a06ef6563840b2d8d4d327  -
+1651b540b43bd6c62446f4c340bf13c7  -
diff --git a/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.sh b/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.sh
index 8fd8c15b7c7..a4e68de6a3f 100755
--- a/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.sh
+++ b/tests/queries/1_stateful/00159_parallel_formatting_http.sh
@@ -10,8 +10,8 @@ FORMATS=('TSV' 'CSV' 'JSONCompactEachRow')
 for format in "${FORMATS[@]}"
 do
     echo "$format, false";
-    ${CLICKHOUSE_CURL} -sS "${CLICKHOUSE_URL}&query=SELECT+ClientEventTime+as+a,MobilePhoneModel+as+b,ClientIP6+as+c+FROM+test.hits+ORDER+BY+a,b,c+Format+$format&output_format_parallel_formatting=false" -d' ' | md5sum
+    ${CLICKHOUSE_CURL} -sS "${CLICKHOUSE_URL}&query=SELECT+ClientEventTime+as+a,MobilePhoneModel+as+b,ClientIP6+as+c+FROM+test.hits+ORDER+BY+a,b,c+LIMIT+1000000+Format+$format&output_format_parallel_formatting=false" -d' ' | md5sum
 
     echo "$format, true";
-    ${CLICKHOUSE_CURL} -sS "${CLICKHOUSE_URL}&query=SELECT+ClientEventTime+as+a,MobilePhoneModel+as+b,ClientIP6+as+c+FROM+test.hits+ORDER+BY+a,b,c+Format+$format&output_format_parallel_formatting=true" -d' ' | md5sum
+    ${CLICKHOUSE_CURL} -sS "${CLICKHOUSE_URL}&query=SELECT+ClientEventTime+as+a,MobilePhoneModel+as+b,ClientIP6+as+c+FROM+test.hits+ORDER+BY+a,b,c+LIMIT+1000000+Format+$format&output_format_parallel_formatting=true" -d' ' | md5sum
 done
diff --git a/tests/queries/1_stateful/00162_mmap_compression_none.reference b/tests/queries/1_stateful/00162_mmap_compression_none.reference
new file mode 100644
index 00000000000..3495cc537c1
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/1_stateful/00162_mmap_compression_none.reference
@@ -0,0 +1 @@
+687074654
diff --git a/tests/queries/1_stateful/00162_mmap_compression_none.sql b/tests/queries/1_stateful/00162_mmap_compression_none.sql
new file mode 100644
index 00000000000..2178644214a
--- /dev/null
+++ b/tests/queries/1_stateful/00162_mmap_compression_none.sql
@@ -0,0 +1,8 @@
+DROP TABLE IF EXISTS hits_none;
+CREATE TABLE hits_none (Title String CODEC(NONE)) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple();
+INSERT INTO hits_none SELECT Title FROM test.hits;
+
+SET min_bytes_to_use_mmap_io = 1;
+SELECT sum(length(Title)) FROM hits_none;
+
+DROP TABLE hits_none;
diff --git a/tests/queries/skip_list.json b/tests/queries/skip_list.json
index 38ad9dbe9a4..90dbf3e65d8 100644
--- a/tests/queries/skip_list.json
+++ b/tests/queries/skip_list.json
@@ -45,6 +45,7 @@
         "capnproto",
         "query_profiler",
         "memory_profiler",
+        "01175_distributed_ddl_output_mode_long",  /// issue 21600
         "01103_check_cpu_instructions_at_startup",
         "01086_odbc_roundtrip", /// can't pass because odbc libraries are not instrumented
         "00877_memory_limit_for_new_delete", /// memory limits don't work correctly under msan because it replaces malloc/free
@@ -107,166 +108,64 @@
         "00738_lock_for_inner_table"
     ],
     "database-replicated": [
-        /// Tests with DETACH TABLE (it's not allowed)
-        /// and tests with SET (session and query settings are not supported)
         "memory_tracking",
         "memory_usage",
         "live_view",
-        "01761_alter_decimal_zookeeper",
-        "01560_optimize_on_insert_zookeeper",
-        "01720_type_map_and_casts",
-        "01413_alter_update_supertype",
-        "01149_zookeeper_mutation_stuck_after_replace_partition",
-        "00836_indices_alter_replicated_zookeeper",
-        "00652_mutations_alter_update",
-        "01715_tuple_insert_null_as_default",
-        "00825_protobuf_format_map",
-        "00152_insert_different_granularity",
-        "01715_background_checker_blather_zookeeper",
-        "01714_alter_drop_version",
-        "01114_materialize_clear_index_compact_parts",
-        "00814_replicated_minimalistic_part_header_zookeeper",
-        "01188_attach_table_from_pat",
-        "01415_sticking_mutations",
-        "01130_in_memory_parts",
-        "01110_dictionary_layout_without_arguments",
-        "01018_ddl_dictionaries_create",
-        "01018_ddl_dictionaries_select",
-        "01414_freeze_does_not_prevent_alters",
-        "01018_ddl_dictionaries_bad_queries",
-        "01686_rocksdb",
-        "01550_mutation_subquery",
-        "01070_mutations_with_dependencies",
-        "01070_materialize_ttl",
-        "01055_compact_parts",
-        "01017_mutations_with_nondeterministic_functions_zookeeper",
-        "00926_adaptive_index_granularity_pk",
-        "00910_zookeeper_test_alter_compression_codecs",
-        "00908_bloom_filter_index",
-        "00616_final_single_part",
-        "00446_clear_column_in_partition_zookeeper",
-        "01533_multiple_nested",
-        "01213_alter_rename_column_zookeeper",
-        "01575_disable_detach_table_of_dictionary",
-        "01457_create_as_table_function_structure",
-        "01415_inconsistent_merge_tree_settings",
-        "01413_allow_non_metadata_alters",
-        "01378_alter_rename_with_ttl_zookeeper",
-        "01349_mutation_datetime_key",
-        "01325_freeze_mutation_stuck",
-        "01272_suspicious_codecs",
         "01181_db_atomic_drop_on_cluster",
-        "00957_delta_diff_bug",
-        "00910_zookeeper_custom_compression_codecs_replicated",
-        "00899_long_attach_memory_limit",
-        "00804_test_custom_compression_codes_log_storages",
-        "00804_test_alter_compression_codecs",
-        "00804_test_delta_codec_no_type_alter",
-        "00804_test_custom_compression_codecs",
-        "00753_alter_attach",
-        "00715_fetch_merged_or_mutated_part_zookeeper",
-        "00688_low_cardinality_serialization",
-        "01575_disable_detach_table_of_dictionary",
-        "00738_lock_for_inner_table",
-        "01666_blns",
-        "01652_ignore_and_low_cardinality",
-        "01651_map_functions",
-        "01650_fetch_patition_with_macro_in_zk_path",
-        "01648_mutations_and_escaping",
-        "01640_marks_corruption_regression",
-        "01622_byte_size",
-        "01611_string_to_low_cardinality_key_alter",
-        "01602_show_create_view",
-        "01600_log_queries_with_extensive_info",
-        "01560_ttl_remove_empty_parts",
-        "01554_bloom_filter_index_big_integer_uuid",
-        "01550_type_map_formats_input",
-        "01550_type_map_formats",
-        "01550_create_map_type",
-        "01532_primary_key_without_order_by_zookeeper",
-        "01511_alter_version_versioned_collapsing_merge_tree_zookeeper",
-        "01509_parallel_quorum_insert_no_replicas",
-        "01504_compression_multiple_streams",
-        "01494_storage_join_persistency",
-        "01493_storage_set_persistency",
-        "01493_alter_remove_properties_zookeeper",
-        "01475_read_subcolumns_storages",
-        "01475_read_subcolumns",
-        "01451_replicated_detach_drop_part",
-        "01451_detach_drop_part",
-        "01440_big_int_exotic_casts",
-        "01430_modify_sample_by_zookeeper",
-        "01417_freeze_partition_verbose_zookeeper",
-        "01417_freeze_partition_verbose",
-        "01396_inactive_replica_cleanup_nodes_zookeeper",
-        "01375_compact_parts_codecs",
-        "01357_version_collapsing_attach_detach_zookeeper",
-        "01355_alter_column_with_order",
-        "01291_geo_types",
-        "01270_optimize_skip_unused_shards_low_cardinality",
-        "01182_materialized_view_different_structure",
-        "01150_ddl_guard_rwr",
-        "01148_zookeeper_path_macros_unfolding",
-        "01135_default_and_alter_zookeeper",
-        "01130_in_memory_parts_partitons",
-        "01127_month_partitioning_consistency_select",
-        "01114_database_atomic",
-        "01083_expressions_in_engine_arguments",
-        "01073_attach_if_not_exists",
-        "01072_optimize_skip_unused_shards_const_expr_eval",
-        "01071_prohibition_secondary_index_with_old_format_merge_tree",
-        "01062_alter_on_mutataion_zookeeper",
-        "01060_shutdown_table_after_detach",
-        "01056_create_table_as",
-        "01035_avg",
-        "01021_only_tuple_columns",
-        "01019_alter_materialized_view_query",
-        "01019_alter_materialized_view_consistent",
-        "01019_alter_materialized_view_atomic",
-        "01015_attach_part",
-        "00989_parallel_parts_loading",
+        "01175_distributed_ddl_output_mode",
+        "01415_sticking_mutations",
         "00980_zookeeper_merge_tree_alter_settings",
-        "00980_merge_alter_settings",
+        "01148_zookeeper_path_macros_unfolding",
+        "01294_system_distributed_on_cluster",
+        "01269_create_with_null",
+        "01451_replicated_detach_drop_and_quorum",
+        "01188_attach_table_from_path",
+        "01149_zookeeper_mutation_stuck_after_replace_partition",
+        /// user_files
+        "01721_engine_file_truncate_on_insert",
+        /// Fails due to additional replicas or shards
+        "quorum",
+        "01650_drop_part_and_deduplication_zookeeper",
+        "01532_execute_merges_on_single_replica",
+        "00652_replicated_mutations_default_database_zookeeper",
+        "00620_optimize_on_nonleader_replica_zookeeper",
+        /// grep -c
+        "01018_ddl_dictionaries_bad_queries",
+        "00908_bloom_filter_index",
+        /// Unsupported type of ALTER query
+        "01650_fetch_patition_with_macro_in_zk_path",
+        "01451_detach_drop_part",
+        "01451_replicated_detach_drop_part",
+        "01417_freeze_partition_verbose",
+        "01417_freeze_partition_verbose_zookeeper",
+        "01130_in_memory_parts_partitons",
+        "01060_shutdown_table_after_detach",
+        "01021_only_tuple_columns",
+        "01015_attach_part",
         "00955_test_final_mark",
-        "00933_reserved_word",
-        "00926_zookeeper_adaptive_index_granularity_replicated_merge_tree",
-        "00926_adaptive_index_granularity_replacing_merge_tree",
-        "00926_adaptive_index_granularity_merge_tree",
-        "00925_zookeeper_empty_replicated_merge_tree_optimize_final",
-        "00800_low_cardinality_distinct_numeric",
-        "00754_alter_modify_order_by_replicated_zookeeper",
-        "00751_low_cardinality_nullable_group_by",
-        "00751_default_databasename_for_view",
-        "00719_parallel_ddl_table",
-        "00718_low_cardinaliry_alter",
-        "00717_low_cardinaliry_distributed_group_by",
-        "00688_low_cardinality_syntax",
-        "00688_low_cardinality_nullable_cast",
-        "00688_low_cardinality_in",
-        "00652_replicated_mutations_zookeeper",
-        "00634_rename_view",
+        "00753_alter_attach",
+        "00626_replace_partition_from_table_zookeeper",
         "00626_replace_partition_from_table",
-        "00625_arrays_in_nested",
+        "00152_insert_different_granularity",
+        "00054_merge_tree_partitions",
+        /// Old syntax is not allowed
+        "01062_alter_on_mutataion_zookeeper",
+        "00925_zookeeper_empty_replicated_merge_tree_optimize_final",
+        "00754_alter_modify_order_by_replicated_zookeeper",
+        "00652_replicated_mutations_zookeeper",
         "00623_replicated_truncate_table_zookeeper",
-        "00619_union_highlite",
-        "00599_create_view_with_subquery",
-        "00571_non_exist_database_when_create_materializ_view",
-        "00553_buff_exists_materlized_column",
         "00516_deduplication_after_drop_partition_zookeeper",
-        "00508_materialized_view_to",
         "00446_clear_column_in_partition_concurrent_zookeeper",
-        "00423_storage_log_single_thread",
-        "00311_array_primary_key",
         "00236_replicated_drop_on_non_leader_zookeeper",
         "00226_zookeeper_deduplication_and_unexpected_parts",
         "00215_primary_key_order_zookeeper",
-        "00180_attach_materialized_view",
         "00121_drop_column_zookeeper",
-        "00116_storage_set",
         "00083_create_merge_tree_zookeeper",
         "00062_replicated_merge_tree_alter_zookeeper",
-        "01720_constraints_complex_types",
-        "01747_alter_partition_key_enum_zookeeper"
+        /// Does not support renaming of multiple tables in single query
+        "00634_rename_view",
+        "00140_rename",
+        "01783_http_chunk_size"
     ],
     "polymorphic-parts": [
         "01508_partition_pruning_long", /// bug, shoud be fixed
@@ -525,8 +424,8 @@
         "00571_non_exist_database_when_create_materializ_view",
         "00575_illegal_column_exception_when_drop_depen_column",
         "00599_create_view_with_subquery",
-        "00604_show_create_database",
         "00600_replace_running_query",
+        "00604_show_create_database",
         "00612_http_max_query_size",
         "00619_union_highlite",
         "00620_optimize_on_nonleader_replica_zookeeper",
@@ -577,12 +476,14 @@
         "00933_test_fix_extra_seek_on_compressed_cache",
         "00933_ttl_replicated_zookeeper",
         "00933_ttl_with_default",
+        "00950_dict_get",
         "00955_test_final_mark",
         "00976_ttl_with_old_parts",
         "00980_merge_alter_settings",
         "00980_zookeeper_merge_tree_alter_settings",
         "00988_constraints_replication_zookeeper",
         "00989_parallel_parts_loading",
+        "00992_system_parts_race_condition_zookeeper_long",
         "00993_system_parts_race_condition_drop_zookeeper",
         "01012_show_tables_limit",
         "01013_sync_replica_timeout_zookeeper",
@@ -739,8 +640,9 @@
         "01530_drop_database_atomic_sync",
         "01541_max_memory_usage_for_user_long",
         "01542_dictionary_load_exception_race",
-        "01560_optimize_on_insert_zookeeper",
         "01545_system_errors", // looks at the difference of values in system.errors
+        "01560_optimize_on_insert_zookeeper",
+        "01563_distributed_query_finish", // looks at system.errors which is global
         "01575_disable_detach_table_of_dictionary",
         "01593_concurrent_alter_mutations_kill",
         "01593_concurrent_alter_mutations_kill_many_replicas",
@@ -751,13 +653,27 @@
         "01601_detach_permanently",
         "01602_show_create_view",
         "01603_rename_overwrite_bug",
+        "01666_blns",
         "01646_system_restart_replicas_smoke", // system restart replicas is a global query
         "01656_test_query_log_factories_info",
+        "01658_read_file_to_stringcolumn",
         "01669_columns_declaration_serde",
         "01676_dictget_in_default_expression",
+        "01681_cache_dictionary_simple_key",
+        "01682_cache_dictionary_complex_key",
+        "01683_flat_dictionary",
+        "01684_ssd_cache_dictionary_simple_key",
+        "01685_ssd_cache_dictionary_complex_key",
         "01700_system_zookeeper_path_in",
+        "01702_system_query_log", // It's ok to execute in parallel with oter tests but not several instances of the same test.
+        "01702_system_query_log", // Runs many global system queries
         "01715_background_checker_blather_zookeeper",
+        "01721_engine_file_truncate_on_insert", // It's ok to execute in parallel but not several instances of the same test.
+        "01722_long_brotli_http_compression_json_format", // It is broken in some unimaginable way with the genius error 'cannot write to ofstream'. Not sure how to debug this
         "01747_alter_partition_key_enum_zookeeper",
+        "01748_dictionary_table_dot", // creates database
+        "01760_polygon_dictionaries",
+        "01760_system_dictionaries",
         "01761_alter_decimal_zookeeper",
         "attach",
         "ddl_dictionaries",
@@ -778,6 +694,8 @@
         "01684_ssd_cache_dictionary_simple_key",
         "01685_ssd_cache_dictionary_complex_key",
         "01760_system_dictionaries",
-        "01760_polygon_dictionaries"
+        "01760_polygon_dictionaries",
+        "01778_hierarchical_dictionaries",
+        "01780_clickhouse_dictionary_source_loop"
     ]
 }
diff --git a/tests/server-test.xml b/tests/server-test.xml
index 0b5e8f760a8..dd21d55c78c 100644
--- a/tests/server-test.xml
+++ b/tests/server-test.xml
@@ -140,4 +140,4 @@
             <replace>[hidden]</replace>
         </rule>
     </query_masking_rules>
-</yandex>
\ No newline at end of file
+</yandex>
diff --git a/tests/testflows/rbac/helper/common.py b/tests/testflows/rbac/helper/common.py
index c140e01f34f..a234a62eabd 100755
--- a/tests/testflows/rbac/helper/common.py
+++ b/tests/testflows/rbac/helper/common.py
@@ -28,6 +28,10 @@ def instrument_clickhouse_server_log(self, node=None, clickhouse_server_log="/va
     try:
         with And("adding test name start message to the clickhouse-server.log"):
             node.command(f"echo -e \"\\n-- start: {current().name} --\\n\" >> {clickhouse_server_log}")
+        with And("dump memory info"):
+            node.command(f"echo -e \"\\n-- {current().name} -- top --\\n\" && top -bn1")
+            node.command(f"echo -e \"\\n-- {current().name} -- df --\\n\" && df -h")
+            node.command(f"echo -e \"\\n-- {current().name} -- free --\\n\" && free -mh")
         yield
 
     finally:
diff --git a/tests/testflows/regression.py b/tests/testflows/regression.py
index 05fec3ea985..45f1ed64a6c 100755
--- a/tests/testflows/regression.py
+++ b/tests/testflows/regression.py
@@ -14,10 +14,10 @@ def regression(self, local, clickhouse_binary_path, stress=None, parallel=None):
     """
     args = {"local": local, "clickhouse_binary_path": clickhouse_binary_path, "stress": stress, "parallel": parallel}
 
-    Feature(test=load("example.regression", "regression"))(**args)
-    Feature(test=load("ldap.regression", "regression"))(**args)
-    Feature(test=load("rbac.regression", "regression"))(**args)
-    Feature(test=load("aes_encryption.regression", "regression"))(**args)
+    # Feature(test=load("example.regression", "regression"))(**args)
+    # Feature(test=load("ldap.regression", "regression"))(**args)
+    # Feature(test=load("rbac.regression", "regression"))(**args)
+    # Feature(test=load("aes_encryption.regression", "regression"))(**args)
     # Feature(test=load("kerberos.regression", "regression"))(**args)
 
 if main():
diff --git a/utils/CMakeLists.txt b/utils/CMakeLists.txt
index d534fd8fd4f..afeda751ea5 100644
--- a/utils/CMakeLists.txt
+++ b/utils/CMakeLists.txt
@@ -33,6 +33,10 @@ if (NOT DEFINED ENABLE_UTILS OR ENABLE_UTILS)
     add_subdirectory (wal-dump)
     add_subdirectory (check-mysql-binlog)
 
+    if (USE_NURAFT)
+        add_subdirectory (keeper-data-dumper)
+    endif ()
+
     if (NOT OS_DARWIN)
         add_subdirectory (memcpy-bench)
     endif ()
diff --git a/utils/check-marks/main.cpp b/utils/check-marks/main.cpp
index 2b244dcf0b6..e9e0bbf1134 100644
--- a/utils/check-marks/main.cpp
+++ b/utils/check-marks/main.cpp
@@ -19,7 +19,7 @@
 static void checkByCompressedReadBuffer(const std::string & mrk_path, const std::string & bin_path)
 {
     DB::ReadBufferFromFile mrk_in(mrk_path);
-    DB::CompressedReadBufferFromFile bin_in(bin_path, 0, 0, 0);
+    DB::CompressedReadBufferFromFile bin_in(bin_path, 0, 0, 0, nullptr);
 
     DB::WriteBufferFromFileDescriptor out(STDOUT_FILENO);
     bool mrk2_format = boost::algorithm::ends_with(mrk_path, ".mrk2");
diff --git a/utils/keeper-data-dumper/CMakeLists.txt b/utils/keeper-data-dumper/CMakeLists.txt
new file mode 100644
index 00000000000..af16924547f
--- /dev/null
+++ b/utils/keeper-data-dumper/CMakeLists.txt
@@ -0,0 +1,2 @@
+add_executable(keeper-data-dumper main.cpp)
+target_link_libraries(keeper-data-dumper PRIVATE dbms)
diff --git a/utils/keeper-data-dumper/main.cpp b/utils/keeper-data-dumper/main.cpp
new file mode 100644
index 00000000000..11db6fc61bc
--- /dev/null
+++ b/utils/keeper-data-dumper/main.cpp
@@ -0,0 +1,87 @@
+#include <Poco/ConsoleChannel.h>
+#include <Poco/Logger.h>
+#include <Coordination/KeeperStateMachine.h>
+#include <Common/ZooKeeper/ZooKeeperCommon.h>
+#include <Common/ZooKeeper/ZooKeeperIO.h>
+#include <Common/Exception.h>
+#include <libnuraft/nuraft.hxx> // Y_IGNORE
+#include <Coordination/KeeperLogStore.h>
+#include <Coordination/Changelog.h>
+#include <common/logger_useful.h>
+
+using namespace Coordination;
+using namespace DB;
+
+void dumpMachine(std::shared_ptr<KeeperStateMachine> machine)
+{
+    auto & storage = machine->getStorage();
+    std::queue<std::string> keys;
+    keys.push("/");
+
+    while (!keys.empty())
+    {
+        auto key = keys.front();
+        keys.pop();
+        std::cout << key << "\n";
+        auto value = storage.container.getValue(key);
+        std::cout << "\tStat: {version: " << value.stat.version <<
+            ", mtime: " << value.stat.mtime <<
+            ", emphemeralOwner: " << value.stat.ephemeralOwner <<
+            ", czxid: " << value.stat.czxid <<
+            ", mzxid: " << value.stat.mzxid <<
+            ", numChildren: " << value.stat.numChildren <<
+            ", dataLength: " << value.stat.dataLength <<
+            "}" << std::endl;
+        std::cout << "\tData: " << storage.container.getValue(key).data << std::endl;
+
+        for (const auto & child : value.children)
+        {
+            if (key == "/")
+                keys.push(key + child);
+            else
+                keys.push(key + "/" + child);
+        }
+    }
+    std::cout << std::flush;
+}
+
+int main(int argc, char *argv[])
+{
+    if (argc != 3)
+    {
+        std::cerr << "usage: " << argv[0] << " snapshotpath logpath" << std::endl;
+        return 3;
+    }
+    else
+    {
+        Poco::AutoPtr<Poco::ConsoleChannel> channel(new Poco::ConsoleChannel(std::cerr));
+        Poco::Logger::root().setChannel(channel);
+        Poco::Logger::root().setLevel("trace");
+    }
+    auto * logger = &Poco::Logger::get("keeper-dumper");
+    ResponsesQueue queue;
+    SnapshotsQueue snapshots_queue{1};
+    CoordinationSettingsPtr settings = std::make_shared<CoordinationSettings>();
+    auto state_machine = std::make_shared<KeeperStateMachine>(queue, snapshots_queue, argv[1], settings);
+    state_machine->init();
+    size_t last_commited_index = state_machine->last_commit_index();
+
+    LOG_INFO(logger, "Last committed index: {}", last_commited_index);
+
+    DB::KeeperLogStore changelog(argv[2], 10000000, true);
+    changelog.init(last_commited_index, 10000000000UL); /// collect all logs
+    if (changelog.size() == 0)
+        LOG_INFO(logger, "Changelog empty");
+    else
+        LOG_INFO(logger, "Last changelog entry {}", changelog.next_slot() - 1);
+
+    for (size_t i = last_commited_index + 1; i < changelog.next_slot(); ++i)
+    {
+        if (changelog.entry_at(i)->get_val_type() == nuraft::log_val_type::app_log)
+            state_machine->commit(i, changelog.entry_at(i)->get_buf());
+    }
+
+    dumpMachine(state_machine);
+
+    return 0;
+}
diff --git a/utils/list-versions/version_date.tsv b/utils/list-versions/version_date.tsv
index 231d22b50da..f6fd4a80c1b 100644
--- a/utils/list-versions/version_date.tsv
+++ b/utils/list-versions/version_date.tsv
@@ -1,5 +1,7 @@
+v21.3.4.25-lts	2021-03-28
 v21.3.3.14-lts	2021-03-19
 v21.3.2.5-lts	2021-03-12
+v21.2.7.11-stable	2021-03-28
 v21.2.6.1-stable	2021-03-15
 v21.2.5.5-stable	2021-03-02
 v21.2.4.6-stable	2021-02-20
@@ -37,6 +39,8 @@ v20.9.5.5-stable	2020-11-13
 v20.9.4.76-stable	2020-10-29
 v20.9.3.45-stable	2020-10-09
 v20.9.2.20-stable	2020-09-22
+v20.8.16.20-lts	2021-04-06
+v20.8.15.11-lts	2021-04-01
 v20.8.14.4-lts	2021-03-03
 v20.8.13.15-lts	2021-02-20
 v20.8.12.2-lts	2021-01-16
diff --git a/utils/memcpy-bench/memcpy-bench.cpp b/utils/memcpy-bench/memcpy-bench.cpp
index b607c45370d..025c9100f75 100644
--- a/utils/memcpy-bench/memcpy-bench.cpp
+++ b/utils/memcpy-bench/memcpy-bench.cpp
@@ -299,8 +299,8 @@ static void * memcpySSE2Unrolled8(void * __restrict destination, const void * __
 
 
 //static __attribute__((__always_inline__, __target__("sse2")))
-__attribute__((__always_inline__))
-void memcpy_my_medium_sse(uint8_t * __restrict & dst, const uint8_t * __restrict & src, size_t & size)
+__attribute__((__always_inline__)) inline void
+memcpy_my_medium_sse(uint8_t * __restrict & dst, const uint8_t * __restrict & src, size_t & size)
 {
     /// Align destination to 16 bytes boundary.
     size_t padding = (16 - (reinterpret_cast<size_t>(dst) & 15)) & 15;
diff --git a/website/benchmark/hardware/index.html b/website/benchmark/hardware/index.html
index 92da6328f0f..a57930b279d 100644
--- a/website/benchmark/hardware/index.html
+++ b/website/benchmark/hardware/index.html
@@ -75,6 +75,7 @@ Results for Raspberry Pi and Digital Ocean CPU-optimized are from <b>Fritz Wijay
 Results for Digitalocean (Storage-intesinve VMs) + (CPU/GP) are from <b>Yiğit Konur</b> and <b>Metehan Çetinkaya</b> of seo.do.<br/>
 Results for 2x AMD EPYC 7F72 3.2 Ghz (Total 96 Cores, IBM Cloud's Bare Metal Service) from <b>Yiğit Konur</b> and <b>Metehan Çetinkaya</b> of seo.do.<br/>
 Results for 2x AMD EPYC 7742 (128 physical cores, 1 TB DDR4-3200 RAM) from <b>Yedige Davletgaliyev</b> and <b>Nikita Zhavoronkov</b> of blockchair.com.<br/>
+Results for ASUS A15 (Ryzen laptop) are from <b>Kimmo Linna</b>.<br/>
 </p>
     </div>
 </div>
diff --git a/website/benchmark/hardware/results/asus_a15.json b/website/benchmark/hardware/results/asus_a15.json
new file mode 100644
index 00000000000..983dbde8681
--- /dev/null
+++ b/website/benchmark/hardware/results/asus_a15.json
@@ -0,0 +1,54 @@
+[
+    {
+        "system":       "Asus A15",
+        "system_full":  "Asus A15 (16 × AMD Ryzen 7 4800H, 16 GiB RAM)",
+        "time":         "2021-03-23 00:00:00",
+        "kind":         "laptop",
+        "result":
+        [
+[0.004, 0.003, 0.003],
+[0.019, 0.013, 0.012],
+[0.053, 0.041, 0.037],
+[0.106, 0.057, 0.056],
+[0.158, 0.115, 0.110],
+[0.324, 0.266, 0.262],
+[0.027, 0.024, 0.026],
+[0.017, 0.016, 0.017],
+[0.644, 0.589, 0.582],
+[0.733, 0.679, 0.679],
+[0.233, 0.201, 0.197],
+[0.276, 0.235, 0.236],
+[1.025, 0.962, 0.962],
+[1.342, 1.270, 1.264],
+[1.170, 1.129, 1.124],
+[1.375, 1.346, 1.351],
+[3.271, 3.210, 3.242],
+[1.960, 1.898, 1.907],
+[5.997, 5.965, 5.983],
+[0.106, 0.065, 0.055],
+[1.264, 0.990, 0.989],
+[1.555, 1.241, 1.239],
+[3.798, 3.307, 3.280],
+[1.949, 1.022, 0.995],
+[0.393, 0.292, 0.292],
+[0.307, 0.254, 0.255],
+[0.378, 0.297, 0.290],
+[1.632, 1.399, 1.386],
+[2.111, 1.909, 1.900],
+[3.349, 3.352, 3.357],
+[0.892, 0.824, 0.816],
+[1.505, 1.392, 1.378],
+[9.105, 8.951, 8.914],
+[5.195, 4.975, 4.919],
+[5.150, 5.021, 4.955],
+[1.756, 1.743, 1.749],
+[0.161, 0.154, 0.158],
+[0.108, 0.058, 0.055],
+[0.101, 0.102, 0.052],
+[0.365, 0.309, 0.334],
+[0.050, 0.023, 0.023],
+[0.037, 0.019, 0.015],
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