mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-09-23 10:10:50 +00:00
Merge pull request #139 from hatarist/fix_ru_reference_typos
Fixed a lot of typos in the reference docs
This commit is contained in:
alexey-milovidov
GitHub
commit
58ae71524f
@ -264,7 +264,7 @@ In ClickHouse, data can reside on different shards. Each shard can be a group of
|
||||
If you are familiar with standard SQL, we can't really talk about SQL support.
|
||||
NULLs are not supported. All the functions have different names. However, this is a declarative query language based on SQL that can't be differentiated from SQL in many instances.
|
||||
JOINs are supported. Subqueries are supported in FROM, IN, JOIN clauses; and scalar subqueries.
|
||||
Correllated subqueries are not supported.
|
||||
Correlated subqueries are not supported.
|
||||
|
||||
<h3 class="not-for-contents">7. Vector engine.</h3>
|
||||
|
||||
@ -352,17 +352,17 @@ At this time (May 2016), there aren't any available open-source and free sys
|
||||
<h3 class="not-for-contents">1. Why not to use systems like map-reduce?</h3>
|
||||
|
||||
Systems like map-reduce are distributed computing systems, where the reduce phase is performed using distributed sorting.
|
||||
Regading this aspect, map-reduce is similar to other systems like YAMR, <a href="http://hadoop.apache.org/">Hadoop</a>, <a href="https://yandexdataschool.ru/about/conference/program/babenko">YT</a>.
|
||||
Regarding this aspect, map-reduce is similar to other systems like YAMR, <a href="http://hadoop.apache.org/">Hadoop</a>, <a href="https://yandexdataschool.ru/about/conference/program/babenko">YT</a>.
|
||||
|
||||
These systems are not suitable for online queries because of latency, So they can't be used in backend-level for web interface.
|
||||
Systems like this also are not suitable for realtime updates.
|
||||
Systems like this also are not suitable for real-time updates.
|
||||
Distributed sorting is not optimal solution for reduce operations, if the result of the operation and all intermediate results, shall they exist, fit in operational memory of a single server, as usually happens in case of online analytical queries.
|
||||
In this case the optimal way to perform reduce operations is by using a hash-table. A common optimization method for map-reduce tasks is combine operation (partial reduce) which uses hash-tables in memory. This optimization is done by the user manually.
|
||||
Distributed sorting is the main reason for long latencies of simple map-reduce jobs.
|
||||
|
||||
Systems similar to map-reduce enable running any code on the cluster. But for OLAP use-cases declerative query languages are better suited as they allow to carry out investigations faster. For example, for Hadoop there are <a href="https://hive.apache.org/">Hive</a> and <a href="https://pig.apache.org/">Pig</a>. There are others: <a href="http://impala.io/">Cloudera Impala</a>, <a href="http://shark.cs.berkeley.edu/">Shark (depricated)</a> and <a href="http://spark.apache.org/sql/">Spark SQL</a> for <a href="http://spark.apache.org/">Spark</a>, <a href="https://prestodb.io/">Presto</a>, <a href="https://drill.apache.org/">Apache Drill</a>.
|
||||
Systems similar to map-reduce enable running any code on the cluster. But for OLAP use-cases declarative query languages are better suited as they allow to carry out investigations faster. For example, for Hadoop there are <a href="https://hive.apache.org/">Hive</a> and <a href="https://pig.apache.org/">Pig</a>. There are others: <a href="http://impala.io/">Cloudera Impala</a>, <a href="http://shark.cs.berkeley.edu/">Shark (deprecated)</a> and <a href="http://spark.apache.org/sql/">Spark SQL</a> for <a href="http://spark.apache.org/">Spark</a>, <a href="https://prestodb.io/">Presto</a>, <a href="https://drill.apache.org/">Apache Drill</a>.
|
||||
However, performance of such tasks is highly sub-optimal compared to the performance of specialized systems and relatively high latency does not allow the use of these systems as a backend for the web interface.
|
||||
YT allows you to store separate groups of columns. But YT is not a truly columnar storage system, as the system has no fixed length data types (so you can efficiently store a number without "garbage"), and there is no vector engine. Tasks in YT are performed by arbitrary code in streaming mode, so can not be suficiently optimized (up to hundreds of millions of lines per second per server). In 2014-2016 YT is to develop "dynamic table sorting" functionality using Merge Tree, strongly typed values and SQL-like language support. Dynamicly sorted tables are not suited for OLAP tasks, since the data is stored in rows. Query language development in YT is still in incubating phase, which does not allow it to focus on this functionality. YT developers are considering dynamicly sorted tables for use in OLTP and Key-Value scenarios.
|
||||
YT allows you to store separate groups of columns. But YT is not a truly columnar storage system, as the system has no fixed length data types (so you can efficiently store a number without "garbage"), and there is no vector engine. Tasks in YT are performed by arbitrary code in streaming mode, so can not be sufficiently optimized (up to hundreds of millions of lines per second per server). In 2014-2016 YT is to develop "dynamic table sorting" functionality using Merge Tree, strongly typed values and SQL-like language support. Dynamically sorted tables are not suited for OLAP tasks, since the data is stored in rows. Query language development in YT is still in incubating phase, which does not allow it to focus on this functionality. YT developers are considering dynamically sorted tables for use in OLTP and Key-Value scenarios.
|
||||
|
||||
==Performance==
|
||||
|
||||
@ -4329,7 +4329,7 @@ In this section we discuss regular functions. For aggregate functions, see the s
|
||||
|
||||
In contrast to standard SQL, ClickHouse has strong typing. In other words, it doesn't make implicit conversions between types. Each function works for a specific set of types. This means that sometimes you need to use type conversion functions.
|
||||
|
||||
===Сommon subexpression elimination===
|
||||
===Common subexpression elimination===
|
||||
|
||||
All expressions in a query that have the same AST (the same record or same result of syntactic parsing) are considered to have identical values. Such expressions are concatenated and executed once. Identical subqueries are also eliminated this way.
|
||||
|
||||
@ -6943,7 +6943,7 @@ We could have defined this list of networks directly in 'users.xml', or
|
||||
|
||||
The config includes comments explaining how to open access from everywhere.
|
||||
|
||||
For use in production, only specify IP elements (IP addresses and their masks), since using 'host' and 'hoost_regexp' might cause extra latency.
|
||||
For use in production, only specify IP elements (IP addresses and their masks), since using 'host' and 'host_regexp' might cause extra latency.
|
||||
|
||||
Next the user settings profile is specified (see the section "Settings profiles"). You can specify the default profile, 'default'. The profile can have any name. You can specify the same profile for different users. The most important thing you can write in the settings profile is 'readonly' set to 1, which provides read-only access.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -238,7 +238,7 @@ LIMIT 20
|
||||
|
||||
В по-настоящему столбцовой СУБД рядом со значениями не хранится никакого "мусора". Например, должны поддерживаться значения постоянной длины, чтобы не хранить рядом со значениями типа "число" их длины. Для примера, миллиард значений типа UInt8 должен действительно занимать в несжатом виде около 1GB, иначе это сильно ударит по эффективности использования CPU. Очень важно хранить данные компактно (без "мусора") в том числе в несжатом виде, так как скорость разжатия (использование CPU) зависит, в основном, от объёма несжатых данных.
|
||||
|
||||
Этот пункт пришлось выделить, так как существуют системы, которые могут хранить значения отдельных столбцов по отдельности, но не могут эффективно выполять аналитические запросы в силу оптимизации под другой сценарий работы. Примеры: HBase, BigTable, Cassandra, HyperTable. В этих системах вы получите throughput в районе сотен тысяч строк в секунду, но не сотен миллионов строк в секунду.
|
||||
Этот пункт пришлось выделить, так как существуют системы, которые могут хранить значения отдельных столбцов по отдельности, но не могут эффективно выполнять аналитические запросы в силу оптимизации под другой сценарий работы. Примеры: HBase, BigTable, Cassandra, HyperTable. В этих системах вы получите throughput в районе сотен тысяч строк в секунду, но не сотен миллионов строк в секунду.
|
||||
|
||||
Также стоит заметить, что ClickHouse является СУБД, а не одной базой данных. То есть, ClickHouse позволяет создавать таблицы и базы данных в runtime, загружать данные и выполнять запросы без переконфигурирования и перезапуска сервера.
|
||||
|
||||
@ -281,7 +281,7 @@ ClickHouse поддерживает таблицы с первичным клю
|
||||
|
||||
<h3 class="not-for-contents">10. Подходит для онлайн запросов.</h3>
|
||||
|
||||
Это позволяет использовать систему в качестве бэкенда для веб интерфейса. Низкие задержки позволяют не откладывать выполнение запроса, а выполнять его в момент загрузки страницы интерфейса Яндекс.Метрики. То есть, в режиме онлайн.
|
||||
Это позволяет использовать систему в качестве бэкенда для веб-интерфейса. Низкие задержки позволяют не откладывать выполнение запроса, а выполнять его в момент загрузки страницы интерфейса Яндекс.Метрики. То есть, в режиме онлайн.
|
||||
|
||||
<h3 class="not-for-contents">11. Поддержка приближённых вычислений.</h3>
|
||||
|
||||
@ -315,7 +315,7 @@ ClickHouse поддерживает таблицы с первичным клю
|
||||
Но агрегированные данные являются очень ограниченным решением, по следующим причинам:
|
||||
- вы должны заранее знать перечень отчётов, необходимых пользователю;
|
||||
- то есть, пользователь не может построить произвольный отчёт;
|
||||
- при агрегации по большому количествую ключей, объём данных не уменьшается и агрегация бесполезна;
|
||||
- при агрегации по большому количеству ключей, объём данных не уменьшается и агрегация бесполезна;
|
||||
- при большом количестве отчётов, получается слишком много вариантов агрегации (комбинаторный взрыв);
|
||||
- при агрегации по ключам высокой кардинальности (например, URL) объём данных уменьшается не сильно (менее чем в 2 раза);
|
||||
- из-за этого, объём данных при агрегации может не уменьшиться, а вырасти;
|
||||
@ -361,7 +361,7 @@ ClickHouse имеет более десятка инсталляций в дру
|
||||
|
||||
Системами типа map-reduce будем называть системы распределённых вычислений, в которых операция reduce сделана на основе распределённой сортировки. Таким образом, к ним относятся YAMR, <a href="http://hadoop.apache.org/">Hadoop</a>, <a href="https://yandexdataschool.ru/about/conference/program/babenko">YT</a>.
|
||||
|
||||
Такие системы не подходят для онлайн запросов в силу слишком большой latency. То есть, не могут быть использованы в качестве бэкенда для веб интерфейса.
|
||||
Такие системы не подходят для онлайн запросов в силу слишком большой latency. То есть, не могут быть использованы в качестве бэкенда для веб-интерфейса.
|
||||
Такие системы не подходят для обновления данных в реальном времени.
|
||||
Распределённая сортировка не является оптимальным способом выполнения операции reduce, если результат выполнения операции и все промежуточные результаты, при их наличии, помещаются в оперативку на одном сервере, как обычно бывает в запросах, выполняющихся в режиме онлайн. В таком случае, оптимальным способом выполнения операции reduce является хэш-таблица. Частым способом оптимизации map-reduce задач является предагрегация (частичный reduce) с использованием хэш-таблицы в оперативке. Эта оптимизация делается пользователем в ручном режиме.
|
||||
Распределённая сортировка является основной причиной тормозов при выполнении несложных map-reduce задач.
|
||||
@ -558,7 +558,7 @@ Connected to ClickHouse server version 0.0.18749.
|
||||
Если вы являетесь сотрудником Яндекса, обращайтесь на внутреннюю рассылку по ClickHouse.
|
||||
Вы можете подписаться на эту рассылку, чтобы получать анонсы, быть в курсе нововведений, а также видеть вопросы, которые возникают у других пользователей.
|
||||
|
||||
Иначе вы можете задавать вопросы на <a href='https://stackoverflow.com/'>Stackoverflow</a> или участвовать в обсуждениях на <a href='https://groups.google.com/group/clickhouse'>Google Groups</a>. Также вы можете отправить приватное сообщение для разрабочиков по адресу <a href='mailto:clickhouse-feedback@yandex-team.com'>clickhouse-feedback@yandex-team.com</a>.
|
||||
Иначе вы можете задавать вопросы на <a href='https://stackoverflow.com/'>Stackoverflow</a> или участвовать в обсуждениях на <a href='https://groups.google.com/group/clickhouse'>Google Groups</a>. Также вы можете отправить приватное сообщение для разработчиков по адресу <a href='mailto:clickhouse-feedback@yandex-team.com'>clickhouse-feedback@yandex-team.com</a>.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@ -744,7 +744,7 @@ echo 'SELECT 1' | curl 'http://localhost:8123/?user=user&password=password'
|
||||
Если имя пользователя не указано, то используется имя пользователя default. Если пароль не указан, то используется пустой пароль.
|
||||
|
||||
|
||||
Также в параметрах URL вы можете указать любые настроки, которые будут использованы для обработки одного запроса, или целые профили настроек. Пример:
|
||||
Также в параметрах URL вы можете указать любые настройки, которые будут использованы для обработки одного запроса, или целые профили настроек. Пример:
|
||||
|
||||
%%http://localhost:8123/?profile=web&max_rows_to_read=1000000000&query=SELECT+1%%
|
||||
|
||||
@ -844,7 +844,7 @@ Connected to ClickHouse server version 0.0.26176.
|
||||
/etc/clickhouse-client/config.xml
|
||||
Настройки берутся только из первого найденного файла.
|
||||
|
||||
Также вы можете указать любые настроки, которые будут использованы для обработки запросов. Например, %%clickhouse-client --max_threads=1%%. Подробнее см. раздел "Настройки".
|
||||
Также вы можете указать любые настройки, которые будут использованы для обработки запросов. Например, %%clickhouse-client --max_threads=1%%. Подробнее см. раздел "Настройки".
|
||||
|
||||
Клиент может быть использован в интерактивном и неинтерактивном (batch) режиме.
|
||||
Чтобы использовать batch режим, укажите параметр query, или отправьте данные в stdin (проверяется, что stdin - не терминал), или и то, и другое.
|
||||
@ -950,7 +950,7 @@ cat file.csv | clickhouse-client --database=test --query="INSERT INTO test FORMA
|
||||
<h4>Числовые литералы</h4>
|
||||
|
||||
Числовой литерал пытается распарситься:
|
||||
- сначала как 64-битное число без знака, с помощью функци strtoull;
|
||||
- сначала как 64-битное число без знака, с помощью функции strtoull;
|
||||
- если не получилось - то как 64-битное число со знаком, с помощью функци strtoll;
|
||||
- если не получилось - то как число с плавающей запятой, с помощью функци strtod;
|
||||
- иначе - ошибка.
|
||||
@ -1463,7 +1463,7 @@ ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION копирует только данные, н
|
||||
|
||||
Позволяет установить настройку param в значение value. Также можно одним запросом установить все настройки из заданного профиля настроек - для этого, укажите в качестве имени настройки profile. Подробнее смотри раздел "Настройки".
|
||||
Настройка устанавливается на сессию, или на сервер (глобально), если указано GLOBAL.
|
||||
При установке глобальной настроки, настройка на все уже запущенные сессии, включая текущую сессию, не устанавливается, а будет использована только для новых сессий.
|
||||
При установке глобальной настройки, настройка на все уже запущенные сессии, включая текущую сессию, не устанавливается, а будет использована только для новых сессий.
|
||||
|
||||
Настройки, заданные с помощью SET GLOBAL имеют меньший приоритет по сравнению с настройками, указанными в профиле пользователя, в конфигурационном файле. То есть, переопределить такие настройки с помощью SET GLOBAL невозможно.
|
||||
|
||||
@ -1930,7 +1930,7 @@ LIMIT 10
|
||||
%%
|
||||
|
||||
У подзапросов нет возможности задать имена и нет возможности их использовать для того, чтобы сослаться на столбец из конкретного подзапроса.
|
||||
Требуется, чтобы стобцы, указанные в USING, назывались одинаково в обоих подзапросах, а остальные столбцы - по-разному. Изменить имена столбцов в подзапросах можно с помощью алиасов (в примере используются алиасы hits и visits).
|
||||
Требуется, чтобы столбцы, указанные в USING, назывались одинаково в обоих подзапросах, а остальные столбцы - по-разному. Изменить имена столбцов в подзапросах можно с помощью алиасов (в примере используются алиасы hits и visits).
|
||||
|
||||
В секции USING указывается один или несколько столбцов для соединения, что обозначает условие на равенство этих столбцов. Список столбцов задаётся без скобок. Более сложные условия соединения не поддерживаются.
|
||||
|
||||
@ -2025,7 +2025,7 @@ WITH TOTALS может выполняться по-разному при нал
|
||||
|
||||
<b>after_having_inclusive</b> - учитывать в totals все строчки, не прошедшие max_rows_to_group_by. То есть в totals попадёт больше или столько же строчек, чем если бы max_rows_to_group_by не было.
|
||||
|
||||
<b>after_having_auto</b> - считать долю строчек, прошедших через HAVING. Если она больше некоторого значения (по умолчанию - 50%), то включить все строчки, не прошедшние max_rows_to_group_by в totals, иначе - не включить.
|
||||
<b>after_having_auto</b> - считать долю строчек, прошедших через HAVING. Если она больше некоторого значения (по умолчанию - 50%), то включить все строчки, не прошедшие max_rows_to_group_by в totals, иначе - не включить.
|
||||
|
||||
<b>totals_auto_threshold</b> - по умолчанию 0.5. Коэффициент для работы <b>after_having_auto</b>.
|
||||
|
||||
@ -2041,7 +2041,7 @@ WITH TOTALS может выполняться по-разному при нал
|
||||
|
||||
При использовании %%max_bytes_before_external_group_by%% рекомендуется выставить %%max_memory_usage%% примерно в два раза больше. Это следует сделать, потому что агрегация выполняется в две стадии: чтение и формирование промежуточных данных (1) и слияние промежуточных данных (2). Сброс данных на файловую систему может производиться только на стадии 1. Если сброса временных данных не было, то на стадии 2 может потребляться до такого же объёма памяти, как на стадии 1.
|
||||
|
||||
Например, если у вас %%max_memory_usage%% было высталвлено в 10000000000, и вы хотите использовать внешнюю агрегацию, то имеет смысл выставить %%max_bytes_before_external_group_by%% в 10000000000, а %%max_memory_usage%% в 20000000000. При срабатывании внешней агрегации (если был хотя бы один сброс временных данных в файловую систему) максимальное потребление оперативки будет лишь чуть-чуть больше %%max_bytes_before_external_group_by%%.
|
||||
Например, если у вас %%max_memory_usage%% было выставлено в 10000000000, и вы хотите использовать внешнюю агрегацию, то имеет смысл выставить %%max_bytes_before_external_group_by%% в 10000000000, а %%max_memory_usage%% в 20000000000. При срабатывании внешней агрегации (если был хотя бы один сброс временных данных в файловую систему) максимальное потребление оперативки будет лишь чуть-чуть больше %%max_bytes_before_external_group_by%%.
|
||||
|
||||
При распределённой обработке запроса внешняя агрегация производится на удалённых серверах. Для того чтобы на сервере-инициаторе запроса использовалось немного оперативки, нужно выставить настройку %%distributed_aggregation_memory_efficient%% в 1.
|
||||
|
||||
@ -2064,14 +2064,14 @@ WHERE и HAVING отличаются тем, что WHERE выполняется
|
||||
|
||||
Секция ORDER BY содержит список выражений, к каждому из которых также может быть приписано DESC или ASC (направление сортировки). Если ничего не приписано - это аналогично приписыванию ASC. ASC - сортировка по возрастанию, DESC - сортировка по убыванию. Обозначение направления сортировки действует на одно выражение, а не на весь список. Пример: %%ORDER BY Visits DESC, SearchPhrase%%
|
||||
|
||||
Для сортировки по значениям типа String есть возможность указать collation (сравнение). Пример: %%ORDER BY SearchPhrase COLLATE 'tr'%% - для сортировки по поисковой фразе, по возрастанию, с учётом турецкого алфавита, регистронезависимо, при допущении, что строки в кодировке UTF-8. COLLATE может быть указан или не указан для каждого выражения в ORDER BY независимо. Если есть ASC или DESC, то COLLATE указывается после них. При использовании COLLATE сортировка всегда регистронезависима.
|
||||
Для сортировки по значениям типа String есть возможность указать collation (сравнение). Пример: %%ORDER BY SearchPhrase COLLATE 'tr'%% - для сортировки по поисковой фразе, по возрастанию, с учётом турецкого алфавита, регистронезависимо, при допущении, что строки в кодировке UTF-8. COLLATE может быть указан или не указан для каждого выражения в ORDER BY независимо. Если есть ASC или DESC, то COLLATE указывается после них. При использовании COLLATE сортировка всегда регистронезависимо.
|
||||
|
||||
Рекомендуется использовать COLLATE только для окончательной сортировки небольшого количества строк, так как производительность сортировки с указанием COLLATE меньше, чем обычной сортировки по байтам.
|
||||
|
||||
Строки, для которых список выражений, по которым производится сортировка, принимает одинаковые значения, выводятся в произвольном порядке, который может быть также недетерминированным (каждый раз разным).
|
||||
Если секция ORDER BY отсутствует, то, аналогично, порядок, в котором идут строки, не определён, и может быть недетерминированным.
|
||||
|
||||
При сортировке чисел с плавающей запятой, NaN-ы идут отдельно от остальных значений. Вне зависимости от порядка сортировки, NaN-ы помещаются в конец. То есть, при сортировке по возрастанию, они как будто больше всех чисел, а при сортировке по-убыванию - как будто меньше всех.
|
||||
При сортировке чисел с плавающей запятой, NaN-ы идут отдельно от остальных значений. Вне зависимости от порядка сортировки, NaN-ы помещаются в конец. То есть, при сортировке по возрастанию, они как будто больше всех чисел, а при сортировке по убыванию - как будто меньше всех.
|
||||
|
||||
Если кроме ORDER BY указан также не слишком большой LIMIT, то расходуется меньше оперативки. Иначе расходуется количество памяти, пропорциональное количеству данных для сортировки. При распределённой обработке запроса, если отсутствует GROUP BY, сортировка частично делается на удалённых серверах, а на сервере-инициаторе запроса производится слияние результатов. Таким образом, при распределённой сортировке, может сортироваться объём данных, превышающий размер памяти на одном сервере.
|
||||
|
||||
@ -2139,7 +2139,7 @@ SELECT CounterID, 2 AS table, sum(Sign) AS c
|
||||
При указании FORMAT format вы можете получить данные в любом указанном формате.
|
||||
Это может использоваться для удобства или для создания дампов.
|
||||
Подробнее смотрите раздел "Форматы".
|
||||
Если секция FORMAT отсутствует, то используется формат по умолчанию, который зависит от используемого интерфейся для доступа к БД и от настроек. Для HTTP интерфейса, а также для клиента командной строки, используемого в batch режиме, по умолчанию используется формат TabSeparated. Для клиента командной строки, используемого в интерактивном режиме, по умолчанию используется формат PrettyCompact (прикольные таблички, компактные).
|
||||
Если секция FORMAT отсутствует, то используется формат по умолчанию, который зависит от используемого интерфейса для доступа к БД и от настроек. Для HTTP интерфейса, а также для клиента командной строки, используемого в batch-режиме, по умолчанию используется формат TabSeparated. Для клиента командной строки, используемого в интерактивном режиме, по умолчанию используется формат PrettyCompact (прикольные таблички, компактные).
|
||||
|
||||
При использовании клиента командной строки данные на клиент передаются во внутреннем эффективном формате. При этом клиент самостоятельно интерпретирует секцию FORMAT запроса и форматирует данные на своей стороне (снимая нагрузку на сеть и сервер).
|
||||
|
||||
@ -2240,14 +2240,14 @@ ORDER BY EventDate ASC
|
||||
|
||||
Это будет работать правильно и оптимально, если вы предусмотрели такой случай, и раскладываете данные по серверам кластера таким образом, чтобы данные одного UserID-а лежали только на одном сервере. В таком случае все необходимые данные будут присутствовать на каждом сервере локально. В противном случае результат будет посчитан неточно. Назовём этот вариант запроса "локальный IN".
|
||||
|
||||
Чтобы исправить работу запроса, когда данные размазаны по серверам кластера произвольным образом, можно было бы указать <b>distributed_table</b> внутри подзапроса. Запрос будет выглядить так:
|
||||
Чтобы исправить работу запроса, когда данные размазаны по серверам кластера произвольным образом, можно было бы указать <b>distributed_table</b> внутри подзапроса. Запрос будет выглядеть так:
|
||||
%%SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)%%
|
||||
|
||||
Этот запрос будет отправлен на все удалённые серверы в виде
|
||||
%%SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)%%
|
||||
На каждом удалённом сервере начнёт выполняться подзапрос. Так как в подзапросе используется распределённая таблица, то подзапрос будет, на каждом удалённом сервере, снова отправлен на каждый удалённый сервер, в виде
|
||||
%%SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34%%
|
||||
Например, если у вас кластер из 100 серверов, то выполнение всего запроса потребует 10 000 элементарных запросов, что, как правило, является неприемлимым.
|
||||
Например, если у вас кластер из 100 серверов, то выполнение всего запроса потребует 10 000 элементарных запросов, что, как правило, является неприемлемым.
|
||||
|
||||
В таких случаях всегда следует использовать %%GLOBAL IN%% вместо %%IN%%. Рассмотрим его работу для запроса
|
||||
%%SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)%%
|
||||
@ -2287,7 +2287,7 @@ ORDER BY EventDate ASC
|
||||
|
||||
Вы можете использовать синонимы (алиасы AS) в любом месте запроса.
|
||||
|
||||
В любом месте запроса, вместо выражения, может стоять звёздочка. При анализе запроса звёздочка раскрывается в список всех столбцов таблицы (за исключением MATERIALIZED и ALIAS столбцов). Есть лишь немного случаев, когда оправданно использовать звёздочку:
|
||||
В любом месте запроса, вместо выражения, может стоять звёздочка. При анализе запроса звёздочка раскрывается в список всех столбцов таблицы (за исключением MATERIALIZED и ALIAS столбцов). Есть лишь немного случаев, когда оправдано использовать звёздочку:
|
||||
- при создании дампа таблицы;
|
||||
- для таблиц, содержащих всего несколько столбцов - например, системных таблиц;
|
||||
- для получения информации о том, какие столбцы есть в таблице; в этом случае, укажите LIMIT 1. Но лучше используйте запрос <b>DESC TABLE</b>;
|
||||
@ -2510,10 +2510,10 @@ calcs - имя кластера в конфигурационном файле
|
||||
В качестве параметров для каждого сервера указываются host, port и, не обязательно, user, password.
|
||||
<b>host</b> - адрес удалённого сервера. Может быть указан домен, или IPv4 или IPv6 адрес. В случае указания домена, при старте сервера делается DNS запрос, и результат запоминается на всё время работы сервера. Если DNS запрос неуспешен, то сервер не запускается. Если вы изменяете DNS-запись, перезапустите сервер.
|
||||
<b>port</b> - TCP-порт для межсерверного взаимодействия (в конфиге - tcp_port, обычно 9000). Не перепутайте с http_port.
|
||||
<b>user</b> - имя пользователя для соединения с удалённым сервером. По-умолчанию - default. Этот пользователь должен иметь доступ для соединения с указанным сервером. Доступы настраиваются в файле users.xml, подробнее смотрите в разделе "Права доступа".
|
||||
<b>password</b> - пароль для соединения с удалённым сервером, в открытом виде. По-умолчанию - пустая строка.
|
||||
<b>user</b> - имя пользователя для соединения с удалённым сервером. по умолчанию - default. Этот пользователь должен иметь доступ для соединения с указанным сервером. Доступы настраиваются в файле users.xml, подробнее смотрите в разделе "Права доступа".
|
||||
<b>password</b> - пароль для соединения с удалённым сервером, в открытом виде. по умолчанию - пустая строка.
|
||||
|
||||
При указании реплик, для каждого из шардов, при чтении, будет вырбана одна из доступных реплик. Можно настроить алгоритм балансировки нагрузки (то есть, предпочтения, на какую из реплик идти) - см. настройку load_balancing.
|
||||
При указании реплик, для каждого из шардов, при чтении, будет выбрана одна из доступных реплик. Можно настроить алгоритм балансировки нагрузки (то есть, предпочтения, на какую из реплик идти) - см. настройку load_balancing.
|
||||
Если соединение с сервером не установлено, то будет произведена попытка соединения с небольшим таймаутом. Если соединиться не удалось, то будет выбрана следующая реплика, и так для всех реплик. Если попытка соединения для всех реплик не удалась, то будут снова произведены попытки соединения по кругу, и так несколько раз.
|
||||
Это работает в пользу отказоустойчивости, хотя и не обеспечивает полную отказоустойчивость: удалённый сервер может принять соединение, но не работать, или плохо работать.
|
||||
|
||||
@ -2673,7 +2673,7 @@ CollapsingMergeTree принимает дополнительный параме
|
||||
При чтении, суммирование не делается само по себе. Если оно необходимо - напишите соответствующий GROUP BY.
|
||||
|
||||
Дополнительно, таблица может иметь вложенные структуры данных, которые обрабатываются особым образом.
|
||||
Если название вложенной таблицы заканчинвается на Map и она содержит не менее двух столбцов, удовлетворяющих следующим критериям:
|
||||
Если название вложенной таблицы заканчивается на Map и она содержит не менее двух столбцов, удовлетворяющих следующим критериям:
|
||||
- первый столбец - числовой ((U)IntN, Date, DateTime), назовем его условно key,
|
||||
- остальные столбцы - арифметические ((U)IntN, Float32/64), условно (values...),
|
||||
то такая вложенная таблица воспринимается как отображение key => (values...) и при слиянии ее строк выполняется слияние элементов двух множеств по key со сложением соответствующих (values...).
|
||||
@ -2697,7 +2697,7 @@ CollapsingMergeTree принимает дополнительный параме
|
||||
|
||||
Чтобы это работало, используются: тип данных AggregateFunction, а также модификаторы -State и -Merge для агрегатных функций. Рассмотрим подробнее.
|
||||
|
||||
Существует тип данных AggregateFunction. Это параметрический тип данных. В качестве параметров передаются: имя аргетатной функции, затем типы её аргументов.
|
||||
Существует тип данных AggregateFunction. Это параметрический тип данных. В качестве параметров передаются: имя агрегатной функции, затем типы её аргументов.
|
||||
Примеры:
|
||||
|
||||
%%CREATE TABLE t
|
||||
@ -2823,7 +2823,7 @@ ORDER BY StartDate;
|
||||
|
||||
Параметры движка:
|
||||
database, table - таблица, в которую сбрасывать данные. Вместо имени базы данных может использоваться константное выражение, возвращающее строку.
|
||||
num_layers - уровень паралеллизма. Физически таблица будет представлена в виде num_layers независимых буферов. Рекомендуемое значение - 16.
|
||||
num_layers - уровень параллелизма. Физически таблица будет представлена в виде num_layers независимых буферов. Рекомендуемое значение - 16.
|
||||
min_time, max_time, min_rows, max_rows, min_bytes, max_bytes - условия для сброса данных из буфера.
|
||||
|
||||
Данные сбрасываются из буфера и записываются в таблицу назначения, если выполнены все min-условия или хотя бы одно max-условие.
|
||||
@ -3069,7 +3069,7 @@ min_bytes, max_bytes - условие на количество байт в бу
|
||||
|
||||
Описание кластера - список шардов с весами, на которые нужно перераспределить указанные данные.
|
||||
Шард указывается в виде адреса таблицы в ZooKeeper. Например, %%/clickhouse/tables/01-03/hits%%
|
||||
Относительный вес шарда (не обязательно, по-умолчнию, 1) может быть указан после ключевого слова %%WEIGHT%%.
|
||||
Относительный вес шарда (не обязательно, по умолчанию, 1) может быть указан после ключевого слова %%WEIGHT%%.
|
||||
Пример:
|
||||
|
||||
%%
|
||||
@ -3700,9 +3700,9 @@ world%%
|
||||
|
||||
Формат comma separated values (<a href="https://tools.ietf.org/html/rfc4180">RFC</a>).
|
||||
|
||||
При форматировании, строки выводятся в двойных кавычках. Двойная кавычка внутри строки выводится как две двойные кавычки подряд. Других правил экранирования нет. Даты и даты-с-временем выводятся в двойных кавычках. Числа выводятся без кавычек. Значения разделяются запятыми. Строки разделяются unix переводом строки (LF). Массивы сериализуются в CSV следующим образом: сначла массив сериализуется в строку, как в формате TabSeparated, а затем полученная строка выводится в CSV в двойных кавычках. Кортежи в формате CSV сериализуются, как отдельные столбцы (то есть, теряется их вложенность в кортеж).
|
||||
При форматировании, строки выводятся в двойных кавычках. Двойная кавычка внутри строки выводится как две двойные кавычки подряд. Других правил экранирования нет. Даты и даты-с-временем выводятся в двойных кавычках. Числа выводятся без кавычек. Значения разделяются запятыми. Строки разделяются unix переводом строки (LF). Массивы сериализуются в CSV следующим образом: сначала массив сериализуется в строку, как в формате TabSeparated, а затем полученная строка выводится в CSV в двойных кавычках. Кортежи в формате CSV сериализуются, как отдельные столбцы (то есть, теряется их вложенность в кортеж).
|
||||
|
||||
При парсинге, все значения могут парситься как в кавычках, так и без кавычек. Поддерживаются как двойные так и одинарные кавычки. В том числе, строки могут быть расположены без кавычек - тогда они парсятся до запятой или перевода строки (CR или LF). В нарушение RFC, в случае парсинга строк не в кавычках, начальные и конечные пробелы и табы игнорируются. В качестве перевода строки, поддерживаются как Unix (LF), так и Windows (CR LF) и Mac OS Classic (LF CR) варианты.
|
||||
При парсинге, все значения могут парситься как в кавычках, так и без кавычек. Поддерживаются как двойные, так и одинарные кавычки. В том числе, строки могут быть расположены без кавычек - тогда они парсятся до запятой или перевода строки (CR или LF). В нарушение RFC, в случае парсинга строк не в кавычках, начальные и конечные пробелы и табы игнорируются. В качестве перевода строки, поддерживаются как Unix (LF), так и Windows (CR LF) и Mac OS Classic (LF CR) варианты.
|
||||
|
||||
Формат CSV поддерживает вывод totals и extremes аналогично TabSeparated.
|
||||
|
||||
@ -3881,7 +3881,7 @@ Extremes:
|
||||
}
|
||||
%%
|
||||
|
||||
JSON совместим с JavaScript. Для этого, дополнительно эскейпятся некоторые символы: символ прямого слеша %%/%% экранируется в виде %%\/%%; альтернативные переводы строк %%U+2028%%, %%U+2029%%, на которых ломаются некоторые браузеры, экранируются в виде <span class="inline-example">\u<i>XXXX</i></span>-последовательностей. Эскейпятся ASCII control characters: backspace, form feed, line feed, carriage return, horizontal tab в виде %%\b%%, %%\f%%, %%\n%%, %%\r%%, %%\t%% соответственно, а также остальные байты из диапазона 00-1F с помощью <span class="inline-example">\u<i>XXXX</i></span>-последовательностей. Невалидные UTF-8 последовательности заменяются на replacement character %%<25>%% и, таким образом, выводимый текст будет состоять из валидных UTF-8 последовательностей. Числа типа UInt64 и Int64, для совместимости с JavaScript, по-умолчанию выводятся в двойных кавычках, чтобы они выводились без кавычек можно установить конфигурационный параметр output_format_json_quote_64bit_integers равным 0.
|
||||
JSON совместим с JavaScript. Для этого, дополнительно эскейпятся некоторые символы: символ прямого слеша %%/%% экранируется в виде %%\/%%; альтернативные переводы строк %%U+2028%%, %%U+2029%%, на которых ломаются некоторые браузеры, экранируются в виде <span class="inline-example">\u<i>XXXX</i></span>-последовательностей. Эскейпятся ASCII control characters: backspace, form feed, line feed, carriage return, horizontal tab в виде %%\b%%, %%\f%%, %%\n%%, %%\r%%, %%\t%% соответственно, а также остальные байты из диапазона 00-1F с помощью <span class="inline-example">\u<i>XXXX</i></span>-последовательностей. Невалидные UTF-8 последовательности заменяются на replacement character %%<25>%% и, таким образом, выводимый текст будет состоять из валидных UTF-8 последовательностей. Числа типа UInt64 и Int64, для совместимости с JavaScript, по умолчанию выводятся в двойных кавычках, чтобы они выводились без кавычек можно установить конфигурационный параметр output_format_json_quote_64bit_integers равным 0.
|
||||
|
||||
%%rows%% - общее количество выведенных строчек.
|
||||
%%rows_before_limit_at_least%% - не менее скольких строчек получилось бы, если бы не было LIMIT-а. Выводится только если запрос содержит LIMIT.
|
||||
@ -3958,7 +3958,7 @@ JSON совместим с JavaScript. Для этого, дополнитель
|
||||
|
||||
В отличие от формата JSON, нет замены невалидных UTF-8 последовательностей. В строках может выводиться произвольный набор байт. Это сделано для того, чтобы данные форматировались без потери информации. Экранирование значений осуществляется аналогично формату JSON.
|
||||
|
||||
При парсинге, поддерживается расположение значений разных столбцов в произвольном порядке. Допустимо отсутствие некоторых значений - тогда они воспринимаются как равные значениям по-умолчанию. При этом, в качестве значений по-умолчанию используются нули, пустые строки и не поддерживаются сложные значения по-умолчанию, которые могут быть заданы в таблице. Пропускаются пробельные символы между элементами. После объектов может быть расположена запятая, которая игнорируется. Объекты не обязательно должны быть разделены переводами строк.
|
||||
При парсинге, поддерживается расположение значений разных столбцов в произвольном порядке. Допустимо отсутствие некоторых значений - тогда они воспринимаются как равные значениям по умолчанию. При этом, в качестве значений по умолчанию используются нули, пустые строки и не поддерживаются сложные значения по умолчанию, которые могут быть заданы в таблице. Пропускаются пробельные символы между элементами. После объектов может быть расположена запятая, которая игнорируется. Объекты не обязательно должны быть разделены переводами строк.
|
||||
|
||||
|
||||
==TSKV==
|
||||
@ -3980,7 +3980,7 @@ SearchPhrase=баку count()=1000
|
||||
|
||||
При большом количестве маленьких столбцов, этот формат существенно неэффективен, и обычно нет причин его использовать. Он реализован, так как используется в некоторых отделах Яндекса.
|
||||
|
||||
Поддерживается как вывод так и парсинг данных в этом формате. При парсинге, поддерживается расположение значений разных столбцов в произвольном порядке. Допустимо отсутствие некоторых значений - тогда они воспринимаются как равные значениям по-умолчанию. При этом, в качестве значений по-умолчанию используются нули, пустые строки и не поддерживаются сложные значения по-умолчанию, которые могут быть заданы в таблице.
|
||||
Поддерживается как вывод, так и парсинг данных в этом формате. При парсинге, поддерживается расположение значений разных столбцов в произвольном порядке. Допустимо отсутствие некоторых значений - тогда они воспринимаются как равные значениям по умолчанию. При этом, в качестве значений по умолчанию используются нули, пустые строки и не поддерживаются сложные значения по умолчанию, которые могут быть заданы в таблице.
|
||||
|
||||
При парсинге, в качестве дополнительного поля, может присутствовать %%tskv%% без знака равенства и без значения. Это поле игнорируется.
|
||||
|
||||
@ -4141,7 +4141,7 @@ Enum8 или Enum16. Представляет собой конечное мно
|
||||
В оперативке столбец такого типа представлен так же, как %%Int8%% или %%Int16%% соответствующими числовыми значениями.
|
||||
При чтении в текстовом виде, парсит значение как строку и ищет соответствующую строку из множества значений Enum-а. Если не находит - кидается исключение.
|
||||
При записи в текстовом виде, записывает значение как соответствующую строку. Если в данных столбца есть мусор - числа не из допустимого множества, то кидается исключение. При чтении и записи в бинарном виде, оно осуществляется так же, как для типов данных %%Int8%%, %%Int16%%.
|
||||
Неявное значение по-умолчанию - это значение с минимальным номером.
|
||||
Неявное значение по умолчанию - это значение с минимальным номером.
|
||||
|
||||
При %%ORDER BY%%, %%GROUP BY%%, %%IN%%, %%DISTINCT%% и т. п., Enum-ы ведут себя так же, как соответствующие числа. Например, при %%ORDER BY%% они сортируются по числовым значениям. Функции сравнения на равенство и сравнения на отношение порядка двух Enum-ов работают с Enum-ами так же, как с числами.
|
||||
|
||||
@ -4637,7 +4637,7 @@ SELECT
|
||||
==Функции для работы с датами и временем==
|
||||
|
||||
===Поддержка часовых поясов===
|
||||
Все функции по работе с датой и временем, для которых это имеет смысл, могут принимать второй, необязательный аргумент - имя часового пояса. Пример: %%Asia/Yekaterinburg%%. В этом случае, они используют не локальный часовой пояс (по-умолчанию), а указанный.
|
||||
Все функции по работе с датой и временем, для которых это имеет смысл, могут принимать второй, необязательный аргумент - имя часового пояса. Пример: %%Asia/Yekaterinburg%%. В этом случае, они используют не локальный часовой пояс (по умолчанию), а указанный.
|
||||
|
||||
%%
|
||||
SELECT
|
||||
@ -4700,7 +4700,7 @@ SELECT
|
||||
===toStartOfFiveMinute===
|
||||
- округляет дату-с-временем вниз до начала пятиминутного интервала.
|
||||
|
||||
Замечение: если вам нужно округлить дату-с-временем до какого-либо другого количества секунд, минут или часов, вы можете перевести её в число с помощью функции %%toUInt32%%, затем округлить число с помощью функции %%intDiv%% и умножения, а затем перевести обратно, с помощью функции %%toDateTime%%.
|
||||
Замечание: если вам нужно округлить дату-с-временем до какого-либо другого количества секунд, минут или часов, вы можете перевести её в число с помощью функции %%toUInt32%%, затем округлить число с помощью функции %%intDiv%% и умножения, а затем перевести обратно, с помощью функции %%toDateTime%%.
|
||||
|
||||
===toStartOfHour===
|
||||
- округляет дату-с-временем вниз до начала часа.
|
||||
@ -5702,7 +5702,7 @@ id должен иметь тип UInt64.
|
||||
|
||||
===dictGet<i>T</i>OrDefault===
|
||||
%%dictGet<i>T</i>('dict_name', 'attr_name', id, default)%%
|
||||
Аналогично функциям dictGet<i>T</i>, но значение по-умолчанию берётся из последнего аргумента функции.
|
||||
Аналогично функциям dictGet<i>T</i>, но значение по умолчанию берётся из последнего аргумента функции.
|
||||
|
||||
===dictIsIn===
|
||||
%%dictIsIn('dict_name', child_id, ancestor_id)%%
|
||||
@ -6062,7 +6062,7 @@ SELECT
|
||||
|
||||
Результат детерминирован (не зависит от порядка выполнения запроса).
|
||||
|
||||
Функция uniqCombined является хорошим выбором по-умолчанию для подсчёта количества различных значений.
|
||||
Функция uniqCombined является хорошим выбором по умолчанию для подсчёта количества различных значений.
|
||||
|
||||
|
||||
==uniqHLL12(x)==
|
||||
@ -6258,7 +6258,7 @@ cond1, cond2 ... - от одного до 32 аргументов типа UInt8
|
||||
вместо >= могут использоваться операторы <, >, <=;
|
||||
вместо 1800 может быть любое число;
|
||||
|
||||
События, произошедшие в одну секунду, могут оказаться в цепочке в произвольном порядке. От этого может зависить результат работы функции.
|
||||
События, произошедшие в одну секунду, могут оказаться в цепочке в произвольном порядке. От этого может зависеть результат работы функции.
|
||||
|
||||
|
||||
==sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, ...)==
|
||||
@ -6279,7 +6279,7 @@ cond1, cond2 ... - от одного до 32 аргументов типа UInt8
|
||||
|
||||
Функция также работает для нескольких аргументов.
|
||||
|
||||
Работает максимально быстро за исключением паталогических случаев, когда используется большое значение N и количество уникальных значений чуть меньше N.
|
||||
Работает максимально быстро за исключением патологических случаев, когда используется большое значение N и количество уникальных значений чуть меньше N.
|
||||
|
||||
Пример применения:
|
||||
Задача: показывать в отчёте только поисковые фразы, по которым было хотя бы 5 уникальных посетителей.
|
||||
@ -6482,7 +6482,7 @@ regions_names_*.txt: TabSeparated (без заголовка), столбцы:
|
||||
|
||||
<!-- Структура. -->
|
||||
<structure>
|
||||
<!-- Описание столбца, являющегося идентификатором (ключём) словаря. -->
|
||||
<!-- Описание столбца, являющегося идентификатором (ключом) словаря. -->
|
||||
<id>
|
||||
<!-- Имя столбца с идентификатором. -->
|
||||
<name>Id</name>
|
||||
@ -6582,7 +6582,7 @@ regions_names_*.txt: TabSeparated (без заголовка), столбцы:
|
||||
Эта настройка действует только в тех случаях, когда сервер сам формирует такие блоки.
|
||||
Например, при INSERT-е через HTTP интерфейс, сервер парсит формат данных, и формирует блоки указанного размера.
|
||||
А при использовании clickhouse-client, клиент сам парсит данные, и настройка max_insert_block_size на сервере не влияет на размер вставляемых блоков.
|
||||
При использованиии INSERT SELECT, настройка так же не имеет смысла, так как данные будут вставляться теми блоками, которые вышли после SELECT-а.
|
||||
При использовании INSERT SELECT, настройка так же не имеет смысла, так как данные будут вставляться теми блоками, которые вышли после SELECT-а.
|
||||
|
||||
По умолчанию - 1 048 576.
|
||||
|
||||
@ -6763,7 +6763,7 @@ regions_names_*.txt: TabSeparated (без заголовка), столбцы:
|
||||
|
||||
==min_count_to_compile==
|
||||
|
||||
После скольки раз, когда скомпилированный кусок кода мог пригодиться, выполнить его компиляцию. По-умолчанию, 3.
|
||||
После скольки раз, когда скомпилированный кусок кода мог пригодиться, выполнить его компиляцию. по умолчанию, 3.
|
||||
В случае, если значение равно нулю, то компиляция выполняется синхронно, и запрос будет ждать окончания процесса компиляции перед продолжением выполнения. Это можно использовать для тестирования, иначе используйте значения, начиная с 1. Как правило, компиляция занимает по времени около 5-10 секунд.
|
||||
В случае, если значение равно 1 или больше, компиляция выполняется асинхронно, в отдельном потоке. При готовности результата, он сразу же будет использован, в том числе, уже выполняющимися в данный момент запросами.
|
||||
|
||||
@ -6772,12 +6772,12 @@ regions_names_*.txt: TabSeparated (без заголовка), столбцы:
|
||||
|
||||
==input_format_skip_unknown_fields==
|
||||
|
||||
Если значение истино, то при выполнении INSERT из входных данных пропускаются (не рассматриваются) колонки с неизвестными именами, иначе в данной ситуации будет сгенерировано исключение.
|
||||
Если значение истинно, то при выполнении INSERT из входных данных пропускаются (не рассматриваются) колонки с неизвестными именами, иначе в данной ситуации будет сгенерировано исключение.
|
||||
Работает для форматов JSONEachRow и TSKV.
|
||||
|
||||
==output_format_json_quote_64bit_integers==
|
||||
|
||||
Если значение истино, то при использовании JSON* форматов UInt64 и Int64 числа выводятся в кавычках (из соображений совместимости с большинством реализаций JavaScript), иначе - без кавычек.
|
||||
Если значение истинно, то при использовании JSON* форматов UInt64 и Int64 числа выводятся в кавычках (из соображений совместимости с большинством реализаций JavaScript), иначе - без кавычек.
|
||||
|
||||
|
||||
==Ограничения на сложность запроса==
|
||||
@ -6814,7 +6814,7 @@ any (только для group_by_overflow_mode) - продолжить агре
|
||||
|
||||
Некоторые случаи потребления оперативки не отслеживаются:
|
||||
- большие константы (например, очень длинная константная строка);
|
||||
- состояния некотрых агрегатных функций;
|
||||
- состояния некоторых агрегатных функций;
|
||||
|
||||
Потребление оперативки не полностью учитывается для состояний агрегатных функций min, max, any, anyLast, argMin, argMax от аргументов String и Array.
|
||||
|
||||
@ -7008,7 +7008,7 @@ SET profile = 'web'
|
||||
</profiles>
|
||||
%%
|
||||
|
||||
В примере задано два профиля: default и web. Профиль default имеет специальное значение - он всегда обязан присуствовать и применяется при запуске сервера. То есть, профиль default содержит настройки по умолчанию. Профиль web - обычный профиль, который может быть установлен с помощью запроса SET или с помощью параметра URL при запросе по HTTP.
|
||||
В примере задано два профиля: default и web. Профиль default имеет специальное значение - он всегда обязан присутствовать и применяется при запуске сервера. То есть, профиль default содержит настройки по умолчанию. Профиль web - обычный профиль, который может быть установлен с помощью запроса SET или с помощью параметра URL при запросе по HTTP.
|
||||
|
||||
Профили настроек могут наследоваться от друг-друга - это реализуется указанием настройки profile перед остальными настройками, перечисленными в профиле.
|
||||
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user