thevar1able/ClickHouse
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git synced 2024-11-21 15:12:02 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Merge branch 'master' into pg2ch

Browse Source
This commit is contained in:
alexey-milovidov 2021-01-06 23:18:59 +03:00 committed by GitHub
commit 72b142a00a
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
1359 changed files with 10192 additions and 76887 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

15
CMakeLists.txt
View File

@ -68,7 +68,15 @@ include (cmake/find/ccache.cmake)
option(ENABLE_CHECK_HEAVY_BUILDS "Don't allow C++ translation units to compile too long or to take too much memory while compiling" OFF)
if (ENABLE_CHECK_HEAVY_BUILDS)
set (CMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER prlimit --rss=10000000 --cpu=600)
# set DATA (since RSS does not work since 2.6.x+) to 2G
set (RLIMIT_DATA 5000000000)
# set VIRT (RLIMIT_AS) to 10G (DATA*10)
set (RLIMIT_AS 10000000000)
# gcc10/gcc10/clang -fsanitize=memory is too heavy
if (SANITIZE STREQUAL "memory" OR COMPILER_GCC)
set (RLIMIT_DATA 10000000000)
endif()
set (CMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER prlimit --as=${RLIMIT_AS} --data=${RLIMIT_DATA} --cpu=600)
endif ()
if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE OR CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "None")
@ -187,13 +195,14 @@ endif ()
option(ADD_GDB_INDEX_FOR_GOLD "Add .gdb-index to resulting binaries for gold linker.")
if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE_UC STREQUAL "RELEASE")
if (LINKER_NAME STREQUAL "lld")
# Can be lld or ld-lld.
if (LINKER_NAME MATCHES "lld$")
set (CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} -Wl,--gdb-index")
set (CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS "${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS} -Wl,--gdb-index")
message (STATUS "Adding .gdb-index via --gdb-index linker option.")
# we use another tool for gdb-index, because gold linker removes section .debug_aranges, which used inside clickhouse stacktraces
# http://sourceware-org.1504.n7.nabble.com/gold-No-debug-aranges-section-when-linking-with-gdb-index-td540965.html#a556932
elseif (LINKER_NAME STREQUAL "gold" AND ADD_GDB_INDEX_FOR_GOLD)
elseif (LINKER_NAME MATCHES "gold$" AND ADD_GDB_INDEX_FOR_GOLD)
find_program (GDB_ADD_INDEX_EXE NAMES "gdb-add-index" DOC "Path to gdb-add-index executable")
if (NOT GDB_ADD_INDEX_EXE)
set (USE_GDB_ADD_INDEX 0)

2
PreLoad.cmake
View File

@ -12,7 +12,7 @@
# https://youtrack.jetbrains.com/issue/CPP-2659
# https://youtrack.jetbrains.com/issue/CPP-870
if (NOT DEFINED ENV{CLION_IDE})
if (NOT DEFINED ENV{CLION_IDE} AND NOT DEFINED ENV{XCODE_IDE})
find_program(NINJA_PATH ninja)
if (NINJA_PATH)
set(CMAKE_GENERATOR "Ninja" CACHE INTERNAL "" FORCE)

4
base/common/DateLUTImpl.h
View File

@ -673,6 +673,10 @@ public:
if (unlikely(year < DATE_LUT_MIN_YEAR || year > DATE_LUT_MAX_YEAR || month < 1 || month > 12 || day_of_month < 1 || day_of_month > 31))
return DayNum(0); // TODO (nemkov, DateTime64 phase 2): implement creating real date for year outside of LUT range.
// The day after 2106-02-07 will not stored fully as struct Values, so just overflow it as 0
if (unlikely(year == DATE_LUT_MAX_YEAR && (month > 2 || (month == 2 && day_of_month > 7))))
return DayNum(0);
return DayNum(years_months_lut[(year - DATE_LUT_MIN_YEAR) * 12 + month - 1] + day_of_month - 1);
}

6
base/daemon/BaseDaemon.cpp
View File

@ -85,7 +85,7 @@ const char * msan_strsignal(int sig)
// Apparently strsignal is not instrumented by MemorySanitizer, so we
// have to unpoison it to avoid msan reports inside fmt library when we
// print it.
const char * signal_name = strsignal(sig);
const char * signal_name = sys_siglist[sig];
__msan_unpoison_string(signal_name);
return signal_name;
}
@ -962,7 +962,7 @@ void BaseDaemon::setupWatchdog()
if (WIFEXITED(status))
{
logger().information(fmt::format("Child process exited normally with code {}.", WEXITSTATUS(status)));
_exit(status);
_exit(WEXITSTATUS(status));
}
if (WIFSIGNALED(status))
@ -980,7 +980,7 @@ void BaseDaemon::setupWatchdog()
logger().fatal(fmt::format("Child process was terminated by signal {}.", sig));
if (sig == SIGINT || sig == SIGTERM || sig == SIGQUIT)
_exit(status);
_exit(128 + sig);
}
}
else

8
base/glibc-compatibility/musl/lgamma.c
View File

@ -258,11 +258,3 @@ double lgamma_r(double x, int *signgamp)
r = nadj - r;
return r;
}
int signgam;
double lgamma(double x)
{
return lgamma_r(x, &signgam);
}

9
base/glibc-compatibility/musl/lgammal.c
View File

@ -328,12 +328,3 @@ long double lgammal_r(long double x, int *sg)
return lgamma_r(x, sg);
}
#endif
int signgam_lgammal;
long double lgammal(long double x)
{
return lgammal_r(x, &signgam_lgammal);
}

2
base/harmful/CMakeLists.txt Normal file
View File

@ -0,0 +1,2 @@
add_library(harmful harmful.c)
install(TARGETS harmful EXPORT global ARCHIVE DESTINATION lib)

1
base/harmful/README.md Normal file
View File

@ -0,0 +1 @@
A library that traps whenever harmful functions from libc are called.

244
base/harmful/harmful.c Normal file
View File

@ -0,0 +1,244 @@
/** This library provides runtime instrumentation (hardening)
* that ensures no "harmful" functions from libc are called
* (by terminating the program immediately).
*/
/// It is only enabled in debug build (its intended use is for CI checks).
#if !defined(NDEBUG)
#if defined(__clang__)
#pragma clang diagnostic ignored "-Wincompatible-library-redeclaration"
#else
#pragma GCC diagnostic ignored "-Wbuiltin-declaration-mismatch"
#endif
/// We cannot use libc headers here.
long write(int, const void *, unsigned long);
#define TRAP(func) void func() { write(2, #func "\n", __builtin_strlen(#func) + 1); __builtin_trap(); }
/// Trap all non thread-safe functions:
/// nm -D /lib/x86_64-linux-gnu/{libc.so.6,libdl.so.2,libm.so.6,libpthread.so.0,librt.so.1,libnss_dns.so.2,libresolv.so.2} | grep -P '_r@?$' | awk '{ print $3 }' | sed -r -e 's/_r//' | grep -vP '^_'
/// See also https://reviews.llvm.org/D90944
/// You can edit this list and even comment out some functions.
/// The only purpose of the library is to force you to pay attention.
TRAP(argp_error)
TRAP(argp_help)
TRAP(argp_parse)
TRAP(argp_state_help)
TRAP(argp_usage)
TRAP(asctime)
TRAP(clearenv)
TRAP(crypt)
TRAP(ctime)
TRAP(cuserid)
TRAP(drand48)
TRAP(ecvt)
TRAP(encrypt)
TRAP(endfsent)
TRAP(endgrent)
TRAP(endhostent)
TRAP(endnetent)
TRAP(endnetgrent)
TRAP(endprotoent)
TRAP(endpwent)
TRAP(endservent)
TRAP(endutent)
TRAP(endutxent)
TRAP(erand48)
TRAP(error_at_line)
///TRAP(exit)
TRAP(fcloseall)
TRAP(fcvt)
TRAP(fgetgrent)
TRAP(fgetpwent)
TRAP(gammal)
TRAP(getchar_unlocked)
TRAP(getdate)
TRAP(getfsent)
TRAP(getfsfile)
TRAP(getfsspec)
TRAP(getgrent)
TRAP(getgrent_r)
TRAP(getgrgid)
TRAP(getgrnam)
TRAP(gethostbyaddr)
TRAP(gethostbyname)
TRAP(gethostbyname2)
TRAP(gethostent)
TRAP(getlogin)
TRAP(getmntent)
TRAP(getnetbyaddr)
TRAP(getnetbyname)
TRAP(getnetent)
TRAP(getnetgrent)
TRAP(getnetgrent_r)
TRAP(getopt)
TRAP(getopt_long)
TRAP(getopt_long_only)
TRAP(getpass)
TRAP(getprotobyname)
TRAP(getprotobynumber)
TRAP(getprotoent)
TRAP(getpwent)
TRAP(getpwent_r)
TRAP(getpwnam)
TRAP(getpwuid)
TRAP(getservbyname)
TRAP(getservbyport)
TRAP(getservent)
TRAP(getutent)
TRAP(getutent_r)
TRAP(getutid)
TRAP(getutid_r)
TRAP(getutline)
TRAP(getutline_r)
TRAP(getutxent)
TRAP(getutxid)
TRAP(getutxline)
TRAP(getwchar_unlocked)
//TRAP(glob)
//TRAP(glob64)
TRAP(gmtime)
TRAP(hcreate)
TRAP(hdestroy)
TRAP(hsearch)
TRAP(innetgr)
TRAP(jrand48)
TRAP(l64a)
TRAP(lcong48)
TRAP(lgammafNx)
TRAP(localeconv)
TRAP(localtime)
TRAP(login)
TRAP(login_tty)
TRAP(logout)
TRAP(logwtmp)
TRAP(lrand48)
TRAP(mallinfo)
TRAP(mallopt)
TRAP(mblen)
TRAP(mbrlen)
TRAP(mbrtowc)
TRAP(mbsnrtowcs)
TRAP(mbsrtowcs)
//TRAP(mbtowc) // Used by Standard C++ library
TRAP(mcheck)
TRAP(mprobe)
TRAP(mrand48)
TRAP(mtrace)
TRAP(muntrace)
TRAP(nrand48)
TRAP(__ppc_get_timebase_freq)
TRAP(ptsname)
TRAP(putchar_unlocked)
TRAP(putenv)
TRAP(pututline)
TRAP(pututxline)
TRAP(putwchar_unlocked)
TRAP(qecvt)
TRAP(qfcvt)
TRAP(register_printf_function)
TRAP(seed48)
TRAP(setenv)
TRAP(setfsent)
TRAP(setgrent)
TRAP(sethostent)
TRAP(sethostid)
TRAP(setkey)
//TRAP(setlocale) // Used by replxx at startup
TRAP(setlogmask)
TRAP(setnetent)
TRAP(setnetgrent)
TRAP(setprotoent)
TRAP(setpwent)
TRAP(setservent)
TRAP(setutent)
TRAP(setutxent)
TRAP(siginterrupt)
TRAP(sigpause)
//TRAP(sigprocmask)
TRAP(sigsuspend)
TRAP(sleep)
TRAP(srand48)
//TRAP(strerror) // Used by RocksDB and many other libraries, unfortunately.
TRAP(strsignal)
TRAP(strtok)
TRAP(tcflow)
TRAP(tcsendbreak)
TRAP(tmpnam)
TRAP(ttyname)
TRAP(unsetenv)
TRAP(updwtmp)
TRAP(utmpname)
TRAP(utmpxname)
//TRAP(valloc)
TRAP(vlimit)
//TRAP(wcrtomb) // Used by Standard C++ library
TRAP(wcsnrtombs)
TRAP(wcsrtombs)
TRAP(wctomb)
TRAP(wordexp)
TRAP(basename)
TRAP(catgets)
TRAP(dbm_clearerr)
TRAP(dbm_close)
TRAP(dbm_delete)
TRAP(dbm_error)
TRAP(dbm_fetch)
TRAP(dbm_firstkey)
TRAP(dbm_nextkey)
TRAP(dbm_open)
TRAP(dbm_store)
TRAP(dirname)
TRAP(dlerror)
TRAP(ftw)
TRAP(getc_unlocked)
//TRAP(getenv) // Ok at program startup
TRAP(inet_ntoa)
TRAP(lgamma)
TRAP(lgammaf)
TRAP(lgammal)
TRAP(nftw)
TRAP(nl_langinfo)
TRAP(putc_unlocked)
TRAP(rand)
/** In the current POSIX.1 specification (POSIX.1-2008), readdir() is not required to be thread-safe. However, in modern
* implementations (including the glibc implementation), concurrent calls to readdir() that specify different directory streams
* are thread-safe. In cases where multiple threads must read from the same directory stream, using readdir() with external
* synchronization is still preferable to the use of the deprecated readdir_r(3) function. It is expected that a future
* version of POSIX.1 will require that readdir() be thread-safe when concurrently employed on different directory streams.
* - man readdir
*/
//TRAP(readdir)
TRAP(system)
TRAP(wcstombs)
TRAP(ether_aton)
TRAP(ether_ntoa)
TRAP(fgetsgent)
TRAP(fgetspent)
TRAP(getaliasbyname)
TRAP(getaliasent)
TRAP(getrpcbyname)
TRAP(getrpcbynumber)
TRAP(getrpcent)
TRAP(getsgent)
TRAP(getsgnam)
TRAP(getspent)
TRAP(getspnam)
TRAP(initstate)
TRAP(random)
TRAP(setstate)
TRAP(sgetsgent)
TRAP(sgetspent)
TRAP(srandom)
TRAP(twalk)
TRAP(lgammaf128)
TRAP(lgammaf32)
TRAP(lgammaf32x)
TRAP(lgammaf64)
TRAP(lgammaf64x)
#endif

1
cmake/linux/default_libs.cmake
View File

@ -39,6 +39,7 @@ find_package(Threads REQUIRED)
if (NOT OS_ANDROID)
# Our compatibility layer doesn't build under Android, many errors in musl.
add_subdirectory(base/glibc-compatibility)
add_subdirectory(base/harmful)
endif ()
include (cmake/find/unwind.cmake)

1
contrib/CMakeLists.txt vendored
View File

@ -31,7 +31,6 @@ set_property(DIRECTORY PROPERTY EXCLUDE_FROM_ALL 1)
add_subdirectory (antlr4-runtime-cmake)
add_subdirectory (boost-cmake)
add_subdirectory (cctz-cmake)
add_subdirectory (consistent-hashing-sumbur)
add_subdirectory (consistent-hashing)
add_subdirectory (dragonbox-cmake)
add_subdirectory (FastMemcpy)

2
contrib/consistent-hashing-sumbur/CMakeLists.txt
View File

@ -1,2 +0,0 @@
add_library(consistent-hashing-sumbur sumbur.cpp)
target_include_directories(consistent-hashing-sumbur PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})

113
contrib/consistent-hashing-sumbur/sumbur.cpp
View File

@ -1,113 +0,0 @@
//Copyright (c) 2011-2012 Mail.RU
//Copyright (c) 2011-2012 Maksim Kalinchenko
//Copyright (c) 2012 Sokolov Yura aka funny-falcon
//
//MIT License
//
//Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining
//a copy of this software and associated documentation files (the
//"Software"), to deal in the Software without restriction, including
//without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish,
//distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to
//permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to
//the following conditions:
//
//The above copyright notice and this permission notice shall be
//included in all copies or substantial portions of the Software.
//
//THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,
//EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
//MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND
//NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE
//LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION
//OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION
//WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
#include <stdexcept>
#define L 0xFFFFFFFF
static unsigned int L27_38[] = {L / 27, L / 28, L / 29, L / 30, L / 31, L / 32,
L / 33, L / 34, L / 35, L / 36, L / 37, L / 38,
L / 39, L / 40, L / 41, L / 42, L / 43, L / 44,
L / 45, L / 46, L / 47, L / 48, L / 49, L / 50,
L / 51, L / 52, L / 53, L / 54, L / 55, L / 56,
L / 57, L / 58, L / 59, L / 60, L / 61, L / 62
};
static unsigned int LL27_38[] = {L/(26*27), L/(27*28), L/(28*29), L/(29*30), L/(30*31), L/(31*32),
L/(32*33), L/(33*34), L/(34*35), L/(35*36), L/(36*37), L/(37*38),
L/(38*39), L/(39*40), L/(40*41), L/(41*42), L/(42*43), L/(43*44),
L/(44*45), L/(45*46), L/(46*47), L/(47*48), L/(48*49), L/(49*50),
L/(50*51), L/(51*52), L/(52*53), L/(53*54), L/(54*55), L/(55*56),
L/(56*57), L/(57*58), L/(58*59), L/(59*60), L/(60*61), L/(61*62)
};
unsigned int sumburConsistentHash(unsigned int hashed_int, unsigned int capacity)
{
unsigned int h = hashed_int;
unsigned int capa = capacity;
unsigned int part, n, i, c;
if (capa == 0)
throw std::runtime_error("Sumbur is not applicable to empty cluster");
part = L / capa;
if (L - h < part) return 0;
n = 1;
do {
if (h >= L / 2) h -= L / 2;
else {
n = 2;
if (L / 2 - h < part) return 1;
}
if (capa == 2) return 1;
#define curslice(i) (L / (i * (i - 1)))
#define unroll(i) \
if (curslice(i) <= h) h -= curslice(i); \
else { \
h += curslice(i) * (i - n - 1); \
n = i; \
if (L / i - h < part) return n-1; \
} \
if (capa == i) return (n-1)
unroll(3); unroll(4); unroll(5);
unroll(6); unroll(7); unroll(8);
unroll(9); unroll(10); unroll(11);
unroll(12); unroll(13); unroll(14);
unroll(15); unroll(16); unroll(17);
unroll(18); unroll(19); unroll(20);
unroll(21); unroll(22); unroll(23);
unroll(24); unroll(25); unroll(26);
for (i = 27; i <= capa && i <= 62; i++) {
c = LL27_38[i-27];
if (c <= h) {
h -= c;
}
else {
h += c * (i - n - 1);
n = i;
if (L27_38[i-27] - h < part) return n-1;
}
}
for(i = 63; i <= capa; i++) {
c = L / (i * (i - 1));
if (c <= h) {
h -= c;
}
else {
h += c * (i - n - 1);
n = i;
if (L / i - h < part) return n - 1;
}
}
} while(false);
return n - 1;
}

28
contrib/consistent-hashing-sumbur/sumbur.h
View File

@ -1,28 +0,0 @@
//Copyright (c) 2011-2012 Mail.RU
//Copyright (c) 2011-2012 Maksim Kalinchenko
//Copyright (c) 2012 Sokolov Yura aka funny-falcon
//
//MIT License
//
//Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining
//a copy of this software and associated documentation files (the
//"Software"), to deal in the Software without restriction, including
//without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish,
//distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to
//permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to
//the following conditions:
//
//The above copyright notice and this permission notice shall be
//included in all copies or substantial portions of the Software.
//
//THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,
//EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
//MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND
//NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE
//LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION
//OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION
//WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
/// Source code: https://github.com/mailru/sumbur-ruby/blob/master/ext/sumbur/sumbur.c
unsigned int sumburConsistentHash(unsigned int hashed_int, unsigned int capacity);

2
contrib/mariadb-connector-c vendored

@ -1 +1 @@
Subproject commit e05523ca7c1fb8d095b612a1b1cfe96e199ffb17
Subproject commit 21f451d4d3157ffed31ec60a8b76c407190e66bd

2
contrib/replxx vendored

@ -1 +1 @@
Subproject commit 254be98ae7f2fd92d6db768f8e11ea5a5226cbf5
Subproject commit cdb6e3f2ce4464225daf9c8beeae7db98d590bdc

2
debian/control vendored
View File

@ -40,7 +40,7 @@ Description: Common files for ClickHouse
Package: clickhouse-server
Architecture: all
Depends: ${shlibs:Depends}, ${misc:Depends}, clickhouse-common-static (= ${binary:Version}), adduser
Recommends: libcap2-bin, krb5-user
Recommends: libcap2-bin
Replaces: clickhouse-server-common, clickhouse-server-base
Provides: clickhouse-server-common
Description: Server binary for ClickHouse

2
docker/packager/binary/build.sh
View File

@ -31,7 +31,7 @@ find . -name '*.so.*' -print -exec mv '{}' /output \;
if [ "performance" == "$COMBINED_OUTPUT" ]
then
cp -r ../tests/performance /output
cp -r ../tests/config/top_level_domains /
cp -r ../tests/config/top_level_domains /output
cp -r ../docker/test/performance-comparison/config /output ||:
rm /output/unit_tests_dbms ||:
rm /output/clickhouse-odbc-bridge ||:

14
docker/test/coverage/run.sh
View File

@ -102,11 +102,11 @@ else
echo "No failed tests"
fi
mkdir -p $COVERAGE_DIR
mv /*.profraw $COVERAGE_DIR
mkdir -p "$COVERAGE_DIR"
mv /*.profraw "$COVERAGE_DIR"
mkdir -p $SOURCE_DIR/obj-x86_64-linux-gnu
cd $SOURCE_DIR/obj-x86_64-linux-gnu && CC=clang-11 CXX=clang++-11 cmake .. && cd /
llvm-profdata-11 merge -sparse ${COVERAGE_DIR}/* -o clickhouse.profdata
llvm-cov-11 export /usr/bin/clickhouse -instr-profile=clickhouse.profdata -j=16 -format=lcov -skip-functions -ignore-filename-regex $IGNORE > output.lcov
genhtml output.lcov --ignore-errors source --output-directory ${OUTPUT_DIR}
mkdir -p "$SOURCE_DIR"/obj-x86_64-linux-gnu
cd "$SOURCE_DIR"/obj-x86_64-linux-gnu && CC=clang-11 CXX=clang++-11 cmake .. && cd /
llvm-profdata-11 merge -sparse "${COVERAGE_DIR}"/* -o clickhouse.profdata
llvm-cov-11 export /usr/bin/clickhouse -instr-profile=clickhouse.profdata -j=16 -format=lcov -skip-functions -ignore-filename-regex "$IGNORE" > output.lcov
genhtml output.lcov --ignore-errors source --output-directory "${OUTPUT_DIR}"

2
docker/test/fasttest/run.sh
View File

@ -65,7 +65,7 @@ function start_server
{
set -m # Spawn server in its own process groups
local opts=(
--config-file="$FASTTEST_DATA/config.xml"
--config-file "$FASTTEST_DATA/config.xml"
--
--path "$FASTTEST_DATA"
--user_files_path "$FASTTEST_DATA/user_files"

5
docker/test/fuzzer/query-fuzzer-tweaks-users.xml
View File

@ -10,6 +10,11 @@
<max_execution_time>
<max>10</max>
</max_execution_time>
<!-- Not ready for production -->
<compile_expressions>
<readonly />
</compile_expressions>
</constraints>
</default>
</profiles>

11
docker/test/fuzzer/run-fuzzer.sh
View File

@ -81,12 +81,11 @@ function fuzz
echo Server started
fuzzer_exit_code=0
# SC2012: Use find instead of ls to better handle non-alphanumeric filenames.
# They are all alphanumeric.
# shellcheck disable=SC2012
./clickhouse-client --query-fuzzer-runs=1000 \
< <(for f in $(ls ch/tests/queries/0_stateless/*.sql | sort -R); do cat "$f"; echo ';'; done) \
> >(tail -10000 > fuzzer.log) \
# SC2012: Use find instead of ls to better handle non-alphanumeric filenames. They are all alphanumeric.
# SC2046: Quote this to prevent word splitting. Actually I need word splitting.
# shellcheck disable=SC2012,SC2046
./clickhouse-client --query-fuzzer-runs=1000 --queries-file $(ls -1 ch/tests/queries/0_stateless/*.sql | sort -R) \
> >(tail -n 10000 > fuzzer.log) \
2>&1 \
|| fuzzer_exit_code=$?

22
docker/test/performance-comparison/compare.sh
View File

@ -36,6 +36,22 @@ function wait_for_server # port, pid
fi
}
function left_or_right()
{
local from=$1 && shift
local basename=$1 && shift
if [ -e "$from/$basename" ]; then
echo "$from/$basename"
return
fi
case "$from" in
left) echo "right/$basename" ;;
right) echo "left/$basename" ;;
esac
}
function configure
{
# Use the new config for both servers, so that we can change it in a PR.
@ -55,7 +71,7 @@ function configure
# server *config* directives overrides
--path db0
--user_files_path db0/user_files
--top_level_domains_path /top_level_domains
--top_level_domains_path "$(left_or_right right top_level_domains)"
--tcp_port $LEFT_SERVER_PORT
)
left/clickhouse-server "${setup_left_server_opts[@]}" &> setup-server-log.log &
@ -103,7 +119,7 @@ function restart
# server *config* directives overrides
--path left/db
--user_files_path left/db/user_files
--top_level_domains_path /top_level_domains
--top_level_domains_path "$(left_or_right left top_level_domains)"
--tcp_port $LEFT_SERVER_PORT
)
left/clickhouse-server "${left_server_opts[@]}" &>> left-server-log.log &
@ -118,7 +134,7 @@ function restart
# server *config* directives overrides
--path right/db
--user_files_path right/db/user_files
--top_level_domains_path /top_level_domains
--top_level_domains_path "$(left_or_right right top_level_domains)"
--tcp_port $RIGHT_SERVER_PORT
)
right/clickhouse-server "${right_server_opts[@]}" &>> right-server-log.log &

10
docker/test/stateful/run.sh
View File

@ -37,7 +37,15 @@ 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"
service clickhouse-server restart && sleep 5
service clickhouse-server restart
# Wait for server to start accepting connections
for _ in {1..120}; do
clickhouse-client --query "SELECT 1" && break
sleep 1
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"

6
docker/test/stateless/run.sh
View File

@ -55,9 +55,9 @@ function run_tests()
ADDITIONAL_OPTIONS+=('00000_no_tests_to_skip')
fi
for i in $(seq 1 $NUM_TRIES); do
for _ in $(seq 1 "$NUM_TRIES"); do
clickhouse-test --testname --shard --zookeeper --hung-check --print-time "$SKIP_LIST_OPT" "${ADDITIONAL_OPTIONS[@]}" 2>&1 | ts '%Y-%m-%d %H:%M:%S' | tee -a test_output/test_result.txt
if [ ${PIPESTATUS[0]} -ne "0" ]; then
if [ "${PIPESTATUS[0]}" -ne "0" ]; then
break;
fi
done
@ -65,4 +65,4 @@ function run_tests()
export -f run_tests
timeout $MAX_RUN_TIME bash -c run_tests ||:
timeout "$MAX_RUN_TIME" bash -c run_tests ||:

3
docker/test/style/Dockerfile
View File

@ -8,4 +8,5 @@ CMD cd /ClickHouse/utils/check-style && \
./check-style -n | tee /test_output/style_output.txt && \
./check-typos | tee /test_output/typos_output.txt && \
./check-whitespaces -n | tee /test_output/whitespaces_output.txt && \
./check-duplicate-includes.sh | tee /test_output/duplicate_output.txt
./check-duplicate-includes.sh | tee /test_output/duplicate_output.txt && \
./shellcheck-run.sh | tee /test_output/shellcheck_output.txt

23
docs/en/development/build.md
View File

@ -23,9 +23,28 @@ $ sudo apt-get install git cmake python ninja-build
Or cmake3 instead of cmake on older systems.
### Install clang-11 (recommended) {#install-clang-11}
On Ubuntu/Debian you can use the automatic installation script (check [official webpage](https://apt.llvm.org/))
```bash
sudo bash -c "$(wget -O - https://apt.llvm.org/llvm.sh)"
```
For other Linux distribution - check the availability of the [prebuild packages](https://releases.llvm.org/download.html) or build clang [from sources](https://clang.llvm.org/get_started.html).
#### Use clang-11 for Builds {#use-gcc-10-for-builds}
``` bash
$ export CC=clang-11
$ export CXX=clang++-11
```
### Install GCC 10 {#install-gcc-10}
There are several ways to do this.
We recommend building ClickHouse with clang-11, GCC-10 also supported, but it is not used for production builds.
If you want to use GCC-10 there are several ways to install it.
#### Install from Repository {#install-from-repository}
@ -49,7 +68,7 @@ $ sudo apt-get install gcc-10 g++-10
See [utils/ci/build-gcc-from-sources.sh](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/utils/ci/build-gcc-from-sources.sh)
### Use GCC 10 for Builds {#use-gcc-10-for-builds}
#### Use GCC 10 for Builds {#use-gcc-10-for-builds}
``` bash
$ export CC=gcc-10

14
docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md
View File

@ -38,15 +38,15 @@ Example of setting the addresses of the ZooKeeper cluster:
``` xml
<zookeeper>
<node index="1">
<node>
<host>example1</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="2">
<node>
<host>example2</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="3">
<node>
<host>example3</host>
<port>2181</port>
</node>
@ -61,21 +61,21 @@ Example of setting the addresses of the auxiliary ZooKeeper cluster:
``` xml
<auxiliary_zookeepers>
<zookeeper2>
<node index="1">
<node>
<host>example_2_1</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="2">
<node>
<host>example_2_2</host>
<port>2181</port>
</node>
<node index="3">
<node>
<host>example_2_3</host>
<port>2181</port>
</node>
</zookeeper2>
<zookeeper3>
<node index="1">
<node>
<host>example_3_1</host>
<port>2181</port>
</node>

414
docs/en/getting-started/example-datasets/brown-benchmark.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,414 @@
---
toc_priority: 20
toc_title: Brown University Benchmark
---
# Brown University Benchmark
MgBench - A new analytical benchmark for machine-generated log data, [Andrew Crotty](http://cs.brown.edu/people/acrotty/).
Download the data:
```
wget https://datasets.clickhouse.tech/mgbench{1..3}.csv.xz
```
Unpack the data:
```
xz -v -d mgbench{1..3}.csv.xz
```
Create tables:
```
CREATE DATABASE mgbench;
CREATE TABLE mgbench.logs1 (
log_time DateTime,
machine_name LowCardinality(String),
machine_group LowCardinality(String),
cpu_idle Nullable(Float32),
cpu_nice Nullable(Float32),
cpu_system Nullable(Float32),
cpu_user Nullable(Float32),
cpu_wio Nullable(Float32),
disk_free Nullable(Float32),
disk_total Nullable(Float32),
part_max_used Nullable(Float32),
load_fifteen Nullable(Float32),
load_five Nullable(Float32),
load_one Nullable(Float32),
mem_buffers Nullable(Float32),
mem_cached Nullable(Float32),
mem_free Nullable(Float32),
mem_shared Nullable(Float32),
swap_free Nullable(Float32),
bytes_in Nullable(Float32),
bytes_out Nullable(Float32)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (machine_group, machine_name, log_time);
CREATE TABLE mgbench.logs2 (
log_time DateTime,
client_ip IPv4,
request String,
status_code UInt16,
object_size UInt64
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY log_time;
CREATE TABLE mgbench.logs3 (
log_time DateTime64,
device_id FixedString(15),
device_name LowCardinality(String),
device_type LowCardinality(String),
device_floor UInt8,
event_type LowCardinality(String),
event_unit FixedString(1),
event_value Nullable(Float32)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (event_type, log_time);
```
Insert data:
```
clickhouse-client --query "INSERT INTO mgbench.logs1 FORMAT CSVWithNames" < mgbench1.csv
clickhouse-client --query "INSERT INTO mgbench.logs2 FORMAT CSVWithNames" < mgbench2.csv
clickhouse-client --query "INSERT INTO mgbench.logs3 FORMAT CSVWithNames" < mgbench3.csv
```
Run benchmark queries:
```
-- Q1.1: What is the CPU/network utilization for each web server since midnight?
SELECT machine_name,
MIN(cpu) AS cpu_min,
MAX(cpu) AS cpu_max,
AVG(cpu) AS cpu_avg,
MIN(net_in) AS net_in_min,
MAX(net_in) AS net_in_max,
AVG(net_in) AS net_in_avg,
MIN(net_out) AS net_out_min,
MAX(net_out) AS net_out_max,
AVG(net_out) AS net_out_avg
FROM (
SELECT machine_name,
COALESCE(cpu_user, 0.0) AS cpu,
COALESCE(bytes_in, 0.0) AS net_in,
COALESCE(bytes_out, 0.0) AS net_out
FROM logs1
WHERE machine_name IN ('anansi','aragog','urd')
AND log_time >= TIMESTAMP '2017-01-11 00:00:00'
) AS r
GROUP BY machine_name;
-- Q1.2: Which computer lab machines have been offline in the past day?
SELECT machine_name,
log_time
FROM logs1
WHERE (machine_name LIKE 'cslab%' OR
machine_name LIKE 'mslab%')
AND load_one IS NULL
AND log_time >= TIMESTAMP '2017-01-10 00:00:00'
ORDER BY machine_name,
log_time;
-- Q1.3: What are the hourly average metrics during the past 10 days for a specific workstation?
SELECT dt,
hr,
AVG(load_fifteen) AS load_fifteen_avg,
AVG(load_five) AS load_five_avg,
AVG(load_one) AS load_one_avg,
AVG(mem_free) AS mem_free_avg,
AVG(swap_free) AS swap_free_avg
FROM (
SELECT CAST(log_time AS DATE) AS dt,
EXTRACT(HOUR FROM log_time) AS hr,
load_fifteen,
load_five,
load_one,
mem_free,
swap_free
FROM logs1
WHERE machine_name = 'babbage'
AND load_fifteen IS NOT NULL
AND load_five IS NOT NULL
AND load_one IS NOT NULL
AND mem_free IS NOT NULL
AND swap_free IS NOT NULL
AND log_time >= TIMESTAMP '2017-01-01 00:00:00'
) AS r
GROUP BY dt,
hr
ORDER BY dt,
hr;
-- Q1.4: Over a 1-month period, how often was each server blocked on disk I/O?
SELECT machine_name,
COUNT(*) AS spikes
FROM logs1
WHERE machine_group = 'Servers'
AND cpu_wio > 0.99
AND log_time >= TIMESTAMP '2016-12-01 00:00:00'
AND log_time < TIMESTAMP '2017-01-01 00:00:00'
GROUP BY machine_name
ORDER BY spikes DESC
LIMIT 10;
-- Q1.5: Which externally reachable VMs have run low on memory?
SELECT machine_name,
dt,
MIN(mem_free) AS mem_free_min
FROM (
SELECT machine_name,
CAST(log_time AS DATE) AS dt,
mem_free
FROM logs1
WHERE machine_group = 'DMZ'
AND mem_free IS NOT NULL
) AS r
GROUP BY machine_name,
dt
HAVING MIN(mem_free) < 10000
ORDER BY machine_name,
dt;
-- Q1.6: What is the total hourly network traffic across all file servers?
SELECT dt,
hr,
SUM(net_in) AS net_in_sum,
SUM(net_out) AS net_out_sum,
SUM(net_in) + SUM(net_out) AS both_sum
FROM (
SELECT CAST(log_time AS DATE) AS dt,
EXTRACT(HOUR FROM log_time) AS hr,
COALESCE(bytes_in, 0.0) / 1000000000.0 AS net_in,
COALESCE(bytes_out, 0.0) / 1000000000.0 AS net_out
FROM logs1
WHERE machine_name IN ('allsorts','andes','bigred','blackjack','bonbon',
'cadbury','chiclets','cotton','crows','dove','fireball','hearts','huey',
'lindt','milkduds','milkyway','mnm','necco','nerds','orbit','peeps',
'poprocks','razzles','runts','smarties','smuggler','spree','stride',
'tootsie','trident','wrigley','york')
) AS r
GROUP BY dt,
hr
ORDER BY both_sum DESC
LIMIT 10;
-- Q2.1: Which requests have caused server errors within the past 2 weeks?
SELECT *
FROM logs2
WHERE status_code >= 500
AND log_time >= TIMESTAMP '2012-12-18 00:00:00'
ORDER BY log_time;
-- Q2.2: During a specific 2-week period, was the user password file leaked?
SELECT *
FROM logs2
WHERE status_code >= 200
AND status_code < 300
AND request LIKE '%/etc/passwd%'
AND log_time >= TIMESTAMP '2012-05-06 00:00:00'
AND log_time < TIMESTAMP '2012-05-20 00:00:00';
-- Q2.3: What was the average path depth for top-level requests in the past month?
SELECT top_level,
AVG(LENGTH(request) - LENGTH(REPLACE(request, '/', ''))) AS depth_avg
FROM (
SELECT SUBSTRING(request FROM 1 FOR len) AS top_level,
request
FROM (
SELECT POSITION(SUBSTRING(request FROM 2), '/') AS len,
request
FROM logs2
WHERE status_code >= 200
AND status_code < 300
AND log_time >= TIMESTAMP '2012-12-01 00:00:00'
) AS r
WHERE len > 0
) AS s
WHERE top_level IN ('/about','/courses','/degrees','/events',
'/grad','/industry','/news','/people',
'/publications','/research','/teaching','/ugrad')
GROUP BY top_level
ORDER BY top_level;
-- Q2.4: During the last 3 months, which clients have made an excessive number of requests?
SELECT client_ip,
COUNT(*) AS num_requests
FROM logs2
WHERE log_time >= TIMESTAMP '2012-10-01 00:00:00'
GROUP BY client_ip
HAVING COUNT(*) >= 100000
ORDER BY num_requests DESC;
-- Q2.5: What are the daily unique visitors?
SELECT dt,
COUNT(DISTINCT client_ip)
FROM (
SELECT CAST(log_time AS DATE) AS dt,
client_ip
FROM logs2
) AS r
GROUP BY dt
ORDER BY dt;
-- Q2.6: What are the average and maximum data transfer rates (Gbps)?
SELECT AVG(transfer) / 125000000.0 AS transfer_avg,
MAX(transfer) / 125000000.0 AS transfer_max
FROM (
SELECT log_time,
SUM(object_size) AS transfer
FROM logs2
GROUP BY log_time
) AS r;
-- Q3.1: Did the indoor temperature reach freezing over the weekend?
SELECT *
FROM logs3
WHERE event_type = 'temperature'
AND event_value <= 32.0
AND log_time >= '2019-11-29 17:00:00.000';
-- Q3.4: Over the past 6 months, how frequently was each door opened?
SELECT device_name,
device_floor,
COUNT(*) AS ct
FROM logs3
WHERE event_type = 'door_open'
AND log_time >= '2019-06-01 00:00:00.000'
GROUP BY device_name,
device_floor
ORDER BY ct DESC;
-- Q3.5: Where in the building do large temperature variations occur in winter and summer?
WITH temperature AS (
SELECT dt,
device_name,
device_type,
device_floor
FROM (
SELECT dt,
hr,
device_name,
device_type,
device_floor,
AVG(event_value) AS temperature_hourly_avg
FROM (
SELECT CAST(log_time AS DATE) AS dt,
EXTRACT(HOUR FROM log_time) AS hr,
device_name,
device_type,
device_floor,
event_value
FROM logs3
WHERE event_type = 'temperature'
) AS r
GROUP BY dt,
hr,
device_name,
device_type,
device_floor
) AS s
GROUP BY dt,
device_name,
device_type,
device_floor
HAVING MAX(temperature_hourly_avg) - MIN(temperature_hourly_avg) >= 25.0
)
SELECT DISTINCT device_name,
device_type,
device_floor,
'WINTER'
FROM temperature
WHERE dt >= DATE '2018-12-01'
AND dt < DATE '2019-03-01'
UNION
SELECT DISTINCT device_name,
device_type,
device_floor,
'SUMMER'
FROM temperature
WHERE dt >= DATE '2019-06-01'
AND dt < DATE '2019-09-01';
-- Q3.6: For each device category, what are the monthly power consumption metrics?
SELECT yr,
mo,
SUM(coffee_hourly_avg) AS coffee_monthly_sum,
AVG(coffee_hourly_avg) AS coffee_monthly_avg,
SUM(printer_hourly_avg) AS printer_monthly_sum,
AVG(printer_hourly_avg) AS printer_monthly_avg,
SUM(projector_hourly_avg) AS projector_monthly_sum,
AVG(projector_hourly_avg) AS projector_monthly_avg,
SUM(vending_hourly_avg) AS vending_monthly_sum,
AVG(vending_hourly_avg) AS vending_monthly_avg
FROM (
SELECT dt,
yr,
mo,
hr,
AVG(coffee) AS coffee_hourly_avg,
AVG(printer) AS printer_hourly_avg,
AVG(projector) AS projector_hourly_avg,
AVG(vending) AS vending_hourly_avg
FROM (
SELECT CAST(log_time AS DATE) AS dt,
EXTRACT(YEAR FROM log_time) AS yr,
EXTRACT(MONTH FROM log_time) AS mo,
EXTRACT(HOUR FROM log_time) AS hr,
CASE WHEN device_name LIKE 'coffee%' THEN event_value END AS coffee,
CASE WHEN device_name LIKE 'printer%' THEN event_value END AS printer,
CASE WHEN device_name LIKE 'projector%' THEN event_value END AS projector,
CASE WHEN device_name LIKE 'vending%' THEN event_value END AS vending
FROM logs3
WHERE device_type = 'meter'
) AS r
GROUP BY dt,
yr,
mo,
hr
) AS s
GROUP BY yr,
mo
ORDER BY yr,
mo;
```
The data is also available for interactive queries in the [Playground](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play), [example](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#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).

5
docs/en/getting-started/example-datasets/index.md
View File

@ -13,11 +13,12 @@ The list of documented datasets:
- [GitHub Events](../../getting-started/example-datasets/github-events.md)
- [Anonymized Yandex.Metrica Dataset](../../getting-started/example-datasets/metrica.md)
- [Recipes](../../getting-started/example-datasets/recipes.md)
- [OnTime](../../getting-started/example-datasets/ontime.md)
- [New York Taxi Data](../../getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md)
- [Star Schema Benchmark](../../getting-started/example-datasets/star-schema.md)
- [WikiStat](../../getting-started/example-datasets/wikistat.md)
- [Terabyte of Click Logs from Criteo](../../getting-started/example-datasets/criteo.md)
- [AMPLab Big Data Benchmark](../../getting-started/example-datasets/amplab-benchmark.md)
- [New York Taxi Data](../../getting-started/example-datasets/nyc-taxi.md)
- [OnTime](../../getting-started/example-datasets/ontime.md)
- [Brown University Benchmark](../../getting-started/example-datasets/brown-benchmark.md)
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/getting_started/example_datasets) <!--hide-->

2
docs/en/getting-started/example-datasets/metrica.md
View File

@ -71,4 +71,4 @@ clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM datasets.visits_v1"
[ClickHouse tutorial](../../getting-started/tutorial.md) is based on Yandex.Metrica dataset and the recommended way to get started with this dataset is to just go through tutorial.
Additional examples of queries to these tables can be found among [stateful tests](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/tests/queries/1_stateful) of ClickHouse (they are named `test.hists` and `test.visits` there).
Additional examples of queries to these tables can be found among [stateful tests](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tree/master/tests/queries/1_stateful) of ClickHouse (they are named `test.hits` and `test.visits` there).

29
docs/en/operations/server-configuration-parameters/settings.md
View File

@ -576,6 +576,35 @@ For more information, see the MergeTreeSettings.h header file.
</merge_tree>
```
## metric_log {#metric_log}
It is enabled by default. If it`s not, you can do this manually.
**Enabling**
To manually turn on metrics history collection [`system.metric_log`](../../operations/system-tables/metric_log.md), create `/etc/clickhouse-server/config.d/metric_log.xml` with the following content:
``` 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>
```
**Disabling**
To disable `metric_log` setting, you should create the following file `/etc/clickhouse-server/config.d/disable_metric_log.xml` with the following content:
``` xml
<yandex>
<metric_log remove="1" />
</yandex>
```
## replicated_merge_tree {#server_configuration_parameters-replicated_merge_tree}
Fine tuning for tables in the [ReplicatedMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md).

16
docs/en/operations/settings/settings.md
View File

@ -726,7 +726,7 @@ log_queries=1
## log_queries_min_query_duration_ms {#settings-log-queries-min-query-duration-ms}
Minimal time for the query to run to get to the following tables:
If enabled (non-zero), queries faster then the value of this setting will not be logged (you can think about this as a `long_query_time` for [MySQL Slow Query Log](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/slow-query-log.html)), and this basically means that you will not find them in the following tables:
- `system.query_log`
- `system.query_thread_log`
@ -2470,6 +2470,20 @@ Possible values:
Default value: `0`.
## union_default_mode {#union-default-mode}
Sets a mode for combining `SELECT` query results. The setting is only used when shared with [UNION](../../sql-reference/statements/select/union.md) without explicitly specifying the `UNION ALL` or `UNION DISTINCT`.
Possible values:
- `'DISTINCT'` — ClickHouse outputs rows as a result of combining queries removing duplicate rows.
- `'ALL'` — ClickHouse outputs all rows as a result of combining queries including duplicate rows.
- `''` — Clickhouse generates an exception when used with `UNION`.
Default value: `''`.
See examples in [UNION](../../sql-reference/statements/select/union.md).
## data_type_default_nullable {#data_type_default_nullable}
Allows data types without explicit modifiers [NULL or NOT NULL](../../sql-reference/statements/create/table.md#null-modifiers) in column definition will be [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md#data_type-nullable).

4
docs/en/operations/system-tables/errors.md
View File

@ -1,12 +1,12 @@
# system.errors {#system_tables-errors}
Contains error codes with number of times they have been triggered.
Contains error codes with the number of times they have been triggered.
Columns:
- `name` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — name of the error (`errorCodeToName`).
- `code` ([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — code number of the error.
- `value` ([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) - number of times this error has been happened.
- `value` ([UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — the number of times this error has been happened.
**Example**

14
docs/en/operations/system-tables/metric_log.md
View File

@ -2,19 +2,6 @@
Contains history of metrics values from tables `system.metrics` and `system.events`, periodically flushed to disk.
To turn on metrics history collection on `system.metric_log`, create `/etc/clickhouse-server/config.d/metric_log.xml` with following content:
``` 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>
```
Columns:
- `event_date` ([Date](../../sql-reference/data-types/date.md)) — Event date.
- `event_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Event time.
@ -55,6 +42,7 @@ CurrentMetric_DistributedFilesToInsert: 0
**See also**
- [metric_log setting](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#metric_log) — Enabling and disabling the setting.
- [system.asynchronous_metrics](../../operations/system-tables/asynchronous_metrics.md) — Contains periodically calculated metrics.
- [system.events](../../operations/system-tables/events.md#system_tables-events) — Contains a number of events that occurred.
- [system.metrics](../../operations/system-tables/metrics.md) — Contains instantly calculated metrics.

2
docs/en/sql-reference/functions/array-functions.md
View File

@ -1308,7 +1308,7 @@ Note that the `arraySum` is a [higher-order function](../../sql-reference/functi
## arrayAvg(\[func,\] arr1, …) {#array-avg}
Returns the sum of the `func` values. If the function is omitted, it just returns the average of the array elements.
Returns the average of the `func` values. If the function is omitted, it just returns the average of the array elements.
Note that the `arrayAvg` 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.

4
docs/en/sql-reference/functions/hash-functions.md
View File

@ -157,14 +157,14 @@ Levels are the same as in URLHierarchy. This function is specific to Yandex.Metr
## farmHash64 {#farmhash64}
Produces a 64-bit [FarmHash](https://github.com/google/farmhash) or Fingerprint value. Prefer `farmFingerprint64` for a stable and portable value.
Produces a 64-bit [FarmHash](https://github.com/google/farmhash) or Fingerprint value. `farmFingerprint64` is preferred for a stable and portable value.
``` sql
farmFingerprint64(par1, ...)
farmHash64(par1, ...)
```
These functions use the `Fingerprint64` and `Hash64` method respectively from all [available methods](https://github.com/google/farmhash/blob/master/src/farmhash.h).
These functions use the `Fingerprint64` and `Hash64` methods respectively from all [available methods](https://github.com/google/farmhash/blob/master/src/farmhash.h).
**Parameters**

8
docs/en/sql-reference/functions/other-functions.md
View File

@ -182,6 +182,14 @@ If `NULL` is passed to the function as input, then it returns the `Nullable(Noth
Gets the size of the block.
In ClickHouse, queries are always run on blocks (sets of column parts). This function allows getting the size of the block that you called it for.
## byteSize(...) {#function-bytesize}
Get an estimate of uncompressed byte size of its arguments in memory.
E.g. for UInt32 argument it will return constant 4, for String argument - the string length + 9 (terminating zero + length).
The function can take multiple arguments. The typical application is byteSize(*).
Use case: Suppose you have a service that stores data for multiple clients in one table. Users will pay per data volume. So, you need to implement accounting of users data volume. The function will allow to calculate the data size on per-row basis.
## materialize(x) {#materializex}
Turns a constant into a full column containing just one value.

57
docs/en/sql-reference/functions/string-search-functions.md
View File

@ -400,7 +400,8 @@ Result:
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
**See also**
**See Also**
- [extractAllGroupsVertical](#extractallgroups-vertical)
## extractAllGroupsVertical {#extractallgroups-vertical}
@ -440,7 +441,8 @@ Result:
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
**See also**
**See Also**
- [extractAllGroupsHorizontal](#extractallgroups-horizontal)
## like(haystack, pattern), haystack LIKE pattern operator {#function-like}
@ -590,8 +592,55 @@ Result:
└───────────────────────────────┘
```
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_search_functions/) <!--hide-->
## countMatches(haystack, pattern) {#countmatcheshaystack-pattern}
Returns the number of regular expression matches for a `pattern` in a `haystack`.
**Syntax**
``` sql
countMatches(haystack, pattern)
```
**Parameters**
- `haystack` — The string to search in. [String](../../sql-reference/syntax.md#syntax-string-literal).
- `pattern` — The regular expression with [re2 syntax](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax). [String](../../sql-reference/data-types/string.md).
**Returned value**
- The number of matches.
Type: [UInt64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
**Examples**
Query:
``` sql
SELECT countMatches('foobar.com', 'o+');
```
Result:
``` text
┌─countMatches('foobar.com', 'o+')─┐
│ 2 │
└──────────────────────────────────┘
```
Query:
``` sql
SELECT countMatches('aaaa', 'aa');
```
Result:
``` text
┌─countMatches('aaaa', 'aa')────┐
│ 2 │
└───────────────────────────────┘
```
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/functions/string_search_functions/) <!--hide-->

2
docs/en/sql-reference/statements/select/index.md
View File

@ -46,7 +46,7 @@ Specifics of each optional clause are covered in separate sections, which are li
- [SELECT clause](#select-clause)
- [DISTINCT clause](../../../sql-reference/statements/select/distinct.md)
- [LIMIT clause](../../../sql-reference/statements/select/limit.md)
- [UNION clause](../../../sql-reference/statements/select/union-all.md)
- [UNION clause](../../../sql-reference/statements/select/union.md)
- [INTO OUTFILE clause](../../../sql-reference/statements/select/into-outfile.md)
- [FORMAT clause](../../../sql-reference/statements/select/format.md)

37
docs/en/sql-reference/statements/select/union-all.md
View File

@ -1,37 +0,0 @@
---
toc_title: UNION
---
# UNION ALL Clause {#union-all-clause}
You can use `UNION ALL` to combine any number of `SELECT` queries by extending their results. Example:
``` 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
```
Result columns are matched by their index (order inside `SELECT`). If column names do not match, names for the final result are taken from the first query.
Type casting is performed for unions. For example, if two queries being combined have the same field with non-`Nullable` and `Nullable` types from a compatible type, the resulting `UNION ALL` has a `Nullable` type field.
Queries that are parts of `UNION ALL` can’t be enclosed in round brackets. [ORDER BY](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md) and [LIMIT](../../../sql-reference/statements/select/limit.md) are applied to separate queries, not to the final result. If you need to apply a conversion to the final result, you can put all the queries with `UNION ALL` in a subquery in the [FROM](../../../sql-reference/statements/select/from.md) clause.
# UNION DISTINCT Clause {#union-distinct-clause}
The difference between `UNION ALL` and `UNION DISTINCT` is that `UNION DISTINCT` will do a distinct transform for union result, it is equivalent to `SELECT DISTINCT` from a subquery containing `UNION ALL`.
# UNION Clause {#union-clause}
By default, `UNION` has the same behavior as `UNION DISTINCT`, but you can specify union mode by setting `union_default_mode`, values can be 'ALL', 'DISTINCT' or empty string. However, if you use `UNION` with setting `union_default_mode` to empty string, it will throw an exception.
## Implementation Details {#implementation-details}
Queries that are parts of `UNION/UNION ALL/UNION DISTINCT` can be run simultaneously, and their results can be mixed together.

81
docs/en/sql-reference/statements/select/union.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,81 @@
---
toc_title: UNION
---
# UNION Clause {#union-clause}
You can use `UNION` with explicitly specifying `UNION ALL` or `UNION DISTINCT`.
If you don't specify `ALL` or `DISTINCT`, it will depend on the `union_default_mode` setting. The difference between `UNION ALL` and `UNION DISTINCT` is that `UNION DISTINCT` will do a distinct transform for union result, it is equivalent to `SELECT DISTINCT` from a subquery containing `UNION ALL`.
You can use `UNION` to combine any number of `SELECT` queries by extending their results. Example:
``` 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
```
Result columns are matched by their index (order inside `SELECT`). If column names do not match, names for the final result are taken from the first query.
Type casting is performed for unions. For example, if two queries being combined have the same field with non-`Nullable` and `Nullable` types from a compatible type, the resulting `UNION` has a `Nullable` type field.
Queries that are parts of `UNION` can be enclosed in round brackets. [ORDER BY](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md) and [LIMIT](../../../sql-reference/statements/select/limit.md) are applied to separate queries, not to the final result. If you need to apply a conversion to the final result, you can put all the queries with `UNION` in a subquery in the [FROM](../../../sql-reference/statements/select/from.md) clause.
If you use `UNION` without explicitly specifying `UNION ALL` or `UNION DISTINCT`, you can specify the union mode using the [union_default_mode](../../../operations/settings/settings.md#union-default-mode) setting. The setting values can be `ALL`, `DISTINCT` or an empty string. However, if you use `UNION` with `union_default_mode` setting to empty string, it will throw an exception. The following examples demonstrate the results of queries with different values setting.
Query:
```sql
SET union_default_mode = 'DISTINCT';
SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 2;
```
Result:
```text
┌─1─┐
│ 1 │
└───┘
┌─1─┐
│ 2 │
└───┘
┌─1─┐
│ 3 │
└───┘
```
Query:
```sql
SET union_default_mode = 'ALL';
SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 2;
```
Result:
```text
┌─1─┐
│ 1 │
└───┘
┌─1─┐
│ 2 │
└───┘
┌─1─┐
│ 2 │
└───┘
┌─1─┐
│ 3 │
└───┘
```
Queries that are parts of `UNION/UNION ALL/UNION DISTINCT` can be run simultaneously, and their results can be mixed together.
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/select/union/) <!-- hide -->

67
docs/en/sql-reference/table-functions/mysql.md
View File

@ -5,10 +5,12 @@ toc_title: mysql
# mysql {#mysql}
Allows `SELECT` queries to be performed on data that is stored on a remote MySQL server.
Allows `SELECT` and `INSERT` queries to be performed on data that is stored on a remote MySQL server.
**Syntax**
``` sql
mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause'])
```
**Parameters**
@ -23,13 +25,15 @@ mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_
- `password` — User password.
- `replace_query` — Flag that converts `INSERT INTO` queries to `REPLACE INTO`. If `replace_query=1`, the query is replaced.
- `replace_query` — Flag that converts `INSERT INTO` queries to `REPLACE INTO`. Possible values:
- `0` - The query is executed as `INSERT INTO`.
- `1` - The query is executed as `REPLACE INTO`.
- `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` expression that is added to the `INSERT` query.
- `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` expression that is added to the `INSERT` query. Can be specified only with `replace_query = 0` (if you simultaneously pass `replace_query = 1` and `on_duplicate_clause`, ClickHouse generates an exception).
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.
Example: `INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('a', 2) ON DUPLICATE KEY UPDATE c2 = c2 + 1;`
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.
`on_duplicate_clause` here is `UPDATE c2 = c2 + 1`. See the MySQL documentation to find which `on_duplicate_clause` you can use with the `ON DUPLICATE KEY` clause.
Simple `WHERE` clauses such as `=, !=, >, >=, <, <=` are currently executed on the MySQL server.
@ -39,46 +43,59 @@ The rest of the conditions and the `LIMIT` sampling constraint are executed in C
A table object with the same columns as the original MySQL table.
## Usage Example {#usage-example}
!!! info "Note"
In the `INSERT` query to distinguish table function `mysql(...)` from table name with column names list you must use keywords `FUNCTION` or `TABLE FUNCTION`. See examples below.
**Examples**
Table in 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> INSERT INTO test (`int_id`, `float`) VALUES (1,2);
mysql> select * from test;
+------+----------+-----+----------+
| int_id | int_nullable | float | float_nullable |
+------+----------+-----+----------+
| 1 | NULL | 2 | NULL |
+------+----------+-----+----------+
1 row in set (0,00 sec)
mysql> SELECT * FROM test;
+--------+-------+
| int_id | float |
+--------+-------+
| 1 | 2 |
+--------+-------+
```
Selecting data from ClickHouse:
``` sql
SELECT * FROM mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123')
SELECT * FROM mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123');
```
``` text
┌─int_id─┬─int_nullable─┬─float─┬─float_nullable─┐
│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
┌─int_id─┬─float─┐
│ 1 │ 2 │
└────────┴───────┘
```
## See Also {#see-also}
Replacing and inserting:
```sql
INSERT INTO FUNCTION mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123', 1) (int_id, float) VALUES (1, 3);
INSERT INTO TABLE FUNCTION mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123', 0, 'UPDATE int_id = int_id + 1') (int_id, float) VALUES (1, 4);
SELECT * FROM mysql('localhost:3306', 'test', 'test', 'bayonet', '123');
```
``` text
┌─int_id─┬─float─┐
│ 1 │ 3 │
│ 2 │ 4 │
└────────┴───────┘
```
**See Also**
- [The ‘MySQL’ table engine](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md)
- [Using MySQL as a source of external dictionary](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/table_functions/mysql/) <!--hide-->
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/table_functions/mysql/) <!--hide-->

2
docs/es/sql-reference/statements/select/index.md
View File

@ -44,7 +44,7 @@ Los detalles de cada cláusula opcional se cubren en secciones separadas, que se
- [Cláusula HAVING](having.md)
- [Cláusula SELECT](#select-clause)
- [Cláusula LIMIT](limit.md)
- [UNION ALL cláusula](union-all.md)
- [UNION ALL cláusula](union.md)
## SELECT Cláusula {#select-clause}

2
docs/es/sql-reference/statements/select/union-all.md → docs/es/sql-reference/statements/select/union.md
View File

@ -3,7 +3,7 @@ machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
---
# UNION ALL Cláusula {#union-all-clause}
# UNION Cláusula {#union-clause}
Usted puede utilizar `UNION ALL` combinar cualquier número de `SELECT` consultas extendiendo sus resultados. Ejemplo:

23
docs/fa/commercial/cloud.md
View File

@ -1,23 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 1
toc_title: "\u0627\u0628\u0631"
---
# سرویس دهندگان سرویس ابری کلیک {#clickhouse-cloud-service-providers}
!!! info "اطلاعات"
اگر شما راه اندازی یک ابر عمومی با مدیریت سرویس خانه کلیک, احساس رایگان به [درخواست کشش را باز کنید](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/commercial/cloud.md) اضافه کردن به لیست زیر.
## ابر یاندکس {#yandex-cloud}
[سرویس مدیریت یاندکس برای کلیک](https://cloud.yandex.com/services/managed-clickhouse?utm_source=referrals&utm_medium=clickhouseofficialsite&utm_campaign=link3) ویژگی های کلیدی زیر را فراهم می کند:
- خدمات باغ وحش به طور کامل مدیریت برای [تکرار کلیک](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)
- انتخاب نوع ذخیره سازی چندگانه
- کپی در مناطق مختلف در دسترس بودن
- رمزگذاری و جداسازی
- تعمیر و نگهداری خودکار
{## [مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/commercial/cloud/) ##}

9
docs/fa/commercial/index.md
View File

@ -1,9 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u0628\u0627\u0632\u0631\u06AF\u0627\u0646\u06CC"
toc_priority: 70
toc_title: "\u0628\u0627\u0632\u0631\u06AF\u0627\u0646\u06CC"
---

23
docs/fa/commercial/support.md
View File

@ -1,23 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 3
toc_title: "\u067E\u0634\u062A\u06CC\u0628\u0627\u0646\u06CC"
---
# سرویس دهنده های پشتیبانی تجاری کلیک {#clickhouse-commercial-support-service-providers}
!!! info "اطلاعات"
اگر شما راه اندازی کرده اند یک سرویس پشتیبانی تجاری تاتر, در صورت تمایل به [درخواست کشش را باز کنید](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/edit/master/docs/en/commercial/support.md) اضافه کردن به لیست زیر.
## درجهبندی {#altinity}
التایمیت از 2017 پشتیبانی و خدمات سازمانی را پیشنهاد کرده است. مشتریان درجه بندی از فورچون 100 شرکت به راه اندازی. بازدید [www.altinity.com](https://www.altinity.com/) برای کسب اطلاعات بیشتر.
## سکس پارتی {#mafiree}
[شرح خدمات](http://mafiree.com/clickhouse-analytics-services.php)
## مینروب {#minervadb}
[شرح خدمات](https://minervadb.com/index.php/clickhouse-consulting-and-support-by-minervadb/)

204
docs/fa/development/architecture.md
View File

@ -1,204 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 62
toc_title: "\u0628\u0631\u0631\u0633\u06CC \u0627\u062C\u0645\u0627\u0644\u06CC \u0627\
\u0632 \u0645\u0639\u0645\u0627\u0631\u06CC \u06A9\u0644\u06CC\u06A9"
---
# بررسی اجمالی از معماری کلیک {#overview-of-clickhouse-architecture}
تاتر سندرم قبل از قاعدگی ستون گرا درست است. داده ها توسط ستون ها و در طول اجرای ارریس ذخیره می شود (بردارها و یا تکه های ستون). هر زمان ممکن, عملیات در ارریس اعزام, به جای در ارزش های فردی. این است که به نام “vectorized query execution,” و این کمک می کند کاهش هزینه پردازش داده های واقعی.
> این ایده چیز جدیدی نیست. این قدمت به `APL` زبان برنامه نویسی و فرزندان خود را: `A +`, `J`, `K` و `Q`. برنامه نویسی مجموعه در پردازش داده های علمی استفاده می شود. نه این ایده چیزی جدید در پایگاه داده های رابطه ای است: مثلا در `Vectorwise` سیستم.
دو روش مختلف برای سرعت بخشیدن به پردازش پرس و جو وجود دارد: اجرای پرس و جو و تولید کد زمان اجرا. در حالت دوم حذف تمام تغییر ناپذیر و اعزام پویا. هیچ کدام از این روش ها به شدت بهتر از دیگری نیست. تولید کد زمان اجرا می تواند بهتر باشد زمانی که فیوز بسیاری از عملیات, در نتیجه به طور کامل با استفاده از واحد اعدام پردازنده و خط لوله. اجرای پرس و جو بردار می تواند کمتر عملی باشد زیرا شامل بردار موقت است که باید به حافظه پنهان نوشته شود و به عقب برگردد. اگر داده های موقت در کش ال 2 مناسب نیست, این موضوع می شود. اما اجرای پرس و جو بردار به راحتی با بهره گیری از قابلیت سیم کارت از پردازنده. یک [مقاله پژوهشی](http://15721.courses.cs.cmu.edu/spring2016/papers/p5-sompolski.pdf) نوشته شده توسط دوستان ما نشان می دهد که بهتر است به ترکیب هر دو روش. تاتر با استفاده از اجرای پرس و جو بردار و حمایت اولیه برای تولید کد زمان اجرا محدود کرده است.
## ستونها {#columns}
`IColumn` رابط برای نشان دادن ستون ها در حافظه (در واقع تکه های ستون) استفاده می شود. این رابط فراهم می کند روش های کمکی برای اجرای اپراتورهای مختلف رابطه ای. تقریبا تمام عملیات تغییر ناپذیر است: ستون اصلی را تغییر نمی دهند اما یک تغییر جدید ایجاد می کنند. برای مثال `IColumn :: filter` روش یک ماسک بایت فیلتر می پذیرد. این برای استفاده می شود `WHERE` و `HAVING` اپراتورهای رابطه. نمونه های اضافی: `IColumn :: permute` روش پشتیبانی `ORDER BY` این `IColumn :: cut` روش پشتیبانی `LIMIT`.
مختلف `IColumn` پیاده سازی (`ColumnUInt8`, `ColumnString` و به همین ترتیب) برای طرح حافظه ستون ها به عهده دارند. طرح حافظه معمولا یک مجموعه پیوسته است. برای نوع عدد صحیح ستون, این فقط یک مجموعه به هم پیوسته است, پسندیدن `std :: vector`. برای `String` و `Array` ستون ها, این دو بردار است: یکی برای همه عناصر مجموعه, به طور متناوب قرار داده شده, و یک ثانیه برای شیپور خاموشی به ابتدای هر مجموعه. همچنین وجود دارد `ColumnConst` که فروشگاه فقط یک ارزش در حافظه, اما به نظر می رسد مانند یک ستون.
## زمینه {#field}
با این اوصاف, ممکن است برای کار با ارزش های فردی و همچنین. برای نشان دادن ارزش فردی `Field` استفاده شده است. `Field` فقط یک اتحادیه تبعیض `UInt64`, `Int64`, `Float64`, `String` و `Array`. `IColumn` دارد `operator[]` روش برای دریافت ارزش ازت به عنوان یک `Field` و `insert` روش برای اضافه کردن یک `Field` به پایان یک ستون. این روش ها بسیار موثر نیستند زیرا نیاز به برخورد موقت دارند `Field` اشیا به نمایندگی از ارزش فردی. روش های موثر تر مانند `insertFrom`, `insertRangeFrom` و به همین ترتیب.
`Field` اطلاعات کافی در مورد یک نوع داده خاص برای یک جدول ندارد. به عنوان مثال, `UInt8`, `UInt16`, `UInt32` و `UInt64` همه به عنوان نمایندگی `UInt64` در یک `Field`.
## انتزاعی نشتی {#leaky-abstractions}
`IColumn` روش هایی برای تحولات رابطه ای مشترک داده ها دارد اما همه نیازها را نمی بینند. به عنوان مثال, `ColumnUInt64` یک روش برای محاسبه مجموع دو ستون ندارد و `ColumnString` یک روش برای اجرای یک جستجو زیر رشته ندارد. این روال بی شماری در خارج از اجرا `IColumn`.
توابع مختلف در ستون ها را می توان در یک روش عمومی و غیر موثر استفاده کرد `IColumn` مواد و روش ها برای استخراج `Field` ارزش, و یا در یک راه تخصصی با استفاده از دانش طرح حافظه داخلی از داده ها در یک خاص `IColumn` اجرا کردن. این است که توسط توابع ریخته گری به خاص اجرا شده است `IColumn` نوع و مقابله با نمایندگی داخلی به طور مستقیم. به عنوان مثال, `ColumnUInt64` دارد `getData` روشی که اشاره به مجموعه داخلی را برمی گرداند, سپس یک روال جداگانه می خواند و یا که مجموعه را پر می کند به طور مستقیم. ما “leaky abstractions” برای اجازه دادن به تخصص های موثر روال های مختلف.
## انواع داده ها {#data_types}
`IDataType` مسئول سریالسازی و deserialization: برای خواندن و نوشتن تکه های ستون یا فردی مقادیر دودویی یا به صورت متن. `IDataType` به طور مستقیم به انواع داده ها در جداول مربوط. مثلا, وجود دارد `DataTypeUInt32`, `DataTypeDateTime`, `DataTypeString` و به همین ترتیب.
`IDataType` و `IColumn` فقط شل به یکدیگر مربوط. انواع داده های مختلف را می توان در حافظه توسط همان نشان داده شده است `IColumn` پیاده سازی. به عنوان مثال, `DataTypeUInt32` و `DataTypeDateTime` هر دو توسط نمایندگی `ColumnUInt32` یا `ColumnConstUInt32`. علاوه بر این, همان نوع داده را می توان با مختلف نشان `IColumn` پیاده سازی. به عنوان مثال, `DataTypeUInt8` می توان با نمایندگی `ColumnUInt8` یا `ColumnConstUInt8`.
`IDataType` فقط فروشگاه ابرداده. به عنوان مثال, `DataTypeUInt8` هیچ چیزی را ذخیره نمی کند (به جز ویپر) و `DataTypeFixedString` فروشگاه ها فقط `N` (اندازه رشته های ثابت).
`IDataType` دارای روش های کمکی برای فرمت های داده های مختلف. نمونه روش برای مرتب کردن یک مقدار با امکان نقل قول, برای مرتب کردن یک مقدار برای جانسون, و برای مرتب کردن یک مقدار به عنوان بخشی از فرمت میلی لیتر. هیچ مکاتبات مستقیم به فرمت های داده وجود دارد. برای مثال فرمت های داده های مختلف `Pretty` و `TabSeparated` می توانید همان استفاده کنید `serializeTextEscaped` روش کمکی از `IDataType` واسط.
## بلوک {#block}
A `Block` یک ظرف است که نشان دهنده یک زیر مجموعه است (تکه) از یک جدول در حافظه. این فقط مجموعه ای از سه برابر است: `(IColumn, IDataType, column name)`. در طول اجرای پرس و جو, داده ها توسط پردازش `Block`اگر ما یک `Block`, ما داده (در `IColumn` هدف), ما باید اطلاعات در مورد نوع خود (به `IDataType`) که به ما می گوید که چگونه به مقابله با این ستون, و ما باید نام ستون. این می تواند یا نام ستون اصلی از جدول و یا برخی از نام مصنوعی اختصاص داده شده برای گرفتن نتایج موقت از محاسبات.
هنگامی که ما برخی از تابع محاسبه بیش از ستون در یک بلوک, ما اضافه کردن ستون دیگر با نتیجه خود را به بلوک, و ما ستون برای استدلال از تابع را لمس کنید چرا که عملیات تغییر ناپذیر هستند. بعد, ستون غیر ضروری را می توان از بلوک حذف, اما اصلاح نشده. مناسب برای از بین بردن اکسپرس مشترک است.
بلوک برای هر تکه پردازش داده ها ایجاد شده است. توجه داشته باشید که برای همان نوع از محاسبه, نام ستون و انواع یکسان باقی می ماند برای بلوک های مختلف, و تنها ستون تغییرات داده. بهتر است داده های بلوک را از هدر بلوک تقسیم کنید زیرا اندازه های بلوک کوچک دارای سربار بالایی از رشته های موقت برای کپی کردن نام های شکسته و ستون هستند.
## بلوک جریان {#block-streams}
جریان بلوک برای پردازش داده ها می باشد. ما با استفاده از جریان بلوک به خواندن داده ها از جایی انجام داده تحولات و یا نوشتن داده ها به جایی. `IBlockInputStream` دارد `read` روش به بهانه بلوک بعدی در حالی که در دسترس. `IBlockOutputStream` دارد `write` روش به فشار بلوک جایی.
جریان ها برای:
1. خواندن و یا نوشتن به یک جدول. جدول فقط می گرداند یک جریان برای خواندن و یا نوشتن بلوک.
2. اجرای فرمت های داده. مثلا, اگر شما می خواهید به خروجی داده ها به یک ترمینال در `Pretty` شما یک جریان خروجی بلوک ایجاد می کنید که بلوک ها را فشار می دهید و فرمت می کند.
3. انجام تحولات داده ها. بیایید می گویند شما `IBlockInputStream` و می خواهید برای ایجاد یک جریان فیلتر شده است. شما ایجاد `FilterBlockInputStream` و با جریان خود را مقداردهی اولیه. سپس هنگامی که شما جلو و یک بلوک از `FilterBlockInputStream`, این نیش ترمزی میزند یک بلوک از جریان خود را, فیلتر, و گرداند بلوک فیلتر به شما. خطوط لوله اجرای پرس و جو در این راه نشان داده شده است.
تحولات پیچیده تر وجود دارد. مثلا, زمانی که شما از جلو `AggregatingBlockInputStream` تمام داده ها را از منبع خود می خواند و جمع می کند و سپس جریان داده های جمع شده را برای شما باز می گرداند. مثال دیگر: `UnionBlockInputStream` می پذیرد بسیاری از منابع ورودی در سازنده و همچنین تعدادی از موضوعات. این راه اندازی موضوعات متعدد و بار خوانده شده از منابع مختلف به صورت موازی.
> بلوک جریان استفاده از “pull” رویکرد به کنترل جریان: هنگامی که شما یک بلوک جلو و از جریان اول, در نتیجه می کشد بلوک های مورد نیاز از جریان تو در تو, و کل خط لوله اعدام کار خواهد کرد. نه “pull” نه “push” بهترین راه حل است زیرا جریان کنترل ضمنی است و محدودیت اجرای ویژگی های مختلف مانند اجرای همزمان چندین نمایش داده شد (ادغام بسیاری از خطوط لوله با هم). این محدودیت می تواند با کروتین ها و یا فقط در حال اجرا موضوعات اضافی که برای یکدیگر صبر غلبه بر. ما ممکن است امکانات بیشتری داشته باشیم اگر جریان کنترل را صریح کنیم: اگر منطق را برای عبور داده ها از یک واحد محاسبه به خارج دیگری از این واحدهای محاسبه قرار دهیم. خواندن این [مقاله](http://journal.stuffwithstuff.com/2013/01/13/iteration-inside-and-out/) برای افکار بیشتر.
ما باید توجه داشته باشید که خط لوله اجرای پرس و جو ایجاد داده های موقت در هر مرحله. ما سعی می کنیم برای حفظ اندازه بلوک به اندازه کافی کوچک به طوری که داده های موقت متناسب در کش پردازنده. با این فرض, نوشتن و خواندن داده های موقت تقریبا رایگان در مقایسه با محاسبات دیگر است. ما می توانیم یک جایگزین در نظر, است که به فیوز بسیاری از عملیات در خط لوله با هم. این می تواند خط لوله به عنوان کوتاه که ممکن است و حذف بسیاری از اطلاعات موقت, که می تواند یک مزیت, اما همچنین دارای اشکالاتی. مثلا, یک خط لوله تقسیم باعث می شود به راحتی پیاده سازی ذخیره داده متوسط, سرقت اطلاعات متوسط از نمایش داده شد مشابه در حال اجرا در همان زمان, و ادغام خطوط لوله برای نمایش داده شد مشابه.
## فرشها {#formats}
فرمت های داده ها با جریان بلوک اجرا شده است. وجود دارد “presentational” فرمت تنها مناسب برای خروجی داده ها به مشتری مانند `Pretty` قالب, فراهم می کند که تنها `IBlockOutputStream`. و فرمت های ورودی / خروجی مانند `TabSeparated` یا `JSONEachRow`.
همچنین جریان ردیف وجود دارد: `IRowInputStream` و `IRowOutputStream`. اجازه می دهد شما را به جلو و/فشار داده های ردیف های فردی, نه با بلوک. و فقط برای ساده سازی اجرای فرمت های ردیف گرا نیاز دارند. لفافه `BlockInputStreamFromRowInputStream` و `BlockOutputStreamFromRowOutputStream` به شما اجازه تبدیل جریان ردیف گرا به جریان بلوک گرا به طور منظم.
## I/O {#io}
برای ورودی بایت گرا / خروجی, وجود دارد `ReadBuffer` و `WriteBuffer` کلاس های انتزاعی. به جای ج++استفاده می شود `iostream`نگران نباشید: هر پروژه سی++ بالغ با استفاده از چیزی غیر از `iostream`به دلایل خوب.
`ReadBuffer` و `WriteBuffer` فقط یک بافر پیوسته و مکان نما با اشاره به موقعیت در بافر که. پیاده سازی ممکن است خود و یا حافظه برای بافر خود را ندارد. یک روش مجازی برای پر کردن بافر با داده های زیر وجود دارد (برای `ReadBuffer`) و یا به خیط و پیت کردن بافر جایی (برای `WriteBuffer`). روش های مجازی به ندرت نامیده می شود.
پیاده سازی از `ReadBuffer`/`WriteBuffer` برای کار با فایل ها و توصیفگر فایل ها و سوکت های شبکه برای اجرای فشرده سازی استفاده می شود (`CompressedWriteBuffer` is initialized with another WriteBuffer and performs compression before writing data to it), and for other purposes – the names `ConcatReadBuffer`, `LimitReadBuffer` و `HashingWriteBuffer` صحبت برای خود.
خواندن / نویسنده تنها با بایت برخورد. توابع از وجود دارد `ReadHelpers` و `WriteHelpers` فایل های هدر برای کمک به قالب بندی ورودی / خروجی. برای مثال یاران به نوشتن یک شماره در قالب دهدهی وجود دارد.
بیایید نگاه کنیم که چه اتفاقی می افتد زمانی که می خواهید نتیجه را بنویسید `JSON` قالب به چاق و چله. شما باید یک نتیجه مجموعه ای از ذهن می شود `IBlockInputStream`. شما ایجاد `WriteBufferFromFileDescriptor(STDOUT_FILENO)` برای نوشتن بایت به چاق و چله. شما ایجاد `JSONRowOutputStream`, مقداردهی اولیه با که `WriteBuffer` برای نوشتن ردیف در `JSON` به چاق و چله. شما ایجاد `BlockOutputStreamFromRowOutputStream` در بالای این, برای نشان دادن به عنوان `IBlockOutputStream`. سپس با شما تماس `copyData` برای انتقال داده ها از `IBlockInputStream` به `IBlockOutputStream`, و همه چیز کار می کند. داخلی, `JSONRowOutputStream` خواهد شمارشگر های مختلف جانسون ارسال و پاسخ `IDataType::serializeTextJSON` روش با اشاره به `IColumn` و شماره ردیف به عنوان استدلال. در نتیجه, `IDataType::serializeTextJSON` یک روش از پاسخ `WriteHelpers.h`: به عنوان مثال, `writeText` برای انواع عددی و `writeJSONString` برای `DataTypeString`.
## جداول {#tables}
این `IStorage` رابط نشان دهنده جداول. پیاده سازی های مختلف که رابط موتورهای جدول متفاوت است. مثالها عبارتند از `StorageMergeTree`, `StorageMemory` و به همین ترتیب. نمونه هایی از این کلاس ها فقط جداول.
کلید `IStorage` روش `read` و `write`. همچنین وجود دارد `alter`, `rename`, `drop` و به همین ترتیب. این `read` روش استدلال های زیر را می پذیرد: مجموعه ای از ستون ها برای خواندن از یک جدول `AST` پرس و جو را در نظر بگیرید, و تعداد مورد نظر از جریان به بازگشت. این گرداند یک یا چند `IBlockInputStream` اشیا و اطلاعات در مورد مرحله پردازش داده ها که در داخل یک موتور جدول در طول اجرای پرس و جو تکمیل شد.
در بیشتر موارد, روش خواندن تنها برای خواندن ستون مشخص شده از یک جدول است, نه برای هر پردازش داده ها بیشتر. تمام پردازش داده های بیشتر توسط مترجم پرس و جو انجام می شود و خارج از وظیفه است `IStorage`.
اما استثنا قابل توجه وجود دارد:
- پرس و جو اس تی به تصویب رسید `read` روش, و موتور جدول می توانید استفاده کنید به استفاده از شاخص و به خواندن اطلاعات کمتر از یک جدول.
- گاهی موتور جدول می تواند داده های خود را به یک مرحله خاص پردازش. به عنوان مثال, `StorageDistributed` می توانید یک پرس و جو به سرور از راه دور ارسال, از او بخواهید برای پردازش داده ها به مرحله ای که داده ها را از سرور های مختلف از راه دور را می توان با هم ادغام شدند, و بازگشت که داده های پیش پردازش. مترجم پرس و جو سپس پس از اتمام پردازش داده ها.
جدول `read` روش می تواند چندین بازگشت `IBlockInputStream` اشیا اجازه می دهد تا پردازش داده های موازی. این جریان ورودی بلوک های متعدد می توانید از یک جدول به صورت موازی به عنوان خوانده شده. سپس شما می توانید این جریان با تحولات مختلف قرار دادن (مانند ارزیابی بیان و یا فیلتر) است که می تواند به طور مستقل محاسبه و ایجاد یک `UnionBlockInputStream` برای خواندن از جریانهای چندگانه به صورت موازی.
همچنین وجود دارد `TableFunction`این توابع که بازگشت موقت هستند `IStorage` شی برای استفاده در `FROM` بند یک پرس و جو.
برای دریافت یک ایده سریع از نحوه پیاده سازی موتور جدول خود را در چیزی ساده مانند نگاه `StorageMemory` یا `StorageTinyLog`.
> به عنوان نتیجه `read` روش, `IStorage` بازگشت `QueryProcessingStage` – information about what parts of the query were already calculated inside storage.
## Parsers {#parsers}
تجزیه کننده تبار بازگشتی دست نوشته تجزیه کننده تجزیه پرس و جو تجزیه. به عنوان مثال, `ParserSelectQuery` فقط به صورت بازگشتی تماس تجزیه کننده زمینه ای برای بخش های مختلف از پرس و جو. تجزیه کننده ایجاد یک `AST`. این `AST` توسط گره هایی که نمونه هایی از `IAST`.
> ژنراتور تجزیه کننده به دلایل تاریخی استفاده نمی شود.
## مترجمین {#interpreters}
مترجمین برای ایجاد خط لوله اجرای پرس و جو از `AST`. می مفسران ساده وجود دارد, مانند `InterpreterExistsQuery` و `InterpreterDropQuery` یا پیچیده تر `InterpreterSelectQuery`. خط لوله اجرای پرس و جو ترکیبی از ورودی بلوک یا جریان خروجی است. برای مثال نتیجه تفسیر `SELECT` پرس و جو است `IBlockInputStream` برای خواندن نتیجه مجموعه ای از; نتیجه پرس و جو درج است `IBlockOutputStream` برای نوشتن داده ها برای درج به, و در نتیجه تفسیر `INSERT SELECT` پرس و جو است `IBlockInputStream` که نتیجه خالی را برمی گرداند مجموعه ای در خواندن برای اولین بار, اما نسخه داده ها از `SELECT` به `INSERT` در همان زمان.
`InterpreterSelectQuery` استفاده `ExpressionAnalyzer` و `ExpressionActions` ماشین برای تجزیه و تحلیل پرس و جو و تحولات. این جایی است که اکثر بهینه سازی پرس و جو مبتنی بر قانون انجام می شود. `ExpressionAnalyzer` کاملا کثیف است و باید بازنویسی شود: تحولات پرس و جو های مختلف و بهینه سازی باید استخراج به کلاس های جداگانه اجازه می دهد تا تحولات مدولار و یا پرس و جو.
## توابع {#functions}
توابع عادی و توابع کل وجود دارد. برای توابع کل, بخش بعدی را ببینید.
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`'ثانیه از داده ها برای پیاده سازی اجرای پرس و جو بردار.
برخی از توابع متفرقه مانند وجود دارد [blockSize](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-blocksize), [رفع موانع](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-rownumberinblock) و [خرابی اجرا](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-runningaccumulate), که بهره برداری از پردازش بلوک و نقض استقلال ردیف.
تاتر تایپ قوی, بنابراین هیچ تبدیل نوع ضمنی وجود دارد. اگر یک تابع یک ترکیب خاص از انواع پشتیبانی نمی کند, این می اندازد یک استثنا. اما توابع می توانند کار کنند (غیرمنتظره) برای بسیاری از ترکیبات مختلف از انواع. برای مثال `plus` تابع (برای پیاده سازی `+` اپراتور) برای هر ترکیبی از انواع عددی کار می کند: `UInt8` + `Float32`, `UInt16` + `Int8` و به همین ترتیب. همچنین, برخی از توابع مختلف می توانید هر تعداد از استدلال قبول, مانند `concat` تابع.
اجرای یک تابع ممکن است کمی ناخوشایند به دلیل یک تابع به صراحت اعزام انواع داده ها پشتیبانی و پشتیبانی `IColumns`. برای مثال `plus` تابع دارای کد تولید شده توسط نمونه از یک ج++ قالب برای هر ترکیبی از انواع عددی, و استدلال چپ و راست ثابت یا غیر ثابت.
این یک محل عالی برای اجرای تولید کد زمان اجرا برای جلوگیری از نفخ کد الگو است. همچنین, این امکان را برای اضافه کردن توابع ذوب مانند ذوب ضرب-اضافه کردن و یا به مقایسه های متعدد در یک تکرار حلقه.
با توجه به اجرای پرس و جو بردار, توابع کوتاه دور نیست. مثلا, اگر شما ارسال `WHERE f(x) AND g(y)`, هر دو طرف محاسبه می شود, حتی برای ردیف, وقتی که `f(x)` صفر است (به جز زمانی که `f(x)` بیان ثابت صفر است). اما اگر انتخاب از `f(x)` شرایط بالا و محاسبه است `f(x)` بسیار ارزان تر از `g(y)` بهتر است محاسبات چند گذر را اجرا کنید. این برای اولین بار محاسبه `f(x)` سپس ستون ها را با نتیجه فیلتر کنید و سپس محاسبه کنید `g(y)` فقط برای کوچکتر, تکه های فیلتر شده از داده ها.
## توابع مجموع {#aggregate-functions}
توابع مجموع توابع نفرت انگیز هستند. جمع ارزش به برخی از دولت منتقل می شود و به شما اجازه دریافت نتایج از دولت. با مدیریت `IAggregateFunction` واسط. ایالات می تواند نسبتا ساده (دولت برای `AggregateFunctionCount` تنها یک `UInt64` ارزش) و یا کاملا پیچیده (دولت از `AggregateFunctionUniqCombined` ترکیبی از یک مجموعه خطی است, یک جدول هش, و یک `HyperLogLog` ساختار داده احتمالاتی).
ایالات در اختصاص داده `Arena` (یک استخر حافظه) برای مقابله با کشورهای مختلف در حالی که اجرای یک کارتیت بالا `GROUP BY` پرس و جو. ایالات می تواند یک سازنده غیر بدیهی و مخرب دارند: مثلا, کشورهای تجمع پیچیده می توانید حافظه اضافی خود اختصاص. این نیاز به توجه به ایجاد و از بین بردن ایالات و به درستی عبور مالکیت و تخریب سفارش خود را.
تجمع متحده می تواند سرهمی و deserialized به تصویب بیش از این شبکه در توزیع پرس و جو اعدام و یا ارسال آنها را بر روی دیسک که در آن وجود دارد به اندازه کافی نمی رم. حتی می توانند در یک جدول با `DataTypeAggregateFunction` اجازه می دهد تا تجمع افزایشی از داده ها.
> فرمت داده سریال برای عملکرد کل ایالات در حال حاضر نسخه نیست. این خوب است اگر کشورهای کل تنها به طور موقت ذخیره می شود. اما ما `AggregatingMergeTree` موتور جدول برای تجمع افزایشی, و مردم در حال حاضر با استفاده از در تولید. این دلیل که چرا سازگاری عقب مورد نیاز است در هنگام تغییر فرمت سریال برای هر تابع کل در اینده است.
## کارگزار {#server}
سرور پیاده سازی چندین رابط های مختلف:
- رابط قام برای هر مشتریان خارجی.
- یک رابط واحد کنترل گیربکس اتوماتیک برای مشتری خانه رعیتی بومی و برای ارتباط متقابل سرور در طول اجرای پرس و جو توزیع شده است.
- رابط کاربری برای انتقال داده ها برای تکرار.
داخلی, این فقط یک سرور چند رشته ای بدوی بدون کروتین یا الیاف است. از زمانی که سرور طراحی نشده است برای پردازش نرخ بالای ساده نمایش داده شد اما برای پردازش نسبتا پایین نرخ پیچیده نمایش داده شد هر یک می تواند روند مقدار زیادی از داده ها برای تجزیه و تحلیل ترافیک.
سرور مقدار دهی اولیه `Context` کلاس با محیط لازم برای اجرای پرس و جو: لیستی از پایگاه داده های موجود, کاربران و حقوق دسترسی, تنظیمات, خوشه, لیست فرایند, ورود به سیستم پرس و جو, و غیره. مفسران استفاده از این محیط.
ما سازگاری کامل رو به عقب و رو به جلو را برای پروتکل سرور تی سی پی حفظ می کنیم: مشتریان قدیمی می توانند با سرورهای جدید صحبت کنند و مشتریان جدید می توانند با سرورهای قدیمی صحبت کنند. اما ما نمی خواهیم تا ابد حفظ کنیم و پس از حدود یک سال پشتیبانی از نسخه های قدیمی را از بین می بریم.
!!! note "یادداشت"
برای اکثر برنامه های کاربردی خارجی, توصیه می کنیم با استفاده از رابط اچ تی پی به دلیل ساده و ساده برای استفاده است. پروتکل تی سی پی به شدت با ساختارهای داده داخلی ارتباط دارد: از فرمت داخلی برای عبور بلوک های داده استفاده می کند و از فریم های سفارشی برای داده های فشرده استفاده می کند. ما یک کتابخانه سی که برای پروتکل منتشر نشده است چرا که نیاز به ارتباط بسیاری از کدهای کلیکهاوس, که عملی نیست.
## اجرای پرس و جو توزیع شده {#distributed-query-execution}
سرور در راه اندازی خوشه عمدتا مستقل هستند. شما می توانید یک `Distributed` جدول در یک یا تمام سرور در یک خوشه. این `Distributed` table does not store data itself – it only provides a “view” به تمام جداول محلی در گره های متعدد از یک خوشه. هنگامی که شما از یک انتخاب `Distributed` جدول, بازنویسی است که پرس و جو, را گره از راه دور با توجه به بار تنظیمات متعادل, و پرس و جو را به او می فرستد. این `Distributed` درخواست جدول سرور از راه دور برای پردازش یک پرس و جو فقط تا مرحله ای که نتایج متوسط از سرور های مختلف را می توان با هم ادغام شدند. سپس نتایج متوسط را دریافت می کند و ادغام می کند. جدول توزیع تلاش می کند برای توزیع کار به همان اندازه که ممکن است به سرور از راه دور می کند و داده های متوسط بسیار بیش از شبکه ارسال کنید.
همه چیز پیچیده تر می شود زمانی که شما زیر کشتیها در و یا پیوستن به بند, و هر یک از استفاده از یک `Distributed` جدول ما استراتژی های مختلف برای اجرای این نمایش داده شد.
هیچ برنامه پرس و جو جهانی برای اجرای پرس و جو توزیع وجود دارد. هر گره دارای برنامه پرس و جو محلی خود را برای بخشی خود را از کار. ما فقط ساده یک پاس اجرای پرس و جو توزیع شده: ما ارسال نمایش داده شد برای گره های از راه دور و سپس ادغام نتایج. اما این امکان پذیر نیست برای نمایش داده شد پیچیده با بالا کار افتادگی گروه بورس و یا با مقدار زیادی از داده های موقت برای پیوستن به. در چنین مواردی ما نیاز به “reshuffle” داده ها بین سرور, که نیاز به هماهنگی اضافی. کلیک هاوس از این نوع اجرای پرس و جو پشتیبانی نمی کند و ما باید روش کار کنیم.
## ادغام درخت {#merge-tree}
`MergeTree` یک خانواده از موتورهای ذخیره سازی است که پشتیبانی از نمایه سازی توسط کلید اصلی است. کلید اصلی می تواند یک تاپل دلخواه از ستون ها و یا عبارات. داده ها در یک `MergeTree` جدول در ذخیره می شود “parts”. هر بخش ذخیره داده ها در جهت کلید اولیه, بنابراین داده ها از لحاظ واژگان توسط تاپل کلید اولیه دستور داد. تمام ستون های جدول به صورت جداگانه ذخیره می شوند `column.bin` فایل ها در این بخش. فایل ها از بلوک های فشرده تشکیل شده است. هر بلوک است که معمولا از 64 کیلوبایت به 1 مگابایت از داده های غیر فشرده, بسته به اندازه مقدار متوسط. بلوک از مقادیر ستون بعد از دیگری قرار داده شده به طور یکنواخت تشکیل شده است. مقادیر ستون در همان جهت برای هر ستون هستند (کلید اصلی سفارش را تعریف می کند), تا زمانی که شما توسط بسیاری از ستون تکرار, شما ارزش برای ردیف مربوطه.
کلید اصلی خود است “sparse”. این کار هر سطر رسیدگی نمی, اما تنها برخی از محدوده داده. جدا `primary.idx` فایل دارای ارزش کلید اصلی برای هر سطر نفر که نفر نامیده می شود `index_granularity` (معمولا, نفر = 8192). همچنین, برای هر ستون, ما داریم `column.mrk` پروندهها با “marks,” که ناراحتی به هر سطر نفر هفتم در فایل داده ها. هر علامت یک جفت است: افست در فایل به ابتدای بلوک فشرده و افست در بلوک فشرده به ابتدای داده ها. معمولا, بلوک های فشرده توسط علامت تراز وسط قرار دارد, و افست در بلوک فشرده صفر است. داده ها برای `primary.idx` همیشه در حافظه ساکن, و داده ها را برای `column.mrk` فایل های ذخیره شده است.
هنگامی که ما می رویم به خواندن چیزی از یک شرکت در `MergeTree` ما نگاه می کنیم `primary.idx` داده ها و تعیین محل محدوده است که می تواند حاوی اطلاعات درخواست شده و سپس نگاه `column.mrk` داده ها و محاسبه شیپور خاموشی برای جایی که شروع به خواندن این محدوده. به دلیل نرمی, اطلاعات اضافی ممکن است به عنوان خوانده شده. تاتر مناسب برای یک بار بالا از نمایش داده شد نقطه ساده نیست, چرا که کل محدوده با `index_granularity` ردیف باید برای هر کلید به عنوان خوانده شده, و کل بلوک فشرده باید برای هر ستون از حالت فشرده خارج. ما جرقه شاخص ساخته شده چرا که ما باید قادر به حفظ تریلیون ردیف در هر سرور بدون مصرف حافظه قابل توجه برای شاخص باشد. همچنین, به دلیل کلید اصلی پراکنده است, منحصر به فرد نیست: این می تواند وجود کلید در جدول در زمان درج بررسی نمی. شما می توانید ردیف های بسیاری را با همان کلید در یک جدول داشته باشید.
هنگامی که شما `INSERT` یک دسته از داده ها به `MergeTree`, که دسته مرتب شده بر اساس کلید اصلی سفارش و به شکل یک بخش جدید. موضوعات پس زمینه وجود دارد که به صورت دوره ای برخی از قطعات را انتخاب می کنند و به یک بخش مرتب شده اند تا تعداد قطعات نسبتا کم باشد. به همین دلیل است که نامیده می شود `MergeTree`. البته ادغام منجر به “write amplification”. تمام قطعات تغییر ناپذیر هستند: تنها ایجاد و حذف, اما اصلاح نشده. هنگامی که انتخاب اجرا شده است, دارای یک تصویر لحظهای از جدول (مجموعه ای از قطعات). پس از ادغام, ما همچنین قطعات قدیمی برای برخی از زمان به بهبود پس از شکست ساده تر نگه, بنابراین اگر ما می بینیم که برخی از بخش ادغام شده است که احتمالا شکسته, ما می توانیم با قطعات منبع خود را جایگزین.
`MergeTree` یک درخت ل اس ام نیست زیرا حاوی نیست “memtable” و “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.
> جداول ادغام تنها می توانید یک دارند (اولیه) شاخص: هیچ شاخص ثانویه وجود ندارد. این امر می تواند خوب اجازه می دهد تا بازنمایی فیزیکی متعدد تحت یک جدول منطقی, مثلا, برای ذخیره داده ها در بیش از یک نظم فیزیکی و یا حتی اجازه می دهد تا بازنمایی با داده های از پیش جمع همراه با داده های اصلی.
موتورهای ادغام است که کار اضافی در طول پس زمینه ادغام انجام می دهند وجود دارد. مثالها عبارتند از `CollapsingMergeTree` و `AggregatingMergeTree`. این می تواند به عنوان پشتیبانی ویژه ای برای به روز رسانی درمان می شود. به خاطر داشته باشید که این به روز رسانی واقعی نیست چرا که کاربران معمولا هیچ کنترلی بر زمان هنگامی که پس زمینه ادغام اجرا می شوند, و داده ها در یک `MergeTree` جدول تقریبا همیشه در بیش از یک بخش ذخیره می شود, نه در فرم به طور کامل با هم ادغام شدند.
## تکرار {#replication}
تکرار در کلیک خانه را می توان بر اساس هر جدول پیکربندی شده است. شما می توانید برخی از تکرار و برخی از جداول غیر تکرار بر روی همان سرور. شما همچنین می تواند جداول تکرار در راه های مختلف, مانند یک جدول با تکرار دو عامل و دیگری با سه عامل.
تکرار در اجرا `ReplicatedMergeTree` موتور ذخیره سازی. مسیر در `ZooKeeper` به عنوان یک پارامتر برای موتور ذخیره سازی مشخص شده است. تمام جداول با همان مسیر در `ZooKeeper` تبدیل کپی از یکدیگر: همگام سازی داده های خود و حفظ ثبات. کپی می تواند اضافه شود و به صورت پویا به سادگی با ایجاد و یا حذف یک جدول حذف شده است.
تکرار با استفاده از یک طرح چند استاد ناهمزمان. شما می توانید داده ها را به هر ماکت است که یک جلسه با وارد `ZooKeeper`, و داده ها به تمام کپی های دیگر غیر همزمان تکرار. چون کلیک هاوس به روز رسانی را پشتیبانی نمی کند, تکرار بدون درگیری است. همانطور که هیچ اذعان حد نصاب درج وجود دارد, داده فقط قرار داده ممکن است از دست داده اگر یک گره نتواند.
فراداده برای تکرار در باغ وحش ذخیره می شود. ورود به سیستم تکرار است که لیست چه اقداماتی را انجام دهید وجود دارد. اقدامات عبارتند از: دریافت بخشی; ادغام قطعات; رها کردن یک پارتیشن, و غیره. هر ماکت کپی ورود تکرار به صف خود و سپس اجرا اقدامات از صف. برای مثال در درج “get the part” عمل در ورود به سیستم ایجاد, و هر دانلود ماکت که بخشی. ادغام بین کپی هماهنگ برای دریافت بایت - نتایج یکسان. تمام قطعات در همان راه در تمام کپی با هم ادغام شدند. این است که با انتخاب یک ماکت به عنوان رهبر دست, و این ماکت شروع ادغام و می نویسد “merge parts” عملیات به ورود به سیستم.
تکرار فیزیکی است: تنها قطعات فشرده بین گره منتقل, نمایش داده شد نیست. ادغام در هر ماکت پردازش به طور مستقل در اکثر موارد به کاهش هزینه های شبکه با اجتناب از تقویت شبکه. قطعات با هم ادغام شدند بزرگ بر روی شبکه تنها در موارد تاخیر تکرار قابل توجهی ارسال.
بعلاوه, هر ماکت ذخیره دولت خود را در باغ وحش به عنوان مجموعه ای از قطعات و چک سام خود. هنگامی که دولت در فایل سیستم محلی واگرا از دولت مرجع در باغ وحش, ماکت بازیابی سازگاری خود را با دانلود قطعات گم شده و شکسته از دیگر کپی. هنگامی که برخی از داده های غیر منتظره و یا شکسته در فایل سیستم محلی وجود دارد, خانه را حذف کنید, اما حرکت می کند به یک دایرکتوری جداگانه و فراموش.
!!! note "یادداشت"
خوشه محل کلیک متشکل از خرده ریز مستقل, و هر سفال شامل کپی. خوشه است **الاستیک نیست**, بنابراین پس از اضافه کردن یک سفال جدید, داده ها بین خرده ریز به طور خودکار توازن نیست. بجای, بار خوشه قرار است تنظیم شود ناهموار. این پیاده سازی به شما کنترل بیشتری می دهد و برای خوشه های نسبتا کوچک مانند ده ها گره مناسب است. اما برای خوشه با صدها گره که ما با استفاده از در تولید, این رویکرد یک نقطه ضعف قابل توجهی می شود. ما باید یک موتور جدول است که دهانه در سراسر خوشه با مناطق به صورت پویا تکرار است که می تواند تقسیم و متعادل کننده شده بین خوشه به طور خودکار پیاده سازی.
{## [مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/development/architecture/) ##}

14
docs/fa/development/browse-code.md
View File

@ -1,14 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 63
toc_title: "\u0645\u0631\u0648\u0631 \u06A9\u062F \u0645\u0646\u0628\u0639"
---
# مرور کد منبع کلیک {#browse-clickhouse-source-code}
شما می توانید استفاده کنید **ووبوک** مرورگر کد اینترنتی موجود است [اینجا](https://clickhouse.tech/codebrowser/html_report/ClickHouse/src/index.html). این فراهم می کند ناوبری کد و برجسته معنایی, جستجو و نمایه سازی. عکس فوری کد روزانه به روز می شود.
همچنین شما می توانید فهرست منابع در [گیتهاب](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse) طبق معمول
اگر شما علاقه مند هستید چه IDE استفاده کنید توصیه می کنیم CLion, QT Creator, مقابل کد و KDevelop (با هشدارهای). شما می توانید هر محیط برنامه نویسی مورد علاقه استفاده کنید. ویم و ایمکس نیز حساب می کنند.

45
docs/fa/development/build-cross-arm.md
View File

@ -1,45 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 67
toc_title: "\u0686\u06AF\u0648\u0646\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06CC \u0633\u0627\u062E\
\u062A ClickHouse \u062F\u0631 \u0644\u06CC\u0646\u0648\u06A9\u0633 \u0628\u0631\
\u0627\u06CC AARCH64 (ARM64)"
---
# چگونه برای ساخت ClickHouse در لینوکس برای AARCH64 (ARM64) معماری {#how-to-build-clickhouse-on-linux-for-aarch64-arm64-architecture}
این برای مواردی است که شما دستگاه لینوکس دارید و می خواهید از این برای ساخت استفاده کنید `clickhouse` دودویی که در یک ماشین لینوکس دیگر با معماری پردازنده عاشق64 اجرا خواهد شد. این است که برای چک ادغام مداوم است که بر روی سرور های لینوکس اجرا در نظر گرفته شده.
صلیب-ساخت برای AARCH64 است که بر اساس [ساخت دستورالعمل](build.md) اول دنبالشون کن
# نصب کلانگ-8 {#install-clang-8}
دستورالعمل از دنبال https://apt.llvm.org / برای اوبونتو یا دبیان راه اندازی خود را.
مثلا, در اوبونتو بیونیک شما می توانید دستورات زیر استفاده کنید:
``` 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
```
# نصب مجموعه ابزار صلیب کشی {#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
```
# ساخت خانه کلیک {#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
```
باینری حاصل تنها در لینوکس با معماری پردازنده اروچ64 اجرا خواهد شد.

67
docs/fa/development/build-cross-osx.md
View File

@ -1,67 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 66
toc_title: "\u0686\u06AF\u0648\u0646\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06CC \u0633\u0627\u062E\
\u062A \u062A\u0627\u062A\u0631 \u062F\u0631 \u0644\u06CC\u0646\u0648\u06A9\u0633\
\ \u0628\u0631\u0627\u06CC \u0633\u06CC\u0633\u062A\u0645 \u0639\u0627\u0645\u0644\
\ \u0645\u06A9 \u0627\u06CC\u06A9\u0633"
---
# چگونه برای ساخت تاتر در لینوکس برای سیستم عامل مک ایکس {#how-to-build-clickhouse-on-linux-for-mac-os-x}
این برای مواردی است که شما دستگاه لینوکس دارید و می خواهید از این برای ساخت استفاده کنید `clickhouse` این است که برای چک ادغام مداوم است که بر روی سرور های لینوکس اجرا در نظر گرفته شده. اگر شما می خواهید برای ساخت خانه کلیک به طور مستقیم در سیستم عامل مک ایکس, سپس با ادامه [دستورالعمل دیگر](build-osx.md).
کراس ساخت برای سیستم عامل مک ایکس بر اساس [ساخت دستورالعمل](build.md) اول دنبالشون کن
# نصب کلانگ-8 {#install-clang-8}
دستورالعمل از دنبال https://apt.llvm.org / برای اوبونتو یا دبیان راه اندازی خود را.
به عنوان مثال دستورات برای بیونیک مانند:
``` 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
```
# نصب مجموعه ابزار صلیب کشی {#install-cross-compilation-toolset}
بیایید مسیری را که ما نصب می کنیم به یاد داشته باشیم `cctools` به عنوان ${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
```
همچنین, ما نیاز به دانلود ماکو ایکس انحراف معیار به درخت کار.
``` bash
cd ClickHouse
wget 'https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs/releases/download/10.14-beta4/MacOSX10.14.sdk.tar.xz'
mkdir -p build-darwin/cmake/toolchain/darwin-x86_64
tar xJf MacOSX10.14.sdk.tar.xz -C build-darwin/cmake/toolchain/darwin-x86_64 --strip-components=1
```
# ساخت خانه کلیک {#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
```
باینری حاصل یک فرمت اجرایی ماخ ای داشته باشد و نمی تواند در لینوکس اجرا شود.

95
docs/fa/development/build-osx.md
View File

@ -1,95 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 65
toc_title: "\u0686\u06AF\u0648\u0646\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06CC \u0633\u0627\u062E\
\u062A \u062A\u0627\u062A\u0631 \u062F\u0631 \u0633\u06CC\u0633\u062A\u0645 \u0639\
\u0627\u0645\u0644 \u0645\u06A9 \u0627\u06CC\u06A9\u0633"
---
# چگونه برای ساخت تاتر در سیستم عامل مک ایکس {#how-to-build-clickhouse-on-mac-os-x}
ساخت باید در سیستم عامل مک ایکس کار 10.15 (کاتالینا)
## نصب گشتن {#install-homebrew}
``` bash
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
```
## نصب کامپایلرهای مورد نیاز, ابزار, و کتابخانه {#install-required-compilers-tools-and-libraries}
``` bash
$ brew install cmake ninja libtool gettext
```
## پرداخت منابع کلیک {#checkout-clickhouse-sources}
``` bash
$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
```
یا
``` bash
$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
$ cd ClickHouse
```
## ساخت خانه کلیک {#build-clickhouse}
``` bash
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER=`which clang++` -DCMAKE_C_COMPILER=`which clang`
$ ninja
$ cd ..
```
## هشدارها {#caveats}
اگر شما قصد اجرای clickhouse-سرور مطمئن شوید که برای افزایش سیستم maxfiles متغیر است.
!!! info "یادداشت"
باید از سودو استفاده کنی
برای انجام این کار فایل زیر را ایجاد کنید:
/Library/LaunchDaemons/محدود می کند.مکسفیلزجان کلام:
``` 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>
```
دستور زیر را اجرا کنید:
``` bash
$ sudo chown root:wheel /Library/LaunchDaemons/limit.maxfiles.plist
```
راه اندازی مجدد.
برای بررسی اگر این کار, شما می توانید استفاده کنید `ulimit -n` فرمان.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/development/build_osx/) <!--hide-->

142
docs/fa/development/build.md
View File

@ -1,142 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 64
toc_title: "\u0646\u062D\u0648\u0647 \u0633\u0627\u062E\u062A \u06A9\u0644\u06CC\u06A9\
\ \u062F\u0631 \u0644\u06CC\u0646\u0648\u06A9\u0633"
---
# چگونه برای ساخت خانه کلیک برای توسعه {#how-to-build-clickhouse-for-development}
راهنمای زیر بر اساس سیستم لینوکس اوبونتو است.
با تغییرات مناسب, همچنین باید بر روی هر توزیع لینوکس دیگر کار.
سیستم عامل های پشتیبانی شده: ایکس86_64 و عاشق64. پشتیبانی از قدرت9 تجربی است.
## شرح متنی (توضیحات سایت) در صفحات شما دیده نمی شود {#install-git-cmake-python-and-ninja}
``` bash
$ sudo apt-get install git cmake python ninja-build
```
یا سیمک 3 به جای کیک در سیستم های قدیمی تر.
## نصب شورای همکاری خلیج فارس 9 {#install-gcc-10}
راه های مختلفی برای انجام این کار وجود دارد.
### نصب از یک بسته پپا {#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
```
### نصب از منابع {#install-from-sources}
نگاه کن [utils/ci/build-gcc-from-sources.sh](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/utils/ci/build-gcc-from-sources.sh)
## استفاده از شورای همکاری خلیج فارس 10 برای ساخت {#use-gcc-10-for-builds}
``` bash
$ export CC=gcc-10
$ export CXX=g++-10
```
## پرداخت منابع کلیک {#checkout-clickhouse-sources}
``` bash
$ git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
```
یا
``` bash
$ git clone --recursive https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
```
## ساخت خانه کلیک {#build-clickhouse}
``` bash
$ cd ClickHouse
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ ninja
$ cd ..
```
برای ایجاد یک اجرایی, اجرا `ninja clickhouse`.
این ایجاد خواهد شد `programs/clickhouse` قابل اجرا است که می تواند با استفاده `client` یا `server` بحث کردن.
# چگونه برای ساخت کلیک بر روی هر لینوکس {#how-to-build-clickhouse-on-any-linux}
ساخت نیاز به اجزای زیر دارد:
- دستگاه گوارش (استفاده می شود تنها به پرداخت منابع مورد نیاز برای ساخت)
- کیک 3.10 یا جدیدتر
- نینجا (توصیه می شود) و یا
- ج ++ کامپایلر: شورای همکاری خلیج فارس 10 یا صدای شیپور 8 یا جدیدتر
- لینکر: لیلند یا طلا (کلاسیک گنو الدی کار نخواهد کرد)
- پایتون (فقط در داخل ساخت لورم استفاده می شود و اختیاری است)
اگر تمام اجزای نصب شده, شما ممکن است در همان راه به عنوان مراحل بالا ساخت.
به عنوان مثال برای اوبونتو ایوان:
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
به عنوان مثال برای لینوکس تاج خروس:
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
به عنوان مثال برای فدورا پوست دباغی نشده:
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)
# شما لازم نیست برای ساخت کلیک {#you-dont-have-to-build-clickhouse}
تاتر در فایل های باینری از پیش ساخته شده و بسته های موجود است. فایل های باینری قابل حمل هستند و می تواند بر روی هر عطر و طعم لینوکس اجرا شود.
تا زمانی که برای هر متعهد به کارشناسی کارشناسی ارشد و برای هر درخواست کشش ساخته شده است برای انتشار پایدار و قابل پرست و تست.
برای پیدا کردن تازه ترین ساخت از `master` برو به [مرتکب صفحه](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/commits/master), با کلیک بر روی اولین علامت سبز یا صلیب قرمز در نزدیکی ارتکاب, کلیک کنید و به “Details” پیوند درست بعد از “ClickHouse Build Check”.
# چگونه برای ساخت مخزن دبیان بسته {#how-to-build-clickhouse-debian-package}
## نصب برنامه جی تی و پل ساز {#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
```
## پرداخت منابع کلیک {#checkout-clickhouse-sources-1}
``` bash
$ git clone --recursive --branch master https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
$ cd ClickHouse
```
## اجرای اسکریپت انتشار {#run-release-script}
``` bash
$ ./release
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/development/build/) <!--hide-->

43
docs/fa/development/contrib.md
View File

@ -1,43 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 70
toc_title: "\u06A9\u062A\u0627\u0628\u062E\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06CC \u0634\
\u062E\u0635 \u062B\u0627\u0644\u062B \u0627\u0633\u062A\u0641\u0627\u062F\u0647\
\ \u0645\u06CC \u0634\u0648\u062F"
---
# کتابخانه های شخص ثالث استفاده می شود {#third-party-libraries-used}
| کتابخانه | مجوز |
|-----------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| پایگاه64 | [لیسانس 2 بند](https://github.com/aklomp/base64/blob/a27c565d1b6c676beaf297fe503c4518185666f7/LICENSE) |
| افزایش | [افزایش مجوز نرم افزار 1.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/boost-extra/blob/6883b40449f378019aec792f9983ce3afc7ff16e/LICENSE_1_0.txt) |
| برتلی | [MIT](https://github.com/google/brotli/blob/master/LICENSE) |
| کاپپروتو | [MIT](https://github.com/capnproto/capnproto/blob/master/LICENSE) |
| رکتتز | [نمایی مجوز 2.0](https://github.com/google/cctz/blob/4f9776a310f4952454636363def82c2bf6641d5f/LICENSE.txt) |
| دو تبدیل | [لیسانس 3 بند](https://github.com/google/double-conversion/blob/cf2f0f3d547dc73b4612028a155b80536902ba02/LICENSE) |
| گام به گام | [MIT](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libmemcpy/impl/LICENSE) |
| googletest | [لیسانس 3 بند](https://github.com/google/googletest/blob/master/LICENSE) |
| اچ 3 | [نمایی مجوز 2.0](https://github.com/uber/h3/blob/master/LICENSE) |
| hyperscan | [لیسانس 3 بند](https://github.com/intel/hyperscan/blob/master/LICENSE) |
| شکنجه نوجوان | [BSD + MIT](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libglibc-compatibility/libcxxabi/LICENSE.TXT) |
| لیبیدوید | [مجوز زلب](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libdivide/LICENSE.txt) |
| نوشیدن شراب | [الجی پی ال2.1](https://github.com/ClickHouse-Extras/libgsasl/blob/3b8948a4042e34fb00b4fb987535dc9e02e39040/LICENSE) |
| لیبهدفس3 | [نمایی مجوز 2.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/libhdfs3/blob/bd6505cbb0c130b0db695305b9a38546fa880e5a/LICENSE.txt) |
| کشتی کج | [نمایی مجوز 2.0](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libmetrohash/LICENSE) |
| سوالات متداول | [نمایی مجوز 2.0](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/libpcg-random/LICENSE-APACHE.txt) |
| libressl | [OpenSSL مجوز](https://github.com/ClickHouse-Extras/ssl/blob/master/COPYING) |
| کتابدار | [لیسانس 2 بند](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/363dcad5a23dc29381cc626620e68ae418b3af19/LICENSE) |
| _عرض | [CC0 1.0 جهانی](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/libs/libwidechar_width/LICENSE) |
| llvm | [لیسانس 3 بند](https://github.com/ClickHouse-Extras/llvm/blob/163def217817c90fb982a6daf384744d8472b92b/llvm/LICENSE.TXT) |
| lz4 | [لیسانس 2 بند](https://github.com/lz4/lz4/blob/c10863b98e1503af90616ae99725ecd120265dfb/LICENSE) |
| ماریادب-اتصال-ج | [الجی پی ال2.1](https://github.com/ClickHouse-Extras/mariadb-connector-c/blob/3.1/COPYING.LIB) |
| سوفلهاش | [دامنه عمومی](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/murmurhash/LICENSE) |
| رایانه های جیبی | [مجوز زلب](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/contrib/pdqsort/license.txt) |
| پوکو | [افزایش مجوز نرم افزار-نسخه 1.0](https://github.com/ClickHouse-Extras/poco/blob/fe5505e56c27b6ecb0dcbc40c49dc2caf4e9637f/LICENSE) |
| protobuf | [لیسانس 3 بند](https://github.com/ClickHouse-Extras/protobuf/blob/12735370922a35f03999afff478e1c6d7aa917a4/LICENSE) |
| شماره 2 | [لیسانس 3 بند](https://github.com/google/re2/blob/7cf8b88e8f70f97fd4926b56aa87e7f53b2717e0/LICENSE) |
| UnixODBC | [الجی پی ال2.1](https://github.com/ClickHouse-Extras/UnixODBC/tree/b0ad30f7f6289c12b76f04bfb9d466374bb32168) |
| زلب نانوگرم | [مجوز زلب](https://github.com/ClickHouse-Extras/zlib-ng/blob/develop/LICENSE.md) |
| زد | [لیسانس 3 بند](https://github.com/facebook/zstd/blob/dev/LICENSE) |

289
docs/fa/development/developer-instruction.md
View File

@ -1,289 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 61
toc_title: "\u062F\u0633\u062A\u0648\u0631\u0627\u0644\u0639\u0645\u0644 \u062A\u0648\
\u0633\u0639\u0647 \u062F\u0647\u0646\u062F\u0647 \u06A9\u0644\u06CC\u06A9 \u0645\
\u0628\u062A\u062F\u06CC"
---
ساختمان از خانه کلیک بر روی لینوکس پشتیبانی, بورس و سیستم عامل مک ایکس.
# در صورت استفاده از ویندوز {#if-you-use-windows}
اگر شما استفاده از ویندوز, شما نیاز به ایجاد یک ماشین مجازی با اوبونتو. برای شروع کار با یک ماشین مجازی لطفا مجازی نصب کنید. شما می توانید اوبونتو را از وب سایت دانلود کنید: https://www.ubuntu.com/#download.لطفا یک ماشین مجازی از تصویر دانلود شده ایجاد کنید (شما باید حداقل 4 گیگابایت رم را رزرو کنید). برای اجرای یک ترمینال خط فرمان در اوبونتو, لطفا یک برنامه حاوی کلمه قرار “terminal” به نام (گنوم ترمینال, کنسول و غیره.) یا فقط کنترل را فشار دهید
# اگر از یک سیستم 32 بیتی استفاده می کنید {#if-you-use-a-32-bit-system}
تاتر نمی تواند کار کند و یا ساخت بر روی یک سیستم 32 بیتی. شما باید دسترسی به یک سیستم 64 بیتی کسب و شما می توانید ادامه مطلب.
# ایجاد یک مخزن در گیتهاب {#creating-a-repository-on-github}
برای شروع کار با مخزن کلیک شما یک حساب گیتهاب نیاز.
شما احتمالا در حال حاضر یکی, اما اگر اینکار را نکنید, لطفا ثبت نام در https://github.com. در صورتی که کلید های سش را ندارید باید تولید کنید و سپس در گیتهاب بارگذاری کنید. این برای ارسال بیش از تکه های خود را مورد نیاز است. همچنین ممکن است به استفاده از کلید همان جلسه که شما با هر سرور جلسه دیگر استفاده کنید - احتمالا شما در حال حاضر کسانی که.
ایجاد یک چنگال مخزن مخزن مخزن. برای انجام این کار لطفا بر روی کلیک کنید “fork” دکمه در گوشه سمت راست بالا در https://github.com/ClickHouse/ClickHouse. آن را به چنگال خود کپی ClickHouse/ClickHouse به حساب کاربری خود.
روند توسعه شامل اولین ارتکاب تغییرات در نظر گرفته شده را به چنگال خود را از خانه رعیتی و سپس ایجاد یک “pull request” برای این تغییرات پذیرفته می شود به مخزن اصلی (ClickHouse/ClickHouse).
برای کار با مخازن دستگاه گوارش, لطفا نصب کنید `git`.
برای انجام این کار در اوبونتو شما در ترمینال خط فرمان اجرا می کنید:
sudo apt update
sudo apt install git
کتابچه راهنمای مختصر در استفاده از دستگاه گوارش را می توان یافت: https://education.github.com/git-cheat-sheet-education.pdf.
برای یک کتابچه راهنمای دقیق در دستگاه گوارش را ببینید https://git-scm.com/book/en/v2.
# شبیه سازی یک مخزن به دستگاه توسعه خود را {#cloning-a-repository-to-your-development-machine}
بعد, شما نیاز به دانلود فایل های منبع بر روی دستگاه کار خود را. این است که به نام “to clone a repository” زیرا ایجاد یک کپی محلی از مخزن بر روی دستگاه کار خود را.
در خط فرمان ترمینال اجرا:
git clone --recursive git@github.com:your_github_username/ClickHouse.git
cd ClickHouse
توجه: لطفا جایگزین کنید *تغییر _نامهی تو* با چه مناسب است!
این دستور یک دایرکتوری ایجاد خواهد کرد `ClickHouse` حاوی کپی کار از پروژه.
مهم این است که مسیر به دایرکتوری کار شامل هیچ فضای سفید به عنوان ممکن است به مشکلات در حال اجرا سیستم ساخت منجر شود.
لطفا توجه داشته باشید که مخزن کلیک استفاده می کند `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` پرچم همانطور که در مثال بالا. اگر مخزن بدون زیر دستی مسدود شده باشد باید موارد زیر را دانلود کنید:
git submodule init
git submodule update
شما می توانید وضعیت را با فرمان بررسی کنید: `git submodule status`.
اگر پیغام خطای زیر را دریافت کنید:
Permission denied (publickey).
fatal: Could not read from remote repository.
Please make sure you have the correct access rights
and the repository exists.
به طور کلی به این معنی است که کلید های برش برای اتصال به گیتهاب از دست رفته است. این کلید ها به طور معمول در واقع `~/.ssh`. برای کلید های جلسه پذیرفته می شود شما نیاز به ارسال در بخش تنظیمات رابط کاربر گیتهاب.
شما همچنین می توانید مخزن از طریق پروتکل قام کلون:
git clone https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
این, با این حال, نمی خواهد به شما اجازه تغییرات خود را به سرور ارسال. شما هنوز هم می توانید به طور موقت استفاده کنید و اضافه کردن کلید های جلسه بعد جایگزین نشانی از راه دور از مخزن با `git remote` فرمان.
شما همچنین می توانید نشانی اصلی مخزن مخزن محلی خود را اضافه کنید به جلو و به روز رسانی از وجود دارد:
git remote add upstream git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
پس از موفقیت در حال اجرا این دستور شما قادر خواهید بود به جلو و به روز رسانی از مخزن کلیک اصلی در حال اجرا خواهد بود `git pull upstream master`.
## کار با Submodules {#working-with-submodules}
کار با زیربول در دستگاه گوارش می تواند دردناک باشد. دستورات بعدی کمک خواهد کرد که برای مدیریت:
# ! 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
دستورات بعدی کمک خواهد کرد که شما را به تنظیم مجدد تمام زیربول به حالت اولیه (!هشدار! - هر گونه تغییر در داخل حذف خواهد شد):
# 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
# ساخت سیستم {#build-system}
تاتر با استفاده از کیک و نینجا برای ساخت و ساز.
کیک-یک سیستم متا ساخت است که می تواند فایل های نینجا (ساخت وظایف) تولید کند.
نینجا-یک سیستم ساخت کوچکتر با تمرکز بر سرعت مورد استفاده برای اجرای این کارهای تولید کیک.
برای نصب در اوبونتو, دبیان و یا نعنا اجرا `sudo apt install cmake ninja-build`.
در حال بارگذاری `sudo yum install cmake ninja-build`.
اگر شما استفاده از قوس یا جنتو, شما احتمالا خودتان می دانید که چگونه به نصب کیک.
برای نصب کیک و نینجا در سیستم عامل مک ایکس اول گشتن نصب و سپس نصب هر چیز دیگری از طریق دم:
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
brew install cmake ninja
بعد, بررسی نسخه از کیک: `cmake --version`. اگر زیر 3.3, شما باید یک نسخه جدیدتر از وب سایت نصب: https://cmake.org/download/.
# کتابخانه های خارجی اختیاری {#optional-external-libraries}
تاتر با استفاده از چندین کتابخانه خارجی برای ساخت و ساز. همه آنها نمی نیاز به نصب به طور جداگانه به عنوان آنها ساخته شده است همراه با ClickHouse از منابع واقع در submodules. شما می توانید لیست را بررسی کنید `contrib`.
# ج ++ کامپایلر {#c-compiler}
کامپایلر شورای همکاری خلیج فارس با شروع از نسخه 10 و صدای شیپور نسخه 8 یا بالاتر برای ساخت و ساز خانه عروسکی پشتیبانی می کند.
یاندکس رسمی ایجاد شده در حال حاضر با استفاده از شورای همکاری خلیج فارس به دلیل تولید کد ماشین از عملکرد کمی بهتر (بازده تفاوت تا چند درصد با توجه به معیار ما). و کلانگ معمولا برای توسعه راحت تر است. هر چند, ادغام مداوم ما (سی) پلت فرم اجرا می شود چک برای حدود یک دوجین از ترکیب ساخت.
برای نصب شورای همکاری خلیج فارس در اوبونتو اجرای: `sudo apt install gcc g++`
بررسی نسخه شورای همکاری خلیج فارس: `gcc --version`. اگر زیر است 10, سپس دستورالعمل اینجا را دنبال کنید: https://clickhouse.tech/docs/fa/development/build/#install-gcc-10.
سیستم عامل مک ایکس ساخت فقط برای صدای جرنگ جرنگ پشتیبانی می شود. فقط فرار کن `brew install llvm`
اگر شما تصمیم به استفاده از صدای شیپور, شما همچنین می توانید نصب `libc++` و `lld`, اگر شما می دانید چه چیزی است. با استفاده از `ccache` همچنین توصیه می شود.
# روند ساخت و ساز {#the-building-process}
حالا که اماده ساخت خانه عروسکی هستید توصیه می کنیم یک دایرکتوری جداگانه ایجاد کنید `build` داخل `ClickHouse` که شامل تمام مصنوعات ساخت:
mkdir build
cd build
شما می توانید چندین دایرکتوری های مختلف (build_release, build_debug ، ) برای انواع مختلف ساخت.
در حالی که در داخل `build` فهرست, پیکربندی ساخت خود را با در حال اجرا کیک. قبل از اولین اجرا, شما نیاز به تعریف متغیرهای محیطی که کامپایلر را مشخص (نسخه 10 کامپایلر شورای همکاری خلیج فارس در این مثال).
لینوکس:
export CC=gcc-10 CXX=g++-10
cmake ..
سیستم عامل مک ایکس:
export CC=clang CXX=clang++
cmake ..
این `CC` متغیر کامپایلر برای ج مشخص (کوتاه برای کامپایلر ج), و `CXX` دستور متغیر که سی++ کامپایلر است که برای ساخت و ساز استفاده می شود.
برای ساخت سریع تر, شما می توانید به توسل `debug` نوع ساخت-ساخت بدون بهینه سازی. برای عرضه پارامتر زیر `-D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug`:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..
شما می توانید نوع ساخت را با اجرای این دستور در تغییر دهید `build` فهرست راهنما.
اجرای نینجا برای ساخت:
ninja clickhouse-server clickhouse-client
فقط باینری مورد نیاز در حال رفتن به در این مثال ساخته شده است.
اگر شما نیاز به ساخت تمام فایل های باینری (تاسیسات و تست), شما باید نینجا بدون پارامتر اجرا:
ninja
ساخت کامل نیاز به حدود 30 گیگابایت فضای دیسک رایگان یا 15 گیگابایت برای ساخت باینری اصلی دارد.
هنگامی که مقدار زیادی از رم در ساخت دستگاه در دسترس است شما باید تعداد وظایف ساخت به صورت موازی با اجرا محدود می کند `-j` پرم:
ninja -j 1 clickhouse-server clickhouse-client
در ماشین با 4 گیگابایت رم, توصیه می شود برای مشخص 1, برای 8گیگابایت رم `-j 2` توصیه می شود.
اگر پیام را دریافت کنید: `ninja: error: loading 'build.ninja': No such file or directory`, به این معنی که تولید یک پیکربندی ساخت شکست خورده است و شما نیاز به بازرسی پیام بالا.
پس از شروع موفق از روند ساخت و ساز, شما پیشرفت ساخت را ببینید-تعداد کارهای پردازش شده و تعداد کل وظایف.
در حالی که ساختمان پیام در مورد protobuf فایل در libhdfs2 کتابخانه مانند `libprotobuf WARNING` ممکن است نشان دهد تا. هیچ چیز تاثیر می گذارد و امن نادیده گرفته می شود.
پس از ساخت موفق شما یک فایل اجرایی دریافت کنید `ClickHouse/<build_dir>/programs/clickhouse`:
ls -l programs/clickhouse
# اجرای اجرایی ساخته شده از خانه کلیک {#running-the-built-executable-of-clickhouse}
برای اجرای سرور تحت کاربر فعلی شما نیاز به حرکت به `ClickHouse/programs/server/` (واقع در خارج از `build`) و اجرا:
../../build/programs/clickhouse server
در این مورد, تاتر خواهد فایل های پیکربندی واقع در دایرکتوری جاری استفاده. شما می توانید اجرا کنید `clickhouse server` از هر دایرکتوری مشخص کردن مسیر به یک فایل پیکربندی به عنوان یک پارامتر خط فرمان `--config-file`.
برای اتصال به ClickHouse با clickhouse-مشتری در یکی دیگر از ترمینال حرکت به `ClickHouse/build/programs/` و فرار کن `./clickhouse client`.
اگر شما `Connection refused` سعی کنید مشخص نشانی میزبان 127.0.0.1:
clickhouse client --host 127.0.0.1
شما می توانید جایگزین تولید نسخه ClickHouse باینری در سیستم شما نصب شده خود را با سفارشی ساخته شده ClickHouse دودویی. برای انجام این کار نصب کلیک بر روی دستگاه خود را به دنبال دستورالعمل از وب سایت رسمی. بعد زیر را اجرا کنید:
sudo service clickhouse-server stop
sudo cp ClickHouse/build/programs/clickhouse /usr/bin/
sudo service clickhouse-server start
توجه داشته باشید که `clickhouse-client`, `clickhouse-server` و دیگران به طور معمول به اشتراک گذاشته می شوند `clickhouse` دودویی.
شما همچنین می توانید خود را سفارشی ساخته شده ClickHouse دودویی با فایل پیکربندی از ClickHouse بسته نصب شده در سیستم شما:
sudo service clickhouse-server stop
sudo -u clickhouse ClickHouse/build/programs/clickhouse server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml
# محیط توسعه یکپارچه) {#ide-integrated-development-environment}
اگر شما نمی دانید که محیط برنامه نویسی برای استفاده, توصیه می کنیم که شما با استفاده از کلون. کلوون نرم افزار تجاری است, اما 30 روز رایگان دوره محاکمه. این نیز رایگان برای دانشجویان. CLion می توان هم بر روی لینوکس و Mac OS X.
KDevelop و QTCreator دیگر از جایگزین های بسیار خوبی از یک IDE برای توسعه ClickHouse. توسعه و توسعه به عنوان یک محیط برنامه نویسی بسیار مفید هر چند ناپایدار. اگر توسعه پس از مدتی پس از باز کردن پروژه سقوط, شما باید کلیک کنید “Stop All” دکمه به محض این که لیستی از فایل های پروژه را باز کرده است. پس از انجام این کار کدولاپ باید خوب باشد برای کار با.
به عنوان ویراستاران کد ساده, شما می توانید متن والا و یا کد ویژوال استودیو استفاده, یا کیت (که همه در دسترس هستند در لینوکس).
فقط در مورد لازم به ذکر است که CLion ایجاد `build` مسیر خود را نیز در انتخاب خود `debug` برای ساخت نوع پیکربندی آن را با استفاده از یک نسخه از CMake که تعریف شده است در CLion و نه یک نصب شده توسط شما, و در نهایت, CLion استفاده خواهد کرد `make` برای اجرای وظایف ساخت به جای `ninja`. این رفتار طبیعی است, فقط نگه دارید که در ذهن برای جلوگیری از سردرگمی.
# نوشتن کد {#writing-code}
شرح ClickHouse معماری را می توان در اینجا یافت نشد: https://clickhouse.فناوری / اسناد/مهندسی / توسعه / معماری/
راهنمای سبک کد: https://clickhouse.فناوری / اسناد/در/توسعه / سبک/
تست نوشتن: https://clickhouse.فناوری / اسناد/توسعه/تست/
فهرست تکلیفها: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22easy+task%22
# داده های تست {#test-data}
در حال توسعه تاتر اغلب نیاز به بارگذاری مجموعه داده های واقع بینانه است. این امر به ویژه برای تست عملکرد مهم است. ما یک مجموعه خاص تهیه شده از داده های ناشناس از یاندکس.متریکا این علاوه بر برخی از 3 گیگابایت فضای دیسک رایگان نیاز دارد. توجه داشته باشید که این داده ها مورد نیاز است برای به انجام رساندن بسیاری از وظایف توسعه.
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
# ایجاد درخواست کشش {#creating-pull-request}
حرکت به مخزن چنگال خود را در رابط کاربر گیتهاب است. اگر شما شده اند در حال توسعه در یک شاخه, شما نیاز به انتخاب کنید که شاخه. وجود خواهد داشت “Pull request” دکمه واقع بر روی صفحه نمایش. در اصل این به این معنی است “create a request for accepting my changes into the main repository”.
درخواست کشش را می توان ایجاد حتی اگر کار کامل نشده است. در این مورد لطفا کلمه را قرار دهید “WIP” (کار در حال پیشرفت) در ابتدای عنوان می تواند بعدا تغییر کند. این برای بررسی تعاونی و بحث در مورد تغییرات و همچنین برای اجرای تمام تست های موجود مفید است. این مهم است که شما شرح مختصری از تغییرات خود را فراهم, بعد برای تولید تغییرات انتشار استفاده خواهد شد.
تست شروع خواهد شد به عنوان به زودی به عنوان کارکنان یاندکس برچسب روابط عمومی خود را با یک برچسب “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.
این سیستم خواهد باینری کلیک ایجاد شده برای درخواست کشش خود را به صورت جداگانه تهیه. برای بازیابی این ایجاد کلیک کنید “Details” پیوند بعدی به “ClickHouse build check” ورود در لیست چک. وجود دارد شما لینک مستقیم به ساخته شده پیدا کنید .بسته دب از تاتر که شما می توانید حتی بر روی سرور تولید خود را استقرار (اگر شما هیچ ترس).
به احتمال زیاد برخی از ایجاد خواهد شد شکست در اولین بار. این به خاطر این واقعیت است که ما بررسی می کنیم ایجاد هر دو با شورای همکاری خلیج فارس و همچنین با صدای جرنگ, با تقریبا تمام هشدارهای موجود (همیشه با `-Werror` پرچم) را فعال کنید برای صدای جرنگ جرنگ. در همان صفحه, شما می توانید تمام سیاهههای مربوط ساخت پیدا به طوری که شما لازم نیست که برای ساخت خانه در تمام راه های ممکن.

12
docs/fa/development/index.md
View File

@ -1,12 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u062A\u0648\u0633\u0639\u0647"
toc_hidden: true
toc_priority: 58
toc_title: "\u0645\u062E\u0641\u06CC"
---
# توسعه کلیک {#clickhouse-development}
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/development/) <!--hide-->

842
docs/fa/development/style.md
View File

@ -1,842 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 68
toc_title: "\u0686\u06AF\u0648\u0646\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06CC \u0646\u0648\u0634\
\u062A\u0646 \u062C++ \u06A9\u062F"
---
# چگونه برای نوشتن ج++ کد {#how-to-write-c-code}
## توصیه های عمومی {#general-recommendations}
**1.** در زیر توصیه, مورد نیاز نیست.
**2.** اگر شما در حال ویرایش کد, این را حس می کند به دنبال قالب بندی کد های موجود.
**3.** سبک کد برای سازگاری مورد نیاز است. سازگاری خواندن کد را ساده تر می کند و همچنین باعث می شود که کد را جستجو کنید.
**4.** بسیاری از قوانین دلایل منطقی ندارند; دیکته شده توسط شیوه های تاسیس شده است.
## قالببندی {#formatting}
**1.** بسیاری از قالب بندی به صورت خودکار انجام می شود `clang-format`.
**2.** فرورفتگی فضاهای 4 هستند. پیکربندی محیط توسعه خود را به طوری که یک تب اضافه می کند چهار فضا.
**3.** باز و بسته شدن براکت فرفری باید در یک خط جداگانه باشد.
``` cpp
inline void readBoolText(bool & x, ReadBuffer & buf)
{
char tmp = '0';
readChar(tmp, buf);
x = tmp != '0';
}
```
**4.** اگر کل بدن تابع یک است `statement`, این را می توان در یک خط قرار داده شده. فضاهای محل در اطراف پرانتز فرفری (علاوه بر فضای در پایان خط).
``` cpp
inline size_t mask() const { return buf_size() - 1; }
inline size_t place(HashValue x) const { return x & mask(); }
```
**5.** برای توابع. فضاهای اطراف براکت قرار ندهید.
``` cpp
void reinsert(const Value & x)
```
``` cpp
memcpy(&buf[place_value], &x, sizeof(x));
```
**6.** داخل `if`, `for`, `while` و عبارت دیگر, یک فضای در مقابل براکت باز قرار داده(به عنوان مخالف به عملکرد تماس).
``` cpp
for (size_t i = 0; i < rows; i += storage.index_granularity)
```
**7.** اضافه کردن فضاهای اطراف اپراتورهای دودویی (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, …) 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.** اگر یک خوراک خط وارد شده است, قرار دادن اپراتور در یک خط جدید و افزایش تورفتگی قبل از.
``` 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.** شما می توانید فضاهای برای هم ترازی در یک خط استفاده, در صورت دلخواه.
``` cpp
dst.ClickLogID = click.LogID;
dst.ClickEventID = click.EventID;
dst.ClickGoodEvent = click.GoodEvent;
```
**10.** از فضاهای اطراف اپراتورها استفاده نکنید `.`, `->`.
در صورت لزوم اپراتور می تواند به خط بعدی پیچیده شود. در این مورد جبران در مقابل افزایش می یابد.
**11.** از فضا برای جدا کردن اپراتورهای غیر ضروری استفاده نکنید (`--`, `++`, `*`, `&`, …) from the argument.
**12.** بعد از ویرگول فاصله بگیر ولی نه قبل از اون همین قاعده برای یک نقطه و ویرگول در داخل یک `for` اصطلاح.
**13.** از فضاها برای جدا کردن استفاده نکنید `[]` اپراتور
**14.** در یک `template <...>` عبارت, استفاده از یک فضای بین `template` و `<`; بدون فاصله پس از `<` یا قبل از `>`.
``` cpp
template <typename TKey, typename TValue>
struct AggregatedStatElement
{}
```
**15.** در کلاس ها و سازه, نوشتن `public`, `private` و `protected` در همان سطح به عنوان `class/struct`, و تورفتگی بقیه کد.
``` 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.** اگر همان `namespace` برای کل فایل استفاده می شود, و هر چیز دیگری قابل توجهی وجود ندارد, افست در داخل لازم نیست `namespace`.
**17.** اگر بلوک برای `if`, `for`, `while`, یا عبارت دیگر متشکل از یک `statement`, براکت فرفری اختیاری هستند. محل `statement` در یک خط جداگانه, در عوض. این قانون نیز برای تو در تو معتبر `if`, `for`, `while`, …
اما اگر درونی `statement` شامل براکت های فرفری یا `else` بلوک خارجی باید در براکت های فرفری نوشته شود.
``` cpp
/// Finish write.
for (auto & stream : streams)
stream.second->finalize();
```
**18.** نباید در انتهای خطوط هیچ فضایی وجود داشته باشد.
**19.** فایل های منبع هستند وزارت مخابرات 8 کد گذاری.
**20.** شخصیت های غیر ASCII استفاده می شود string literals.
``` cpp
<< ", " << (timer.elapsed() / chunks_stats.hits) << " μsec/hit.";
```
**21.** هنوز عبارات متعدد در یک خط ارسال نمی.
**22.** بخش های گروهی کد در داخل توابع و با بیش از یک خط خالی جدا می شوند.
**23.** توابع جداگانه, کلاس, و به همین ترتیب با یک یا دو خط خالی.
**24.** `A const` (مربوط به ارزش) باید قبل از نام نوع نوشته شده است.
``` cpp
//correct
const char * pos
const std::string & s
//incorrect
char const * pos
```
**25.** هنگام اعلام اشاره گر یا مرجع `*` و `&` نمادها باید با فاصله در هر دو طرف از هم جدا.
``` cpp
//correct
const char * pos
//incorrect
const char* pos
const char *pos
```
**26.** هنگام استفاده از انواع قالب ها با نام مستعار `using` کلمه کلیدی (به جز در ساده ترین موارد).
به عبارت دیگر پارامترهای قالب فقط در `using` و در کد تکرار نمی شود.
`using` می توان به صورت محلی اعلام کرد, مانند داخل یک تابع.
``` 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.** هنوز متغیرهای مختلفی از انواع مختلف در یک بیانیه اعلام نمی.
``` cpp
//incorrect
int x, *y;
```
**28.** هنوز کست ج سبک استفاده نمی.
``` cpp
//incorrect
std::cerr << (int)c <<; std::endl;
//correct
std::cerr << static_cast<int>(c) << std::endl;
```
**29.** در کلاس ها و ساختار, اعضای گروه و توابع به طور جداگانه در داخل هر دامنه دید.
**30.** برای کلاس های کوچک و structs آن است که لازم نیست برای جدا کردن روش بیانیه از اجرای.
همان درست است برای روش های کوچک در هر کلاس و یا ساختار است.
برای templated کلاس و structs نیست جداگانه روش اعلامیه از اجرای (زیرا در غیر این صورت آنها باید تعریف شده در ترجمه همان واحد).
**31.** شما می توانید خطوط در بسته بندی 140 شخصیت, بجای 80.
**32.** همیشه پیشوند اپراتورهای افزایش/کاهش استفاده کنید اگر پسوند مورد نیاز نمی باشد.
``` cpp
for (Names::const_iterator it = column_names.begin(); it != column_names.end(); ++it)
```
## توضیحات {#comments}
**1.** حتما برای اضافه کردن نظر برای تمام بخش های غیر بدیهی از کد.
این بسیار مهم است. نوشتن نظر ممکن است به شما کمک کند متوجه شوید که کد لازم نیست یا اشتباه طراحی شده است.
``` 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.** نظرات می تواند به عنوان دقیق که لازم است.
**3.** محل نظرات قبل از کد توصیف می کنند. در موارد نادر, نظرات می تواند پس از کد است, در همان خط.
``` 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.** نظرات فقط باید به زبان انگلیسی نوشته شود.
**5.** اگر شما در حال نوشتن یک کتابخانه, شامل نظرات دقیق توضیح در فایل هدر اصلی.
**6.** هنوز نظر که اطلاعات اضافی را فراهم نمی کند اضافه کنید. به خصوص, نظرات خالی مثل این را ترک کنید:
``` 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:
*/
```
به عنوان مثال با اقتباس از منابع http://home.tamk.fi/~jaalto/دوره آموزشی/برنامه نویسی به سبک/doc/قابل نگهداشت-کد/.
**7.** هنوز نظرات زباله ارسال کنید (نویسنده, تاریخ ایجاد ..) در ابتدای هر فایل.
**8.** نظرات تک خط با سه اسلش شروع می شود: `///` و نظرات چند خط با شروع `/**`. این نظرات در نظر گرفته شده است “documentation”.
توجه: شما می توانید داکسیژن برای تولید اسناد از این نظرات استفاده کنید. اما داکسیگن به طور کلی استفاده نمی شود زیرا راحت تر است که کد را در محیط برنامه نویسی حرکت دهید.
**9.** نظرات چند خط باید خطوط خالی در ابتدا و پایان ندارد (به جز خط که بسته یک نظر چند خط).
**10.** برای اظهار نظر از کد, استفاده از نظرات اساسی, نه “documenting” نظر.
**11.** حذف بخش هایی از کد اظهار نظر قبل از ارتکاب.
**12.** هنوز ناسزا در نظرات و یا کد استفاده کنید.
**13.** از حروف بزرگ استفاده نکنید. هنوز نقطه گذاری بیش از حد استفاده کنید.
``` cpp
/// WHAT THE FAIL???
```
**14.** هنوز نظر را به محیطی استفاده نمی.
``` cpp
///******************************************************
```
**15.** هنوز بحث در نظرات شروع نشد.
``` cpp
/// Why did you do this stuff?
```
**16.** بدون نیاز به نوشتن نظر در پایان یک بلوک توصیف چه بود وجود دارد.
``` cpp
/// for
```
## نامها {#names}
**1.** استفاده از حروف کوچک با رکورد در نام متغیرها و اعضای کلاس.
``` cpp
size_t max_block_size;
```
**2.** نام توابع (روش) استفاده از camelCase آغاز با حروف کوچک نامه.
``` cpp
std::string getName() const override { return "Memory"; }
```
**3.** برای نام کلاس ها (structs) استفاده از CamelCase آغاز با حروف بزرگ نامه. پیشوند دیگر از من برای رابط استفاده نمی شود.
``` cpp
class StorageMemory : public IStorage
```
**4.** `using` به همان شیوه به عنوان کلاس به نام, و یا با `_t` در پایان.
**5.** نام استدلال نوع الگو: در موارد ساده, استفاده `T`; `T`, `U`; `T1`, `T2`.
برای موارد پیچیده تر, هم پیروی از قوانین برای نام کلاس, و یا اضافه کردن پیشوند `T`.
``` cpp
template <typename TKey, typename TValue>
struct AggregatedStatElement
```
**6.** نام استدلال ثابت الگو: هم پیروی از قوانین برای نام متغیر, و یا استفاده `N` در موارد ساده.
``` cpp
template <bool without_www>
struct ExtractDomain
```
**7.** برای کلاس های انتزاعی (رابط) شما می توانید اضافه کنید `I` پیشوند.
``` cpp
class IBlockInputStream
```
**8.** اگر شما استفاده از یک متغیر به صورت محلی, شما می توانید نام کوتاه استفاده.
در تمام موارد دیگر, استفاده از یک نام است که معنای توصیف.
``` cpp
bool info_successfully_loaded = false;
```
**9.** اسامی `define`بازدید کنندگان و ثابت جهانی استفاده از همه_کاپ با زیرخط.
``` cpp
#define MAX_SRC_TABLE_NAMES_TO_STORE 1000
```
**10.** نام فایل باید همان سبک به عنوان مطالب خود استفاده کنید.
اگر یک فایل شامل یک کلاس, نام فایل به همان شیوه به عنوان کلاس (بالش).
اگر فایل شامل یک تابع واحد, نام فایل به همان شیوه به عنوان تابع (بالش).
**11.** اگر نام شامل مخفف, سپس:
- برای نام متغیر مخفف حروف کوچک استفاده کنید `mysql_connection` ) نه `mySQL_connection`).
- برای نام کلاس ها و توابع, نگه داشتن حروف بزرگ در مخفف`MySQLConnection` ) نه `MySqlConnection`).
**12.** استدلال سازنده استفاده می شود که فقط به مقداردهی اولیه اعضای کلاس باید به همان شیوه به عنوان اعضای کلاس به نام, اما با تاکید در پایان.
``` 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"))
{
}
```
پسوند تاکید می توان حذف اگر استدلال در بدن سازنده استفاده نمی شود.
**13.** هیچ تفاوتی در نام متغیرهای محلی و اعضای کلاس وجود دارد (هیچ پیشوندهای مورد نیاز).
``` cpp
timer (not m_timer)
```
**14.** برای ثابت در یک `enum` استفاده از CamelCase با حرف بزرگ. ت_کاپها نیز قابل قبول است. اگر `enum` غیر محلی است, استفاده از یک `enum class`.
``` cpp
enum class CompressionMethod
{
QuickLZ = 0,
LZ4 = 1,
};
```
**15.** همه نامها باید به زبان انگلیسی باشد. ترجمه کلمات روسی مجاز نیست.
not Stroka
**16.** اختصارات قابل قبول هستند در صورتی که به خوبی شناخته شده است (زمانی که شما به راحتی می توانید معنای مخفف در ویکیپدیا و یا در یک موتور جستجو پیدا کنید).
`AST`, `SQL`.
Not `NVDH` (some random letters)
کلمات ناقص قابل قبول است اگر نسخه کوتاه استفاده مشترک است.
شما همچنین می توانید مخفف استفاده کنید اگر نام کامل در کنار در نظرات گنجانده شده است.
**17.** نام فایل با ج++ کد منبع باید `.cpp` گسترش. فایل های هدر باید داشته باشند `.h` گسترش.
## نحوه نوشتن کد {#how-to-write-code}
**1.** مدیریت حافظه.
تخصیص حافظه دستی (`delete`) تنها می تواند در کد کتابخانه استفاده می شود.
در کد کتابخانه `delete` اپراتور تنها می تواند در مخرب استفاده می شود.
در کد برنامه, حافظه باید توسط شی که صاحب رهایی.
مثالها:
- ساده ترین راه این است که یک شی را روی پشته قرار دهید یا عضو یک کلاس دیگر شوید.
- برای تعداد زیادی از اشیای کوچک از ظروف استفاده کنید.
- برای تخصیص خودکار تعداد کمی از اشیا که در پشته قرار دارند استفاده کنید `shared_ptr/unique_ptr`.
**2.** مدیریت منابع.
استفاده `RAII` و بالا را ببینید.
**3.** رفع خطا.
استفاده از استثنا. در بیشتر موارد, شما فقط نیاز به پرتاب یک استثنا, و لازم نیست برای گرفتن (به دلیل `RAII`).
در برنامه های پردازش داده ها نیست, اغلب قابل قبول برای گرفتن استثنا نیست.
در سرور هایی که رسیدگی به درخواست کاربر, این معمولا به اندازه کافی برای گرفتن استثنا در سطح بالای کنترل اتصال.
در توابع موضوع, شما باید گرفتن و نگه داشتن همه استثنا به تجدید نظر در موضوع اصلی پس از `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();
```
هرگز استثنا بدون دست زدن به پنهان. هرگز فقط کورکورانه قرار دادن همه استثنا برای ورود به سیستم.
``` cpp
//Not correct
catch (...) {}
```
اگر شما نیاز به چشم پوشی از چند استثنا, انجام این کار تنها برای افراد خاص و تجدید نظر بقیه.
``` cpp
catch (const DB::Exception & e)
{
if (e.code() == ErrorCodes::UNKNOWN_AGGREGATE_FUNCTION)
return nullptr;
else
throw;
}
```
هنگام استفاده از توابع با کدهای پاسخ یا `errno`, همیشه نتیجه را بررسی کنید و پرتاب یک استثنا در صورت خطا.
``` cpp
if (0 != close(fd))
throwFromErrno("Cannot close file " + file_name, ErrorCodes::CANNOT_CLOSE_FILE);
```
`Do not use assert`.
**4.** انواع استثنا.
بدون نیاز به استفاده از سلسله مراتب استثنا پیچیده در کد نرم افزار وجود دارد. متن استثنا باید قابل فهم برای یک مدیر سیستم.
**5.** پرتاب استثنا از destructors.
این توصیه نمی شود, اما مجاز است.
از گزینه های زیر استفاده کنید:
- ایجاد یک تابع (`done()` یا `finalize()`) که همه کار در پیش است که ممکن است منجر به یک استثنا انجام دهد. در صورتی که تابع نامیده می شد, باید بدون استثنا در مخرب بعد وجود داشته باشد.
- کارهایی که بیش از حد پیچیده هستند (مانند ارسال پیام بر روی شبکه) را می توان در روش جداگانه قرار داده است که کاربر کلاس باید قبل از تخریب تماس بگیرید.
- اگر یک استثنا در مخرب وجود دارد, بهتر است به سیستم وارد شوید از برای مخفی کردن (اگر چوب در دسترس است).
- در برنامه های ساده, قابل قبول است به تکیه بر `std::terminate` (برای موارد `noexcept` به طور پیش فرض در ج++11) برای رسیدگی به استثنا.
**6.** بلوک کد ناشناس.
شما می توانید یک بلوک کد جداگانه در داخل یک تابع واحد به منظور ایجاد متغیرهای خاص محلی ایجاد, به طوری که مخرب نامیده می شوند در هنگام خروج از بلوک.
``` cpp
Block block = data.in->read();
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
data.ready = true;
data.block = block;
}
ready_any.set();
```
**7.** چند رشته.
در برنامههای پردازش داده برونخط:
- سعی کنید بهترین عملکرد ممکن را در یک هسته پردازنده تک دریافت کنید. سپس می توانید کد خود را در صورت لزوم موازی کنید.
در برنامه های سرور:
- استفاده از استخر موضوع برای پردازش درخواست. در این مرحله, ما هیچ وظایفی که مورد نیاز تعویض زمینه فضای کاربری نداشته اند.
چنگال برای موازی سازی استفاده نمی شود.
**8.** همگام سازی موضوعات.
اغلب ممکن است موضوعات مختلف از سلول های حافظه مختلف (حتی بهتر: خطوط کش مختلف) استفاده کنند و از هماهنگ سازی موضوع (به جز `joinAll`).
اگر هماهنگ سازی مورد نیاز است, در بیشتر موارد, کافی است به استفاده از امکانپذیر تحت `lock_guard`.
در موارد دیگر استفاده از شکلهای هندسی اولیه هماهنگ سازی سیستم. هنوز انتظار مشغول استفاده کنید.
عملیات اتمی باید تنها در ساده ترین موارد استفاده می شود.
سعی نکنید ساختارهای داده ای بدون قفل را اجرا کنید مگر اینکه منطقه اصلی تخصص شما باشد.
**9.** اشاره گر در مقابل مراجع.
در بیشتر موارد, ترجیح می دهند مراجع.
**10.** توایع.
استفاده از منابع ثابت اشاره گر به ثابت, `const_iterator`, و روش توایع.
در نظر بگیرید `const` به طور پیش فرض و استفاده غیر-`const` فقط در صورت لزوم.
هنگام عبور متغیرها بر اساس ارزش, با استفاده از `const` معمولا معنی ندارد.
**11.** امضا نشده.
استفاده `unsigned` در صورت لزوم
**12.** انواع عددی.
استفاده از انواع `UInt8`, `UInt16`, `UInt32`, `UInt64`, `Int8`, `Int16`, `Int32` و `Int64`, و همچنین `size_t`, `ssize_t` و `ptrdiff_t`.
از این نوع برای اعداد استفاده نکنید: `signed/unsigned long`, `long long`, `short`, `signed/unsigned char`, `char`.
**13.** عبور استدلال.
رمز عبور مقادیر پیچیده توسط مرجع (محتوی `std::string`).
اگر یک تابع قطاری مالکیت یک شی ایجاد شده در پشته, را از نوع استدلال `shared_ptr` یا `unique_ptr`.
**14.** ارزش بازگشت.
در اکثر موارد فقط استفاده کنید `return`. ننویس `return std::move(res)`.
اگر تابع یک شی در پشته اختصاص و بازده, استفاده `shared_ptr` یا `unique_ptr`.
در موارد نادر شما ممکن است نیاز به بازگشت به ارزش از طریق بحث و جدل. در این مورد استدلال باید مرجع باشد.
``` 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.** فضای نام.
بدون نیاز به استفاده از یک جداگانه وجود دارد `namespace` برای کد برنامه.
کتابخانه های کوچک هم به این نیاز ندارند.
برای کتابخانه های متوسط تا بزرگ, همه چیز را در یک `namespace`.
در کتابخانه `.h` پرونده, شما می توانید استفاده کنید `namespace detail` برای مخفی کردن اطلاعات پیاده سازی برای کد برنامه مورد نیاز نیست.
در یک `.cpp` پرونده, شما می توانید یک استفاده `static` یا فضای نام ناشناس برای مخفی کردن نمادها.
همچنین یک `namespace` می تواند برای یک استفاده شود `enum` برای جلوگیری از نام های مربوطه را از افتادن به یک خارجی `namespace` (اما بهتر است از یک `enum class`).
**16.** مقدار دهی اولیه معوق.
اگر استدلال برای مقدار دهی اولیه مورد نیاز, سپس شما به طور معمول باید یک سازنده به طور پیش فرض ارسال کنید.
اگر بعد شما نیاز به تاخیر دهی اولیه, شما می توانید یک سازنده به طور پیش فرض است که یک شی نامعتبر ایجاد اضافه. یا برای تعداد کمی از اشیا می توانید استفاده کنید `shared_ptr/unique_ptr`.
``` cpp
Loader(DB::Connection * connection_, const std::string & query, size_t max_block_size_);
/// For deferred initialization
Loader() {}
```
**17.** توابع مجازی.
اگر کلاس برای استفاده چند شکل در نظر گرفته شده, شما لازم نیست که به توابع مجازی. این نیز به مخرب اعمال می شود.
**18.** کدگذاریها.
استفاده از اوتیف - 8 در همه جا. استفاده `std::string`و`char *`. استفاده نشود `std::wstring`و`wchar_t`.
**19.** ثبت.
نمونه در همه جا در کد را ببینید.
قبل از ارتکاب, حذف همه بی معنی و اشکال زدایی ورود به سیستم, و هر نوع دیگری از خروجی اشکال زدایی.
ورود به چرخه باید حتی در سطح ردیابی اجتناب شود.
سیاهههای مربوط باید در هر سطح ورود به سیستم قابل خواندن باشد.
ورود به سیستم تنها باید در کد نرم افزار مورد استفاده قرار, در بیشتر قسمت ها.
ورود پیام باید به زبان انگلیسی نوشته شده است.
ورود ترجیحا باید برای مدیر سیستم قابل فهم باشد.
هنوز ناسزا در ورود به سیستم استفاده کنید.
استفاده از جی تی اف 8 را پشتیبانی می کند در ورود به سیستم. در موارد نادر شما می توانید شخصیت های غیر اسکی در ورود به سیستم استفاده کنید.
**20.** ورودی-خروجی.
استفاده نکنید `iostreams` در چرخه های داخلی که برای عملکرد برنامه حیاتی هستند (و هرگز استفاده نکنید `stringstream`).
استفاده از `DB/IO` کتابخانه به جای.
**21.** تاریخ و زمان.
دیدن `DateLUT` کتابخونه.
**22.** شامل شدن.
همیشه استفاده کنید `#pragma once` به جای شامل نگهبانان.
**23.** با استفاده از.
`using namespace` استفاده نمی شود. شما می توانید استفاده کنید `using` با چیزی خاص. اما محلی در داخل یک کلاس و یا تابع را.
**24.** استفاده نشود `trailing return type` برای توابع مگر اینکه لازم باشد.
``` cpp
auto f() -> void
```
**25.** اعلامیه و مقدار دهی اولیه از متغیرهای.
``` cpp
//right way
std::string s = "Hello";
std::string s{"Hello"};
//wrong way
auto s = std::string{"Hello"};
```
**26.** برای توابع مجازی, نوشتن `virtual` در کلاس پایه, اما ارسال `override` به جای `virtual` در کلاس های نسل نو.
## ویژگی های استفاده نشده از سی++ {#unused-features-of-c}
**1.** ارث مجازی استفاده نمی شود.
**2.** ویژگی استثنا از ج++03 استفاده نمی شود.
## سکو {#platform}
**1.** ما نوشتن کد برای یک پلت فرم خاص.
اما چیزهای دیگر برابر بودن, کراس پلت فرم و یا کد قابل حمل ترجیح داده می شود.
**2.** زبان: ج++20.
**3.** کامپایلر: `gcc`. در این زمان (اوت 2020), کد با استفاده از نسخه وارد شده 9.3. (همچنین می تواند با استفاده از وارد شود `clang 8`.)
کتابخانه استاندارد استفاده شده است (`libc++`).
**4.**سیستم عامل: لینوکس اوبونتو, مسن تر از دقیق نیست.
**5.**کد برای معماری پردازنده ایکس86_64 نوشته شده است.
مجموعه دستورالعمل پردازنده حداقل مجموعه پشتیبانی در میان سرورهای ما است. در حال حاضر, این سوس است 4.2.
**6.** استفاده `-Wall -Wextra -Werror` پرچم تلفیقی.
**7.** استفاده از لینک کردن استاتیک با تمام کتابخانه ها به جز کسانی که به سختی برای اتصال به استاتیک (خروجی را ببینید `ldd` فرمان).
**8.** کد توسعه یافته است و با تنظیمات انتشار دیباگ.
## ابزارها {#tools}
**1.** KDevelop خوب است IDE.
**2.** برای اشکالزدایی, استفاده `gdb`, `valgrind` (`memcheck`), `strace`, `-fsanitize=...` یا `tcmalloc_minimal_debug`.
**3.** برای پروفایل استفاده کنید `Linux Perf`, `valgrind` (`callgrind`), یا `strace -cf`.
**4.** منابع در دستگاه گوارش هستند.
**5.** استفاده مجمع `CMake`.
**6.** برنامه ها با استفاده از منتشر `deb` بسته.
**7.** مرتکب به استاد باید ساخت شکستن نیست.
هر چند تجدید نظر تنها انتخاب شده قابل اجرا در نظر گرفته.
**8.** مرتکب به عنوان اغلب به عنوان امکان پذیر است, حتی اگر کد تنها تا حدی اماده.
استفاده از شاخه برای این منظور.
اگر کد شما در `master` شاخه هنوز قابل ساختن نیست و از قبل از ساخت حذف می شود `push`. باید تمومش کنی یا ظرف چند روز حذفش کنی
**9.** برای تغییرات غیر بدیهی از شاخه ها استفاده کنید و بر روی سرور منتشر کنید.
**10.** کد استفاده نشده است از مخزن حذف شده است.
## کتابخانهها {#libraries}
**1.** ج++20 کتابخانه استاندارد استفاده شده است (پسوند تجربی مجاز), و همچنین `boost` و `Poco` چارچوب.
**2.** در صورت لزوم, شما می توانید هر کتابخانه شناخته شده موجود در بسته سیستم عامل استفاده.
اگر یک راه حل خوب در حال حاضر در دسترس وجود دارد, سپس استفاده کنید, حتی اگر به این معنی شما باید برای نصب کتابخانه دیگر.
(اما برای حذف کتابخانه های بد از کد تهیه می شود.)
**3.** شما می توانید یک کتابخانه است که در بسته نیست نصب, اگر بسته لازم نیست که چه شما نیاز دارید و یا یک نسخه منسوخ شده و یا نوع اشتباه از تلفیقی.
**4.** اگر کتابخانه کوچک است و سیستم ساخت پیچیده خود را ندارد, قرار دادن فایل های منبع در `contrib` پوشه
**5.** اولویت همیشه به کتابخانه هایی که در حال حاضر در حال استفاده هستند داده می شود.
## توصیه های عمومی {#general-recommendations-1}
**1.** ارسال کد به عنوان کوچک که ممکن است.
**2.** ساده ترین راه حل را امتحان کنید.
**3.** کد را بنویسید تا بدانید چگونه کار می کند و چگونه حلقه داخلی عمل می کند.
**4.** در ساده ترین موارد استفاده کنید `using` به جای کلاس و یا ساختار.
**5.** در صورت امکان, انجام سازنده کپی ارسال کنید, اپراتورهای انتساب, مخرب (به غیر از یک مجازی, اگر کلاس شامل حداقل یک تابع مجازی), حرکت سازنده و یا اپراتورهای انتساب حرکت. به عبارت دیگر, توابع کامپایلر تولید باید به درستی کار. شما می توانید استفاده کنید `default`.
**6.** ساده سازی کد تشویق می شود. کاهش اندازه کد خود را در صورت امکان.
## توصیه های اضافی {#additional-recommendations}
**1.** به صراحت مشخص `std::` برای انواع از `stddef.h`
توصیه نمی شود. به عبارت دیگر توصیه می کنیم نوشتن کنید `size_t` در عوض `std::size_t` چون کوتاهتر است .
این قابل قبول است برای اضافه کردن `std::`.
**2.** به صراحت مشخص `std::` برای توابع از کتابخانه استاندارد ج
توصیه نمی شود. به عبارت دیگر, نوشتن `memcpy` به جای `std::memcpy`.
دلیل این است که توابع غیر استاندارد مشابه وجود دارد, مانند `memmem`. ما با استفاده از این توابع در مناسبت. این توابع در وجود ندارد `namespace std`.
اگر شما ارسال `std::memcpy` به جای `memcpy` پس همه جا `memmem` بدون `std::` نگاه عجیب و غریب.
با این اوصاف, شما هنوز هم می توانید استفاده کنید `std::` اگر شما ترجیح می دهند.
**3.** با استفاده از توابع از ج زمانی که همان در استاندارد ج++ کتابخانه در دسترس هستند.
این قابل قبول است اگر کارایی بیشتری داشته باشد.
برای مثال استفاده کنید `memcpy` به جای `std::copy` برای کپی کردن تکه های زیادی از حافظه است.
**4.** استدلال تابع چند خطی.
هر یک از سبک های بسته بندی زیر مجاز است:
``` 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)
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/development/style/) <!--hide-->

1
docs/fa/development/tests.md
View File

@ -1 +0,0 @@
../../en/development/tests.md

22
docs/fa/engines/database-engines/index.md
View File

@ -1,22 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u0645\u0648\u062A\u0648\u0631\u0647\u0627\u06CC \u067E\u0627\u06CC\
\u06AF\u0627\u0647 \u062F\u0627\u062F\u0647"
toc_priority: 27
toc_title: "\u0645\u0639\u0631\u0641\u06CC \u0634\u0631\u06A9\u062A"
---
# موتورهای پایگاه داده {#database-engines}
موتورهای پایگاه داده به شما اجازه کار با جداول.
به طور پیش فرض, تاتر با استفاده از موتور پایگاه داده مادری خود, فراهم می کند که تنظیم [موتورهای جدول](../../engines/table-engines/index.md) و یک [شمارهگیری](../../sql-reference/syntax.md).
شما همچنین می توانید موتورهای پایگاه داده زیر استفاده کنید:
- [MySQL](mysql.md)
- [تنبل](lazy.md)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/) <!--hide-->

18
docs/fa/engines/database-engines/lazy.md
View File

@ -1,18 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 31
toc_title: "\u062A\u0646\u0628\u0644"
---
# تنبل {#lazy}
نگه می دارد جداول در رم تنها `expiration_time_in_seconds` ثانیه پس از دسترسی گذشته. را می توان تنها با استفاده \*جداول ورود به سیستم.
این برای ذخیره سازی بسیاری از جداول کوچک \*ورود به سیستم بهینه شده است که فاصله زمانی طولانی بین دسترسی ها وجود دارد.
## ایجاد یک پایگاه داده {#creating-a-database}
CREATE DATABASE testlazy ENGINE = Lazy(expiration_time_in_seconds);
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/lazy/) <!--hide-->

135
docs/fa/engines/database-engines/mysql.md
View File

@ -1,135 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 30
toc_title: MySQL
---
# MySQL {#mysql}
اجازه می دهد تا برای اتصال به پایگاه داده بر روی یک سرور خروجی از راه دور و انجام `INSERT` و `SELECT` نمایش داده شد به تبادل اطلاعات بین کلیک و خروجی زیر.
این `MySQL` موتور پایگاه داده ترجمه نمایش داده شد به سرور خروجی زیر بنابراین شما می توانید عملیات مانند انجام `SHOW TABLES` یا `SHOW CREATE TABLE`.
شما می توانید نمایش داده شد زیر را انجام دهد:
- `RENAME`
- `CREATE TABLE`
- `ALTER`
## ایجاد یک پایگاه داده {#creating-a-database}
``` sql
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')
```
**پارامترهای موتور**
- `host:port` — MySQL server address.
- `database` — Remote database name.
- `user` — MySQL user.
- `password` — User password.
## پشتیبانی از انواع داده ها {#data_types-support}
| MySQL | فاحشه خانه |
|----------------------------------|------------------------------------------------------------|
| 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 | [جسم شناور64](../../sql-reference/data-types/float.md) |
| DATE | [تاریخ](../../sql-reference/data-types/date.md) |
| DATETIME, TIMESTAMP | [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) |
| BINARY | [رشته ثابت](../../sql-reference/data-types/fixedstring.md) |
همه انواع داده خروجی زیر دیگر به تبدیل [رشته](../../sql-reference/data-types/string.md).
[Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md) پشتیبانی می شود.
## نمونه هایی از استفاده {#examples-of-use}
جدول در خروجی زیر:
``` 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)
```
پایگاه داده در خانه, تبادل داده ها با سرور خروجی زیر:
``` 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 │
└────────┴───────┘
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/database_engines/mysql/) <!--hide-->

8
docs/fa/engines/index.md
View File

@ -1,8 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u0645\u0648\u062A\u0648\u0631\u0647\u0627"
toc_priority: 25
---

86
docs/fa/engines/table-engines/index.md
View File

@ -1,86 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u0645\u0648\u062A\u0648\u0631\u0647\u0627\u06CC \u062C\u062F\u0648\
\u0644"
toc_priority: 26
toc_title: "\u0645\u0639\u0631\u0641\u06CC \u0634\u0631\u06A9\u062A"
---
# موتورهای جدول {#table_engines}
موتور جدول (نوع جدول) تعیین می کند:
- چگونه و در کجا اطلاعات ذخیره شده است, جایی که برای نوشتن به, و از کجا به خواندن از.
- که نمایش داده شد پشتیبانی می شوند, و چگونه.
- همزمان دسترسی به داده ها.
- استفاده از شاخص, در صورت وجود.
- این که اجرای درخواست چند رشته ای امکان پذیر باشد.
- پارامترهای تکرار داده.
## خانواده موتور {#engine-families}
### ادغام {#mergetree}
موتورهای جدول جهانی ترین و کاربردی برای وظایف بار بالا. اموال به اشتراک گذاشته شده توسط این موتور درج داده های سریع با پردازش داده های پس زمینه های بعدی است. `MergeTree` موتورهای خانواده از تکرار داده ها پشتیبانی می کنند (با [تکرار\*](mergetree-family/replication.md#table_engines-replication) نسخه موتورهای) پارتیشن بندی و ویژگی های دیگر در موتورهای دیگر پشتیبانی نمی شود.
موتورهای در خانواده:
- [ادغام](mergetree-family/mergetree.md#mergetree)
- [جایگزینی](mergetree-family/replacingmergetree.md#replacingmergetree)
- [سامینگمرگتری](mergetree-family/summingmergetree.md#summingmergetree)
- [ریزدانه](mergetree-family/aggregatingmergetree.md#aggregatingmergetree)
- [سقوط غذای اصلی](mergetree-family/collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree)
- [در حال بارگذاری](mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md#versionedcollapsingmergetree)
- [نمودار](mergetree-family/graphitemergetree.md#graphitemergetree)
### ثبت {#log}
سبک [موتورها](log-family/index.md) با حداقل قابلیت. هنگامی که شما نیاز به سرعت نوشتن بسیاری از جداول کوچک (تا حدود 1 میلیون ردیف) و خواندن بعد به عنوان یک کل موثر ترین هستند.
موتورهای در خانواده:
- [جمع شدن](log-family/tinylog.md#tinylog)
- [خط زدن](log-family/stripelog.md#stripelog)
- [ثبت](log-family/log.md#log)
### موتورهای یکپارچه سازی {#integration-engines}
موتورهای برای برقراری ارتباط با دیگر ذخیره سازی داده ها و سیستم های پردازش.
موتورهای در خانواده:
- [کافکا](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)
### موتورهای ویژه {#special-engines}
موتورهای در خانواده:
- [توزیع شده](special/distributed.md#distributed)
- [ماده بینی](special/materializedview.md#materializedview)
- [واژهنامه](special/dictionary.md#dictionary)
- پردازشگر پشتیبانی شده:
- [پرونده](special/file.md#file)
- [خالی](special/null.md#null)
- [تنظیم](special/set.md#set)
- [پیوستن](special/join.md#join)
- [URL](special/url.md#table_engines-url)
- [نما](special/view.md#table_engines-view)
- [حافظه](special/memory.md#memory)
- [بافر](special/buffer.md#buffer)
## ستونهای مجازی {#table_engines-virtual_columns}
ستون مجازی یک ویژگی موتور جدول انتگرال است که در کد منبع موتور تعریف شده است.
شما باید ستون مجازی در مشخص نیست `CREATE TABLE` پرس و جو کنید و نمی توانید ببینید `SHOW CREATE TABLE` و `DESCRIBE TABLE` نتایج پرس و جو. ستون مجازی نیز فقط خواندنی, بنابراین شما می توانید داده ها را به ستون مجازی وارد کنید.
برای انتخاب داده ها از یک ستون مجازی, شما باید نام خود را در مشخص `SELECT` پرس و جو. `SELECT *` مقادیر از ستون های مجازی بازگشت نیست.
اگر شما یک جدول با یک ستون است که به همین نام به عنوان یکی از ستون های مجازی جدول ایجاد, ستون مجازی غیر قابل دسترس می شود. ما توصیه نمی انجام این کار. برای کمک به جلوگیری از درگیری, نام ستون مجازی معمولا با تاکید پیشوند.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/) <!--hide-->

123
docs/fa/engines/table-engines/integrations/hdfs.md
View File

@ -1,123 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 36
toc_title: HDFS
---
# HDFS {#table_engines-hdfs}
این موتور ادغام با فراهم می کند [Apache Hadoop](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop) اکوسیستم با اجازه دادن به مدیریت داده ها در [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html)از طریق کلیکهاوس. این موتور مشابه است
به [پرونده](../special/file.md#table_engines-file) و [URL](../special/url.md#table_engines-url) موتورهای, اما فراهم می کند ویژگی های هادوپ خاص.
## استفاده {#usage}
``` sql
ENGINE = HDFS(URI, format)
```
این `URI` پارامتر تمام فایل نشانی اینترنتی در اچ دی است.
این `format` پارامتر یکی از فرمت های فایل های موجود را مشخص می کند. برای انجام
`SELECT` نمایش داده شد, فرمت باید برای ورودی پشتیبانی می شود, و به انجام
`INSERT` queries – for output. The available formats are listed in the
[فرشها](../../../interfaces/formats.md#formats) بخش.
قسمت مسیر `URI` ممکن است حاوی دل تنگی. در این مورد جدول قابل خواندن خواهد بود.
**مثال:**
**1.** تنظیم `hdfs_engine_table` جدول:
``` sql
CREATE TABLE hdfs_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=HDFS('hdfs://hdfs1:9000/other_storage', 'TSV')
```
**2.** پر کردن پرونده:
``` sql
INSERT INTO hdfs_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)
```
**3.** پرسوجوی داده:
``` sql
SELECT * FROM hdfs_engine_table LIMIT 2
```
``` text
┌─name─┬─value─┐
│ one │ 1 │
│ two │ 2 │
└──────┴───────┘
```
## پیاده سازی اطلاعات {#implementation-details}
- می خواند و می نویسد می تواند موازی
- پشتیبانی نمیشود:
- `ALTER` و `SELECT...SAMPLE` عملیات.
- شاخص.
- تکرار.
**دل تنگی در مسیر**
اجزای مسیر چندگانه می تواند دل تنگی دارند. برای پردازش فایل باید وجود داشته باشد و مسابقات به الگوی کل مسیر. لیست فایل های تعیین در طول `SELECT` (نه در `CREATE` لحظه).
- `*` — Substitutes any number of any characters except `/` از جمله رشته خالی.
- `?` — 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.
سازه با `{}` شبیه به [دور](../../../sql-reference/table-functions/remote.md) تابع جدول.
**مثال**
1. فرض کنید ما چندین فایل را در قالب فیلم با اوریس زیر در اچ دی ها داریم:
- ‘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. راه های مختلفی برای ایجاد یک جدول متشکل از تمام شش فایل وجود دارد:
<!-- -->
``` sql
CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV')
```
راه دیگر:
``` sql
CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/some_file_?', 'TSV')
```
جدول شامل تمام فایل ها در هر دو دایرکتوری (تمام فایل ها باید فرمت و طرح توصیف شده در پرس و جو راضی):
``` sql
CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/{some,another}_dir/*', 'TSV')
```
!!! warning "اخطار"
اگر فهرستی از فایل های حاوی محدوده تعداد با صفر پیشرو, استفاده از ساخت و ساز با پرانتز برای هر رقم به طور جداگانه و یا استفاده `?`.
**مثال**
ایجاد جدول با فایل های به نام `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')
```
## ستونهای مجازی {#virtual-columns}
- `_path` — Path to the file.
- `_file` — Name of the file.
**همچنین نگاه کنید به**
- [ستونهای مجازی](../index.md#table_engines-virtual_columns)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/hdfs/) <!--hide-->

8
docs/fa/engines/table-engines/integrations/index.md
View File

@ -1,8 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u06CC\u06A9\u067E\u0627\u0631\u0686\u06AF\u06CC"
toc_priority: 30
---

90
docs/fa/engines/table-engines/integrations/jdbc.md
View File

@ -1,90 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 34
toc_title: JDBC
---
# JDBC {#table-engine-jdbc}
اجازه می دهد تا تاتر برای اتصال به پایگاه داده های خارجی از طریق [JDBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Java_Database_Connectivity).
برای پیاده سازی اتصال جدی بی سی, خانه با استفاده از برنامه جداگانه [هومز-جد بی سی-پل](https://github.com/alex-krash/clickhouse-jdbc-bridge) که باید به عنوان یک شبح اجرا شود.
این موتور از [Nullable](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) نوع داده.
## ایجاد یک جدول {#creating-a-table}
``` sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name
(
columns list...
)
ENGINE = JDBC(dbms_uri, external_database, external_table)
```
**پارامترهای موتور**
- `dbms_uri` — URI of an external DBMS.
قالب: `jdbc:<driver_name>://<host_name>:<port>/?user=<username>&password=<password>`.
به عنوان مثال برای خروجی زیر: `jdbc:mysql://localhost:3306/?user=root&password=root`.
- `external_database` — Database in an external DBMS.
- `external_table` — Name of the table in `external_database`.
## مثال طریقه استفاده {#usage-example}
ایجاد یک جدول در سرور خروجی زیر با اتصال مستقیم با مشتری کنسول:
``` 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)
```
ایجاد یک جدول در سرور کلیک و انتخاب داده ها از:
``` 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 │
└────────┴──────────────┴───────┴────────────────┘
```
## همچنین نگاه کنید به {#see-also}
- [تابع جدول جدی بی سی](../../../sql-reference/table-functions/jdbc.md).
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/jdbc/) <!--hide-->

180
docs/fa/engines/table-engines/integrations/kafka.md
View File

@ -1,180 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 32
toc_title: "\u06A9\u0627\u0641\u06A9\u0627"
---
# کافکا {#kafka}
این موتور با این نسخهها کار [نمایی کافکا](http://kafka.apache.org/).
کافکا به شما امکان می دهد:
- انتشار یا اشتراک در جریان داده ها.
- سازماندهی ذخیره سازی مقاوم در برابر خطا.
- روند جریان به عنوان در دسترس تبدیل شده است.
## ایجاد یک جدول {#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]
```
پارامترهای مورد نیاز:
- `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` تابع مانند `JSONEachRow`. برای کسب اطلاعات بیشتر, دیدن [فرشها](../../../interfaces/formats.md) بخش.
پارامترهای اختیاری:
- `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, [سروان نیا](https://capnproto.org/) نیاز به مسیر به فایل طرح و نام ریشه `schema.capnp:Message` اعتراض.
- `kafka_num_consumers` – The number of consumers per table. Default: `1`. مشخص مصرف کنندگان بیشتر اگر توان عملیاتی یک مصرف کننده کافی است. تعداد کل مصرف کنندگان باید تعداد پارتیشن در موضوع تجاوز نمی, از تنها یک مصرف کننده را می توان در هر پارتیشن اختصاص داده.
- `kafka_max_block_size` - حداکثر اندازه دسته ای (در پیام) برای نظرسنجی (پیش فرض: `max_block_size`).
- `kafka_skip_broken_messages` – Kafka message parser tolerance to schema-incompatible messages per block. Default: `0`. اگر `kafka_skip_broken_messages = N` سپس موتور پرش *N* پیام کافکا که نمی تواند تجزیه شود (یک پیام برابر یک ردیف از داده ها).
- `kafka_commit_every_batch` - متعهد هر دسته مصرف و به کار گرفته به جای یک مرتکب پس از نوشتن یک بلوک کامل (به طور پیش فرض: `0`).
مثالها:
``` 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>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
از این روش در پروژه های جدید استفاده نکنید. در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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>
## توصیف {#description}
پیام تحویل به طور خودکار ردیابی, بنابراین هر پیام در یک گروه تنها یک بار شمارش. اگر شما می خواهید برای دریافت داده ها دو بار, سپس یک کپی از جدول با نام گروه دیگری ایجاد.
گروه انعطاف پذیر هستند و همگام سازی در خوشه. برای مثال, اگر شما 10 موضوعات و 5 نسخه از یک جدول در یک خوشه, سپس هر کپی می شود 2 موضوعات. اگر تعداد نسخه تغییر, موضوعات در سراسر نسخه توزیع به طور خودکار. اطلاعات بیشتر در مورد این در http://kafka.apache.org/intro.
`SELECT` به خصوص برای خواندن پیام های مفید نیست (به جز اشکال زدایی), چرا که هر پیام را می توان تنها یک بار به عنوان خوانده شده. این عملی تر است برای ایجاد موضوعات در زمان واقعی با استفاده از نمایش محقق. برای انجام این کار:
1. از موتور برای ایجاد یک مصرف کننده کافکا استفاده کنید و جریان داده را در نظر بگیرید.
2. ایجاد یک جدول با ساختار مورد نظر.
3. یک دیدگاه محقق ایجاد کنید که داده ها را از موتور تبدیل می کند و به یک جدول قبلا ایجاد شده تبدیل می کند.
هنگامی که `MATERIALIZED VIEW` به موتور می پیوندد و شروع به جمع کردن داده ها در پس زمینه می کند. این اجازه می دهد تا شما را به طور مستمر دریافت پیام از کافکا و تبدیل به فرمت مورد نیاز با استفاده از `SELECT`.
یک جدول کافکا می تواند به عنوان بسیاری از دیدگاه های تحقق به عنوان دوست دارید, اطلاعات از جدول کافکا به طور مستقیم به عنوان خوانده شده, اما دریافت پرونده های جدید (در بلوک), به این ترتیب شما می توانید به چند جدول با سطح جزییات مختلف ارسال (با گروه بندی - تجمع و بدون).
مثال:
``` 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;
```
برای بهبود عملکرد, پیام های دریافت شده را به بلوک های اندازه گروه بندی می شوند [ا_فزونهها](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#settings-max_insert_block_size). اگر بلوک در داخل تشکیل نشده است [_خاله جریان](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) میلی ثانیه, داده خواهد شد به جدول بدون در نظر گرفتن کامل از بلوک سرخ.
برای جلوگیری از دریافت داده های موضوع و یا تغییر منطق تبدیل جدا مشاهده محقق:
``` sql
DETACH TABLE consumer;
ATTACH TABLE consumer;
```
اگر شما می خواهید به تغییر جدول هدف با استفاده از `ALTER` توصیه می کنیم دیدگاه مادی را غیرفعال کنید تا از اختلاف بین جدول هدف و داده ها از نظر جلوگیری شود.
## پیکربندی {#configuration}
شبیه به GraphiteMergeTree های کافکا پشتیبانی از موتور تمدید پیکربندی با استفاده از ClickHouse فایل پیکربندی. دو کلید پیکربندی است که شما می توانید استفاده کنید وجود دارد: جهانی (`kafka`) و سطح موضوع (`kafka_*`). پیکربندی جهانی برای اولین بار اعمال می شود و سپس پیکربندی سطح موضوع اعمال می شود (در صورت وجود).
``` 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>
```
برای یک لیست از گزینه های پیکربندی ممکن, دیدن [مرجع پیکربندی کتابدار](https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md). استفاده از تاکید (`_`) به جای یک نقطه در پیکربندی کلیک. به عنوان مثال, `check.crcs=true` خواهد بود `<check_crcs>true</check_crcs>`.
## ستونهای مجازی {#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.
**همچنین نگاه کنید به**
- [ستونهای مجازی](../index.md#table_engines-virtual_columns)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/kafka/) <!--hide-->

105
docs/fa/engines/table-engines/integrations/mysql.md
View File

@ -1,105 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 33
toc_title: MySQL
---
# Mysql {#mysql}
موتور خروجی زیر اجازه می دهد تا شما را به انجام `SELECT` نمایش داده شد در داده است که بر روی یک سرور خروجی از راه دور ذخیره می شود.
## ایجاد یک جدول {#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']);
```
مشاهده شرح مفصلی از [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) پرس و جو.
ساختار جدول می تواند از ساختار جدول خروجی زیر اصلی متفاوت است:
- نام ستون باید همان است که در جدول خروجی زیر اصلی باشد, اما شما می توانید تنها برخی از این ستون ها و در هر جهت استفاده.
- انواع ستون ممکن است از کسانی که در جدول خروجی زیر اصلی متفاوت است. فاحشه خانه تلاش می کند تا [بازیگران](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) ارزش ها را به انواع داده های کلیک.
**پارامترهای موتور**
- `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` نمایش داده شد به `REPLACE INTO`. اگر `replace_query=1`, پرس و جو جایگزین شده است.
- `on_duplicate_clause` — The `ON DUPLICATE KEY on_duplicate_clause` بیان است که به اضافه `INSERT` پرس و جو.
مثال: `INSERT INTO t (c1,c2) VALUES ('a', 2) ON DUPLICATE KEY UPDATE c2 = c2 + 1` کجا `on_duplicate_clause` هست `UPDATE c2 = c2 + 1`. دیدن [مستندات خروجی زیر](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/insert-on-duplicate.html) برای پیدا کردن که `on_duplicate_clause` شما می توانید با استفاده از `ON DUPLICATE KEY` بند بند.
برای مشخص کردن `on_duplicate_clause` شما نیاز به تصویب `0` به `replace_query` پارامتر. اگر شما به طور همزمان عبور `replace_query = 1` و `on_duplicate_clause`, تاتر تولید یک استثنا.
ساده `WHERE` بند هایی مانند `=, !=, >, >=, <, <=` بر روی سرور خروجی زیر اجرا شده است.
بقیه شرایط و `LIMIT` محدودیت نمونه برداری در محل کلیک تنها پس از پرس و جو به پس از اتمام خروجی زیر اجرا شده است.
## مثال طریقه استفاده {#usage-example}
جدول در خروجی زیر:
``` 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)
```
جدول در تاتر, بازیابی داده ها از جدول خروجی زیر ایجاد شده در بالا:
``` 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 │
└────────────────┴────────┘
```
## همچنین نگاه کنید به {#see-also}
- [این ‘mysql’ تابع جدول](../../../sql-reference/table-functions/mysql.md)
- [با استفاده از خروجی زیر به عنوان منبع فرهنگ لغت خارجی](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-mysql)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/mysql/) <!--hide-->

132
docs/fa/engines/table-engines/integrations/odbc.md
View File

@ -1,132 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 35
toc_title: ODBC
---
# ODBC {#table-engine-odbc}
اجازه می دهد تا تاتر برای اتصال به پایگاه داده های خارجی از طریق [ODBC](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Database_Connectivity).
با خیال راحت پیاده سازی اتصالات ان بی سی, تاتر با استفاده از یک برنامه جداگانه `clickhouse-odbc-bridge`. اگر راننده او بی سی به طور مستقیم از لود `clickhouse-server`, مشکلات راننده می تواند سرور تاتر سقوط. تاتر به طور خودکار شروع می شود `clickhouse-odbc-bridge` هنگامی که مورد نیاز است. برنامه پل او بی سی از همان بسته به عنوان نصب `clickhouse-server`.
این موتور از [Nullable](../../../sql-reference/data-types/nullable.md) نوع داده.
## ایجاد یک جدول {#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)
```
مشاهده شرح مفصلی از [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) پرس و جو.
ساختار جدول می تواند از ساختار جدول منبع متفاوت باشد:
- نام ستون باید همان است که در جدول منبع باشد, اما شما می توانید تنها برخی از این ستون ها و در هر جهت استفاده.
- انواع ستون ممکن است از کسانی که در جدول منبع متفاوت. فاحشه خانه تلاش می کند تا [بازیگران](../../../sql-reference/functions/type-conversion-functions.md#type_conversion_function-cast) ارزش ها را به انواع داده های کلیک.
**پارامترهای موتور**
- `connection_settings` — Name of the section with connection settings in the `odbc.ini` پرونده.
- `external_database` — Name of a database in an external DBMS.
- `external_table` — Name of a table in the `external_database`.
## مثال طریقه استفاده {#usage-example}
**بازیابی داده ها از نصب و راه اندازی خروجی زیر محلی از طریق ان بی سی**
این مثال برای لینوکس اوبونتو 18.04 و سرور خروجی زیر 5.7 بررسی می شود.
اطمینان حاصل شود که unixODBC و MySQL اتصال نصب شده است.
به طور پیش فرض (در صورت نصب از بسته), کلیک خانه شروع می شود به عنوان کاربر `clickhouse`. بدین ترتیب, شما نیاز به ایجاد و پیکربندی این کاربر در سرور خروجی زیر.
``` bash
$ sudo mysql
```
``` sql
mysql> CREATE USER 'clickhouse'@'localhost' IDENTIFIED BY 'clickhouse';
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'clickhouse'@'clickhouse' WITH GRANT OPTION;
```
سپس اتصال را پیکربندی کنید `/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
```
شما می توانید اتصال با استفاده از بررسی `isql` ابزار از unixODBC نصب و راه اندازی.
``` bash
$ isql -v mysqlconn
+-------------------------+
| Connected! |
| |
...
```
جدول در خروجی زیر:
``` 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)
```
جدول در تاتر بازیابی داده ها از جدول خروجی زیر:
``` 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 │
└────────┴────────────────┘
```
## همچنین نگاه کنید به {#see-also}
- [لغت نامه های خارجی ان بی سی](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources.md#dicts-external_dicts_dict_sources-odbc)
- [تابع جدول ان بی سی](../../../sql-reference/table-functions/odbc.md)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/odbc/) <!--hide-->

49
docs/fa/engines/table-engines/log-family/index.md
View File

@ -1,49 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u062B\u0628\u062A \u062E\u0627\u0646\u0648\u0627\u062F\u0647"
toc_priority: 29
toc_title: "\u0645\u0639\u0631\u0641\u06CC \u0634\u0631\u06A9\u062A"
---
# ورود خانواده موتور {#log-engine-family}
هنگامی که شما نیاز به سرعت نوشتن بسیاری از جداول کوچک (تا حدود 1 میلیون ردیف) و بعد به عنوان یک کل خواندن این موتور برای حالات توسعه داده شد.
موتورهای خانواده:
- [خط زدن](stripelog.md)
- [ثبت](log.md)
- [جمع شدن](tinylog.md)
## ویژگیهای مشترک {#common-properties}
موتورها:
- ذخیره داده ها بر روی یک دیسک.
- اضافه کردن داده ها به پایان فایل هنگام نوشتن.
- قفل پشتیبانی برای دسترسی همزمان داده ها.
در طول `INSERT` نمایش داده شد, جدول قفل شده است, و دیگر نمایش داده شد برای خواندن و نوشتن داده ها هر دو منتظر جدول برای باز کردن. اگر هیچ نمایش داده شد نوشتن داده ها وجود دارد, هر تعداد از نمایش داده شد خواندن داده ها را می توان به صورت همزمان انجام.
- پشتیبانی نمی کند [جهش](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations) عملیات.
- هنوز شاخص را پشتیبانی نمی کند.
این به این معنی است که `SELECT` نمایش داده شد برای محدوده داده ها موثر نیست.
- هنوز داده نوشتن نیست اتمی.
شما می توانید یک جدول با داده های خراب اگر چیزی می شکند عملیات نوشتن, مثلا, خاموش کردن سرور غیر طبیعی.
## تفاوت {#differences}
این `TinyLog` موتور ساده ترین در خانواده است و فقیرترین قابلیت ها و کمترین بهره وری را فراهم می کند. این `TinyLog` موتور از خواندن داده های موازی با چندین موضوع پشتیبانی نمی کند. این اطلاعات کندتر از موتورهای دیگر در خانواده است که خواندن موازی را پشتیبانی می کند و تقریبا به عنوان بسیاری از توصیفگرها به عنوان `Log` موتور به دلیل ذخیره هر ستون در یک فایل جداگانه. در حالات کم بار ساده استفاده کنید.
این `Log` و `StripeLog` موتورهای پشتیبانی خواندن داده های موازی. هنگام خواندن داده ها, تاتر با استفاده از موضوعات متعدد. هر موضوع یک بلوک داده جداگانه را پردازش می کند. این `Log` موتور با استفاده از یک فایل جداگانه برای هر ستون از جدول. `StripeLog` ذخیره تمام داده ها در یک فایل. در نتیجه `StripeLog` موتور با استفاده از توصیف کمتر در سیستم عامل, اما `Log` موتور فراهم می کند بهره وری بالاتر در هنگام خواندن داده ها.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/log_family/) <!--hide-->

16
docs/fa/engines/table-engines/log-family/log.md
View File

@ -1,16 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 33
toc_title: "\u062B\u0628\u062A"
---
# ثبت {#log}
موتور متعلق به خانواده از موتورهای ورود به سیستم. مشاهده خواص مشترک از موتورهای ورود به سیستم و تفاوت های خود را در [ورود خانواده موتور](index.md) مقاله.
ورود متفاوت از [جمع شدن](tinylog.md) در این فایل کوچک “marks” ساکن با فایل های ستون. این علامت ها در هر بلوک داده نوشته شده است و شامل شیپور خاموشی که نشان می دهد از کجا شروع به خواندن فایل به منظور جست و خیز تعداد مشخصی از ردیف. این باعث می شود امکان خواندن داده های جدول در موضوعات مختلف.
برای همزمان دسترسی به داده ها, عملیات خواندن را می توان به طور همزمان انجام, در حالی که ارسال عملیات بلوک می خواند و هر یک از دیگر.
موتور ورود به سیستم می کند شاخص را پشتیبانی نمی کند. به طور مشابه, اگر نوشتن به یک جدول شکست خورده, جدول شکسته است, و خواندن از این خطا را برمی گرداند. موتور ورود به سیستم مناسب برای داده های موقت است, نوشتن یک بار جداول, و برای تست و یا تظاهرات اهداف.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/log/) <!--hide-->

95
docs/fa/engines/table-engines/log-family/stripelog.md
View File

@ -1,95 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 32
toc_title: "\u062E\u0637 \u0632\u062F\u0646"
---
# خط زدن {#stripelog}
این موتور متعلق به خانواده از موتورهای ورود به سیستم. مشاهده خواص مشترک از موتورهای ورود به سیستم و تفاوت های خود را در [ورود خانواده موتور](index.md) مقاله.
با استفاده از این موتور در حالات زمانی که شما نیاز به نوشتن بسیاری از جداول با مقدار کمی از داده ها (کمتر از 1 میلیون ردیف).
## ایجاد یک جدول {#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
```
شرح مفصلی از [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) پرس و جو.
## نوشتن داده ها {#table_engines-stripelog-writing-the-data}
این `StripeLog` موتور فروشگاه تمام ستون ها در یک فایل. برای هر `INSERT` پرس و جو, خانه رعیتی بلوک داده ها به پایان یک فایل جدول, نوشتن ستون یک به یک.
برای هر کلیک جدول فایل ها را می نویسد:
- `data.bin` — Data file.
- `index.mrk` — File with marks. Marks contain offsets for each column of each data block inserted.
این `StripeLog` موتور را پشتیبانی نمی کند `ALTER UPDATE` و `ALTER DELETE` عملیات.
## خواندن داده ها {#table_engines-stripelog-reading-the-data}
فایل را با نشانه اجازه می دهد تا ClickHouse به parallelize خواندن داده ها. این به این معنی است که یک `SELECT` پرس و جو ردیف در جهت غیر قابل پیش بینی می گرداند. استفاده از `ORDER BY` بند برای مرتب کردن ردیف.
## مثال استفاده {#table_engines-stripelog-example-of-use}
ایجاد یک جدول:
``` sql
CREATE TABLE stripe_log_table
(
timestamp DateTime,
message_type String,
message String
)
ENGINE = StripeLog
```
درج داده:
``` 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')
```
ما با استفاده از دو `INSERT` نمایش داده شد برای ایجاد دو بلوک داده ها در داخل `data.bin` پرونده.
خانه رعیتی با استفاده از موضوعات متعدد در هنگام انتخاب داده ها. هر موضوع یک بلوک داده جداگانه را می خواند و ردیف ها را به طور مستقل به پایان می رساند. در نتیجه, منظور از بلوک های ردیف در خروجی می کند منظور از بلوک های مشابه در ورودی در اکثر موارد مطابقت ندارد. به عنوان مثال:
``` 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 │
└─────────────────────┴──────────────┴───────────────────────────┘
```
مرتب سازی نتایج (صعودی با ترتیب به طور پیش فرض):
``` 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 │
└─────────────────────┴──────────────┴────────────────────────────┘
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/stripelog/) <!--hide-->

16
docs/fa/engines/table-engines/log-family/tinylog.md
View File

@ -1,16 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 34
toc_title: "\u062C\u0645\u0639 \u0634\u062F\u0646"
---
# جمع شدن {#tinylog}
موتور متعلق به خانواده موتور ورود به سیستم. ببینید [ورود خانواده موتور](index.md) برای خواص مشترک موتورهای ورود به سیستم و تفاوت های خود را.
این موتور جدول معمولا با روش نوشتن یک بار استفاده می شود: نوشتن داده ها یک بار و سپس خواندن هر چند بار که لازم است. مثلا, شما می توانید استفاده کنید `TinyLog`- نوع جداول برای داده های واسطه است که در دسته های کوچک پردازش شده است. توجه داشته باشید که ذخیره سازی داده ها در تعداد زیادی از جداول کوچک بی اثر است.
نمایش داده شد در یک جریان واحد اجرا شده است. به عبارت دیگر این موتور برای جداول نسبتا کوچک (تا حدود 1000000 ردیف) در نظر گرفته شده است. این را حس می کند به استفاده از این موتور جدول اگر شما بسیاری از جداول کوچک, از ساده تر از [ثبت](log.md) موتور (فایل های کمتر نیاز به باز شود).
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/tinylog/) <!--hide-->

105
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
View File

@ -1,105 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 35
toc_title: "\u0631\u06CC\u0632\u062F\u0627\u0646\u0647"
---
# ریزدانه {#aggregatingmergetree}
موتور به ارث می برد از [ادغام](mergetree.md#table_engines-mergetree), تغییر منطق برای ادغام قطعات داده. تاتر جایگزین تمام ردیف با کلید اصلی همان (یا با دقت بیشتر, با همان [کلید مرتب سازی](mergetree.md)) با یک ردیف (در یک بخش یک داده) که ترکیبی از ایالت های توابع کل را ذخیره می کند.
شما می توانید استفاده کنید `AggregatingMergeTree` جداول برای تجمع داده افزایشی, از جمله برای نمایش محقق جمع.
موتور تمام ستون ها را با انواع زیر پردازش می کند:
- [کارکرد](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md)
- [عملکرد پلاکتی](../../../sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md)
مناسب برای استفاده است `AggregatingMergeTree` اگر تعداد ردیف ها را با دستور کاهش دهد.
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
برای شرح پارامترهای درخواست را ببینید [درخواست توضیحات](../../../sql-reference/statements/create.md).
**بندهای پرسوجو**
هنگام ایجاد یک `AggregatingMergeTree` جدول همان [بند](mergetree.md) در هنگام ایجاد یک مورد نیاز است `MergeTree` جدول
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
هنوز این روش در پروژه های جدید استفاده کنید و, در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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)
```
همه پارامترها همان معنی را دارند `MergeTree`.
</details>
## انتخاب و درج {#select-and-insert}
برای وارد کردن داده ها استفاده کنید [INSERT SELECT](../../../sql-reference/statements/insert-into.md) پرس و جو با کل دولت توابع.
هنگام انتخاب داده ها از `AggregatingMergeTree` جدول استفاده کنید `GROUP BY` بند و توابع کل همان هنگام قرار دادن داده, اما با استفاده از `-Merge` پسوند.
در نتایج `SELECT` پرس و جو, ارزش `AggregateFunction` نوع اجرای خاص نمایندگی دودویی برای همه فرمت های خروجی کلیک کنید. اگر کمپرسی داده ها به, مثلا, `TabSeparated` قالب با `SELECT` پرس و جو و سپس این روگرفت را می توان با استفاده از لود `INSERT` پرس و جو.
## به عنوان مثال از یک مشاهده محقق جمع {#example-of-an-aggregated-materialized-view}
`AggregatingMergeTree` مشاهده تحقق است که به تماشای `test.visits` جدول:
``` 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;
```
درج داده به `test.visits` جدول
``` sql
INSERT INTO test.visits ...
```
داده ها در هر دو جدول و مشخصات قرار داده شده `test.basic` که تجمع انجام خواهد شد.
برای دریافت اطلاعات جمع, ما نیاز به اجرای یک پرس و جو مانند `SELECT ... GROUP BY ...` از نظر `test.basic`:
``` sql
SELECT
StartDate,
sumMerge(Visits) AS Visits,
uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.basic
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->

306
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md
View File

@ -1,306 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 36
toc_title: "\u0633\u0642\u0648\u0637 \u063A\u0630\u0627\u06CC \u0627\u0635\u0644\u06CC"
---
# سقوط غذای اصلی {#table_engine-collapsingmergetree}
موتور به ارث می برد از [ادغام](mergetree.md) و می افزاید: منطق ردیف سقوط به قطعات داده الگوریتم ادغام.
`CollapsingMergeTree` ناهمزمان حذف (فرو می ریزد) جفت ردیف اگر همه از زمینه ها در یک کلید مرتب سازی (`ORDER BY`) معادل به استثنای زمینه خاص است `Sign` که می تواند داشته باشد `1` و `-1` ارزشهای خبری عبارتند از: ردیف بدون یک جفت نگهداری می شوند. برای اطلاعات بیشتر نگاه کنید به [سقوط](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing) بخش از سند.
موتور ممکن است به طور قابل توجهی حجم ذخیره سازی را کاهش دهد و بهره وری را افزایش دهد `SELECT` پرس و جو به عنوان یک نتیجه.
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
برای شرح پارامترهای پرس و جو, دیدن [توضیحات پرس و جو](../../../sql-reference/statements/create.md).
**پارامترهای پیش ساخته**
- `sign` — Name of the column with the type of row: `1` یک “state” سطر, `-1` یک “cancel” پارو زدن.
Column data type — `Int8`.
**بندهای پرسوجو**
هنگام ایجاد یک `CollapsingMergeTree` جدول, همان [بندهای پرسوجو](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) در هنگام ایجاد یک مورد نیاز است `MergeTree` جدول
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
هنوز این روش در پروژه های جدید استفاده کنید و, در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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)
```
همه پارامترها به استثنای `sign` همان معنی را در `MergeTree`.
- `sign` — Name of the column with the type of row: `1` — “state” سطر, `-1` — “cancel” پارو زدن.
Column Data Type — `Int8`.
</details>
## سقوط {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing}
### داده {#data}
وضعیت جایی که شما نیاز به ذخیره به طور مداوم در حال تغییر داده ها برای برخی از شی را در نظر بگیرید. برای تلفن های موبایل منطقی به یک ردیف برای یک شی و به روز رسانی در هر تغییر, اما عملیات به روز رسانی گران و کند برای سندرم تونل کارپ است چرا که نیاز به بازنویسی از داده ها در ذخیره سازی. اگر شما نیاز به نوشتن داده ها به سرعت, به روز رسانی قابل قبول نیست, اما شما می توانید تغییرات یک شی پی در پی به شرح زیر ارسال.
استفاده از ستون خاص `Sign`. اگر `Sign = 1` این بدان معنی است که ردیف دولت از یک شی است, اجازه دهید اسمش را “state” پارو زدن. اگر `Sign = -1` به این معنی لغو دولت از یک شی با ویژگی های مشابه, اجازه دهید اسمش را “cancel” پارو زدن.
برای مثال ما می خواهیم برای محاسبه چقدر صفحات کاربران بررسی می شود در برخی از سایت و چه مدت وجود دارد. در برخی از لحظه ما ارسال ردیف زیر را با دولت از فعالیت های کاربر:
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
در چند لحظه بعد ما تغییر فعالیت کاربر را ثبت می کنیم و با دو ردیف زیر می نویسیم.
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
ردیف اول لغو حالت قبلی از جسم (کاربر). این باید زمینه های کلیدی مرتب سازی دولت لغو به استثنای کپی کنید `Sign`.
ردیف دوم شامل وضعیت فعلی.
همانطور که ما نیاز به تنها دولت گذشته از فعالیت های کاربر, ردیف
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
می توان حذف سقوط نامعتبر (قدیمی) دولت از یک شی. `CollapsingMergeTree` این کار در حالی که ادغام قطعات داده.
چرا ما نیاز به 2 ردیف برای هر تغییر در خواندن [الگوریتم](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm) بند بند بند.
**خواص عجیب و غریب چنین رویکردی**
1. برنامه ای که می نویسد داده ها باید به یاد داشته باشید دولت از یک شی قادر به لغو. “Cancel” رشته باید نسخه هایی از زمینه های کلیدی مرتب سازی شامل “state” رشته و مخالف `Sign`. این افزایش اندازه اولیه ذخیره سازی اما اجازه می دهد تا به نوشتن داده ها به سرعت.
2. در حال رشد طولانی در ستون کاهش بهره وری از موتور با توجه به بار برای نوشتن. داده های ساده تر, بالاتر بهره وری.
3. این `SELECT` نتایج به شدت بستگی به قوام شی تغییر تاریخ. هنگام تهیه داده ها برای قرار دادن دقیق باشید. شما می توانید نتایج غیر قابل پیش بینی در اطلاعات متناقض برای مثال مقادیر منفی برای معیارهای غیر منفی مانند جلسه عمق.
### الگوریتم {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm}
هنگامی که تاتر ادغام قطعات داده, هر گروه از ردیف متوالی با کلید مرتب سازی همان (`ORDER BY`) به بیش از دو ردیف کاهش می یابد, یکی با `Sign = 1` (“state” ردیف) و دیگری با `Sign = -1` (“cancel” ردیف). به عبارت دیگر, سقوط نوشته.
برای هر یک از داده ها در نتیجه بخشی تاتر موجب صرفه جویی در:
1. اولین “cancel” و گذشته “state” ردیف, اگر تعداد “state” و “cancel” ردیف مسابقات و ردیف گذشته است “state” پارو زدن.
2. گذشته “state” ردیف, اگر بیشتر وجود دارد “state” سطر از “cancel” ردیف
3. اولین “cancel” ردیف, اگر بیشتر وجود دارد “cancel” سطر از “state” ردیف
4. هیچ یک از ردیف, در تمام موارد دیگر.
همچنین زمانی که حداقل وجود دارد 2 بیشتر “state” سطر از “cancel” ردیف یا حداقل 2 بیشتر “cancel” سپس سطرها “state” ردیف, ادغام ادامه, اما تاتر این وضعیت رفتار به عنوان یک خطای منطقی و ثبت در ورود به سیستم سرور. این خطا می تواند رخ دهد اگر داده های مشابه بیش از یک بار قرار داده شد.
بدین ترتیب, سقوط باید نتایج حاصل از محاسبه ارقام تغییر نمی.
تغییرات به تدریج فرو ریخت به طوری که در پایان تنها دولت گذشته تقریبا در هر شی را ترک کرد.
این `Sign` لازم است زیرا الگوریتم ادغام تضمین نمی کند که تمام ردیف ها با کلید مرتب سازی مشابه در بخش داده های مشابه و حتی در همان سرور فیزیکی باشد. روند کلیک `SELECT` نمایش داده شد با موضوعات مختلف و می تواند منظور از ردیف در نتیجه پیش بینی نیست. تجمع مورد نیاز است اگر نیاز به طور کامل وجود دارد “collapsed” داده ها از `CollapsingMergeTree` جدول
برای نهایی سقوط, نوشتن یک پرس و جو با `GROUP BY` بند و مجموع توابع است که برای ثبت نام حساب. برای مثال برای محاسبه مقدار استفاده کنید `sum(Sign)` به جای `count()`. برای محاسبه مجموع چیزی استفاده کنید `sum(Sign * x)` به جای `sum(x)` و به همین ترتیب و همچنین اضافه کنید `HAVING sum(Sign) > 0`.
مصالح `count`, `sum` و `avg` می تواند محاسبه این راه. مجموع `uniq` می تواند محاسبه شود اگر یک شی حداقل یک دولت سقوط نیست. مصالح `min` و `max` محاسبه نشد زیرا `CollapsingMergeTree` می کند تاریخ ارزش از کشورهای سقوط را نجات دهد.
اگر شما نیاز به استخراج داده ها بدون تجمع (مثلا, برای بررسی اینکه ردیف در حال حاضر که جدیدترین ارزش مطابقت با شرایط خاص هستند), شما می توانید با استفاده از `FINAL` تغییردهنده برای `FROM` بند بند. این رویکرد به طور قابل توجهی کمتر موثر است.
## مثال استفاده {#example-of-use}
اطلاعات نمونه:
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
ایجاد جدول:
``` sql
CREATE TABLE UAct
(
UserID UInt64,
PageViews UInt8,
Duration UInt8,
Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID
```
درج داده ها:
``` sql
INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1)
```
``` sql
INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1),(4324182021466249494, 6, 185, 1)
```
ما با استفاده از دو `INSERT` نمایش داده شد برای ایجاد دو بخش داده های مختلف. اگر ما وارد کردن داده ها با یک پرس و جو تاتر ایجاد یک بخش داده ها و هر گونه ادغام تا کنون انجام نمی.
گرفتن داده ها:
``` 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 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
چه ما را ببینید و جایی که در حال سقوط است?
با دو `INSERT` نمایش داده شد, ما ایجاد 2 قطعات داده. این `SELECT` پرس و جو در انجام شد 2 موضوعات, و ما یک نظم تصادفی از ردیف کردم. سقوط رخ داده است چرا که هیچ ادغام از قطعات داده وجود دارد و در عین حال. تاتر ادغام بخش داده ها در یک لحظه ناشناخته که ما نمی توانیم پیش بینی.
بنابراین ما نیاز به تجمع:
``` 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 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
```
اگر ما تجمع نیاز ندارد و می خواهید به زور سقوط, ما می توانیم با استفاده از `FINAL` تغییردهنده برای `FROM` بند بند.
``` sql
SELECT * FROM UAct FINAL
```
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
این روش انتخاب داده ها بسیار کم است. برای میزهای بزرگ ازش استفاده نکن
## نمونه ای از روش دیگری {#example-of-another-approach}
اطلاعات نمونه:
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │
│ 4324182021466249494 │ -5 │ -146 │ -1 │
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
ایده این است که ادغام را به حساب تنها زمینه های کلیدی. و در “Cancel” خط ما می توانیم مقادیر منفی که برابر نسخه های قبلی از ردیف در هنگام جمع بدون استفاده از ستون نشانه را مشخص کنید. برای این روش لازم است نوع داده را تغییر دهید `PageViews`,`Duration` برای ذخیره مقادیر منفی از UInt8 -\> Int16.
``` sql
CREATE TABLE UAct
(
UserID UInt64,
PageViews Int16,
Duration Int16,
Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID
```
بیایید روش را تست کنیم:
``` 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 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/collapsingmergetree/) <!--hide-->

128
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md
View File

@ -1,128 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 32
toc_title: "\u06A9\u0644\u06CC\u062F \u067E\u0627\u0631\u062A\u06CC\u0634\u0646 \u0628\
\u0646\u062F\u06CC \u0633\u0641\u0627\u0631\u0634\u06CC"
---
# کلید پارتیشن بندی سفارشی {#custom-partitioning-key}
پارتیشن بندی برای [ادغام](mergetree.md) جداول خانواده (شامل [تکرار](replication.md) جدول). [نمایش محقق](../special/materializedview.md#materializedview) بر اساس جداول ادغام پشتیبانی پارتیشن بندی, همچنین.
پارتیشن ترکیبی منطقی از سوابق در یک جدول توسط یک معیار مشخص شده است. شما می توانید یک پارتیشن توسط معیار دلخواه تنظیم, مانند ماه, به روز, و یا بر اساس نوع رویداد. هر پارتیشن به طور جداگانه ذخیره می شود به ساده دستکاری این داده ها. هنگام دسترسی به داده ها, تاتر با استفاده از کوچکترین زیر مجموعه از پارتیشن ممکن.
پارتیشن در مشخص `PARTITION BY expr` بند زمانی که [ایجاد یک جدول](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table). کلید پارتیشن می تواند هر عبارت از ستون های جدول باشد. برای مثال برای مشخص کردن پارتیشن بندی توسط ماه با استفاده از بیان `toYYYYMM(date_column)`:
``` sql
CREATE TABLE visits
(
VisitDate Date,
Hour UInt8,
ClientID UUID
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(VisitDate)
ORDER BY Hour;
```
کلید پارتیشن همچنین می تواند یک تاپل از عبارات (شبیه به [کلید اصلی](mergetree.md#primary-keys-and-indexes-in-queries)). به عنوان مثال:
``` sql
ENGINE = ReplicatedCollapsingMergeTree('/clickhouse/tables/name', 'replica1', Sign)
PARTITION BY (toMonday(StartDate), EventType)
ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID));
```
در این مثال ما مجموعه پارتیشن بندی توسط انواع رویداد رخ داده است که در طول هفته جاری.
هنگام قرار دادن داده های جدید به یک جدول, این داده ها به عنوان یک بخش جداگانه ذخیره می شود (تکه) مرتب شده بر اساس کلید اصلی. در 10-15 دقیقه پس از قرار دادن, بخش هایی از پارتیشن همان به کل بخش با هم ادغام شدند.
!!! info "اطلاعات"
ادغام تنها برای قطعات داده که همان مقدار برای بیان پارتیشن بندی کار می کند. این به این معنی است **شما باید پارتیشن بیش از حد دانه را ندارد** (بیش از حدود یک هزار پارتیشن). در غیر این صورت `SELECT` پرس و جو انجام ضعیف به دلیل تعداد نامعقول زیادی از فایل ها در سیستم فایل و توصیف باز کردن فایل.
استفاده از [سیستم.قطعات](../../../operations/system-tables.md#system_tables-parts) جدول برای مشاهده قطعات جدول و پارتیشن. مثلا, اجازه دهید فرض کنیم که ما یک `visits` جدول با پارتیشن بندی در ماه. بیایید انجام دهیم `SELECT` پرسوجو برای `system.parts` جدول:
``` 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 │
└───────────┴────────────────┴────────┘
```
این `partition` ستون شامل نام پارتیشن. دو پارتیشن در این مثال وجود دارد: `201901` و `201902`. شما می توانید از این مقدار ستون برای مشخص کردن نام پارتیشن در استفاده کنید [ALTER … PARTITION](#alter_manipulations-with-partitions) نمایش داده شد.
این `name` ستون شامل نام قطعات داده پارتیشن. شما می توانید از این ستون برای مشخص کردن نام شرکت در [ALTER ATTACH PART](#alter_attach-partition) پرس و جو.
بیایید شکستن نام بخش اول: `201901_1_3_1`:
- `201901` نام پارتیشن است.
- `1` حداقل تعداد بلوک داده است.
- `3` حداکثر تعداد بلوک داده است.
- `1` سطح تکه (عمق درخت ادغام از تشکیل شده است).
!!! info "اطلاعات"
بخش هایی از جداول قدیمی از نوع نام: `20190117_20190123_2_2_0` (حداقل تاریخ - حداکثر تاریخ - حداقل تعداد بلوک - حداکثر تعداد بلوک - سطح).
این `active` ستون وضعیت بخش را نشان می دهد. `1` فعال است; `0` غیر فعال است. قطعات غیر فعال هستند, مثلا, قطعات منبع باقی مانده پس از ادغام به بخش بزرگتر. قطعات داده خراب نیز به عنوان غیر فعال نشان داد.
همانطور که شما می توانید در مثال ببینید, چندین بخش از هم جدا از پارتیشن های مشابه وجود دارد (مثلا, `201901_1_3_1` و `201901_1_9_2`). این به این معنی است که این قطعات با هم ادغام شدند و در عین حال. تاتر بخش های داده شده داده ها را به صورت دوره ای در حدود 15 دقیقه پس از قرار دادن ادغام می کند. علاوه بر این, شما می توانید یک ادغام غیر برنامه ریزی شده با استفاده از انجام [OPTIMIZE](../../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) پرس و جو. مثال:
``` 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 │
└───────────┴────────────────┴────────┘
```
قطعات غیر فعال خواهد شد حدود حذف 10 دقیقه پس از ادغام.
راه دیگر برای مشاهده مجموعه ای از قطعات و پارتیشن ها این است که به دایرکتوری جدول بروید: `/var/lib/clickhouse/data/<database>/<table>/`. به عنوان مثال:
``` 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
```
پوشهها ‘201901_1_1_0’, ‘201901_1_7_1’ و به همین ترتیب دایرکتوری از قطعات هستند. هر بخش مربوط به پارتیشن مربوطه و شامل داده ها فقط برای یک ماه خاص (جدول در این مثال پارتیشن بندی توسط ماه).
این `detached` دایرکتوری شامل قطعات است که از جدول با استفاده از جدا شد [DETACH](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_detach-partition) پرس و جو. قطعات خراب نیز به این دایرکتوری منتقل, به جای اینکه حذف. سرور از قطعات از `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) پرس و جو.
توجه داشته باشید که در سرور عامل شما نمی توانید به صورت دستی مجموعه ای از قطعات یا داده های خود را بر روی سیستم فایل تغییر دهید زیرا سرور در این مورد نمی داند. برای جداول غیر تکرار, شما می توانید این کار را انجام زمانی که سرور متوقف شده است, اما توصیه نمی شود. برای جداول تکرار, مجموعه ای از قطعات را نمی توان در هر صورت تغییر.
کلیک هاوس اجازه می دهد تا شما را به انجام عملیات با پارتیشن: حذف, کپی از یک جدول به دیگری, و یا ایجاد یک نسخه پشتیبان تهیه. مشاهده لیست تمام عملیات در بخش [دستکاری با پارتیشن ها و قطعات](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/custom_partitioning_key/) <!--hide-->

174
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md
View File

@ -1,174 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 38
toc_title: "\u0646\u0645\u0648\u062F\u0627\u0631"
---
# نمودار {#graphitemergetree}
این موتور طراحی شده است برای نازک شدن و جمع/متوسط (خلاصه) [گرافیت](http://graphite.readthedocs.io/en/latest/index.html) داده ها. این ممکن است به توسعه دهندگان که می خواهند به استفاده از تاتر به عنوان یک فروشگاه داده ها برای گرافیت مفید است.
شما می توانید هر موتور جدول کلیک برای ذخیره داده گرافیت اگر شما رولپ نیاز ندارد استفاده, اما اگر شما نیاز به یک استفاده خلاصه `GraphiteMergeTree`. موتور حجم ذخیره سازی را کاهش می دهد و بهره وری نمایش داده شد از گرافیت را افزایش می دهد.
موتور خواص از ارث می برد [ادغام](mergetree.md).
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
مشاهده شرح مفصلی از [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) پرس و جو.
یک جدول برای داده های گرافیت باید ستون های زیر را برای داده های زیر داشته باشد:
- نام متریک (سنسور گرافیت). نوع داده: `String`.
- زمان اندازه گیری متریک. نوع داده: `DateTime`.
- ارزش متریک. نوع داده: هر عددی.
- نسخه از متریک. نوع داده: هر عددی.
تاتر موجب صرفه جویی در ردیف با بالاترین نسخه و یا گذشته نوشته شده است اگر نسخه یکسان هستند. ردیف های دیگر در طول ادغام قطعات داده حذف می شوند.
نام این ستون ها باید در پیکربندی خلاصه مجموعه.
**پارامترهای نمودار**
- `config_section` — Name of the section in the configuration file, where are the rules of rollup set.
**بندهای پرسوجو**
هنگام ایجاد یک `GraphiteMergeTree` جدول, همان [بند](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) در هنگام ایجاد یک مورد نیاز است `MergeTree` جدول
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
هنوز این روش در پروژه های جدید استفاده کنید و, در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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)
```
همه پارامترها به استثنای `config_section` همان معنی را در `MergeTree`.
- `config_section` — Name of the section in the configuration file, where are the rules of rollup set.
</details>
## پیکربندی رولپ {#rollup-configuration}
تنظیمات برای خلاصه توسط تعریف [لغزش _ نمودار](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-graphite) پارامتر در پیکربندی سرور. نام پارامتر می تواند هر. شما می توانید تنظیمات متعددی ایجاد کنید و برای جداول مختلف استفاده کنید.
ساختار پیکربندی رولپ:
required-columns
patterns
### ستون های مورد نیاز {#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`. مقدار پیشفرض: `Value`.
- `version_column_name` — The name of the column storing the version of the metric. Default value: `Timestamp`.
### الگوها {#patterns}
ساختار `patterns` بخش:
``` text
pattern
regexp
function
pattern
regexp
age + precision
...
pattern
regexp
function
age + precision
...
pattern
...
default
function
age + precision
...
```
!!! warning "توجه"
الگوها باید به شدت دستور داده شوند:
1. Patterns without `function` or `retention`.
1. Patterns with both `function` and `retention`.
1. Pattern `default`.
هنگام پردازش یک ردیف, تاتر چک قوانین در `pattern` بخش. هر یک از `pattern` (شامل `default`) بخش می تواند شامل `function` پارامتر برای تجمع, `retention` پارامترها یا هر دو. اگر نام متریک با `regexp`, قوانین از `pattern` بخش (یا بخش) اعمال می شود; در غیر این صورت, قوانین از `default` بخش استفاده می شود.
زمینه برای `pattern` و `default` بخش ها:
- `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]`.
### مثال پیکربندی {#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>
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/graphitemergetree/) <!--hide-->

9
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
View File

@ -1,9 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u0627\u062F\u063A\u0627\u0645 \u062E\u0627\u0646\u0648\u0627\u062F\
\u0647"
toc_priority: 28
---

654
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
View File

@ -1,654 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 30
toc_title: "\u0627\u062F\u063A\u0627\u0645"
---
# ادغام {#table_engines-mergetree}
این `MergeTree` موتور و سایر موتورهای این خانواده (`*MergeTree`) موتورهای جدول کلیک قوی ترین.
موتور در `MergeTree` خانواده برای قرار دادن مقدار بسیار زیادی از داده ها را به یک جدول طراحی شده است. داده ها به سرعت به بخش جدول توسط بخش نوشته شده است, سپس قوانین برای ادغام قطعات در پس زمینه اعمال. این روش بسیار موثرتر از به طور مستمر بازنویسی داده ها در ذخیره سازی در درج است.
ویژگی های اصلی:
- فروشگاه داده طبقه بندی شده اند توسط کلید اصلی.
این اجازه می دهد تا به شما برای ایجاد یک شاخص پراکنده کوچک است که کمک می کند تا پیدا کردن اطلاعات سریع تر.
- پارتیشن ها را می توان در صورت استفاده کرد [کلید پارتیشن بندی](custom-partitioning-key.md) مشخص شده است.
تاتر پشتیبانی از عملیات خاص با پارتیشن که موثر تر از عملیات عمومی بر روی داده های مشابه با همان نتیجه. کلیک هاوس همچنین به طور خودکار داده های پارتیشن را که کلید پارتیشن بندی در پرس و جو مشخص شده است قطع می کند. این نیز باعث بهبود عملکرد پرس و جو.
- پشتیبانی از تکرار داده ها.
خانواده `ReplicatedMergeTree` جداول فراهم می کند تکرار داده ها. برای کسب اطلاعات بیشتر, دیدن [تکرار داده ها](replication.md).
- پشتیبانی از نمونه برداری داده ها.
در صورت لزوم می توانید روش نمونه گیری داده ها را در جدول تنظیم کنید.
!!! info "اطلاعات"
این [ادغام](../special/merge.md#merge) موتور به تعلق ندارد `*MergeTree` خانواده
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
برای شرح پارامترها [ایجاد توصیف پرسوجو](../../../sql-reference/statements/create.md).
!!! note "یادداشت"
`INDEX` یک ویژگی تجربی است [شاخص های داده پرش](#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes).
### بندهای پرسوجو {#mergetree-query-clauses}
- `ENGINE` — Name and parameters of the engine. `ENGINE = MergeTree()`. این `MergeTree` موتور پارامترهای ندارد.
- `PARTITION BY` — The [کلید پارتیشن بندی](custom-partitioning-key.md).
برای تقسیم ماه از `toYYYYMM(date_column)` عبارت, جایی که `date_column` یک ستون با تاریخ از نوع است [تاریخ](../../../sql-reference/data-types/date.md). نام پارتیشن در اینجا `"YYYYMM"` قالب.
- `ORDER BY` — The sorting key.
یک تاپل از ستون ها و یا عبارات دلخواه. مثال: `ORDER BY (CounterID, EventDate)`.
- `PRIMARY KEY` — The primary key if it [متفاوت از کلید مرتب سازی](#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key).
به طور پیش فرض کلید اصلی همان کلید مرتب سازی است (که توسط مشخص شده است `ORDER BY` بند). بنابراین در اکثر موارد غیر ضروری است برای مشخص کردن یک جداگانه `PRIMARY KEY` بند بند.
- `SAMPLE BY` — An expression for sampling.
اگر یک عبارت نمونه برداری استفاده شده است, کلید اصلی باید باشد. مثال: `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 [بین دیسک و حجم](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
بیان باید یکی داشته باشد `Date` یا `DateTime` ستون به عنوان یک نتیجه. مثال:
`TTL date + INTERVAL 1 DAY`
نوع قانون `DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'` مشخص یک عمل با بخش انجام می شود در صورتی که بیان راضی است (می رسد زمان فعلی): حذف ردیف منقضی شده, در حال حرکت بخشی (اگر بیان برای تمام ردیف در یک بخش راضی است) به دیسک مشخص (`TO DISK 'xxx'`) یا به حجم (`TO VOLUME 'xxx'`). نوع پیش فرض قانون حذف است (`DELETE`). فهرست قوانین متعدد می توانید مشخص, اما باید بیش از یک وجود داشته باشد `DELETE` قانون.
برای اطلاعات بیشتر, دیدن [ستون ها و جداول](#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 [ذخیره سازی داده ها](#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 [ذخیره سازی داده ها](#mergetree-data-storage).
- `enable_mixed_granularity_parts` — Enables or disables transitioning to control the granule size with the `index_granularity_bytes` تنظیمات. قبل از نسخه 19.11, تنها وجود دارد `index_granularity` تنظیم برای محدود کردن اندازه گرانول. این `index_granularity_bytes` تنظیم را بهبود می بخشد عملکرد کلیک در هنگام انتخاب داده ها از جداول با ردیف بزرگ (ده ها و صدها مگابایت). اگر شما جداول با ردیف بزرگ, شما می توانید این تنظیمات را برای جداول را قادر به بهبود بهره وری از `SELECT` نمایش داده شد.
- `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper` — Storage method of the data parts headers in ZooKeeper. If `use_minimalistic_part_header_in_zookeeper=1`, سپس باغ وحش ذخیره داده های کمتر. برای کسب اطلاعات بیشتر, دیدن [تنظیم توضیحات](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings-use_minimalistic_part_header_in_zookeeper) داخل “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` بایت, تاتر می خواند و می نویسد داده ها به دیسک ذخیره سازی با استفاده از رابط من/ای مستقیم (`O_DIRECT` گزینه). اگر `min_merge_bytes_to_use_direct_io = 0`, سپس مستقیم من / ای غیر فعال است. مقدار پیشفرض: `10 * 1024 * 1024 * 1024` بایت
<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 [با استفاده از دستگاه های بلوک های متعدد برای ذخیره سازی داده ها](#table_engine-mergetree-multiple-volumes).
**مثال تنظیمات بخش**
``` sql
ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
```
در مثال ما مجموعه پارتیشن بندی توسط ماه.
ما همچنین یک عبارت برای نمونه برداری به عنوان یک هش توسط شناسه کاربر تنظیم شده است. این اجازه می دهد تا شما را به نام مستعار داده ها در جدول برای هر `CounterID` و `EventDate`. اگر یک تعریف می کنید [SAMPLE](../../../sql-reference/statements/select/sample.md#select-sample-clause) بند هنگام انتخاب داده ClickHouse را یک به طور مساوی pseudorandom داده های نمونه به صورت زیر مجموعه ای از کاربران است.
این `index_granularity` تنظیم می تواند حذف شود زیرا 8192 مقدار پیش فرض است.
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
از این روش در پروژه های جدید استفاده نکنید. در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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)
```
**پارامترهای ادغام() **
- `date-column` — The name of a column of the [تاریخ](../../../sql-reference/data-types/date.md) نوع. تاتر به طور خودکار ایجاد پارتیشن های ماه بر اساس این ستون. نام پارتیشن در `"YYYYMM"` قالب.
- `sampling_expression` — An expression for sampling.
- `(primary, key)` — Primary key. Type: [تاپل()](../../../sql-reference/data-types/tuple.md)
- `index_granularity` — The granularity of an index. The number of data rows between the “marks” از یک شاخص. ارزش 8192 برای بسیاری از وظایف مناسب است.
**مثال**
``` sql
MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
```
این `MergeTree` موتور در همان راه به عنوان مثال بالا برای روش پیکربندی موتور اصلی پیکربندی شده است.
</details>
## ذخیره سازی داده ها {#mergetree-data-storage}
جدول شامل قطعات داده مرتب شده بر اساس کلید اصلی.
هنگامی که داده ها در یک جدول قرار داده, قطعات داده های جداگانه ایجاد می شوند و هر یک از این واژه ها از لحاظ واژگان توسط کلید اصلی طبقه بندی شده اند. برای مثال اگر کلید اصلی است `(CounterID, Date)` داده ها در بخش طبقه بندی شده اند `CounterID` و در هر `CounterID`, این است که توسط دستور داد `Date`.
داده های متعلق به پارتیشن های مختلف به بخش های مختلف جدا می شوند. در پس زمینه, کلیکهاوس ادغام قطعات داده ها برای ذخیره سازی موثر تر. قطعات متعلق به پارتیشن های مختلف با هم ادغام شدند. مکانیزم ادغام تضمین نمی کند که تمام ردیف ها با همان کلید اصلی در بخش داده های مشابه باشد.
هر بخش داده منطقی به گرانول تقسیم شده است. گرانول کوچکترین مجموعه داده های تفکیک پذیر است که خانه می خواند در هنگام انتخاب داده ها است. خانه را کلیک می کند ردیف یا ارزش تقسیم نمی, بنابراین هر گرانول همیشه شامل یک عدد صحیح از ردیف. ردیف اول یک گرانول با ارزش کلید اصلی برای ردیف مشخص شده است. برای هر بخش داده, تاتر ایجاد یک فایل شاخص است که فروشگاه علامت. برای هر ستون, چه در کلید اصلی است یا نه, خانه رعیتی نیز علامت همان فروشگاه. این علامت به شما اجازه داده پیدا کردن به طور مستقیم در فایل های ستون.
اندازه گرانول توسط `index_granularity` و `index_granularity_bytes` تنظیمات موتور جدول. تعداد ردیف ها در یک گرانول در `[1, index_granularity]` محدوده, بسته به اندازه ردیف. اندازه گرانول می تواند بیش از `index_granularity_bytes` اگر اندازه یک ردیف بیشتر از ارزش تنظیم است. در این مورد, اندازه گرانول برابر اندازه ردیف.
## کلید های اولیه و شاخص ها در نمایش داده شد {#primary-keys-and-indexes-in-queries}
نگاهی به `(CounterID, Date)` کلید اصلی به عنوان مثال. در این مورد, مرتب سازی و شاخص را می توان به شرح زیر نشان داده شده:
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
اگر پرسوجوی داده مشخص شود:
- `CounterID in ('a', 'h')`, سرور بار خوانده شده داده ها در محدوده علامت `[0, 3)` و `[6, 8)`.
- `CounterID IN ('a', 'h') AND Date = 3`, سرور بار خوانده شده داده ها در محدوده علامت `[1, 3)` و `[7, 8)`.
- `Date = 3`, سرور می خواند داده ها در طیف وسیعی از علامت `[1, 10]`.
نمونه های فوق نشان می دهد که همیشه بیشتر موثر برای استفاده از شاخص از اسکن کامل است.
شاخص پراکنده اجازه می دهد تا داده های اضافی به عنوان خوانده شده. هنگام خواندن یک طیف وسیعی از کلید اصلی, تا `index_granularity * 2` ردیف اضافی در هر بلوک داده را می توان به عنوان خوانده شده.
شاخص پراکنده اجازه می دهد شما را به کار با تعداد بسیار زیادی از ردیف جدول, چرا که در اکثر موارد, چنین شاخص در رم کامپیوتر مناسب.
کلیک یک کلید اصلی منحصر به فرد نیاز ندارد. شما می توانید ردیف های متعدد را با همان کلید اولیه وارد کنید.
### انتخاب کلید اصلی {#selecting-the-primary-key}
تعداد ستون ها در کلید اصلی به صراحت محدود نمی شود. بسته به ساختار داده ها, شما می توانید ستون های بیشتر یا کمتر در کلید اصلی شامل. این ممکن است:
- بهبود عملکرد یک شاخص.
اگر کلید اصلی است `(a, b)` سپس یک ستون دیگر اضافه کنید `c` عملکرد را بهبود می بخشد اگر شرایط زیر رعایت شود:
- نمایش داده شد با یک شرط در ستون وجود دارد `c`.
- محدوده داده های طولانی (چندین بار طولانی تر از `index_granularity`) با مقادیر یکسان برای `(a, b)` شایع هستند. به عبارت دیگر, در هنگام اضافه کردن یک ستون دیگر اجازه می دهد تا شما را به جست و خیز محدوده داده بسیار طولانی.
- بهبود فشرده سازی داده ها.
خانه را کلیک کنید انواع داده ها توسط کلید اصلی, بنابراین بالاتر از ثبات, بهتر فشرده سازی.
- فراهم می کند که منطق اضافی در هنگام ادغام قطعات داده در [سقوط غذای اصلی](collapsingmergetree.md#table_engine-collapsingmergetree) و [سامینگمرگتری](summingmergetree.md) موتورها.
در این مورد منطقی است که مشخص شود *کلید مرتب سازی* که متفاوت از کلید اصلی است.
یک کلید اولیه طولانی منفی عملکرد درج و مصرف حافظه تاثیر می گذارد, اما ستون های اضافی در کلید اصلی انجام عملکرد تاتر در طول تاثیر نمی گذارد `SELECT` نمایش داده شد.
### انتخاب کلید اصلی است که متفاوت از کلید مرتب سازی {#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key}
ممکن است که به مشخص کردن یک کلید اولیه (بیان با ارزش هایی که در فایل شاخص برای هر علامت نوشته شده است) که متفاوت از کلید مرتب سازی (بیان برای مرتب سازی ردیف در بخش های داده). در این مورد تاپل عبارت کلیدی اولیه باید یک پیشوند از تاپل عبارت کلیدی مرتب سازی شود.
این ویژگی در هنگام استفاده از مفید است [سامینگمرگتری](summingmergetree.md) و
[ریزدانه](aggregatingmergetree.md) موتورهای جدول. در یک مورد مشترک در هنگام استفاده از این موتور جدول دو نوع ستون است: *ابعاد* و *اقدامات*. نمایش داده شد نمونه مقادیر کل ستون اندازه گیری با دلخواه `GROUP BY` و فیلتر بر اساس ابعاد. چون SummingMergeTree و AggregatingMergeTree جمع ردیف با همان مقدار از مرتب سازی کلیدی است برای اضافه کردن همه ابعاد آن است. در نتیجه, بیان کلیدی شامل یک لیست طولانی از ستون ها و این لیست باید اغلب با ابعاد تازه اضافه شده به روز.
در این مورد منطقی است که تنها چند ستون در کلید اصلی را ترک کنید که اسکن های محدوده ای موثر را فراهم می کند و ستون های بعد باقی مانده را به دسته کلید مرتب سازی اضافه می کند.
[ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md) از کلید مرتب سازی یک عملیات سبک وزن است چرا که زمانی که یک ستون جدید به طور همزمان به جدول و به کلید مرتب سازی اضافه, قطعات داده های موجود لازم نیست به تغییر. از کلید مرتب سازی قدیمی یک پیشوند از کلید مرتب سازی جدید است و هیچ داده در ستون به تازگی اضافه شده وجود دارد, داده ها توسط هر دو کلید مرتب سازی قدیمی و جدید در لحظه اصلاح جدول طبقه بندی شده اند.
### استفاده از شاخص ها و پارتیشن ها در نمایش داده شد {#use-of-indexes-and-partitions-in-queries}
برای `SELECT` نمایش داده شد, فاحشه خانه تجزیه و تحلیل اینکه یک شاخص می تواند مورد استفاده قرار گیرد. شاخص می تواند مورد استفاده قرار گیرد در صورتی که `WHERE/PREWHERE` بند بیان (به عنوان یکی از عناصر رابطه یا به طور کامل) است که نشان دهنده برابری یا نابرابری عملیات مقایسه و یا اگر `IN` یا `LIKE` با یک پیشوند ثابت در ستون ها و یا عبارات که در کلید اصلی و یا پارتیشن بندی هستند, و یا در برخی از توابع تا حدی تکراری از این ستون ها, و یا روابط منطقی از این عبارات.
بدین ترتیب, ممکن است به سرعت اجرا نمایش داده شد در یک یا بسیاری از محدوده کلید اصلی. در این مثال, نمایش داده شد سریع خواهد بود که برای یک تگ ردیابی خاص اجرا, برای یک برچسب خاص و محدوده تاریخ, برای یک تگ و تاریخ خاص, برای برچسب های متعدد با محدوده تاریخ, و غیره.
بیایید به موتور پیکربندی شده به شرح زیر نگاه کنیم:
ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate) SETTINGS index_granularity=8192
در این مورد در نمایش داده شد:
``` 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'))
```
خانه رعیتی خواهد شاخص کلید اصلی به تر و تمیز داده های نامناسب و کلید پارتیشن بندی ماهانه به تر و تمیز پارتیشن که در محدوده تاریخ نامناسب هستند استفاده کنید.
نمایش داده شد بالا نشان می دهد که شاخص حتی برای عبارات پیچیده استفاده می شود. خواندن از جدول سازمان یافته است به طوری که با استفاده از شاخص نمی تواند کندتر از اسکن کامل.
در مثال زیر شاخص نمی تواند مورد استفاده قرار گیرد.
``` sql
SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'
```
برای بررسی اینکه تاتر می توانید شاخص زمانی که در حال اجرا یک پرس و جو استفاده, استفاده از تنظیمات [اجبار](../../../operations/settings/settings.md#settings-force_index_by_date) و [اجبار](../../../operations/settings/settings.md).
کلید پارتیشن بندی توسط ماه اجازه می دهد تا خواندن تنها کسانی که بلوک های داده که حاوی تاریخ از محدوده مناسب. در این مورد, بلوک داده ها ممکن است حاوی داده ها برای بسیاری از تاریخ (تا یک ماه کامل). در یک بلوک, داده ها توسط کلید اصلی طبقه بندی شده اند, که ممکن است حاوی تاریخ به عنوان ستون اول نیست. به خاطر همین, با استفاده از یک پرس و جو تنها با یک وضعیت تاریخ که پیشوند کلید اصلی مشخص نیست باعث می شود اطلاعات بیشتر از یک تاریخ به عنوان خوانده شود.
### استفاده از شاخص برای کلید های اولیه تا حدی یکنواخت {#use-of-index-for-partially-monotonic-primary-keys}
در نظر بگیرید, مثلا, روز از ماه. یک فرم [توالی یکنواختی](https://en.wikipedia.org/wiki/Monotonic_function) برای یک ماه, اما برای مدت طولانی تر یکنواخت نیست. این یک توالی نیمه یکنواخت است. اگر یک کاربر ایجاد جدول با نیمه یکنواخت کلید اولیه, خانه را ایجاد یک شاخص پراکنده به طور معمول. هنگامی که یک کاربر داده ها را انتخاب از این نوع از جدول, تاتر تجزیه و تحلیل شرایط پرس و جو. اگر کاربر می خواهد برای دریافت اطلاعات بین دو علامت از شاخص و هر دو این علامت در عرض یک ماه سقوط, خانه رعیتی می توانید شاخص در این مورد خاص استفاده کنید زیرا می تواند فاصله بین پارامترهای یک پرس و جو و شاخص محاسبه.
کلیک خانه می تواند یک شاخص استفاده کنید اگر ارزش های کلید اصلی در محدوده پارامتر پرس و جو یک توالی یکنواخت نشان دهنده نیست. در این مورد, تاتر با استفاده از روش اسکن کامل.
تاتر با استفاده از این منطق نه تنها برای روز از توالی ماه, اما برای هر کلید اصلی است که نشان دهنده یک توالی نیمه یکنواخت.
### شاخص های پرش داده (تجربی) {#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes}
اعلامیه شاخص در بخش ستون ها از `CREATE` پرس و جو.
``` sql
INDEX index_name expr TYPE type(...) GRANULARITY granularity_value
```
برای جداول از `*MergeTree` خانواده, شاخص پرش داده را می توان مشخص.
این شاخص جمع برخی از اطلاعات در مورد بیان مشخص شده بر روی بلوک, که شامل `granularity_value` گرانول (اندازه گرانول با استفاده از `index_granularity` تنظیم در موتور جدول). سپس این دانه ها در استفاده می شود `SELECT` نمایش داده شد برای کاهش مقدار داده ها به خواندن از روی دیسک با پرش بلوک های بزرگ از داده ها که `where` پرس و جو نمی تواند راضی باشد.
**مثال**
``` 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()
...
```
شاخص ها از مثال می توانند توسط کلیک خانه استفاده شوند تا میزان داده ها را برای خواندن از دیسک در موارد زیر کاهش دهند:
``` sql
SELECT count() FROM table WHERE s < 'z'
SELECT count() FROM table WHERE u64 * i32 == 10 AND u64 * length(s) >= 1234
```
#### انواع شاخص های موجود {#available-types-of-indices}
- `minmax`
فروشگاه افراط و بیان مشخص شده (در صورتی که بیان شده است `tuple` سپس افراط را برای هر عنصر ذخیره می کند `tuple`), با استفاده از اطلاعات ذخیره شده برای پرش بلوک از داده ها مانند کلید اصلی.
- `set(max_rows)`
ارزش های منحصر به فرد بیان مشخص شده را ذخیره می کند (بیش از `max_rows` سطرها, `max_rows=0` یعنی “no limits”). با استفاده از مقادیر برای بررسی در صورتی که `WHERE` بیان رضایت بخش در یک بلوک از داده ها نیست.
- `ngrambf_v1(n, size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)`
فروشگاه ها [فیلتر بلوم](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) که شامل تمام نمگرام از یک بلوک از داده ها. این نسخهها کار میکند تنها با رشته. می توان برای بهینه سازی استفاده کرد `equals`, `like` و `in` عبارات.
- `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)`
همان `ngrambf_v1`, اما فروشگاه نشانه به جای نمرگرام. نشانه ها توالی هایی هستند که توسط شخصیت های غیر عددی جدا شده اند.
- `bloom_filter([false_positive])` — Stores a [فیلتر بلوم](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) برای ستون مشخص.
اختیاری `false_positive` پارامتر احتمال دریافت پاسخ مثبت کاذب از فیلتر است. مقادیر ممکن: (0, 1). مقدار پیش فرض: 0.025.
انواع داده های پشتیبانی شده: `Int*`, `UInt*`, `Float*`, `Enum`, `Date`, `DateTime`, `String`, `FixedString`, `Array`, `LowCardinality`, `Nullable`.
توابع زیر می توانند از این استفاده کنند: [برابر](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md), [نقلقولها](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md), [داخل](../../../sql-reference/functions/in-functions.md), [notIn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md), [دارد](../../../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
```
#### توابع پشتیبانی {#functions-support}
شرایط در `WHERE` بند شامل تماس از توابع است که با ستون کار. اگر ستون بخشی از یک شاخص است, خانه رعیتی تلاش می کند تا استفاده از این شاخص در هنگام انجام توابع. تاتر از زیر مجموعه های مختلف از توابع برای استفاده از شاخص.
این `set` شاخص را می توان با تمام توابع استفاده می شود. زیر مجموعه های تابع برای شاخص های دیگر در جدول زیر نشان داده شده است.
| تابع (اپراتور) / شاخص | کلید اصلی | مینمکس | نمرمبف1 | توکنبف1 | ت_ضعیت |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------|--------|---------|---------|---------|
| [اطلاعات دقیق)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-equals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [نقلقولهای جدید از این نویسنده=, \<\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-notequals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [مانند](../../../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) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✗ |
| [چندزبانه](../../../sql-reference/functions/string-search-functions.md#function-multisearchany) | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ |
| [داخل](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [notIn](../../../sql-reference/functions/in-functions.md#in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| [کمتر (\<)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-less) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [بیشتر (\>)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greater) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [در حال بارگذاری)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-lessorequals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [اطلاعات دقیق)](../../../sql-reference/functions/comparison-functions.md#function-greaterorequals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [خالی](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-empty) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| [notEmpty](../../../sql-reference/functions/array-functions.md#function-notempty) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
| شتابدهنده | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ |
توابع با استدلال ثابت است که کمتر از اندازه نیگرام می تواند توسط استفاده نمی شود `ngrambf_v1` برای بهینه سازی پرس و جو.
فیلتر بلوم می توانید مسابقات مثبت کاذب دارند, به طوری که `ngrambf_v1`, `tokenbf_v1` و `bloom_filter` شاخص ها نمی توانند برای بهینه سازی پرس و جو هایی که انتظار می رود نتیجه عملکرد نادرست باشد استفاده شوند:
- می توان بهینه سازی کرد:
- `s LIKE '%test%'`
- `NOT s NOT LIKE '%test%'`
- `s = 1`
- `NOT s != 1`
- `startsWith(s, 'test')`
- نمی توان بهینه سازی کرد:
- `NOT s LIKE '%test%'`
- `s NOT LIKE '%test%'`
- `NOT s = 1`
- `s != 1`
- `NOT startsWith(s, 'test')`
## دسترسی همزمان داده ها {#concurrent-data-access}
برای دسترسی به جدول همزمان, ما با استفاده از چند نسخه. به عبارت دیگر, زمانی که یک جدول به طور همزمان خواندن و به روز, داده ها از مجموعه ای از قطعات است که در زمان پرس و جو در حال حاضر به عنوان خوانده شده. هیچ قفل طولانی وجود دارد. درج در راه عملیات خواندن نیست.
خواندن از یک جدول به طور خودکار موازی.
## ستون ها و جداول {#table_engine-mergetree-ttl}
تعیین طول عمر ارزش.
این `TTL` بند را می توان برای کل جدول و برای هر ستون فردی تنظیم شده است. همچنین منطق حرکت خودکار داده ها بین دیسک ها و حجم ها را مشخص می کند.
عبارات باید به ارزیابی [تاریخ](../../../sql-reference/data-types/date.md) یا [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) نوع داده.
مثال:
``` sql
TTL time_column
TTL time_column + interval
```
برای تعریف `interval` استفاده [فاصله زمانی](../../../sql-reference/operators/index.md#operators-datetime) اپراتورها.
``` sql
TTL date_time + INTERVAL 1 MONTH
TTL date_time + INTERVAL 15 HOUR
```
### ستون {#mergetree-column-ttl}
هنگامی که مقادیر در ستون منقضی, خانه را جایگزین با مقادیر پیش فرض برای نوع داده ستون. اگر تمام مقادیر ستون در بخش داده منقضی, تاتر حذف این ستون از بخش داده ها در یک سیستم فایل.
این `TTL` بند را نمی توان برای ستون های کلیدی استفاده کرد.
مثالها:
ایجاد یک جدول با تی ال
``` 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;
```
اضافه کردن تی ال به یک ستون از یک جدول موجود
``` sql
ALTER TABLE example_table
MODIFY COLUMN
c String TTL d + INTERVAL 1 DAY;
```
تغییر تعداد ستون
``` sql
ALTER TABLE example_table
MODIFY COLUMN
c String TTL d + INTERVAL 1 MONTH;
```
### جدول {#mergetree-table-ttl}
جدول می تواند بیان برای حذف ردیف منقضی شده و عبارات متعدد برای حرکت خودکار قطعات بین [دیسک یا حجم](#table_engine-mergetree-multiple-volumes). هنگامی که ردیف در جدول منقضی, تاتر حذف تمام ردیف مربوطه. برای قطعات در حال حرکت از ویژگی های, تمام ردیف از یک بخش باید معیارهای بیان جنبش را تامین کند.
``` sql
TTL expr [DELETE|TO DISK 'aaa'|TO VOLUME 'bbb'], ...
```
نوع قانون کنترل هوشمند ممکن است هر عبارت را دنبال کند. این تاثیر می گذارد یک عمل است که باید انجام شود یک بار بیان راضی است (زمان فعلی می رسد):
- `DELETE` - حذف ردیف منقضی شده (اقدام پیش فرض);
- `TO DISK 'aaa'` - انتقال بخشی به دیسک `aaa`;
- `TO VOLUME 'bbb'` - انتقال بخشی به دیسک `bbb`.
مثالها:
ایجاد یک جدول با تی ال
``` 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';
```
تغییر تعداد جدول
``` sql
ALTER TABLE example_table
MODIFY TTL d + INTERVAL 1 DAY;
```
**حذف داده ها**
داده ها با یک حذف شده است زمانی که محل انتخابی ادغام قطعات داده.
هنگامی که کلیک خانه را ببینید که داده تمام شده است, انجام یک ادغام خارج از برنامه. برای کنترل فرکانس چنین ادغام, شما می توانید مجموعه `merge_with_ttl_timeout`. اگر مقدار خیلی کم است, این بسیاری از ادغام خارج از برنامه است که ممکن است مقدار زیادی از منابع مصرف انجام.
اگر شما انجام `SELECT` پرس و جو بین ادغام, شما ممکن است داده های منقضی شده. برای جلوگیری از استفاده از [OPTIMIZE](../../../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize) پرسوجو قبل از `SELECT`.
## با استفاده از دستگاه های بلوک های متعدد برای ذخیره سازی داده ها {#table_engine-mergetree-multiple-volumes}
### معرفی شرکت {#introduction}
`MergeTree` موتورهای جدول خانواده می تواند داده ها در دستگاه های بلوک های متعدد ذخیره کنید. مثلا, این می تواند مفید باشد زمانی که داده ها از یک جدول خاص به طور ضمنی به تقسیم “hot” و “cold”. داده های اخیر به طور منظم درخواست شده است اما نیاز به تنها مقدار کمی از فضای. برعکس, داده های تاریخی چربی دم به ندرت درخواست. اگر چندین دیسک در دسترس هستند “hot” داده ها ممکن است بر روی دیسک های سریع واقع (مثلا, اس اس اس اس بلوم و یا در حافظه), در حالی که “cold” داده ها بر روی موارد نسبتا کند (مثلا هارد).
بخش داده ها حداقل واحد متحرک برای `MergeTree`- جدول موتور . داده های متعلق به یک بخش بر روی یک دیسک ذخیره می شود. قطعات داده را می توان بین دیسک در پس زمینه (با توجه به تنظیمات کاربر) و همچنین با استفاده از نقل مکان کرد [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition) نمایش داده شد.
### شرایط {#terms}
- Disk — Block device mounted to the filesystem.
- Default disk — Disk that stores the path specified in the [مسیر](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-path) تنظیم سرور.
- 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.
اسامی داده شده به اشخاص توصیف شده را می توان در جداول سیستم یافت می شود, [سیستم.داستان_یابی](../../../operations/system-tables.md#system_tables-storage_policies) و [سیستم.دیسکها](../../../operations/system-tables.md#system_tables-disks). برای اعمال یکی از سیاست های ذخیره سازی پیکربندی شده برای یک جدول از `storage_policy` تنظیم از `MergeTree`- جداول خانواده موتور .
### پیکربندی {#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure}
دیسک, حجم و سیاست های ذخیره سازی باید در داخل اعلام `<storage_configuration>` برچسب یا در فایل اصلی `config.xml` یا در یک فایل مجزا در `config.d` فهرست راهنما.
ساختار پیکربندی:
``` 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>
```
برچسبها:
- `<disk_name_N>` — Disk name. Names must be different for all disks.
- `path` — path under which a server will store data (`data` و `shadow` پوشه ها) باید با پایان ‘/’.
- `keep_free_space_bytes` — the amount of free disk space to be reserved.
منظور از تعریف دیسک مهم نیست.
نشانه گذاری پیکربندی سیاست های ذخیره سازی:
``` 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>
```
برچسبها:
- `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 نمونه:
``` 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>
```
در مثال داده شده `hdd_in_order` سیاست پیاده سازی [گرد رابین](https://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling) نزدیک شو بنابراین این سیاست تنها یک جلد را تعریف می کند (`single`), قطعات داده ها بر روی تمام دیسک های خود را به ترتیب دایره ای ذخیره می شود. چنین سیاستی می تواند بسیار مفید اگر چندین دیسک مشابه به سیستم نصب شده وجود دارد, اما حمله پیکربندی نشده است. به خاطر داشته باشید که هر درایو دیسک منحصر به فرد قابل اعتماد نیست و شما ممکن است بخواهید با عامل تکرار 3 یا بیشتر جبران.
اگر انواع مختلف دیسک های موجود در سیستم وجود دارد, `moving_from_ssd_to_hdd` سیاست را می توان به جای استفاده. حجم `hot` شامل یک دیسک اس اس دی (`fast_ssd`), و حداکثر اندازه یک بخش است که می تواند در این حجم ذخیره شده است 1گیگابایت. تمام قطعات با اندازه بزرگتر از 1 گیگابایت به طور مستقیم در `cold` حجم, که شامل یک دیسک هارد `disk1`.
همچنین هنگامی که دیسک `fast_ssd` می شود توسط بیش از پر 80%, داده خواهد شد به انتقال `disk1` توسط یک فرایند پس زمینه.
منظور شمارش حجم در یک سیاست ذخیره سازی مهم است. هنگامی که یک حجم پر شده است, داده ها به یک بعدی منتقل. ترتیب شمارش دیسک نیز مهم است زیرا داده ها در نوبت ذخیره می شوند.
هنگام ایجاد یک جدول می توان یکی از سیاست های ذخیره سازی پیکربندی شده را اعمال کرد:
``` 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'
```
این `default` سیاست ذخیره سازی نشان میدهد تنها با استفاده از یک حجم, که متشکل از تنها یک دیسک داده شده در `<path>`. هنگامی که یک جدول ایجاد شده است, سیاست ذخیره سازی خود را نمی توان تغییر داد.
### اطلاعات دقیق {#details}
در مورد `MergeTree` جداول داده ها به دیسک در راه های مختلف گرفتن است:
- به عنوان یک نتیجه از درج (`INSERT` پرسوجو).
- در طول پس زمینه ادغام و [جهشها](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations).
- هنگام دانلود از ماکت دیگر.
- به عنوان یک نتیجه از انجماد پارتیشن [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition).
در تمام این موارد به جز جهش و پارتیشن انجماد بخش ذخیره شده در حجم و دیسک با توجه به سیاست ذخیره سازی داده شده است:
1. جلد اول (به ترتیب تعریف) که فضای دیسک به اندازه کافی برای ذخیره سازی یک بخش (`unreserved_space > current_part_size`) و اجازه می دهد تا برای ذخیره سازی بخش هایی از اندازه داده شده (`max_data_part_size_bytes > current_part_size`) انتخاب شده است .
2. در این حجم, که دیسک انتخاب شده است که به دنبال یکی, که برای ذخیره سازی تکه های قبلی از داده مورد استفاده قرار گرفت, و دارای فضای رایگان بیش از اندازه بخش (`unreserved_space - keep_free_space_bytes > current_part_size`).
تحت هود جهش و پارتیشن انجماد استفاده از [لینک های سخت](https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_link). لینک های سخت بین دیسک های مختلف پشتیبانی نمی شوند بنابراین در چنین مواردی قطعات حاصل شده بر روی دیسک های مشابه به عنوان اولیه ذخیره می شوند.
در پس زمینه, قطعات بین حجم بر اساس مقدار فضای رایگان نقل مکان کرد (`move_factor` پارامتر) با توجه به سفارش حجم در فایل پیکربندی اعلام کرد.
داده ها هرگز از گذشته و به یکی از اولین منتقل شده است. ممکن است از جداول سیستم استفاده کنید [سیستم._خروج](../../../operations/system-tables.md#system_tables-part-log) (زمینه `type = MOVE_PART`) و [سیستم.قطعات](../../../operations/system-tables.md#system_tables-parts) (فیلدها `path` و `disk`) برای نظارت بر حرکت پس زمینه . همچنین, اطلاعات دقیق را می توان در سیاهههای مربوط به سرور پیدا شده است.
کاربر می تواند نیروی حرکت بخشی یا پارتیشن از یک حجم به دیگری با استفاده از پرس و جو [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition), تمام محدودیت برای عملیات پس زمینه در نظر گرفته شود. پرس و جو شروع یک حرکت به خودی خود و منتظر نیست برای عملیات پس زمینه به پایان خواهد رسید. کاربر یک پیام خطا اگر فضای رایگان به اندازه کافی در دسترس است و یا اگر هر یک از شرایط مورد نیاز را ملاقات کرد.
داده های متحرک با تکرار داده ها دخالت نمی کنند. از این رو, سیاست های ذخیره سازی مختلف را می توان برای همان جدول در کپی های مختلف مشخص.
پس از اتمام ادغام پس زمینه و جهش, قطعات قدیمی تنها پس از یک مقدار مشخصی از زمان حذف (`old_parts_lifetime`).
در طول این زمان به حجم یا دیسک های دیگر منتقل نمی شوند. از این رو, تا زمانی که قطعات در نهایت حذف, هنوز هم به حساب برای ارزیابی فضای دیسک اشغال گرفته.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/ru/operations/table_engines/mergetree/) <!--hide-->

69
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree.md
View File

@ -1,69 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 33
toc_title: "\u062C\u0627\u06CC\u06AF\u0632\u06CC\u0646\u06CC"
---
# جایگزینی {#replacingmergetree}
موتور متفاوت از [ادغام](mergetree.md#table_engines-mergetree) در که حذف نوشته های تکراری با همان مقدار اصلی کلید (یا دقیق تر, با همان [کلید مرتب سازی](mergetree.md) ارزش).
تقسیم داده ها تنها در یک ادغام رخ می دهد. ادغام در پس زمینه در زمان ناشناخته رخ می دهد بنابراین شما نمی توانید برنامه ریزی کنید. برخی از داده ها ممکن است بدون پردازش باقی می ماند. اگر چه شما می توانید ادغام برنامه ریزی با استفاده از اجرا `OPTIMIZE` پرس و جو, در استفاده از این حساب نمی, به این دلیل که `OPTIMIZE` پرس و جو خواندن و نوشتن مقدار زیادی از داده ها.
بدین ترتیب, `ReplacingMergeTree` مناسب برای پاک کردن داده های تکراری در پس زمینه برای صرفه جویی در فضا است اما عدم وجود تکراری را تضمین نمی کند.
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
برای شرح پارامترهای درخواست را ببینید [درخواست توضیحات](../../../sql-reference/statements/create.md).
**پارامترهای جایگزین**
- `ver` — column with version. Type `UInt*`, `Date` یا `DateTime`. پارامتر اختیاری.
هنگام ادغام, `ReplacingMergeTree` از تمام ردیف ها با همان کلید اصلی تنها یک برگ دارد:
- گذشته در انتخاب, اگر `ver` تنظیم نشده است.
- با حداکثر نسخه, اگر `ver` مشخص.
**بندهای پرسوجو**
هنگام ایجاد یک `ReplacingMergeTree` جدول همان [بند](mergetree.md) در هنگام ایجاد یک مورد نیاز است `MergeTree` جدول
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
هنوز این روش در پروژه های جدید استفاده کنید و, در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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])
```
همه پارامترها به استثنای `ver` همان معنی را در `MergeTree`.
- `ver` - ستون با نسخه . پارامتر اختیاری. برای شرح, متن بالا را ببینید.
</details>
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/replacingmergetree/) <!--hide-->

218
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md
View File

@ -1,218 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 31
toc_title: "\u062A\u06A9\u0631\u0627\u0631 \u062F\u0627\u062F\u0647 \u0647\u0627"
---
# تکرار داده ها {#table_engines-replication}
تکرار تنها برای جداول در خانواده ادغام پشتیبانی می شود:
- تکرار غذای اصلی
- تکرار می شود
- جایگزینی تکراری
- تکرار پلاکتی مگرمرگتری
- تکرار تغییرات
- تکرار مجدد محصول
- تکرار کننده
تکرار کار می کند در سطح یک جدول فردی, نه کل سرور. سرور می تواند هر دو جدول تکرار و غیر تکرار در همان زمان ذخیره کنید.
تکرار بستگی ندارد sharding. هر سفال تکرار مستقل خود را دارد.
داده های فشرده برای `INSERT` و `ALTER` نمایش داده شد تکرار شده است (برای اطلاعات بیشتر, اسناد و مدارک برای دیدن [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter.md#query_language_queries_alter)).
`CREATE`, `DROP`, `ATTACH`, `DETACH` و `RENAME` نمایش داده شد بر روی یک سرور اجرا و تکرار نیست:
- این `CREATE TABLE` پرس و جو ایجاد یک جدول تکرار جدید بر روی سرور که پرس و جو اجرا شده است. اگر این جدول در حال حاضر بر روی سرور های دیگر وجود دارد, اضافه می کند یک ماکت جدید.
- این `DROP TABLE` پرس و جو حذف ماکت واقع در سرور که پرس و جو اجرا شده است.
- این `RENAME` پرس و جو تغییر نام جدول در یکی از کپی. به عبارت دیگر, جداول تکرار می توانید نام های مختلف در کپی های مختلف دارند.
استفاده از کلیک [سرویس پرداخت درونبرنامهای پلی](https://zookeeper.apache.org) برای ذخیره سازی اطلاعات متا کپی. استفاده از باغ وحش نسخه 3.4.5 یا جدیدتر.
برای استفاده از تکرار, پارامترهای مجموعه ای در [باغ وحش](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server-settings_zookeeper) بخش پیکربندی سرور.
!!! attention "توجه"
هنوز تنظیمات امنیتی غفلت نیست. تاتر از `digest` [طرح اکل](https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperProgrammers.html#sc_ZooKeeperAccessControl) از زیر سیستم امنیتی باغ وحش.
به عنوان مثال از تنظیم نشانی های خوشه باغ وحش:
``` 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>
```
شما می توانید هر خوشه باغ وحش موجود را مشخص کنید و سیستم یک دایرکتوری را برای داده های خود استفاده می کند (دایرکتوری هنگام ایجاد یک جدول تکرار شده مشخص می شود).
اگر باغ وحش در فایل پیکربندی تنظیم نشده, شما می توانید جداول تکرار ایجاد کنید, و هر جداول تکرار موجود خواهد شد فقط به عنوان خوانده شده.
باغ وحش در استفاده نمی شود `SELECT` نمایش داده شد به دلیل تکرار می کند عملکرد تاثیر نمی گذارد `SELECT` و نمایش داده شد اجرا فقط به همان سرعتی که برای جداول غیر تکرار انجام می دهند. هنگامی که پرس و جو جداول تکرار توزیع, رفتار کلیک است که توسط تنظیمات کنترل [_شروع مجدد _شروع مجدد _شروع مجدد _کاربری](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_replica_delay_for_distributed_queries) و [شناسه بسته:](../../../operations/settings/settings.md#settings-fallback_to_stale_replicas_for_distributed_queries).
برای هر `INSERT` پرس و جو, حدود ده ورودی از طریق معاملات چند به باغ وحش دار اضافه. (به عبارت دقیق تر, این است که برای هر بلوک قرار داده شده از داده; پرس و جو درج شامل یک بلوک و یا یک بلوک در هر `max_insert_block_size = 1048576` ردیف) این منجر به زمان شروع کمی طولانی تر برای `INSERT` در مقایسه با جداول غیر تکرار. اما اگر شما به دنبال توصیه برای وارد کردن داده ها در دسته بیش از یک `INSERT` در هر ثانیه هیچ مشکلی ایجاد نمی کند. کل خوشه محل کلیک مورد استفاده برای هماهنگی یک خوشه باغ وحش در مجموع چند صد است `INSERTs` در هر ثانیه. توان در درج داده (تعداد ردیف در ثانیه) فقط به عنوان بالا به عنوان داده های غیر تکرار شده است.
برای خوشه های بسیار بزرگ, شما می توانید خوشه باغ وحش های مختلف برای خرده ریز های مختلف استفاده کنید. با این حال, این لازم در یاندکس ثابت نشده.متریکا خوشه (تقریبا 300 سرور).
تکرار ناهمزمان و چند استاد است. `INSERT` نمایش داده شد (و همچنین `ALTER`) را می توان به هر سرور در دسترس ارسال می شود. داده ها بر روی سرور قرار می گیرند که پرس و جو اجرا می شود و سپس به سرورهای دیگر کپی می شود. زیرا ناهمگام است, داده به تازگی قرار داده شده در کپی دیگر با برخی از تاخیر به نظر می رسد. اگر بخشی از کپی در دسترس نیست, داده ها نوشته شده است که در دسترس تبدیل. اگر یک ماکت در دسترس است, تاخیر مقدار زمان لازم برای انتقال بلوک از داده های فشرده بر روی شبکه است.
به طور پیش فرض, پرس و جو درج منتظر تایید نوشتن داده ها از تنها یک ماکت. اگر داده ها با موفقیت به تنها یک ماکت نوشته شده بود و سرور با این ماکت متوقف به وجود, داده های ذخیره شده از دست خواهد رفت. برای فعال کردن گرفتن تایید داده ها می نویسد: از کپی های متعدد با استفاده از `insert_quorum` انتخاب
هر بلوک از داده ها به صورت اتمی نوشته شده است. پرس و جو درج شده است را به بلوک تا تقسیم `max_insert_block_size = 1048576` ردیف به عبارت دیگر اگر `INSERT` پرس و جو کمتر از 1048576 ردیف, این است که به صورت اتمی ساخته شده.
بلوک های داده تقسیم می شوند. برای چند می نویسد از بلوک داده های مشابه (بلوک های داده از همان اندازه حاوی ردیف در همان جهت) بلوک تنها یک بار نوشته شده است. دلیل این کار این است که در صورت شکست شبکه زمانی که نرم افزار سرویس گیرنده نمی داند که اگر داده ها به دسی بل نوشته شده بود, بنابراین `INSERT` پرس و جو به سادگی می تواند تکرار شود. مهم نیست که درج ماکت با داده های یکسان فرستاده شد. `INSERTs` ژولیده اند. پارامترهای تقسیم بندی توسط [ادغام](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-merge_tree) تنظیمات سرور.
در طول تکرار, تنها داده های منبع برای وارد کردن بر روی شبکه منتقل. تحول داده های بیشتر (ادغام) هماهنگ و در تمام کپی در همان راه انجام. این به حداقل می رساند استفاده از شبکه, به این معنی که تکرار خوبی کار می کند زمانی که کپی در مراکز داده های مختلف اقامت. (توجه داشته باشید که تکثیر داده ها در مراکز داده های مختلف هدف اصلی از تکرار است.)
شما می توانید هر تعداد از کپی از داده های مشابه داشته باشد. یاندکسمتریکا از تکرار دوگانه در تولید استفاده می کند. هر سرور با استفاده از حمله-5 و یا حمله-6, و حمله-10 در برخی موارد. این یک راه حل نسبتا قابل اعتماد و راحت است.
سیستم نظارت بر هماهنگ سازی داده ها در کپی و قادر به بازیابی پس از شکست است. عدم موفقیت خودکار است (برای تفاوت های کوچک در داده ها) و یا نیمه اتوماتیک (زمانی که داده ها متفاوت بیش از حد, که ممکن است یک خطای پیکربندی نشان می دهد).
## ایجاد جداول تکرار شده {#creating-replicated-tables}
این `Replicated` پیشوند به نام موتور جدول اضافه شده است. به عنوان مثال:`ReplicatedMergeTree`.
**تکرار \* پارامترهای ادغام**
- `zoo_path` — The path to the table in ZooKeeper.
- `replica_name` — The replica name in ZooKeeper.
مثال:
``` 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>به عنوان مثال در نحو توصیه</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>
به عنوان مثال نشان می دهد, این پارامترها می تواند تعویض در براکت فرفری شامل. مقادیر جایگزین از گرفته ‘macros’ بخش از فایل پیکربندی. مثال:
``` xml
<macros>
<layer>05</layer>
<shard>02</shard>
<replica>example05-02-1.yandex.ru</replica>
</macros>
```
مسیر به جدول در باغ وحش باید منحصر به فرد برای هر جدول تکرار شود. جداول در خرده ریز های مختلف باید مسیرهای مختلف داشته باشد.
در این مورد مسیر شامل قسمت های زیر است:
`/clickhouse/tables/` پیشوند رایج است. ما توصیه می کنیم با استفاده از دقیقا این یکی.
`{layer}-{shard}` شناسه سفال است. در این مثال شامل دو بخش از یاندکس.متریکا خوشه با استفاده از دو سطح شاردینگ. برای بسیاری از وظایف, شما می توانید فقط جایگزینی {سفال} ترک, خواهد شد که به شناسه سفال گسترش.
`table_name` نام گره برای جدول در باغ وحش است. این یک ایده خوب را به همان نام جدول است. این است که به صراحت تعریف, چرا که در مقابل به نام جدول, این کار پس از یک پرس و جو تغییر نام نمی.
*HINT*: شما می توانید یک نام پایگاه داده در مقابل اضافه کنید `table_name` همینطور E. g. `db_name.table_name`
نام ماکت شناسایی کپی های مختلف از همان جدول. شما می توانید نام سرور برای این استفاده, همانطور که در مثال. نام تنها نیاز به منحصر به فرد در هر سفال.
شما می توانید پارامترهای صراحت به جای استفاده از تعویض تعریف کنیم. این ممکن است مناسب برای تست و برای پیکربندی خوشه های کوچک. با این حال, شما می توانید نمایش داده شد توزیع دی ال استفاده کنید (`ON CLUSTER`) در این مورد.
هنگام کار با خوشه های بزرگ, توصیه می کنیم با استفاده از تعویض زیرا احتمال خطا را کاهش می دهد.
اجرای `CREATE TABLE` پرس و جو در هر ماکت. این پرس و جو ایجاد یک جدول تکرار جدید, و یا می افزاید: یک ماکت جدید به یک موجود.
اگر شما اضافه کردن یک ماکت جدید پس از جدول در حال حاضر شامل برخی از داده ها در کپی های دیگر کپی داده ها از کپی های دیگر کپی به یکی از جدید پس از اجرای پرس و جو. به عبارت دیگر, ماکت جدید خود را با دیگران همگام سازی.
برای حذف یک ماکت, اجرا `DROP TABLE`. However, only one replica is deleted – the one that resides on the server where you run the query.
## بازیابی پس از شکست {#recovery-after-failures}
اگر باغ وحش در دسترس نیست که یک سرور شروع می شود, جداول تکرار تبدیل به حالت فقط خواندنی. این سیستم به صورت دوره ای تلاش برای اتصال به باغ وحش.
اگر باغ وحش در طول یک در دسترس نیست `INSERT`, یا یک خطا رخ می دهد در هنگام تعامل با باغ وحش, یک استثنا پرتاب می شود.
پس از اتصال به باغ وحش, سیستم چک چه مجموعه ای از داده ها در سیستم فایل محلی منطبق بر مجموعه مورد انتظار از داده ها (باغ وحش ذخیره این اطلاعات). اگر تناقضات کوچک وجود دارد, سیستم با همگام سازی داده ها با کپی حل.
اگر سیستم تشخیص داده های شکسته قطعات (با اندازه اشتباه از فایل ها) و یا قطعات ناشناخته (قطعات نوشته شده به فایل سیستم اما ثبت نشده در باغ وحش) این حرکت را به `detached` دایرکتوری فرعی(حذف نمی شوند). هر بخش از دست رفته از کپی کپی کپی کپی.
توجه داشته باشید که تاتر هیچ اقدامات مخرب مانند به طور خودکار حذف مقدار زیادی از داده ها را انجام نمی دهد.
هنگامی که سرور شروع می شود (و یا ایجاد یک جلسه جدید با باغ وحش), این تنها چک مقدار و اندازه تمام فایل های. اگر اندازه فایل مطابقت اما بایت در جایی در وسط تغییر یافته است, این بلافاصله شناسایی نشده, اما تنها زمانی که تلاش برای خواندن داده ها برای یک `SELECT` پرس و جو. پرس و جو می اندازد یک استثنا در مورد کنترلی غیر تطبیق و یا اندازه یک بلوک فشرده. در این مورد, قطعات داده ها به صف تایید اضافه شده و کپی از کپی در صورت لزوم.
اگر مجموعه ای محلی از داده های متفاوت بیش از حد از یک انتظار, یک مکانیزم ایمنی باعث شده است. سرور وارد این در ورود به سیستم و حاضر به راه اندازی. دلیل این کار این است که این مورد ممکن است یک خطای پیکربندی نشان می دهد, مانند اگر یک ماکت در سفال به طور تصادفی مانند یک ماکت در سفال های مختلف پیکربندی شده بود. با این حال, مانع برای این مکانیزم نسبتا کم, و این وضعیت ممکن است در طول بهبود شکست طبیعی رخ می دهد. در این مورد داده ها به صورت نیمه اتوماتیک بازسازی می شوند “pushing a button”.
برای شروع بازیابی گره ایجاد کنید `/path_to_table/replica_name/flags/force_restore_data` در باغ وحش با هر یک از مطالب, و یا اجرای دستور برای بازگرداندن تمام جداول تکرار:
``` bash
sudo -u clickhouse touch /var/lib/clickhouse/flags/force_restore_data
```
سپس سرور راه اندازی مجدد. در ابتدا سرور این پرچم ها را حذف می کند و شروع به بازیابی می کند.
## بازیابی پس از از دست دادن اطلاعات کامل {#recovery-after-complete-data-loss}
اگر تمام داده ها و ابرداده از یکی از سرورها ناپدید شد, این مراحل را برای بازیابی دنبال:
1. نصب کلیک بر روی سرور. تعریف تعویض به درستی در فایل پیکربندی که شامل شناسه سفال و کپی, در صورت استفاده از.
2. اگر شما تا به حال جداول سه برابر است که باید به صورت دستی بر روی سرور تکرار, کپی اطلاعات خود را از یک ماکت (در دایرکتوری `/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/`).
3. تعاریف جدول کپی واقع در `/var/lib/clickhouse/metadata/` از یک ماکت. اگر یک شناسه سفال یا ماکت به صراحت در تعاریف جدول تعریف, اصلاح به طوری که به این ماکت مربوط. (متناوبا, شروع سرور و تمام `ATTACH TABLE` نمایش داده شد که باید در شده .در حال بارگذاری `/var/lib/clickhouse/metadata/`.)
4. برای شروع بازیابی, ایجاد گره باغ وحش `/path_to_table/replica_name/flags/force_restore_data` با هر محتوا, و یا اجرای دستور برای بازگرداندن تمام جداول تکرار: `sudo -u clickhouse touch /var/lib/clickhouse/flags/force_restore_data`
سپس سرور شروع (راه اندازی مجدد, اگر در حال حاضر در حال اجرا). داده خواهد شد از کپی دانلود.
گزینه بازیابی جایگزین این است که حذف اطلاعات در مورد ماکت از دست رفته از باغ وحش (`/path_to_table/replica_name`), سپس ایجاد ماکت دوباره به عنوان شرح داده شده در “[ایجاد جداول تکرار شده](#creating-replicated-tables)”.
در طول بازیابی هیچ محدودیتی در پهنای باند شبکه وجود ندارد. این را در ذهن اگر شما در حال بازگرداندن بسیاری از کپی در یک بار.
## تبدیل از ادغام به تکرار غذای اصلی {#converting-from-mergetree-to-replicatedmergetree}
ما از اصطلاح استفاده می کنیم `MergeTree` برای اشاره به تمام موتورهای جدول در `MergeTree family`, همان است که برای `ReplicatedMergeTree`.
اگر شما تا به حال `MergeTree` جدول که به صورت دستی تکرار شد, شما می توانید به یک جدول تکرار تبدیل. شما ممکن است نیاز به انجام این کار اگر شما در حال حاضر مقدار زیادی از داده ها در یک `MergeTree` جدول و در حال حاضر شما می خواهید برای فعال کردن تکرار.
اگر داده ها در کپی های مختلف متفاوت, برای اولین بار همگام سازی, و یا حذف این داده ها در تمام کپی به جز یکی.
تغییر نام جدول ادغام موجود, سپس ایجاد یک `ReplicatedMergeTree` جدول با نام های قدیمی.
انتقال داده ها از جدول قدیمی به `detached` دایرکتوری فرعی در داخل دایرکتوری با داده های جدول جدید (`/var/lib/clickhouse/data/db_name/table_name/`).
سپس اجرا کنید `ALTER TABLE ATTACH PARTITION` در یکی از کپی برای اضافه کردن این قطعات داده به مجموعه کار.
## تبدیل از تکراری به ادغام {#converting-from-replicatedmergetree-to-mergetree}
ایجاد یک جدول ادغام با نام های مختلف. انتقال تمام داده ها از دایرکتوری با `ReplicatedMergeTree` داده های جدول به دایرکتوری داده جدول جدید. سپس حذف `ReplicatedMergeTree` جدول و راه اندازی مجدد سرور.
اگر شما می خواهید برای خلاص شدن از شر `ReplicatedMergeTree` جدول بدون راه اندازی سرور:
- حذف متناظر `.sql` پرونده در فهرست راهنمای فراداده (`/var/lib/clickhouse/metadata/`).
- حذف مسیر مربوطه در باغ وحش (`/path_to_table/replica_name`).
بعد از این, شما می توانید سرور راه اندازی, ایجاد یک `MergeTree` جدول, انتقال داده ها به دایرکتوری خود, و سپس راه اندازی مجدد سرور.
## بازیابی هنگامی که ابرداده در خوشه باغ وحش از دست داده و یا صدمه دیده است {#recovery-when-metadata-in-the-zookeeper-cluster-is-lost-or-damaged}
اگر داده های موجود در باغ وحش از دست رفته یا صدمه دیده بود می توانید داده ها را با حرکت دادن به یک جدول بدون علامت همانطور که در بالا توضیح داده شد ذخیره کنید.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/replication/) <!--hide-->

141
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md
View File

@ -1,141 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 34
toc_title: "\u0633\u0627\u0645\u06CC\u0646\u06AF\u0645\u0631\u06AF\u062A\u0631\u06CC"
---
# سامینگمرگتری {#summingmergetree}
موتور به ارث می برد از [ادغام](mergetree.md#table_engines-mergetree). تفاوت در این است که هنگامی که ادغام قطعات داده برای `SummingMergeTree` جداول تاتر جایگزین تمام ردیف با کلید اصلی همان (یا با دقت بیشتر ,با همان [کلید مرتب سازی](mergetree.md)) با یک ردیف که حاوی مقادیر خلاصه شده برای ستون ها با نوع داده عددی است. اگر کلید مرتب سازی در راه است که یک مقدار کلید تنها مربوط به تعداد زیادی از ردیف تشکیل شده, این به طور قابل توجهی کاهش می دهد حجم ذخیره سازی و سرعت بخشیدن به انتخاب داده ها.
ما توصیه می کنیم به استفاده از موتور همراه با `MergeTree`. ذخیره اطلاعات کامل در `MergeTree` جدول و استفاده `SummingMergeTree` برای ذخیره سازی داده ها جمع, مثلا, هنگام تهیه گزارش. چنین رویکردی شما را از دست دادن اطلاعات با ارزش با توجه به کلید اولیه نادرست تشکیل شده جلوگیری می کند.
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
برای شرح پارامترهای درخواست را ببینید [درخواست توضیحات](../../../sql-reference/statements/create.md).
**پارامترهای سامینگمرگتری**
- `columns` - یک تاپل با نام ستون که ارزش خلاصه خواهد شد. پارامتر اختیاری.
ستون باید از یک نوع عددی باشد و نباید در کلید اصلی باشد.
اگر `columns` مشخص نشده, تاتر خلاصه مقادیر در تمام ستون ها با یک نوع داده عددی است که در کلید اصلی نیست.
**بندهای پرسوجو**
هنگام ایجاد یک `SummingMergeTree` جدول همان [بند](mergetree.md) در هنگام ایجاد یک مورد نیاز است `MergeTree` جدول
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
هنوز این روش در پروژه های جدید استفاده کنید و, در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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])
```
همه پارامترها به استثنای `columns` همان معنی را در `MergeTree`.
- `columns` — tuple with names of columns values of which will be summarized. Optional parameter. For a description, see the text above.
</details>
## مثال طریقه استفاده {#usage-example}
جدول زیر را در نظر بگیرید:
``` sql
CREATE TABLE summtt
(
key UInt32,
value UInt32
)
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY key
```
درج داده به این:
``` sql
INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)
```
تاتر ممکن است تمام ردیف نه به طور کامل جمع ([پایین را ببینید](#data-processing)), بنابراین ما با استفاده از یک تابع کلی `sum` و `GROUP BY` بند در پرس و جو.
``` sql
SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
```
``` text
┌─key─┬─sum(value)─┐
│ 2 │ 1 │
│ 1 │ 3 │
└─────┴────────────┘
```
## پردازش داده ها {#data-processing}
هنگامی که داده ها را به یک جدول قرار داده, ذخیره می شوند به عنوان است. خانه رعیتی ادغام بخش قرار داده شده از داده ها به صورت دوره ای و این زمانی است که ردیف با کلید اصلی همان خلاصه و جایگزین با یکی برای هر بخش حاصل از داده ها.
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`) یک تابع جمع [جمع()](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) و `GROUP BY` بند باید در پرس و جو به عنوان مثال در بالا توضیح داده شده استفاده می شود.
### قوانین مشترک برای جمع {#common-rules-for-summation}
مقادیر در ستون با نوع داده عددی خلاصه شده است. مجموعه ای از ستون ها توسط پارامتر تعریف شده است `columns`.
اگر ارزش شد 0 در تمام ستون ها برای جمع, ردیف حذف شده است.
اگر ستون در کلید اصلی نیست و خلاصه نشده است, یک مقدار دلخواه از موجود انتخاب.
مقادیر برای ستون در کلید اصلی خلاصه نشده است.
### جمعبندی ستونها {#the-summation-in-the-aggregatefunction-columns}
برای ستون [نوع تابع](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) عمل کلیک به عنوان [ریزدانه](aggregatingmergetree.md) جمع موتور با توجه به عملکرد.
### ساختارهای تو در تو {#nested-structures}
جدول می تواند ساختارهای داده تو در تو که در یک راه خاص پردازش کرده اند.
اگر نام یک جدول تو در تو با به پایان می رسد `Map` و این شامل حداقل دو ستون است که با معیارهای زیر مطابقت دارند:
- ستون اول عددی است `(*Int*, Date, DateTime)` یا یک رشته `(String, FixedString)` بهش زنگ بزن `key`,
- ستون های دیگر حساب `(*Int*, Float32/64)` بهش زنگ بزن `(values...)`,
سپس این جدول تو در تو به عنوان یک نقشه برداری از تفسیر `key => (values...)`, و هنگامی که ادغام ردیف خود, عناصر دو مجموعه داده ها با هم ادغام شدند `key` با جمع بندی مربوطه `(values...)`.
مثالها:
``` 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)]
```
هنگام درخواست داده ها از [sumMap(key, value)](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md) تابع برای تجمع `Map`.
برای ساختار داده های تو در تو, شما لازم نیست که برای مشخص ستون خود را در تاپل ستون برای جمع.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/summingmergetree/) <!--hide-->

239
docs/fa/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree.md
View File

@ -1,239 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 37
toc_title: "\u062F\u0631 \u062D\u0627\u0644 \u0628\u0627\u0631\u06AF\u0630\u0627\u0631\
\u06CC"
---
# در حال بارگذاری {#versionedcollapsingmergetree}
این موتور:
- اجازه می دهد تا نوشتن سریع از کشورهای شی که به طور مستمر در حال تغییر.
- حذف کشورهای شی قدیمی در پس زمینه. این به طور قابل توجهی حجم ذخیره سازی را کاهش می دهد.
بخش را ببینید [سقوط](#table_engines_versionedcollapsingmergetree) برای اطلاعات بیشتر.
موتور به ارث می برد از [ادغام](mergetree.md#table_engines-mergetree) و می افزاید: منطق برای سقوط ردیف به الگوریتم برای ادغام قطعات داده. `VersionedCollapsingMergeTree` در خدمت همان هدف به عنوان [سقوط غذای اصلی](collapsingmergetree.md) اما با استفاده از یک الگوریتم سقوط های مختلف است که اجازه می دهد تا قرار دادن داده ها در هر جهت با موضوعات متعدد. به خصوص `Version` ستون کمک می کند تا به سقوط ردیف درستی حتی در صورتی که در جهت اشتباه قرار داده شده. در مقابل, `CollapsingMergeTree` اجازه می دهد تا درج تنها به شدت متوالی.
## ایجاد یک جدول {#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, ...]
```
برای شرح پارامترهای پرس و جو, دیدن [توضیحات پرس و جو](../../../sql-reference/statements/create.md).
**پارامترهای موتور**
``` sql
VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)
```
- `sign` — Name of the column with the type of row: `1` یک “state” سطر, `-1` یک “cancel” پارو زدن.
نوع داده ستون باید باشد `Int8`.
- `version` — Name of the column with the version of the object state.
نوع داده ستون باید باشد `UInt*`.
**بندهای پرسوجو**
هنگام ایجاد یک `VersionedCollapsingMergeTree` جدول, همان [بند](mergetree.md) در هنگام ایجاد یک مورد نیاز است `MergeTree` جدول
<details markdown="1">
<summary>روش منسوخ برای ایجاد یک جدول</summary>
!!! attention "توجه"
از این روش در پروژه های جدید استفاده نکنید. در صورت امکان, تغییر پروژه های قدیمی به روش بالا توضیح.
``` 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)
```
همه پارامترها به جز `sign` و `version` همان معنی را در `MergeTree`.
- `sign` — Name of the column with the type of row: `1` یک “state” سطر, `-1` یک “cancel” پارو زدن.
Column Data Type — `Int8`.
- `version` — Name of the column with the version of the object state.
نوع داده ستون باید باشد `UInt*`.
</details>
## سقوط {#table_engines_versionedcollapsingmergetree}
### داده {#data}
در نظر بگیرید یک وضعیت که شما نیاز به ذخیره به طور مداوم در حال تغییر داده ها برای برخی از شی. این منطقی است که یک ردیف برای یک شی و به روز رسانی ردیف هر زمان که تغییرات وجود دارد. با این حال, عملیات به روز رسانی گران و کند برای یک سندرم تونل کارپ است چرا که نیاز به بازنویسی داده ها در ذخیره سازی. به روز رسانی قابل قبول نیست اگر شما نیاز به نوشتن داده ها به سرعت, اما شما می توانید تغییرات را به یک شی پی در پی به شرح زیر ارسال.
استفاده از `Sign` ستون هنگام نوشتن ردیف. اگر `Sign = 1` این بدان معنی است که ردیف دولت از یک شی است (اجازه دهید این تماس “state” ردیف). اگر `Sign = -1` این نشان می دهد لغو دولت از یک شی با ویژگی های مشابه (اجازه دهید این پاسخ “cancel” ردیف). همچنین از `Version` ستون, که باید هر ایالت از یک شی با یک عدد جداگانه شناسایی.
مثلا, ما می خواهیم برای محاسبه تعداد صفحات کاربران در برخی از سایت بازدید و چه مدت وجود دارد. در برخی از نقطه در زمان ما ارسال ردیف زیر را با دولت از فعالیت های کاربر:
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │ 1 |
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
```
در برخی موارد بعد ما تغییر فعالیت کاربر را ثبت می کنیم و با دو ردیف زیر می نویسیم.
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │ 1 |
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │ 2 |
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
```
ردیف اول لغو حالت قبلی از جسم (کاربر). باید تمام زمینه های دولت لغو شده به جز کپی کنید `Sign`.
ردیف دوم شامل وضعیت فعلی.
چرا که ما نیاز به تنها دولت گذشته از فعالیت های کاربر ردیف
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │ 1 |
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │ 1 |
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
```
می توان حذف, سقوط نامعتبر (قدیمی) دولت از جسم. `VersionedCollapsingMergeTree` این کار در حالی که ادغام قطعات داده.
برای پیدا کردن که چرا ما نیاز به دو ردیف برای هر تغییر را ببینید [الگوریتم](#table_engines-versionedcollapsingmergetree-algorithm).
**نکاتی در مورد استفاده**
1. برنامه ای که می نویسد داده ها باید به یاد داشته باشید دولت از یک شی به منظور لغو. این “cancel” رشته باید یک کپی از “state” رشته با مخالف `Sign`. این باعث افزایش اندازه اولیه ذخیره سازی اما اجازه می دهد تا به نوشتن داده ها به سرعت.
2. در حال رشد طولانی در ستون کاهش بهره وری از موتور با توجه به بار برای نوشتن. ساده تر داده, بهتر بهره وری.
3. `SELECT` نتایج به شدت بستگی به قوام تاریخ تغییر شی. هنگام تهیه داده ها برای قرار دادن دقیق باشید. شما می توانید نتایج غیر قابل پیش بینی با اطلاعات متناقض از جمله مقادیر منفی برای معیارهای غیر منفی مانند عمق جلسه.
### الگوریتم {#table_engines-versionedcollapsingmergetree-algorithm}
هنگامی که مالکیت خانه ادغام قطعات داده, حذف هر جفت ردیف که کلید اولیه و نسخه های مختلف و همان `Sign`. منظور از ردیف مهم نیست.
هنگامی که داده ها را درج خانه, دستور ردیف توسط کلید اصلی. اگر `Version` ستون در کلید اصلی نیست, خانه عروسکی اضافه می کند به کلید اصلی به طور ضمنی به عنوان زمینه گذشته و برای سفارش استفاده.
## انتخاب داده ها {#selecting-data}
تاتر تضمین نمی کند که همه از ردیف با کلید اصلی همان خواهد شد در همان بخش داده و در نتیجه و یا حتی بر روی سرور فیزیکی است. این درست است هر دو برای نوشتن داده ها و برای ادغام بعدی از قطعات داده است. علاوه بر این فرایندهای کلیک `SELECT` نمایش داده شد با موضوعات متعدد و منظور از ردیف در نتیجه نمی تواند پیش بینی کند. این به این معنی است که تجمع مورد نیاز است اگر نیاز به طور کامل وجود دارد “collapsed” داده ها از یک `VersionedCollapsingMergeTree` جدول
برای نهایی سقوط, ارسال یک پرس و جو با یک `GROUP BY` بند و مجموع توابع است که برای ثبت نام حساب. برای مثال برای محاسبه مقدار استفاده کنید `sum(Sign)` به جای `count()`. برای محاسبه مجموع چیزی استفاده کنید `sum(Sign * x)` به جای `sum(x)` و اضافه کردن `HAVING sum(Sign) > 0`.
مصالح `count`, `sum` و `avg` می توان محاسبه این راه. مجموع `uniq` می توان محاسبه اگر یک شی حداقل یک دولت غیر فروریخته. مصالح `min` و `max` نمی توان محاسبه کرد زیرا `VersionedCollapsingMergeTree` تاریخ ارزش های کشورهای فرو ریخت را نجات دهد.
اگر شما نیاز به استخراج داده ها با “collapsing” اما بدون تجمع (مثلا, برای بررسی اینکه ردیف در حال حاضر که جدیدترین ارزش مطابقت شرایط خاصی هستند), شما می توانید با استفاده از `FINAL` تغییردهنده برای `FROM` بند بند. این روش بی فایده است و باید با جداول بزرگ استفاده نمی شود.
## مثال استفاده {#example-of-use}
اطلاعات نمونه:
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ 1 │ 1 |
│ 4324182021466249494 │ 5 │ 146 │ -1 │ 1 |
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │ 2 |
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
```
ایجاد جدول:
``` sql
CREATE TABLE UAct
(
UserID UInt64,
PageViews UInt8,
Duration UInt8,
Sign Int8,
Version UInt8
)
ENGINE = VersionedCollapsingMergeTree(Sign, Version)
ORDER BY UserID
```
درج داده:
``` 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)
```
ما با استفاده از دو `INSERT` نمایش داده شد برای ایجاد دو بخش داده های مختلف. اگر ما داده ها را وارد کنید با یک پرس و جو تنها, تاتر ایجاد یک بخش داده و هرگز هیچ ادغام انجام خواهد داد.
گرفتن داده ها:
``` 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 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
```
چه ما در اینجا مشاهده کنید و قطعات فروریخته کجا هستند?
ما دو بخش داده با استفاده از دو `INSERT` نمایش داده شد. این `SELECT` پرس و جو در دو موضوع انجام شد, و در نتیجه یک نظم تصادفی از ردیف است.
سقوط رخ نداد زیرا قطعات داده هنوز ادغام نشده اند. تاتر ادغام قطعات داده در یک نقطه ناشناخته در زمان است که ما نمی توانیم پیش بینی.
به همین دلیل است که ما نیاز به تجمع:
``` 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 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴─────────┘
```
اگر ما تجمع نیاز ندارد و می خواهید به زور سقوط, ما می توانیم با استفاده از `FINAL` تغییردهنده برای `FROM` بند بند.
``` sql
SELECT * FROM UAct FINAL
```
``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┬─Version─┐
│ 4324182021466249494 │ 6 │ 185 │ 1 │ 2 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┴─────────┘
```
این یک راه بسیار کارامد برای انتخاب داده ها است. برای جداول بزرگ استفاده نکنید.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/versionedcollapsingmergetree/) <!--hide-->

71
docs/fa/engines/table-engines/special/buffer.md
View File

@ -1,71 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 45
toc_title: "\u0628\u0627\u0641\u0631"
---
# بافر {#buffer}
بافر داده ها به نوشتن در رم, دوره گرگرفتگی به جدول دیگر. در طول عملیات به عنوان خوانده شده, داده ها از بافر و جدول دیگر به طور همزمان به عنوان خوانده شده.
``` sql
Buffer(database, table, num_layers, min_time, max_time, min_rows, max_rows, min_bytes, max_bytes)
```
پارامترهای موتور:
- `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` از بافر مستقل. مقدار توصیه شده: 16.
- `min_time`, `max_time`, `min_rows`, `max_rows`, `min_bytes` و `max_bytes` – Conditions for flushing data from the buffer.
داده ها از بافر سرخ و نوشته شده به جدول مقصد اگر همه `min*` شرایط و یا حداقل یک `max*` شرایط ملاقات کرد.
- `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.
در طول عملیات نوشتن داده ها به یک `num_layers` تعداد بافر تصادفی. یا, اگر بخش داده ها برای وارد کردن به اندازه کافی بزرگ است (بیشتر از `max_rows` یا `max_bytes`), این است که به طور مستقیم به جدول مقصد نوشته شده, حذف بافر.
شرایط برای گرگرفتگی داده ها به طور جداگانه برای هر یک از محاسبه `num_layers` بافر. برای مثال اگر `num_layers = 16` و `max_bytes = 100000000`, حداکثر مصرف رم است 1.6 گیگابایت.
مثال:
``` sql
CREATE TABLE merge.hits_buffer AS merge.hits ENGINE = Buffer(merge, hits, 16, 10, 100, 10000, 1000000, 10000000, 100000000)
```
ایجاد یک ‘merge.hits_buffer’ جدول با ساختار مشابه ‘merge.hits’ و با استفاده از موتور بافر. هنگام نوشتن به این جدول, داده ها در رم بافر و بعد به نوشته ‘merge.hits’ جدول 16 بافر ایجاد می کند. اگر 100 ثانیه گذشت یا یک میلیون ردیف نوشته شده یا 100 مگابایت از داده ها نوشته شده است داده ها در هر یک از فوران است; یا اگر به طور همزمان 10 ثانیه گذشت و 10000 ردیف و 10 مگابایت داده ها نوشته شده است. مثلا, اگر فقط یک ردیف نوشته شده است, بعد از 100 ثانیه سرخ خواهد شد, مهم نیست که چه. اما اگر بسیاری از ردیف نوشته شده است, داده خواهد شد هر چه زودتر سرخ.
هنگامی که سرور متوقف شده است, با جدول قطره و یا جدا جدول, داده های بافر نیز به جدول مقصد سرخ.
شما می توانید رشته های خالی را در علامت نقل قول واحد برای پایگاه داده و نام جدول تنظیم کنید. این نشان می دهد عدم وجود یک جدول مقصد. در این مورد, زمانی که شرایط خیط و پیت کردن داده رسیده است, بافر است که به سادگی پاک. این ممکن است برای نگه داشتن یک پنجره داده ها در حافظه مفید باشد.
هنگام خواندن از یک جدول بافر, داده ها هر دو از بافر و از جدول مقصد پردازش (اگر وجود دارد).
توجه داشته باشید که جداول بافر یک شاخص را پشتیبانی نمی کند. به عبارت دیگر, داده ها در بافر به طور کامل اسکن, که ممکن است کند برای بافر بزرگ. (برای داده ها در یک جدول تابع, شاخص است که پشتیبانی استفاده خواهد شد.)
اگر مجموعه ای از ستون ها در جدول بافر می کند مجموعه ای از ستون ها در یک جدول تابع مطابقت ندارد, یک زیر مجموعه از ستون که در هر دو جدول وجود دارد قرار داده شده است.
اگر انواع برای یکی از ستون ها در جدول بافر و یک جدول تابع مطابقت ندارد, یک پیام خطا در ورود به سیستم سرور وارد شده و بافر پاک شده است.
همین اتفاق می افتد اگر جدول تابع وجود ندارد زمانی که بافر سرخ است.
اگر شما نیاز به اجرا را تغییر دهید برای یک جدول تابع و جدول بافر, توصیه می کنیم برای اولین بار حذف جدول بافر, در حال اجرا را تغییر دهید برای جدول تابع, سپس ایجاد جدول بافر دوباره.
اگر سرور غیر طبیعی راه اندازی مجدد, داده ها در بافر از دست داده است.
نهایی و نمونه به درستی برای جداول بافر کار نمی کند. این شرایط به جدول مقصد منتقل می شود, اما برای پردازش داده ها در بافر استفاده نمی شود. اگر این ویژگی های مورد نیاز توصیه می کنیم تنها با استفاده از جدول بافر برای نوشتن, در حالی که خواندن از جدول مقصد.
هنگام اضافه کردن داده ها به یک بافر, یکی از بافر قفل شده است. این باعث تاخیر اگر یک عملیات به عنوان خوانده شده است به طور همزمان از جدول انجام.
داده هایی که به یک جدول بافر قرار داده شده ممکن است در نهایت در جدول تابع در جهت های مختلف و در بلوک های مختلف. به خاطر همین, یک جدول بافر دشوار است به استفاده از برای نوشتن به یک سقوط به درستی. برای جلوگیری از مشکلات, شما می توانید مجموعه ‘num_layers’ به 1.
اگر جدول مقصد تکرار شده است, برخی از ویژگی های مورد انتظار از جداول تکرار از دست داده در هنگام نوشتن به یک جدول بافر. تغییرات تصادفی به منظور از سطر و اندازه قطعات داده باعث تقسیم بندی داده ها به ترک کار, به این معنی که ممکن است به یک قابل اعتماد ‘exactly once’ ارسال به جداول تکرار.
با توجه به این معایب, ما فقط می توانیم با استفاده از یک جدول بافر در موارد نادر توصیه.
جدول بافر استفاده شده است که بیش از حد بسیاری از درج از تعداد زیادی از سرور بیش از یک واحد از زمان دریافت و داده ها را نمی توان قبل از درج بافر, که به معنی درج می توانید به اندازه کافی سریع اجرا کنید.
توجه داشته باشید که این کار حس برای وارد کردن داده ها یک ردیف در یک زمان را ندارد, حتی برای جداول بافر. این تنها تولید خواهد شد سرعت چند هزار ردیف در هر ثانیه در حالی که قرار دادن بلوک های بزرگتر از داده ها می تواند تولید بیش از یک میلیون ردیف در هر ثانیه (نگاه کنید به بخش “Performance”).
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/buffer/) <!--hide-->

97
docs/fa/engines/table-engines/special/dictionary.md
View File

@ -1,97 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 35
toc_title: "\u0648\u0627\u0698\u0647\u0646\u0627\u0645\u0647"
---
# واژهنامه {#dictionary}
این `Dictionary` موتور نمایش [واژهنامه](../../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) داده ها به عنوان یک جدول کلیک.
به عنوان مثال, در نظر گرفتن یک فرهنگ لغت از `products` با پیکربندی زیر:
``` 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>
```
پرس و جو داده فرهنگ لغت:
``` 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 │
└──────────┴──────┴────────┴─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┴───────────────┴─────────────────┘
```
شما می توانید از [دیکته کردن\*](../../../sql-reference/functions/ext-dict-functions.md#ext_dict_functions) تابع برای دریافت داده های فرهنگ لغت در این فرمت.
این دیدگاه مفید نیست که شما نیاز به دریافت داده های خام, و یا در هنگام انجام یک `JOIN` عمل برای این موارد می توانید از `Dictionary` موتور, که نمایش داده فرهنگ لغت در یک جدول.
نحو:
``` sql
CREATE TABLE %table_name% (%fields%) engine = Dictionary(%dictionary_name%)`
```
مثال طریقه استفاده:
``` sql
create table products (product_id UInt64, title String) Engine = Dictionary(products);
```
Ok
نگاهی به در چه چیزی در جدول.
``` sql
select * from products limit 1;
```
``` text
┌────product_id─┬─title───────────┐
│ 152689 │ Some item │
└───────────────┴─────────────────┘
```
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/dictionary/) <!--hide-->

152
docs/fa/engines/table-engines/special/distributed.md
View File

@ -1,152 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 33
toc_title: "\u062A\u0648\u0632\u06CC\u0639 \u0634\u062F\u0647"
---
# توزیع شده {#distributed}
**جداول با موتور توزیع شده هیچ اطلاعاتی را توسط خود ذخیره نمی کنند**, اما اجازه می دهد پردازش پرس و جو توزیع شده بر روی سرورهای متعدد.
خواندن به طور خودکار موازی. در طول خواندن, شاخص جدول بر روی سرور از راه دور استفاده می شود, اگر وجود دارد.
موتور توزیع پارامترها را می پذیرد:
- نام خوشه در فایل پیکربندی سرور
- نام یک پایگاه داده از راه دور
- نام یک میز از راه دور
- (اختیاری) sharding کلیدی
- (اختیاری) نام سیاست, استفاده خواهد شد برای ذخیره فایل های موقت برای ارسال کالاهای کابل
همچنین نگاه کنید به:
- `insert_distributed_sync` تنظیم
- [ادغام](../mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes) برای نمونه
مثال:
``` sql
Distributed(logs, default, hits[, sharding_key[, policy_name]])
```
داده ها از تمام سرورها در ‘logs’ خوشه, از پیش فرض.جدول بازدیدها واقع در هر سرور در خوشه.
داده ها نه تنها به عنوان خوانده شده اما تا حدی بر روی سرور از راه دور پردازش (تا حدی که این امکان پذیر است).
مثلا, برای یک پرس و جو با گروه های, داده خواهد شد بر روی سرور از راه دور جمع, و کشورهای متوسط از توابع دانه خواهد شد به سرور درخواست ارسال. سپس داده ها بیشتر جمع خواهد شد.
به جای نام پایگاه داده, شما می توانید یک عبارت ثابت است که یک رشته را برمی گرداند استفاده. در حال بارگذاری
logs – The cluster name in the server's config file.
خوشه ها مانند این تنظیم می شوند:
``` 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>
```
در اینجا یک خوشه با نام تعریف شده است ‘logs’ که متشکل از دو خرده ریز, که هر کدام شامل دو کپی.
خرده ریز به سرور که شامل بخش های مختلف از داده ها مراجعه (به منظور خواندن تمام داده ها, شما باید تمام خرده ریز دسترسی داشته باشید).
کپی در حال تکثیر سرور (به منظور خواندن تمام داده ها, شما می توانید داده ها بر روی هر یک از کپی دسترسی).
نام خوشه باید حاوی نقطه نیست.
پارامترها `host`, `port` و در صورت تمایل `user`, `password`, `secure`, `compression` برای هر سرور مشخص شده است:
- `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’ در پیکربندی, معمولا به مجموعه 9000). نه اشتباه آن را با 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 [حقوق دسترسی](../../../operations/access-rights.md).
- `password` – The password for connecting to a remote server (not masked). Default value: empty string.
- `secure` - استفاده از اس اس ال برای اتصال, معمولا شما همچنین باید تعریف `port` = 9440. سرور باید گوش کند `<tcp_port_secure>9440</tcp_port_secure>` و گواهی صحیح.
- `compression` - استفاده از فشرده سازی داده ها. مقدار پیش فرض: درست.
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 [_تبالسازی](../../../operations/settings/settings.md#settings-load_balancing) تنظیمات.
اگر ارتباط با سرور ایجاد نشده است, وجود خواهد داشت تلاش برای ارتباط با یک ایست کوتاه. اگر اتصال شکست خورده, ماکت بعدی انتخاب خواهد شد, و به همین ترتیب برای همه کپی. اگر تلاش اتصال برای تمام کپی شکست خورده, تلاش تکرار خواهد شد به همان شیوه, چندین بار.
این کار به نفع حالت ارتجاعی, اما تحمل گسل کامل را فراهم نمی کند: یک سرور از راه دور ممکن است اتصال قبول, اما ممکن است کار نمی کند, و یا کار ضعیف.
شما می توانید تنها یکی از خرده ریز مشخص (در این مورد, پردازش پرس و جو باید از راه دور به نام, به جای توزیع) و یا تا هر تعداد از خرده ریز. در هر سفال می توانید از یک به هر تعداد از کپی ها مشخص کنید. شما می توانید تعداد مختلف از کپی برای هر سفال مشخص.
شما می توانید به عنوان بسیاری از خوشه های مشخص که شما در پیکربندی می خواهید.
برای مشاهده خوشه های خود استفاده کنید ‘system.clusters’ جدول
موتور توزیع اجازه می دهد تا کار با یک خوشه مانند یک سرور محلی. با این حال, خوشه غیر قابل اجتنابناپذیری است: شما باید پیکربندی خود را در فایل پیکربندی سرور ارسال (حتی بهتر, برای تمام سرورهای خوشه).
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’ تابع جدول به جای. بخش را ببینید [توابع جدول](../../../sql-reference/table-functions/index.md).
دو روش برای نوشتن داده ها به یک خوشه وجود دارد:
اولین, شما می توانید تعریف که سرور به ارسال که داده ها را به و انجام نوشتن به طور مستقیم در هر سفال. به عبارت دیگر, انجام درج در جداول که جدول توزیع “looks at”. این راه حل انعطاف پذیر ترین است که شما می توانید هر طرح شاردینگ استفاده, که می تواند غیر بدیهی با توجه به الزامات منطقه موضوع. این هم بهینه ترین راه حل از داده ها را می توان به خرده ریز های مختلف نوشته شده است به طور کامل به طور مستقل.
دومین, شما می توانید درج در یک جدول توزیع انجام. در این مورد جدول توزیع داده های درج شده در سراسر سرور خود را. به منظور ارسال به یک جدول توزیع, باید یک مجموعه کلید شارژ دارند (پارامتر گذشته). علاوه بر این, اگر تنها یک سفال وجود دارد, عملیات نوشتن بدون مشخص کردن کلید شاردینگ کار می کند, چرا که هیچ چیز در این مورد معنی نیست.
هر سفال می تواند وزن تعریف شده در فایل پیکربندی داشته باشد. به طور پیش فرض, وزن به یک برابر است. داده ها در سراسر خرده ریز در مقدار متناسب با وزن سفال توزیع. مثلا, اگر دو خرده ریز وجود دارد و برای اولین بار دارای وزن 9 در حالی که دوم دارای وزن 10, برای اولین بار ارسال خواهد شد 9 / 19 بخش هایی از ردیف, و دوم ارسال خواهد شد 10 / 19.
هر سفال می تواند داشته باشد ‘internal_replication’ پارامتر تعریف شده در فایل پیکربندی.
اگر این پارامتر قرار است به ‘true’ عملیات نوشتن اولین ماکت سالم را انتخاب می کند و داده ها را می نویسد. با استفاده از این جایگزین اگر جدول توزیع شده “looks at” جداول تکرار. به عبارت دیگر اگر جدول ای که داده ها نوشته می شود خود را تکرار می کند.
اگر قرار است ‘false’ (به طور پیش فرض), داده ها به تمام کپی نوشته شده. در اصل این بدان معنی است که توزیع جدول تکرار داده های خود را. این بدتر از استفاده از جداول تکرار شده است زیرا سازگاری کپی ها بررسی نشده است و در طول زمان حاوی اطلاعات کمی متفاوت خواهد بود.
برای انتخاب سفال که یک ردیف از داده های فرستاده شده به sharding بیان تجزيه و تحليل است و آن باقی مانده است از تقسیم آن با وزن کلی خرده ریز. ردیف به سفال که مربوط به نیمه فاصله از باقی مانده از ارسال ‘prev_weight’ به ‘prev_weights + weight’ کجا ‘prev_weights’ وزن کل خرده ریز با کمترین تعداد است, و ‘weight’ وزن این سفال است. مثلا, اگر دو خرده ریز وجود دارد, و برای اولین بار دارای یک وزن 9 در حالی که دوم دارای وزن 10, ردیف خواهد شد به سفال اول برای باقی مانده از محدوده ارسال \[0, 9), و دوم برای باقی مانده از محدوده \[9, 19).
بیان شاردینگ می تواند هر عبارت از ثابت ها و ستون های جدول که یک عدد صحیح را برمی گرداند. برای مثال شما می توانید با استفاده از بیان ‘rand()’ برای توزیع تصادفی داده ها یا ‘UserID’ برای توزیع توسط باقی مانده از تقسیم شناسه کاربر (سپس داده ها از یک کاربر تنها بر روی یک سفال تنها اقامت, که ساده در حال اجرا در و پیوستن به کاربران). اگر یکی از ستون ها به طور مساوی توزیع نشده باشد می توانید در یک تابع هش قرار دهید: اینتاش64 (شناسه).
یک یادآوری ساده از این بخش محدود است راه حل برای sharding و نیست همیشه مناسب است. این برای حجم متوسط و زیادی از داده ها کار می کند (ده ها تن از سرور), اما نه برای حجم بسیار زیادی از داده ها (صدها سرور یا بیشتر). در مورد دوم با استفاده از sharding طرح های مورد نیاز منطقه موضوع را به جای استفاده از مطالب موجود در توزیع جداول.
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.
شما باید نگران sharding طرح در موارد زیر:
- نمایش داده شد استفاده می شود که نیاز به پیوستن به داده ها (در یا پیوستن) توسط یک کلید خاص. اگر داده ها توسط این کلید پنهان, شما می توانید محلی در استفاده و یا پیوستن به جای جهانی در یا جهانی ملحق, که بسیار موثر تر است.
- تعداد زیادی از سرور استفاده شده است (صدها یا بیشتر) با تعداد زیادی از نمایش داده شد کوچک (نمایش داده شد فردی مشتریان - وب سایت, تبلیغ, و یا شرکای). به منظور نمایش داده شد کوچک به کل خوشه تاثیر نمی گذارد, این باعث می شود حس برای قرار دادن داده ها برای یک مشتری در یک سفال تنها. متناوبا, همانطور که ما در یاندکس انجام داده ام.متریکا, شما می توانید راه اندازی دو سطح شاردینگ: تقسیم کل خوشه را به “layers”, جایی که یک لایه ممکن است از تکه های متعدد تشکیل شده است. داده ها برای یک مشتری تنها بر روی یک لایه قرار دارد اما ذرات را می توان به یک لایه در صورت لزوم اضافه کرد و داده ها به طور تصادفی در داخل توزیع می شوند. جداول توزیع شده برای هر لایه ایجاد می شوند و یک جدول توزیع شده مشترک برای نمایش داده شد جهانی ایجاد می شود.
داده ها ناهمگام نوشته شده است. هنگامی که در جدول قرار داده شده, بلوک داده ها فقط به سیستم فایل های محلی نوشته شده. داده ها به سرور از راه دور در پس زمینه در اسرع وقت ارسال می شود. دوره ارسال داده ها توسط مدیریت [در حال بارگذاری](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_sleep_time_ms) و [در حال بارگذاری](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_max_sleep_time_ms) تنظیمات. این `Distributed` موتور هر فایل می فرستد با داده های درج شده به طور جداگانه, اما شما می توانید دسته ای از ارسال فایل های با فعال [نمایش سایت](../../../operations/settings/settings.md#distributed_directory_monitor_batch_inserts) تنظیمات. این تنظیم را بهبود می بخشد عملکرد خوشه با استفاده بهتر از سرور محلی و منابع شبکه. شما باید بررسی کنید که داده ها با موفقیت با چک کردن لیست فایل ها (داده ها در حال انتظار برای ارسال) در دایرکتوری جدول ارسال می شود: `/var/lib/clickhouse/data/database/table/`.
اگر سرور متوقف به وجود داشته باشد و یا راه اندازی مجدد خشن بود (مثلا, پس از یک شکست دستگاه) پس از قرار دادن به یک جدول توزیع, داده های درج شده ممکن است از دست داده. اگر بخشی از داده های خراب شده در دایرکتوری جدول شناسایی شود به ‘broken’ دایرکتوری فرعی و دیگر استفاده می شود.
پردازش پرس و جو در سراسر تمام کپی در یک سفال واحد موازی است زمانی که گزینه حداکثر_پرورالهراپیلاس فعال است. برای کسب اطلاعات بیشتر به بخش مراجعه کنید [بیشینه_راپرال_راپیکال](../../../operations/settings/settings.md#settings-max_parallel_replicas).
## ستونهای مجازی {#virtual-columns}
- `_shard_num` — Contains the `shard_num` (از `system.clusters`). نوع: [UInt32](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
!!! note "یادداشت"
از [`remote`](../../../sql-reference/table-functions/remote.md)/`cluster` توابع جدول داخلی ایجاد نمونه موقت از همان توزیع موتور, `_shard_num` در دسترس وجود دارد بیش از حد.
**همچنین نگاه کنید به**
- [ستونهای مجازی](index.md#table_engines-virtual_columns)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/distributed/) <!--hide-->

68
docs/fa/engines/table-engines/special/external-data.md
View File

@ -1,68 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 34
toc_title: "\u062F\u0627\u062F\u0647\u0647\u0627\u06CC \u062E\u0627\u0631\u062C\u06CC"
---
# داده های خارجی برای پردازش پرس و جو {#external-data-for-query-processing}
تاتر اجازه می دهد تا ارسال یک سرور داده ها که برای پردازش یک پرس و جو مورد نیاز است, همراه با پرس و جو را انتخاب کنید. این داده ها در یک جدول موقت قرار داده (نگاه کنید به بخش “Temporary tables”) و می تواند مورد استفاده قرار گیرد در پرس و جو (برای مثال در اپراتورها).
مثلا, اگر شما یک فایل متنی با شناسه کاربر مهم, شما می توانید به سرور همراه پرس و جو است که با استفاده از فیلتراسیون توسط این لیست ارسال.
اگر شما نیاز به اجرای بیش از یک پرس و جو با حجم زیادی از داده های خارجی از این ویژگی استفاده نکنید. بهتر است برای بارگذاری داده ها به دسی بل جلوتر از زمان.
داده های خارجی را می توان با استفاده از مشتری خط فرمان (در حالت غیر تعاملی) و یا با استفاده از رابط قام ارسال می شود.
در خط فرمان مشتری شما می توانید مشخص پارامترهای بخش در قالب
``` bash
--external --file=... [--name=...] [--format=...] [--types=...|--structure=...]
```
شما ممکن است بخش های متعدد مثل این, برای تعدادی از جداول در حال انتقال.
**–external** – Marks the beginning of a clause.
**–file** – Path to the file with the table dump, or -, which refers to stdin.
فقط یک جدول را می توان از استدین بازیابی.
پارامترهای زیر اختیاری هستند: **–name**– Name of the table. If omitted, _data is used.
**–format** – Data format in the file. If omitted, TabSeparated is used.
یکی از پارامترهای زیر مورد نیاز است:**–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`. تعریف نام ستون و انواع.
فایل های مشخص شده در ‘file’ خواهد شد با فرمت مشخص شده در تجزیه ‘format’ با استفاده از انواع داده های مشخص شده در ‘types’ یا ‘structure’. جدول خواهد شد به سرور ارسال شده و در دسترس وجود دارد به عنوان یک جدول موقت با نام در ‘name’.
مثالها:
``` 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
```
هنگام استفاده از رابط اچ تی پی, داده های خارجی در قالب چند/فرم داده به تصویب رسید. هر جدول به عنوان یک فایل جداگانه منتقل می شود. نام جدول از نام فایل گرفته شده است. این ‘query_string’ پارامترهای منتقل می شود ‘name_format’, ‘name_types’ و ‘name_structure’ کجا ‘name’ نام جدول که این پارامترها به مطابقت است. معنای پارامترهای همان است که در هنگام استفاده از مشتری خط فرمان است.
مثال:
``` 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
```
برای پردازش پرس و جو توزیع, جداول موقت به تمام سرور از راه دور ارسال.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/external_data/) <!--hide-->

90
docs/fa/engines/table-engines/special/file.md
View File

@ -1,90 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 37
toc_title: "\u067E\u0631\u0648\u0646\u062F\u0647"
---
# پرونده {#table_engines-file}
موتور جدول فایل داده ها را در یک فایل در یکی از پشتیبانی نگه می دارد [پرونده
فرشها](../../../interfaces/formats.md#formats) (تابسپار, بومی, و غیره.).
نمونه های استفاده:
- صادرات داده ها از خانه کلیک به فایل.
- تبدیل داده ها از یک فرمت به دیگری.
- به روز رسانی داده ها در تاتر از طریق ویرایش یک فایل بر روی یک دیسک.
## استفاده در سرور کلیک {#usage-in-clickhouse-server}
``` sql
File(Format)
```
این `Format` پارامتر یکی از فرمت های فایل های موجود را مشخص می کند. برای انجام
`SELECT` نمایش داده شد, فرمت باید برای ورودی پشتیبانی می شود, و به انجام
`INSERT` queries – for output. The available formats are listed in the
[فرشها](../../../interfaces/formats.md#formats) بخش.
کلیک اجازه نمی دهد مسیر سیستم فایل را مشخص کنید`File`. این پوشه تعریف شده توسط استفاده کنید [مسیر](../../../operations/server-configuration-parameters/settings.md) تنظیم در پیکربندی سرور.
هنگام ایجاد جدول با استفاده از `File(Format)` این دایرکتوری فرعی خالی در این پوشه ایجاد می کند. هنگامی که داده ها به جدول نوشته شده است, این را به قرار `data.Format` فایل در دایرکتوری فرعی.
شما می توانید این زیر پوشه و فایل را در فایل سیستم سرور و سپس ایجاد کنید [ATTACH](../../../sql-reference/statements/misc.md) این جدول اطلاعات با نام تطبیق, بنابراین شما می توانید داده ها را از این فایل پرس و جو.
!!! warning "اخطار"
مراقب باشید با این قابلیت, به دلیل تاتر می کند پیگیری تغییرات خارجی به چنین فایل را حفظ کند. نتیجه همزمان می نویسد: از طریق ClickHouse و خارج از ClickHouse تعریف نشده است.
**مثال:**
**1.** تنظیم `file_engine_table` جدول:
``` sql
CREATE TABLE file_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=File(TabSeparated)
```
به طور پیش فرض کلیک خواهد پوشه ایجاد کنید `/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table`.
**2.** دستی ایجاد کنید `/var/lib/clickhouse/data/default/file_engine_table/data.TabSeparated` حاوی:
``` bash
$ cat data.TabSeparated
one 1
two 2
```
**3.** پرسوجوی داده:
``` sql
SELECT * FROM file_engine_table
```
``` text
┌─name─┬─value─┐
│ one │ 1 │
│ two │ 2 │
└──────┴───────┘
```
## استفاده در کلیک-محلی {#usage-in-clickhouse-local}
داخل [کلیک-محلی](../../../operations/utilities/clickhouse-local.md) موتور فایل مسیر فایل علاوه بر می پذیرد `Format`. جریان های ورودی / خروجی پیش فرض را می توان با استفاده از نام های عددی یا قابل خواندن توسط انسان مشخص کرد `0` یا `stdin`, `1` یا `stdout`.
**مثال:**
``` 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"
```
## اطلاعات پیاده سازی {#details-of-implementation}
- چندگانه `SELECT` نمایش داده شد را می توان به صورت همزمان انجام, ولی `INSERT` نمایش داده شد هر یک از دیگر صبر کنید.
- پشتیبانی از ایجاد فایل جدید توسط `INSERT` پرس و جو.
- اگر پرونده وجود داشته باشد, `INSERT` ارزش های جدید را در این برنامه اضافه کنید.
- پشتیبانی نمیشود:
- `ALTER`
- `SELECT ... SAMPLE`
- شاخص ها
- تکرار
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/file/) <!--hide-->

61
docs/fa/engines/table-engines/special/generate.md
View File

@ -1,61 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 46
toc_title: "\u0698\u0646\u0631\u0627\u0644"
---
# ژنرال {#table_engines-generate}
موتور جدول عمومی تولید داده های تصادفی برای طرح جدول داده شده است.
نمونه های استفاده:
- استفاده در تست به جمعیت جدول بزرگ تجدید پذیر.
- تولید ورودی تصادفی برای تست ریش ریش شدن.
## استفاده در سرور کلیک {#usage-in-clickhouse-server}
``` sql
ENGINE = GenerateRandom(random_seed, max_string_length, max_array_length)
```
این `max_array_length` و `max_string_length` پارامترها حداکثر طول همه را مشخص می کنند
ستون ها و رشته های متناوب در داده های تولید شده مطابقت دارند.
تولید موتور جدول پشتیبانی از تنها `SELECT` نمایش داده شد.
این پشتیبانی از تمام [انواع داده](../../../sql-reference/data-types/index.md) این را می توان در یک جدول ذخیره کرد به جز `LowCardinality` و `AggregateFunction`.
**مثال:**
**1.** تنظیم `generate_engine_table` جدول:
``` sql
CREATE TABLE generate_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE = GenerateRandom(1, 5, 3)
```
**2.** پرسوجوی داده:
``` sql
SELECT * FROM generate_engine_table LIMIT 3
```
``` text
┌─name─┬──────value─┐
│ c4xJ │ 1412771199 │
│ r │ 1791099446 │
│ 7#$ │ 124312908 │
└──────┴────────────┘
```
## اطلاعات پیاده سازی {#details-of-implementation}
- پشتیبانی نمیشود:
- `ALTER`
- `SELECT ... SAMPLE`
- `INSERT`
- شاخص ها
- تکرار
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/generate/) <!--hide-->

8
docs/fa/engines/table-engines/special/index.md
View File

@ -1,8 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_folder_title: "\u0648\u06CC\u0698\u0647"
toc_priority: 31
---

111
docs/fa/engines/table-engines/special/join.md
View File

@ -1,111 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 40
toc_title: "\u067E\u06CC\u0648\u0633\u062A\u0646"
---
# پیوستن {#join}
ساختار داده تهیه شده برای استفاده در [JOIN](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) عملیات.
## ایجاد یک جدول {#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, ...])
```
شرح مفصلی از [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query) پرس و جو.
**پارامترهای موتور**
- `join_strictness` – [پیوستن به سختی](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join-types).
- `join_type` – [پیوستن به نوع](../../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join-types).
- `k1[, k2, ...]` – Key columns from the `USING` بند که `JOIN` عملیات با ساخته شده.
وارد کردن `join_strictness` و `join_type` پارامترهای بدون نقل قول, مثلا, `Join(ANY, LEFT, col1)`. اونا باید با `JOIN` عملیاتی که جدول خواهد شد برای استفاده. اگر پارامترها مطابقت ندارند, خانه عروسکی می کند یک استثنا پرتاب نمی کند و ممکن است داده های نادرست بازگشت.
## استفاده از جدول {#table-usage}
### مثال {#example}
ایجاد جدول سمت چپ:
``` sql
CREATE TABLE id_val(`id` UInt32, `val` UInt32) ENGINE = TinyLog
```
``` sql
INSERT INTO id_val VALUES (1,11)(2,12)(3,13)
```
ایجاد سمت راست `Join` جدول:
``` 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)
```
پیوستن به جداول:
``` 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 │
└────┴─────┴─────────────────┘
```
به عنوان یک جایگزین, شما می توانید داده ها را از بازیابی `Join` جدول مشخص کردن مقدار پیوستن کلید:
``` sql
SELECT joinGet('id_val_join', 'val', toUInt32(1))
```
``` text
┌─joinGet('id_val_join', 'val', toUInt32(1))─┐
│ 21 │
└────────────────────────────────────────────┘
```
### انتخاب و قرار دادن داده ها {#selecting-and-inserting-data}
شما می توانید استفاده کنید `INSERT` نمایش داده شد برای اضافه کردن داده ها به `Join`- جدول موتور . اگر جدول با ایجاد شد `ANY` سخت, داده ها برای کلید های تکراری نادیده گرفته می شوند. با `ALL` سخت, تمام ردیف اضافه می شوند.
شما نمی توانید انجام دهید `SELECT` پرس و جو به طور مستقیم از جدول. بجای, استفاده از یکی از روش های زیر:
- میز را به سمت راست قرار دهید `JOIN` بند بند.
- تماس با [جوینت](../../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) تابع, که به شما امکان استخراج داده ها از جدول به همان شیوه به عنوان از یک فرهنگ لغت.
### محدودیت ها و تنظیمات {#join-limitations-and-settings}
هنگام ایجاد یک جدول تنظیمات زیر اعمال می شود:
- [ارزشهای خبری عبارتند از:](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls)
- [_پاک کردن _روشن گرافیک](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_rows_in_join)
- [_پویش همیشگی](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_bytes_in_join)
- [_شروع مجدد](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-join_overflow_mode)
- [نمایش سایت](../../../operations/settings/settings.md#settings-join_any_take_last_row)
این `Join`- جداول موتور نمی تواند مورد استفاده قرار گیرد `GLOBAL JOIN` عملیات.
این `Join`- موتور اجازه می دهد تا استفاده کنید [ارزشهای خبری عبارتند از:](../../../operations/settings/settings.md#join_use_nulls) تنظیم در `CREATE TABLE` بیانیه. و [SELECT](../../../sql-reference/statements/select/index.md) پرسوجو به کار میرود `join_use_nulls` منم همینطور اگر شما متفاوت است `join_use_nulls` تنظیمات, شما می توانید یک خطا پیوستن به جدول از. این بستگی به نوع پیوستن دارد. هنگام استفاده [جوینت](../../../sql-reference/functions/other-functions.md#joinget) تابع, شما مجبور به استفاده از همان `join_use_nulls` تنظیم در `CRATE TABLE` و `SELECT` اظهارات.
## ذخیره سازی داده ها {#data-storage}
`Join` داده های جدول است که همیشه در رم واقع. در هنگام قرار دادن ردیف به یک جدول, کلیکهاوس می نویسد بلوک های داده را به دایرکتوری بر روی دیسک به طوری که می توان ترمیم زمانی که سرور راه اندازی مجدد.
اگر سرور نادرست راه اندازی مجدد بلوک داده ها بر روی دیسک از دست رفته یا صدمه دیده ممکن است. در این مورد ممکن است لازم باشد فایل را به صورت دستی با داده های خراب شده حذف کنید.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/join/) <!--hide-->

12
docs/fa/engines/table-engines/special/materializedview.md
View File

@ -1,12 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 43
toc_title: "\u0645\u0627\u062F\u0647 \u0628\u06CC\u0646\u06CC"
---
# ماده بینی {#materializedview}
مورد استفاده برای اجرای نمایش محقق (برای اطلاعات بیشتر, دیدن [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query)). برای ذخیره سازی داده ها از یک موتور مختلف استفاده می کند که هنگام ایجاد دیدگاه مشخص شده است. هنگام خواندن از یک جدول, فقط با استفاده از این موتور.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/materializedview/) <!--hide-->

19
docs/fa/engines/table-engines/special/memory.md
View File

@ -1,19 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 44
toc_title: "\u062D\u0627\u0641\u0638\u0647"
---
# حافظه {#memory}
موتور حافظه ذخیره داده ها در رم, در شکل غیر فشرده. داده ها دقیقا به همان شکل ذخیره می شوند که هنگام خواندن دریافت می شود. به عبارت دیگر, خواندن از این جدول کاملا رایگان است.
همزمان دسترسی به داده ها هماهنگ شده است. قفل کوتاه هستند: خواندن و نوشتن عملیات یکدیگر را مسدود نمی کند.
شاخص پشتیبانی نمی شوند. خواندن موازی است.
بهره وری حداکثر (بر فراز 10 گیگابایت/ثانیه) در نمایش داده شد ساده رسیده, چرا که هیچ خواندن از دیسک وجود دارد, از حالت فشرده خارج, و یا کسب اطلاعات. (ما باید توجه داشته باشید که در بسیاری از موارد بهره وری موتور ادغام تقریبا به عنوان بالا است.)
هنگام راه اندازی مجدد یک سرور, داده ها از بین می رود از جدول و جدول خالی می شود.
به طور معمول, با استفاده از این موتور جدول توجیه نیست. اما, این می تواند مورد استفاده قرار گیرد برای تست, و برای کارهایی که حداکثر سرعت مورد نیاز است در تعداد نسبتا کمی از ردیف (تا حدود 100,000,000).
موتور حافظه توسط سیستم برای جداول موقت با داده های پرس و جو خارجی استفاده می شود (بخش را ببینید “External data for processing a query”) , و برای اجرای جهانی در (نگاه کنید به بخش “IN operators”).
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/memory/) <!--hide-->

70
docs/fa/engines/table-engines/special/merge.md
View File

@ -1,70 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 36
toc_title: "\u0627\u062F\u063A\u0627\u0645"
---
# ادغام {#merge}
این `Merge` موتور (با اشتباه گرفته شود `MergeTree`) اطلاعات خود را ذخیره نمی, اما اجازه می دهد تا خواندن از هر تعداد از جداول دیگر به طور همزمان.
خواندن به طور خودکار موازی. نوشتن به یک جدول پشتیبانی نمی شود. هنگام خواندن, شاخص جداول که در واقع در حال خواندن استفاده می شود, در صورتی که وجود داشته باشد.
این `Merge` موتور می پذیرد پارامترهای: نام پایگاه داده و یک عبارت منظم برای جداول.
مثال:
``` sql
Merge(hits, '^WatchLog')
```
داده خواهد شد از جداول در خواندن `hits` پایگاه داده است که نام هایی که مطابقت با عبارت منظم ‘`^WatchLog`’.
به جای نام پایگاه داده, شما می توانید یک عبارت ثابت است که یک رشته را برمی گرداند استفاده. به عنوان مثال, `currentDatabase()`.
Regular expressions — [شماره 2](https://github.com/google/re2) (پشتیبانی از یک زیر مجموعه از مدار چاپی), حساس به حروف.
یادداشت ها در مورد فرار نمادها در عبارات منظم در “match” بخش.
هنگام انتخاب جداول برای خواندن `Merge` جدول خود را انتخاب نخواهد شد, حتی اگر منطبق عبارت منظم. این است که برای جلوگیری از حلقه.
ممکن است که به ایجاد دو `Merge` جداول که بی وقفه سعی خواهد کرد به خواندن داده های هر یک از دیگران, اما این یک ایده خوب نیست.
راه معمولی برای استفاده از `Merge` موتور برای کار با تعداد زیادی از `TinyLog` جداول به عنوان اگر با یک جدول واحد.
مثال 2:
بیایید می گویند شما باید یک جدول (WatchLog_old) و تصمیم به تغییر پارتیشن بندی بدون حرکت داده ها به یک جدول جدید (WatchLog_new) و شما نیاز به مراجعه به داده ها از هر دو جدول.
``` 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 │
└────────────┴────────┴───────────┴─────┘
```
## ستونهای مجازی {#virtual-columns}
- `_table` — Contains the name of the table from which data was read. Type: [رشته](../../../sql-reference/data-types/string.md).
شما می توانید شرایط ثابت را تنظیم کنید `_table` در `WHERE/PREWHERE` بند (به عنوان مثال, `WHERE _table='xyz'`). در این مورد عملیات خواندن فقط برای جداول انجام می شود که شرط است `_table` راضی است, به طوری که `_table` ستون به عنوان یک شاخص عمل می کند.
**همچنین نگاه کنید به**
- [ستونهای مجازی](index.md#table_engines-virtual_columns)
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/merge/) <!--hide-->

14
docs/fa/engines/table-engines/special/null.md
View File

@ -1,14 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 38
toc_title: "\u062E\u0627\u0644\u06CC"
---
# خالی {#null}
هنگام نوشتن به یک جدول تهی, داده نادیده گرفته شده است. هنگام خواندن از یک جدول تهی, پاسخ خالی است.
با این حال, شما می توانید یک نمایش تحقق در یک جدول تهی ایجاد. بنابراین داده های نوشته شده به جدول در نظر به پایان خواهد رسید.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/null/) <!--hide-->

19
docs/fa/engines/table-engines/special/set.md
View File

@ -1,19 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 39
toc_title: "\u062A\u0646\u0638\u06CC\u0645"
---
# تنظیم {#set}
مجموعه داده است که همیشه در رم. این است که برای استفاده در سمت راست اپراتور در نظر گرفته شده (بخش را ببینید “IN operators”).
شما می توانید برای وارد کردن داده ها در جدول استفاده کنید. عناصر جدید خواهد شد به مجموعه داده ها اضافه, در حالی که تکراری نادیده گرفته خواهد شد.
اما شما نمی توانید انجام را انتخاب کنید از جدول. تنها راه بازیابی اطلاعات با استفاده از در نیمه راست اپراتور است.
داده ها همیشه در رم واقع. برای قرار دادن, بلوک از داده های درج شده نیز به دایرکتوری از جداول بر روی دیسک نوشته شده. هنگام شروع سرور, این داده ها به رم لود. به عبارت دیگر, پس از راه اندازی مجدد, داده ها در محل باقی مانده است.
برای راه اندازی مجدد سرور خشن بلوک داده ها بر روی دیسک ممکن است از دست داده و یا صدمه دیده است. در مورد دوم ممکن است لازم باشد فایل را با داده های خراب شده به صورت دستی حذف کنید.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/set/) <!--hide-->

82
docs/fa/engines/table-engines/special/url.md
View File

@ -1,82 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 41
toc_title: URL
---
# آدرس(URL, قالب) {#table_engines-url}
مدیریت داده ها بر روی یک سرور کنترل از راه دور قام/قام. این موتور مشابه است
به [پرونده](file.md) موتور
## با استفاده از موتور در سرور کلیک {#using-the-engine-in-the-clickhouse-server}
این `format` باید یکی باشد که کلیک خانه می تواند در استفاده از
`SELECT` نمایش داده شد و, در صورت لزوم, به `INSERTs`. برای لیست کامل از فرمت های پشتیبانی شده, دیدن
[فرشها](../../../interfaces/formats.md#formats).
این `URL` باید به ساختار یاب منابع یکنواخت مطابقت داشته باشد. نشانی وب مشخصشده باید به کارگزار اشاره کند
که با استفاده از قام یا قام. این هیچ نیاز ندارد
هدر اضافی برای گرفتن پاسخ از سرور.
`INSERT` و `SELECT` نمایش داده شد به تبدیل `POST` و `GET` درخواست ها,
به ترتیب. برای پردازش `POST` درخواست, سرور از راه دور باید پشتیبانی
[کدگذاری انتقال داده شده](https://en.wikipedia.org/wiki/Chunked_transfer_encoding).
شما می توانید حداکثر تعداد قام را محدود کنید تغییر مسیر هاپ به کواس با استفاده از [عناصر](../../../operations/settings/settings.md#setting-max_http_get_redirects) تنظیمات.
**مثال:**
**1.** ایجاد یک `url_engine_table` جدول روی کارگزار :
``` sql
CREATE TABLE url_engine_table (word String, value UInt64)
ENGINE=URL('http://127.0.0.1:12345/', CSV)
```
**2.** ایجاد یک سرور اساسی قام با استفاده از پایتون استاندارد 3 ابزار و
شروع کن:
``` 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.** درخواست اطلاعات:
``` sql
SELECT * FROM url_engine_table
```
``` text
┌─word──┬─value─┐
│ Hello │ 1 │
│ World │ 2 │
└───────┴───────┘
```
## اطلاعات پیاده سازی {#details-of-implementation}
- می خواند و می نویسد می تواند موازی
- پشتیبانی نمیشود:
- `ALTER` و `SELECT...SAMPLE` عملیات.
- شاخص.
- تکرار.
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/url/) <!--hide-->

12
docs/fa/engines/table-engines/special/view.md
View File

@ -1,12 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 42
toc_title: "\u0646\u0645\u0627"
---
# نما {#table_engines-view}
مورد استفاده برای اجرای نمایش (برای اطلاعات بیشتر, دیدن `CREATE VIEW query`). این کار داده ذخیره نمی, اما تنها فروشگاه مشخص `SELECT` پرس و جو. هنگام خواندن از یک جدول, اجرا می شود این پرس و جو (و حذف تمام ستون های غیر ضروری از پرس و جو).
[مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/view/) <!--hide-->

60
docs/fa/faq/general.md
View File

@ -1,60 +0,0 @@
---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 78
toc_title: "\u0633\u0648\u0627\u0644\u0627\u062A \u0639\u0645\u0648\u0645\u06CC"
---
# سوالات عمومی {#general-questions}
## چرا چیزی شبیه نگاشتکاهش استفاده نمی? {#why-not-use-something-like-mapreduce}
ما می توانیم به سیستم هایی مانند نگاشتکاهش به عنوان سیستم های محاسبات توزیع شده اشاره کنیم که عملیات کاهش بر اساس مرتب سازی توزیع شده است. شایع ترین راه حل منبع باز در این کلاس است [Apache Hadoop](http://hadoop.apache.org). یاندکس از راه حل داخلی خود استفاده می کند.
این سیستم ها به دلیل زمان تاخیر بالا برای نمایش داده شد اینترنتی مناسب نیست. به عبارت دیگر نمی توانند به عنوان یک رابط وب به پایان برسند. این نوع سیستم ها برای به روز رسانی داده های زمان واقعی مفید نیستند. مرتب سازی توزیع شده بهترین راه برای انجام عملیات کاهش نیست اگر نتیجه عملیات و تمام نتایج متوسط (اگر وجود داشته باشد) در رم یک سرور قرار دارد که معمولا مورد نمایش داده شد اینترنتی است. در چنین حالتی یک جدول هش یک راه بهینه برای کاهش عملیات است. یک رویکرد مشترک برای بهینه سازی نقشه کاهش وظایف قبل از تجمع (بخشی کاهش) با استفاده از یک جدول هش در رم است. کاربر این بهینه سازی را به صورت دستی انجام می دهد. مرتب سازی توزیع شده یکی از علل اصلی کاهش عملکرد در هنگام اجرای نقشه ساده است-کاهش وظایف.
اکثر پیاده سازی نگاشتکاهش به شما اجازه اجرای کد دلخواه در یک خوشه. اما یک زبان پرس و جو اعلانی بهتر است به تاباندن لیزر به اجرا تجربه به سرعت مناسب است. مثلا, هادوپ است کندو و خوک. همچنین در نظر ابردرا ایمپالا یا کوسه (منسوخ شده) برای جرقه, و همچنین شمع جرقه, تند, و مته درد مقعد. عملکرد هنگامی که در حال اجرا از جمله وظایف بسیار زیر بهینه در مقایسه با سیستم های تخصصی, اما زمان تاخیر نسبتا بالا باعث می شود غیر واقعی برای استفاده از این سیستم به عنوان باطن برای یک رابط وب.
## اگر من یک مشکل با کدگذاریها در هنگام استفاده از اوراکل از طریق ان بی سی دارند? {#oracle-odbc-encodings}
اگر شما استفاده از اوراکل از طریق راننده او بی سی به عنوان یک منبع از لغت نامه های خارجی, شما نیاز به تنظیم مقدار صحیح برای `NLS_LANG` متغیر محیطی در `/etc/default/clickhouse`. برای کسب اطلاعات بیشتر, دیدن [اوراکل NLS_LANG پرسش و پاسخ](https://www.oracle.com/technetwork/products/globalization/nls-lang-099431.html).
**مثال**
``` sql
NLS_LANG=RUSSIAN_RUSSIA.UTF8
```
## چگونه می توانم صادرات داده ها از خانه رعیتی به یک فایل? {#how-to-export-to-file}
### با استفاده از به OUTFILE بند {#using-into-outfile-clause}
افزودن یک [INTO OUTFILE](../sql-reference/statements/select/into-outfile.md#into-outfile-clause) بند به درخواست شما.
به عنوان مثال:
``` sql
SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file'
```
به طور پیش فرض, تاتر با استفاده از [جدول دار](../interfaces/formats.md#tabseparated) فرمت برای داده های خروجی. برای انتخاب [قالب داده](../interfaces/formats.md), استفاده از [بند فرمت](../sql-reference/statements/select/format.md#format-clause).
به عنوان مثال:
``` sql
SELECT * FROM table INTO OUTFILE 'file' FORMAT CSV
```
### با استفاده از جدول فایل موتور {#using-a-file-engine-table}
ببینید [پرونده](../engines/table-engines/special/file.md).
### با استفاده از تغییر مسیر خط فرمان {#using-command-line-redirection}
``` sql
$ clickhouse-client --query "SELECT * from table" --format FormatName > result.txt
```
ببینید [کلیک مشتری](../interfaces/cli.md).
{## [مقاله اصلی](https://clickhouse.tech/docs/en/faq/general/) ##}

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More