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我是一名资深大数据工程师，专注于ClickHouse优化和分布式架构设计。拥有5年以上大数据开发经验，曾为多家电商、金融公司提供ClickHouse解决方案。欢迎关注我的博客（），一起探讨大数据技术！留言互动：你在使用ClickHouse分布式表时遇到过什么问题？欢迎在评论区分享，我会一一解答！
本文深入解析ClickHouse Map类型的原理与应用。Map内部实现为Array(Tuple(K,V))，允许键重复且查询为线性扫描(O(n))，而非传统哈希表。文章详细介绍了Map的类型定义限制、查询机制和性能优化技巧，特别强调通过子列(keys/values)访问可显著提升性能。同时系统梳理了Map丰富的函数生态，包括创建(map()/mapFromArrays())、查询(mapKeys
Milvus 则是一个向量数据库，专注于高维向量的存储和检索，适合处理像推荐系统中这种需要基于向量相似度的匹配任务。嗯，这两个工具的结合确实挺有道理的，ClickHouse 可以用来记录和分析用户行为，Milvus 则可以用来存储和检索物品的向量表示。也许可以用 Flink 这样的流处理工具，把 ClickHouse 中的实时数据转换成 Milvus 需要的向量数据，然后写入 Milvus。首先，
摘要：OriginHub MyScale基于ClickHouse构建，将SQL与向量搜索结合，支持复杂AI查询。文章介绍了高级SQL技术，包括通用表达式(CTE)、子查询和表连接，并通过示例展示如何在MyScale中应用这些技术处理向量数据。重点演示了使用CTE简化向量查询、通过子查询优化连接操作的方法，说明如何高效执行结构化数据和向量数据的联合分析。这些技术增强了数据分析能力，使复杂的高维数据查
用Docker compose启动ES和Clickhouse的stack后，我们需要导入数据，我们利用Vector的generator功能，生成syslog，并同时导入ES和Clickhouse，在这之前，我们需要在Clickhouse上创建表。本文通过对于一些基本查询的测试，对比了Clickhouse 和Elasticsearch的功能和性能，测试结果表明，Clickhouse在这些基本场景表现
此次事件引出三个问题：1.端口绑定不可马虎，需要仔细再仔细，并做验证2.预估业务端口网络流量不足，主机设备连线分配不合理3.交换机老旧，处理能力不足后续应该针对此类事情多多的总结，升级换代产品，深入了解业务特性。这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对
摘要 某平台工具（MCP）可以帮助用户导出并可视化微信聊天记录，适用于个人数据整理、团队协作分析及企业客服优化。安装MCP后，通过配置服务器、导出聊天记录、数据清洗及生成图表等步骤，可将聊天数据转化为直观的图表。使用时需注意数据隐私、平台规则及工具适用范围，合理利用这一工具能有效提升数据价值。
微信聊天记录数据可视化指南：通过MCP接入工具导出聊天记录，结合AI大模型实现多维分析。详细介绍了CherryStudio配置流程（环境检查、服务器设置等），并展示了聊天频率、关键词云、情感分析等可视化应用场景，涵盖个人社交分析、团队沟通优化及商业研究价值。150字
概述1）coze：字节的在线平台，比起dify不需要自己维护服务，直接内置各种模型接入，对于非专业开发人员友好。同时也有开源版本，理论上搭建好的工作流也有直接复刻的可行性，当然也需要借助专业的开发同事帮助。2）“在线版”eve：根据前面的公众号教程，将eve映射至公网，包括eve的页面和模拟器设备的ssh端口，实现模型与设备的打通。AI模型/workflow编排/数据库/功能插件/低代码页面开发等
随着AI应用的普及，处理和存储向量数据的需求不断增加，而传统数据库可能难以满足这种需求。ClickHouse通过提供专用的数据结构和高效的索引机制，为向量数据的存储和检索提供了强有力的支持。
在数据库存储中，列式存储（Columnar Storage）与行式存储（Row-based Storage）是两种不同的数据组织方式，它们各自适用于不同类型的应用场景。
最近看到一个greptimedb的mcp文章，效果也是挺酷的。这里也试着一个clickhouse的实现，大概花了几个小时，这里也开源在https://github.com/dubin555/clickhouse_mcp_server ，github上也有2 3个实现，我写的大概是代码和注释最全的实现。
SSML（语音合成标记语言）是一种基于XML的标记语言，用于控制语音合成引擎的输出效果。它能精确调节语速、语调、停顿和音量，使语音更自然流畅。通过特定标签（如<prosody>、<break>）可解决发音歧义、添加情感表达，适用于智能音箱、有声读物、客服系统等场景。SSML能显著提升语音交互的自然度和可理解性，是语音技术领域的重要工具。
在这篇博客中，我们详细介绍了如何使用 ClickHouse MCP Server 与 CopilotKit 构建一款智能应用。
AgentHouse 是一个非常值得探索的演示环境，快来尝试一下吧！
ClickHouse 官方 RPM 包通常针对 x86_64 架构编译，并依赖 SSE 4.2 指令集，检查当前CPU是否支持SSE 4.2，如果不支持，需要通过源代码编译构建。FileBeat 配置文件说明，坑点 1（需设置 keys_under_root: true）。复制 default.bi_inner_log_local 的列定义（列名、类型等），但不复制数据。修改监听地址（允许远程访问
LLM 可观测性在生产环境尤其关键，尤其是针对智能体应用以及频繁借助 MCP 工具与 LLM 交互的场景。
调用 DeepSeek API，并通过 MCP (Model Context Protocol) 协议接入，从而让 DeepSeek 能够查询 ClickHouse 数据库来回答用户问题。
本文详细介绍了通过Docker在Linux服务器上部署ClickHouse数据库的完整流程。首先说明了选择ClickHouse而非Elasticsearch处理埋点数据的优势，然后逐步讲解了镜像下载、容器配置、数据映射等具体操作步骤，包括使用DockerTarBuilder下载镜像、配置用户权限、构建容器等关键环节。最后介绍了使用DBeaver工具连接ClickHouse的配置方法，并指出需要熟悉
ClickHouse 已经成为 Langfuse 架构的中枢，让平台能够伴随社区一起成长。
JSONBench 是一个为 JSON 数据而生的数据分析 Benchmark，在默认设置下，Doris 的性能表现是 Elasticsearch 的 2 倍，是 PostgreSQL 的 80 倍。调优后，Doris 查询整体耗时降低了 74%，对比原榜单第一的 ClickHouse 产品实现了 39% 的领先优势。本文详细描述了调优思路与 Doris 调优前后的性能表现，欢迎阅读了解~
LangChain最新版本（0.3.27）新增多项API功能，主要包括：标准化工具调用接口（ChatModel.bind_tools）、增强向量存储检索（多向量/时间加权）、数据库集成优化（PostgreSQL异步连接池）、长期记忆管理（LangGraph Persistence API）。多语言支持方面，Java版新增Anthropic Claude和Google Gemini模型集成。社区扩展
├── lan8742.c // 本文主角：PHY 状态机 + 算法├── lan8742.h // 寄存器掩码 + 状态枚举├── lan8742_conf_template.h // 用户裁剪：中断引脚、调试等级└── readme_lan8742_porting.md // 官方没给，本文补齐├── nicdrv.c // 调用 LAN8742_GetLinkState()├── ether
本文提出了一套基于Spring Boot的统一埋点系统设计方案。系统采用分层架构，包含埋点SDK、采集服务、消息队列、消费服务、ClickHouse存储和分析服务等模块。SDK提供注解和API两种接入方式，支持异步缓冲和降级策略。系统实现了从埋点采集到分析告警的完整闭环，通过消息队列解耦业务与存储，采用ClickHouse作为核心OLAP存储。规范方面定义了模块、页面、场景等标准字段，并设计了配套
介绍使用portainer部署kafka-->clickhouse的数据采集集群的方法
本文介绍了如何在基于ClickHouse的AI数据库中集成Tantivy全文搜索引擎，以提升非结构化文本数据的检索性能。面对全球数据爆炸性增长至181ZB的挑战，传统搜索引擎已无法满足精准捕捉用户意图的需求。文章详细阐述了选择Tantivy的原因，包括其BM25相关性评分、可配置分词器等核心特性，并分享了通过C++包装器实现与AI数据库无缝集成的技术方案。重点介绍了将Tantivy实现为Click
ClickHouse作为大规模时序数据处理的利器，完美匹配AIOps的核心需求（高吞吐写入、低延迟查询、多维度关联）。通过本文的实践案例与技术分析，企业可快速构建基于ClickHouse的AIOps系统，实现从“被动运维”到“主动运维”的转型。未来，随着LLM、向量搜索等技术的融合，ClickHouse在AIOps中的价值将进一步提升，成为企业数字化转型的核心支撑技术。
介绍了离线场景下安装docker portainer flink kafka openjdk maven等，以配置flink程序的离线开发测试环境的过程，以及简单的Flink Kafka框架。
ClickHouse支持将查询请求并行分发到多个节点上进行处理，实现分布式查询。这种处理方式利用了多台机器的计算力，减少了查询时间，提高了查询性能。在使用分布式表进行查询时，ClickHouse会自动根据负载均衡选择一个副本进行查询，确保查询的高效性和可靠性。副本复制则是为了保障数据的高可用性，每个分片可以有多个副本，ClickHouse 的分布式特性主要包括数据分片、副本复制和分布式查询
专为在线分析处理设计的列式数据库管理系统。其核心优势在于对超大规模数据集进行极快的即席查询，尤其擅长聚合计算。一个现代化的MPP 分析型数据库。它结合了实时分析、高并发查询和易用性，目标是提供统一的实时和离线数据分析平台。支持标准 SQL 且兼容 MySQL 协议。由 Elasticsearch 和 Kibana 的开源分支发展而来，是一个分布式搜索和分析引擎。核心能力在于全文搜索、日志分析、应用
当今数字化时代，企业运维管理日趋复杂，智能运维知识库成为破局关键。它既承载运维关键信息，助力效率飞升，又引领运维迈向智能化。但构建之路困难重重，与大语言模型结合却优势尽显。接下来，就让我们一同深入探讨智能运维知识库构建过程中的难点、优势以及至关重要的技术路径。知识库是一个组织或机构集中存储和管理知识及信息的系统或数据库。它是一个结构 化的知识管理工具，用于收集、整理、存储和分享各种类型的知识，如文
ClickHouse与MCP协议集成，优化智能体数据交互体验。MCP协议将第三方服务接入大语言模型(LLM)体系，ClickHouse凭借高性能特性天然适配智能体驱动的数据工作流。未来用户可通过自然语言界面直接交互，开发者能借助LLM构建数据产品，SRE团队可简化可观测性数据分析。ClickHouse已发布官方MCP服务器(mcp-clickhouse)，并展示与Agno、DSPy等主流AI框架的
这篇文章介绍了Trae + Everything Search的MCP服务，这是一款跨平台文件搜索解决方案。它整合了Windows、macOS和Linux系统的搜索工具，通过统一接口提供快速、可编程的文件搜索体验。文章详细说明了安装步骤和配置方法，包括索引路径设置和访问权限管理。特别强调了该服务与AI助手的协作能力，可自动执行文件查找任务。最后展示了在办公、开发和创意工作场景中的实际应用价值，突出
时间维度：如超过6个月未更新的数据。访问频率：如过去3个月未被查询的数据。
摘要：本文介绍利用Spring AI与Antv MCP Server快速生成数据可视化图表的技术方案。通过MCP协议实现AI模型与图表工具的标准化交互，支持15+种图表类型。文章详细演示了环境配置流程，并以柱形图生成为例说明调用方法，包含依赖安装、服务器启动和代码实现。该方案适用于报表生成等场景，具有零代码、高效集成的特点，同时提供了性能优化和安全建议。（150字）
通过Trae+Everything的MCP组合，我们不仅实现了跨平台、极速的文件搜索，更打通了AI与本地资源的“任督二脉”。二、核心工具解析：Trae、MCP与Everything的“化学反应”三、实战指南：从0到1搭建Trae+Everything的MCP服务。六、总结：未来已来，AI与本地文件的“深度绑定”Q1：Trae报错“无法连接MCP服务器”？一、引言：让AI成为你的“文件侦探”四、进阶
centos（或openEuler系统）安装clickhouse集群
最近发现的MCP Shrimp Task Manager（以下简称“Shrimp Task Manager”）或许能成为你的救星。这个基于模型上下文协议（MCP）的智能任务管理系统，专为AI代理设计，通过结构化任务编排、依赖跟踪和迭代优化，让AI的编程工作流更高效、更智能。简而言之，MCP是AI应用的“USB-C接口”。例如，当你让AI执行“分析股票数据并下单”的任务时，MCP能确保AI在调用不同
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