thedinosaurmail

那就学编译原理,学完编译原理再看 cpp

在使用 ClickHouse 进行表的设计时，针对您的需求，我们需要考虑如何优化存储和查询效率，尤其是面对大规模数据和复杂查询（如跨地域合并统计）。以下是一个基于您需求的示例表结构，包括了用户 ID 、打点时间、地域信息和打点数。

首先，考虑到数据量和查询需求，建议使用 MergeTree 系列引擎，它适用于大数据量的存储和分析，支持高效的数据插入和实时查询。

表结构设计
sql
Copy code
CREATE TABLE user_events
(
`event_date` Date,
`user_id` UInt64,
`city_id` UInt32,
`country_id` UInt32,
`event_count` UInt32,
`event_datetime` DateTime
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, country_id, city_id, user_id)
SAMPLE BY user_id
SETTINGS index_granularity = 8192;
字段解释：
event_date: 打点发生的日期，用于分区和快速过滤。
user_id: 用户的唯一标识符。
city_id: 城市的唯一标识符，需要有一个额外的映射表来解释每个城市 ID 对应的实际城市。
country_id: 国家的唯一标识符，同样需要一个映射表来详细说明。
event_count: 该用户在该日的打点数，考虑到您的业务场景，可能需要在数据插入前进行聚合计算。
event_datetime: 打点的具体时间点，支持精确到秒的时间戳，可用于进一步的时间序分析。
注意事项：
分区策略：根据 event_date 进行分区，可以有效地管理数据的存储和查询，尤其是对历史数据的分析。
排序键：通过(event_date, country_id, city_id, user_id)进行排序，优化查询性能，特别是当进行地域和时间范围的查询时。
采样：通过 SAMPLE BY user_id 支持对数据进行采样查询，适用于需要估算或快速分析的场景。
索引粒度：index_granularity 设置为 8192 ，这是一个平衡查询速度和存储效率的配置。根据实际数据量和查询模式，这个值可能需要调整。
多地域查询设计思路：
对于跨地域的统计分析，可以在查询时通过 GROUP BY 语句实现。例如，如果需要合并计算用户在同一天内不同城市（或国家）的打点数，可以通过将 user_id 和 event_date 作为聚合的关键字，然后对 event_count 求和。

直接写 clickhouse 就行 ，不需要怎么设计设计
uid ，country ，province ，create_at

主要是要判断好按什么排序就行

clickhouse , 10 亿还好 ，按天分区就行

debian 桌面的路过 , 感觉 debian 很稳定

搜索一下提问的智慧
要先写：
1 遇到什么问题
2 自己做了什么努力
3 努力之后报了什么错误，希望遇到什么帮助

如果这么写，他们会很开心帮忙你的

后端的话如果主力语言是弱类型语言比如 php ，就可用学 java/c++/rust/go
后端如果主力语言是 java ，可用学 rust/js/c/groovy/go
也就是主力弱类型语言就学一门强类型语言
如果主力语言是有 gc ，就学一门无 gc 的语言

如果想 nlp 就 python+ c++ + rust

如果是前后端都想学就学 js/ts/react

我不喜欢 vue 那种写法,还挺喜欢 react 的写法