全丢 es 感觉比较麻烦，sql 比较长涉及表比较多,还没试过

@lllllliu 链接： https://pan.baidu.com/s/1WD4n0dFtzt5lMQIqSHaI2w
提取码：jzyq

@wqhui 历史版本遗留的数据，没人知道怎么存的，想试着解析下

@wqhui 历史版本遗留的数据，没人怎么存的，想试着解析下

@anonyp 有查询条件也能做视图吗

@tanszhe 不加 where 内存不够用了，测试机器只配了 16g 内存,加了类似性别的字段过滤后用时 4s 。
结果如下
china> select name ,count(*) from person where category = 'XXX' group by name order by count(1) desc limit 0,10
[2021-01-25 15:34:03] 10 rows retrieved starting from 1 in 3 s 995 ms (execution: 3 s 973 ms, fetching: 22 ms)

@ppbaozi 姓名只是举例，怕暴露产品信息

@polymerdg 不是，可以把姓名理解成商品，随便举例的，类似给运营人员用的爆款商品分析

@tanszhe
CREATE TABLE china.base_person_info
(
`id` String,
`birthday` Nullable(String),
`location` Nullable(String),
`name` Nullable(String),
`type` Nullable(String),
`category` Nullable(String),
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id
SETTINGS index_granularity = 8192

查询语句
select name,count(*) from group by name limit 10,1
又加了点数据报错了...
Code: 241, e.displayText() = DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded: would use 9.32 GiB (attempt to allocate chunk of 4718592 bytes), maximum: 9.31 GiB: While executing AggregatingTransform (version 20.5.2.7 (official build))

@EthanDon clickhouse 试了 1 亿时间 group 要 5,6 秒了

@iceecream 刚搜了下，es 的 group by 在多 shard 下好像是不精确的

@xiaoyang7545 可以

@mapoor 还得分页

补充下硬件和需求：
可以给两台 128G 内存，1TSSD 服务器
需求类似这种，
1.查找 20-30 岁使用人数最多的十个姓名
2.查找南方地区和北方地区使用人数最多的十个姓名
3.查找不同性别使用人数最多的十个姓名
还用很多类似条件随意检索

分母

分母

分子

分子