Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
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clickhouse-io
ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.
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查看安装方法包含的文件（4）
- SKILL.md1.9 KB
- references/data-pipeline.md4.1 KB
- references/query-optimization.md2.9 KB
- references/table-design.md1.9 KB
SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
ClickHouse Analytics Patterns
ClickHouse is a column-oriented DBMS for OLAP, optimized for fast analytical queries on large datasets. Key strengths: columnar storage, compression, parallel execution, distributed queries, real-time analytics.
Reference Files
| File | Contents |
|---|---|
| references/table-design.md | MergeTree engine types, table creation patterns, partitioning, ordering keys, data type selection |
| references/query-optimization.md | Filtering best practices, aggregations, window functions, materialized views, performance monitoring |
| references/data-pipeline.md | Bulk/streaming insert, ETL/CDC patterns, time series, funnel, cohort, and retention query templates |
Engine Selection Guide
| Engine | Use When | Trade-off |
|---|---|---|
| MergeTree | Default for most tables | No dedup or pre-aggregation |
| ReplacingMergeTree | Data has duplicates from multiple sources | Dedup only on merge, not query time |
| AggregatingMergeTree | Pre-computed rollups (hourly/daily stats) | Requires *State/*Merge function pairs |
Core Rules
- Batch inserts -- never insert row-by-row
- Specify columns -- avoid
SELECT * - Filter on indexed columns first -- match ORDER BY key order
- Denormalize -- minimize JOINs for analytical tables
- Leverage materialized views -- for real-time aggregations
ClickHouse excels at analytical workloads. Design tables for your query patterns, batch inserts, and leverage materialized views for real-time aggregations.
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