快速高效的 ClickHouse 數據庫

ClickHouse 是一個功能強大的開源列式數據庫管理系統，可以實時生成分析數據報告。 ClickHouse 旨在快速高效地處理大量數據。 Yandex、Mail.ru Group 和 Uber 等大公司都在使用它。 ClickHouse 通常被稱為 NoSQL 數據庫，因為它不使用傳統的關係模型。 相反，它使用面向列的方法，這使得它對分析工作負載非常高效。 ClickHouse 具有高度可擴展性，可以輕鬆部署在商用硬件上。 如果您正在尋找一種快速高效的方式來處理大量數據，ClickHouse 是一個不錯的選擇。 它易於使用，並且可以輕鬆擴展以滿足您的需求。

PopSQL 有一個協作的工作環境。 一個 SQL 編輯器和工作區，允許團隊在數據分析中更有效地協作。 通過提出正確的問題並採取必要的步驟，我們可以更好地了解周圍的環境並更好地了解自己。 InterBase 系統結合了銷售點 (POS) 和餐廳管理，使餐廳管理更加輕鬆。 借助 TouchBistro 強大的平台，餐廳經營者可以精簡和簡化他們的運營。 SOAX 提供住宅和移動代理服務，使您的團隊能夠實現其網絡數據抓取、競爭情報、SEO 和 SERP 分析的目標。 使用來自任何數據庫的數據，將其組織成一致的指標，並將其用於每個應用程序以構建一致的指標。

通過允許用戶通過 clickShare 自由自然地相互交互，它使人們能夠更好地了解彼此。 ClickShare 通過使用 AirPlay、Google Cast 和 Miracast 與這些平台兼容。 您可以在不到 7 秒的時間內通過自己的設備進行協作和點擊。 通過此應用程序可在會議室中使用屏幕共享和高級功能。 DbVisualizer 是一種流行的數據庫編輯器，世界上許多大公司都在使用它。 When I Work When I Work 允許企業以簡單方便的方式安排、跟踪時間和出勤，並與他們的小時工溝通。 呼叫中心可以使用 CallShaper 來分析數據庫以查找固定電話和無線線索、請勿呼叫列表號碼和呼叫放棄率。 使用預測和預覽撥號器，營銷代理可以自動化呼叫處理過程。

Clickhouse 是一種面向列的關係數據庫，可在 MemSQL、Vertica、Redshift、BigQuery、Snowflake、Greenplum 等數據庫中找到。 它們都使用 SQL 對大型數據庫進行分析查詢。

ClickHouse 的早期開發包括 SQL 作為數據管理和查詢的主要語言。

在其初始版本中，ClickHouse 是第一個支持專有數據庫（如 Sybase IQ、Vertica 和 Snowflake）的性能、成熟度和可擴展性的開源 SQL 數據倉庫。

Clickhouse 是一個什麼樣的數據庫？

ClickHouse 是面向列的數據庫管理系統 (DBMS)，適用於 OLAP（聯機分析處理）工作負載。 它旨在以快速高效的方式處理大量數據。 ClickHouse 是開源的，可在 Apache 2.0 許可下使用。

ClickHouse的面向列的數據庫管理系統（DBMS）用於查詢的在線分析處理。 如果在面向列的數據庫中，大多數查詢的完成速度至少要快 100 倍。 不同的應用程序更喜歡存儲數據的不同順序。 ClickHouse 的分析查詢處理過程是使用盡可能多的系統資源來執行的。 數據訪問場景是那些描述查詢次數、頻率和這些查詢所佔比例的場景。 如果要確保系統按預期運行，定制系統設置以在更高負載下使用是至關重要的。 沒有一種系統可以同時滿足所有客戶的需求。

對於此查詢，服務器每秒可以處理數十億行數據。 為了處理整個向量的所有操作，必須執行整個查詢； 因此，必須大量執行整個查詢。 當您不對任何半正常的磁盤子系統執行此操作時，查詢解釋器將不可避免地停止 CPU。

Clickhouse 如何勝過其他時間序列數據庫管理系統

儘管有許多專門的時間序列數據庫管理系統，但 ClickHouse 可以勝過大多數係統，因為它專注於查詢執行速度。 用戶還可以使用 SQL 查詢管理他們的帳戶和訪問他們的角色，使其與大多數關係數據庫管理系統兼容。

Clickhouse 是關係數據庫嗎？

ClickHouse 是一個面向列的數據庫管理系統 (DBMS)，用於數據的聯機分析處理 (OLAP)。 它旨在以快速且可擴展的方式處理大量數據。 ClickHouse 是一個開源項目，在 Apache 許可下可用。

ClickHouse 包括一個開箱即用的柱狀分析數據庫。 分析型數據庫專為少量的慢速查詢而設計。 但是，ClickHouse 可能能夠為我們的任務自行處理它。 為了模擬短信，我使用了 30 億條 reddit 評論（從 2007 年到 2017 年的 10 年）。 在此示例中，我想使用 ClickHouse 檢索最近十個 reddit 評論。 您可以使用 ClickHouse 將數據存儲在磁盤上而不是壓縮它，這太棒了。 因為 created_utc 是主鍵（排序依據），所以選擇只有 ID 的消息將需要全表掃描。

一旦我們知道時間戳 (created_UTc)，時鐘就會開始閃爍。 從理論上講，物化視圖理論上可以模擬其他索引。 結果主鍵的tailing order改成了慢很多，主鍵能讀到的數據只有幾行。 ClickHouse 應用程序能夠以 Alcott 表的形式運行更新和刪除。 它被稱為更新/刪除（clickhouse 術語）。 一旦返回怪物查詢，它將以異步方式執行。 簡單的看一下系統，就很容易看出已經取得的進步。

ClickHouse 的分析系統的獨特之處在於它採用了海量並行模型。 它有可能（通過一些技巧）用作後端數據庫，為公共 API 網關提供支持，該網關同時服務於實時和分析查詢。 如果您將 ClickHouse 用於此項目或任何其他項目，請告訴我。

Clickhouse：數據分析和報告的完美工具

另一方面，ClickHouse 非常適合數據分析和報告。 由於其列格式，大型數據集特別適合它。 通過這樣做，您可以快速檢查數據中的模式和關係。 此外，ClickHouse 的速度非常快，非常適合實時分析。

是Clickhouse Db嗎？

Clickhouse 是一個強大的數據庫，可以快速查詢和分析數據。 它具有廣泛的應用，可用於從商業智能到科學研究的一切領域。 Clickhouse 還具有高度可擴展性，因此它可以輕鬆處理大量數據。

ClickHouse 是一種開源數據庫管理系統(DBMS)，它採用面向列的操作。 它是聯機分析處理 (OLAP) 的絕佳選擇，並且非常人性化。 得益於其實時處理技術，ClickHouse 可以在幾秒鐘內返回處理後的結果。 這使得它可以用於需要處理大量結構化數據的應用程序。 ClickHouse 是一種面向列的數據庫管理系統，它通過主鍵分隔數據，以便對其進行物理組織。 大型查詢在多個內核上執行並消耗大量資源。 當數據添加到 ClickHouse 表時，它會自動更新而不使用鎖。

ClickHouse 在很多方面都是獨一無二的，這意味著您可能會犯下導致性能不佳的錯誤。 ClickHouse 的解決方案功能強大、可擴展且靈活，優於市場上的其他解決方案。 ClickHouse 專為 OLAP 應用程序而設計，它包括大量優化以高速讀取數據和處理複雜請求。 在決定 ClickHouse 是否適合您的天氣時，充分理解 OLAP 和 OLTP 系統之間的差異至關重要。 ClickHouse 是一個開源項目，您可以按照其說明創建自己的項目。 ClickHouse 中的表是使用預定義的模式創建的。 作為 ClickHouse 用戶，您可以完全專注於您正在創建的產品，我們將保持基礎設施的平穩運行，您可以完全忘記它。

使用 Clickhouse 的好處

因為它是一個高性能的服務器，它可以處理數據倉庫和其他應用程序中的大量數據。 ClickHouse 也是數據分析和報告的不錯選擇。 ClickHouse 由於其柱狀結構，可以快速識別數據集中最重要的數據點。 Click House 有哪些好處？ ClickHouse 具有許多優勢，使其成為管理數據的熱門選擇。 由於它具有高度可擴展性，因此可以快速輕鬆地處理大量數據。 此外，它非常適合數據分析和報告，這使其成為盡快生成準確結果的理想選擇。 此外，ClickHouse 是一個開源應用程序，允許用戶輕鬆自定義它。

Clickhouse 是時間序列數據庫嗎？

Clickhouse是一個時序數據庫，支持SQL進行數據分析。 它專為在短時間內處理大量數據而設計。 它以其高性能和可擴展性而被許多公司使用。

Time Series Benchmark Suite (TSBS) 是一組工具和程序，可生成數據並在各種數據庫上運行讀寫性能測試。 ClickHouse 將添加到我們當前支持的數據庫列表中。 我們被迫重寫查詢和程序適配器，以便將 TSBS 用於 ClickHouse，這項任務需要一些時間。 ClickHouse 每秒能夠加載近 4M 指標（或每秒 400Krows），比 Timescale DB 快三倍，比 InfluxDB 快 1.8 倍。 如下圖所示，每種數據庫類型在 8 個並行工作器中執行 1000 次重複。 ClickHouse 在對抗用於時間序列分析的流行數據庫（例如 TimescaleDB 和 InfluxDB）時非常成功。 它在數據加載和壓縮方面的表現明顯好於預期。

我們可以創建一個帶有 tag_id 的特殊數據結構來計算單獨表中的最後一條記錄，並且它會實時跟踪記錄。 當查詢處於最後階段時，類似的方法可以提供更高級別的性能。 ClickHouse 是一種廣泛用於一般用途的分析型 DBMS 。 InfluxDB 通過展示其作為時間序列 DBMS 的類，在跨多種查詢類型的良好執行能力方面脫穎而出。 對於某些類型的查詢，它是比 TimescaleDB 更好的選擇，因為它採用更高效的索引結構，在 SQL 中具有更大的靈活性，並使用特定的時間序列優化。 ClickHouse 是一個後端，已經被許多喜歡使用時間序列軟件的組織所使用。

為什麼 Clickhouse 值得你花時間

你在等什麼？ 你可以試試 ClickHouse，看看它是否值得。

Clickhouse 數據庫

ClickHouse 是一個免費的開源列式數據庫管理系統，可以實時生成分析數據報告。 ClickHouse 使用 SQL 查詢進行數據選擇，並支持各種數據類型、聚合函數和表連接。

ClickHouse 是眾所周知的最快的雲數據倉庫之一。 Aiven for ClickHouse 允許您創建集群、部署新節點、遷移雲並從單個儀表板監控所有內容。 ClickHouse 提供了一組多樣化的 SQL 分析擴展和卓越的性能。 當談到 Aiven for ClickHouse 時，所有定價都包括在內，確保您永遠不必擔心月底。 這裡有一個透明的定價模型。 沒有隱藏費用或收費； 所有支付都包括網絡到數據存儲，以及所有其他服務。 數據集成內置於系統中。 自動更新和升級是一件好事。 決定您將需要集群和區域，然後根據需要關閉它們。

Clickhouse 與 Elasticsearch

ClickHouse 是一個 C 二進製文件，可以在 Android 手機（真的）、具有數百個節點的集群中以及整個 Linux 上找到。 ClickHouse 安裝通常使用單個節點，因為所需資源很少。 除了 Elasticsearch，還必須安裝 Java。

ClickHouse 的列存儲計算技術由 Yandex 開發。 它是一個基於列存儲計算的分析型數據庫。 Elasticsearch 是一個完全基於 Lucene 的近實時分佈式搜索分析平台。 是ClickHouse、ElasticEye等應用廣泛的數據產品，可以分佈式部署。 ClickHouse雖然採用分佈式架構，但運維能力有限，易用性較差。 在分佈式部署和集群規模的彈性方面，ClickHouse和ElasticScale類似。 用戶必須手動配置集群節點地址才能發現其集群上的節點。

在Elasticsearch中，實時寫入分為兩部分。 ClickHouse中的內存存儲引擎被徹底去除，數據直接存儲在磁盤上。 Lucene 索引由單獨的段組成，段是索引的最小單位。 作為 ClickHouse 實現高寫入吞吐量的努力的一部分，實現了對客戶端的快速批量寫入。 ClickHouse 已被證明需要實時多副本同步。 它是默認的聚簇索引，可用於加速數據掃描。 ClickHouse 更新主鍵數據的方式與 Elasticsearch 完全不同。

數據掃描時，可以動態改變數據類型，也可以緩慢異步調整字段類型。 ClickHouse 的存儲與其對應的存儲沒有強關聯，因為它的分析功能側重於搜索數據。 ElasticSearch 是一個通用的搜索引擎。 在大多數情況下，搜索引擎查詢的複雜性是有限的。 相對於數據庫計算引擎，Elasticsearch云不支持流式處理。 通過使用 Elasticsearch 的原生查詢 API，用戶仍然可以從他們的搜索中獲得最大收益。 ClickHouse 是一個以列存儲為主要組件的引擎； 它基於有序存儲。

當查詢或掃描數據時，根據存儲有序性、塊統計信息和分區鍵等信息推斷將掃描列存儲塊。 ClickHouse 對 Elasticsearch 的分析查詢能力進行了詳細的分解。 ClickHouse 應用程序只有一個用於 I/O 的 UnCompressedBlockCache 和一個用於系統的 PageCache。 Native ClickHouse 不支持二級索引。 過濾器只有在數據量大的情況下，改變查詢條件時才有用。 因此並發度並不高，除非Elasticsearch的數據緩存足夠大，可以將所有原始數據都存儲在內存中。 在分析查詢場景中，ClickHouse 提供了遠超 Elasticsearch 的性能。

日誌分析表明，ClickHouse 和 Elasicsearch 之間的性能差距隨著 WHERE 子句過濾的記錄數的增加而增加。 ClickHouse更適合大數據量的低成本分析場景，因為它的磁盤帶寬得到充分利用。 二級索引在 ClickHouse 上不可用。 在並發查詢性能方面，它改變了遊戲規則。 二級索引可以用來比較ClickHouse和Elasticsearch的點查詢性能。 筆者使用ESSD本地文件導入方式，對Elasticsearch和ClickHouse從上述數據集導入數據的導入性能進行了測試對比。 ClickHouse 由於其向量化計算和列存儲模式，將執行更好的並發性。 由於可以輕鬆容納大數據量，ClickHouse適用於大數據量的低成本分析場景。 ClickHouse，在數據導入和存儲成本方面，是 Elasticsearch 更划算的替代方案。

Clickhouse 與 Postgres

在談到 Clickhouse 與 Postgres 時，沒有明顯的贏家。 這兩個數據庫都有自己的優點和缺點。 Clickhouse 在查詢方面更快，但 Postgres 更可靠。 Postgres 的功能也更豐富，而 Clickhouse 更易於使用。

除了作為 NoSQL 數據庫之外，Mongo 還允許您以對其他 NoSQL 工具（如 Postgres）有意義的方式對數據建模。 在分析像 Mongo 這樣的工具時，很容易尋找描述性特徵，例如關係實施、事務以及刪除、更新和插入級聯的效果。 要了解數據的存儲方式，了解系統中存儲了哪些數據至關重要。 在微服務環境中，MongoDB 甚至更好，因為您的模型可以小得多，從而更容易建立關係。 如果您的模式設計得當，這對您來說沒什麼區別，但如果它被複製，它就會有很小的區別。 我的目標是鼓勵年輕一代，即使有必要使用任何可用的工具。