Die schnelle und effiziente ClickHouse-Datenbank

ClickHouse ist ein leistungsstarkes spaltenorientiertes Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das die Generierung analytischer Datenberichte in Echtzeit ermöglicht. ClickHouse wurde entwickelt, um riesige Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten. Es wird von großen Unternehmen wie Yandex, Mail.ru Group und Uber verwendet. ClickHouse wird oft als NoSQL-Datenbank bezeichnet, da es nicht das traditionelle relationale Modell verwendet. Stattdessen verwendet es einen spaltenorientierten Ansatz, der es für analytische Workloads hocheffizient macht. ClickHouse ist hochgradig skalierbar und kann problemlos auf handelsüblicher Hardware bereitgestellt werden. Wenn Sie nach einer schnellen und effizienten Möglichkeit suchen, große Datenmengen zu verarbeiten, ist ClickHouse eine großartige Option. Es ist einfach zu bedienen und kann leicht an Ihre Bedürfnisse angepasst werden.

PopSQL hat eine kollaborative Arbeitsumgebung. Ein SQL-Editor und -Arbeitsbereich, der es Teams ermöglicht, bei der Datenanalyse effektiver zusammenzuarbeiten. Indem wir die richtigen Fragen stellen und die notwendigen Schritte unternehmen, können wir unsere Umgebung besser verstehen und uns selbst besser verstehen. Das InterBase-System, das Point-of-Sale (POS) und Restaurantmanagement kombiniert, erleichtert die Verwaltung von Restaurants. Mit der leistungsstarken Plattform von TouchBistro können Gastronomen ihre Abläufe rationalisieren und vereinfachen. SOAX bietet einen privaten und mobilen Proxy-Service, der es Ihrem Team ermöglicht, seine Ziele für Webdaten-Scraping, Wettbewerbsinformationen, SEO und SERP-Analyse zu erreichen. Nutzen Sie Daten aus beliebigen Datenbanken, organisieren Sie sie in konsistente Metriken und verwenden Sie sie mit jeder App, um konsistente Metriken zu erstellen.

Indem es den Benutzern ermöglicht wird, über clickShare frei und natürlich miteinander zu interagieren, ermöglicht es den Menschen, einander besser zu verstehen. ClickShare ist durch die Verwendung von AirPlay, Google Cast und Miracast mit diesen Plattformen kompatibel. Sie können in weniger als 7 Sekunden von Ihrem eigenen Gerät aus zusammenarbeiten und klicken. Über diese App sind die Bildschirmfreigabe und erweiterte Funktionen im Besprechungsraum verfügbar. DbVisualizer ist ein beliebter Datenbank-Editor , der von vielen der weltweit größten Unternehmen verwendet wird. When I Work When I Work ermöglicht es Unternehmen, Zeit und Anwesenheit zu planen, zu verfolgen und mit ihren stündlichen Mitarbeitern auf einfache und bequeme Weise zu kommunizieren. CallShaper kann von Callcentern verwendet werden, um Datenbanken zu analysieren, um Festnetz- und Mobilfunk-Leads, Listennummern für „Nicht anrufen“ und Anrufabbruchraten zu finden. Mithilfe von Predictive- und Preview-Dialern können Marketingagenten die Anrufbearbeitungsprozesse automatisieren.

Clickhouse ist eine spaltenorientierte relationale Datenbank, die in Datenbanken wie MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum und anderen zu finden ist. Alle verwenden SQL, um analytische Abfragen in großen Datenbanken durchzuführen.

Die frühe Entwicklung von ClickHouse umfasste SQL als primäre Sprache für die Datenverwaltung und -abfrage.

In seiner ersten Version ist ClickHouse das erste Open-Source-SQL-Data Warehouse , das die Leistung, Reife und Skalierbarkeit von proprietären Datenbanken wie Sybase IQ, Vertica und Snowflake unterstützt.

Welche Art von Datenbank ist Clickhouse?

ClickHouse ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem (DBMS) für OLAP-Workloads (Online Analytical Processing). Es ist darauf ausgelegt, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten. ClickHouse ist Open Source und steht unter der Apache 2.0-Lizenz.

Das spaltenorientierte Datenbankmanagementsystem (DBMS) von ClickHouse wird für die analytische Online-Verarbeitung von Anfragen verwendet. Die meisten Abfragen können mindestens 100-mal schneller abgeschlossen werden, wenn sie sich in einer spaltenorientierten Datenbank befinden. Unterschiedliche Reihenfolgen zum Speichern von Daten sind für eine Vielzahl von Anwendungen vorzuziehen. Der analytische Abfrageverarbeitungsprozess von ClickHouse wird unter Verwendung so vieler Systemressourcen wie möglich ausgeführt. Datenzugriffsszenarien beschreiben die Anzahl der Abfragen, die Häufigkeit und den Anteil dieser Abfragen. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass das System wie erwartet funktioniert, ist es wichtig, das System für die Verwendung bei höherer Last anzupassen. Es gibt kein System, das die Bedürfnisse einer ganzen Reihe von Kunden gleichzeitig erfüllen kann.

Für diese Abfrage kann ein Server mehrere Milliarden Datenzeilen pro Sekunde verarbeiten. Um alle Operationen für ganze Vektoren zu handhaben, muss eine ganze Abfrage ausgeführt werden; daher muss eine ganze Abfrage in großer Zahl ausgeführt werden. Wenn Sie dies nicht mit einem halbwegs anständigen Festplattensubsystem tun, wird der Abfrageinterpreter die CPU unweigerlich blockieren.

Wie Clickhouse andere Zeitreihen-Datenbankverwaltungssysteme übertrifft

Trotz der Tatsache, dass es zahlreiche spezialisierte Zeitreihen-Datenbankverwaltungssysteme gibt, kann ClickHouse die meisten von ihnen übertreffen, da es sich auf die Geschwindigkeit der Abfrageausführung konzentriert. Benutzer können ihre Konten und den Zugriff auf ihre Rollen auch mithilfe von SQL-Abfragen verwalten, wodurch sie mit den meisten Verwaltungssystemen für relationale Datenbanken kompatibel sind.

Ist Clickhouse eine relationale Datenbank?

ClickHouse ist ein spaltenorientiertes Datenbankmanagementsystem (DBMS) für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) von Daten. Es ist darauf ausgelegt, große Datenmengen schnell und skalierbar zu verarbeiten. ClickHouse ist ein Open-Source-Projekt und steht unter der Apache-Lizenz.

ClickHouse enthält eine spaltenweise analytische Datenbank, die sofort einsatzbereit ist. Analytische Datenbanken sind auf die geringe Anzahl langsamer Abfragen ausgelegt. ClickHouse kann es jedoch für unsere Aufgaben möglicherweise selbst handhaben. Um Textnachrichten zu simulieren, habe ich 3 Milliarden Reddit-Kommentare verwendet (10 Jahre von 2007 bis 2017). In diesem Beispiel wollte ich ClickHouse verwenden, um die letzten zehn Reddit-Kommentare abzurufen. Sie können ClickHouse verwenden, um Daten auf der Festplatte zu speichern, anstatt sie zu komprimieren, was fantastisch ist. Da created_utc der Primärschlüssel ist (sortieren nach), erfordert die Auswahl einer Nachricht mit nur der ID einen vollständigen Tabellenscan.

Die Uhr beginnt zu blinken, sobald wir den Zeitstempel kennen (created_UTc). Theoretisch könnten materialisierte Views theoretisch andere Indizes simulieren. Infolgedessen wurde die Tailing-Reihenfolge für den Primärschlüssel in eine viel langsamere geändert, und es konnten nur wenige Datenzeilen aus dem Primärschlüssel gelesen werden. Die ClickHouse-Anwendung kann Aktualisierungen und Löschungen in Form einer Alcott-Tabelle ausführen. Es ist bekannt als UPDATE / DELETE (Clickhouse-Terminologie). Es wird asynchron ausgeführt, sobald die Monsterabfragen zurückgegeben werden. Es ist einfach, den Fortschritt zu sehen, der gemacht wurde, indem man einfach das System liest.

Das Analysesystem von ClickHouse ist insofern einzigartig, als es ein massives paralleles Modell verwendet. Es kann potenziell (mit einigen Hacks) als Backend-Datenbank verwendet werden, die ein öffentliches API-Gateway betreibt, das sowohl Echtzeit- als auch analytische Abfragen bedient. Bitte teilen Sie mir mit, ob Sie ClickHouse für dieses oder ein anderes Projekt verwenden.

Clickhouse: Das perfekte Tool für Datenanalyse und Reporting

ClickHouse hingegen eignet sich hervorragend für die Datenanalyse und Berichterstattung. Aufgrund seines spaltenförmigen Formats eignet es sich besonders gut für große Datensätze. So können Sie schnell Muster und Zusammenhänge in Ihren Daten untersuchen. Darüber hinaus hat ClickHouse eine sehr hohe Geschwindigkeit, wodurch es ideal für Echtzeitanalysen ist.

Ist Clickhouse Db?

Clickhouse ist eine leistungsstarke Datenbank, die eine schnelle Abfrage und Analyse von Daten ermöglicht. Es hat eine Vielzahl von Anwendungen und kann für alles von Business Intelligence bis hin zu wissenschaftlicher Forschung verwendet werden. Clickhouse ist außerdem hochgradig skalierbar, sodass große Datenmengen problemlos verarbeitet werden können.

ClickHouse, ein Open-Source-Datenbankverwaltungssystem (DBMS), verwendet spaltenorientierte Operationen. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) und äußerst benutzerfreundlich. ClickHouse kann dank seiner Echtzeit-Verarbeitungstechnologie verarbeitete Ergebnisse innerhalb von Sekunden zurückgeben. Dies ermöglicht den Einsatz in Anwendungen, die große Mengen strukturierter Daten verarbeiten müssen. ClickHouse, ein spaltenorientiertes Datenbankverwaltungssystem, trennt Daten nach Primärschlüssel, um sie physisch zu organisieren. Große Abfragen werden auf mehreren Kernen ausgeführt und verbrauchen viele Ressourcen. Wenn Daten zu einer ClickHouse-Tabelle hinzugefügt werden, werden sie automatisch ohne Verwendung von Sperren aktualisiert.

ClickHouse ist in vielerlei Hinsicht einzigartig, was bedeutet, dass Sie Fehler machen können, die zu einer unterdurchschnittlichen Leistung führen. Die Lösungen von ClickHouse sind leistungsstark, skalierbar und flexibel und anderen Lösungen auf dem Markt überlegen. ClickHouse wurde für OLAP-Anwendungen entwickelt und enthält eine Reihe von Optimierungen, um Daten zu lesen und komplexe Anforderungen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Ein gutes Verständnis der Unterschiede zwischen OLAP- und OLTP-Systemen ist entscheidend für die Entscheidung, ob ClickHouse die richtige Wahl für Ihr Wetter ist oder nicht. ClickHouse ist ein Open-Source-Projekt, das Sie selbst erstellen können, indem Sie dessen Anweisungen folgen. Tabellen bei ClickHouse werden anhand eines vordefinierten Schemas erstellt. Als ClickHouse-Benutzer können Sie sich ausschließlich auf das Produkt konzentrieren, das Sie erstellen, und wir sorgen dafür, dass die Infrastruktur so reibungslos läuft, dass Sie sie vollständig vergessen können.

Die Vorteile der Verwendung von Clickhouse

Da es sich um einen Hochleistungsserver handelt, kann er große Datenmengen in Data Warehouses und anderen Anwendungen verarbeiten. ClickHouse ist auch eine gute Wahl für die Datenanalyse und Berichterstattung. ClickHouse kann aufgrund seiner spaltenförmigen Struktur die wichtigsten Datenpunkte in einem Datensatz schnell identifizieren. Was sind einige der Vorteile von Click House? ClickHouse hat eine Reihe von Vorteilen, die es zu einer beliebten Wahl für die Verwaltung von Daten machen. Da es hochgradig skalierbar ist, kann es große Datenmengen schnell und einfach verarbeiten. Darüber hinaus eignet es sich gut für die Datenanalyse und Berichterstellung, was es ideal macht, um so schnell wie möglich genaue Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus ist ClickHouse eine Open-Source-Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, sie einfach anzupassen.

Ist Clickhouse eine Zeitreihendatenbank?

Clickhouse ist eine Zeitreihendatenbank, die SQL für die Datenanalyse unterstützt. Es ist speziell darauf ausgelegt, große Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten. Es wird von vielen Unternehmen wegen seiner hohen Leistung und Skalierbarkeit verwendet.

Die Time Series Benchmark Suite (TSBS) ist eine Sammlung von Tools und Programmen, die Daten generieren und Schreib- und Leseleistungstests für verschiedene Datenbanken ausführen. ClickHouse wird der Liste der Datenbanken hinzugefügt, die wir derzeit unterstützen. Wir waren gezwungen, Abfragen neu zu schreiben und Adapter zu programmieren, um TSBS für ClickHouse zu verwenden, eine Aufgabe, die einige Zeit in Anspruch nahm. ClickHouse konnte fast 4 Millionen Metriken pro Sekunde (oder 400 Krows pro Sekunde) laden, was dreimal schneller als Timescale DB und 1,8-mal schneller als InfluxDB war. Jeder Datenbanktyp führte 1000 Wiederholungen in 8 parallelen Workern aus, wie in den folgenden Diagrammen gezeigt. ClickHouse war sehr erfolgreich gegenüber gängigen Datenbanken, die für Zeitreihenanalysen verwendet werden, wie TimescaleDB und InfluxDB. In Bezug auf Datenlast und Komprimierung schnitt es deutlich besser ab als erwartet.

Wir könnten eine spezielle Datenstruktur mit tag_id erstellen, die den letzten Datensatz in einer separaten Tabelle berechnet und den Datensatz in Echtzeit verfolgt. Ein ähnlicher Ansatz kann ein viel höheres Leistungsniveau bieten, wenn sich eine Abfrage in der allerletzten Phase befindet. ClickHouse ist ein weit verbreitetes analytisches DBMS für allgemeine Zwecke. InfluxDB zeichnete sich durch seine Fähigkeit aus, bei mehreren Abfragetypen eine gute Leistung zu erbringen, indem es seine Klasse als Zeitreihen-DBMS demonstrierte. Es ist eine bessere Wahl als TimescaleDB für bestimmte Arten von Abfragen, da es eine effizientere Indexstruktur verwendet, mehr Flexibilität in SQL bietet und spezifische Zeitreihenoptimierungen verwendet. ClickHouse ist ein Backend, das bereits von einer Reihe von Organisationen verwendet wurde, die Zeitreihensoftware bevorzugen.

Warum Clickhouse Ihre Zeit wert ist

Worauf wartest du? Sie können ClickHouse ausprobieren und sehen, ob es sich lohnt.

Clickhouse-Datenbank

ClickHouse ist ein kostenloses und quelloffenes spaltenorientiertes Datenbankverwaltungssystem, das die Generierung analytischer Datenberichte in Echtzeit ermöglicht. ClickHouse verwendet SQL-Abfragen für die Datenauswahl und unterstützt verschiedene Datentypen, Aggregationsfunktionen und Tabellenverknüpfungen.

ClickHouse ist bekannt dafür, eines der schnellsten Cloud Data Warehouses zu sein. Mit Aiven für ClickHouse können Sie Cluster erstellen, neue Knoten bereitstellen, Clouds migrieren und alles von einem einzigen Dashboard aus überwachen. ClickHouse bietet eine Vielzahl von SQL-Analyseerweiterungen und eine hervorragende Leistung. Wenn es um Aiven für ClickHouse geht, sind alle Preise enthalten, sodass Sie sich keine Gedanken über das Monatsende machen müssen. Hier gibt es ein transparentes Preismodell. Es gibt keine versteckten Gebühren oder Abgaben; Alle Zahlungen beinhalten die Vernetzung zur Datenspeicherung sowie alle anderen Dienstleistungen. Datenintegrationen sind in das System integriert. Automatische Updates und Upgrades sind eine gute Sache. Treffen Sie eine Entscheidung, dass Sie Cluster und Regionen benötigen, und fahren Sie sie dann nach Bedarf herunter.

Clickhouse vs. Elasticsearch

ClickHouse, eine C-Binärdatei, ist auf Android-Telefonen (wirklich), in Clustern mit Hunderten von Knoten und überall unter Linux zu finden. ClickHouse-Installationen verwenden normalerweise einen einzelnen Knoten, da so wenige Ressourcen erforderlich sind. Neben Elasticsearch muss auch Java installiert sein.

Die Column-Storage-Computing-Technologie von ClickHouse wurde von Yandex entwickelt. Es ist eine analytische Datenbank , die auf Column-Storage-Computing basiert. Elasticsearch ist eine Plattform für verteilte Suchanalysen nahezu in Echtzeit, die vollständig auf Lucene basiert. Es handelt sich um weit verbreitete Datenprodukte wie ClickHouse und ElasticEye, die verteilt bereitgestellt werden können. Trotz der verteilten Architektur von ClickHouse sind seine O&M-Fähigkeiten begrenzt und seine Benutzerfreundlichkeit schlecht. In Bezug auf die Elastizität der verteilten Bereitstellung und Clusterskalierung sind ClickHouse und ElasticScale ähnlich. Der Benutzer muss die Cluster-Knotenadresse manuell konfigurieren, um Knoten in seinem Cluster zu erkennen.

In Elasticsearch ist das Schreiben in Echtzeit in zwei Teile unterteilt. Die Speicher-Engine in ClickHouse wird vollständig entfernt und die Daten werden direkt auf der Festplatte gespeichert. Der Lucene-Index besteht aus einzelnen Segmenten, und ein Segment ist die kleinste Einheit des Index. Im Rahmen der Bestrebungen von ClickHouse, einen hohen Schreibdurchsatz zu erreichen, wird schnelles Batch-Schreiben an den Client implementiert. Es hat sich gezeigt, dass ClickHouse eine Synchronisierung mehrerer Replikate in Echtzeit erfordert. Es ist ein standardmäßiger gruppierter Index, der verwendet werden kann, um das Scannen von Daten zu beschleunigen. ClickHouse aktualisiert Primärschlüsseldaten auf eine völlig andere Weise als Elasticsearch.

Während des Datenscannens ist es möglich, Datentypen dynamisch zu ändern, und es ist auch möglich, Feldtypen langsam und asynchron anzupassen. Der Speicher von ClickHouse ist nicht stark mit dem seines Gegenstücks verknüpft, da sich seine Analysefunktionen auf die Suche nach Daten konzentrieren. ElasticSearch ist eine universelle Suchmaschine. Die Komplexität der Abfrage einer Suchmaschine hält sich in den meisten Fällen in Grenzen. Im Gegensatz zur Datenbank-Computing-Engine unterstützt die Elasticsearch-Cloud keine Streaming-Verarbeitung. Benutzer können immer noch das Beste aus ihrer Suche herausholen, indem sie die nativen Abfrage-APIs von Elasticsearch verwenden. ClickHouse ist eine Engine, die Spaltenspeicher als Hauptkomponente verwendet; es basiert auf geordneter Lagerung.

Wenn Daten abgefragt oder gescannt werden, wird gefolgert, dass die Spaltenspeicherblöcke basierend auf Informationen wie Speicherordnung, Blockstatistiken und Partitionsschlüsseln gescannt werden. ClickHouse bietet eine detaillierte Aufschlüsselung der Analyse-Abfragefunktionen von Elasticsearch. Die ClickHouse-Anwendung hat nur einen UnCompressedBlockCache für I/O und einen PageCache für das System. Ein sekundärer Index wird von Native ClickHouse nicht unterstützt. Filter stehen nur bei sehr vielen Daten beim Ändern von Abfragebedingungen zur Verfügung. Folglich ist die Parallelität nicht hoch, es sei denn, der Datencache von Elasticsearch ist groß genug, um alle Originaldaten im Arbeitsspeicher zu speichern. In analytischen Abfrageszenarien bietet ClickHouse eine weitaus bessere Leistung als Elasticsearch.

Die Protokollanalyse zeigt, dass die Leistungslücke zwischen ClickHouse und Elasicsearch wächst, wenn die Anzahl der Datensätze, die durch die WHERE-Klausel gefiltert werden, zunimmt. ClickHouse eignet sich eher für kostengünstige Analyseszenarien mit großen Datenmengen, da seine Festplattenbandbreite voll ausgenutzt wird. Ein sekundärer Index ist auf ClickHouse nicht verfügbar. In Bezug auf die gleichzeitige Abfrageleistung ist es ein Game-Changer. Ein sekundärer Index kann verwendet werden, um die Punktabfrageleistung von ClickHouse mit der von Elasticsearch zu vergleichen. Der Autor verwendete die lokale ESSD-Dateiimportmethode, um die Importleistung von Elasticsearch- und ClickHouse-importierten Daten aus den oben genannten Datensätzen zu testen und zu vergleichen. ClickHouse wird aufgrund seiner vektorisierten Rechen- und Spaltenspeichermodi eine bessere Parallelität erzielen. Durch die problemlose Bewältigung großer Datenmengen eignet sich ClickHouse für kostengünstige Analyseszenarien mit großen Datenmengen. ClickHouse ist in Bezug auf Datenimport- und Speicherkosten eine kostengünstigere Alternative zu Elasticsearch.

Clickhouse gegen Postgres

Es gibt keinen klaren Gewinner, wenn es um Clickhouse vs. Postgres geht. Beide Datenbanken haben ihre eigenen Stärken und Schwächen. Clickhouse ist schneller, wenn es um Abfragen geht, aber Postgres ist zuverlässiger. Postgres ist auch funktionsreicher, während Clickhouse einfacher zu bedienen ist.

Mongo ist nicht nur eine NoSQL-Datenbank, sondern ermöglicht es Ihnen auch, Ihre Daten so zu modellieren, dass sie für andere NoSQL-Tools wie Postgres sinnvoll sind. Bei der Analyse eines Tools wie Mongo ist es einfach, nach beschreibenden Merkmalen wie Beziehungserzwingung, Transaktionen und den Auswirkungen von Löschvorgängen, Aktualisierungen und Einfügungen zu suchen, die in einem kaskadieren. Um zu verstehen, wie Ihre Daten gespeichert werden, ist es wichtig zu verstehen, welche Daten im System gespeichert sind. In einer Microservice-Umgebung ist MongoDB sogar noch besser, da Ihre Modelle viel kleiner sein können, wodurch es einfacher wird, Beziehungen mit ihnen aufzubauen. Es macht für Sie kaum einen Unterschied, ob Ihr Schema gut entworfen ist, aber es macht einen kleinen Unterschied, wenn es dupliziert wird. Mein Ziel ist es, die jüngere Generation zu ermutigen, auch wenn es notwendig ist, jedes verfügbare Werkzeug zu verwenden.