高速で効率的な ClickHouse データベース

公開: 2022-11-19

ClickHouse は、分析データレポートをリアルタイムで生成できる強力なオープンソースの列指向データベース管理システムです。 ClickHouse は、大量のデータを迅速かつ効率的に処理するように設計されています。 Yandex、Mail.ru Group、Uber などの主要企業で使用されています。 ClickHouse は、従来のリレーショナルモデルを使用しないため、NoSQL データベースと呼ばれることがよくあります。代わりに、分析ワークロードの効率を高める列指向のアプローチを使用します。 ClickHouse は非常にスケーラブルで、コモディティハードウェアに簡単にデプロイできます。大量のデータを高速かつ効率的に処理する方法を探している場合は、ClickHouse が最適なオプションです。使いやすく、ニーズに合わせて簡単に拡張できます。

PopSQL には共同作業環境があります。チームがデータ分析でより効果的に共同作業できるようにする SQL エディターおよびワークスペース。適切な質問をし、必要な手順を踏むことで、私たちは周囲をよりよく理解し、自分自身をよりよく理解することができます. 販売時点管理 (POS) とレストラン管理を組み合わせた InterBase システムにより、レストランの管理が容易になります。 TouchBistro の強力なプラットフォームにより、レストラン経営者は業務を合理化および簡素化できます。 SOAX は、チームが Web データスクレイピング、競合インテリジェンス、SEO、および SERP 分析の目標を達成できるようにする、住宅用およびモバイルプロキシサービスを提供します。任意のデータベースからデータを消費し、それを一貫したメトリックに整理し、すべてのアプリで使用して一貫したメトリックを構築します。

ユーザーが clickShare を介して自由かつ自然にやり取りできるようにすることで、人々はお互いをよりよく理解できるようになります。 ClickShare は、AirPlay、Google Cast、および Miracast を使用することで、これらのプラットフォームと互換性があります。自分のデバイスから 7 秒以内にコラボレーションしてクリックできます。このアプリを介して、会議室で画面共有と高度な機能を利用できます。 DbVisualizer は、世界の大企業の多くで使用されている人気のあるデータベースエディターです。 When I Work When I Work を使用すると、企業はスケジュールを設定し、時間と出席を追跡し、時間給の従業員と簡単かつ便利な方法で通信できます。 CallShaper をコールセンターで使用して、データベースを分析し、固定電話と無線のリード、Do Not Call リスト番号、通話放棄率を見つけることができます。マーケティング担当者は、予測ダイヤラとプレビューダイヤラを使用して、通話処理プロセスを自動化できます。

Clickhouse は、MemSQL、Vertica、Redshift、BigQuery、Snowflake、Greenplum などのデータベースに見られる列指向のリレーショナルデータベースです。それらはすべて SQL を使用して、大規模なデータベースに対して分析クエリを実行します。

ClickHouse の初期の開発には、データ管理とクエリの主要言語として SQL が含まれていました。

ClickHouse は、最初のリリースで、Sybase IQ、Vertica、Snowflake などの専用データベースのパフォーマンス、成熟度、およびスケーラビリティをサポートする最初のオープンソース SQL データウェアハウスです。

Clickhouse とはどのようなデータベースですか?

ClickHouse は、OLAP (オンライン分析処理) ワークロード用の列指向のデータベース管理システム (DBMS) です。大量のデータを高速かつ効率的に処理するように設計されています。 ClickHouse はオープンソースであり、Apache 2.0 ライセンスの下で利用できます。

ClickHouse の列指向のデータベース管理システム (DBMS) は、クエリのオンライン分析処理に使用されます。ほとんどのクエリは、列指向のデータベースにある場合、少なくとも 100 倍速く完了できます。さまざまなアプリケーションでは、データを格納するためのさまざまな順序が適しています。 ClickHouse の分析クエリ処理プロセスは、できるだけ多くのシステムリソースを使用して実行されます。データアクセスシナリオは、クエリの数、頻度、およびこれらのクエリの割合を記述するシナリオです。システムが期待どおりに動作することを確認したい場合は、より高い負荷で使用するためにシステム設定をカスタマイズすることが重要です。すべてのクライアントのニーズを同時に満たすことができるシステムはありません。

このクエリの場合、サーバーは 1 秒あたり数十億行のデータを処理できます。ベクトル全体のすべての操作を処理するには、クエリ全体を実行する必要があります。したがって、クエリ全体を大量に実行する必要があります。まともなディスクサブシステムでこれを行わないと、クエリインタープリタは必然的に CPU を停止させます。

Clickhouse が他の時系列データベース管理システムより優れている理由

特殊な時系列データベース管理システムが多数あるという事実にもかかわらず、ClickHouse はクエリ実行速度に重点を置いているため、それらのほとんどよりも優れています。ユーザーは、SQL クエリを使用して自分のアカウントとロールへのアクセスを管理することもできるため、ほとんどのリレーショナルデータベース管理システムと互換性があります。

Clickhouse はリレーショナルデータベースですか?

ClickHouse は、データのオンライン分析処理 (OLAP) 用の列指向のデータベース管理システム (DBMS) です。高速かつスケーラブルな方法で大量のデータを処理するように設計されています。 ClickHouse はオープンソースプロジェクトであり、Apache ライセンスの下で利用できます。

ClickHouse には、すぐに使える構造化されたコラム分析データベースが含まれています。分析データベースは、少数の低速クエリ向けに設計されています。ただし、ClickHouse は、タスクのためにそれを独自に処理できる場合があります。テキストメッセージをシミュレートするために、30 億件の reddit コメント (2007 年から 2017 年までの 10 年間) を使用しました。この例では、ClickHouse を使用して、最新の 10 個の reddit コメントを取得したいと考えました。 ClickHouse を使用すると、データを圧縮するのではなくディスクに保存できます。これは素晴らしいことです。 created_utc は主キー (並べ替え) であるため、ID だけのメッセージを選択するには、テーブル全体のスキャンが必要です。

タイムスタンプ (created_UTc) がわかるとすぐに、時計が点滅し始めます。理論的な意味では、マテリアライズドビューは他のインデックスを理論的にシミュレートできます。その結果、主キーの末尾の順序が非常に遅い順序に変更され、主キーから読み取ることができるデータは数行しかありませんでした。 ClickHouse アプリケーションは、Alcott テーブルの形式で更新と削除を実行できます。これは UPDATE / DELETE (クリックハウス用語) として知られています。モンスタークエリが返されるとすぐに、非同期ベースで実行されます。システムを読むだけで、進捗状況を簡単に確認できます。

ClickHouse の分析システムは、大規模な並列モデルを採用しているという点で独特です。リアルタイムクエリと分析クエリの両方を提供するパブリック API ゲートウェイを強化するバックエンドデータベースとして使用される可能性があります (いくつかのハックを使用)。このプロジェクトまたは他のプロジェクトで ClickHouse を使用しているかどうかをお知らせください。

Clickhouse: データ分析とレポート作成に最適なツール

一方、ClickHouseは、データ分析とレポート作成に優れています. 列形式であるため、大規模なデータセットに特に適しています。そうすることで、データのパターンと関係をすばやく調べることができます。さらに、ClickHouse は非常に高速であるため、リアルタイム分析に最適です。

Clickhouse Db はありますか?

Clickhouse は、データの高速なクエリと分析を可能にする強力なデータベースです。さまざまなアプリケーションがあり、ビジネスインテリジェンスから科学研究まであらゆる用途に使用できます。 Clickhouse はスケーラビリティも高いため、大量のデータを簡単に処理できます。

オープンソースのデータベース管理システム(DBMS) である ClickHouse は、列指向の操作を採用しています。これは、オンライン分析処理 (OLAP) に最適な選択肢であり、非常に使いやすいです。 ClickHouse は、リアルタイム処理技術のおかげで、処理された結果を数秒で返すことができます。これにより、大量の構造化データを処理する必要があるアプリケーションで使用できます。列指向のデータベース管理システムである ClickHouse は、データを物理的に整理するために主キーでデータを分離します。大規模なクエリは複数のコアで実行され、多くのリソースを消費します。 ClickHouse テーブルにデータが追加されると、ロックを使用せずに自動的に更新されます。

ClickHouse は多くの点でユニークです。つまり、標準以下のパフォーマンスにつながる間違いを犯す可能性があります。 ClickHouse のソリューションは強力で、スケーラブルで、柔軟性があり、市場に出回っている他のソリューションよりも優れています。 ClickHouse は OLAP アプリケーション用に設計されており、データを読み取り、複雑な要求を高速で処理するための多くの最適化が含まれています。 OLAP システムと OLTP システムの違いをよく理解することは、ClickHouse が天候に適しているかどうかを判断する際に重要です。 ClickHouse は、その指示に従って独自に作成できるオープンソースプロジェクトです。 ClickHouse のテーブルは、事前に定義されたスキーマを使用して作成されます。 ClickHouse ユーザーは、作成中の製品だけに集中することができ、インフラストラクチャを完全に忘れることができるほどスムーズに実行されます。

クリックハウスを使用する利点

高性能サーバーであるため、データウェアハウスやその他のアプリケーションで大量のデータを処理できます。 ClickHouse は、データ分析とレポートにも適しています。 ClickHouse は、その柱状構造の結果として、データセット内の最も重要なデータポイントをすばやく特定できます。クリックハウスのメリットは？ ClickHouse には多くの利点があり、データ管理の一般的な選択肢となっています。スケーラビリティが高いため、大量のデータをすばやく簡単に処理できます。さらに、データ分析とレポート作成にも適しているため、正確な結果をできるだけ早く生成するのに理想的です。さらに、ClickHouse はオープンソースアプリケーションであるため、ユーザーは簡単にカスタマイズできます。

Clickhouse は時系列データベースですか?

Clickhouse は、データ分析用の SQL をサポートする時系列データベースです。大量のデータを短時間で処理するように特別に設計されています。その高いパフォーマンスとスケーラビリティにより、多くの企業で使用されています。

Time Series Benchmark Suite (TSBS) は、さまざまなデータベースでデータを生成し、書き込みと読み取りのパフォーマンステストを実行するツールとプログラムのコレクションです。 ClickHouse は、現在サポートしているデータベースのリストに追加されます。 ClickHouse で TSBS を使用するには、クエリとプログラムアダプターを書き直す必要があり、これには時間がかかりました。 ClickHouse は 1 秒あたり約 400 万メトリクス (または 1 秒あたり 400Krows) を読み込むことができました。これは Timescale DB よりも 3 倍速く、InfluxDB よりも 1.8 倍高速でした。以下のグラフに示すように、各データベースタイプは 8 つの並列ワーカーで 1000 回の繰り返しを実行しました。 ClickHouse は、TimescaleDB や InfluxDB など、時系列分析に使用される一般的なデータベースに対して非常に成功しました。データのロードと圧縮の点で、予想をはるかに上回るパフォーマンスを発揮しました。

別のテーブルの最後のレコードを計算する tag_id を使用して特別なデータ構造を作成し、リアルタイムでレコードを追跡することができます。同様のアプローチを使用すると、クエリが最終段階にあるときに、はるかに高いレベルのパフォーマンスを提供できます。 ClickHouse は、汎用目的で広く使用されている分析 DBMSです。 InfluxDB は、そのクラスを時系列 DBMS として実証することにより、複数のクエリタイプにわたって適切に機能するという点で際立っていました。 TimescaleDB は、より効率的なインデックス構造を採用し、SQL の柔軟性が高く、特定の時系列最適化を使用するため、特定の種類のクエリには TimescaleDB よりも適しています。 ClickHouse は、時系列ソフトウェアの使用を好む多くの組織で既に使用されているバックエンドです。

クリックハウスがあなたの時間に値する理由

何を待っていますか？ ClickHouse を試して、その価値があるかどうかを確認できます。

クリックハウスデータベース

ClickHouse は、分析データレポートをリアルタイムで生成できる無料のオープンソースの列指向データベース管理システムです。 ClickHouse はデータ選択に SQL クエリを使用しており、さまざまなデータ型、集計関数、およびテーブル結合をサポートしています。

ClickHouse は、最速のクラウドデータウェアハウスの 1 つとして知られています。 Aiven for ClickHouse を使用すると、クラスターを作成し、新しいノードを展開し、クラウドを移行し、単一のダッシュボードからすべてを監視できます。 ClickHouse は、さまざまな SQL 分析拡張セットと優れたパフォーマンスを提供します。 ClickHouseのAivenに関しては、すべての価格が含まれているため、月末について心配する必要はありません. ここには透明な価格モデルがあります。隠れた料金や料金はありません。すべての支払いには、データストレージへのネットワークとその他すべてのサービスが含まれます。 データ統合はシステムに組み込まれています。自動更新とアップグレードは良いことです。クラスターとリージョンが必要になると判断し、必要に応じてシャットダウンします。

クリックハウスとエラスティックサーチ

C バイナリである ClickHouse は、Android フォン (実際)、数百のノードを持つクラスター、および Linux 全体で見つけることができます。 ClickHouse のインストールでは、必要なリソースが非常に少ないため、通常、単一のノードを使用します。 Elasticsearch に加えて、Java もインストールする必要があります。

ClickHouse の列ストレージコンピューティングテクノロジは、Yandex によって開発されました。これは、列ストレージコンピューティングに基づく分析データベースです。 Elasticsearch は、完全に Lucene に基づいた、ほぼリアルタイムの分散検索分析用のプラットフォームです。 ClickHouse や ElasticEye などの広く利用可能なデータ製品であり、分散方式でデプロイできます。 ClickHouse の分散型アーキテクチャにもかかわらず、その O&M 機能は制限されており、使いやすさはよくありません。分散展開とクラスタースケールの弾力性という点では、ClickHouse と ElasticScale は似ています。ユーザーは、クラスター上のノードを検出するためにクラスターノードアドレスを手動で構成する必要があります。

Elasticsearch では、リアルタイム書き込みは 2 つの部分に分かれています。 ClickHouse のメモリストレージエンジンは完全に削除され、データはディスクに直接保存されます。 Lucene インデックスは個々のセグメントで構成されており、セグメントはインデックスの最小単位です。クライアントへの高速バッチ書き込みは、高い書き込みスループットを達成するための ClickHouse の取り組みの一環として実装されています。 ClickHouse は、リアルタイムのマルチレプリカ同期を必要とすることが実証されています。これは、データスキャンを高速化するために使用できるデフォルトのクラスター化インデックスです。 ClickHouse は、Elasticsearch とはまったく異なる方法で主キーデータを更新します。

データのスキャン中に、データ型を動的に変更することができます。また、フィールド型をゆっくりと非同期に調整することもできます。 ClickHouse のストレージは、その分析機能がデータの検索に重点を置いているため、対応するストレージと強く関連していません。 ElasticSearch は汎用検索エンジンです。ほとんどの場合、検索エンジンのクエリの複雑さは制限されています。 データベースコンピューティングエンジンとは対照的に、Elasticsearch クラウドはストリーミング処理をサポートしていません。ユーザーは、Elasticsearch のネイティブクエリ API を使用して、検索を最大限に活用できます。 ClickHouse は、列ストレージを主要コンポーネントとして採用するエンジンです。これは、注文されたストレージに基づいています。

データがクエリまたはスキャンされると、ストレージの順序性、ブロック統計、パーティションキーなどの情報に基づいて、列ストレージブロックがスキャンされると推測されます。 ClickHouse は、Elasticsearch の分析クエリ機能の詳細な内訳を提供します。 ClickHouse アプリケーションには、I/O 用の UnCompressedBlockCache とシステム用の PageCache しかありません。セカンダリインデックスは、ネイティブ ClickHouse ではサポートされていません。フィルターは、クエリ条件を変更するときにデータが多数の場合にのみ使用できます。その結果、Elasticsearch のデータキャッシュが、すべての元のデータをメモリに格納するのに十分な大きさでない限り、同時実行性は高くなりません。 分析クエリシナリオでは、ClickHouse は Elasticsearch よりもはるかに優れたパフォーマンスを提供します。

ログ分析は、WHERE句によってフィルタリングされたレコードの数が増加するにつれて、ClickHouseとElasicsearchの間のパフォーマンスギャップが拡大することを示しています. ClickHouse は、ディスク帯域幅が完全に利用されるため、大量のデータを使用する低コストの分析シナリオにより適しています。 ClickHouse ではセカンダリインデックスを使用できません。同時クエリのパフォーマンスに関しては、ゲームチェンジャーです。セカンダリインデックスを使用して、ClickHouse のポイントクエリのパフォーマンスを Elasticsearch のパフォーマンスと比較できます。著者は ESSD ローカルファイルインポート方法を使用して、Elasticsearch と ClickHouse が上記のデータセットからインポートしたデータのインポートパフォーマンスをテストおよび比較しました。 ClickHouse は、ベクトル化されたコンピューティングと列ストレージモードにより、より優れた同時実行性を実行します。 ClickHouse は大量のデータに簡単に対応できるため、大量のデータを使用する低コストの分析シナリオに適しています。 ClickHouse は、データのインポートとストレージのコストの点で、Elasticsearch よりも費用対効果の高い代替手段です。

クリックハウス対Postgres

Clickhouse と Postgres に関しては、明確な勝者はいません。どちらのデータベースにも、それぞれ長所と短所があります。クエリに関しては Clickhouse の方が高速ですが、Postgres の方が信頼性が高くなります。 Postgres も機能が豊富ですが、Clickhouse は使いやすいです。

Mongo は NoSQL データベースであるだけでなく、Postgres などの他の NoSQL ツールにとって意味のある方法でデータをモデル化することもできます。 Mongo のようなツールを分析すると、関係の適用、トランザクション、削除、更新、挿入のカスケードの効果などの記述的な機能を簡単に探すことができます。データがどのように保存されているかを理解するには、システムにどのデータが保存されているかを理解することが重要です。マイクロサービス環境では、MongoDB の方が優れています。モデルをはるかに小さくできるため、モデルとの関係を構築するのが難しくありません。スキーマが適切に設計されていればほとんど違いはありませんが、スキーマが複製されていれば小さな違いになります。私の目標は、利用可能なツールを使用する必要がある場合でも、若い世代を奨励することです.