La base de données ClickHouse rapide et efficace

ClickHouse est un puissant système de gestion de base de données open source orienté colonne qui permet de générer des rapports de données analytiques en temps réel. ClickHouse est conçu pour traiter rapidement et efficacement d'énormes volumes de données. Il est utilisé par de grandes entreprises telles que Yandex, Mail.ru Group et Uber. ClickHouse est souvent qualifié de base de données NoSQL car il n'utilise pas le modèle relationnel traditionnel. Au lieu de cela, il utilise une approche orientée colonne qui le rend très efficace pour les charges de travail analytiques. ClickHouse est hautement évolutif et peut être facilement déployé sur du matériel standard. Si vous recherchez un moyen rapide et efficace de traiter de gros volumes de données, ClickHouse est une excellente option. Il est facile à utiliser et peut être facilement mis à l'échelle pour répondre à vos besoins.

PopSQL dispose d'un environnement de travail collaboratif. Un éditeur SQL et un espace de travail qui permettent aux équipes de collaborer plus efficacement dans l'analyse des données. En posant les bonnes questions et en prenant les mesures nécessaires, nous pouvons mieux comprendre notre environnement et mieux nous connaître. Le système InterBase, qui combine la gestion des points de vente (POS) et des restaurants, facilite la gestion des restaurants. Grâce à la puissante plateforme de TouchBistro, les restaurateurs peuvent rationaliser et simplifier leurs opérations. SOAX propose un service de proxy résidentiel et mobile qui permet à votre équipe d'atteindre ses objectifs en matière de récupération de données Web, de veille concurrentielle, de référencement et d'analyse SERP. Consommez les données de n'importe quelle base de données, organisez-les en métriques cohérentes et utilisez-les avec chaque application afin de créer des métriques cohérentes.

En permettant aux utilisateurs d'interagir librement et naturellement les uns avec les autres via clickShare, cela permet aux gens de mieux se comprendre. ClickShare est compatible avec ces plates-formes en utilisant AirPlay, Google Cast et Miracast. Vous pouvez collaborer et cliquer depuis votre propre appareil en moins de 7 secondes. Le partage d'écran et les fonctionnalités avancées sont disponibles dans la salle de réunion via cette application. DbVisualizer est un éditeur de base de données populaire utilisé par de nombreuses grandes entreprises mondiales. When I Work When I Work permet aux entreprises de planifier, de suivre le temps et les présences et de communiquer avec leurs employés horaires de manière simple et pratique. CallShaper peut être utilisé par les centres d'appels pour analyser des bases de données afin de trouver des prospects fixes et sans fil, des numéros de liste de numéros de téléphone exclus et des taux d'abandon d'appels. À l'aide de numéroteurs prédictifs et de prévisualisation, les agents marketing peuvent automatiser les processus de traitement des appels.

Clickhouse est une base de données relationnelle orientée colonne que l'on trouve dans des bases de données telles que MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum et autres. Tous utilisent SQL pour effectuer des requêtes analytiques sur de grandes bases de données.

Les premiers développements de ClickHouse incluaient SQL comme langage principal pour la gestion des données et les requêtes.

Dans sa version initiale, ClickHouse est le premier entrepôt de données SQL open source à prendre en charge les performances, la maturité et l'évolutivité des bases de données propriétaires telles que Sybase IQ, Vertica et Snowflake.

Quel type de base de données est Clickhouse ?

ClickHouse est un système de gestion de base de données (SGBD) orienté colonne pour les charges de travail OLAP (traitement analytique en ligne). Il est conçu pour traiter de gros volumes de données de manière rapide et efficace. ClickHouse est open source et est disponible sous la licence Apache 2.0.

Le système de gestion de base de données orienté colonne (SGBD) de ClickHouse est utilisé pour le traitement analytique en ligne des requêtes. La plupart des requêtes peuvent être exécutées au moins 100 fois plus rapidement si elles se trouvent dans une base de données orientée colonnes. Différents ordres de stockage des données sont préférables pour une variété d'applications. Le processus de traitement analytique des requêtes de ClickHouse est effectué en utilisant autant de ressources système que possible. Les scénarios d'accès aux données sont ceux qui décrivent le nombre de requêtes, la fréquence et la proportion de ces requêtes. Si vous voulez vous assurer que le système fonctionne comme prévu, il est essentiel de personnaliser la configuration du système pour une utilisation à une charge plus élevée. Aucun système ne peut répondre aux besoins de toute une gamme de clients en même temps.

Pour cette requête, un serveur peut traiter plusieurs milliards de lignes de données par seconde. Afin de gérer toutes les opérations pour un vecteur entier, une requête entière doit être exécutée ; par conséquent, une requête entière doit être exécutée en grand nombre. Lorsque vous ne le faites pas avec un sous-système de disque à moitié décent, l'interpréteur de requêtes bloquera inévitablement le processeur.

Comment Clickhouse surpasse les autres systèmes de gestion de bases de données de séries chronologiques

Malgré le fait qu'il existe de nombreux systèmes de gestion de bases de données de séries chronologiques spécialisés, ClickHouse peut surpasser la plupart d'entre eux car il se concentre sur la vitesse d'exécution des requêtes. Les utilisateurs peuvent également gérer leurs comptes et accéder à leurs rôles à l'aide de requêtes SQL, ce qui le rend compatible avec la plupart des systèmes de gestion de bases de données relationnelles .

Clickhouse est-il une base de données relationnelle ?

ClickHouse est un système de gestion de base de données orienté colonne (SGBD) pour le traitement analytique en ligne (OLAP) des données. Il est conçu pour traiter de gros volumes de données de manière rapide et évolutive. ClickHouse est un projet open source et est disponible sous la licence Apache.

ClickHouse comprend une base de données analytique en colonnes qui est structurée prête à l'emploi. Les bases de données analytiques sont conçues pour le faible nombre de requêtes lentes. Cependant, ClickHouse peut être en mesure de le gérer seul pour nos tâches. Pour simuler des SMS, j'ai utilisé 3 milliards de commentaires reddit (10 ans de 2007 à 2017). Dans cet exemple, je voulais utiliser ClickHouse pour récupérer les dix derniers commentaires reddit. Vous pouvez utiliser ClickHouse pour stocker des données sur disque plutôt que de les compresser, ce qui est fantastique. Étant donné que created_utc est la clé primaire (trier par), la sélection d'un message avec juste ID nécessitera une analyse complète de la table.

L'horloge commencera à clignoter dès que nous connaîtrons l'horodatage (created_UTc). Dans un sens théorique, les vues matérialisées pourraient théoriquement simuler d'autres indices. En conséquence, l'ordre de fin de la clé primaire a été changé en un ordre beaucoup plus lent, et il n'y avait que quelques lignes de données pouvant être lues à partir de la clé primaire. L' application ClickHouse est capable d'exécuter des mises à jour et des suppressions sous la forme d'une table Alcott. C'est ce qu'on appelle UPDATE / DELETE (terminologie clickhouse). Il sera exécuté de manière asynchrone dès que les requêtes monstres seront retournées. Il est simple de voir les progrès qui ont été réalisés en lisant simplement le système.

Le système analytique de ClickHouse est unique en ce sens qu'il utilise un modèle parallèle massif. Il peut potentiellement (avec certains hacks) être utilisé comme une base de données principale qui alimente une passerelle API publique qui sert à la fois des requêtes en temps réel et analytiques. Veuillez me faire savoir si vous utilisez ClickHouse pour ce projet ou tout autre projet.

Clickhouse : l'outil parfait pour l'analyse de données et la création de rapports

ClickHouse, en revanche, est excellent pour l'analyse des données et la création de rapports. En raison de son format en colonnes, les grands ensembles de données lui sont particulièrement bien adaptés. Vous pouvez ainsi examiner rapidement les modèles et les relations dans vos données. De plus, ClickHouse a une vitesse très élevée, ce qui le rend idéal pour l'analyse en temps réel.

Clickhouse Db est-il ?

Clickhouse est une base de données puissante qui permet une interrogation et une analyse rapides des données. Il a une grande variété d'applications et peut être utilisé pour tout, de l'intelligence d'affaires à la recherche scientifique. Clickhouse est également hautement évolutif, ce qui lui permet de gérer facilement de grandes quantités de données.

ClickHouse, un système de gestion de base de données (SGBD) open source , utilise des opérations orientées colonnes. C'est un excellent choix pour le traitement analytique en ligne (OLAP) et il est extrêmement convivial. ClickHouse peut renvoyer les résultats traités en quelques secondes grâce à sa technologie de traitement en temps réel. Cela lui permet d'être utilisé dans des applications qui doivent traiter des quantités massives de données structurées. ClickHouse, un système de gestion de base de données orienté colonne, sépare les données par clé primaire afin de les organiser physiquement. Les requêtes volumineuses sont exécutées sur plusieurs cœurs et consomment beaucoup de ressources. Lorsque des données sont ajoutées à une table ClickHouse, elles sont automatiquement mises à jour sans l'utilisation de verrous.

ClickHouse est unique à bien des égards, ce qui signifie que vous pouvez faire des erreurs qui conduisent à des performances inférieures. Les solutions de ClickHouse sont puissantes, évolutives et flexibles, et elles sont supérieures aux autres solutions sur le marché. ClickHouse est conçu pour les applications OLAP et comprend un certain nombre d'optimisations pour lire les données et gérer les demandes complexes à grande vitesse. Une bonne compréhension des différences entre les systèmes OLAP et OLTP est essentielle pour décider si ClickHouse est ou non le bon choix pour votre météo. ClickHouse est un projet open source que vous pouvez créer en suivant ses instructions. Les tables de ClickHouse sont créées à l'aide d'un schéma prédéfini. En tant qu'utilisateur de ClickHouse, vous pouvez vous concentrer uniquement sur le produit que vous créez, et nous ferons en sorte que l'infrastructure fonctionne si bien que vous pourrez complètement l'oublier.

Les avantages de l'utilisation de Clickhouse

Parce qu'il s'agit d'un serveur hautes performances, il peut gérer de grandes quantités de données dans des entrepôts de données et d'autres applications. ClickHouse est également un bon choix pour l'analyse des données et la création de rapports. ClickHouse, grâce à sa structure en colonnes, peut identifier rapidement les points de données les plus importants dans un ensemble de données. Quels sont certains des avantages de Click House ? ClickHouse présente un certain nombre d'avantages qui en font un choix populaire pour la gestion des données. Parce qu'il est hautement évolutif, il peut gérer rapidement et facilement de gros volumes de données. De plus, il est bien adapté à l'analyse et au reporting des données, ce qui le rend idéal pour produire des résultats précis le plus rapidement possible. De plus, ClickHouse est une application open source, permettant aux utilisateurs de la personnaliser facilement.

Clickhouse est-il une base de données de séries chronologiques ?

Clickhouse est une base de données de séries chronologiques qui prend en charge SQL pour l'analyse des données. Il est spécialement conçu pour traiter de gros volumes de données en peu de temps. Il est utilisé par de nombreuses entreprises pour ses hautes performances et son évolutivité.

La Time Series Benchmark Suite (TSBS) est un ensemble d'outils et de programmes qui génèrent des données et exécutent des tests de performance en écriture et en lecture sur diverses bases de données . ClickHouse sera ajouté à la liste des bases de données que nous prenons actuellement en charge. Nous avons été obligés de réécrire les requêtes et les adaptateurs de programme afin d'utiliser TSBS pour ClickHouse, une tâche qui a pris du temps. ClickHouse a pu charger près de 4 millions de métriques par seconde (ou 400Krows par seconde), ce qui était trois fois plus rapide que Timescale DB et 1,8 fois plus rapide qu'InfluxDB. Chaque type de base de données a effectué 1000 répétitions dans 8 travailleurs parallèles, comme indiqué dans les tableaux ci-dessous. ClickHouse a eu beaucoup de succès contre les bases de données populaires utilisées pour l'analyse des séries chronologiques, telles que TimescaleDB et InfluxDB. Il a obtenu des résultats nettement meilleurs que prévu en termes de chargement et de compression des données.

Nous pourrions créer une structure de données spéciale avec tag_id qui calcule le dernier enregistrement dans une table séparée, et elle garderait une trace de l'enregistrement en temps réel. Une approche similaire peut fournir un niveau de performances beaucoup plus élevé lorsqu'une requête en est à la toute dernière étape. ClickHouse est un SGBD analytique largement utilisé à des fins générales. InfluxDB s'est distingué par sa capacité à bien fonctionner sur plusieurs types de requêtes en démontrant sa classe en tant que SGBD de séries chronologiques. C'est un meilleur choix que TimescaleDB pour certains types de requêtes car il utilise une structure d'index plus efficace, a plus de flexibilité dans SQL et utilise des optimisations de séries chronologiques spécifiques. ClickHouse est un backend qui a déjà été utilisé par un certain nombre d'organisations qui préfèrent utiliser un logiciel de séries chronologiques.

Pourquoi Clickhouse vaut votre temps

Qu'est-ce que tu attends? Vous pouvez essayer ClickHouse et voir si cela en vaut la peine.

Base de données Clickhouse

ClickHouse est un système de gestion de base de données gratuit et open-source orienté colonne qui permet de générer des rapports de données analytiques en temps réel. ClickHouse utilise des requêtes SQL pour la sélection de données et prend en charge divers types de données, fonctions d'agrégation et jointures de tables.

ClickHouse est bien connu pour être l'un des entrepôts de données cloud les plus rapides. Aiven pour ClickHouse vous permet de créer des clusters, de déployer de nouveaux nœuds, de migrer des clouds et de tout surveiller à partir d'un seul tableau de bord. ClickHouse propose un ensemble diversifié d'extensions d'analyse SQL et des performances supérieures. En ce qui concerne Aiven pour ClickHouse, tous les prix sont inclus, vous assurant que vous n'aurez jamais à vous soucier de la fin du mois. Il existe un modèle de tarification transparent ici. Il n'y a pas de frais ou de frais cachés; tous les paiements incluent la mise en réseau vers le stockage de données, ainsi que tous les autres services. Les intégrations de données sont intégrées au système. Les mises à jour et les mises à niveau automatiques sont une bonne chose. Décidez que vous aurez besoin de clusters et de régions, puis fermez-les si nécessaire.

Clickhouse contre Elasticsearch

ClickHouse, un binaire C, peut être trouvé sur les téléphones Android (vraiment), dans des clusters avec des centaines de nœuds et partout sur Linux. Les installations ClickHouse utilisent généralement un seul nœud car il y a si peu de ressources nécessaires. Java doit également être installé, en plus d'Elasticsearch.

La technologie informatique de stockage en colonne de ClickHouse a été développée par Yandex. Il s'agit d'une base de données analytique basée sur le calcul de stockage de colonnes. Elasticsearch est une plate-forme d'analyse de recherche distribuée en temps quasi réel entièrement basée sur Lucene. Il s'agit de produits de données largement disponibles tels que ClickHouse et ElasticEye, qui peuvent être déployés de manière distribuée. Malgré l'architecture distribuée de ClickHouse, ses capacités d'exploitation et de maintenance sont limitées et sa facilité d'utilisation est médiocre. En termes d'élasticité du déploiement distribué et de l'échelle du cluster, ClickHouse et ElasticScale sont similaires. L'utilisateur doit configurer manuellement l'adresse du nœud du cluster pour découvrir les nœuds sur son cluster.

Dans Elasticsearch, l'écriture en temps réel est divisée en deux parties. Le moteur de stockage de mémoire dans ClickHouse est complètement supprimé et les données sont directement stockées sur le disque. L'indice Lucene est composé de segments individuels, et un segment est la plus petite unité de l'indice. L'écriture par lots rapide sur le client est mise en œuvre dans le cadre des efforts de ClickHouse pour atteindre un débit d'écriture élevé. Il a été démontré que ClickHouse nécessite une synchronisation multi-réplique en temps réel. Il s'agit d'un index clusterisé par défaut qui peut être utilisé pour accélérer l'analyse des données. ClickHouse met à jour les données de clé primaire d'une manière complètement différente de celle d'Elasticsearch.

Pendant l'analyse des données, il est possible de modifier dynamiquement les types de données, et il est également possible d'ajuster les types de champs lentement et de manière asynchrone. Le stockage de ClickHouse n'est pas fortement lié à celui de son homologue car ses capacités d'analyse se concentrent sur la recherche de données. ElasticSearch est un moteur de recherche à usage général. La complexité de la requête d'un moteur de recherche est limitée dans la plupart des cas. Contrairement au moteur de calcul de base de données, le cloud Elasticsearch ne prend pas en charge le traitement en continu. Les utilisateurs peuvent toujours tirer le meilleur parti de leur recherche en utilisant les API de requête natives d'Elasticsearch. ClickHouse est un moteur qui utilise le stockage de colonnes comme composant principal ; il est basé sur le stockage ordonné.

Lorsque les données sont interrogées ou analysées, on en déduit que les blocs de stockage de colonne seront analysés en fonction d'informations telles que l'ordre de stockage, les statistiques de bloc et les clés de partition. ClickHouse fournit une ventilation détaillée des capacités de requête d'analyse d'Elasticsearch. L'application ClickHouse n'a qu'un UnCompressedBlockCache pour les E/S et un PageCache pour le système. Un index secondaire n'est pas pris en charge par Native ClickHouse. Les filtres ne sont disponibles que dans le cas d'un grand nombre de données lors de la modification des conditions de requête. Par conséquent, la simultanéité n'est élevée que si le cache de données d'Elasticsearch est suffisamment volumineux pour stocker toutes les données d'origine en mémoire. Dans les scénarios de requête analytique , ClickHouse offre des performances bien supérieures à Elasticsearch.

L'analyse des journaux montre que l'écart de performances entre ClickHouse et Elasicsearch augmente à mesure que le nombre d'enregistrements filtrés par la clause WHERE augmente. ClickHouse est plus adapté aux scénarios d'analyse à faible coût avec de gros volumes de données car sa bande passante disque est pleinement utilisée. Un index secondaire n'est pas disponible sur ClickHouse. En termes de performances des requêtes simultanées, cela change la donne. Un index secondaire peut être utilisé pour comparer les performances des requêtes ponctuelles de ClickHouse à celles d'Elasticsearch. L'auteur a utilisé la méthode d'importation de fichiers locaux ESSD pour tester et comparer les performances d'importation des données importées par Elasticsearch et ClickHouse à partir des ensembles de données mentionnés ci-dessus. ClickHouse effectuera une meilleure simultanéité grâce à ses modes de calcul et de stockage de colonnes vectorisés. Parce qu'il peut facilement accueillir de gros volumes de données, ClickHouse convient aux scénarios d'analyse à faible coût avec de gros volumes de données. ClickHouse, en termes de coûts d'importation et de stockage de données, est une alternative plus rentable à Elasticsearch.

Clickhouse contre Postgres

Il n'y a pas de gagnant clair en ce qui concerne Clickhouse vs Postgres. Les deux bases de données ont leurs propres forces et faiblesses. Clickhouse est plus rapide en ce qui concerne les requêtes, mais Postgres est plus fiable. Postgres est également plus riche en fonctionnalités, tandis que Clickhouse est plus facile à utiliser.

En plus d'être une base de données NoSQL, Mongo vous permet également de modéliser vos données d'une manière qui a du sens pour d'autres outils NoSQL tels que Postgres. Lors de l'analyse d'un outil comme Mongo, il est facile de rechercher des fonctionnalités descriptives telles que l'application des relations, les transactions et l'effet des suppressions, des mises à jour et des insertions en cascade. Pour comprendre comment vos données sont stockées, il est essentiel de comprendre quelles données sont stockées dans le système. Dans un environnement de microservices, MongoDB est encore meilleur car vos modèles peuvent être beaucoup plus petits, ce qui les rend moins difficiles à établir des relations avec. Cela fera peu de différence pour vous si votre schéma est bien conçu, mais cela fera une différence mineure s'il est dupliqué. Mon objectif est d'encourager la jeune génération, même s'il est nécessaire d'utiliser n'importe quel outil disponible.