Il database ClickHouse veloce ed efficiente

ClickHouse è un potente sistema di gestione di database open source orientato alle colonne che consente di generare report di dati analitici in tempo reale. ClickHouse è progettato per elaborare enormi volumi di dati in modo rapido ed efficiente. È utilizzato da grandi aziende come Yandex, Mail.ru Group e Uber. ClickHouse viene spesso definito database NoSQL perché non utilizza il modello relazionale tradizionale. Utilizza invece un approccio orientato alle colonne che lo rende altamente efficiente per i carichi di lavoro analitici. ClickHouse è altamente scalabile e può essere facilmente implementato su hardware di base. Se stai cercando un modo rapido ed efficiente per elaborare grandi volumi di dati, ClickHouse è un'ottima opzione. È facile da usare e può essere facilmente ridimensionato per soddisfare le tue esigenze.

PopSQL ha un ambiente di lavoro collaborativo. Un editor SQL e un'area di lavoro che consente ai team di collaborare in modo più efficace nell'analisi dei dati. Ponendo le domande giuste e adottando le misure necessarie, possiamo ottenere una migliore comprensione di ciò che ci circonda e acquisire una migliore comprensione di noi stessi. Il sistema InterBase, che combina la gestione del punto vendita (POS) e del ristorante, semplifica la gestione dei ristoranti. Con la potente piattaforma di TouchBistro, i ristoratori possono snellire e semplificare le loro operazioni. SOAX offre un servizio proxy residenziale e mobile che consente al tuo team di raggiungere i propri obiettivi per lo scraping dei dati Web, l'intelligence sulla concorrenza, la SEO e l'analisi SERP. Utilizza i dati da qualsiasi database, organizzali in metriche coerenti e utilizzali con ogni app per creare metriche coerenti.

Consentendo agli utenti di interagire liberamente e naturalmente tra loro tramite clickShare, consente alle persone di capirsi meglio. ClickShare è compatibile con queste piattaforme utilizzando AirPlay, Google Cast e Miracast. Puoi collaborare e fare clic dal tuo dispositivo in meno di 7 secondi. La condivisione dello schermo e le funzionalità avanzate sono disponibili nella sala riunioni tramite questa app. DbVisualizer è un popolare editor di database utilizzato da molte delle più grandi aziende del mondo. When I Work When I Work consente alle aziende di programmare, tenere traccia del tempo e delle presenze e comunicare con i propri dipendenti orari in modo semplice e conveniente. CallShaper può essere utilizzato dai call center per analizzare i database per trovare lead di rete fissa e wireless, numeri di elenco da non chiamare e tassi di abbandono delle chiamate. Utilizzando dialer predittivi e di anteprima, gli agenti di marketing possono automatizzare i processi di gestione delle chiamate.

Clickhouse è un database relazionale orientato alle colonne che si trova in database come MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum e altri. Tutti utilizzano SQL per eseguire query analitiche su database di grandi dimensioni.

Lo sviluppo iniziale di ClickHouse includeva SQL come linguaggio principale per la gestione e le query dei dati.

Nella sua versione iniziale, ClickHouse è il primo data warehouse SQL open source a supportare le prestazioni, la maturità e la scalabilità di database proprietari come Sybase IQ, Vertica e Snowflake.

Che tipo di database è Clickhouse?

ClickHouse è un sistema di gestione di database (DBMS) orientato alle colonne per carichi di lavoro OLAP (elaborazione analitica online). È progettato per elaborare grandi volumi di dati in modo rapido ed efficiente. ClickHouse è open source ed è disponibile con licenza Apache 2.0.

Il sistema di gestione del database (DBMS) orientato alle colonne di ClickHouse viene utilizzato per l'elaborazione analitica online delle query. La maggior parte delle query può essere completata almeno 100 volte più velocemente se si trovano in un database orientato alle colonne. Ordini diversi per la memorizzazione dei dati sono preferibili per una varietà di applicazioni. Il processo di elaborazione delle query analitiche di ClickHouse viene eseguito utilizzando quante più risorse di sistema possibile. Gli scenari di accesso ai dati sono quelli che descrivono il numero di query, la frequenza e la proporzione di queste query. Se si desidera assicurarsi che il sistema funzioni come previsto, è fondamentale personalizzare la configurazione del sistema per l'utilizzo con un carico maggiore. Non esiste un sistema in grado di soddisfare contemporaneamente le esigenze di un'intera gamma di clienti.

Per questa query, un server può gestire diversi miliardi di righe di dati al secondo. Per gestire tutte le operazioni per interi vettori, deve essere eseguita un'intera query; pertanto, un'intera query deve essere eseguita in numero elevato. Quando non lo fai con nessun sottosistema di disco decente, l'interprete di query bloccherà inevitabilmente la CPU.

In che modo Clickhouse supera altri sistemi di gestione di database di serie temporali

Nonostante esistano numerosi sistemi di gestione di database di serie temporali specializzati, ClickHouse può superare la maggior parte di essi perché si concentra sulla velocità di esecuzione delle query. Gli utenti possono anche gestire i propri account e accedere ai propri ruoli utilizzando query SQL, rendendolo compatibile con la maggior parte dei sistemi di gestione di database relazionali .

Clickhouse è un database relazionale?

ClickHouse è un sistema di gestione di database orientato alle colonne (DBMS) per l'elaborazione analitica online (OLAP) dei dati. È progettato per elaborare grandi volumi di dati in modo rapido e scalabile. ClickHouse è un progetto open source ed è disponibile con licenza Apache.

ClickHouse include un database analitico colonnare strutturato fuori dagli schemi. I database analitici sono progettati per il basso numero di query lente. Tuttavia, ClickHouse potrebbe essere in grado di gestirlo da solo per i nostri compiti. Per simulare i messaggi di testo, ho utilizzato 3 miliardi di commenti reddit (10 anni dal 2007 al 2017). In questo esempio, ho voluto utilizzare ClickHouse per recuperare gli ultimi dieci commenti reddit. Puoi utilizzare ClickHouse per archiviare i dati su disco anziché comprimerli, il che è fantastico. Poiché created_utc è la chiave primaria (ordina per), la selezione di un messaggio con solo ID richiederà una scansione completa della tabella.

L'orologio inizierà a lampeggiare non appena conosceremo il timestamp (created_UTc). In senso teorico, le viste materializzate potrebbero teoricamente simulare altri indici. Di conseguenza, l'ordine di coda per la chiave primaria è stato modificato in uno molto più lento e c'erano solo poche righe di dati che potevano essere lette dalla chiave primaria. L' applicazione ClickHouse è in grado di eseguire aggiornamenti ed eliminazioni sotto forma di una tabella Alcott. È noto come UPDATE / DELETE (terminologia clickhouse). Verrà eseguito su base asincrona non appena vengono restituite le query dei mostri. È semplice vedere i progressi compiuti semplicemente leggendo il sistema.

Il sistema analitico di ClickHouse è unico in quanto utilizza un enorme modello parallelo. Può potenzialmente (con alcuni hack) essere utilizzato come database back-end che alimenta un gateway API pubblico che serve sia query in tempo reale che analitiche. Per favore fatemi sapere se state usando ClickHouse per questo o qualsiasi altro progetto.

Clickhouse: lo strumento perfetto per l'analisi e il reporting dei dati

ClickHouse, d'altra parte, è eccellente per l'analisi e il reporting dei dati. A causa del suo formato a colonne, i set di dati di grandi dimensioni sono particolarmente adatti a questo. In questo modo puoi esaminare rapidamente modelli e relazioni nei tuoi dati. Inoltre, ClickHouse ha una velocità molto elevata, che lo rende ideale per l'analisi in tempo reale.

Clickhouse è Db?

Clickhouse è un potente database che consente una rapida interrogazione e analisi dei dati. Ha un'ampia varietà di applicazioni e può essere utilizzato per qualsiasi cosa, dalla business intelligence alla ricerca scientifica. Clickhouse è anche altamente scalabile, quindi può gestire facilmente grandi quantità di dati.

ClickHouse, un sistema di gestione di database open source (DBMS), utilizza operazioni orientate alle colonne. È una scelta eccellente per l'elaborazione analitica online (OLAP) ed è estremamente facile da usare. ClickHouse può restituire i risultati elaborati in pochi secondi grazie alla sua tecnologia di elaborazione in tempo reale. Ciò ne consente l'utilizzo in applicazioni che devono elaborare enormi quantità di dati strutturati. ClickHouse, un sistema di gestione di database orientato alle colonne, separa i dati in base alla chiave primaria per organizzarli fisicamente. Le query di grandi dimensioni vengono eseguite su più core e consumano molte risorse. Quando i dati vengono aggiunti a una tabella ClickHouse, vengono aggiornati automaticamente senza l'uso di blocchi.

ClickHouse è unico in molti modi, il che significa che puoi commettere errori che portano a prestazioni scadenti. Le soluzioni di ClickHouse sono potenti, scalabili e flessibili e sono superiori ad altre soluzioni sul mercato. ClickHouse è progettato per le applicazioni OLAP e include una serie di ottimizzazioni per leggere i dati e gestire richieste complesse ad alta velocità. Una buona comprensione delle differenze tra i sistemi OLAP e OLTP è fondamentale quando si decide se ClickHouse è la scelta giusta per il proprio tempo. ClickHouse è un progetto open source che puoi creare seguendo le sue istruzioni. Le tabelle in ClickHouse vengono create utilizzando uno schema predefinito. In qualità di utente ClickHouse, puoi concentrarti esclusivamente sul prodotto che stai creando e manterremo l'infrastruttura funzionante in modo così fluido che te ne dimenticherai completamente.

I vantaggi dell'utilizzo di Clickhouse

Poiché si tratta di un server ad alte prestazioni, può gestire grandi quantità di dati in data warehouse e altre applicazioni. ClickHouse è anche una buona scelta per l'analisi e il reporting dei dati. ClickHouse, grazie alla sua struttura a colonne, può identificare rapidamente i punti dati più importanti in un set di dati. Quali sono alcuni dei vantaggi di Click House? ClickHouse ha una serie di vantaggi che lo rendono una scelta popolare per la gestione dei dati. Poiché è altamente scalabile, può gestire grandi volumi di dati in modo rapido e semplice. Inoltre, è adatto all'analisi e al reporting dei dati, il che lo rende ideale per produrre risultati accurati il ​​più rapidamente possibile. Inoltre, ClickHouse è un'applicazione open source, che consente agli utenti di personalizzarla facilmente.

Clickhouse è un database di serie temporali?

Clickhouse è un database di serie temporali che supporta SQL per l'analisi dei dati. È appositamente progettato per elaborare grandi volumi di dati in un breve periodo di tempo. È utilizzato da molte aziende per le sue elevate prestazioni e scalabilità.

La Time Series Benchmark Suite (TSBS) è una raccolta di strumenti e programmi che generano dati ed eseguono test delle prestazioni di scrittura e lettura su vari database . ClickHouse verrà aggiunto all'elenco dei database che stiamo attualmente supportando. Siamo stati costretti a riscrivere query e adattatori di programma per utilizzare TSBS per ClickHouse, un'attività che ha richiesto del tempo. ClickHouse è stato in grado di caricare quasi 4 milioni di metriche al secondo (o 400 Krow al secondo), tre volte più veloce di Timescale DB e 1,8 volte più veloce di InfluxDB. Ogni tipo di database ha eseguito 1000 ripetizioni in 8 lavoratori paralleli, come mostrato nei grafici seguenti. ClickHouse ha avuto molto successo contro i database più diffusi utilizzati per l'analisi delle serie temporali, come TimescaleDB e InfluxDB. Ha funzionato significativamente meglio del previsto in termini di caricamento e compressione dei dati.

Potremmo creare una struttura dati speciale con tag_id che calcola l'ultimo record in una tabella separata e tiene traccia del record in tempo reale. Un approccio simile può fornire un livello di prestazioni molto più elevato quando una query è all'ultimo stadio. ClickHouse è un DBMS analitico ampiamente utilizzato per scopi generali. InfluxDB si è distinto in termini di capacità di eseguire bene su diversi tipi di query dimostrando la sua classe come un DBMS di serie temporali. È una scelta migliore rispetto a TimescaleDB per determinati tipi di query perché utilizza una struttura di indice più efficiente, dispone di maggiore flessibilità in SQL e utilizza ottimizzazioni di serie temporali specifiche. ClickHouse è un backend che è già stato utilizzato da numerose organizzazioni che preferiscono utilizzare software per serie temporali.

Perché Clickhouse vale il tuo tempo

Che cosa state aspettando? Puoi provare ClickHouse e vedere se ne vale la pena.

Banca dati Clickhouse

ClickHouse è un sistema di gestione di database orientato alla colonna gratuito e open source che consente di generare report di dati analitici in tempo reale. ClickHouse utilizza query SQL per la selezione dei dati e supporta vari tipi di dati, funzioni di aggregazione e join di tabelle.

ClickHouse è noto per essere uno dei data warehouse cloud più veloci. Aiven per ClickHouse ti consente di creare cluster, distribuire nuovi nodi, migrare cloud e monitorare tutto da un'unica dashboard. ClickHouse offre una serie diversificata di estensioni di analisi SQL e prestazioni superiori. Quando si tratta di Aiven per ClickHouse, tutti i prezzi sono inclusi, assicurandoti di non doverti mai preoccupare della fine del mese. C'è un modello di prezzo trasparente qui. Non ci sono costi o addebiti nascosti; tutti i pagamenti includono il networking per l'archiviazione dei dati, così come tutti gli altri servizi. Le integrazioni dei dati sono integrate nel sistema. Gli aggiornamenti e gli aggiornamenti automatici sono una buona cosa. Decidi che avrai bisogno di cluster e regioni, quindi chiudili se necessario.

Clickhouse vs Elasticsearch

ClickHouse, un binario C, può essere trovato sui telefoni Android (davvero), in cluster con centinaia di nodi e su Linux. Le installazioni ClickHouse in genere utilizzano un singolo nodo perché sono necessarie poche risorse. Deve essere installato anche Java, oltre a Elasticsearch.

La tecnologia di calcolo a colonna di ClickHouse è stata sviluppata da Yandex. È un database analitico basato sull'elaborazione a colonna. Elasticsearch è una piattaforma per l'analisi di ricerca distribuita quasi in tempo reale interamente basata su Lucene. Si tratta di prodotti dati ampiamente disponibili come ClickHouse ed ElasticEye, che possono essere distribuiti in modo distribuito. Nonostante l'architettura distribuita di ClickHouse, le sue capacità O&M sono limitate e la sua facilità d'uso è scarsa. In termini di elasticità della distribuzione distribuita e scalabilità del cluster, ClickHouse ed ElasticScale sono simili. L'utente deve configurare manualmente l'indirizzo del nodo del cluster per rilevare i nodi nel proprio cluster.

In Elasticsearch, la scrittura in tempo reale è divisa in due parti. Il motore di archiviazione della memoria in ClickHouse viene completamente rimosso e i dati vengono archiviati direttamente sul disco. L'indice Lucene è composto da singoli segmenti e un segmento è l'unità più piccola dell'indice. La rapida scrittura batch sul client è implementata come parte dell'impegno di ClickHouse per ottenere un elevato throughput di scrittura. È stato dimostrato che ClickHouse richiede la sincronizzazione multi-replica in tempo reale. È un indice cluster predefinito che può essere utilizzato per accelerare la scansione dei dati. ClickHouse aggiorna i dati della chiave primaria in un modo completamente diverso rispetto a Elasticsearch.

Durante la scansione dei dati, è possibile modificare dinamicamente i tipi di dati ed è anche possibile regolare i tipi di campo lentamente e in modo asincrono. L'archiviazione di ClickHouse non è fortemente legata a quella della sua controparte perché le sue capacità di analisi si concentrano sulla ricerca dei dati. ElasticSearch è un motore di ricerca generico. La complessità della query di un motore di ricerca è limitata nella maggior parte dei casi. A differenza del motore di calcolo del database , il cloud Elasticsearch non supporta l'elaborazione in streaming. Gli utenti possono comunque ottenere il massimo dalla loro ricerca utilizzando le API di query native di Elasticsearch. ClickHouse è un motore che utilizza l'archiviazione delle colonne come componente principale; si basa sullo stoccaggio ordinato.

Quando i dati vengono interrogati o scansionati, si deduce che i blocchi di archiviazione delle colonne verranno scansionati in base a informazioni come l'ordine di archiviazione, le statistiche sui blocchi e le chiavi di partizione. ClickHouse fornisce un'analisi dettagliata delle capacità di query di analisi di Elasticsearch. L'applicazione ClickHouse ha solo un UnCompressedBlockCache per I/O e un PageCache per il sistema. Un indice secondario non è supportato da Native ClickHouse. I filtri sono disponibili solo nel caso di un numero elevato di dati quando si modificano le condizioni della query. Di conseguenza, la concorrenza non è elevata a meno che la cache dei dati di Elasticsearch non sia sufficientemente grande da archiviare tutti i dati originali in memoria. Negli scenari di query analitiche , ClickHouse offre prestazioni di gran lunga superiori a Elasticsearch.

L'analisi dei log mostra che il divario di prestazioni tra ClickHouse ed Elasicsearch cresce all'aumentare del numero di record filtrati dalla clausola WHERE. ClickHouse è più adatto per scenari di analisi a basso costo con grandi volumi di dati perché la sua larghezza di banda del disco è completamente utilizzata. Un indice secondario non è disponibile su ClickHouse. In termini di prestazioni di query simultanee, è un punto di svolta. È possibile utilizzare un indice secondario per confrontare le prestazioni delle query puntuali di ClickHouse con quelle di Elasticsearch. L'autore ha utilizzato il metodo di importazione di file locale ESSD per testare e confrontare le prestazioni di importazione dei dati importati da Elasticsearch e ClickHouse dai set di dati sopra menzionati. ClickHouse eseguirà una migliore concorrenza grazie alle sue modalità di calcolo vettorializzato e di archiviazione delle colonne. Poiché può facilmente ospitare grandi volumi di dati, ClickHouse è adatto a scenari di analisi a basso costo con grandi volumi di dati. ClickHouse, in termini di costi di importazione e archiviazione dei dati, è un'alternativa più conveniente a Elasticsearch.

Clickhouse contro Postgres

Non c'è un chiaro vincitore quando si tratta di Clickhouse vs Postgres. Entrambi i database hanno i propri punti di forza e di debolezza. Clickhouse è più veloce quando si tratta di query, ma Postgres è più affidabile. Postgres è anche più ricco di funzionalità, mentre Clickhouse è più facile da usare.

Oltre ad essere un database NoSQL, Mongo ti consente anche di modellare i tuoi dati in un modo che abbia senso per altri strumenti NoSQL come Postgres. Quando si analizza uno strumento come Mongo, è facile cercare funzionalità descrittive come l'applicazione delle relazioni, le transazioni e l'effetto di eliminazioni, aggiornamenti e inserimenti a cascata in uno. Per comprendere come vengono archiviati i dati, è fondamentale capire quali dati sono archiviati nel sistema. In un ambiente di microservizi, MongoDB è ancora migliore perché i tuoi modelli possono essere molto più piccoli, rendendo meno difficile la creazione di relazioni con loro. Farà poca differenza per te se il tuo schema è ben progettato, ma farà una piccola differenza se è duplicato. Il mio obiettivo è quello di incoraggiare le giovani generazioni, anche se è necessario utilizzare qualsiasi strumento disponibile.