빠르고 효율적인 ClickHouse 데이터베이스

ClickHouse는 분석 데이터 보고서를 실시간으로 생성할 수 있는 강력한 오픈 소스 열 기반 데이터베이스 관리 시스템입니다. ClickHouse는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. Yandex, Mail.ru Group 및 Uber와 같은 주요 회사에서 사용합니다. ClickHouse는 기존의 관계형 모델을 사용하지 않기 때문에 NoSQL 데이터베이스라고도 합니다. 대신 분석 워크로드에 대해 매우 효율적으로 만드는 열 지향 접근 방식을 사용합니다. ClickHouse는 확장성이 뛰어나고 상용 하드웨어에 쉽게 배포할 수 있습니다. 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 방법을 찾고 있다면 ClickHouse는 훌륭한 옵션입니다. 사용하기 쉽고 필요에 맞게 쉽게 확장할 수 있습니다.

PopSQL에는 협업 작업 환경이 있습니다. 팀이 데이터 분석에서 보다 효과적으로 협업할 수 있게 해주는 SQL 편집기 및 작업 공간입니다. 올바른 질문을 하고 필요한 조치를 취함으로써 우리는 주변 환경을 더 잘 이해하고 자신을 더 잘 이해할 수 있습니다. POS(Point-of-Sale)와 레스토랑 관리를 결합한 InterBase 시스템으로 레스토랑 관리가 쉬워집니다. TouchBistro의 강력한 플랫폼을 통해 식당 주인은 운영을 합리화하고 단순화할 수 있습니다. SOAX는 팀이 웹 데이터 스크래핑, 경쟁 인텔리전스, SEO 및 SERP 분석에 대한 목표를 달성할 수 있도록 주거용 및 모바일 프록시 서비스를 제공합니다. 모든 데이터베이스의 데이터를 소비하고, 일관된 메트릭으로 구성하고, 일관된 메트릭을 구축하기 위해 모든 앱에서 사용합니다.

사용자가 clickShare를 통해 서로 자유롭고 자연스럽게 상호 작용할 수 있도록 함으로써 사람들이 서로를 더 잘 이해할 수 있습니다. ClickShare는 AirPlay, Google Cast 및 Miracast를 사용하여 이러한 플랫폼과 호환됩니다. 7초 이내에 자신의 장치에서 협업하고 클릭할 수 있습니다. 이 앱을 통해 회의실에서 화면 공유 및 고급 기능을 사용할 수 있습니다. DbVisualizer는 많은 세계 최대 기업에서 사용하는 인기 있는 데이터베이스 편집기 입니다. When I Work When I Work를 사용하면 기업에서 일정을 잡고, 시간과 출석을 추적하고, 간단하고 편리한 방식으로 시간제 직원과 소통할 수 있습니다. CallShaper는 콜센터에서 유선 및 무선 리드, Do Not Call 목록 번호 및 통화 포기율을 찾기 위해 데이터베이스를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 예측 및 미리보기 다이얼러를 사용하여 마케팅 에이전트는 통화 처리 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

Clickhouse는 MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum 등과 같은 데이터베이스에서 찾을 수 있는 열 기반 관계형 데이터베이스입니다. 그들 모두는 SQL을 사용하여 대규모 데이터베이스에서 분석 쿼리를 수행합니다.

ClickHouse의 초기 개발에는 데이터 관리 및 쿼리를 위한 기본 언어로 SQL이 포함되었습니다.

초기 릴리스에서 ClickHouse는 Sybase IQ, Vertica 및 Snowflake와 같은 독점 데이터베이스의 성능, 완성도 및 확장성을 지원하는 최초의 오픈 소스 SQL 데이터 웨어하우스 입니다.

Clickhouse는 어떤 종류의 데이터베이스입니까?

ClickHouse는 OLAP(온라인 분석 처리) 워크로드를 위한 열 기반 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. ClickHouse는 오픈 소스이며 Apache 2.0 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다.

ClickHouse의 열 기반 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 쿼리의 온라인 분석 처리에 사용됩니다. 대부분의 쿼리는 열 기반 데이터베이스에 있는 경우 최소 100배 빠르게 완료할 수 있습니다. 데이터를 저장하는 다른 순서는 다양한 응용 프로그램에 적합합니다. ClickHouse의 분석 쿼리 처리 프로세스는 가능한 한 많은 시스템 리소스를 사용하여 수행됩니다. 데이터 액세스 시나리오는 쿼리 수, 빈도 및 이러한 쿼리의 비율을 설명하는 시나리오입니다. 시스템이 예상대로 작동하는지 확인하려면 더 높은 부하에서 사용하도록 시스템 설정을 사용자 정의하는 것이 중요합니다. 모든 클라이언트의 요구를 동시에 충족시킬 수 있는 시스템은 없습니다.

이 쿼리의 경우 서버는 초당 수십억 행의 데이터를 처리할 수 있습니다. 전체 벡터에 대한 모든 작업을 처리하려면 전체 쿼리를 실행해야 합니다. 따라서 전체 쿼리를 대량으로 실행해야 합니다. 절반 수준의 디스크 하위 시스템에서 이 작업을 수행하지 않으면 쿼리 인터프리터가 필연적으로 CPU를 정지시킵니다.

Clickhouse가 다른 시계열 데이터베이스 관리 시스템을 능가하는 방법

수많은 특수 시계열 데이터베이스 관리 시스템이 있음에도 불구하고 ClickHouse는 쿼리 실행 속도에 중점을 두기 때문에 대부분의 시스템을 능가할 수 있습니다. 또한 사용자는 SQL 쿼리를 사용하여 자신의 계정과 역할에 대한 액세스를 관리할 수 있으므로 대부분의 관계형 데이터베이스 관리 시스템 과 호환됩니다.

Clickhouse는 관계형 DB입니까?

ClickHouse는 데이터의 온라인 분석 처리(OLAP)를 위한 열 기반 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 빠르고 확장 가능한 방식으로 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. ClickHouse는 오픈 소스 프로젝트이며 Apache 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다.

ClickHouse에는 기본적으로 구조화된 컬럼 분석 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 분석 데이터베이스는 적은 수의 느린 쿼리를 위해 설계되었습니다. 그러나 ClickHouse는 작업을 위해 자체적으로 처리할 수 있습니다. 문자 메시지를 시뮬레이션하기 위해 30억 개의 reddit 댓글(2007년부터 2017년까지 10년)을 사용했습니다. 이 예에서는 ClickHouse를 사용하여 마지막 10개의 reddit 댓글을 검색하려고 했습니다. ClickHouse를 사용하여 데이터를 압축하지 않고 디스크에 저장할 수 있습니다. 이는 환상적입니다. created_utc가 기본 키(정렬 기준)이므로 ID만 있는 메시지를 선택하려면 전체 테이블 스캔이 필요합니다.

타임스탬프(created_UTc)를 알게 되자마자 시계가 깜박이기 시작합니다. 이론적 의미에서 구체화된 뷰는 이론적으로 다른 인덱스를 시뮬레이트할 수 있습니다. 결과적으로 기본 키의 테일링 순서는 훨씬 느린 순서로 변경되었으며 기본 키에서 읽을 수 있는 데이터 라인은 몇 줄에 불과했습니다. ClickHouse 애플리케이션 은 Alcott 테이블 형식으로 업데이트 및 삭제를 실행할 수 있습니다. UPDATE / DELETE(클릭하우스 용어)라고 합니다. 몬스터 쿼리가 반환되는 즉시 비동기식으로 실행됩니다. 시스템을 읽기만 하면 진행 상황을 쉽게 확인할 수 있습니다.

ClickHouse의 분석 시스템은 대규모 병렬 모델을 사용한다는 점에서 독특합니다. 실시간 및 분석 쿼리를 모두 제공하는 공용 API 게이트웨이를 지원하는 백엔드 데이터베이스로 사용할 수 있습니다(일부 해킹 포함). 이 프로젝트나 다른 프로젝트에 ClickHouse를 사용하고 있는지 알려주세요.

Clickhouse: 데이터 분석 및 보고를 위한 완벽한 도구

반면에 ClickHouse는 데이터 분석 및 보고에 탁월합니다. 열 형식으로 인해 대용량 데이터 세트가 특히 적합합니다. 이렇게 하면 데이터의 패턴과 관계를 빠르게 검사할 수 있습니다. 또한 ClickHouse는 속도가 매우 빨라 실시간 분석에 이상적입니다.

Clickhouse Db입니까?

Clickhouse는 데이터를 빠르게 쿼리하고 분석할 수 있는 강력한 데이터베이스입니다. 그것은 다양한 응용 프로그램을 가지고 있으며 비즈니스 인텔리전스에서 과학 연구에 이르기까지 모든 것에 사용될 수 있습니다. 또한 Clickhouse는 확장성이 뛰어나 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.

오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)인 ClickHouse는 열 지향 작업을 사용합니다. 온라인 분석 처리(OLAP)를 위한 탁월한 선택이며 매우 사용자 친화적입니다. ClickHouse는 실시간 처리 기술 덕분에 처리된 결과를 몇 초 만에 반환할 수 있습니다. 이를 통해 대량의 구조화된 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 열 기반 데이터베이스 관리 시스템인 ClickHouse는 데이터를 물리적으로 정리하기 위해 기본 키로 데이터를 분리합니다. 대규모 쿼리는 여러 코어에서 실행되며 많은 리소스를 소비합니다. 데이터가 ClickHouse 테이블에 추가되면 잠금을 사용하지 않고 자동으로 업데이트됩니다.

ClickHouse는 여러 면에서 고유하므로 실수로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. ClickHouse의 솔루션은 강력하고 확장 가능하며 유연하며 시중의 다른 솔루션보다 우수합니다. ClickHouse는 OLAP 애플리케이션용으로 설계되었으며 데이터를 읽고 복잡한 요청을 고속으로 처리하기 위한 여러 가지 최적화 기능을 포함합니다. ClickHouse가 귀하의 날씨에 적합한 선택인지 여부를 결정할 때 OLAP 및 OLTP 시스템의 차이점을 잘 이해하는 것이 중요합니다. ClickHouse는 지침에 따라 직접 만들 수 있는 오픈 소스 프로젝트입니다. ClickHouse의 테이블은 미리 정의된 스키마를 사용하여 생성됩니다. ClickHouse 사용자는 자신이 만들고 있는 제품에만 집중할 수 있으며 인프라를 완전히 잊을 수 있을 정도로 원활하게 실행되도록 유지할 것입니다.

클릭하우스 사용의 이점

고성능 서버이기 때문에 데이터 웨어하우스 및 기타 애플리케이션에서 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. ClickHouse는 데이터 분석 및 보고에도 적합합니다. ClickHouse는 열 구조로 인해 데이터 세트에서 가장 중요한 데이터 포인트를 빠르게 식별할 수 있습니다. 클릭하우스의 장점은 무엇인가요? ClickHouse에는 데이터 관리를 위한 인기 있는 선택이 되는 여러 가지 장점이 있습니다. 확장성이 높기 때문에 많은 양의 데이터를 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한 데이터 분석 및 보고에 적합하여 가능한 한 빨리 정확한 결과를 생성하는 데 이상적입니다. 또한 ClickHouse는 오픈 소스 애플리케이션이므로 사용자가 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.

Clickhouse는 시계열 데이터베이스입니까?

Clickhouse는 데이터 분석을 위해 SQL을 지원하는 시계열 데이터베이스입니다. 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 높은 성능과 확장성 때문에 많은 기업에서 사용하고 있습니다.

TSBS(Time Series Benchmark Suite)는 데이터를 생성하고 다양한 데이터베이스 에서 쓰기 및 읽기 성능 테스트를 실행하는 도구 및 프로그램 모음입니다. 현재 지원 중인 데이터베이스 목록에 ClickHouse가 추가됩니다. 시간이 좀 걸리는 작업인 ClickHouse에 TSBS를 사용하기 위해 쿼리와 프로그램 어댑터를 다시 작성해야 했습니다. ClickHouse는 초당 거의 4M 메트릭(또는 초당 400Krows)을 로드할 수 있었으며 이는 Timescale DB보다 3배, InfluxDB보다 1.8배 더 빠릅니다. 각 데이터베이스 유형은 아래 차트에 표시된 대로 8개의 병렬 작업자에서 1000회 반복을 수행했습니다. ClickHouse는 TimescaleDB 및 InfluxDB와 같은 시계열 분석에 사용되는 인기 있는 데이터베이스에 대해 매우 성공적이었습니다. 데이터 로드 및 압축 측면에서 예상보다 훨씬 나은 성능을 보였습니다.

별도의 테이블에서 마지막 레코드를 계산하는 tag_id를 사용하여 특수 데이터 구조를 만들 수 있으며 레코드를 실시간으로 추적합니다. 쿼리가 맨 마지막 단계에 있을 때 비슷한 접근 방식을 사용하면 훨씬 더 높은 수준의 성능을 제공할 수 있습니다. ClickHouse는 범용으로 널리 사용되는 분석 DBMS 입니다. InfluxDB는 클래스를 시계열 DBMS로 시연함으로써 여러 쿼리 유형에서 우수한 성능을 발휘하는 능력 측면에서 차별화되었습니다. 보다 효율적인 인덱스 구조를 사용하고 SQL에서 더 많은 유연성을 가지며 특정 시계열 최적화를 사용하기 때문에 특정 유형의 쿼리에 대해 TimescaleDB보다 더 나은 선택입니다. ClickHouse는 시계열 소프트웨어 사용을 선호하는 여러 조직에서 이미 사용하고 있는 백엔드입니다.

Clickhouse가 시간을 투자할 가치가 있는 이유

당신은 무엇을 기다리고 있습니까? ClickHouse를 사용해 보고 그만한 가치가 있는지 확인할 수 있습니다.

클릭하우스 데이터베이스

ClickHouse는 분석 데이터 보고서를 실시간으로 생성할 수 있는 무료 오픈 소스 열 기반 데이터베이스 관리 시스템입니다. ClickHouse는 데이터 선택을 위해 SQL 쿼리를 사용하고 있으며 다양한 데이터 유형, 집계 함수 및 테이블 조인을 지원합니다.

ClickHouse는 가장 빠른 클라우드 데이터 웨어하우스 중 하나로 잘 알려져 있습니다. Aiven for ClickHouse를 사용하면 단일 대시보드에서 클러스터를 생성하고, 새 노드를 배포하고, 클라우드를 마이그레이션하고, 모든 것을 모니터링할 수 있습니다. ClickHouse는 다양한 SQL 분석 확장 프로그램과 우수한 성능을 제공합니다. Aiven for ClickHouse의 경우 모든 가격이 포함되어 있으므로 월말에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 여기에는 투명한 가격 책정 모델이 있습니다. 숨겨진 수수료나 요금이 없습니다. 모든 지불에는 데이터 스토리지에 대한 네트워킹 및 기타 모든 서비스가 포함됩니다. 데이터 통합 은 시스템에 내장되어 있습니다. 자동 업데이트 및 업그레이드는 좋은 것입니다. 클러스터와 리전이 필요하다고 결정한 다음 필요에 따라 종료합니다.

클릭하우스 대 Elasticsearch

C 바이너리인 ClickHouse는 안드로이드 폰(정말), 수백 개의 노드가 있는 클러스터, Linux 전체에서 찾을 수 있습니다. ClickHouse 설치는 필요한 리소스가 거의 없기 때문에 일반적으로 단일 노드를 사용합니다. Elasticsearch 외에 Java도 설치해야 합니다.

ClickHouse의 컬럼 스토리지 컴퓨팅 기술은 Yandex에서 개발했습니다. 열 저장 컴퓨팅을 기반으로 하는 분석 데이터베이스 입니다. Elasticsearch는 전적으로 Lucene을 기반으로 하는 실시간에 가까운 분산 검색 분석을 위한 플랫폼입니다. 분산 방식으로 배포할 수 있는 ClickHouse 및 ElasticEye와 같은 널리 사용 가능한 데이터 제품입니다. ClickHouse의 분산 아키텍처에도 불구하고 O&M 기능은 제한적이며 사용 편의성은 좋지 않습니다. 분산 배포 및 클러스터 규모의 탄력성 측면에서 ClickHouse와 ElasticScale은 유사합니다. 사용자는 클러스터에서 노드를 검색하도록 클러스터 노드 주소를 수동으로 구성해야 합니다.

Elasticsearch에서 실시간 쓰기는 두 부분으로 나뉩니다. ClickHouse의 메모리 저장 엔진이 완전히 제거되고 데이터가 디스크에 직접 저장됩니다. Lucene 인덱스는 개별 세그먼트로 구성되며 세그먼트는 인덱스의 가장 작은 단위입니다. 클라이언트에 대한 빠른 일괄 쓰기는 높은 쓰기 처리량을 달성하기 위한 ClickHouse의 노력의 일환으로 구현됩니다. ClickHouse는 실시간 다중 복제 동기화가 필요한 것으로 입증되었습니다. 데이터 스캔을 가속화하는 데 사용할 수 있는 기본 클러스터형 인덱스입니다. ClickHouse는 Elasticsearch와 완전히 다른 방식으로 기본 키 데이터를 업데이트합니다.

데이터 스캔 중에 데이터 유형을 동적으로 변경할 수 있으며 필드 유형을 천천히 비동기적으로 조정하는 것도 가능합니다. ClickHouse의 스토리지는 해당 분석 기능이 데이터 검색에 중점을 두기 때문에 상대방 스토리지와 강력하게 연결되지 않습니다. ElasticSearch는 범용 검색 엔진입니다. 대부분의 경우 검색 엔진 쿼리의 복잡성은 제한적입니다. 데이터베이스 컴퓨팅 엔진 과 달리 Elasticsearch 클라우드는 스트리밍 처리를 지원하지 않습니다. 사용자는 여전히 Elasticsearch의 기본 쿼리 API를 사용하여 검색을 최대한 활용할 수 있습니다. ClickHouse는 열 저장소를 기본 구성 요소로 사용하는 엔진입니다. 주문된 스토리지를 기반으로 합니다.

데이터를 쿼리하거나 스캔할 때 스토리지 질서, 블록 통계 및 파티션 키와 같은 정보를 기반으로 컬럼-스토리지 블록을 스캔할 것이라고 추론합니다. ClickHouse는 Elasticsearch의 분석 쿼리 기능에 대한 자세한 분석을 제공합니다. ClickHouse 애플리케이션에는 I/O용 UnCompressedBlockCache와 시스템용 PageCache만 있습니다. Native ClickHouse는 보조 인덱스를 지원하지 않습니다. 쿼리 조건 변경 시 데이터가 많은 경우에만 필터를 사용할 수 있습니다. 결과적으로 Elasticsearch의 데이터 캐시가 모든 원본 데이터를 메모리에 저장할 수 있을 만큼 충분히 크지 않으면 동시성이 높지 않습니다. 분석 쿼리 시나리오 에서 ClickHouse는 Elasticsearch보다 훨씬 뛰어난 성능을 제공합니다.

로그 분석에 따르면 ClickHouse와 Elasicsearch 사이의 성능 격차는 WHERE 절로 필터링된 레코드 수가 증가함에 따라 커집니다. ClickHouse는 디스크 대역폭이 완전히 활용되기 때문에 대용량 데이터 볼륨이 있는 저비용 분석 시나리오에 더 적합합니다. ClickHouse에서는 보조 색인을 사용할 수 없습니다. 동시 쿼리 성능 측면에서 게임 체인저입니다. 보조 인덱스를 사용하여 ClickHouse의 포인트 쿼리 성능을 Elasticsearch의 성능과 비교할 수 있습니다. 저자는 위에서 언급한 데이터셋에서 Elasticsearch와 ClickHouse가 가져온 데이터의 가져오기 성능을 테스트하고 비교하기 위해 ESSD 로컬 파일 가져오기 방법을 사용했습니다. ClickHouse는 벡터화된 컴퓨팅 및 열 저장 모드로 인해 더 나은 동시성을 수행합니다. 대용량 데이터를 쉽게 수용할 수 있기 때문에 ClickHouse는 대용량 데이터를 사용하는 저비용 분석 시나리오에 적합합니다. 데이터 가져오기 및 저장 비용 측면에서 ClickHouse는 Elasticsearch보다 비용 효율적인 대안입니다.

클릭하우스 대 Postgres

Clickhouse와 Postgres의 경우 확실한 승자는 없습니다. 두 데이터베이스 모두 고유한 강점과 약점이 있습니다. Clickhouse는 쿼리와 관련하여 더 빠르지만 Postgres가 더 안정적입니다. Postgres는 기능이 더 풍부한 반면 Clickhouse는 사용하기 쉽습니다.

NoSQL 데이터베이스인 것 외에도 Mongo를 사용하면 Postgres와 같은 다른 NoSQL 도구에 적합한 방식으로 데이터를 모델링할 수 있습니다. Mongo와 같은 도구를 분석할 때 관계 적용, 트랜잭션, 삭제, 업데이트 및 삽입의 효과와 같은 설명 기능을 쉽게 찾을 수 있습니다. 데이터가 저장되는 방식을 이해하려면 시스템에 어떤 데이터가 저장되는지 이해하는 것이 중요합니다. 마이크로 서비스 환경에서 MongoDB는 모델이 훨씬 더 작아 관계를 구축하기가 덜 어렵기 때문에 훨씬 더 좋습니다. 스키마가 잘 설계된 경우에는 별 차이가 없지만 복제된 경우에는 약간의 차이가 있습니다. 제 목표는 사용 가능한 도구를 사용해야 하는 경우에도 젊은 세대를 격려하는 것입니다.