Szybka i wydajna baza danych ClickHouse

ClickHouse to potężny oparty na kolumnach system zarządzania bazą danych typu open source, który umożliwia generowanie raportów z danymi analitycznymi w czasie rzeczywistym. ClickHouse został zaprojektowany do szybkiego i wydajnego przetwarzania ogromnych ilości danych. Jest używany przez duże firmy, takie jak Yandex, Mail.ru Group i Uber. ClickHouse jest często określany jako baza danych NoSQL, ponieważ nie korzysta z tradycyjnego modelu relacyjnego. Zamiast tego wykorzystuje podejście zorientowane na kolumny, co czyni go wysoce wydajnym w przypadku obciążeń analitycznych. ClickHouse jest wysoce skalowalny i można go łatwo wdrożyć na zwykłym sprzęcie. Jeśli szukasz szybkiego i wydajnego sposobu przetwarzania dużych ilości danych, ClickHouse jest świetną opcją. Jest łatwy w użyciu i można go łatwo skalować do własnych potrzeb.

PopSQL ma wspólne środowisko pracy. Edytor i obszar roboczy SQL, który umożliwia zespołom efektywniejszą współpracę przy analizie danych. Zadając właściwe pytania i podejmując niezbędne kroki, możemy lepiej zrozumieć nasze otoczenie i lepiej zrozumieć samych siebie. System InterBase, który łączy zarządzanie punktami sprzedaży (POS) i restauracjami, ułatwia zarządzanie restauracjami. Dzięki potężnej platformie TouchBistro restauratorzy mogą usprawnić i uprościć swoje działania. SOAX oferuje lokalną i mobilną usługę proxy, która umożliwia Twojemu zespołowi osiąganie celów w zakresie zbierania danych internetowych, analizy konkurencji, SEO i analizy SERP. Korzystaj z danych z dowolnej bazy danych, porządkuj je w spójne metryki i używaj ich z każdą aplikacją w celu tworzenia spójnych metryk.

Umożliwiając użytkownikom swobodną i naturalną interakcję ze sobą za pośrednictwem funkcji ClickShare, umożliwia lepsze wzajemne zrozumienie. ClickShare jest kompatybilny z tymi platformami za pomocą AirPlay, Google Cast i Miracast. Możesz współpracować i klikać z własnego urządzenia w mniej niż 7 sekund. Udostępnianie ekranu i zaawansowane funkcje są dostępne w sali konferencyjnej za pośrednictwem tej aplikacji. DbVisualizer to popularny edytor baz danych , z którego korzysta wiele największych światowych korporacji. Kiedy pracuję Kiedy pracuję pozwala firmom planować, śledzić czas i frekwencję oraz komunikować się z pracownikami godzinowymi w prosty i wygodny sposób. CallShaper może być używany przez call center do analizowania baz danych w celu znalezienia potencjalnych klientów z telefonów stacjonarnych i bezprzewodowych, numerów listy Do Not Call i wskaźników porzucania połączeń. Korzystając z predykcyjnych i podglądowych dialerów, agenci marketingowi mogą zautomatyzować procesy obsługi połączeń.

Clickhouse to zorientowana na kolumny relacyjna baza danych, którą można znaleźć w bazach danych, takich jak MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum i inne. Wszyscy używają języka SQL do przeprowadzania zapytań analitycznych w dużych bazach danych.

Wczesny rozwój ClickHouse obejmował SQL jako podstawowy język do zarządzania danymi i zapytań.

W swojej pierwszej wersji ClickHouse jest pierwszą hurtownią danych SQL typu open source, która obsługuje wydajność, dojrzałość i skalowalność zastrzeżonych baz danych, takich jak Sybase IQ, Vertica i Snowflake.

Jakim rodzajem bazy danych jest Clickhouse?

ClickHouse to zorientowany na kolumny system zarządzania bazą danych (DBMS) dla obciążeń OLAP (przetwarzanie analityczne online). Jest przeznaczony do szybkiego i wydajnego przetwarzania dużych ilości danych. ClickHouse jest open source i jest dostępny na licencji Apache 2.0.

Zorientowany na kolumny system zarządzania bazą danych ClickHouse (DBMS) służy do analitycznego przetwarzania zapytań online. Większość zapytań można wykonać co najmniej 100 razy szybciej, jeśli znajdują się one w bazie danych zorientowanej na kolumny. Dla różnych zastosowań preferowane są różne kolejności przechowywania danych. Proces przetwarzania zapytań analitycznych ClickHouse realizowany jest przy wykorzystaniu jak największej ilości zasobów systemowych. Scenariusze dostępu do danych to te, które opisują liczbę zapytań, częstotliwość i odsetek tych zapytań. Jeśli chcesz mieć pewność, że system działa zgodnie z oczekiwaniami, niezwykle ważne jest dostosowanie konfiguracji systemu do użytku przy wyższym obciążeniu. Nie ma systemu, który byłby w stanie zaspokoić potrzeby całej gamy klientów w tym samym czasie.

W przypadku tego zapytania serwer może obsłużyć kilka miliardów wierszy danych na sekundę. Aby obsłużyć wszystkie operacje na całych wektorach, należy wykonać całe zapytanie; w związku z tym całe zapytanie musi być wykonywane w dużych ilościach. Jeśli nie zrobisz tego z jakimkolwiek w połowie przyzwoitym podsystemem dyskowym, interpreter zapytań nieuchronnie zatrzyma procesor.

Jak Clickhouse przewyższa inne systemy zarządzania bazami danych z szeregami czasowymi

Pomimo faktu, że istnieje wiele wyspecjalizowanych systemów zarządzania bazami danych szeregów czasowych, ClickHouse może przewyższyć większość z nich, ponieważ koncentruje się na szybkości wykonywania zapytań. Użytkownicy mogą również zarządzać swoimi kontami i dostępem do swoich ról za pomocą zapytań SQL, dzięki czemu jest kompatybilny z większością systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych .

Czy Clickhouse to relacyjna baza danych?

ClickHouse to zorientowany na kolumny system zarządzania bazą danych (DBMS) do analitycznego przetwarzania online (OLAP) danych. Jest przeznaczony do przetwarzania dużych ilości danych w szybki i skalowalny sposób. ClickHouse jest projektem open source i jest dostępny na licencji Apache.

ClickHouse zawiera kolumnową analityczną bazę danych, która ma strukturę od razu po wyjęciu z pudełka. Analityczne bazy danych są zaprojektowane z myślą o małej liczbie powolnych zapytań. Jednak ClickHouse może sobie z tym poradzić samodzielnie do naszych zadań. Aby zasymulować wiadomości tekstowe, wykorzystałem 3 miliardy komentarzy reddit (10 lat od 2007 do 2017). W tym przykładzie chciałem użyć ClickHouse do pobrania ostatnich dziesięciu komentarzy reddit. Możesz użyć ClickHouse do przechowywania danych na dysku zamiast ich kompresji, co jest fantastyczne. Ponieważ created_utc jest kluczem podstawowym (sortuj według), wybranie wiadomości z samym identyfikatorem będzie wymagało pełnego przeskanowania tabeli.

Zegar zacznie migać, gdy tylko poznamy znacznik czasu (created_UTc). W sensie teoretycznym zmaterializowane poglądy mogłyby teoretycznie symulować inne indeksy. W rezultacie kolejność śledzenia klucza podstawowego została zmieniona na znacznie wolniejszą, a z klucza podstawowego można było odczytać tylko kilka wierszy danych. Aplikacja ClickHouse może przeprowadzać aktualizacje i usuwanie w postaci tabeli Alcott. Jest znany jako UPDATE / DELETE (terminologia Clickhouse). Zostanie on wykonany asynchronicznie, gdy tylko zostaną zwrócone zapytania potworów. Łatwo jest zobaczyć postęp, jaki został poczyniony, po prostu czytając system.

System analityczny ClickHouse jest wyjątkowy, ponieważ wykorzystuje ogromny model równoległy. Może potencjalnie (z pewnymi hackami) zostać wykorzystany jako baza danych zaplecza, która zasila publiczną bramę API, która obsługuje zarówno zapytania w czasie rzeczywistym, jak i zapytania analityczne. Daj mi znać, jeśli używasz ClickHouse do tego lub innego projektu.

Clickhouse: doskonałe narzędzie do analizy danych i raportowania

Z drugiej strony ClickHouse doskonale nadaje się do analizy danych i raportowania. Ze względu na format kolumnowy szczególnie dobrze nadają się do niego duże zbiory danych. W ten sposób możesz szybko zbadać wzorce i relacje w swoich danych. Ponadto ClickHouse ma bardzo dużą prędkość, dzięki czemu idealnie nadaje się do analizy w czasie rzeczywistym.

Czy Clickhouse to baza danych?

Clickhouse to potężna baza danych, która pozwala na szybkie zapytania i analizę danych. Ma szeroką gamę zastosowań i może być używany do wszystkiego, od analizy biznesowej po badania naukowe. Clickhouse jest również wysoce skalowalny, dzięki czemu z łatwością radzi sobie z dużymi ilościami danych.

ClickHouse, system zarządzania bazami danych typu open source (DBMS), wykorzystuje operacje zorientowane na kolumny. Jest to doskonały wybór do przetwarzania analitycznego online (OLAP) i jest niezwykle przyjazny dla użytkownika. ClickHouse może zwrócić przetworzone wyniki w ciągu kilku sekund dzięki technologii przetwarzania w czasie rzeczywistym. Dzięki temu może być używany w aplikacjach, które muszą przetwarzać ogromne ilości danych strukturalnych. ClickHouse, zorientowany na kolumny system zarządzania bazą danych, oddziela dane według klucza podstawowego w celu ich fizycznej organizacji. Duże zapytania są wykonywane na wielu rdzeniach i zużywają dużo zasobów. Kiedy dane są dodawane do tabeli ClickHouse, są one automatycznie aktualizowane bez użycia blokad.

ClickHouse jest wyjątkowy pod wieloma względami, co oznacza, że ​​możesz popełniać błędy, które prowadzą do niskiej wydajności. Rozwiązania ClickHouse są wydajne, skalowalne i elastyczne oraz przewyższają inne rozwiązania na rynku. ClickHouse jest przeznaczony dla aplikacji OLAP i zawiera szereg optymalizacji do odczytu danych i obsługi złożonych żądań przy dużych prędkościach. Dobre zrozumienie różnic między systemami OLAP i OLTP ma kluczowe znaczenie przy podejmowaniu decyzji, czy ClickHouse jest właściwym wyborem dla Twojej pogody. ClickHouse to projekt typu open source, który możesz stworzyć samodzielnie, postępując zgodnie z jego instrukcjami. Tabele w ClickHouse są tworzone na podstawie wcześniej zdefiniowanego schematu. Jako użytkownik ClickHouse możesz skupić się wyłącznie na tworzonym produkcie, a my zadbamy o to, aby infrastruktura działała tak płynnie, abyś mógł o niej całkowicie zapomnieć.

Korzyści z używania Clickhouse

Ponieważ jest to serwer o wysokiej wydajności, może obsłużyć duże ilości danych w hurtowniach danych i innych aplikacjach. ClickHouse to także dobry wybór do analizy danych i raportowania. ClickHouse, dzięki swojej kolumnowej strukturze, może szybko zidentyfikować najważniejsze punkty danych w zbiorze danych. Jakie są zalety Click House? ClickHouse ma wiele zalet, które sprawiają, że jest popularnym wyborem do zarządzania danymi. Ponieważ jest wysoce skalowalny, może szybko i łatwo obsługiwać duże ilości danych. Ponadto dobrze nadaje się do analizy danych i raportowania, dzięki czemu idealnie nadaje się do uzyskiwania dokładnych wyników tak szybko, jak to możliwe. Co więcej, ClickHouse to aplikacja typu open source, umożliwiająca użytkownikom łatwe dostosowywanie jej.

Czy Clickhouse jest bazą danych szeregów czasowych?

Clickhouse to baza danych szeregów czasowych obsługująca SQL do analizy danych. Jest specjalnie zaprojektowany do przetwarzania dużych ilości danych w krótkim czasie. Jest używany przez wiele firm ze względu na wysoką wydajność i skalowalność.

Time Series Benchmark Suite (TSBS) to zbiór narzędzi i programów, które generują dane i przeprowadzają testy wydajności zapisu i odczytu w różnych bazach danych . ClickHouse zostanie dodany do listy obsługiwanych przez nas baz danych. Byliśmy zmuszeni przepisać zapytania i adaptery programowe, aby używać TSBS dla ClickHouse, co zajęło trochę czasu. ClickHouse był w stanie załadować prawie 4 miliony metryk na sekundę (lub 400Krows na sekundę), czyli trzy razy szybciej niż Timescale DB i 1,8x szybciej niż InfluxDB. Każdy typ bazy danych wykonał 1000 powtórzeń w 8 równoległych procesach roboczych, jak pokazano na poniższych wykresach. ClickHouse odniósł duży sukces w porównaniu z popularnymi bazami danych używanymi do analizy szeregów czasowych, takimi jak TimescaleDB i InfluxDB. Działał znacznie lepiej niż oczekiwano pod względem obciążenia danych i kompresji.

Moglibyśmy stworzyć specjalną strukturę danych z tag_id, która oblicza ostatni rekord w osobnej tabeli i śledziłaby rekord w czasie rzeczywistym. Podobne podejście może zapewnić znacznie wyższy poziom wydajności, gdy zapytanie jest na ostatnim etapie. ClickHouse to szeroko stosowany analityczny DBMS do ogólnych celów. InfluxDB wyróżniał się zdolnością do dobrego działania w kilku typach zapytań, demonstrując swoją klasę jako DBMS szeregów czasowych. Jest lepszym wyborem niż TimescaleDB dla niektórych typów zapytań, ponieważ wykorzystuje wydajniejszą strukturę indeksu, ma większą elastyczność w SQL i wykorzystuje określone optymalizacje szeregów czasowych. ClickHouse to backend, z którego korzysta już wiele organizacji preferujących oprogramowanie do szeregów czasowych.

Dlaczego Clickhouse jest wart twojego czasu

Na co czekasz? Możesz wypróbować ClickHouse i przekonać się, czy warto.

Baza danych Clickhouse

ClickHouse to darmowy, zorientowany na kolumny system zarządzania bazą danych o otwartym kodzie źródłowym, który umożliwia generowanie raportów z danymi analitycznymi w czasie rzeczywistym. ClickHouse używa zapytań SQL do selekcji danych i obsługuje różne typy danych, funkcje agregacji i łączenia tabel.

ClickHouse jest dobrze znany jako jeden z najszybszych hurtowni danych w chmurze. Aiven dla ClickHouse pozwala tworzyć klastry, wdrażać nowe węzły, migrować chmury i monitorować wszystko z jednego pulpitu nawigacyjnego. ClickHouse oferuje zróżnicowany zestaw rozszerzeń analitycznych SQL i doskonałą wydajność. Jeśli chodzi o Aiven dla ClickHouse, wszystkie ceny są wliczone w cenę, dzięki czemu nigdy nie musisz się martwić o koniec miesiąca. Istnieje przejrzysty model cenowy. Nie ma żadnych ukrytych opłat ani opłat; wszystkie płatności obejmują połączenia sieciowe do przechowywania danych, a także wszystkie inne usługi. Integracje danych są wbudowane w system. Automatyczne aktualizacje i uaktualnienia to dobra rzecz. Podejmij decyzję, że będziesz potrzebować klastrów i regionów, a następnie zamknij je w razie potrzeby.

Clickhouse kontra Elasticsearch

ClickHouse, plik binarny C, można znaleźć na telefonach z Androidem (naprawdę), w klastrach z setkami węzłów i w całym systemie Linux. Instalacje ClickHouse zwykle wykorzystują pojedynczy węzeł, ponieważ wymaga tak niewielu zasobów. Oprócz Elasticsearch musi być również zainstalowana Java.

Technologia przetwarzania kolumnowego ClickHouse została opracowana przez firmę Yandex. Jest to analityczna baza danych oparta na obliczeniach z pamięcią kolumnową. Elasticsearch to platforma do analizy wyszukiwania rozproszonego w czasie zbliżonym do rzeczywistego, która jest w całości oparta na Lucene. Są to powszechnie dostępne produkty danych, takie jak ClickHouse i ElasticEye, które można wdrażać w sposób rozproszony. Pomimo rozproszonej architektury ClickHouse, jego możliwości O&M są ograniczone, a łatwość użytkowania jest niska. Pod względem elastyczności wdrożenia rozproszonego i skali klastra, ClickHouse i ElasticScale są podobne. Użytkownik musi ręcznie skonfigurować adres węzła klastra, aby wykryć węzły w swoim klastrze.

W Elasticsearch zapis w czasie rzeczywistym jest podzielony na dwie części. Mechanizm przechowywania pamięci w ClickHouse został całkowicie usunięty, a dane są przechowywane bezpośrednio na dysku. Indeks Lucene składa się z poszczególnych segmentów, a segment jest najmniejszą jednostką indeksu. Szybki zapis wsadowy do klienta jest realizowany w ramach wysiłków ClickHouse zmierzających do osiągnięcia wysokiej przepustowości zapisu. Wykazano, że ClickHouse wymaga synchronizacji wielu replik w czasie rzeczywistym. Jest to domyślny indeks klastrowy, którego można użyć do przyspieszenia skanowania danych. ClickHouse aktualizuje dane klucza podstawowego w zupełnie inny sposób niż Elasticsearch.

Podczas skanowania danych możliwa jest dynamiczna zmiana typów danych, a także powolne i asynchroniczne dostosowywanie typów pól. Pamięć masowa ClickHouse nie jest silnie powiązana z pamięcią jej odpowiednika, ponieważ jej możliwości analityczne koncentrują się na wyszukiwaniu danych. ElasticSearch to wyszukiwarka ogólnego przeznaczenia. Złożoność zapytania wyszukiwarki jest w większości przypadków ograniczona. W przeciwieństwie do silnika obliczeniowego bazy danych , chmura Elasticsearch nie obsługuje przetwarzania strumieniowego. Użytkownicy nadal mogą w pełni wykorzystać możliwości wyszukiwania, korzystając z natywnych interfejsów API zapytań Elasticsearch. ClickHouse to silnik, którego głównym składnikiem jest pamięć kolumnowa; opiera się na uporządkowanym przechowywaniu.

Kiedy dane są wyszukiwane lub skanowane, wnioskuje się, że bloki pamięci kolumnowej zostaną przeskanowane na podstawie informacji, takich jak porządek pamięci, statystyki bloków i klucze partycji. ClickHouse zapewnia szczegółowy podział możliwości zapytań analitycznych Elasticsearch. Aplikacja ClickHouse ma tylko UnCompressedBlockCache dla I/O i PageCache dla systemu. Indeks dodatkowy nie jest obsługiwany przez Native ClickHouse. Filtry są dostępne tylko w przypadku dużej ilości danych przy zmianie warunków zapytania. W rezultacie współbieżność nie jest wysoka, chyba że pamięć podręczna danych Elasticsearch jest wystarczająco duża, aby przechowywać wszystkie oryginalne dane w pamięci. W scenariuszach zapytań analitycznych ClickHouse zapewnia znacznie lepszą wydajność niż Elasticsearch.

Analiza logów pokazuje, że różnica w wydajności między ClickHouse i Elasicsearch rośnie wraz ze wzrostem liczby rekordów filtrowanych przez klauzulę WHERE. ClickHouse jest bardziej odpowiedni do tanich scenariuszy analiz z dużymi ilościami danych, ponieważ jego przepustowość dysku jest w pełni wykorzystana. Indeks dodatkowy nie jest dostępny w ClickHouse. Pod względem wydajności równoczesnych zapytań jest to rewolucja. Indeks dodatkowy może być użyty do porównania wydajności zapytania punktowego ClickHouse z wydajnością Elasticsearch. Autor wykorzystał metodę importu plików lokalnych ESSD do przetestowania i porównania wydajności importu danych zaimportowanych przez Elasticsearch i ClickHouse z wyżej wymienionych zestawów danych. ClickHouse zapewni lepszą współbieżność dzięki trybom przetwarzania wektorowego i przechowywania w kolumnach. Ponieważ może z łatwością obsłużyć duże ilości danych, ClickHouse nadaje się do tanich scenariuszy analiz z dużymi ilościami danych. ClickHouse pod względem kosztów importu i przechowywania danych jest bardziej opłacalną alternatywą dla Elasticsearch.

Clickhouse kontra Postgres

Nie ma wyraźnego zwycięzcy, jeśli chodzi o Clickhouse vs Postgres. Obie bazy danych mają swoje mocne i słabe strony. Clickhouse jest szybszy, jeśli chodzi o zapytania, ale Postgres jest bardziej niezawodny. Postgres jest również bogatszy w funkcje, a Clickhouse jest łatwiejszy w użyciu.

Oprócz tego, że jest bazą danych NoSQL, Mongo umożliwia również modelowanie danych w sposób, który ma sens dla innych narzędzi NoSQL, takich jak Postgres. Analizując narzędzie takie jak Mongo, łatwo jest szukać cech opisowych, takich jak wymuszanie relacji, transakcje oraz efekt usuwania, aktualizacji i wkładania kaskadowo w jednym. Aby zrozumieć, w jaki sposób przechowywane są Twoje dane, bardzo ważne jest, aby zrozumieć, jakie dane są przechowywane w systemie. W środowisku mikrousług MongoDB jest jeszcze lepszy, ponieważ Twoje modele mogą być znacznie mniejsze, co sprawia, że ​​budowanie z nimi relacji jest łatwiejsze. Dobrze zaprojektowany schemat nie będzie miał dla ciebie większego znaczenia, ale będzie miał niewielkie znaczenie, jeśli zostanie zduplikowany. Moim celem jest zachęcenie młodszego pokolenia, nawet jeśli konieczne jest użycie dowolnego dostępnego narzędzia.