ฐานข้อมูล ClickHouse ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ClickHouse เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลที่เน้นคอลัมน์แบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้สามารถสร้างรายงานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์ ClickHouse ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ มีการใช้งานโดยบริษัทใหญ่ๆ เช่น Yandex, Mail.ru Group และ Uber ClickHouse มักถูกอ้างถึงว่าเป็นฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากไม่ได้ใช้แบบจำลองเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม แต่จะใช้วิธีการเชิงคอลัมน์ซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับปริมาณงานวิเคราะห์ ClickHouse ปรับขนาดได้สูงและปรับใช้กับฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ได้อย่างง่ายดาย หากคุณกำลังมองหาวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ClickHouse เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ใช้งานง่ายและสามารถปรับขนาดให้ตรงกับความต้องการของคุณได้อย่างง่ายดาย

PopSQL มีสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกัน ตัวแก้ไข SQL และพื้นที่ทำงานที่ช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยการถามคำถามที่ถูกต้องและทำตามขั้นตอนที่จำเป็น เราจะสามารถเข้าใจสิ่งรอบตัวได้ดีขึ้นและเข้าใจตัวเองมากขึ้น ระบบ InterBase ซึ่งรวมระบบขายหน้าร้าน (POS) และการจัดการร้านอาหาร ทำให้การจัดการร้านอาหารง่ายขึ้น ด้วยแพลตฟอร์มอันทรงพลังของ TouchBistro ร้านอาหารสามารถปรับปรุงและทำให้การดำเนินงานของพวกเขาง่ายขึ้น SOAX นำเสนอบริการพร็อกซีที่อยู่อาศัยและมือถือที่ช่วยให้ทีมของคุณสามารถบรรลุเป้าหมายสำหรับการขูดข้อมูลเว็บ, ข่าวกรองการแข่งขัน, SEO และการวิเคราะห์ SERP ใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลใด ๆ จัดระเบียบเป็นเมตริกที่สอดคล้องกัน และใช้กับทุกแอปเพื่อสร้างเมตริกที่สอดคล้องกัน

การอนุญาตให้ผู้ใช้โต้ตอบกันได้อย่างอิสระและเป็นธรรมชาติผ่าน clickShare ช่วยให้ผู้คนเข้าใจซึ่งกันและกันได้ดีขึ้น ClickShare เข้ากันได้กับแพลตฟอร์มเหล่านี้โดยใช้ AirPlay, Google Cast และ Miracast คุณสามารถทำงานร่วมกันและคลิกจากอุปกรณ์ของคุณเองได้ภายในเวลาไม่ถึง 7 วินาที การแชร์หน้าจอและฟีเจอร์ขั้นสูงมีให้ใช้งานในห้องประชุมผ่านแอพนี้ DbVisualizer เป็น โปรแกรมแก้ไขฐานข้อมูลยอดนิยมที่ บริษัทยักษ์ใหญ่ของโลกหลายแห่งใช้ เมื่อฉันทำงาน เมื่อฉันทำงาน ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดเวลา ติดตามเวลาและการเข้างาน และสื่อสารกับพนักงานรายชั่วโมงในลักษณะที่ง่ายและสะดวก คอลเซ็นเตอร์สามารถใช้ CallShaper เพื่อวิเคราะห์ฐานข้อมูลเพื่อค้นหาสายโทรศัพท์พื้นฐานและไร้สาย หมายเลขรายการห้ามโทร และอัตราการละทิ้งการโทร การใช้โปรแกรมโทรออกแบบคาดคะเนและดูตัวอย่าง ตัวแทนการตลาดสามารถทำให้กระบวนการจัดการการโทรเป็นไปโดยอัตโนมัติ

Clickhouse เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เชิงคอลัมน์ที่พบในฐานข้อมูลต่างๆ เช่น MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum และอื่นๆ พวกเขาทั้งหมดใช้ SQL เพื่อดำเนินการสืบค้นเชิงวิเคราะห์บนฐานข้อมูลขนาดใหญ่

การพัฒนาในช่วงต้นของ ClickHouse รวมถึง SQL เป็นภาษาหลักสำหรับ การจัดการข้อมูล และการสอบถาม

ในการเปิดตัวครั้งแรก ClickHouse เป็น คลังข้อมูล SQL แบบโอเพ่นซอร์สแห่งแรกที่ สนับสนุนประสิทธิภาพ ความสมบูรณ์ และความสามารถในการปรับขนาดของฐานข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น Sybase IQ, Vertica และ Snowflake

Clickhouse เป็นฐานข้อมูลประเภทใด

ClickHouse เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ (DBMS) สำหรับปริมาณงาน OLAP (การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์) ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลปริมาณมากอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ClickHouse เป็นโอเพ่นซอร์สและอยู่ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0

ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ (DBMS) ของ ClickHouse ใช้สำหรับการประมวลผลแบบสอบถามออนไลน์ แบบสอบถามส่วนใหญ่สามารถดำเนินการได้เร็วกว่าอย่างน้อย 100 เท่าหากอยู่ในฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ คำสั่งต่างๆ สำหรับการจัดเก็บข้อมูลเป็นที่นิยมมากกว่าสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย กระบวนการประมวลผลแบบสอบถามเชิงวิเคราะห์ของ ClickHouse ดำเนินการโดยใช้ทรัพยากรระบบมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ สถานการณ์การเข้าถึงข้อมูลคือสถานการณ์ที่อธิบายจำนวนของข้อความค้นหา ความถี่ และสัดส่วนของข้อความค้นหาเหล่านี้ หากคุณต้องการให้แน่ใจว่าระบบทำงานตามที่คาดไว้ สิ่งสำคัญคือต้องปรับแต่งระบบที่ตั้งค่าไว้สำหรับการใช้งานที่โหลดสูง ไม่มีระบบใดที่สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ทั้งหมดในเวลาเดียวกัน

สำหรับการสืบค้นนี้ เซิร์ฟเวอร์สามารถจัดการข้อมูลได้หลายพันล้านแถวต่อวินาที เพื่อจัดการกับการดำเนินการทั้งหมดสำหรับเวกเตอร์ทั้งหมด แบบสอบถามทั้งหมดจะต้องถูกดำเนินการ ดังนั้น แบบสอบถามทั้งหมดจะต้องดำเนินการเป็นจำนวนมาก เมื่อคุณไม่ทำเช่นนี้กับระบบย่อยของดิสก์แบบ half-decent ตัวแปลคิวรีจะทำให้ CPU หยุดทำงานอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

Clickhouse มีประสิทธิภาพดีกว่าระบบจัดการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาอื่นๆ อย่างไร

แม้จะมีข้อเท็จจริงที่ว่ามีระบบจัดการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาเฉพาะจำนวนมาก แต่ ClickHouse สามารถทำได้ดีกว่าระบบส่วนใหญ่ เนื่องจากเน้นไปที่ความเร็วในการดำเนินการสืบค้นข้อมูล ผู้ใช้ยังสามารถจัดการบัญชีและเข้าถึงบทบาทของตนโดยใช้แบบสอบถาม SQL ทำให้เข้ากันได้กับ ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ส่วนใหญ่

Clickhouse เป็น Db เชิงสัมพันธ์หรือไม่

ClickHouse เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ (DBMS) สำหรับการประมวลผลข้อมูลออนไลน์ (OLAP) ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลปริมาณมากอย่างรวดเร็วและปรับขนาดได้ ClickHouse เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สและอยู่ภายใต้ Apache License

ClickHouse มีฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์แบบคอลัมน์ที่มีโครงสร้างนอกกรอบ ฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ได้รับการออกแบบมาสำหรับการสืบค้นที่ช้าในจำนวนที่น้อย อย่างไรก็ตาม ClickHouse อาจจัดการได้ด้วยตัวเองสำหรับงานของเรา ในการจำลองข้อความ ฉันใช้ความคิดเห็น Reddit 3 พันล้านรายการ (10 ปี ตั้งแต่ปี 2550 ถึง 2560) ในตัวอย่างนี้ ฉันต้องการใช้ ClickHouse เพื่อดึงความคิดเห็น reddit สิบรายการล่าสุด คุณสามารถใช้ ClickHouse เพื่อจัดเก็บข้อมูลบนดิสก์แทนที่จะบีบอัด ซึ่งยอดเยี่ยมมาก เนื่องจาก created_utc เป็นคีย์หลัก (จัดเรียงตาม) การเลือกข้อความที่มีเพียง ID จึงต้องสแกนทั้งตาราง

นาฬิกาจะเริ่มกะพริบทันทีที่เราทราบการประทับเวลา (created_UTc) ในแง่ทฤษฎี มุมมองที่เป็นรูปธรรมสามารถจำลองดัชนีอื่นๆ ในทางทฤษฎีได้ ด้วยเหตุนี้ ลำดับการปรับคีย์หลักจึงเปลี่ยนไปเป็นลำดับที่ช้ากว่ามาก และมีข้อมูลเพียงไม่กี่บรรทัดที่สามารถอ่านได้จากคีย์หลัก แอปพลิเคชัน ClickHouse สามารถเรียกใช้การอัปเดตและลบในรูปแบบของตาราง Alcott เป็นที่รู้จักกันในชื่อ UPDATE / DELETE (ศัพท์เฉพาะของคลิกเฮาส์) มันจะถูกดำเนินการแบบอะซิงโครนัสทันทีที่การสืบค้นของสัตว์ประหลาดถูกส่งกลับ ง่ายต่อการดูความคืบหน้าที่เกิดขึ้นเพียงแค่อ่านระบบ

ระบบวิเคราะห์ของ ClickHouse มีเอกลักษณ์ตรงที่ใช้แบบจำลองคู่ขนานขนาดใหญ่ อาจใช้ (ด้วยการแฮ็กบางอย่าง) เป็นฐานข้อมูลส่วนหลังที่ขับเคลื่อนเกตเวย์ API สาธารณะที่ให้บริการทั้งการสืบค้นตามเวลาจริงและเชิงวิเคราะห์ โปรดแจ้งให้เราทราบหากคุณใช้ ClickHouse สำหรับโครงการนี้หรือโครงการอื่นๆ

Clickhouse: เครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน

ในทางกลับกัน ClickHouse นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน เนื่องจากรูปแบบคอลัมน์ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จึงเหมาะสมเป็นพิเศษ คุณสามารถตรวจสอบรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลของคุณได้อย่างรวดเร็วด้วยการทำเช่นนั้น นอกจากนี้ ClickHouse ยังมีความเร็วที่สูงมาก ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

Clickhouse Db คืออะไร?

Clickhouse เป็นฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้สามารถค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว มีแอปพลิเคชันที่หลากหลายและสามารถใช้ได้กับทุกสิ่งตั้งแต่ระบบธุรกิจอัจฉริยะไปจนถึงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ Clickhouse ยังสามารถปรับขนาดได้สูง ดังนั้นจึงสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย

ClickHouse ซึ่งเป็น ระบบจัดการฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส (DBMS) ใช้การดำเนินการที่เน้นคอลัมน์ เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) และเป็นมิตรกับผู้ใช้อย่างยิ่ง ClickHouse สามารถส่งคืนผลลัพธ์ที่ประมวลผลได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที ด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ทำให้สามารถใช้ในแอปพลิเคชันที่ต้องประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล ClickHouse ซึ่งเป็นระบบจัดการฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ แยกข้อมูลตามคีย์หลักเพื่อจัดระเบียบทางกายภาพ ข้อความค้นหาจำนวนมากดำเนินการในหลายคอร์และใช้ทรัพยากรจำนวนมาก เมื่อมีการเพิ่มข้อมูลลงในตาราง ClickHouse ข้อมูลจะถูกอัปเดตโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้การล็อก

ClickHouse มีความโดดเด่นในหลาย ๆ ด้าน ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถทำผิดพลาดซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ต่ำกว่ามาตรฐานได้ โซลูชันของ ClickHouse นั้นทรงพลัง ปรับขนาดได้ และยืดหยุ่น และเหนือกว่าโซลูชันอื่นๆ ในตลาด ClickHouse ได้รับการออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน OLAP และมีการเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากเพื่ออ่านข้อมูลและจัดการคำขอที่ซับซ้อนด้วยความเร็วสูง ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างระบบ OLAP และ OLTP เป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจว่า ClickHouse เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับสภาพอากาศของคุณหรือไม่ ClickHouse เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่คุณสามารถสร้างได้เองโดยทำตามคำแนะนำของมัน ตารางที่ ClickHouse สร้างขึ้นโดยใช้สคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในฐานะผู้ใช้ ClickHouse คุณสามารถมุ่งเน้นเฉพาะผลิตภัณฑ์ที่คุณกำลังสร้าง และเราจะทำให้โครงสร้างพื้นฐานทำงานได้อย่างราบรื่นจนคุณลืมมันไปได้เลย

ประโยชน์ของการใช้ Clickhouse

เนื่องจากเป็นเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูง จึงสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากใน คลังข้อมูล และแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้ ClickHouse ยังเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน ClickHouse สามารถระบุจุดข้อมูลที่สำคัญที่สุดในชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นผลมาจากโครงสร้างแบบคอลัมน์ Click House มีประโยชน์อะไรบ้าง? ClickHouse มีข้อดีหลายประการที่ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการจัดการข้อมูล เนื่องจากสามารถปรับขนาดได้สูงจึงสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย นอกจากนี้ยังเหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยเร็วที่สุด นอกจากนี้ ClickHouse ยังเป็นแอปพลิเคชั่นโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งได้อย่างง่ายดาย

Clickhouse เป็นฐานข้อมูลอนุกรมเวลาหรือไม่

Clickhouse เป็นฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่สนับสนุน SQL สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อประมวลผลข้อมูลปริมาณมากในช่วงเวลาสั้นๆ หลายบริษัทใช้มันเพื่อประสิทธิภาพที่สูงและความสามารถในการขยายขนาด

Time Series Benchmark Suite (TSBS) คือชุดของเครื่องมือและโปรแกรมที่สร้างข้อมูลและเรียกใช้การทดสอบประสิทธิภาพการเขียนและอ่านบน ฐานข้อมูลต่างๆ ClickHouse จะถูกเพิ่มในรายการฐานข้อมูลที่เรากำลังรองรับอยู่ เราถูกบังคับให้เขียนแบบสอบถามและอะแดปเตอร์โปรแกรมใหม่เพื่อใช้ TSBS สำหรับ ClickHouse ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้เวลาพอสมควร ClickHouse สามารถโหลดเมตริกเกือบ 4M ต่อวินาที (หรือ 400Krows ต่อวินาที) ซึ่งเร็วกว่า Timescale DB ถึงสามเท่าและเร็วกว่า InfluxDB ถึง 1.8 เท่า ฐานข้อมูลแต่ละประเภททำการทำซ้ำ 1,000 ครั้งใน 8 คนทำงานแบบขนานตามที่แสดงในแผนภูมิด้านล่าง ClickHouse ประสบความสำเร็จอย่างมากเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลยอดนิยมที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เช่น TimescaleDB และ InfluxDB มันทำงานได้ดีกว่าที่คาดไว้ในแง่ของการโหลดและการบีบอัดข้อมูล

เราสามารถสร้างโครงสร้างข้อมูลพิเศษด้วย tag_id ที่คำนวณบันทึกล่าสุดในตารางแยกต่างหาก และจะติดตามบันทึกตามเวลาจริง วิธีการที่คล้ายกันสามารถให้ประสิทธิภาพในระดับที่สูงขึ้นมากเมื่อแบบสอบถามอยู่ในขั้นตอนสุดท้าย ClickHouse เป็น DBMS เชิงวิเคราะห์ ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป InfluxDB มีความโดดเด่นในแง่ของความสามารถในการทำงานได้ดีในประเภทการสืบค้นหลายประเภทโดยการแสดงคลาสของมันเป็น DBMS อนุกรมเวลา เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า TimescaleDB สำหรับการสืบค้นข้อมูลบางประเภท เนื่องจากใช้โครงสร้างดัชนีที่มีประสิทธิภาพมากกว่า มีความยืดหยุ่นมากกว่าใน SQL และใช้การปรับอนุกรมเวลาให้เหมาะสม ClickHouse เป็นแบ็กเอนด์ที่มีการใช้งานโดยองค์กรจำนวนมากที่ต้องการใช้ซอฟต์แวร์อนุกรมเวลา

ทำไม Clickhouse ถึงคุ้มค่ากับเวลาของคุณ

คุณกำลังรออะไรอยู่? คุณสามารถลองใช้ ClickHouse และดูว่าคุ้มค่าหรือไม่

ฐานข้อมูลคลิกเฮาส์

ClickHouse เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลที่เน้นคอลัมน์แบบโอเพ่นซอร์สและฟรี ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างรายงานข้อมูลเชิงวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ClickHouse ใช้แบบสอบถาม SQL สำหรับการเลือกข้อมูลและสนับสนุนประเภทข้อมูลต่างๆ ฟังก์ชันการรวม และการรวมตาราง

ClickHouse เป็นที่รู้จักกันดีว่าเป็นหนึ่งในคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่เร็วที่สุด Aiven สำหรับ ClickHouse ช่วยให้คุณสร้างคลัสเตอร์ ปรับใช้โหนดใหม่ ย้ายระบบคลาวด์ และตรวจสอบทุกอย่างได้จากแดชบอร์ดเดียว ClickHouse นำเสนอชุดส่วนขยายการวิเคราะห์ SQL ที่หลากหลายและประสิทธิภาพที่เหนือกว่า เมื่อพูดถึง Aiven สำหรับ ClickHouse ราคาทั้งหมดจะรวมอยู่ด้วย ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับสิ้นเดือน มีรูปแบบการกำหนดราคาที่โปร่งใสที่นี่ ไม่มีค่าธรรมเนียมหรือค่าใช้จ่ายแอบแฝง การชำระเงินทั้งหมดรวมถึงเครือข่ายไปยังที่เก็บข้อมูลตลอดจนบริการอื่น ๆ ทั้งหมด มี การรวมข้อมูล ไว้ในระบบ การอัปเดตและอัปเกรดอัตโนมัติเป็นสิ่งที่ดี ตัดสินใจว่าคุณต้องการคลัสเตอร์และภูมิภาค จากนั้นปิดตามความจำเป็น

Clickhouse กับ Elasticsearch

ClickHouse ซึ่งเป็นไบนารี C สามารถพบได้บนโทรศัพท์ Android (จริงๆ) ในกลุ่มที่มีโหนดหลายร้อยโหนดและทั่ว Linux โดยทั่วไปการติดตั้ง ClickHouse จะใช้โหนดเดียวเนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรน้อยมาก ต้องติดตั้ง Java นอกเหนือจาก Elasticsearch ด้วย

เทคโนโลยีการคำนวณพื้นที่จัดเก็บคอลัมน์ของ ClickHouse ได้รับการพัฒนาโดยยานเดกซ์ เป็น ฐานข้อมูลการวิเคราะห์ ตามการคำนวณแบบคอลัมน์สตอเรจ Elasticsearch เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการวิเคราะห์การค้นหาแบบกระจายที่ใกล้เคียงกับเวลาจริงซึ่งขึ้นอยู่กับ Lucene ทั้งหมด เป็นผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่มีอยู่อย่างแพร่หลาย เช่น ClickHouse และ ElasticEye ซึ่งสามารถปรับใช้ในลักษณะกระจาย แม้ว่า ClickHouse จะเป็นสถาปัตยกรรมแบบกระจาย แต่ความสามารถด้าน O&M ก็ยังมีจำกัด และการใช้งานก็แย่ ในแง่ของความยืดหยุ่นของการปรับใช้แบบกระจายและสเกลคลัสเตอร์ ClickHouse และ ElasticScale นั้นคล้ายคลึงกัน ผู้ใช้ต้องกำหนดค่าแอดเดรสของโหนดคลัสเตอร์ด้วยตนเองเพื่อค้นหาโหนดในคลัสเตอร์ของตน

ใน Elasticsearch การเขียนแบบเรียลไทม์แบ่งออกเป็นสองส่วน เครื่องมือจัดเก็บหน่วยความจำใน ClickHouse จะถูกลบออกทั้งหมด และข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในดิสก์โดยตรง ดัชนี Lucene ประกอบด้วยแต่ละกลุ่ม และกลุ่มคือหน่วยที่เล็กที่สุดของดัชนี การเขียนแบบกลุ่มอย่างรวดเร็วไปยังไคลเอนต์ถูกนำมาใช้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามของ ClickHouse เพื่อให้ได้ปริมาณงานเขียนที่สูง ClickHouse ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าต้องการการซิงโครไนซ์แบบจำลองหลายตัวตามเวลาจริง เป็นดัชนีคลัสเตอร์เริ่มต้นที่สามารถใช้เพื่อเร่งการสแกนข้อมูล ClickHouse อัปเดตข้อมูลคีย์หลักในลักษณะที่แตกต่างไปจาก Elasticsearch อย่างสิ้นเชิง

ในระหว่างการสแกนข้อมูล สามารถเปลี่ยนประเภทข้อมูลแบบไดนามิกได้ และยังสามารถปรับประเภทฟิลด์อย่างช้าๆ และแบบอะซิงโครนัสได้อีกด้วย ที่เก็บข้อมูลของ ClickHouse ไม่เชื่อมโยงอย่างมากกับของคู่กัน เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์เน้นที่การค้นหาข้อมูล ElasticSearch เป็นเครื่องมือค้นหาทั่วไป ความซับซ้อนของข้อความค้นหาของเครื่องมือค้นหาจะถูกจำกัดในกรณีส่วนใหญ่ ตรงกันข้ามกับ เครื่องมือประมวลผลฐานข้อมูล ระบบ คลาวด์ของ Elasticsearch ไม่สนับสนุนการประมวลผลแบบสตรีม ผู้ใช้ยังคงได้รับประโยชน์สูงสุดจากการค้นหาโดยใช้ API การค้นหาดั้งเดิมของ Elasticsearch ClickHouse เป็นเครื่องมือที่ใช้พื้นที่จัดเก็บคอลัมน์เป็นองค์ประกอบหลัก มันขึ้นอยู่กับการจัดเก็บที่สั่ง

เมื่อมีการสอบถามหรือสแกนข้อมูล จะสรุปได้ว่าบล็อกการจัดเก็บคอลัมน์จะถูกสแกนตามข้อมูล เช่น ความเป็นระเบียบในการจัดเก็บ สถิติบล็อก และคีย์พาร์ติชัน ClickHouse ให้รายละเอียดเกี่ยวกับความสามารถในการสืบค้นการวิเคราะห์ของ Elasticsearch แอปพลิเคชัน ClickHouse มี UnCompressedBlockCache สำหรับ I/O และ PageCache สำหรับระบบเท่านั้น Native ClickHouse ไม่รองรับดัชนีรอง ตัวกรองใช้ได้เฉพาะในกรณีที่มีข้อมูลจำนวนมากเมื่อเปลี่ยนเงื่อนไขการสืบค้น ส่งผลให้การทำงานพร้อมกันไม่สูงนัก เว้นแต่ว่าแคชข้อมูลของ Elasticsearch จะมีขนาดใหญ่พอที่จะเก็บข้อมูลต้นฉบับทั้งหมดในหน่วยความจำ ใน สถานการณ์การสืบค้นเชิงวิเคราะห์ ClickHouse ให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่ามากสำหรับ Elasticsearch

การวิเคราะห์บันทึกแสดงให้เห็นว่าช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่าง ClickHouse และ Elasicsearch เพิ่มขึ้นตามจำนวนระเบียนที่กรองโดยส่วนคำสั่ง WHERE ที่เพิ่มขึ้น ClickHouse เหมาะสมกว่าสำหรับสถานการณ์การวิเคราะห์ต้นทุนต่ำที่มีปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากมีการใช้แบนด์วิธของดิสก์อย่างเต็มที่ ไม่มีดัชนีรองใน ClickHouse ในแง่ของประสิทธิภาพการสืบค้นพร้อมกัน ถือเป็นตัวเปลี่ยนเกม สามารถใช้ดัชนีรองเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการค้นหาแบบชี้ของ ClickHouse กับของ Elasticsearch ผู้เขียนใช้วิธีการนำเข้าไฟล์ในเครื่อง ESSD เพื่อทดสอบและเปรียบเทียบประสิทธิภาพการนำเข้าของข้อมูลที่นำเข้าของ Elasticsearch และ ClickHouse จากชุดข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้น ClickHouse จะทำงานพร้อมกันได้ดีขึ้นเนื่องจากการประมวลผลแบบ vectorized และโหมดการจัดเก็บคอลัมน์ เนื่องจากสามารถรองรับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ClickHouse จึงเหมาะสำหรับสถานการณ์การวิเคราะห์ต้นทุนต่ำที่มีปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ ClickHouse ในแง่ของการนำเข้าข้อมูลและค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าสำหรับ Elasticsearch

คลิกเฮาส์ vs โพสต์เกรส

ไม่มีผู้ชนะที่ชัดเจนเมื่อพูดถึง Clickhouse กับ Postgres ฐานข้อมูลทั้งสองมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง Clickhouse นั้นเร็วกว่าเมื่อพูดถึงการค้นหา แต่ Postgres นั้นเชื่อถือได้มากกว่า Postgres ยังมีฟีเจอร์ที่หลากหลายกว่า ในขณะที่ Clickhouse นั้นใช้งานง่ายกว่า

นอกจากจะเป็นฐานข้อมูล NoSQL แล้ว Mongo ยังให้คุณสร้างโมเดลข้อมูลในแบบที่เหมาะสมกับเครื่องมือ NoSQL อื่นๆ เช่น Postgres เมื่อวิเคราะห์เครื่องมือเช่น Mongo เป็นเรื่องง่ายที่จะมองหาคุณลักษณะที่เป็นคำอธิบาย เช่น การบังคับใช้ความสัมพันธ์ ธุรกรรม และผลของการลบ อัปเดต และแทรกซ้อนเป็นหนึ่งเดียว เพื่อให้เข้าใจว่าข้อมูลของคุณถูกจัดเก็บอย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าข้อมูลใดถูกจัดเก็บไว้ในระบบ ในสภาพแวดล้อมไมโครเซอร์วิส MongoDB นั้นดีกว่าเพราะโมเดลของคุณอาจมีขนาดเล็กลงมาก ทำให้ยากต่อการสร้างความสัมพันธ์ด้วย จะสร้างความแตกต่างเล็กน้อยให้กับคุณหากสคีมาของคุณได้รับการออกแบบมาอย่างดี แต่จะสร้างความแตกต่างเล็กน้อยหากมีการทำซ้ำ เป้าหมายของฉันคือการให้กำลังใจคนรุ่นใหม่แม้ว่าจะจำเป็นต้องใช้เครื่องมืออะไรก็ตามที่มีอยู่