Hızlı ve Verimli ClickHouse Veritabanı

ClickHouse, gerçek zamanlı olarak analitik veri raporları oluşturmaya izin veren, güçlü, açık kaynaklı, sütun odaklı bir veritabanı yönetim sistemidir. ClickHouse, büyük hacimli verileri hızlı ve verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. Yandex, Mail.ru Group ve Uber gibi büyük şirketler tarafından kullanılır. ClickHouse, geleneksel ilişkisel modeli kullanmadığı için genellikle bir NoSQL veritabanı olarak anılır. Bunun yerine, analitik iş yükleri için oldukça verimli olmasını sağlayan sütun odaklı bir yaklaşım kullanır. ClickHouse yüksek düzeyde ölçeklenebilirdir ve ticari donanımlara kolayca kurulabilir. Büyük hacimli verileri işlemek için hızlı ve verimli bir yol arıyorsanız, ClickHouse harika bir seçenektir. Kullanımı kolaydır ve ihtiyaçlarınızı karşılamak için kolaylıkla ölçeklendirilebilir.

PopSQL işbirlikçi bir çalışma ortamına sahiptir. Ekiplerin veri analizinde daha etkili bir şekilde işbirliği yapmasına olanak tanıyan bir SQL editörü ve çalışma alanı. Doğru soruları sorarak ve gerekli adımları atarak çevremizi daha iyi anlayabilir ve kendimizi daha iyi anlayabiliriz. Satış noktası (POS) ile restoran yönetimini birleştiren InterBase sistemi, restoran yönetimini kolaylaştırır. TouchBistro'nun güçlü platformuyla, restoran işletmecileri operasyonlarını düzene sokabilir ve basitleştirebilir. SOAX, ekibinizin web verisi kazıma, rekabet zekası, SEO ve SERP analizi hedeflerine ulaşmasını sağlayan bir konut ve mobil proxy hizmeti sunar. Tutarlı ölçümler oluşturmak için herhangi bir veritabanındaki verileri kullanın, tutarlı ölçümler halinde düzenleyin ve her uygulamada kullanın.

ClickShare aracılığıyla kullanıcıların birbirleriyle özgürce ve doğal bir şekilde etkileşim kurmasına izin vererek, insanların birbirlerini daha iyi anlamalarını sağlar. ClickShare, AirPlay, Google Cast ve Miracast kullanarak bu platformlarla uyumludur. 7 saniyeden daha kısa sürede kendi cihazınızdan işbirliği yapabilir ve tıklayabilirsiniz. Bu uygulama aracılığıyla toplantı odasında ekran paylaşımı ve gelişmiş özellikler kullanılabilir. DbVisualizer, dünyanın en büyük şirketlerinin çoğu tarafından kullanılan popüler bir veritabanı düzenleyicisidir . Çalıştığımda Çalıştığımda işletmelerin zaman planlaması yapmasına, zamanı ve katılımı takip etmesine ve saatlik çalışanlarıyla basit ve rahat bir şekilde iletişim kurmasına olanak tanır. CallShaper, çağrı merkezleri tarafından sabit hat ve kablosuz müşteri adaylarını, Arama Yapma listesi numaralarını ve çağrı bırakma oranlarını bulmak üzere veritabanlarını analiz etmek için kullanılabilir. Pazarlama aracıları, tahmine dayalı ve ön izleme çeviricileri kullanarak arama işleme süreçlerini otomatikleştirebilir.

Clickhouse, MemSQL, Vertica, Redshift, BigQuery, Snowflake, Greenplum ve diğerleri gibi veritabanlarında bulunan sütun yönelimli bir ilişkisel veritabanıdır. Hepsi, büyük veritabanlarında analitik sorgular gerçekleştirmek için SQL kullanıyor.

ClickHouse'un erken gelişimi, veri yönetimi ve sorgulama için birincil dil olarak SQL'i içeriyordu.

İlk sürümünde ClickHouse, Sybase IQ, Vertica ve Snowflake gibi tescilli veritabanlarının performansını, olgunluğunu ve ölçeklenebilirliğini destekleyen ilk açık kaynaklı SQL veri ambarıdır.

Clickhouse Nasıl Bir Veritabanıdır?

ClickHouse, OLAP (çevrimiçi analitik işleme) iş yükleri için sütun yönelimli bir veritabanı yönetim sistemidir (DBMS). Büyük hacimli verileri hızlı ve verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. ClickHouse açık kaynaktır ve Apache 2.0 lisansı altındadır.

ClickHouse'un sütun odaklı veritabanı yönetim sistemi (DBMS), sorguların çevrimiçi analitik olarak işlenmesi için kullanılır. Çoğu sorgu, sütun yönelimli bir veritabanındaysa en az 100 kat daha hızlı tamamlanabilir. Çeşitli uygulamalar için veri depolamak için farklı siparişler tercih edilir. ClickHouse'un analitik sorgu işleme süreci, mümkün olduğu kadar çok sistem kaynağı kullanılarak gerçekleştirilir. Veri erişim senaryoları, sorgu sayısını, bu sorguların sıklığını ve oranını tanımlayan senaryolardır. Sistemin beklendiği gibi çalıştığından emin olmak istiyorsanız, sistem kurulumunu daha yüksek bir yükte kullanım için özelleştirmek çok önemlidir. Tüm müşteri yelpazesinin ihtiyaçlarını aynı anda karşılayabilecek bir sistem yoktur.

Bu sorgu için, bir sunucu saniyede birkaç milyar veri satırı işleyebilir. Bütün bir vektör için tüm işlemleri işlemek için, bütün bir sorgu yürütülmelidir; bu nedenle, sorgunun tamamı çok sayıda yürütülmelidir. Bunu herhangi bir yarı düzgün disk alt sistemiyle yapmadığınızda, sorgu yorumlayıcısı kaçınılmaz olarak CPU'yu oyalayacaktır.

Clickhouse, Diğer Zaman Serisi Veritabanı Yönetim Sistemlerinden Nasıl Daha İyi Performans Gösteriyor?

Çok sayıda özel zaman serisi veritabanı yönetim sistemi olmasına rağmen, sorgu yürütme hızına odaklandığı için ClickHouse çoğundan daha iyi performans gösterebilir. Kullanıcılar ayrıca SQL sorgularını kullanarak hesaplarını yönetebilir ve rollerine erişebilir, bu da onu çoğu ilişkisel veritabanı yönetim sistemiyle uyumlu hale getirir.

Clickhouse İlişkisel Bir Veritabanı mı?

ClickHouse, verilerin çevrimiçi analitik işlenmesi (OLAP) için sütun odaklı bir veritabanı yönetim sistemidir (DBMS). Büyük hacimli verileri hızlı ve ölçeklenebilir bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. ClickHouse açık kaynaklı bir projedir ve Apache Lisansı altında mevcuttur.

ClickHouse, kutudan çıkar çıkmaz yapılandırılmış sütunlu bir analitik veritabanı içerir. Analitik veritabanları, az sayıda yavaş sorgu için tasarlanmıştır. Ancak, ClickHouse görevlerimiz için bunu kendi başına halledebilir. Metin mesajlarını simüle etmek için 3 milyar reddit yorumu kullandım (2007'den 2017'ye kadar 10 yıl). Bu örnekte, son on reddit yorumunu almak için ClickHouse'u kullanmak istedim. Verileri sıkıştırmak yerine diskte depolamak için ClickHouse'u kullanabilirsiniz, bu harika. Created_utc birincil anahtar olduğundan (sıralama ölçütü), yalnızca kimliğe sahip bir iletinin seçilmesi tam bir tablo taraması gerektirecektir.

Zaman damgasını (created_UTc) öğrenir öğrenmez saat yanıp sönmeye başlayacaktır. Teorik anlamda, gerçekleştirilmiş görüşler teorik olarak diğer endeksleri simüle edebilir. Sonuç olarak, birincil anahtarın takip sırası çok daha yavaş olana değiştirildi ve birincil anahtardan okunabilen yalnızca birkaç veri satırı vardı. ClickHouse uygulaması , güncellemeleri ve silmeleri bir Alcott tablosu biçiminde çalıştırma yeteneğine sahiptir. UPDATE / DELETE (tıklama evi terminolojisi) olarak bilinir. Canavar sorguları döndürülür döndürülmez eşzamansız olarak yürütülür. Sadece sistemi okuyarak kaydedilen ilerlemeyi görmek kolaydır.

ClickHouse'un analitik sistemi, çok büyük bir paralel model kullanması bakımından benzersizdir. Potansiyel olarak (bazı saldırılarla birlikte), hem gerçek zamanlı hem de analitik sorgulara hizmet eden genel bir API ağ geçidine güç veren bir arka uç veritabanı olarak kullanılabilir. ClickHouse'u bu veya başka bir proje için kullanıp kullanmadığınızı lütfen bana bildirin.

Clickhouse: Veri Analizi ve Raporlama İçin Mükemmel Araç

ClickHouse ise veri analizi ve raporlama için mükemmeldir. Sütun biçiminden dolayı, büyük veri kümeleri buna özellikle uygundur. Bunu yaparak verilerinizdeki kalıpları ve ilişkileri hızla inceleyebilirsiniz. Ayrıca, ClickHouse çok yüksek bir hıza sahiptir ve bu da onu gerçek zamanlı analiz için ideal kılar.

Clickhouse Db mi?

Clickhouse, verilerin hızlı bir şekilde sorgulanmasına ve analizine izin veren güçlü bir veritabanıdır. Çok çeşitli uygulamalara sahiptir ve iş zekasından bilimsel araştırmaya kadar her şey için kullanılabilir. Clickhouse ayrıca yüksek oranda ölçeklenebilir olduğundan büyük miktarda veriyi kolaylıkla işleyebilir.

Açık kaynaklı bir veritabanı yönetim sistemi (DBMS) olan ClickHouse, sütun odaklı işlemler kullanır. Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) için mükemmel bir seçimdir ve son derece kullanıcı dostudur. ClickHouse, gerçek zamanlı işleme teknolojisi sayesinde işlenmiş sonuçları birkaç saniye içinde döndürebilir. Bu, büyük miktarda yapılandırılmış veriyi işlemesi gereken uygulamalarda kullanılmasını sağlar. Sütun odaklı bir veritabanı yönetim sistemi olan ClickHouse, verileri fiziksel olarak düzenlemek için birincil anahtara göre ayırır. Büyük sorgular birden çok çekirdekte yürütülür ve çok fazla kaynak tüketir. Bir ClickHouse tablosuna veri eklendiğinde, kilit kullanılmadan otomatik olarak güncellenir.

ClickHouse birçok yönden benzersizdir, bu da ortalamanın altında performansa yol açan hatalar yapabileceğiniz anlamına gelir. ClickHouse'un çözümleri güçlü, ölçeklenebilir ve esnektir ve piyasadaki diğer çözümlerden üstündür. ClickHouse, OLAP uygulamaları için tasarlanmıştır ve verileri okumak ve karmaşık istekleri yüksek hızlarda işlemek için bir dizi optimizasyon içerir. OLAP ve OLTP sistemleri arasındaki farkların iyi anlaşılması, ClickHouse'un hava durumunuz için doğru seçim olup olmadığına karar verirken çok önemlidir. ClickHouse, talimatlarını izleyerek kendi projenizi oluşturabileceğiniz açık kaynaklı bir projedir. ClickHouse'daki tablolar, önceden tanımlanmış bir şema kullanılarak oluşturulur. Bir ClickHouse kullanıcısı olarak, yalnızca oluşturduğunuz ürüne odaklanabilirsiniz ve biz de altyapıyı tamamen unutabileceğiniz kadar sorunsuz çalışır durumda tutarız.

Clickhouse Kullanmanın Faydaları

Yüksek performanslı bir sunucu olduğu için veri ambarlarında ve diğer uygulamalarda büyük miktarda veriyi işleyebilir. ClickHouse, veri analizi ve raporlama için de iyi bir seçimdir. ClickHouse, sütun yapısının bir sonucu olarak, bir veri kümesindeki en önemli veri noktalarını hızlı bir şekilde belirleyebilir. Click House'un avantajlarından bazıları nelerdir? ClickHouse, onu veri yönetimi için popüler bir seçim haline getiren bir dizi avantaja sahiptir. Yüksek düzeyde ölçeklenebilir olduğu için büyük hacimli verileri hızlı ve kolay bir şekilde işleyebilir. Ayrıca, veri analizi ve raporlama için çok uygundur, bu da onu mümkün olan en kısa sürede doğru sonuçlar üretmek için ideal kılar. Ayrıca, ClickHouse açık kaynaklı bir uygulamadır ve kullanıcıların uygulamayı kolayca özelleştirmesine olanak tanır.

Clickhouse Bir Zaman Serisi Veritabanı mı?

Clickhouse, veri analizi için SQL'i destekleyen bir zaman serisi veritabanıdır. Büyük hacimli verileri kısa sürede işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. Yüksek performansı ve ölçeklenebilirliği nedeniyle birçok şirket tarafından kullanılmaktadır.

Time Series Benchmark Suite (TSBS), veri üreten ve çeşitli veritabanlarında yazma ve okuma performans testleri gerçekleştiren araçlar ve programlardan oluşan bir koleksiyondur. ClickHouse, şu anda desteklediğimiz veritabanları listesine eklenecek. Biraz zaman alan bir görev olan ClickHouse için TSBS'yi kullanmak için sorguları ve program bağdaştırıcılarını yeniden yazmak zorunda kaldık. ClickHouse, Timescale DB'den üç kat ve InfluxDB'den 1,8 kat daha hızlı olan saniyede yaklaşık 4 milyon metrik (veya saniyede 400Krows) yükleyebildi. Her veri tabanı türü, aşağıdaki çizelgelerde gösterildiği gibi 8 paralel çalışanda 1000 tekrar gerçekleştirdi. ClickHouse, TimescaleDB ve InfluxDB gibi zaman serisi analizi için kullanılan popüler veritabanlarına karşı çok başarılıydı. Veri yükleme ve sıkıştırma açısından beklenenden çok daha iyi performans gösterdi.

Ayrı bir tablodaki son kaydı hesaplayan tag_id ile özel bir veri yapısı oluşturabilirdik ve kaydı gerçek zamanlı olarak takip edebilirdi. Benzer bir yaklaşım, bir sorgu en son aşamadayken çok daha yüksek bir performans düzeyi sağlayabilir. ClickHouse, genel amaçlar için yaygın olarak kullanılan bir analitik VTYS'dir. InfluxDB, sınıfını bir zaman serisi DBMS olarak göstererek, çeşitli sorgu türlerinde iyi performans gösterme yeteneği açısından kendisini ayırt etti. Belirli sorgu türleri için TimescaleDB'den daha iyi bir seçimdir çünkü daha verimli bir dizin yapısı kullanır, SQL'de daha fazla esnekliğe sahiptir ve belirli zaman serisi optimizasyonlarını kullanır. ClickHouse, zaman serisi yazılımlarını kullanmayı tercih eden bir dizi kuruluş tarafından zaten kullanılmış olan bir arka uçtur.

Clickhouse Neden Zaman Ayırmaya Değer?

Ne için bekliyorsun? ClickHouse'u deneyebilir ve buna değip değmeyeceğini görebilirsiniz.

Clickhouse Veritabanı

ClickHouse, gerçek zamanlı olarak analitik veri raporları oluşturmaya izin veren, ücretsiz ve açık kaynaklı, sütun odaklı bir veritabanı yönetim sistemidir. ClickHouse, veri seçimi için SQL sorguları kullanıyor ve çeşitli veri türlerini, toplama işlevlerini ve tablo birleştirmelerini destekliyor.

ClickHouse, en hızlı bulut veri ambarlarından biri olarak bilinir. Aiven for ClickHouse, tek bir panodan kümeler oluşturmanıza, yeni düğümler dağıtmanıza, bulutları taşımanıza ve her şeyi izlemenize olanak tanır. ClickHouse, çeşitli SQL analitik uzantıları ve üstün performans sunar. Aiven for ClickHouse söz konusu olduğunda, tüm fiyatlar dahildir ve böylece asla ay sonu için endişelenmenize gerek kalmaz. Burada şeffaf bir fiyatlandırma modeli var. Hiçbir gizli ücret veya masraf yoktur; tüm ödemeler, diğer tüm hizmetlerin yanı sıra veri depolamaya ağ bağlantısını içerir. Veri entegrasyonları sisteme yerleşiktir. Otomatik güncellemeler ve yükseltmeler iyi bir şeydir. Kümelere ve bölgelere ihtiyacınız olacağına karar verin ve ardından bunları gerektiği gibi kapatın.

Clickhouse, Elasticsearch'e Karşı

Bir C ikili dosyası olan ClickHouse, Android telefonlarda (gerçekten), yüzlerce düğüm içeren kümelerde ve tüm Linux'ta bulunabilir. ClickHouse kurulumları genellikle tek bir düğüm kullanır çünkü gereken çok az kaynak vardır. Elasticsearch'e ek olarak Java da kurulmalıdır.

ClickHouse'un sütun depolama bilgi işlem teknolojisi Yandex tarafından geliştirilmiştir. Sütun depolama hesaplamasına dayalı analitik bir veritabanıdır . Elasticsearch, tamamen Lucene'ye dayalı, gerçek zamanlıya yakın dağıtılmış arama analizi için bir platformdur. Dağıtılmış bir şekilde konuşlandırılabilen ClickHouse ve ElasticEye gibi yaygın olarak bulunan veri ürünleridir. ClickHouse'un dağıtılmış mimarisine rağmen İşletme ve Bakım yetenekleri sınırlıdır ve kullanım kolaylığı zayıftır. Dağıtılmış dağıtımın esnekliği ve küme ölçeği açısından ClickHouse ve ElasticScale benzerdir. Kullanıcının kendi kümesindeki düğümleri keşfetmek için küme düğümü adresini el ile yapılandırması gerekir.

Elasticsearch'te gerçek zamanlı yazma iki bölüme ayrılmıştır. ClickHouse'daki bellek depolama motoru tamamen kaldırılır ve veriler doğrudan diskte depolanır. Lucene indeksi, ayrı segmentlerden oluşur ve bir segment, indeksin en küçük birimidir. İstemciye hızlı toplu yazma, ClickHouse'un yüksek yazma verimi elde etme çabasının bir parçası olarak uygulanır. ClickHouse'un gerçek zamanlı çoklu çoğaltma senkronizasyonu gerektirdiği kanıtlanmıştır. Veri taramasını hızlandırmak için kullanılabilen varsayılan bir kümelenmiş dizindir. ClickHouse, birincil anahtar verilerini Elasticsearch'ten tamamen farklı bir şekilde günceller.

Veri tarama sırasında veri tiplerini dinamik olarak değiştirmek mümkün olduğu gibi, alan tiplerini yavaş ve eşzamansız olarak ayarlamak da mümkündür. ClickHouse'un depolaması, muadili ile güçlü bir şekilde bağlantılı değildir çünkü analiz yetenekleri verileri aramaya odaklanır. ElasticSearch genel amaçlı bir arama motorudur. Bir arama motorunun sorgusunun karmaşıklığı çoğu durumda sınırlıdır. Veritabanı bilgi işlem motorunun aksine, Elasticsearch bulutu akış işlemeyi desteklemez. Kullanıcılar, Elasticsearch'ün yerel sorgu API'lerini kullanarak aramalarından en iyi şekilde yararlanmaya devam edebilir. ClickHouse, birincil bileşeni olarak sütun depolama kullanan bir motordur; sıralı depolamaya dayalıdır.

Veriler sorgulandığında veya tarandığında, depolama düzeni, blok istatistikleri ve bölüm anahtarları gibi bilgilere dayalı olarak sütun depolama bloklarının taranacağı çıkarımı yapılır. ClickHouse, Elasticsearch'ün analiz sorgusu yeteneklerinin ayrıntılı bir dökümünü sağlar. ClickHouse uygulamasında yalnızca G/Ç için bir UnCompressedBlockCache ve sistem için bir PageCache bulunur. Yerel ClickHouse tarafından ikincil bir dizin desteklenmez. Filtreler, yalnızca çok sayıda veri olması durumunda sorgu koşullarını değiştirirken kullanılabilir. Sonuç olarak, Elasticsearch'ün veri önbelleği tüm orijinal verileri bellekte depolayacak kadar büyük olmadığı sürece eşzamanlılık yüksek değildir. Analitik sorgu senaryolarında ClickHouse, Elasticsearch'ten çok daha üstün performans sağlar.

Günlük analizi, WHERE yan tümcesi tarafından filtrelenen kayıt sayısı arttıkça ClickHouse ve Elasicsearch arasındaki performans farkının arttığını gösteriyor. ClickHouse, disk bant genişliği tamamen kullanıldığından, büyük veri hacimlerine sahip düşük maliyetli analiz senaryoları için daha uygundur. ClickHouse'da ikincil bir dizin mevcut değildir. Eşzamanlı sorgu performansı açısından oyunun kurallarını değiştirir. ClickHouse'un nokta sorgusu performansını Elasticsearch'ün performansıyla karşılaştırmak için ikincil bir dizin kullanılabilir. Yazar, yukarıda belirtilen veri kümelerinden Elasticsearch ve ClickHouse tarafından içe aktarılan verilerin içe aktarma performansını test etmek ve karşılaştırmak için ESSD yerel dosya içe aktarma yöntemini kullandı. ClickHouse, vektörleştirilmiş bilgi işlem ve sütun depolama modları nedeniyle daha iyi eşzamanlılık gerçekleştirecektir. Büyük veri hacimlerini kolayca barındırabildiği için ClickHouse, büyük veri hacimlerine sahip düşük maliyetli analiz senaryoları için uygundur. Veri içe aktarma ve depolama maliyetleri açısından ClickHouse, Elasticsearch'e göre daha uygun maliyetli bir alternatiftir.

Clickhouse, Postgres'e Karşı

Postgres'e karşı Clickhouse söz konusu olduğunda net bir kazanan yok. Her iki veritabanının da kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır. Sorgular söz konusu olduğunda Clickhouse daha hızlıdır, ancak Postgres daha güvenilirdir. Postgres ayrıca daha zengin özelliklere sahipken, Clickhouse'un kullanımı daha kolaydır.

Mongo, bir NoSQL veritabanı olmasının yanı sıra, verilerinizi Postgres gibi diğer NoSQL araçları için anlamlı olacak şekilde modellemenize de olanak tanır. Mongo gibi bir aracı analiz ederken, ilişki uygulama, işlemler ve silmelerin, güncellemelerin ve eklemelerin tek bir araçta kademeli olarak etkisi gibi tanımlayıcı özellikleri aramak kolaydır. Verilerinizin nasıl saklandığını anlamak için, sistemde hangi verilerin saklandığını anlamak çok önemlidir. Bir mikro hizmet ortamında, MongoDB daha da iyidir çünkü modelleriniz çok daha küçük olabilir ve bu da onlarla ilişki kurmayı daha az zorlaştırır. Şemanızın iyi tasarlanmış olması sizin için çok az fark yaratacak, ancak kopyalanmış olması küçük bir fark yaratacaktır. Amacım, mevcut olan her türlü aracı kullanmak gerekli olsa bile genç nesli teşvik etmektir.