快速高效的 ClickHouse 数据库

已发表: 2022-11-19

ClickHouse 是一个功能强大的开源列式数据库管理系统，可以实时生成分析数据报告。 ClickHouse 旨在快速高效地处理大量数据。 Yandex、Mail.ru Group 和 Uber 等大公司都在使用它。 ClickHouse 通常被称为 NoSQL 数据库，因为它不使用传统的关系模型。相反，它使用面向列的方法，这使得它对分析工作负载非常高效。 ClickHouse 具有高度可扩展性，可以轻松部署在商用硬件上。如果您正在寻找一种快速高效的方式来处理大量数据，ClickHouse 是一个不错的选择。它易于使用，并且可以轻松扩展以满足您的需求。

PopSQL 有一个协作的工作环境。一个 SQL 编辑器和工作区，允许团队在数据分析中更有效地协作。通过提出正确的问题并采取必要的步骤，我们可以更好地了解周围的环境并更好地了解自己。 InterBase 系统结合了销售点 (POS) 和餐厅管理，使餐厅管理更加轻松。借助 TouchBistro 强大的平台，餐厅经营者可以精简和简化他们的运营。 SOAX 提供住宅和移动代理服务，使您的团队能够实现其网络数据抓取、竞争情报、SEO 和 SERP 分析的目标。使用来自任何数据库的数据，将其组织成一致的指标，并将其用于每个应用程序以构建一致的指标。

通过允许用户通过 clickShare 自由自然地相互交互，它使人们能够更好地了解彼此。 ClickShare 通过使用 AirPlay、Google Cast 和 Miracast 与这些平台兼容。您可以在不到 7 秒的时间内通过自己的设备进行协作和点击。通过此应用程序可在会议室中使用屏幕共享和高级功能。 DbVisualizer 是一种流行的数据库编辑器，世界上许多大公司都在使用它。 When I Work When I Work 允许企业以简单方便的方式安排、跟踪时间和出勤，并与他们的小时工沟通。呼叫中心可以使用 CallShaper 来分析数据库以查找固定电话和无线线索、请勿呼叫列表号码和呼叫放弃率。使用预测和预览拨号器，营销代理可以自动化呼叫处理过程。

Clickhouse 是一种面向列的关系数据库，可在 MemSQL、Vertica、Redshift、BigQuery、Snowflake、Greenplum 等数据库中找到。它们都使用 SQL 对大型数据库进行分析查询。

ClickHouse 的早期开发包括 SQL 作为数据管理和查询的主要语言。

在其初始版本中，ClickHouse 是第一个支持专有数据库（如 Sybase IQ、Vertica 和 Snowflake）的性能、成熟度和可扩展性的开源 SQL 数据仓库。

Clickhouse 是一个什么样的数据库？

ClickHouse 是面向列的数据库管理系统 (DBMS)，适用于 OLAP（联机分析处理）工作负载。它旨在以快速高效的方式处理大量数据。 ClickHouse 是开源的，可在 Apache 2.0 许可下使用。

ClickHouse的面向列的数据库管理系统（DBMS）用于查询的在线分析处理。如果在面向列的数据库中，大多数查询的完成速度至少要快 100 倍。不同的应用程序更喜欢存储数据的不同顺序。 ClickHouse 的分析查询处理过程是使用尽可能多的系统资源来执行的。数据访问场景是那些描述查询次数、频率和这些查询所占比例的场景。如果要确保系统按预期运行，定制系统设置以在更高负载下使用是至关重要的。没有一种系统可以同时满足所有客户的需求。

对于此查询，服务器每秒可以处理数十亿行数据。为了处理整个向量的所有操作，必须执行整个查询；因此，必须大量执行整个查询。当您不对任何半正常的磁盘子系统执行此操作时，查询解释器将不可避免地停止 CPU。

Clickhouse 如何胜过其他时间序列数据库管理系统

尽管有许多专门的时间序列数据库管理系统，但 ClickHouse 可以胜过大多数系统，因为它专注于查询执行速度。用户还可以使用 SQL 查询管理他们的帐户和访问他们的角色，使其与大多数关系数据库管理系统兼容。

Clickhouse 是关系数据库吗？

ClickHouse 是一个面向列的数据库管理系统 (DBMS)，用于数据的联机分析处理 (OLAP)。它旨在以快速且可扩展的方式处理大量数据。 ClickHouse 是一个开源项目，在 Apache 许可下可用。

ClickHouse 包括一个开箱即用的柱状分析数据库。分析型数据库专为少量的慢速查询而设计。但是，ClickHouse 可能能够为我们的任务自行处理它。为了模拟短信，我使用了 30 亿条 reddit 评论（从 2007 年到 2017 年的 10 年）。在此示例中，我想使用 ClickHouse 检索最近十个 reddit 评论。您可以使用 ClickHouse 将数据存储在磁盘上而不是压缩它，这太棒了。因为 created_utc 是主键（排序依据），所以选择只有 ID 的消息将需要全表扫描。

一旦我们知道时间戳 (created_UTc)，时钟就会开始闪烁。从理论上讲，物化视图理论上可以模拟其他指标。结果主键的tailing order改成了慢很多，主键能读到的数据只有几行。 ClickHouse 应用程序能够以 Alcott 表的形式运行更新和删除。它被称为更新/删除（clickhouse 术语）。一旦返回怪物查询，它将以异步方式执行。简单的看一下系统，就很容易看出已经取得的进步。

ClickHouse 的分析系统的独特之处在于它采用了海量并行模型。它有可能（通过一些技巧）用作后端数据库，为公共 API 网关提供支持，该网关同时服务于实时和分析查询。如果您将 ClickHouse 用于此项目或任何其他项目，请告诉我。

Clickhouse：数据分析和报告的完美工具

另一方面，ClickHouse 非常适合数据分析和报告。由于其列格式，大型数据集特别适合它。通过这样做，您可以快速检查数据中的模式和关系。此外，ClickHouse 的速度非常快，非常适合实时分析。

是Clickhouse Db吗？

Clickhouse 是一个强大的数据库，可以快速查询和分析数据。它具有广泛的应用，可用于从商业智能到科学研究的一切领域。 Clickhouse 还具有高度可扩展性，因此它可以轻松处理大量数据。

ClickHouse 是一种开源数据库管理系统(DBMS)，它采用面向列的操作。它是联机分析处理 (OLAP) 的绝佳选择，并且非常人性化。得益于其实时处理技术，ClickHouse 可以在几秒钟内返回处理后的结果。这使得它可以用于需要处理大量结构化数据的应用程序。 ClickHouse 是一种面向列的数据库管理系统，它通过主键分隔数据，以便对其进行物理组织。大型查询在多个内核上执行并消耗大量资源。当数据添加到 ClickHouse 表时，它会自动更新而不使用锁。

ClickHouse 在很多方面都是独一无二的，这意味着您可能会犯下导致性能不佳的错误。 ClickHouse 的解决方案功能强大、可扩展且灵活，优于市场上的其他解决方案。 ClickHouse 专为 OLAP 应用程序而设计，它包括大量优化以高速读取数据和处理复杂请求。在决定 ClickHouse 是否适合您的天气时，充分理解 OLAP 和 OLTP 系统之间的差异至关重要。 ClickHouse 是一个开源项目，您可以按照其说明创建自己的项目。 ClickHouse 中的表是使用预定义的模式创建的。作为 ClickHouse 用户，您可以完全专注于您正在创建的产品，我们将保持基础设施的平稳运行，您可以完全忘记它。

使用 Clickhouse 的好处

因为它是一个高性能的服务器，它可以处理数据仓库和其他应用程序中的大量数据。 ClickHouse 也是数据分析和报告的不错选择。 ClickHouse 由于其柱状结构，可以快速识别数据集中最重要的数据点。 Click House 有哪些好处？ ClickHouse 具有许多优势，使其成为管理数据的热门选择。由于它具有高度可扩展性，因此可以快速轻松地处理大量数据。此外，它非常适合数据分析和报告，这使其成为尽快生成准确结果的理想选择。此外，ClickHouse 是一个开源应用程序，允许用户轻松自定义它。

Clickhouse 是时间序列数据库吗？

Clickhouse是一个时序数据库，支持SQL进行数据分析。它专为在短时间内处理大量数据而设计。它以其高性能和可扩展性而被许多公司使用。

Time Series Benchmark Suite (TSBS) 是一组工具和程序，可生成数据并在各种数据库上运行读写性能测试。 ClickHouse 将添加到我们当前支持的数据库列表中。我们被迫重写查询和程序适配器，以便将 TSBS 用于 ClickHouse，这项任务需要一些时间。 ClickHouse 每秒能够加载近 4M 指标（或每秒 400Krows），比 Timescale DB 快三倍，比 InfluxDB 快 1.8 倍。如下图所示，每种数据库类型在 8 个并行工作器中执行 1000 次重复。 ClickHouse 在对抗用于时间序列分析的流行数据库（例如 TimescaleDB 和 InfluxDB）时非常成功。它在数据加载和压缩方面的表现明显好于预期。

我们可以创建一个带有 tag_id 的特殊数据结构来计算单独表中的最后一条记录，并且它会实时跟踪记录。当查询处于最后阶段时，类似的方法可以提供更高级别的性能。 ClickHouse 是一种广泛用于一般用途的分析型 DBMS 。 InfluxDB 通过展示其作为时间序列 DBMS 的类，在跨多种查询类型的良好执行能力方面脱颖而出。对于某些类型的查询，它是比 TimescaleDB 更好的选择，因为它采用更高效的索引结构，在 SQL 中具有更大的灵活性，并使用特定的时间序列优化。 ClickHouse 是一个后端，已经被许多喜欢使用时间序列软件的组织所使用。

为什么 Clickhouse 值得你花时间

你在等什么？你可以试试 ClickHouse，看看它是否值得。

Clickhouse 数据库

ClickHouse 是一个免费的开源列式数据库管理系统，可以实时生成分析数据报告。 ClickHouse 使用 SQL 查询进行数据选择，并支持各种数据类型、聚合函数和表连接。

ClickHouse 是众所周知的最快的云数据仓库之一。 Aiven for ClickHouse 允许您创建集群、部署新节点、迁移云并从单个仪表板监控所有内容。 ClickHouse 提供了一组多样化的 SQL 分析扩展和卓越的性能。当谈到 Aiven for ClickHouse 时，所有定价都包括在内，确保您永远不必担心月底。这里有一个透明的定价模型。没有隐藏费用或收费；所有支付都包括网络到数据存储，以及所有其他服务。 数据集成内置于系统中。自动更新和升级是一件好事。决定您将需要集群和区域，然后根据需要关闭它们。

Clickhouse 与 Elasticsearch

ClickHouse 是一个 C 二进制文件，可以在 Android 手机（真的）、具有数百个节点的集群中以及整个 Linux 上找到。 ClickHouse 安装通常使用单个节点，因为所需资源很少。除了 Elasticsearch，还必须安装 Java。

ClickHouse 的列存储计算技术由 Yandex 开发。它是一个基于列存储计算的分析型数据库。 Elasticsearch 是一个完全基于 Lucene 的近实时分布式搜索分析平台。是ClickHouse、ElasticEye等应用广泛的数据产品，可以分布式部署。 ClickHouse虽然采用分布式架构，但运维能力有限，易用性较差。在分布式部署和集群规模的弹性方面，ClickHouse和ElasticScale类似。用户必须手动配置集群节点地址才能发现其集群上的节点。

在Elasticsearch中，实时写入分为两部分。 ClickHouse中的内存存储引擎被彻底去除，数据直接存储在磁盘上。 Lucene 索引由单独的段组成，段是索引的最小单位。作为 ClickHouse 实现高写入吞吐量的努力的一部分，实现了对客户端的快速批量写入。 ClickHouse 已被证明需要实时多副本同步。它是默认的聚簇索引，可用于加速数据扫描。 ClickHouse 更新主键数据的方式与 Elasticsearch 完全不同。

数据扫描时，可以动态改变数据类型，也可以缓慢异步调整字段类型。 ClickHouse 的存储与其对应的存储没有强关联，因为它的分析功能侧重于搜索数据。 ElasticSearch 是一个通用的搜索引擎。在大多数情况下，搜索引擎查询的复杂性是有限的。相对于数据库计算引擎，Elasticsearch云不支持流式处理。通过使用 Elasticsearch 的原生查询 API，用户仍然可以从他们的搜索中获得最大收益。 ClickHouse 是一个以列存储为主要组件的引擎；它基于有序存储。

当查询或扫描数据时，根据存储有序性、块统计信息和分区键等信息推断将扫描列存储块。 ClickHouse 对 Elasticsearch 的分析查询能力进行了详细的分解。 ClickHouse 应用程序只有一个用于 I/O 的 UnCompressedBlockCache 和一个用于系统的 PageCache。 Native ClickHouse 不支持二级索引。过滤器只有在数据量大的情况下，改变查询条件时才有用。因此并发度并不高，除非Elasticsearch的数据缓存足够大，可以将所有原始数据都存储在内存中。在分析查询场景中，ClickHouse 提供了远超 Elasticsearch 的性能。

日志分析表明，ClickHouse 和 Elasicsearch 之间的性能差距随着 WHERE 子句过滤的记录数的增加而增加。 ClickHouse更适合大数据量的低成本分析场景，因为它的磁盘带宽得到充分利用。二级索引在 ClickHouse 上不可用。在并发查询性能方面，它改变了游戏规则。二级索引可以用来比较ClickHouse和Elasticsearch的点查询性能。笔者使用ESSD本地文件导入方式，对Elasticsearch和ClickHouse从上述数据集导入数据的导入性能进行了测试比较。 ClickHouse 由于其向量化计算和列存储模式，将执行更好的并发性。由于可以轻松容纳大数据量，ClickHouse适用于大数据量的低成本分析场景。 ClickHouse，在数据导入和存储成本方面，是 Elasticsearch 更划算的替代方案。

Clickhouse 与 Postgres

在谈到 Clickhouse 与 Postgres 时，没有明显的赢家。这两个数据库都有自己的优点和缺点。 Clickhouse 在查询方面更快，但 Postgres 更可靠。 Postgres 的功能也更丰富，而 Clickhouse 更易于使用。

除了作为 NoSQL 数据库之外，Mongo 还允许您以对其他 NoSQL 工具（如 Postgres）有意义的方式对数据建模。在分析像 Mongo 这样的工具时，很容易寻找描述性特征，例如关系实施、事务以及删除、更新和插入级联的效果。要了解数据的存储方式，了解系统中存储了哪些数据至关重要。在微服务环境中，MongoDB 甚至更好，因为您的模型可以小得多，从而更容易建立关系。如果您的模式设计得当，这对您来说没什么区别，但如果它被复制，它就会有很小的区别。我的目标是鼓励年轻一代，即使有必要使用任何可用的工具。