前言我之前在ClickHouse vs Doris 读写性能比较 一文中，初步做了一下ClickHouse和Doris的读写性能比较，但由于数据样本比较小，且未发挥出所有硬件资源的性能，因此进行了第二轮压测。本轮压测与上一轮的区别在于:新加入了Elasticsearch搜索引擎ClickHouse和Doris均采用多并发写入，发挥最大性能环境准备（硬件机器配置同上一篇文章）clickho
# 如何实现 Redis 对比 ClickHouse
在大数据背景下，Redis 和 ClickHouse 是两种流行的存储技术，用于不同类型的应用场景。Redis 是一个高性能的键值数据库，主要用于实时数据存储，而 ClickHouse 是一种列式数据库，适合进行复杂的分析查询。本文将介绍如何实现对 Redis 和 ClickHouse 的数据对比，并提供详细的实现步骤和代码示例。
## 流
前言当前HyperLogLog是一种主流的算法，用于估算海量同类型数据的不同值，因此几乎所有的计算/查询引擎都有了想关的实现，当然虽然可能其它的优化算法，但算法主体相同，然而不同引擎实现的存储过程大同小异，如果想要在不同引擎之前共享中间结果，就需要深入了解不同引擎的存储实现。Presto是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是一种Massively paral
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2024-01-30 07:38:09
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一、redis1 Redis数据库完全在内存中，因此处理速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录；2 Redis的数据能确保一致性——所有Redis操作是原子性（Atomicity，意味着操作的不可再分，要么执行要么不执行）的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。3 通过定时快照（snapshot）和基于语句的追加（Append
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2023-10-28 17:19:29
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clickhouse作为分析型数据库，相对于mysql，es，mongodb等，其有着优秀的查询性能以及数据压缩存储能力，在处理大数据的查询场景时有独特优势，所以这里搭建一个基本环境进行一定的研究。服务器选择：192.168.17.811. 安装命令sudo yum install yum-utils
sudo rpm --import https://repo.clickhouse.tech/C
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2023-10-27 02:07:21
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作者：Vlad Ilyushchenko，QuestDB的CTO在QuestDB(https://questdb.io/)，我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。QuestDB的旅程始于2013年的原型设计，我们在去年HackerNews发布会期间发表的一篇文章中描述了20
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2024-08-02 19:21:01
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ClickHouse 是一款由俄罗斯Yandex公司开源的OLAP数据库，拥有者卓越的性能表现，在官方公布的基准测试中，ClickHouse的平均响应速度是Vertica的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB的27倍、Hive的126倍、MySQL的429倍以及Greenplum的10倍。自2016年开源以来，ClickHouse一直保持着飞速的发展，是目前业界公认的OLAP数据库
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2024-07-17 18:53:28
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1.mysql引擎MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和SELECT查询，以方便您在ClickHouse与MySQL之间进行数据交换 MySQL数据库引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中，因此您可以执行诸如SHOW TABLES或SHOW CREATE TABLE之类的操作。但不能对其执行以下操作：R
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2023-08-21 10:35:21
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面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了，Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题，但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本，Hadoop也渐渐地失去了原本属于他的市场。对于用户来说，一套高性能，简单化，可扩展的数据库产品能够帮助他们解决业务痛点问题。越来越多的人将目光锁定在列存的分布式数据库上。Cl
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2024-04-24 15:23:35
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正文Apache Kylin 和 ClickHouse 都是目前市场流行的大数据 OLAP 引擎；Kylin 最初由 eBay 中国研发中心开发，2014 年开源并贡献给 Apache 软件基金会，凭借着亚秒级查询的能力和超高的并发查询能力，被许多大厂所采用，包括美团，滴滴，携程，贝壳找房，腾讯，58同城等；OLAP 领域这两年炙手可热的 ClickHouse，由俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发
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2023-12-01 12:46:55
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前言在工作场景中，我们会采集工厂设备数据用于智能控制，数据的存储用了 InfluxDB，随着数据规模越来越大，InfluxDB 的性能越来越差，故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力，再加上我们业务上也用到了 MySQL ，所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。结
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2023-09-08 16:23:27
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# ClickHouse与Redis性能对比
在现代数据处理和存储场景中，ClickHouse和Redis经常被用来支撑高性能应用。尽管它们都满足了快速存取的需求，但两者在设计理念和使用场合上截然不同。本文将对ClickHouse和Redis的性能进行对比，并提供代码示例以便进一步理解。
## ClickHouse简介
ClickHouse是一个开源的列式数据库，主要用于在线分析处理（OLA
# ClickHouse 和 Redis 性能对比指南
在当今数据驱动的时代，性能优化是每一个开发者必须掌握的技能。当我们需要快速访问大规模数据时，选择合适的存储引擎显得尤为重要。ClickHouse 和 Redis 都是热门的选择，但它们在性能、存储方式和使用场景上存在显著差异。本文将指导你如何实现 ClickHouse 和 Redis 的性能对比测试，帮助你理解它们的优缺点。
## 整体流
ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 ClickHouse 是什么？ ClickHouse 是一个用于联机分析（OLAP）的
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2023-09-16 20:57:58
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文章目录1.ClickHouse介绍2.StarRocks介绍 1.ClickHouse介绍ClickHouse是面向联机分析处理（OLAP）的开源分析引擎。最初由俄罗斯第一搜索引擎Yandex开发，于2016年开源，开发语言为C++。由于其优良的查询性能，PB级的数据规模，简单的架构，在国内外公司被广泛采用。它是列存数据库，具有完备的DBMS功能，备份列式存储和数据压缩。它的MPP架构易于扩展
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2023-10-20 18:31:36
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对比：1，研发同学有 debug 的需求，他们不仅需要看聚合指标，某些时间还需要查询明细数据；2，推荐系统产生的数据，维度和指标多达几百列，而且未来可能还会增加；3，每一条数据都命中了若干个实验，使用 Array 存储，需要高效地按实验 ID 过滤数据；ES 不适合大批量数据的查询，Druid 则不满足明细数据查询的需求。ClickHouse 则刚好适合这个场景。ClickHouse优点1,Cli
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2023-08-10 20:05:02
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随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。1. TPC-DS 基准测试简
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2024-04-18 20:03:12
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Clickhouse引擎三： 外部存储引擎HDFSClickhouse 可以直接从 HDFS 中指定的目录下加载数据 , 自己根本不存储数据, 仅仅是读取数据 ENGINE = HDFS(hdfs_uri,format) ·hdfs_uri 表示 HDFS 的文件存储路径； ·format 表示文件格式（指 ClickHouse 支持的文件格式，常见的有 CSV、TSV 和 JSON 等）。 注意
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2023-08-07 00:10:55
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# ClickHouse与Hadoop的对比分析
在大数据处理领域，ClickHouse和Hadoop是两种流行的处理方案。这篇文章将带你一步步了解如何对比这两者。我们将使用一种结构化的方法，通过一个流程表来展示每个步骤，并附上必要的代码示例。最终，你将能清晰理解ClickHouse与Hadoop的主要区别。
## 流程图
| 步骤 | 描述
# Hadoop与ClickHouse对比
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[准备工作] --> B[Hadoop]
A[准备工作] --> C[ClickHouse]
B --> D[数据导入]
B --> E[查询数据]
C --> F[数据导入]
C --> G[查询数据]
```
## 准备工作
在进行Hadoop和ClickHouse的对比之前，我们需要先
原创
2023-10-13 06:06:00
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