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
## Hive, Doris, and ClickHouse: A Comparative Overview
# Doris Hive ClickHouse
## 简介
Doris Hive ClickHouse是一种用于大数据处理的分布式列式数据库系统。它具有可扩展性、高性能和高可用性的特点，适合处理海量数据。
### Doris
Doris是一个开源的分布式列式数据库系统，最初由百度开发。它提供了高效的数据压缩和索引技术，能够在PB级别的数据量下提供低延迟的查询和高吞吐量的数据写入。
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文章目录Doris与ClickHouse 对比相同点Doris优点Doris缺点总结 Doris与ClickHouse 对比之前公司有使用过一段时间的Clickhouse。最近在学习Doris 这里记录下学习过程中的一些对比。相同点都是可以用来存储海量数据的MPP数据库,都有着良好的查询性能,且都支持毫秒级别的条件查询。都扩展了一些一般数据库本身不具备的外部数据导入能力。比如不需要额外的导入工具
1 简介ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称CK , 主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。ClickHouse是一个完全的列式数据库管
文章目录一、 简介1.1 什么是clickhouse二、 OLAP场景的关键特征三、 MergeTree系列3.1 MergeTree3.1.1 基本语法3.1.2 参数解读3.1.3 建表示例四、 clickhouse优化逻辑4.1 建表时分区4.2 建表时用查询频率较高的字段建立索引4.3 多表关联4.4 查询优化五、 数据同步六、 查询熔断 一、 简介1.1 什么是clickhouseCl
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2023-09-24 22:11:17
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### 数据存储与处理技术概述
在当今信息时代，数据处理和存储技术的发展日新月异。在关系型数据库领域，MySQL、PostgreSQL和TiDB等数据库系统是广泛应用的技术。而在数据仓库领域，ClickHouse、Doris等系统也备受关注。本文将介绍这些数据存储与处理技术，并通过代码示例展示它们的基本用法。
#### MySQL
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，具有高性能、可靠
早期的时候为了方便储存及使用数据，出现了关系型数据库，后来又出现了NOSQL，又后来由于数据存储要求越来越高又出现了大数据(hadoop),以及相关的工具(hbase、hive、spark计算引擎).现在由于更复杂的业务背景，比如复杂维度查询，以及如何对大数据进行简化使用(使用了hadoop，就必须要使用对应的工具),所以市面上就出现新的数据系统:分析型数据库clickhouse、dorisDB和
背景Elasticsearch是一个强大的分布式全文检索和数据分析引擎，也是日志分析系统经常使用的一种实现方案，但近年来随着ClickHouse的发展，Elasticsearch在日志分析领域的地位逐渐被取代，许多公司已经将自己的日志分析解决方案从ES迁移到了ClickHouse，比如阿里、bilibili、快手等公司，公司内部有一些团队的数据分析业务也从ES迁移到了ClickHouse。为什么C
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2023-09-27 09:01:22
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Clickhouse是俄罗斯Yandex公司开源的OLAP系统，单表性能最好，最近两年发展很快。百度开源的Doris是另外一个优秀的OLAP系统，我上次记录了百度开源OLAP系统Apache Doris在Centos7.0下编译和安装，这两个系统因为源码编译和安装比较繁琐，估计很多人会卡在这一步，不利于这些系统的推广和使用。Clickhouse官网Clickhouse GitHub地址Doris官
目录简介安装基础操作数据库表分区表视图增删改数据类型 简介俄罗斯搜索引擎Yandex于2016年6月发布,开发语言为C++,ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS。具有以下特点：ROLAP在线实时查询完整的dbms列式存储不需要任何数据预处理拥有非常完整的sql支持和函数支持批量更新支持高可用不依赖hadoop生态相比传统数据库，查询效率成倍数增长，
文章目录1. 《ClickHouse和Doris之OLAP谁与争锋》课程介绍1.1. 本次系列课程介绍1.2. 今日课程大纲2. ClickHouse 表引擎详解和架构原理2.1. ClickHouse 设计思想和核心技术特征2.1.1. ClickHouse 全知全解2.1.2. ClickHouse 设计思路剖析2.2. ClickHouse 表引擎详解2.2.1. ClickHouse 表
总结来说，ClickHouse 更倾向于极致查询性能和大数据量下的复杂分析，而 Doris 则在保证查询性能的同时，更加注重易用性、实时查询体验以及针对BI工强调即时数据分析能力，支持高并发的低延迟查询，特别适合即席查询和 BI 分析场景。
一、 前言财务在每月月底做财务数据统计时，需要统计每月产品的出货单及退货单报表数据，故要求在每月月底要汇总当月的报表数据，每一季度或者半年也要相应的统计报表数据，并能把数据导出到excl表格，所以数据报表导出功能则是必然的。财务提供的excel表格字段繁多，汇总下关联到数据库表达
Flink Doris Connector设计方案该方案首先感谢社区Spark Doris Connector的作者从Doris角度看，将其数据引入Flink，可以使用Flink一系列丰富的生态产品，拓宽了产品的想象力，也使得Doris和其他数据源的联合查询成为可能从我们业务架构出发和业务需求，我们选择了Flink作为我们架构的一部分，用于数据的ETL及实时计算框架，社区目前支持Sp
一、背景介绍Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品，亚秒级查询响应时间，支持实时数据分析；分布式架构简洁，易于运维，可以支持10PB以上的超大数据集；可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。ClickHouse是俄罗斯的搜索公司Yandex开源的MPP架构的分析引擎，号称比事务数据库快100-1000倍，团队有
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2023-07-12 10:40:49
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Flink APIFlink 的核心概念Flink 的编程步骤延迟执行（懒加载）指定 key指定转换函数（Transformation）Flink API 编程支持的数据源 DataSetsink 的目的地（代码演示）计数器分布式缓存Flink 支持的数据类型Flink wordCount实时处理程序Time 与 WindowTimeWindowWindow 概述window类型Window A
ClickHouse 是俄罗斯的搜索公司 Yandex 开源的 MPP 架构的分析引擎，号称比事务数据库快 100-10性能 Doris 优势更明显。
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2023-04-05 22:41:17
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Doris or ClickHouse？本周六，从多维分析的核心技术架构，到广告/娱乐/金融等场景的落地实践，进行深度剖析分享，让你一次吃透一个领域！
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2021-06-13 21:57:50
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