之前使用数据库较多的是mysql，其次是redis和mongo。应对数据量较大的情况时：对mysql做了分区存储。mysql在常规情况下的存储量级是：2000万。但是当数据量越来越大的情况下，效率也会相应降低。场景：从es获取了应用日志，入库后分析。首先用开源框架“达芬奇”将入库后的数据进行展示，默认展示7天，一张表大概12万数据量，整表数据量大概60万。表结构不算复杂、大数据量导致慢sql，达芬
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2023-07-29 19:26:09
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性能数据1.yandex公司使用clickhouse处理20万亿的数据，90%的查询可以在1s内返回向量化执行cpu的向量化执行就是指使用SIMD指令执行，相当于单条执行处理多条数据，最通俗的理解就是比如程序的循环展开，比如int s=10;
for(int i=0;i<10;i++){
s++
}类似上述的代码，如果不使用SIMD指令执行，就会调用10次普通指令进行先加操作，而如果使用S
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2023-09-21 15:27:37
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导读：贝壳作为全国领先的房产交易和租赁在线服务平台，有很多业务场景会产出大量实时和离线数据，针对这些数据进行查询分析，对于企业发展和业务拓展至关重要。不同业务线不同查询场景下，单一技术手段很难满足业务方的需求，Druid就是我们在探索之路上发现的比较切合业务方需求的OLAP引擎之一，基于Druid我们做了深入地实践，接下来就由我和业界朋友们一起分享。内容包括：贝壳OLAP平台介绍OLAP技术选型策
ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。CASE_SENSITIVE：标识符大小写敏感。0/1 y/n Y/N，
下面介绍下常用的数据类型，ClickHouse与Mysql、Hive中常用数据类型的对比
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2023-07-12 11:02:04
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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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1.背景介绍1. 背景介绍ClickHouse 和 MongoDB 都是高性能的数据库管理系统，它们各自在不同领域得到了广泛的应用。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，主要用于实时数据分析和查询，而 MongoDB 是一个高性能的文档型数据库，主要用于存储和查询非结构化数据。在某些场景下，我们可能需要将 ClickHouse 与 MongoDB 集成，以利用它们的优势。例如，我们可以将
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2024-06-18 17:45:18
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目录 1. 概述2. 技术原理对比2.1 kylin技术原理2.2 clickhouse技术原理3. 二者存储结构对比3.1 kylin存储结构3.2 hbase存储结构详细解释3.3 parquet存储结构详解介绍6. 参考链接1. 概述本文内容根据这篇文章学习总结而的。主要介绍二者各方面的对比，以及目前两款olap引擎在国内公司的使用情况。kylin和clickhouse都是目前市场
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2024-01-30 23:30:58
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1、 Explain 查看执行计划在 clickhouse 20.6 版本之前要查看 SQL 语句的执行计划需要设置日志级别为 trace 才能可以看到， 并且只能真正执行 sql，在执行日志里面查看。 在 20.6 版本引入了原生的执行计划的语法。在 20.6.3 版本成为正式版本的功能。1.1 基本语法EXPLAIN [AST | SYNTAX | PLAN | PIPELINE]
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2024-04-30 20:08:03
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ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统（DBMS）主要用于数据分析（OLAP）领域。近年来国内开源社区非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。而提到ClickHouse最先想到的就是它极致的性能，计算速度开源公开benchmark显示比传统方法快100~1000倍，提供50MB~200MB/s的高吞吐实时导入能力。所谓“天下武功为快不破”，那ClickHouse到底是如何做到快速查询的呢
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2023-12-16 21:29:22
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# 使用Redis和ClickHouse的项目实现
在现代数据处理架构中，Redis和ClickHouse是两种非常流行的技术。Redis是一个高性能的内存数据库，适用于快速的缓存和实时数据操作；而ClickHouse是一个列式数据库，适合大规模的在线分析处理（OLAP）。结合这两者，可以实现高效的数据存储与查询。本文将为一位刚入行的小白详细讲解如何将Redis和ClickHouse结合使用。
clickHouse相关知识详解clickHouse介绍大数据技术背景什么是clickHouseclickHouse核心特性clickHouse适用场景clickHouse不适用的场景使用clickHouse的大厂clickHouse安装与部署数据类型DDL:数据定义语言 clickHouse介绍大数据技术背景2006年开源项目Hadoop的出现，标志着大数据技术普及的开始，大数据技术真正开始走
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2023-10-20 16:48:09
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1、Hudi介绍1.1、介绍Overview | Apache Hudi!Welcome to Apache Hudi! This overview will provide a high level summary of what Apache Hudi is and will orient you onhttps://hudi.apache.org/docs/overview
&n
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2024-01-22 22:36:02
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@Elasticsearch与Clickhouse数据存储对比1.使用背景随着公司业务发展，Elasticsearch开始暴露出一些弊端，不适合大批量的数据查询，高频次分页导出导致宕机、存储成本较高。Elasticsearch的查询语句维护成本较高、在聚合计算场景下出现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库适合OLAP场景，类似SQL语法降低开发和学习成本，采用快速压缩算
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2023-10-20 16:50:22
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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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一、背景提到大数据不得不提 Hadoop，当下的 Hadoop 已不仅仅是当初的HDFS + MR(MapReduce) 这么简单。基于 Hadoop 而衍生的 Hive、Pig、Spark、Presto、Impala 等一系列组件共同构成了 Hadoop 生态体系。Hadoop 生态为今天的大数据领域提供着稳定可靠的数据服务。Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题，当然其也
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2023-07-29 19:26:22
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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。官网中文文档 https://clickhouse.tech/docs/zh/在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：RowWatchIDJavaEnableTitleGoodEventEventTime#0893543506621Investor Relations12016-05-18 05:1
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2023-07-12 10:55:45
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clickhouse+mysql实现读写分离背景配置mysql安装clickhouse使用可视化工具连接clickhouse创建clickhouse的数据库并连接mysqlSpringBoot+druid+dynamic配置多数据源实现读写分离 背景由于系统数据量过大,查询条件自定义过多,mysql在查询时响应太慢,所以使用clickhouse作为读数据库,实现读写分离配置mysql这里使用my
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2024-01-19 22:54:14
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一、ClickHouse 是什么？ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)我们首先理清一些基础概念OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别在传统的行式数据库系统中
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2023-09-15 16:08:36
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# ClickHouse与MySQL的区别
在现代数据驱动的世界中，选择合适的数据库管理系统（DBMS）对于企业的发展至关重要。ClickHouse 和 MySQL 是两款广泛使用的数据库系统，但它们在设计理念、使用场景和性能特性上存在显著差异。本文将深入探讨这两者的主要区别，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据模型
MySQL 是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用表格形式存
原创
2024-08-19 06:05:17
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数据模型：HBaseHBase数据模型是一种面向列的分布式数据库模型，基于Hadoop的HDFS (Hadoop Distributed File System)平台。在HBase中，数据被组织为行(row)、列族(column family)、列(column)和单元格(cell)的层次结构，并存储在表(table)中。HBase的存储方式主要是基于HDFS的分布式存储。适合处理大规模的数据集，
