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
转载 2023-09-08 16:23:27
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# MongoDB vs ClickHouse: A Comparison of Two Databases ## Introduction In today's data-driven world, efficient handling and analysis of large volumes of data are crucial for businesses. MongoDB and C
原创 2024-01-31 08:41:18
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**实现 MongoDBClickHouse 数据传输的流程** 为了实现 MongoDBClickHouse 的数据传输,我们需要执行以下步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 安装 MongoDB 官方提供的 MongoDB Connector for ClickHouse | | 2 | 配置 MongoDB 连接器 | | 3 | 启动
原创 2024-04-29 12:18:51
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1.背景介绍1. 背景介绍ClickHouseMongoDB 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 ClickHouseMongoDB 集成,以利用它们的优势。例如,我们可以将
转载 2024-06-18 17:45:18
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ClickHouse和DorisDB的对比:  标准SQL语言支持   ClickHouse:不支持标准SQL语言,无法直接对接主流的BI系统。    DorisDB:支持标准的SQL语言,兼容MYSQL协议,可以直接对接主流的BI系统。  分布式Join  &nbsp
目录一、优点二、缺点三、性能情况四、相关优化五、MySQL VS ClickHouse一、优点为了高效的使用CPU,数据不仅仅按列存储,同时还按向量进行处理;数据压缩空间大,减少IO;处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行;索引非B树结构,不需要满足最左原则;只要过滤条件在索引列中包含即可;即使在使用的数据不在索引中,由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快;写入速度非常
(一)案例介绍本案例是把Mongo数据库的数据通过FlinkCDC实时导入到Kafka,消费Kafka数据把维表数据写入到MySQL。读取MySQL维表数据和消费Kafka的数据通过Flink SQL Join后导入到ClickHouse。(二) maven依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http:
转载 2024-07-31 15:12:34
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ClickHouse软件介绍简介实时数据分析数据库工作速度比传统方法快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特点开源的列存储数据库管理系统,支持线性扩展,简单方便,高可靠性容错跑分快:比Vertica快5倍,比Hive快279倍,比MySQL快800倍,其可处理的数据级别已达到10亿级别功能多
转载 2023-09-22 12:48:07
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文章目录一、数据一致性(重点)1.1 准备测试表和数据1.2 手动 OPTIMIZE1.3 通过 Group by 去重1.4 通过 FINAL 查询 一、数据一致性(重点)在Clickhouse中数据一致性是保证最终一致性。 我们在使用 ReplacingMergeTree、SummingMergeTree 这类表引擎的时候,会出现短暂数据不一致的情况。 在某些对一致性非常敏感的场景,通常有以
转载 2023-12-15 05:37:52
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关于分片,副本,节点ck存在严格的限制,如果是单副本的情况下,停用一个分片会导致分布式表不可用4分片1副本需要4个ck节点,而3分片2副本需要6个CK节点,CK节点数为分片数乘副本数,不推荐一个节点上存在两个副本,若需要一节点两副本则新建两个数据库,动态传入数据库值节点扩容不会自动同步旧数据,有两种方式解决,以下两种方式均需要在新节点上重新创建表 (1)创建一个新集群,select remote(
转载 2023-12-31 15:19:03
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在本教程中,您将创建一个表并插入一个大型数据集(200万行的纽约出租车数据)。然后,您将在数据集上运行查询,包括如何创建字典并使用它执行JOIN的示例。一. 创建新表纽约市出租车数据包含数百万次出租车的详细信息,包括接送时间和地点、成本、小费金额、通行费、付款类型等列。让我们创建一个表来存储这些数据...1、连接到 SQL 控制台如果您使用的是自管理的ClickHouse,您可以在以下位置连接到S
转载 2023-11-28 10:02:39
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目录1. ClickHouse的使用1.1 Atomic库引擎2. SQL操作2.1 Insert2.2 Update和Delete2.3 查询操作2.4 alter操作3. 数据导入导出参考文献 1. ClickHouse的使用  ClickHouse 本身作为一个数据库,对普通增删改查的操作都是支持的。但是,他针对数仓的使用场景,又有非常多的高级特性。对这些高级特性的掌握程度将直接影响 Cl
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(M
转载 2023-10-17 21:06:31
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ClickHouse到底牛逼在哪里?为什么比MySQL快831倍!这两年 ClickHouse 非常的火,尤其是在大数据领域。刚好这两天也有群友在群里说起 ClickHouse,这款来自俄罗斯 Yandex 的开源数据库产品性能屌爆了,宣称比 MySQL 快 831 倍。今天我们就扯一扯 ClickHouse 到底好在哪里?Yandex在开始之前,我们先说一下 Yandex 这家公司,他是俄罗斯的
转载 2023-11-20 08:48:16
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 需求:  MongDB 要对CUSTOMER_LABEL中的100多个字段,的任意组合做查询条件、并按照年龄、性别,消费能力做统计分析。  数据大小600万条,后续每年增长300万条。问题MogoDB是文档数据类型,项目需要100多个字段类型,其中有String, Double, Int, Array, Document等数据类型。 要对其中100多个字段
转载 2023-07-10 14:20:46
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# ClickHouseMongoDB 的连接与集成 在现代数据处理的环境中,ClickHouseMongoDB 是两个非常受欢迎的数据库系统。前者以其高速的查询能力和高效的数据压缩著称,而后者则因其灵活的数据模型和高可扩展性受到青睐。在某些应用场景中,需要将这两种技术结合,利用 ClickHouse 的分析特性和 MongoDB 的文档存储优势。 ## 数据流程概述 在连接 C
原创 2024-10-27 04:19:53
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在现今的数据存储与分析领域,ClickHouseMongoDB作为高效的工具,被广泛应用于海量数据的处理和分析。然而,将ClickHouseMongoDB结合使用时,许多开发者和运维人员在集成过程中遭遇了一系列问题。本文将详细探讨“ClickHouse存储MongoDB”所带来的挑战与解决方案。 ## 问题背景 在某个金融行业的实时数据分析项目中,我需要通过ClickHouse来处理从Mo
原创 6月前
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# MongoDB vs ClickHouse:入门指南 作为一名刚入行的开发者,你可能会遇到需要在MongoDBClickHouse之间做出选择的情况。MongoDB是一种流行的NoSQL数据库,而ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统。本文将指导你如何实现这两种数据库的对比,帮助你更好地理解它们的优缺点。 ## 1. 准备工作 在开始之前,你需要确保你的开发环境已经安装了
原创 2024-07-21 04:18:57
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# ClickHouseMongoDB 的对比分析 在数据存储和分析的世界中,ClickHouseMongoDB 是两种非常流行的数据库系统。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库,而 MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库。本文旨在帮助初学者掌握如何对这两者进行对比分析,提供必要的步骤和代码示例,帮助大家理解它们的优缺点。 ## 1. 流程概述 在对比 C
原创 7月前
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在NoSQL数据库中,Redis和MongoDB都是非常受欢迎的选择。他们分享一些重要的性能,如速度和数据组织方式,都是对开发者有益的,但是Redis在什么情况下能超越MongoDB呢?这实际上取决于存储的数据类型和性质,以及它将如何在应用程序中使用。MongoDB是有优势的如果要存储和查询非常大的数据集—— 最值得注意的是如果这些数据集将在定期的基础上增长,那么 MongoDB 是获胜者。这样做
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