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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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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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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# 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+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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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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2022年11月21日，JumpServer开源堡垒机正式发布v2.28.0版本。在这一版本中，JumpServer的部署支持使用Redis哨兵集群作为后端缓存数据库，从而使系统更加健壮和高可用。操作日志审计方面，新增支持查看资源变更信息。当资源有新增、更新、删除等操作时，在操作日志中可以查看变更前和变更后的详细信息。X-Pack增强包方面，在同步云资产模块中，JumpServer除了支持阿里云
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2023-12-14 13:45:52
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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
0、前言Hadoop生态圈的技术繁多，HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件，它海量的存储能力，优秀的随机读写能力，能够处理一些HDFS不足的地方。Apache Kudu是Cloudera Manager公司16年发布的新型分布式存储系统，结合CDH和Impala使用可以同时解决随机读写和sql化数据分析的问题。分别弥补HDFS静态存储
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2023-10-25 23:16:02
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Clickhouse 副本节点之间通过Zookeeper 的log数据和其他控制信息，实现了副本间数据的异步同步。本文中简单介绍插入数据后副本之间同步流程。副本表Zookeeper目录结构创建副本表，并插入数据，在Zookeeper上可以看到表目录下主要包含下列目录信息，
ReplicatedMergeTree(’/clickhouse/tables/{shard}/tbl_replicated’
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2023-10-22 23:01:21
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# 了解ClickHouse和Redis
在大数据处理和实时数据分析领域，ClickHouse和Redis都是非常流行的开源工具。ClickHouse是一个用于实时分析的列式数据库管理系统，而Redis是一个内存数据库，常用于缓存和高速数据存储。本文将介绍ClickHouse和Redis的基本概念以及它们之间的结合使用。
## ClickHouse简介
ClickHouse是由Yandex开
原创
2024-05-15 04:50:20
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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
查看系统配置查看系统表select * from system.clusters;验证zookeeper #验证zookeeper是否与当前数据库clickhouse进行了正确的配置SELECT * FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse';建表创建本地表 MergeTree，这个引擎本身不具备同步副本的功能，如果指定的是ReplicaMer
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2024-01-14 19:59:46
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clickhouse的数据备份和恢复功能在大数据运维中是非常常用的功能，目前也有很多比较优秀的开源方案可供选择，比如clickhouse-backup， 以及clickhouse自带的clickhouse-copier。 本文介绍使用clickhouse自带的BACKUP和RESTORE命令进行备份和恢复。 我认为，一个比较好的备份恢复工具，至少需要满足以下几个功能：可以批量选择表可以增量备份可以
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2024-06-05 13:11:58
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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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一、表引擎表引擎在 ClickHouse 中的作用十分关键，直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否 支持 index、支持的 query 种类、是否支持主备复制等。如果你需要创建分区表，简单的 TinyLog 没有， Memory 也没有!1.1、表引擎概述ClickHouse 提供了大约 28 种表引擎，各有各的用途，比如有 Log 系列用来做小表数据分析， MergeTree 系
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2023-11-23 14:50:31
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# ClickHouse 和 Redis 组件的关系
在现代大数据应用中，ClickHouse 和 Redis 是两种广泛使用的存储方案。两者结合使用可以提高数据的处理效率和查询速度。本文将系统介绍ClickHouse和Redis的组件关系，举例说明如何使用这两个组件，以及它们在实际应用中的流程。
## 一、ClickHouse 和 Redis 的基本介绍
### ClickHouse
Cl
背景我司今年要立个小的科研项目，前几个项目做完之后数据有了（物联网数据），基于数据也有些简单的图表报表显示了，领导要求今年搞一下，如何基于此可以做些大数据分析，请教了原来大佬同事，给指了条道。让看看clickhouse，所以，井底小蛙的我划分了下学习计划： （1）什么是clickhouse，能解决啥问题 （2）动手搭建一下，安装部署启动了解一下 （3）客户端的身份介入看看效果 （4）程序连一波co
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2023-09-07 15:00:44
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# 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
业务场景：存在实时数据，需要更新当前情况：单机表可以实现 增删改查操作。但是集群表不行，特此引入ReplacingMergeTree引擎，实施ch后台自动去重操作特别提示：该引擎不能完全依赖去做去重，可能因为merge合并及诸多原因，存在极少量去重失败情况实际部署：本地表：ReplacingMergeTree(【ver】) PARTITION BY day PRIMARY KEY MsgId OR
