作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > ... 可以通过异步化手段控制线程数目。AllAtOnce策略的缺点是容错性没有依赖调度好,每一个Stage的Worker在调度前就已经确定了,调度过程中有一个Worker出现连接异常,则整个Query都会失败。另一类情况,Stage在上游数据还...
由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内... 可以通过异步化手段控制线程数目。AllAtOnce策略的缺点是容错性没有依赖调度好,每一个Stage的Worker在调度前就已经确定了,调度过程中有一个Worker出现连接异常,则整个Query都会失败。另一类情况,Stage在上游数据还...
相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能... 目前运维人数增加了几人也依然捉荆见肘,依然难保证集群的稳定运行。可用性问题已经成为制约业务发展的重要问题,因此我们决定将影响高可用的问题一一拆解,并逐个解决。 ![picture.image](https://p...
生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现,本文将为大家分享火山引擎ByteHouse基于ClickHouse物化视图的进... 将原查询计划和已有projection 进行匹配筛选能满足查询要求的projection candidates;**●** 基于最小的 mark 读取数选择最优的 projection candidate;**●** 对原查询计划中的 ActionDAG 进行改写和折叠,之后...
由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内... 可以通过异步化手段控制线程数目。AllAtOnce策略的缺点是容错性没有依赖调度好,每一个Stage的Worker在调度前就已经确定了,调度过程中有一个Worker出现连接异常,则整个Query都会失败。另一类情况,Stage在上游数据还...
相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能... 目前运维人数增加了几人也依然捉荆见肘,依然难保证集群的稳定运行。可用性问题已经成为制约业务发展的重要问题,因此我们决定将影响高可用的问题一一拆解,并逐个解决。 ![picture.image](https://p...
生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现,本文将为大家分享火山引擎ByteHouse基于ClickHouse物化视图的进... 将原查询计划和已有projection 进行匹配筛选能满足查询要求的projection candidates;**●** 基于最小的 mark 读取数选择最优的 projection candidate;**●** 对原查询计划中的 ActionDAG 进行改写和折叠,之后...
HaMergeTree 是 ByteHouse 自研的引擎,是 ClickHouse 社区的 MergeTree 引擎的高可用版,支持主备数据同步。ByteHouse 默认使用HaMergeTree引擎。相比起社区的 ReplicatedMergeTree,HaMergeTree 在实现多副本的同时,减少了 ZooKeeper 的依赖,单集群可支持的总数表比社区版更多(1W以上)。 架构与原理每个分片 的 HaMergeTree 数据会相互同步,保持数据一致,因此查询同一分片任一一副本的 HaMergeTree 得到结果都是一致的。当其中任一...
(https://clickhouse.com/docs/en/guides/sre/scaling-clusters) 中,社区工程师通常推荐使用“数据重分布”思路来解决扩容问题,但存在以下问题:- 新增节点后,手动提升新节点的导入权重,或暂时停止旧节点的数据导入,直至数据均衡。这种配置要求 Distributed 表的分片键(Sharding-key)设置为 random,对于设定了指定的 sharding-key 的表,无法采用这种模式。此外,如果存量数据很大,通过该方式实现均衡非常缓慢,可能花费数天乃至...
相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能... 能够准确的选择出一条效率最高的执行路径,大幅度降低查询时间。相应的,一个不好的查询优化器,甚至会让查询变慢。常见的优化器逻辑分为两类, **一类叫“基于规则的优化(RBO)”,另一类称为“基于代价的优化(CBO)...
ENGINE = HaUniqueMergeTree(shard, replica, version_column) -- 默认为 '/clickhouse/bytehouse/库名.表名/{shard}','{replica}'PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)ORDER BY expr[PARTITION BY expr]UNIQUE KEY ... 选分区粒度唯一。如果业务语义必须使用表级别唯一,考虑设置更短的 TTL、采用更粗粒度的分区(例如按月分区)等方式减少分区数量。 enable_unique_partial_update 是 0 允许部分列更新写入(需要新引擎版本支持,相...
相信大家都对大名鼎鼎的 ClickHouse 有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了 ClickHouse 依然存在了一定的限制。例如:- 缺少完整的 upsert 和 delete 操作- 多表... 中开发了资源管理的组件:Resource Group。基本思路是将并发、内存、CPU 等资源拆分给不同的资源组,同时通过资源组的父子关系实现不同资源组共享部分资源的能力。当用户的查询提交给引擎,依照定义的规则选定相应的...
ByteHouse管理的总数据量超700PB,自上线以来,支持了80%大家非常耳熟能详的字节跳动业务。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/232ea159fa264505a34d5df15106df39~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098844&x-signature=rTp8npsfCQnqau7t%2BkRQ2NkiyW4%3D) **/ 选择原因 /** 那么,字节为什么会选择**ClickHouse**作为内部...