例如事件属性中的城市、性别、品牌等等。Parquet会自动对低基数列做字典编码,因此会获得更高的存储效率。同时ClickHouse官方也提供了一种字典编码的解决方案即LowCardinality类型,网上也有一些测试Benchmark数据... 有时这个转换矩阵为空,例如Unique值很少的列,基本可以保证每个Part的字典基本一样,如果转换矩阵为空这步操作会直接跳过。### 02 -Index MergeIndex Merge过程跟之前的Merge过程一致,只不过这里不再做字典构建了...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271649&x-signature=NSuJDxB6d9oatlmqk4MgeBE3RF0%3D)> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的... 可以根据不同的场景去选择合适的Join的实现方式:*** Shuffle Join,是目前使用方式最多,也是最常见的。* Broadcast Join,大表Join小表场景,将右表广播到左表的所有Worker节点上面,这样可以避免左表大表的数据传...
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,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > > ... **实时人群圈选场景遇到的难题**------------------- 在电商业务中,人群圈选是非常常见的一个场景。字节原有的离线圈选的方案是以T+1的方式更新数据,而不是实时更新,这很影响业务侧的体验。现在...
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,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > > ... **实时人群圈选场景遇到的难题**------------------- 在电商业务中,人群圈选是非常常见的一个场景。字节原有的离线圈选的方案是以T+1的方式更新数据,而不是实时更新,这很影响业务侧的体验。现在...
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... 按照不同列进行数据重排,对于不同条件快速过滤数据**●**支持aggregate projection, 使用聚合查询在源表上直接定义出预聚合模型**●**查询分析能根据查询代价,自动选择最优Projection进行查询优化...
与大家分享了字节跳动在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。今天我们会介绍字节跳动内部如何通过深度优化 ClickHouse 高效解决广告业务里人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入。在字节内部有大量和广告场景相关的分析场景。其中 人群预估 是一个非常典型的场景。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群受众组合中大概会有多少人...
ClickHouse 的发展近十年以来,交互式分析领域百花齐放,大量解决方案随着大数据技术升级而涌现,但尚未有产品达到类似 Oracle 和 MySQL 一样在 OLTP(Online Transaction Processing)领域中领先的地位。其中,ClickHou... 是背后的中台化技术底座。无论是在算法、AI 还是数据分析等核心技术上,字节跳动在相关领域中一直保持着领先水平。 字节跳动:中台化的技术底座 其中字节跳动对 ClickHouse 的选型和使用也是如此,从 2017 年最早的用...
ClickHouse 的发展 近十年以来,交互式分析领域百花齐放,大量解决方案随着大数据技术升级而涌现,但尚未有产品达到类似 Oracle 和 MySQL 一样在 OLTP(Online Transaction Processing)领域中领先的地位。其中,ClickHo... 是背后的中台化技术底座。无论是在算法、AI 还是数据分析等核心技术上,字节跳动在相关领域中一直保持着领先水平。 其中字节跳动对 ClickHouse 的选型和使用也是如此,从 2017 年最早的用户行为分析场景开始,逐渐开...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ... 可以说,没有查询优化器的数据库是不完整的。相对 OLTP 而言在OLAP领域中更是如此;对于分析类场景,查询更为复杂,计划好坏的差异更大。一个优秀的查询优化器可以防止用户写出不好的SQL导致执行速度慢,能够准确的选择...
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... 数据分析的发展历程可以看作是不断追求分析效率和分析灵活的过程,那么大宽表的下一个阶段呢?如果 ClickHouse 的多表关联查询能力足够强,是不是连“将数据打平成宽表”这个步骤也可以省略,只需要维护好对外服务的接...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ... 原生ClickHouse 使用 ReplicatedMergeTree 引擎来实现数据同步。原理上,ReplicatedMergeTree 基于 ZooKeeper 完成多副本的选主、数据同步、故障恢复等功能。由于 ReplicatedMergeTree 对 ZooKeeper 的使用比较重,除...