如何针对ClickHouse JOIN进行优化,提升执行效率、降低错误率。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/46287946818f4349a6ac77d2575a0452~tplv-tlddh... 更快的JOIN### **优先本地JOIN**#### **1. 数据预先相同规则分区**也就是Colocate JOIN。优先将需要关联的表按照相同的规则进行分布,查询时就不需要分布式的JOIN。``` SELECT...
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...
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...
预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段,在通过在加载数据时就进行部分聚合计算,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物化视图的进阶Projection实现。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/922ac3ce53c341f48...
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... 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,逐渐开始支持广告业务、用户增长、A/B 测试、算法模型优化等大量内部场景,并演...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7c65a8ebdf584577b66b916bfa78ffd0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185247&x-signature=KDVFTFIXrbwB8t%2Ft6DoqzUnYDLk%3D)在打造 ByteHouse 的过程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。![picture.image](https://p3-volc-community-si...
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... 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 年最早的用户行为分析场景开始,逐渐开始支持广告业务、用户增长、A/B测试、算法模型优化等大量内部场景,并演化成国内最大规...
基于字节跳动内广泛的使用场景,ByteHouse 企业版基于开源社区 ClickHouse 进行了诸多优化,现已正式公测“水平扩容”功能。如果将“ClickHouse”比作一辆汽车,那么此次ByteHouse升级则实现了扩容“手动挡”变“自... 手动在节点之间移动分区,使节点间均衡。该方式需要大表均已设置比较合理的分区键(Partition Key),并且分片键也只能为 Random,并且需要手动计算分区的移动目标节点。- 使用 ClickHouse Copier或 Insert Into...
ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台。后面我们将从五个方面来和大家分享:* ClickHouse增强计划之Upsert* ClickHouse增强计划之多表关联查询* **ClickHouse增强计划之查询优化*** C... **QueryRewriter 针对 Clickhouse SQL 的改写主要有:*** With CTE/view 展开;* UDF 展开;* 特定函数的改写;* JoinToSubquery 展开,对应于 Interpreter 链路下的 JoinToSubqueryTransformVisitor;* Q...
越来越多的企业开始使用OLAP(联机分析处理)引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时,性能是一个非常重要的因素。 因此,本文将 **使用TPC-DS基准测试的99个查询语句** 来对比开源的 **ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity** 这4个OLAP引擎的性能表现,以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82...
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... Colocate Join,针对左右表按照 Join key 保持相通分布的场景,减少左右表数据传输Join 算子通常是 OLAP 引擎中最耗时的算子。如果想优化 Join 算子,可以有两种思路,一方面可以提升 Join 算子的性能,例如更好的 H...
作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,今天和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。 推荐系统实时指标 在字节跳动内部...
> > > 从ClickHouse到ByteHouse,字节跳动在数年内构建了下一代云原生数仓。本文通过与ByteHouse团队深度对话,揭秘大数据计算引擎的进化之路。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-commu... 团队最终选择采用 ClickHouse 作为 OLAP 查询引擎,并开始基于此不断迭代。在早期试水阶段,团队的基本思路是先提供基础能力,满足特定业务场景用户的基本使用需求,然后在用户使用过程中一边收集反馈一边做优化。...