通过将数据 ETL 加工后存储在 cube 中,保证领导和业务人员能够快速得到分析结果基础上,获得了一定的分析灵活性。不过由于维度固定,以及数据聚合后基本无法查询明细数据,依然无法满足 Adhoc 这类即席查询的场景需求。近些年,以 ClickHouse 为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过一张表对外提供分析能力。基于 ClickHou...
在ClickHouse中完成宽表加工任务。但是原生ClickHouse只支持追加写的能力,只有ReplacingMergeTree这种方案。但是选用ReplacingMergeTree引擎的限制比较多,不能满足业务的需求,主要体现在:* 性能下降严重,ReplacingMergeTree采用的是写优先的设计逻辑,这导致读性能损失严重。表现是在进行查询时性能较ClickHouse其他引擎的性能下降严重,涉及ReplacingMergeTree的查询响应时间过慢。* ReplacingMergeTree引擎只支持数据的更新,并...
通过将数据ETL加工后存储在cube中,保证领导和业务人员能够快速得到分析结果基础上,获得了一定的分析灵活性。不过由于维度固定,以及数据聚合后基本无法查询明细数据,依然无法满足Adhoc这类即席查询的场景需求。近些年,以ClickHouse为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过一张表对外提供分析能力。基于ClickHouse单表性...
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分析平台,提供事件分析、留存分析、转化分析、用户分群、用户留存等多种分析方式和场景。本文将介绍下该用户多维度行为分析平台在使用原ClickHouse集群遇到的问题和挑战,以及通过迁移ByConity后如何解决这些问题并给业...
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分析平台,提供事件分析、留存分析、转化分析、用户分群、用户留存等多种分析方式和场景。本文将介绍下该用户多维度行为分析平台在使用原ClickHouse集群遇到的问题和挑战,以及通过迁移ByConity后如何解决这些问题并给业...
例如各类大宽表单的查询,这也是ClickHouse最擅长的场景。ClickHouse的优点是简单、高效,通常来说,简单就意味着高效。但随着企业业务的持续发展,愈加复杂的业务场景对ClickHouse提出了以下三类挑战。**第一类,当一阶段返回的数据较多,且二阶段计算较为复杂时,Coordinator会承受较大压力,容易成为Query的瓶颈。** 例如一些重计算的Agg算子,如Count Distinct,若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个...
House OLAP 适用场景有:1)读多于写;2)大宽表,读大量行但是少量列,结果集较小;3)数据批量写入,且数据不更新或少更新;4)无需事务,数据一致性要求低;5)灵活多变,不适合预先建模。### 环境准备在阿里云买一台 16c64g 的服务器,操作系统 centos 7.8,使用 sealos 一键安装 k8s,使用 helm 一键安装 mysql(5.7)、influxdb(1.8)、clickhouse(22.3) ,每个应用各分配 4c16g 的资源。 ```bash# 下载 sealos$ wget https://github.com/l...
House 之前也尝试了不少已有的系统,如 Druid、ES、Spark,甚至业务方还自研过一个系统。其中 Druid、ES、Spark 均不能很好满足所有的需求。自研的系统因为可以高度的定制解决性能问题,但缺乏一定的灵活性。 因此,通过对比我们选择了 ClickHouse。原因主要有两个方面: 快 :特别适用于大宽表的场景,这个是其他引擎所不能比拟的; 架构简单 :适合定制化的开发,甚至去修改整个执行逻辑,确实内部也做了较大的优化改造。 初步尝试 采用...
> > > 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。**> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/eb4a6e5a5e864efe92d62547ccc98616~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729227&x-signature=d...
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/922ac3ce53c341f48f11ea7f1b6a4c75~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711...
> > > 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。**> > > > ... **ByteHouse的查询优化器**目前主流的OLAP的引擎在查询优化器方面做的并不够好,尤其是ClickHouse。众所周知ClickHouse以快著称,但是它的快是采用了力大飞砖的方式,需要用户将数据预先生成大宽表,以避免...
例如各类大宽表单的查询,这也是ClickHouse最擅长的场景。ClickHouse的优点是简单、高效,通常来说,简单就意味着高效。但随着企业业务的持续发展,愈加复杂的业务场景对ClickHouse提出了以下三类挑战。**第一类,当一阶段返回的数据较多,且二阶段计算较为复杂时,Coordinator会承受较大压力,容易成为Query的瓶颈。**例如一些重计算的Agg算子,如Count Distinct,若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个...
包括跨多个表的连接、聚合和分组、子查询等高级SQL技术。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2331b432c7434ba0bc941131e7e7eaac~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729230&x-signature=c2Wtfx%2FBOKpt33hXDBtMvQpGCEE%3D)ClickHouse、Doris、Presto和ByConity都是当前比较流行的开源OLAP引擎,它们都具有高性能和可扩展性的特点。...