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社区干货
干货 | ClickHouse增强计划之“查询优化器”
> > > 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。**> > > > 上图是内部LowCardinality的存储结构,写入过程中,会构建一个字典,列数据通过Positions表示,数值是字典中每个Unique值的Index。其他更...
记一次 ClickHouse 性能测试
### 前言在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。### 结论先行最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做...
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干货|ClickHouse 在UBA系统中的字典编码优化实践
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,效果不错,可以进一步降低存储空间和提升查询、IO性能。上图是内部LowCardinality的存储结构,写入过程中,会构建一个字典,列数据通过Positions表示,数值是字典中每个Unique值的Index。其他更...
记一次 ClickHouse 性能测试
### 前言在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。### 结论先行最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做...
干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”
> > > 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。**> > > > 领域中领先的地位。其中,ClickHouse 作为一款 PB 量级的交互式分析数据库,最早是由号称“俄罗斯 Google ”的 Yandex 公司开发,并很快作为世界第二大网络引擎的流量分析平台 Yandex.Metrica(同类产品包括 Google Analytics、友盟统计)的核心查询引擎。...
火山引擎正式发布企业版 ClickHouse —— ByteHouse
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,ClickHouse 作为一款 PB 量级的交互式分析数据库,最早是由号称“俄罗斯 Google ”的 Yandex 公司开发,并很快作为世界第二大网络引擎的流量分析平台 Yandex.Metrica(同类产品包括 Google Analytics、友盟统计)的核心查询引擎...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a0ddfa72a46a46df81a1fc723458a633~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630025&x-signature=TZWd40IjH9hF5SZzyfS9pJZbie8%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...
字节跳动基于 ClickHouse 优化实践之“资源隔离”
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 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- 多表关联查询能力弱- 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此)- 没有资源隔离能力本篇将详细介绍我们是如何...
