ClickHouse 为啥在字节跳动能这么火?字节跳动最早开始接触 ClickHouse 是在 2017 年年底。对于字节来说,用户增长分析的重要性不言而喻。这是一项十分考验运营团队能力的工作,怎么衡量不同运营方法的有效性、该考量哪些数据指标、如何对指标的波动进行更深层次的原因分析等等,其中涉及大量数据分析,对于分析的实时性也有很高的要求,这些都离不开一个好用的实时数据分析平台的支撑。在字节内部第一个“吃螃蟹”、试水 ClickHouse 的业务场景,恰恰就是用户增长分析...
基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文## 项目背景ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收... 或对左表的数据过滤没有效果。Runtime Filter反而会增加查询的耗时和计算的开销。因此要根据数据的特征和规模来决定是否开启优化。性能诊断和分析对复杂查询很关键,由于引入了复杂查询的多Stage模型,SQL执行的模...
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...
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!## 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...
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...
ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读团队开始试水ClickHouse来作为OLAP的引擎,初步使用在用户增长分析的业务场景。提到用户增长分析,本质上是说在百亿、千亿甚至万亿的数据量下面,怎么样去做到快速的分析?经过各种OLAP的选型的比对,最终发现ClickHouse非常适合这种类型的数据分析。第二个阶段,随着不断的使用研究和增强,ClickHouse也扩展到越来越多的业务线。在字节内部,有一个叫风神的BI平台,底层也是使用了ClickHouse,来支持各种各样的报表。随着内部的规模扩大...
从ClickHouse到ByteHouse:广告业务中的人群预估实践前两日,火山引擎在《从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践》中,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... 分析场景里我们的实现方案和优化的思路,以及未来的迭代计划。 目前,企业版 ClickHouse「ByteHouse」已经发布。未来,火山引擎将通过 ByteHouse 来为客户持续提供字节跳动和外部最佳实践,构建交互式大数据分析平台,以...