比MySQL快801倍,阿里腾讯争相部署,真香!

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数字化时代,数据即价值。商战即信息战,如何从海量数据中提取精准的用户群体信息成为众多企业经营的重中之重,这就对开发工程师在速度和精准度方面的要求越来越高。

海量订单如何精准获取地域、时间、来源、渠道等多维度的信息

服务于业务,怎样及时快速地提取到正确而又清晰、完整的信息

海量评论如何进行好评、差评等个性化内容的占比分析

想要实现准实时数据分析,如何秒级获取查询结果

……

mysql作为数据库的老大哥,面对海量数据,如果单独使用,往往无法满足千亿级企业的业务场景需求:

•大规模的数据导入会使MySQL读的性能大幅降低,甚至出现锁表的情况

•海量数据导入,MySQL的查询性能会大幅降低,页面打开缓慢甚至超时

•MySQL的单表存储数据有限,拆表、拆库、迁移数据等方式无法应对海量数据

而ClickHouse就是这些问题的完美终结者。

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炙手可热的ClickHouse

通过实践应用,ClickHouse完美解决了MySQL的查询瓶颈,20亿行以下的数据量级查询,90%都可以在亚秒(1秒内)给到结果,并深受腾讯、快手、今日头条、携程等一线大厂的青睐。

 

据携程酒店大数据高级研发经理透漏:ClickHouse可以满足每天十多亿的数据更新和近百万次的数据查询,支撑app性能98.3%1秒内返回结果,pc端在98.5%3秒内返回结果,携程酒店智能平台80%以上的业务在19年的时候都已接入ClickHouse。

(100M数据集跑分结果,1亿数据查询速度:ClickHouse比Vertica快5倍,比Hive快279倍,比MySQL快801倍!)

具体到落地执行,ClickHouse在哪些场景会更加适用?ClickHouse的数据管理优势又是如何彰显的?部署的时候需要注意哪些关键点?如何和现有技术实现更好的融合?

 

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我为什么推荐你学这门课

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掌握OLAP领域ClickHouse的优势特性、吃透底层原理、学习整体架构、看懂核心源码,既能拓展自己的能力边界,大大提升技术层级,还能对今后的技术选型帮助极大。

 

现如今,广大技术人对ClickHouse的底层原理还处于一知半解的阶段,“知其然而不知其所以然”。

 

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