比MySQL快801倍,字节阿里争相 部署,真香!
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信息化时代,数据即价值。前瞻未来,数据价值的挖掘和沉淀是大数据领域重要的发展方向,是大数据广大开发工程师进阶的必备技能和职业素养。
OLAP(Online Analysis Processing)联机分析处理支持对复杂多维的海量业务数据进行分析,提供直观的查询结果,为高层战略和运营管理提供决策支持。
谈及OLAP,ClickHouse往往是很多企业的最优选。
区别于Hadoop、Spark等巨无霸组件,ClickHouse属于轻量级应用,自2016年开源以来,凭借着秒级甚至是亚秒级的查询速度,成为OLAP领域的业界黑马,并深受一线大厂的青睐:
• 今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右。
• 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系。
• 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿,近百万次查询请求。
• 快手内部也在使用ClickHouse,存储总量大约10PB,每天新增200TB,90%查询小于3S。
• Yandex内部有数百节点用于做用户点击行为分析,国外CloudFlare、Spotify等头部公司也在使用。
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炙手可热的业界黑马ClickHouse
ClickHouse作为一个真正面向列的DBMS,独特的存储方式外加能够提供高达10倍+压缩比的数据压缩算法大幅提升单机数据存储和计算能力,大幅降低使用成本,以极低的成本存储海量数据,从而成就了ClickHouse构建海量数据仓库的绝佳方案。
向量化引擎、多核并行处理、多服务器分布式处理、实时数据等功能加持ClickHouse能够提供极致的查询性能,提供50MB-200MB/S的高吞吐实时导入能力,开源公布benchmark显示比传统方法快100-1000倍:对应20亿行以下的数据量级查询,性能更是超过了目前市场上可比的面向列的DBMS,单表查询性能极为强悍。
(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!)
相比于Druid、Presto、Impala、Kylin、ElasticSearch等其他OLAP工具,ClickHouse摈弃了Hadoop生态,无需其他的存储组件,凭借自身的存储和查询能力,完全自主实现了高可用,同时支持完整的SQL语法、数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等功能的实现又为ClickHouse极速的分析性能奠定了基础。
在不同的应用场景,ClickHouse多样化表引擎能够将自身性发挥到极致,多主架构更是尤为适合数据中心、异地多活的场景。
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?怎样和现有技术实现更好的融合?
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随着技术领域迭代升级的时间间隔不断缩短,广大开发工程师职场生存也面临着技术脱节的潜在危机,保持学习力,及时刷新武器装备库、不断从新技术中获取能量补给和技能提升变得尤为重要。
ClickHouse在社区方面,Github增速惊人,获得了12.4Kstar,在DB-engines排名近一年上升26位,未来发展前景十分明朗。
ClickHouse和其他开源OLAP产品的发展趋势
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