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产品简介
ClickHouse是一个用于联机分析处理(OLAP)的开源列式数据库。
ClickHouse是由俄罗斯IT公司Yandex为Yandex.Metrica网络分析服务开发的。ClickHouse允许分析实时更新的数据。该系统以高性能为目标。
发展历史
Yandex.Metrica以前使用一种经典的方法,即以聚合形式存储原始数据。[11] 这种方法可以帮助减少存储的数据量。然而,它有几个局限性和缺点:
- 可用报表的列表必须是预先确定的,而且无法生成自定义报表。
- 聚合之后,数据量可能会增加。当数据由大量键进行聚合或使用具有高基数的键(如URL)时,就会发生这种情况。
- 对于具有不同聚合的报表,很难支持逻辑一致性。
另一种方法是存储未聚合的数据。处理原始数据需要高性能的系统,因为所有计算都是实时进行的。为了解决这个问题,需要一个能够处理整个互联网规模的分析数据的列式数据库。Yandex开始开发自己的列式数据库。 ClickHouse的第一个原型在2009年出现。2014年底,Yandex.Metrica 2.0版发布。新版本有一个用于创建自定义报告的接口,并使用ClickHouse存储和处理数据。
主要功能
- 真正的列式数据库。 没有任何内容与值一起存储。例如,支持常量长度值,以避免将它们的长度“ number”存储在值的旁边。
- 线性可扩展性。 可以通过添加服务器来扩展集群。
- 容错性。 系统是一个分片集群,其中每个分片都是一组副本。ClickHouse使用异步多主复制。数据写入任何可用的副本,然后分发给所有剩余的副本。Zookeeper用于协调进程,但不涉及查询处理和执行。
- 能够存储和处理数PB的数据。
- SQL支持。 Clickhouse支持类似SQL的扩展语言,包括数组和嵌套数据结构、近似函数和URI函数,以及连接外部键值存储的可用性。
- 高性能。
- 使用向量计算。数据不仅由列存储,而且由向量处理(一部分列)。这种方法可以实现高CPU性能。
- 支持采样和近似计算。
- 可以进行并行和分布式查询处理(包括JOIN)。
- 数据压缩。
- HDD优化。 该系统可以处理不适合内存的数据。
- 用于数据库(DB)连接的客户端。 数据库连接方式包括控制台客户端、HTTP API,或者各种编程语言的wrapper(可以用的有Python、PHP、NodeJS、Perl、Ruby与R[18]语言)。ClickHouse也可以使用JDBC驱动。
相关资料
官网:https://clickhouse.com/
基本属性
产品名称 | ClickHouse |
---|---|
所属国家 | 俄罗斯 |
最新版本 | v23.4.1.1943 |
开源地址 | https://github.com/ClickHouse/ClickHouse |
墨天轮得分 | 567.23 |
db-engines得分 | 14.97 |
首发时间 | 2016-01-01 |
模型分类 | 关系型 |
数据处理 | OLAP |
商业模式 | 商业 ,开源 |
许可协议 | Apache v2 |
开发语言 | C++ |
视图 | 虚拟视图 ,物化视图 |
表关联方式 | Hash Join |
索引类型 | LSM Tree |
产品架构 | Shared-Nothing |
其他特性
in-memory | 支持 |
---|---|
文档 | https://clickhouse.tech/docs/en/ |
产品首页 | https://clickhouse.com/ |
厂商
厂商 | Yandex |
---|---|
官网 | https://clickhouse.com/ |
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