ClickHouse在广告实时圈人业务中的技术实践与挑战

"该文档是关于ClickHouse在广告实时圈人场景中应用的最佳实践，由阿里云数据库专家涂继业分享。文档详细介绍了ClickHouse在处理大宽表、实时更新、高并发查询等业务挑战时的优势，以及对比了业界常见如Hive、MySQL、ElasticSearch等解决方案的优缺点，并探讨了ClickHouse的ReplacingMergeTree引擎的适用性和局限性。" 在广告实时圈人业务中，ClickHouse展现出强大的性能和灵活性。业务挑战主要包括处理大宽表、大吞吐导入、实时更新、任意维度检索、高并发查询以及灵活的Schema变更。ClickHouse能够支持1000+的标签，且支持Array类型，适应性强。此外，它能实现指标的实时计算和更新，以及Ad-hoc查询和多维度交并差操作，满足高并发情况下对百万级人群的快速圈选需求。 对比业界常见的解决方案，例如Hive、MySQL、Kafka、SLS、OSS等，虽然各有其应用场景，但存在一些不足。Hive在数据一致性上存在问题，而ElasticSearch虽适用于搜索，但写入速度慢、存储成本高，且对Schema变更的处理复杂。同时，ElasticSearch的查询语法相对复杂，资源消耗较大。Spark、Flink、HBase等工具同样有各自的适用范围和局限性。 ClickHouse以其ReplacingMergeTree引擎脱颖而出，该引擎支持高吞吐写入和快速查询，尤其适合离线一次性导入的数据处理。然而，它的UPDATE操作受限，合并效率相对较低，且数据一致性是异步生效的。尽管如此，由于其简单直观的特性和较低的硬件成本，ClickHouse在实时分析场景中具有显著优势。 ClickHouse在广告实时圈人场景中的最佳实践，展示了其在大数据实时处理中的高效性和实用性，尤其在处理高并发查询和灵活Schema变更方面，为广告业务提供了有力的技术支撑。