"ClickHouse初学者指南:特性、应用场景和部署要求"
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更新于2024-01-25
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ClickHouse学习资料:
对于初学ClickHouse的人群来说,了解一些基本概念和特性是非常重要的。ClickHouse是一门免费开源的OLAP(联机分析处理)数据库管理系统,由俄罗斯的Yandex于2016年使用C语言编写的列式数据库。它是一个用于进行数据分析的高性能数据库,并且具有以下特点:
1. 真正的面向列的DBMS:ClickHouse是一种面向列的数据库,可以对每一列进行高效的读取和计算,大大提高了查询和分析性能。
2. 数据高效压缩:ClickHouse使用并优化了各种压缩算法,以减小数据大小,提高存储效率。
3. 磁盘存储的数据:ClickHouse将数据存储在磁盘上,而不是内存中,使得它可以处理海量的数据。
4. 多核并行处理:ClickHouse能够充分利用服务器的多核处理能力,实现高效的并行计算。
5. 在多个服务器上分布式处理:ClickHouse支持分布式部署,可以将数据和查询任务分配到多个服务器上,并发处理,提高整体性能和吞吐量。
6. SQL语法支持:ClickHouse支持标准SQL语法和一些扩展功能,使用方便。
7. 向量化引擎:ClickHouse使用向量化引擎进行数据计算,使得查询操作更加高效。
8. 实时数据更新:ClickHouse支持实时数据更新,可以在持续写入数据的同时进行查询和分析。
9. 索引:ClickHouse提供各种类型的索引,包括基于哈希和基于范围的索引,加快数据的检索速度。
10. 实时在线查询:ClickHouse可以在数据写入的同时进行在线查询,满足实时业务需求。
11. 支持近似预估计算:ClickHouse支持一些近似预估计算方法,可以在不完全计算全部数据的情况下给出接近真实结果的统计信息。
12. 支持嵌套的数据结构:ClickHouse可以处理嵌套的数据结构,适合处理层次化和复杂的数据。
13. 支持数组作为数据类型:ClickHouse支持数组作为一种数据类型,方便存储和处理有序数据。
14. 支持限制查询复杂性以及配额:ClickHouse可以通过限制查询复杂性和设置配额来控制系统资源的使用。
15. 复制数据和对数据完整性的支持:ClickHouse支持数据的复制与备份,以及对数据完整性的支持。
ClickHouse应用场景:
ClickHouse在各个行业都有广泛的应用,特别适合处理大数据和进行复杂的数据分析。以下是一些主要的应用场景:
1. 电信行业:ClickHouse可以用于存储和统计大量的电话和网络数据,方便做各种业务分析和决策支持。
2. 社交媒体:新浪微博等社交媒体平台可以使用ClickHouse来记录和分析用户的行为数据,帮助改进产品和服务。
3. 广告网络和RTB:ClickHouse可以用于对广告展示和点击数据进行实时分析和实时投放,提高广告投放的效果。
4. 电子商务:对于电商平台来说,ClickHouse可以用于分析用户行为、用户购买趋势、商品推荐等,帮助提升销售业绩。
5. 信息安全:ClickHouse可以用于分析和挖掘大量的日志数据,发现和防范各种网络攻击和威胁。
ClickHouse部署要求:
在进行ClickHouse的部署时,需要注意以下几点要求和步骤:
1. 配置两张网卡:为了实现更好的网络性能和隔离,建议将ClickHouse服务器配置两张网卡,一张用于外网通信,另一张用于主机和虚拟机之间的通信。
2. NAT网卡上外网:在配置的两张网卡中,一张应该配置为NAT模式,用于与外网通信,主机网卡仅用于主机和虚拟机之间的通信。
3. 新建虚拟机:在部署ClickHouse时,需要新建虚拟机,配置虚拟机的资源和网络参数。
4. 更改主机名:为了方便管理和识别,建议在部署ClickHouse时更改虚拟机的主机名。
5. 挂载镜像源:为了安装和更新ClickHouse软件,需要挂载合适的镜像源,确保软件的正常获取和更新。
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