2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯14.6),共拥有合并树、 内存、文件、接口和其他5大类20多种。 合并树 这众多的表引擎中,又属合并树(MergeTree)表引擎及其家族系列(*MergeTree)最 为强大,在生产环境绝大部分场景中都应该使用此系列的表引擎。 只有合并树系列的表引擎才支持主键索引、数据分区、数据副本和数据采样这些特 性,同时也只有此系列的表引擎支持ALTER相关操作。 合并树家族 其中MergeT 段的形式写入磁盘,且数据 片段不可修改。为了避免片段过多,ClickHouse会通过后台线程定期合并这 些数据片段,属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。这种数据片 段往复合并的特点也正是合并树的名称由来。 MergeTree的创建方式 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name ( name1 [type] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS 大小截断并生成下一个压缩数据块。剩余数据继续依 照上述规则执行。此时,会出现一个批次数据生成多 个压缩数据块的情况。 每个压缩数据块的体积,按照其压缩前的数据字节大小,都被严格的控制在64K~1M之间,其上下限分 别由min_compress_block_size(默认65536)与max_compress_block_size(默认1048576)参数指定。 数据标记 数据标记的作用 数据标记作为衔接一级索引和数据桥梁,起作用像极0 码力 | 35 页 | 13.25 MB | 1 年前3
2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰Warehouse OLTP Big Data Analysis 多 维 聚 合 iData New 超融合OLAP 大数据分析 引擎TGMars 多 维 提 取 关 联 分 析 画 像 分 析 数据报表 用户分群 用户特征 特征关联 一切以用户价值为依归 18 业务应用实践 iData 2 新大数据分析引擎2.0 app-1 Data1 Partition0 Data20 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前3
ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践OTEL标准化⽇志采集 v 统⼀scheme⽀持 日志 v ClickHouse较ES写⼊吞吐量提升近10倍 v ClickHouse存储成本为ES的1/3 日志 v ClickHouse中采⽤分表,统⼀schema的设计 v ⽇志查询采⽤类似ES语法,降低⽤户迁移成本 用户行为数据分析 概述 v 基于ClickHouse构建B站⽤户⾏为数据分析产品:北极星 v 行为数据分析平台主要以下功能模块:0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前3
2. Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条大量的数据需要写到zookeeper上面,数据Part都在 zookeeper上面有个节点与之对应以及表的元数据信息等等. 解决: 1:zookeeper机器的snapshot文件和log文件最好分盘存储(推荐SSD)提高ZK的响应 2:zookeeper的snapshot文件存储盘不低于1T 3:做好zookeeper集群和clickhouse集群的规划,可以多套zookeeper集群服务一套clickhouse集群0 码力 | 14 页 | 1.10 MB | 1 年前3
6. ClickHouse在众安的实践几百个,数据存 储和查询以及分析的压力就会很大,原有系统使用es来保存用户标签 数据。 保单表 用户表 用户行为表 ODPS ES 用户标签表 痛点 • 数据查询慢:每个查询需要5~10分钟; • 数据更新慢:更新数据可能需要数天时间; • 不灵活:用户有新标签需求时,需要提需求给标签开发人员排期开发 需求,开发人员开发完再更新到系统中,这时离需求提出可能已经过 去几天,无法及时给到业务人员反馈。0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前3
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