60 时长 结论： • 整形值精确去重场景，groupBitmap 比 uniqExact至少快 2x+ • groupBitmap仅支持整形值去重， uniqExact支持任意类型去重。 • 非精确去重场景，uniq在精准度上有优势。 5 0.25 0.46 0.29 0 0 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 Bitmap Container 0 1 1 0 ① ② ③ ④ ClickHouse集成RoaringBitmap Bitmap字段类型，该类型扩展自AggregateFunction类型，字段类型定义： AggregateFunction( groupBitmap, UInt(8|16|32|64)) 参考： https://clickhouse.y 回最终结果 -MergeState：将中间计算结果迚行合幵计算，返回合幵后的中间结果 ClickHouse集成RoaringBitmap Bitmap的运算函数集：  构造Bitmap类型  Bitmap自身戒者之间的位运算  Bitmap不Array双向转换 Bitmap bitmapToArray Array Integer bitmapBuild

Extract Data Representation 20 业务应用实践 iData 2 iData画像服务需要升级 Ø扩展性差 数据导入后结果不支持修改/追加 Ø数据类型有限 数据类型只能支持数字类型 Ø数据量有限 数据量达到10亿级以上查询效率有所降低 Ø单表计算 不能进行多表关联计算 一切以用户价值为依归 21 业务应用实践 iData 2 为什么选择ClickHouse 4亿数据下钻耗时(单机) clickhosue tgface 一切以用户价值为依归 22 业务应用实践 iData 2 • TDW HIVE SQL • 转换成拓展的列 • 嵌套数据类型 • array 数据类型 {"2000352":"2","2":"4","50":"1","26":"28","31":"42"} {"26":"16"} {"26":"32","1":"2","2000209":"1"}

型YYYYMMDD格式，则直接按照该整型的字符形式 输出作为分区ID的取值。 l 使用日期类型 如果分区键取值属于日期类型，或者是能够转 换为YYYYMMDD日期格式的整型，则使用按照 YYYYMMDD日期格式化后的字符形式输出作为分区 ID的取值。 l 使用其它类型 如果分区键取值既不属于整型，也不属于日期 类型，例如String、Float等。则通过128位Hash 算法取其Hash值作为分区ID的取值。 8192 索引数据的生成规则 依照索引粒度生成索引，紧凑存储,惜字如金。 PRIMARY KEY ID 索引的查询过程 假如现在有一份测试数据，共192行记录。其中，主键ID为String类型， ID的取值从A000、A001、A002，按顺序增长，直至A192为止。 MergeTree的索引粒度index_granularity = 3。 索引的查询过程 MergeTree会将此数

Future Work Future Work v ClickHouse集群容器化，提升物理集群资源使⽤率 v ClickHouse倒排索引调研与改造，提升⽇志检索性能 v 丰富ClickHouse编码类型，拓展zorder应⽤场景，提升圈选计算性能 v ClickHouse存算分离探索，降低集群扩容成本 Q&A

我们遇到的问题 order by (timestamp, eventType) or order by (eventType, timestamp) 业务场景 1：趣头条和米读的上报数据是按照”事件类型”(eventType)进行区分 2：指标系统分”分时”和”累时”指标 3：指标的一般都是会按照eventType进行区分 select count(1) from table where dt=''