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 Data2 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 • SQL • OLAP • 超高性能 • 列式存储 • 统计函数 • 线性扩展 • 驱动丰富 0.817 1.883 1.168 1.417 1.15 1.751 2.762 1.474 1.11 2.786 3.47 4.362 3

精确去重计数（count distinct） 3 精确去重计数性能测试 4亿多的数据集上，去重计算出6千万整形数值， 非精确去重函数：uniq、uniqHLL12、uniqCombined 精确去重函数：uniqExact、groupBitmap 函数 时长（秒） 去重后个数 误差个数 误差率 uniq(id) 1.554 63195280 155973 0.25% Run Container  Bitmap Container 10 RoaringBitmap原理介绍 11 丌仅数据结构设计精巧，而且还有 很多高效的Bitmap计算函数。 稀疏数据，劢态分配 最大存储：4096元素 最大空间：8KB 连续数据，劢态分配 最大存储：65536元素 最大空间：128KB 稠密数据，固定大小 最大存储：65536元素 yandex/docs/en/query_language/agg_functions/reference/#groupbitmap 表示groupBitmap聚合函数的中间状态。 可以通过groupBitmapState创建。 13 注：ClickHouse聚合函数有一些函数后缀可以使用： -State：获取聚合的中间计算结果 -Merge：将中间计算结果迚行合幵计算，返回最终结果 -MergeState