ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践write-write冲突依靠table level lock控制 v write-merge冲突: Unique Engine v 常驻内存模式对内存消耗很⼤ v ⾮常驻内存模式index load过程慢 v 多并发加载优化索引加载速度: 日志 日志 v Elastic To ClickHouse迁移,降本增效 v 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0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前3
2. 腾讯 clickhouse实践 _2019丁晓坤&熊峰DataNode-2 Block 1 Block 2 Block … DataNode-3 DataNode-1 指标计算平台 Ø 分布式计算 • 并行计算 Ø 列式存储 • 按需加载减少IO • 可支持大量列 Ø 动态位图索引 • 缓存上次结果 • 成本低、命中率高 核心特点 Bitmap Filter Builder Dynamic Bitmap Index0 码力 | 26 页 | 3.58 MB | 1 年前3
2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯数据存储 03 / 数据标记 04 / 表引擎 表引擎,是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说正是由表引擎,决定了一张 数据表最终的性格,它拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。 ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系,截至到目前(19.14.6),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(MergeTree0 码力 | 35 页 | 13.25 MB | 1 年前3
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