2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯[SETTINGS name=value, 省略...] 分区键 排序键 主键 index_granularity = 8192 索引粒度 MergeTree的存储结构 数据以分区的形式被组织 , PARTITION BY 各列独立存储, 按ORDER BY 排序 一级索引, 按PRIMARY Key 排序 数据分区 数据的分区规则 l 不指定分区键 如果不使用分区键,既不使用PARTITION0 码力 | 35 页 | 13.25 MB | 1 年前3
ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践Server压⼒ Bulkload v 基于中间存储的Bulkload可以降低ClickHouse Server压⼒ v 基于中间存储的Bulkload受HDFS和⽹络稳定性影响,且传输成本较⾼ v 直达ClickHouse的Bulkload稳定性,性能都更佳 Unique Engine v ⽬标:⽀持UpSert,Delete操作,提升查询性能 v 设计:delete on insert Unique0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前3
2. Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条趣头条 王海胜 提纲 • 业务背景 • 集群现状 • 我们遇到的问题 业务背景 基于storm的实时指标的计算存在的问题 1:指标口径(SQL) -> 实时任务 2:数据的回溯 3:稳定性 业务背景 什么是我们需要的? 1:实时指标SQL化 2:数据方便回溯,数据有问题,方便恢复 3:运维需要简单 4:计算要快,在一个周期内,要完成所有的指标的计算 集群现状 100+台32核128G0 码力 | 14 页 | 1.10 MB | 1 年前3
8. Continue to use ClickHouse as TSDB千万数据点并发实时写入 • 引入辅助索引,加快数据检索 速度 低成本存储 • 列式存储结合高效的编码 • Delta、XOR 等适合时序场景的压缩算法 • 通过 Rollup 功能,对历史数据做聚合,减少数据量 稳定可扩展 • 分布式架构 • 数据多副本存储 • 服务高可用 Thanks For You0 码力 | 42 页 | 911.10 KB | 1 年前3
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