物化视图 5. 高基数查询 6. 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) 4 精确去重计数性能测试 1.554 1.341 1.613 50.437 7.038 0 10 20 30 40 50 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。 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 误差率 精确去重计数性能测试 6 ClickHouse在苏宁使用场景  OLAP平台存储引擎 -- 存储时序数据、cube加速数据，应用亍高基数查询、精确去重场景。  运维监控 -- 实时聚合分析监控数据，主要使用物化视图技术。  用户画像场景

垂直方向行业模板，简化开发过程 • 多语言多runtime支持，Bring your own model • 数据流转、建模、机器学习任务的全生命周 期管理 • 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 重训练与发布 • 追溯数据血缘，数据、算法模型版本管理 • 支持算法模型结果的可重现、可审计 • 缓解AI/机器学习带来的潜在伦理与法律担忧 全生命周期管理 追溯与可重现 洞察平台架构 Why 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。 思路 利用clickhouse实时计算的高效性能，对原始数据进行查询分析，从而支 持用户灵活的定义标签并让用户实时得到反馈。 标签平台 clickhouse

Ø 屏蔽集群信息 Ø 原⽣JDBC，HTTP接⼜ Ø 读写分离 Ø 动态查询缓存 Ø 流量控制 v 监控管理平台： Ø 统计⼤盘 Ø 回归测试 Ø 接⼊评估 Ø 数据迁移 Ø 数据重平衡 v 交互式分析查询：Superset提供即时查询能⼒ v 离线写⼊服务 （Rider） v 实时写⼊服务 （BSQL/Saber） ClickHouse 监控管理平 台 BSQL/Saber