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  • pdf文档 2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯

    10 朱 凯 远光软件 大数据事业部/平台开发部 总经理 资深架构师,腾讯云TVP专家 10多年IT从业经验,精通Java、Nodejs等语言方向 著有: 《企业级大数据平台构建:架构与实现》、 《ClickHouse原理解析与开发实战》(连载写作中) 珠海总部园 区占地面积 6 万平方米 珠海、北京、武汉 3 研发中心 36 个 分支机构 4 多名员工 下属公司 14 快速 自助 洞察 预警 消息 交互 Agenda. 数据分区 01 / 一级索引&二级索引 02 / 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、 对于每一个新创建的分区目录而言,其初始值均为0。之 后,以分区为单位,如果相同分区发生合并动作,则在相 应分区内计数累积加1。 分区目录的合并过程 一级索引 稀疏索引 primary.idx文件内的一级索引采用稀疏索引实现 如果把MergeTree比作是一本书,那么稀 疏索引就好比是这本书的一级章节目录。 一级章节目录不会具体对照到每个字的位 置,只会记录每个章节的起始页码。 以默认的索引粒度(8192)为例,
    0 码力 | 35 页 | 13.25 MB | 1 年前
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  • pdf文档 ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践

    实时写入服务 Rider 离线写入服务 平台服务 Berserker 数据源管理 交互式 分析查询 Yuuni服务 用户 内核 Map隐式列 v 原⽣Map使⽤Array of Tuple实现 v 原⽣Map查询时需读取⼤量⽆效数据 Map隐式列 v Map隐式列将每个Key存储为独⽴列 v Map隐式列查询时只读取需要的隐式列 Bulkload v 原⽣写⼊⽅式消耗ClickHouse
    0 码力 | 26 页 | 2.15 MB | 1 年前
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  • pdf文档 蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

    全球敏捷运维峰会 广州站 StarRocks的特点 优点: 1. 支持标准的SQL语法,兼容MySql协议; 2. MPP架构,扩缩容非常简单方便; 3. 支持高并发查询; 4. 跨机房部署,实现最低成本的DR 缺点: 1. 不支持大规模的批处理; 2. 支持insert into,但最理想的是消费Kafka; 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse/StarRocks在酒店数据智能平台的架构
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 8. Continue to use ClickHouse as TSDB

    没有最好的解决方案 Why we choose it 没有最好的解决方案 小孩子才做选择 “好的”我们都想要 ! Why we choose it How we do ► ClickHouse 实现方式 ► (1) Column-Orient Model ► (2) Time-Series-Orient Model How we do ► Column-Orient Model How
    0 码力 | 42 页 | 911.10 KB | 1 年前
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ClickHouseMergeTree原理解析朱凯海量数据场景落地实践蔡岳毅基于StarRocks构建支撑千亿数据量可用查询引擎ContinuetouseasTSDB
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