Почему ClickHouse требует меньше места для хранения JSON-документов и быстрее выполняет аналитические запросы к ним по сравнению с MongoDB, Elasticsearch, DuckDB и PostgreSQL: бенчмаркинговый тест от разработчиков колоночной СУБД. Как Clickhouse делает быстрее агрегации в JSON-данных Хотя бенчмаркинговые тесты от вендоров редко бывают объективными, просматривать их довольно интересно. Недавно мне...
Почему в хранилище и витрину данных могут попасть дубли, чем это чревато и какие встроенные механизмы дедупликации есть в ClickHouse. Примеры OPTIMIZE-запросов и работы с движком ReplacingMergeTree. Причины дублирования данных и их последствия Дублирование данных в хранилищах и в витринах – довольно частая проблема в дата-инженерии. Это приводит к росту...
Что такое фаззинг-тестирование, зачем нужен новый фаззер для ClickHouse, и как BuzzHouse выявляет сложные проблемы и потенциальные уязвимости самой популярной колоночной СУБД, Что такое фаззинг-тестирование баз данных Поскольку база данных тоже программный продукт, перед выпуском в релиз она тестируется. Используемых при этом методов тестирования довольно много, и одним из них...
Что такое Apache Doris, как его использовать для построения хранилища данных и чем это отличается от ClickHouse. Сценарии применения и критерии выбора основы DWH. Что такое Apache Doris Недавно мы рассматривали, почему ClickHouse подходит для реализации хранилища данных на основе эталонной архитектуры Medallion благодаря поддержке более 70 форматов файлов, материализованным...
Почему ClickHouse подходит для архитектуры данных Medallion и как реализовать это слоистое хранилище средствами колоночной СУБД без сторонних инструментов: лучшие практики и примеры использования. 3 слоя архитектуры данных Medallion Слоистая архитектура, предложенная компанией Databricks, сегодня считается классикой для построения озер и хранилищ данных. Она предполагает реализацию 3-х уровней (слоев): Бронза,...
Зачем создавать разные проекции таблиц в базе данных и как это работает в Clickhouse: практический пример с агрегатным запросом. Возможности и ограничения механизма проекций в колоночной аналитической СУБД. Что такое проекции и как они реализованы в ClickHouse Поскольку основное назначение ClickHouse – аналитика больших объемов данных в реальном времени, это...
Чем полезна поддержка gRPC в Clickhouse и как ее реализовать: разбираем интерфейс удаленного вызова процедур на примере потоковой вставки событий пользовательского поведения из Kafka в таблицу колоночной базы данных со стриминговым выводом. Поддержка gRPC в ClickHouse ClickHouse поддерживает gRPC – фреймворк от Google и система удаленного вызова процедур с открытым...
Что не так с Apache Zookeeper и почему разработчики ClickHouse решили заменить его на встроенный сервис синхронизации метаданных на базе RAFT-протокола с линеаризацией записи и чтения. Как работает ClickHouse Keeper и где его настроить. Что не так с Apache Zookeeper Многие распределенные системы, которые состоят из нескольких узлов, для обеспечения...
Как ClickHouse реализует параллельные векторные вычисления над большим объемом данных на любых аппаратных платформах: диспетчеризация ЦП для выполнения SIMD-инструкций в сложных функциях. Реализация векторных вычислений в ЦП Как мы уже отмечали здесь, ClickHouse имеет встроенную поддержку векторных вычислений, когда при выполнении одной инструкции процессора производится не одна операция, а одновременно...
Что такое Observability и чем ClickHouse хорош для обеспечения наблюдаемости, как хранить журналы и трассировки в этой колоночной базе данных и для чего реализована интеграция с OpenTelemetry. Что такое Observability и чем ClickHouse хорош для обеспечения наблюдаемости Будучи колоночной базой данных, ClickHouse отлично подходит для мониторинга и анализа системных метрик,...