Как ClickHouse распараллеливает обработку данных для максимального использования всех ядер ЦП: особенности многопоточных вычислений в колоночной СУБД. Особенности многопоточной обработки в Clickhouse Современные центральные процессоры (ЦП) содержат несколько ядер и могут работать с несколькими задачами одновременно. Это называется многопоточной обработкой, где каждый поток, последовательность выполняемых инструкций, представляется как отдельная задача....
Зачем в ClickHouse 25.4 добавлена отложенная материализация и как ленивые вычисления позволяют ускорить работу аналитической СУБД благодаря сокращению объемов читаемых данных и снижению количества операций дискового ввода-вывода. Еще раз о пользе ленивых вычислений Отложенные или ленивые вычисления (lazy evaluation), которые выполняются не сразу, а откладываются до момента, когда их результат...
Как устроена оптимизация PREWHERE для сокращения объема сканируемых данных в ClickHouse: разбираемся с деталями реализации и смотрим планы выполнения SQL-запросов. Как устроена оптимизация PREWHERE в ClickHouse Недавно мы писали, как оптимизация PREWHERE позволяет сократить объем сканируемых данных и повысить скорость выполнения SQL-запроса в ClickHouse. Сегодня рассмотрим техническую реализацию этого оператора...
Как ускорить выполнение SQL-запроса в ClickHouse, сократив объем сканируемых данных с помощью оператора PREWHERE: практический пример простой, но эффективной оптимизации. Как работает оператор PREWHERE в ClickHouse ClickHouse имеет ряд многоуровневых оптимизаций, благодаря которым позволяет анализировать огромные объемы данных почти в реальном времени. Одной из таких оптимизаций является PREWHERE, которая сокращает...
Что общего у ClickHouse и StarRocks, чем они отличаются, и что выбирать для аналитики больших данных в реальном времени: сравнение колоночных OLAP-СУБД с векторным движком. Чем похожи ClickHouse и StarRocks: 7 главных сходств Хотя ClickHouse сегодня считается одной из наиболее популярных СУБД для аналитики больших данных в реальном времени с...
Как сократить затраты на хранение исторических данных в ClickHouse для ИИ-сценариев, сохранив высокую скорость аналитики по широким таблицам и озеру данных: эволюция колоночной СУБД в новом проекте с исходным кодом Antalya от Altinity. Проблемы совмещения ClickHouse с озерами данных и способы их решения Благодаря колоночной структуре хранения данных ClickHouse не...
Как избежать потери данных при асинхронной вставке в Clickhouse при сбое сервера и зачем в версию 24.2 добавлен адаптивный тайм-аут очистки буфера: тонкости ETL с колоночной СУБД. Асинхронная вставка с возвратом подтверждения Недавно мы рассказали, чем хороши асинхронные вставки в ClickHouse и отметили, что при их использовании можно настроить параметр...
Чем синхронная вставка в ClickHouse отличается от асинхронной и как это настроить: лучшие практики и риски загрузки данных в колоночное хранилище. Синхронная вставка данных в ClickHouse Хотя скорость вставки данных в ClickHouse зависит от множества факторов, ее можно ускорить за счет асинхронных вставок, если предварительное пакетирование на стороне клиента невозможно....
Почему не рекомендуется публиковать в Kafka сообщения больших размеров, и как это сделать, если очень нужно: когда приходится перенастраивать конфигурации продюсера, топика и потребителя, и какие это параметры. Почему не нужно публиковать в Kafka сообщения больших размеров Apache Kafka, как и другие брокеры сообщений, оптимизирована для передачи данных небольшого размера....
Как именно формат, сортировка, сжатие и интерфейс передачи данных в ClickHouse влияют на скорость операций загрузки: бенчмаркинговое сравнение от разработчиков колоночной СУБД. В каком формате данные быстрее всего вставляются в ClickHouse Продолжая недавний разговор про вставку данных в ClickHouse, сегодня рассмотрим, ключевые факторы, которые особенно сильно влияют на скорость загрузки...