Векторизация и диспетчеризация ЦП в Clickhouse

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...

Телеметрия с Clickhouse

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,...

Новинки Clickhouse 24.9

4 октября 2024 года вышел очередной релиз ClickHouse. Знакомимся с его самыми интересными особенностями: добавление строк в обновляемые материализованные представления, агрегатные функции для типов данных JSON и Dynamic, поддержка заголовков HTTP-ответов, автозамена строк с overlay-командами и другие новинки выпуска 24.9. Обновляемые материализованные представления Начнем с наиболее значимой новой функции ClickHouse...

Двухзвенная архитектура: одностраничные веб-приложения с Clickhouse

Как реализовать систему с двухзвенной архитектурой на ClickHouse и браузере. Возможности колоночной СУБД для создания одностраничных веб-приложений. Возможности ClickHouse для одностраничных веб-приложений Хотя трехзвенная архитектура (клиент -> бэк-> база данных) уже давно стала стандартом де-факто в разработке веб-приложений, двухзвенная архитектура, когда бизнес-логика переносится в базу данных, до сих пор встречается....

Зачем вам Chdb или как работать с Clickhouse без развертывания сервера СУБД

Что такое Chdb, зачем нужна эта библиотека и как ее использовать в коде Python-приложения для анализа больших данных в ClickHouse без разворачивания полноценного сервера этой колоночной СУБД. Как и зачем работать с ClickHouse без сервера СУБД ClickHouse является мощным инструментом аналитики больших данных, который требует соответствующей инфраструктуры. Однако, иногда нужно...

5 причин использовать Clickhouse для ML-задач

Что такое хранилище признаков, зачем это нужно в машинном обучении, каковы его главные компоненты и как использовать ClickHouse в качестве Feature Store для ML-задач. Хранилище признаков для машинного обучения: архитектура и принципы работы Feature Store Будучи колоночной базой данных, ClickHouse отлично подходит на роль хранилища фичей (Feature Store) для задач...

Clickhouse 24.8: обзор очередного релиза

Разработчики ClickHouse с завидной регулярностью радуют новыми релизами. Не прошло и месяца, как опубликован очередной выпуск этой колоночной СУБД, версия 24.8 LTS от 20 августа 2024. О ее главных новинках читайте далее. Несовместимые изменения Начнем с самых важных и несовместимых изменений. В релизе ClickHouse 24.8 LTS для clickhouse-client и clickhouse-local...

Clickhouse 24.7: главные новинки свежего релиза

Новая логика дедупликации данных, ограничения работы с матпредставлениями, дополнительные SQL-функции и улучшения производительности ClickHouse 24.7: краткий обзор ключевых особенностей июльского выпуска. Несовместимые изменения и новые фичи 30 июля 2024 года вышел очередной релиз ClickHouse, в котором довольно много изменений, несовместимых с прошлыми версиями. В частности, в реплицированных базах данных теперь...

Оптимальная сортировка таблиц Clickhouse: улучшения ORDER BY в релизе 24.6

Зачем в ClickHouse 24.6 добавлена настройка optimize_row_order для оптимизации порядка строк MergeTree-таблиц, как она работает и где ее применять. Как связаны индексация и сортировка таблиц в ClickHouse Даже не будучи классической реляционной СУБД, ClickHouse поддерживает индексацию, насколько это возможно в его колоночной природе, индексируя первичным ключом целую группу строк (гранулу)...

Тонкости агрегации в ClickHouse: как избежать OOM-ошибки с GROUP BY?

Как работают агрегатные функции в  ClickHouse, почему SQL-запросы с GROUP BY потребляют много памяти и что поможет сделать их быстрее и эффективнее: лайфхаки многопоточной агрегации в колоночной базе данных. Особенности выполнения оператора GROUP BY в ClickHouse Агрегатные функции позволяют вычислить экстремум (минимум/максимум), среднее значение, количество, сумму или другое результирующее значение...

Поиск по сайту