Настройка многопоточной обработки и планирование нагрузки ЦП в ClickHouse

Как оптимизировать многопоточную обработку в ClickHouse и эффективно распределить ресурсы ЦП между разными пользователями и запросами, спланировав рабочую нагрузку. Настройка многопоточной обработки в Clickhouse Чтобы эффективно утилизировать ресурсы для аналитической обработки огромных объемов данных, в ClickHouse можно спланировать рабочую нагрузку, определив приоритеты использования памяти, диска и ЦП для разных видов...

Многопоточность в ClickHouse

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....

Планирование рабочей нагрузки в ClickHouse

Как эффективно распределять ресурсы ClickHouse между разными пользователями и запросами, настроив политику планирования рабочих нагрузок: примеры и рекомендации. Иерархия планирования рабочей нагрузки в Clickhouse Когда ClickHouse выполняет несколько запросов одновременно, они могут использовать общие ресурсы, например, диски, ЦП и память. Чтобы эффективно распределять ресурсы ClickHouse между разными пользователями и нагрузками,...

Отложенная материализация в ClickHouse

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...

Под капотом PREWHERE в ClickHouse: сравниваем планы запросов

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...

Зачем нужна оптимизация PREWHERE в ClickHouse

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...

Не только векторные БД: графовый RAG для LLM и агентского ИИ

Что не так с векторным RAG: обогащение LLM данными из графовых баз с помощью MCP-протокола, вычислительных движков и коннекторов для построения ML-системы агентского ИИ. Что такое графовый RAG для LLM и ИИ-агентов Большие языковые модели (LLM, Large Language Model) и основанные на них системы агентского ИИ активно используют векторные базы...

Выбор колоночной OLAP-СУБД: ClickHouse или StarRocks

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...

StarRocks vs Trino: что и когда выбирать

Что общего у StarRocks с Trino, чем они отличаются, когда и что выбирать для практического использования: сравниваем движки для быстрой аналитики больших данных из Data Lake. Чем похожи StarRocks и Trino Вчера мы разбирали, что такое StarRocks, как устроена и где пригодится эта высокопроизводительная аналитическая база данных с открытым исходным...

Не только Clickhouse: StarRocks для аналитики больших данных в реальном времени

Вместо Trino и ClickHouse: что такое StarRocks и как оно устроено, архитектура и принципы работы, сценарии использования и место в корпоративной архитектуре данных. Архитектура и принципы работы StarRocks Хотя ClickHouse сегодня считается одним из наиболее популярных колоночных хранилищ для аналитики больших объемов данных в реальном времени, это не единственный представитель...