Управление ресурсами и планирование рабочей нагрузки в ClickHouse

Как эффективно распределять и использовать ресурсы ClickHouse, зачем ограничивать возможности пользователей с помощью квот и классифицировать рабочие нагрузки. Управление ресурсами в ClickHouse Благодаря своей децентрализованной архитектуре ClickHouse, когда один экземпляр включает несколько серверов, к которым напрямую приходят запросы пользователей, эта колоночная СУБД работает очень быстро. Для репликации данных и выполнения...

Кэширование в ClickHouse

Чем кэширование в OLAP-системах отличается от OLTP и как устроен кэш запросов ClickHouse: принципы работы, конфигурационные настройки и примеры использования SELECT-оператора. Особенности кэширования в ClickHouse Кэширование является одним из методов повышения производительности, который сокращает время на получение результатов вычислений за счет их хранения в области быстрого доступа. Обычно кэшируются результаты...

OLAP-сервис Apache Flink

Как с Apache Flink настроить локальную службу OLAP, а также развернуть ее в рабочей среде производственного кластера: архитектура, принципы работы и параметры конфигурации для сложных аналитических сценариев. Служба Flink OLAP: архитектура и принципы работы Идея выделить в Apache Flink механизм OLAP для анализа данных в потоковом хранилище появилась еще год...

Индексация JSON-документов в Greenplum

Как Greenplum индексирует JSON-документы, что такое GIN-индекс в PostgreSQL, чем он отличается от B-дерева и хэш-таблицы, когда и как их использовать, а также почему поддерживается только индексация JSONB-полей. Как Greenplum индексирует JSONB-документы Поскольку Greenplum основана на PostgreSQL, она также поддерживает работу со сложными типами данных и может вести себя подобно...

Апрельский релиз ClickHouse 24.4

30 апреля 2024 года опубликован очередной выпуск ClickHouse, который включает 13 новых функций, 16 улучшений производительности и 65 исправлений ошибок. Знакомимся с самими интересными новинками релиза 24.4. Значимые новинки Clickhouse 24.2 Начнем с повседневных операций с таблицами: теперь в ClickHouse можно зараз удалить несколько таблиц со всем их содержимым, используя...

Внешние и сторонние таблицы Greenplum: external vs foreign

Чем внешняя таблица Greenplum отличается от сторонней, и как они преобразуются друг в друга: организация доступа к данным вне базы, FDW-обертки и протоколы для интеграции MPP-СУБД с другими источниками информации. Сторонняя таблица в Greenplum Термины внешняя (external) и сторонняя (foreign) table похожи, но нюансы их использования в  Greenplum отличаются. Такие...

Обновленный JDBC-драйвер Neo4j: возможности и ограничения

Что не так с общим Java-драйвером Neo4j, зачем нужен JDBC-драйвер, какие функции он поддерживает, а что не позволяет разработчику делать с этой графовой базой данных. Что не так с общим Java-драйвером Neo4j и зачем нужен JDBC-драйвер 25 марта 2024 года вышла 6-я версия драйвера JDBC для графовой СУБД Neo4j, поддерживаемого...

Интеграция ClickHouse с Apache Kafka и Yandex.Datalens: интерактивная аналитика

Как связать ClickHouse с Apache Kafka: примеры проектирования и реализации онлайн-аналитики с использованием облачного сервиса колоночной СУБД, брокера сообщений и BI-системы Яндекса. Постановка задачи и проектирование потокового конвейера Для взаимодействия с внешними хранилищами ClickHouse использует специальные механизмы –  интеграционные движки таблиц.  Вчера я показывала пример интеграции ClickHouse со встроенной key-value...

Интеграция ClickHouse с RockDB: практический пример

Сегодня разберем, как из ClickHouse обратиться к встроенной key-value БД RockDB, используя табличный движок EmbeddedRocksDB, и познакомимся с возможностями новой песочницы колоночной базы данных. Постановка задачи и DDL-скрипты Колоночная СУБД ClickHouse поддерживает несколько движков таблиц, включая интеграционные механизмы для взаимодействия со сторонними системами, одной из которых является key-value база данных...

Как масштабировать ClickHouse: тонкости шардирования

Как повысить производительность ClickHouse с помощью горизонтального масштабирования, разделив данные на шарды: принципы шардирования, стратегии выбора ключа, особенности работы с distributed-таблицами и настройки конфигураций сервера. Шардирование в ClickHouse Именно хранилище данных всегда является узким местом любой системы. Поэтому именно его надо расширить для повышения производительности. Это можно сделать с помощью...

Поиск по сайту