OLAP型数据库 ClickHouse的简介 应用场景 优势 不足

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OLAP型数据库 ClickHouse的简介 应用场景 优势 不足。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ClickHouse 是一个开源的分布式列式数据库管理系统 (DBMS),专门用于在线分析处理 (OLAP)。它最初由 Yandex 开发,并且在处理大规模数据分析和实时查询方面表现出色。以下是关于 ClickHouse 的简介、应用场景、优势和不足的概述:

简介

ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统,专注于快速的数据分析查询。它支持 SQL 查询语言,具有分布式架构和可扩展性,适用于大规模数据集的实时查询和分析。

应用场景

  1. 实时分析:ClickHouse 适用于需要实时分析大规模数据集的场景,比如监控数据、日志分析等。

  2. 数据仓库:作为数据仓库的一部分,用于存储和分析历史数据,支持复杂的分析查询。

  3. 时序数据分析:适用于处理时序数据,比如传感器数据、日志时间序列等。

  4. 广告技术:用于广告技术领域的实时分析和数据处理。

  5. 实时报表:用于生成实时报表和分析结果。

优势

  1. 高性能:ClickHouse 是为了快速数据分析而设计的,具有出色的查询性能和响应时间。

  2. 可扩展性:支持水平扩展,能够处理大规模数据集,并且可以方便地添加新的节点以增加容量。

  3. 列式存储:采用列式存储,适合于大规模数据的聚合查询和分析操作。

  4. 实时性:能够支持实时查询和分析,适用于需要快速响应的场景。

  5. 灵活的数据模型:支持灵活的数据模型和 SQL 查询语言,方便用户进行各种复杂的分析操作。

不足

  1. 事务支持:相对于 OLTP(联机事务处理)数据库,ClickHouse 不太适合处理大量的并发事务。

  2. 数据更新:由于其设计目标是为了数据分析,对于频繁的数据更新操作可能不太适用。

  3. 复杂的查询:对于复杂的查询可能需要进行优化,特别是涉及多表连接和复杂的子查询。

总的来说,ClickHouse 在大规模数据分析和实时查询方面具有显著的优势,但在处理事务和频繁的数据更新方面可能不如 OLTP 数据库。因此,合适的使用场景是在需要快速数据分析和实时查询的大规模数据集环文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-787298.html

到了这里,关于OLAP型数据库 ClickHouse的简介 应用场景 优势 不足的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Spring Boot应用中如何动态指定数据库,实现不同用户不同数据库的场景

    当在 Spring Boot 应用程序中使用Spring Data JPA 进行数据库操作时,配置Schema名称是一种常见的做法。然而,在某些情况下,模式名称需要是动态的,可能会在应用程序运行时发生变化。比如:需要做数据隔离的SaaS应用。 所以,这篇博文将帮助您解决了在 Spring Boot 应用程序中如

    2024年04月26日
    浏览(48)
  • 《向量数据库指南》——腾讯云向量数据库Tencent Cloud VectorDB产品特性,架构和应用场景

    腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务,专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法,单索引支持 10 亿级向量规模,可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。腾讯云向量数据库不仅能为大模

    2024年02月14日
    浏览(51)
  • 实时分布式低延迟OLAP数据库Apache Pinot探索实操

    @ 目录 概述 定义 特性 何时使用 部署 Local安装 快速启动 手动设置集群 Docker安装 快速启动 手动启动集群 Docker Compose 实操 批导入数据 流式导入数据 Apache Pinot 官网地址 https://pinot.apache.org/ 最新版本0.12.1 Apache Pinot 官网文档地址 https://docs.pinot.apache.org/ Apache Pinot 源码地址 http

    2023年04月15日
    浏览(46)
  • 图数据库 之 Neo4j - 应用场景1 - 欺诈检测(6)

    Neo4j是一种图数据库,它专注于处理关系数据密集型的问题。由于其图结构的特性,Neo4j能够高效地存储、查询和分析连接数据。 以下是一些常见的Neo4j应用场景: 社交网络分析:通过建模和分析人际关系,可以揭示社交网络中的影响力、社区结构、信息传播等重要信息。 金

    2024年02月19日
    浏览(40)
  • 图数据库Neo4j概念、应用场景、安装及CQL的使用

    引用Seth Godin的说法,企业需要摒弃仅仅收集数据点的做法,开始着手建立数据之间的关联关系。 数据点之间的关系 甚至比单个点本身更为重要。 传统的**关系数据库管理系统(RDBMS)**并不擅长处理数据之间的关系,那些表状数据模式和呆板的结构难以添加新连接或不同类型连

    2024年02月06日
    浏览(48)
  • 处理大数据的基础架构,OLTP和OLAP的区别,数据库与Hadoop、Spark、Hive和Flink大数据技术

    2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体,遇到寒冬,大厂不招人,可能很多算法学生都得去找开发,测开 测开的话,你就得学数据库,sql,oracle,尤其sql要学,当然,像很多金融企业、安全机构啥的,他们必须要用oracle数据库 这oracle比sql安全,强大多了,所以你需要学

    2024年02月08日
    浏览(61)
  • 【数据库学习】ClickHouse(ck)

    是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。 按列存储,列越多速度越慢; 按列存储,数据更容易压缩(类型相同、区分度);==》每次读取的数据就更多,更少的io。 聚合性能高; 类sql操作;仅支持数据的查询、批量写入、批量删除。 用于磁盘查询,同时也利用

    2024年02月02日
    浏览(55)
  • Ubuntu安装clickhouse数据库

    目录 1、更新包列表  2、运行安装脚本 3、设置密码 4、启动服务 5、测试连接 6、下载官方测试数据         1、下载数据集直接执行以下代码          2、创建数据库         3、创建数据表(1)         4、创建数据表(2)         5、导入数据 7、测试查询  8、远程连接

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • ClickHouse与Doris数据库比较

    都说“实践是检验真理的唯一标准”,光说不练假把式,那么本文就通过实际的测试来感受一下Doris和clickhouse在读写方面的性能差距,看看Doris盛名之下,是否真有屠龙之技;clickhouse长锋出鞘,是否敢缚苍龙? 废话不多说,上货。 在这里,我使用多台物理机搭建了clickhouse和

    2024年01月22日
    浏览(49)
  • 【SQL Server】数据库开发指南(九)详细讲解 MS-SQL 触发器的的创建、修改、应用与适用场景

    本系列博文还在更新中,收录在专栏:#MS-SQL Server 专栏中。 本系列文章列表如下: 【SQL Server】 Linux 运维下对 SQL Server 进行安装、升级、回滚、卸载操作 【SQL Server】数据库开发指南(一)数据库设计的核心概念和基本步骤 【SQL Server】数据库开发指南(二)MSSQL数据库开发对

    2024年02月08日
    浏览(81)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包