【ClickHouse 特性及应用场景】

Clickhouse是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(columnar DBMS)。

传统数据库在数据大小比较小,索引大小适合内存,数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是,这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头,查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存,订购更快的磁盘等等来解决问题(纵向扩展),但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果,那么ClickHouse也许可以解决你的问题。

应用场景:

1.绝大多数请求都是用于读访问的

2.数据需要以大批次(大于1000行)进行更新,而不是单行更新;或者根本没有更新操作

3.数据只是添加到数据库,没有必要修改

4.读取数据时,会从数据库中提取出大量的行,但只用到一小部分列

5.表很"宽",即表中包含大量的列

6.查询频率相对较低(通常每台服务器每秒查询数百次或更少)

7.对于简单查询,允许大约50毫秒的延迟

8.列的值是比较小的数值和短字符串(例如,每个URL只有60个字节)

9.在处理单个查询时需要高吞吐量(每台服务器每秒高达数十亿行)

10.不需要事务

11.数据一致性要求较低

12.每次查询中只会查询一个大表。除了一个大表,其余都是小表

13.查询结果显著小于数据源。即数据有过滤或聚合。返回结果不超过单个服务器内存大小

ClickHouse限制:

1.不支持真正的删除/更新支持 不支持事务(期待后续版本支持)

2.不支持二级索引

3.有限的SQL支持,join实现与众不同

4.不支持窗口功能

5.元数据管理需要人工干预维护

相关推荐
国服第二切图仔1 小时前
Rust开发实战之操作SQLite数据库——从零构建数据持久化应用
数据库·rust·sqlite
安审若无5 小时前
图数据库neoj4安装部署使用
linux·运维·数据库
fenglllle6 小时前
mybatis-plus SQL 注入漏洞导致版本升级引发的问题
数据库·sql·mybatis
呆呆小金人6 小时前
SQL字段对齐:性能优化与数据准确的关键
大数据·数据仓库·sql·数据库开发·etl·etl工程师
learning-striving6 小时前
SQL server创建数据表
数据库·sql·mysql·sql server
Yeats_Liao6 小时前
时序数据库系列(三):InfluxDB数据写入Line Protocol详解
数据库·后端·时序数据库
天地之于壹炁兮6 小时前
编程I/O入门指南:核心操作全解析
数据库·windows·microsoft
切糕师学AI6 小时前
SQL中的函数索引/表达式索引
数据库·sql·mysql·postgresql·oracle
武子康7 小时前
Java-166 Neo4j 安装与最小闭环 | 10 分钟跑通 + 远程访问 Docker neo4j.conf
java·数据库·sql·docker·系统架构·nosql·neo4j
S_h_a_7 小时前
八股-Mysql 基础篇(1)
数据库·mysql