ClickHouse 为什么可以成为全球最流行的实时分析产品之一？ 业务架构如何实践？有哪些难题怎么解决？ 今天咱们一起聊聊 ClickHouse 和云原生，为您一一解答！
查看详情：《数据库风向标》
聊一聊 ClickHouse 和云原生
2023-01-11
220
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
《数据库风向标》是一档聚焦数据库新趋势与新技术的视频栏目，节目每期会请到几位资深技术大咖，与大家共话数据库热点话题。
相关文章
|
2月前
|
存储
Cloud Native
大数据
国内独家｜阿里云瑶池发布ClickHouse企业版：云原生Serverless新体验
全面升级为云原生架构，支持云原生按需弹性Serverless能力，解决了长期困扰用户的集群扩展效率和平滑性问题。
1223
0
0
|
10月前
|
存储
缓存
Cloud Native
阿里云 ClickHouse 企业版首发邀测&云原生 ClickHouse 技术揭秘
云数据库 ClickHouse 企业版是阿里云和 ClickHouse, Inc 战略合作打造的云原生ClickHouse 产品。企业版推出专属 SharedMergeTree 云原生引擎，支持存算分离，Serverless 秒级实时弹性，集群吞吐和查询效率线性扩展及 Lightweight update 实时更新能力。本文将详细揭秘 SharedMergeTree 实现机制，实时弹性扩展实现原理，lightweight update 技术实现原理，同时对企业版和开源版进行详细的性能测试对比。
433
0
0
|
存储
SQL
缓存
云数据库ClickHouse：从云托管到云原生背后的核心技术解析
阿里云数据库ClickHouse自从上线以来，已经走过了两年多的时间，期间我们积淀了大量的云上客户案例，在长期的客户服务支持中也对ClickHouse数据库生态有了非常深刻的认知。在充分了解现有产品的生态和客户实践使用痛点后， 我们对开源ClickHouse数据库做了全新的架构升级，接下来将为用户带来全新的云原生版本ClickHouse数据库。
925
0
1
|
存储
缓存
运维
阿里云数据库 ClickHouse 云原生版产品解析
本文简要概述了开源 ClickHouse 应用行业场景及性能优势，以及业界对于ClickHouse的关注度趋势和使用情况。 详细说明阿里云数据库ClickHouse 云原生版架构和功能特性，分析自建ClickHouse 用户使用过程中遇到的问题，以及如何通过云原生版本解决自建的部分难点问题。最后介绍云原生版本试用申请流程。
3300
1
3
|
1月前
|
存储
关系型数据库
数据库
【DDIA笔记】【ch2】 数据模型和查询语言 -- 多对一和多对多
【6月更文挑战第7天】该文探讨数据模型，比较了“多对一”和“多对多”关系。通过使用ID而不是纯文本（如region_id代替"Greater Seattle Area"），可以实现统一、避免歧义、简化修改、支持本地化及优化搜索。在数据库设计中，需权衡冗余和范式。文档型数据库适合一对多但处理多对多复杂，若无Join，需应用程序处理。关系型数据库则通过外键和JOIN处理这些关系。文章还提及文档模型与70年代层次模型的相似性，层次模型以树形结构限制了多对多关系处理。为克服层次模型局限，发展出了关系模型和网状模型。
28
6
6
|
1月前
|
XML
NoSQL
数据库
【DDIA笔记】【ch2】 数据模型和查询语言 -- 概念 + 数据模型
【6月更文挑战第5天】本文探讨了数据模型的分析，关注点包括数据元素、关系及不同类型的模型（关系、文档、图）与Schema模式。查询语言的考量涉及与数据模型的关联及声明式与命令式编程。数据模型从应用开发者到硬件工程师的各抽象层次中起着简化复杂性的关键作用，理想模型应具备简洁直观和可组合性。
18
2
2
|
1月前
|
SQL
人工智能
关系型数据库
【DDIA笔记】【ch2】 数据模型和查询语言 -- 文档模型中Schema的灵活性
【6月更文挑战第8天】网状模型是层次模型的扩展，允许节点有多重父节点，但导航复杂，需要预知数据库结构。关系模型将数据组织为元组和关系，强调声明式查询，解耦查询语句与执行路径，简化了访问并通过查询优化器提高效率。文档型数据库适合树形结构数据，提供弱模式灵活性，但在Join支持和访问局部性上不如关系型。关系型数据库通过外键和Join处理多对多关系，适合高度关联数据。文档型数据库的模式灵活性体现在schema-on-read，写入时不校验，读取时解析，牺牲性能换取灵活性。适用于不同类型或结构变化的数据场景。
24
0
0
|
1月前
|
SQL
JSON
NoSQL
【DDIA笔记】【ch2】 数据模型和查询语言 -- 关系模型与文档模型
【6月更文挑战第6天】关系模型是主流数据库模型，以二维表形式展示数据，支持关系算子。分为事务型、分析型和混合型。尽管有其他模型挑战，如网状和层次模型，但关系模型仍占主导。然而，随着大数据增长和NoSQL的出现（如MongoDB、Redis），强调伸缩性、专业化查询和表达力，关系模型的局限性显现。面向对象编程与SQL的不匹配导致“阻抗不匹配”问题，ORM框架缓解但未完全解决。文档模型（如JSON）提供更自然的嵌套结构，适合表示复杂关系，具备模式灵活性和更好的数据局部性。
26
0
0
|
1月前
|
敏捷开发
存储
缓存
【DDIA笔记】【ch1】 可靠性、可扩展性和可维护性 -- 可维护性
【6月更文挑战第4天】本文探讨了Twitter面临的一次发推文引发的巨大写入压力问题，指出用户粉丝数分布是决定系统扩展性的关键因素。为解决此问题，Twitter采用混合策略，大部分用户推文扇出至粉丝主页时间线，而少数名人推文则单独处理。性能指标包括吞吐量、响应时间和延迟，其中高百分位响应时间对用户体验至关重要。应对负载的方法分为纵向和横向扩展，以及自动和手动调整。文章强调了可维护性的重要性，包括可操作性、简单性和可演化性，以减轻维护负担和适应变化。此外，良好设计应减少复杂性，提供预测性行为，并支持未来改动。
22
0
0
|
1月前
|
缓存
关系型数据库
数据库
【DDIA笔记】【ch1】 可靠性、可扩展性和可维护性 -- 可扩展性
【6月更文挑战第3天】可扩展性关乎系统应对负载增长的能力，但在产品初期过度设计可能导致失败。理解基本概念以应对可能的负载增长是必要的。衡量负载的关键指标包括日活、请求频率、数据库读写比例等。推特的扩展性挑战在于"扇出"，即用户关注网络的广度。两种策略包括拉取（按需查询数据库）和推送（预计算feed流）。推送方法在推特案例中更为有效，因为它减少了高流量时的实时计算压力。
26
0
0
热门文章
最新文章
1
一张图读懂分析型数据库AnalyticDB
2
数据进入阿里云数加-分析型数据库AnalyticDB（原ADS）的N种方法
3
用好阿里云分析型数据库大存储实例，大幅降低大数据应用成本
4
分析型数据库+数据传输，构建企业级实时数仓
5
数据迁移
6
AnalyticDB(原ADS)分区列的最佳实践
7
AnalyticDB for MySQL 3.0基础版重磅发布
8
云数据库·ApsaraDB 产品9月刊
9
MySQL用户如何构建实时数仓
10
LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程
1
OpenAI的选择，实时数仓成为企业AI深度布局赛道
15
2
ScrapySharp框架：小红书视频数据采集的API集成与应用
25
3
深入解析：抖音视频标题的Python爬虫提取方法
37
4
HTML内容爬取：使用Objective-C进行网页数据提取
19
5
从 ClickHouse 到阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris：快成物流的数智化货运应用实践
48
6
网易游戏如何基于阿里云瑶池数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
73
7
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
65
8
阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 2.1.4 版本正式发布
56
9
抖音集团基于 SelectDB 内核 Apache Doris 的实时数据仓库实践
66
10
轻松节省30%云资源成本？快来一探究竟吧
114