clickhouse简介

简介: clickhouse简介

  clickhouse简介

  ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MPP架构的列式存储数据库(DBMS:Database Management System),能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse。

  clickhouse可以做用户行为分析,流批一体

  线性扩展和可靠性保障能够原生支持 shard + replication

  clickhouse没有走hadoop生态,采用 Local attached storage 作为存储

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【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。
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5月前
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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。
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5月前
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SQL 人工智能 关系型数据库
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【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。
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5月前
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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。
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5月前
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5月前
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