此外我们还将引入 Apache Doris 以下功能： 倒排索引： Apache Doris 2.0 版本的倒排索引功能优化天网日志分析系统，实现多维度快速检索，加速日志场景的查询分析性能。...2-3 倍的性能提升，在维表数据量大的情况达到 10 倍以上的性能提升，其中当维度数据表超过 1 亿后，Doris 依旧可以稳定查询，而 Clickhouse 由于 OOM 情况导致查询失败。...获取执行结果与统计结果，与 Clcikhouse 执行信息进行对比最终存放至 RDS。 最终通过对线上 Clickhouse 查询流量回放的统计，分析 Doris 查询性能与查询数据准确性。...基于这种方式，在测试过程中我们发现当数据量越大时导入速度越快、越能够节省 Doris 的集群资源，不会带来较大性能损耗。...此外，对于导入性能，我们在测试时首先采用的是 Doris 2.0-Alpha 版本，发现在导入过程中存在偶发性 CPU 瓶颈的问题，例如当通过 Spark Doris Connector 的方式，Spark
MPP 框架的执行流程如下图所示： （MPP框架执行流程图） 这个查询语句被规划为3个阶段， 扫描数据， 聚合计算，返回结果；每个阶段又会被拆分为多个子任务，例如这个查询就被拆分为7个任务。...，开销比较大； Clickhouse 相比其他OLAP 系统很大的优势在于它向量化的思想以及高质量的工程实现，当查询层交由别的系统来实现之后，Clickhouse就只剩下单机的扫描能力，强大的查询能力就发挥不出来了...兼容SQL 标准 与 MySQL连接协议 充分利用当前的SQL 与 MySQL生态，应用程序无需修改即可切换到Clickhouse服务上，享受Clickhouse带来的极速的分析能力。...如下图所示： 持续兼容开源生态 在实现MPP查询引擎时，我们仍然遵循着不侵入Clickhouse源码的原则，把Clickhouse当做一个单机的库，如下图所示： 在底层，我们用存算分离替换了Clickhouse...的本地存储； 在上层，用MPP 查询层替换了Clickhouse当前的查询框架； 在周边，我们利用Clickhouse的SQL 命令实现了全新的分布式DDL 框架； 屏蔽Local表的导入功能正在研发中
skip_unavailable_shards：1 # 在通过分布式表查询的时候，当某一个shard无法访问时，其他shard的数据仍然可以查询 2.1.4 踩过的坑 我们之前将Cluster的配置放在...config.d的目录下，当ClickHouse意外重启后，发现查询分布式表时部分shard访问不到的问题，因此我们现在不再使用config.d配置方式，Cluster配置放在metrika.xml中。...主要原因是Kibana3这种强大的数据过滤功能，很多系统都不具备，另外也考虑到迁移到其他系统成本较高，用户短期内难以适应。...随着时间的推移，历史数据会被清理下线，当老集群数据全部下线后，新老集群的迁移就完成了。确实需要迁移数据时，采用ClickHouse_copier或者复制数据的方式实现。...5）常见问题处理： 慢查询，通过kill query终止慢查询的执行，并通过前面提到的优化方案进行优化 Too many parts异常：Too many parts异常是由于写入的part过多part
BIGO 大数据平台的数据流转图如下所示： image.png 用户在 APP，Web 页面上的行为日志数据，以及关系数据库的 Binlog 数据会被同步到 BIGO 大数据平台消息队列，以及离线存储系统中...为了保证整个 Flink OLAP 系统的稳定性，以及高效的执行 SQL 查询，在这个系统中，进行了以下功能增强： 稳定性： 基于 zookeeper HA 来保证 Flink Session 集群的可靠性...流维表 JOIN 优化 生成多维明细宽表的过程中，需要进行流维表 JOIN, 使用了 Flink Join Hive 维表的功能：Hive 维表的数据会被加载到任务的 HashMap 的内存数据结构中，...Kafka 流表中的数据，当要下发到不同的 subtask 上进行 Join 时，也通过相同的 Join Key 按照相同的 Hash 函数进行计算，从而将数据分配到对应的 subtask 进行 Join...针对这个问题，BIGO ClickHouse 实现了一个二阶段提交事务机制：当需要写入数据到 ClickHouse 时，可以先设置写入的模式为 temporary，表明现在写入的数据是临时数据；当数据执行插入完成后
通过类LSM tree的结构，ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写，写入后数据段不可更改，在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。...支持数据复制和数据完整性 ClickHouse 使用异步的多主复制技术。当数据被写入到任何一个可用副本后，系统在后台将数据分发给其他副本。...向量化执行与SIMD ClickHouse不仅将数据按列存储，而且按列进行计算。...当数据被写入到任何一个可用副本后，系统在后台将数据分发给其他副本。 功能多 - 支持类SQL查询，比ES的DSL更加简单，学习成本更低。...ES中一个大查询可能导致OOM的问题；ClickHouse通过预设的查询限制，会查询失败，不影响整体的稳定性。
完备的DBMS功能 ClickHouse拥有完备的管理功能，作为一个DBMS，它具备了一些基本功能，如下所示。 DDL：可以动态地创建、修改或删除数据库、表和视图，而无须重启服务。...向量化执行引擎 向量化执行就是这种方式的典型代表，这项寄存器硬件层面的特性，为上层应用程序的性能带来了指数级的提升。 为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令，即用单条指令操作多条数据。...这种多主的架构有许多优势，例如对等的角色使系统架构变得更加简单，不用再区分主控节点、数据节点和计算节点，集群中的所有节点功能相同。...ClickHouse并不像其他分布式系统那样，拥有高度自动化的分片功能。ClickHouse提供了本地表 与分布式表的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。...数据TTL ClickHouse通过TTL提供了数据生命周期管理的能力。目前支持几种不同粒度的TTL： 列级别TTL：当一列中的部分数据过期后，会被替换成默认值；当全列数据都过期后，会删除该列。
ClickHouse核心特征 完备的DBMS功能 ClickHouse拥有完备的管理功能，作为一个DBMS，它具备了一些基本功能，如下所示。...向量化执行引擎 向量化执行就是这种方式的典型代表，这项寄存器硬件层面的特性，为上层应用程序的性能带来了指数级的提升。...这种多主的架构有许多优势，例如对等的角色使系统架构变得更加简单，不用再区分主控节点、数据节点和计算节点，集群中的所有节点功能相同。...ClickHouse并不像其他分布式系统那样，拥有高度自动化的分片功能。ClickHouse提供了本地表 与分布式表的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。...目前支持几种不同粒度的TTL： 列级别TTL：当一列中的部分数据过期后，会被替换成默认值；当全列数据都过期后，会删除该列。 行级别TTL：当某一行过期后，会直接删除该行。
图片ClickHouse 对异常查询或超负荷查询有以下处理机制：超时机制： ClickHouse支持设置查询的超时时间，如果查询超过指定的时间仍未完成，系统将终止该查询并返回结果。...设置并触发熔断机制：ClickHouse没有内置的熔断机制，但可以通过使用外部工具或自定义的应用程序来实现熔断机制。例如，可以使用ZooKeeper和ClickHouse的JMX指标来实现熔断机制。...通过监控ClickHouse的负载情况，当负载达到一定阈值时，熔断机制可以停止向ClickHouse发送新的查询请求，以防止查询的过载。...当有节点出现故障时，自动故障转移机制可以将查询路由到可用节点上，确保服务的持续可用性。通过使用ClickHouse的分布式表和分片技术，数据可以被自动分布到多个节点上，以实现数据的冗余和容错。...如果某个节点故障，备份副本可以被用来恢复数据。定期数据备份：ClickHouse没有内置的自动化定期数据备份功能。但可以使用系统工具（如cron）结合ClickHouse的备份命令进行定期备份。
执行灵活的实时报表查询(秒级查询，无需预过多预处理，AD-HOC)； 不应当作OLTP数据库使用(无事物，very heavy UPDATEs)； 不应当作KV存储系统使用； 不应当作文档存储系统使用...因此，通常会把物化视图配合聚合引擎使用，比如在创建物化视图时，我们选择了聚合引擎。当创建完成后，可以在视图中查询数据已经计算完成的数据。...首先使用聚合引擎创建聚合表，导入历史数据，接着创建一个物化视图将明细表聚合表关联起来。物化视图在这里还有一个作用，可以做表间的数据移动，当有新的数据明细表数据不断上报的时候会自动做聚合。...因为整个 ClickHouse 是为了提高查询性能，后面是有线程组的，所以查询时用了大量的 CPU。有些线程执行完会从其他的线程队列中调取一些任务过来，线程开始读取对应的数据，其他的也会处理。...ZK 是整个集群中比较重要的终端瓶颈，当 ZK 有问题时集群会无法写入数据。同时也会集成 COS，方便用户解决 COS 层的数据。
二、ClickHouse介绍 ClickHouse是一款用于大数据实时分析的列式数据库管理系统，而非数据库。...如果增量数据导入后，删除指令也还在异步执行中，会导致增量数据也会被删除。最新版的更新日志说已修复这个问题。 针对以上情况，我们修改了增量数据的同步方案。...4）通过ClickHouse官方的JDBC向ClickHouse中批量写入数据时，必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量，在写入之前最好通过Order By语句对需要导入的数据进行排序。...7）避免使用分布式表，ClickHouse的分布式表性能上性价比不如物理表高，建表分区字段值不宜过多，太多的分区数据导入过程磁盘可能会被打满。...我们内部对所有ClickHouse查询都有监控，当出现查询波动的时候会有邮件预警。
ClickHouse是一款用于大数据实时分析的列式数据库管理系统，而非数据库。通过向量化执行以及对cpu底层指令集（SIMD）的使用，它可以对海量数据进行并行处理，从而加快数据的处理速度。...如果增量数据导入后，删除指令也还在异步执行中，会导致增量数据也会被删除。最新版的更新日志说已修复这个问题。 针对以上情况，我们修改了增量数据的同步方案。...4）通过ClickHouse官方的JDBC向ClickHouse中批量写入数据时，必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量，在写入之前最好通过Order By语句对需要导入的数据进行排序。...7）避免使用分布式表，ClickHouse的分布式表性能上性价比不如物理表高，建表分区字段值不宜过多，太多的分区数据导入过程磁盘可能会被打满。...我们内部对所有ClickHouse查询都有监控，当出现查询波动的时候会有邮件预警。
数据接入层 提供了数据导入相关的服务及功能，按照数据的量级和特性我们抽象出三种Clickhouse导入数据的方式。...，多分区数据小并发写入，且能和线上任务形成依赖关系，确保导入程序的可靠性。...数据应用层 埋点系统：对接实时clickhouse集群，提供秒级别的OLAP查询功能。 用户分析平台：通过标签筛选的方式，从用户访问总集合中根据特定的用户行为捕获所需用户集。...Clickhouse默认并发数为100，采用单分片每个节点都拥有全量数据，当qps过高时可横向增加节点来增大并发数。...，用nginx代理其中一个完整的副本，直接对域名写入.同时在程序中增加失败重试机制，当有节点不可写入时，会尝试向其他分片写入，保证了每条数据都能被写入clickhouse。
我们依据数据的流向将Clickhouse的应用架构划分为4个层级。 数据接入层 提供了数据导入相关的服务及功能，按照数据的量级和特性我们抽象出三种Clickhouse导入数据的方式。...，且能和线上任务形成依赖关系，确保导入程序的可靠性。...数据应用层 埋点系统：对接实时clickhouse集群，提供秒级别的OLAP查询功能。 用户分析平台：通过标签筛选的方式，从用户访问总集合中根据特定的用户行为捕获所需用户集。...Clickhouse默认并发数为100，采用单分片每个节点都拥有全量数据，当qps过高时可横向增加节点来增大并发数。....同时在程序中增加失败重试机制，当有节点不可写入时，会尝试向其他分片写入，保证了每条数据都能被写入clickhouse。
没有成对的行会被保留。...Presto 是一个 SQL on Hadoop 系统，通过 SQL 让用户快速查询 HDFS 上的数据。其全内存 + Pipeline 的设计使得比类似功能的 Hive 和 Spark 更为快速。...四、ClickHouse 在有赞的组件化 目前在 ClickHouse 在有赞刚刚起步，部署了两个集群，共有 15 个分片双副本去提供服务, 每天导入数据量在 400 亿左右，导入速度达到 250-300...六、ClickHouse 在有赞的未来和展望 6.1 ClickHouse 的痛点 扩容/缩容后数据无法自动平衡，只能通过低效的数据重新导入的方式来进行人工平衡。...当然，业界也有像 Kudu 之类的系统，使用 Delta Tree 来平衡了读放大，写放大的方式去完成这个功能。
ClickHouse的架构，并没有Frontend和Backend的区分，每个节点，都可以认为是一个独立的ClickHouse的数据库，拥有数据存储和SQL计算查询所有的功能，从连接用户，到查询优化到查询执行...另外StarRocks的存储引擎在数据更新时能够保证每一次操作的ACID。一个批次的导入数据生效是原子性的，要么全部导入成功，要么全部失败。...相对ClickHouse如果一次导入部分失败会有比较多的数据清理工作，难以实现数据导入的不丢不重保证。 聊完存储，我们聊聊查询引擎。ClickHouse，大体上我们可以理解成为一个单机查询引擎。...在MPP执行框架中，一条查询请求会被拆分成多个物理计算单元在多机并行执行。每个执行节点拥有独享的资源（CPU、内存），MPP框架能够使得单个查询请求可以充分利用所有执行节点的资源。...StarRocks，通过全面化的向量执行引擎，不仅仅在单表性能上可以和ClickHouse媲美，多表性能也同样的优越，在整个系统架构，数据存储，MPP执行引擎，基于代价的优化器等各方面都有显著优势，是云时代极速全场景
ClickHouse 是一个列导向数据库，是原生的向量化执行引擎。...对于高级的计算指令，数据解压时，它也有少量使用。 我当时选择它的一个原因，ClickHouse 是一套完全由 C++ 模板 Code 写出来的实现，代码还是比较优雅的。 2....ClickHouse 没有事务支持，如果在数据导入过程中发生了 Fail，如何做 Fail over？ ClickHouse 数据就绪速度。...当 equality 的比较以及 group by 操作直接在压缩上执行，最后整体的收益大概提高 20% 到 30%。...3.5 特定场景内存 OOM 有时候做一个系统，内存使用的问题也会比较严重。尤其当做数据量大的系统时，经常发生内存受限的问题，或者说 OOM 最后被系统杀掉。
向量化执行就是这种方式的典型代表，这项寄存器硬件层面的特性，为上层应用程序的性能带来了指数级的提升。 向量化执行，可以简单地看作一项消除程序中循环的优化。这里用一个形象的例子比喻。...所以利用CPU向量化执行的特性，对于程序的性能提升意义非凡。 ClickHouse目前利用SSE4.2指令集实现向量化执行。...这种多主的架构有许多优势，例如对等的角色使系统架构变得更加简单，不用再区分主控节点、数据节点和计算节点，集群中的所有节点功能相同。...ClickHouse并不像其他分布式系统那样，拥有高度自动化的分片功能。...这种优化方案也有一定的潜在问题，目前ClickHouse尚不提供数据的Reshard能力，当Shard所存储主键数据量持续增加，达到磁盘容量上限需要分拆时，目前只能根据原始数据再次重建CK集群，有较高的成本
在底层实现上，ClickHouseReader通过JDBC连接远程ClickHouse数据库，并执行相应的sql语句将数据从ClickHouse库中SELECT出来。...SELECT SQL语句，然后发送到远程ClickHouse数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，并传递给下游Writer处理。...RDBMS系统，对外可以提供强一致性数据查询接口。...例如当一次同步任务启动运行过程中，当该库存在其他数据写入方写入数据时，ClickHouseReader完全不会获取到写入更新数据，这是由于数据库本身的快照特性决定的。...， 请适当减少批量数，防止oom 通过升级硬件，单机写入300K/S不是问题，甚至500K/S，而且ClickHouse也是分布式的，多设置几个分片就可以水平扩展，此时还可以并行写入 当通道为4，批量提交为
Shopee ClickHouse 集群总架构 ClickHouse 是一款开源的列存 OLAP（在线分析查询）型数据库，实现了向量化执行引擎，具有优秀的 AP 查询性能。...但是这样也带来了一些问题，比如：用户有时候需要查询时间相对久一点的数据做分析，这样就得把那部分不在 ClickHouse 的数据导入后再做分析，分析结束后还要删除这部分数据。...SQL 语句，当数据全部在 Ozone 上时，发生了如下 Error： Code: 246....的数据存储以 data part 为基本处理单位）会被后台任务调度，后台任务由线程 BgMoveProcPool 执行，这个线程来自 back_ground_move_pool（注意和 back_ground_pool...如果表比较大，确认 merge 功能恢复正常后，尝试通过系统命令 SQL： SYSTEM START MERGES [[db.]merge_tree_family_table_name] 唤醒 merge
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