mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-22 07:31:57 +00:00
Update distinctive-features.md
Minor Russian language-related fixes (term unifications, hyphens, punctuation etc.)
This commit is contained in:
parent
71dfdf5bfe
commit
6487622d30
@ -8,11 +8,11 @@ sidebar_label: "Отличительные возможности ClickHouse"
|
||||
|
||||
## По-настоящему столбцовая СУБД {#po-nastoiashchemu-stolbtsovaia-subd}
|
||||
|
||||
В по-настоящему столбцовой СУБД рядом со значениями не хранится никаких лишних данных. Например, должны поддерживаться значения постоянной длины, чтобы не хранить рядом со значениями типа «число» их длины. Для примера, миллиард значений типа UInt8 должен действительно занимать в несжатом виде около 1GB, иначе это сильно ударит по эффективности использования CPU. Очень важно хранить данные компактно (без «мусора») в том числе в несжатом виде, так как скорость разжатия (использование CPU) зависит, в основном, от объёма несжатых данных.
|
||||
В по-настоящему столбцовой СУБД рядом со значениями не хранится никаких лишних данных. Например, должны поддерживаться значения постоянной длины, чтобы не хранить рядом со значениями типа «число» их длины. Для примера, миллиард значений типа UInt8 должен действительно занимать в несжатом виде около 1 ГБ, иначе это сильно ударит по эффективности использования CPU. Очень важно хранить данные компактно (без «мусора») в том числе в несжатом виде, так как скорость разжатия (использование CPU) зависит, в основном, от объёма несжатых данных.
|
||||
|
||||
Этот пункт пришлось выделить, так как существуют системы, которые могут хранить значения отдельных столбцов по отдельности, но не могут эффективно выполнять аналитические запросы в силу оптимизации под другой сценарий работы. Примеры: HBase, BigTable, Cassandra, HyperTable. В этих системах вы получите пропускную способность в районе сотен тысяч строк в секунду, но не сотен миллионов строк в секунду.
|
||||
|
||||
Также стоит заметить, что ClickHouse является системой управления базами данных, а не одной базой данных. То есть, ClickHouse позволяет создавать таблицы и базы данных в runtime, загружать данные и выполнять запросы без переконфигурирования и перезапуска сервера.
|
||||
Также стоит заметить, что ClickHouse является системой управления базами данных, а не системой для одной базой данных. То есть, ClickHouse позволяет создавать таблицы и базы данных во время выполнения (runtime), загружать данные и выполнять запросы без переконфигурирования и перезапуска сервера.
|
||||
|
||||
## Сжатие данных {#szhatie-dannykh}
|
||||
|
||||
@ -20,7 +20,7 @@ sidebar_label: "Отличительные возможности ClickHouse"
|
||||
|
||||
## Хранение данных на диске {#khranenie-dannykh-na-diske}
|
||||
|
||||
Многие столбцовые СУБД (SAP HANA, Google PowerDrill) могут работать только в оперативной памяти. Такой подход стимулирует выделять больший бюджет на оборудование, чем фактически требуется для анализа в реальном времени. ClickHouse спроектирован для работы на обычных жестких дисках, что обеспечивает низкую стоимость хранения на гигабайт данных, но SSD и дополнительная оперативная память тоже полноценно используются, если доступны.
|
||||
Многие столбцовые СУБД (SAP HANA, Google PowerDrill) могут работать только в оперативной памяти. Такой подход стимулирует выделять больший бюджет на оборудование, чем фактически требуется для анализа в реальном времени. ClickHouse спроектирован для работы на обычных жестких дисках, что обеспечивает низкую стоимость хранения на гигабайт данных. При этом твердотельные накопители (SSD) и дополнительная оперативная память тоже полноценно используются, если доступны.
|
||||
|
||||
## Параллельная обработка запроса на многих процессорных ядрах {#parallelnaia-obrabotka-zaprosa-na-mnogikh-protsessornykh-iadrakh}
|
||||
|
||||
@ -29,11 +29,11 @@ sidebar_label: "Отличительные возможности ClickHouse"
|
||||
## Распределённая обработка запроса на многих серверах {#raspredelionnaia-obrabotka-zaprosa-na-mnogikh-serverakh}
|
||||
|
||||
Почти все перечисленные ранее столбцовые СУБД не поддерживают распределённую обработку запроса.
|
||||
В ClickHouse данные могут быть расположены на разных шардах. Каждый шард может представлять собой группу реплик, которые используются для отказоустойчивости. Запрос будет выполнен на всех шардах параллельно. Это делается прозрачно для пользователя.
|
||||
В ClickHouse данные могут быть расположены на разных сегментах (shards). Каждый сегмент может представлять собой группу реплик, которые используются для отказоустойчивости. Запрос будет выполнен на всех сегментах параллельно. Это делается прозрачно для пользователя.
|
||||
|
||||
## Поддержка SQL {#sql-support}
|
||||
|
||||
ClickHouse поддерживает [декларативный язык запросов на основе SQL](../sql-reference/index.md) и во [многих случаях](../sql-reference/ansi.mdx) совпадающий с SQL стандартом.
|
||||
ClickHouse поддерживает [декларативный язык запросов на основе SQL](../sql-reference/index.md) и во [многих случаях](../sql-reference/ansi.mdx) совпадающий с SQL-стандартом.
|
||||
|
||||
Поддерживаются [GROUP BY](../sql-reference/statements/select/group-by.md), [ORDER BY](../sql-reference/statements/select/order-by.md), подзапросы в секциях [FROM](../sql-reference/statements/select/from.md), [IN](../sql-reference/operators/in.md), [JOIN](../sql-reference/statements/select/join.md), [функции window](../sql-reference/window-functions/index.mdx), а также скалярные подзапросы.
|
||||
|
||||
@ -41,17 +41,17 @@ ClickHouse поддерживает [декларативный язык зап
|
||||
|
||||
## Векторный движок {#vektornyi-dvizhok}
|
||||
|
||||
Данные не только хранятся по столбцам, но и обрабатываются по векторам - кусочкам столбцов. За счёт этого достигается высокая эффективность по CPU.
|
||||
Данные не только хранятся по столбцам, но и обрабатываются по векторам — фрагментам столбцов. За счёт этого достигается высокая эффективность по CPU.
|
||||
|
||||
## Обновление данных в реальном времени {#obnovlenie-dannykh-v-realnom-vremeni}
|
||||
|
||||
ClickHouse поддерживает таблицы с первичным ключом. Для того, чтобы можно было быстро выполнять запросы по диапазону первичного ключа, данные инкрементально сортируются с помощью merge дерева. За счёт этого, поддерживается постоянное добавление данных в таблицу. Блокировки при добавлении данных отсутствуют.
|
||||
ClickHouse поддерживает таблицы с первичным ключом. Для того, чтобы можно было быстро выполнять запросы по диапазону первичного ключа, данные инкрементально сортируются с помощью дерева со слиянием (merge tree). За счёт этого поддерживается постоянное добавление данных в таблицу. Блокировки при добавлении данных отсутствуют.
|
||||
|
||||
## Наличие индекса {#nalichie-indeksa}
|
||||
|
||||
Физическая сортировка данных по первичному ключу позволяет получать данные для конкретных его значений или их диапазонов с низкими задержками - менее десятков миллисекунд.
|
||||
Физическая сортировка данных по первичному ключу позволяет получать данные для конкретных его значений или их диапазонов с низкими задержками — менее десятков миллисекунд.
|
||||
|
||||
## Подходит для онлайн запросов {#podkhodit-dlia-onlain-zaprosov}
|
||||
## Подходит для онлайн-запросов {#podkhodit-dlia-onlain-zaprosov}
|
||||
|
||||
Низкие задержки позволяют не откладывать выполнение запроса и не подготавливать ответ заранее, а выполнять его именно в момент загрузки страницы пользовательского интерфейса. То есть, в режиме онлайн.
|
||||
|
||||
@ -60,12 +60,12 @@ ClickHouse поддерживает таблицы с первичным клю
|
||||
ClickHouse предоставляет различные способы разменять точность вычислений на производительность:
|
||||
|
||||
1. Система содержит агрегатные функции для приближённого вычисления количества различных значений, медианы и квантилей.
|
||||
2. Поддерживается возможность выполнить запрос на основе части (выборки) данных и получить приближённый результат. При этом, с диска будет считано пропорционально меньше данных.
|
||||
2. Поддерживается возможность выполнить запрос на основе части (выборки) данных и получить приближённый результат. При этом с диска будет считано пропорционально меньше данных.
|
||||
3. Поддерживается возможность выполнить агрегацию не для всех ключей, а для ограниченного количества первых попавшихся ключей. При выполнении некоторых условий на распределение ключей в данных, это позволяет получить достаточно точный результат с использованием меньшего количества ресурсов.
|
||||
|
||||
## Репликация данных и поддержка целостности {#replikatsiia-dannykh-i-podderzhka-tselostnosti}
|
||||
|
||||
Используется асинхронная multimaster репликация. После записи на любую доступную реплику, данные распространяются на все остальные реплики в фоне. Система поддерживает полную идентичность данных на разных репликах. Восстановление после большинства сбоев осуществляется автоматически, а в сложных случаях — полуавтоматически. При необходимости, можно [включить кворумную запись](../operations/settings/settings.md) данных.
|
||||
Используется асинхронная multimaster-репликация. После записи на любую доступную реплику, данные распространяются на все остальные реплики в фоне. Система поддерживает полную идентичность данных на разных репликах. Восстановление после большинства сбоев осуществляется автоматически, а в сложных случаях — полуавтоматически. При необходимости, можно [включить кворумную запись](../operations/settings/settings.md) данных.
|
||||
|
||||
Подробнее смотрите раздел [Репликация данных](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md).
|
||||
|
||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user