mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-23 16:12:01 +00:00
63 lines
8.9 KiB
Markdown
63 lines
8.9 KiB
Markdown
# Отличительные возможности ClickHouse
|
||
|
||
## По-настоящему столбцовая СУБД
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
## Сжатие данных
|
||
|
||
Некоторые столбцовые СУБД (InfiniDB CE, MonetDB) не используют сжатие данных. Однако сжатие данных действительно играет одну из ключевых ролей в демонстрации отличной производительности.
|
||
|
||
## Хранение данных на диске
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
## Параллельная обработка запроса на многих процессорных ядрах
|
||
|
||
Большие запросы естественным образом распараллеливаются, используя все необходимые ресурсы из доступных на сервере.
|
||
|
||
## Распределённая обработка запроса на многих серверах
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
## Поддержка SQL
|
||
|
||
ClickHouse поддерживает декларативный язык запросов на основе SQL и во многих случаях совпадающий с SQL стандартом.
|
||
Поддерживаются GROUP BY, ORDER BY, подзапросы в секциях FROM, IN, JOIN, а также скалярные подзапросы.
|
||
Зависимые подзапросы и оконные функции не поддерживаются.
|
||
|
||
## Векторный движок
|
||
|
||
Данные не только хранятся по столбцам, но и обрабатываются по векторам - кусочкам столбцов. За счёт этого достигается высокая эффективность по CPU.
|
||
|
||
## Обновление данных в реальном времени
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
## Наличие индекса
|
||
|
||
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
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
## Поддержка приближённых вычислений
|
||
|
||
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.
|
||
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
|
||
|
||
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#setting-insert_quorum) данных.
|
||
|
||
Подробнее смотрите раздел [Репликация данных](../operations/table_engines/replication.md#table_engines-replication).
|