mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-17 13:13:36 +00:00
134eaa55e5
Co-authored-by: ana-uvarova <ana-uvarova@yandex-team.ru> Co-authored-by: AnaUvarova <64017504+AnaUvarova@users.noreply.github.com> Co-authored-by: vdimir <vdimir@yandex-team.ru> Co-authored-by: Olga Revyakina <revolg@yandex-team.ru> Co-authored-by: Anna <42538400+adevyatova@users.noreply.github.com>
16 lines
3.1 KiB
Markdown
16 lines
3.1 KiB
Markdown
---
|
||
title: Можно ли использовать ClickHouse как базу данных временных рядов?
|
||
toc_hidden: true
|
||
toc_priority: 101
|
||
---
|
||
|
||
# Можно ли использовать ClickHouse как базу данных временных рядов? {#can-i-use-clickhouse-as-a-time-series-database}
|
||
|
||
ClickHouse — это универсальное решение для [OLAP](../../faq/general/olap.md) операций, в то время как существует много специализированных СУБД временных рядов. Однако [высокая скорость выполнения запросов](../../faq/general/why-clickhouse-is-so-fast.md) позволяет CLickHouse во многих случаях "побеждать" специализированные аналоги. В подтверждение этому есть много [примеров](https://medium.com/@AltinityDB/clickhouse-for-time-series-scalability-benchmarks-e181132a895b) с конкретными показателями производительности, так что мы не будем останавливаться на этом подробно. Лучше рассмотрим те возможности ClickHouse, которые стоит использовать.
|
||
|
||
Во-первых, есть **[специальные кодеки](../../sql-reference/statements/create/table.md#create-query-specialized-codecs)**, которые составляют типичные временные ряды. Это могут быть либо стандартные алгоритмы, такие как `DoubleDelta` или `Gorilla`, либо специфические для ClickHouse, например `T64`.
|
||
|
||
Во-вторых, запросы по временным рядам часто затрагивают только недавние данные, не старше одного дня или недели. Имеет смысл использовать серверы, где есть как быстрые диски nVME/SSD, так и более медленные, но ёмкие HDD диски. С помощью [TTL](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-multiple-volumes) можно сконфигурировать таблицы так, чтобы свежие данные хранились на быстрых дисках, а по мере устаревания перемещались на медленные диски. Для архивных данных можно также настроить сворачивание или даже удаление, если это необходимо.
|
||
|
||
Несмотря на то, что работа с "сырыми" данными противоречит философии ClickHouse, если нужно соответствовать очень жестким требованиям по скорости обработки данных, вы можете использовать [материализованные представления](../../sql-reference/statements/create/view.md).
|