ClickHouse/docs/zh/introduction/history.md
Ivan Blinkov 2e1f6bc56d
[experimental] add "es" docs language as machine translated draft (#9787)
* replace exit with assert in test_single_page

* improve save_raw_single_page docs option

* More grammar fixes

* "Built from" link in new tab

* fix mistype

* Example of include in docs

* add anchor to meeting form

* Draft of translation helper

* WIP on translation helper

* Replace some fa docs content with machine translation

* add normalize-en-markdown.sh

* normalize some en markdown

* normalize some en markdown

* admonition support

* normalize

* normalize

* normalize

* support wide tables

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* normalize

* lightly edited machine translation of introdpection.md

* lightly edited machhine translation of lazy.md

* WIP on translation utils

* Normalize ru docs

* Normalize other languages

* some fixes

* WIP on normalize/translate tools

* add requirements.txt

* [experimental] add es docs language as machine translated draft

* remove duplicate script

* Back to wider tab-stop (narrow renders not so well)
2020-03-21 07:11:51 +03:00

3.8 KiB
Raw Blame History

ClickHouse历史

ClickHouse最初是为 Yandex.Metrica 世界第二大Web分析平台 而开发的。多年来一直作为该系统的核心组件被该系统持续使用着。目前为止该系统在ClickHouse中有超过13万亿条记录并且每天超过200多亿个事件被处理。它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告。本文简要介绍了ClickHouse在其早期发展阶段的目标。

Yandex.Metrica基于用户定义的字段对实时访问、连接会话生成实时的统计报表。这种需求往往需要复杂聚合方式比如对访问用户进行去重。构建报表的数据是实时接收存储的新数据。

截至2014年4月Yandex.Metrica每天跟踪大约120亿个事件用户的点击和浏览。为了可以创建自定义的报表我们必须存储全部这些事件。同时这些查询可能需要在几百毫秒内扫描数百万行的数据或在几秒内扫描数亿行的数据。

Yandex.Metrica以及其他Yandex服务的使用案例

在Yandex.Metrica中ClickHouse被用于多个场景中。 它的主要任务是使用原始数据在线的提供各种数据报告。它使用374台服务器的集群存储了20.3万亿行的数据。在去除重复与副本数据的情况下压缩后的数据达到了2PB。未压缩前TSV格式它大概有17PB。

ClickHouse还被使用在

  • 存储来自Yandex.Metrica回话重放数据。
  • 处理中间数据
  • 与Analytics一起构建全球报表。
  • 为调试Yandex.Metrica引擎运行查询
  • 分析来自API和用户界面的日志数据

ClickHouse在其他Yandex服务中至少有12个安装search verticals, Market, Direct, business analytics, mobile development, AdFox, personal services等。

聚合与非聚合数据

有一种流行的观点认为,想要有效的计算统计数据,必须要聚合数据,因为聚合将降低数据量。

但是数据聚合是一个有诸多限制的解决方案,例如:

  • 你必须提前知道用户定义的报表的字段列表
  • 用户无法自定义报表
  • 当聚合条件过多时,可能不会减少数据,聚合是无用的。
  • 存在大量报表时,有太多的聚合变化(组合爆炸)
  • 当聚合条件有非常大的基数时url数据量没有太大减少少于两倍
  • 聚合的数据量可能会增长而不是收缩
  • 用户不会查看我们为他生成的所有报告,大部分计算将是无用的
  • 各种聚合可能违背了数据的逻辑完整性

如果我们直接使用非聚合数据而不进行任何聚合时,我们的计算量可能是减少的。

然而,相对于聚合中很大一部分工作被离线完成,在线计算需要尽快的完成计算,因为用户在等待结果。

Yandex.Metrica 有一个专门用于聚合数据的系统称为Metrage它可以用作大部分报表。 从2009年开始Yandex.Metrica还为非聚合数据使用专门的OLAP数据库称为OLAPServer它以前用于报表构建系统。 OLAPServer可以很好的工作在非聚合数据上但是它有诸多限制导致无法根据需要将其用于所有报表中。如缺少对数据类型的支持只支持数据无法实时增量的更新数据只能通过每天重写数据完成。OLAPServer不是一个数据库管理系统它只是一个数据库。

为了消除OLAPServer的这些局限性解决所有报表使用非聚合数据的问题我们开发了ClickHouse数据库管理系统。

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