mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-28 02:21:59 +00:00
abae86f7a6
* Doc fix: add spaces where missing
* Doc fixes: rm double spaces
* Doc fixes: edit spaces
* Doc fixes: rm double spaces in /fa
* Revert "Doc fixes: rm double spaces in /fa"
This reverts commit bb879a62ef.
* Doc fix: resolve all problems with double spaces in /fa
* Doc fix: add spaces for readability
* Doc fix: add spaces
* Fix spaces
68 lines
7.9 KiB
Markdown
68 lines
7.9 KiB
Markdown
<div dir="rtl" markdown="1">
|
||
|
||
# ویژگی های برجسته ClickHouse
|
||
|
||
## مدیریت دیتابیس ستون گرای واقعی
|
||
|
||
در یک مدیریت دیتابیس ستون گرای واقعی، هیچ مقداری فضای اضافی برای ذخیره سازی ندارد. برای مثال، این به این معنیست که برای مقادیر، constant-length باید پشتیبانی شوند تا از ذخیره سازی طول مقدار به عنوان یه عدد integer کنار مقدار جلوگیری شود. در این مورد، یک میلیارد مقدار Uint8 باید در واقع در حالت غیرفشرده 1 گیگابایت فضا اشغال کند، در غیراین صورت به شدت بر عملکرد CPU تاثیر میگذارد. این خیلی مهم هست که داده ها به صورت compact ذخیره سازی شوند حتی زمانی که uncompressed هستند، از آنجا که سرعت سرعت decompress (CPU Usage) عمدتا به حجم داده های uncompress بستگی دارد.
|
||
|
||
این بسیار قابل توجه است چون سیستم هایی وجود دارند که توانایی ذخیره سازی مقادیر ستون ها را به صورت جداگانه دارند، اما به دلیل بهینه سازی آنها برای دیگر سناریو ها، نمیتوانند به طور موثر پردازش های تحیلی انجام دهند. برای مثال HBase، BigTable، Cassandra و HyperTable. در این سیستم ها، شما توان عملیاتی حدود صدها هزار سطر در ثانیه را دارید، اما نه صدها میلیون سطر در ثانیه.
|
||
|
||
همچنین توجه داشته باشید که ClickHouse یک مدیریت دیتابیس است نه فقط یک دیتابیس. ClickHouse اجازه میدهد که در زمان اجرا اقدام به ساخت جدول، دیتابیس کنید، داده load کنید و query های خود را بدون restart و یا reconfigure مجدد سرور، اجرا کنید
|
||
|
||
## فشرده سازی داده ها
|
||
|
||
بعضی دیتابیس های ستون گرا (InfiniDB CE یا MonetDB) از فشرده سازی داده ها استفاده نمی کنند. با این حال، فشرده سازی داده ها برای رسیدن به عملکرد عالی ضروری است.
|
||
|
||
## Disk storage of data
|
||
|
||
خیلی از مدیریت دیتابیس های ستون گرا (مثل SAP HANA و Google PowerDrill) فقط داخل RAM کار می کنند. این رویکرد منجر به تخصیص بودجه سخت افزاری بالا برای تحقق آنالیز های real-time می شود. ClickHouse برای کار بر روی هارد دیسک های معمولی طراحی شده است، که هزینه ی برای هر گیگابایت داده را تضمین می کند، اما اگر SSD و RAM موجود باشد به طور کامل مورد استفاده قرار می گیرد.
|
||
|
||
## پردازش موازی روی چندین هسته
|
||
|
||
query های بزرگ به طور طبیعی با استفاده از تمام منابع موجود در روی سرور فعلی، موازی سازی می شوند.
|
||
|
||
|
||
## پردازش توزیع شده بر روی چندین سرور
|
||
|
||
تقریبا هیچ کدام از DBMS هایی که بالاتر ذکر شد، از اجرای query ها به صورت توزیع شده پشتیبانی نمی کنند. در ClickHouse، داده ها می توانن در shard های مختلف مستقر شوند. هر shard میتوامند گروهی از replica ها برای بالا بردن تحمل پذیری در برابر خطا (fault tolerance) را داشته باشد. یک query به صورت موازی بر روی تمامی shard های اجرا می شود. این برای کاربر شفاف است.
|
||
|
||
## پشتیبانی SQL
|
||
|
||
اگر شما با SQL آشنا باشید، ما واقعا نمیتونیم در مورد پشتیبانی از SQL صحبت کنیم. تمام توابع اسم های مختلفی دارند. با این حال، این یک زبان بر پایه SQL هست که نمیتواند در بسیاری از موارد با SQL متفاوت باشد. JOIN ها پشتیبانی می شود. subquery ها در FROM، IN و JOIN پشتیبانی می شود. Dependent subquery ها پشتیبانی نمی شود.
|
||
|
||
ClickHouse زبان بر پایه SQL است که در بسیاری از موارد از استاندارد SQL پیروی می کند. GROUP BY، ORDER BY، scalar subquery ها در FROM، IN و JOIN پشتیبانی می شود. subquery های مرتبط و window function ها پشتیبانی نمی شود.
|
||
|
||
## موتور بردارد
|
||
|
||
داده ها نه فقط براساس ستون ها ذخیره می شوند، بلکه با استفاده از برداردها (بخشی از ستون ها) پردازش می شوند. این قابلیت باعث رسیدن به بهره وری بالای CPU می شود.
|
||
|
||
## بروزرسانی داده ها به صورت Real-Time
|
||
|
||
ClickHouse از جداول دارای Primary Key پشتیبانی می کند. به منظور اجرای query های range بر روی Primary Key، داده ها به صورت افزایشی (مرتب شده) با استفاده از merge tree ذخیره سازی می شوند. با توجه به این، داده ها می توانند به طور پیوسته به جدول اضافه شوند. هیچ نوع lock در هنگام مصرف داده ها وجود ندارد.
|
||
|
||
## Index
|
||
|
||
داشتن داده ها به صورت فیزیکی و مرتب شده براساس Primary Key این قابلیت را می دهد که استخراج کردن داده برای مقدار خاص و یا مقادیر range با کمترین latencey، یعنی کمتر از چند هزار میلی ثانیه ممکن شود.
|
||
|
||
## مناسب برای query های آنلاین
|
||
|
||
latency پایین به این معنی است که query ها بتونن بدون delay و بدون تلاش برای رسیدن به پیش پاسخ(از قبل محاسبه شده) دقیقا در همان لحظه که کاربر در حال load صفحه است پردازش شوند. به عبارتی دیگر، آنلاین
|
||
|
||
## پشتیبانی از محاسبات تقریبی
|
||
|
||
ClickHouse روش های مختلفی برای کسب دقیق performance ارائه می دهد:
|
||
|
||
1. توابع Aggregate برای محاسبات تقریبی تعداد مقادیر متمایز (distinct)، median و quantity ها
|
||
2. اجرای یک query بر پایه بخشی از داده ها (داده ی sample) و دریافت خروجی تقریبی. در این مورد داده ی نسبتا کمتری از دیسک بازیابی می شود.
|
||
3. اجرای یک Aggregation برای تعداد محدودی از کلید های تصافی، به جای تمام کلید ها. در شرایط خاص برای توزیع کلید در داده ها، این روش کمک می کند به نتایج منطقی برسیم با استفاده از منابع کمتر.
|
||
|
||
## Replication داده ها و integrity
|
||
|
||
ClickHouse از روش asynchronous multimaster replication استفاده می کند. بعد از نوشتن داده در یکی از replica های موجود، داده به صورت توزیع شده به بقیه replica ها منتقل می شود. این سیستم داده های مشابه را در replica های مختلف نگه داری می کند. در اکثر موارد که سیستم fail می شوند، داده ها به صورت اتوماتیک restore می شوند و یا در موارد پیچیده به صورت نیمه اتوماتیک restore می شوند.
|
||
|
||
برای اطلاعات بیشتر، به بخش [replication داده ها](../operations/table_engines/replication.md) مراجعه کنید.
|
||
|
||
</div>
|
||
[مقاله اصلی](https://clickhouse.yandex/docs/fa/introduction/distinctive_features/) <!--hide-->
|