ClickHouse ist ein DBMS (Datenbankverwaltungssystem) mit einer spaltenorientierten Architektur, das für die effiziente Online-Analyseverarbeitung (OLAP) von Abfragen entwickelt wurde. Es verfügt über bemerkenswerte Fähigkeiten, verarbeitet Milliarden von Zeilen und Dutzende Gigabyte an Daten pro Sekunde.
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Häufig gestellte Fragen
ClickHouse hat relativ flexible Systemanforderungen, die den Einsatz mit verschiedenen Setups ermöglichen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Schlüsselfaktoren. Ihre individuellen Anforderungen jedoch hängen von Ihrer beabsichtigten Nutzung und dem Datenvolumen ab.
Hardware:
CPU: Während ClickHouse auf einem einzelnen CPU-Kern ausgeführt werden kann, werden für nicht triviale Abfragen mindestens 2–4 Kerne empfohlen. Für größere Setups und komplexe Arbeitslasten sollten Sie CPUs wie Intel Xeon Platinum- oder AMD EPYC-Prozessoren in Betracht ziehen.
RAM: Mindestens 4 GB werden empfohlen, der tatsächliche Bedarf hängt jedoch von der Komplexität der Abfrage und dem Datenvolumen ab. Höhere Arbeitslasten erfordern möglicherweise 16 GB oder mehr.
Speicher: ClickHouse verwendet SSDs für optimale Leistung. Der tatsächliche Speicherplatz hängt von Ihrem Datenvolumen ab, für die Ersteinrichtung werden jedoch mindestens 256 GB empfohlen.
Software:
Betriebssystem: ClickHouse unterstützt Linux-Distributionen wie Ubuntu, CentOS, Red Hat und Debian.
Festplattenformat: NVMe-Laufwerke sind optimal, aber auch SATA-SSDs sind funktionsfähig.
Abhängigkeiten: ClickHouse erfordert bestimmte Bibliotheken und Tools wie C++, zlib und Poco. Der Installationsprozess kümmert sich normalerweise um die Installation dieser Abhängigkeiten.
Insgesamt bietet ClickHouse Flexibilität, aber für eine reibungslose Leistung sollten Sie mindestens 2–4 CPU-Kerne, 4 GB RAM und eine SSD mit ausreichend Speicherplatz für Ihre Daten anstreben.
Spezifische Informationen finden Sie in der Clickhouse-Dokumentation.
Zu den häufigsten Anwendungsfällen für ClickHouse gehören Echtzeitanalysen, Zeitreihendaten, Data Warehousing, Business Intelligence (BI) und Reporting, Ad-hoc-Abfragen, Ereignisverfolgung und -analyse sowie Betrugserkennung.
Hier sind einige nennenswerte Alternativen zu ClickHouse:
Apache Cassandra, ein hoch skalierbares und verteiltes NoSQL-Datenbanksystem;
Apache Druid, eine Echtzeit-Analysedatenbank für explorative und interaktive Analysen großer Datenmengen; Amazon Redshift, ein vollständig verwalteter Data Warehouse-Dienst von Amazon Web Services (AWS); Google BigQuery, ein vollständig verwalteter, serverloser Data Warehouse-Dienst von Google Cloud Platform; Snowflake, ein cloudbasierter Data-Warehouse-Dienst, der sowohl strukturierte als auch halbstrukturierte Daten unterstützt; Apache HBase, eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank, die Echtzeit-Lese- und Schreibzugriff auf große Datensätze bietet; und Vertica, ein analytisches Datenbankverwaltungssystem, das für Hochleistungsanalysen großer Datenmengen entwickelt wurde.
Hier sind einige nenneswerte Unterschiede zwischen ClickHouse und anderen DBMS:
Säulenspeicher:
ClickHouse verwendet ein spaltenorientiertes Speicherformat und speichert Daten in Spalten statt in Zeilen. Dies ermöglicht eine hocheffiziente Komprimierung und schnelle Abfrageleistung, insbesondere für analytische Workloads. Im Gegensatz dazu verwenden viele herkömmliche DBMS zeilenbasierten Speicher.
Analytische Verarbeitung:
ClickHouse ist für eine leistungsstarke analytische Verarbeitung konzipiert und eignet sich daher ideal für Szenarien mit komplexen Abfragen und Aggregationen für große Datensätze. Es zeichnet sich durch analytische Anwendungsfälle wie Data Warehousing, Zeitreihenanalyse und Protokollanalyse aus.
Leistung und Komprimierung:
ClickHouse ist für eine leistungsstarke Abfrageausführung optimiert und nutzt Funktionen wie Multithreading und SIMD-Anweisungen (Single Instruction, Multiple Data). Darüber hinaus ermöglicht das spaltenorientierte Speicherformat eine effektive Komprimierung und reduziert so den Speicherbedarf.
Geschwindigkeit der Datenaufnahme:
ClickHouse ist für seine schnellen Datenerfassungsfunktionen bekannt und eignet sich daher für Szenarien, in denen große Datenmengen in Echtzeit erfasst und abgefragt werden müssen. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungsfälle mit Clickstream-Analyse, Ereignisverfolgung und IoT-Daten.
Verteilte Architektur:
ClickHouse unterstützt eine verteilte Architektur, die eine horizontale Skalierung über mehrere Knoten hinweg ermöglicht. Dadurch eignet es sich für groß angelegte Bereitstellungen und Szenarien, die eine erhöhte Kapazität und Fehlertoleranz erfordern.
Echtzeitverarbeitung:
ClickHouse ist in der Lage, Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit durchzuführen. Es unterstützt die kontinuierliche Datenaufnahme und kann selbst bei großen und sich schnell ändernden Datensätzen schnelle Antworten auf Abfragen liefern.
Die Wahl des richtigen ClickHouse-Hosting-Anbieters kann sich erheblich auf die Leistung, Skalierbarkeit und das Gesamterlebnis Ihrer Datenbank auswirken. Deshalb ist Kamatera die überzeugendste Option:
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