前面的文章ClickHouse之初步认识已经简单的介绍了ClickHouse,接下来进行简单的性能测试.测试数据来源于美国民用航班的数据,从1987年到2017年,有1.7亿条. 环境: centos 6.3,32G内存,24核 下载脚本: #!/bin/bash ` do ` do mwget -n http://transtats.bts.gov/PREZIP/On_Time_On_Time_Performance_${s}_${m}.zip done done 这里采用的是mwget,12

前言 在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL.InfluxDB.ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时.聚合查询耗时.磁盘占用等各方面性能指标. 结论先行 最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做对比测试

clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬,如果还不知道可以 点这里 了解下. 最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库,于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试,记录一下测试结果,有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下. 服务器信息 CPU:Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz 内存:32G 系统:CentOS 7.6 Linux内核版本:3.10.0 磁盘类型:机械硬盘 文件系统:ext4 Clickhouse信

Clickhouse简介 Clickhouse是什么 1. 开源的列存储数据库管理系统 2. 支持线性扩展 3. 简单方便 4. 高可靠性 5. 容错(支持多主机异步复制,可以跨多个数据中心部署. 单个节点或整个数据中心的停机时间不会影响系统的读写可用性) clickhouse架构及存储方式 clickhouse架构未开源 clickhouse特点 用于对干净,结构良好且不可变的事件或日志进行分析.建议将每个这样的流放入一个带有预加入尺寸的单一宽事实表中. Clickhouse使用场景 可行的应

前面的文章简单的介绍了ClickHouse,以及也进行了简单的性能测试.本次说说集群的搭建以及数据复制,如果复制数据需要zookeeper配合. 环境: 1. 3台机器,我这里是3台虚拟机.都安装了clickhouse. 2. 绑定hosts,其实不绑定也没关系,配置文件里面直接写ip.(3台机器都绑定hosts,如下) 192.168.0.10 db_server_yayun_01 192.168.0.20 db_server_yayun_02 192.168.0.30 db_server_y

ClickHouse之简单性能测试   前面的文章ClickHouse之初步认识已经简单的介绍了ClickHouse,接下来进行简单的性能测试.测试数据来源于美国民用航班的数据,从1987年到2017年,有1.7亿条. 环境: centos 6.3,32G内存,24核 下载脚本: #!/bin/bash for s in `seq 1987 2017` do for m in `seq 1 12` do mwget -n 128 http://transtats.bts.gov/PREZIP/O

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

ClickHouse is a column-oriented database management system (DBMS) for online analytical processing of queries (OLAP). 是Yandex开发的.ClickHouse的优势是使用了面向列的DBMS,比MySQL等面向行的数据库有查询优势,同时又比同样属于面向列DBMS的更有效的节省空间(不适用固定大小存储数据),使用数据压缩后,可以传输更多,延迟小等.https://clickhous

第一章. clickhouse入门 一.ClickHouse介绍 ClickHouse(开源)是一个面向列的数据库管理系统(DBMS),用于在线分析处理查询(OLAP). 关键词:开源.面向列.联机分析处理(OLAP) ClickHouse不仅查询速度快(相较于hive等类似的分析型DBMS),而且硬件使用效率.容错性.可靠性.易用性.线性扩展性等高. 1.1 ClickHouse的独特功能 真正的列式DBMS 除了数据本身外不应该存在其他额外的数据.这意味着为了避免在值旁边存储它们的长度“nu

本文转自我司大神 BohuTANG的博客 . 很多人看到标题还以为自己走错了夜场,其实没有. ClickHouse 可以挂载为 MySQL 的一个从库 ,先全量再增量的实时同步 MySQL 数据,这个功能可以说是今年最亮眼.最刚需的功能,基于它我们可以轻松的打造一套企业级解决方案,让 OLTP 和 OLAP 的融合从此不再头疼. 目前支持 MySQL 5.6/5.7/8.0 版本,兼容 Delete/Update 语句,及大部分常用的 DDL 操作. 代码已经合并到 upstream maste

背景  前面介绍了ClickHouse相关的系列文章,该系列文章包括了安装.权限管理.副本分片.配置说明等.这次介绍一些ClickHouse相关的系统命令,如重载配置文件.关闭服务和进程.停止和启动后台任务等.具体的信息可以看官方文档说明,顺也说明下set和optimize的命令. 说明 SYSTEM命令 RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES重新加载所有内置字典,默认是禁用的,总是返回 OK. :) SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES; R

背景 ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎,因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用.区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储,ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据,官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能.但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格,用户很难在容量.成本和性能这三者之间找到一个好的平衡.JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题,希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量.更低成本

UniqueMergeTree 开发的业务背景 首先,我们看一下哪些场景需要用到实时更新. 我们总结了三类场景: 第一类是业务需要对它的交易类数据进行实时分析,需要把数据流同步到 ClickHouse 这类 OLAP 数据库中.大家知道,业务数据诸如订单数据天生是存在更新的,所以需要 OLAP 数据库去支持实时更新. 第二个场景和第一类比较类似,业务希望把 TP 数据库的表实时同步到 ClickHouse,然后借助 ClickHouse 强大的分析能力进行实时分析,这就需要支持实时的更新和删除.

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.

企业数据越存越多,存储容量与查询性能.以及存储成本之间的矛盾对于技术团队来说是个普遍难题.这个难题在 Elasticsearch 与 ClickHouse 这两个场景中尤为突出,为了应对不同热度数据对查询性能的要求,这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略. 同时,在存储介质方面,随着云计算的发展,对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐.越来越多的企业将温.冷数据迁移至对象存储.但如果将索引.分析组件直接对接至对象存储时会发生查询性能.兼容性等问题. 这篇文章将为大家介绍

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量, 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

.NET Core 超强性能测试组件BenchmarkDotNet 支持Full .NET Framework, .NET Core (RTM), Mono. BenchmarkDotNet支持 C#, F#, 和Visual Basic,可以跨平台运行. 而且支持各种报表导出,相当的方便. GitHub: https://github.com/PerfDotNet/BenchmarkDotNet 下面我们来实际使用及体验. 本篇主要讲解在.NET Core 应用中使用 BenchmarkDot

C#中实现并发的几种方法的性能测试 0x00 起因 去年写的一个程序因为需要在局域网发送消息支持一些命令和简单数据的传输,所以写了一个C/S的通信模块.当时的做法很简单,服务端等待链接,有用户接入后开启一个线程,在线程中运行一个while循环接收数据,接收到数据就处理.用户退出(收到QUIT命令)后线程结束.程序一直运行正常(当然还要处理“TCP粘包”.消息格式封装等问题,在此不作讨论),不过随着使用的人越来越多,而且考虑到线程开销比较大,如果有100个用户链接那么服务端就要多创建100个线程,

​关于直播的技术文章不少,成体系的不多.我们将用七篇文章,更系统化地介绍当下大热的视频直播各环节的关键技术,帮助视频直播创业者们更全面.深入地了解视频直播技术,更好地技术选型. 本系列文章大纲如下: (一)采集 (二)处理 (三)编码和封装 (四)推流和传输 (五)延迟优化 (六)现代播放器原理 (七)SDK 性能测试模型 本篇是<视频直播技术详解>系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型,SDK 的性能对最终 App 的影响非常大.SDK 版本迭代快速,每次发布前都要进行系统的测试,测试要