ClickHouse和Doris超大数据集存储
文章目录
- 一. ClickHouse
- 1. 性能
- 2. 可靠性
- 3. 可扩展性
- 4. 支持SQL和复杂查询
- 5. 适用场景
- 二. Doris
- 1. 性能
- 2. 可靠性
- 3. 易用性
- 4. 适用场景
- 三. ClickHouse和Doris的比较
- 1. 架构
- 2. 性能
- 3. 可靠性
- 4. 易用性
- 5. 适用场景
- 四. 总结
ClickHouse和Doris是两种流行的超大数据集存储方案。虽然它们都面向超大数据集存储,但是它们的设计和实现却不尽相同。在本文中,我们将从实战经验的角度,介绍ClickHouse和Doris的区别,并讨论它们的适用场景。
一. ClickHouse
ClickHouse是俄罗斯互联网公司Yandex开发的列存储数据库。它最初是为了支持Yandex.Metrica(一款用于网站访问和流量分析的工具)的需求而开发的。ClickHouse的特点是高速、高可靠性、可扩展性强、支持SQL、支持复杂查询等。
1. 性能
ClickHouse最大的优点在于其出色的性能。它的查询速度非常快,能够在秒级甚至毫秒级内返回查询结果。这归功于它的列存储架构,它可以对列进行非常高效的压缩和编码操作,从而大大降低了内存和磁盘的使用。另外,ClickHouse的查询引擎也非常高效,它可以并行处理大量的查询请求,从而提高了查询的吞吐量。
2. 可靠性
ClickHouse的可靠性非常高,它支持多副本复制和自动故障转移等功能,可以确保数据的安全和可用性。另外,ClickHouse也支持数据冗余备份和快照备份等功能,可以满足不同的备份需求。
3. 可扩展性
ClickHouse的可扩展性非常强,它支持水平扩展和垂直扩展等多种扩展方式。水平扩展是通过添加更多的节点来增加系统的容量和吞吐量;垂直扩展则是通过增加节点的计算资源和存储容量来提高系统的性能。
4. 支持SQL和复杂查询
ClickHouse支持SQL和复杂查询,包括JOIN、GROUP BY、ORDER BY、DISTINCT、LIMIT等。另外,ClickHouse还支持高级的统计和分析功能,如TopN查询、TimeSeries查询等。
5. 适用场景
ClickHouse适合处理大量的数据,特别是对于需要进行复杂查询和分析的场景。它可以处理亿级别以上的数据,并且可以在秒级别内返回查询结果。因此,它适用于互联网和金融等领域的数据分析和统计需求。
二. Doris
Doris(原名Palo)是国内某互联网公司开发的分布式列存储数据库。它是针对美团的点餐、外卖等业务需求设计的,主要特点是易用、高效和稳定。
1. 性能
Doris的性能也非常优秀。它的查询速度很快,可以在毫秒级内返回查询结果。另外,Doris还支持水平扩展和垂直扩展等多种扩展方式,可以满足不同的性能需求。
2. 可靠性
Doris的可靠性也很高。它支持多副本复制和自动故障转移等功能,可以确保数据的安全和可用性。另外,Doris还支持数据冗余备份和快照备份等功能,可以满足不同的备份需求。
3. 易用性
Doris的易用性非常好。它支持SQL和复杂查询,包括JOIN、GROUP BY、ORDER BY、DISTINCT、LIMIT等,而且使用起来非常简便,不需要特别的学习成本。
4. 适用场景
Doris适用于处理中等规模的数据集,比如亿级别以下的数据。它适合处理各种业务场景,如电商、点餐、外卖等领域的数据分析和统计需求。
三. ClickHouse和Doris的比较
1. 架构
ClickHouse和Doris的架构有一些不同。ClickHouse是基于列存储的数据库,它可以对列进行非常高效的压缩和编码操作,从而大大降低了内存和磁盘的使用。Doris也是基于列存储的数据库,但它采用了分布式文件系统HDFS作为存储后端,这样可以提高数据的可靠性和可扩展性。
2. 性能
ClickHouse和Doris的性能都非常优秀。它们的查询速度都很快,可以在毫秒级别内返回查询结果。不过,由于ClickHouse的列存储能力更强,因此在处理大量数据的场景下,ClickHouse的性能可能更优秀一些。
3. 可靠性
ClickHouse和Doris的可靠性都很高。它们都支持多副本复制和自动故障转移等功能,可以确保数据的安全和可用性。不过,由于Doris采用了分布式文件系统HDFS作为存储后端,因此在数据可靠性和可恢复性方面更有优势。
4. 易用性
ClickHouse和Doris的易用性都非常好。它们都支持SQL和复杂查询,而且使用起来非常简便。如果你对SQL比较熟悉,那么使用这两个数据库应该不会有太大的问题。
5. 适用场景
ClickHouse适合处理大量的数据,特别是对于需要进行复杂查询和分析的场景。它可以处理亿级别以上的数据,并且可以在秒级别内返回查询结果。因此,它适用于互联网和金融等领域的数据分析和统计需求。
Doris适用于处理中等规模的数据集,比如亿级别以下的数据。它适合处理各种业务场景,如电商、点餐、外卖等领域的数据分析和统计需求。
四. 总结
ClickHouse和Doris是两种非常好的超大数据集存储方案。它们都有自己的特点和优势,适用于不同的场景和需求。如果你需要处理大量的数据,并且需要进行复杂的查询和分析,那么你可以选择ClickHouse;如果你的数据规模相对较小,但需要高效和稳定的处理能力,那么你可以选择Doris。无论你选择哪种方案,都需要根据自己的需求和实际情况进行选择。
相关文章:
ClickHouse和Doris超大数据集存储
文章目录 一. ClickHouse1. 性能2. 可靠性3. 可扩展性4. 支持SQL和复杂查询5. 适用场景 二. Doris1. 性能2. 可靠性3. 易用性4. 适用场景 三. ClickHouse和Doris的比较1. 架构2. 性能3. 可靠性4. 易用性5. 适用场景 四. 总结 ClickHouse和Doris是两种流行的超大数据集存储方案。…...
02-Flask-对象初始化参数
对象初始化参数 前言对象初始化参数import_namestatic_url_pathstatic_foldertemplate_floder 前言 本篇来学习Flask中对象初始化参数 对象初始化参数 import_name Flask程序所在的包(模块),传__name__就可以 _name_ 是一个标识 Python 模块的名字的变量&#x…...
第5篇 vue的通信框架axios和ui框架-element-ui以及node.js
一 axios的使用 1.1 介绍以及作用 axios是独立于vue的一个项目,基于promise用于浏览器和node.js的http客户端。 在浏览器中可以帮助我们完成 ajax请求的发送在node.js中可以向远程接口发送请求 1.2 案例使用axios实现前后端数据交互 1.后端代码 2.前端代码 &…...
RabbitMQ 知识点解读
1、AMQP 协议 1.1、AMQP 生产者的流转过程 当客户端与Broker 建立连接的时候,会调用factory .newConnection 方法,这个方法会进一步封装成Protocol Header 0-9-1 的报文头发送给Broker ,以此通知Broker 本次交互采用的是AMQPO-9-1 协议&…...
SimVODIS++: Neural Semantic Visual Odometry in Dynamic Environments 论文阅读
论文信息 题目:SimVODIS: Neural Semantic Visual Odometry in Dynamic Environments 作者:Ue-Hwan Kim , Se-Ho Kim , and Jong-Hwan Kim , Fellow, IEEE 时间:2022 来源: IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS(RAL…...
7.Xaml Image控件
1.运行图片 2.运行源码 a.xaml源码 <!--Source="/th.gif" 图像源--><!--Stretch="Fill" 填充模式--><Image x:Name...
Solidity 小白教程:11. 构造函数和修饰器
Solidity 小白教程:11. 构造函数和修饰器 这一讲,我们将用合约权限控制(Ownable)的例子介绍solidity语言中构造函数(constructor)和独有的修饰器(modifier)。 构造函数 构造函数&…...
静态工厂模式,抽象工厂模式,建造者模式
静态工厂模式 ublic class FruitFactory {public static Fruit getFruit(String name) {Fruit fnull;switch (name){case "APPLE":{fnew Apple();}case "BANANA":{fnew Banana();}default :{System.out.println("Unknown Fruit");}}return f;} …...
【动手学深度学习笔记】--门控循环单元GRU
文章目录 门控循环单元GRU1.门控隐状态1.1重置门和更新门1.2候选隐状态1.3隐状态 2.从零开始实现2.1读取数据2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测 3.简洁实现 门控循环单元GRU 学习视频:门控循环单元(GRU)【动手学深度学习v2】 官方…...
浅析linux异步io框架 io_uring
前言 Linux内核5.1支持了新的异步IO框架iouring,由Block IO大神也即Fio作者Jens Axboe开发,意在提供一套公用的网络和磁盘异步IO,不过io_uring目前在磁盘方面要比网络方面更加成熟。 目录 背景简介 io_uring 系统API liburing 高级特性…...
访问者模式的一个使用案例——文档格式转换
访问者模式的一个使用案例——文档格式转换 假设我们在开发一个文档编辑器,它支持多种不同的文档元素(如段落、图片、表格等),现在我们需要添加一个功能——将文档导出为 HTML 或 Markdown 格式。 这就是一个典型的访问者模式的…...
【MySql】数据库的聚合查询
写在最前面的话 哈喽,宝子们,今天给大家带来的是MySql数据库的聚合查询。在前面CRUD章节我们学习了表达式查询,表达式查询是针对列和列之间进行运算的,那么如果想在行和行之间进行运算,那么就需要用到聚合查询。聚合查…...
Linux初探 - 概念上的理解和常见指令的使用
目录 Linux背景 Linux发展史 GNU 应用场景 发行版本 从概念上认识Linux 操作系统的概念 用户的概念 路径与目录 Linux下的文件 时间戳的概念 常规权限 特殊权限 Shell的概念 常用指令 ls tree stat clear pwd echo cd touch mkdir rmdir rm cp mv …...
苹果上架Guideline 4.3 - Design
最近上架苹果商店,审核提示 Guideline 4.3 - DesignWe noticed your app shares a similar binary, metadata, and/or concept as apps previously submitted by a terminated Apple Developer Program account.Submitting similar or repackaged apps is a form o…...
【数据分析入门】【淘宝电商API接入与电商数据分析】初识Web API(一)
今天开始我们将学习如何使用Web应用变成借口(API)自动请求网站到特定信息而不是整个网站,再对这些信息进行可视化。由于这样编写到程序始终使用最新到数据来生成可视化,因此即便数据瞬息万变,它呈现到信息也都是最新的。比如,我们…...
蓝桥杯官网练习题(李白打酒)
题目描述 本题为填空题,只需要算出结果后,在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。 话说大诗人李白,一生好饮。幸好他从不开车。 一天,他提着酒壶,从家里出来,酒壶中有酒2斗。他边走边唱: …...
聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化
聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 基于自组织特征映射聚类算法(SOM)的数据聚类可视化 可直接运行 注释清晰 Matlab语言 1.多特征输入&…...
Spring AOP:面向切面编程在实际项目中的应用
🌷🍁 博主猫头虎(🐅🐾)带您 Go to New World✨🍁 🦄 博客首页——🐅🐾猫头虎的博客🎐 🐳 《面试题大全专栏》 🦕 文章图文…...
python爬虫的反扒技术有哪些如何应对
Python爬虫常见的反扒技术主要有以下几种: IP封禁:有些网站会限制爬虫的IP访问频率,如果访问流量过大,可能会被封禁IP。可以通过使用代理IP或者轮换IP的方式规避此类反扒技术。 用户代理限制:有些网站会通过检测请求头中的用户代…...
网络原理,了解xml, json,protobuffer的特点
目录 外卖服务器场景带入 大佬们通用的规范格式 一、👦 外卖服务器场景 外面服务器沟通有很多模式——展示商家列表等等,只是其中一个,因此需要一个统一的规划了——不同应用程序,里面的自定义格式是不一样的,这样的…...
Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...
树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法
树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作,无需更改相机配置。但是,一…...
Spark 之 入门讲解详细版(1)
1、简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处&…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩
目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...
抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者
抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者 在抖音这个日活超7亿的流量汪洋中,品牌如何破浪前行?自建团队成本高、效果难控;碎片化运营又难成合力——这正是许多企业面临的增长困局。品融电商以「抖音全案代运营…...
STM32标准库-DMA直接存储器存取
文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA(Direct Memory Access)直接存储器存取 DMA可以提供外设…...
