开源大数据平台E-MapReduce(简称EMR)的ClickHouse提供了开源OLAP分析引擎ClickHouse的云上托管服务。EMR ClickHouse完全兼容开源版本的产品特性,同时提供集群快速部署、集群管理、扩容、缩容和监控告警等云上产品功能,并且在开源的基础上优化了ClickHouse的读写性能,提升了ClickHouse与EMR其他组件快速集成的能力。

特性

特性 描述
列式存储 相较于行式存储,列式存储在查询性能上更优。同时列式存储的数据压缩比更高,更加节省存储空间。
MPP架构

每个节点只访问本地内存和存储,节点信息交互和节点本身是并行处理的。查询性能好,易于扩展。

向量化引擎:为了高效的使用CPU,数据不仅仅按列存储,同时还按向量(列的一部分)进行处理,这样可以更加高效地使用CPU。

支持SQL ClickHouse支持一种基于SQL的声明式查询语言,它在许多情况下与ANSI SQL标准相同。支持GROUP BY、ORDER BY、FROM、JOIN和IN查询以及非相关子查询。
实时的数据更新 ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找,数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。

近实时数据更新, Clickhouse支持近实时的数据插入、指标聚合以及索引创建。

支持索引 按照主键对数据进行排序,ClickHouse可以在几十毫秒以内完成对数据特定值或范围的查找。

典型应用场景

场景 描述
用户行为分析 行为分析系统的表可以制作成一张大的宽表,每个表包含大量的列,可以超过一千列。JOIN的形式相对少一点,可以实现路径分析、漏斗分析和路径转化等功能。
流量和监控 可以将系统和应用监控指标通过流式计算引擎Flink或Spark streaming将监控数据清洗处理以后,实时写入ClickHouse,然后结合Grafana进行可视化展示。
用户画像 可以将各种用户特征进行数据加工,制作成包含全部用户的一张或多张用户特征表,提供灵活的用户画像分析、支撑广告和圈人等业务需求。
实时BI报表 根据业务需求,可以实时制作一些及时产出的查询灵活的BI报表,实现秒级查询,绝大多数查询能够实时反馈。BI报表包括订单分析、营销效果分析和大促活动分析。
说明 不合适的场景:
  • 没有完整的事务支持。
  • 缺少高频率、低延迟的修改或删除已存在数据的能力。
  • 仅能用于批量删除或修改数据。稀疏索引使得ClickHouse不适合通过其键检索单行的点查询。