क्लिकहाउस एनालिटिक्स डेटाबेस: OLAP और उप-सेकंड क्वेरी

मैं क्लिकहाउस पर तेज विश्लेषणात्मक डेटाबेस डिजाइन करता हूँ जो अरबों पंक्तियों पर एक सेकंड के भीतर क्वेरी का उत्तर देते हैं। हर प्रोजेक्ट एक डेटा मॉडल से शुरू होता है: मैं स्कीमा के बारे में सोचता हूँ, सॉर्ट की और विभाजन चुनता हूँ, सही इंजन - MergeTree, ReplacingMergeTree या AggregatingMergeTree - का चयन करता हूँ ताकि बार-बार की जाने वाली क्वेरियाँ जितना संभव हो उतना कम डेटा पढ़ें।

फिर मैं आपके इवेंट स्ट्रीम के लिए डेटा इनजेशन सेट करता हूँ - एक संदेश कतार, ऑब्जेक्ट स्टोरेज या डेटाबेस चेंजलॉग से। बैचिंग, डेडुप्लिकेशन और लोड नियंत्रण इन्सर्ट को सस्ता और पीक पर बिना हानि के रखते हैं, मटेरियलाइज्ड व्यूज लिखने पर एग्रीगेट्स की गणना करते हैं, और TTL गर्म और ठंडे डेटा को वहाँ अलग करता है जहाँ वे सस्ते होते हैं।

अंत में, मैं सब कुछ डैशबोर्ड से जोड़ता हूँ, संदर्भ स्रोत के खिलाफ संख्याओं की पुष्टि करता हूँ और सिस्टम को यथार्थवादी क्वेरी समवर्तीता के साथ लोड करता हूँ। आपको दस्तावेज़ित स्कीमा, पुनरुत्पादक माइग्रेशन और स्पष्ट क्वेरी टेम्पलेट मिलते हैं जिन्हें आपकी टीम मेरे बिना बढ़ाएगी।

क्या शामिल है:
— आपके क्वेरियों के लिए ट्यून किया गया स्कीमा, विभाजन और सॉर्ट की
— डेडुप्लिकेशन और निगरानी के साथ स्ट्रीमिंग या बैच डेटा इनजेशन
— उप-सेकंड सारांशों के लिए मटेरियलाइज्ड व्यूज और TTL