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  • pdf文档 蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

    可以 根据SQL关键字筛选该字段 query_duration_ms:执行时间 memory_usage:占用内存 read_rows和read_bytes :读取行数和大小 result_rows和result_bytes :结果行数和 大小 以上信息可以简单对比SQL执行效果 全球敏捷运维峰会 广州站 采用ClickHouse后平台的查询性能 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse应用小结
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 6. ClickHouse在众安的实践

    567s 215.26 million, 16.86GB 38.67millon/s, 3.03GB/s 2.46GiB 26 ClickHouse 百亿数据性能测试与优化 • 场景5涉及到全表百亿行数据,第一次执行与后续执行花费时间差距较大 • 第一次执行,数据在硬盘上 花费~250s,性能瓶颈在硬盘io (iostat util 100%) • 第二次执行,大部分数据已经在内存里 花费~18s,性能瓶颈在cpu
    0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 2. ClickHouse MergeTree原理解析-朱凯

    疏索引就好比是这本书的一级章节目录。 一级章节目录不会具体对照到每个字的位 置,只会记录每个章节的起始页码。 以默认的索引粒度(8192)为例, MergeTree只需要12208行索引标 记就能为1亿行数据记录索引。 索引粒度 基于索引粒度,将数据标记成多个小的区间 index_granularity,默认8192 索引数据的生成规则 依照索引粒度生成索引,紧凑存储,惜字如金。 PRIMARY
    0 码力 | 35 页 | 13.25 MB | 1 年前
    3
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蔡岳毅基于ClickHouseStarRocks构建支撑千亿数据数据量可用查询引擎众安实践MergeTree原理解析朱凯
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