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到底为什么我们需要 Clickhouse?

Clickhouse 是现在最流行的 OLAP 数据库之一,虽然名声如雷贯耳,但在我们心目中总有一个疑问,到底为什么我们需要 Clickhouse,是哪些优点让字节、腾讯这些大公司都选择它作为最推荐的 OLAP 数据库,这篇文章将试图带我们找到答案。 一、什么是 Clickhouse? Clickhouse 是一个开源使用列式存储的 OLAP 数据库,最初由 Yandex 公司开发,现在从 Yandex 拆分出来并成立了独立的 Clickhouse Inc,其功能类似于 Google Analytics。它的目标是处理数万亿行和数 PB 的数据,并快速执行分析查询。 Clickhouse 等 OLAP 数据库通常用于回答诸如"昨天有多少人访问掘金?昨天有多少人访问 CSDN"之类的业务问题。如果使用传统的 OLTP 数据库来处理,可能需要几分钟甚至几个小时。而如果使用 OLAP 数据库,我们几毫秒就得到结果。OLTP 和 OLAP 之间的巨大速度差异是因为使用的底层存储结构不同,OLTP 数据库通常使用行式存储,OLAP 则通常使用列式存储。 什么是列式存储? 假设我们有如下数据: 时...

Redis数据结构(二)-List、Hash、Set及Sorted Set的结构实现

1 引言 之前介绍了Redis的数据存储及String类型的实现,接下来再来看下List、Hash、Set及Sorted Set的数据结构的实现。 2 List List类型通常被用作异步消息队列、文章列表查询等;存储有序可重复数据或做为简单的消息推送机制时,可以使用Redis的List类型。对于这些数据的存储通常会使用链表或者数组作为存储结构。 使用数组存储,随机访问节点通过索引定位时间复杂度为O(1)。但在初始化时需要分配连续的内存空间;在增加数据时,如果超过当前分配空间,需要将数据整体搬迁移到新数组中。 使用链表存储,在进行前序遍历或后续遍历,当前节点中要存储前指针和后指针,这两个指针在分别需要8byte共16byte空间存储,存在大量节点会因指针占用过多空间。链表虽然不需要连续空间存储可以提高内存利用率,但频繁的增加和删除操作会使内存碎片化,影响数据读写速率。 如果我们能够将链表和数组的特点结合起来就能够很好处理List类型的数据存储。 2.1 ZipList 3.2之前Redis使用的是ZipList,具体结构如下: zlbytes: 4byte 记录整个压缩列表占用的内存字...

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