不过,即使在这种情况下,ClickHouse 仍然可能比 MySQL 更快,特别是当数据量非常大时,因为 ClickHouse 针对大规模数据做了许多其他层面的优化(如压缩算法和并行处理)。 数据量 10 万行的情况: MySQL和ClickHouse在这种情况下性能都可能表现得比较好,尤其是 MySQL,因为SELECT *正是它的强项。 ClickHouse的性能可能稍微逊...
-- 在MySQL中,复杂查询可能较慢SELECTCOUNT(*)FROMusersWHEREemailLIKE'%@example.com';-- 在ClickHouse中,分析大数据时性能更佳SELECTCOUNT(*)FROMusersWHEREemailLIKE'%@example.com'; 1. 2. 3. 4. 5. 饼状图示例 为了直观展示 ClickHouse 和 MySQL 在不同场景下的性能对比,下面是一个饼状图,展示在 OLA...
接下来是MySQL与ClickHouse在数据流中的架构示例。 ClickHouse DBMySQL DBUserClickHouse DBMySQL DBUser请求数据返回结果执行分析查询返回结果 通过上面的图示可以看出,MySQL优先处理日常事务,而ClickHouse在数据分析方面发挥更大作用。 6. 未来展望 随着大数据分析和实时数据处理需求的增加,对ClickHouse的需求将持续增长。MySQ...
NineData（https://www.ninedata.cloud/）在功能上领先其他同步工具，特别是字段类型的全面适配和增量复制期间DDL的支持度，并且在动态限流、数据对比、监控等能力上也支持的最完善。所以，如果想把MySQL的数据实时同步到ClickHouse，推荐使用NineData，不仅使用简单（SaaS），并在满足功能和性能的前提下，实现了字段类型...
一、MySQL 二、PostgreSQL 2.1 特点、适用场景 2.2 MySQL与PostgreSQL对比 2.2.1 特点比较 2.2.2 性能比较 2.2.3 扩展性比较 2.2.4 安全性比较 2.2.5 适用场景比较 2.2.6 补充 2.3 小节 三、ClickHouse 3.1 特点、适用场景 3.2 ClickHouse与MySQL的适用场景对比 四、MongoDB 4.1 特点、适用场景 4.2 MySQL与Mon...
ClickHouse与MySQL InnoDB的索引设计方式截然不同,它的一级索引是采用稀疏索引的方式进行实现的。 对比如下: 在上图左侧的稠密索引中,索引标记和数据记录是一一对应的,而图右侧的稀疏索引则对应的是包含N行记录的一个数据块。 稀疏索引的优点是,仅需要少量索引标记就可以记录海量数据的区间位置信息。如果索引粒度是默认...
本人项目在原本基础数据库MySQL选型上面,遇到了技术瓶颈,导致不能进行快速的聚合以及分析操作,本文主要讲的是通过进行 ClickHouse 的数据库迁移,系统运行速度的提升,以及在实践过程中遇到的宝贵经验,包含分布式数据库的创建,性能优化对比,以及数据库准实时更新删除的实现等。
一、MySQL 二、PostgreSQL 2.1 特点、适用场景 2.2 MySQL与PostgreSQL对比 2.2.1 特点比较 2.2.2 性能比较 2.2.3 扩展性比较 2.2.4 安全性比较 2.2.5 适用场景比较 2.2.6 补充 2.3 小节 三、ClickHouse 3.1 特点、适用场景 3.2 ClickHouse与MySQL的适用场景对比 ...
NineData(https://www.ninedata.cloud/)在功能上领先其他同步工具,特别是字段类型的全面适配和增量复制期间DDL的支持度,并且在动态限流、数据对比、监控等能力上也支持的最完善。 所以,如果想把MySQL的数据实时同步到ClickHouse,推荐使用NineData,不仅使用简单(SaaS),并在满足功能和性能的前提下,实现了字段类型的无损...