ClickHouse 确实是有过人之处，它的列式宽表速度很快，估计是压缩做得非常好。然而，除此之外，再无长处。希望用 ClickHouse 解决数据库计算性能问题的用户，大概率会失望的。我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse，在同样的硬件环境下和 Oracle 对比，这里只列出一个结果（时间单位：秒），完整的测试报告在 SPL ...
clickhouse-client -h 192.168.30.118 --port 9000 -u default --password""-d tpch_single --format_csv_delimiter="|"--query="insert into tpch_single.region format CSV"< /data8/tpcH/data/10g/region.tbl; echo"region---end test run at"`date"+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` echo"nation---start ...
我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse，在同样的硬件环境下和Oracle对比，这里只列出一个结果（时间单位...
ClickHouse 不擅长多表关联的场景,对于 TPCH 测试机,很多查询无法跑出,或者 OOM,目前只进行了 StarRocks 的 TPCH 测试。 测试环境 机器配置(阿里云主机 3 台) CPU 64 核 Intel® Xeon® Platinum 8269CY CPU @ 2.5GHz Cache Size: 36608 KB 内存 128G 网络带宽 100G 磁盘 SSD 高效云盘 ClickHouse 版本 ...
我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse,在同样的硬件环境下和 Oracle 对比,这里只列出一个结果(时间单位:秒),完整的测试报告在 SPL 计算性能系列测试:TPCH 。 TPCH 算是比较基础的数据库性能测试,总体来讲不算很复杂,但也包含了一些 JOIN 和子查询,不全是简单的单表遍历。这情况下,ClickHouse 的表现非常差,有...
总而言之,通过深入分析RapidsDB MOXE TPCH测试报告,我们可以看到RapidsDB和ARM架构的无缝适配,并在数据加载速度、查询执行时间以及内存使用效率等多个关键性能指标上均展现出对ClickHouse的碾压式优势。尤为突出的是性能核心的查询执行时间,RapidsDB比ClickHouse整整快了5倍。
ClickHouse不擅长多表关联的场景,对于TPCH测试机,很多查询无法跑出,或者OOM,目前只进行了StarRocks的TPCH测试。 测试环境 测试数据 选用TPCH 100G测试集。 测试结果 导入性能测试 无论是ClickHouse还是StarRocks,我们都可以使用DataX进行全量数据的导入,增量部分通过CDC工具写入到MQ中在经过下游数据库消费即可。
ClickHouse 不擅长多表关联的场景,对于 TPCH 测试机,很多查询无法跑出,或者 OOM,目前只进行了 StarRocks 的 TPCH 测试。 测试环境 测试数据 选用TPCH 100G 测试集。 测试结果 导入性能测试 无论是 ClickHouse 还是 StarRocks,我们都可以使用 DataX 进行全量数据的导入,增量部分通过 CDC 工具写入到 MQ 中在经过下...
我们设计了一个如下的 benchmark , 使用 ClickHouse TPCH Star Schema Benchmark 1000s(benchmark 详细信息可以参照 ClickHouse 社区文档)作为测试数据,分别测试 S3 和 Ozone 的 Insert 性能,并使用 Star Schema Benchmark 的 select 语句做查询性能对比。
ClickHouse不擅长多表关联的场景,对于TPCH测试机,很多查询无法跑出,或者OOM,目前只进行了StarRocks的TPCH测试。 测试环境 测试数据 选用TPCH 100G测试集。 测试结果 导入性能测试 无论是ClickHouse还是StarRocks,我们都可以使用DataX进行全量数据的导入,增量部分通过CDC工具写入到MQ中在经过下游数据库消费即可。