比MySQL快801倍，OLAP两大神器ClickHouse和Doris到底怎么选？
对于匠人而言，一项手艺，如果学不会，结果只有两种：一是低头求人，二是花钱买成品。
对于程序员而言，一款热门软件，如果玩不转，结果也是两种：一是向高手求教，二是看着别人升职加薪。
2021年4月程序员薪资水平，大数据开发工程师：月薪低至5K，高达45K，差距相当大
在信息化时代，数据即价值。在商业运作的营销战场，数据分析OLAP对于高层决策者而言，无异于策马扬鞭的实时导航，速度和精准度方面是否具备优势往往是取胜的关键所在。掌握并运用好数据分析技术工具，玩转ClickHouse+Doris也就成了进阶为资深大数据工程师的必备技能。
ClickHouse和DorisDB作为OLAP领域的黑马与后起之秀，深受互联网一线大厂的青睐：
•今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。
•腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。
•携程内部从18年7月份开始接入试用，目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。
•快手内部也在使用ClickHouse，存储总量大约10PB，每天新增200TB，90%查询小于3S。
新近上线并已经在业内崭露头角的DoriseDB以极速著称，并且现已在京东广告、美团外卖、作业帮、小米、搜狐等一线大厂实践应用。
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ClickHouse和Doris的硬核实力
ClickHouse能够提供极致的查询性能，开源公开benchmark显示比传统方法快1001000倍，提供50MB-200MB/S的高吞吐实时导入能力。
独特的列式存储方式，外加能够提供高达10倍压缩比的数据压缩算法大幅提升单机数据存储和计算能力，大幅降低使用成本，以极低的成本存储海量数据，从而成就了ClickHouse构建海量数据仓库的绝佳方案。
（100M数据集跑分结果，1亿数据查询速度：ClickHouse比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍！）
相比于Druid、Presto、Impala、Kylin、ElasticSearch等其他OLAP工具，ClickHouse无需其他的存储组件，凭借自身的存储和查询能力，完全自主实现了高可用，同时支持完整的SQL语法、数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等功能的实现又为ClickHouse极速的分析性能奠定了基础。
DorisDB单集群规模可以支持到千台服务器，也就是10PB的数据量级，在单表性能方面和ClickHouse不相上下，部分单表查询甚至比ClickHouse跑得更快，在多表查询方面的表现更为优异。同时DorisDB既支持大宽表的分析模式，也支持星型模型和雪花模型分析模式，并能轻松搞定各种分布式Join查询。无论是极速的现场查询还是聚合查询，DorisDB都可以从容对应，并且支持标准的SQL语法，兼容MySQL协议。
更让一众大企业为之倾心的是DorisDB不存在系统单点，不依赖任何外部系统，只要一条命令就可以自动进行扩容缩容，切实帮助企业实现降本增效！
如此强大的DorisDB究竟具备怎样神仙级别的底层原理？ClickHouse又何以成为驰骋OLAP领域的一匹黑马？
为了帮助大数据工程师了解ClickHouse和DorisDB完整的底层原理和全面的核心优势，提升职场核心竞争力，帮助企业真正实现提质增效，由前58技术委员主席孙玄联手快狗打车CTO沈剑老师，结合10多年一线大厂经验，打造的《两大OLAP新秀谁更秀？ClickHouse和Doris深度大PK》精品在线专栏课即将开班，一门课程，三天时间（5月31日—6月2日 20:00-22:00）带你快速搞透OLAP两大黑马利器，切实落地玩转ClickHouse和Doris，实现向资深开发工程师的技能跃升。
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我为什么推荐你学这门课
世事无完美，努力只为渐渐臻于完美，对于技术软件更是如此。
ClickHouse的主打优势——表引擎，可以适用不同的应用场景，并且支持多线程请求以及数据复制，但不能完全兼容MySQL协议。DorisDB完美补足了ClickHouse在应对高并发场景的不足，同时可以直接对接各类常用的数据库管理工具和BI工具。
具体到落地执行，Doris在哪些场景会更加适用？ClickHouse的数据管理优势又是如何彰显的？部署的时候需要注意哪些关键点？如何和现有技术实现更好的融合？
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• 掌握千亿级企业实时OLAP处理引擎ClickHouse的总体架构设计、核心技术设计、运行全流程机理，能够知其然知其所以然；
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