皮皮冰燃
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面向OLAP的列式存储DBMS-1-[ClickHouse]的发展历程

文章目录

  • 1 背景
    • 1.1 Hadoop生态
    • 1.2 OLAP概述
      • 1.2.1 数据立方体的常见操作
      • 1.2.2 OLAP架构分类
      • 1.2.3 OLAP实现技术的演进
    • 1.3 ClickHouse的性能
  • 2 ClickHouse的功能特性
    • 2.1 完备的DBMS功能
    • 2.2 列式存储与数据压缩
    • 2.3 向量化执行引擎
    • 2.4 关系模型与SQL查询
    • 2.5 多样化的表引擎
    • 2.6 多线程与分布式
    • 2.7 多主架构
    • 2.8 在线查询
    • 2.9 数据分片与分布式查询
    • 2.10 ClickHouse具有无与伦比的查询速度
  • 3 参考附录

1 背景

1.1 Hadoop生态

Google于 2003~2006 年相继发表了三篇论文：“Google File System”、“Google MapReduce”、“Google Bigtable”，将大数据的处理技术带进了大众视野，而 2006 年开源项目 Hadoop 的出现，则标志着大数据处理技术普及的开始，大数据技术真正开始走向大众。

Hadoop最初指的是分布式文件系统 HDFS 和 MapReduce 计算框架，但是它一路高歌猛进，在此基础之上像搭积木一样快速发展成为一个庞大的生态（被称为 Hadoop 生态圈），其中包括 Hive、HBase、Spark 等数十种框架。

而在大数据分析场景的解决方案中，传统的关系型数据库很快就被 Hadoop 生态圈所取代，BI 领域就是其中之一。像传统关系型数据库所构建的数据仓库，就被以 Hive 为代表的大数据技术所取代，数据查询分析的手段更是层出不穷，Spark、Impala、Kylin 等框架百花齐放。
面向OLAP的列式存储DBMS-1-[ClickHouse]的发展历程_第1张图片

Hadoop 发展至今，早已上升成为大数据的代名词&#

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