Azure 数据资源管理器与 ClickHouse

Azure 数据资源管理器概述

Azure 数据资源管理器是一个基于云的、完全托管的大数据分析平台，作为 Microsoft Azure 平台的一部分提供。它由 Microsoft 在 2018 年宣布，并作为 PaaS 产品提供。Azure 数据资源管理器为摄取和查询遥测数据、日志和时间序列数据提供高性能功能。

ClickHouse 概述

ClickHouse 是一个开源列式数据库管理系统，专为高性能在线分析处理 (OLAP) 任务而设计。它由俄罗斯领先的科技公司 Yandex 开发。ClickHouse 以其实时处理大量数据的能力而闻名，可提供快速的查询性能和实时分析。其列式存储架构实现了高效的数据压缩和更快的查询执行，使其适用于大规模数据分析和商业智能应用。

Azure 数据资源管理器用于时间序列数据

Azure 数据资源管理器非常适合处理时间序列数据。其高性能功能和摄取大量数据的能力使其适用于近实时分析和查询时间序列数据。凭借其高级查询运算符，例如计算列、行搜索和筛选、分组聚合和连接，Azure 数据资源管理器能够有效地分析时间序列数据。其可扩展的架构和分布式特性确保它可以有效地处理时间序列数据的速度和容量要求。

ClickHouse 用于时间序列数据

ClickHouse 可用于有效地存储和分析时间序列数据，尽管它并非专门针对时间序列数据的工作进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取数据后可以非常快速地查询时间序列数据，但它在需要以较小批量摄取数据以便实时分析的极高写入场景中往往会遇到困难。

Azure 数据资源管理器关键概念

• 关系数据模型：Azure 数据资源管理器是一个基于关系数据库管理系统的分布式数据库。它支持数据库、表、函数和列等实体。与传统的 RDBMS 不同，Azure 数据资源管理器不强制执行键唯一性、主键或外键等约束。相反，必要的关联关系在查询时建立。
• Kusto 查询语言 (KQL)：Azure 数据资源管理器使用 KQL，这是一种强大且富有表现力的查询语言，使用户能够轻松地浏览和分析其数据。
• 区段：在 Azure 数据资源管理器中，数据被组织成称为区段的单元，这些单元是不可变的、压缩的记录集，可以有效地存储和查询。

ClickHouse 关键概念

• 列式存储：ClickHouse 以列式格式存储数据，这意味着每列的数据都单独存储。这实现了高效的压缩和更快的查询执行，因为在查询执行期间仅读取所需的列。
• 分布式处理：ClickHouse 支持分布式处理，允许跨集群中的多个节点执行查询，从而提高查询性能和可扩展性。
• 数据复制：ClickHouse 提供数据复制，确保在发生硬件故障或节点中断时的数据可用性和容错能力。
• 物化视图：ClickHouse 支持物化视图，这些视图是预先计算的查询结果，以表的形式存储。物化视图可以显着提高查询性能，因为它们允许通过避免重新计算每个查询的结果来更快地检索数据。

Azure 数据资源管理器架构

Azure 数据资源管理器构建在云原生分布式架构之上，该架构同时支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。它是一个基于列式存储的数据库，利用压缩的、不可变的数据区段来实现高效的存储和检索。Azure 数据资源管理器架构的核心组件包括控制平面、数据管理和查询处理。控制平面负责管理资源和元数据，而数据管理组件处理数据摄取和组织。查询处理负责执行查询并将结果返回给用户。

ClickHouse 架构

ClickHouse 的架构旨在支持对大型数据集进行高性能分析。ClickHouse 以列式格式存储数据。这实现了高效的数据压缩和更快的查询执行，因为在查询执行期间仅读取所需的列。ClickHouse 还支持分布式处理，允许跨集群中的多个节点执行查询。ClickHouse 使用 MergeTree 存储引擎作为其主要表引擎。MergeTree 专为高性能 OLAP 任务而设计，并支持数据复制、数据分区和索引。