ClickHouse 与 AWS DynamoDB

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。其列式存储架构可实现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程序。

AWS DynamoDB 概述

Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原理构建，旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。

ClickHouse 用于时序数据

ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它没有明确针对时序数据的工作进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取就可以非常快速地查询时序数据，但它往往难以应对非常高的写入场景，在这些场景中，数据需要以较小的批次摄取，以便可以实时分析。

AWS DynamoDB 用于时序数据

DynamoDB 可以与时序数据一起使用，尽管与专门的时序数据库相比，它可能不是最优化解决方案。要在 DynamoDB 中存储时序数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围的数据。但是，DynamoDB 在处理时序数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而数据聚合和降采样是时序分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

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。这可以实现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数据的可用性和容错能力。
• 物化视图：ClickHouse 支持物化视图，物化视图是将预计算的查询结果存储为表。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。

AWS DynamoDB 关键概念

DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
• 项目：项目是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
• 属性：属性是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持标量、文档和集合数据类型的属性。
• 主键：主键唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键或复合分区-排序键。

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。这可以实现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，这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。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过自动跨多个服务器对数据进行分区并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括

• 分区：DynamoDB 根据分区键自动对数据进行分区，这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
• 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区中复制数据，从而提供高可用性和持久性。
• 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为应用程序选择适当的一致性级别。