clickhouse特點(diǎn)？

以下是ClickHouse作為分析數(shù)據(jù)庫(kù)的特征:

1.快速

ClickHouse的性能超過(guò)市面上大多數(shù)列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)ClickHouse快100-1000倍。ClickHous:

ClickHouse比Vertica快5倍左右，比Hiv:

ClickHouse比Vertica快5倍左右，MySQL和Hive已經(jīng)無(wú)法完成任務(wù)。

2.多功能的

ClickHouse支持各種場(chǎng)景的統(tǒng)計(jì)分析。

支持類似SQL的查詢

支持多種庫(kù)函數(shù)(如IP轉(zhuǎn)換、URL分析、預(yù)計(jì)算/HyperLoglog等。)

支持?jǐn)?shù)組和嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

支持異地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)復(fù)制部署

3.文學(xué)模型

無(wú)視Hadoop生態(tài)，走自己的路。

目前運(yùn)行在任何采用x86_64、AArch64或PowerPC64LECPU架構(gòu)的Linux、FreeBSD或MacOSX上。

以及ClickHous

數(shù)據(jù)分析師用哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)比較好？

OLAP對(duì)于數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常寬泛的概念。由于主題是詢問(wèn)數(shù)據(jù)分析師使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此很難確定使用哪個(gè)固定數(shù)據(jù)庫(kù)。不同的領(lǐng)域一般側(cè)重于不同的屬性，這和數(shù)據(jù)本身的數(shù)量級(jí)有關(guān)。

一般來(lái)說(shuō)，中小企業(yè)的數(shù)據(jù)一般都在TB以下，大多使用mysql、sqlserver、oracle、pgsql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)做一些分析。結(jié)合clickhouse、impala、mariadbcolumnstore等一些MPP數(shù)據(jù)庫(kù)，基本可以滿足應(yīng)有的需求。

以上都是用標(biāo)準(zhǔn)SQL分析的。如果有特殊的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析需求，可以先考慮結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，或者使用hdoop、spark等。

Python支持上面提到的所有數(shù)據(jù)庫(kù)。Access是比較初級(jí)的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，處理能力也比較初級(jí)。

希望對(duì)你有幫助。