陈琦 | 《ClickHouse在有赞的使用和优化》@网易数帆技术沙龙 议题介绍：ClickHouse在有赞的发展，平台化建设，DMP，SCRM，CDP等场景落地和优化。千亿级别数据量的离线读写分离，解决写多读少的业务发展问题。自研新数据库的探索POC，尝试去融合Doris和ClickHouse。 嘉宾简介：陈琦，有赞基础架构组OLAP负责人，十年以上工作经验。ClickHouse，Druid，Presto，Flink等项目Contributor。目前在有赞负责OLAP平台和组件优化等相关工作。

支持连接presto的可视化WEB UI界面组件.同时20版本是jdk8下的最后一个版本了.该该安装包也已测试可用.

一、背景概述 基于Northwind数据库实现数据仓库构建与OLAP分析 二、准备数据源 三、根据业务需求设计数据仓库 四、使用Integration Services实现数据仓库与ETL 五、使用Analysis Service实现数据分析

创建OLAP实例(数据仓库与数据挖掘)

1、OLAP技术简介 2、OLAP分析方法小结

Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。 传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。

clickhouse-jdbc.jar,

大数据平台与数据中台构建实战 注意的延时均衡，不要存储延时大，计算延时小 • 需要考虑到容错和容灾，每一步都是不可靠的 • 需要考虑到运维的方便，可能快速重启 • 需要考虑到目的数据库是OLAP还是OLTP • 需要考虑到前端展示的方便，是拉取还是推送 • 需要考虑到展示层不会产生过大压力

OLAP技术选型，DorisDB Vs ClickHouse Vs GreenPlum，内容来自鼎⽯⼯程师-张恒，仅供学习收藏。

Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。 传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。