嘿科技在这里|现代BI系统有哪些问题?如何解决?,从Hadoop到ClickHouse( 四 )


在1亿数据集体量的情况下 , ClickHouse的平均响应速度是Vertica的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB的27倍、Hive的126倍、MySQL的429倍以及Greenplum的10倍 。
详细的测试结果可以查阅:
https://clickhouse.yandex/benchmark.html
2.社区活跃
ClickHouse是一款开源软件 , 遵循ApacheLicense2.0协议 , 所以它可以被免费使用 。 同时它的开源社区也非常跃度 , 其在全球范围内约有400位贡献者 。
ClickHouse版本发布频率惊人 , 基本保持着每个月发布一次版本的更新频率 。 友好的开源协议、活跃的社区加上积极的响应 , 意味着我们可以及时获取最新特性并得到修复缺陷的补丁 。
篇幅有限 , 如果你想了解ClickHouse的更多细节 , 可以看一看《QQ音乐大数据架构技术演进》这篇文章 , 并关注我们后续的推送文章 , 还有下面这本书 。
关于作者:朱凯 , ClickHouse贡献者之一 , ClickHouse布道者 , 资深架构师 , 腾讯云最具价值专家TVP , 开源爱好者 , ApacheDolphinSchedulerCommitter , 《企业级大数据平台构建:架构与实现》作者 , 公众号“ClickHouse的秘密基地”运营者 。 十多年IT从业经验 , 对大数据领域主流技术与解决方案有深入研究 , 擅长分布式系统的架构设计与整合 。
本文摘编自《ClickHouse原理解析与应用实践》 , 经出版方授权发布 。
嘿科技在这里|现代BI系统有哪些问题?如何解决?,从Hadoop到ClickHouse
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延伸阅读《ClickHouse原理解析与应用实践》
【嘿科技在这里|现代BI系统有哪些问题?如何解决?,从Hadoop到ClickHouse】推荐语:ClickHouse开发团队负责人及核心贡献者亲自作序推荐 , ClickHouse贡献者和布道者亲自执笔 , 从核心理念、基础功能、运行原理以及实践应用等多个维度 , 对ClickHouse进行全方位解析 。


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