ClickHouse 数据库探索与实践_技术洞察_技术趋势_大厂实践

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 写点什么

ClickHouse 作为一款全球领先的高性能、高资源利用率的在线分析处理（OLAP）列式数据库管理系统，已正式进入中国市场。本专栏将从性能、功能、成本、易用性、安全与合规等核心维度，深入介绍其快速更新的产品能力和最佳实践。

ClickHouse 填平 Elasticsearch 护城河？日志分析新选择！

ClickHouse 现已集成了一个重新设计的、由倒排索引 (inverted indexes) 驱动的全文搜索功能。但与传统搜索引擎不同的是，匹配的文档会直接送入其原有的向量化分析引擎 (vectorized analytical engine)，该引擎在过滤、聚合和大规模扫描方面已表现出色。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

06-08

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clickhousectl 赋能：轻松对比 ClickHouse 版本性能！

上个月，我们发布了 clickhousectl（https://clickhouse.com/blog/introducing-clickhousectl-official-cli-for-clickhouse-local-and-cloud），这是一个用于 ClickHouse 的命令行工具 (CLI)，它能够管理本地安装、运行本地服务器以及操作 ClickHouse Cloud。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

06-04

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ClickHouse 性能优化：Index Pruning 助你告别慢查询！

最快的分析查询，总是那些读取数据量最少的查询。我们深知这一点的重要性，因为事实确实如此！

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

06-03

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Agentic Coding + ClickHouse: 1 人 1 栈 1 应用，AI 全栈几天搞定

当数据平台能够原生处理复杂部分时，智能体编程才能真正发挥作用。开源组件、统一的 SQL 接口以及对 AI 友好的工具，是让你能够高效地在现有技术栈上进行构建，而不是与其“搏斗”的关键。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

05-28

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ClickHouse 十大最佳实践技巧

ClickHouse 是一款开源的列式数据库管理系统，专为对海量数据集进行实时分析查询而设计。它擅长在数毫秒内聚合数十亿行数据，使其成为分析平台、可观测性系统、实时仪表盘和数据仓库的流行选择。ClickHouse 通过其列式存储格式、高效压缩和向量化查询执行来实现这一目标，但要获得最佳性能，需要理解如何与其架构协同工作。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

05-26

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ClickHouse 实战：Agentic Coding，是“神”还是“坑”？

首批编码模型和代理问世至今仅一年光景，而今天，关于在实践中使用代理编码 (agentic coding) 的看法却两极分化。一些人认为代理将取代我们所有的工作，另一些人则认为编码代理完全无用。有人出于各种原因厌恶 AI，也有人早已陷入 AI 狂热。如果你关注新闻，情况也无济于事：每天都是层出不穷的新一代前沿模型、更先进的工具、新的研究突破以及基准测试中令人瞩目的成绩，同时又伴随着低质量代码、安全漏洞、负面经济影响的研究报告，以及自主代理在实际工作中表现平平的结果。在许多公司，领导层试图强制推行 AI 的使用，而员工却感到困惑和不安。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

05-25

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ClickHouse + Langfuse，构建 Agent 可观测基石

月底账单出来了，模型费用是预估的 3 倍。但当你打开可观测系统排查，从延迟、错误率到调用量，所有指标都挑不出毛病。钱显然花出去了，但没有一个工具能告诉你，花在了哪里，为什么。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

04-29

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ClickHouse 重构全文索引：对象存储上跑出高性能 Full-Text Search

我们重新设计了 ClickHouse 全文索引 (full-text index)，使其能够在对象存储 (object storage) 上高效运行。新的布局 (layout) 倾向于顺序访问 (sequential access)，并且无需读取被索引的文本列，即可直接从索引中响应大量查询。本文将深入探讨这一新设计，内容由负责构建该设计的工程师们撰写。

作者 : ClickHouse 策划: 凌敏

04-28

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