蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

以下是对文档内容的精炼总结： ### 总结：基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 #### 1. **选择ClickHouse和StarRocks的原因** - **ClickHouse**： - 支持标准SQL语法，兼容MySQL协议。 - 列式存储和稀疏索引，CPU/内存利用高，数据压缩比高。 - 写入速度快，适合大量数据更新，但不支持事务和更新删除。 - **StarRocks**： - MPP架构，支持高并发查询，适合复杂场景。 - 支持多种Join，语法简单，适合固定查询条件和汇总场景。 #### 2. **高可用架构设计** - ClickHouse采用虚拟集群，数据独立，多写同步，读取通过负载平衡。 - StarRocks依托分布式架构，支持跨机房部署，实现低成本DR。 - 采用Kubernetes集群式部署，便于扩缩容和高可用性设计。 #### 3. **合理应用与优势互补** - **ClickHouse**：适用于日志分析、埋点系统等场景，不适合大规模批处理。 - **StarRocks**：弥补ClickHouse的不足，适合复杂Join和高并发场景。 #### 4. **调优与运维** - **ClickHouse**：监控CPU/内存波动，优化Query_log，减少文本存储冗余。 - **StarRocks**：提前规划分区字段，优化Join语句，监控资源使用情况。 - 数据存储建议使用SSD，减少数据冗余存储。 #### 5. **应用场景与总结** - ClickHouse适合数据量大、查询频次可控的场景，如数据分析、日志处理。 - StarRocks适合需要固定查询条件和复杂Join的场景，支持高并发和秒出需求。 - 数据压缩比高，存储成本低；支持标准SQL，扩展灵活，适合千亿级数据量的高可用查询需求。 #### 6. **查询性能优化** - ClickHouse通过Query_log监控SQL执行效果，优化内存占用和读取行数。 - 提升查询效率，支持高并发和秒出。 ### 核心观点： ClickHouse和StarRocks各有优劣，通过合理搭配可以构建高效、可靠的查询引擎，适用于千亿级数据量的高可用场景，满足业务需求的同时降低存储和计算成本。