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InfiniDB和ClickHouse的比较.pdf

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简介:
本PDF文档深入分析了InfiniDB与ClickHouse两大数据库系统的异同点,旨在帮助技术决策者理解两者在性能、扩展性及应用场景上的差异。 结果如下:1. infiniDB会利用所有可用的CPU资源,而ClickHouse最多使用10个;2. ClickHouse在处理大量数据时的速度令人满意;3. 在导入数据的过程中,ClickHouse会导致查询被卡住,但infiniDB不会出现这种情况;4. 总体而言,infiniDB的表现更为出色。

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  • InfiniDBClickHouse.pdf
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    本PDF文档深入分析了InfiniDB与ClickHouse两大数据库系统的异同点,旨在帮助技术决策者理解两者在性能、扩展性及应用场景上的差异。 结果如下:1. infiniDB会利用所有可用的CPU资源,而ClickHouse最多使用10个;2. ClickHouse在处理大量数据时的速度令人满意;3. 在导入数据的过程中,ClickHouse会导致查询被卡住,但infiniDB不会出现这种情况;4. 总体而言,infiniDB的表现更为出色。
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  • PyCharmVSCode风格
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    本文将对热门编程开发工具PyCharm与VSCode进行风格上的对比分析,帮助开发者们选择最适合自己的IDE。 在编程世界中选择合适的集成开发环境(IDE)至关重要,因为它可以显著提高工作效率。PyCharm 和 Visual Studio Code (VSCode) 都是深受开发者喜爱的代码编辑器,各自拥有独特的优点和特点。“PyCharm 的 VSCode 风格”通常是指将 PyCharm 功能与 VSCode 界面或用户体验相结合,以达到最佳开发体验。 由 JetBrains 开发的 PyCharm 是 Python 开发者的首选工具。它以其强大的调试、代码分析和项目管理功能著称,并内置了对 Django 和 Flask 等 Web 框架的支持。此外,PyCharm 还提供了全面的 Python 支持,包括自动完成、代码检查和重构等功能。另外,它还集成了版本控制工具如 Git,并支持远程开发。 VSCode 是微软推出的一款轻量级但功能强大的源代码编辑器,适用于多种编程语言,包括 Python。其高度可扩展性以及丰富的插件生态系统是它的主要优势之一。此外,VSCode 提供了实时预览、智能代码补全和语法高亮等功能,并且可以通过安装特定的插件来增强对各种语言的支持。 为了使 VSCode 具备 PyCharm 的某些特色,我们可以采取以下措施: 1. **主题模仿**:通过在 VSCode 中安装类似于 Darcula 主题的插件,可以模拟 PyCharm 暗色界面的主题。 2. **代码提示和补全功能**:使用 Pylance 或其他 Python 语言服务器插件来实现与 PyCharm 相似的智能感知功能。 3. **调试工具增强**:通过安装如 Debugger for Python 插件,可以在 VSCode 中获得类似 PyCharm 的强大调试体验。 4. **版本控制集成改进**:尽管两者都支持 Git,但可以通过在 VSCode 上使用 GitLens 等插件来提升 Git 功能的用户体验。 5. **项目管理优化**:通过设置工作区和多窗口功能,可以在多个项目之间轻松切换,从而模拟 PyCharm 的项目视图体验。 6. **扩展插件集成**:根据个人需求安装如 MagicPython 和 Python Docstring Generator 等插件来增强 VSCode 中的 Python 开发环境。 7. **代码格式化工具**:通过 Prettier 或 Black 插件在 VSCode 内实现与 PyCharm 类似的代码自动整理功能。 尽管 PyCharm 和 VSCode 在设计和功能上存在差异,但经过适当的配置和插件安装,我们可以让 VSCode 具备 PyCharm 的某些特色。这种融合使开发者能够根据个人喜好及项目需求充分利用两者的优势,从而提高开发效率。
  • Doris与ClickHouse概览
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    本文将对Doris和ClickHouse两个数据库系统进行全面对比,旨在帮助读者了解它们的特点、性能及适用场景。 ### Doris与ClickHouse对比分析 #### 一、概述 在大数据时代,高效的数据处理能力对于各类业务场景至关重要。本段落将对比分析两款流行的列式存储数据库系统——Doris(原Apache Doris)与ClickHouse,从性能、架构设计等多个维度进行深入探讨。通过对比测试,我们将了解这两款产品在不同应用场景下的表现,为用户提供选型参考。 #### 二、性能对比测试 为了直观展示Doris与ClickHouse的性能差异,进行了SSB(Star Schema Benchmark)单表性能测试。测试环境为三台阿里云主机,配置为Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz,内存容量为64GB,网络带宽10Gbitss,磁盘采用ESSD高效云盘。 **表1:SSB单表测试结果** | 查询序号 | DorisDB用时(毫秒) | ClickHouse用时(毫秒) | DorisDB/ClickHouse | | -------- | ------------------- | --------------------- | ------------------ | | 1 | 56 | 11.80 | 4.72 | | 2 | 2022 | 21.10 | 95.83 | | 3 | 3715 | 50.41 | 73.69 | | 4 | 2965 | 191.75 | 15.46 | | 5 | 4684 | 290.92 | 16.10 | | 6 | 2073 | 87 | 23.83 | | 7 | 3985 | 86 | 46.34 | | 8 | 2502 | 97 | 25.80 | | 9 | 1801 | 177 | 10.17 | | 10 | 160 | 94 | 1.70 | | 11 | 4386 | 80 | 54.82 | | 12 | 1582 | 81 | 19.53 | | 13 | 1081 | 144 | 7.50 | 从测试结果来看,在单表测试的13个查询中,DorisDB在多个查询上的执行速度优于ClickHouse。具体来说,DorisDB在9个查询中的性能表现更好,平均速度快约50%。 #### 三、架构设计与实现 1. **整体架构**: - **Doris**: 使用MPP(Massively Parallel Processing)架构支持SQL查询,适用于实时分析场景。其核心组件包括FE(Frontend)、BE(Backend)和存储层。 - **ClickHouse**: 采用CS(Client-Server)架构具备高度可扩展性,适合大规模数据的实时分析。主要由ClickHouse Server和ClickHouse Client组成。 2. **存储引擎**: - **Doris**: 使用OLAP存储引擎支持多种分区策略如范围分区、列表分区等。 - **ClickHouse**: 采用MergeTree存储引擎针对读操作进行了优化,支持多级索引。 3. **计算引擎**: - **Doris**: 采用了高效的执行计划调度算法能够自动优化查询计划。 - **ClickHouse**: 则通过强大的可扩展性和对大量数据的支持来提升处理效率。 #### 四、建表语句对比 - **Doris**:使用`DUPLICATE KEY`和`PARTITION BY`来优化查询性能; - **ClickHouse**:则通过结合MergeTree存储引擎的 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY` 提升数据处理效率; #### 五、总结 Doris与ClickHouse均是针对大数据实时分析场景而设计的高度高效数据库系统。它们各有优势,适用于不同的应用场景。例如,Doris在某些查询上的执行速度更快,适合对性能要求较高的情况;而ClickHouse以其强大的可扩展性和支持大量数据的能力著称。根据具体需求选择合适的工具可以更好地满足业务需求并提高数据分析效率。