ClickHouse的向量处理能力

【ClickHouse的向量处理能力】的更多相关文章

ClickHouse源码笔记4:FilterBlockInputStream, 探寻where，having的实现

书接上文,本篇继续分享ClickHouse源码中一个重要的流,FilterBlockInputStream的实现,重点在于分析Clickhouse是如何在执行引擎实现向量化的Filter操作符,而利用这个Filter操作符的,就可以实现where, having的数据过滤. 话不多说,准备发车~~ 本文的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本. 1.Selection的实现 Selection是关系代数之中重要的一个的一个运算,通常也会用σ符合来selection的实现.…

数仓选型必列入考虑的OLAP列式数据库ClickHouse(中)

实战案例使用背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,…

ClickHouse 快速入门

ClickHouse 是什么 ClickHouse 是一个开源的面向联机分析处理(OLAP, On-Line Analytical Processing) 的列式存储数据库管理系统. 在一个 "常规" 的行式数据库管理系统中,数据按下面的顺序存储: id | name | age ---|---|--- 1| Zhangsan | 18 2| GlonHo | 20 3| Lisi | 22 ...|...|... 换言之,所有相关的值在一个行里面一个挨一个存储.行式存储的的数据库管理…

Clickhouse v18编译记录

简介 ClickHouse是"战斗民族"俄罗斯搜索巨头Yandex公司开源的一个极具"战斗力"的实时数据分析数据库,是面向 OLAP 的分布式列式DBMS,圈内人戏称为"喀秋莎数据库".ClickHouse有一个简称"CK",与Hadoop.Spark这些巨无霸组件相比,ClickHouse很轻量级,其特点: 列式存储数据库,数据压缩关系型.支持SQL 分布式并行计算,把单机性能压榨到极限高可用数据量级在PB级别实时数…

向量体系结构(2)----SIMD指令集扩展和GPU

进行SIMD多媒体扩展的设计,源于一个很容易观察到的事实: 许多多媒体应用程序操作的数据类型比对32位处理器进行针对性优化的数据类型更窄一些. 图像三基色,都是8位.音频采样也都是8位和16位来表示. SIMD的多媒体扩展指令与标准的SIMD指令相比,它指定的操作数更少,因此使用的寄存器堆更小. SIMD扩展主要对一下三项进行了简化: 1)多媒体SIMD扩展固定了操作代码中数据操作数的数目,从而在x86的体系结构的MMX,SSE,AVX中添加了数百条指令. 2)多媒体SIMD没有提供向量体系结构…

SIMD数据并行（一）——向量体系结构

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM…

SciPy和Numpy处理能力

1.SciPy和Numpy的处理能力: numpy的处理能力包括: a powerful N-dimensional array object N维数组: advanced array slicing methods (to select array elements):N维数组的分片方法: convenient array reshaping methods:N维数组的变形方法: and it even contains 3 libraries with numerical routines:…