2024 年 6 月通讯

ClickHouse 团队

2024 年 6 月 20 日

欢迎来到 6 月份的 ClickHouse 通讯，本期将回顾过去一个月实时数据仓库领域发生的事情。

本月，我们将介绍 24.5 版本中的动态数据类型、HyperDX 为什么选择 ClickHouse 而不是 Elasticsearch 来存储可观察性数据，以及如何在规模化情况下使用 ClickHouse 统计唯一用户。

本月的社区成员推荐是 Rill Data 的联合创始人兼首席执行官 Michael Driscoll。

Michael 在科技行业工作了二十年，担任技术人员、企业家和投资者。多年来，他创办了几家公司，包括 Metamarkets，这是一家面向数字广告公司的实时分析平台，该公司于 2017 年被 Snap, Inc. 收购。

他最近的公司是 Rill，这是一家面向运营智能的云服务。当 Michael 在今年早些时候的 FOSDEM 上遇到 ClickHouse 的联合创始人兼首席技术官 Alexey 时，Rill 和 ClickHouse 的世界碰撞了。

Alexey 建议在基于 ClickHouse 的维基百科流量数据集之上运行 Rill。Michael 和他的团队在几天内就完成了这项工作，Michael 也加入了 24.2 社区通话，分享了 Rill 的 ClickHouse 连接器。Michael 还在两周前的 ClickHouse 旧金山聚会上进行了演示。

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ClickHouse 基础知识 - 6 月 26 日和 27 日
AWS 峰会华盛顿特区 - 6 月 26 日
阿姆斯特丹聚会 - 6 月 27 日
ClickHouse 24.6 版本通话 - 6 月 27 日
比利时聚会 - 7 月 4 日
ClickHouse Cloud 直播更新 - 7 月 9 日
巴黎聚会 - 7 月 9 日
纽约聚会 - 7 月 9 日
AWS 峰会纽约欢乐时光 - 7 月 10 日
波士顿聚会 - 7 月 11 日
新加坡聚会 - 7 月 11 日

将半结构化数据类型添加到 ClickHouse 的旅程继续，引入了动态类型。此版本还对 CROSS JOIN 进行了性能改进，以及对从 S3 读取到存档文件的功能进行了改进。

阅读发布文章

Michael Shi 在 HyperDX 工作，HyperDX 是一个基于 OpenTelemetry 和 Clickhouse 构建的开源可观察性平台。在这篇博客文章中，他解释了他们为什么使用 ClickHouse 而不是 Elasticsearch，指出可观察性已成为一个分析问题，而不是搜索问题。他将 ClickHouse 的列式数据布局和稀疏索引视为关键差异。

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Tom Weisner 撰写了一篇关于在 ClickHouse 中使用 Python 用户定义函数的教程。他从一个简单的函数开始，该函数在转到一个多参数函数之前会反转字符串，该函数会将分钟或小时添加到提供的 DateTime。最后，他使用 numpy 和 scipy 的帮助，使用一个函数来检测时间序列数据中的心率升高活动。

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Tweeq 是一家金融科技初创公司，正在从头开始构建一个高度可扩展且灵活的支付平台。ClickHouse 是数据仓库，Tweeq 使用 Kafka 表引擎来摄取数据。在这篇博客文章中，Atheer Alabdullatif 解释了他们如何选择 ClickHouse 以及构成数据平台的其他工具。

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Twilio Engage 是一款全渠道客户参与工具，允许用户定义客户的旅程。他们希望向用户展示每个旅程的总体统计信息，并提供更准确的步骤级统计信息。这对所有用户都有效，但存储大量数据的用户除外。在博客文章中，他们解释了他们如何使用语义分片和 `distributed_group_by_no_merge` 设置以及减小数据库中分组键的大小来解决这个问题。

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Nikolai Potapov 讨论了 ClickHouse 在数据管道中转换数据的不同方法。我们了解到参数化视图、物化视图以及各种表引擎。

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我们本月的最爱文章来自 Pascal Senn，他非常喜欢使用 ClickHouse。

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