2024年3月简讯

ClickHouse 团队

2024年3月20日

欢迎阅读 3 月份的 ClickHouse 简讯，我们将在此汇总过去一个月中实时数据仓库领域发生的事件。

本月，我们发布了 24.2 版本，其中包含了数据摄取的有用功能、ClickHouse 的 Rill 仪表板，以及使用聚合状态将物化视图速度提升 10 倍的功能。

本月推荐的社区成员是 Steve Flitcroft，iVendi 的研发副总裁。

Steve 在 ClickHouse 社区 Slack (ClickHouse 社区 Slack) 上更为人知，他的 ID 是 redsquare。他帮助许多用户解决了在使用 ClickHouse 时遇到的问题。

无论是关于可刷新物化视图的问题、如何加速查询，还是了解 ClickHouse 的表引擎，Steve 都能为您提供帮助！

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24.2 版本增加了一些用于数据摄取的有用功能。自适应异步插入使数据批处理更加智能和高效。此外，ClickHouse 现在可以更智能地检测文件格式，即使文件扩展名丢失或错误。我们还对距离函数进行了矢量化，加快了 RAG 应用程序中的矢量搜索速度。

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Rill 是一款商业智能工具，可让您构建具有亚秒级性能的快速运营仪表板。本月，他们碰巧在 FOSDEM 上遇到了 ClickHouse 的联合创始人兼 CTO Alexey，并添加了一个 ClickHouse 连接器。Nishant Bangarwa 在一篇博文中解释了该连接器的工作原理，并提供了分步说明，帮助您启动并运行第一个 Rill/ClickHouse 仪表板。

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2 月初，Dask 启动了万亿行挑战赛，参赛者需要查询存储在 S3 中 100,000 个 Parquet 文件中的 1 万亿行数据。我们的挑战赛专家 Dale McDiarmid 开始着手进行这项工作，并在不到 3 分钟的时间内以 0.56 美元的 AWS Spot 实例费用完成了查询。在博文中，Dale 解释了他是如何优化查询性能的，包括瓶颈检测和确定要使用的 AWS 机器最佳大小。

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Sayed Alesawy 撰写了一篇博文，其中介绍了各种提高可观察性数据查询性能的技术。对 2600 万行数据的初始查询需要 693 秒才能运行，使用物化视图后减少到 11 秒。但需要亚秒级的响应时间，这可以通过存储聚合状态而不是标量值来实现。

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本月最大的新闻是，chDB（一个由 ClickHouse 提供支持的嵌入式 SQL OLAP 引擎）现在已成为 ClickHouse 的一部分。chDB 的创建者兼主要贡献者 Auxten 将与我们联手，专注于 chDB 的发展，并将其与 ClickHouse 生态系统更加紧密地集成。我们非常想知道您希望我们接下来开展哪些工作，您可以通过 chDB GitHub 讨论区告知我们。

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