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从 Rockset 迁移

Rockset 是一个实时分析数据库，于 2024 年 6 月被 OpenAI 收购。用户需要在太平洋夏令时间 2024 年 9 月 30 日下午 5 点之前从该服务下线。

我们认为 ClickHouse Cloud 将为 Rockset 用户提供一个极佳的归宿，在本指南中，我们将介绍从 Rockset 迁移到 ClickHouse 时需要考虑的一些事项。

让我们开始吧！

立即协助​

如果您需要立即协助，请填写此表格联系我们，我们将安排专人与您联系！

ClickHouse 与 Rockset - 高级比较​

我们将首先简要概述 ClickHouse 的优势，以及您可能会看到的相对于 Rockset 的一些优势。

ClickHouse 通过模式优先方法专注于实时性能和成本效率。虽然支持半结构化数据，但我们的理念是用户应该决定如何构建数据，以最大化性能和资源效率。由于上面描述的模式优先方法，在我们的基准测试中，ClickHouse 在可扩展性、摄取吞吐量、查询性能和成本效率方面超过了 Rockset。

关于与其他数据系统的集成，ClickHouse 具有广泛的功能，超过了 Rockset 的功能。

Rockset 和 ClickHouse 都提供基于云的产品和相关的支持服务。与 Rockset 不同，ClickHouse 还拥有开源产品和社区。ClickHouse 的源代码可以在github.com/clickhouse/clickhouse找到，在撰写本文时，已有超过 1,500 名贡献者。ClickHouse 社区 Slack 拥有超过 7,000 名成员，他们分享经验/最佳实践，并互相帮助解决遇到的任何问题。

本迁移指南侧重于从 Rockset 迁移到 ClickHouse Cloud，但用户可以参考我们的其余文档以了解开源功能。

Rockset 关键概念​

让我们首先回顾一下 Rockset 的关键概念，并解释它们在 ClickHouse Cloud 中的等价物（如果存在）。

数据源​

Rockset 和 ClickHouse 都支持从各种来源加载数据。

在 Rockset 中，您创建一个数据源，然后基于该数据源创建一个集合。对于事件流平台、OLTP 数据库和云存储桶，有完全托管的集成。

在 ClickHouse Cloud 中，完全托管集成的等价物是 ClickPipes。ClickPipes 支持从事件流平台和云存储桶持续加载数据。ClickPipes 将数据加载到表中。

摄取转换​

Rockset 的摄取转换允许您在原始数据存储到集合中之前对其进行转换。ClickHouse Cloud 通过 ClickPipes 执行相同的操作，ClickPipes 使用 ClickHouse 的 物化视图功能来转换数据。

集合​

在 Rockset 中，您查询集合。在 ClickHouse Cloud 中，您查询表。在这两种服务中，查询都使用 SQL 完成。ClickHouse 在 SQL 标准的功能之上添加了额外的函数，为您提供更强大的功能来操作和转换数据。

查询 Lambdas​

Rockset 支持查询 lambdas，即存储在 Rockset 中的命名参数化查询，可以从专用的 REST 端点执行。ClickHouse Cloud 的 查询 API 端点提供类似的功能。

视图​

在 Rockset 中，您可以创建视图，即由 SQL 查询定义的虚拟集合。ClickHouse Cloud 支持多种类型的视图

  • 普通视图不存储任何数据。它们只是在查询时从另一个表执行读取操作。
  • 参数化视图类似于普通视图，但可以使用在查询时解析的参数创建。
  • 物化视图存储由相应的 SELECT 查询转换的数据。它们就像一个触发器，当新数据添加到它们引用的源数据时运行。

别名​

Rockset 别名用于将多个名称与一个集合关联。ClickHouse Cloud 不支持等效的功能。

工作区​

Rockset 工作区是容纳资源（即集合、查询 lambdas、视图和别名）和其他工作区的容器。

在 ClickHouse Cloud 中，您可以使用不同的服务来实现完全隔离。您还可以创建数据库以简化对不同表/视图的 RBAC 访问。

设计考虑​

在本节中，我们将回顾 Rockset 的一些关键功能，并学习在使用 ClickHouse Cloud 时如何解决这些功能。

JSON 支持​

Rockset 支持 JSON 格式的扩展版本，允许使用 Rockset 特定的类型。

在 ClickHouse 中，有多种处理 JSON 的方法

  • JSON 推断
  • 查询时 JSON 提取
  • 插入时 JSON 提取

要了解最适合您用例的方法，请参阅我们的 JSON 文档。

此外，ClickHouse 即将推出半结构化列数据类型。这种新类型应该为用户提供 Rockset JSON 类型提供的灵活性。

全文搜索​

Rockset 使用其 SEARCH 函数支持全文搜索。虽然 ClickHouse 不是搜索引擎，但它确实有各种用于在字符串中搜索的函数。ClickHouse 还支持 Bloom 过滤器，这在许多情况下都很有帮助。

Rockset 有一个相似性索引，可以用于索引向量搜索应用程序中使用的嵌入。

ClickHouse 也可用于向量搜索，使用线性扫描

ClickHouse 还有一个向量搜索相似性索引，但此方法目前是实验性的，尚不兼容 新的查询分析器。

从 OLTP 数据库摄取数据​

Rockset 的托管集成支持从 MongoDB 和 DynamoDB 等 OLTP 数据库摄取数据。

如果您要从 DynamoDB 摄取数据，请按照此处的 DynamoDB 集成指南进行操作。

计算-计算分离​

计算-计算分离是实时分析系统中的一种架构设计模式，它可以处理突发的传入数据或查询。假设单个组件同时处理摄取和查询。在这种情况下，如果查询洪流，我们将看到摄取延迟增加；如果需要摄取大量数据，则查询延迟会增加。

计算-计算分离将数据摄取和查询处理代码路径分开，以避免此问题，这是 Rockset 在 2023 年 3 月实施的一项功能。

此功能目前正在 ClickHouse Cloud 中实施，并且即将进行私有预览。请联系支持部门以启用。

免费迁移服务​

我们理解这对 Rockset 用户来说是一个压力很大的时期 - 没有人希望在如此短的时间内迁移生产数据库！

如果 ClickHouse 可能适合您，我们将提供免费迁移服务，以帮助您顺利过渡。