ClickHouse 受到以下公司的信赖
什么是实时数据仓库？
分析会使传统的数据仓库、数据湖和事务数据库达到极限——不仅在性能方面，而且在成本急剧上升方面。实时数据仓库是为快速、可靠和具有成本效益的查询而专门构建的，无论规模如何。
数据仓库的演变
30年前
传统的本地数据仓库
30年前，IBM、Hadoop、Oracle 和 Teradata 等本地数据仓库是唯一可用的选择。
- 数据量很小
- 仓库在运营上很复杂
10年前
传统的云数据仓库
传统云数据仓库，其前身是为管理较小的数据量而构建的，开始在不断增加的数据负载下变得吃力。
- 性能和并发限制在扩大规模时变得具有限制性
- 将其改造用于分析或实时工作负载开始变得代价高昂
今天
实时数据仓库
为下一代数据密集型工作负载而构建。
- 简化且具有成本效益
- 查询流式和历史数据统一资源
离线数据仓库
为什么使用实时数据仓库？
公司将 ClickHouse Cloud 用作其实时数据仓库，以确保分析在任何规模下都能发挥光芒。
传统的云数据仓库
- 性能高查询延迟和并发限制很常见
- 硬件效率可能会造成数据膨胀和系统资源利用率低下
- 扩展版随着数据量的增加，分析查询无法充分扩展
- 复杂性可能导致不断增长的运营复杂性
- 成本对于许多工作负载来说成本高昂
实时数据仓库
- 性能专为处理支持面向用户应用程序的高并发工作负载而设计
- 硬件效率针对管理 PB 级数据进行了优化，具有一流的压缩比，可实现最有效的存储使用
- 扩展版在规模上为分析工作负载提供无与伦比的性能
- 复杂性简化的开发人员体验，易于管理和扩展
- 成本最大限度地提高成本效益
的影响 实时 数据仓库
使用 Snowflake 时，我们使用的是标准计划、小型计算，成本几乎是 ClickHouse Cloud 的六倍。我们获得了几秒钟的查询时间，并且没有物化视图。
使用 ClickHouse Cloud 的生产实例，我们获得了亚秒级查询时间以及物化视图。对于我们来说，切换的决定是显而易见的。
Snowflake 的替代方案我们使用 Redshift 大约一年半了，但发现运营开销和性能无法满足要求。迁移到 ClickHouse 后，我们基本上能够将 (Redshift) 账单减半。30 秒的查询现在需要不到一秒，并且每个页面加载速度更快。
Redshift 的替代方案它 [BigQuery] 抑制了数据使用。与其鼓励分析师以他们能想象的任何方式查询数据库，不如最终担心需要限制他们并制定控制使用的数据量的流程。我们只想避免提前弄清楚要购买多少 BQ 插槽的麻烦！
BigQuery 的替代方案
