ClickHouse 受以下客户信赖
什么是实时数据仓库？
分析会将传统的 数据仓库、数据湖和事务数据库 推向极限 - 不仅在性能方面，而且在不断飙升的成本方面也是如此。实时数据仓库专为任何规模的快速、可靠且经济高效的查询而设计。
数据仓库的演变
30 年前
传统本地数据仓库
30 年前，IBM、Hadoop、Oracle 和 Teradata 等本地数据仓库是唯一可用的选择。
- 数据量较小
- 仓库在运营方面很复杂
10 年前
传统云仓库
传统的云数据仓库，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不堪重负。
- 性能和并发限制在规模上变得越来越有限
- 对这些仓库进行改造以适应分析或实时工作负载的成本开始变得过高
如今
实时数据仓库
为下一代数据密集型工作负载而构建。
- 简化且经济高效
- 统一的资源，用于查询流式和历史数据
离线数据仓库
为什么要使用实时数据仓库？
公司利用 ClickHouse Cloud 作为他们的实时数据仓库，以确保分析在任何规模上都能出色地完成。
传统云数据仓库
- 性能高查询延迟和并发限制很常见
- 硬件效率会导致数据膨胀，并导致系统资源使用效率低下
- 规模随着数据量的增加，分析查询的扩展性不足
- 复杂性会导致运营复杂性不断增加
- 成本对许多工作负载来说成本很高
实时数据仓库
- 性能专为处理支持面向用户的应用程序的高并发工作负载而设计
- 硬件效率针对管理 PB 级数据进行优化，并具有业界领先的压缩率，以实现最有效的存储使用
- 规模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
影响 实时 数据仓库
使用 Snowflake 时，我们使用了标准计划、小型计算，成本几乎是 ClickHouse Cloud 的 6 倍。我们获得了数秒的查询时间，并且没有物化视图。
使用 ClickHouse Cloud 的生产实例，我们获得了亚秒级的查询时间，以及物化视图。这对我们来说，转换的决定是显而易见的。
Snowflake 的替代方案我们在 Redshift 上使用了一年半左右，但发现运营开销和性能无法满足需求。迁移到 ClickHouse 后，我们基本上能够将（Redshift）账单削减一半。那个 30 秒的查询现在只需要不到一秒，并且每个页面的加载速度都更快。
Redshift 的替代方案它 [BigQuery] 阻止了数据使用。您不会鼓励分析师以他们能想到的任何方式查询数据库，而是最终会担心需要限制他们并制定控制数据使用量的流程。我们根本不想事先费心计算要购买多少个 BQ 插槽 - 太麻烦了！
BigQuery 的替代方案
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