受处理大规模数据的开发人员信赖 规模
分析所有数据，无论格式
ClickHouse 支持 70 多种 文件格式 - 从 Parquet 到 JSON、CSV、TSV 等等。对于本地文件，clickhouse-local 提供了一个功能强大且便携的工具来查询、转换和转换您本地机器上的数据。
降低成本，提高效率
许多传统数据仓库按查询收费，限制并发性，并在更高级别的定价层级中对关键功能进行限制。使用 ClickHouse，速度唾手可得。此外，您只需为实际使用的计算和压缩存储付费。
简化您的 SQL
ClickHouse 支持丰富的特定领域函数库，这些函数可跨数十亿条记录无缝扩展，并将即使是最复杂的查询也转换为简单的 SQL 语句。使用 ClickHouse，数据探索变得容易而强大。
客户评价
"在 Lyft，我们每天在 ClickHouse 中摄取数千万行并执行数百万个读取查询，而且数据量还在不断增加。按月计算，这意味着读取和写入超过 25TB 的数据。"
ClickHouse 商业智能
在数据仓库上运行传统的 BI 工具进行分析可能成本高昂，并且常常会导致性能和并发性限制。公司利用 ClickHouse 作为他们的实时数据仓库，以确保分析和商业智能在任何规模上都能出色表现。
一流的
性能
与其他基于 JVM 的解决方案不同，这些解决方案由于在更大堆上进行昂贵的 GC 周期，因此在垂直扩展方面的能力有限，ClickHouse 利用了机器的全部资源，并通过数百个内核和数 PB 的存储在水平和垂直方向上进行扩展。
灵活且可扩展的并发性
使用 ClickHouse，您可以构建用户会喜欢的强大的商业智能应用程序，而无需担心大规模的响应速度。每秒摄取数百万行。处理并发量最大的工作负载。这一切都不会影响查询速度。
支持 参考文献
有关如何开始使用 ClickHouse 处理商业智能工作负载的详细指南，请参阅我们的博客
- ClickHouse Cloud 现在与 MySQL 协议兼容
- 使用 PostgreSQL 和 ClickHouse 进行变更数据捕获 (CDC) - 第 1 部分
- 使用 PostgreSQL 和 ClickHouse 进行变更数据捕获 (CDC) - 第 2 部分
- ClickHouse 中的异步数据插入
- ClickHouse 与 Snowflake 的实时分析比较 - 比较和迁移
- ClickHouse 与 Snowflake 的实时分析比较 - 基准测试和成本分析
- ClickHouse 与 BigQuery：使用 ClickHouse 在 BigQuery 数据之上提供实时查询
- 优化分析工作负载：比较 Redshift 与 ClickHouse
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